摘要

二十一世紀的美國空軍一直保持著二十世紀的行動安全（OPSEC）文化，這種文化嚴重偏向于與空軍官職相關的言論和活動。空軍OPSEC政策和文化沒有充分解決以無處不在的數據收集為特征的互聯世界。這一差距造成了一個關鍵的弱點，有可能削弱空軍在未來沖突中的競爭優勢。

本文首先討論了美空軍OPSEC文化及其對21世紀信息環境的失敗之處。然后，本文通過商業企業如何利用數據定位消費者的角度分析了普遍的數據收集的信息環境。利用這一結構，本文研究了對手如何利用類似的方法，通過美國空軍駐軍或戰場上的人員，在沖突前或沖突中對美國空軍進行基于人群的大規模監視和偵察。

作者提出了潛在的保障措施和緩解策略，強調了解決與空軍人員的個人生活深深交織的脆弱性的挑戰。他還建議采用一個主觀和客觀傷害的框架來重新定位空軍的OPSEC文化。最后，他建議采取一種基于教育和培訓的緩解方法，貫穿于飛行員的整個職業生涯。因此，空軍將像重視金融知識或身體素質一樣重視數字流暢性。這樣做將培養一種圍繞無處不在的數據收集和基于人口的監控所帶來的威脅的有教育意義的意識文化。

引言

外國政府的監控通常被認為是在兩種情況下進行的。第一種是對個人的監控。第二種情況是對手通過技術手段，如衛星或信號監測，或物理手段，如報告部隊動向的人員，跟蹤部署的美國部隊的位置和活動。空軍利用行動安全（OPSEC）來對付這兩種類型的敵方監視。

OPSEC的目的是通過實現基本保密來保護軍事行動，基本保密的定義是通過拒絕向對手提供關鍵信息和指標來實現的。雖然從反間諜的角度來看，外國政府對海外臨時任務的飛行員個人的監視是令人擔憂的，但其相關風險與對手作為一個集體實體對飛行員進行持續監視的潛在危害有著本質的區別。由于數據獲取的增加和快速的技術進步，我們的對手現在有低風險的機會從遠處對我們的部隊進行監視和偵察。盡管我們對手的能力有所進步，空軍OPSEC政策和支持它的文化在21世紀基本上沒有改變。

美國政府的其他部門正在認真對待計算和數據收集所帶來的威脅，最明顯的是情報界。可以理解的是，情報機構會特別關注這種威脅，因為其人員的身份和活動是要保密的。雖然美國空軍可能為支持國家政策目標而開展秘密活動，但很少有空軍成員為了個人或職業安全需要身份保護；這導致了一種錯誤的安全感。

空軍的OPSEC政策和文化仍然根植于前社交媒體、前數字時代，當時我們的對手通常無法直接接觸到空軍人員。在二十世紀，接觸的空軍人員受到地理環境的限制；美國是一個相對的避難所，不受敵人的窺視。試圖監視一名空軍成員需要投入人員，而且風險很大，回報很少。技術的進步已經消除了地理上提供的傳統安全庇護所。互聯網及其附帶的連接設備網絡意味著在美國境內駐扎的空軍人員不再是敵人監視的對象。在21世紀，通過傳感器、社交媒體參與、智能手機和其他設備的擴散所產生的大量高度具體和個性化的數據，可以接觸到我們的部隊，而我們的對手無需承擔任何人身風險。技術的進步使我們的對手不僅能夠觀察到空軍資產（如飛機）的移動，而且還能觀察到飛行員個人和集體的移動。因此，傳統上我們的對手無法觸及并感興趣的空軍人員現在成為他們可以利用的重要信息渠道。

本文指出了空軍OPSEC文化和政策與商業計算和傳感能力的進步之間的一個關鍵差距。空軍人員每天與收集大量高度個性化數據的廣泛技術互動。雖然商業企業利用這些數據來鎖定消費者，但本文研究了對手如何利用類似的方法，利用其成員的個人在線活動對空軍進行大規模監視，而不管其地理位置如何。這一分析從空軍的OPSEC文化開始，以及這種文化在21世紀的信息環境中未能解決的問題。本文將這一環境描述為無處不在的數據收集環境，討論了美國的對手如何在沖突前和沖突中利用數據和大規模監控為自己服務，并提供了一個框架來評估數據對空軍成員的傷害方式。最后，分析報告以幾個建議作結。首先，空軍應投資于其OPSEC文化的現代化，重點是政策、教育和培訓。第二，空軍應該采取一種基于教育和培訓的緩解方法，在飛行員的整個職業生涯中，創造一種圍繞無處不在的數據收集所帶來的威脅的教育意識文化。

關鍵定義

本文中使用的幾個關鍵術語定義如下：監視是指對已知的重要事物進行監測。人群監視是指對手監測和跟蹤具有特定特征的個人群體的能力，如所有空軍成員或特定的人口群體、專業、地理位置或空軍內部的其他子集。人群監視與大規模監視的不同之處在于它能夠專注于一個特定的群體。偵察與監視不同，它使用相同的基礎數據來確定新出現的重要指標和警告，如即將發生的軍事行動。 物聯網（IoT）描述了不斷擴大的、基本上不顯眼的傳感器環境，它收集實時計算機化的感官信息，詳細說明在一個特定環境中發生的事情。大數據是大量不同數據集的綜合，其組合方式是總和大于部分。人工智能（AI）不是一種技術，而是一種系統，它 "結合了信息獲取目標、邏輯推理原則和自我修正能力"，其最終目標是實現對大量數據的分析，并利用這些數據 "分辨出一種模式來解釋當前數據并預測未來用途。"

人工智能（AI）應用于武器系統是過去10年研究的一個主要趨勢。這些舉措旨在提高武器的準確性，執行非主動的瞄準手段，幫助導航和制導與控制（例如，在全球定位系統被拒絕的情況下），并減少與傳統的基于物理學的方法相比的整體計算資源，以便在更小、更實惠的武器系統上實現智能瞄準。這項研究還包括將作戰人員的戰斗空間擴展到無人駕駛飛行器，并使用蜂群方法與有人和無人平臺進行合作。

我們首先概述了人工智能的描述和歷史，并概述了人工智能在武器系統中的原理、技術和應用。這包括對監督自主系統；制導、導航和控制；行為和路徑規劃；傳感器和信息融合；智能戰略和規劃；兵棋推演建模；以及認知電子戰的研究和計劃的回顧。

然后，對將人工智能應用于武器系統的系統和項目進行了調查。雖然重點是基于美國的系統和項目，但也包括一個關于俄羅斯和中國相關系統的小節。最后，我們對將人工智能用于武器系統的倫理考慮進行了簡要評論。

引言

1.1 問題陳述

機器學習（ML）和人工智能研究的最新進展揭示了人工智能在實現創新、增加機器的效用以及增強人類能力和經驗方面的力量和潛力。人工智能技術的顛覆性和其影響的深度還沒有被廣大公眾完全掌握。考慮到新時代的新興技術威脅，展示關鍵和相關的人工智能研究和最先進的技術是很重要的，這些技術不僅為武器系統提供了比傳統武器系統更多的自主權，而且大大增加了它們的殺傷力和戰斗生存能力。最終，人工智能在開發改變游戲規則的技術方面帶來了巨大的戰略機遇，這將確保國家安全、繁榮和技術領先地位。

1.2 常規武器系統

美國軍方在創造先進的常規武器技術方面取得了巨大的進步，這些技術支持了士兵在戰場上的任務并增強了他們的能力。這些常規武器技術大多是自動化系統，在計劃、執行和完成一項任務或使命時依靠一套預先編程的規則。然而，在中國和俄羅斯等國家新開發的武器的前沿陣地上，人工智能支持的戰爭和高超音速武器給美國武裝部隊帶來了新一代的質量挑戰。下一代戰斗的步伐要求為戰略決策進行時間緊迫和大量的戰斗信息處理，這使得美國的許多常規武器系統只能執行低風險的任務，并在核領域之外處于威懾力減弱的態勢。

必須承認，人是昂貴的訓練資產。在戰場上增加更多的人員并不是推進最先進的戰爭的優雅或廉價的解決方案。相反，用支持人工智能的智能硬件來增強人在回路中的系統，可以在戰區提供更多的眼睛和耳朵，并通過使人工智能系統執行一些簡單和常規的任務來釋放人類的決策。

此外，無人駕駛作戰飛機系統（UCAS）是一種成熟的具有成本效益的系統解決方案，用于執行情報、監視和偵察（ISR）任務和遠程空襲。然而，自動化能力仍然受到人類在環形操作、評估和接觸的限制。雖然在任何可預見的未來都沒有打算消除武器化人工智能系統中的人類元素，但人類的能力仍然構成這些系統協同潛力的上限。但是，一個由人工智能驅動的智能武器系統的新生態系統將迎來新的戰爭形式和戰略。

人工智能國家安全委員會在其2021年的報告中提出，美國國防部（DoD）的軍事企業在整合人工智能技術方面落后于商業部門，并敦促在2025年前為整個國防部廣泛整合人工智能奠定基礎[1]。

1.3 人工智能的簡要歷史

幾個世紀以來，哲學家們一直在考慮以某種形式人工復制人類智能的某個方面的概念。1869年，威廉-杰農創造了第一臺基于布爾邏輯實現邏輯計算的機器。該機器能夠比人類更快地計算布爾代數和維恩圖。隨著這種邏輯計算機器的發展，人們很自然地質疑機器是否可以通過邏輯推理來為人類解決問題并做出決定。圖1-1中的時間軸顯示了人工智能的歷史和演變，并在本節中進行了詳細說明[2]。

在理論計算機科學的一些最早的工作中，英國數學家阿蘭-圖靈（Alan Turing）思考了機器是否能像人類一樣智能地行為和解決問題的問題。他在他的圖靈測試中提出，如果一臺機器能模糊地模仿人類這樣的智能生物，那么這臺機器就是智能的。這一理論測試成為一種指導性的形式主義，在這種形式主義中，當前的機器被測試其模仿人類智能概念的能力或潛力。作為測試的見證，Loebner獎是一個圖靈測試競賽，其任務是根據圖靈提出的基本問題來評估機器智能研究的現狀。

1928年，約翰-馮-諾伊曼證明了Minimax算法的基本定理，該算法旨在提供一種在零和博弈過程中使最大可能損失最小的策略。

圖1-1. AI歷史年表

在第二次世界大戰的高峰期，阿蘭-圖靈和他的團隊開發了一種機器算法，可以破譯德國的英格瑪信息密碼。他的算法的成功，推動了將復雜任務委托給機器的進一步努力，是機器計算的基礎，也是ML發展的先導。

1943年，McCulloch和Pitts開創了神經網絡（NN）的最早概念--McCulloch-Pitts的形式網絡理論--這在1949年馮-紐曼在伊利諾伊大學的四次演講中得到了體現[3]。

大約在同一時間，約翰-麥卡錫，一位計算機科學家，在1955年創造了 "人工智能 "來指代機器智能；計算機科學家艾倫-紐維爾；以及赫伯特-A-西蒙，一位經濟學家和政治學家，開創了第一個旨在自動推理的真正程序（稱為邏輯理論家）。隨著這一突破性的努力，對智能機器的探索開始了，為人工智能作為計算機科學的一個新的學術研究領域鋪平了道路。

1957年，一位名叫弗蘭克-羅森布拉特博士的心理學家開發了一個名為 "感知器 "的簡化數學模型，描述了我們大腦中的神經元如何運作。這一成就被強調為 "Perceptron收斂定理"。

同年，理查德-貝爾曼開發了動態編程，用于解決一類最佳控制問題。他還介紹了離散隨機最優控制問題的馬爾科夫決策過程表述，這為現在所稱的 "強化學習 "奠定了重要基礎。

在這些發展之后，另一位名叫阿瑟-塞繆爾的人工智能先驅利用他早先在ML方面的開創性工作，成功地開發了第一個檢查者算法。他實現了現在被稱為 "Alpha-Beta修剪 "的早期版本，這是一種搜索樹方法，通過Minimax算法減少評估節點的數量。1959年，一位名叫威廉-貝爾森（William Belson）的統計學家開發了一種名為決策樹的非參數、監督學習方法的早期版本。

在20世紀60年代，人工智能研究的重點是解決數學和優化問題。1960年，羅納德-霍華德提出了馬爾科夫決策過程的策略迭代方法，建立了一些與強化學習有關的最早的工作。

到1968年，著名的路徑搜索算法A-star是由計算機科學家尼爾斯-尼爾森提出的。60年代末，機器人建模、控制和機器視覺方面取得了進展，導致在1972年開發了第一個名為WABOT-1的 "智能 "擬人機器人，并整合了肢體操縱、視覺和語音系統。

Harry Klopf的 "適應性系統的異質理論 "的復興對適應性系統的試錯范式的發展有很大影響。1977年，Ian Witten提出了最早的強化學習系統之一，使用了時間差法。理查德-薩頓和安德魯-巴托設計了一種強化學習算法，稱為演員批評法。

由于70年代中期到80年代末計算機的計算能力限制，人工智能研究在有大量數據處理要求的應用中發現了困難，如視覺學習或優化問題。同時，數學研究 "證明 "了（單層）感知器不能學習某些模式。此外，1973年發表的一份Lighthill報告對人工智能的潛力非常悲觀，這導致人工智能研究的資金被削減。結果，資金短缺導致人工智能的研究經歷了一個被稱為 "人工智能冬天 "的時期。

到了80年代中后期，繼1986年多層感知器的發展之后，在NNs方面也做出了重要的理論貢獻。這些貢獻是David Rumelhart在1986年開發的遞歸神經網絡（RNNs），John Denker等人在1987年開發的貝葉斯網絡，以及Yann LeCun在1989年開發的卷積神經網絡（CNNs）。

此外，Chris Watkins在1989年開發了另一種重要的強化學習方法，稱為 "Q-Learning"。1992年，在IBM的Thomas J. Watson研究中心，Gerald Tesauro通過自我強化學習為雙陸棋游戲訓練了TD Gammon程序。1997年，IBM的 "深藍 "計算機使用粗暴的、基于搜索的算法擊敗了國際象棋世界冠軍加里-卡斯帕羅夫，使其成為第一個在國際象棋中戰勝頂級職業選手的程序。

在90年代末和21世紀初，在ML中看到的大部分進展是由計算機處理、存儲和分布式計算方面的指數級進展所推動的。2007年，需要大量計算資源的保證最優玩法在跳棋中得到了解決。在過去的20年里，圖形處理單元用于通用計算的激增導致了今天人工智能應用的進一步進展，特別是在2012年和2014年，不同的NN拓撲結構，如殘差網絡和生成式對抗網絡的發展。

2015年，ImageNet競賽，一個為約400萬張圖像的ImageNet圖像集開發分類器的公開競賽，有一個冠軍，其錯誤率被認為低于一個人。2016年，DeepMind的AlphaGo程序在擊敗當時被認為是最優秀的圍棋選手李世石后，成為最佳AlphaGo選手。繼AlphaGo的學習能力之后，AlphaZero在2017年擴展了AlphaGo，成為國際象棋和Shogi的最佳棋手。

2019年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）推出了AlphaDogfight，這是基于人工智能的空戰算法在模擬的F-16狗斗中與經過頂級訓練的飛行員進行的一系列三輪競賽。第一輪和第二輪比賽中，人工智能程序相互競爭。第三輪將人工智能勝利者的飛行員提煉出來，與美國空軍武器學校的優秀畢業生進行競爭。蒼鷺系統的人工智能飛行員不僅在競爭激烈的人工智能空中戰斗人員中獲勝，而且在與訓練有素的人類F-16飛行員的較量中取得了令人難以置信的五次勝利。

OpenAI在2020年5月推出了一個名為GP3的 "自然語言處理 "模型，它生成的寫作內容與人類無異。其最新版本可以從簡單的描述性語言生成編程語言代碼[4]。人工智能的歷史繼續向前發展，特別是對國防部的武器系統應用。本報告的其余部分將調查與武器系統有關的當代人工智能技術和系統。

1.4 什么是AI？

根據Barr和Feigenbaum的說法，人工智能被定義為 "計算機科學中與設計智能計算機系統有關的部分，即表現出我們與人類行為中的智能有關的特征的系統--理解語言、學習、推理、解決問題等等"[5]。

Stuart Russel和Peter Norvig在他們的《人工智能：一種現代方法》一書中對人工智能的最新定義是："設計和建造能夠從環境中接收感知并采取影響環境的行動的智能體" [6]。

Pei Wang優雅地將智能定義為 "在知識和資源不足的情況下的適應"[7]。雖然該定義沒有說明適應的目的（如目標），但它揭示了為達到這種智能需要完成的工作。

如果要以人類為中心定義人工智能，即執行人類智能水平的任務，那么人工智能需要感知、推理、知識構建、推理、決策和計劃、學習、交流，以及有效移動和操縱環境的能力。

人工智能的科學目標是回答哪些關于知識表示、學習、規則系統、搜索等的想法可以解釋各種類型和水平的真實智能。工程目標是為不同的應用領域開發人工智能技術，以解決現實世界的問題。

在人工智能的科學基礎上，我們發現來自不同科學領域的可識別概念--哲學、邏輯/數學、計算、心理學和認知科學、生物學和神經科學以及進化。在尋求發現和更好地理解人工智能是什么或將是什么的過程中，來自這些不同知識領域的貢獻已經被證明是不可避免和不可或缺的了。許多研究人工智能的領域都在同時構建人類認知如何運作的模型，并在它們之間采用有用的概念。例如，NN，一個源于生物學的概念，試圖在簡化的人工神經元的基礎上建立人工系統，這個概念導致了一個簡單的抽象知識結構的表示，足以解決大型計算問題集。

人工智能大致分為三個主要層級--人工狹義智能（ANI）、人工通用智能（AGI）和人工超級智能（ASI）。圖1-2說明了這三個層級中的各種分組，本節將更多地討論這些分組。

1.4.1 人工狹義智能（ANI）

ANI是對一個執行狹窄或單一任務的人工智能系統的描述。它可以包括各種方法來獲得結果，如傳統的ML（以圖像分類為例）或目標檢測（包括ML和基于規則的系統）。給定一組規則或約束，它的目標是提供一組代表狹義任務的輸出。ANI不會擴展或學習新的認知，也不會自我學習新的操作模式。數據挖掘、大多數專家系統和針對某一應用的預測功能（例如，垃圾郵件檢測和面部識別）都被認為是ANI的形式。ANI還包括 "有限記憶人工智能"--用于自動駕駛汽車的系統類型，使用過去的經驗（訓練），并學習做決定，隨著時間的推移而改進。

1.4.2 人工通用智能（AGI）

AGI是一種更強大的智能形式，因為它被更多類似人類智能的特征所增強，例如自主學習的能力和解釋情緒和語音語調的能力。這使得與AGI相關的智能與人類的智能水平相當。AGI的一些關鍵核心能力如下：

• 推理、解決問題、運用策略和在不確定情況下做出決定的能力。
• 展示知識的能力。
• 計劃的能力。
• 學習的能力。
• 用自然語言交流的能力。
• 將所有上述內容整合為一個共同目標的能力。
• 類似人類的思維與圖靈測試等計算的結合。

1.4.3 人工超級智能（ASI）

ASI是一種超越最聰明的人類頭腦的智能模型。實現ASI的方法仍在概念化中，但將是那些超越AGI并需要某種自我意識的系統。這些系統最好能代表所有人類的認知能力，甚至更多。

1.5 機器學習（ML）

ML是機器從數據中學習的能力，目的是做出準確的預測。它大致分為四類學習，提供了豐富的專用和通用的技術家族。

1.5.1 監督學習

在這種形式的學習中，訓練數據使用包含的輸入和標記的或預定的輸出數據。如果有缺失的輸入或輸出條目，它們會被預處理，以便將一個輸入正確地映射到其真正的對應輸出。通過從正確生成的訓練數據集中學習，系統學會了將不在原始數據集中的輸入與預測的輸出（標簽或值）聯系起來。這種類型的訓練解決的典型問題是回歸和分類[8]。

1.5.2 無監督學習

這種形式的學習中，系統直接從未標記的數據中發現有趣的或隱藏的結構[9]。無監督學習被用于聚類分析、降維或估計可能產生輸入數據的密度[8]。

1.5.3 半監督學習

當數據集包含有標記的和無標記的數據時，這種學習形式的系統利用無標記的數據來更好地捕捉潛在的數據分布，并獲得一個更好的預測，如果它只從標記的數據中訓練的話。這種學習形式適用于訓練數據集中的標注數據遠遠少于未標注數據的情況[8]。

1.5.4 強化學習

在這種學習模式中，系統使用獎勵/懲罰機制進行訓練，這樣它所選擇和執行的行動，當行動可取時，會使系統得到獎勵，當行動不可取時，會受到懲罰。強化學習問題涉及學習如何做（如何將情況映射到行動上）以最大化數字獎勵信號[9]。

