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美空軍研究實驗室（AFRL）的使命是為空中、太空和網絡空間部隊領導作戰技術的發現、開發和交付。為完成這一使命，空軍研究實驗室需要獲得國內外的研發（R&D）和技術人才。美國空軍后勤部的國際組合和參與方法很好地利用了國際研發和人才，但僅靠這些方法可能不足以獲取越來越多的海外研究成果。為此，美國空軍后勤部委托進行了這項研究，以探討在美國空軍后勤部目前的海外辦事處（負責考察和資助研發工作）之外，在海外實驗室建立強大的實際存在的各種方案。根據這項研究獲得的信息，提出了四項主要建議： 2) 擴大、簡化和充分利用各種方法，將 AFRL 技術人員嵌入海外實驗室；3) 開展國際合作，應對駐地研發挑戰；以及 4) 不尋求影響國際科技資金的方法。

這項研究包括六項任務：

任務 1：確定在海外實驗室建立實體機構的目標
任務 2：記錄行業和大學在海外實驗室方面的經驗
任務 3：確定在海外實驗室建立實體機構的方法
任務 4：將行業/大學的經驗與建議的目標和方法進行比較
任務 5：評估功能要求
任務 6：建議

無人地面系統（UGS）的軍事試驗正在迅速展開。拆彈機器人已在武裝部隊服役數十年。現在，具有更強能力和自主性的系統正在開發和測試中。

其潛在用途包括運載貨物、傷員后送、偵察、化學智能體探測、通信和火力支援。然而，理想用途與現有技術能力之間存在巨大差距。將系統運送到使用地點、到達目的地后的實際用途以及機器與士兵的互動等問題經常未得到充分研究，但這些問題對于如何將 UGS 納入陸軍并提供真正的作戰優勢至關重要。UGS 的技術局限性必須反映在如何在陸軍中組織任務上。必須適當考慮 UGS 在戰場上的移動方式，因為這往往不是靠它們自己的動力。維護和修理 UGS 需要新的培訓課程以及與工業合作伙伴的密切關系。

可以得出的主要結論是，UGS 將需要人類的大力支持。此外，還必須考慮和管理操作人員的認知負擔。系統移動速度緩慢，在復雜地形中導航困難，這意味著它們不適合執行某些已提出的任務，如在復雜地形中的徒步近戰。重要的是讓盡可能多的士兵參與實驗，并讓他們盡早和經常接觸 UGS。要做到這一點，可以在士兵人數最多的地方（如射擊場和演習場）使用 UGS，并進行模擬。此外，初始培訓應包括對新兵的 UGS 教育和演示。這將有助于建立對這些系統的熟悉、好感和信任。

人機小組的潛力巨大，但炒作不應掩蓋 UGS 的局限性和將新技術融入現有結構的難度。

建議

1.作用和管理：由于目前的技術限制，在有使用紅利的情況下，應在后方地區使用 UGS。將較大型的 UGS 視為可以競標獲得支持的飛機，這樣就可以對供需進行管理，并避免 UGS 成為低空編隊的負擔。

2.部隊設計：現在就需要在部隊規劃中考慮到 UGS 對工程師和輔助人員（隱形尾巴）的額外需求。事實上，管理 UGS 可能需要更多士兵。

3.后勤負擔：必須對 UGS 的運輸和儲存以及電池管理進行詳細規劃，不能簡單地將其添加到現有任務中，否則會進一步消耗稀缺資源。這將確保新技術對整個部隊的影響得到充分考慮。

4.教育：與 UGS 有關的教育和培訓應在實驗進行時立即開展，而不是等到系統正式投入使用時才進行。基本培訓應包括有關 UGS 的教育，哪怕是最基本的形式，以便開始建立信任和熟悉感，為大規模整合 UGS 提供便利。

5.試驗：應將 UGS 試驗納入那些有大量士兵的地區，如射擊場。此外，應確保決策者和進行試驗的人員了解 UGS 試驗和活動的整體情況，并確保領導者在項目的整個生命周期中保持參與，而不是在開始和結束時。明確整個生態系統的所有權是至關重要的，同時鼓勵自下而上的參與將創建一個準備好充分利用用戶信 息系統的用戶群。

