本報告回答了美國陸軍未來(lai)司令(ling)(ling)部司令(ling)(ling)詹(zhan)姆斯-雷尼（James E. Rainey）上將根(gen)據(ju)現有的(de)(de)公開資料和對主題專(zhuan)家的(de)(de)訪談(tan)提出的(de)(de)戰略問題。

• 到 2040 年(nian)，技術(shu)上可行、軍事上相關(guan)、倫理(li)上可接受(shou)的人機(ji)協同(tong)應用可能有(you)哪些(xie)？

• 有哪些可(ke)(ke)能(neng)的法律和倫理影響會推(tui)動需(xu)求(qiu)或產生限制？從現在到 2040 年，這(zhe)些影響可(ke)(ke)能(neng)會發生哪些變化？

• 以陸(lu)軍為(wei)重(zhong)點的(de)跨領域人機協同(tong)的(de)未來(lai)如何(he)？

• 在整個(ge)作戰功能范圍內(nei)利用自主系統(tong)并確定其優(you)先次(ci)序(xu)的決定因(yin)素可能是什么？

• 從(cong)現在到(dao) 2040 年，關(guan)于(yu)在戰(zhan)斗中使用自(zi)主系統的國際(ji)和社會(hui)規范可能會(hui)如何演(yan)變(bian)？

到 2040 年，人(ren)機協作（HMT）的應(ying)(ying)(ying)用極有可能（71%-85%）跨(kua)越四個(ge)階(jie)段，而不是一個(ge)階(jie)段。大多數應(ying)(ying)(ying)用將具(ju)有軍事相關性(xing)和(he)技(ji)術可行性(xing)，一些應(ying)(ying)(ying)用在倫(lun)理上是可以接受的，這(zhe)取決(jue)于可能出臺(tai)的各種管(guan)理政策(ce)（56-70%）以及競爭連續體的狀況。

四個連續體(ti)是 (完整定義(yi)見附件 G）：

• 社(she)(she)(she)交(jiao)互動程度(du)：非社(she)(she)(she)交(jiao)用(yong)戶(hu)界面(mian)(mian)與(yu)(yu)社(she)(she)(she)交(jiao)用(yong)戶(hu)界面(mian)(mian)。非社(she)(she)(she)交(jiao)系統(tong)在設計上(shang)無法與(yu)(yu)人類或其他系統(tong)進(jin)行會(hui)話式交(jiao)互（例如(ru)：Uber 司機界面(mian)(mian)），而社(she)(she)(she)交(jiao)系統(tong)的用(yong)戶(hu)界面(mian)(mian)在設計上(shang)能(neng)(neng)夠理解和響應社(she)(she)(she)交(jiao)線索(suo)，具有邏輯會(hui)話能(neng)(neng)力，并能(neng)(neng)模擬(ni)類似人類的行為(wei)（例如(ru)：生成式預訓練(lian)轉換(huan)器（ChatGPT））

• 自主(zhu)程(cheng)度：人在環(huan)(huan)內(nei)（HITL）到(dao)人在環(huan)(huan)外（HOOTL）。從 “人在環(huan)(huan)內(nei)”（HITL）（例(li)(li)如：先進野戰炮兵戰術數據系統(tong)(tong)）到(dao) “人在環(huan)(huan)上”（HOTL）（例(li)(li)如：愛國者系統(tong)(tong)或近程(cheng)武(wu)器(qi)系統(tong)(tong)(CWIS)），再到(dao)“人在環(huan)(huan)外” （HOOTL）（例(li)(li)如：完全致(zhi)命的自主(zhu)武(wu)器(qi)）。

• 能力水平： 狹義(yi)(yi)與廣義(yi)(yi)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能（AI）。狹義(yi)(yi)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能是指當前大多(duo)數(shu)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能技術都是為一種特定(ding)應(ying)用而設計的（例如：語音或(huo)面部(bu)識別），而廣義(yi)(yi)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能則是指一種應(ying)用是為同時管理多(duo)種任務而設計的（例如：數(shu)字(zi)智(zhi)(zhi)能分(fen)析）。

• 機(ji)器(qi)人(ren)技(ji)術水平(ping)：從非(fei)機(ji)器(qi)人(ren)到(dao)機(ji)器(qi)人(ren)。不能實際觸摸的(de)非(fei)機(ji)器(qi)人(ren)系(xi)統（例如：Alexa）與可以(yi)看到(dao)但不能觸摸的(de)全息表示系(xi)統（例如：光環視(shi)頻(pin)游戲中的(de) Cortana）相比，主要是可以(yi)觸摸并與物理世界互動的(de)機(ji)器(qi)人(ren)系(xi)統（例如：敏捷(jie)移(yi)動機(ji)器(qi)人(ren) Spot?)

當(dang)今的(de)(de)絕大多(duo)(duo)(duo)數應用(yong)主要(yao)是非(fei)社(she)交性(xing)的(de)(de)，大多(duo)(duo)(duo)具(ju)有(you) HITL 級別(bie)的(de)(de)自(zi)主性(xing)、“狹隘(ai)的(de)(de) ”單一任務人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)以及(ji)遠非(fei)機器(qi)人(ren)的(de)(de)自(zi)動(dong)化(hua)功能(neng)(neng)。相反，到 2040 年(nian)，許多(duo)(duo)(duo)與軍事相關的(de)(de)系(xi)統(tong)，包括(kuo)一些(xie)最重要(yao)的(de)(de)系(xi)統(tong)，如指(zhi)揮(hui)與控(kong)制(zhi) (C2) 和情(qing)報系(xi)統(tong)，將很有(you)可能(neng)(neng)擁(yong)有(you)社(she)交用(yong)戶界(jie)面(mian)，在實現 HOTL 自(zi)主性(xing)方(fang)面(mian)取得重大進(jin)展，表現出(chu)廣泛(fan)、多(duo)(duo)(duo)功能(neng)(neng)的(de)(de)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)品質和類(lei)似人(ren)類(lei)的(de)(de)認知能(neng)(neng)力(li)，并(bing)在整個(ge)作(zuo)戰功能(neng)(neng) (WFF) 方(fang)面(mian)向機器(qi)人(ren)系(xi)統(tong)大幅邁進(jin)（見圖 1）。

圖 1：描(miao)述了(le)(le)所有世(shi)界飛行(xing)(xing)任務(wu)中 HMT 應(ying)用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)總體(ti)情況。團(tuan)隊通過對當前人機協作(zuo)戰略(lve)和技(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)(de)綜合分析、個人經驗以及對大(da)型軍事組織未(wei)來需求的(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)，對 HMT 進行(xing)(xing)了(le)(le)調(diao)查。對這些發現進行(xing)(xing)了(le)(le)綜合，并結合對前瞻性(xing) HMT 文獻(xian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)回顧(gu)，確定了(le)(le)系(xi)統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關鍵連(lian)(lian)續(xu)性(xing)。最后(hou)，使用 “小組技(ji)術”（Nominal Group Technique）對每個組成(cheng)部分之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關系(xi)進行(xing)(xing)了(le)(le)評估，并通過構成(cheng)本研(yan)究(jiu)主體(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)(de) 30 份單獨報告(gao)進行(xing)(xing)了(le)(le)交叉檢(jian)查。最終得分以平均值為基礎，旨在顯示各連(lian)(lian)續(xu)性(xing)隨時間推移而發生變化(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)程度。