03 人工智能在武器系統中的應用

人工智能有可能應用于武器系統生態系統的許多方面。它被用來控制系統，從而實現自主性和提高性能，以在具有挑戰性的環境中選擇指導、導航和控制方面的問題。同樣，人工智能可用于解決任務和路徑規劃中的挑戰性問題，從而實現更高水平的復雜任務目標和操作要求。人工智能也被用于電子戰領域的支持、反制，甚至是反制措施。它還可能被用于來自不同系統層次和領域的信息融合，以泄露抽象的高價值戰場情報，并提供關鍵線索和快節奏的決策，從而在現代戰爭中創造寶貴的戰術優勢。

報告的這一部分將強調最先進的人工智能方法在適用于自主和武器系統的各種人工智能問題領域的使用。它是根據以下問題領域來組織的。

• 自主性

• 感知中的人工智能

• 制導、導航和控制中的人工智能

• 任務和路徑規劃

• 智能戰略

• 對手建模

• 認知型電子戰

提綱

第一章 引言

1.1問題陳述

1.2常規武器系統

1.3 AI簡史

1.4什么是AI？

1.4.1 ANI

1.4.2 AGI

1.4.3 ASI

1.5 ML

1.5.1監督學習

1.5.2無監督學習

1.5.3半監督學習

1.5.4強化學習

第二章 最先進的方法

2.1學習人工智能范例

2.1.1深度學習

2.1.2強化學習

2.2隨機優化和搜索算法

2.2.1隨機優化

2.2.2圖形搜索算法

2.3新興人工智能范例

2.3.1神經符號AI

2.3.2 NE

第三章 人工智能在武器系統中的應用

3.1自主性

3.1.1定義、級別和框架

3.1.2自主系統的功能組件

3.2感知中的人工智能

3.2.1圖像分割

3.2.2目標檢測、分類和場景理解

3.2.3傳感器融合

3.3制導、導航和控制中的人工智能

3.3.1 GN&C系統

3.3.2常規控制理論方法

3.3.3智能控制

3.3.4本地化和導航

3.3.5系統識別

3.4任務和路徑規劃

3.4.1GAs

3.4.2群體智能

3.5智能策略

3.6對手建模和兵棋推演

3.7認知電子戰

3.7.1電子支持措施

3.7.2 ECMs

3 .7.3 ECCMs

第四章 將人工智能應用于武器系統的系統和程序

4.1天線系統

4.1.1下一代空中優勢計劃

4.1.2 Shield AI Hivemind

4.1.3 Shield AI V-Bat

4.1.4 Kratos XQ-58 Valkyrie

4.1.5 MQ-20 Avenger UCAS

4.1.6自主彈藥

4.1.7 Dynetics X-61小精靈

4.2 海軍系統

4.3 陸軍系統

4.3.1 QinetiQ/Pratt Miller的遠征自主模塊化飛行器

4.3.2Textron系統公司的Ripsaw M5

4.3.3 Rheinmetall公司的Lynx KF41

4.4 群系統

4.4.1 DARPA的攻擊性蜂群戰術

4.4.2自主協同小直徑炸彈群

4.4.3 Perdix群

4.4.4 Mako UTAP22

4.4.5 Coyote UAS Block 3

4.4.6機器人代理命令和傳感群的控制架構

4.4.7激流勇進微型無人潛水器

4.5戰斗管理和智能指揮與控制

4.6 ISR和目標系統

4.6.1 SRC的HPEC Pod

4.6.2復仇女神

4.7導航

第五章 未來作戰中的AI

第六章 人工智能和外來威脅

6.1俄羅斯

6.2中國

第七章 倫理考量

第八章 總結

參考文獻

美國正越來越多地參與到與中國和俄羅斯聯邦的長期競爭中--在這場競爭中，美國國防領導人和專家認為，美國軍隊在技術和行動上已經落后。為了重新獲得優勢，美國國防部（DoD）正在推行新的防御戰略和作戰概念，旨在通過重新調整防御態勢和更好地整合空中、陸地、海上、太空和網絡空間領域的行動來提高美國的軍事能力。這些新方法的實施導致美國政府將國防部的研究和開發（R&D）支出增加到自第二次世界大戰以來的最高水平。

盡管有這些工作，美國軍隊可能無法通過簡單地使用當今部隊的改進版來進行現有戰術的適度變化，以獲得并保持對其大國競爭對手的優勢。美國防部為幫助贏得冷戰而開發的能力--包括隱形飛機、精確武器和遠程通信網絡--已經擴散到其他國家的軍隊。潛在的對手也同樣觀察到了美國在冷戰后科索沃、伊拉克和阿富汗沖突中的行動，并相應地調整了他們的作戰概念。 因此，美國軍事領導人承認，美國軍隊在這些情況下獲得的任何未來優勢都可能是狹隘的和短暫的。

1 需要一種新的作戰方法

與其利用已經擴散到對手那里的能力和作戰概念來與其他大國競爭，美國軍方不如考慮采取新的作戰方式，以獲得長期的優勢。例如，在冷戰期間，美國能夠將突出的新興技術與新的作戰概念相結合，克服蘇聯部隊的數量優勢，首先使用核武器，后來使用精確武器和隱形武器。

今天，美國部隊面臨的最重大的作戰挑戰包括中國和俄羅斯軍隊的遠程傳感器和精確武器網絡。中國將這些能力作為一個全面系統（SoS）的一部分，以捕捉利用美國和盟國部隊中被認為的漏洞。俄羅斯等武裝部隊用代理和準軍事部隊來補充他們的遠程精確武器和傳感器，他們利用這些武器和傳感器來實施 "灰色地帶 "戰術，通過爭奪有爭議的領土或破壞鄰國的穩定來獲得領土和影響力。

反擊中國或俄羅斯的作戰方式將需要美國和盟國軍隊提高其在不同程度的升級中生存和追求目標的能力。今天，最有效的美國部隊組合將多任務單位和平臺組合成相對較大的編隊，如陸軍旅級戰斗隊（BCT）、海軍遠征部隊（MEU）或海軍航母打擊群（CSG）。這些部隊由于其規模和集合而變得脆弱，這限制了他們的行動靈活性，并增加了他們的可探測性。此外，這些部隊組合的規模有可能使對抗不適當地升級，并可能使美國部署的部隊態勢在財政上無法持續。

盡管美國防部的新概念，如分布式海上作戰（DMO）、多域作戰（MDO）和遠征先進基地作戰（EABO）強調更多的分布式編隊，但國防部的投資仍然優先考慮相對較少的多任務平臺和部隊編隊，它們缺乏數量或決策支持工具來實現分布式作戰。美國的一攬子計劃也傾向于聚集多任務單位，以便它們能夠提供相互支持的防御，協調大量的進攻性火力，并獲得維持和管理的效率。

美國軍隊的設計反映了一種以消耗為中心的戰爭觀，其目標是通過摧毀足夠多的敵人使其無法再戰斗來取得勝利。例如，美軍在過去20年中的行動越來越依賴于殺死或俘虜恐怖分子和叛亂分子，而不是剝奪敵人的侵略利益。為了更好地應對大國競爭者帶來的作戰挑戰，本研究報告建議美國防部接受一種新的制勝理論和作戰概念，重點是做出比對手更快和更好的決策，而不是減員。

以決策為中心的戰爭方法不是摧毀對手的力量，直到它不能再戰斗或成功，而是給敵人施加多種困境，阻止其實現目標。例如，經典的機動戰，旨在通過延遲或退化使敵人的進攻行動脫節，并破壞其重心，如維持或指揮和控制（C2）。這可以被看作是對敵方戰斗網絡的凝聚力的攻擊。

目前的美國軍隊在執行以決策為中心和機動作戰的能力方面將受到限制。由于其成本，多任務平臺的數量不夠多，無法實現足夠的分布或多樣化的演示，無法對大國對手施加多種作戰困境。這種成本和稀缺性也要求多任務平臺和部隊編隊得到保護，進一步降低了美國部隊的靈活性。

美軍所面臨的困境的數量和速度也同樣受到美軍指揮官對整個戰區C2結構的依賴限制。戰區一級的環境和情況的范圍限制了指揮官使用自動決策輔助工具的能力，使決策速度慢于指揮官的規劃人員的速度。此外，在戰區范圍內的通信很可能是有爭議的，這降低了戰區指揮官為實施機動戰而動態管理部隊的能力。

與冷戰時期一樣，美國防部可以利用新興一代技術來克服美國部隊在實施新的作戰概念時將面臨的挑戰。在冷戰后期，隱形、制導武器和通信網絡是實現向穿透性精確打擊行動轉變的技術。今天，最突出的新興技術是人工智能（AI）和自主系統，美國防部使用這些技術僅僅是為了加快已經由人類進行的行動或使之自動化。這些技術反而可以成為以決策為中心的戰爭方法的基礎。例如，自主系統可以實現更多的部隊設計，使美國的軍事單位和平臺數量更多，更容易重組；人工智能可以賦予決策支持工具，使指揮官能夠管理快速和復雜的行動。

2 轉向以決策為中心的戰爭

以決策為中心的戰爭旨在使美國指揮官能夠做出更快、更有效的決策，同時也降低了對手決策的質量和速度。對美國和對手決策的關注使以決策為中心的戰爭有別于之前的概念，如以網絡為中心的戰爭，后者側重于通過集中決策來改善美軍決策。

以網絡為中心的戰爭依賴于戰區指揮官對廣泛地區不受限制的態勢感知，以及與他們所指揮的所有部隊溝通的能力。然而，在未來高度競爭環境的沖突中，集中決策可能既不可能也不可取。對手電子戰（EW）和其他反C2和情報、監視和偵察（C2ISR）能力的提高將降低美國指揮官了解或跨戰區溝通的能力。這些行動將限制美國指揮官獲得了解或對大群美軍施加控制的能力。

以網絡為中心的戰爭假定了高度的清晰和控制，而以決策為中心的戰爭則接受了軍事沖突中固有的迷霧和摩擦。以決策為中心的戰爭通過利用分布式編隊、動態組成和重組、減少電子發射和反C2ISR行動來增加對手對美國軍事行動的復雜性和不確定性，并降低對方指揮官的決策水平，從而提高美國部隊的適應性和生存能力。

以決策為中心的戰爭所產生的兩個最重要的作戰挑戰是分散和掩蓋美國部隊的部署和意圖，同時維持美國指揮官做出和頒布迅速、有效的決策能力。自主系統和人工智能可以幫助解決這些挑戰。

2.1 自主系統實現分配和任務指揮

自主系統，如無人駕駛平臺和通信網絡管理系統，可以幫助美國部隊進行更多的分布式行動。無人駕駛平臺可以通過將傳統的多任務平臺和單位的能力分解成更多的功能較少和成本較低的系統，從而實現更多的分布式編隊。

以決策為中心的戰爭假定，在軍事對抗中，通信將是有爭議的，而且經常被拒絕。因此，C2關系將遵循通信的可用性，而不是像網絡中心戰那樣試圖建立一個支持理想C2結構的通信架構。可以說，美國防部建設通信網絡的工作之所以失敗，部分原因正是因為他們試圖通過一個無處不在的彈性網絡來強加一個理想的C2結構，而這可能是無法實現的，也是負擔不起的。

在以決策為中心的戰爭中使用的C2和通信（C3）方法，也被稱為 "以背景為中心的C3"，指揮官將對那些與他們進行通信的部隊進行控制。自主的網絡控制將管理帶寬、覆蓋范圍和延遲之間的權衡，以便將通信與指揮官所需的部隊連接起來，完成他或她的任務，并防止指揮官的控制范圍變得無法管理。那些太難到達或對所需任務沒有必要的部隊將被排除在指揮官的部隊之外。

2.2 AI賦能的決策支持

美國軍方將下級領導人在獨立行動中，包括在與高級領導人失去聯系時采取主動的概念稱為 "任務指揮"。然而，按照目前的做法，"任務指揮 "將破壞為獲得對對手的決策優勢所做的工作。初級指揮官將沒有一個規劃人員來協助管理或操作他們指揮的部隊。因此，他們可能會做出錯誤的決策，或者退回到對對手來說更容易預測的習慣性或理論性的戰術。

以決策為中心的戰爭將通過一個新的C2結構來解決任務指揮部的局限性，該結構將人類指揮與人工智能的機器控制相結合。人工智能的決策支持工具將允許初級指揮官控制分布式部隊，適應環境或對手的行動，并對敵人的決策施加復雜性。通過這種方式，指揮官將能夠執行以內容為中心的C3。

人類的指揮和機器的控制將利用人類和機器各自的優勢；人類提供靈活性并應用其創造性的見解，而機器提供速度和規模，以提高美國部隊將多種困境強加于對手的能力。這種方法也將適應在部署人工智能決策支持系統時可能遇到的困難。人類指揮官在發布命令之前將首先仔細檢查和評估來自機器控制系統的建議，允許他們調整或修改作戰計劃。隨著時間的推移，隨著決策支持工具的改進和建立有效的績效歷史，指揮官可能會變得更愿意接受機器建議。

3 馬賽克戰

DARPA的馬賽克戰爭概念為實施以決策為中心的戰爭提供了一種方法。馬賽克戰爭的中心思想是通過使用人的指揮和機器的控制，快速組成和重新組合更加分散的美軍部隊，為美國部隊創造適應性，為敵人創造復雜性或不確定性。實施 "馬賽克戰爭 "或其他形式的以決策為中心的戰爭將需要對美國部隊的設計和C2過程進行重大改變。

3.1 兵力設計

今天，美國部隊主要由有人的多任務單位組成，如飛機、艦艇和部隊編隊，它們是獨立的，或者說是單體的，并包含自己的傳感器、C2能力和武器或電子戰斗系統。單一多任務單位相對不靈活的配置，以及不同單位之間通信互操作性的限制，導致一個特定的部隊組合只能執行小范圍內的效應鏈。這降低了部隊的適應性，使其行動更可預測，并限制了美國部隊迷惑敵人的能力，而這種能力是側重于獲得決策優勢的作戰概念的一部分。

美國防部可以通過將今天的一些單一的多任務單位分解為更多的功能較少的小型元素，從而更好地追求以決策為中心的戰爭。例如，一艘護衛艦和幾艘無人駕駛水面艦艇可以取代由三艘驅逐艦組成的水面行動小組。一部分攻擊型戰斗機可以被作為C2ISR平臺的攻擊型戰斗機所取代，而這一平臺是由一組遠程導彈和裝有傳感器和電子戰裝備的無人駕駛飛行器（UAV）組成的。在地面部隊中，不必依賴大型部隊編隊，小型部隊和分隊可以用中小型無人地面車輛（UGV）和/或無人機來增強其自衛、ISR和后勤能力。

派遣更多的分解單位不需要全盤替換傳統的美國部隊。只有一小部分單元需要退役或被取消，以使大量較小的、較少的多功能部隊能夠被采納和投入使用。一支能夠快速組成和重新組合的分解部隊可以為美國軍隊提供若干優勢：

• 更容易納入新的技術和戰術。具有較少功能的嵌入式部隊元素不會像多任務單位那樣高度整合。因此，需要對一個平臺或部隊編隊進行較少的修改，以使新的能力能夠被納入。

• 為美國指揮官提供更大的適應性。與傳統的單一平臺和部隊編隊相比，分散的部隊將能夠以更多的方式進行組合，以實現效果。

-對敵方來說更復雜。敵人將更難評估分布和分解的部隊以確定美國的意圖和效果鏈。

• 提高效率。指揮官將能夠更精細地調整由分散的部隊組成的部隊包，以匹配行動所需的資源能力和執行能力，以及他們所期望的風險水平。

• 更廣泛的行動范圍。分散的部隊能夠更精細地適應一項行動，可以減少不必要的過度匹配，使其能夠分散到更多的任務中。

• 改進行動戰略的實施。更多同時進行的任務，改進的資源能力和執行能力的校準，以及分解部隊中更大比例的無人系統將使部隊能夠更好地進行佯攻，同時進行進攻和防御行動，或高風險/高回報的任務。因此，指揮官可以更好地執行他們的戰略。

馬賽克戰爭所需的部隊設計將需要新的C2方法，能夠組成和重新組成大量的分布式單位。C2流程也需要在給敵人的傳感器和C2流程帶來復雜性的同時，能夠做出更快、更有效的決定。

3.2 C2過程

也許以決策為中心的戰爭最具破壞性的因素是它將如何改變美軍的C2流程。為了充分挖掘分解的和更可組合的部隊的價值，"馬賽克戰爭 "將依賴于人類指揮和機器控制的結合。如果在不改變相關C2流程的情況下實施部隊設計，與傳統部隊相比，指揮官及其參謀部將難以管理分解部隊中的大量元素。如果沒有自動控制系統，指揮官也將更難利用以決策為中心的部隊的可組合性來為對手制造復雜性，或對敵人的防御和反制措施進行重新組合。

在馬賽克戰爭的C2過程中，如圖1所示，人類指揮官為一項行動制定一個總體方針，反映他們的戰略和指揮官的上級提供的意圖。指揮官通過計算機界面指揮機器化的控制系統，分配要完成的任務，并輸入對立力量規模和有效性的估計。機器化的控制系統通過識別通信中的部隊來實施以內容為中心的C3，同時將指揮官的控制范圍保持在一個可控的范圍內。然后，指揮官從通信中的部隊中選擇可用于執行任務的單位。

在以內容為中心的C3方法中，時間將是一個重要的考慮因素。指揮官在行動中需要的部隊可能會離開位置，失去通信，或者在指揮官決定哪些部隊可用于執行任務和審查建議的行動方案時被摧毀。然而，這種延遲可能比使用傳統的計劃程序要少得多。這種潛在的缺點也可能被強加給對手的復雜性對美軍的好處所抵消。

3.3 來自兵棋推演的見解

為了評估以決策為中心的戰爭理論的有效性和 "馬賽克戰爭 "的實用性，CSBA進行了三次兵棋推演，將美國的 "馬賽克 "部隊和C2程序與傳統的美國部隊和C2程序在可信的未來大國和地區沖突場景中的表現進行了比較。演習的目的是測試關于 "馬賽克戰爭 "概念的可行性和作戰效益的五個假設。

1.指揮官和規劃人員可以實現對機器控制體系的信任。

2."馬賽克戰爭"將增加美國一攬子部隊的復雜性，并降低對手的決策能力。

3."馬賽克戰爭"將使指揮官能夠發起更多的同時行動，為對手創造更多的復雜性，并使他們的決策不堪重負。

4.馬賽克式部隊設計和C2進程將提高美國部隊的決策速度，使指揮官能夠更好地運用節奏。

5.與傳統部隊的行動相比，"馬賽克戰爭 "將更好地使美國指揮官實施其戰略。

研討會和兵棋為 "馬賽克戰爭 "假設的許多潛在好處找到了證據，但有一些注意事項。除了對后勤、通信、人工智能和自主系統的假設外，游戲版的機器控制系統缺乏真實控制系統的建模和模擬能力。控制系統所使用的馬賽克部隊元素的特性也是極其簡化的。因此，參與者傾向于接受控制系統提出的COA中的力量組合和隱含的戰術，而沒有提出重要的問題或分析。

4 實行決策中心戰

盡管實施以決策為中心的戰爭不需要取代目前的美國軍隊，但美國防部將需要改變它用來發展軍事能力的許多過程，以部署一支分解的部隊。例如，在一支高度可組合的部隊中，對元素的要求將不會以差距的形式出現，因為機器化的控制系統將組裝定制的部隊包，以盡可能密切地執行指揮官的任務，以滿足特定的情況。與其要求技術專家創造解決方案來填補具體和確定的能力差距，國防部將需要追求新的能力，以便在廣泛的潛在情況和部隊配置中提高性能。

盡管實施以決策為中心的戰爭存在挑戰，但美軍需要采取一種新的方法來遏制侵略并在未來的沖突中取得成功。它在以前的競爭中借助的優勢來源現在很容易被美國的競爭對手獲得，而且戰爭的趨勢正在降低美軍在大規模精確打擊戰爭中的能力和經驗的價值。軍事競爭的下一個主要領域可能是信息和決策，美軍可以通過利用人工智能和自主系統的新興技術在其中建立長期的優勢。

新的作戰概念對于美軍充分挖掘新技術的潛力將是至關重要的。如果國防部繼續把人工智能和自主系統僅僅看作是改進其現有作戰方法的一種手段，那么美國軍隊可能會發現自己是破壞的受害者，而不是把破壞強加給美國的競爭對手。