冷戰期間，美國國防部（Department of Defense，DoD）領導了全球研發工作，并在這一過程中創造了包括互聯網、精確武器和全球定位系統在內的現今常見技術。然而，從那時起，美國防部一直在努力吸收新的先進技術，因為兵力開發轉型或實施新的抵消戰略的舉措未能實質性地改變美軍的設計或能力開發流程。在很大程度上，美國防部在采用方面的困難是由于技術創新的中心從政府轉移到了私營部門，使軍隊日益成為技術的客戶而不是創造者。人工智能（AI）和無人系統就是這種情況，它們已經顛覆了現代戰爭的長期方法。因此，整合這些新技術（其中許多是商業衍生技術）的挑戰為國防部如何改革其流程和組織以促進創新提供了一個很好的案例研究。為此，本研究評估了美國軍方如何才能更及時地開發、部署和集成相關的無人系統，并以美國海軍為例說明了所建議的方法。

美國海軍和國防部將需要人工智能無人飛行器所能提供的作戰優勢。面對像大國，美軍不可能繼續依靠其歷史優勢來威懾和擊敗侵略。相反，美國國防部將需要通過部署一支可預測性更低、適應性更強、復原力更強的部隊，來應對大國的系統摧毀戰戰略。無人系統可以通過釋放美國軍人的作戰創新能力來實現這一目標，美國軍人可以像今天在烏克蘭的軍人一樣，利用無人系統來增加他們可以使用的戰術和效果鏈的種類，這可以破壞大國的計劃和概念，并使美軍有能力維持持久的沖突。

無人系統提供復原力和適應性的能力取決于規模。小規模的群體無法同時應對多個任務線或影響鏈，也就缺乏支持長期作戰的能力。無人系統可以通過放棄強大的自衛功能和專注于少數功能來降低成本和復雜性，從而實現規模化。這些限制要求無人系統與其他無人系統和有人平臺組合成系統簇（SoS），這可能會加劇美軍長期以來在各軍種之間和各軍種內部整合部隊的困難。因此，要實現無人系統的優勢，國防部將建立整合新任務線程和 SoS 的常規流程。否則，美軍各軍種將只能在現有的使用案例中部署單獨的無人系統來取代有人平臺。

美國各軍種已在嘗試通過實驗、快速采購、數字互操作性和聯合全域指揮與控制（JADC2）等舉措來提高其集成 SoS 的能力。然而，正如本報告為美國海軍所描述的那樣，這些工作往往側重于長期服務目標，而非近期作戰問題，并使用自上而下的系統工程流程來指導未來能力的需求。這種傳統方法假定美軍有足夠的時間開發新系統，并且與對手相比保持著巨大的技術優勢，但在美中競爭的背景下，這兩種情況都不可能持久。

為了更快地將非裝備系統納入部隊并獲得由此產生的作戰優勢，美國防部需要改變傳統的采購方法，調整美軍戰術或任務主線，使其能夠整合當今可用的非裝備系統。這種自下而上的 "任務集成 "方法與美國防部占主導地位的系統工程方法形成鮮明對比，反映了商業制造或分銷領域出現的最佳實踐，在這些領域，吸收機器人技術最快、最有效的方法是調整組織的工作流程，而不是開發在現有工作流程中取代人類的機器人。

針對美國防部目前的流程并實施任務集成，本研究建議進行以下改革：

1.正式確定任務集成流程，該流程將履行SoS 開發功能，以解決作戰指揮官的近期作戰問題。

各軍種和國防部長辦公室（OSD）應履行六項職能，以便更快地部署新的 SoS，這些 SoS 幾乎普遍包含無人系統：

• 問題定義--與作戰指揮官一起確定并闡明其關鍵作戰問題
• 解決方案開發和實驗--評估使用新概念和實地或現有技術解決作戰問題的方法
• 材料采購--獲得試驗和初步部署原型 SoS 所需的系統和工具
• 數字集成--將 SoS 元素組合到軍事背景下有用的任務線程中
• 資源配置和需求--為任務集成活動提供資金，驗證成功原型實驗的結果，以便進行采購
• 運行改進--在實地評估原型 SoS，以驗證需求并逐步完善系統

雖然任務集成將是新的無人系統投入實戰的主要途徑，但各軍種應繼續其系統工程和需求生成過程，以滿足對有人平臺和其他資本投資的預計長期需求。

2.設立一個創新辦公室，作為 SoS 開發的資源贊助者和任務整合過程的管理者。

創新辦公室需要多個撥款類別的資金，并有能力與適當的軍種或聯合參謀部辦公室共同驗證需求。短期內，國防部可通過重組現有的軍種或國防部組織及其相關資金來創建創新辦公室。從長遠來看，美國國防部應在廣泛的計劃要素（PE）項目中為創新辦公室分配資金，就像在國防范圍內的研發中使用的資金或組合預算編制模式所建議的資金一樣，以便使有前途的 SoS 能夠迅速過渡到采購和實戰階段。

