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幾十年來，美國海軍一直在研究人工智能的好處和陷阱，雖然人們關注的焦點是無人駕駛船舶和飛行機器人等系統，但人工智能也可能在后勤、資產管理和調度方面帶來重大進步。

1月11日，美國海軍研究辦公室（Office of Naval Research）數學、計算機和信息科學部門主任亞歷山德拉·蘭茨伯格（Alexandra Landsberg）在水面海軍協會第36屆全國研討會（National Symposium）的小組討論中將焦點轉向了人工智能的行政用途。

她認為，雖然分析大量數據和創建摘要等信息處理優勢是人工智能的已知優勢，但也許在任務規劃和有爭議的后勤方面，一個較少被談論和探索的潛力。

隨著傳感器收集的數據比以往任何時候都多，“現在，鑒于我們在硬件進步和軟件進步方面的能力，我們可以引入，考慮到有爭議的物流，”她說。

她說，后勤帶來的作戰問題為兩用人工智能帶來了機會。他們可以向一些大型商業參與者學習。

“我們去亞馬遜或聯邦快遞吧。亞馬遜有倉庫，里面有機器人，他們確切地知道里面有什么產品，如何把這些產品送到送貨員手中。他們知道如何優化所有這些的日程安排。”

優化資源和規劃是蘭茨伯格所說的海軍一個至關重要的目標的一部分：戰備狀態。

“如果我們能從世界上的亞馬遜或聯邦快遞公司那里采用這些人工智能方法，并在那里對我們的造船廠進行現代化改造，確切地知道我們擁有哪些零件，什么是合適的人，在正確的時間在正確的地點。所有這些都將結合在一起，真正優化我們機隊的可用性。”

她說，人工智能可以在行政上提供幫助的另一個領域是通過ChatGPT等大型語言模型。

“我們想搜索大型文檔。我們有很多大型文檔。我們想去做總結。我們希望準確地制作表格，”她說。

但是，在國防部內部使用生成式人工智能的一個備受討論的挑戰是安全性和信任。

“挑戰在于，世界上的ChatGPT是公開開發的，信息又回到了那里，”她說。

她說，這意味著為了利用生成式人工智能，海軍需要開發自己的安全環境，并確保正在訓練的數據是安全的。

她補充說，確保信任和理解意味著人工智能必須與人類協同工作。信任需要理解，理解需要培訓。

“所有這一切都取決于人類。這實際上是人類和人工智能系統協同工作，它確保運營商信任并理解這些人工智能建議的好處，但也了解這些建議的局限性。”

她說，需要測試評估、驗證和確認。除了實驗和模擬之外，應用程序還需要在現實世界中進行測試。這絕對至關重要。

有很多扎實的數學和研究可以給你保證，這是其中的一個方面。我們不要忘記，研究人員可以幫助海軍提供服務的保證。她說，有了保證，海軍就可以將實驗擴大到規模。

她說，無論人工智能被用于什么——從無人系統到物流和規劃——它都必須涵蓋一系列科學技術、基礎研究以及技術演示和實驗。但它不能在實驗中停滯不前——它需要投入使用，并且需要擴大到艦隊。

“這就是我們走到一起的地方，”她說。它必須超越實驗室中的科學家。“我們必須在車隊中盡早并經常對其進行測試。然后我們必須能夠擴大規模。它需要什么？它要求海軍人員，無論是軍事還是民用人員，都要了解人工智能。

蘭茨伯格說，人工智能生態系統將需要軍事、工業和學術界之間的伙伴關系，“以便能夠在人工智能方面為我們提供一些嚴格的措施和保證。因此，這確實是我看到人工智能生態系統的發展方向，以及我們所有人需要如何合作。

參考來源：National DEFENSE

美陸軍計劃采用兩種版本的戰術情報瞄準節點（TITAN）系統，一種是更適合遠征的基本版本，另一種是可直接連接天基情報資產的先進版本。

隨著美陸軍進入戰術情報目標節點（TITAN）計劃的計劃成熟階段，它將要求選定的供應商提供兩種變體，一種是基本的、更遠征的系統，另一種是直接下行到天基數據的高級版本。