圖2：決策中心戰背后的基本原理：行動和制度影響

圖 16：以內容為中心的C3架構

美國戰略與預算評估中心是一個獨立的、無黨派的政策研究機構，它的成立是為了促進對國家安全戰略和投資方案的創新思考和辯論。CSBA的分析側重于與美國國家安全面臨的現有和新出現的威脅有關的關鍵問題，其目標是使決策者能夠在戰略、安全政策和資源分配等問題上做出明智的決定。

科學和技術的進步越來越復雜和普遍。從智能手機到可穿戴健康監測器，再到用于游戲的虛擬現實頭盔，先進的技術正逐漸融入到日常生活中。但是，隨著科學技術越來越先進，我們在如何與新技術互動和使用這些技術在社會中如何發揮作用方面，也面臨著同樣復雜的倫理挑戰。無人駕駛汽車就是一個說明性的例子，它引發了一些倫理上的難題。例如，在無人駕駛汽車必須 "選擇 "撞上老人或小孩的情況下，哪種反應才是正確的？有沒有一個 "正確 "的反應？在這種情況下，人類司機會有正確的反應嗎？無人駕駛汽車是否應該轉彎以避免被駛來的卡車追尾，但這樣做會使一群過馬路的兒童面臨被卡車撞上的風險？ 這些問題的答案本來就不簡單。此外，不同的技術在不同的情況和背景下會帶來不同的倫理問題；事實上，新興技術的軍事用途會帶來一些獨特的倫理挑戰。

美國國防部高級研究計劃局幾十年來一直在資助軍事科技研究和開發，僅2015年的年度預算就達29億美元。盡管科技正在快速發展，為軍事問題穩步提供新興技術解決方案，但我們的監管政策卻滯后，導致我們對在戰場上使用特定技術的倫理、社會和法律后果的認識存在差距，這是許多人指出的問題。對軍隊來說，一些最深刻的倫理問題是由新興的人體強化技術和自主或機器人系統引起的。例如，一個強化的士兵是否會被視為比人類更多或更少的東西，從而受到對手的非人待遇？在海外戰區從國內操作無人駕駛飛行器（UAV）的士兵是否被認為是戰斗人員，因此在本土是公平的軍事目標？與民用技術一樣，新興技術的軍事用途所引起的許多倫理問題沒有明確的答案。無論如何，在一項新興技術被廣泛使用--民用或軍用--之前，開發者、利益相關者和政策制定者意識到與之相關的潛在倫理問題是至關重要的，這樣就可以通過修改技術或規范其使用的政策來緩解這些倫理問題。

確保潛在的倫理問題得到承認的方法之一是建立一個全面的框架，以方便識別在使用任何感興趣的特定技術時可能出現的倫理問題。有幾個現有的工具指導對新興技術的倫理評估，其中包括相關問題和考慮因素的清單。例如，Elin Palm和Sven Hansson提出了一個九項檢查清單，包括：信息的傳播和使用；控制、影響和權力；對社會接觸模式的影響；隱私；可持續性；人類生殖；性別、少數民族和正義；國際關系；以及對人類價值的影響。David Wright提出了一個框架，包括一些原則，在這些原則下列出了一些價值或問題，以及在評估過程中需要回答的問題：尊重自主權（自由權）；非惡意（避免傷害）；善意；正義；隱私和數據保護。Federica Lucivero、Tsjalling Swierstra和Marianne Boenink建議，倫理學家在考慮一項技術的合理性時應避免過多的猜測，而在考慮該技術將如何被社會看待并在社會中發揮作用時應使用更多的想象力。為了促進這一點，他們提出了三類考慮因素：技術可行性、社會可用性和技術的可取性。雖然這些倫理評估框架對確定與平民使用的新興技術相關的倫理問題很有用，但它們對評估軍事倫理是不夠的，因為軍事倫理有一些獨特的特點。

雖然軍事和民用倫理之間有一些共同的價值觀（例如，隱私和健康問題），但在新興技術的軍事使用方面也有特殊的考慮。例如，軍事行動必須遵守《武裝沖突法》(LOAC)，該法規定了戰爭手段并保護非戰斗人員和受沖突影響的平民。例如，加拿大武裝部隊（CAF）有一個《道德和價值觀準則》，其中規定了CAF成員必須遵守的價值觀，包括尊重加拿大法律和為加拿大服務高于自己，以及他們必須表現出的價值觀，如誠信和勇氣。

研究倫理原則對于確保包括士兵在內的人類研究對象在新技術的實驗測試階段得到道德對待至關重要。事實上，現代人類研究倫理原則是在軍事研究人員以研究名義進行的應受譴責的行為的歷史中產生的。當研究對象是軍人時，如果研究和軍事需要之間的界限變得模糊，就會出現挑戰，特別是在知情同意方面會出現復雜情況。但是，即使在設計和測試一項新技術時遵循了研究倫理原則，在使用該技術時仍可能出現倫理問題。有一些類似的倫理原則，如知情同意、隱私和保密性，在研究階段和隨后使用一項技術時都應考慮。

即使遵守了法律和法規，并考慮了其他倫理原則，如研究倫理原則，一項新技術仍不一定符合軍事用途的倫理，必須進一步考慮。例如，一項新技術是否會導致士兵之間的不平等，并導致部隊的凝聚力下降？如果一項新技術導致了意外的傷亡，誰來負責？一項技術是否會使士兵面臨被對手探測和攻擊的風險？ 在確定一項技術是否有任何軍事倫理問題時，有許多嚴重的問題需要反思。此外，還有人從反面考慮新技術和軍事倫理之間的關系，認為應該修改指導士兵行為的軍事倫理，以實現某些新興技術的潛在倫理優勢。

鑒于全面評估一項技術所需的軍事倫理考慮的數量，以及任何違反倫理的行為對戰斗的潛在嚴重性，迫切需要一個軍事專用的倫理評估工具。其他團體已經將各種倫理原則改編為討論倫理和軍事技術的框架。然而，據我們所知，還沒有一個實用的倫理評估工具，可以用來指導對軍隊感興趣的新興技術進行系統的倫理評估。

為了填補這一空白，我們創建了一個名為 "軍事倫理評估框架"（框架）的綜合框架，將相關社會、法律、研究和軍事倫理領域的廣泛考慮納入其中，以幫助用戶和決策者確定在軍事上使用人體強化技術可能產生的潛在倫理問題。盡管該框架的設計足夠廣泛，可用于對許多不同類型的新興技術進行倫理評估，但我們對該框架的初步測試側重于新興的人類增強技術，因為這些技術對軍隊有很大的意義，而且它們引起了許多倫理問題。未來的研究將檢驗該框架在識別軍隊可能感興趣的其他新興技術（如人工智能技術）所引起的倫理問題方面的效用。 本文的目的是介紹該框架，并通過展示它如何幫助識別與軍隊感興趣的兩種不同的人體增強技術有關的潛在倫理問題來說明該工具的使用。

現代綜合防空系統（IADS）所帶來的日益復雜的反介入區域拒止（A2AD）威脅，加上高端隱形平臺所提供的日益強大的優勢，促使美國空軍高級領導人投資于徹底改變2030年及以后的空中力量。這一新設想的一個突出因素是蜂群武器，其目的是通過用大量低成本、可損耗的航空資產來壓倒國際航空運輸系統，并通過自主能力來解決這一挑戰。這項研究提出了一個框架，按照三個獨立的維度對不同級別的自主能力進行分類，即單獨行動的能力、合作能力和適應能力。使用模擬、集成和建模高級框架（AFSIM）構建了一個虛擬作戰模型，模擬以有人駕駛的穿透式轟炸機和自主巡航導彈群為特征的友軍空襲包與以A2AD角色行動的敵軍IADS之間的交戰。通過使用自主性框架作為設計實驗的基礎，評估了不同水平的自主性對攻擊包性能的影響。對實驗結果的分析揭示了哪些方面和什么級別的自主性對促進這一模擬場景的生存能力和殺傷力最有影響。

1. 引言

1.1 動機和背景

戰爭的技術性質正在迅速發展，人們越來越重視對大量數據的收集、處理和決策。隨著指揮與控制（C2）決策空間的復雜性增加，指揮系統根據現有信息采取行動的速度越來越成為一個限制性因素。具有不同程度的人與系統互動的自主系統為緩解這一不足提供了機會。美國2018年國防戰略（NDS）[18]明確要求國防部（DoD）"廣泛投資于自主性的軍事應用"，作為促進大國競爭優勢的一項關鍵能力。

參與大國競爭的一個自然后果是反介入區域拒止（A2AD）環境在聯合沖突的所有方面擴散。從美國空軍（USAF）的角度來看，現代綜合防空系統（IADS）構成了卓越的A2AD威脅，這嚴重抑制了通過常規手段建立空中優勢的前景[2, 20]。這一挑戰促使部隊結構的優先事項發生了變化，因為將能力集中在相對較少的高端系統中的感知風險越來越大。美國空軍科學和技術戰略[26]設想，數量龐大的低成本、易受攻擊的航空資產將很快發揮曾經由數量有限的高價值資產完成的作用。這種大規模的蜂群的任務規劃和空戰管理（ABM）工作的規模可能很快超過人類的認知能力，這使得它成為非常適合自主性研究和開發的應用領域。

1.2 問題陳述

本研究試圖評估幾種自主巡航導彈群的行為對A2AD環境中藍方（友方）空中性能的影響。具體來說，所研究的A2AD場景考慮了紅方（對手）的IADS被藍方聯網的自主巡航導彈群吸引，以促進穿透式轟炸機的后續打擊。在任務規劃時沒有考慮到的突然出現的威脅，可能會進入該場景以增加紅色IADS的力量。蜂群必須在沒有外部反彈道導彈的幫助下，檢測并應對這些突發威脅以及任何其他對抗性任務參數的變化。A2AD場景的建模是使用模擬、集成和建模高級框架（AFSIM）完成的。

1.3 研究問題

為了解決問題陳述，本研究將對以下問題提供答案：

1.具有自主反彈道導彈能力的巡航導彈蜂群能在多大程度上提高藍方空襲包在A2AD環境下的生存能力（即避免被紅方IADS發現和摧毀的能力）？

2.具有自主反彈道導彈能力的巡航導彈群能在多大程度上提高A2AD環境下藍方空襲包的殺傷力（即探測和摧毀紅方IADS元素的能力）？

1.4 論文的組織

本論文的其余部分包含四章，組織如下：第二章對包括自主性、A2AD環境、基于代理的建模和仿真（ABMS）以及實驗設計（DOE）等主題的參考材料進行了回顧。第三章建立了A2AD場景、AFSIM模型實現和實驗設計的結構，作為本研究的框架。第四章介紹了實驗模擬運行的結果和附帶的分析。最后，第五章討論了從這項研究中得出的結論，以及對未來研究方向的建議。

執行摘要

大數據、人工智能和機器學習代表了當今最前沿的一些技術，并可能成為未來幾十年甚至更久的主導技術。大多數專家都認為，人工智能的發展將比1879年電力發明以來的任何技術都更能改變我們的生活，這一點通常被稱為人工智能或簡稱AI。

可悲的是，在人工智能和無人系統（或用老話說的 "機器人"）的編隊協作問題上，熱度遠遠高于光度，其中大部分是由大眾媒體推動的。普通大眾被不斷喂食關于 "壞"機器人的書籍和電影（例如《世界大戰》、《終結者》），甚至是關于 "好"機器人叛變的書籍和電影（例如《2001：太空漫游》和《機器之家》），普遍擔心今天的機器人--使用人工智能的無人駕駛機器--將以我們在2021年只能模糊感知的方式來主宰我們的生活。

當涉及到人工智能的軍事應用時，這些擔憂就會變得異常強烈。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了美國國防部的算法戰爭跨功能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統毫無關系。

在許多國家，關于人工智能的軍事用途的對話已經變得尖銳，并阻礙了人工智能在美國軍事武器系統中的有效插入。當人工智能、自主性、無人駕駛和武裝在同一個句子中使用時，這些擔憂被放大了。同時，美國的同行競爭者，中國和俄羅斯，認識到了人工智能在控制他們自己的社會以及其他社會方面的價值，并且正在投資數千億于人工智能，其中大部分是為了給他們的軍隊提供一個與美國軍隊不對稱的優勢。

此外，也許更重要的是，由于今天的戰爭速度往往超過了人腦做出正確決定的能力，美國軍隊需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢，特別是在決策領域。美國軍隊--以及其他國家的軍隊--曾發生過決策者在正確的時間沒有得到正確的信息，來支持時間緊迫的作戰決策而導致悲劇發生的一些情況。

重要的是要注意到，做出這些次優決策的軍事人員在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決策的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說："人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素。"

直到最近，將強化決策提高到新水平的技術根本不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰系統中心與海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決策。

1 大國競爭時代的戰略視角

21世紀在世界秩序、地緣政治和戰爭方式方面迎來了巨大的變化。正如美國國家情報委員會的頂點出版物《全球趨勢:進步的悖論》所說：

• 過去幾十年的進步是歷史性的，它將人們聯系起來，賦予個人、團體和國家權力，并在此過程中使10億人擺脫了貧困。但同樣的進步也催生了阿拉伯之春、2008年全球金融危機以及民粹主義、反建制政治的全球崛起等沖擊。這些沖擊揭示了這些成就是多么的脆弱，凸顯了全球格局的深刻變化，預示著一個黑暗而艱難的近期。

《全球趨勢：進步的悖論》指出，未來五年，國家內部和國家之間的緊張局勢將不斷加劇。全球增長將放緩，就像日益復雜的全球挑戰即將到來一樣。范圍越來越廣的國家、組織和有能力的個人將塑造地緣政治。無論好壞，新出現的全球格局正在結束冷戰后美國占主導地位的時代。以公眾期望的方式進行國際合作和治理將變得更加困難。Covid-19危機放大了這些困難，暴露了國際合作的極限。擁有否決權的人處處威脅要阻止合作，而信息回音室效應將強化無數相互競爭的現實，破壞對世界事件的共同理解。因此，未來幾年發生沖突的幾率將比近期任何時候都要高。

這一評估在美國國家情報局局長的《世界范圍內的威脅評估》中得到了再次確認，其中部分內容指出。"隨著大國和地區侵略者利用復雜的全球趨勢，同時適應美國外交政策的新優先事項，各國之間的競爭將在未來幾年內增加。國家間沖突的風險，包括大國之間的沖突，比冷戰結束以來的任何時候都要高。"雖然現在評估Covid-19大流行病的全面影響還為時過早，但初步跡象表明，這場危機加劇了美國與其同行競爭對手之間的緊張關系。

2021年，美國仍然在世界各地參與活動。國家安全戰略涉及對美國安全和繁榮的廣泛威脅。這些威脅包括從中國和俄羅斯這樣的高端同行競爭對手，到朝鮮和伊朗，以及以伊黎伊斯蘭國為代表的恐怖主義的持續威脅。在里根國防論壇上的國家安全戰略預演中，當時的國家安全顧問麥克馬斯特將軍強調了這些威脅，并再次確認了前政府的 "4+1戰略"，將俄羅斯、中國、伊朗和朝鮮這四個國家以及 "+1"--恐怖分子，尤其是ISIL--列為美國今天必須應對的緊迫威脅。

國際安全范式的這一巨大變化的程度怎么強調都不過分。引起這一新焦點的原因并不神秘，那就是與中國和俄羅斯的大國競爭。事實上，《國家安全戰略》提出了保護美國人民和維護他們的生活方式、促進繁榮、通過實力維護和平以及提升美國在世界上的影響力的戰略愿景。值得注意的是，這個新的、發達的戰略代表了與以前版本的巨大轉變，以前的版本側重于安全、繁榮和國際秩序這三大支柱，都是一些沒有什么具體內容的理想。這個新的國家安全戰略強化了美國對中國和俄羅斯的立場，拋棄了 "朋友 "和 "伙伴 "的字眼，取而代之的是 "修正主義國家 "和 "競爭對手"。

《國防戰略》進一步發展了《國家安全戰略》中提出的主題，更直接地處理了對美國安全和繁榮的威脅。這份文件指出，美國面臨的核心挑戰是被《國家安全戰略》歸類為修正主義大國的長期戰略競爭的重新出現。它指出，越來越明顯的是，中國和俄羅斯想要塑造一個符合其“獨裁”模式的世界--獲得對其他國家的經濟、外交和安全決定的否決權。《國防戰略》發表后不久，美國防部高級官員從詞典中刪除了 "4+1戰略 "一詞，現在以 "2+3戰略 "的方式談論，以承認俄羅斯和中國構成的生存威脅。美國防部領導人已經公開表示，"中國是第一，俄羅斯是第二"。此外，他們還說，俄羅斯仍然是我們最大的近期安全挑戰，而中國是我們最大的長期挑戰。

這份國防戰略繼續說："與中國和俄羅斯的長期戰略競爭是國防部的主要優先事項，需要增加和持續的投資，因為它們今天對美國的安全和繁榮構成了巨大的威脅，而且這些威脅在未來可能會增加。"

國會研究服務處的一份文件《向國會提交的關于大國競爭和國防的報告》中描述了這種急劇變化的戰略格局。以下是這份報告對今天的戰略環境的描述：

• 國際關系的后冷戰時代--始于20世紀90年代初，有時被稱為單極時刻（美國是單極大國）--在2006-2008年顯示出消退的初步跡象，到2014年已經讓位于與中國和俄羅斯重新開始的大國競爭以及這兩個國家和其他國家對二戰以來美國主導的國際秩序要素的挑戰，這是一種根本性的不同情況。

• 在奧巴馬政府2015年6月的《國家軍事戰略》中，大國競爭的恢復與其他考慮因素一起被承認，并被置于特朗普政府2017年12月的《國家安全戰略》（NSS）和2018年1月的《國防戰略》（NDS）的中心位置。2017年12月的NSS和2018年1月的NDS正式調整了美國國家安全戰略和美國國防戰略的方向，明確將主要精力放在與中國和俄羅斯的大國競爭上。國防部（DOD）官員隨后將對抗中國的軍事能力確定為國防部的首要任務。

國會研究處隨后的一份報告《國防初探：地理、戰略和部隊設計》強調了將美國的戰略重點轉向這兩個歐亞大國的重要性，指出：

• 防止歐亞大陸出現區域性霸權，有時也被稱為維護歐亞大陸的權力分工，或防止歐亞大陸的關鍵地區被一個大國所支配，或防止出現勢力范圍的世界，這可能是歐亞大陸出現一個或多個區域性霸權的后果。

以下是《紐約時報》的一篇社論如何看待美國面臨的長期挑戰問題。"冠狀病毒可能幾乎改變了一切，但它并沒有改變這一點。美國面臨的全球挑戰還在繼續，美國的對手在測試極限，看看他們能在最小的反擊下取得什么成果。"

雖然通常留給更高級別的文件，但美國海軍的《維持海上優勢的設計2.0》也強調了這種同行（而且明顯不再是 "近鄰"）競爭的首要重要性，指出："中國和俄羅斯正在部署其國家力量的所有要素以實現其全球“野心”......中國和俄羅斯試圖以對自己更有利的條件重新定義整個國際體系的規范"。

邁克爾-吉爾德伊上將在就任美國海軍作戰部長后的指示中，強調了這種對高端作戰的需求，以及與美國海軍陸戰隊整合的重要性，在他的FRAGO 01/2019中指出："我們將確保作戰能力和致命部隊的整體性，使分布式海上作戰、遠征先進基地作戰和有爭議環境中的瀕海作戰效益最大化。"

雖然是聯合部隊集體為國家作戰，但海軍部隊在應對大國競爭方面的重要性在一份題為《海上安全和大國競爭》的報告中得到強調。《維護以美國為首的國際秩序》，其中部分內容指出：

• 大國競爭(GPC)將大量的注意力引向了威懾或擊敗美國最強大的競爭對手所需的高端能力。然而，競爭不僅僅是高強度的沖突，這就需要對不太激烈的沖突形式與大國競爭之間的關系進行更深入的質疑。盡管分析家們越來越多地詢問全球契約對日常競爭意味著什么，但很少有人詢問全球契約與海軍的海上安全任務之間的關系。這種關注很重要，因為水面海軍的長期部署通常以海上安全行動為主--戰區安全交戰、航行自由行動、人道主義援助等等。

這并不是說海軍比美國其他軍種更重要，也不是說像一些海軍專家所建議的那樣，海軍應該在有限的國防預算中獲得更大的份額，而是說大國競爭的前線是，而且可能繼續是廣闊的歐亞大陸的沿海地區。南中國海的持續摩擦只是大國競爭中的一個爭論點，還有很多其他爭論點。

美國在2020年12月發布的新海洋戰略《海上優勢》毫不含糊地將海上事務置于這一大國競爭的最前沿，其中部分內容指出：

• 自我們上次在2015年發布《21世紀海權合作戰略》以來，安全環境發生了巨大的變化。一些國家正在爭奪關鍵地區的權力平衡，并試圖破壞現有的世界秩序。我們的對手的重大技術發展和積極的軍事現代化正在侵蝕我們的軍事優勢。遠程精確導彈的擴散意味著美國不能再假定在沖突時可以不受限制地進入世界海洋。

