美國空軍的電子戰綜合重新編程（EWIR）項目旨在在電磁頻譜（EMS）檢測對手威脅情報（特別是雷達和干擾器），并配置電子戰軟件和硬件，使飛機或其他資源能夠對EMS環境的不利變化做出反應和/或回應。隨著美國對手的電子戰資產的日益進步，使復雜多樣的EMS能力成為可能，識別、跟蹤和應對這些威脅需要比現有EWIR企業的設計速度快得多的更新。研究小組進行了四項相互關聯的技術案例研究，它們共同構成了創建近實時、自主、機上軟件重新編程能力所必需的基本要素，更具體地說，是人工智能支持的認知電子戰能力--使用機器學習算法，使平臺能夠學習、重新編程、適應并有效地應對飛行中的威脅。研究小組還強調了現有EWIR企業的重要持續作用，即使美國空軍正朝著認知型的未來發展。

研究問題

• 電子戰中的對手能力是如何演變的？
• 電子戰相關軟件的重新編程需要多快才能跟上威脅的步伐？
• 目前從情報到重新編程的過程中存在哪些障礙？
• 需要哪些先進技術來實現必要的改進？

主要發現

• 為了保持競爭力和適應不斷變化的威脅，美國空軍（USAF）在EMS中運行的系統必須能夠快速重新編程（包括評估環境、檢測對手的活動和合成適當的反應），至少在幾秒鐘到幾分鐘的時間內，以便對最先進的威脅做出有效反應。
• 敏捷的軟件解決方案、硬件升級、數據工程以及與其他系統的互操作性都是實現所需速度的必要條件。
• 同時還需要在政策、組織任務調整、人員和計算機可用性以及人員專業發展方面進行相應的改變。

建議

• 美國空軍應該從今天開始工作，加速和整合實現認知電子戰所需的技術。步驟包括：支持向更新的軟件架構轉變，如容器化的微服務，這將允許更快地部署能力和所需的更新，以提高重新編程的速度，并為未來在平臺上部署認知電子戰算法提供支持；加強機載高性能計算；擴大實驗和早期技術采用；優先考慮將允許更好的數據收集、標準化、分類、訪問和整合過程的政策和技術；鑒于關鍵技術之間高度相互依賴，確保協調投資和實施這些活動。
• 美國空軍還應該立即采取措施，采用新的軟件部署架構，以使能力更快地投入使用，并在戰區實施快速和空中任務數據文件更新。這就需要改變現有的政策；人員專業發展；審查需求；以及投資于軟件架構標準、機載處理以及任務期間飛機的計算和連接。

目錄

第一章

簡介

第二章

對當前EWIR企業的評估

第三章

對未來EWIR的展望

第四章

認知型電子戰的操作化

第五章

云整合和數據工程

第六章

飛行程序軟件和容器化微服務

第七章

機載高性能計算

第八章

設想未來的電子戰能力。小插曲分析

第九章

建議

附錄A

研究任務和方法

附錄B

關于情報挑戰的其他信息

進行的研究

認知型雷達，根據IEEE標準雷達定義686[1]，是 "在某種意義上顯示智能的雷達系統，根據不斷變化的環境和目標場景調整其操作和處理"。特別是，嵌入認知型雷達的主動和被動傳感器使其能夠感知/學習動態變化的環境，如目標、雜波、射頻干擾和地形圖。為了達到探測、跟蹤和分類等任務的優化性能，認知雷達中的控制器實時適應雷達結構并調整資源分配策略[2, 3, 4]。對于廣泛的應用，已經提出了不同的適應技術和方法，例如，自適應重訪時間調度、波形選擇、天線波束模式和頻譜共享，以推進認知雷達背景下的數學基礎、評估和評價[5, 6, 7, 8, 9, 10]。

雖然認知方法和技術在提高雷達性能方面取得了很大進展，但認知雷達設計和實施的一個關鍵挑戰是它與最終用戶的互動，即如何將人納入決策和控制的圈子。在國家安全和自然災害預報等關鍵情況下，為了提高決策質量和增強態勢感知（SA），將人類的認知優勢和專業知識納入其中是必不可少的。例如，在電子戰（EW）系統中，在設計適當的反措施之前，需要探測到對手的雷達。在這種情況下，戰役的進程和成功取決于對一個小細節的觀察或遺漏，僅靠傳感器的自動決策可能是不夠的，有必要將人納入決策、指揮和控制的循環中。

在許多應用中，人類也充當了傳感器的角色，例如，偵察員監測一個感興趣的現象（PoI）以收集情報。在下一代認知雷達系統中，最好能建立一個框架來捕捉基于人類的信息來源所建議的屬性，這樣，來自物理傳感器和人類的信息都可以被用于推理。然而，與傳統的物理傳感器/機器4的客觀測量不同，人類在表達他們的意見或決定時是主觀的。人類決策的建模和分析需要考慮幾個因素，包括人類的認知偏差、處理不確定性和噪音的機制以及人類的不可預測性，這與僅由機器代理組成的決策過程不同。

已經有研究工作利用信號處理和信息融合的理論來分析和納入決策中的人類特定因素。在[11]中，作者采用了先驗概率的量化來模擬人類在貝葉斯框架下進行分類感知而不是連續觀察的事實，以進行協作決策。在[12，13]中，作者研究了當人類代理人被假定使用隨機閾值進行基于閾值的二元決策時的群體決策性能。考慮到人類受到起點信念的影響，[14]中研究了數據的選擇、排序和呈現對人類決策性能的影響。在人類協作決策范式中，已經開發了不同的方案和融合規則來改善人類人群工作者的不可靠和不確定性[15, 16]。此外，在[17，18]中，作者將前景理論（PT）用于描述人類的認知偏見，如風險規避，并研究了現實環境中的人類決策行為。在[19, 20]中也探討了基于人類和機器的信息源在不同場景下的信息融合。在[19]中，作者表明，人類的認知力量可以利用多媒體數據來更好地解釋數據。一個用戶細化階段與聯合實驗室主任（JDL）融合模型一起被利用，以在決策中納入人類的行為因素和判斷[20]。

未來的戰場將需要人類和機器專業知識的無縫整合，他們同時在同一個環境模型中工作，以理解和解決問題。根據[21]，人類在隨機應變和使用靈活程序、行使判斷和歸納推理的能力方面超過了機器。另一方面，機器在快速反應、存儲大量信息、執行常規任務和演繹推理（包括計算能力）方面勝過人類。未來雷達系統中的高級認知尋求建立一種增強的人機共生關系，并將人類的優點與機器的優點融合在一起[22]。在本章中，我們概述了這些挑戰，并重點討論了三個具體問題：i）人類決策與來自物理傳感器的決策的整合，ii）使用行為經濟學概念PT來模擬人類在二元決策中的認知偏差，以及iii）在相關觀測下半自主的二元決策的人機協作。

本章的其余部分組織如下。在第11.1節中，我們介紹了一項工作，說明如何將人類傳感器的存在納入統計信號處理框架中。我們還推導出當人類擁有機器無法獲得的輔助/側面信息時，這種人機一體化系統的漸進性能。我們采用行為經濟學的概念前景理論來模擬人類的認知偏差，并在第11.2節中研究人類在二元假設檢驗框架下的決策行為。第11.3節討論了一種新的人機協作范式來解決二元假設檢驗問題，其中人的知識和機器的觀察的依賴性是用Copula理論來描述的。最后，我們在第11.4節中總結了與這個問題領域相關的當前挑戰和一些研究方向，然后在第11.5節中總結。