3.在服務項目執行辦公室（PEOs）和 OSD 設立 DevOps 項目經理（PM）職位。

DevOps 項目經理將通過承包各種服務和采購，或將資金轉移到其他政府部門以支持分析和實驗，幫助同步和加速任務集成過程。各軍種應在每個負責非機組人員系統的 PEO 內設立 DevOps PM，以支持任務集成工作，而 OSD 則應在負責研究與工程的副部長辦公室（OUSD R&E）或負責采購與維護的副部長辦公室（OUSD A&S）內為聯合任務線程設立 PM 角色。

DevOps 項目管理角色的設立將標志著文化的重大轉變，因為它將采購專業人員帶入了實驗和需求流程。然而，當現有技術能夠滿足當前和近期的軍事需求時，當更快地引入新能力對獲得作戰優勢至關重要時，將實驗和采購聯系起來是合適的。

4.在服務 PEO 和 OSD 中創建生態系統 PM 角色。在新型武器、任務系統和車輛中，軟件日益成為軍事能力和優勢的源泉。

軟件也是當今軍隊整合的機制，就像過去幾代人通過條令和程序進行整合一樣。國防部應在每個采購 PEO 中設立項目管理人員，負責管理 SoS 軟件環境的開發和維護。

生態系統項目管理人員將擁有連接車輛、任務系統、指揮與控制（C2）軟件的政府接口，并監督新系統與生態系統的集成。生態系統項目管理公司的建立將使政府能夠管理和監督供應商的軟件開發工作，包括維護指揮、控制和通信（C3）環境的軟件工廠，以及新系統供應商展示其與生態系統進行數字集成的能力的執行平臺，而不是將更多的軟件開發工作交給政府。

結論

在主導地位不再是既定事實的環境中，美軍將回歸作戰創新。從歷史上看，美軍在獲得隨機應變和發揮創造力的工具和流程后，一直表現出色。通過任務集成實現有效創新所需的許多要素已經到位。要加速實現無人系統的優勢，就需要更好地協調和執行這些活動，以解決當今的作戰問題。如果海軍和國防部不能做到這一點，他們可能會錯失最佳時機，無法在與大國等同行對手的競爭中獲得持久優勢。

該項目為與使用無人系統支持分布式海戰（DMO）有關的作戰概念和系統設計決策提供信息。研究通過系統地改變仿真模型中的系統設計特征和作戰活動，支持對無人系統（UVC）進行能力級分析。分析結果表明，UVC 可提高各種無人系統的作戰可用性（Ao）和使用時間（TOS），因為它可隨時進入維護、加油和重新武裝設施，而無需長時間前往岸基設施或分布式支援艦艇。在比較使用 UVC 的配置與在自適應兵力包 (AFP) 中分配無人系統支持的配置時，單個無人系統的 Ao 提高了 6% 到 31%。仿真模型分析確定了 UVC 架構，其中包括至少 8 個無人機發射回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個甲板井托架，以最大限度地提高 Ao。

在支持分布式海上作戰（DMO）時，無人系統有可能發揮兵力倍增器的作用，在提高殺傷力的同時降低有人系統的風險。然而，無人系統到岸基維護、加油和重新武裝設施的轉運時間減少了可用于支持執行 DMO 的自適應兵力包（AFP）的總體駐扎時間（TOS）。本項目研究了無人水面艦艇 (USV)、無人水下航行器 (UUV) 和無人機 (UAV) 在美國海軍現有艦艇上的集成問題，該艦艇已被重新改裝為無人載具 (UVC)。在本報告中，"UxV "一詞用于描述無人系統這一類別。

如 Van Bossuyt 等人（2019 年）所述，項目團隊采用了系統定義、系統建模和系統分析的通用系統工程流程序列。在系統定義過程中，項目團隊重點開發了作戰概念（CONOPS），并定義了 UVC 的系統要求。系統建模活動的重點是構建 UVC 的離散事件仿真模型。在系統分析階段，團隊利用所開發的模型來評估 UVC 的各種設計參數對每種無人系統類型的運行可用性（Ao）的影響。

