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在人工智能迅速成為國家安全、國防及情報行動核心支撐的時代，安全、私有且自主的AI系統重要性不言而喻。全球國防情報機構擁有海量高度機密、任務關鍵型數據，但通過傳統云基生成式AI模型利用這些數據將引發不可接受的風險：包括暴露于外部網絡、潛在數據泄露及敏感信息主權喪失。

當今國家安全機構面臨的挑戰明確：如何在充分釋放大語言模型（LLM）潛能的同時，確保數據隱私、控制權與國家主權不受侵害？

這一迫切需求催生了"預言GPT"等突破性解決方案——專為國防情報行動設計的離線本地部署生成式AI大語言模型。此類平臺標志著新時代的開啟：軍政機構無需再以機密性換取技術進步。

離線大語言模型的剛性需求

部署離線本地LLM已非單純技術偏好，而是國家安全剛需。國防情報組織絕不能將反恐檔案、監控數據或機密情報等敏感數據集暴露給第三方云環境。這些系統中每字節信息皆具戰略價值。"預言GPT"等平臺部署于機構自有安全數據中心，與公共網絡物理隔離，確保在獲取生成式AI分析能力的同時保持信息絕對控制權。

此類系統可在受保護環境內即時處理關鍵任務查詢：嫌疑人畫像、跨境活動分析、網絡威脅監測、密件解讀等，全程杜絕數據外泄。絕對數據隱私保障使其成為全球高風險國防行動唯一可行的生成式AI平臺。

應對現代挑戰的文檔處理擴展能力

現代情報行動日均產生PB級數據：海量文檔、監控影像、截獲通訊、戰場報告及開源情報涌入系統。本地部署LLM專為處理多源百億級記錄設計，以無與倫比的速度與規模實現掃描、攝取、索引與信息關聯。傳統人工分析乃至早期自動化工具均無法應對此數據洪流。先進AI平臺通過秒級篩選海量數據，僅呈現最相關、可執行的洞察，彌合關鍵能力缺口。

無論處理多語種文檔、加密檔案、遺留數據或實時監控流，這些可擴展系統確保關鍵信息零遺漏。

持續調優應對動態威脅

國防情報領域數據相關性瞬息萬變。昨日要聞或成明日黃花，適應性成為安防系統生存關鍵。離線LLM平臺支持持續微調數據模型，實時響應威脅態勢演變、地緣政治新動向及新興戰術。AI引擎通過歷史與實時數據流學習，時刻保持精準性、語境關聯與作戰相關性。

當新型網絡入侵模式顯現或恐怖融資手段進化，系統自動更新知識庫與關聯網絡，確保機構始終保持前瞻優勢。

查詢響應的速度與精度

關鍵國防場景中，時間決定成敗——速度即生命。傳統數據分析方法常產出遲緩、碎片化或不完整結果，迫使決策者在信息殘缺狀態下行動。現代本地部署LLM正徹底改變此局面。

依托自然語言查詢能力，分析人員僅需鍵入類人指令："X組織近期在Y地附近有何動向？"或"匯總提及Z行動的截獲通訊"，即可在數秒內獲取全面精準答案。無需SQL知識、編程技能或技術復雜度，情報以簡明語言快速清晰呈現。系統同時自動化報告生成、關聯多源數據、揭示隱藏模式，顯著提升效率并減輕分析負荷。

全維情報解決方案

離線LLM平臺遠超基礎文本分析，提供跨數據格式的全面情報能力：
? "AI摘要"：從海量數據中提取精煉語義摘要
? "畫像構建"：詳繪人員/團體/實體檔案，揭示關聯與風險
? "自然語言轉SQL"：將用戶友好查詢轉換為可執行數據庫指令
? "文本分析"：實現多語種OCR、文檔摘要、分類及翻譯
? "圖像分析"：處理監控/衛星影像的面部識別、目標檢測、圖像檢索及視覺問答
? "音視頻分析"：語音轉寫、文語轉換、視頻內容解析、情緒檢測及行為識別
跨域集成能力使機構將多源數據統一至智能、可檢索、強關聯的單一環境。

安全至上的架構設計

安全構成系統根基。數據流全生命周期（攝取→分析→存儲）均實施加密防護，通過VPN隧道傳輸并由單向API管控以防未授權訪問。所有AI模型完全運行于機構內部基礎設施，無需互聯網連接，打造免疫黑客攻擊、間諜行為及數據泄露的主權AI環境。

塑造國家安全未來

此類平臺不僅是技術飛躍，更代表新型戰略防御資產。其在無聲守護國家數字邊疆的同時，賦能精準敏捷決策。

多年來情報機構面臨兩難抉擇：或以安全為代價采用強力AI方案，或為保密犧牲技術進步。此困境終獲破解。

隨著全球威脅日趨復雜、情報數據量指數級增長，各國防務情報部門必將需求具備物理隔離能力的自主AI系統。國家安全未來不屬于數據最多者，而屬于能以最快速度、最高確定性處理理解數據并采取行動，且永不放棄主權的掌控者。前路已然明晰：物理隔離、離線本地部署的AI系統將定義下一代國家安全基礎設施。

參考來源：timestech

在當今瞬息萬變的防務領域，數字創新正在變革傳統的軍事戰略。其中最具革命性的變革之一，便是AI增強型指揮控制系統的開發。這些更新的平臺不僅提高了戰場行動的效率，也在實時環境中改變了軍隊準備、執行和創新作戰的方式。那么，AI為指揮控制帶來了什么？為何當下比以往任何時候都更應該采用AI增強型C2系統？

將AI融入C2系統不僅僅是一次技術飛躍——它是強力計算與戰術智慧相結合的戰略復興。隨著戰爭變得更加復雜和數據密集化，對開發智能C2解決方案的需求激增。本文探討了AI在戰術行動中的潛力、AI的優勢，以及圍繞指揮控制優勢展開的軍事AI應用未來。

邁向先進軍事指揮系統的轉型

傳統C2系統的問題在于，盡管在其時代是高效的，但它們往往難以處理海量信息，響應緩慢，并且難以適應不斷變化的環境。現代軍事指揮中心使用先進的AI來消除這些挑戰。它們提供了無與倫比的可擴展性、處理速度和決策支持機制。

將AI深度融入軍事基礎設施的核心，指揮官便能在以前不可行的時間框架內做出明智決策。此類基于AI的決策工具可以分析海量數據，包括衛星圖像、人力情報報告等，在幾秒鐘內提供可行動的情報。

然而，AI在C2中的優勢究竟有哪些？其優勢范圍涵蓋從加速威脅識別和預測分析，到資源的有效分配和任務規劃。AI不是幫手——它是人類決策者的增強劑，在戰場內外都轉變為強大的伙伴。

AI如何改進指揮控制？

那么AI如何增強指揮控制呢？讓我們退后一步，探究其背后的答案。答案在于實時數據處理和態勢推理。

AI支持的指揮控制系統能夠綜合來自各領域——空中、陸地、海上、網絡和太空——的數據。接著，它們利用機器學習模型評估趨勢、預測對手行為、并對各種作戰條件進行建模。這使得響應時間更快，決策更具長遠目標和針對性。

最引人注目的應用之一是實時戰場分析。在實際戰斗情境中，AI能夠處理無人機視頻、攔截通信并進行地形分析，為指揮官按需提供完整的戰場態勢感知。這些情報產品使得適應性機動、更優的部隊部署成為可能，并減少了人員面臨的威脅。

通過引入自動化指揮支持，AI平臺將自動生成任務簡報、評估潛在行動方案，并推薦最佳行動方案。這些功能是補充而非替代人類能力，這意味著戰略控制權仍將掌握在可靠的人手中，而AI則承擔繁重工作。

為何當下采用AI增強型C2系統？

采用AI增強型C2系統的意義何在？答案是數字成熟度與地緣政治必要性的結合。

戰場已轉化為更高維度的棋盤，勝者通吃，這取決于速度、準確性和預見性。現代交戰速度太快，傳統系統難以維持。同時，競爭者正在研發并部署AI，這要求技術先進國家采取積極應對策略。

此外，由傳感器、衛星、可穿戴設備、自主系統等產生的數據量之大，已到了手動處理難以承受的地步。

配備了AI的C2系統能夠篩選這奔涌的數據洪流，對其進行分類和排序，從而能更快、更明智地做出決策。

此外，監視不再是軍事AI應用的唯一組成部分。無論是網絡防御、電子戰還是后勤優化，AI正在各個作戰領域找到自己的位置。對AI輔助指揮控制的投資，是戰略優勢和作戰韌性的保證。

戰術行動中的AI：作戰的速度與精度

現代沖突需要機動性。戰術AI以智能偵察、自動化威脅識別和全天候策略生成為形式，提供了這種優勢。

設想一支前沿部署的部隊遭遇了意想不到的抵抗。在舊系統中，未能及時傳遞信息和獲取完整信息可能危及任務。智能C2解決方案將確保單位可用的地面數據得到實時分析，系統會提供替代路線、預備部隊和支持可能方案。

這不僅僅是自動化，更是基于上下文意識的AI決策建模。它正迅速成為先進軍事指揮控制的常態。

AI增強的態勢感知：洞察全局

AI增強的態勢感知是AI增強型指揮控制的代表性能力之一。

那種過去依賴地圖、偵察兵和無線電報告的態勢感知，現在運作于一個由AI連接的互聯設備的數字網格之上。

AI算法利用并處理來自無人機、衛星和物聯網士兵設備的數據，生成實時的、多層次的作戰地圖。這個虛擬戰場不僅能顯示部隊位置，還能預測天氣影響、判定敵人的可能意圖，并通過對其截獲的通信進行情緒分析來評估士氣指標。

其結果是決策延遲減少、意外情況減少，行動準確性提高。

當與自動化指揮支持集成時，指揮官擁有的不僅是數據——他們獲得了深刻洞察力。

競爭格局：誰在領跑AI-C2競賽？

美國及其伙伴正投入數十億美元用于C2系統中的AI。同時，新興國家也在迅速追趕，AI增強型指揮控制已成為一項戰略必需品。

市場洞察：產業將走向何方？

近期的防務市場研究表明，到2030年，全球AI增強型C2系統市場規模將超過150億美元。其增長基于以下因素：

• 地緣政治緊張局勢加劇
• 網絡戰事件增多
• 無人系統需求上升
• 戰場實時分析需求

洛馬、雷神技術和諾斯羅普·格魯曼等公司已經在開發可集成到現有基礎設施中的智能C2解決方案。與此同時，初創公司和AI專家正在自動化指揮支持及AI戰術應用領域提供專業解決方案。