自動化使系統能夠執行通常需要人類投入的任務。英國政府認為自動化對保持軍事優勢至關重要。本論文討論了當前和未來全球自動化的應用，以及它對軍事組織和沖突的影響。同時還研究了技術、法律和道德方面的挑戰。

關鍵要點

• 在軍事行動中部署自動化技術可以提高有效性并減少人員的風險。
• 在英國和國際上，自動化正被用于情報收集、數據分析和武器系統。
• 英國政府正在開發自動化系統；技術挑戰包括數據管理、網絡安全以及系統測試和評估。
• 軍事自動化的法律和道德影響受到高度爭議，特別是在武器系統和目標選擇方面。

背景

許多軍事系統都有自動化的特點，包括執行物理任務的機器人系統，以及完全基于軟件的系統，用于數據分析等任務。自動化可以提高某些現有軍事任務的效率和效力，并可以減輕人員的 "枯燥、骯臟和危險 "的活動。 許多專家認為，自動化和自主性是與系統的人類監督水平有關的，盡管對一些系統的定位存在爭議，而且對系統是否應被描述為 "自動化 "或 "自主 "可能存在分歧。英國防部在其 "自主性譜系框架 "中概述了5個廣泛的自主性水平，從 "人類操作 "到 "高度自主"。一個系統可能在不同的情況下有不同的操作模式，需要不同程度的人力投入，而且只有某些功能是自動化的。方框1概述了本公告中使用的定義。

方框1：該領域的術語并不一致，關鍵術語有時可以互換使用。

• 自動化系統。自動系統是指在人類設定的參數范圍內，被指示自動執行一組特定的任務或一系列的任務。這可能包括基本或重復的任務。

• 自主系統。國防科學與技術實驗室（Dstl）將自主系統定義為能夠表現出自主性的系統。自主性沒有公認的定義，但Dstl將其定義為 "系統利用人工智能通過自己的決定來決定自己的行動路線的特點"。自主系統可以對沒有預先編程的情況作出反應。

• 無人駕駛車輛。朝著更高水平的自主性發展，使得 "無人駕駛 "的車輛得以開發，車上沒有飛行員或司機。有些是通過遠程控制進行操作，有些則包括不同程度的自主性。最成熟的無人駕駛軍事系統是無人駕駛航空器，或稱 "無人機"，其用途十分廣泛。

• 人工智能。人工智能沒有普遍認同的定義，但它通常是指一套廣泛的計算技術，可以執行通常需要人類智慧的任務（POSTnote 637）。人工智能是實現更高水平的自主性的一項技術。

• 機器學習：（ML，POSTnote 633）是人工智能的一個分支，是具有自主能力的技術的最新進展的基礎。

英國政府已經認識到自主系統和人工智能（AI，方框1）的軍事優勢以及它們在未來國防中可能發揮的不可或缺的作用。在其2021年綜合審查和2020年綜合作戰概念中，它表示致力于擁抱新的和新興的技術，包括自主系統和人工智能。2022年6月，英國防部發布了《國防人工智能戰略》，提出了采用和利用人工智能的計劃：自動化將是一個關鍵應用。在全球范圍內，英國、美國、中國和以色列擁有一些最先進的自主和基于AI的軍事能力。方框2中給出了英國和全球活動的概述。

方框2：英國和全球活動

• 英國 英國政府已表明其投資、開發和部署用于陸、海、空和網絡領域軍事應用的自主和人工智能系統的雄心。最近的投資項目包括NELSON項目，該項目旨在將數據科學整合到海軍行動中；以及未來戰斗航空系統，該系統將為皇家空軍提供一個有人員、無人員和自主系統的組合。在2021年綜合審查發表后，政府成立了國防人工智能中心（DAIC），以協調英國的人工智能國防技術的發展。這包括促進與學術界和工業界的合作，并在紐卡斯爾大學和埃克塞特大學以及艾倫-圖靈研究所建立研究中心。

• 全球背景 對自主軍事技術的投資有一個全球性的趨勢：25個北約國家已經在其軍隊中使用一些人工智能和自主系統。有限的公開信息給評估軍隊的自主能力帶來了困難，但已知擁有先進系統的國家包括。

  • 美國。美國國防部2021年預算撥款17億美元用于自主研發，以及20億美元用于人工智能計劃。
  • 以色列。國有的以色列航空航天工業公司生產先進的自主系統，包括無人駕駛的空中和陸地車輛以及防空系統。
  • 中國。據估計，中國在國防人工智能方面的支出與美國類似。 分析師認為，這包括對情報分析和自主車輛的人工智能的投資。

俄羅斯和韓國也在大力投資于這些技術。在俄羅斯，機器人技術是最近成立的高級研究基金會的一個重點，該基金會2021年的預算為6300萬美元。

應用

自主系統可以被設計成具有多種能力，并可用于一系列的應用。本節概述了正在使用或開發的軍事應用系統，包括情報、監視和偵察、數據分析和武器系統。

情報、監視和偵察

自動化正越來越多地被應用于情報、監視和偵察（ISR），通常使用無人駕駛的車輛（方框1）。無人駕駛的陸上、空中和海上車輛配備了傳感器，可以獲得數據，如音頻、視頻、熱圖像和雷達信號，并將其反饋給人類操作員。一些系統可以自主導航，或自主識別和跟蹤潛在的攻擊目標。英國有幾架ISR無人機在服役，還有一些正在試用中。這些無人機的范圍從非常小的 "迷你 "無人機（其重量與智能手機相似）到可以飛行數千英里的大型固定翼系統。英國正在試用的一個系統是一個被稱為 "幽靈 "無人機的迷你直升機，它可以自主飛行，并使用圖像分析算法來識別和跟蹤目標。無人駕駛的水下航行器被用于包括地雷和潛艇探測的應用，使用船上的聲納進行自主導航。這些車輛還可能配備了一種技術，使其能夠解除地雷。

數據分析

許多軍事系統收集了大量的數據，這些數據需要分析以支持操作和決策。人工智能可用于分析非常大的數據集，并分辨出人類分析員可能無法觀察到的模式。這可能會越來越多地應用于實地，為戰術決策提供信息，例如，提供有關周圍環境的信息，識別目標，或預測敵人的行動。英國軍隊在2021年愛沙尼亞的 "春季風暴 "演習中部署了人工智能以提高態勢感知。美國的Maven項目旨在利用人工智能改善圖像和視頻片段的分析，英國也有一個類似的項目，利用人工智能支持衛星圖像分析。

武器系統

以自動化為特征的武器系統已被開發用于防御和進攻。這些系統包括從自動響應外部輸入的系統到更復雜的基于人工智能的系統。

• 防御系統。自動防空系統可以識別和應對來襲的空中威脅，其反應時間比人類操作員更快。這種系統已經使用了20多年；一份報告估計有89個國家在使用這種系統。目前使用的系統可以從海上或陸地發射彈藥，用于應對來襲的導彈或飛機。英國使用Phalanx CIWS防空系統。雖然沒有在全球范圍內廣泛采用，但以色列將固定的無機組人員火炮系統用于邊境防御，并在韓國進行了試驗。這些系統能夠自動瞄準并向接近的人或車輛開火。