12月5日，美國陸軍情報、電子戰和傳感器項目執行官埃德·巴克（Ed Barker）準將主持了一場虛擬媒體圓桌會議，向記者介紹了TITAN及其投資組合中的其他項目。

TITAN是陸軍第一個由人工智能和機器學習支持的情報地面站，被認為是該軍種多域作戰和聯合全域作戰愿景的關鍵組成部分。該系統旨在提供下一代、遠征、可擴展和可機動的梯隊平臺，以解決陸軍在大規模作戰行動中的頭號差距：深度傳感。據陸軍網站稱，通過同時訪問來自太空、高空、空中和地面層的多個傳感器的傳感器數據，TITAN在行動中提供了態勢感知和態勢理解。該網站解釋說，融合這些數據并使用高級分析向致命和非致命網絡提供有針對性的情報，可以縮小傳感器與射手之間的差距，并實現遠程精確射擊、航空和任務指揮。

“這是陸軍內部情報現代化工作的基本要素之一。正如你們中的許多人可能知道的那樣，泰坦是一個可擴展的遠征情報地面站，真正希望提供融合的傳感器數據，以實現遠程精確射擊。它確實是事物深度傳感方面的關鍵組成部分，以及將其存儲在傳感器到射手回路中的能力”，巴克將軍說。

該系統正在根據快速原型設計戰略進行開發，以盡快開發和部署該系統。去年，陸軍向Palantir Technologies和Raytheon Technologies授予了兩份價值3600萬美元的TITAN合同。項目官員允許士兵在 2023 年期間訪問該系統，用于所謂的士兵“接觸點”，允許服役人員就如何改進系統提供反饋。2024 年，該服務打算將原型成熟階段合同授予一家公司，并向尚未選擇的單位發布第一個 TITAN Advanced 系統。

“我們的下一步，在 [20]24 年的第二季度，我們預計會選擇其中一家供應商進入我們所說的原型成熟階段，即 PMP，這是快速原型設計的下一階段。在這個PMP成熟階段，選定的供應商將進一步成熟他們的原型，[具有]更多的士兵接觸點。然后，我們打算在指定單位中增加一些這種能力問題，以使他們能夠完善TPP（戰術，技術和程序）中的反饋，并將其用于其中，”巴克將軍說。

他指出，將包括不同版本的地面站。基本系統和先進系統之間的主要區別在于，后者將包括諾斯羅普·格魯曼公司提供的“太空套件”，該套件提供來自天基資產的直接下行鏈路，從而更快地提供情報數據。“從天基方面來看，這是來自那些國家技術手段的直接下行鏈路。這減少了直接訪問這些天基資產的額外周期時間，”將軍說。

但是，基本版本也將能夠訪問該信息，只是不能直接訪問。相反，它將能夠從國家地理空間情報局等組織的數據設施中獲取信息，“現在，這并不意味著基本人員無法訪問這些天基數據，”他澄清說。

陸軍將繼續通過一系列演習來評估和開發該系統，“從網絡的角度并了解梯隊的發展方向，這將有助于確定不同梯隊需要多少基本和先進的系統。”

剩余的 TITAN 計劃包括 2025 年推出 TITAN Basic 的第一臺產品，以及完成快速原型制作計劃、開始生產和 2026 年發布最終原型。

他補充說，隨著該服務“向主要能力獲取”過渡，它很可能“也將開始走上他們所謂的軟件獲取路徑”，這將有助于應對新出現的威脅，并“使我們能夠繼續保持足夠的敏捷性來滿足新出現的需求”。

巴克將軍的團隊創建了 Project Linchpin，專門用于提供人工智能和機器學習 TITAN 以及許多其他程序。所有 PEO-IEW&S 傳感器現代化都有望利用這些新興功能。

