前言

美國陸軍未來與概念中心 未來戰爭部主任 克里斯-羅杰斯上校

歷史上的戰爭包含了大量改變戰爭性質的工具和技術的例子。自最初研究多域作戰（MDO）以來，美國陸軍發現人工智能是一種新興技術，有可能改變戰爭的特點，也許也會改變戰爭的性質。使用人工智能（AI）解決方案來緩解軍事問題是過去兩年未來戰爭研究、檢查和學習的一個反復出現的主題。作為2019年未來研究計劃的一部分，我們與陸軍、聯合、多國、學術和科技組織合作，探索和了解人工智能對多軍種的影響，并為未來的研究和發展制定一個操作框架。

多域作戰的人工智能運作最終報告提供了采用人工智能的組織框架，以幫助陸軍和聯合部隊更好地定義所需的能力以及相關的數據和網絡架構，以實現多域能力部隊。描述聯合部隊如何采用人工智能解決方案，為了解人工智能在時間和空間上對多域作戰的影響提供了一個操作說明。本報告確定并解決了與人工智能相關的好處、機會和挑戰，為進一步分析提供了基礎。諸如人工智能等新興技術使陸軍不僅可以改進當前的戰術、技術和程序，而且可以創造新的運用和融合能力的方法。

該報告支持美國陸軍人工智能任務組，該組織負責制定陸軍的人工智能戰略和政策。本文通過描述部隊如何在整個MDO框架內采用人工智能解決方案和相關技術，啟動了陸軍的人工智能運用工作。這份報告使概念發展團體能夠修改陸軍功能概念和戰場發展計劃。它為能力發展團體提供了作戰視角和部隊在確定所需能力時必須考慮的技術影響。此外，該報告還為作戰概念文件或基于能力的評估提供了開發情景或小插曲的基礎。該文件為科學和技術界提供了行動背景，以便為人工智能研究、開發、建模和模擬提供信息和指導。最后，它支持制定一個在未來使用人工智能的全面愿景，以告知陸軍現代化的努力，這將創造有能力的MDO部隊，準備好與任何對手作戰并取得勝利。

執行摘要

人工智能（AI）是未來聯合部隊實現多域作戰（MDO）全部潛力的基礎。人工智能系統提供了跨越領域、電磁頻譜和信息環境戰勝對手的能力。在競爭中使用這些系統使聯合部隊能夠近乎實時地了解作戰環境，從而更好地運用能力來擊敗旨在破壞區域穩定的威脅行動，阻止暴力升級，并將被拒絕的空間變成有爭議的空間。在從競爭到武裝沖突的過渡中，人工智能的機動、火力以及情報、監視和偵察能力為聯合部隊提供了拒絕敵人奪取優勢地位的能力。改進的維持能力與攻擊敵人的反介入/空中拒止網絡的能力相結合，為美國部隊提供了奪取作戰、戰略和戰術優勢位置的能力。通過由人工智能支持的多領域聯合行動圖（MDCOP）增加了解，使美國部隊有能力協調多領域的效果以創造優勢窗口。

制定人工智能的作戰概念使陸軍能夠更好地理解這些技術對戰爭的性質和特征的潛在影響。描述陸軍如何在未來的作戰環境中使用人工智能，有助于說明其對戰爭的暴力、互動和基本的政治性質的影響，以及戰爭不斷演變的特點。本文提供了一些小插曲（附錄A），說明了人工智能的組織運用，為美國陸軍RAS總體概念、作戰和組織概念、基于編隊的作戰概念以及系統或單個系統的運用概念的潛在發展提供信息。

人工智能的運作影響到未來部隊將如何運作，如何針對對手開展行動，以及指揮官如何利用軍事藝術和科學，運用部隊能力來實現預期效果和目標。在2019年未來研究計劃（FSP19）期間，人工智能工作線（LoE）確定了與實施人工智能支持的多領域解決方案有關的以下問題：

• 數據管理--AI/ML應用程序依賴于對策劃的數據的訪問，以便發揮作用。陸軍必須培養一種以數據為中心的文化，以標準化的格式和協議有效地生成、存儲和訪問數據。人才管理的努力必須側重于發展、培訓和保留一支精通數據的員工隊伍。這可以通過以下方式實現：