A. 系統定義

在系統定義階段，從自上而下和自下而上的角度開發和考慮了 UVC 要求。從自上而下的角度來看，團隊分析并確定了滿足總體任務有效性目標所需的能力，而與任何現有的候選平臺無關。從自下而上的角度來看，團隊評估了一艘登陸直升機船塢（LHD）艦，以確定該平臺可實現的最大 UVC 能力。通過查閱文獻和分析利益相關者的需求，項目團隊確定了 UVC 的以下關鍵能力：指揮與控制 (C2)、UxV 發射、UxV 維護和 UxV 回收。根據設想，UVC 將包括著陸甲板無人機發射和回收站、無人機維護/布防/燃料艙、用于大型 USV/UUV 操作的船舷艙或站，以及用于小型 USV/UUV 操作的井甲板艙。

B. 系統建模

項目構想將 UVC 視為針對地面和岸上敵對兵力實施 DMO 的 AFP 的一部分。UVC 的作用是支持 UxV 對敵方岸基導彈基地進行偵察和打擊。在打擊階段之前、期間和之后，UxV 提供全天候的情報、監視和偵察（ISR）、目標定位和戰損評估服務。UVC 的總體目標是通過消除到岸基支持設施的較長運輸時間來增加 UxV 的全時服務時間。為實現這一總體目標，研究小組選擇 "航程 "和 "持續停留時間 "作為性能指標（MOP），并選擇 "UxV 任務時間"、"UxV 停機時間 "和 "維護灣利用率 "作為效果指標（MOE）。

設計并開發了一個離散事件仿真模型，用于分析 UVC 設計參數對 MOP 和 MOE 的影響。該模型是通過 ExtendSim10 建模程序開發的。該模型包括 UxV 發射和回收、UxV 維護活動以及 UxV 重新武裝和加油活動。UxV 的發射時間表和總模擬運行時間是根據擬議的 UVC CONOPS 制定的。目前，該模型并未考慮 UxV 的損失或故障；這是未來可能開展工作的一個領域。模型的主要輸出是每種 UxV 的 Ao。

C. 系統分析

為了廣泛探索實驗空間，同時減少試驗總數和模型運行時間，我們專門設計了一個填充空間的拉丁超立方設計。每次試驗重復模擬 30 次并收集結果。合并所得的 Ao 值，得出每個試驗的統計平均值。

分析結果表明，UVC 可隨時提供維護、加油和重新武裝設施，而無需在岸基設施或分布式支援艦艇之間進行長時間的轉運，從而改善了每種 UxV 的 Ao 值和 TOS 值。對于任何特定的 UxV，通過增加 UVC 發射、回收和維護站的數量，從而消除或減少這些服務的排隊時間，可獲得最大的 Ao。分析表明，UVC 在設計時應至少配備 8 個無人機發射/回收站、至少 3 個船舷托架和至少 5 個焊接甲板托架。這些參數沒有確定上限，這也是未來研究的一個潛在領域。

有趣的是，雖然 UVC 的存在改善了大型無人水面艦艇（LUSV）的航速，但 UVC 的實際設計似乎對 LUSV 的航速沒有影響。這可能是由于 LUSV 的假定任務持續時間長，假定維護間隔長，因此不可能出現任何排隊現象。單個船側停泊區似乎足以為多艘 LUSV 提供服務，但即使是單個船側停泊區，也可通過消除到岸基設施的轉運時間來改善 Ao。

由于缺乏空間和信息領域的準備，美國海軍陸戰隊無法支持其海軍在南海其所謂的“航行自由”和美國的大國霸權地位。為了保持其相關性和殺傷力，海軍陸戰隊需要通過發展兵力、整合空間能力以支持 OIE 以及與聯合部隊和情報界合作，增加其在 OIE 和空間能力方面的利益和興趣。

海軍陸戰隊司令最新發布的未來規劃文件《2030 年兵力設計》強調，海軍陸戰隊需要利用太空概念和能力。中國軍事力量的持續快速發展及其在南海的行動已使中國躋身于大國行列或接近大國行列。其 A2/AD 和反衛星能力威脅著美國所謂的航行自由，并展示出一種侵略姿態，聲稱自己的領土是中國的一部分。2030 年兵力設計》和《司令部規劃指南》沒有充分考慮必要的程序和措施，以裝備海軍陸戰隊，使其在信息和太空領域充分發揮功能，與中國競爭。以下是對美國聯合出版物、條令和軍種一級指令的研究以及相關評論，旨在找出這些文件中的不足之處。本研究的主題主要集中在整合空間能力以支持 OIE、與聯合部隊和情報界合作，以及兵力發展以裝備海軍陸戰隊，從而確保美國的大國地位和南海航行自由得以維持。