參考來源：AFCEA

英國國防部利用 SimStriker 機器人中的 ChatGPT 增強作戰訓練，使士兵與目標的動態對話成為現實。

英國國防部（MoD）計劃將 ChatGPT 語言模型集成到用于軍事演習的機器人靶標中，從而徹底改變近距離作戰訓練。戰斗訓練專業公司 4GD 獲得了國防與安全加速器的一份合同，將把先進的 ChatGPT 系統整合到其 SimStriker 機器人靶標中。

SimStriker：近身格斗訓練的突破性進展

由 4GD 于 2020 年開發的 SimStriker 已在英國科爾切斯特的 SmartFacility 使用，目前為英國陸軍第 16 空中突擊旅提供服務。2022 年，該設施記錄了超過 1200 小時的訓練，包括國防部警察和平民參與者在內的各種用戶都參與其中。

SimStriker 機器人目標具有 "命中區域 "傳感器，可記錄精確度和射速，為評估士兵表現提供寶貴數據。這些目標還擁有探測移動、光線和聲音的精密儀器。它們可以發出聲音，發出警報，使用非致命彈藥進行反擊，并在交戰時落在自己的基地上。

集成 ChatGPT，實現動態對話

在 11 月 27 日的最新公告中，4GD 披露了將 OpenAI 的 ChatGPT 系統集成到 SimStriker 的計劃，使士兵能夠與目標進行 "動態對話"。這一集成是與軟件解決方案公司 NIAXO 合作進行的，旨在通過引入多樣、逼真的互動來增強軍事訓練場景。

操作員可以配置或選擇預先配置的場景，并在培訓過程中與 SimStriker 進行口頭交流。這項創新性的開發將模擬社交媒體饋送和其他環境刺激結合在一起，創造了一個更加身臨其境和動態的訓練環境，從而使訓練更進一步。

英國國防部實現逼真訓練的戰略舉措

將 ChatGPT 集成到戰斗模擬機器人中的決定與全球軍事力量投資于增強現實和虛擬現實等技術以進行高性價比訓練的大趨勢相一致。雖然虛擬仿真具有優勢，但真實世界的訓練對于建立和保持作戰效能仍然至關重要。

英國國防部將 ChatGPT 納入 SimStriker 的舉措標志著互動培訓解決方案的最新發展，彌補了技術進步與實際作戰場景之間的差距。現代戰爭要求士兵在復雜的近距離環境中作戰，整合先進的語言模型旨在提供更加逼真和動態的訓練體驗。

用合成對話增強真實感

國防與安全加速器（DASA）強調了在 SimStriker 中添加 ChatGPT 的重要性，并強調了逼真訓練場景的必要性。目標是讓目標與士兵及其裝備進行 "合成對話"，包括社交媒體饋送。這一創新有望使訓練課程更加多樣、動態和身臨其境，有助于提高士兵的反應能力和決策技能。

4GD 業務發展總監詹姆斯-克勞利（James Crowley）對這一發展表示興奮，他說："DASA 授予我們這份合同證明，4GD 將與我們的行業合作伙伴一起，繼續調整我們的解決方案，以實現最佳的培訓效果。他補充說，人工智能的集成為城市戰爭場景增添了另一層真實感，進一步提高了軍事訓練模擬的效果。

隨著英國國防部對尖端技術的青睞，將 ChatGPT 集成到戰斗模擬機器人中標志著一個重要的里程碑，推動了英國武裝部隊近身格斗訓練的真實性和有效性。

參考來源：Interesting Engineering, Inc.