各連續體未來的作戰功能

上文概述了各連續(xu)體與軍事相關(guan)的(de) HMT，下面是(shi)一些具體例子，說明根據研究(jiu)結果，在不同(tong)的(de) WFF 中，應用可能會有怎樣(yang)的(de)趨勢。

指揮與控制 (C2)

支持(chi) HMT 的 C2 應(ying)用(yong)程序(xu)很可(ke)(ke)能(neng)(neng)(neng)會(hui)發生重大變(bian)化，包括增加具有廣泛(fan)人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)功(gong)能(neng)(neng)(neng)的社交(jiao)界面(mian)平臺，以及(ji)主要由 HOTL 自(zi)主操作(zuo)(zuo)。許多參謀人員(yuan)可(ke)(ke)能(neng)(neng)(neng)不會(hui)與指揮官一起出現在(zai)戰術(shu)作(zuo)(zuo)戰中(zhong)(zhong)心(xin)。相反，他們將被在(zai)分散地點(dian)工作(zuo)(zuo)的智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體所(suo)取代或增強(qiang)，這(zhe)些智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體能(neng)(neng)(neng)夠(gou)通過(guo)虛擬現實(shi)（VR）或增強(qiang)現實(shi)（AR）設備提供(gong)實(shi)時(shi)數(shu)據（見圖 2）。這(zhe)種虛擬戰術(shu)作(zuo)(zuo)戰中(zhong)(zhong)心(xin)（V-TOC）很可(ke)(ke)能(neng)(neng)(neng)通過(guo)整合 6G 通信網絡、邊緣人工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術(shu)、神經形態計算和先進的全息顯示技術(shu)等一系列應(ying)用(yong)來(lai)實(shi)現。這(zhe)些使能(neng)(neng)(neng)技術(shu)的集成可(ke)(ke)能(neng)(neng)(neng)會(hui)為 HMT 提供(gong)更準確的關于對手(shou)、威脅以及(ji)可(ke)(ke)用(yong)資(zi)產和潛在(zai)行(xing)動方案的共(gong)同行(xing)動圖景。

圖 2：虛(xu)擬(ni)戰(zhan)術作(zuo)戰(zhan)中心 (V-TOC) 描繪了(le)未來(lai)分(fen)布式(shi)作(zuo)戰(zhan)環境中的(de)指揮通信(xin)能力。來(lai)源：Fiverr

• 社交(jiao)用戶界(jie)面最近以驚人的(de)(de)方式(shi)展(zhan)示(shi)了其吸引力。根據布魯金(jin)斯的(de)(de)研究，為 ChatGPT（有(you)史以來(lai)增(zeng)長最快的(de)(de)應(ying)用）等平臺提供(gong)動(dong)力的(de)(de)大型語言模(mo)型（LLM）的(de)(de)需求正推(tui)動(dong)計算開(kai)發每六個月翻一番(fan)，這表(biao)明了更多基于社交(jiao)的(de)(de)界(jie)面的(de)(de)發展(zhan)趨(qu)勢。

• 包(bao)括英(ying)特(te)爾網(wang)絡與邊(bian)(bian)緣(yuan)事業部高級副總(zong)裁尼克-麥基翁在(zai)內的行業專家預計，6G 可(ke)能(neng)會在(zai) 2030 年左右推出。6G 網(wang)絡將(jiang)可(ke)能(neng)為邊(bian)(bian)緣(yuan)人(ren)工智能(neng)系(xi)統的運行提(ti)供必要的網(wang)絡，非常適合(he)在(zai)大規模作(zuo)戰(zhan)（LSCO）中維持分散(san)地點的 C2，并提(ti)供先(xian)進全息顯示器(qi)所需的基礎設施和帶(dai)寬（見圖 3）。

• IBM 的(de)(de)技術(shu)專家還預測，Edge AI 與其(qi)神經形態(tai)計算芯(xin)片的(de)(de)集成(cheng)將支(zhi)持未(wei)來的(de)(de)任務指(zhi)揮系統(tong)，為野(ye)外環境中無縫操(cao)作所(suo)需的(de)(de)軟件能力提供(gong)速(su)度、效(xiao)率和安(an)全性，并(bing)支(zhi)持 AR 和 VR 圖像等高性能應用(yong)。

圖 3：支持 6G 和邊緣的作戰(zhan)中心。資料(liao)來(lai)源：Team Singularity MidJourney

情報

到 2040 年(nian)，支持(chi)情報(bao)(bao) WFF 的應用(yong)程(cheng)序極有(you)(you)(you)可能(neng)利用(yong) AR 顯示(shi)屏和(he)(he)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)可視化(hua)工具(ju)的進(jin)步(bu)，擁(yong)有(you)(you)(you)更具(ju)社(she)交互動性(xing)和(he)(he)直觀性(xing)的界面，以及可定制的儀表板(ban)。6G 網絡能(neng)力(li)、升(sheng)級的傳感(gan)器技術(shu)（見(jian)圖(tu) 4）和(he)(he)全息技術(shu)的進(jin)步(bu)將為基礎(chu)廣泛的人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)系統(tong)提(ti)(ti)供(gong)更多(duo)功能(neng)，能(neng)夠通過融合所有(you)(you)(you)傳感(gan)器數(shu)據提(ti)(ti)供(gong)實時威脅分(fen)(fen)析(xi)和(he)(he)態勢(shi)感(gan)知。情報(bao)(bao)在(zai)自(zi)主性(xing)方(fang)面可能(neng)會略有(you)(you)(you)變化(hua)，仍然是 HOTL，由(you)虛擬分(fen)(fen)析(xi)師從分(fen)(fen)散的地點進(jin)行收(shou)集(ji)、分(fen)(fen)析(xi)和(he)(he)提(ti)(ti)供(gong)建議(yi)。情報(bao)(bao)可能(neng)會在(zai)機器人(ren)(ren)方(fang)面略有(you)(you)(you)進(jin)步(bu)，主要是通過先(xian)進(jin)的全息三維(wei)顯示(shi)器，為指(zhi)揮官提(ti)(ti)供(gong)個性(xing)化(hua)的作戰環(huan)境視圖(tu)。

圖 4：未來情報在(zai)社會和(he)廣泛(fan)領域的增長最快

• 根(gen)據(ju) PEW 的(de)(de)研究，50% 以上的(de)(de)千禧(xi)一代依賴能(neng)通過語音(yin)指令執行日常任務的(de)(de)數字助理，這表明了更(geng)多(duo)基于社交的(de)(de)界面設備的(de)(de)快速發展(zhan)趨勢(shi)。三星、蘋(pin)果、亞(ya)馬遜(xun)和谷歌(ge)等(deng)公(gong)司繼(ji)續投入巨(ju)資，將此類語音(yin)技術與(yu) ChatGPT 等(deng)人工智能(neng)應用(yong)集成在一起(qi)。

• 專業(ye)化的硬件和(he)(he)(he)軟(ruan)件套件，如研(yan)究實驗室的全息(xi)顯(xian)示(shi)器和(he)(he)(he) Field Lab 的固(gu)態光顯(xian)示(shi)器計劃，提供了(le)比(bi)當今(jin)觸摸屏顯(xian)示(shi)器更先進、更高(gao)效的硬件。情報方面的商業(ye)投(tou)資和(he)(he)(he)研(yan)究將提供原型，這對國防部門(men)的分析人(ren)員也同(tong)樣有(you)益(yi)。