  • 在整個部門培養一種以數據為中心的文化

  • 投資于整個員工隊伍的數據科學培訓

  • 簡化數據訪問

  • 設計和實施協議，以確保數據的可發現、可訪問、可共享和可互操作性

• 功能分解--狹義的人工智能本質上是有限的，構建算法的數據科學家需要精確的問題定義，準確確定聯合部隊的要求。

• 可解釋人工智能--人工智能支持的系統需要有能力解釋決策/建議和所采取的行動背后的邏輯。這種解釋 "為什么"的能力是人類對人工智能智能體的信任基礎。

• 邊緣計算/人工智能--未來的作戰環境與有爭議的電磁頻譜預期要求有能力向前處理極其龐大的數據集，以及能夠自主行動的人工智能平臺。

• 利用商業部門--美國防部實驗室繼續在人工智能/ML發展方面取得重大進展，特別是與聯邦資助的研究和發展中心合作。商業部門繼續探索和擴大可能適用于軍事應用的工作。

作為FSP19的一部分，人工智能LoE開發了五個小插曲和一個概念草圖（見附錄A），以協助人工智能和機器學習的運作。這些小插曲說明了聯合部隊如何利用人工智能/ML來解決多領域行動所需的關鍵能力。MDCOP概念將依靠幾個有限內存的人工智能來建立和維護描繪整個戰場的藍、紅、綠活動。一個反應式機器人工智能將為特定的指揮官和總部定制MDCOP。合作傳感、維持、攻擊和瞄準的小插曲依靠反應式機器人工智能來優化傳感器覆蓋、維持吞吐量、攻擊順序和射手選擇。

未來部隊需要人工智能來充分實現多領域作戰的潛力。人工智能支持的系統使未來部隊能夠進行信息收集和分析，以便在時間有限和信息競爭的環境中增加對形勢的了解。這種能力使快速、知情和合理的決策成為可能。人工智能的決策支持代理將減輕作戰人員的認知工作量并提高整體效率。由人工智能支持的無人系統將探測、識別和穿透高風險區域，以提高開展行動和保護部隊、人口和資源的能力。人工智能使MDO在與近似對手的沖突規模下實現了作戰速度的要求。

澳大利亞海軍能力主管奎因少將強調了快速交付能力的必要性，以應對澳大利亞海軍在一個動態和不確定的戰略環境中所面臨的挑戰。他還明確指出，海軍需要通過 "常青"過程不斷地尋求優勢。該計劃提出了一個可執行的過程來實現這一目標。

圖1. 工作路線

工作路線（LOE）

RAS-AI 2040戰略提出了四個LOE（人、發掘、開發和交付），作為海軍實現RAS-AI愿景的手段。海軍的RAS-AI戰略計劃確定了一個將發掘活動與交付聯系起來的過程。該計劃中涉及的這些LOE的關鍵方面是：

人（people）：未來的澳大利亞海軍勞動力正在進行大量的工作，以預測對RAS-AI系統的需求，然后由合格和有經驗的人員來操作和維護。此外，澳大利亞海軍將繼續通過第二條工作路線，即 "發掘"，增加我們對人機協作的理解。

發掘（discover）：發掘活動是工業界和學術界與海軍在RAS-AI領域進行合作的絕佳方式。發掘活動與海軍正在尋求解決的差距和機會直接相關。參與這些活動是工業界了解海軍RAS-AI優先事項的一種方式。“自主戰士” 將繼續作為海軍發掘的旗艦項目，并將持續開發。

開發（develop）：隨著海軍繼續開發和使用RAS-AI，它將促進知識體系（BOK）不斷增長，這些知識將被收集起來，形成RAS-AI協作環境（RACE）。RACE由 "發掘"提供信息并支持交付。RACE已經包括了諸如RAS-AI架構的元素，它為海上力量提供了一個客觀的設計，不受具體任務場景的影響。這些架構指導能力開發，同時提供對海軍RAS-AI優先事項的理解。它還包括提供共同控制環境（CCE）的路線圖和海軍開發成熟度模型的概要，以及許多其他仍在開發的資源。盡管RACE包含不同級別的人工制品，但其目的是為交付海軍RAS-AI提供資源。

交付（deliver）：海軍的能力項目發起人將繼續與交付機構一起，通過海事項目和計劃來支持RAS-AI的交付。除了支持現有的IIP項目和計劃外，鑒于技術發展的快速步伐，海軍還可能在IIP下實施專門的RAS-AI計劃。