美國空軍正在推進空戰的發展，其目標是在五年內實現僚機無人機的實戰化。美空軍部長弗蘭克-肯德爾（Frank Kendall）在 AFA 2023 第一天的主題演講中宣布了這一里程碑的實質內容，他設想在 2028 財年之前將這些無人機作為協作作戰飛機（CCA）計劃的一部分投入生產。

肯德爾表示信心十足，并指出之前的倡議已經為這一創新飛躍鋪平了道路。CCA計劃在很大程度上受到了DARPA的空戰進化（ACE）計劃所奠定的技術基礎和國際合作伙伴（如澳大利亞的 "忠誠僚機 "項目）的貢獻的影響。該項目力求將人類的駕駛能力與先進的人工智能相融合，希望能制造出伴隨下一代戰斗機作戰的無人駕駛飛機。

隨著國會預算審議的繼續，空軍積極主動地強調了對這一未來能力進行大量投資的必要性。為啟動該項目，空軍已申請在 2024 財年撥款 3.92 億美元，并計劃在隨后幾年內獲得數十億美元。

這些無人機最終將擁有一支由大約 1000 架多功能無人機組成的機隊，這些無人機將具備自主操作或在下一代空中主導戰斗機上的飛行員指導下操作的能力。計劃中的無人機將發揮多種作用，包括作為傳感器平臺或干擾站，與聯合先進戰術導彈等最先進的武器一起強化空軍的先進作戰系統。

這一大膽的戰略是空軍未來保持空中優勢的總體方針的一部分，無與倫比的下一代空中優勢能力指日可待。預計 CCA 的實施將極大地提高戰斗編隊的效率，從而使空戰方式發生深刻變革。

常見問題部分：

1.美空軍對僚機的目標是什么？

目標是在 2028 財年之前投入使用僚機無人機，作為協同作戰飛機 (CCA) 計劃的一部分。

2.誰在何時宣布了這些無人機的愿景？

空軍部長弗蘭克-肯德爾在 AFA 2023 第一天的主題演講中宣布了這一愿景。

3.是什么影響了 CCA 計劃？

CCA 計劃受到 DARPA 的 "空戰進化"（ACE）計劃和澳大利亞的 "忠誠僚機"項目等國際貢獻的影響。

4.美空軍在 2024 財年的預算申請是多少？

空軍已為 2024 財年申請 3.92 億美元，用于啟動 CCA 項目。

5.美空軍計劃擁有多少架無人機？

空軍計劃擁有一支由大約 1000 架無人機組成的機隊，這些無人機可以自主運行，也可以在飛行員的指導下運行。這些無人機將發揮各種作用，如傳感器平臺或干擾站。

6.美空軍對這項新技術的總體戰略是什么？

總體戰略是在未來保持空中優勢，特別是通過加強戰斗編隊的有效性和改變空戰。

定義：

• 協同作戰飛機（CCA）計劃： 開發和部署與有人駕駛戰斗機并肩作戰的無人駕駛飛機的計劃。
• 美國國防部高級研究計劃局的空戰進化（ACE）計劃： DARPA的一項計劃，重點是利用人工智能和機器學習算法推進空戰技術。
• “忠誠僚機”項目： 澳大利亞的一個項目，開發能夠在戰斗場景中與有人駕駛飛機并肩飛行的無人機。
• 自主：能夠在無人干預的情況下運行。
• 下一代空中主導戰斗機： 指空軍未來的飛機，旨在以先進的能力維持空中優勢。
• 聯合先進戰術導彈： 一種最先進的武器，將成為空軍先進作戰系統的一部分。

參考來源：TS2 Space

ATP 3-01.81 規定了陸軍如何防止有威脅的無人機系統 (UAS) 影響陸軍行動。受威脅的無人機系統是現代戰場的一種狀況，每個梯隊的領導和士兵都必須對此負責。反無人機系統不是一項獨立的工作，也不是任何作戰職能或部門的唯一責任。反無人機系統（C-UAS）是地方安全和反偵察任務的一部分，是每個士兵和部隊的責任。反無人駕駛航空器系統不僅僅是在無人駕駛飛行器飛行時，而且還發生在 "發射后"，是情報部門進行威脅分析時預測分析的一部分，并被納入目標選擇過程。

每個梯隊都通過建立分層防御來提高士兵的生存能力。這種分層防御是主動和被動措施的結合，可防止威脅無人機系統探測、瞄準或摧毀其預定目標。在每個梯隊采取的每項行動都會增加威脅無人機系統的風險和飛行距離，使其更難完成任務。