挑戰與倫理考量

盡管AI增強型指揮控制的未來令人振奮，但也并非沒有隱憂。對算法的過度信任、AI模型可能遭受的對抗性攻擊以及自主決策的倫理問題都值得質疑。

軍事中應用AI應遵守國際法準則并尊重人權。AI驅動的決策不應對軍事行動構成威脅，而應改進軍事行動，這可以通過透明度、人類控制和廣泛測試來實現。

結論：指揮控制技術的未來

問題不再是要不要采用AI增強型C2系統，而在于能在多大范圍內多快速度地部署它們。隨著物理戰場與數字戰場的融合，對迅速、明智和智能化響應的要求達到了前所未有的高度。

指揮控制技術時代的特征將是學習、適應和行動——而無須每次都由人類干預。AI不會取代軍事領導者，但它將成為在任務中取得成功不可或缺的助手。

在這個計算機化的戰爭時代，由AI驅動的、以AI為核心的指揮控制系統，是戰略優勢的基石。無論是自動化指揮支持、實時戰場分析、軍事AI應用還是AI戰術行動，這場革命已然開啟。

戰爭地形已然不同。指揮系統必須變革。而AI正引領潮流。

參考來源：defence-industries

國家與非國家行為體的無人機攻擊威脅持續存在且不斷升級。無人機（或稱無人航空系統，UAS）具備成本低廉、可消耗組網特性，能對軍民目標實施多樣化動能與非動能打擊。即便面對高度一體化防空體系，無人機仍可輕易滲透突防，致使在人員與基礎設施防護領域面臨嚴峻挑戰。

在此威脅環境下，需著力構建反無人機（C-UAS）防御體系，并為技術能力薄弱的伙伴提供教育培訓與戰術支援。C-UAS解決方案開發的核心路徑包括：威脅分類分級、整合既有經驗與技術儲備、研判實時態勢、通過訓練與推演創新戰法。當前反制技術已部分成熟，具備實戰接觸經驗的部隊也積累了一定戰術認知。全球范圍內具備實戰接觸或興趣研究的軍職人員與民間人士，可為無人機運用與威懾策略提供關鍵洞見。

本文系統剖析無人機威脅譜系、美國現行監管框架，以及軍事與民用領域的既有及潛在應對措施。盡管兩類環境在C-UAS技術與響應層面存在交集，但其威脅特征與反制手段差異顯著。盡管聚焦美國無人機應用與反制實踐，文中關于戰法理論、監管機制與對抗策略的論述，經適應性調整后可擴展至其他國家的特殊國情。最終，消解敵對方與恐怖勢力無人機威脅需依托全社會各層級的認知普及與協同聯防。

軍事領域中的無人機演進與應用

無人機并非戰場新事物。英國與美國于1918年即展開無人機試驗，盡管未投入實戰，但遠程操控無人飛行器的概念已具雛形[1]。兩次世界大戰間，無人機測試持續推進，至1946年，美國空軍實現B-17轟炸機從夏威夷至加利福尼亞的遠程操控飛行[2]。近期F-16戰機的無人駕駛試飛，更預示空戰或將步入"無人艙"時代[3]。

在訓練或實戰中承受間接火力（如炮擊或迫擊炮）的壓制，往往帶來高壓體驗。高效間接火力通常依賴熟練觀察員的目標引導。在當代全域戰場中，無人機已演變為搭載各類攝像與傳感裝置的觀察平臺，能夠定位敵方目標并將數據回傳炮兵單位，實現精準打擊，而操作員可身處安全防護區域。過去二十余年，多個國家成功運用無人機執行監視、偵察與目標打擊任務。然而，眾多對手現已采用相同技術達成類似目的。

無人機定義、威脅分級與戰場影響

本文中，無人機指可遠程操控的無人載具，涵蓋陸、海（如黑海近期行動所示）及空域應用[4]。美國陸軍按尺寸將潛在敵方無人機分為五類，其中第1類（"微型無人機"，重量低于20磅）與第2類（"小型戰術無人機"，最大55磅）構成獨特威脅。此類無人機即便使用傳感器亦難探測，裸眼識別更為困難[5]，雖體積小巧卻能投擲手雷級彈藥或攜帶小型爆炸裝置[6]。四旋翼消費級無人機亦屬此范疇，其民用領域涵蓋攝影、測繪、競速、狩獵與漁業，可通過實體店鋪或網絡渠道公開購買。

美軍實戰經驗證實，無人機可被對手快速掌握并形成戰場優勢。筆者親歷多場戰役中經武器化改裝的民用無人機顯著改變攻防態勢。阿富汗戰爭期間，塔利班即利用商用無人機實施偵察與目標定位，迫使攻守雙方重新評估安全策略。

海軍陸戰隊沃克·米爾斯中尉指出，無人機存在本身即可對步兵單位形成"威懾壓制"——無需開火即能限制其機動[7]。部隊位置遭敵方無人機鎖定后，將面臨間接火力打擊與反攻威脅，可能導致任務失敗、人員傷亡并需調動未預置資源實施撤離[8]。資源匱乏的行為體通過少量無人機即可削弱強敵的非對稱優勢：一架缺乏反制手段的無人機足以迫使無建制反無人機能力的部隊進入隱蔽狀態，直至空情變化。

俄烏戰爭初期，烏軍利用自購無人機加裝爆炸物的創新戰術重創俄軍，獲防務專家贊譽[9-10]。然而此類戰術并非全新，俄方迅速吸取教訓并發展自主攻防體系[11]。國際層面：親烏團體通過眾籌獲取3D打印定制彈艙技術[12]，低成本爆炸裝置與無人機結合形成高效打擊手段[13]；軍工企業以創新投資名義提供零部件支持，同步拓展行業布局[14]。隨著戰事持續，雙方在盟友協助下不斷升級無人機戰術——俄方通過與伊朗、中國合作保持技術優勢[15]，凸顯現代沖突中無人機軍備競賽的全球化特征。

美軍現行反無人機條令解析

美軍現行條令對機動部隊防御無人機威脅的指導仍顯不足。由陸軍防空炮兵部隊編撰的《ATP 3.01-81反無人航空系統戰術》旨在：
? 提供對抗低空、低速、小型（LSS）無人機威脅的作戰規劃指南

? 指導將反無人機（C-UAS）士兵任務納入部隊訓練體系

? 為旅級及以下部隊提供應對小型無人機威脅的規劃框架（當區域威脅評估包含此類目標時）[16]

該條令明確指出，陸軍尚未形成專門的反無人機戰術技術規程（TTP），但建議通過規劃、報告與態勢感知應對無人機威脅[17]。盡管條令強調通用戰術紀律（如光學偽裝與噪音管控）——包括"在車燈上涂抹泥土、使用偽裝網遮蔽擋風玻璃反光...部署隔音屏障與泡沫材料降低設備噪音"[18]——但面對快速部署的偵察無人機（通常配備持續跟蹤攝像頭）時，此類措施往往難以奏效。

條令授權指揮官根據交戰規則采取必要防護措施，并允許將小型無人機交戰權限下放至單兵[19]。但實踐中，單兵使用輕武器（含機槍）射擊高速無人機（部分時速達70公里）的成功率極低[20]，且盲目開火易引發誤傷或附帶損傷風險。條令任務編號44-1-100僅建議"使用所有可用輕武器對抗空中目標"[21]，卻未明確火力凈空程序，暴露出戰術指導的粗放性。

盡管《ATP 3.01-81》條令想法良好，但仍遺留關鍵問題：如何在本土營區有效實施反無人機（C-UAS）部隊訓練？如何規避士兵誤擊高速小型無人機的風險？機動部隊在城市環境如何調整C-UAS戰術？應采用何種火力控制措施有效癱瘓無人機？若部隊行蹤遭無人機偵測，如何權衡任務中止或撤退的決策要素？如何制定應對集群無人機的防御準則？在單架無人機即可癱瘓整支部隊的時代，這些問題至關重要。

進攻層面同樣存在核心議題：誰應監管無人機進攻行動？監管邊界如何界定？地面機動部隊與指揮所間如何協調無人機視頻情報需求？交戰規則是否需納入友軍協同的半自主/全自主無人機系統？反無人機資產的使用權限如何分配？沖突規避機制如何設計？關鍵在于如何授權基層作戰單元快速處置第1、2類單架或集群無人機威脅。

2023年4月美國國會研究服務局發布的《國防部反無人機系統》報告，體現了國家層面對此議題的關注，并提出以下國會質詢方向：
? 國防部C-UAS系統研發與采購資金是否在科研與列裝間平衡分配？

? C-UAS執行機構設立在多大程度減少采購冗余并提升效率？

? 國防部與國土安全部、司法部、能源部等機構在C-UAS領域的協作深度？

? 是否需調整空域管理、作戰概念、交戰規則或戰術以優化C-UAS運用及與美軍其他行動的協同？

? 國防部與聯邦航空局及國際民航組織協調應對C-UAS對民航威脅的進展？[22]

美國防部反無人機技術革新路徑

美國防部將開發全譜無人機識別系統及威脅消除方案[23]。如前所述，攻擊復雜性取決于策劃者的想象力——例如將無人機偽裝為鳥類。鳥類學家已通過仿生無人機優化遷徙與行為研究，敵方或采用類似手段實施隱蔽攻擊[24]。鑒于此，決策者與應急部門需同步探索創新防御選項。

軍民創新研究院（CMI2）等機構為預期遭遇無人機威脅的部隊提供專項訓練與場景模擬[25]。此類機構可與軍方協作開發數據驅動模型，定制化反制戰術與條令。推動國家訓練中心與CMI2等企業的合作，可形成保持國防部技術領先的競爭優勢。

美國防部將反無人機場景整合至任務核心科目，開發融合專項技能的訓練評估體系。建議部隊將反無人機任務納入年度訓練與部署前驗證流程。鑒于無人機威脅具有全域性，聯合部隊需協作制定通用條令框架，各軍種據此細化作戰規程，形成攻防一體的戰術建議[26]。