• 導向導彈。正在使用的進攻性導彈能夠在飛行中改變其路徑，以達到目標，而不需要人類的輸入。英國的雙模式 "硫磺石"（DMB）導彈于2009年首次在阿富汗作戰中使用，它可以預先設定搜索特定區域，利用傳感器數據識別、跟蹤和打擊車輛。

• 用于武器投送的無人平臺。為武器投送而設計的無人空中、海上和陸地運載工具可以以高度的自主性運行。這些系統可以自主地搜索、識別和跟蹤目標。大多數發展都是在空中領域。英國唯一能夠自主飛行的武裝無人機是MQ-9 "收割者"，但有幾個正在開發中。英國防部還在開發 "蜂群 "無人機（方框3）。雖然存在技術能力，但無人駕駛的進攻性武器并不用于在沒有人類授權的情況下做出射擊決定；報告的例外情況很少，而且有爭議。 自主系統在識別目標和作出射擊決定方面的作用，是廣泛的倫理辯論的主題（見下文）。

方框3：無人機蜂群

無人機蜂群是指部署多個能夠相互溝通和協調的無人機和人員，以實現一個目標。在軍事環境中，蜂群可能被用來監視一個地區，傳遞信息，或攻擊目標。2020年，英國皇家空軍試驗了一個由一名操作員控制的20架無人機群，作為Dstl的 "許多無人機做輕活 "項目的一部分。蜂群技術還沒有廣泛部署。據報道，以色列國防軍于2021年首次在戰斗中使用無人機蜂群。

影響

自動化技術和人工智能的擴散將對英國軍隊產生各種影響，包括與成本和軍事人員的角色和技能要求有關的影響。對全球和平與穩定也可能有影響。

財務影響

一些專家表示，從長遠來看，軍事自動化系統和人工智能可能會通過提高效率和減少對人員的需求來降低成本。然而，估計成本影響是具有挑戰性的。開發成本可能很高，而且回報也不確定。提高自動化和人工智能方面的專業知識可能需要從提供高薪的行業中招聘。軍隊可能不得不提高工資以進行競爭，英國防部將此稱為 "人工智能工資溢價"。

軍事人員的作用和技能

自動化可能會減少從事危險或重復性任務的軍事人員數量。然而，一些軍事任務或流程，如高層戰略制定，不太適合自動化。在許多領域，自主系統預計將發揮對人類的支持功能，或在 "人機團隊 "中與人類合作。專家們強調，工作人員必須能夠信任與他們合作的系統。一些角色的性質也可能會受到自動化的影響，所需的技能也是如此。例如，對具有相關技術知識的自主系統開發者和操作者的需求可能會增加。英國防部已經強調需要提高整個軍隊對人工智能的理解，并承諾開發一個 "人工智能技能框架"，以確定未來國防的技能要求。一些利益相關者對自動化對軍事人員福祉的影響表示擔憂，因為它可能會限制他們的個人自主權或破壞他們的身份和文化感。

人員對自動化的態度：

關于軍事人員對自動化的態度的研究是有限的。2019年對197名英國防部人員的研究發現，34%的人對武裝部隊使用可以使用ML做出自己的決定的機器人有普遍積極的看法，37%的人有普遍消極的態度。有報道稱，人們對某些自主武器系統缺乏信任，包括在2020年對澳大利亞軍事人員的調查中。在這項研究中，30%的受訪者說他們不愿意與 "潛在的致命機器人 "一起部署，這些機器人在沒有人類直接監督的情況下決定如何在預定的區域使用武力。安全和目標識別的準確性被認為是兩個最大的風險。有證據表明，信任程度取決于文化和熟悉程度。

升級和擴散

一些專家提出了這樣的擔憂：在武器系統中越來越多地使用自主權，有可能使沖突升級，因為它使人類離開了戰場，減少了使用武力的猶豫性。蘭德公司最近的一份戰爭游戲報告（上演了一個涉及美國、中國、日本、韓國和朝鮮的沖突場景）發現，廣泛的人工智能和自主系統可能導致無意中的沖突升級和危機不穩定。這部分是由于人工智能支持的決策速度提高了。升級也可能是由自動系統的非預期行為造成的。

還有人擔心，由于自動化和基于人工智能的技術變得更便宜和更豐富，非國家行為者更容易獲得這種技術。這些團體也可能獲得廉價的商業無人機，并使用開放源碼的人工智能對其進行改造，以創建 "自制 "武器系統。關于非國家行為者使用自主系統的報告是有限的和有爭議的。然而，非國家團體確實使用了武裝無人機，而且人們擔心人工智能會使這種系統更加有效。

技術挑戰

正在進行的包括機器人和人工智能在內的技術研究，主要是由商業驅動的，預計將增加自動化系統的應用范圍和采用程度。該領域的一些關鍵技術挑戰概述如下。一個更普遍的挑戰是，相對于數字技術的快速發展，軍事技術的發展速度緩慢，有可能在部署前或部署后不久組件就會過時。

數據傳輸

無人駕駛的車輛和機器人經常需要向人員傳輸數據或從人員那里接收數據。這可以讓人類監督和指導它們的運作或接收它們收集的數據。在某些情況下，系統也可能需要相互通信，如在無人機群中（方框3）。軍方通常使用無線電波在陸地上傳輸數據，其帶寬（頻率的可用性）可能有限。在傳輸大量數據，如高分辨率圖像時，這可能是個問題。5G技術（POSTbrief 32）可能會促進野外更有效的無線通信。系統之間的無線電通信可以被檢測到，提醒對手注意秘密行動。對手也可能試圖阻止或破壞系統的通信數據傳輸。目前正在研究如何最大限度地減少所需的數據傳輸和優化數據傳輸的方法。更多的 "板載 "或 "邊緣 "處理（POSTnote 631）可以減少傳輸數據的需要。然而，減少通信需要系統在沒有監控的情況下表現得像預期的那樣。

數據處理

具有更高水平的自主性的更復雜的系統通常在運行時在船上進行更多的數據處理和分析。這要求系統有足夠的計算能力。一般來說，一個系統能做多少嵌入式數據處理是有限制的，因為硬件會占用空間并需要額外的電力來運行。這可能會限制需要電池供電運行的系統的敏捷性和范圍。然而，人工智能的進步也可能使系統更有效地運行，減少計算要求。由于未來軟件、算法和計算機芯片技術的進步，計算機的處理能力也有望提高。

訓練數據

創建和整理與軍事應用相關的大型數據集，對生產可靠的人工智能自主系統非常重要。機器學習（ML，方框1）依賴于大型數據集來訓練其基礎算法，這些數據可以從現實世界中收集，或者在某些情況下，使用模擬生成。一般來說，用于訓練ML系統的數據越有代表性、越準確、越完整，它就越有可能按要求發揮作用。準備訓練數據（分類并確保其格式一致）通常需要手動完成，并且是資源密集型的。

數據隱私：

一些人工智能系統可能會在民用數據上進行訓練。人們普遍認為，如果使用與個人有關的數據，他們的隱私必須得到保護。這可以通過對個人數據進行匿名化處理或只分享經過訓練的人工智能系統來實現。