海軍陸戰隊未來規劃文件中的重要遺漏，如支持 OIE 的空間能力整合戰略、與聯合部隊和情報界的合作以及兵力發展，將使海軍陸戰隊裝備不足，無法在未來的作戰環境中（尤其是在南海）取得成功。本研究報告針對這三個重點領域提出了若干建議，以便海軍陸戰隊更好地準備和裝備太空能力和 OIE。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

自2008年以來，水面作戰軍官學校（SWOS）一直在使用一個360度反饋計劃來指導水面作戰軍官（SWO）的表現和領導能力。然而，目前使用的評估工具是基于為企業界設計的商業現成模型，并不是為水面作戰軍官群體量身定做的。鑒于最近發生的船舶碰撞事故，海軍認識到關鍵的決策技能和領導力對SWO來說是至關重要的，一個量身定做的360度反饋計劃可以更好地支持他們的領導風格的發展。此外，目前的評估并沒有提供關于水面作戰軍官有效領導和管理所需的核心能力的洞察力，正如水面作戰軍官要求文件（SWORD）中所定義的那樣。因此，海軍可以通過改進360度反饋的方式，并將其作為更大的專業發展職業道路的一部分，在2019年，海軍水面部隊指揮官指示對目前的360度反饋進行升級，以更好地適應水面社區的需要。

360度反饋是一種評估方法，它從多個來源收集關于一個人的行為的信息，如主管、同僚和下屬。它可以提供有價值的信息，從多個角度識別和解決不足之處，并發揚當前的優勢，這使得它比標準評估更有利。研究表明，這種形式的反饋可以提高績效，美國海軍在2007年采用了自己的版本，用于軍官的領導力發展。在水面部隊中，這種評估是由初任軍官（DIVO）和部門主管（DH）在其職業生涯中進行的，評估者由高級軍官、DIVO或DH的同事以及高級和低級士兵組成，以收集對其領導能力的從上到下的全面了解。

海軍使用的評估是由全球組織咨詢公司Korn Ferry提供的，完全圍繞領導力發展的概念設計。該評估包含總共68個問題，分為14種技能和一種混合技能。這些技能被進一步細分為四個關鍵的領導力領域：思想、結果、人員和個人領導力。

這項研究的目的是協助水面作戰軍官司令部（SWOSCOM）評估和改進他們的360度反饋計劃。雖然評估是為企業界設計的，而不是為水面社區設計的，但評估的某些方面可能仍然有助于保留。該研究探討了不同的評估員如何評估個人，并確定了對整體評估有效或無效的問題和技能，應考慮保留或修改。通過將無監督和有監督的機器學習方法，以K-means聚類和隨機森林的形式，應用于100個隨機選擇的360度反饋評估，本論文的目的是幫助奠定一個框架，以開發一個更新的評估工具，為水面社區定制評估問題。

數據被分成每個評估者的五個主要數據集： 自我、老板、同行、你所領導的人（PYL）和其他老板（OB），并進行了初步的探索性數據分析（EDA），以初步了解這些回答。EDA顯示，平均而言，自我評分者比其他評分者對自己的評價更嚴格，PYL對他們所評分的個人評價最高，而老板、OB和同伴評分者對個人的評價都差不多。我們還研究了所有測評者對每個問題的回答中的差異，發現個人領導力下的技能，即建立信任（ET）和展示適應性（SA）的差異最小，發展他人（DO）的技能和整體（O）的混合技能的差異也是如此。所有評分者都提供類似回答的問題幾乎沒有提供建設性的反饋，應該考慮刪除或修改以幫助持續發展。

在EDA之后，數據被準備用于進一步分析。對數據集進行了配對方差分析（ANOVA），以確定被評估者對自己的評價和評估者對自己的評價之間的差異是否具有統計學意義。檢驗的結論是，被評估者和PYL評分者的評分與其他所有評分者的評分在統計學上有顯著差異，而同輩人、老板和OB評分者之間的差異則沒有。因此，我們決定將同儕、老板和OB的數據集合并為一個，對每個問題的三個回答取平均值。接下來，使用Cronbach's alpha可靠性測試，根據Korn Ferry 360度評估中定義的技能對數據進行縮放。這樣做有三個原因。首先，將數據的維度從68個變量減少到15個，有助于防止模型的過度擬合，并提高我們結果的可解釋性。第二，使我們能夠測試技能的內部一致性，并確定降低這一可靠性的問題，標志著該問題與其他問題的關系不強。最后，有了代表技能的單一分數，我們能夠更好地測試該技能在評估中的有效性。