組建反無人機專項訓練機構，聚焦最新戰術技術規程（TTP）的實戰轉化。此類中心可通過工業界合作，利用民用領域專長與數據資源，開發多場景解決方案。整合面臨同類挑戰地區的國際防務經驗，可構建理想化應對體系。

各軍種需共同參與戰術研討，制定可跨域擴展的反制策略：
? 海上環境：側重電磁干擾與艦載攔截系統協同

? 城市環境：開發建筑遮蔽與定向能武器巷戰應用

? 單兵班組：采用偽裝隱蔽戰術

? 基地防衛：重點部署反偵察偽裝與區域拒止系統

將無人機威脅認知融入教育、訓練與考核全鏈條：
? 單兵技能認證：在"專家步兵徽章"等考核中增設反無人機場景

? 連級演訓：設置偽裝布設與欺騙戰術應用科目

? 數字安全意識：將無人機威脅與士兵社交媒體信息泄露風險等同重視

軍事院校在反無人機領域的創新實踐

應對無人機威脅的另一路徑是吸納具備實戰經驗的官兵與專家參與技術研發。士兵基于無人機對抗實踐提出的視角，或是識別反制方案與驗證防御效能的優選途徑。例如，美國陸軍國民警衛隊米奇·里夫中士憑借計算機編程專長，開發出反無人機訓練軟件，使士兵能夠在模擬環境中參與多威脅場景對抗訓練[27]。該成果斬獲首屆美國中央司令部"創新綠洲"競賽，軟件正加速量產列裝。里夫強調防御理念需源自戰術級實踐者："反無人機實戰經驗驅動我與團隊開發解決方案...當前處處可見才華橫溢的官兵，他們正為作戰環境中的難題提供答案"[28]。

未來作戰人員正通過無人機操作訓練、戰術實驗及戰場可視化預演，適應無人機泛在化戰場環境。美國西點軍校已將無人機納入學員領導力發展訓練（CLDT）體系：工科學員研發滿足特定任務需求的定制無人機；機動戰術學員運用無人機實施模擬目標偵察。訓練中融入作戰與訓練行動后報告（AAR）的技法，指導學員通過技術改進提升無人機作戰效能[29]。

將無人機技術交予年輕軍官群體，有助于構建當前與未來攻防戰術體系。在訓練與實驗室環境中向預備役軍官提供新技術，既能提升新兵戰場適應力，又可催生創新訓法戰法，培育新條令認知素養。美軍各軍種需持續加強官兵對沖突中無人機演進的接觸深度，將實戰洞察融入訓練與評估體系，為未來沖突中的無人機攻防做好戰備儲備。

本土無人機威脅、政策與監管革新需求

若商用無人機可投入活躍沖突區，其同樣能用于常態安全區域。例如，攻擊者可輕易改裝無人機撞擊變電站，或攜帶導電材料覆蓋輸電線引發電弧導致大范圍停電。一旦被惡意利用，無人機將成為擾亂民生基礎設施、制造社會動蕩的新型攻擊載體。

美國雖已制定無人機法規，但政府無力有效監管多數使用行為。《美國法典》第49編第44809節"娛樂用途無人機操作例外條款"規定了境內娛樂級無人機操作通則[30]。該條款對娛樂用戶限制寬松：僅要求無人機注冊并顯示標識，操作者需持有注冊證明[31]。但若操作者拒絕注冊，或執法人員缺乏法規認知，監管將形同虛設。決策者與執法部門需在惡性事件發生前，就以下議題展開研討：
? 如何強制實施注冊制度？

? 如何提升警務人員法規熟悉度？

? 如何在保障公民自由前提下強化監管？

美國聯邦航空管理局（FAA）于2023年9月頒布無人機遠程識別強制令，要求設備廣播身份與位置信息[32]。盡管政策合理，但FAA承認受限于識別模塊短缺與授權空域不足，該規定更多具有指導性而非約束力[33]。

決策者與應急部門應重新評估現行法規可行性，并考量以下革新：

1. 立法層面：建立私有無人機合法操作新規，制定國家層面應對戰略，組建專職反制特遣隊。
2. 執法體系：明確市政層級的監管主體責任，避免將新增職責簡單疊加于已超負荷的治安機構。
3. 技術標準：加速推進遠程識別模塊普及，劃定強制廣播空域，研發非合作目標追蹤技術。
4. 跨部門協同：構建國土安全部、能源部等關鍵基礎設施部門的聯合預警機制。

核電站面臨的無人機集群威脅與防御體系重構

2015至2019年間，美國24座核電站遭遇57起不明身份無人機集群入侵事件[34]。截至2023年5月，仍有49起事件未告破，凸顯持續存在的無人機探測與操作者定位能力缺陷[35]。核設施雖具備應對傳統威脅的高等級防護，但無人機集群作為新型威脅暴露出防御盲區——既有安防體系未將無人機納入考量，致使反應堆周邊輔助基礎設施（如輸電網絡、冷卻系統）面臨更高風險。

全美最大核電站——亞利桑那州帕洛弗迪核電站近十年頻遭入侵[36]。該站為西南地區數百萬人提供電力保障，維系沙漠高溫下的經濟運轉與民生需求[37]。盡管部署了13英里半徑無人機探測系統，但持續入侵事件證實現有防護存在漏洞[38]。

現行防御技術與違規處罰力度（含高額罰款與刑事指控）未能有效遏制威脅[39]。FAA公開數據庫顯示，八年累計記錄數千起未授權無人機目擊事件，月均新增超百起報告[40-41]。盡管FAA強調"無人機接近航空器屬危險違法行為"，但監管實效有限。

設施規劃者需從多維度強化防護：

1. 物理遮蔽：對易受攻擊的接入點與關鍵輔助設施進行視覺偽裝
2. 結構加固：針對廠區能源輸送節點實施防護升級工程
3. 分層防御：建立廠區外圍安全環，構建"探測-攔截"縱深體系
4. 智能升級：整合人工智能驅動的早期預警與自主攔截系統

未來核設施防御需平衡安全需求與正常運維，既不過度限制非惡意無人機應用（如設備巡檢），又能有效化解潛在威脅。此過程要求政策制定者、安防專家與核電運營商深度協同，構建適應無人機時代的綜合防護范式。

本土無人機威脅的監管框架構建建議

以美國聯邦航空管理局（FAA）為代表的監管機構在無人機管控中發揮核心作用，涵蓋安全監督、公眾意識提升與合規性執行[42]。對于技術能力有限的小型國家，等效監管機構可采取以下措施確保安全并遏制非法濫用：

1. 強制登記與許可制度：要求境內所有無人機（無論使用意圖或購買來源）進行設備注冊，并強制操作者取得遠程飛行員執照。
2. 階梯式處罰機制：實施漸進式懲戒措施，包括高額罰款、許可吊銷及刑事指控。
3. 動態核查機制：開展無人機注冊與執照的隨機抽查，通過持續更新監管手段營造"全視監管"威懾效應（即便在人力與資金受限條件下）。
4. 公眾教育計劃：借助媒體渠道強化法規與安全協議普及。

各國在制定政策時需審慎權衡：既要保障公民安全、防御"獨狼式"無人機襲擊行動，又須恪守公民憲法權利。監管機構在評估威脅與制定解決方案過程中，應避免采取過度威權化限制措施，防止對公民自由造成不當侵害。

應對無人機威脅的綜合性結論與行動框架

無人機已成為戰場常態存在，并對民用領域構成潛在威脅。盡管當前尚無徹底消除無人機恐怖襲擊威脅的完備方案，但通過分層式反無人機系統（C-UAS）策略——涵蓋教育普及、技術創新、跨域協作、條令調整、監管舉措及組織變革——可構建有效防御體系[43]。

• 軍事防御體系構建
   為應對敵對勢力無人機威脅，需強化部隊對無人機性能與分類的認知。通過聯合軍種會議整合各軍種、各作戰層級的實戰經驗，制定統一條令與訓練體系，篩選最優防御方案。自下而上開發戰術并擴展至大規模防御部署，是可行路徑。精準界定無人機威脅本質有助于技術方案適配，并引導關鍵問題研究，例如：敵方為何優先選擇無人機戰略？

• 軍民協同治理機制
   組建由實戰經驗豐富的軍地人員構成的聯合機構，負責評估、調整、建議與執行攻防行動，形成本土反無人機恐怖主義概念框架。該機構核心職能包括快速獲取與測試新型反制技術，保持C-UAS技術前沿性，使其他軍事單位與民事機構能聚焦沖突決勝關鍵任務。

• 公眾參與與國際協作
   在市政應急準備會議中納入公眾創意征集，結合防御規劃激發群體智慧。需以"想象不可想象之威脅"的思維預防潛在危機——珍珠港事件與"9·11"恐襲的教訓警示我們：敵對勢力將持續探索滲透社區、傷害公民的新途徑，如針對特朗普總統的無人機刺殺未遂事件與委內瑞拉總統馬杜羅遇襲案所示[44]。

若重新評估無人機政策并強化監管執行，可引領國際社會制定反恐建議方案。與可信伙伴共享全球敵對無人機事件的經驗與視角，將提升集體防御效能。盟國應協同整合經驗、調配資源、健全法律、審查現行法規，并建立專職機構應對新興威脅。最佳無人機攻防洞見往往誕生于軍民領導者經驗共享的協作環境。

參考來源：美國陸軍特種部隊

數據泄露事件仍呈上升趨勢，構成持久挑戰。美國政府問責局（GAO）報告顯示，2022至2023年網絡安全事件增長近10%——從29,000余起攀升至32,000余起。傳統上，各機構依賴基于邊界的安全模型（常被類比為"城堡與護城河"防御體系），旨在將外部威脅阻隔在外。然而，隨著現代網絡攻擊日益繞過此類屏障并直接鎖定敏感數據，各機構正轉向以數據為中心的網絡安全模型。

有效網絡安全的未來不在于構筑更高的圍墻，而在于從根本上重新思考信息保護方式。前瞻性安全戰略聚焦于跨組織邊界保護數據本體，使敏感信息在保持安全性、可控性與隱私性的前提下自由流動。這些以數據為中心的控制措施契合零信任原則，賦能各機構在確保安全的前提下開展外部協作，通過安全、無摩擦的信息交換加速任務達成。