敵人的無人機系統并不是一種獨特的威脅。士兵對抗無人機系統的行動與對抗敵方直升機或飛機等其他空中威脅的行動并無太大區別。雖然師級及以上級別有許多系統專門用于應對敵方空中威脅，但每個梯隊都致力于確保每名士兵，無論他們身處戰場何處，都有必要的信息和能力來探測、識別、決定并在必要時與任何空中威脅交戰。

ATP 3-01.81 包含三章和兩個附錄：

第 1 章概述了具有威脅的無人駕駛航空系統。

第 2 章介紹了旅及旅以下單位的 C-UAS 規劃注意事項。

第 3 章提供了部隊應采取的防御措施。

第 4 章為部隊提供進攻措施。

附錄 A 提供了可在駐地使用的 C-UAS 培訓資源。

附錄 B 介紹了當前的反無人機系統裝備。

創造能夠適應人類同行的人工智能隊友的一個必要步驟是開發能夠向人工智能系統表達人類目標和意圖的計算建模方法。用各種各樣的方法來實現這個目標是可能的，從提供過去數據的純粹預測的模型到僅基于理論的生成模型。一種有希望的方法是所謂的從示范中學習的方法（Argall等人，2009；Ravichandar等人，2020），這種研究主旨是利用示范數據，如專家執行任務的行為，并訓練模型（通常被稱為 "智能體"）來執行專家的任務。在本報告中，我們采用了從示范中學習的方法來模擬和預測模擬機器人在避免碰撞的團隊任務中的行為。具體來說，我們采用了逆向強化學習（IRL）（Ng和Russell，2000年；Arora和Doshi，2021年），這是一種從演示中推斷獎勵函數的方法。

這項任務是基于一個研究性的視頻游戲，被用來研究人類-自主性的團隊合作（Adamson等人，2017年），涉及一個由人類玩家和一個人工智能agent共同控制的機器人。在沒有玩家輸入的情況下，人工智能agent控制機器人，但玩家可以在任何時候推翻agent，類似于現實世界中與自動駕駛助手一起駕駛的情況。這項任務對旨在模擬人類意圖的示范學習方法提出了挑戰，因為觀察到的任務行為來自兩個示范者的控制：一個是人類，一個是自動駕駛。例如，人類的行為可能是由對自己的目標的理解和對人工智能的目標的估計產生的。此外，當人工智能處于控制狀態時，所有關于人類的信息都是他們不提供輸入的，人類對人工智能的選擇的同意程度是隱藏的。

我們對這一特定任務的關注是由我們的團隊正在進行的工作所激發的，即利用激發這一任務的研究視頻游戲從參與者那里收集數據。最終，我們將嘗試模擬真實的人在長時間內的行為--每天玩180天--以促進適應性AI代理的發展。這里描述的工作是對一種方法的驗證，這種方法將推動我們的團隊實現這一目標；然而，這種方法具有足夠的通用性，其核心概念可以應用于其他地方。

FAST項目（基于智能體的系統基礎技術）是一項為期三年的研究和開發工作，與位于紐約州羅馬的空軍研究實驗室簽訂合同。該項目從一開始就由美國海軍贊助，在項目的后期，美國空軍也做出了額外的貢獻。

該項目的主題是探索新的建模方法和基于模型的軟件生產技術，以提高所開發軟件的質量，同時縮短開發時間，提高設計的可重復使用性。在模型驅動的軟件和系統開發，以及海軍的任務工程有很大的相似性。傳統上，這兩個過程都是以自下而上的方式開發，而自上而下的方法則更有針對性和前景。這種自上而下的方法的最初步驟必須是一個概念模型，概述基于一組給定事實達到預期目標所需的所有（概念）決策。對于任務工程來說，這個決策建模器有助于確定所有需要做出的關鍵決策，以及相應的任務，以便規劃和執行一個成功的任務。對于軟件或系統工程師來說，決策建模器概述了設計中的系統的關鍵語義和相應結構。雖然存在對系統工程的建模支持，在某種程度上也存在對軟件工程的建模支持，但沒有任何工具支持將決策建模器作為系統或軟件設計模型的一個完全集成部分來建立。因此，由于其根源在于系統建模語言（SysML），任務工程也缺乏決策建模能力。