• 未來的先進顯示屏(ping)(ping)很可能(neng)是多種用(yong)戶界面的組(zu)合，例如 Touchpoint 的 “無屏(ping)(ping)幕 ”觸(chu)摸(mo)功能(neng)、三星的可折疊柔性屏(ping)(ping)幕、寶馬的語音(yin)控制概(gai)念車，甚(shen)至是 3D 視覺圖像。

移動與機動 (M2)

支(zhi)持與 M2 相關的 HMT 的應用極(ji)有可(ke)能(neng)涉及(ji)大幅提高人機協作(zuo)的集成度，讓機器(qi)人作(zuo)為有機資產與人類士兵協作(zuo)。由于機器(qi)人和自(zi)主(zhu)系(xi)統 (RAS)、液態(tai)神經網(wang)絡 (LNN) 和腦機接口 (BCI) 的進(jin)步(bu)，M2 WFF 極(ji)有可(ke)能(neng)包括更多的社(she)交(jiao)界面、廣泛的功能(neng)和 HOTL 自(zi)主(zhu)性，但受到電池電量的限制(zhi)（見圖 5）。

圖(tu) 5：移動和(he)機動WFF所有四(si)個(ge)連(lian)續體的(de)整(zheng)合與(yu)進展。

• 杜克大學 2023 年的一項研究預測，在擴大機動部隊的作戰范圍、態勢感知和跨域機動的有效性方面，RAS 將發揮關鍵作用。這很可能需要融入更廣泛的人工智能，如自主車輛感知、學習、推理、通信、導航和物理能力，以增強和提高在復雜和有爭議環境中的機動自由度。
• 根據蘭德公司 2020 年的一份報告，BCI 的應用將支持國防部門正在進行的技術倡議，包括改進決策和輔助人類行動，以實現先進的有人和無人作戰團隊。
• 領先的技術創新機構格拉茨大學確定，英特爾的神經形態芯片在深度學習方面的能效最高可提高 16 倍。由于功耗高，利用深度神經網絡（DNN）的新人工智能方法對更廣泛的部署構成了巨大障礙，特別是在邊緣設備中。

維護

2030 年(nian)(nian)至 2040 年(nian)(nian)期(qi)間，維護(hu)應(ying)用(yong)(yong)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)機器人(ren)(ren)化(hua)和自(zi)動化(hua)程度極有可(ke)能(neng)(neng)(neng)大幅提高（見(jian)圖 6）。邊緣人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)計(ji)算、6G 網(wang)絡可(ke)用(yong)(yong)性(xing)、RAS 和 LNN 等新興技(ji)(ji)術將(jiang)可(ke)能(neng)(neng)(neng)支(zhi)持先(xian)進(jin)的(de)(de)(de)機器人(ren)(ren)技(ji)(ji)術，能(neng)(neng)(neng)夠自(zi)主(zhu)執行各種與維護(hu)相關的(de)(de)(de)任務，同時利用(yong)(yong)母艦方法提高維護(hu)效率(lv)，并(bing)通(tong)過更(geng)(geng)長的(de)(de)(de)通(tong)信線(xian)路改善操作范圍(wei)。此外，它可(ke)能(neng)(neng)(neng)會利用(yong)(yong)更(geng)(geng)多基于社交的(de)(de)(de)界面(mian)設(she)備，并(bing)適度改變廣(guang)泛(fan)的(de)(de)(de)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)力。在六項聯合職能(neng)(neng)(neng)中(zhong)(zhong)，維護(hu)行動最(zui)有可(ke)能(neng)(neng)(neng)成為人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)和自(zi)主(zhu)系統（AS）技(ji)(ji)術應(ying)用(yong)(yong)的(de)(de)(de)速(su)贏領域。

圖 6：“可(ke)持續發展 ”的未(wei)來趨勢是：機器人和自主(zhu)性大(da)幅提高(gao)，社(she)會性和廣泛性適度提高(gao)。

• 據麥肯錫稱，人(ren)工智能和(he)機器(qi)學(xue)習(xi)正在使(shi)供應鏈(lian)自動化，以(yi)學(xue)習(xi)和(he)預(yu)(yu)期用戶活動。預(yu)(yu)測分(fen)析利(li)用數據挖掘、預(yu)(yu)測建模和(he)機器(qi)學(xue)習(xi)來分(fen)析過去和(he)當(dang)前的事實，從(cong)而預(yu)(yu)測波動和(he)中斷，使(shi)供應鏈(lian)實現自動化。這使(shi)得人(ren)工智能供應鏈(lian)的效率提高了(le) 65%以(yi)上，同時降低了(le)風險(xian)和(he)總體(ti)成本。

• 就在 2023 年 4 月，麻(ma)省(sheng)理工學(xue)院（MIT）的(de)研究人員利用大(da)腦(nao)啟發的(de) LNN 展(zhan)示了無人機自主(zhu)導航的(de)新進展(zhan)，LNN 是一(yi)種強大(da)的(de)機器學(xue)習(xi)模型，可(ke)以在工作(zuo)中(zhong)學(xue)習(xi)并(bing)適(shi)應不斷(duan)變(bian)化(hua)的(de)條件，是當今 LLM 的(de)進化(hua)。這一(yi)進步支(zhi)持在看不見(jian)或不熟(shu)悉(xi)的(de)環境中(zhong)自主(zhu)飛行(xing)和(he)駕駛，為未來(lai)的(de)人機團(tuan)隊做出了貢獻（見(jian)圖 7）。

圖 7：麻省理工(gong)學院無人(ren)機利用液(ye)態神經網(wang)絡導航(hang)未知環境。

火力

2040年的(de)(de)(de)火力應用(yong)極有(you)可能(neng)在(zai)機器人(ren)(ren)技術(shu)和(he)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)方(fang)面(mian)取得重大(da)進(jin)展(zhan)，并在(zai)各領域(yu)和(he)WFF之間(jian)進(jin)行整合，以自主確定優先次序并使用(yong)自導(dao)彈(dan)藥攻(gong)擊敵方(fang)目標（見圖8）。由于集(ji)成了多(duo)個狹義(yi)傳感器，這些傳感器為(wei)廣義(yi)情報和(he) C2 決策網絡提供信息，因此火力 WFF 也極有(you)可能(neng)包(bao)括(kuo)適度增(zeng)加的(de)(de)(de)社交用(yong)戶界面(mian)平臺(tai)，為(wei)目標選擇和(he)交戰(zhan)提供視(shi)覺和(he)聽(ting)覺反饋，以及適度增(zeng)加的(de)(de)(de)廣義(yi)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)。在(zai)邊緣人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)和(he) 6G 網絡的(de)(de)(de)配合下，神經(jing)形態(tai)計算(suan)的(de)(de)(de)進(jin)步(bu)將使機器人(ren)(ren)和(he)先進(jin)平臺(tai)能(neng)夠(gou)從以往(wang)的(de)(de)(de)交戰(zhan)中學(xue)習，適應不斷變化(hua)的(de)(de)(de)戰(zhan)場(chang)條件，并優化(hua)其射擊方(fang)案，以最大(da)限(xian)度地減少附(fu)帶損害。