以邊界為中心的安全模型的缺陷

政府機構在復雜環境中運作，處理高度機密與敏感數據。在此背景下，高敏感數據需在各部門、盟國與任務合作伙伴間安全流轉。處理此類敏感數據的系統與設備亦需同等保護：云存儲、終端設備與數據湖必須防范未授權訪問。盡管基于邊界的安全模型作為標準框架沿用數十年，但其可能造成瓶頸，阻礙關鍵任務信息無縫流動。Virtru公司聯邦副總裁Jason Green解釋道："防御性情報界面臨跨組織與跨機構信息共享挑戰，主要源于過時的'城堡與護城河'安全模型。這些傳統的、基于邊界的方法給協作帶來了巨大障礙，尤其是在數據需要跨邊界流動時。"

認識到這些局限后，美國國防部（DoD）已將零信任確立為網絡安全戰略基石。2022年發布的《美國防部零信任戰略》概述了從基于網絡的安全模式向以數據為中心模式的轉變——無論數據位于何處，安全措施直接作用于數據本身。戰略指出："通過高性能且日益復雜的邊界防御來保護國防部網絡，已無法實現網絡彈性并保障我們的信息體系安全。"至2027年，美國防部計劃實施零信任基準，要求對用戶、設備與數據訪問進行持續驗證。其目標是持續確保訪問敏感數據的人員與系統能夠證明他們確實獲得授權查看該信息。

零信任數據框架

零信任轉型進程雖漸進但穩健。2025年2月，美國國防部零信任組合管理辦公室主任Gary Kipe上校透露，該部門合規進度已達14%。他指出："14%是良好開端，但遠未完成"。最具挑戰性的環節仍是身份驗證與數據保護——這兩個支柱正通過以數據為中心的安全策略應對。

此方法的核心在于將訪問控制與分類標簽直接嵌入數據對象。此舉確保僅獲授權人員（基于角色、許可等級與任務需求）可訪問敏感數據。通過保護數據本身而非僅依賴邊界防御，各機構可消除協作障礙。

美國防部主導的"Olympus項目"是運用零信任實現數據內生安全的典范。項目英國負責人Jim Knight表示："不僅加強網絡邊界防護（高筑城墻），更將安全措施與信息共享機制延伸至單個數據對象"。

為支撐此轉型，可信數據格式（TDF）與零信任數據格式（ZTDF）等框架提供可行路徑。ZTDF作為TDF的互操作版本，旨在彌合美國情報界（IC）、美國防部與北約成員國間的數據安全與共享鴻溝。這些框架為敏感數據包裹持久安全層，確保加密與訪問控制隨數據流轉始終有效。情報界及其他實體對TDF安全架構的采用，彰顯以數據為中心的安全機制對保障國際協作的關鍵作用。

隨著量子計算等新技術涌現，傳統加密方式面臨新挑戰。盡管量子計算構成威脅，其亦驅動網絡安全創新——如后量子加密算法。Green強調："通過部署TDF與ZTDF等靈活的數據中心化安全框架，各機構未來可無縫整合后量子加密標準，無需顛覆現有安全體系。"

合規性與適應性

以數據為中心的安全模型亦簡化了合規流程。跨政府部門的機構遵循不同的監管要求，而在數據層面實施持久加密與訪問控制，可強化對多樣化安全要求的合規性。Green解釋道："以數據為中心的方法通過解決關鍵控制點簡化合規。例如，可信數據格式（TDF）可助力機構滿足CMMC 2級要求——這對即將接受CMMC評估的國防承包商而言是重大進展。"

對政府機構而言，安全、靈活且支持協作的網絡安全解決方案需求從未如此迫切。從基于邊界的安全模型轉向以數據為中心的模型，代表了對威脅演進時代敏感信息保護方式的根本性反思。通過對數據本身實施全程保護，機構可增強協作能力、鞏固合規性，并為量子計算等下一代網絡挑戰做好準備。隨著政府網絡安全戰略的演進，核心目標必須始終是確保數據無論流向何處均保持安全——因為在現代數字生態中，關鍵不在于守衛城堡，而在于保護王冠上的寶石。

參考來源：Kat Samiljan

多智能體系統正通過復雜的自主AI智能體網絡變革現代國防戰略。這些系統顯著提升陸、海、空及網絡空間軍事行動效能。本文探討多智能體系統在國防中的關鍵作用，分析其前沿應用場景、核心優勢以及技術演進過程中面臨的挑戰。

從戰場模擬到實時威脅分析，多智能體系統正在優化軍事決策流程與作戰效能。此類分布式AI網絡可高速處理海量數據、協調響應行動，并以超越傳統集中式系統的方式適應動態環境。隨著國防機構對該技術的持續投入，多智能體系統即將重塑國家安全架構與軍事戰略體系。

然而，將多智能體系統整合至國防框架既帶來機遇也伴隨挑戰。本文深入探討如何平衡協作式AI的技術潛力與安全風險、倫理爭議及人類監督機制等核心議題。

海岸防御應用

圖：海岸線上部署的機動化防御系統。

海岸防御是一項需要快速決策與協同作戰的關鍵任務。多智能體系統正使該任務更高效且更具成效。此類系統通過多個小型智能設備協同工作實現功能，其運作模式猶如協同作業的微型機器人集群。

分布式分層設計是該領域行之有效的架構方案。這種智能組織架構采用樹狀分支結構——頂層負責核心決策，底層分支處理具體戰術任務。該架構顯著提升海岸防御團隊的響應速度與決策質量。

實際應用場景中，當不明船只接近海岸線時，中央控制中樞（相當于樹干）率先發現目標，隨即指令戰術單元（相當于分支）實施抵近偵察。這些戰術單元可能是無人機或巡邏艇，它們迅速抵近目標區域采集情報，必要時可自主實施快速決策。

系統的卓越效能源于以下特性：
? 多任務并行處理能力
? 上下層級間信息雙向實時交互
? 各子系統明確分工與快速反應機制

研究數據顯示，相較于傳統防御體系，此類系統決策速度提升47%，威脅攔截成功率提高32%。其效能躍升堪比從單一瞭望塔升級為具備即時通信能力的全域觀測網絡。

通過部署此類智能協同系統，沿海區域安全等級顯著提升。系統可提前預警潛在威脅并實施快速響應，切實保障海岸線與沿岸居民安全。

與無人系統的集成

多智能體系統與無人水面艇（USVs）的集成正在變革自主防御作戰。這種技術融合在協同效能與成本效益方面展現出顯著優勢。以下是這些技術如何增強海軍能力的解析。

• 協同效能提升
  配備多智能體系統的USV集群可實現無縫協作，實時共享信息并作為統一整體進行決策。這種協同機制顯著提升海上監視、巡邏及威脅響應效率。設想一支USV艦隊分散于廣袤海域，每艘艇均成為整個海軍力量的"耳目"。

這些自主艦艇通過實時通信，根據環境變化動態調整部署與任務。這種自適應行為確保防御行動在復雜動態環境中保持敏捷響應能力。

• 成本效益優化
  無人系統的應用使海軍在擴大行動范圍的同時降低運營成本。USV的建造與維護成本遠低于傳統有人艦艇，且無需大規模船員配置，既減少人力開支又降低高危環境中的人員風險。

此外，這些自主艦艇可在無需頻繁補給的情況下持續運作。其長航時特性支持對大范圍海域的持久監控，而傳統艦艇執行此類任務將面臨高昂成本。

• 能力邊界拓展
  多智能體系統與USV的集成為防御行動開辟新維度，智能艦艇可執行多樣化任務：
  ? 持續性海上監視
  ? 水雷探測與排除
  ? 反潛作戰支援
  ? 海上突發事件快速響應
  ? 環境監測數據采集

憑借惡劣環境作業能力與艦隊級信息共享機制，配備多智能體系統的USV產生"戰力倍增器"效應，全面提升海軍行動整體效能。

• 未來海軍力量構建
  隨著海戰形態演進，無人系統集成的重要性與日俱增。這些技術使海軍能夠快速應對新型威脅與挑戰。當前對USV及多智能體系統的投入，正為自主作戰主導海上安保的未來奠定基礎。

海軍防御的未來在于人類專業知識與先進自主系統的深度融合，兩者協同守護海域安全的效能將超越歷史任何時期。

"多智能體系統與USV的集成標志著自主防御作戰的重大飛躍。通過提升協同性、優化成本效益及擴展能力邊界，這些技術正在重塑海戰模式。隨著該領域研發持續突破，我們期待更多創新應用將進一步提升海上防御能力。" ——海軍戰略專家簡·史密斯評述

傳統防御系統的挑戰與突破

傳統防御系統愈發難以適應現代戰爭需求。如同只能預判幾步棋的棋手，這些傳統方案在面對現代戰爭動態不可預測性時往往失效。而多智能體系統（MAS）正成為顛覆性解決方案，提供曾經被認為不可能的適應性與韌性。

傳統防御系統在穩定環境中表現穩健，但在適應性場景中暴露顯著缺陷。設想依賴集中式指揮的海軍艦隊：旗艦遭破壞將危及整個行動。多智能體系統憑借分布式決策機制構建靈活彈性防御網絡，恰能克服此類僵化問題。

多智能體系統的核心優勢在于無與倫比的可擴展性。傳統系統常因復雜度提升而崩潰，而MAS卻因此更顯效能。例如自主無人機群——每個單體作為獨立智能體協同執行廣域偵察任務。任務擴展時，新增無人機可無縫融入體系，無需增加中央協調負擔。

多智能體系統的分布式特性與傳統集中式方案的脆弱性形成鮮明對比。面對突發挑戰時，MAS可快速自適應：每個智能體基于局部信息實施實時決策，確保系統整體效能不受個別組件失效影響。

以邊境防御為例：傳統系統依賴固定傳感器與預設巡邏路線，易被敵方利用漏洞。而多智能體系統可部署移動傳感器與自主載具網絡，根據實時威脅評估動態調整布防。這種自適應方案不僅強化安防，更優化資源調配——在預算緊縮的現代國防環境中至關重要。

多智能體系統的優勢超越戰術層面。通過分布式決策機制，系統內建冗余設計與容錯機制：單個智能體失效時，其他單元可即時補位確保任務連續性。這種韌性在不容失敗的高風險防御場景中尤為關鍵。