我們通過為統一建模語言（UML）建模工具MagicDraw（又名Cameo）開發決策建模器能力，作為一個可加載的插件，與商業上可用的插件，如SysML、UAF等兼容，縮小了這一差距。決策建模器實現了決策模型和符號OMG標準所定義的決策需求圖的增強型變體，但在其他方面偏離了OMG標準，以提供更復雜的決策表達建模、決策仿真能力，以及與SysML（v1.x）的無縫集成能力。為了在更大的仿真場景中進行協作，我們為MagicDraw開發了第二個插件（名為SimCom），允許決策建模器的仿真能力與外部仿真系統（如高級仿真、集成和建模框架（AFSIM））之間進行實時協作。SimCom插件實現了一個受 "高級架構"（HLA）仿真協議啟發的輕量級協議。我們用決策建模器和AFSIM之間的協作場景展示了這種能力。

雖然決策建模器的工作使我們偏離了開發時間和空間（4D）、基于模式建模方法的最初計劃，但我們的深入合作和對SysML v2的貢獻，在很大程度上彌補了這一點，提交給OMG。SysML v2已經達到了與我們最初計劃的相似的4D特征。在SysML v2環境下重建決策建模器將是一項有趣和有益的任務。除了參與SysML v2的工作，該項目還在其他幾個OMG標準的開發中起到了主導作用。

方法、假設和程序

相關標準及技術

許多建模方法包括隱含或嵌入的決策制定。這些建模案例有流程圖、活動圖、業務流程模型等等。決策建模作為一門專門的學科是比較新的。對象管理小組創建了決策建模和符號（DMN）規范，最初是為了使BPMN1業務流程模型中的決策更加明顯，并支持更詳細的決策過程。這段歷史的缺點是，DMN現在與BPMN的關系非常緊密，尤其是在元模型層面。因此，DMN，不能直接與UML或SysML集成。為了使DMN風格的決策建模與UML和SysML模型協作，特別是使現有的UML建模工具能夠進行DMN風格的決策建模，必須創建一個決策建模UML配置文件，與DMN元模型密切相關。

目標建模環境

決策建模器的開發和目標部署平臺是MagicDraw 19.0 SP4版本。MagicDraw（也被稱為Cameo）是一個UML建模工具，由No Magic公司開發和銷售。No Magic最近被Dassault Systèmes收購，Dassault Systèmes將繼續進一步開發和銷售這個工具，可能會用不同的名字。

MagicDraw是一個用Java實現的UML建模工具。它支持并使用一個插件架構來擴展其建模能力，涵蓋其他基于UML的建模語言和方法，如SysML、UAF和其他。一個OpenAPI工具箱可以用來支持自定義插件的開發。

圖 2 - MagicDraw（又名 Cameo）環境中的決策建模器

決策建模器和SimCom通信引擎是由FAST項目為MagicDraw開發的兩個定制插件。SimCom插件沒有任何先決條件，而決策建模器插件的功能需要SysML和Alf插件的存在。由于UAF是基于SysML的，決策建模器也可以用于基于UAF的企業模型。決策建模器和SimCom插件的安裝程序都與MagicDraw資源管理器一致。

標準制定

雖然在整個FAST項目中開發的技術是朝著符合相關標準的方向做出的最大努力，像OMG規范的元對象設施（MOF）、統一建模語言（UML）、系統工程建模語言（SysML）等；或者像世界網絡聯盟（W3C）開發的網絡本體語言（OWL）、資源描述符框架（RDF）或其他，但我們自己也大力參與了新標準的開發，即在對象管理小組內。

雖然標準的制定是繁瑣的工作，但它的回報是許多好處。某一主題的標準化要求它處于該主題發展的第一線。這項工作通常是在研究實驗室或高級開發部門的隱蔽處進行的。然后，標準化要求開發人員開放并與世界各地同行討論該主題，這在所有案例中都是有益的。