圖 8：火力的未來趨勢(shi)略微(wei)偏向于社交化和廣泛性，而明顯更(geng)偏向于機器(qi)人。

• 諾基亞貝爾實驗室核心研究(jiu)部總裁彼(bi)得-維特（Peter Vetter）認為，6G 將為未來的(de)(de)軍隊(dui)提供前所未有的(de)(de)對周圍環境的(de)(de)感知(zhi)能力。這將極有可(ke)能連接傳感器、可(ke)穿戴設備(bei)、機器人、有人駕(jia)駛和(he)無人駕(jia)駛車輛以及使用云計算(suan)和(he)邊緣計算(suan)的(de)(de)物聯網(wang)（IoT）設備(bei)網(wang)絡，減少傳輸和(he)處理數據所需的(de)(de)帶寬和(he)時間，連接軍事物聯網(wang)。

• 正(zheng)在進行(xing)的(de)俄烏戰爭(zheng)推動了(le)(le)所有四個(ge) “火力 ”連續體(ti)的(de)重大技(ji)術改進。例如，《福布斯》2023 年(nian)的(de)一(yi)篇文章強調了(le)(le)烏克(ke)蘭(lan)最近的(de)行(xing)動，開發(fa)人員在烏克(ke)蘭(lan)制造了(le)(le)自主無(wu)人機，能夠在沒有人類監督的(de)情況下發(fa)現和攻擊目(mu)標。

• 同樣，澳大(da)利(li)亞陸(lu)軍退役少將(jiang)、戰略家米克(ke)-瑞安(an)（Mick Ryan）也(ye)表示： “烏克(ke)蘭(lan)戰爭中(zhong)出現的自主系統......已經證明了它們在(zai)一系列致命(ming)和非致命(ming)任(ren)務(wu)中(zhong)的實用性......我們應該期待在(zai)這場(chang)戰爭之后(hou)看到進一步的擴散。”

• 蘭(lan)德公司在 2023 年的(de)一(yi)份報(bao)告中討論了開發三類機器人(ren)(ren)能(neng)力的(de)可能(neng)性，這(zhe)些機器人(ren)(ren)是根據世界火(huo)(huo)力論壇(tan)的(de)需求量身定制的(de)：炮(pao)兵偵察機器人(ren)(ren)、攻擊(ji)機器人(ren)(ren)和炮(pao)兵火(huo)(huo)力機器人(ren)(ren)。作者指出(chu)，炮(pao)兵火(huo)(huo)力機器人(ren)(ren)的(de)時速可能(neng)達到 30 英里/小時，配備 120 毫米(mi)火(huo)(huo)炮(pao)和 60 發子彈(dan)(dan)的(de)自動(dong)裝彈(dan)(dan)機，并確保每分(fen)鐘(zhong) 15 發子彈(dan)(dan)的(de)發射速度。

保護

支持 HMT 的(de)(de)保護應(ying)用(yong)極有(you)可能(neng)涉及非(fei)常先進(jin)的(de)(de) RAS 和(he)(he)(he)(he)主要的(de)(de) HOTL 自主性(xing)，因為這些應(ying)用(yong)主要是(shi)防(fang)(fang)御(yu)性(xing)的(de)(de)，需要更快的(de)(de)響(xiang)應(ying)時間和(he)(he)(he)(he)最少的(de)(de)人(ren)(ren)工判斷。未(wei)來的(de)(de)防(fang)(fang)護極有(you)可能(neng)分(fen)為實體防(fang)(fang)護和(he)(he)(he)(he)網(wang)(wang)絡防(fang)(fang)御(yu)防(fang)(fang)護（見(jian)圖 9）。物(wu)理(li)(li)防(fang)(fang)護很可能(neng)包括機(ji)器人(ren)(ren)團隊，由用(yong)于觀察(cha)的(de)(de)空中無人(ren)(ren)機(ji)、用(yong)于物(wu)理(li)(li)防(fang)(fang)護的(de)(de)地面機(ji)器人(ren)(ren)和(he)(he)(he)(he)攔截(jie)導彈的(de)(de)車輛組成(cheng)，但也可用(yong)作無人(ren)(ren)機(ji)和(he)(he)(he)(he)機(ji)器人(ren)(ren)的(de)(de)動力源(yuan)。網(wang)(wang)絡領域的(de)(de)防(fang)(fang)護將可能(neng)由協(xie)同(tong)(tong)工作的(de)(de)自主智能(neng)網(wang)(wang)絡防(fang)(fang)御(yu)情報體（AICA）組成(cheng)，它們能(neng)夠共(gong)同(tong)(tong)探測網(wang)(wang)絡攻擊，制(zhi)定適當的(de)(de)反制(zhi)措(cuo)施，并(bing)在戰術(shu)上運行(xing)和(he)(he)(he)(he)調整(zheng)其執行(xing)。機(ji)器人(ren)(ren)技術(shu)、邊緣人(ren)(ren)工智能(neng)、更新的(de)(de)神經(jing)形態芯片和(he)(he)(he)(he)同(tong)(tong)態加密技術(shu)的(de)(de)快速發展，可能(neng)會推動物(wu)理(li)(li)和(he)(he)(he)(he)網(wang)(wang)絡領域的(de)(de)這些進(jin)步。

圖 9：未來的保(bao)護趨勢在其余(yu)三(san)個連續體中更加社會化和溫和。

• 根據蘭德公司 2020 年的(de)(de)一份報(bao)告，將人(ren)(ren)類轉移到 “環(huan)(huan)上 ”和 “環(huan)(huan)外 ”位置的(de)(de)動機(ji)是(shi)(shi)存(cun)在的(de)(de)。主要(yao)是(shi)(shi)在防(fang)御系(xi)(xi)統需(xu)(xu)要(yao)快(kuai)速(su)應對來襲(xi)威(wei)脅的(de)(de)情況下(xia)，每次交戰都需(xu)(xu)要(yao)人(ren)(ren)類授權(quan)可(ke)能會減慢系(xi)(xi)統的(de)(de)運行速(su)度，削弱消除威(wei)脅的(de)(de)能力。特別是(shi)(shi)在對手利用自(zi)己的(de)(de)高速(su)人(ren)(ren)工智能系(xi)(xi)統的(de)(de)情況下(xia)，人(ren)(ren)在環(huan)(huan)內(nei)的(de)(de)方法有可(ke)能在競(jing)爭中(zhong)處于劣(lie)勢。

• 北約科技(ji)組(zu)織(zhi)研(yan)究(jiu)小組(zu)主(zhu)席(xi)科特博(bo)士認為，人工智能系(xi)統是必要的(de)，因(yin)為人類(lei)是網(wang)(wang)絡(luo)世界(jie)中最薄(bo)弱(ruo)的(de)環(huan)節。因(yin)為人類(lei)是網(wang)(wang)絡(luo)世界(jie)中最薄(bo)弱(ruo)的(de)環(huan)節，而(er)人類(lei)戰士沒有必要的(de)技(ji)能或時(shi)間(jian)在本地執(zhi)行網(wang)(wang)絡(luo)防(fang)御。在本地進行網(wang)(wang)絡(luo)防(fang)御所需的(de)技(ji)能或時(shi)間(jian)。

