A. 項目說明

在軍事行動中可能會出現復雜的情況，需要在有限的戰爭資源下進行跨域和多任務行動。這些情況給戰術決策者帶來了挑戰，他們需要在當下使用戰爭資源，而這些資源可能還需要用于其他同時進行的任務需要，并在以后完成一系列的任務。這些情況需要在行動中進行動態的重新規劃，以確保計劃中的任務是可以實現的，并且任務的修改支持戰略目標。該項目探索了人工智能和先進的數據分析方法，以開發未來的自動決策輔助工具，用于任務規劃和戰術決策，可以支持復雜的跨領域和多任務行動。

B. 研究目標

主要研究目標是探索新興的創新數據分析技術（包括博弈論、機器學習和兵棋推演），以優化海軍資源分配和跨任務領域的重新規劃。

其他研究目標是

• 探索新興的技術和數據分析工具，以解決不確定性和優化各任務領域的成功。

• 研究在特定領域的戰斗管理輔助工具之間進行平衡所需的選擇和能力，并優化跨領域的資源分配。

• 研究如何將這些技術結合起來，以優化跨領域的多戰爭規劃、執行支持和重新規劃。

C. 研究方法

由NPS研究人員和NPS研究生組成的NPS研究團隊對該項目采用了系統分析方法。研究小組首先對以下方面進行了文獻回顧：（1）自動化高級數據分析方法；（2）跨領域和多任務行動；（3）戰術決策和任務規劃。研究小組確定并描述了復雜的戰術情況，在這種情況下，需要對多任務進行優先排序，并需要進行動態重新規劃。研究小組開發了一種概念性方法，利用先進的數據分析、博弈論、戰爭游戲、人工智能和機器學習來支持和促成這些復雜戰術情況下的決策（以最佳方式使用和分配戰爭資源和部隊）。該團隊為概念設計開發了基于模型的系統工程表述，并對涉及復雜戰術、作戰和戰略情況的用例情景進行了建模。該團隊設想并模擬了一種創新的戰爭游戲決策輔助工具，以支持可能遇到類似復雜情況的作戰級別的任務規劃人員，這些情況需要在更高的級別上采用動態的跨域多任務方法。

D. 報告組織

本報告分為六章。第1章介紹了該研究。第2章包含了跨域多任務問題領域的特征。第3章包含了對使用自動化高級數據分析方法進行任務規劃的討論。第4章介紹了多任務資源分配（MMRA）決策輔助概念的系統分析。第5章包含了在三個不同的多任務場景中對MMRA能力的使用案例研究。第6章是技術報告的結論。

摘要

美海軍陸戰隊的遠征戰車（EFV）項目從開始到取消花費了超過30億美元。兩棲作戰車（ACV）試圖取代兩棲突擊車（AAV）并接替EFV的位置。一個項目的比較可以用來從以前的管理錯誤中學習并防止這種規模的失敗。通過分析這兩個兩棲車輛項目，對照現有的項目管理工具，包括決策科學原則，評估了相關的成功和失敗。本報告比較了兩個項目生命周期中的關鍵節點，并為未來兩棲作戰車輛的采購提供建議。結論顯示，不平衡的成本和進度的增加壓倒了EFV的性能目標，導致了取消。結果，ACV顯示出較低的性能，但相比之下，成本較低。通過研究，采購專業人員可以更好地理解監督的重要性，找到解決方案，并有效地裝備自己來管理主要的國防武器系統。

I. 簡介

A. 海軍陸戰隊的兩棲任務

美海軍陸戰隊旨在維持護美國遠征軍。雖然遠征任務隨著每個沖突的發生而變化，但海軍陸戰隊仍然保持靈活，并努力保持較高的戰備水平，以便在沖突發生時迅速作出反應。兩棲作戰是圍繞海軍陸戰隊遠征性質的基本能力之一。海軍陸戰隊理論出版物（MCDP）《遠征作戰》指出，"海軍陸戰隊遠征作戰的頂點作戰概念是海上作戰機動"（海軍部[DON]，2018年，第89頁）。自成立以來，進行艦艇到岸上行動的能力已經定義了海軍陸戰隊。通過1947年《國家安全法》的通過，國會將兩棲任務編入法典，并賦予海軍陸戰隊如何完成這些任務的自由裁量權：

• “美國海軍陸戰隊隸屬于海軍部，應包括陸上作戰和服務部隊以及其中可能包含的航空部隊。海軍陸戰隊應進行組織、訓練和裝備，以提供聯合武器的海軍陸戰隊，以及支持性的航空部門，與艦隊一起奪取或保衛先進的海軍基地[強調是后加的]，并進行對開展海軍戰役可能至關重要的陸地行動。海軍陸戰隊的職責是與陸軍和空軍協調，發展與登陸部隊所使用的戰術、技術和設備有關的兩棲作戰階段[強調是后加的]。此外，海軍陸戰隊應提供在海軍武裝船只上服役的分隊和組織，應提供安全分隊以保護海軍駐地和基地的海軍財產，并應履行總統可能指示的其他職責。但這種額外的職責不應減損或干擾海軍陸戰隊主要組織的行動。海軍陸戰隊應根據綜合聯合動員計劃，負責擴大和平時期海軍陸戰隊的組成部分，以滿足戰爭的需要。(海軍陸戰隊大學[MCU], 2021) ”

此外，10 U.S.C. § 5063規定了海軍陸戰隊的組成和職能，合法地要求 "海軍陸戰隊將被組織、訓練和裝備，以提供兩棲和陸地作戰能力，奪取先進的海軍基地并進行海軍陸地作戰"（MCU, 2021）。

B. 解讀

美海軍陸戰隊通過繼續采購和維護兩棲車隊來響應這一號召。海軍陸戰隊在菲律賓、第二次世界大戰、越南和韓國的戰斗中使用這些車輛。自1971年以來，海軍陸戰隊使用了突擊兩棲車（AAV），正式命名為AAV-7A1。這些車輛的兩棲性質造成了昂貴的操作和維修周期。2020年提交給國會的一份報告指出，"AAV已經變得越來越難以操作、維護和維持......[其]兩英里的船岸距離被許多人視為一個重要的生存能力問題，不僅對車輛本身，而且對海軍兩棲部隊"（Feickert，2020，第2頁）。盡管有這些事實，軍團認為這種能力值得冒險。然而，多年來，政治、公共和軍事官員對海軍陸戰隊理論的某些方面表示反對，因此也反對兩棲車輛的相關性。例如，在1957年，克魯拉克準將給海軍陸戰隊司令佩特將軍寫了一封信，指出 "美國不需要海軍陸戰隊。然而，出于完全超越冷酷邏輯的充分理由，美國想要一支海軍陸戰隊"（丹尼，2021）。

盡管有政治壓力和與AAV兩棲能力相關的挑戰，海軍陸戰隊繼續其合法的歷史使命。兩棲需求仍然有效。盡管如此，鑒于圍繞著遠征戰車（EFV）開發的數十億納稅人資助的沉沒成本，海軍陸戰隊繼續其兩棲作戰車（ACV）的追求。然而，這種采購努力與海軍陸戰隊內部激進的部隊設計措施相吻合，強調了有關戰斗空間、設備和力量投射的作戰轉變。這項研究的目的是對未來兩棲作戰車輛的采購工作產生積極的影響。

C. 利益相關者

海軍陸戰隊的兩棲能力包括各種利益相關者，包括美國的納稅人、國會、參謀長聯席會議、海軍和海軍陸戰隊領導人、軍人、工業承包商（通用動力公司和BAE）以及各種研究組織，如政府問責辦公室（GAO）、國會研究服務部（CRS）和監督委員會。每個組織的目標和目的并不總是一致。相互競爭的利益，如工作、作戰準備、成本節約、互操作性和安全，都會影響到采購方案。這項研究并不深入關注每個利益相關者；相反，它將利益相關者的互動與項目結果聯系起來。

D. 范圍和效益

這項研究對于避免因采購計劃取消而導致的實際浪費和不支持的作戰人員的低效率是至關重要的。該報告對兩個項目進行了比較和對比，并觀察了四個方面的優勢和劣勢的項目證據：（1）強制性要求，（2）國防部決策支持系統（DSS）模型，（3）項目管理（PM）工具，以及（4）決策科學原則。通過比較分析，項目管理部門可以更好地了解決策的影響。分析了移位的關鍵性能參數（KPP）、計劃基線以及與工業界的協調。該分析遵循國防部決策支持系統（DSS）的結構，具體到主要能力獲取途徑。最后，試圖通過決策科學原則來分析組織行為。這方面可以使項目經理（PMs）認識到可能對項目產生負面影響的范式和認知障礙。

E. 分析技術

研究主要采用了公開來源的文件，包括美國防部的指導手冊、報告、計劃提交書以及各種書籍和文章。此外，還進行了硬拷貝和互聯網搜索，并通過國防采購管理信息檢索（DAMIR）系統訪問具體的項目數據。在整個文獻審查中使用這些來源，以建立與EFV和ACV比較有關的分析標準。