在FAST項目期間，我們參與了對象管理小組的幾個標準化任務。所有這些任務都是在FAST項目之前的某個時間開始的，但這些任務的持續工作和討論為FAST項目提供了重要的投入和科學效益。我們所參與的任務是： MOF到RDF的轉換，元模型擴展設施，系統工程建模語言第二版，智能體和事件元模型，以及不確定性建模的精確語義學。另見本文件后面的標準化活動一章，以及項目技術報告（CDRL A010）中的相應章節。

決策模型

決策模型由兩類元素組成：主動和被動元素。

• 主動元素是決策元素，它在模型執行過程中影響模型結果的整體結果（最高目標值）。根據OMG DMN規范，這些主動元素被定義： Decision、DecisionService和BusinessKnowledgeModel。

• 被動元素不包含任何決策邏輯，因此不直接影響模型的結果。它們可能需要協助連續的活躍元素之間的信息流，或者注釋決策模型。OMG DMN規范定義了以下兩個被動元素： InputData和KnowledgeSource。

我們決策模型的所有元素，無論是主動還是被動，都有相同的基本結構：它們將接受一個到多個輸入，稱為 "輸入事實"，并產生一個單一的輸出，稱為 "結果事實"。所有的事實都可以是單值或復值，在這種情況下，它們是單值的結構。

先進作戰管理系統（ABMS）是美國空軍創建下一代指揮和控制（C2）系統的最新計劃項目。ABMS建議使用云環境和新的通信方法，使空軍和太空部隊系統能夠使用人工智能無縫共享數據，以實現更快的決策。空軍將ABMS描述為其創建物聯網的努力，這將使傳感器和C2系統相互分解（與空軍傳統上執行C2的方式相反）。該計劃是空軍對國防部全域聯合指揮與控制（JADC2）工作的貢獻，重點是使國防部的作戰決策過程現代化。

ABMS最初的設想是取代目前指揮空戰行動的E-3機載預警和控制系統（AWACS）（圖1），但后來有了更廣泛的范圍。前空軍負責采購的助理部長威爾-羅珀指示，該計劃應減少對指揮中心和飛機的關注，而是創造數字技術，如安全云環境，在多個武器系統之間共享數據。羅珀博士表示，2018年國防戰略所設想的有爭議的環境迫使空軍重組ABMS項目。2021年5月，空軍副參謀長大衛-奧爾文將軍在DefenseOne的一篇文章中說："ABMS究竟是什么？它是軟件嗎？硬件？基礎設施？策略？答案是都是"。換句話說，空軍將ABMS設想為一個采購項目，它既要采購東西，又要實施其他非開發性的工作，該部門認為這些工作同樣重要：指揮和控制空軍的新技術。

自ABMS成立以來，國會已經對下一代C2系統的發展表示了興趣。空軍表示，ABMS是一個非傳統的采購項目。因此，國會對空軍替換老舊系統的方法和試驗新興技術的方法提出了質疑。

ABMS的開發工作

迄今為止，空軍已經進行了五次活動，以展示其希望最終投入使用的新C2能力。2019年12月，空軍在其第一次ABMS "on-ramp"（空軍用來表示演示的術語）中，展示了從陸軍雷達和海軍驅逐艦向F-22和F-35戰斗機傳輸數據的能力。這次活動還展示了空軍的統一數據庫（UDL），這是一個結合天基和地基傳感器追蹤衛星的云環境。

2020年9月，ABMS進行了第二次"on-ramp"。這第二次上線演示了通過使用超高速武器作為防御手段，探測和擊敗一個飛向美國的模擬巡航導彈。此外，ABMS還展示了 "探測和擊敗破壞美國太空行動的手段"的能力。根據空軍的新聞稿，"70個工業團隊和65個政府團隊 "參加了這次活動。