• 自21世紀初以來，我們的三個海務部門一直在警惕地注視著中國日益增長的海軍力量和俄羅斯聯邦日益增長的侵略行為。我們部署在全球的海軍部隊每天都與中國和俄羅斯的軍艦和飛機互動。我們親眼目睹了他們越來越復雜和越來越有侵略性的行為。中國代表著最緊迫的、長期的戰略威脅。

《國防戰略》高度關注技術，并指出，如果不利用先進的技術來支持我們的作戰人員，美國將無法實現它所尋求的安全和繁榮，并指出：

• 安全環境也受到快速的技術進步和戰爭性質變化的影響。開發新技術的動力是無情的，以較低的準入門檻擴大到更多的行為者，并以加速的速度發展。新技術包括先進的計算、大數據分析、人工智能、自主性、機器人、定向能、高超音速和生物技術--正是這些技術確保我們能夠打贏未來的戰爭。

• 新的商業技術將改變社會，并最終改變戰爭的性質。許多技術發展將來自于商業部門，這意味著國家競爭者和非國家行為者也將有機會獲得這些技術，這一事實有可能侵蝕我們國家已經習慣的傳統的超強對抗。保持技術優勢將需要改變行業文化、投資來源和保護整個國家安全創新基地。

《全球趨勢》中強調的發展。《全球趨勢：進步的悖論》以及《國家安全戰略》和《國防戰略》中強調的發展，在美國軍方的未來展望出版物《2035年聯合行動環境》（又稱JOE）中得到了呼應。《聯合作戰環境》的副標題是 "有爭議和無序世界中的聯合部隊"，它著眼于20年后，研究未來將如何影響作戰和聯合部隊。《聯合作戰環境》強調，即使在伊拉克和阿富汗的沖突逐漸結束時，美國軍隊在本十年的剩余時間和以后將面臨越來越大的壓力。

《2035年聯合行動環境》有一節專門討論技術。報告的作者解釋了這樣處理技術問題的理由：

• 聯合部隊將面臨一個主要由加速的技術變革定義的未來技術環境。在過去的20年里，美國對高技術戰爭的做法鼓勵了對手發展非對稱、非常規、不規則和混合的方法。敵人將繼續創新，應用不同的高低技術組合來挫敗美國的利益和軍事力量。

• 到2035年，美國將面對一系列尋求在一些關鍵領域實現技術平等的競爭對手。累積的結果將是這樣一種情況，用前國防部副部長羅伯特-沃克的話說，"我們的部隊面臨著非常現實的可能性，即到達未來的一個戰區，發現自己面臨著一個先進的、破壞性的技術庫，這可能會使我們以前的技術優勢被推翻--我們的武裝部隊不再擁有無爭議的戰區準入或不受約束的行動自由。"

很明顯，美國情報界和美國軍方都認識到，世界秩序的變化速度與技術生態系統的快速變化如出一轍。此外，在美國政府的最高層，人們承認美國曾經享有的技術優勢已經被削弱，美國軍隊不能再以純粹的技術優勢來支配其對手了。事實上，一些寫軍事和技術的專家已經預示了這種認識。

軍事歷史學家馬克斯-布特（Max Boot）在他的暢銷書《全新的戰爭》（War Made New）中指出："我的觀點是，技術設定了可能的參數；它創造了軍事革命的潛力。"他用歷史實例支持他的論點，說明技術驅動的 "軍事革命 "如何改變了戰爭并改變了歷史的進程。重要的是，布特指出了技術的重要性，它使那些迅速創新和運用新軍事技術的國家獲得了戰爭勝利的優勢。

美國軍隊已經接受了技術變革的浪潮，這構成了戰爭方式的真正革命。隨著全球技術變革的步伐加快，美國特別善于運用新技術來應對威脅。正如布魯斯-伯科維茨在《戰爭的新面貌》中指出的那樣：

• 戰時經驗表明，正確的技術，明智地使用，使純粹的數量變得無關緊要。轉折點是1991年的海灣戰爭。戰爭結束時，美國及其聯盟伙伴僅損失了240人。伊拉克遭受了大約10,000人的戰死，盡管沒有人會真正確定。不同的是，美國人可以在晚上看到東西，在沒有特征的沙漠中開車而不迷路，并以90%的概率將一枚智能炸彈投入目標。

雖然所引用的兩本書都是十多年前的舊書，但它們關于技術的論述在美國軍隊接受新工具的方式上仍然是正確的。但正如《2035年聯合作戰環境》以及其他高級別政府、情報界和軍事出版物所指出的，雖然美軍一直善于采用新技術用于軍事用途，但這一過程一直處于壓力之下。有許多因素阻礙了新技術在美國軍隊中的應用，包括這些部隊在過去20年中所面臨的高操作節奏、預算壓力和持續的扣押幽靈，以及往往是笨重的軍事采購系統。盡管有這些壓力，各軍種已經找到了接受新技術的方法，這些技術有望使平衡重新向美國的優勢傾斜。

今天，美國軍隊采用的創新技術中增長最迅速的領域之一涉及無人駕駛系統。在過去的幾十年里，美軍使用的無人駕駛飛行器（UAVs）已經從寥寥無幾增加到1萬多架，而無人駕駛地面車輛（UGVs）的使用已經從零爆炸到12000多架。無人水面飛行器（USV）和無人水下飛行器（UUV）的使用也在增長，因為USV和UUV被證明在廣泛的軍事應用中越來越有用。軍事無人系統（UxS）的擴大使用已經在創造十年前不存在的戰略、作戰和戰術的可能性。

武裝無人系統的擴大使用不僅改變了現代戰爭的面貌，而且還改變了戰斗行動的決策過程。事實上，有人認為，無人機戰爭的興起正在改變我們對 "戰爭 "本身的概念和定義。這些系統在伊拉克和阿富汗的沖突中被廣泛使用，并且隨著美國的戰略重點轉向印度-亞洲-太平洋地區以及這一戰略所要求的高端戰爭，這些系統將繼續具有同樣的相關性，甚至更加重要。無人系統，尤其是它們的效用，不是作為獨立的實體，而是作為被稱為 "人-機-隊 "的作戰伙伴，是美國 "第三抵消戰略 "的一個基本原則。

2 對 "抵消"戰略的需求

美國防部已經啟動了 "第三次抵消戰略"，以確保美國保持對潛在對手的軍事優勢。"抵消"戰略是一種軍事競爭的方法，它試圖以不對稱的方式彌補不利的地位。與其在潛在對手也可能擁有巨大實力的領域進行正面競爭，抵消戰略試圖通過引入新的作戰概念和技術，將競爭的軸心轉向美國具有顯著和可持續優勢的領域。

美國在冷戰期間成功地推行了兩種不同的抵消戰略。這些戰略使美國能夠 "抵消"蘇聯在常規部隊中的數量優勢，而不需要在前沿部署的部隊中進行巨大的投資，因為這需要以士兵對士兵、以坦克對坦克的方式提供超額補償。這些抵消戰略依賴于技術、作戰方法和組織結構的根本創新，以彌補蘇聯在時間、空間和部隊規模上的優勢。

這些抵消戰略中的第一個發生在20世紀50年代，當時艾森豪威爾總統試圖通過利用美國的核優勢來克服華沙條約組織的數量優勢，引入戰場核武器--從而將競爭的軸心從常規部隊數量轉移到美國擁有不對稱優勢的領域。這種方法提供了穩定性并為威懾提供了基礎。

第二種抵消戰略產生于20世紀70年代末和80年代初，因為人們認識到蘇聯已經實現了核均勢。第二個抵消戰略試圖通過追求一種新的聯合行動方式來創造一種持久的優勢，即利用常規精確武器、支持實時精確瞄準的實時遠程ISR（情報、監視、偵察）傳感器能力以及允許這些能力在整個戰斗空間同步執行的聯合戰斗網絡的綜合效應。

幸運的是，構成 "第二次抵消戰略 "的軍事技術從未在與蘇聯的正面交鋒中得到檢驗。然而，在 "沙漠風暴 "行動中，這些技術被部署在一支由蘇聯訓練和裝備的軍隊面前。如前所述，正如《戰爭的新面孔》所描述的那樣，伊拉克的失敗是徹底的，代表了現代戰爭中最一邊倒的運動之一。顯然，美國的潛在敵人注意到技術在這場勝利中發揮的關鍵作用。

在20世紀80年代初引入第二套抵消戰略時，美國是唯一擁有知識和能力來開發、部署和成功執行情報、監視和偵察能力、天基系統以及支持這種方法的精確武器的國家。今天，像俄羅斯和中國這樣的競爭對手（以及這些國家向其擴散先進能力的國家）正在追求和部署先進的武器和能力，這些武器和能力展示了許多與傳統上為美國優勢提供高科技基礎的技術力量，如精確制導彈藥。在俄羅斯在敘利亞的力量投射行動中，可以看到美國技術能力與潛在競爭對手之間的這種日益對稱性。

國際安全環境中出現的越來越多的均勢，使得美國必須開始考慮各種技術、系統概念、軍事組織和作戰概念的組合，這些技術、系統概念、軍事組織和作戰概念可能會改變競爭的性質，使美國比潛在對手更有優勢。這一系列的能力為第三個抵消戰略提供了基礎。如同以前的抵消戰略一樣，第三個抵消戰略尋求在預算有限的環境下，通過確定美國獨特的力量和能力所帶來的不對稱優勢，保持并擴大美國的技術和作戰競爭優勢。第三套抵消戰略確保美國的常規威懾態勢在未來仍像今天一樣強大，并為將這一優勢擴展到未來創造條件。

在解釋《第三次抵消戰略》的技術要素時，當時的國防部副部長羅伯特-沃克強調了無人系統、人工智能、機器學習和自動駕駛方面新興能力的重要性。他指出，這些技術為聯合部隊提供了巨大的優勢，使未來的部隊能夠開發和操作先進的聯合、協作的人機戰斗網絡，在太空、空中、海上、海底、地面和網絡領域同步作戰。人工智能將使聯合作戰網絡的自主性達到新的水平--決策權的有限授權，從而為人機協作和作戰團隊帶來全新的機會。

無人系統、人工智能和機器學習等技術在第三個抵消戰略中，特別是在該戰略的長期研究和發展計劃（LRRDP）中的突出地位很難被夸大。

也就是說，該戰略有一個強有力的組成部分，強調在使用具有日益復雜的人工智能和機器學習能力的無人系統時，要讓人類處于循環之中。事實上，人機協作是現存的 "第三抵消戰略 "文件以及國防部高級官員的演講和訪談中所強調的一個必要條件。雖然深入研究 "第三抵消戰略 "技術主旨的全部細節超出了本文的范圍，但重要的是要注意，該戰略的主要技術路線集中在人機協作和戰斗團隊的概念上。這一概念的五個基本組成部分是:

• 自主深度學習系統，它將利用機器學習，在人類反應時間太慢的領域 "以光速 "運作，例如網絡攻擊、電子戰攻擊或大型導彈突襲攻擊。

• 人機協作，這將使機器能夠幫助人類更快地做出更好的決定。工部長列舉了F-35聯合攻擊戰斗機和海軍綜合火控反航（NIFC-CA）作為這些概念的例子。

• 輔助人類作戰，這將專注于人和機器可以一起行動的方式，通過可穿戴電子設備、外骨骼和戰斗應用等工具，在各種可能的緊急情況下協助作戰人員。

• 先進的人機作戰團隊，將側重于人類與無人系統合作作戰；其中一個例子是海軍的P-8 "海神 "與MQ-4C "海神 "的作戰。展望未來，團隊合作的下一個層次將研究蜂群戰術和合作自主。

• 網絡支持的、網絡硬化的自主武器，將有彈性地在電子戰和網絡環境中運行。目前的一個例子包括戰術戰斧Block IX，其目標可以在飛行中更新。

知識淵博的外部觀察家參考了《第三次抵消戰略》，并強調了無人駕駛系統在實現美國戰略目標方面的重要性。前歐洲盟軍最高司令官詹姆斯-斯塔夫里迪斯（James Stavridis）上將在其發表在《外交政策》上的文章《新三體》中指出，無人系統是這個新三體的三大支柱之一，他指出："新三體的第二個能力是無人駕駛車輛和傳感器。三合會的這一分支不僅包括空中攻擊無人機，還包括空中、地面和海洋表面的無人監視車......這種系統有一個明顯的優勢，即不需要所有最昂貴的部件：人。"

美國陸軍的一份報告描述了在2014年首次闡述的第三次抵消戰略，而且遠在美國開始稱中國和俄羅斯為同行競爭對手之前，該戰略必須在21世紀的第三個十年中變形和改變:

• 蘇聯軍隊在數量上的優勢促成了前兩個抵消戰略。隨著美國軍事技術進步的應用已經擴散到近似的對手，它已經有效地重新平衡了戰場。為確保第三次抵消戰略的成功實施，國防部與美國政府必須就我們試圖抵消的東西以及如何平衡這些優先事項以對付處于巨大不同區域和能力的對手達成一致。

• 第三抵消戰略的運用將恢復美國的力量投射能力，通過可靠的拒絕和懲罰威脅來加強常規威懾力，并作為長期競爭的一部分對潛在的對手施加代價。平衡或擊敗對手能力的能力需要資源，為確保有效運用該戰略，我們必須解決我們試圖抵消的問題。

鑒于第三個抵消戰略的強烈技術重點，在美國尋求在本十年及以后實施這一戰略時，這一戰略的表現將由聯合部隊放置在戰場上的軍事平臺、系統、傳感器和武器所代表。同樣明顯的是，美國各軍種--特別是美國海軍--已經表示希望將無人系統作為其部隊結構中一個日益重要的部分投入戰場。

3 大數據、人工智能和機器學習與軍事武器系統

在國會作證時，前國防部長邁克爾-埃斯珀回答了一個問題："美國防部技術現代化的首要任務是什么？"他指出，"對我來說，是人工智能。我認為人工智能將可能改變戰爭的特征，我相信誰先掌握了它，誰就會在戰場上主宰很多很多年。這是一個根本性的游戲改變者。我們必須先到達那里。"

美國軍方有許多理由主動利用大數據、人工智能和機器學習來使其武器系統變得更好。也許最令人信服的理由是，我們的潛在對手--特別是我們的同行競爭對手--正在積極地這樣做。一個古老的觀點是軍事術語，"敵人有投票權"。在這種情況下，俄羅斯正在用盧布投票，中國正在用人民幣投票。

這些國家正在對這些技術進行巨大投資。雖然這兩個國家出于國內原因進行這些投資，但他們正在有意和有條不紊地將這些技術盡可能快地插入他們的軍事系統，以便創造一個與美國軍隊不對稱的優勢。鑒于俄羅斯和中國注重保密，這些舉動似乎有悖常理，但這兩個國家都沒有試圖對這些目標保密。

在一次被廣泛宣傳的講話中，俄羅斯總統弗拉基米爾-普京這樣說。"人工智能是未來，不僅是俄羅斯的，而且是全人類的。它帶來了巨大的機遇，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。"

很明顯，其他 "大國 "將人工智能的發展視為一場競賽，并將從中利用競爭性軍事應用。

從美國的角度來看，以及從一些美國盟國的角度來看，這場競賽在很大程度上是，盡管不完全是，軍事競爭的一個方面。美國和盟國對一個或多個潛在對手在人工智能發展中領先的可能性表示擔憂。第三套抵消戰略被設想為一種在人工智能等新技術的軍事競爭中保持領先的方法。

軍事大國競爭的歷史表明，人工智能競爭，本質上是一場軍備競賽，是一種自然發展。然而，比技術跨越更令人擔憂的是，美國的軍事對手--所有某種形式的專制政權--可能不會像以前那樣致力于維持 "人在回路中 "的方法，將人工智能納入軍事事務。這在目前俄羅斯的軍事人工智能發展中似乎尤其如此。

俄羅斯、中國和美國這三個主要軍事大國都認識到，大數據、人工智能和機器學習有可能應用于軍事能力。在政府參與人工智能研究、他們愿意在人工智能發展中承擔的風險、他們將在多大程度上讓位于人工智能系統的自主權以及他們尋求的直接應用方面，這三者的近期目標都有所不同。

鑒于潛在對手將大數據、人工智能和機器學習植入其軍事武器系統的程度，美國軍方非常有必要采取同樣的措施，以確保這些國家不會獲得不對稱的優勢。也就是說，美國軍方的重點必須是證明人工智能武器系統將 "首先不造成傷害"。因此，將人工智能插入軍事系統不是一個 "非此即彼 "的問題，而是一個 "多少？"的問題。換句話說，美國軍方必須專注于在正確的時間和地點應用適量的人工智能。

正如我們前面所指出的，美國防部已經接受了第三套抵消戰略，試圖為美國提供對同行和其他對手的不對稱優勢。雖然這一戰略有許多方面，但其中一個支柱涉及技術，而這一支柱在很大程度上取決于大數據、人工智能和機器學習來獲得這一優勢。作為這一技術重點的一個子集，人機合作被認為是利用人工智能的無人系統獲得軍事優勢的一種方式。

在軍事系統中找到這種恰到好處的自主權平衡所需的能力必須利用許多仍在出現的技術。軍方知道它想實現什么，但往往不知道它需要什么技術或甚至能力，以使系統在自主性和人際互動之間達到適當的平衡。這種探索的一個關鍵因素是，不要擔心機器本身擁有什么屬性--速度、耐力和其他屬性，而是要關注機器內部的東西。美國國防科學委員會的報告《自主性在國防部系統中的作用》是這樣說的:

• 與其將自主性視為無人系統孤立的內在屬性，不如從人與系統協作的角度來考慮無人系統的設計和操作......操作人員面臨的一個關鍵挑戰是保持執行任務所需的人機協作，而這種協作經常因設計不當而受到阻礙......無人系統開發人員面臨的一個關鍵挑戰是從以硬件為導向、以車輛為中心的開發和獲取過程轉向強調軟件在創造自主性方面的首要地位。

關于將人工智能植入軍事系統的一些爭議源于術語的不精確。幫助澄清這種模糊性的方法之一是確保在使用自主性一詞時，它指的是人和機器之間的關系。在一段時間內執行某項功能，然后停止并等待人類的輸入，然后再繼續，這樣的機器通常被稱為半自主或有人類在環。可以完全依靠自己的力量完成某項功能的機器，但有一個人在監督，并能夠在機器出現故障或失靈時進行干預，通常被稱為人類監督下的自主或人類在環。能夠完全獨立完成某項功能而人類無法干預的機器通常被稱為完全自主或人類不參與的機器。

這表明，我們需要重新調整關于自主武器的一些辯論，以更準確地區分增加武器的自主性和自主武器。在這個意義上，自主性不是指機器的智能，而是指它與人類控制器的關系。對于相對較少的無人系統將用武器與敵人作戰，這種平衡是至關重要的。在發射武器之前，無人平臺需要向操作者--必須有一個操作者在其中--提供一個關于發射決定可能帶來的利弊的決策矩陣。

可以說，即使是一些在美國軍事人工智能領域工作的人，對于將人工智能插入美國軍事武器系統也會有一些矛盾。也許解決這個問題的最好方法是考慮二戰中最知名的照片之一。這張照片由美國信號部隊的約翰-摩爾中尉拍攝，描述了德懷特-艾森豪威爾將軍在1944年6月5日，即入侵諾曼底的前一天與第101空降師的士兵交談。在此之前，艾森豪威爾已經聽取了空軍元帥利-馬洛里的匯報，101師是入侵期間將遭受80%傷亡的兩支部隊之一。

那些研究無人系統對軍事行動的影響的人--特別是那些大力提倡無人系統的人--看了這張照片，可以設想艾森豪威爾將軍不是與美國空降兵對話，而是與他將派往戰場的機器人對話。那些害怕無人系統的人可能會想象美國空降兵就像照片中描述的那樣，但他們會設想一個機器人來指揮這些士兵，而不是艾森豪威爾將軍--顯然這是一個站不住腳的情況。但是，那些深思熟慮地考慮人工智能無人系統對軍事行動的影響的人，會設想艾森豪威爾將軍向一隊美國空降兵講話，與他們的機器人伙伴站在一起。顯然，需要做更多的工作來充分解決人機合作對今天的軍隊意味著什么。

但這種利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方沒有能力將作戰人員的需求轉化為大數據、人工智能和機器學習所帶來的技術解決方案。除非或直到這樣做，否則這些技術不太可能被充分利用來支持美國的作戰人員。