值得注意的是，在整個報告中，無法證明因果關系。然而，顯示了相關性，然后進行了觀察。這種外部觀察并不包含所有的計劃信息，也不支持完全全面的研究水平的意圖。有太多的變量存在于PM的控制范圍之內和之外，無法分析所有的風險來區分一個絕對正確的前進道路。同樣，項目的可變性也不支持推薦一個具體的規定性過程，只是建議。

F. 研究問題

EFV和ACV項目在以下關鍵國防采購領域的比較：（1）強制性要求，（2）美國防部決策支持系統（DSS）模型，（3）項目管理（PM）工具，和（4）決策科學原則。

這個問題可以用幾種方式來回答，特別是考慮到強制性要求、工具和專業的多樣性。盡管如此，說明了信息的數量和相互聯系性。接下來，第二章闡述了每個項目的歷史背景和時間線，引出第三章的文獻回顧和分析。然后在第四章中，總結了適用于兩個項目的聯系。

美國海軍陸戰隊正在探索使用人機協作來控制前線部署環境中的無人駕駛航空系統（UAS），其任務范圍廣泛，包括情報、監視和偵察（ISR）、電子戰（EW）、通信中繼和動能殺傷。美國海軍陸戰隊設想使用未來的垂直起降平臺（VTOL）來支持混合戰爭任務并實現軍事優勢。對于美國海軍陸戰隊的混合戰爭應用，以實現任務優勢和戰爭主導權，美國海軍陸戰隊需要了解VTOL機組和無人機系統之間錯綜復雜的人機互動和關系，以獲得戰斗空間態勢感知，并有效地計劃和執行針對常規和不對稱威脅的旋轉翼行動。這項研究的重點是美國海軍陸戰隊在海洋環境中的打擊協調和偵察（SCAR）任務，以促進遠征基地先進作戰（EABO）在沿岸地區。有多種復雜的功能必須加以考慮和評估，以支持人機協作互動，提高任務的有效性：任務規劃、移動和滲透、區域偵察、偵察戰斗交接和過渡。

這份頂點報告探討了SCAR任務期間三個系統之間的人機協作：UAS、VTOL和地面控制站（GCS）。該研究從VTOL項目的文獻回顧開始，研究了美國海軍陸戰隊SCAR任務戰術和用于促進EABO的理論概念。此外，它還包括對自主性和自動化、人工智能和機器學習的研究。通過使用合作設計模型來探索這三個系統的人機協作互動和過程，文獻回顧探討了如何使用基于三個因素的相互依賴性分析（IA）框架來確定人類執行者和機器團隊成員之間的相互依賴性：可觀察性、可預測性和可指導性。

通過基于模型的系統工程（MBSE）工具，將SCAR任務的高級功能分解為分層次的任務和子任務，系統分析被用來支持聯合設計方法。根據Johnson（2014）的說法，合作設計方法研究了相互依賴的概念，并使用IA框架作為設計工具。IA框架捕捉了主要執行者和支持團隊成員之間的互動，以發展支持每個主要任務和分層子任務的所需能力，從而產生HMT要求。這份頂點報告分析了兩種選擇。第一個方案認為UAS是主要執行者，VTOL和GCS是輔助團隊成員。第二種方案認為VTOL是主要執行者，UAS和GCS是輔助團隊成員。基于這兩種選擇，IA框架評估了17個主要任務、33個分層子任務和85個執行SCAR任務的所需能力。

此外，研究發現需要一個強大的數字任務規劃系統，如升級后的海軍陸戰隊規劃和行動后系統（MPAAS），通過存儲以前的任務和經驗教訓的數據來促進機器學習。美國海軍陸戰隊將面臨無人機系統的處理能力和信息存儲方面的挑戰。應盡一切努力增加UAS的處理能力。必須實施一個有效的主要、備用、應急和緊急（PACE）通信計劃，以確保UAS、VTOL和GCS之間所有通信平臺的冗余。美國海軍陸戰隊必須實施支持信任、提供快速反饋和簡單操作的接口。

最后，為了準確評估VTOL、UAS和GCS之間的HMT要求，頂點報告促成了一個探索性實驗的發展，該實驗將在海軍研究生院（NPS）建模虛擬環境和模擬（MOVES）實驗室使用，以促進未來的研究。制定了操作要求和測量方法，以確定HMT要求的有效性。

這項頂點研究為在SCAR任務中執行VTOL/UAS混合行動的人機互動復雜性提供了明確的證據。該頂點研究確定了使用系統分析和協同設計作為一種有效的方法，通過IA框架促進人機協作需求的發展。此外，該研究確定了對復雜的自主性和技術準備程度的需求，這可能是目前還沒有的。頂點建議美國海軍陸戰隊繼續研究人機協作，并利用SCAR任務探索性實驗來進一步完善和研究VTOL/UAS的高級系統要求，以支持具有前沿部署的UAS的混合行動，重點是實現4級自主權。

彈道導彈能力的增長已經威脅到了傳統航母及其機群的作用。在未來的對抗中，目前的平臺將需要被重新評估，并承擔新的和非傳統的角色，以填補傳統上由航母打擊群占據的空白。潛艇將需要一個新的和更具進攻性的理論，作為分布式海上作戰（DMO）的一個組成部分。兩棲平臺將發揮新的作用，成為能夠分散航空資產并為艦隊帶來超視距打擊能力的水面平臺。航空母艦將擺脫傳統的打擊角色，成為指揮和控制（C2）、情報、監視、偵察（ISR）和維持的中心。目前具有綜合能力和創新部署的平臺可以克服遠程陸基導彈防御帶來的威脅。

引言

"這句話不是由機智的馬克-吐溫、深思熟慮的亞伯拉罕-林肯、甚至是聰明的愛因斯坦說的，而是由80年代的電視英雄馬蓋先說的。這部長期播出的節目講述了一個沒有超能力的普通英雄的冒險故事，以及他利用周圍任何東西來解決問題的非凡能力。馬蓋先從未將“回形針”用于其預期目的，而是創造了一個獨特的變通方法來實現預期目標。經過深思熟慮和創造性的再利用，“回形針”找到了新的用途和新的意義。今天，現代軍隊有許多 "回形針 "平臺，它們有各種不同的目的和能力。也許現在是海軍對其平臺采取類似馬蓋先的方法的時候了，以便在與同行競爭者的沖突中發揮能力。

杰拉爾德-R-福特號航母是美國海軍最新和最現代化的航空母艦。一個新的電磁飛機發射系統（EMALS）、經過改造的甲板配置和靈活的電子結構只是這艘價值130億美元的船的一些新升級。在與同行競爭者的現代沖突中，如果美國海軍失去了能力或直接拒絕冒失去數十億美元資產的風險，它將轉向什么？由于航空母艦的脆弱性和其在戰場上可能喪失的能力，美國海軍應該研究現有平臺的額外和非傳統用途，以便在海洋環境中與同行競爭者競爭制海權。首先，核潛艇作為一個能夠爭奪制海權的平臺具有很大的優勢。其次，裝載有飛機和無人機的較小的兩棲艦提供了一個可行的替代方案，可替代在敵對環境中運行的一或兩艘大型航空母艦。最后，提高航母機翼的模塊化程度，可以增強其航程和影響在目前航程不允許使用的地區的行動的能力。

前沿作戰基地（FOB）防御是一項人力密集型任務，需要占用作戰任務的寶貴資源。雖然能力越來越強的無人駕駛飛行器（UAV）具備執行許多任務的能力，但目前的理論并沒有充分考慮將其納入。特別是，如果操作人員與飛行器的比例為一比一時，并沒有考慮提高無人機的自主性。本論文描述了使用先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）蜂群系統開發和測試自主FOB防御能力。開發工作利用了基于任務的蜂群可組合性結構（MASC），以任務為中心、自上而下的方式開發復雜的蜂群行為。這種方法使我們能夠開發出一種基于理論的基地防御戰術，在這種戰術中，固定翼和四旋翼無人機的任意組合能夠自主分配并執行所有必要的FOB防御角色：周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應。該戰術在軟件模擬環境中進行了廣泛的測試，并在現場飛行演習中進行了演示。實驗結果將使用本研究過程中制定的有效性措施和性能措施進行討論。

第1章：導言

1.1 背景和動機

2019年，美國海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍發布了他的規劃指南，作為塑造未來四年的部隊的一種方式。他在其中指出："我們今天做得很好，我們明天將需要做得更好，以保持我們的作戰優勢"[1]。這句話摘自海軍陸戰隊司令大衛-H-伯杰將軍的《2019年司令員規劃指南》（CPG），呼吁采取集中行動，以應對海軍陸戰隊在未來戰爭中預計將面臨的不斷變化的挑戰。在為海軍陸戰隊確定未來四年的優先事項和方向的CPG中的其他指導，呼吁建立一個 "適合偵察、監視和提供致命和非致命效果的強大的無人駕駛系統系列"[1]。伯杰將軍進一步呼吁利用新技術來支持遠征前沿基地作戰（EABO）。EABO將需要靈活的系統，既能進行有效的進攻行動，又能進行獨立和可持續的防御行動。簡而言之，實現EABO將需要最大限度地利用每個系統和海軍陸戰隊。