隨著數據的縮放，K-Means聚類法被用來對每個數據集中的個體進行聚類，從而可以確定聚類之間的相似性，并在隨機森林分析中使用這些聚類分配作為分類。聚類產生了三個與個體評估相關的群組。被評估為高的個體被歸為一組，被評估為低的個體被歸為一組，而那些介于兩者之間的個體則是最后一組。通過比較高分和低分群組之間的距離，可以初步了解技能的有效性，距離越大，越有效，反之亦然。培養開放式溝通（FOC）、建立關系（ER）和ET是每個評分者在群組之間距離最小的技能。相反，戰略行動（AS）、顯示動力和主動性（SDI）和合理決策（MSD）的距離最大。

分類隨機森林表明，MSD、FOC和Manage Execution（ME）對識別一個人是否屬于高于平均水平的集群影響最大。顯示動力和主動性（SDI）、AS、ER和ET的影響最小。回歸隨機森林的結果略有不同，評估SDI和Build Realistic Plans（BRP）的影響最大，而Promote Teamwork（PT）、FOC和ER的影響最小。需要注意的是，回歸模型假設O是指對績效的全面衡量。事實可能并非如此，該模型可能受到了數據中的偏差的影響。當兩個隨機森林的結果被平均到一起時，排名最高的技能是MSD、FOC和SDI。PT、MO和AS的排名最低。

本論文的目的是幫助SWOSCOM重新評估當前的360度反饋評估。這項研究并不是要否定任何技能或問題，而是要確定評估中那些對發展有效的部分，或者那些會從修改或截斷中受益的部分。我們的發現是，MSD、SDI和FOC的技能在評估中得到了有效的應用；然而，評估可能受益于對問題的修改，以便在個人和評估者之間產生更多的批評性反饋。MO在我們的模型中沒有影響，但卻是唯一在所有問題中產生高差異的技能，并且可以在海軍中應用。因此，評估可能會從保留這些概念中受益，但將該技能與其他部分相結合。PT、AS和ER的技能被認為是無效的，因為它們在模型中的表現和評分者之間缺乏差異性。此外，應該考慮修改或刪除在縮放過程中被刪除的問題。

想象力和對物理原理不斷發展的理解是未來技術能力的唯一界限，當美國陸軍將自己轉變為一支能夠在多域作戰（MDO）中占主導地位的部隊時，技術在建立和保持對敵手的優勢方面的作用就會增加。美國的政府機構包含了一些組織，負責資助、研究、開發并在新技術增長時將其納入部隊。本專著描述了目前正在開發的能力，這些能力將作為下一代概念的基礎，目前只存在于科幻小說中，但現實中卻有可能實現。它概述了這些進展中的技術所提供的潛在機會，以及它們如何能夠融入所有領域的未來作戰環境。

引言

隨著美國國防部（DoD）從大規模戰斗行動概念向多域作戰（MDO）和聯合全域作戰過渡，對跨領域技術整合的重視程度繼續提高。公共和私營部門的研究和開發組織已經從關注具體的能力轉向提供基本概念的創新，正如陸軍優先研究領域中所概述的那樣（見圖1）。雖然這些優先事項是陸軍特有的，但國防部的其他部門也在為技術創新投入大量資源。

圖 1. 美陸軍優先研究領域。美國陸軍，“2019 年陸軍現代化戰略：投資未來”。

2019年正式成立的美國太空部隊（USSF），在其預算撥款中包括89億美元用于發展天基系統技術。 作為領導將新技術納入空間領域當前和未來擬議戰爭概念的軍事機構，USSF占據了一個不斷發展以滿足作戰環境變化的角色。在短期內，其余領域的更多能力將依賴于空間領域的資產，并推動對技術能力和效率的要求呈指數級增長。美國防部或整個美國政府的任何作戰組織都沒有智力或財政能力來單獨管理這一巨大的任務。與私營企業的緊密合作提供了美國所需的優勢，以保持對其對手的相對優勢。