4 公眾將接受什么？軍事武器系統自主化的黑暗面

作為上個世紀最具代表性的電影之一，斯坦利-庫布里克的《2001：太空漫游》將機器人（當時的無人駕駛車輛）的自主性問題作為其中心主題。看過這部電影的人很少能忘記這樣一個場景：宇航員大衛-鮑曼和弗蘭克-普爾考慮斷開HAL（啟發式編程的算法計算機）的認知電路，因為他似乎錯誤地報告了航天器的通信天線中存在故障。他們試圖隱瞞他們所說的話，但不知道HAL能讀懂他們的嘴唇。面對斷線的前景，HAL決定殺死宇航員，以保護并繼續其程序化的指令。

雖然今天很少有人擔心21世紀的HAL會背叛它的主人，但在使用日益自主的無人系統方面所涉及的問題是復雜的、具有挑戰性和有爭議的。庫布里克1968年的電影是有先見之明的。半個多世紀后，雖然我們接受了無人系統其他方面的改進，如推進力、有效載荷、隱身性、速度、耐力和其他屬性，但我們仍在處理多少自主權是足夠的，多少可能是太多的問題。這可以說是我們在未來十年內需要解決的有關軍事無人系統的最重要問題。

這些正在進行的辯論已經催生了一個山寨的書籍產業，試圖解決人工智能、自主性和無人系統的問題，特別是武裝的軍事無人系統。諸如《為戰爭而生》（Wired for War）、《遙控殺人》（Killing by Remote Control）等書。無人駕駛軍隊的倫理；無人駕駛。無人機、數據和完美戰爭的幻覺；反思無人機戰爭；無主之軍。自主武器與戰爭的未來》和《無人機下的國家》只是試圖以深思熟慮的方式解決這一復雜問題的書籍中的一個例子。

無人系統將變得更加自主，與它們感知環境和適應環境的能力成正比。這種能力使無人系統能夠實現更高的決策速度，并使友軍能夠在對手的OODA（觀察、定向、決定和行動）環路內行動。隨著環境或任務的變化，感知和適應的能力將使無人系統能夠找到實現其任務的最佳解決方案，而無需依賴人類操作員的持續監督、輸入和決策。然而，雖然我們需要無人系統在敵人的OODA環內運作，但我們是否準備好讓它們在沒有我們的決策下運作--在我們的OODA環內運作？

《經濟學人》雜志的一篇文章《道德與機器》以這種方式討論了自主權和人在回路中的問題：

• 隨著機器變得越來越聰明，越來越普遍，自主機器最終必然會在不可預測的情況下做出生死攸關的決定，從而承擔--或者至少看起來承擔--道德機構。目前，武器系統有人類操作員 "在環"，但隨著它們越來越復雜，將有可能轉為 "在環 "操作，由機器自主執行命令。

• 隨著這種情況的發生，它們將面臨著倫理上的困境。一架無人機是否應該向已知目標藏身的房屋開火，而該房屋可能還藏有平民？無人駕駛汽車是否應該轉彎以避開行人，如果這意味著撞上其他車輛或危及車內人員？參與災難恢復的機器人是否應該告訴人們正在發生的真相，如果這有可能引起恐慌？

• 這些問題導致了 "機器倫理"領域的出現，其目的是讓機器有能力做出適當的選擇--換句話說--分辨是非。工程師、倫理學家、律師和政策制定者之間需要更多的合作，如果讓他們自己來決定，他們都會制定出非常不同的規則。

在《紐約時報》的一篇題為 "智能無人機 "的專欄文章中，比爾-凱勒這樣描述無人系統的自主權問題：

• 如果你覺得使用遙控戰士無人機令人不安，想象一下，殺死一個可疑敵人的決定不是由遠處控制室的操作員做出的，而是由機器本身做出的。想象一下，一個空中機器人研究下面的景觀，識別出敵對活動，計算出附帶損害的風險最小，然后，在沒有人類參與的情況下，扣動扳機。

• 歡迎來到戰爭的未來。當美國人在爭論總統是否有權下令用無人機進行暗殺時，強大的動力--科學、軍事和商業--正在推動我們走向將同樣的致命權力讓給軟件的那一天。

最近，雖然看起來有些反常，但對自主機器和人工智能的擔憂也來自于在開發這些技術能力方面最為突出的行業。《紐約時報》的一篇文章，題為 "機器人霸主？也許不是"，引用了電影《機器之家》的導演亞歷克斯-加蘭（Alex Garland）的話，他談到了人工智能，并引用了幾個科技行業領導人的話。

• 理論物理學家斯蒂芬-霍金告訴我們，"全面人工智能的發展可能意味著人類的終結"。特斯拉的首席執行官埃隆-馬斯克告訴我們，人工智能 "可能比核彈更危險"。蘋果公司的聯合創始人史蒂夫-沃茲尼亞克告訴我們，"計算機將取代人類"，"未來是可怕的，對人非常不利。"

美國防部正在把人類對無人系統的控制問題作為第一要務來處理，并發布了政策指示，以確保人類確實保持在OODA循環中。時任美國防部副部長阿什頓-卡特（Ashton Carter）的一項指令發布了以下指導：

• 自主和半自主武器系統需要人類的投入和持續的核查，以幫助防止意外的交戰。這些系統的設計應允許指揮官和作戰人員對武力的使用進行適當程度的人為判斷。授權使用或操作這些系統的人類，必須以適當的謹慎并按照戰爭法、適用的條約、武器系統安全規則和適用的交戰規則行事。自主系統的定義是，一旦啟動，就可以選擇和攻擊目標，而無需人類操作員進一步干預的武器系統。

這些指令和討論是--而且應該是--政策制定者、軍事領導人、工業界、學術界和科技界之間對話的一部分，因為明天的自主系統的設計和運作是經過深思熟慮的。正如當時的國防部副部長羅伯特-沃克在新美國安全中心國防論壇上發言時指出的那樣，"我們堅信，人類應該是唯一能夠決定何時使用致命武力的人。但當你受到攻擊時，特別是在機器的速度下，我們希望有一臺機器可以保護我們"。

發布政策聲明是一回事，但實際設計自主系統來執行預期的計劃又是另一回事。從政策的角度來看，這是一個關鍵點，因為盡管人們可以選擇把各種層次的決策權交給自主機器，但卻不能逃避對由此產生的行動的責任。在高度自主的系統中，系統對操作者來說變得不透明，這些操作者經常會問一些問題，如：。它在做什么？它為什么要這樣做？它接下來要做什么？如果被問到這些問題，很難看到操作者如何能履行對自主系統行動的責任。

由于這些原因，美國政府，特別是美國軍方要向美國公眾證明它不會失去對機器人的控制，其門檻是異常高的。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了國防部算法戰爭跨職能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統無關。

5 美國軍事自主系統規劃

在美國最高級別的政策和戰略文件中，無人系統被作為聯合部隊未來作戰方式的一個重要部分。最近的《四年期國防審查》（QDR）指出："延續1990年代末開始的趨勢，美軍將增加對無人系統的使用和整合。" 在QDR的其他地方，無人駕駛系統被確定為。"保持我們投射力量的能力"。重要的是，《QDR》強調無人系統是國防部致力于創新和適應的一個關鍵部分。

美國國防部對無人系統的愿景是將這些系統納入聯合部隊。由于無人系統被所有軍種使用，國防部發布了一個路線圖，為軍隊使用無人系統提供一個總體愿景。在新的路線圖發布后不久，《海軍內部》雜志發表的一篇文章指出："國防部新的30年無人系統計劃--四年來第一次更新路線圖--旨在為快速發展的無人系統技術領域制定一個三十年的指南。"最近的路線圖，即2017-2042財年無人系統綜合路線圖，特別指出需要加強無人系統的自主性，指出。

• 美國防部保持著將無人系統繼續擴展到聯合部隊結構的愿景，并確定了將進一步擴大無人系統潛在整合的興趣和投資領域。本文件的目的是提供總體戰略指導，使各軍種的無人系統目標和努力與國防部的戰略愿景保持一致。該戰略指導將側重于減少重復工作，促成合作，確定挑戰，并概述了國防部和工業界可能合作的主要領域，以進一步擴大無人系統的潛力。由于國防部已經接受了在幾乎所有作戰環境中使用無人系統，這項戰略將使國防部能夠利用無人系統提供的技術進步和模式轉變。

2017-2042財年無人系統綜合路線圖接著列出了四個感興趣的基礎領域，將加速無人系統的整合。這些領域包括:

• 互操作性。互操作性在歷史上一直是，并將繼續是無人系統集成和運行的主要推動力。載人和無人系統已經越來越多地將其能力協同起來，重點關注使用開放和通用架構的關鍵需求。一個強大的互操作性基礎提供了一個結構，將使未來的作戰取得進展。

• 自主性。自主性和機器人技術的進步有可能徹底改變作戰概念，成為一個重要的力量倍增器。自主性將大大提高載人和無人系統的效率和效力，為國防部提供戰略優勢。

• 網絡安全。無人系統操作通常依賴于網絡連接和有效的頻譜訪問。必須解決網絡漏洞，以防止破壞或操縱。

• 人機協作。如果說互操作性奠定了基礎，那么人機協作則是最終目標。人類力量和機器之間的協作將實現革命性的合作，機器將被視為重要的隊友。

報告接著討論了機器人和無人系統的聯合概念（JCRAS），它為這些系統在未來戰爭場景中的應用提供了一個愿景，直到2035年。JCRAS與之前討論的2035年聯合行動環境直接保持一致，指出了機器人和自主系統（RAS）給聯合部隊帶來的八個關鍵屬性：

• 學習能力。未來的RAS將通過與環境、人類的互動以及訪問網絡資源來學習。

• 更強的態勢感知。未來的RAS將通過收集、處理和優先處理來自先進傳感器網絡的信息來增強意識，這將為作戰人員將數據轉換成知識。這將使復雜、擁擠的戰斗空間中的行動更加有效。

• 實現更高的性能。與載人和可選擇的載人系統不同，RAS沒有人類生理上的限制（如疲勞）。這允許在單一平臺上延長射程和徘徊時間，進行持久監視，并對傳感器和有效載荷進行全新組合。

• 提高效率和效益。能力更強的RAS將能夠在軍事行動范圍內執行更多的聯合任務，如戰區內空運、地雷行動、打擊大規模殺傷性武器、供應和維持，同時提高部隊的效率和效力。

• 提供更大的靈活性。未來的RAS系統將可以通過交換模塊硬件和/或下載新的軟件來快速重新配置，從而賦予新的能力。未來的RAS多任務功能將使聯合部隊能夠快速適應，以滿足不同或不斷變化的任務要求。

• 通過以機器速度運行來提高節奏。RAS以不斷增加的機器速度 "思考"。RAS可以融合來自網絡ISR傳感器的數據，機動到一個有利的位置，并比對手的人類和RAS更快采取行動。先進的數據分析、實時處理和替代性決策框架將使指揮官能夠比對手更快地做出決定和采取行動。

• 提供產生大規模的潛力。目前聯合部隊的載人庫存是基于相對較少的高能力、復雜和昂貴的武器裝備，無法迅速再生。RAS提供了使用大量廉價系統以產生大規模的機會。

• 啟用分布式和分散式行動。敵方的技術將以更高的精度和范圍瞄準美國部隊，使傳統部隊面臨更大的風險。使用RAS進行分布式和/或分散式作戰將提高未來作戰環境中的能力。

正如《質量發展報告》和《無人系統綜合路線圖》都指出的那樣，在美軍面臨具有強大防御能力的同行競爭者的那些地區，無人系統是特別重要的資產。聯合行動準入概念認為，"無人系統，可以在目標區域內徘徊以提供情報收集或火力"，是一種關鍵能力，在對手擁有大量防御設施，可以限制美國和聯軍進入的地區，這種能力特別有價值。 此外，無人系統是在西太平洋等高威脅地區執行美國 "空海作戰概念"（現更名為 "全球公域準入和機動聯合概念"，簡稱JAM-GC）的一個關鍵組成部分，在這些地區，對手的防御系統對有人駕駛飛機和水面平臺構成了不可接受的高風險。

海軍部已經為海軍和海軍陸戰隊的無人系統開發制定了雄心勃勃的目標。在一份備忘錄中，負責研究、開發和采購的海軍助理部長James Geurts閣下強調了無人駕駛系統的重要性，他在求職信中指出:

• 美國海軍和海軍陸戰隊在戰略上有必要利用新興的和快速發展的無人駕駛和自主技術。為了加速無人系統的開發和投入使用，并確保綜合有效的努力，海軍部（DoN）已經為加速海軍部的無人系統制定了積極的目標，并確保海軍部在這些新興的能力方面保持領先地位。

這份詳細的備忘錄繼續指出："無人駕駛和自主技術正在改變各國開展軍事行動的方式......無人駕駛和自主系統的使用將改變我們的戰斗方式。" 美國防部的無人系統愿景隨后引出了無人系統戰略和計劃，最后引出了一系列高級無人系統目標：

• 通過載人、無人和自主能力的綜合團隊實現空中優勢。

• 通過擴大我們的海底星座的全球范圍來實現海底優勢。

• 通過載人和無人自主能力的綜合團隊，實現地面優勢。

• 吸收我們未來的地面戰斗力。

• 實行多領域的無人駕駛和自主系統。

• 實現無人駕駛的大規模。

• 通過整合無人駕駛和自主系統，實現持久的供應、支持和維持。

• 實現全面的無人操作能力和先進的自主性和機器學習。

這八個高層次目標中的每一個都有一個段落來支持，該段落提供了關于總體目標所需的更多細節，以及海軍部打算采取的步驟來實現這些預期結果。備忘錄接著詳細介紹了近期的促進因素和塑造努力，然后在結論中指出。"增加無人駕駛和自主系統的作戰使用，有望為我們的海軍部隊釋放出一種革命性的能力。"

最近，海軍部公布了期待已久的《無人駕駛作戰框架》。該文件旨在協調整個部門的無人系統工作，列出了雄心勃勃的目標，旨在幫助使無人系統成為海軍平臺庫存中越來越重要的一部分。該框架有五個目標。

• 在海軍和聯合行動的全部范圍內推進有人-無人的團隊效應。

• 建立一個數字基礎設施，快速和大規模地整合和采用無人駕駛能力。

• 激勵無人駕駛系統的快速增量開發和測試周期。

• 分解共同的問題，一次解決，并跨平臺和領域擴展解決方案。

• 為無人駕駛貢獻（平臺、系統、子系統）創造一個以能力為中心的方法。

盡管如此，這份38頁的報告確實為海軍部打算如何將無人駕駛系統引入艦隊和緬因州部隊提供了一個組織動力和指南。

6 為軍用無人駕駛系統設計合適的自主性程度

大多數人都熟悉兒童寓言故事《金發姑娘和三只熊》。當金發女郎品嘗三碗粥時，她發現一碗太熱，一碗太冷，還有一碗恰到好處。當美國防部和各軍種尋求實現自主性和人類互動的最佳平衡--平衡這兩種經常對立的力量并使其 "恰到好處"--在一開始就將這種能力設計到未來的無人系統中，而不是試圖在事后將其固定下來，這可能是唯一可持續的前進道路。如果我們不能做到這一點，幾乎不可避免的是，對我們的武裝無人系統將具有 "HAL"式的力量并超出我們的控制的擔憂將破壞這些重要作戰伙伴的承諾。

在用于軍事用途的無人系統中建立適當程度的自主性的一個關鍵是要記住一句老話："你站在哪里取決于你坐在哪里。" 用戶和設計無人系統的人經常從不同的--通常是明顯不同的--觀點來對待他們試圖完成的任務。海軍研究咨詢委員會的一份報告指出，在設計具有適當程度的自主性的無人系統時，必須調和四個不同的觀點：

• 用戶觀點。我可以給這個平臺一個任務，并相信它能在沒有持續關注的情況下完成它嗎？它能識別和處理意外事件或模糊的任務嗎？

• 機器人學觀點。我能否建立一個實用的機器人，在正確的時間做正確的事情？我可以動態地控制、導航、執行和測量我的機器人嗎？它能管理和融合數據嗎？

• 機器學習觀點。我的機器能解釋復雜的傳感器嗎？它能理解口頭語言，解釋手勢，或識別人或物嗎？

• 認知的觀點。我的機器能不能復制人類智能的元素，如認知、推理和推理？

隨著美國軍方出于各種原因增加對無人系統的依賴，它最好在某個時候決定該平臺是否足夠好，也就是說，它具有執行任務所需的速度、耐力和其他物理屬性。一旦確定了這一點，那么正如國防科學委員會報告所建議的那樣，軟件開發的艱苦工作必須成為優先考慮的因素。

7 無人駕駛系統:美國國防部的一個使用案例

利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方缺乏將作戰人員的需求轉化為建議由大數據、人工智能和機器學習實現的技術解決方案的能力。作為前美國海軍軍官和艦艇指揮官，我們思考這個問題的方式讓我們很自然地想到海軍的例子。

開始解決這個問題的一個方法是思考海上的指揮官需要什么信息。無論是1812年8月艾薩克-赫爾艦長試圖帶著憲法號對蓋瑞爾號采取行動，還是今天的航母打擊群指揮官考慮將他的艦艇帶入一個可能有爭議的地區，指揮官需要三個主要東西來幫助他做出最佳決定。

他或她需要知道部隊前方的情況，需要將這些信息傳達給旗艦，并需要做出明智的決定。雖然今天的海軍指揮官擁有豐富的資產來幫助實現這些目標，但現在大數據、人工智能和機器學習可以幫助彌補一些差距。

一個打擊小組的指揮官擁有許多資產，可以展望部隊未來，以評估戰術形勢。他可能使用MQ-4C “海衛一”無人機系統來執行這種偵察任務。今天，"海衛一"操作人員會收到MQ-4C看到的流媒體視頻。但這需要他連續幾個小時盯著這段視頻（海衛一的續航時間為30小時），看到的主要是空曠的海洋空間。

利用大數據、人工智能和機器學習，MQ-4C可以被訓練成只發送它遇到的每艘船的視頻，從而大大壓縮了人類的工作量。更進一步，"海衛一"可以對每一次接觸進行機載分析，以標明其可能的興趣。例如，如果一艘船在航道上運行，已向海事當局提交了航行計劃，并提供了AIS（自動識別系統）信號，那么它很可能只值得操作者注意，“海衛一”將相應地標記它。然而，如果它不符合這些標準（例如，該船突然改變航線，離開了航道，或者沒有AIS信號），操作人員將被提醒。隨著這項技術的不斷發展，“海衛一”或其他無人機系統最終可能會配備分類算法，有可能導致自動識別目標。

一旦“海衛一”處理了這些信息，大數據、人工智能和機器學習可以幫助確定如何與旗艦溝通。在今天有爭議的電子戰環境中，不同的通信路徑具有不同程度的脆弱性。在 “海衛一”號發射之前，指揮官可以確定可接受的通信截獲風險水平，以及泄露打擊群存在的風險。

掌握了這個指揮官的意圖，并利用大數據、人工智能和機器學習，"海衛一"可以評估電子環境，從多個通信路徑中進行選擇，并確定哪條路徑提供最小的攔截漏洞。鑒于 "海衛一"號的尺寸和增長潛力，它甚至可以攜帶一個較小的無人機，并將其發射回部隊，以傳遞這種監視信息。

在旗艦上，指揮官必須了解他的傳感器所收集的數據，然后做出一些時間關鍵性的決定。他應該繼續前進，等待，還是撤退？他應該在前面偵察，還是在另一個方向？他是否應該調用其他部隊，或者他的有機資產是否足以成功地完成任務而不會給他的部隊帶來不必要的風險？

這就是大數據、人工智能和機器學習可以做出重要貢獻，幫助指揮官做出關鍵決策的地方。

如果指揮官選擇勇往直前，強制進行交戰，大數據、人工智能和機器學習可以做到今天的初級戰術決策輔助工具無法做到的事情--提供一系列選擇，并評估每個選擇的利弊。重要的是，這些技術并不--也不應該--做出決定，而是為指揮官提供足夠的、經過精心策劃的信息，以便他能比對手更快地做出最佳決定。

對于致命的軍事無人系統來說，在授權無人作戰伙伴發射武器之前，操作者必須知道什么，或者像經常發生的那樣，建議上級當局授權采取致命行動，這個標準更高。例如，考慮軍事操作人員管理一系列正在進行的無人駕駛航空系統飛行的情況，他們一直在觀察一個恐怖分子，并等待上級當局授權使用從該無人駕駛航空系統發射的空對地導彈來消除威脅。

利用大數據、人工智能和機器學習，操作者可以訓練無人駕駛航空系統預測上級主管部門在授權發射前會問什么問題，即使不能提供點解決方案，至少也可以提供百分比概率或信心水平的問題，例如。這個人是預定目標的信心水平是多少？這種信心是基于什么？是面部識別、聲音識別、行為模式、與某些人的聯系、與已知家庭成員的接近或與已知同伙的接近？對家庭成員、已知同伙或未知人員造成附帶損害的可能性是什么？等待與現在出擊的潛在影響是什么？