有目的的創新

海軍是一個負責解決海洋領域中復雜、動態問題的組織。海軍面臨著許多復雜的挑戰，這些挑戰造成了差距和機遇，需要創新。盡管本計劃規定了對差距、風險、問題和機會（GRIO）清單的補充，但 "有目的的創新 "是本計劃的核心所在。因此，它規定了一個過程，以確定RAS-AI可以解決的現有的GRIO；實施發掘活動來解決這些問題；并支持能力開發者和用戶來實施這些活動。

“SEA 1905海上防雷措施和軍事調查”，代表了海軍對RAS-AI能力的重大投資。作為海軍最大和最復雜的RAS-AI項目之一，SEA 1905項目將被用作實施這一活動計劃的典范。支持SEA 1905的GRIO將在創新浪潮的第一次執行中被優先考慮。

合作關系

當海軍總司令發布RAS-AI戰略2040時，他明確表示，這個活動計劃將是非保密的，并可向工業界發布。發掘、開發和交付過程比海軍要大，需要國防、聯盟、工業和學術界的合作。有一些內容，由于它們的分類，將是內部的人工制品。然而，本計劃旨在創造機會，使聯合部隊、聯盟、工業和學術界能夠在一個促進創新的環境中進行合作，同時適當地管理安全和知識產權。重要的是，本計劃還描述了海軍將使用的各種活動，以使合作伙伴更好地了解海軍的優先事項，從而使他們反過來支持海軍實現這些優先事項。

這個戰略計劃構成了海軍準備海軍力量的任務的一個重要組成部分，以使聯合部隊成為可能。例如，戰爭創新性海軍處（WIN）與整個聯合部隊密切協作，并主持澳國防部的RAS-AI圓桌會議，這是一個分享前沿思想和確定聯合活動機會的論壇。海軍創新處還贊助了一個專門的聯盟聯絡功能，以了解伙伴國的計劃，并向盟友通報進展。該計劃的關鍵支柱，特別是CCE、成熟度模型和架構，代表了海軍的思想領導力。它們將成為互操作性的基礎，并將為聯合能力的發展提供信息，同時也為其提供信息。

行動計劃

最后一章 "執行"是一個行動計劃，列出了海軍將用來收集和定義差距和機會的行動節奏，對發掘活動進行優先排序和安排，并將其與海上能力的交付聯系起來。在這一過程中，為不斷增長的RAS-AI知識體系提供信息，并從中獲得信息。這種行動節奏是以 "行動研究"模式為基礎的，并被表述為 "創新浪潮"，它捕捉到了發掘、開發和交付的間斷性但持續重復的性質。

創新浪潮將提供一個有資源的前瞻性工作計劃；整合整個國防、工業、學術界和聯合聯盟伙伴；與海軍的優先事項保持一致；最重要的是，直接告知并加速RAS-AI能力。

海軍將繼續發展這一行動計劃，這包括開發支持性的程序和產品，其中一些將是保密的，包括：

1.RAS-AI路線圖，確定具體的聯系和依賴性（由CASG提供）。

2.RAS-AI的聯合工作

3.有資源的前瞻性工作計劃

4.分類級的RAS-AI架構

5.海軍RAS-AI成熟度評估

6.以SEA1905-1為例，實施戰略計劃。

這是一個顛覆性技術快速變革的時代，特別是在人工智能（AI）領域。雖然這項技術是由商業部門為商業開發的，但人工智能在軍事應用方面的明顯潛力，現在正促使世界各地的武裝部隊對人工智能防御雛形系統進行試驗，以確定這些系統如何能夠最好地用于作戰與和平時期的任務。

澳大利亞也不例外，在2020年國防戰略更新中分配了資金，開始將人工智能能力引入國防。這將涉及開發解決戰術級和戰略級軍事問題的人工智能應用程序，建立一個熟練的人工智能勞動力，并與澳大利亞合作伙伴和盟友合作，將倫理學納入人工智能應用程序，并進行人工智能實驗。今年在澳大利亞首都地區費爾伯恩設立的國防技術加速實驗室是這一計劃的具體行動體現。

彼得-雷頓（Peter Layton）的論文考慮了人工智能在未來海、陸、空作戰行動中的戰術和作戰層面上可能發揮的作用，為這一廣泛的活動做出了貢獻。這是一個很少被研究的領域，因為到目前為止，大部分的討論都集中在關鍵的技術問題上。這些審議表明，人工智能可能是未來戰爭中的一項重要技術，但仍有許多不確定因素。本文提供了一個起點，在此基礎上開始辯論，這將有助于解決其中一些不確定性。