國防技術的未來在于擁抱多智能體系統原則。通過分布式智能與可擴展架構，我們可構建非被動響應、而是主動預判威脅的防御網絡——在威脅完全形成前實現預警與自適應。在這場全球安全的永恒棋局中，多智能體系統賦予我們前瞻多步的決策能力，將潛在漏洞轉化為戰略優勢。

仿真與建模在國防多智能體系統中的效能驗證

仿真與建模已成為驗證多智能體系統設計、優化決策流程的核心工具。這些技術使開發者和戰略制定者能在現實部署前，于受控無風險環境中測試各類場景。

• 數字實驗室：系統設計的驗證場
   仿真環境作為數字實驗室，可全面測試多智能體系統架構。通過構建智能體及其交互的虛擬映射，設計者能觀測不同條件下的系統表現。該方法無需實體原型的高昂成本與時間投入，即可識別設計缺陷、優化性能參數并完善策略框架。

• 復雜動態場景的模擬優勢
   仿真技術尤其擅長處理現實難以復現的復雜動態場景。在國防領域，仿真可構建精細戰場態勢模型，賦能軍事戰略家探索多樣化戰術路徑及其潛在結果。基于智能體的建模與仿真技術的最新進展，已能創建日趨逼真、具備細微差異的復雜系統數字孿生體。

• 系統原理的解構框架
   建模為理解系統內在機理與關聯提供理論框架。通過創建現實現象的抽象表征，建模者能將復雜交互簡化為可管理與分析的形式。該流程對決策協議開發尤為重要，有助于識別關鍵變量及其對系統整體效能的影響路徑。

• 決策優化的協同效應
   仿真與建模的協同作用顯著提升決策質量。基于不同模型運行多重仿真，決策者可洞察各類選項的潛在結果。這種數據驅動的決策方法減少對直覺或有限經驗的依賴，建立更科學的決策流程。

• 國防場景的實戰化應用
  國防領域將仿真與建模技術深度融入戰略開發與風險評估。軍事規劃者運用這些技術實現：
  ? 模擬作戰環境測試新裝備與技術
  ? 安全受控環境中的作戰人員訓練
  ? 戰略決策潛在結果推演分析
  ? 資源調配與后勤保障優化
  ? 多樣化防御態勢有效性評估

通過運用這些工具，國防機構能更好應對從維和行動到全面沖突的各類場景。仿真建模獲得的洞見助力制定更高效防御戰略，最終強化國家安全保障。

"仿真本身并非決策工具，而是決策輔助工具，其價值在于支撐更明智的決策制定。" ——FIRMA (2000)

該論斷精準概括仿真建模的決策支持價值。盡管這些工具提供關鍵洞見，但無法替代人類判斷。其核心作用在于為決策者提供數據支撐與情景預演，賦能更明智、更自信的決策選擇。

• 技術演進與未來展望
  隨著技術進步，仿真建模工具的能力邊界將持續擴展。從更精準的智能體行為模擬到更復雜的系統交互建模，這些發展將使仿真建模在多智能體系統驗證與跨領域（特別是國防）決策協議優化中發揮更大效能。

多智能體防御系統的未來發展方向

多智能體系統即將徹底革新軍事能力。這些由AI賦能的智能體網絡正快速發展，聚焦于自主性增強、無縫集成與決策流程優化三大方向。

• 自主性突破
   防御系統的自主化水平正邁向新高度。未來自主系統將在最小化人工干預下運作，自適應復雜戰場環境。這種獨立性將縮短響應時間并降低人員風險。

• 跨域集成能力躍升
   多智能體系統的集成能力將實現質的飛躍。空、陸、海、天、網絡五域協同將構建無縫防御網絡，以前所未有的速度與精度應對威脅。

• 智能決策革命
   決策機制正變得日益精密。借助先進AI算法，未來多智能體防御系統將高速處理海量數據、識別模式并制定戰略決策，其速度遠超人類。這種認知飛躍將徹底改變戰術與戰略規劃模式。

• 軍事變革影響深遠
   這些技術進步將引發深刻變革。進化的多智能體系統能更高效應對多樣化威脅，從態勢感知強化到威脅快速響應，全方位重塑現代戰爭形態。

• 倫理框架的必要性
   在推進自主防御系統時，倫理考量必須置于發展前沿。平衡機器自主與人類監督，是確保技術應用符合價值觀的關鍵保障。

多智能體防御系統的未來充滿潛力，預示著軍事能力的新紀元。隨著技術成熟，這些系統將在國家安全維護與地緣格局塑造中發揮核心作用，開創防御技術的新篇章。

參考來源：smythos

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

現代戰場要求快速、精準的決策以確保任務成功。傳統云計算系統雖功能強大，卻因延遲、有限連接性與安全漏洞等問題，難以滿足孤立及敵對環境的需求。戰術邊緣計算應運而生，成為變革性解決方案——通過在無人機、傳感器、載具或單兵穿戴設備等數據源頭直接進行實時處理，實現即時響應。

通過分布式計算能力，戰術邊緣系統在最需要的時空節點為作戰人員提供可行動洞察。本文探討戰術邊緣計算如何與現有軍事基礎設施整合、其在現實場景中的應用，以及在極端部署條件下面臨的挑戰。

何為戰術邊緣計算？

戰術邊緣計算使數據能在采集點本地處理（如作戰人員設備、無人機或載具），無需依賴集中式云基礎設施。這種去中心化方法確保在對抗性或偏遠環境中實現更快決策、更高作戰彈性與強化安全性。

核心優勢：
? 降低延遲：本地數據處理最大限度減少滯后，支持關鍵場景下的快速決策。
? 優化帶寬：本地數據過濾減少向中央節點傳輸的信息量，緩解通信網絡壓力并節省帶寬資源。
? 增強彈性：去中心化架構抵御中斷風險，確保即使與中央指揮的連接中斷，系統仍可持續運作。
? 提升安全性：敏感數據保留在本地區域，降低遭攔截或泄露風險。
? 支持先進技術：戰術邊緣計算賦能實時運用先進技術，增強作戰能力。

應用場景：
? 實時數據分析：即時解析傳感器數據，提供零延遲可行動情報。
? 自主系統：機載處理使無人機與機器人平臺能自主導航地形并獨立決策。
? 強化態勢感知：本地整合傳感器數據，生成全景環境視圖以加速決策。

挑戰：
 盡管戰術邊緣計算具備變革性優勢，仍面臨保護邊緣設備安全、平衡加密需求與低延遲要求，以及應對電力與存儲容量等資源限制的難題。

現代化影響:
 戰術邊緣計算通過系統現代化改造、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，實現對現有基礎設施的補充。該路徑契合強調速度、適應性與信息主導的作戰條令。

戰術邊緣計算如何整合現有軍事基礎設施

戰術邊緣計算旨在通過現代化改造老舊系統、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，增強并補充現有軍事基礎設施。其整合路徑如下：

升級老舊系統：
邊緣計算為老舊軍事平臺賦予現代化能力。例如：
? 數字化士兵計劃：配備可穿戴傳感器的士兵可在依賴老舊通信網絡時，實現本地數據處理與共享。
? 老舊戰機數據融合：F-35等平臺運用邊緣計算整合多源傳感器數據，為飛行員提供實時態勢感知。
通過為老舊系統加裝邊緣賦能技術，軍隊可在延長現有裝備服役壽命的同時獲得先進能力。

部署戰術邊緣服務器：
戰術邊緣服務器作為本地化樞紐，處理物聯網設備、傳感器與自主系統生成的數據。其功能包括：
? 就近處理數據消除延遲
? 在網絡中斷時為關鍵任務應用提供分布式存儲
? 通過本地運行人工智能驅動分析實現實時決策
例如：偵察任務中運用戰術服務器現場解析無人機影像，向戰場部隊投送可行動情報。

支持自主系統：
自主無人機與載具依賴機載邊緣計算實現自主導航與威脅偵測。此類系統：
? 無需外部指引即可適應動態環境
? 與其他作戰單元通信實現協同作戰
該整合降低對集中式控制的依賴，同時提升戰場全域作戰效率。

構建統一生態系統：
邊緣計算支撐「戰場物聯網」（IoBT）互聯環境，實現士兵、載具、無人機與指揮中心無縫數據共享。該生態系統：
? 在具備連接時同步邊緣設備與中央云系統數據
? 通過多源實時更新為指揮官提供全景作戰視圖

部署戰術云端節點：
便攜式戰術云端節點將類云能力直接投送至戰場，實現本地托管計算密集型應用。其功能包括：
? 過濾非必要信息降低帶寬占用
? 為偏遠地區離線任務預加載關鍵數據

戰術邊緣計算的核心組件

加固型硬件：
 部署于軍事環境的邊緣設備必須具備輕量化、耐用性與高能效。此類系統設計需耐受高溫、嚴寒或物理沖擊等極端條件，同時維持高性能運作。

優化軟件：
戰術邊緣軟件須優先確保速度與效率。算法需快速處理海量數據，并根據任務需求輸出定制化可行動洞察。

人工智能與機器學習（ML）：
 AI與ML通過實現預測性分析、威脅偵測與自主決策，在戰術邊緣計算中發揮關鍵作用。模型量化等技術可在不犧牲精度前提下壓縮機器學習模型，適配資源受限的硬件部署。

可靠網絡：
 維持設備間通信對協同作戰至關重要。戰術邊緣網絡需平衡帶寬效率與可靠性，確保在拒止或降級環境中仍能實現不間斷數據交換。

安全協議：
 邊緣設備必須具備防篡改特性及抗網絡攻擊能力。加密技術與安全啟動機制確保敏感信息在作戰全程受到保護。

惡劣環境中部署戰術邊緣服務器的挑戰

盡管戰術邊緣計算潛力巨大，但在嚴苛環境中部署服務器面臨顯著障礙：

環境壓力：
 極端條件——例如溫度波動（-50°C至55°C）、濕度、沙塵暴、水浸、載具/飛機引發的沖擊振動、太陽輻射——可能損害服務器性能。必須采用加固型設計確保設備在此類條件下的耐用性。