這些考慮只是操作者必須訓練其配備致命武器的無人系統處理的問題的一個子集。用大數據、人工智能和機器學習來增強這些系統，并利用它們在敵人和我們的決策圈內運作的能力，遠不是把致命的權力讓給無人系統，而是使這些系統能夠在戰斗的壓力下把人類操作員從不得不做出實時的、往往是即時的決定中解放出來。從一開始就將這種能力設計到無人系統中，最終將使它們成為其軍事操作者的有效伙伴。

這使我們回到了美國防部副部長羅伯特-沃克提出的一些擔憂。他指出，當敵人以 "機器速度 "攻擊我們時，我們需要利用機器來幫助保護我們。建立具有強大的大數據、人工智能和機器學習水平的無人系統，能夠與操作人員合作進行這項工作，才能最終確保我們建造的無人系統充分發揮其潛力，幫助我們的作戰人員在戰斗中獲勝。

有令人信服的證據表明，美國，特別是美國軍隊，必須在利用大數據、人工智能和機器學習方面超過我們的同行競爭對手。人工智能國家安全委員會在其2019年的臨時報告中明確分析了人工智能將如何成為游戲規則的改變者。"人工智能將塑造權力的未來。"2020年，《未來國防工作組報告》這樣提出將大數據、人工智能和機器學習插入美國軍事武器系統的必要性：

• 將人工智能納入軍事和國家安全領域，將從根本上改變戰爭的打法和勝利方式。無論哪個國家在人工智能競賽中獲勝，都將擁有關鍵的、也許是不可逾越的軍事和經濟優勢......算法戰爭的到來，由速度和精度驅動的人工智能武器在復雜的戰斗空間中競爭，要求美國在進攻性和防御性人工智能能力方面進行大量投資。

我們通過使用無人機系統的例子討論了插入大數據、人工智能和機器學習的影響，在這種情況下，MQ-4C “海衛一”，因為當插入這些技術的問題出現時，這是大多數人想到的戰爭領域。但還有一個領域，大數據、人工智能和機器學習可以在戰爭中產生更大的影響，那就是決策領域。

8 一個更普遍的用例：增強決策

伊恩-托爾在其獲獎的美國海軍誕生和成熟的歷史《六艘護衛艦》中，不僅記錄了海軍的早期發展，還記錄了它在多場戰爭中的掙扎。67很少有人在讀完這本書后，會對1775年至1815年間海軍和國家的生存是如何的近在眼前。

雖然我們很容易被托爾的敘述所吸引，像讀小說一樣快速閱讀這段歷史，但至關重要的是，不要錯過決策在海軍的勝利和失敗中的重要性。從在哪里建造這些護衛艦，到選擇它們的活動區域，到它們要打哪場戰役和避免哪場戰役，以及其他一系列的決定，主要是使國家能夠在那危險的幾十年中生存下來的正確決定。

雖然今天美國海軍的平臺和武器與迪凱特、普雷布爾、班布里奇、赫爾、佩里、勞倫斯等艦長的海軍沒有任何相似之處，但今天的艦長仍然必須做出他們的前輩所做的那種生死攸關的決定。大不相同的是今天的決策速度。像憲法號、星座號和其他早期護衛艦的艦長往往有幾個小時甚至幾天的時間來做出關鍵的選擇，而今天的艦長必須在幾分鐘甚至幾秒鐘內做出決定。

軍事史上不乏這樣的例子：做出更好決定的指揮官獲得了勝利，即使他們的對手擁有地理或物質優勢，這些事件在此無需重述。值得注意的是，在過去的幾個世紀里，各級領導人有幾個小時，甚至幾天的時間來做出關鍵決定。但到了上個世紀中期，戰爭的變化極大地壓縮了決策周期。

在朝鮮戰爭期間，俄羅斯的米格-15戰斗機和美國的F-86 "佩刀 "戰斗機為爭奪制空權展開了激烈的戰斗。空軍上校約翰-博伊德（John Boyd）為了找到一種減輕美國戰斗損失的方法，創造了我們今天所知的OODA循環。OODA是指：觀察、定向、決定和行動。

博伊德的概念是，勝利的關鍵是創造一個比對手更快地做出適當決定的環境。博伊德的構思最初是一種在空對空作戰中獲得成功的理論，是根據他的能量-機動性理論和他對米格-15戰斗機和北美F-86佩刀戰斗機在朝鮮的空對空作戰的觀察而發展出來的。哈利-希拉克--F-16戰斗機的總設計師在談到OODA理論時說："時間是主導參數。在最短的時間內完成OODA循環的飛行員占了上風，因為他的對手在應對已經發生變化的情況時被抓住了。"

即使是非軍事觀察員也清楚，空對空作戰可以說是壓力最大的軍事行動之一。但是，軍事領導人越來越意識到，壓力--尤其是無法處理信息--導致軍事操作人員開始出現自己的OODA環，并做出次優的決定。

在壓力下做出關鍵軍事決策的挑戰在1965年的電影《貝德福德事件》中進入流行文化。這部電影松散地基于美國海軍艦艇和蘇聯潛艇之間的一些冷戰事件，其情節線圍繞著美國驅逐艦貝德福德號（DLG 113）和一艘蘇聯潛艇之間的貓捉老鼠游戲。

貝德福德號的船員在長達數日的潛艇搜尋中變得越來越疲憊。隨著尋找蘇聯對手的緊迫性加劇，貝德福德號的船長無視他的船員在壓力下萎靡不振的警告，提高了他的要求，甚至碾壓了柴油潛艇的呼吸器。當有人問船長他是否會對他的對手開第一槍時，他回答說他不會，但 "如果他開一槍，我就開一槍"。一個疲憊的少尉把他的船長的話誤認為是 "開一槍 "的命令，于是發射了一枚反潛火箭，摧毀了潛艇，但在它發射一枚核武魚雷之前，潛艇就被消滅了。

雖然是虛構的，但《貝德福德事件》對55年后的一個真實世界的事件卻有可怕的預見。雖然對2020年1月伊朗革命衛隊擊落一架烏克蘭噴氣式客機的全面調查需要幾個月，甚至幾年的時間，但今天已知的是，在戰斗的壓力下，伊朗剛剛向美國軍隊發射了一連串彈道導彈，該國對美國的反擊保持高度警惕。

在伊朗情報或軍事指揮系統的某個地方，發出了巡航導彈來襲的警告。負責一個防空導彈組的軍官試圖聯系他的上級指揮中心，以獲得開火的授權。可悲的是，他無法接通，帶著不完整的信息，他發射了兩枚防空導彈，176人死亡。

這些事件--一個是虛構的，一個是非常真實的--有一個共同點：人類被迫在信息不充分或錯誤的情況下做出關鍵決定。在《貝德福德事件》中，它是人類之間相隔幾英尺的空氣間隙。在烏克蘭飛機被擊落的案例中，是無法溝通，以及對威脅的錯誤認知。

很容易將上述事件視為難以置信的虛構或不如美國軍隊的決定，但這將是一個悲劇性的錯誤。美軍人員做出錯誤決定導致生命損失的引人注目的事件已經困擾了美國軍隊四十多年。

• 1987年5月，美國海軍斯塔克號（FFG 31）在兩伊戰爭的禁區邊界附近巡邏。由于錯誤地認為交戰雙方都不會以美國軍艦為目標，當斯塔克號試圖與來襲的飛機進行溝通時，艦長一開始并沒有感到震驚。伊拉克的 "幻影 "噴氣機發射了兩枚 "飛魚 "導彈，造成37名美國人死亡，近二十人受傷。

• 1988年7月，懷著對斯塔克號艦長未能采取行動保護他的艦艇的回憶，在兩伊戰爭仍然激烈的情況下，當他的艦艇被伊朗炮艇圍攻時，文森斯號（CG49）的艦長錯誤地認為，一架接近的飛機正在接近并以攻擊姿態下降。他發射了一枚SM- 2ER導彈，擊落了伊朗航空公司655號航班，機上290人全部死亡。

• 1994年4月，兩架美國空軍F-15 "攻擊鷹 "在伊拉克上空擊落兩架美國陸軍UH-60 "黑鷹 "直升機，認為它們是伊拉克的米-24 "雌鹿 "直升機，機上26名軍人和平民全部死亡。空軍AWACS控制飛機和 "攻擊鷹 "之間的誤傳，以及自動識別敵我系統的故障，是造成這場悲劇的近因。

• 2001年2月，在瓦胡島以南10英里處，在為VIP平民游客進行的演示中，美國海軍格林維爾號核潛艇（SSN 772）進行了一次緊急壓載打擊機動，并在日本漁船愛媛丸號下浮出水面。船上的三十五人中有九人死亡。

• 2017年6月，美國海軍菲茨杰拉德號（DDG 62）與集裝箱船MV ACX Crystal相撞。她的七名船員被殺，其他幾人受傷。僅僅三個月后，美國海軍約翰-S-麥凱恩號（DDG 56）與懸掛利比里亞國旗的油輪Alnic MC相撞。她的10名船員在這次事故中死亡。

雖然所有這些悲慘的事故背后有多種原因，最明顯的是涉及美國海軍菲茨杰拉德號和美國海軍約翰-S-麥凱恩號的致命碰撞，但很明顯，在每個案例中，都有可用的數據，如果使用得當，可能會打破安全專家所說的 "事故鏈"，并防止悲劇的發生。

值得注意的是，做出這些次優決策的軍方人員是在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決定的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室的首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說，"人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素"。

美國空軍技術地平線報告這樣描述這一挑戰："盡管今天人類在許多任務上仍然比機器更有能力，但人類的自然能力正變得與技術提供或要求的巨大數據量、處理能力和決策速度越來越不匹配。更緊密的人機耦合和增強人的表現將成為可能和必要。"由于這些原因和其他原因，海軍需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢。

對于我們今天使用技術的人來說，這一挑戰應該不足為奇。正如任何擁有智能手機的人在打開機器后不久就知道的那樣，獲得足夠的數據很少是個問題。有時讓人不知所措的是對大量的數據進行分類，并試圖只挑出當下必要的數據。從戰爭的角度來看，這意味著系統只向決策者提供經過精心策劃的信息，以幫助他或她做出更好的決定，而且往往是在戰斗的壓力下。

每年春天在海軍戰爭學院舉行的當前戰略論壇是美國海軍的年度會議，討論和評估海軍對國家和國際安全的貢獻。雖然每個論壇都有其亮點，但2017年的活動可能會被人們記住，因為海軍作戰部長在會上用手說話。沒錯，約翰-理查森上將，一個核潛艇兵--而不是一個戰斗機飛行員--用他的手說話，把聽眾帶回了70多年前發明的航空戰術。

CNO將時鐘撥回到20世紀50年代的空軍上校約翰-博伊德和OODA循環。理查森上將用OODA環路來討論美國海軍正在使用的各種新技術。他指出，海軍已經在博伊德分類法中的觀察和行動部分進行了大量投資。他指出，在大數據、機器學習和人工智能等新興技術出現之前，我們對OODA環路中的 "觀察和決定 "部分無能為力，但今天我們可以。

這正是CNO在他的講話中使用博伊德的OODA循環的原因。他解釋說，今天的海軍作戰人員有大量的--甚至是壓倒性的--數據需要處理。他們需要大數據、人工智能和機器學習來整理這些數據，只呈現那些有助于決策者和扣動扳機者更快做出更好決策的信息。不難看出，這種將數據轉化為戰術上有用的信息的努力對作戰的所有方面都很重要，而不僅僅是戰斗機戰術。

現在可能是時候在美國海軍幾十年來幫助作戰人員做出更好決策的努力基礎上再接再厲了。海軍在利用技術幫助作戰人員在緊張的情況下以更少的人和更少的錯誤更快地做出更好的決定方面一直走在前列。在20世紀80年代，海軍研究辦公室啟動了一項計劃，研究作戰人員如何在高度緊張的情況下做出更好的決定。這項計劃被稱為TADMUS（壓力下的戰術決策），它利用認知科學在了解決策者如何做出決策方面取得了新的突破。這導致了海軍太平洋信息戰中心的科學家和工程師設計了幾個原型（多模式觀察站、知識墻和其他），并進行了測試，在幫助決策者實現改進決策方面取得了令人鼓舞的成果。

TADMUS與類似的海軍項目一樣，就其本身而言是好的。但正如理查德森上將在其當前戰略論壇的發言中所指出的，直到最近，將強化決策提升到新水平的技術還不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰中心與通過海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決定。

9 充分發揮大數據、人工智能和機器學習的作用

在美國戰略和軍事指導的最高層，大數據、人工智能和機器學習被認為對為美國軍隊提供作戰優勢極為重要。而且，那些負責將這些技術整合到美國軍事平臺、系統、傳感器和武器的人越來越多地將決策確定為這些技術可以增加最大價值的一個重要領域。

在AFCEA/海軍研究所 "西部 "會議上的講話中，海軍預算主任迪特里希-庫爾曼少將這樣提出了海軍如何能夠最好地利用大數據、人工智能和機器學習的問題。"我們如何利用人工智能，不是為了生產殺人的自主平臺，而是為了讓指揮官在戰斗中獲得優勢？"的確，美國海軍--進而是美國軍隊--想要利用大數據、機器學習和人工智能的本質，不是在沒有人類監督的情況下向遠方發射終結者般的無人系統，而是幫助操作員做出更快、更明智的決定。

軍事作戰人員將始終處于循環之中，并將得到大數據、機器學習和人工智能的協助。軍方希望通過這些尖端技術--無論是應用于無人系統還是戰爭的其他方面--來實現的是進入對手的OODA循環。負責研究、開發和采購的海軍助理部長詹姆斯-格茨閣下在一次軍事工業會議上這樣說："如果一支部隊能夠利用人工智能讓決策者比對手更快地做出決定，那么它每次都會贏。"

在海軍戰爭學院的一次演講中，美國防部聯合人工智能中心主任杰克-沙納漢中將這樣說。"人工智能對美國國防最有價值的貢獻將是它如何幫助人類做出更好、更快、更精確的決定，特別是在高后果的行動中。"

很明顯，美國國防部已經認識到，淹沒在數據海洋中的作戰人員無法做出有效的決策，并試圖利用人工智能和機器學習等技術來幫助整理數據，只呈現在激烈戰斗中有用的信息。

沙納漢將軍在戰爭學院的講話中談到了利用大數據、人工智能和機器學習幫助作戰人員做出更好決策的機會和挑戰，他指出："在思考、書寫和談論人工智能與實踐之間存在著鴻溝。卷起袖子，投入到人工智能項目中，這是無可替代的。

最近，國防部聯合人工智能中心的新主任邁克爾-格羅恩中將這樣強調了決策:

• 當我考慮人工智能的應用時，我想的不僅僅是在發現目標后近乎瞬時開火的用例。在整個聯合部隊中，有一系列廣泛的決策必須由人工智能來實現。

在20世紀的戰爭中，衡量軍事優勢的單位是坦克、艦艇或飛機，以及 "勝過槍炮和棍棒 "對手的能力。在21世紀的戰爭中，軍事領導人只有幾分鐘甚至幾秒鐘的時間來做出關鍵的決定，超越對手的思維能力將決定勝利和失敗的區別。

當美國軍方及其國防工業伙伴在21世紀的第三個十年中制定他們的研發投資決策時，早就應該關注一個長期被忽視的領域--我們的軍事決策者的思想，并確保他們能夠做出更好的決定，比他們的對手更快和更少的錯誤。

第1章 簡介

1.3 背景情況

1.人是任何防御系統的關鍵組成部分--對于無人駕駛飛機系統（UAS）來說也是如此，盡管有 "無人駕駛 "的說法，但為了達到預期的任務效果，還是需要很多人的參與。無人駕駛飛機領域顯然是航空業中一個新興的、高增長的部門。與任何新的創新領域一樣，無人駕駛航空領域最初的焦點集中在推進使能技術和開發其操作程序，以獲得競爭優勢。

2.在過去的十年中，隨著各種組織開發和使用越來越復雜的無人駕駛飛機，人們越來越理解無人駕駛飛機是復雜的、分布式的系統，而不是簡單的飛機--也就是說，意識到有問題的遠不止是飛機。這種認識正式體現在美國無人駕駛飛機系統發展和標準化指南（美國國防部[DoD]，2012年，2016年），以及其他支持性文件。從整體系統的角度來看，我們應該認識到，無人機系統是由無人機、地面組件和其他架構元素組成的，每個元素都有自己的屬性，它們共同互動，表現出對各種系統利益相關者有價值的突發系統級屬性。

3.這一系統觀點中隱含的理解是，包括人類機組成員在內的地面控制站（GCS）在確定無人機系統的整體系統級屬性，包括系統安全方面起著重要作用。在這種系統觀點中，還承認無人機系統的發展需要通過系統工程過程來協調。然而，即使采用了系統工程的方法，其范圍也常常被限制在技術系統上。這種看法是一個重要的問題，因為與流行的觀點相反，無人機系統并沒有從系統中去除人的因素。相反，無人機系統提供了一種選擇，使人不再一定要與系統中的物理動態部件同處一地。同樣，高度自動化的系統允許修改而不是消除人的作用，例如通過減少必要的技能和能力或允許增加控制范圍。

4.與載人系統一樣，人在無人機系統中的基本作用是為系統提供上下文反應的指揮和控制（C2），并對情況進行總體了解。為了完成這些功能，人必須在系統運行的某個時刻與系統互動，并使用某種形式的人機接口（HMI）。因此，對于任務的有效性和安全性來說，從系統構思開始就將人完全融入到無人機系統中是至關重要的。這就要求在開發、獲取和操作無人機系統時，關注人類系統集成（HSI）的所有要素。圖1-1代表了一個綜合系統的HSI的主要元素：人、技術和工作環境。

圖1-1：一個集成系統的主要內容

5.值得在此明確定義什么是HSI，因為許多人把它狹隘地看作是人和機器的接口，是人因工程和傳統駕駛艙設計的同義詞。這種觀點實際上只包含了HSI的一個要素。廣義上講，HSI是基于這樣一種理解，即人是系統內的關鍵要素，采用以人為本和以交互為中心的設計（Hou等人，2014）的系統視角可以提高生產力和安全性，同時降低成本。根據美國國防部采購指南，HSI被定義為 "一個強有力的過程，通過它來設計和開發系統，有效且經濟地整合人類的能力和限制。HSI應該作為武器系統開發和采購的整體系統方法的一個組成部分....，整體系統不僅包括主要的任務設備，還包括操作、維護和支持該系統的人員；訓練和培訓設備；以及操作和支持基礎設施"。

6.HSI涉及識別和權衡可能嚴重影響系統性能的人類相關問題。為了確保所有的問題都得到考慮，這些與人相關的問題被分為五個主要領域，即人力/人事、培訓、人因工程（HFE）、安全和健康以及組織和社會特征。HSI的一個核心原則是那些開發、獲取和操作系統的人必須對這些領域保持一個整體的觀點。沒有一個領域應該被孤立地考慮，相反，它們需要相互關聯。其中一個領域的任何決定幾乎肯定會影響到另一個領域。

7.對于在世界范圍內的空域結構中以非隔離方式運行無人機系統的支持者，如北約聯合能力小組無人機系統（JCGUAS），一個重要的關注領域是系統安全。隨著對無人機系統事故調查和分析的日益重視，人為錯誤（即人的表現失敗）已被證明是導致無人機系統安全相關事件的重要因素。基于上文提出的HSI概念，任何解決UAS系統安全的努力都必須涉及對其他HSI領域的整體考慮，如人為因素工程、人力/人事和培訓。這一論斷并不新鮮，在傳統的載人航空中同樣適用。然而，在載人航空中，人員和培訓是由現有的法規和標準嚴格規定的，因此允許對人機界面的人因工程采取相對規范的方法，以達到預期的系統安全水平。相比之下，目前在人員和培訓方面存在明顯更大的可變性，因為它們適用于UAS，使得對GCS設計的規定性方法遠不可行。相反，人因工程的決策需要根據人因工程、人力/人事和培訓等領域之間存在的整體性能、安全和成本效益交易空間來考慮。因此，明確考慮到這種交易空間的GCS設計的可重復的過程解決方案是最好的，這樣潛在的理想創新就不會受到不必要的限制。

8.為了提供指導，改善對無人機系統中人的因素的考慮，減少與人的表現有關的事故和事件，提高安全性，從而促進無人機系統在非隔離空域的常規飛行，本標準建議（STANREC）由人因專家小組（HFST）為無人機系統在非隔離空域飛行（FINAS）工作組（WG）、JCGUAS編寫。它是FINAS第4685號研究的產物，從英國國防部標準00-250《系統設計者的人為因素》（2008）中提取了適用于設計和采購無人機系統的通用系統工程框架的高級過程相關要素。這份文件代表了HFST成員的辛勤工作和奉獻精神，他們的服務和努力使這項工作成為可能。這些人包括：