本文認為，人工智能將滲透到大多數軍事機器中；然而，它的通用性意味著它很可能是在現有作戰層面結構中被使用。鑒于此，人工智能在中短期內的主要作戰用途是“尋找（find）和欺騙（fool）”。人工智能/機器學習尋找隱藏在高度混亂背景中的目標非常出色；在這個應用上，它比人類更好，而且速度更快。然而，人工智能可以通過各種手段被欺騙；其強大的尋找能力缺乏穩健性。這兩個關鍵特征在應用于當前海、陸、空作戰層面的思考時，可能會產生巨大的影響。

本文初步設計的作戰概念與沒有人工智能技術的作戰概念明顯不同。

所討論的概念旨在激發人們對人工智能戰場上人機協作作戰的思考。這樣的戰場在目前看來可能有些猜測，幾乎是科幻小說。即便如此，許多國家已經在規劃、研究和開發方面取得了很大進展。鑒于將軍事力量調整到新方向所需的漫長準備時間，這一旅程需要從現在開始。

人工智能（AI）技術突然變得對軍事力量很重要。美國國防部（US DoD）已將人工智能的投資從2016-17年約6億美元增加到2021-22年25億美元，橫跨600多個項目。中國已經通過了一項“下一代人工智能發展計劃”，旨在到2030年使中國成為人工智能領域的杰出國家，并使人民解放軍從“信息化戰爭”轉向“智能化戰爭”。更引人注目的是，俄羅斯總統普京宣布，“人工智能是未來......誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者”。這些高級別的倡議和聲明正在產生結果。

在美國，美國海軍（USN）的“海上獵人”號（USV）在沒有船員的情況下從加利福尼亞航行到夏威夷再返回，利用船上的傳感器、雷達和攝像機數據，通過人工智能進行導航。同時，在美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的支持下，一架由人工智能驅動的F-16模擬戰斗機最近在多次模擬的近距離空戰中全面擊敗了由非常有經驗的人類飛行員控制的類似模擬。在一項研究陸戰的類似評估中，美國陸軍（US Army）已經確定，一支由人工智能驅動的部隊比一支非人工智能驅動的部隊擁有大約10倍的戰斗力。

中國目前正在應用人工智能，通過指揮和控制系統的自動化來提高其戰場決策的速度和準確性，制定預測性作戰計劃并解決情報、監視和偵察數據融合的挑戰。中國還開始試用人工智能USV，以備在南海使用，并開始試驗無人駕駛坦克，而一家中國私營公司公開展示了人工智能武裝的蜂群無人機。

俄羅斯落后于美國和中國，但現在正在實施一項國家人工智能戰略以迎頭趕上。在軍事領域，俄羅斯有幾項工作正在進行。一條主線是將人工智能應用于信息戰，在戰術上用于發動心理戰，在戰略上用于破壞對手國家的社會凝聚力。另一條線是通過開發無人駕駛地面車輛（UGVs）、遠程傳感器、戰術指揮和控制系統以及無人駕駛航空器（UAVs），使用人工智能來提高陸地作戰行動的有效性。另一個努力方向是國家防空網絡的指揮和控制系統的自動化。

初步跡象表明，人工智能可能是未來戰爭中一項非常重要的技術，但仍然存在不確定性。雖然人工智能在民用領域，特別是在消費類產品中，被廣泛使用，但在軍事環境中才剛剛接近實際部署。此外，它仍然沒有在真正的戰斗行動的惡劣試驗場上得到驗證。即便如此，人工智能已經成為軍事力量考慮其未來時不可忽視的技術。

重要的是，在可預見的未來，可用的人工智能技術是狹義的，而不是通用的。狹義人工智能等于或超過了人類在特定領域內特定任務的智能；其表現取決于應用環境。相比之下，通用人工智能等于人類在任何領域任何任務中的全部表現。何時能實現通用人工智能仍然值得商榷，但似乎還有幾十年的時間。近中期的全球軍事興趣在于如何在現代戰場上使用狹義的人工智能技術。

不足為奇的是，人工智能的定義往往與人類智能相提并論。例如，2018年美國國防部人工智能戰略將人工智能定義為“機器執行通常需要人類智能的任務......”。這種理解將技術擬人化，并無意中將對人工智能應用的思考限制在那些可以由人類執行的任務上。

在某些應用中，人工智能可能比人類做得更多或更少。人工智能和人類能力的維恩圖在某些領域可能會重疊，但認為它們重合是有點虛偽的。在提供解決問題的見解上，人工智能可能是智能的，但它是人工的，因此，它的思維方式是人類所沒有的。