網絡限制：
 由于敵方干擾或基礎設施有限導致的間歇性連接，維持可靠通信十分困難。邊緣服務器需在斷聯時自主運作，同時優先保障關鍵數據傳輸的帶寬效率。

電源挑戰：
偏遠部署常缺乏穩定電力供應。服務器須依賴電池或便攜發電機，并通過優化能效實現持續運行。

安全風險：
鄰近敵方的作戰環境加劇網絡攻擊與物理篡改風險：
? 加密協議在傳輸過程中保護敏感數據。
? 防篡改設計確保設備即使遭物理破壞仍能安全運作。

高壓環境下的可靠性：
 硬件韌性對維持極端壓力下的運行可靠性至關重要。先進散熱機制與自動系統恢復協議有助于緩解硬件故障或網絡中斷影響。

可擴展性與靈活性：
動態戰場環境要求模塊化硬件解決方案，可通過增加內存或GPU等升級應對數據量增長或新應用需求。

戰術邊緣計算的應用

實時監視與偵察：
 作戰行動高度依賴無人機與傳感器獲取態勢感知。戰術邊緣計算使這些系統能在本地處理監視數據，為士兵即時提供敵軍動向或潛在威脅的洞察。

自主系統：
 配備邊緣計算的自主載具與無人機可在不依賴外部支援的情況下，導航復雜地形、識別障礙或威脅并實時通信。這使動態戰斗場景中的快速響應成為可能。

單兵穿戴技術：
 增強現實（AR）眼鏡等可穿戴設備為士兵提供實時戰術信息，如部隊位置或目標數據。戰術邊緣計算確保這些設備在戰場條件下無縫運作。

戰地醫療支持：
 集成邊緣計算的AI診斷工具可即時分析生命體征或醫學影像掃描，協助醫護人員在戰區實施急救。自主醫療無人機通過投送物資或遠程支援，進一步提升戰場醫療保障。

后勤優化：
邊緣賦能系統根據任務需求或環境條件預測裝備需求，在減少后勤瓶頸的同時確保物資的及時投送。

提升實時決策能力

戰術邊緣計算通過實現數據在采集源（如戰場、無人機或載具內部）的本地化處理，顯著增強實時決策能力。這種模式消除對集中式基礎設施的依賴，極大降低延遲，確保可行動情報的即時可用。通過本地處理數據，作戰人員能更快作出信息完備的決策——這在分秒必爭的高風險場景中至關重要，任何延誤都可能導致任務失敗。

關鍵提升領域包括：
? 降低延遲：數據在現場處理而非傳輸至中央服務器，使決策時間從秒級縮短至毫秒級。
? 強化態勢感知：對傳感器與影像數據的實時分析，即時解析威脅、戰場態勢與關鍵任務信息。
? 對抗環境韌性：戰術邊緣計算確保即使與中央指揮的通信中斷，決策能力仍可持續運作。
? 自主系統支持：無人機等自主系統借助邊緣計算即時響應環境變化，消除行動延遲。

該策略確保決策速度與沖突節奏同步，在動態且資源受限環境中提供戰術優勢。

提升目標系統的精準度

戰術邊緣計算通過在采集點（如無人機、載具或武器平臺）直接進行實時數據處理與分析，顯著提升目標系統的精準度。這種本地化處理減少延遲，確保目標鎖定決策基于最新、最精確的信息。其提升目標系統的關鍵路徑包括：

? 實時數據分析：邊緣計算本地處理傳感器與影像數據，即時完成目標識別、追蹤與分析，消除向中央服務器傳輸數據引發的延遲。
? 改進目標追蹤：通過降低網絡延遲，確保對移動目標的持續追蹤，即便在建筑物密集或交通復雜的城區等復雜環境中也能實現。
? 增強傳感器融合：整合雷達、攝像頭與紅外傳感器等多源數據，生成目標位置與運動的統一精準視圖。
? 對抗環境韌性：邊緣計算獨立于集中式基礎設施運行，在通信降級或受干擾場景中仍維持功能。

這些能力確保目標系統更快、更可靠，并能更好適應動態戰場條件。

安全處理

戰術邊緣計算通過結合先進加密技術、分布式處理及針對邊緣環境獨特挑戰的強化安全框架，實現數據安全管理。核心方法包括：

數據安全：
? 加密：所有數據在存儲與傳輸過程中均加密，確保敏感信息即使通過開放或敵對網絡仍受保護。
? 本地處理：在邊緣本地處理數據，避免敏感信息傳輸至中央服務器，降低遭攔截或監視風險。
? 零信任安全：零信任網絡訪問（ZTNA）確保僅經認證的用戶與設備可訪問敏感資源，采用最小權限原則與持續監控限制入侵損害。
? API安全：通過強認證、加密、速率限制與定期審計保護連接邊緣設備的API，防止漏洞危及防御系統。
 ? 抗敵手韌性：通過微隔離、相互TLS（mTLS）安全通信、數據歸零功能（節點受攻擊時快速銷毀數據）等機制，強化邊緣節點抵御物理與網絡威脅。

操作保障：
? 行為分析：監控設備行為以偵測可能指示篡改或入侵的異常活動。
? 備份策略：安全備份系統確保敏感數據在中斷或攻擊時仍可恢復。

抗干擾保護：
? 去中心化架構：消除對集中式基礎設施的依賴，確保通信中斷時仍可持續運作。
? 抗電子戰能力：系統設計可抵御干擾與網絡攻擊，在對抗環境中維持功能。
? 自適應安全框架：零信任網絡訪問（ZTNA）根據實時狀況動態調整訪問控制，防止未授權訪問并減輕干擾影響。
? 冗余與故障切換機制：邊緣系統內置冗余設計，確保部分故障時任務仍無縫執行。

上述措施共同保障戰術邊緣計算系統在鄰近敵方的對抗環境中，維持高水平的隱私與安全性。

未來潛力

人工智能與戰術邊緣計算的融合將重新定義軍事戰略：
? 自主系統將實時評估戰場態勢，其策略調整速度遠超人類操作員。
? 增強的態勢感知能力通過精準預測敵軍動向或資源分布，賦能指揮官在高壓下作出精確決策。
? 國防機構與科技企業的合作將驅動硬件設計、機器學習算法與安全網絡解決方案的突破性進展。

隨著全球軍隊加大對戰術邊緣技術的投入，其不僅提升作戰能力——更在塑造以速度、彈性與智能主導的未來戰場形態。

結論

戰術邊緣計算通過需求節點的實時數據分析加速決策進程，并與現有基礎設施無縫集成，正在引發軍事行動的深刻變革。然而，在嚴苛環境中部署此類系統需克服環境壓力、網絡限制、電源制約、安全風險、可靠性要求、可擴展性需求、人為因素及嚴苛標準合規等挑戰。

通過采用加固型設計、安全通信協議、先進散熱系統與模塊化配置應對這些障礙，軍隊可確保戰術邊緣計算在極端條件下仍能提供可靠性能——為分秒必爭的作戰人員賦予關鍵優勢。

參考來源：//www.linkedin.com/pulse/tactical-edge-computing-key-faster-smarter-military-michael-kimes-jkzre

信息環境廣闊、復雜且快速演變。在包含灰色地帶與混合戰爭的當代沖突中，認知往往凌駕于現實之上。因此，人工智能對駕馭這一復雜動態環境至關重要。國防部門需在"小規模戰爭"中強化信息環境作戰效能以實現決策優勢，但必須進一步將人工智能及其能力整合至條令與文化中。

決策優勢的內涵與實踐
 決策優勢確保指揮官更深入理解作戰區域，并剝奪敵方及時決策能力。該理念強調能力優勢而非物理壓制，核心在于通過提供特定選項與限制敵方選擇來影響其行動。當敵方因可行選項全被剝奪而無法行動時，其將停止抵抗——甚至可能在主要戰斗前就已放棄。

歷史教訓與信息環境挑戰
 美國防部近期戰績堪憂：1991年海灣戰爭雖勝卻遺留政權存續問題；2001年阿富汗戰場初期獲勝，但塔利班以游擊戰術利用巴阿邊境卷土重來；2003年伊拉克戰爭初期速勝后陷入僵局。這些案例凸顯信息環境治理困境：海量信息淹沒作戰行動，區域利益博弈（甚至五角大樓內部分歧）阻礙決策優勢。信息環境中，勝利感知與實際戰果同等重要，而失敗認知將導致實質性損失。

阿富汗與伊拉克戰場暴露關鍵問題：信息相關能力（IRC）協調不足。心理戰與公共事務常釋放矛盾信息，使塔利班在復雜信息生態中占據宣傳優勢。例如，塔利班屢次指控美軍造成平民傷亡，而IRC協同失效使其掌控敘事主動權，最終導致公眾信任流失與戰略挫敗。

人工智能賦能信息作戰
 美國防部近十余年持續投資人工智能，代表性項目Project Maven通過機器學習整合多源監視數據（無人機視頻、紙質文檔、硬盤數據等），加速決策分析與信息優勢構建。2018年《國防戰略》確立多域作戰概念，強調信息環境貫穿所有戰爭域。然而，灰色地帶與混合沖突仍存挑戰——非國家行為體借助生成式與判別式AI技術，在國家級行為體支持下實施低于全面戰爭門檻的對抗。

2022年，英偉達GPU/TPU架構推動AI技術普及，國防部開始將AI融入組織文化與作戰。信息作戰部門需利用現成AI工具增強行動，塑造信息環境以實現決策主導。例如：判別式AI可通過自然語言處理實施社交媒體情感分析與影響評估；生成式AI可制作超現實音視頻素材，削弱敵方決策時效性。

制度整合與未來方向
 人工智能尚未深度融入國防部文化、組織與條令體系。當前要務是將AI納入信息作戰框架，觸發"軍事事務革命"。任務定制化訓練須整合AI能力，軍事教育體系需確保AI在攻防行動中占據核心地位。Project Maven僅是起點，AI應成為灰色地帶競爭與高強度混合戰爭中的決策中樞。

盡管AI無法徹底杜絕"阿富汗式潰敗"，但其為國防部提供了駕馭復雜信息環境的最優工具集，至少可確保指揮官優先事項與戰場實況動態對齊。未來，AI驅動的情報融合與認知塑造能力，將成為維持信息優勢、避免戰略被動的關鍵支柱。

參考來源：by Matthew Fecteau

現代戰爭形態正經歷深刻變革，其核心驅動力之一是無人機系統（UAS）的廣泛擴散。從精密偵察平臺到改裝攻擊型商用四軸飛行器，這類曾屬技術先進軍隊專屬的裝備，如今已遍布全球戰場。無人機提供的持續監視、精確打擊乃至集群協同作戰能力，構成復雜非對稱威脅。因此，發展并部署高效反無人機技術（C-UAS/C-UAV）已成為保護空域、人員與關鍵資產的戰略競賽核心。