民用技術的軍事應用和軍用技術的民用應用通過連接兩個平行的研究軌道和匯集關鍵資源如突破、設施和資金來加速發展進程。美國的幾家私營公司已經有專門的部門與政府合作，使雙方受益。作為洛克希德-馬丁公司的一部分，臭鼬工廠負責開發標志性的軍用飛機，如F-117夜鷹和SR-71黑鳥，而雷神技術實驗室創造了愛國者導彈，至今仍是國家防空計劃的基石。私營企業和軍方官員之間的持續合作也改善了技術預測，使規劃者有能力建立起納入仍在開發管道中的概念的途徑，甚至在它們準備投入使用之前。

在本專著中，對未來軍事規劃者來說，最后也是最關鍵的難題是如何在中期和長期將預測能力整合到作戰方法中。等到概念經歷了研究、開發、測試、原型設計和規模生產的完整周期后再考慮其效果，會使美國部隊落后于曲線，并處于持續的反應狀態，特別是在與俄羅斯和中國這樣的全球技術大國競爭時。未來的鑄造過程必須是連續的和迭代的。適應性強的計劃，具有圍繞發展中的突然延遲或進展進行調整的靈活性，比依賴線性進展的概念保持優勢。將 "鞭打 "事件的可能性傳達給高級領導人和政治家，以緩和期望，并減少那些不熟悉技術的細微差別的人的摩擦。

研究問題

美國國防機構如何利用并迅速整合技術進步，以在多域作戰框架內獲得并保持競爭優勢？

論題

負責開發下一代全域聯合作戰概念的戰地級規劃人員需要采用一個反復的、持續的規劃過程，考慮到理論上可能的、但目前還沒有的、與所有領域相互依賴的技術，以集中資源分配和從目前到未來作戰環境的未來預測路徑。

方法論

本專著包括四個不同的研究和思考階段，大致遵循軍隊設計方法學的概念。因此，第一部分試圖了解創新技術的現狀，從而了解軌道和軌道外競爭的技術作戰環境。發展存在于整個美國戰爭機器從概念到原型生產的連續過程中，一些進步來自非軍事應用，如通信、金融和體育產業。第二，研究哪些非保密技術有待于相對迫切的實施。即使在起步階段，新概念的簡單應用也會在多領域的戰場上帶來作戰優勢，而來自真實世界的反饋和數據支持進一步的完善。

在已知的物理學和應用科學的限制下，對現在和可能的空間進行了略微緩和但雄心勃勃的介紹，為未來三十年設定了目標桿。計算能力、材料科學和效率的線性增長阻礙了這些崇高目標的實現。然而，如果能力的增長保持過去幾十年的指數增長（見圖2），本專著中所探討的所有概念都是可以掌握的。最后，本研究以一個簡短的未來戰爭的虛構場景作為結束，該場景展示了戰略和作戰能力在戰術領域的整合，加強了它們與未來戰士在MDO的五個現有領域以及未來可能存在的地外領域的相關性。該方案提出了一個可能的理論終結狀態，以在10到15年的規劃范圍內建立一個作戰方法。然而，這很可能只是物理學和想象力極限競賽中的一個快照。

圖2. 隨著時間的推移，技術能力呈指數增長。

本專著主要關注軌道和軌道外的競爭，包括對所探討的能力有重大影響的地面節點和系統。最終的勝利或失敗，即使是在未來的沖突中，也將極大地影響地面人口，即交戰國的公民。他們將掙扎著在戰爭的附帶影響下生存，同時也會受到氣候變化、人口過剩、食物和水匱乏的日益嚴重的影響。

美國海軍陸戰隊正在建設反水面作戰領域的能力，特別是在獲得地基反艦導彈（GBASM）及其相關發射平臺方面。研究為分析與這種新能力相關的部隊結構提供了一種方法。研究方法使用離散時間馬爾可夫模型對GBASM炮組和敵方水面艦艇之間的戰術級決斗進行建模。這些模型有足夠的復雜性來解決關鍵的部隊設計問題，并且對決斗的關鍵特征進行了參數化，以便進行強有力的敏感性分析。

在海軍導彈作戰中，重要的是確定所需的炮彈規模S，以使炮彈有足夠高的概率殺死敵艦。GBASM概念的獨特之處在于，與從水面艦艇上發射導彈相比，它能夠將這種炮彈分散到幾個平臺上，并以更適合特定戰術場景的方式進行發射。在這種情況下，如果有一個大小為K的禮花彈，并將該禮花彈分散到N個平臺上，那么每個平臺在特定的禮花彈中發射?枚導彈，這樣K × N = S。有了這個公式，就能夠分析平臺數量和每個平臺發射的導彈數量在這些配置的殺傷力和生存能力方面的權衡。這為成本-效益分析提供了基礎。