因此，本文在考慮人工智能時，更多的是考慮這種技術能夠執行的廣泛功能，而不是考慮它與人類能力的關系。2019年澳大利亞國防創新委員會采取了這種方法，將人工智能定義為“用于執行以目標為導向的任務的各種信息處理技術，以及追求該任務的推理手段”。

初一看，這個定義似乎并不精確，沒有包括人工智能可能為軍事或民用目的實際執行任務。但這種模糊性是當代人工智能應用的一個關鍵屬性。人工智能可以以多種方式應用，可以被認為是一種普遍存在于社會中的通用技術。通用技術的一個早期例子是電力，現在它被廣泛使用，以至于它的持續存在和使用，就所有的意圖和目的而言，都是簡單的假設。電能使惰性機器活躍起來，人工智能也將以自己的方式，通過推理為它們提供完成任務的能力。人工智能似乎將注入許多軍事機器，因此未來的戰場將不可避免地以某種方式由人工智能支持。

為了取得對對手的作戰優勢，軍隊不斷尋求更大的戰斗力。傳統上，技術是以一種綜合的方式在戰場上使用的，它能最好地利用人類和機器的長處，同時盡量減少兩者弱點的影響。人工智能似乎也可能是類似的。可以預計，人工智能在與人類謹慎地合作時，而不是在某種獨立的模式下，會變得最有效。

這種考慮強調了新技術本身并不會突然間帶來戰場優勢，而是在于人類如何運用它。對早期技術創新的歷史分析指出，擁有指導如何使用這些新技術的合理概念是軍隊成功將其投入使用的關鍵。歷史學家威廉姆森-默里和艾倫-米萊指出：

• 證據表明，首先，制定未來愿景的重要性。軍事機構不僅需要進行最初的智能投資，以發展對未來戰爭的設想，而且必須繼續對這種設想進行深入思考，以確定這些戰爭可能與以前的沖突有什么不同......在這方面任何對未來戰爭的設想幾乎肯定是模糊和不完整的，不是詳細和精確的，更不是任何科學意義上的預測。然而，愿景并不足以產生成功的創新。一個人對未來沖突的看法也必須是平衡的，并與行動的實際情況有很好的聯系。

在戰術層面，與戰爭現實的聯系是最緊密的。戰略規定了目標、總體方針和使用的力量，但在與聰明和適應性強的對手戰斗中處理這些力量的卻是戰術層面。雖然戰斗的成功可能不會導致戰略的成功，正如美國在越南的戰爭所說明的那樣，反之亦然。一個好的戰略在面對持續的戰術失敗時不可能成功。克勞塞維茨寫道：一切都取決于戰術結果......這就是為什么我們認為強調所有的戰略規劃都只依賴于戰術上的成功是有用的......這在任何情況下都是決策的實際基本依據。戰術通常被認為涉及友軍相互之間以及與敵人之間的分布和機動，以及在戰場上使用這些部隊。

本文旨在為在未來的人工智能戰場上使用人機團隊制定作戰概念。這樣的戰場，特別是當擴大到陸戰以外的空戰和海戰時，有一個混合的線性和深層的方面，具有消耗和機動的概念。設計這些作戰概念將為潛在的狹義人工智能系統如何在戰爭的戰術和作戰層面上使用提供一個廣闊的視野。

首先，本文討論了組成人工智能技術包的各種技術要素。這些要素包括先進的計算機處理和大數據，以及與云計算和物聯網（IoT）有關的具體方面。

第二章研究了利用人工智能發動戰爭的問題，并為防御和進攻制定了通用的作戰概念。這些概念位于作戰和戰術層面之間的模糊界面，涉及友軍相對于對手的分布和機動，以及友軍在戰場上的運用。

第三章、第四章和第五章分別將人工智能防御和進攻的兩個通用概念應用于海洋、陸地和空中領域。每個領域的戰斗在分配和操縱友軍以及與敵人交戰方面都有很大的不同，因此有必要提出單獨的人工智能作戰概念。沒有一個單一的概念能夠充分涵蓋所有三個領域，除非在很高的抽象水平上，但理解其含義可能會變得困難。提出這種具有前瞻性的概念似乎接近于投機性的小說。為了避免這種情況，每個概念都特意以當代作戰思維為基礎，并討論了當前和新興的人工智能支持的海、陸、空平臺和系統，以說明所提出的想法。