從本質上講，伯杰將軍正在呼吁改變無人駕駛飛行器的使用方式。通過使用大型的合作自主無人飛行器系統，或稱蜂群，將有助于實現這一目標。無人飛行器蜂群提供了在人力需求和后勤負擔增加最少的情況下成倍提高戰場能力的機會。正如伯杰將軍所提到的 "下一個戰場"，海軍陸戰隊將必須利用各種技術，最大限度地利用自主性和每個作戰人員在戰場上的影響。

目前的無人系統使用理論是以很少或沒有自主性的系統為中心。另外，目前的系統依賴于單個飛行器的遠程駕駛；也就是說，每輛飛行器有一個操作員。部隊中缺乏自主系統，這在監視和直接行動的作戰能力方面造成了差距。此外，側重于一對一操作員-飛行器管理的無人系統理論要求操作員的數量與車輛的數量成線性比例。這對于 "下一個戰場 "來說是不夠的。相反，海軍陸戰隊將需要能夠讓操作員擺脫束縛或提高他們同時控制多個飛行器的能力系統[2]。

考慮到這些目標，美國海軍研究生院（NPS）的先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）已經開發并演示了一個用于控制大型、自主、多飛行器的系統，該系統利用了分布式計算的優勢，并將駕駛的認知要求降到最低。ARSENL在現場實驗中證明了其系統的功效，在該實驗中，50個自主無人駕駛飛行器（UAV）被成功發射，同時由一個操作員控制，并安全回收[3]。

1.2 研究目標

這項研究的主要目標是證明使用無人機蜂群來支持前沿作戰基地（FOB）的防御。特別是，這需要自主生成、分配和執行有效的、符合理論的基地防御所需的子任務。這部分研究的重點是開發基于狀態的監視、調查和威脅響應任務的描述；實施支持多飛行器任務分配的決策機制；以及任務執行期間的多飛行器控制。

輔助研究目標包括展示基于任務的蜂群可組合性結構（MASC）過程，以自上而下、以任務為中心的方式開發復雜的蜂群行為，探索自主蜂群控制和決策的分布式方法，以及實施一般的蜂群算法，并證明了對廣泛的潛在蜂群戰術有用。總的來說，這些目標是主要目標的一部分，是實現主要目標的手段。

1.3 方法論

基地防御戰術的制定始于對現有基地防御理論的審查。這一審查是確定該行為所要完成的基本任務和子任務的基礎。然后，我們審查了目前海軍陸戰隊使用無人機的理論，以確定這些系統在基地防御任務中的使用情況。

在確定了任務要求的特征后，我們為基地防御的整體任務制定了一個高層次的狀態圖。子任務級別的狀態圖等同于MASC層次結構中的角色。

ARSENL代碼庫中現有的算法和游戲以及在研究過程中開發的新算法和游戲被用來在ARSENL系統中實現子任務級的狀態圖。最后，根據高層次的狀態圖將這些游戲組合起來，完成基地防御戰術的實施。

在游戲和戰術開發之后，設計了基于理論的有效性措施（MOE）和性能措施（MOPs）。通過在循環軟件（SITL）模擬環境中的廣泛實驗，這些措施被用來評估基地防御戰術。在加利福尼亞州羅伯茨營進行的實戰飛行實驗中，也展示了該戰術和游戲。

1.4 結果

最終，本研究成功地實現了其主要目標，并展示了一種包含周邊監視、關鍵區域搜索、接觸調查和威脅響應的基地防御戰術。此外，開發工作在很大程度上依賴于MASC層次結構，以此來制定任務要求，并將這些要求分解成可在ARSENL蜂群系統上實施的可管理任務。這一戰術在實戰飛行和模擬環境中進行了測試，并使用以任務為中心的MOP和MOE進行了評估。最后的結果是令人滿意的，在本研究過程中開發的戰術被評估為有效的概念證明。

1.5 論文組織

本論文共分六章。第1章提供了這項研究的動機，描述了這個概念驗證所要彌補的能力差距，并提供了ARSENL的簡短背景和所追求的研究目標。

第2章討論了海軍陸戰隊和聯合出版物中描述的當前海軍陸戰隊后方作戰的理論。還概述了目前海軍陸戰隊內無人機的使用情況，并描述了目前各種系統所能達到的自主性水平。

第3章概述了以前自主系統基于行為的架構工作，ARSENL多車輛無人駕駛航空系統（UAS）和MASC層次結構。

第4章對基地防御戰術的整體設計以及高層戰術所依賴的游戲進行了基于狀態的描述。本章還詳細介紹了用于創建、測試和評估這一概念驗證的方法。在此過程中，重點是對每一戰術和戰術所針對的MOP和MOE進行評估。

第5章詳細介紹了所進行的實戰飛行和模擬實驗，并討論了與相關MOPs和MOEs有關的測試結果。

最后，第6章介紹了這個概念驗證的結論。本章還提供了與基地防御戰術本身以及更廣泛的自主蜂群能力和控制有關的未來工作建議。

該項目通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的超高速炮彈（HVP），探討了普通超高速炮彈如何支持反空戰（AAW）、反水面戰（ASUW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務。這項研究考察了HVP在任務規劃、后勤和多個任務區使用的效果。該研究的主要目標問題是："在傳統武器系統中使用HVP是否能提供同等的進攻和防御能力，并改善任務規劃中的后勤運作？" 利用基于模型的系統工程和架構，該項目正式確定了對HVP系統中固有的操作或任務靈活性進行定量系統分析所需的標準。創建了一個深入的模型，分析了包括和不包括HVP彈藥的情況下多個變量的性能，這提供了整體有效性的信息。結果證明了將HVP納入武器系統裝載的好處。在保持性能的同時，在成本、再補給和可用彈藥方面都有好處。基于這個模型的結果，最初的假設被證實，HVP彈藥的有效性提高了整個任務的成功率，并提供了一個成本效益高的替代方案，而不是只使用傳統的武器系統。

執行摘要

本研究考察了在DDG 51（Arleigh Burke）和CG（Ticonderoga）級海軍艦艇上的MK 45-5英寸炮以及DDG 1000（Zumwalt）級海軍艦艇上的先進火炮系統（AGS）155毫米炮中使用超高速炮彈（HVP）作為普通彈藥在任務規劃、操作和后勤方面的效果。HVP是一種多任務彈藥，可以與傳統的武器系統一起使用。

這篇論文通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的HVP，探討了HVP彈藥如何支持反水面戰（ASUW）、反空戰（AAW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務。化學推進的HVP彈藥提供了多任務的靈活性，使作戰人員在離開港口時可以帶著比常規導彈更深的彈倉裝載。HVP彈藥改善了由DDG和CG艦組成的海軍遠征軍的后勤作業，減輕了防御和進攻任務的特定武器配置。在艦隊中部署HVP彈藥使這些艦艇具有更強的能力，并為建造或改裝帶有電磁軌道炮及其相關能源支持系統的艦艇提供了一個更實用和更具成本效益的選擇。

在這項研究中，任務情景的重點是在水面行動組（SAG）中使用DDGs和CGs進行AAW、ASUW和NSFS行動。具體的任務場景集中在一個行動的攻擊前階段，以消除敵方持有的島嶼對航行造成的威脅。一個適應性部隊組合（AFP）已經形成，以奪取控制權并消除位于具有戰略意義的紅島上的威脅性進攻能力和少量敵軍部隊。AFP包括一個兩棲準備小組（ARG）和一個由兩艘DDGs和一個CG組成的SAG，其任務是保衛ARG，獲得周圍水域的海上控制權，并在兩棲攻擊前消除威脅性的海岸設施。使用ExtendSim建立了一個作戰模型來模擬行動的預突擊階段，并允許進行系統分析。

Microsoft Excel被用來創建一個隨機模型，探討在對可能擁有武器優勢的對手進行防御性或進攻性交戰時實施HVPs。通過射程目標圖和隨機模型，該場景被模擬成靜態版本。這些工具被用來估計發射的導彈數量、發射的HVP子彈，以及我們場景的統計結果。使用我們的ExtendSim模型進行分析的結果，使用Minitab進行分析，允許驗證隨機模型所捕獲的數據的能力。這使團隊能夠根據不同的統計圖和圖表軟件來分析數據，以收集計算有效性（MOE）和性能（MOP）的措施所需的信息。

衡量效力和性能的結果證明了將HVPs納入武器系統裝載的好處。在保持性能的同時，在成本、再補給、可用彈藥方面都有好處。這些都證實了最初的假設，即HVP彈藥的有效性提高了整個任務的成功率，并提供了一個具有成本效益的替代方案，而不是只使用傳統的武器系統。