對GBASM炮臺與敵方水面艦艇發生接觸的情況進行模擬。從簡單的場景開始，然后逐漸復雜化。讓GBASM發射器與一艘敵方水面艦艇進行決斗。GBASM一方被稱為藍方，水面艦艇被稱為紅方。最初假定雙方都有足夠的導彈供應，并且交換的時間是有限的，因此可以把供應視為無限的。GBASM以彈丸為單位進行發射，每個彈丸至少包括一枚導彈。在藍方的炮擊之后，紅方的水面艦艇有機會進行還擊。

在所描述的環境中，假設藍方具有首發優勢。鑒于GBASM的引入在沿岸地區造成的不對稱情況，首發優勢的假設并不是不合理的。GBASM是移動的，有可能移動到難以探測的地方，只有在準備開火時才出來。GBASM的目標是保持不被紅方船只發現，直到它成功瞄準紅方船只。一旦紅方船只成為目標，GBASM系統就會開火并移動到一個新的位置。如果沒有關于GBASM移動的完美信息，紅方艦艇將持續處于不利地位。

此外，該模型捕捉到了紅方對藍方的炮擊進行防御措施的能力。這些防御性的反措施是用參數λ來說明的，這個參數是紅方根據泊松分布可以攔截的藍方導彈的平均數量。以這種方式對紅方采取反措施的能力進行建模，說明了隨著藍方導彈規模的增加，紅方采取反措施的能力也在減弱。同樣，也說明了紅方針對藍方分布式發射器的能力下降。紅方殺死藍方分布式平臺的能力用參數?表示，根據泊松分布，紅方在還擊中可以殺死藍方平臺的平均數量。這再次說明，隨著藍方平臺數量的增加，紅方瞄準和殺死藍方的效果有限。

在對該模型的分析中，遇到了幾個關鍵的發現。首先，最重要的是確定理想的炮擊規模S，以提供足夠高的殺死敵艦的概率。這不是一個簡單的 "越多越好 "的問題，因為炮擊規模有一個收益遞減點。正如人們所期望的那樣，還得出結論，增加平臺的數量K可以提高生存能力，從而提高GBASM炮臺的殺傷力。然而，改進的幅度對其他參數很敏感，當炮彈規模足夠大時，改進的幅度通常很小。

該研究的主要產出是創建的模型和對它們進行進一步分析的能力。本論文中任何地方使用的參數值都不是由具體的GBASM系統或潛在的敵方水面艦艇的能力來決定的。因此，結果應該被看作是對參數空間可能區域的探索的概括。這些模型提供了根據有關特定系統的能力進行具體分析的能力。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎研究的需求。本報告的目標是定義一個經典的、與陸軍相關的配置，適合于基礎研究，以允許與適當的主題專家的關鍵數量的集中合作。從這種開放的幾何構型研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。

美國陸軍最近制定了一項關于未來陸軍如何作戰的戰略以及實現這些軍事能力的相關現代化和研究重點。以高超音速飛行為基礎的遠程精確射擊對于確保美國能夠對任何競爭對手實施其意志至關重要。

要實現一個有效的未來美國軍隊，必須克服許多障礙。其中一些差距是對高超音速飛行器空氣熱力學的理解，從而促使對基礎性研究的需求。缺乏對高超音速飛行器周圍發生的復雜物理和化學的預測性知識，抑制了及時的、優化的多部件設計。對邊界層過渡和沖擊-邊界層相互作用等具體現象了解不多。不能正確地對現象進行建模，會產生一些不確定的特征，如表面壓力分布和熱通量，這對飛行器技術，包括穩定性、控制和熱負荷管理，都有負面影響。

幸運的是，有一個先例，即通過定義政府基準飛行器來促進全社會的科學討論，這些飛行器包含功能相關的工件，但對具體的發展計劃不敏感（見陸軍-海軍基本芬納導彈、空軍改良基本芬納導彈、陸軍-海軍旋轉火箭、國家航空航天飛機和NASA研究）。本報告的目標是定義一個典型的、與軍隊相關的配置，適合于基礎研究，以便與足夠數量的適當的主題專家進行重點合作。從這個開放的幾何構型的研究中獲得的數據和知識可能會受到更多的限制性分配。