• 隨(sui)著 Splunk 和(he)(he) Microsoft Sentinel 等(deng)工具(ju)的(de)進(jin)一步(bu)發展(zhan)，可(ke)以(yi)(yi)從各(ge)種(zhong)(zhong)來源(yuan)中獲取日志。隨(sui)著 Splunk 和(he)(he) Microsoft Sentinel 等(deng)工具(ju)的(de)進(jin)一步(bu)發展(zhan)，它(ta)們可(ke)以(yi)(yi)從各(ge)種(zhong)(zhong)來源(yuan)獲取日志來管理合規性和(he)(he)威(wei)脅。不(bu)僅能(neng)(neng)(neng)(neng)學習(xi)用(yong)戶(hu)模(mo)式和(he)(he)識別異常(chang)，還(huan)能(neng)(neng)(neng)(neng)與(yu)安全專(zhuan)業人員互(hu)動，挫(cuo)敗實時(shi)攻(gong)擊。人工智能(neng)(neng)(neng)(neng)技術(shu)傳感器、應用(yong)程序(xu)和(he)(he)設備的(de)改進(jin)將極有(you)可(ke)能(neng)(neng)(neng)(neng)促(cu)進(jin)更精簡的(de)作(zuo)(zuo)戰(zhan) 功能(neng)(neng)(neng)(neng)界面，能(neng)(neng)(neng)(neng)夠快速、準確地傳達關鍵的(de)目(mu)標(biao)數(shu)據，理解并與(yu)目(mu)標(biao)進(jin)行互(hu)動。目(mu)標(biao)數(shu)據，了解 HMT 操作(zuo)(zuo)員并與(yu)之互(hu)動。

有哪些可能的法律和倫理影響會推動要求或產生限制？從現在到 2040 年，這些影響可能會發生哪些變化？

可能驅動要求(qiu)或產(chan)生限制的法律(lv)和道德(de)影響與 “信任 ”息息相關。

根(gen)據美國負(fu)責(ze)任人工智能（RAI）政策，可信度的(de)關鍵因素包(bao)括(kuo)展示可靠(kao)治理的(de)能力。

1.目前，國(guo)際上缺(que)乏對(dui)人(ren)工智(zhi)能(neng)、機(ji)器和(he)機(ji)器人(ren)的標(biao)準化(hua)管理(li)，從現在到 2035 年，不(bu)太可(ke)能(neng)（31-45%）有(you)可(ke)執行的人(ren)工智(zhi)能(neng)國(guo)際管理(li)標(biao)準。美國(guo)、歐盟(meng)和(he)中國(guo)各自都在不(bu)同的監管理(li)論中發揮(hui)著主(zhu)導作用，其中大部(bu)分(fen)理(li)論都以倫理(li)和(he)政策為基礎(chu)。

2.盡管對(dui)手已經證明他們愿意使用致(zhi)(zhi)命武(wu)器，但道(dao)德標準以及對(dui)國際人道(dao)主(zhu)義法(fa)、武(wu)裝沖(chong)突法(fa)和正義戰(zhan)爭理論（Jus in bellum）的(de)遵守很可(ke)能會限制使用致(zhi)(zhi)命武(wu)器的(de)傾向。

3.從現(xian)在(zai)到 2040 年(nian)，人們對(dui)人工智能系統和(he) HMT 的(de)信任度很(hen)可能會提高，這是因為最近對(dui)這一(yi)主(zhu)題的(de)強調，包括需要優先建立具(ju)有透明度、可解釋性(xing)、可審計性(xing)和(he)可靠(kao)性(xing)的(de)系統和(he)團隊。

4.一些值得關(guan)注的(de)領域是人工智能系統開(kai)發和管理(li)方(fang)面(mian)的(de)信任差距，包括：

• 信任差距（信任度太低）和自動化偏差（信任度太高）
• 程序和系統偏差傾向
• 數據隱私和系統保護（數據中毒）
• 風險緩解與管理

跨領域人機協作的未來是什么？

未來跨(kua)領域人(ren)機(ji)協(xie)作的(de)發(fa)展極(ji)有可(ke)能以三項人(ren)機(ji)工作為基礎。每(mei)項工作都是一個獨(du)特的(de)研(yan)究(jiu)、開發(fa)和投資領域。雖然每(mei)項工作都可(ke)能有主要的(de)研(yan)究(jiu)重點(dian)，但整合是獲得(de)超配的(de)關(guan)鍵。

• 人機(ji)(ji)協(xie)(xie)作（HRT）。人機(ji)(ji)協(xie)(xie)作概念(nian)的核心是人類與(yu)機(ji)(ji)器(qi)人之間的合(he)作關系，以(yi)及學(xue)(xue)習和(he)(he)了解(jie)人類如何(he)與(yu)機(ji)(ji)器(qi)人進行有效互動。這涉及開發(fa)人類的技能和(he)(he)能力(li)，以(yi)管理和(he)(he)分配任(ren)務(wu)給一個龐大的機(ji)(ji)器(qi)人團隊，以(yi)及與(yu)它(ta)們(men)進行溝通和(he)(he)協(xie)(xie)作。這一跨學(xue)(xue)科領域需要系統工程、認知科學(xue)(xue)和(he)(he)計算(suan)機(ji)(ji)科學(xue)(xue)等不同(tong)學(xue)(xue)科的投入和(he)(he)專業知識。

• 人類(lei)-人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)編(bian)隊（HAIT）。隨著團隊的發展，采(cai)用(yong)先進的人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)形式越(yue)來(lai)越(yue)普遍(bian)。人類(lei)與人工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)的融合對于(yu)有(you)效的戰(zhan)略規(gui)劃、運營規(gui)劃和未來(lai)活動分(fen)(fen)析至關重要。這涉及一(yi)種不(bu)同于(yu)人機協(xie)作的特殊分(fen)(fen)析重點。

• 人(ren)(ren)力增強(qiang)（HA）。人(ren)(ren)類增強(qiang)是(shi)人(ren)(ren)類與機(ji)器之間的一(yi)種獨特合作形式(shi)，在這種合作中，人(ren)(ren)類與機(ji)器作為一(yi)個統一(yi)的實體發揮作用(yong)。其(qi)主要目的是(shi)通過結合機(ji)械、可穿戴和植入技(ji)術來提(ti)高人(ren)(ren)類現有的身(shen)體和認(ren)知能力。這種合作只專注于增強(qiang)人(ren)(ren)的能力。

跨領域和 WFF 的優先人機技術重點領域

所有(you)三個人機研究領(ling)域(yu)(yu)在戰(zhan)爭的各個領(ling)域(yu)(yu)都大(da)有(you)可(ke)為；它們之間的協(xie)同作用將(jiang)大(da)大(da)提(ti)高未來(lai)部(bu)隊的殺傷力(li)和可(ke)持續性（見圖 10）。