用于模擬防御場景的DDG和CG艦的導彈和火炮的致命性概率數據是不保密的，因此本論文中提出的結果需要用保密數據來運行，以獲得現實的結果。

I. 簡介

A. 綜述

美國海軍的使命是 "維持、訓練和裝備能夠贏得戰爭、阻止侵略和維護海洋自由的戰斗準備的海軍部隊"（美國海軍2017）。為了實現這一使命，美國海軍艦艇必須能夠支持幾個不同的任務領域，并能夠在沒有預警的情況下適應不斷變化的任務。為了做到這一點，海軍艦艇依靠使用幾種彈藥類型來支持幾個任務領域。本研究考察了在DDG 51（Arleigh Burke）和CG（Ticonderoga）級海軍艦艇上的MK 45-5英寸炮以及DDG 1000（Zumwalt）級海軍艦艇上的先進火炮系統（AGS）155毫米炮中使用超高速炮彈（HVP）作為通用彈藥在作戰、任務規劃和后勤方面的效果。

B. 問題陳述

目前，美國海軍依靠幾種類型的彈藥來支持進攻性和防御性武器系統和任務能力。任務的需要驅動著艦上彈藥的裝載（即彈藥的類型和數量），在開航前就已經上船。在海上，如果任務或威脅發生了重大變化，艦艇根據其彈藥裝載和能力進行調整和應對的能力可能是有限的，至少在他們能夠在海上或岸上得到補給之前。由于需要在開航前確定武器裝載量，以及必須考慮的各種特定任務的彈藥，限制了作戰的靈活性、能力和容量。這項研究考察了HVP在任務規劃、后勤和使用方面的影響，作為美國海軍反空戰（AAW）、反水面戰（ASUW）和海軍水面火力支援（NSFS）任務領域中的一種通用彈藥。

C. 研究目標

本研究通過比較傳統彈藥和美國傳統武器系統發射的HVP，探討了一種通用的HVP彈藥如何支持ASUW、AAW和NSFS任務。化學推進的HVP彈藥提供了多任務的靈活性，使作戰人員在離開港口時擁有比常規導彈更深的彈倉裝載量，而不必在特定任務的武器中進行選擇。利用系統工程和架構，該項目正式確定了對HVP系統中固有的操作或任務靈活性進行定量系統分析所需的標準。

主要的研究目標是解決這個研究問題，它指出 "在傳統武器系統中使用HVP是否能提供同等的進攻和防御能力，并改善任務規劃中的后勤運作？"

D. 系統工程方法

本項目使用的系統工程方法包括三個階段。它在圖1中被描繪出來。從最初的研究階段開始，對論文主題進行了徹底的研究，以更好地了解被分析的系統。確定了能力差距，進行了利益相關者分析，并對當前系統的運行概念進行了分析。不同的分析被用來確定項目的范圍。該階段完成后，開始了系統架構階段。在這個階段，通過需求分配、功能分析和貿易研究，開發了一個架構來指導系統的設計和開發。在第二階段完成后，系統分析階段開始。在第三階段，團隊對傳統彈藥與傳統武器系統發射的普通HVP彈藥進行了離散事件建模的比較分析。根據這一建模的結果，提出了建議。

圖1. 系統工程方法

摘要

美國海軍在實現海上作戰空間自動化的過程中面臨著挑戰，并有可能落后于其崛起的大國競爭者--中國人民解放軍海軍（PLAN）。美國海軍和中國人民解放軍海軍是如何采用自動化來改善海軍情報、監視和偵察（ISR）的？這項研究的結果表明，美國海軍是一個創新者和早期采用者，而解放軍海軍作為一個后期現代化者接受了自動化系統和人工智能（AI），受益于已經存在的相關技術知識。美國海軍的宙斯盾和艦艇自衛系統以及人工智能技術能夠實現海上優勢；然而，中國海軍在人工智能技術方面的進展比美國海軍快。這篇論文比較了兩支海軍在ISR方面采用自動化和人工智能技術的情況。在本研究中，自動化被定義為一個過程或特定的、以任務為導向的系統，它的運行不需要人類的直接控制。人工智能更深入，包括旨在創造能夠分析、評估和優化備選方案以追求更廣泛目標的機器技術。采用了埃弗雷特-羅杰斯的擴散過程S曲線模型，作為分析海軍規劃者和決策者提高效率的框架，因為他們正在考慮采用哪些自動化和人工智能技術以及如何最好地利用它們。

1. 簡介

自動化和人工智能（AI）的發展將影響未來的海權。2017年7月8日，中國表示，目標是建立一個國內的人工智能產業，并在2030年之前使國家成為"人工智能的創新中心"。2019年2月11日，唐納德-特朗普總統簽署了13859號行政命令，以保持人工智能的領導地位，并體現美國的價值觀。雖然這些戰略已經公布，但在海軍事務中采用自動化的速度仍然緩慢。在美國海軍作戰部長2018年的文章《海上優勢的設計》中，海軍作戰部長的首要任務是設計未來的綜合海軍力量結構，并 "全員上陣，使杰拉爾德-R-福特號（CVN 78）盡快準備好作為戰艦。"而中國人民解放軍旨在向未來的 "智能化戰爭 "發展。人工智能超級大國的海軍競相采用自動化和人工智能技術進行持久的情報、監視和偵察。這篇論文比較了兩個關鍵的自動化傳感器--美國宙斯盾和中國348型 "龍眼"的技術采用情況，以及它們如何改進海軍的情報、監視和偵察（ISR）。

自冷戰以來，海上優勢已經開始依賴來自相互連接的ISR平臺的自動化預警系統。在美國和當時的蘇維埃社會主義共和國聯盟（USSR）之間，海上指示和警告（I&W）的自動化被大量嵌入常規海軍能力。蘇聯解體后，中國穩步崛起，并一直在尋求使用人工智能（AI）來增強其軍隊的認知能力，速度越來越快，特別是在未來的海權方面。航空母艦、海軍飛機和潛艇之間的自動化通信鏈路，稱為Link-11或Link-16，允許人類操作員通過互聯網計算機系統即時發送信息。

這項研究的重點是美國海軍和中國人民解放軍海軍（PLAN）采用基于自動化的平臺。海軍ISR平臺的例子包括：船舶自動化、有人和無人系統、空中偵察衛星、可視化識別和定位海上平臺的計算機系統。這個話題很重要，因為有三個關鍵因素：快速人工智能技術研發的政策；大國競爭（GPC）的回歸；以及減輕不確定性和增強判斷力的需要。然而，先前的地緣政治事件表明，由于設備的錯誤配置和人為錯誤，自動化系統可能容易出現錯誤的、非結構化的或無監督的數據。在正確的時間、正確的地點接收正確的數據，對于了解未來海權自動化的采用至關重要。

本研究關于關鍵領域的范圍包括：自動化戰略；輔助決策（速度）；以及使自動化工具發揮作用的空間關鍵情報系統。對采用自動化的影響的概述是以美國和中國的國防和政策戰略文件為界。將討論采用關鍵情報系統的戰略意義。

采用和駕馭當今的自動化技術是至關重要的。對新興技術的技術采用有賴于頻繁的軟件更新和兼容的硬件來成功運作；否則，系統將不能按預期或最初的設計運作。另一種方式來概念化這個采用和整合2020年的技術的過程，就是思考將現代藍牙揚聲器或收音機整合到20世紀80年代的車輛中；可能的，但試圖整合不兼容的軟件或硬件將是有代價的，很可能會出現故障并導致不兼容，這就是在海軍ISR平臺上部署或采用自動化系統或AI工具之前缺乏冗余的測試。

1.1 研究問題

美國海軍和中國海軍（PLAN）是如何采用自動化技術來改善海軍ISR與 "宙斯盾 "和348型雷達傳感器對未來海權的影響？

1.2 背景介紹

半個世紀前，美國陸軍參謀長威廉-C-威斯特摩蘭將軍對未來戰爭的看法在今天看來是正確的。1969年10月14日，他在美國陸軍協會的演講中指出

• 在未來的戰場上，通過使用數據鏈、計算機輔助的情報評估和自動火力控制，敵軍將幾乎在瞬間被定位、追蹤和鎖定......有了可以持續追蹤敵人的監視裝置，用大量的部隊來固定對手的物理位置的必要性將變得不那么重要。

威斯特摩蘭將軍概括了采用持續監視、跟蹤和瞄準的設想，用計算機即時跟蹤敵人。

著名的斯坦福大學計算機科學教授、人工智能開發者和企業高管安德魯-吳（Andrew Ng）認為，就像一個多世紀前電力幾乎改變了一切一樣，今天很難想象在未來幾年內有哪個行業不會被人工智能所觸及。他的愿景似乎正在實現，今天提供海上態勢感知的軟件程序被稱為共同作業圖像（COP）。美國國防公司雷神公司開發的COP是為了以近乎實時的方式直觀地顯示海軍的空中、陸地和海上平臺。屏幕上的圖片點根據其獨特的標識符或指紋來識別和定位海上的海軍平臺，這也是GPS在地圖上的顯示方式。這是一種人工智能的應用形式，其中自動化催化了這個過程，并簡化了飛機、水面艦艇、潛艇、地面站和衛星之間的數據流。