網絡安全

由計算機軟件支撐的系統數量的增加增加了網絡攻擊的機會。網絡攻擊者可能試圖控制一個系統，破壞其運作，或收集機密信息。基于人工智能的系統也可以通過篡改用于開發這些系統的數據而遭到破壞。英國防部在2016年成立了網絡安全行動中心，專注于網絡防御。在英國，2021年成立的國防人工智能中心，有助于促進行業伙伴或其他合作者對高度機密數據的訪問。

測試和評估

重要的是，軍事系統要可靠、安全地運行，并符合法律和法規的規定。人工智能和自動化給傳統軟件系統帶來了不同的測試和保證挑戰。 進一步的挑戰來自于ML的形式，它可能不可能完全理解輸出是如何產生的（POSTnote 633）。人工智能軟件可能還需要持續監測和維護。利益相關者已經強調缺乏適合的測試工具和流程，并正在開發新的工具和指南。英國政府的國防人工智能戰略致力于建立創新的測試、保證、認證和監管方法。

倫理、政策和立法

目前的準則和立法

目前還沒有專門針對將自動化或人工智能用于軍事應用的立法。雖然它們在戰爭中的使用受現有的國際人道主義法的約束，但這與新技術的關系是有爭議的。在國家和國際層面上有許多關于人工智能更普遍使用的準則，這些準則可以適用于自動化系統。然而，2021年數據倫理與創新中心（CDEI）的人工智能晴雨表研究發現，工業界很難將一般的法規適應于特定的環境。2022年，英國防部與CDEI合作發布了在國防中使用人工智能的道德原則。

責任感

一些利益相關者強調，如果自主系統的行為不合法或不符合預期，那么它的責任是不明確的。這可能導致系統及其決定與設計或操作它的人類之間出現 "責任差距"，使法律和道德責任變得復雜。英國防部的原則說，在人工智能系統的整個設計和實施過程中，應該有明確的責任。國防人工智能戰略為供應商設定了類似的期望。

圍繞自主武器系統的辯論

這一領域的大部分法律和道德辯論都集中在武器系統上。然而，某些非武裝系統（例如，基于軟件的決策支持工具）可能在識別目標方面發揮關鍵作用，因此提出了許多與那些同時部署武器的系統相同的道德問題。

國際上對 "致命性自主武器系統"（LAWS）的使用存在著具體的爭論。這個術語沒有普遍認同的定義，它被用來指代具有不同自主能力的廣泛的武器。關于使用致命性自主武器系統的報告存在很大爭議，例如，由于系統使用模式的不確定性。 聯合國《特定常規武器公約》（CCW）自2014年以來一直在討論致命性自主武器系統的可能立法。它在2019年發布了指導原則，但這些原則沒有約束力，也沒有達成進一步的共識。雖然大多數參加《特定常規武器公約》的國家支持對致命性自主武器進行新的監管，但包括英國、美國和俄羅斯在內的其他國家認為，現有的國際人道主義法已經足夠。根據運動組織 "阻止殺手機器人"（SKR）的說法，83個國家支持關于自主武器系統的具有法律約束力的文書，12個國家不支持。

許多利益相關者認為，必須保持人類對武器和瞄準系統的某種形式的控制，才能在法律和道德上被接受。某些組織，如SKR，呼吁禁止不能由 "有意義的人類控制 "的自主武器系統，并禁止所有以人類為目標的系統。他們還呼吁制定法規，確保在實踐中保持足夠的人為控制。在其2022年國防人工智能戰略中，英國政府表示，識別、選擇和攻擊目標的武器必須有 "適當的人類參與"。作為回應，一些呼吁監管的非政府組織表示，需要更加明確如何評估或理解 "適當的人類參與"。包括英國政府在內的利益相關者建議的維持人類控制的潛在措施包括限制部署的時間和地理范圍。被認為會破壞人類控制的因素包括人類做出決定的有限時間和 "自動化偏見"，即個人可能會過度依賴自動化系統，而不太可能考慮其他信息。

公眾對該技術的態度

大多數關于軍事自動化的公眾意見調查都集中在自主武器系統上。SKR委托對28個國家的19,000人進行了民意調查。62%的受訪者反對使用致命性武器系統；這一數字在英國是56%。關于公眾對人工智能、數據和更廣泛的自動化的態度的研究發現，公眾關注的主要問題包括數據安全、隱私和失業。然而，公眾的觀點會因系統的功能和使用環境的不同而有很大差異。

在不確定的情況下評估和選擇最合適的國防能力組合，一直是軍隊面臨的一個挑戰。這一戰略決策過程面臨著許多挑戰性的困難。它涉及到長期承諾、具有不同目標的多個利益相關者，以及廣泛的相互依賴的替代方案。盡管有現有的實踐，我們仍然缺乏一種能夠在不確定情況下評估和選擇武器系統和軍事人員組合的綜合方法。本科學報告開發了一種新的經濟方法，為戰略組合選擇提供信息。該方法得出了每項國防能力的平均經濟價值和將其納入國防組合的概率。進行了一個組合風險分析，以顯示結果對主要的不確定性來源有多敏感。一個假想的例子被用來說明這個方法。建議的方法在經濟上是合理的，在組合選擇上也是實用的。它將使決策者和國防分析人員能夠評估、優先考慮和選擇最佳的能力組合。

軍事組合決策涉及（1）多個目標，（2）復雜的替代方案，以及（3）許多不確定的變量。盡管有現有的實踐，但仍缺少一種在不確定情況下評估和選擇武器系統和軍事人員組合的綜合方法。為了最大限度地提高國防組合的整體價值并改善部隊結構組成，加拿大國防部（DND）已經開始開發企業成本模型（ECM）。ECM將使用建議的方法來評估候選能力的價值，對其進行優先排序，并確定加拿大武裝部隊可能采用的關鍵能力。至少確定了ECM的三個潛在用戶：助理副部長（財政）（ADM[Fin]）、助理副部長（物資）（ADM[Mat]）和盟國。通過使用ECM，這些社區也將從這項工作中受益。

引言

1.1 背景

選擇項目清單或武器系統組合的過程是一個戰略決策過程。它使軍隊能夠發展使未來部隊在戰略上具有相關性、在行動上具有響應性、在戰術上具有決定性的能力。在這個過程中，最合適的未來部隊選項是由應該實現的目標倒推到需要的目標來設計的。然而，選擇最合適的國防組合面臨著幾個復雜和極具挑戰性的困難（DND，2014）[1]。困難的主要來源包括但不限于：（Kangaspunta等人，2012 [2]；Tate和Thompson, 2017 [3]；Harrison等人，2020 [4]）。

多重目標--這些目標涉及多個利益相關者，他們有不同的偏好和相互沖突的目標。籌資決策不僅影響投資成本，還影響犧牲其他項目的機會成本。隨著關鍵利益相關者立場的不斷變化，通常不容易將這些與環境相關的目標減少到一個單一的維度，并找到一個共識的解決方案。目標和約束條件之間也存在著持續的二元性。決策者可能希望確定實現某一特定能力水平的最低成本，或者相反，在預算約束下確定可能的最高能力水平。