圖 10：2025-2040 年間各領(ling)域和 WFF 的 HMT 預測趨勢。

在整個作戰職能范圍內利用自主系統并確定其優先次序的決定因素可能是什么？

在整個(ge) WFF 范圍內利用(yong)自主(zhu)系統并確定其優先次序的(de)(de)(de)(de)可能決定因素是(shi)：在技(ji)術(shu)進步的(de)(de)(de)(de)同時開發(fa)必(bi)要的(de)(de)(de)(de)使能應(ying)用(yong)；提供(gong)資源(yuan)以支持最(zui)相關的(de)(de)(de)(de)應(ying)用(yong)；訓練有(you)素、隨時待命的(de)(de)(de)(de)操作員具備支持有(you)效 HMT 的(de)(de)(de)(de)必(bi)要技(ji)能；以及在競爭(zheng)過(guo)程中(zhong)遵(zun)守管(guan)理和道德標準（見 Mind Meister 圖 11）。商業(ye)研究與開發(fa)將繼續推動創新，使其具有(you)適用(yong)于整個(ge)世界未來戰場的(de)(de)(de)(de)軍事(shi)相關能力。

圖(tu)(tu) 11：交(jiao)互式思維(wei)導圖(tu)(tu)過程的完整和濃(nong)縮描述。

由(you)加(jia)州大(da)學(xue)(xue)(xue)戴維(wei)斯分校詹姆斯-克魯奇(qi)菲爾德（James Crutchfield）教授領導的(de)(de)(de)(de)(de)多學(xue)(xue)(xue)科(ke)(ke)大(da)學(xue)(xue)(xue)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)計劃（MURI）從2013年(nian)(nian)9月(yue)1日(ri)至2019年(nian)(nian)8月(yue)31日(ri)開(kai)(kai)展了(le)題為 “信(xin)(xin)息引(yin)擎(qing)--失去平衡的(de)(de)(de)(de)(de)納(na)(na)米(mi)級(ji)(ji)控制、計算和(he)(he)通信(xin)(xin) ”的(de)(de)(de)(de)(de)工作(zuo)。這項工作(zuo)的(de)(de)(de)(de)(de)目標是為理(li)解、設(she)計和(he)(he)實(shi)施微米(mi)級(ji)(ji)和(he)(he)納(na)(na)米(mi)級(ji)(ji)信(xin)(xin)息處理(li)引(yin)擎(qing)開(kai)(kai)發一(yi)個統(tong)一(yi)的(de)(de)(de)(de)(de)框架(jia)，并(bing)為未來(lai)具有(you)突破性功(gong)(gong)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)(de)納(na)(na)米(mi)級(ji)(ji)設(she)備奠(dian)定科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)基(ji)礎(chu)。這些雄心(xin)(xin)勃勃的(de)(de)(de)(de)(de)目標都(dou)已實(shi)現，在某些情(qing)況下甚(shen)至超過了(le)目標，項目的(de)(de)(de)(de)(de)顯著成效就是明證。這些成功(gong)(gong)開(kai)(kai)辟了(le)許(xu)多令人興奮(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)未來(lai)理(li)論(lun)(lun)和(he)(he)實(shi)驗研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)途徑。主要(yao)工作(zuo)成功(gong)(gong)地(di)開(kai)(kai)發出了(le)控制納(na)(na)米(mi)級(ji)(ji)熱力學(xue)(xue)(xue)過程的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)法(fa)，最重要(yao)的(de)(de)(de)(de)(de)可能(neng)(neng)是成功(gong)(gong)地(di)進行(xing)了(le)詳細的(de)(de)(de)(de)(de)實(shi)驗測試并(bing)驗證了(le)團隊(dui)的(de)(de)(de)(de)(de)理(li)論(lun)(lun)成果。盡管(guan)如此，本 MURI 之(zhi)后，仍有(you)許(xu)多工作(zuo)要(yao)做，核心(xin)(xin) PI 團隊(dui)將繼續合(he)作(zuo)并(bing)在信(xin)(xin)息引(yin)擎(qing) MURI 之(zhi)外取(qu)得進展。

任何特定的(de)自然(ran)過程(cheng)都可以用(yong)兩(liang)種互補且同樣有效(xiao)的(de)方式來看(kan)待：第(di)一(yi)，將其視為(wei)一(yi)個由能(neng)量(liang)控制、操縱、存(cun)儲(chu)和(he)(he)(he)耗散的(de) “物(wu)理(li) ”系統；第(di)二，將其視為(wei)一(yi)個生成、存(cun)儲(chu)、轉換和(he)(he)(he)銷(xiao)毀信息(xi)的(de) “動(dong)(dong)態 ”系統。當(dang)我(wo)們把它及其物(wu)理(li)實現視為(wei)一(yi)個單元系統時，我(wo)們會發現信息(xi)處(chu)理(li)需要(yao)能(neng)量(liang)來推動(dong)(dong)。一(yi)個直接的(de)結(jie)果是(shi)，這些能(neng)量(liang)并沒有完全(quan)轉化為(wei)經過處(chu)理(li)的(de)信息(xi)。能(neng)量(liang)被耗散了。這種限制在納(na)米尺(chi)(chi)度上尤為(wei)突出(chu)，因(yin)為(wei)在納(na)米尺(chi)(chi)度上，超出(chu)平衡的(de)波動(dong)(dong)是(shi)規則，有組(zu)織能(neng)量(liang)和(he)(he)(he)熱能(neng)、熱量(liang)和(he)(he)(he)功之(zhi)間的(de)區別變得模糊不清。因(yin)此，MURI 的(de)主要(yao)目標是(shi)找到納(na)米級信息(xi)處(chu)理(li)和(he)(he)(he)控制的(de)物(wu)理(li)極限。

MURI 團(tuan)隊由加州大(da)學戴維斯分校(xiao)(xiao)的(de) James Crutchfield 教(jiao)授(shou)(shou)領導(dao)，其他成員如下： 加州大(da)學伯克(ke)(ke)利(li)分校(xiao)(xiao)的(de) Michael DeWeese 教(jiao)授(shou)(shou)、哥倫比亞大(da)學的(de) Henry Hess 教(jiao)授(shou)(shou)、馬里(li)蘭大(da)學學院(yuan)帕克(ke)(ke)分校(xiao)(xiao)的(de) Christopher Jarzynski 教(jiao)授(shou)(shou)、馬里(li)蘭大(da)學學院(yuan)帕克(ke)(ke)分校(xiao)(xiao)的(de) PS Krishnaprasad 教(jiao)授(shou)(shou)和加州理工學院(yuan)的(de) Michael Roukes 教(jiao)授(shou)(shou)。項(xiang)目總經費為(wei) 688 萬美元(yuan)。項(xiang)目詳情見(jian)附錄 A，最終報告見(jian)附錄 B。

信息引(yin)擎 MURI 在控制納(na)(na)米級熱(re)力(li)學系(xi)統(tong)和(he)確定納(na)(na)米級信息處(chu)理的熱(re)力(li)學限(xian)制方面取得了重大進展(zhan)。與此同時，還對 MURI 的通量(liang)比(bi)特(te)信息引(yin)擎裝(zhuang)置進行了廣泛的實驗(yan)。實驗(yan)結果成功驗(yan)證了我們(men)理論預測的關(guan)鍵方面。與最初的分(fen)子馬(ma)達或(huo)納(na)(na)米機(ji)電系(xi)統(tong)相比(bi)，通量(liang)-量(liang)比(bi)特(te)裝(zhuang)置明顯(xian)更適合項(xiang)目的目標。