自20世紀50年代以來，杰出的領導人已經研究并在海軍事務中采用了海上平臺的模式識別及其相關的雷達信號或信號。對于海軍ISR來說，一種被稱為基于活動的情報（ABI）的軟件程序是 "一種分析方法，它圍繞人、事件和活動的相互作用，迅速整合來自多個情報源和來源的數據，以發現相關模式，確定和識別變化，并對這些模式進行定性，以推動收集和創造決策優勢"。

根據海軍研究生院（NPS）計算機科學家Joshua Kroll教授的說法，自動化是根據一套既定的規則對一個過程進行操作，這些規則被稱為一套顯性和隱性的規范。這些規則可以非常簡單，也可以非常復雜，由人類和機器以各種方式實施。這些規則在軟件程序中以 "如果，那么"的邏輯實現和編碼，然后可以與機械功能相配合，通常與人配合。自動化是有益的，因為它在機械或視覺上使一項任務自動化，同時避免了人類的弱點，如疲勞和不專心。

自動化和人工智能是不完美的，有時會有特定的錯誤。系統規則或規則的輸出可能不正確或不完整，它可能導致災難性的事件，導致自動化的研究停止或暫停。人的錯誤在系統錯誤中也會有很大一部分。

使海上數據流自動化的海軍傳感器已經推動了海軍運營商和戰略家為未來的海上戰斗空間重塑人工智能的采用。美國防部（DOD）的人工智能戰略已經加快了 "采用人工智能和創建一支適合我們時代的部隊。"簡單地說，使用有效的傳統技術是有價值的，但了解人工智能超級大國如何采用改變游戲規則的技術，對于改善海軍ISR至關重要。采用自動化的合適方式圍繞著知識、訪問和時間來進行相關和準確的預警。

第二種方法是定義和理解自動化和人工智能的文獻，包括其在社會各部門的看法。對自動化沒有一個公認的具體定義。我的方法將是概述來自政府、軍事、公共和私人的標準定義，并將他們的定義與計算機科學家等技術專家進行比較。當人們說或聽到人工智能這個短語時，各種想法和圖像就會出現在腦海中--從摧毀對手的致命自主武器或殺手機器人到不那么嚇人的圖像。對人工智能的看法可以從想象水手們坐在船上的電腦屏幕前到蘋果的Siri或亞馬遜的Alexa技術。對自動化的看法可以是簡單的流水線，到自動精簡信號以控制信息流，并納入數字地圖以顯示船只、飛機和潛艇的位置。定義取決于你問誰。

第三種方法是分析今天有關人工智能超級大國之間海軍ISR的自動化和人工智能能力。

第四種方法是構思和描述采用自動化加上人工智能新興技術的設計方法，這些技術可以在不到六個月的時間內被回收、重復使用和轉身，從而擁有為海軍ISR采用自動化的長期戰略的優勢。這種不規則的方法將納入有效性和性能的措施，并有一個苛刻的時間表，其中包括積極的、及時的和道德的標準。

1.3 研究方法

本論文方法將是開發一個適應性模型，用于比較分析今天美國海軍和中國海軍之間的自動化和人工智能能力，包括其海軍的空軍部分。我們的目標是產生一種研究方法，為參謀長聯席會議主席提供精確和簡明的指標和衡量標準，以便其啟發式地觀察和吸收，在今天采取行動，并在人工智能軟件開始超越現有技術時重新調整方向。在第二章中，對自動化和人工智能的文獻回顧進行了定義，海軍ISR的技術方面對于討論、概念化和在本論文中使用一個簡單的工作定義是必要的。

除了定性分析，定量分析將通過對有貢獻的行業公司（私營和公共）的網絡分析來進行，以追求為高層決策和反饋系統開發一個采用框架。混合方法的目的是為了確定情報、監視和偵察的自動化做法。對ISR自動化的徹底分析將使我們更好地了解海上戰場ISR的當前趨勢和限制。值得注意的是，采用的理論通常是基于組織或用戶；因此，將討論兩者。將使用埃弗雷特-羅杰斯（Everett Rogers）的擴散過程的S型曲線模型，研究在過去50年里ISR采用自動化的水平。

這篇論文將包括三個具體的自動化系統，它們可以連接到兩個重點自動化傳感器和兩個海軍采用的云服務來存儲ISR數據。這些系統包括無人潛航器（UUVs）、無人駕駛飛行器（UAVs）。除了美國防部企業范圍內的云解決方案，美國還整合了聯合企業防御基礎設施（JEDI）云計劃，這可以提高海軍ISR支持，并與中國保持同步。關于解放軍的云服務發展計劃，已知的公開信息很少。然而，在2017年，與解放軍合作的中國科技部招募了互聯網巨頭百度、阿里巴巴集團控股公司和騰訊控股--也被稱為BAT--用于云計算。

埃弗雷特-羅杰斯1962年的擴散過程S曲線模型將有助于更好地理解當前的采用方法。例如，美國國防采購系統（DAS）和聯合能力整合與發展系統（JCIDS），以及根據DODI 5000.2的2020年中層采購（MTA）途徑是美國技術采用的采購模式。還將使用定量措施來聯系相關公司的空間和時間網絡分析，私營和非營利公司，可以積極和消極地促進自動化的采用。其目的是可能揭示公司的專有權利和它們之間的距離或分離度，這可能顯示出未來海軍ISR的方法和整體采用過程中的弱點。

作為第三章的案例研究，將提供埃弗雷特技術采用的S型曲線的概述和一個逐步的過程，以幫助海軍ISR采用自動化和AI的過程。其他可提及的擁有采用自動化系統或AI工具的AI戰略的國家將在本論文中簡要討論，它們是英國、俄羅斯、法國、伊朗和韓國。

1.4 技術采用理論

幾十年來，技術背景下的采用理論一直是研究人員、商業和工業界的焦點。現代術語 "采用 "源自羅馬的一種采用形式，即adoptio。這個15世紀末的法語和拉丁語短語adoptare來自ad，意思是 "到"，optare意思是 "選擇"。簡單地說，人們可以選擇一個無生命的物體、人、地方或事物，或者選擇改變，或者不改變。

技術采用的S型曲線代表了一個理論框架，幫助概念化一個人或一個組織如何成功或不成功地采用一項技術。根據美國傳播理論家和社會學家埃弗雷特-羅杰斯（Everett Rogers）的觀點，創新技術的成功采用發生在一個分布式的鐘形曲線上，呈S型，它是由擴散曲線在時間和常態方面得出的（圖1）。采用系統的五個類別是。(1) 創新者；(2) 早期采用者；(3) 早期多數；(4) 晚期多數；(5) 落后者。了解S型鐘形曲線的各個階段對成功采用新興技術非常重要。

圖1以水平和拉伸的 "S "形式描述了技術采用率，采用率在Y軸上，時間在X軸上。這意味著，當一項技術最初被采用時，無論是技術還是市場條件，都需要幾年的時間來調整或發展到達到一個拐點，以實現快速采用。

圖1. 擴散過程的S型曲線模型

當市場開始飽和時，曲線就會變平，技術的后期采用者在飽和點上采用新興技術并融入競爭環境已經太晚了，這就是落后者的位置。海軍領導層會發現這一點很有用，因為這意味著最好是在S型曲線的拐點上，而不是在它的起點或終點。

隨著人口的增長，自動化和人工智能新興技術也將增長。S型曲線思想的歷史始于19世紀，其動機是為了了解更多關于人類的成長。羅杰斯的S型曲線采用理論是基于Logistic函數作為人口增長的模型，該模型由比利時數學家Pierre-Francois Verhulst在1839年首次提出。Verhulst將這一理論與人口增長聯系起來，最初他的想法來自英國人和政治經濟學家托馬斯-馬爾薩斯在1789年的《人口原理論》。在這一時期，人們擔心人口增長超過食物供應，以及未來養活人口的問題。從1950年到今天，美國的人口增長從3.3億美國公民增長到14億中國公民；促成了目前77.6億的人口，而且還在不斷增加。人類人口越是增長，對知識的渴求就越有可能，不僅是人類，還有自動化和AI。人們希望有更多的自動化系統，并采用人工智能技術，因為它們通常比人類更快，可以消耗更多的數據，同時提供智能和監控，有時某些技術只是使用起來很有趣。