設計這些作戰概念的目的是激發思考，并啟動關于未來和如何備戰的辯論。本文提出的作戰概念旨在成為辯論其他人工智能戰場概念的實用性、可能性和有用性的基礎。只有通過對建議進行批判性分析，并不斷重構它們以進一步分析和演化，才能朝著最佳作戰概念取得進展。

本文所討論的概念在性質和范圍上都是有意限制的。就性質而言，海、陸、空的概念是：為了保持每個概念的重點，它們不是聯合或合并的。重要的是，這種狹隘性意味著一些領域并沒有包括在內，如俄羅斯在影響力戰爭中使用人工智能或中國在社會管理和內部防御中使用人工智能。出于類似的原因，每個概念都有一個狹窄的范圍，專注于戰爭，只有限地關注后勤，并避免關鍵領域，如教育、培訓、行政和指揮與控制。值得注意的是，除了與傳統的陸、海、空領域的戰術交戰的關系外，沒有討論網絡和空間這些新領域。

本文將人工智能這種新技術與戰爭的作戰方式和戰術使用選擇聯系起來。有了這樣一個重點，本文就與許多武裝部隊制定的眾多人工智能戰略和計劃不同。一般來說，這些戰略和計劃都是向內看的，目的是闡述人工智能作為一種技術將如何被研究、獲得并引入到他們的具體服務中。本文旨在補充這些人工智能技術戰略和計劃，將它們與更廣泛的作戰業務聯系起來，發揮作用。

澳大利亞皇家海軍 (RAN) 最近推出了一項開發和使用機器人、自主系統和人工智能 (RAS-AI) 的戰略，該戰略將通過一項運動計劃來實施。蘭德澳大利亞研究團隊正在通過建立證據基礎來支持 RAN 的這項工作，以幫助識別和塑造基礎活動。本報告概述了近期和長期（到 2040 年）海上 RAS-AI 技術的現狀和軌跡，并對近期、中期和長期可能執行的任務進行了高級審查根據相關的技術和非技術推動因素。

本報告并沒有研究人工智能在海上行動中更廣泛的整合，而是關注支撐無人平臺的任務和技術的進步，包括無人空中、水面和水下航行器。除了概述近期和長期 RAS-AI 任務的關鍵技術推動因素外，該報告還指出了在 RAS-AI 能力發展中應考慮的三個關鍵原則：（1）關注多種技術（新系統和“遺留”系統），而不是單一的技術解決方案； (2) 考慮國防和商業 RAS-AI 系統的互補性進展； (3) 監測非技術因素，例如不斷發展的監管、法律、政策和道德框架，這些框架可能會顯著影響未來的技術采用路徑。

研究問題

• RAS-AI 技術和任務在海洋領域的前景如何？
• 到 2040 年，海上領域的 RAS-AI 技術和任務的可能軌跡是什么？
• 哪些可能的技術推動因素會塑造未來海上區域的 RAS-AI 任務？

主要發現

• 快速發展的技術環境使 RAS-AI 任務在海洋領域得以擴展
  • 無人駕駛飛行器 (UAV) 任務的跨度有所增長，特別是因為無人機的覆蓋范圍、適應性和生存能力不斷增加（盡管仍然相對有限）。
  • 由于通信、有效載荷和模塊化的進步，越來越多地使用無人水面航行器（USV）來支持海軍任務已經成為可能，盡管限制包括依賴載人平臺的遠程控制以及與其他車輛的有限集成。
  • 無人水下航行器 (UUV) 任務已經擴大，因為其在更深的深度、更遠的距離以及先進的傳感器和有效載荷下運行的能力越來越強。然而，水下通信、網絡和深水導航的有限耐力和未解決的障礙仍然對 UUV 任務施加了限制。
• 在所有平臺上，海上 RAS-AI 任務可能會在短期內擴大，這得益于幾個關鍵技術領域的進步
  • 在自治、集群、互操作性、安全通信和信息交換、生存能力、推進和能源管理以及先進傳感和多任務平臺開發等領域取得了進展。
• 從長遠來看，技術和非技術障礙可能會限制某些 RAS-AI 任務
  • 長期 RAS-AI 任務可能包括在有爭議的環境中部署以及在進攻性自主和動力應用中的部署，盡管后者可能會受到道德、法律和監管障礙的嚴重限制。
  • 長期任務和技術前景的特點是存在很大的不確定性，可能需要通過后續研究探索更多種類的具有潛在破壞性的未來 RAS-AI 任務、技術和戰術。