空軍在2020年9月下旬舉行了第三次"on-ramp"，以支持珍珠港-希卡姆聯合基地的 "勇敢之盾 "演習。在這次活動中，空軍展示了使用KC-46加油機通過將數據從較老的第四代戰斗機轉發到較新的第五代飛機，如F-22，來執行戰術C2。2021年5月，空軍表示，為KC-46采購通信吊艙將是ABMS項目的第一個能力發布。空軍說："在戰斗中，無論如何，郵機將需要在作戰附近飛行，支持戰斗機，因此將它們作為指揮和控制系統，無論是作為主要的還是彈性的備份，都是有意義的。"

2021年2月在歐洲舉行了第四次"on-ramp"。根據新聞稿，空軍由于預算限制而減少了這次活動規模。這第四次將包括荷蘭、波蘭和英國在內的盟國聯系起來，進行聯合空中作戰。據美國駐歐洲空軍司令哈里根將軍說，這第四次活動測試了美國和盟國用F-15E飛機發射AGM-158聯合空對地對峙導彈（JASSM）執行遠程打擊任務的能力（見圖2），同時利用美國和盟國的F-35飛機執行空軍基地防御任務。

本預計2021年春季進行第五次"on-ramp"在太平洋地區，但由于預算限制，取消了這次活動。

GAO的報告建議

2019財年國防授權法案（NDAA）指示政府問責局（GAO）評估ABMS計劃。在2020年4月的一份報告中，GAO向空軍總設計師建議采取四項行動來提高項目績效。

1.制定一個計劃，在ABMS開發領域需要時獲得成熟技術。

2.制作一個定期更新的成本估算，反映ABMS的實際成本，每季度向國會匯報一次。

3.準備一份可購性分析，并定期更新。

4.正式確定并記錄參與ABMS的空軍辦公室的采購權力和決策責任。

空軍助理部長同意了所有的建議。前空軍參謀長David Goldfein將軍不同意這些建議，他指出GAO的分析沒有反映機密信息。美國政府問責局表示，它可以接觸到機密信息，這些額外的信息并不影響其分析和建議。

ABMS的管理結構

根據GAO關于ABMS的同一份報告，空軍最初確定由空軍總設計師（普雷斯頓-鄧拉普），來協調空軍每個項目執行辦公室的ABMS相關工作。GAO對這種管理結構可能導致ABMS缺乏決策權表示擔憂。然而，在2020年11月，羅珀博士選擇空軍快速能力辦公室作為ABMS項目執行辦公室。首席架構師辦公室繼續開發全軍的架構（即軟件和無線電如何能夠相互連接），以支持ABMS。

國會就AMBS采取的行動

國會已經對ABMS系統的發展表示了興趣。下面的清單總結了國會在前三個NDAA中的行動：

• 2019財政年度NDAA（P.L. 115-232）：

  • 第147節：限制E-8 JSTARS飛機退役的資金可用性

• 2020年國防部（P.L. 116-92）：

  • 第236節：與先進戰斗管理系統有關的文件

• FY2021 NDA (P.L. 116-283) ：

  • 第146節：移動目標指示器要求和先進戰斗管理系統能力的分析
  • 第221節：與先進戰斗管理系統有關的問責措施

2021財年國防撥款法案（P.L. 116-260 C分部）將ABMS的資金從要求的3.02億美元減少到1.585億美元，理由是 "不合理的增長和預先融資"。

在ABMS的整個發展過程中，國會對在確定合適的替代物之前退役舊的C2系統如JSTARS和AWACS表示關注。國會還指示空軍制定傳統的采購理由，如成本估算和需求文件，以確保國會和軍方都了解要采購的東西。這些行動反映了美國政府問責局的建議。

關于國會的潛在問題

• 使用ABMS方法分解指揮和控制的風險是什么？

• 空軍應如何平衡創新、實驗與采購成熟技術？

• ABMS提供了哪些傳統指揮與控制系統無法提供的機會？

• 利用6.8軟件和數字技術試點計劃預算活動代碼中的新預算授權靈活性，ABMS是否會受益？