風險和不確定性--組合決策涉及長期承諾，其中許多變量是不確定的。這種不確定性的關鍵驅動因素是成本、進度和運營需求過程的結果。這些驅動因素之間的相互依賴使得風險分析更加困難。例如，一個項目執行中的任何變化都會對成本和進度的不確定性產生直接影響。任何成本的降低或進度的收緊都會增加結果的不確定性。此外，這樣的決定同時將生命、美元和時間置于風險之中，導致了對風險的復雜和不一致的態度。這種不確定性通常與其他幾個不確定性的來源結合在一起，如能力要求、預算和地緣政治局勢。

復雜的替代方案--選擇一個最佳的投資組合以達到預期效果或緩解特定的能力差距，在軍事部門不是一件容易的事。軍事投資組合決策涉及廣泛的相互依賴和重疊的備選方案。它們的影響往往是非線性的，并且取決于環境。它們的相互依賴程度一般很難描述。軍事選擇也是離散的和非二元的，這使得稀缺資源的優化更加困難。這些特點往往與既非線性也非加法的復雜成本函數結合在一起。

到目前為止，還缺少一種評估和選擇國防能力組合的綜合方法。為了在最有效地利用資源的情況下構建最合適的能力組合，首席財務官（CFO）責成加拿大國防研究與發展中心（DRDC）-運營研究與分析國防經濟團隊（DET）開發ECM（Morrisey, 2021）[5]。作為這項工作的一部分，我們進行了兩項研究以支持該項目。在第一個研究中，我們提供了一個評估和選擇能力組合的二元反應模型[6]。第二項研究通過能力組合風險分析[7]補充了最初的工作。這種新的隨機方法將蒙特卡洛模擬技術應用于二元反應模型。

1.2 目的

這項工作的目的是綜合參考文獻[6]和[7]中提出的前兩種能力組合評估和選擇方法。它有兩個相互關聯的主要目標：

• 開發一個完整的方法，該方法在理論上是合理的，并與國防能力組合建設實際相關；以及

• 說明該方法并演示其過程實現。

1.3 方法

建議的方法結合了或然估值法（CVM）的一個變種和投資組合風險分析來選擇能力組合。1963年，CVM在哈佛大學的一篇經濟學博士論文中得到實施。包括美國陸軍工程兵團在內的許多組織都使用了這種方法，并對所采用的方法的發展做出了貢獻（Hanemann, 1984 [8]; Cameron, 1988 [9]; Sokri, 2012 [10]）。我們的方法包括四個主要步驟，如圖1中的流程圖所總結的。首先是選擇能夠比較能力的主題專家（SMEs），最后是對備選方案進行排名并進行組合風險分析。

圖 1：主要方法步驟的示意圖。

1.3.1 選擇主題專家

這種方法成功的關鍵在于選擇有經驗的主題專家。正如過去所做的那樣，他們應該來自整個國防組織，并在分析能力的性質方面擁有廣泛的專業經驗。他們應該能夠比較能力并回答調查問題。這些問題將取決于每套能力（飛機、艦艇等）的性質。它們的范圍可以從戰略防御目標（例如，保衛國家及其盟友）到能力的技術措施（例如，規模、生存能力、范圍、持久性、響應性和互操作性）。

1.3.2 評估備選方案

如附件A所示，每個主題專家要求從每個標準的角度對每個備選方案進行0-100分的評分。每個主題專家還被要求(1)以0-100的尺度對每個備選方案進行總體評價，(2)決定該備選方案是否應被納入防御組合。如果主題專家決定將其納入，該替代方案將被賦予1的數值，否則為0。

1.3.3 估計回歸模型

分析師將從每個標準的角度使用0-100分的比率作為解釋變量。對于因變量，分析者有兩種選擇：（1）他/她可以使用一個非線性回歸模型，其中因變量只能取兩個值（即每個主題專家的決定），（2）他/她可以使用每個備選方案在0-100等級上的總體評價來計算 "提供的幾率"（而不是預測的幾率）。在這種情況下，分析員將估計一個線性回歸，其中因變量是賠率的自然對數（即對數）。

1.3.3.1 對備選方案進行排名

可以使用三種預測措施（產出）之一，對備選方案從最好到最差進行排名。(1) 它們被納入防御組合的概率，(2) 它們的幾率，(3) 它們的量化經濟價值。賠率是列入概率的一個增加函數。它們將提供相同的結果。經濟價值應該與它們呈正相關關系。這些衡量標準是根據專家們的評價進行統計推斷的。

1.3.3.2 進行組合風險分析

為了評價結果的穩健性，可以進行能力組合風險分析。進行這種風險分析可采用三種互補技術：（1）通過評估每個預測因素的邊際效應，（2）通過估計每個結果的三點估計值（樂觀、最可能和悲觀），以及（3）通過使用計算機模擬得出每個備選方案的風險狀況。關于這個方法步驟的更多細節，請讀者參考附件A。

建議的方法為能力組合的評估和選擇提供了更多的機會：

• 嚴謹性（基于合理的理論基礎）。
• 可靠性（以正確的評估為基礎）。
• 可復制性（明確的程序，而不是黑箱）；以及
• 一致性（方法步驟的一致性）。

由此產生的科學報告將為分析人員和決策者提供一個共同的基礎：

• 以一致的方式匯總若干評價標準。
• 用它們的價值來描述替代品。
• 對它們進行排名；和/或
• 將它們歸入預先確定的類別。

本報告分為七個部分。導言之后，第2節概述了能力組合分析領域的最新進展。第3節建立了所采用的二元模型，并指出其數學推導。它還說明了如何對一組候選能力進行估值和排序。第4節介紹并討論了一種新的能力組合風險分析方法。第5節提供了一個說明性的例子，使形式主義更容易被理解。第6節展示了建議的方法與一些傳統方法和投資規劃的聯系。最后一節提出了一些結論性意見。

本專著的目的是從防空歷史和空中力量穿透這些防御的工作中提煉出教訓。它從第一次世界大戰、第二次世界大戰、越南、"沙漠風暴 "以及俄羅斯和中國的現代發展中確定了六條經驗。這六條經驗為空軍和地面部隊在未來進行壓制敵方防空（SEAD）和滲透行動的努力提供參考。本專著探討了聯合部隊應如何對待SEAD任務的問題，以及來自陸地領域的部隊是否應在穿透地基防空系統方面發揮更重要的作用。

T.R. Fehrenbach提醒我們注意戰爭的一個持久特征。無論我們的技術變得多么復雜和先進，武裝沖突仍然需要士兵參與。空中力量理論家認為，在未來的戰爭中，人類可能不再需要近距離的暴力對抗，僅靠空中手段就能達到目的。雖然純粹的空戰仍然是一個遙遠的想象，但地面部隊將繼續奮勇向前，與泥濘中的人們一起奪取目標。本專論并不是說空中力量是不必要的；相反，它是至關重要的。空軍的覆蓋面和影響力已經與地面機動密不可分，在最近的戰爭中，空軍已經成為軍隊進攻的必要先導。然而，空中優勢作為地面進展的先決條件的模式可能不再成立了。移動式和便攜式防空系統的擴散，加上危害地面部隊的遠程打擊能力，無論其位置如何，都可能迫使地面作戰先于其空中補充。

本專著討論了聯合部隊在未來應如何進行壓制敵方防空（SEAD）。它考慮了攻擊性空軍和地面防御者之間的斗爭。具體來說，它討論了防空系統的進步已經發展到了美國空軍無法繼續承擔壓制和穿透它們的主要份額的程度。在未來，美國陸軍可能不得不對綜合防空系統（IADS）進行第一輪打擊，為美國空軍開始空中優勢的戰斗打開大門。