S型曲線采用理論的一個重要推論是，海軍應該在已經成長并經歷過失敗的技術上建立公司，以實現成功采用。一些技術包括AlphaGo深度學習系統和IBM的DeepMind子公司谷歌，用于下圍棋的戰略游戲，或稱圍棋。2016年，計算機系統AlphaGo擊敗了韓國特級大師李世石。對于這兩個人工智能超級大國的海軍來說，這種模擬游戲直接關系到美國海軍和解放軍海軍之間的傳感器和計算機系統如何在海上戰場上相互學習。技術的采用和增長可以很好地轉化為生命周期模式，并以長期的累積增長來衡量。

自20世紀50年代以來，自動化技術的增長并不令人驚訝，而且是不完善的。根據Modus的說法，S型曲線 "來自于一個定律，即增長速度與已經完成的增長量和有待完成的增長量成正比"。就像生命周期--出生、成長、青春期或成熟和死亡的時期一樣，S型曲線階段作為減速、加速、換檔或完全停止并重新開始的關鍵機制。不是每一個為ISR設計的特定海軍傳感器或計算機系統都能實現對海上戰場的完美了解。

這種觀察在商業領域得到了認可和利用。谷歌前首席執行官和國防部顧問委員會的董事會成員埃里克-施密特認為問題是直接的。他認為，如果我們建立可靠的系統，在其中了解故障模式和錯誤率，計算機視覺是很容易理解的。通過宙斯盾接收、分析和傳播信息和情報，計算機系統與傳感器的連接有時間差，這在年輕的操作人員中產生了公認的挫折感，他們設想計算機系統和人工智能應用，就像高分辨率的視頻游戲，是采用自動化的一個弱點。

人類使用自動化軟件應用來解決問題。重要的是要明白，自動化目前沒有能力進行智力評估。人工智能模擬了人腦的認知功能和計算機視覺顯示數據。在美國海軍中，機器背后的人類操作員使用基于規則的自動化系統，該系統顯示雷達信號。靜止的數據--計算機中沒有被使用或操作的數據--被限制在輸入的數據量中。

采用理論的變化是不可避免的。與美國歷史學家Elting Morison的研究和反思過程相似，自動化的采用主要圍繞著四個不同的部分："任何機械變化的起源點的初始條件；變化的主要代理人的特點；那些抵制變化的人的性質；以及促進適應所引入的變化的手段。"不理解和忍受這些部分，就不能超越現有知識體系的門檻。

在2020年，我們處于另一個巨大的技術發展和GPC回歸的時代，通過這個時代維持未來的海權取決于在網絡空間的第四維度的優勢。俄羅斯總統弗拉基米爾-普京曾經說過："人工智能是未來，不僅是俄羅斯的，而且是全人類的。它帶來了巨大的機會，但也有難以預測的威脅。誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者。"自動化簡單的任務和采用人工智能工具，即使是傳統的系統，也需要改變今天的GPC和國家安全。

5 總結和建議

5.1 前言

這篇論文試圖比較美國和中國海軍采用自動化和人工智能進行海軍ISR的不同方式。將具體的自動化工具--宙斯盾、SSDS和346型--如何改善現代海上戰斗空間的問題進行了概念化。第二章概念化了自動化一詞--一種技術、過程或系統，機器通過它來實現一個特定的目標--和人工智能，一個更雄心勃勃的概念，提出了分析和評估能力。第三章描述了羅杰斯的技術采用的S型曲線，并建議總共有五類采用者來規范采用者類別的使用。這種方法很重要，因為如果沒有這種方法，在采用過程中，將想法討論和將適當的技術歸類到其適當的時間表是至關重要的。第四章展示并分析了兩國海軍采用自動化和人工智能海軍ISR平臺和軟件的方式。盡管美國海軍在海上優勢和空中優勢方面一直保持著主導地位，但中國海軍在主導人工智能以獲得未來的海權方面正在快速接近。

這篇論文包含一個七步戰略和設計過程，適用于簡單、復雜和特別復雜的自動化或人工智能應用的技術采用。這個理論過程可以幫助確定海上戰斗空間中成功的海軍ISR實踐所需的主要需求和材料。人、材料和物理空間代表了關鍵要素。本研究的理論框架確定了五個關鍵的技術采用能力：早期和季度的 "篝火談話"；有遠見的思想領袖；宏偉的戰略敘事；設計一個人工智能發展計劃；在計算機技術材料資源方面的領先；以及，為人工智能工程專家和海軍知識專家建立一個即時的和用戶友好的平臺。

本章涵蓋了調查結果的總結、人工智能的差距、倫理和人工智能、對美國海軍的建議，以及涉及海軍ISR的人機合作的自動化和人工智能工具的未來工作。

5.2 調查結果摘要

弗蘭克-巴納比提醒我們，"軍事技術正在使戰爭自動化。"目前的趨勢顯示，無疑是自動化處理、融合和產品交付，用于指揮和控制海上戰斗空間。我開始對自動化和人工智能應用于海軍ISR的調查，以更好地了解兩國海軍采用的機制和類別，不僅使每個海軍成為偉大的競爭對手，而且使其部隊成功的海軍人工智能力量有哪些特點和技術。

如果指揮官被信息或情報淹沒，海軍ISR技術采用的S型曲線的結論可能很重要，相反，可以刺激一種新的文化，采用自動化和人工智能的混合方式，將早期采用者與后期采用者折疊在一起。根據谷歌前首席執行官埃里克-施密特的說法，"美國防部有一個創新采用的問題"，應該對軟件系統采用DevOps，或開發運營的文化，并專注于 "客戶采用 "，文化發展的中心是用戶或戰術操作員和在兩國海軍中服務的AI工程師。例如，中國人民解放軍有一種采用技術較晚的發展文化。后期采用者或落后者可以從早期創新者的成功和失敗中獲益，因為這類采用者專注于采用和 "復制 "成功的技術，并觀察到哪些技術的失敗不被采用。

圖20表明，這兩支海軍作為近似的競爭者，在采用自動化方面是成功的；然而，它們處于曲線的兩端。這意味著美國海軍代表著創新和早期采用，而解放軍海軍代表著海軍ISR任務中采用技術的后來者。

圖20. 美國海軍創新者和采用者與中國人民解放軍后期采用者在S型曲線上的對比

這兩個大國競爭者似乎都在采用技術的前向或后向思維方式中共存并完成波長，但政治制度會影響采用技術的速度，無論是創新者還是后來者。

5.2.1 人工智能有利于專制的海軍

自動化和人工智能技術的采用速度往往有利于專制社會。根據中國的人工智能戰略，中國的計劃是通過快速發展人工智能成為全球創新中心，加強中國在采用自動化進行海軍ISR方面的領先地位。"中國的人口超過14億公民，大約有29萬解放軍人員，這大約相當于解放軍230萬人員的12.6％。自2018年以來，中國發表了約42.64%的頂級人工智能論文，約52%的人工智能全球專利，在人工智能公司中排名第二，有超過1011家公司，而美國的人工智能公司有2028家。"在私營部門，中國利用百度、阿里巴巴和騰訊（統稱為BAT）來推動人工智能的發展。中國擁有開放社會中較多人口的優勢，可以協助清理數據，開發或復制算法，并利用開源數據和社交媒體收集和監視海上的海軍平臺。也許，開發人工智能的公司和中國之間的強大反饋回路對軍隊來說是天作之合。

5.2.2 自動化和人工智能：國際海事治理的變化

此后，解放軍海軍能夠利用并聲稱擁有一種新的海事治理模式，并迅速接近其在人工智能方面的主導地位。中國已經開始在采用自動化方面超越美國海軍。在中國清華大學最近關于人工智能發展的工作中，中國國家人工智能政策演變的第五階段（2017年至今）顯示了下一代人工智能在軍事、工業和民用部門中的特點。自2013年以來，解放軍和中國建設和軍事化了其自造島（即，在第一個島鏈內，解放軍擁有 "主場 "優勢，可以監視和維護其在SCS有爭議島嶼周圍12海里的區域。解放軍繼續使用東雕級AGI船來了解美國的海軍事務。作為后來者，解放軍海軍將有可能 "復制 "美國海軍所展示的成功海軍ISR戰術和行動。

中國正在通過收集大量的數據，在人工智能方面領先于美國海軍的間諜船、偵察衛星和OTH雷達。摩爾定律，即每塊硅芯片的晶體管數量--計算處理能力每兩年翻一番，導致快速增長和生產力。中國正在利用收集從海上到太空資產的大量數據的優勢，生產高質量的數據。如果計算機處理能力每兩年翻一番，那么用長期收集的高質量數據進行過濾的難度就會降低，并且更容易在中央數據存儲（即云）中找到。

隨著中國繼續在當地和全球建立更多的網絡基礎設施，它顯示了它愿意為長期優勢承擔短期風險。另一個長期接受的因素，梅特卡夫定律，斷言完全連接的網絡的價值增長與兼容通信設備數量的平方成正比。例如，如果一個網絡有五個節點完全相互連接，每個節點的固有價值是x，它的力量是100倍（由于它有十個不同的鏈接），而單一鏈接的網絡的力量是5倍。雖然網絡的價值增加了兼容通信，但如果競爭對手破壞或黑掉其中一個節點，它也會增加網絡安全問題。解放軍的愿意承擔計算機網絡攻擊的風險，在人工智能方面占據主導地位，以實現長期戰略。