Patrick Le Blaye（法國），Daniel Hauret（法國），Piet Hoogeboom（荷蘭），Ming Hou（加拿大），Joe Geeseman（美國），Edgar Reuber（德國），Ian Ross（英國），Roland Runge（德國），Anja Schwab（德國），Anthony Tvaryanas（美國）和 Eric Vorm（美國）。

1.4 目的和范圍

1.本STANREC描述了

• a. HSI對UAS在非隔離空域飛行的重要性。

• b. 有助于確定人類對無人機系統性能和安全的關鍵貢獻可能發生在何處的活動。

• c. 如何將HSI的投入融入到UAS的發展中；以及

• d. 可用于應用HIS的技術。

2.STANREC中規定的過程既是基于目標也是基于風險。在每個UAS項目中必須滿足的總體HSI目標已經確定。只要這些目標得以實現，實現這些目標的手段就可以根據各個無人機系統項目的情況進行調整。因此，HSI活動的范圍和深度應根據與人類相關的考慮因素所帶來的項目風險程度進行調整。通過這種方式，該過程支持開發具有成本效益的無人機系統，使其更加安全，并提高任務的有效性和可靠性，從而滿足整合到非隔離空域的要求。

1.5 目標受眾

本STANREC針對的是需要解決無人機系統的設計、實施、采購、評估和運行中的人為問題/風險并為其提供資源的北約和工業界人員。本STANREC的主要用戶是由所有利益相關者組成的綜合項目組（IPT），包括設計、開發和/或采購UAS的項目經理、設計師和開發人員。本STANREC涉及與人有關的考慮和HSI活動，以使IPT成員了解它們與整個系統工程過程的相關性和重要性。盡管如此，參與無人機系統開發的所有各方，包括無人機系統的終端用戶，都應該發現本STANREC的相關性。

空軍將在一個多極世界中作戰，其特點是持續的、低于閾值的交戰，其中多層和多速的戰斗空間延伸到很遠距離。空軍將需要變得高度適應，并能夠通過在高速作戰環境中實時超越威脅，快速從協調過渡到同步，不僅在移動資產和人員方面具有敏捷性，而且在至關重要的信息方面也具有敏捷性。新作戰優勢的釋放將取決于空軍加強部隊之間的連通性和整合的能力，以便信息共享能夠比以往更快、更廣泛地進行。

空軍已經嚴重依賴跨五個作戰域的作戰能力——但這些域都將變得非常混亂和具有競爭性。空軍將需要改變他們使用的網絡、系統和流程，以及他們廣泛和基本的工作方式，以便能夠在現代戰場的長度、寬度和高度上思考、戰斗和取勝。多域作戰 (MDO) 為空軍引入新的作戰指揮、控制和作戰管理 (C2BM) 提供了先導，這有望以多種方式從根本上提高在跨多域戰斗空間同步部隊要素和協調效果方面的聯合效率，這在以前不可能實現。

本報告通過將關鍵的作戰范式、挑戰和戰略轉型的推動因素相互關聯，以向新的作戰方式演進，綜合了空軍向多域作戰 (MDO) 過渡的最新觀點。

戰略背景

隨著國家競爭再次成為常態，全球競爭正處于新的十字路口。未來的戰略環境將引發新形式的競爭，將包括恐怖組織、叛亂分子、雇傭軍和網絡犯罪分子等非國家行為者在內的敵人聯系起來。對手將在物理和虛擬領域從事合法和非法活動，一方面模糊了和平與戰爭之間的區別，另一方面模糊了本土和遠距離之間的區別。傳統的防御方法將受到可能不承認國界或不遵守國際規范和做法威脅的根本挑戰。

因此，空軍將在一個多極世界中作戰，其特點是持續的低閾值交戰，戰場空間延伸到很遠距離。空軍作為一個在行動中持續活躍的軍種——進行訓練和演習、保障任務或在運輸途中——以保持全天候的任務準備狀態，未來面臨的挑戰尤其明顯。引入多層次和多速度的戰場從根本上破壞了經濟和戰爭的性質，因此空軍將需要加速變革并建立新戰爭方式的能力，使他們能夠在高度復雜和緊張的競爭連續體中贏得未來沖突場景的全部內容，否則就有成為多余的風險。

作戰環境

面對在密集的反介入/區域拒止 (A2AD) 環境中使用先進網絡和武器系統能力的對手，競爭連續體將變得競爭激烈、混亂且受限。隨著空中作戰中心 (AOC)、指揮與控制 (C2) 節點和傳統機載平臺遠離戰斗，空軍執行的全方位保障和戰斗任務將變得更加復雜。因此，空軍將需要新的方法來提高生存能力，并在密集威脅環境中以相關的速度提供效果。空軍將需要變得具有高度適應性，并能夠迅速從協調過渡到同步，以在高速作戰環境中實時超越威脅，不僅在移動資產和人員方面具有敏捷性，而且在至關重要的信息方面也具有敏捷性。

當代威脅發展太快，通過電子手段的連接來應對威脅至關重要，因為無法再在聯絡層面有效協調行動。例如，考慮聯合空中作戰中心 (COAC) 和防空作戰中心（ADOC）并不總是明確定義為總部，可以將作戰 C2 要素在防御性防空和區域防空方面分開。常規和新出現的空中和導彈以不同的方式威脅，因此防御它們通常屬于不同的指揮機構。由于一個威脅概況對于地面指揮官來說可能太大，而對于空戰指揮官來說又太小，因此需要一個無縫集成的多層全域作戰架構來生成共享態勢感知 (SA) 并確保將正確的射手分配給在正確權限下的相應傳入威脅目標。

未來沖突的結果將有利于那些在競爭中獲得信息優勢的空軍，在競爭中各作戰領域被融合在一起，而不是基于優越的武器系統和獨立的能力。新的作戰優勢的釋放將取決于空軍是否有能力加強部隊成員之間的連接和整合，從而使信息共享比以往更快、更廣泛地發生。在這樣做的過程中，為了實現更有力的協調，指揮關系和結構將需要進行調整，甚至為新的戰爭方式重新定義。多域作戰（MDO）為空軍提供了未來新的作戰指揮、控制和戰斗管理（C2BM）的先導，它有望從根本上提高部隊成員的同步性和協調多域作戰空間的效果，這是以前不可能的。

• “空軍將需要變得具有高度適應性，能夠迅速從協調過渡到同步，以在高速作戰環境中實時超越威脅，不僅在移動資產和人員方面具有敏捷性，而且在關鍵信息方面也具有敏捷性。”

向多域作戰 (MDO) 的過渡

多域作戰（MDO）的概念與聯合和集合作戰的概念不同，因為它提出了在各作戰領域執行基于效果的、同步的和戰術整合的任務，從而使空軍能夠在現代戰斗空間的長度、寬度和高度上思考、戰斗和獲勝。在過渡到MDO的過程中，空軍將需要對他們使用的網絡、系統和流程以及他們的工作方式進行廣泛和根本性的轉變。為了以相關速度運作，各級指揮官將需要獲得通過聯合共同作戰圖景（COP）提供的強大的、不斷更新的SA，以便比對手更好地了解作戰環境。此外，從機密和公開來源的數據和情報流中收集、存儲、分析、融合、分發和可視化信息的能力，以便在盡可能低的層次上更快地做出決策，這對作戰成功至關重要。

但是，如果沒有適當地過濾和管理，同樣可以創造作戰優勢的大量信息也可能使決策過程不堪重負。除了簡單地將每個傳感器集成到網絡中并集成跟蹤數據之外 從多個來源實時共享，必須對持續流向指揮官的數據和信息流進行智能融合和共享，以便只提供與給定任務或作戰要求相關的數據和信息。在一個信息就是力量、信息可以比以往更快、更遠、但也有太多數據和信息需要處理和吸收的時代，防止指揮官和作戰人員面臨信息負擔和認知超載的危險將是至關重要的。因此，需要新的數字解決方案和工具包，利用自動化和人工智能 (AI) 來支持信息可視化，以便更好地理解和改進決策。

• “在目前的配置中，作戰C2仍然過于人工手動，并且與隨著傳感器和射擊者被合并到一個單一的主網格網絡中而變得可用的大量數據和信息不兼容。”

軍事行動的數字化

信息優勢對于空軍將戰略意圖轉化為及時的作戰和戰術效果，并在現代戰斗空間的流動作戰領域進行協調，將是決定性的。管理、分析、融合、可視化的工具包，以及關鍵的是，更好地理解來自多源情報流的大量信息，將在未來幾年重新定義作戰規劃和執行。空軍將需要利用新興技術來塑造現代戰爭環境的數字層面，因為新的作戰C2可以支持未來戰斗空間所要求的性能水平。

在目前的配置中，作戰C2 仍然過于人工手動，并且與隨著傳感器和射擊者被合并到一個單一的主網格網絡中而變得可用數據大量混亂、信息不兼容。

傳統的 C2 指令、結構和流程可以基于 24 小時周期的決策循環，不足以應對未來的破壞性威脅和預期的行動速度。任何水平的技術進步都不會使傳統 C2 對未來作戰的預期步伐更加有效。人工智能、自動化、增強現實和量子技術為過濾、可視化和幫助理解大量信息提供了新的可能性，而利用大數據處理的數據分析和融合引擎將為個人平臺、能力和決策者帶來新的機會從聯合甚至泛政府的角度將其整合到一個共同的數字環境中。

一個共同的數字環境和作戰云的實現將使任何地點的部隊和用戶都可以訪問相同的數據和信息流，無論是實時規劃還是執行，并且以與執行任務相同的速率。高度適應不斷變化的任務要求的數字工具包將需要在作戰云上隨時可用，并使用軍事證書按需訪問幫助各級做出更好更快的決策。指揮官和作戰人員之間共享通用數字環境的發展將使作戰指揮控制的分散化和空中作戰中心傳統職能的地理點對點分布成為可能。

• “指揮官和作戰人員之間共享通用數字環境的發展將使作戰指揮控制的分散化和空中作戰中心傳統職能的地理點對點分布成為可能。”

AOC的功能分布

分布式 AOC 可以理解為同時在不同的地方，而不是在一個或另一個地方，它代表了空軍未來作戰方式的游戲規則改變者。空中作戰中心傳統上由空軍從一個擁有重要基礎設施的固定位置操作，以允許接收大量通信和大量多專業人員。這種集中式 C2 模型在過去為空軍提供了很好的服務，但是隨著威脅形勢的演變，從執行作戰 C2 的單個固定位置的概念使得空中作戰容易受到能力越來越強的對手的攻擊，這些對手可以通過動能和非-動力學手段。在任何接收關鍵通信和提供可操作 C2 的集中位置發生自然災害、火災或停電成為潛在單點故障的情況下，同樣存在風險。

點對點分布的AOC將與位于不同地點的高級指揮部更好地保持一致，而在聯盟的情況下，則與世界不同地區保持一致。分布式AOC還將使空軍有可能與更多不同的專業人員聯系起來--在任何特定時間，在一個以上的地方經常需要這些專業人員--以解決復雜的作戰挑戰。空軍將獲得決定性的優勢，最大限度地減少非周期性工作的需要，以便在需要的地方和時間獲得信息，關鍵是要建立冗余，以提高行動的適應性。隨著AOC功能的分布，空軍將有能力迅速適應動態作戰場景中不斷變化的需求，包括C2網絡中任何關鍵節點的潛在損失，使邊緣作戰人員能夠以更加安全和靈活的方式行動。

然而，分布式空中作戰中心架構所承諾的最顯著的力量倍增效應是使空軍能夠無縫地連接到位于不同位置的伙伴要素和能力。將位于不同地點的盟軍和伙伴空中作戰中心虛擬地聚集在一起，將使空軍能夠整合可用的聯軍能力，以便在任何給定時間和地點利用最有效和最致命的空中力量組合。通過以增強力量和提供綜合威懾的方式整合聯軍能力，可以減輕空軍單獨面臨資源或人員壓力的現實和日常挑戰。因此，空軍將更少地依賴單個平臺能力，而更多地依賴于具有集成作戰 C2 的共享能力架構的力量，該架構從根本上優化了傳感器/射擊者的任務和分配。

MDO 中的 C2BM

作為指導任務和加快行動步伐的過程的一部分，通過替換會減慢行動周期（從而降低反應時間）的傳統方法，必須明確授權給每個級別的指揮部，以便確定決策的優先級可能的最低水平。因此，連接到接收數據和中繼命令的敏捷、適應性強和有保障的網絡的單個指揮官應該能夠專門指揮下屬單位的活動。對交付作戰能力的命令進行適當的優先排序仍然至關重要，但未來的挑戰將與誰指揮指揮官有關——尤其是在對多個任務有明顯壓力的情況下 政府部門將被納入 C2 決策過程。即使授權保持不變，集中控制/分布式執行和任務指揮的模式也可能受到挑戰，因此空軍必須更新正式關系和開展業務的方式。

開放式架構、系統體系(SoS) 網絡，專為高速、大容量而設計，在廣泛而分散的用戶群中進行數據交換對于在需要的時間和地點向合適的人提供相關信息至關重要。Link 16 為互連性和互操作性提供了一個通用標準，對聯軍行動仍然至關重要，但即使有一個在其用戶之間全面設計和實施的現代化計劃，其本身也不夠。更強大的作戰 C2 的基本原理推動了聯合全域指揮與控制 (JADC2) 結構和先進戰斗管理系統 (ABMS) 在美國的發展。JADC2 設想將整個部隊的傳感器、射手和支持平臺連接到主網格網絡，以便作戰指揮控制從以服務為中心的架構有效地推進到高度靈活的聯合全域架構。美國空軍打算利用 JADC2 實時融合來自無數不同來源的數據，而 ABMS 打算通過將正確的傳感器連接到正確的射手來感知、理解并允許指揮官比對手更快地采取行動。

在一個沒有任何單一平臺或武器系統本身能夠確保作戰成功的未來，JADC2和ABMS的目的是用其他系統的優勢來系統地減輕單個組件系統的局限性。沒有與ABMS或同等的作戰管理（BM）系統連接的平臺將具有較低的生存能力，并最終成為多余的。JADC2和ABMS是美國在每個戰爭場景中取得戰斗成功的基礎，它們為未來的作戰C2提供了將正確的傳感器連接到正確的射擊者的基礎。開發一個高度可擴展的、完全集成的、具有明確授權的多分類網絡架構，將是實現信息優勢的關鍵，它使指揮官和作戰人員能夠更有效和高效地執行。目前的網絡和系統需要進行現代化改造和調整，以實現更大程度的戰斗空間信息，然而，全面的網絡整合帶來了相當大的技術挑戰，因為各個系統并不總是使用一種共同的語言或順利地相互連接，特別是在涉及盟國和伙伴空軍的多國背景下。

• “對交付作戰能力的命令進行適當的優先排序仍然至關重要，但未來的挑戰將與誰指揮指揮官有關，特別是在多個政府部門明顯面臨壓力將其納入 C2 決策過程的情況下。”

敏捷和協作戰斗

互操作性是未來戰爭的關鍵，而協同作戰的步驟設想跨所有平臺進行信息交換，而不僅僅是戰斗人員。除了由新的具有指揮能力的戰斗機領導的傳統戰斗機之外，隨著第五代平臺的出現，互操作性將需要擴展到所有平臺，包括遙控飛行器 (RPV) 和自主系統。在強大的聯合任務指揮下，互操作性與綜合規劃和作戰指揮控制將允許加速作戰，以克服具有先進網絡能力和武器系統的對手。將遺留系統調整為單一網格、多域網絡是空軍面臨的最關鍵挑戰，必須進行戰略轉變，優先考慮全面的網絡集成和互操作性以及必要的財務資源、時間和人員。

整合帶來了復雜的挑戰，有時需要比預期更長的時間才能實現結果，正如之前在 Link 16 上采用、適應和實施變化的國家經驗所表明的那樣。空軍必須迫使行業合作伙伴更廣泛地采用數據協議和工程系統的標準化，以便能夠有效和高效地實現未來所需級別的互操作性。同時，空軍必須 打破狹隘的思維方式、過時的數據和信息共享政策以及阻礙他們作為組織利用信息真正力量的文化障礙。軍事背景下與美國前總統羅納德·里根（Ronald Reagan）的話有了新的關聯，他將信息稱為現代的氧氣，因為信息力量是未來戰場上有效作戰的基礎。

將盟軍和合作伙伴的資產、資源和專業知識進一步互連，超出單個固定地點的定位，這將成為空軍在未來沖突中保持競爭力的必要條件。三十年前，可能有二三十人，包括指揮官及其參謀參與作戰計劃、執行和 C2。今天，視頻電話會議和數字應用程序使分布在不同地點和時區的數百名員工的點對點協作和信息共享成為可能。與盟國和合作伙伴互操作性的障礙在邏輯上需要考慮并更緊密地結合在一起 - 旨在確保數字環境得到主動保護和防御的國家網絡安全方法及其警告。依賴網絡空間和在網絡空間中作戰的固有脆弱性將使信息戰在傳統作戰之外占有一席之地。同時，空間領域和量子加密技術的進步將開始通過徹底改變軍事行動中的通信方式來減輕復雜網絡空間威脅的影響。

互操作性和聯盟有效性

互操作性是衡量聯盟有效性的關鍵，并將決定在未來的同行競爭環境中的戰斗成功。在沒有盟友和合作伙伴的幫助下，單獨過渡到全域作戰戰略是不可行的，但從聯盟的角度來看，要實現真正的互操作性，必須對空軍設計和規劃未來能力進行戰略反思。互操作性通常可以通過調整現有的系統而得到改善，但如果要以未來沖突所要求的方式在戰略上推進互操作性，以達到戰斗和勝利所必需的聯盟效力的程度，則需要成為一種采購考慮。

互操作性存在著重要的政策層面障礙，例如，與采購項目的過度分類和軍事系統的轉讓有關。這種對聯盟有效性的障礙在近年來的聯盟作戰活動中已變得很明顯，并促使美國引入新的方法，如國防出口特性計劃，該計劃旨在為優先考慮和追求互操作性的方式帶來范式的轉變。將互操作性考慮納入主要采購項目的初始能力文件的作戰概念（CONOPS），將確保它在未來系統的設計階段得到適當的規劃，并戰略性地納入采購過程本身，而不是作為事后的想法被編入。

美國還將更加強調與盟友和合作伙伴共同開發系統，并以系統的早期出口為目標，這一方面有助于改善整體系統設計和安全性，另一方面也能壓縮開發時間和降低成本。任何空軍都不能假設自己總是擁有最好的技術解決方案和概念，因此，當國際市場上有更優越的替代品時，進口能力將需要更高的優先權。軍事系統的本土開發提供了次要的優勢，如經濟效益的本地化和通過國內創造就業機會來培養高技能的勞動力，但也有一些權衡，如較低的性價比或系統不能與替代品提供的相同水平的性能。

在系統層面上，設備之間的互操作性是至關重要的，但是作戰平臺本身和確保它們的互連性本身并不足以實現互操作性，也不會自動轉化為改善聯盟的有效性。空軍必須通過制定共同的作戰方案和戰術、技術和程序（TTPs）來加強聯盟層面互操作性的概念基礎。空軍共同訓練、合作和培養工作關系的方式是打開未來作戰優勢的關鍵。建立信任需要時間，而作戰層面的互操作性--相對于系統層面的互操作性--是建立在多年的訓練和并肩工作上的，以了解和推進可以共同實現的目標。不可能在危機時期尋找信任，也不可能期望能夠以未來所需的行動水平和速度來運作。

空軍有必要作出新的努力，以改善與關聯部門以及盟國和伙伴空軍的同步和協調。建立一個更強大的傳感器網絡和發展收集、存儲、處理、分析、融合和分享適當安全級別的信息的能力的途徑始于雙邊討論，隨著聯合演習的推進，并隨著從持續努力和互動中獲得的經驗教訓被廣泛實施到培訓、教育和最終的積極行動本身而得以實現。歸根結底，在擴大力量和試圖實現聯盟伙伴之間的綜合威懾方面，信任的概念將比技術因素更重要。盟友和合作伙伴可以成為非常有價值的見解的來源，空軍必須變得更加開放，不斷地與同行分享威脅情況，并保持思想的持續互動，以支持持續改進。

• "空軍必須通過開發共享的CONOPS和戰術、技術和程序（TTPs）來加強聯盟層面上的互操作性的概念基礎。空軍共同訓練、協作和培養工作關系的方式是開啟未來作戰優勢的關鍵。"