海上防空對于地面部隊的機動自由至關重要。在減少對手的防空資產之前，敵人的空軍可以隨意攻擊機動編隊。自從20世紀初早期的飛行者從飛機上投下第一件武器以來，空中力量對現代機動作戰一直是至關重要的。空中和地面防御系統已經發展到這樣的程度，即一支軍隊如果不首先擊敗其競爭對手的空軍就進行攻擊是不可想象的。迅速而徹底地擊敗伊拉克的防空系統并隨后摧毀其空軍，對于聯軍在 "沙漠風暴 "行動中的快速機動和壓倒性勝利至關重要。 以美國空軍為先導，然后是地面機動的SEAD模式是如此強大，以至于美國和北約的競爭對手注意到并進行了調整。今天的綜合防空系統（IADS）是高度網絡化的，相互支持的，并且是分層深入的。 這些防御網絡，再加上遠程彈藥的出現，造成了一個多層面的問題。國際防空系統迷惑了敵方空軍為其地面部隊建立機動空間的能力，同時遠程火力也使這些攻擊部隊受到威脅。先進的IADS與遠程彈藥的雙重困境，要求我們考慮我們目前的SEAD方法是否足夠。

所提出的假設是，聯合部隊應該作為一個密切協調的地面和空中團隊進行未來的SEAD。美國陸軍應該為反應靈敏、強大和機動的防空和導彈防御系統、遠程精確火力、地面發射的反輻射制導導彈（ARGM）和游動彈藥提供資源。

所采用的方法是對SEAD的歷史、理論和學說的研究。它考慮了SEAD從第一次世界大戰到現在的歷史。反擊空中和導彈威脅（聯合出版物3-01）將SEAD歸類為主要的進攻性反空（OCA）任務。其目的是 "通過破壞性或擾亂性的手段使敵方的地表防空系統失效、摧毀或暫時退化。" 美國部隊發展SEAD是為了應對日益復雜和有效的地基防空系統，它與防空的進步有效地共同發展。本專著中的防空歷史有五個主要部分。第一部分討論了第一次世界大戰中的空中力量發展，以及早期空軍能力的提高如何為地面機動提供了機會。一戰中對空襲的反應導致了二戰期間為防止滲透而對空中武裝進行牽制的武器的產生。二戰的戰斗人員完善了一戰中創造的技術，為進攻的空軍和地面的防御者開發了更致命的瞄準系統和改進的彈藥。在越南戰爭期間，越南人民軍（PAVN）采用了密集的防空武器組合，這需要美國裝備和訓練專門的飛機來壓制北越的防御；這是SEAD能力的第一個例子。接下來，該專著回顧了美國在 "沙漠風暴 "行動中對空地戰的運用，以顯示SEAD的有效性，以及它如何為其他世界大國進一步調整以對抗FM100-5中的理論提供了基礎。 第五章考慮了俄羅斯新一代戰爭（RNGW）、中國遠程導彈以及防空武器的擴散以防止滲透。作者將SEAD理論和學說的演變與歷史實例結合起來，說明空軍與IADS之間的競爭是如何發展到今天的高精尖系統的。最后，該專著提出了一個地面部分未來在對抗現代IADS的戰斗中的貢獻模式。

聯合部隊如何進行未來的海空防務行動，對于各軍種在面對未來的國際防空系統時如何整合和合作至關重要。現代國際防空系統對未來的空中行動，以及暗示的地面行動構成了一個重大障礙。國家和非國家行為者對地對空武器的使用加劇了國際防空系統的瓦解問題。它極大地提高了進行海空導彈和滲透敵占區所需的戰斗力水平。阿富汗圣戰者組織在蘇聯-阿富汗戰爭中使用 "毒刺 "導彈，以及最近在烏克蘭上空擊落馬來西亞航空公司MH17航班，都是這些系統的擴散已經超出既定軍隊嚴格使用的例子。在未來的戰爭中，雙方都可能面臨一個連續的國際防空系統和非正規部隊采用的未聯網的防空。聯合部隊必須開發多種方案來擊敗這些系統，并擴大他們的方法，以最大限度地提高靈活性，使空中和地面部隊能夠對由國際防空系統和獨立的地對空武器防御的對手構成眾多威脅。

地理定位精度測試報告介紹了當前戰術優勢網絡指揮與控制(TEC3)系統的地理定位精度研究結果。該文件由加拿大萊茵金屬公司提交給加拿大國防研究與發展，任務TA-04。

萊茵金屬加拿大公司于2018年2月至2021年3月為加拿大國防研究與發展部（DRDC）開發了戰術邊緣網絡指揮與控制（TEC3）技術演示器。TEC3展示了網絡和安全態勢感知以及網絡指揮和控制功能在一個示范性的下馬士兵網絡中的應用。根據核心工作成果，TEC3包括本地組中節點之間的移動特設網絡（MANET）通信，以及估算、地理標簽和顯示目標發射器位置的地理定位功能。

本報告詳細介紹了通過任務授權（TA）實施的進展情況，以測量TEC3系統對無人機系統（UAS）進行地理定位的性能，使用本報告的測試計劃中記錄的特定拓撲結構和距離。這些拓撲結構取決于最大距離參數，該參數本身也是一個實驗測量的對象。最大距離參數是軟件定義無線電（SDR）能夠接收UAS傳輸的最長距離。除了掃描頻譜進行地理定位外，SDR還記錄了地理定位過程中的通信頻段，以便將來分析。

實驗被成功執行，在某些情況下，UAS可以通過三個TEC3節點的不同城域網拓撲結構和距離來進行地理定位。例如，在某些情況下，它可以在直徑為420米（平均）的圓形/橢圓形區域內進行一定精度的地理定位。在其他情況下，橢圓覆蓋了TEC3的部署區域；在這些情況下，準確性差是由于SDR和全向天線輻射模式之間對同一發射器/位置的測量功率不一致。

探測發射器的最大距離估計約為600米。 實驗產生了108份60秒的記錄，將用于未來的分析。

美國導彈防御局（MDA）和空間發展局（SDA）目前正在開發高超音速導彈防御系統的要素，以防御高超音速武器和其他新興的導彈威脅。這些要素包括國防空間架構（NDSA）的跟蹤和運輸層以及各種攔截器項目。隨著MDA和SDA繼續開發這些系統，國會可能會考慮對監督和國防授權及撥款的影響。

背景介紹

高超音速武器，像彈道導彈一樣，飛行速度至少為5馬赫，或大約每秒1英里。與彈道導彈不同，高超音速武器不遵循彈道軌跡，可以在到達目標的途中進行機動。據報道，俄羅斯在2019年12月出動了其第一批高超音速武器，同時一些專家認為，中國早在2020年就出動了高超音速武器。預計美國在2023年之前不會裝備高超音速武器。(關于俄羅斯、中國和美國的高超音速武器項目的概述，見CRS報告R45811，高超音速武器：國會的背景和問題，作者是凱利-M-賽勒）。

高超音速武器的機動性和低飛行高度可以挑戰現有的探測和防御系統。例如，由于雷達探測的視線限制，大多數地面雷達在武器飛行后期才能探測到高超音速武器。這給防御者留下了極少的時間來發射攔截器，以抵消入境武器的影響。圖1描述了陸基雷達對彈道導彈和高超音速武器探測時間的差異。