5.2.3 美國海軍的先發優勢：半導體和軟件

然而，美國在人工智能方面的領導地位已經超越了美國沿海地區，擁有比中國更多的海軍人員，并領導著建立網絡基礎設施所需的物質資源。雖然美國人口為3.294億，低于中國的總人口，但美國海軍有339,448人，比中國海軍人數多。美國海軍在采用人工智能技術方面具有先發優勢，不僅僅是因為它的人數比中國海軍多，而是因為美國在頂級人工智能公司方面處于領先地位。具體來說，美國的人工智能公司集中在企業軟件、半導體和量子計算方面。

然而，美國海軍與工業界或私營公司的聯姻可能會帶來重大問題，并與那些不或不堅持用人工智能支持軍隊的人工智能工程師產生摩擦。美國人才來自于硅谷、聯合人工智能中心、國防部的項目，如DARPA、DIU和NavalX。然而，谷歌、臉書和亞馬遜等頂級人工智能公司因隱私權問題受到批評，公眾對人工智能武器化的看法造成了無縫合作的問題。即使美國海軍和國防部在與硅谷合作，在60至90天內完成商業人工智能工具的原型制作并投入使用時，似乎在人工智能的某些方面處于領先地位，但這并不適用于所有海軍ISR平臺。美國海軍司令部可能能夠利用硅谷的人工智能工程師的商業人工智能工具，但傳統的美國海軍可能需要數年或數十年才能完全自動化并采用傳統的常規平臺的人工智能工具。

5.2.4 在人工智能和海權的未來，一艘自動化的航空母艦可能無能為力

ISR技術使海軍平臺幾乎無法隱藏，大量的數據可以欺騙競爭對手。勞倫斯-利弗莫爾國家實驗室高級研究員、海軍研究生院教授扎卡里-戴維斯博士在他的文章《戰場上的人工智能》中認為，"人工智能可以通過增加突襲的感知風險來侵蝕穩定性"，一方的人工智能支持的ISR平臺可以迷惑其他精致的ISR。 由于許多海軍ISR操作人員工作時間長，無法完全審核定位移動目標的相關性和準確性，也無法以速度和精度進行打擊，戴維斯稱今天的ISR操作人員很容易被大量的數據和過度收集的數據所害，而競爭者都很想操縱或欺騙其他競爭者。

5.3 AI差距：缺少連接AI工程師和運營商/用戶的AI平臺

這項研究顯示，沒有明顯的中央自動化或人工智能工具，具有連接人工智能工程師和知識專家或海軍用戶的即時通知技術，以更快地解決問題。自動彌合這一差距可以大大有助于獲得客戶和競爭對手的洞察力。根據蘭德公司關于評估數據分析的研究，一個特殊的挑戰與非結構化數據的收集和使用有關，而且不在固定的位置，如關系型數據庫.直接在一個中央數據庫內為人工智能工程師和海軍用戶自動化一個人工智能平臺，對于美國海軍解決和掌握至關重要。采用一個新的平臺來連接人工智能建設者和海軍用戶將有助于超越技術應用的拐點。

盡管收集的信息越來越多，這項研究顯示，描述性和診斷性的風格，特別是視覺分析和趨勢分析，被利用。人工智能提供了關于海軍ISR（即平臺和傳感器）所發生的信息，而診斷性人工智能則迅速指出了確切的問題或議題。正如第四章中提到的，美國海軍采用了一種OTH視覺分析工具，用于對來襲的海軍平臺進行預警。描述性和診斷性的人工智能都是在采用更復雜的預測性和規定性人工智能之前需要掌握的基本程序，其典型代表是神經網絡、模式識別、機器學習和深度學習。

預測性人工智能在美國海軍的數據分析武庫中是缺乏的。預測性人工智能為可能發生的事情提供數據--一個海軍平臺下一步可能去哪里，或者可能是為什么它下一步要去特定的地點。預測性人工智能技術的例子是機器學習、模式識別和統計建模；這種人工智能編程的方法使用歷史和統計數據來進行海軍活動的趨勢分析。預測性和規定性人工智能是對中國保持競爭態勢所必需的先進技術。

規定性人工智能也是缺乏的。規定性人工智能根據歷史數據提供數據，說明如果海軍ISR平臺在海上進行x、y或z的演習，會發生什么以及什么可以更好地發生，并提供建議。規定性人工智能的例子包括監督學習算法，如 "隨機森林"，它根據以前收集的數據或模型創建并將決策樹合并成一個 "森林"。這可以幫助支持未來的熱圖和生成對抗網絡（GANs）技術，用于兵棋推演或與競爭對手進行 "紅隊"。簡而言之，無論海軍是早期采用還是在所有其他海軍采用特定的自動化或人工智能技術之后，完善基礎知識并在每一級指揮部發展創新和人工智能操作的文化仍然是成功領導人工智能的關鍵。

美國海軍缺乏的另一個人工智能平臺是能夠從海上生活的 "正常 "模式中區分出可能的異常或反常現象。為了開發和采用區分海上異常或反常現象的技術，目前可用的材料，如來自硅谷的半導體和軟件人才，應該持續和頻繁地訪問和測試。軟件或硬件不足的問題會導致更新的延遲，這最終可能會對識別和定位在海上行動的解放軍部隊構成問題。

人工智能和軍事技術的商業化可能是下一個改變游戲規則的威脅。商業行業出售和使用的無人機可能導致競爭對手使用蜂群戰術來對付關鍵的傳感器，如宙斯盾、SSDS或龍眼雷達。每一級的自動化和人工智能都會增加一層復雜性，以診斷、預測和規定解放軍的下一步行動。此外，如果解放軍與商業部門一起開發人工智能，就會減少美國海軍對具體軟件或硬件更新的控制。對特定的自動化或人工智能工具的控制減少，可能導致其他競爭者或對手購買、銷售和采用這些工具，并利用它們直接對付美國海軍。

5.4 建議

這項研究提供了四個主要建議。另一個已經在快速采用新興技術的模范社區是特種作戰部隊（SOF），特別是特種作戰司令部另一個已經在快速采用新興技術的模范社區是特種作戰部隊（SOF），特別是特種作戰司令部（USSOCOM）。根據NPS教授Leo Blanken的說法，DIU、NavalX和USSOCOM等美國防部組織可以提供 "一種簡單且具有成本效益的方式來改善該領域的現有創新工作：將軍事研究生研究人員與已部署的特種作戰部隊結盟，以快速建立原型：概念和技術。"SOF社區為快速原型設計提供了一個有吸引力的測試平臺，并將戰術用戶與人工智能工程師即時聯系起來。

其次，美國海軍應該投資并采用 "DevOps "文化，以保持對解放軍的競爭優勢。在一個等級森嚴的組織中，培養和實踐DevOps將內在地從人工智能學校或部署前和部署后周期的教育時間開始。這只能由負責的高級官員進行灌輸和啟發。可以說，美國在創新和軟件技術及人才方面繼續領先，但可以通過將美國海軍司令部或總部設在商業和私營人工智能公司附近來進一步提高，以培養和采用下一個人工智能的突破。

第三，在為航母植入更多自動化和人工智能的同時，相應的理論應該考慮蜂群戰術和網絡空間。就像一窩蜜蜂可以蜂擁而上超越一頭熊一樣，自主的無人機可以輕易地蜂擁一個航母打擊群，特別是宙斯盾或SSDS及其相關的天線。如果不將蜂群技術與作戰和戰術ISR任務結合起來，其后果可能導致競爭對手以極小的代價摧毀宙斯盾或346型，并對海軍ISR造成巨大的損害。

第四，兩國海軍共享網絡空間。JP 3-12將信息主導權定義為 "一支部隊在網絡空間的主導程度，允許該部隊及其相關的陸地、空中、海上和太空部隊在特定的時間和地點安全、可靠地開展行動而不受對手的干擾。"網絡空間是自動化海軍平臺的致命弱點，因為海軍ISR平臺之間的自動化和通信依賴于共享信息空間和解讀頻率進行通信。

這篇論文發現了在海軍ISR采用自動化和人工智能時應該考慮的五點:

1.從第一天起就制定一個戰略敘事，并在每個指揮層討論人工智能戰略。戰略敘事是一種特殊的故事，一個組織可以清楚地理解和參與這個故事。這很重要，因為它能告訴其他海上競爭者你是誰，你曾經去過哪里，你要去哪里，以及你在哪里。每個指揮部都應該希望激勵其軍隊成員，讓盟友和合作伙伴興奮，并吸引用戶，如人工智能工程師和人類操作員。

2.控制了建立自動化和人工智能所需的技術材料的國家和海軍，如半導體、硅和鍺，將在未來海權的人工智能方面占據主導地位。市場是否準備好支持軍方在海軍ISR方面的解決方案？