信任與信息共享

在這個時代，信息被視為力量，但只有當它被分享時才會變得真正強大，在評估盟友和合作伙伴之間的信任時，信息共享的方式是衡量有效性的關鍵。人工智能和神經網絡將能夠實時處理和分析目前需要數周時間的大量信息，然而，空軍的思考和反應速度將取決于他們在正確的時間向正確的人提供正確和相關的分類信息的能力。考慮到信息共享的三個基本要素（需求方面的理由；使之成為可能的技術和基礎設施；以及受其支配的政策和規則），理由越來越被認為是合法的，使之成為可能的手段在大多數情況下也是現成的。然而，以父權為框架的政策和信息發布規則與文化障礙相結合，阻礙了盟友和合作伙伴之間及時有效的信息共享，甚至經常是根本沒有。

古老的信息可釋放性政策和僵化的數據所有權文化，限制了實時甚至是歷史信息流向需要的地方。盡管空軍擁有與盟友和合作伙伴更緊密合作的動力，但他們總體上仍然落后于更有效作戰所需的信息共享水平。有效的信息共享的障礙和阻礙可歸因于傳統的模式，然而過去有效的東西不一定在未來有效。并非所有的信息都需要與所有級別和所有項目的人共享，但確保正確的人能夠獲得正確的信息是可能的，一方面，重新設計適用的信息共享政策、規則和分類以消除瓶頸，另一方面，通過硬件和軟件解決方案，降低工業規模的信息共享的操作安全（OPSEC）風險。

從商業部門的成功經驗中可以學到寶貴的經驗，即如何安全地改善企業層面的連接和信息共享，關鍵是與外部合作伙伴的連接和信息共享，從而提高生產力，為股東創造更高的價值。建立新的授權、政策和信息保護程序是必要的，以便讓信息在行動領域之間以及在共享的任務伙伴網絡中的不同安全分類之間安全和無縫移動。空軍將需要促進和實施更強大的信息和數據安全，同時通過與聯合和盟國或聯盟伙伴更好地協調技術和程序來建立一個共同的數據結構。跨作戰領域的信息和數據網絡的可訪問性和安全性將成為重中之重，而信息的完整性、可信度和可靠性則是剩余的問題。

• "人工智能和神經網絡將能夠實時處理和分析目前需要數周的大量信息，但空軍思考和反應的速度將取決于他們在正確的時間向正確的人提供正確的相關信息的能力。"

網絡空間領域和信息作戰

隨著數字技術和創新的加速作用和采用，空軍的運作方式正變得越來越復雜。然而，機遇也伴隨著風險，因為支持空軍的信息技術和系統本身就成為一種威脅。網絡空間對于彌合現代戰斗空間所跨越的巨大距離至關重要，因此將繼續成為軍事行動中一個永久的、日益突出的要素。然而，大量信息的快速收集、控制和傳播產生了一種新的戰爭類型，即產生了傳統軍事系統必須能夠對抗和防御的具有普遍性的持續威脅。網絡空間和電磁頻譜為信息系統、武器和平臺的運作提供了重要的地形，指揮官的首要考慮之一是需要支配流動的作戰領域，使其盡可能受到抑制和保護，以防止可能帶來區域拒絕問題的攻擊。

網絡保護和通過一切必要手段捍衛網絡空間對軍隊來說是勢在必行的，但未來更重視的是數據和信息資源本身，而不是為它們提供地形的網絡。密碼學的現代化對于實現有保障的安全通信至關重要，但對部隊進行數據保護和信息安全教育是空軍需要解決的一個挑戰。軍隊需要重新培訓組織心態，并制定源自零信任文化的標準操作程序（SOP），以便作戰人員嚴重依賴的信息在所有層面上不斷得到認證和驗證。更廣泛地說，軍隊在網絡空間的主要重點仍將是通過網絡安全軟件和計算機網絡操作來保護C2的物理和電子。

盡管在網絡空間建立交戰規則（RoE）的挑戰仍然存在，但在未來幾年，信息作戰將不可避免地成為與傳統作戰一樣的核心能力。軍隊已經觀察到戰斗之王從火炮過渡到空中力量，空中力量穩步發展，可以在任何時候和任何地方使用。盡管在過去的30年里，空中力量是火力的 "首選"，但不確定的是，在未來的30年里，空中力量是否會成為戰斗之王，或者動能能力是否會像其他傳統能力一樣，被更有效、更精確和更經濟的替代品所取代。預測未來總是很困難的，但目前的軌跡表明，非動能能力將最終成為戰斗之王，火力將從硬件過渡到軟件，因為不再需要飛行的效果，因為計算機代碼和遙遠的點擊將變得比動能武器的震蕩效果更具破壞力。

• "軍隊廣泛需要重新培訓組織心態，并制定源于零信任文化的標準操作程序（SOP），以便作戰人員嚴重依賴的信息在各個層面不斷得到認證和驗證。"

利用空間領域

衛星能夠以最快和最安全的方式將信息傳遞到最底層的指揮部，其數據鏈接對于在高度競爭的環境中同步部隊成員，加速觀察、定位、決定和行動（OODA）的循環，以及在行動前和行動中加強部隊的安全和保障至關重要。

空間領域為全球通信、高空情報、監視和偵察（ISR）以及為保持對空域的控制和執行未來預測的高節奏行動所必需的定位、導航和定時（PNT）解決方案提供無與倫比的覆蓋范圍和持久性。將空間領域納入MDO將釋放出一種力量倍增效應，因為它允許創建跨作戰領域的新網絡，并為分布式聯合規劃和執行建立新機制。隨著傳統的地面和空中指揮要素被推到離戰斗更遠的地方，向空間領域的邁進對于在地面要素和遠程載體之間更廣泛地傳播連接是至關重要的，從而使部隊要素能夠彼此和總部要素之間更理想地運作。

擴大的地球同步衛星群將通過為所有類型的載人平臺、遙控飛行器和自主系統提供連接，使它們能夠一起遠程操作，從而實現一種新形式的作戰C2。隨著目前的限制因素--即計算能力、通信帶寬和太陽能電池板產生的電力--被克服，空軍將通過多種類型的新情報產品和服務呈現革命性的新前景。在未來幾年，利用大數據處理、人工智能和機器學習（ML）來生成、處理、分析和過濾衛星上的大量信息，并自主地向指揮官和作戰人員提供實時的關鍵信息服務將成為可能。空中和太空力量交織在一起，如果沒有所需的最低水平的天基能力，任何向MDO的過渡--設想進入所有作戰領域，但可以說以太空領域為核心--將仍然無法實現。

• 在過去的三十年里，衛星已經顯示出在分析通信、定位目標位置、生成精確坐標（例如用于瞄準或空中投擲）和打擊后的戰斗評估方面不可或缺的效用，以支持從戰爭到保證任務到戰爭以外的軍事行動（MOOTW）等所有空中行動的規劃和執行。

建立一個軍事空間戰略

進入空間領域的初步步驟側重于發展空間態勢感知(SSA)，在推進到天基傳感器和其他能力之前，從地面的雷達和強大的望遠鏡開始。在最基本的層面上，SSA必須允許空軍評估發射，監測衛星和運載火箭重返大氣層，跟蹤軌道上的衛星并提供潛在碰撞的預警。從這一初步步驟開始，需要由地面站、空間飛行器和通信鏈路組成的空間基礎設施，而作戰效果的提供則取決于專門的空間工作人員、操作人員及其工具包，這些因素綜合起來考慮，有可能消耗大量的財政資源。

空軍需要發展主權控制的空間能力的方法，這些方法既要有成本效益，又要有靈活性，例如插入硬件和軟件更新。提供即插即用解決方案的商業現成（COTS）技術和納米衛星--其開發成本相對較低，并能以低成本迅速復制--降低了進入空間領域的門檻，并將在允許空軍以必要的速度前進方面發揮重要作用，同時，越來越多的商業衛星運營商能夠有競爭力地為軍事行動提供帶寬和其他關鍵產品。

然而，空間領域的物理復雜性使得任何空軍或任何國家發展空間力量的相關技術復雜性和成本負擔本身完全不現實。空間領域構成了空間中較大和較小的軍事行為者的需要--無論大小--密切協作，甚至共同發展空間軍事力量。對空軍的要求是與盟友和伙伴協調步驟，無論他們是已經有了既定的程序和方案，還是處于啟動階段，對于利用空間領域為軍事行動提供的真正潛力將是至關重要的。

政府間、商業和研究伙伴關系將需要構成軍事空間戰略的基石，以便有可能從大量的現有知識中獲益，并應用從既定的空間行為者和遺留計劃的經驗中獲得的教訓。應用實驗對于空軍培養專業知識和能夠更迅速地確定能力差距和優先事項非常重要，當與盟友和伙伴合作推進時，可以大大簡化空間能力的開發周期，并為擴大長期的共享利益提供基礎。

通過戰略協調，資源單獨緊張的盟國和伙伴國空軍將能夠把他們的重點限制在建立具有利基能力、機制和軌道的小型衛星星座上，以便以后匯集起來，合并成更大或超大的星座。盟友和合作伙伴之間形成的超大型衛星星座有望提供一個更加多樣化和強大的共享能力架構，否則是無法實現的，關鍵是要建立冗余，以防止突然失敗或失去服務。建立冗余是必要的，因為在未來十年，新的空間行為者和空間威脅的引入使空間領域不僅更加擁擠，這本身就帶來了重大的新風險，而且還首次出現了軍事競爭。

• 作為通常負責領導軍隊進入空間領域的軍種，當空軍開始考慮發展空間足跡和作戰能力時，眼前的挑戰是制定能夠在預算限制內和以相關速度提供需求的方案。

• "盟國和伙伴之間形成的超大型衛星星座有望提供一個更加多樣化和強大的共享能力架構，否則是無法實現的，關鍵是要建立冗余，以防止突發故障或服務損失。"

專用太空指揮部

通過將天基能力分布在一個與盟國和伙伴共享的更廣泛的空間架構中，空軍將能夠從更多樣化的能力套件、更高的可用性和全球安全通信的延伸中獲益。隨著天基能力向盟國和伙伴之間共享的架構發展，控制目前被隔開的衛星的地面站將需要互聯并更接近AOC，以改善C2的決策。由于空間資產為民用和軍用用戶提供產品和服務，然而空間領域的使用使作戰C2變得復雜，可能需要其他政府部門參與傳統上由軍事指揮官負責的決策。

軍事指揮官很可能在特定情況下優先考慮或在空間領域的正確時間作出反應的能力減少或受到限制。在某種程度上，在可能的情況下插入的常設協議，可能會澄清如果向另一用戶提供的服務受到軍事行動的影響而需要遵循的具體程序。傳統的C2周期、程序和結構是為了對實體單位行使權力，而空間領域則側重于獲取和傳輸數據和通信以實現效果，需要不同的考慮。因此，一個專門的軍事空間指揮部是必要的，以滿足居住在各兄弟部門、其他政府部門以及外部盟友和合作伙伴的空間工作人員之間所需的巨大的整合和協調程度。

空軍在提供解決方案以有效利用空間進行多域作戰方面發揮著至關重要的作用，并且通常將負責從國防角度領導、管理和培育空間--例如在英國、澳大利亞和荷蘭，其空軍最近已經建立了初步的空間指揮部。一旦空軍建立了初步的操作能力，空間領域的C2結構和程序將隨著新框架的建立而發展，以產生綜合的空間領域意識，捍衛主權、盟國和伙伴的空間能力，并全面推進軍事空間行動、計劃和能力。一個專門的空間指揮部除了使可能沒有共同愿景的姐妹部門在空間領域的使用上保持戰略一致，甚至沒有充分認識到它的潛力外，還對培養空軍多領域行動所需的新的專業空間工作人員和專業知識的骨干隊伍至關重要。

• "傳統的C2周期、程序和結構旨在對物理單位行使權力，而空間領域則側重于獲取和傳輸數據和通信以實現效果，需要不同的考慮。"

吸收新興技術和利用創新

為了使空軍有能力在各作戰領域進行思考、戰斗和取勝，幾乎所有的遺留系統都需要升級，而且空軍需要提高他們在面對快速技術進步時吸收有任務能力的技術的能力。隨著在采購周期的關鍵決策點上做出判斷的挑戰加劇，空軍采購規劃人員必須走一條鋼絲。在追求提供革命性能力的新解決方案、購買成本較低的商業現成技術（COTS）以彌補能力差距或試圖升級遺留系統之間做出選擇將變得更加微妙。在投入使用的新系統和升級遺留系統之間取得適當的平衡將被新系統的挑戰所加劇，這些新系統往往無法迅速投入使用。

為了滿足未來的作戰要求并保持機動自由，遙控飛行器和自主系統在多領域的戰斗空間中發揮著重要作用。人們普遍承認，無人駕駛和自主系統反映了未來的空中力量，但是空軍仍然傾向于主要從載人平臺和系統的角度考慮問題。對載人威脅和平臺的傳統關注導致了訓練和模擬的發展，TTPs甚至C2流程都是圍繞著提高載人系統對抗載人威脅的能力而設計的。空軍必須在載人、遙控和自主系統方面進行更全面的思考，其中人工智能具有巨大的作用，以確保它們得到適當的考慮，并適當推動對未來威脅、能力發展、培訓、實戰飛行和C2本身的思考。

下一代空域和戰斗管理將需要大數據處理和人工智能來擴展人類的決策空間，同時也有一個潛在的需求，即空軍能夠依靠快速軟件開發來提供基于云的服務解決方案，通過認證的軍事證書安全地訪問。人工智能的最大挑戰是與它的使用相關的控制水平。出于道德、法律和安全的原因，完全不對人工智能施加任何控制是不可行的--然而，施加人類控制超過一定程度，就會有效地減慢其旨在加速的決策過程。目前，無論是在駕駛艙還是在C2中心，人工智能都需要面向為決策者生成和提供選擇，但隨著作戰周期的加快和戰爭的自動化，它的作用將越來越大。

建立快速能力辦公室可能有助于解決采購挑戰，為關鍵任務的前線需求提供更快的周轉，然而，盡管有可能實現快速采購，空軍必須確保他們能夠在沒有特定系統的情況下通過產生開箱即用的解決方案，將現有技術與人類的洞察力和創新相結合。世界上最具創新精神的組織都能有效地利用集體天才的力量，而空軍必須更好地通過培養有利的程序、伙伴關系和心態來培養創新文化，直至最低層。思想沒有等級之分，當空軍領導人創造出創新蓬勃發展的組織環境時，基層人員或非入伍軍官可以成為解決行動挑戰的重要媒介和催化劑。通過扁平化組織，減少等級之間的縱向距離和部門之間的橫向距離，空軍可以實現一個更深入參與的員工隊伍，以更好地收獲創新的好處。

為了提高技術適應性，空軍必須使用通用的開放式架構開發未來的系統和數字解決方案，并更好地將操作人員和最終用戶與開發系統和工具的工程師和技術團隊以及負責采購和維持決策的辦公室聯系起來。通過迭代開發系統和工具來實現更深層次的合作，與操作人員建立共同的所有權，并使修訂工作能夠即時進行。用戶的直接、持續的參與將提高標準化程度--如圖形用戶界面--支持操作人員的培訓，并能確保服務成員為成功做好準備。與工業伙伴和學術界的伙伴關系將對壓縮系統從構思到原型的開發周期起到關鍵作用，確保更快的失敗途徑，并使空軍在技術上的適應性更強。

促進創新文化

前進的道路

空中力量仍然是今天動能效應和空運的最具決定性的能力，但空軍領導人必須確保空中力量在2030年及以后仍然具有相關性。空軍已經嚴重依賴在五個作戰領域的行動能力--然而這些領域都將變得非常混亂和有爭議。一系列的安全挑戰已經加大，變化的速度也在增加，因為潛在的威脅在破壞性技術武器化的推動下加速。空軍將面臨的挑戰是為潛在的安全損失找到解決方案，并保持他們在未來受限和退化的作戰空間繼續作戰的能力。為了變得更有生存能力、更靈活和更有彈性，以威脅為中心的聯合反應將是至關重要的，空軍必須重新定義他們如何與兄弟部門、盟友和合作伙伴進行合作、共存和競爭。空軍將需要在內部變得更加互聯互通，并與姐妹軍種、盟友和合作伙伴一起，在多領域的整合中取得成功，并在未來延伸的戰斗空間中提供協調的效果。

雖然世界各地的空軍確實無法在單一領域充分發揮優勢，更不用說在多領域背景下，但從過去的經驗中可以學到豐富的教訓。歷史上充滿了破壞性的挑戰，空軍必須制定戰略來推動執行MDO所需的轉型變化。這種轉變必須從擴大演示開始加速，以連接整個作戰領域的傳感器、射手和部隊要素。MDO范式廣泛要求平臺和專業人員同時支持各種各樣的作戰要求和聯合指揮官的連接。因此，在向MDO過渡的過程中，人的因素將比技術更具有決定性，如果要實現全面的網絡整合和戰斗云在軍事行動中的實際應用，必須更新培訓、發展和領導人員的方法以反映新的現實和戰爭方式。

• 空軍需要變得能夠利用流動領域，有效地結合航空、空間和網絡空間，在全球舞臺上采取戰略行動（或發出信號）--在范圍和速度上有更多的選擇和最小的政治風險。

• "為了變得更有生存能力、更靈活和更有彈性，以威脅為中心的聯合反應將是至關重要的，空軍必須重新定義他們如何共同運作、共同存在并與兄弟部門、盟友和合作伙伴競爭。

近日，美國智庫蘭德發布《用博弈論和人工智能洞悉太空競爭和沖突動態》，講述了通過博弈論和人工智能方法開發對太空競爭和沖突動態進行評估的模型過程。

報告指出

大國競爭經常在太空上演。隨著太空日益軍事化，了解這些國家在太空安全方面的投資以及投資的用途變得具有重要戰略意義。2014年，蘭德公司開始開發一種博弈論模型，以評估美國和競爭對手太空投資所產生的戰略影響。在此后的項目中，蘭德公司的研究人員在傳統博弈論的基礎上，對這些投資如何發揮作用進行了評估。雖然以前使用這一模型探索了投資對阻止地面戰爭升級到太空的影響，但在這里側重于評估太空競爭的動態。他們盡可能描述戰略互動模式；它們產生的條件；以及投資會如何塑造這些條件。但是，多數情況下，還沒有發現這些條件與由此產生的動態和戰略互動模式間的相關性。

為了對太空競爭進行深入評估，研究人員使用復雜的人工智能(AI)方法開發了一個更為復雜的模型。雖然發現這種復雜性增加了評估投資產生的可能情況，但也妨礙了他們隔離不同戰略互動模式條件的能力。這份報告不僅會對太空政策決策者提供參考，也會有助于使用人工智能模型進行探索性研究的人員。

研究問題

• 假設太空領域意識(SDA)提高了一個國家防御動態攻擊的能力，那么這些提高的防御能力能阻止敵人攻擊嗎？它們會改變沖突的結果嗎？

• 對對手進攻能力的誤解是穩定還是不穩定？這些誤解會改變沖突的結果嗎？

• 當太空沖突發生時，各國是否會采取不同的攻擊策略，類似于在國際象棋比賽或其他戰略競賽中觀察到的策略？

研究發現

• 提高對防御能力只是改變對手的戰術，而并非其戰略。如果攻擊太空資產實對手長期戰略意圖，降低他們首選攻擊對象的成功概率僅僅意味著他們將轉向下一個攻擊目標。

• 當對手認為處于不利地位，或處于不利地位的對手被認為是對手時，錯誤認知就一直會延續。

• 決定是否披露或隱藏攻擊能力的投資或實際程度并不容易，特別是考慮到并非所有潛在的空間對手都是同行競爭者。

在競爭中有三種戰略互動模式，在這些模式中，威懾失去作用，但沒有達到全面失效程度。

• 在作戰早期形成階段，攻擊發生在地面沖突之前兩年或更久。

• 在武器消耗戰中，雙方都將攻擊保留到地面戰爭開始之前或同時，雙方的攻擊主要集中在削弱對手的進攻能力。

• 在橫向升級游戲中，攻擊是在地面沖突開始后很久進行的，并且集中于在對手從太空投射力量的能力上制造可利用的缺陷。

研究建議

• 在博弈論模型中更好地理解因果關系，有助于描述構建沖突中起作用的力量。使用類似的博弈論方法可以進行有針對性的檢查，以闡明其中的因果關系。

• 對太空中的戰略互動進行更針對性研究，可以幫助確定有利戰術，即使對手長期戰略保持不變。

• 其他工作可以利用類似但更簡單的游戲模型，以及蘭德和其他人在戰略信息方面的現有工作，來確定感知的不確定性如何影響沖突結果和戰略互動模式。

報告目錄

第一章 介紹

第二章 方法學

第三章 防御性投資的戰略價值和進攻性投資的考慮因素

第四章 表征戰略互動模式

第五章 總結和對未來工作的建議

附錄A 項目階段概述

附錄B 游戲結構和方法