圖1. 基于地面的彈道導彈探測與高超音速武器的探測

美國國防官員表示，現有的地面和天基傳感器架構都不足以探測和跟蹤高超音速武器；前國防部負責研究和工程的副部長邁克-格里芬指出，"高超音速目標比美國通常通過地球靜止軌道上的衛星跟蹤的目標要暗淡10到20倍。"

國防空間架構

SDA開發了國防空間架構，以 "統一和整合整個[國防部（DOD）]和行業的下一代能力"。NDSA的目標是成為一個 "單一的、連貫的、有七個層次的擴散空間架構"，其中包括圖2中描述的數據跟蹤和傳輸層，并在下面討論。其他層包括支持移動地面資產目標的監護層；提供基于空間的指揮和控制的戰斗管理層；提供 "潛在的GPS否認環境的替代定位、導航和授時"的導航層；探測深空潛在敵對行動的威懾層；以及為其他NDSA層促進衛星操作的支持層。一旦全面投入使用，NDSA將包括550顆衛星并提供全面的全球覆蓋。

跟蹤層

跟蹤層是為了 "提供全球指示、警告、追蹤和瞄準高級導彈威脅，包括高超音速導彈系統"。作為該層的一部分，SDA正在開發一個寬視場（WFOV）衛星的結構，最終將提供全球覆蓋。SDA要求在2023財政年度為第0階段跟蹤活動提供8130萬美元，為第1階段跟蹤活動提供4.998億美元（也稱為彈性導彈預警導彈跟蹤-低地球軌道）。

與SDA的跟蹤衛星協同工作的將是高超音速和彈道跟蹤空間傳感器（HBTSS），以前被稱為空間傳感器層，它是由MDA與SDA和美國空軍合作開發。與WFOV相比，HBTSS將提供更靈敏，但更有限的（或中視場[MFOV]）覆蓋范圍。出于這個原因，WFOV旨在為HBTSS提供提示數據，然后HBTSS可以為地面攔截器提供更具體的目標質量數據。到2023年，SDA計劃擴大跟蹤層，包括70顆WFOV和MFOV衛星，據SDA主任德里克-圖爾尼爾博士說，"這將使我們在低地球軌道上有足夠的覆蓋面，以便我們基本上可以有區域性的持久性"。MDA要求在2023財政年度為HBTSS提供8920萬美元。

2020財年NDAA（P.L. 116-92）第1682條要求導彈防御局局長 "開發一個高超音速和彈道導彈跟蹤空間傳感器有效載荷"。2021財年NDAA（P.L. 116-283）第1645條確認，MDA局長與SDA局長協調，負責開發和采購傳感器有效載荷，"至少到2022財年"。第1645節還要求最遲在2023年12月31日開始對傳感器有效載荷進行在軌測試，并在 "此后技術上可行的情況下 "盡快將傳感器有效載荷納入SDA更廣泛的天基傳感器架構。最后，2022財年NDA（P.L. 117-81）第1662條禁止MDA主任"[授權]或[承諾]為生產衛星或與此類衛星運行相關的地面系統的記錄計劃提供資金"。如果滿足某些條件，包括確定 "由于技術、成本或進度因素，這種限制會延遲交付可運行的[HBTSS]"，空軍負責空間采購和集成的助理部長可以放棄對HBTSS的這種限制。

圖2. NDSA的部分內容

傳輸層

美國防部表示，NDSA的傳輸層旨在將跟蹤層與地面的攔截器和其他武器系統連接起來，將 "加強包括導彈防御在內的若干任務領域"。據國防部稱，SDA已經為運輸層的第1階段授予了三個原型協議，"一個由126個光學相互連接的空間飛行器組成的網狀網絡"，將于2024年9月開始發射。運輸層最終將包括一個由大約300-500顆衛星組成的星座。SDA要求在2023財政年度為 "數據傳輸層、傳感器能力和備用位置、導航和計時能力 "提供8.164億美元。

攔截器

MDA已經探索了一些消除對手高超音速武器的方案，包括攔截導彈、超高速彈丸、定向能武器和電子攻擊系統。2020年1月，MDA發布了一份關于高超音速防御區域滑行階段武器系統攔截器的原型提案要求草案。該計劃旨在 "減少攔截器的關鍵技術和集成風險"；然而，據當時的MDA主任喬恩-希爾海軍中將稱，它在2030年代的某個時候才會準備好過渡到開發。MDA轉而將重點轉向較近的解決方案，并在2021年4月啟動了滑翔階段攔截器（GPI），它將與宙斯盾武器系統整合，并在2020年代中期至末期提供高超音速導彈防御能力。洛克希德-馬丁公司、諾斯羅普-格魯曼公司和雷神導彈與防御公司已經獲得了GPI的 "加速概念設計 "階段的合同。

此外，2022財年NDAA（P.L. 117-81）第1664條授予MDA主任 "預算、指導和管理適用于 "高超音速導彈防御的定向能源項目的權力。國防高級研究計劃局（DARPA）也正在進行一項名為 "滑翔破壞者 "的計劃，其目的是 "開發關鍵的組件技術，以支持一種輕型飛行器，用于在非常遠的距離上精確對付高超音速威脅。" DARPA要求在2023財年為 "滑翔破壞者 "提供1830萬美元。總體而言，MDA在2023財年為高超音速防御申請了2.255億美元，低于其2.479億美元的2022財年申請和2.878億美元的撥款。

國會的問題

一些分析家認為，天基傳感層--與跟蹤和瞄準系統相結合以引導高性能攔截器或定向能量武器--理論上可以提供防御高超音速武器的可行選擇。2019年導彈防御審查報告指出，"這種傳感器利用了從空間可看到的大面積，以改善跟蹤，并可能瞄準先進的威脅，包括高超音速[武器]。" 其他分析家對高超音速武器防御的可負擔性、技術可行性和/或效用提出質疑。此外，一些分析家認為，美國目前的指揮和控制架構將無法 "快速處理數據，以應對和消除即將到來的高超音速威脅"。

一些分析家還對目前SDA和MDA在高超音速導彈防御方面的分工提出質疑。SDA主任Tournear此前曾對這兩個機構之間可能存在冗余的批評作出回應，稱兩者都向負責研究和工程的國防部副部長報告。然而，從2022年10月1日起，SDA將改為向負責采購和整合的空軍助理部長報告。國會可以監督這種新的報告結構對效率和效能的影響。

國會的潛在問題

• 加快對高超音速導彈防御方案的研究是否必要且在技術上可行？高超音速導彈防御方案的技術成熟度是否值得目前的資金水平？

• SDA和MDA是如何在高超音速導彈防御的各種要素上進行合作的？它們目前的作用是增加還是減少了成本以及技術發展的速度和效率？

• 國防部是否具備執行高超音速導彈防御所需的能力，如適當的指揮和控制架構？

達爾豪斯大學大數據分析研究所、加拿大國防研究與發展部（DRDC）-大西洋研究中心和加拿大通用動力任務系統公司（GDMS-C）向加拿大自然科學與工程研究委員會（NSERC）成功申請了一項名為海軍信息空間自動監測（AMNIS）的三年期資助項目。AMNIS啟動會議于2020年10月14日舉行，許多教授、國防科學家和GDMS-C技術人員參加了會議。會議為這三個組織確定了許多行動。與DRDC和GDMS-C相關的一項行動是需要與任務相關的場景來幫助指導預期的研究。因此，DRDC率先描述了一個有代表性的海陸場景，使研究人員能夠更好地了解與AMNIS有關的潛在研究途徑。制定的方案涉及加拿大皇家海軍（RCN）和加拿大陸軍（CA）執行的一項加拿大人道主義任務。該任務是向一個最近遭受自然災害的國家分發食品和醫療用品。一支敵對勢力還試圖偷竊這些物資。該情景描述了通過更好的處理技術和決策來改善信息流、共享和使用的必要性。該方案旨在引起進一步的討論，并幫助鞏固AMNIS參與者的研究課題。