3.采用自動化的成敗在很大程度上取決于對電磁頻譜的控制和頻率的解調能力，如果不是全部的話。

4.應該有一個自動化的人工智能反饋平臺，以便軍事用戶和人工智能工程師可以直接發短信和說話。一個獲勝的、更好的端到端產品需要很好的用戶體驗，以實現高效的工作流程和即時的報告。

5.早期采用者和后來者之間的重大洞察力表明，美國海軍和解放軍海軍在技術采用和競爭的波長上處于兩端。在羅杰斯在第三章關于技術采用的S型曲線的工作中，美國和中國海軍領導人都落在S型曲線的兩端，適合他們各自的組織和理論結構。

5.5 海上力量的未來和未來工作：人機合作

人類和機器聯手是在海軍ISR事務中采用自動化和AI的關鍵。本節涵蓋了未來的工作和采用自動化和人工智能過程中的長期考慮。這些因素是：為操作者提供自動化的健康指標；利用量子計算的研究；以及各種現實技術（虛擬、增強和混合）的增加。

5.5.1 團隊AI健康：COVID-19

海軍ISR和采用自動化或新興技術的重心取決于海軍平臺上健康的人類操作員來操作這些系統。如果一種流行病在一艘航空母艦上蔓延，如USS Theodore Roosevelt (CVN 71)，那么所有支持航母行動的ISR都會停止，美國海軍未能采用AI進行監視--其后果可能會導致生死攸關的情況。AI可以提供重要的人類輔助工具，可以將明確的指標自動化。

指揮官會發現，為海軍操作人員的各種設計制定策略，并設計一個整合健康實踐和人工智能的戰略是非常有用的。一個自動化的紅綠燈圖表和每日追蹤器，帶有閃爍的通知符號，將有助于為指揮官和決策者指示診斷出的問題或觸發因素。與生物事件相關的社會破壞的自動化指標的一個簡單模型是威爾遜-科爾曼量表，即生物事件可能性增加的四個階段：有利條件、單焦點或多焦點生物事件、嚴重的基礎設施限制和當地反應能力的耗盡，然后是社會崩潰。第二個復雜的模型是約翰霍普金斯大學冠狀病毒互動地圖。另一個可以提取或利用模型的數據庫是康奈爾大學的arXiv數據庫，供世界頂級人工智能研究人員提交給斯坦福大學的知名資料庫（見附錄）。以互動的方式自動列出SWOT，可以使海軍ISR受益。這很重要，因為有一個明確定義的任務和問題清單有助于盡早診斷出問題，并迅速找到合適的人工智能研究人員。

5.5.2 量子計算

對量子計算的進一步研究將有助于美國海軍對人工智能的成功采用。量子計算超越了二進制數字（比特值為0或1），這是計算機中最小的數據單位，并使用研究人員托馬斯-坎貝爾所說的 "量子比特，其中單個比特可以處于三種狀態之一：開、關，以及唯一的，同時開和關。"在2018年的美國國家量子倡議中，國會確定國家標準與技術研究所（NIST）和能源部的量子信息科學研究中心為量子計算的頂級領導部門。因此，美國海軍應不斷與NIST和能源部密切合作。在這種情況下，國會是資助和提出法案以啟動海軍內部采用新興技術的最高關鍵之一。雖然處于初級階段，但量子計算可以提高人工智能的速度，特別是在機器學習方面，以便迅速發現模式并過濾大量數據集；它將為未來的海權投下長長的陰影。

5.5.3 倫理與人工智能

美國和中國都發布了 "原則"，而不是專注于自動化和人工智能是否符合道德、道德上允許或不允許的爭議性問題。2019年6月，中國科技部發布了《新一代人工智能治理原則：發展負責任的人工智能》，其中列出了人工智能治理的八項原則：（1）和諧友好；（2）公平公正；（3）包容共享；（4）尊重隱私；（5）安全可控；（6）責任共擔；（7）開放合作；（8）敏捷治理。2020年2月，美國防部的國防創新部門花了15個月時間才宣布采用人工智能道德的五項原則。它們應該是負責任的、可靠的、公平的、可治理的、可追蹤的。發布像人工智能倫理指南這樣的原則表明，兩個國家都希望在人工智能的發展中具有靈活性，但也有責任。不管有沒有原則，關于使用人工智能的主要爭議很快就與人工智能的錯誤識別以及自動化和人工智能工具武器化的可能性有關。

首先，存在與人工智能和軍事有關的倫理問題，這些問題在電影中都有描寫，如《終結者》或《我，機器人》，這些電影最初是艾薩克-阿西莫夫的深思熟慮的短篇小說，并在現實生活中得到了證明。一些人認為，軍事技術或人工智能在軍隊中的使用不應繼續下去，因為計算機系統可能會自行行動，或根據流行的電影和社交媒體做出自己的致命決定。如果人工智能告訴人類操作員一架飛機有敵意，那么指揮官只有幾秒鐘的時間來決定是否根據現有信息作出反應。然而，自1988年以來，在ISR平臺上采用自動化和人工智能工程，增加了透明度，避免了像美國海軍文森號這樣的事件，這是人的錯誤而不是機器的錯誤。可以說，自動化有助于防御友軍或敵軍的火力，有助于國家安全。

第二，在人機合作中，人是道德主體，而機器不是，但可以被打造為提供道德的選擇。在亞里士多德的《尼各馬可倫理學》中，一個有德行的人并不持有公開的德行態度，而是在特定情況下以某種方式行事，并有一系列的理由。人類可以有意識地做出單獨的選擇；而今天的機器只是協助人類做決定。在美國海軍中，道德問題很可能取決于傳統主義或法律主義的觀點，也可能是以更多的探究性或可能是功利性的心態來修正一種觀點。

在中國人民解放軍中，未來關于道德和采用自動化的工作可以通過中國的道德決策來研究。在中國，倫理學與美德倫理學密切相關，涉及一個人應該如何生活，以及后果主義，涉及所有涉及物質產品的利益。

雖然今天的人工智能機器在一定程度上是自主的，但人工智能機器最終可能會根據特定的道德倫理規范，比人類更快地提出后果。兩個嚴重的倫理問題是：自主系統在未來能否或將被歸類為道德代理人？如果在生死攸關的情況下，對違反人類戰爭法的無道德的代理人--自主系統--缺乏問責，會發生什么？NPS教授Bradley Strawser提出的這些倫理問題值得考慮，但超出了本論文的范圍。

5.5.4 人機合作與虛擬現實（增強現實）。

雖然Ishare對自動化和人工智能大大改善人類福祉的潛力抱有極大的熱情，但智力優于人類的機器的發展可能會導致人類操作者頭腦中的認知失調，并可能被用作一種威懾機制。愛因斯坦警告說，原子的力量會改變我們的思維模式。原子彈導致了廣島和長崎的核災難。然后，核電變成了 "核大決戰 "的想法，這是一個涉及使用核武器造成廣泛破壞并最終導致文明崩潰的理論情景。今天，前國務卿亨利-基辛格等人認為，人工智能威脅著我們的意識以及我們理解真理和現實的方式。"人工智能可以作為威懾工具的概念是一個重要問題，可以在未來的研究中進一步研究。

根據這項研究，海軍ISR平臺的自動化程度越高，人工智能工具的增加，海軍事務和海權將變得更加虛擬。最近的報告，如美國 "2020年美國國防訓練中的擴展現實應用"，闡明了數字轉型對人類的日常影響，并已延伸到虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合現實（MR）技術，這可能是下一個顛覆性技術。各種形式的VR的商業化可能會成為對海軍部隊的威脅。本研究沒有涉及現實技術，VR、AR或MR對于保持人類安全不受傷害或作為一種威懾工具是非常有用的。

由于愛因斯坦和基辛格分別就核戰爭的災難和人工智能對人類意識的威脅提出了警告，人工智能可能會走向一場 "認知戰爭"。認知戰爭將是在海上戰場上使用自動化和人工智能，幾乎由不在海上的人類控制。作為一種威懾工具，人工智能可以被用來用 "假的注入數據 "來威脅競爭對手在海上可能存在的海軍威脅，而實際上，沒有機器存在或曾經存在過。

在一場由自動化和人工智能驅動的革命中，人類正處于信息主導的邊緣。自古以來，海上的艦隊一直在尋求了解地平線外的情況，即敵人可能潛伏的地方。一個世紀前，安裝在駕駛飛機上的無線電和雷達的興起使海軍有能力將監視范圍擴大到地平線以外。具有諷刺意味的是，人工智能解決問題和管理信息的最終效果可能是人類推理、智能和決策的轉變。今天，自動化既在全球范圍內擴展其影響力，又在解釋大量的信息以解決問題，并比以往任何時候都更能創造出充分的透明度。真正的，自動化ISR正在改變人類的知識、認知、現實，并最終改變21世紀海權的面貌。