該 MURI 分為三個(ge)主要方向(xiang)： 1) 納米級熱力學系統的控制；2) 信息(xi)與熱力學原(yuan)理；3) 納米級信息(xi)引擎實驗。下文概述了每(mei)個(ge)研(yan)究方向(xiang)的成果。

納米級熱力學(xue)(xue)系統(tong)的(de)(de)(de)控制(zhi)(zhi)： 將幾(ji)何最優控制(zhi)(zhi)理論和非(fei)平衡(heng)統(tong)計物(wu)理學(xue)(xue)的(de)(de)(de)方(fang)法(fa)結合起(qi)來(lai)，并將其應用(yong)于(yu)設計熱機工(gong)作(zuo)循環的(de)(de)(de)具體問(wen)題中，一直(zhi)是 MURI 項目這一部(bu)分的(de)(de)(de)主要目標。加(jia)州大學(xue)(xue)戴維(wei)斯分校（UCD）和馬里蘭(lan)大學(xue)(xue)（UMD）的(de)(de)(de)團隊重點(dian)研究了(le)之前開(kai)發的(de)(de)(de)控制(zhi)(zhi)納米級熱力學(xue)(xue)系統(tong)的(de)(de)(de)三種方(fang)法(fa)之一：用(yong)于(yu)信息處理任務(wu)的(de)(de)(de)逆(ni)絕熱控制(zhi)(zhi)協(xie)議(yi)。反絕熱協(xie)議(yi)解決(jue)了(le)計算中非(fei)常實際的(de)(de)(de)權衡(heng)問(wen)題，為(wei)需(xu)要無(wu)限時(shi)間(jian)的(de)(de)(de)絕熱控制(zhi)(zhi)協(xie)議(yi)提(ti)供了(le)有限時(shi)間(jian)的(de)(de)(de) “捷徑”。

信息熱(re)力學(xue)原理(li)： UCD 確(que)定了(le)熱(re)力學(xue)控制器模塊化組織(zhi)的(de)(de)成本(ben)--模塊化耗散--這(zhe)是首次(ci)將熱(re)力學(xue)成本(ben)與系統的(de)(de)結構和組織(zhi)聯系起來。這(zhe)推進(jin)了(le)該團隊(dui)的(de)(de)理(li)論成果，為具有正熱(re)力學(xue)凈效益(yi)的(de)(de)納(na)米級(ji)設(she)備提供了(le)設(she)計方法(fa)，更重要的(de)(de)是，它為在其(qi)他項目下繼續(xu)進(jin)行(xing)的(de)(de)大量實驗測(ce)試奠定了(le)基礎。

納米級信息引擎實(shi)驗： 由于獲得了關鍵的(de)(de)(de)理論見(jian)解，通(tong)量四(si)比特成為主要的(de)(de)(de)實(shi)驗重點。在這(zhe)一(yi)過程中(zhong)，加州大學洛杉磯分校發現了新的(de)(de)(de)方法--軌(gui)跡類(lei)波動定理--利用重復協議(yi)中(zhong)消(xiao)耗的(de)(de)(de)功(gong)的(de)(de)(de)分布(bu)這(zhe)一(yi)介(jie)觀 “觀測指(zhi)標 ”來診(zhen)斷(duan)支持信息處(chu)理的(de)(de)(de)微觀行為的(de)(de)(de)成功(gong)和失敗模式(shi)。

信息引擎 MURI 的生(sheng)產(chan)率一(yi)直保持在(zai)較(jiao)高水(shui)平，這(zhe)表(biao)明(ming)隨著各小(xiao)組克服了以往的理論(lun)和(he)實驗挑戰，其智力已趨于成熟。研究成果得到了廣泛傳(chuan)播。其中包(bao)括(kuo)在(zai)同行評審的知名期刊上(shang)發表(biao)的 100 多篇手稿。

無(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)(shi)飛(fei)(fei)機(ji)(ji)將繼續(xu)成為(wei)美國(guo)(guo)國(guo)(guo)防(fang)(fang)的關(guan)鍵。《美國(guo)(guo)國(guo)(guo)防(fang)(fang)戰略》優(you)先(xian)考(kao)慮對人(ren)(ren)(ren)(ren)工智能(neng)（AI）、機(ji)(ji)器學習和(he)(he)(he)(he)自(zi)(zi)(zi)主(zhu)功能(neng)進行(xing)投資，以(yi)保持軍(jun)事(shi)競爭優(you)勢。本(ben)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)基于大規模作(zuo)戰行(xing)動(dong)（LSCO）的嚴(yan)酷性，以(yi)及(ji)在(zai)(zai)開發(fa)(fa)利用(yong)(yong)人(ren)(ren)(ren)(ren)工智能(neng)的技術(shu)時采(cai)取果斷行(xing)動(dong)和(he)(he)(he)(he)遵守道德規范的必要(yao)性。研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)采(cai)用(yong)(yong)定(ding)性研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)的方法，分(fen)析了技術(shu)發(fa)(fa)展和(he)(he)(he)(he)作(zuo)戰概念(nian)中存在(zai)(zai)的四(si)種(zhong)類(lei)型的自(zi)(zi)(zi)主(zhu)無(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)(shi)飛(fei)(fei)機(ji)(ji)。研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)采(cai)用(yong)(yong)了一項關(guan)于美國(guo)(guo)和(he)(he)(he)(he)大國(guo)(guo)軍(jun)事(shi)能(neng)力(li)的非機(ji)(ji)密案例研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)，并應用(yong)(yong)了包括專業定(ding)性訪談在(zai)(zai)內的多種(zhong)分(fen)析形式。雖然分(fen)析發(fa)(fa)現(xian)所有(you)四(si)種(zhong)類(lei)型的自(zi)(zi)(zi)主(zhu)無(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)(shi)飛(fei)(fei)機(ji)(ji)都很(hen)有(you)用(yong)(yong)，但它建議優(you)先(xian)考(kao)慮完全自(zi)(zi)(zi)主(zhu)的彈藥(yao)和(he)(he)(he)(he)半自(zi)(zi)(zi)主(zhu)的環(huan)形載人(ren)(ren)(ren)(ren)技術(shu)，以(yi)滿(man)足(zu)以(yi) 2035 年為(wei)中心的聯合部隊(dui)規劃(hua)時間表。研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)結果還表明(ming)，需要(yao)改進數據(ju)收集和(he)(he)(he)(he)處理、云和(he)(he)(he)(he)網狀(zhuang)網絡(luo)以(yi)及(ji)數據(ju)和(he)(he)(he)(he)網絡(luo)系統的安(an)全性。研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)還發(fa)(fa)現(xian)，人(ren)(ren)(ren)(ren)工智能(neng)和(he)(he)(he)(he)自(zi)(zi)(zi)主(zhu)功能(neng)具有(you)提高人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)性能(neng)和(he)(he)(he)(he)決策的潛力(li)，保持有(you)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)(shi)飛(fei)(fei)機(ji)(ji)和(he)(he)(he)(he)無(wu)人(ren)(ren)(ren)(ren)駕(jia)駛(shi)(shi)飛(fei)(fei)機(ji)(ji)的組合可使美國(guo)(guo)管理作(zuo)戰風險。