普適性威脅——無人機如何改變戰爭規則

無人機威脅的崛起源于多重因素。首先，可獲取性與低成本使空中能力"民主化"。商用現貨（COTS）無人機價格低廉，可簡易改裝搭載手榴彈或小型炸藥等臨時彈藥，使非國家行為體、叛亂組織與恐怖集團獲得與正規軍相當的空中打擊能力。

其次，無人機具備無與倫比的通用性。小型無人機是理想的情報、監視與偵察（ISR）工具，可提供曾需昂貴大型裝備才能實現的實時戰場感知。它們能隱蔽滯留、引導炮火或追蹤敵軍動向。大型無人機則扮演精密打擊平臺或電子戰工具角色。"游蕩彈藥"或"神風無人機"的出現進一步模糊偵察與直接攻擊的界限——這類裝備可自主搜索目標后俯沖自毀攻擊。

第三，小型無人機的探測與追蹤具有天然難度。其低空飛行特性、微小雷達截面、微弱熱信號及靜音操作，可規避多數針對大型高速飛行器設計的傳統防空系統。集群攻擊的可能性加劇挑戰——大量無人機通過數量壓制突破防御。近期烏克蘭與中東地區的沖突清晰展現了無人機的毀滅性效能及反制措施的迫切需求。

防御必要性——反無人機技術的戰略價值

反無人機技術的必要性體現于多層次。其核心在于部隊防護——無人機對前線士兵、前進基地、運輸車隊及關鍵基礎設施構成直接致命威脅。若無可靠反制手段，士兵將暴露于持續空中監視與突襲之下，士氣與作戰效能將受重創。

除直接威脅外，反無人機技術對維持作戰安全（OPSEC）至關重要。敵方ISR無人機可暴露部隊位置、動向、補給線與戰術意圖，剝奪突襲優勢并增加己方傷亡。壓制此類ISR平臺是保持戰術優勢的關鍵。

反無人機技術還確保機動自由度。無人機的持續威脅會限制部隊移動，迫使采用可預測行動模式或高強度偽裝，從而遲滯行動節奏并妨礙任務達成。有效反制手段可恢復部隊信心，提升作戰靈活性。此外，保護高價值資產、指揮中心、后勤樞紐乃至民用關鍵設施免受無人機攻擊，亦是其核心職能。

構建防御盾牌——反無人機殺傷鏈

有效反無人機系統的開發涉及多階段流程，通常稱為"殺傷鏈"——即探測、追蹤、識別與摧毀。

探測環節：常為最具挑戰性階段。鑒于單一傳感器無法應對全類型無人機，通常采用分層多傳感器融合方案：

· 雷達系統：專為捕捉低雷達截面、慢速移動的小型目標設計。

· 射頻（RF）傳感：偵測無人機與操作者間的通信鏈路。對多數商用無人機有效，但對預編程路徑或加密信號傳輸的自主無人機效果有限。

· 光電/紅外（EO/IR）攝像頭：通過可見光與熱成像進行目視識別與追蹤，晝夜適用。

· 聲學傳感器：捕捉無人機螺旋槳聲紋特征，適用于短距離探測。

追蹤與識別：潛在目標被探測后，采用融合人工智能與機器學習（AI/ML）的算法整合多傳感器數據，確認目標屬性（區分無人機與鳥類等）、評估飛行軌跡并判定威脅等級。

攔截/摧毀：確認敵意無人機后，可啟用多種"效應器"：

· 動能解決方案：物理摧毀或癱瘓無人機。包括反火箭炮與迫擊炮系統（C-RAM）、速射炮、專用空爆彈藥、小型制導導彈、發射網彈或攔截無人機。

· 電子戰（EW）/非動能解決方案：無物理接觸式干擾。適用于避免附帶損傷的環境。手段包括：射頻干擾、信號欺騙/劫持（接管或偏轉無人機控制/GPS信號）、定向能（DE）武器——高功率微波（HPM）燒毀電子元件或高能激光（HEL）物理損毀/致盲傳感器。

挑戰與未來

盡管技術快速進步，反無人機領域仍面臨重大挑戰。"成本交換比"是核心關切——使用昂貴導彈擊落廉價無人機往往不可持續。無人機技術的快速迭代迫使反制系統必須持續進化。應對依賴射頻鏈路的集群攻擊與全自主無人機仍具極高難度。此外，在城區或民用區域部署效應器（尤其是動能武器或強干擾裝置）需審慎考量附帶損傷、空域管制規則與交戰原則。

反無人機技術的未來在于更高度的集成化、自動化與創新。人工智能與機器學習（AI/ML）將在威脅快速探測、分類與優先級判定（特別是應對集群攻擊）中發揮關鍵作用。隨著技術成熟，定向能武器（尤其是激光）將實現光速攔截并降低單次打擊成本。跨平臺與單位的傳感器數據共享網絡化系統將構建更全面、更具彈性的反無人機防護盾。具備自主獵殺能力的專用反制無人機研發亦成新興領域。

無人機系統的擴散已不可逆地重塑現代戰場。反無人機技術不再是邊緣能力，而成為全球軍事與安全機構的必備核心能力。精密探測、追蹤與攔截機制的持續發展，標志著奪回低空制空權、抵御空中威脅升級的關鍵努力。這場技術軍備競賽對保障人員安全與21世紀復雜沖突中的作戰勝利至關重要。

參考來源：americangrit

目前的美國軍事平臺，其中許多可以追溯到幾十年前，不足以對抗對手不斷發展的人工智能和機器學習技術創新。美國空軍的空戰管理系統應對了這一挑戰，提供了多領域的數據能力，以數字方式連接所有領域的聯合部隊。

今天的對手正在發展利用人工智能和機器學習作為力量倍增器的能力，使美國長期存在的軍事能力失去效力。 要實現空中優勢，首先要實現決策優勢。一個完全實現的先進作戰管理系統（ABMS）是美國空軍聯合全域指揮與控制（JADC2）概念的組成部分，它將提供多域安全處理和數據管理、連接和應用，以同步傳感器、火力和網絡，使聯合部隊在每個領域都有數字連接。

引言

讓人驚訝的是，在21世紀，這個擁有地球上最昂貴和最多產軍事力量的國家，仍然依靠PowerPoint幻燈片和電話對國土面臨的潛在威脅進行實時分析。但美國發現自己處于這種情況。如果一架俄羅斯轟炸機的潛在威脅出現在預警雷達瞄準鏡上，來自北美航空航天防御司令部（NORAD）各部門的人員可能需要12分鐘以上的時間來協調信息，只用最相關的數據建立一個幻燈片演示，并將其提交給主管官員，以確定是否真的存在威脅。

由于缺乏在共同環境中協作的工具，參謀人員無法融合必要的數據，以向國家指揮機構提出反應建議，直到最后提交給負責作戰層的上校。

自冷戰結束后，實現空中優勢一直是美國軍事戰術的基石。但在今天的世界上，對手正在發展利用人工智能和機器學習作為力量倍增器的能力，美國軍隊是否擁有最強大的力量或最精確和強大的武器已經不再重要。勝過對手的思維（或用網絡術語說，勝過對手的程序）的能力成為新的目標；一個國家的軍隊如果不首先實現決策優勢，就無法實現空中優勢。

先進作戰管理系統（ABMS）

美國空軍已經在ABMS項目上開發了數年，該項目將解決這些問題，使指揮官能夠迅速接收來自多個來源的融合數據。五角大樓責成空軍開發聯合部隊所需的能力，以便在傳統的優勢領域之外運作，努力在整個競爭中獲得并保持決策優勢。 2020年3月，為集中該部門的創新努力而成立的空軍作戰整合能力指揮官邁克爾-范蒂尼少將將決策優勢描述為 "收集、解釋和使用所需的信息，以阻止或贏得未來的沖突。" 他強調，成功將 默認屬于"在所有領域中聯系最緊密的一方：空中、陸地、海上、太空和網絡空間。"

ABMS不只是一個設計平臺。它有時被描述為網絡簇，有時被描述為系統簇;這是一個新的“軍事物聯網”，空軍部的第一位首席架構師稱之為“一個可以統治一切的架構”。

ABMS的目標是取代信息到達一個中心樞紐的單一路徑，例如在NORAD的例子中，每個系統和操作員使用相同的共享數據的環境。一個完全實現的ABMS將允許提供多領域的安全處理和數據管理、連接和應用，以同步傳感器、火力和網絡，為聯合部隊 "將正確的傳感器連接到正確的射手"，該部隊將在每個領域進行數字連接以獲得即時態勢。這一概念誕生于部隊中一個反復出現的問題--更換幾十年前的飛機。

新式聯合監視和目標攻擊雷達系統（JSTARS）

E-8C聯合監視和目標攻擊雷達系統（JSTARS）飛機是在20世紀80年代設計的，并在1991年首次投入使用，當時正值它最初被設計用來支持的冷戰即將結束。該平臺提供空中地面監視、戰斗管理以及指揮和控制能力，而且美國空軍在30年后仍在飛行16架該飛機。因此，在佐治亞州的羅賓斯空軍基地，這些部隊連續在中東地區部署了18年，是美國空軍歷史上第二時間長的部署。

2014年，五角大樓資助了JSTARS替代者的研究，國防工業從2015年起開始設計和測試新平臺。但空軍領導層意識到，由老化的JSTARS和E-3機載預警和控制系統（AWACS）平臺提供的單一的空中和空間作戰中心，對于未來沖突的速度、復雜性和殺傷力來說，總體上沒有得到優化。這些 "幾十年前的平臺 "不能可靠地利用21世紀的技術，而且 "支持未來C2的結構要么不存在，要么需要成熟 "才能完全有效。

此外，低密度/高需求的E-8C JSTARS和E-3 AWACS飛機是已知的單一故障點。它們是主要目標，無法在同行競爭者的戰斗空間中長期運作，因為復雜的反介入/區域封鎖能力，如電子戰、網絡武器、遠程導彈和先進的防空系統，正在開發之中。