1 引言

2015年，加拿大皇家海軍（RCN）的海上信息戰（MIW）概念[1]發布，概述了信息對RCN的影響。MIW的推出使人們非常需要關注信息，它既是皇家海軍使用的一種資源，也是為了更全面地使用和利用優勢而需要理解的一個概念。

該概念文件概述了信息的影響，包括其廣泛的可用性、皇家海軍對信息的依賴性以及信息的使用，特別是在戰爭中和作為戰爭倍增器的跨梯隊的使用。該概念文件還談到需要更好的處理技術來處理MIW功能領域內的數據量，如指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）、指揮和控制（C2）、情報、監視和偵察（ISR）以及態勢感知（SA）。

在MIW概念文件之后，2016年又發布了RCN信息戰戰略文件[2]。這里的重點是發展海戰MIW能力和能力，以支持國內活動（即加拿大的防御）和國際部署。盡管戰略文件指出了信息的更多傳統用途，如收集、利用和傳播，但它也認識到網絡武器領域是一個機動的地方，可以采取防御和進攻的行動。MIW的概念文件涉及物理、虛擬和認知領域，而戰略文件則談到了信息領域，從而表明了信息對于作戰人員的地位和重要性。

在概念和戰略文件之后，加拿大在2017年發布了新的國防政策[3]。該國防政策并沒有明確提到信息領域。然而，該政策確實催生了兩個最近的文件，繼續表明信息對RCN的重要性：2019年的DND數據戰略[4]，以及2020年的RCN數字海軍[5]。

數字海軍[5]支持加拿大國防政策[3]的創新目標，特別是那些涉及適應和利用新技術的能力。數字海軍 "作為一個指南，將數字技術與人結合起來加以利用，以確保未來海軍的成功和可持續。這份文件提出的前進方向涉及自動化、大數據分析、云計算、人工智能（AI）和機器學習（ML）方面的創新，成功是指通過上述手段做出數據驅動的決策的RCN。

數字海軍的概念促進了企業和運營RCN社區在決策中對數據的使用。在操作方面，這是為了將海軍團隊和水兵從日常工作中更平凡的方面解放出來，通過自動化功能，如基于規則的重復性任務。從更廣泛的操作角度來看，使用這種數字技術和技巧是為了更好地進行操作。

上面提到的所有文件都指出，希望將RCN推向一個信息組織，在這個組織中，信息是用來使用的，但也被用作防御和安全的工具。由于其中一些方面對RCN來說是新的，因此顯然需要一個由信息科學、人工智能、ML以及將這些與認知科學相結合的專家組成的強大而明智的科學團體，以開發更好的人類決策模型來支持RCN的目標。

1.1 發展科學專長

通過政府、學術界和工業界合作伙伴的參與，建立了一個強大而知情的科學界。這個群體完全有能力在與現代軍隊相關的科學和技術問題上取得進展，以幫助滿足國內和國外對加拿大武裝部隊（CAF）不斷增長的需求。

為了發展這個社區，在自然科學與工程研究委員會（NSERC）的聯盟計劃下，成立了一個DRDC（大西洋研究中心）、工業界（加拿大通用動力任務系統公司，GDMS-C）和學術界（達爾豪西大學）的伙伴關系。提交并被NSERC接受的提案名為《海軍信息空間自動監測》（AMNIS）。該提案概述了海上和陸地的信息問題，特別是數據整合、事件和警報的ML、信任和對抗性數據，以及信息的可視化和呈現供用戶使用。

為了給學術研究小組提供背景和指導，下面提供了一個大大簡化的行動的基于場景的描述。該方案包括許多問題，表明與AMNIS相關的可能研究途徑。這里的目的是培養研究人員對與DRDC和GDMS-C有關的問題的理解，使研究人員能夠發展自己的思路，幫助他們追求與他們的研究和AMNIS有關的創新方法、技術和發現。

這項工作的動機是基于兩個愿望，即：

1.描述一個現實但簡化的操作，其中存在與AMNIS相關的信息問題，以及。

2.強調在AMNIS項目下DRDC和GDMS-C感興趣的研究領域。

1.2 概要

其余各節將提供一個現實場景的發揮、可視化部分、性能建模、決策和學習的概述。每一節都包含了一系列的問題，這些問題的提出有助于為研究工作提供思考點和指導。

第2節描述了一個聯合行動的場景，陸地和海洋部隊共同支持人道主義任務。通過可能被破壞并有相關安全風險的節點相互連接和共享信息資源來實現這一目的。第3節討論了可視化在該場景中的作用及其對決策的影響。這包括物理環境的可視化表示，以及額外信息源的聚合如何影響主題專家的決策。本節還考慮了與人工智能（AI）和多樣化技術合作的人類表現模型。第4節討論了如何利用數據檔案來開發和學習對抗性注入檢測方法。第5節以總結性意見完成了本文。

光子學正在發展成為加拿大國民經濟增長的一個重要引擎。光子技術對加拿大所有經濟部門將是非常有價值的。因此，隨著技術的快速發展，加拿大必須保持甚至發展其在光子學方面的知識和領先地位。

根據Report Linker，光子學是一個價值5940億美元的全球產業，預計未來五年的年增長率為7%。加拿大的光子學產品約占整個市場的0.5%。

在對光子產業的研究中，SPIE得出結論，四個國家（中國、美國、德國和日本）生產的光子元件幾乎占全球的75%。此外，他們的研究認為，光子學對全球市場的經濟影響超過兩萬億美元。因此，光子學是一項重要的增長技術，加拿大應加大研究和工業能力來增加其在全球市場的份額。

加拿大光子產業聯盟（CPIC）從加拿大國防研究與發展部（DRDC）獲得了一份合同，以促進和加速加拿大光子學的發展。其中一個重要方面是確定光子學的重要趨勢，其可能影響加拿大的經濟未來。

為了執行這項任務，CPIC的Robert Corriveau和Nikki Bulgarea組織了網絡研討會、講習班和網絡活動，以確定對加拿大經濟至關重要的六項光子技術，并為每項技術成立了一個由工業界、大學和研發中心代表組成的CPIC專家組，公開討論技術趨勢和挑戰。

已經確定的光子關鍵技術是：

• 生物光子學
• 成像、傳感和融合
• 激光加工和先進制造
• 光通信和光子集成芯片
• 光伏技術
• 量子技術

本報告介紹了2020年11月以來舉行的網絡研討會、講習班和網絡活動，以及這一年的活動成果，概述了光子關鍵技術的趨勢和挑戰。六個專家小組的最終報告作為附件提交。各種活動的參與者名單見附件G。