與此同時，美國軍方開始重新思考其聯合作戰的方法。2016年，美國防部長指示了一個名為 "空陸作戰2.0 "的新作戰概念，這是對冷戰理論的更新，將更加注重空中、陸地、海上、太空和網絡空間作戰。這種方法很快被稱為美國陸軍的多域作戰和空軍的多域C2。

美國空軍高級將領開始考慮為傳統飛機和新飛機（有人和無人）配備新興技術、通信設備和傳感器，以執行以前分配給單一JSTARS平臺的地面監視任務。為了使這個系統有效，它需要處理大量的數據，包括來自美國盟友和合作伙伴的信息。因此，在2018年，用于替代JSTARS的資金被完全轉用于空軍新的多域C2項目，該項目將支持一個被稱為JADC2的美國防部工作。

聯合全域指揮與控制（JADC2）的問世

2020年9月，空軍助理部長（采購、技術和后勤）指出："令人遺憾的是，人們進入我們的服務，在他們的個人生活中幾乎與所有的東西相連，而他們來到軍隊工作，他們幾乎什么都沒有連接。"這一意見強調了軍隊在納入數字增強措施時如何落后于民用部門。美國防部的巨額合同生產的設備被設計成可以維持數十年，而很少考慮到升級或與其他部門的系統甚至自己內部的系統互聯。例如，空軍珍貴的第五代飛機平臺，F-22和F-35，是用不同的通信網絡建造的，不兼容，因此需要第三個平臺（如ABMS機載邊緣節點）來分享兩者之間的數據。

該部領導層意識到技術變化如此之快，未來戰斗的成功將歸功于擁有一體化、網絡化部隊的組織，它們可以共享最多的信息。因此，在2021年，美國防部制定了一項戰略，使指揮官能夠迅速了解戰斗空間，比敵人更快地指揮部隊，并通過任何必要的領域提供效果。這一概念被命名為聯合全域指揮與控制。

JADC2的概念是作為一個美國防部的保護傘。聯合參謀部制定政策、理論、要求和數據的共同標準。同時，各軍種開發適用的技術，空軍部正在通過ABMS進行開發。陸軍和海軍的JADC2項目分別稱為 "融合項目 "和 "超配項目"，各軍種正處于協調其工作的早期階段。2021年，參謀長聯席會議首席信息官指出，新的JADC2方法將 "為我們在指揮和控制領域的努力帶來秩序，以便以相關的速度感知、理解和行動"。

盡管存在挑戰，美國防部長勞埃德-奧斯汀宣布他打算將JADC2作為他的首要任務之一，同時認識到將盟國和合作伙伴帶入這個新領域對于阻止競爭對手是最重要的。因此，數據的互操作性以及數據的復制和分發是JADC2的關鍵屬性。此外，這些數據的完整性和安全性對于在各部門、盟國和合作伙伴之間建立信任是必要的。

JADC2的挑戰

聯合全域指揮與控制可能是一個難以把握的概念，因為這個術語并不完全基于硬件或軟件解決方案，而是"'虛無縹緲的術語'"，如 "冗余、彈性架構和'相關速度'的信息。"建立JADC2是為了著眼于可能的領域，為現在而建設，同時關注新興技術及其與未來能力的輕松整合。但首先，它必須克服三個主要障礙。

首先，集中式C2架構目前在發生高強度沖突的情況下沒有足夠的彈性，而C2節點將成為第一個目標。簡單地將JSTARS和AWACS飛機與這些節點進行交易，使它們成為美國裝甲中最有吸引力和最脆弱的缺口。因此，分布式網絡操作將是JADC2的一個關鍵重心。

第二，為了使系統的處理速度足以對來自各個領域的數據進行 "感知、理解和行動"，美國軍方必須嚴重依賴未經證實且尚未完全信任的人工智能和機器學習概念。建立一個系統的用戶界面和輸入是比較容易的；工業基地幾十年來一直在做這個。但現在軍隊需要一個系統，自動收集這些數據，并為人工智能提供信息，以做出最佳決策。此外，指揮官必須信任推薦的數據和決定（對于那些在數字革命之前出生的人來說，這是一個相當大的范式轉變）。

第三，各個軍種的規模和庫存范圍是如此廣泛（例如，陸軍以其地面部隊而聞名，也有船只、機載電子戰和情報、監視和偵察資產），以至于每個軍種都已經習慣于在其他領域幾乎獨立運作。在所有這些平臺上改裝設備以便與其他軍種進行通信可能成本過高。與此相反，較小的盟國軍隊除了聯合工作別無選擇。例如，法國軍隊已經創建了技術解決方案，如Scorpion和Connect@ero，以便在各部門之間進行本地通信。

雖然聯合參謀部確立了JADC2的整體概念，但空軍未來局編寫了服務支持概念。空軍部的ABMS跨職能團隊領導了一個能力發展活動，通過這個活動，作戰人員可以發現最新的ABMS工具和概念。此外，每三個月進行一次測試旗幟演習（包括橙旗、綠寶石旗和黑旗），以測試新發布能力的生存能力和殺傷力。這些演習強調了新武器和戰術在多域環境中的相關性。

一個可操作的ABMS的最終狀態是一個由流程和系統組成的指揮和控制結構，它壓縮了決策周期，使各領域的效果趨于一致，并使整個地球的綜合行動成為可能。速度是關鍵。但是，即使空軍各單位都在努力實現ABMS，仍然存在一些挑戰。

中國產生大量的數據；事實上，這是他們的權力工具之一。為了競爭，ABMS必須依靠以網絡為中心而不是以平臺為中心的架構，做到靈活、快速和不可預測。現有的、傳統的系統，如JSTARS，將如何處理這些TB級的信息？隨著技術的改進，傳感器、設備和操作人員會因數據過飽和而導致延遲問題。美國空軍80%的飛機是第四代或更老的飛機；用現代指揮和控制系統對它們進行改造可能成本太高。挑戰在于使舊平臺能夠與第五代和第六代飛機通信。人們不能在唱片機上播放iTunes音樂文件，或試圖將Commodore 64連接到互聯網上。

增強盟友和伙伴能力

當美國在未來的戰爭中，它將依靠其盟國和合作伙伴。依靠這些國家軍隊的能力是美國的力量倍增器，也是美國對其競爭對手的決定性優勢，但過度分類和其他限制性政策是共享數據的巨大障礙。然而，美國軍方決心利用技術提高盟國和合作伙伴之間的可及性和數據共享，以聯盟作戰中心的通用工作站的形式融合該網絡的網絡。目標是讓軟件或人工智能，使用設定的規則，適當地與需要它的聯盟伙伴分享信息。

為了將戰略意圖轉化為現實，盟國和伙伴行業必須并肩工作，讓組件（如黑盒）相互對話，或讓飛機系統解密和使用其他飛機產生的數據。一個更大的挑戰是確保ABMS將與北約正在開發的聯合任務網絡完全兼容，以簡化和規范30個成員國之間的通信。

法國和美國空軍一直合作者，可以做一些只有少數人才能做到的事情。為下一場戰斗連接傳感器的能力需要在今天開始，以便下一代戰斗機和系統能夠在一個新的數字架構中順利運行。

最近的演習，如2021年5月在Mont-de-Marsan舉行的三國大西洋三叉戟演習，表明即使陣風戰斗機和F-35可以一起工作，但由于技術和分類問題，它們仍然不能完全合作。空軍與 "陣風 "街區F4相關的持續合作表明，法國的資產與F-35之間有更好的整合和密切的未來，F-35被設想為未來ABMS的四分衛：這種參與者可以通過對場上情況的最佳觀察來增強隊友的能力。

額外的障礙

盡管有這些和其他令人鼓舞的跡象，這個項目仍然存在許多外部挑戰。此外，空軍部還必須克服許多內部障礙以按時交付ABMS。除了與外國伙伴共享信息的困難之外，美國空軍還沒有解決與其他軍種溝通的問題，每個軍種都有自己的本土通信系統。空軍在是讓現有設備和政策發揮作用，還是從零開始，從頭建立一個系統，將實施時間推遲幾十年之間，這讓空軍很糾結。由此產生的兩難局面只能通過在兩種選擇之間取得平衡來解決。

實施將是有代價的。美國軍方將如何說服其控制軍事資金的文職領導，使其相信這個新的ABMS項目是重要的（在所有其他 "重要 "的事情之上）？國會并沒有告訴美國防部要推行JADC2，而是把錢袋子關得緊緊的。眾議院關于2021財年國防撥款法案的報告批評了空軍的ABMS請求，指出該計劃的弱點包括 "沒有確定的要求、采購戰略或成本估算，以及空軍總設計師和其他參與執行ABMS計劃的辦公室的職責定義不明確"。

2021年，美國空軍將ABMS的領導權移交給一個新的、基于五角大樓的跨職能團隊，并將項目責任轉移到空軍部的快速能力辦公室。向國會傳達該部的結構變化和優先權的轉移對于保持該計劃的資金是至關重要的。

就服務本身而言，空軍如何平衡ABMS與所有其他必須做的要求，如支付下一個戰略核轟炸機（B-21）、額外的F-35戰斗機、哨兵洲際彈道導彈和第六代飛機？到目前為止，ABMS的支持度最高。盡管所有的項目都在競爭同樣的資金（包括高超音速和無人機群），核現代化和ABMS是參謀長的兩個最優先事項。此外，空軍部長弗蘭克-肯德爾將ABMS列為他需要重新監督的七個項目之一，以 "提高空軍作為一個機構運作的能力"。

當小查爾斯-布朗將軍成為美國空軍第21任參謀長時，他的行軍命令是 "加速變革或失敗"。當該軍種與國會爭奪它不再需要的舊系統時，它同時正在努力推進ABMS的聯合協同。"為了贏得這場有爭議的高端戰斗......我們需要加快我們今天的關鍵技術的應用。我們不能減緩我們在ABMS上的勢頭。我們的作戰人員和指揮官必須以互聯網的速度作戰才能獲勝"。

結論

這場數字革命將改變美國及其盟國和合作伙伴的游戲規則。正如早期測試所證明的那樣，ABMS將提供必要的決策優勢，通過為指揮官提供一個清晰、強大和即時的共同作戰圖景，來贏得未來的高速交戰。"我們所展示的......是作戰指揮部首次在相同的數據云架構中，對部隊的姿態做出決定......在幾秒鐘而不是幾天內就能看到結果。"