根據美國(guo)(guo)(guo)《國(guo)(guo)(guo)家安(an)全戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)》和《國(guo)(guo)(guo)防戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)》，戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)和作戰(zhan)(zhan)(zhan)環(huan)境(jing)已經發(fa)生(sheng)了變(bian)化(hua)。具體地說，與大國(guo)(guo)(guo)競(jing)爭重(zhong)新(xin)抬頭，導致軍事戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)和規(gui)劃(hua)考慮(lv)因素發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)。《國(guo)(guo)(guo)防戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)》（NDS）指(zhi)出，"國(guo)(guo)(guo)家間的(de)戰(zhan)(zhan)(zhan)略(lve)(lve)(lve)競(jing)爭，而不是恐怖主義，現在是美國(guo)(guo)(guo)國(guo)(guo)(guo)家安(an)全的(de)首要問題(ti)"。由于(yu)這種(zhong)競(jing)爭，聯合軍種(zhong)已將(jiang)重(zhong)點轉(zhuan)移到大規(gui)模作戰(zhan)(zhan)(zhan)行動(dong)的(de)準備(bei)狀(zhuang)態和未來能(neng)(neng)力(li)上。這種(zhong)類型的(de)沖突是致命的(de)、激烈的(de)和殘酷的(de)，歷史表明，這種(zhong)規(gui)模的(de)作戰(zhan)(zhan)(zhan)行動(dong)更加混亂(luan)、激烈和具有破壞(huai)性。所有這一切都(dou)使得未來戰(zhan)(zhan)(zhan)斗的(de)作戰(zhan)(zhan)(zhan)環(huan)境(jing)更加復雜，多個作戰(zhan)(zhan)(zhan)領(ling)域（如空(kong)(kong)中、太空(kong)(kong)、網絡空(kong)(kong)間、陸地和海上）隨時都(dou)會影響戰(zhan)(zhan)(zhan)斗空(kong)(kong)間。這種(zhong)環(huan)境(jing)導致美國(guo)(guo)(guo)的(de)大國(guo)(guo)(guo)競(jing)爭對手投資于(yu)各(ge)領(ling)域的(de)能(neng)(neng)力(li)，以縮小美國(guo)(guo)(guo)軍事優勢的(de)差距(ju)。

這(zhe)些(xie)投(tou)資帶來(lai)了能力上的(de)(de)(de)進步(bu)(bu)，創造了強大而具有挑(tiao)戰性的(de)(de)(de)場景，需要更好的(de)(de)(de)態(tai)勢(shi)(shi)感知和更快的(de)(de)(de)人工決策。此外(wai)，在(zai)這(zhe)種環境(jing)下可(ke)用的(de)(de)(de)數據量對于當前的(de)(de)(de)系統和決策者來(lai)說(shuo)是難(nan)以承受的(de)(de)(de)，而人工智能（AI）、機(ji)器學習（ML）和自主(zhu)系統功(gong)能方面的(de)(de)(de)進步(bu)(bu)則有望跟上行(xing)動(dong)的(de)(de)(de)步(bu)(bu)伐并保持競(jing)爭(zheng)優(you)勢(shi)(shi)。

特別是(shi)(shi)，為(wei)(wei)了有效利用(yong)剩余能(neng)力并(bing)達到(dao)預(yu)期效果(guo)，需(xu)要在(zai)作戰空間(jian)內加快(kuai)數(shu)據處理(li)速(su)度，以(yi)提高對態(tai)勢(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)感知能(neng)力，并(bing)加快(kuai)各(ge)級決(jue)策(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)制定(ding)。空軍(jun)歷來使(shi)用(yong) OODA（觀(guan)察、定(ding)向(xiang)、決(jue)策(ce)、行動(dong)(dong)）循環(huan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)條令概(gai)念(nian)來加速(su)作戰行動(dong)(dong)中的(de)(de)(de)(de)(de)(de)決(jue)策(ce)制定(ding)。OODA 循環(huan)被視為(wei)(wei)一種決(jue)策(ce)戰略，可(ke)在(zai)競爭(zheng)激(ji)烈的(de)(de)(de)(de)(de)(de)環(huan)境中創(chuang)造(zao)(zao)優勢(shi)。它最初(chu)由(you)美國空軍(jun)上校(xiao)約翰-博伊德（John Boyd）提出(chu)，是(shi)(shi)一個實用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)概(gai)念(nian)，目的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)在(zai)混亂和(he)令人(ren)困惑的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情況(kuang)下創(chuang)造(zao)(zao)理(li)性思維。觀(guan)察步驟的(de)(de)(de)(de)(de)(de)重點是(shi)(shi)盡可(ke)能(neng)準確(que)地(di)全(quan)面了解(jie)情況(kuang)。東方(fang)階(jie)段(duan)包(bao)括(kuo)兩個子(zi)階(jie)段(duan)：破(po)壞(huai)(huai)和(he)創(chuang)造(zao)(zao)。破(po)壞(huai)(huai)包(bao)括(kuo)將(jiang)情況(kuang)分(fen)析為(wei)(wei)更小的(de)(de)(de)(de)(de)(de)組成部分(fen)或問(wen)(wen)題，以(yi)便更好地(di)了解(jie)情況(kuang)。決(jue)策(ce)者會對問(wen)(wen)題進行分(fen)解(jie)，直到(dao)熟悉或接近可(ke)以(yi)制定(ding)計(ji)劃(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情況(kuang)為(wei)(wei)止。熟悉是(shi)(shi)通過(guo)教育、培訓、經驗和(he)指導獲(huo)得的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。然后，將(jiang)問(wen)(wen)題和(he)計(ji)劃(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)組成部分(fen) "創(chuang)造(zao)(zao) "成一個整體行動(dong)(dong)計(ji)劃(hua)。決(jue)定(ding) "階(jie)段(duan)只是(shi)(shi)合乎邏輯的(de)(de)(de)(de)(de)(de)下一步，是(shi)(shi)收集足夠數(shu)據以(yi)做出(chu)明(ming)智(zhi)決(jue)定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結果(guo)。行動(dong)(dong)是(shi)(shi) OODA 循環(huan)過(guo)程的(de)(de)(de)(de)(de)(de)執(zhi)行階(jie)段(duan)。

人工智能(neng)有可(ke)(ke)能(neng)加(jia)速每個戰(zhan)(zhan)術、戰(zhan)(zhan)役和(he)戰(zhan)(zhan)略(lve)層(ceng)面的 OODA 循環。例如，可(ke)(ke)以利用更(geng)多可(ke)(ke)用數(shu)據構建態勢圖(tu)，從而進(jin)行更(geng)準(zhun)確的觀察。然后，通過人工智能(neng)和(he)機器學習對(dui)局勢數(shu)據進(jin)行提煉，為決策(ce)者指明方向，以便更(geng)快(kuai)更(geng)好地制定行動計劃(hua)。我們(men)需要人工智能(neng)來(lai)協助處(chu)理和(he)分析現(xian)有的大(da)量數(shu)據。這將(jiang)導致更(geng)快(kuai)、更(geng)明智的決策(ce)和(he)行動，在戰(zhan)(zhan)場(chang)上創造(zao)巨大(da)優勢。

隨著美國的大國競爭對(dui)手利用(yong)全球范(fan)圍內(nei)取(qu)得的進展，商業部門也(ye)越來越迫切地實施這(zhe)些新興技(ji)術。這(zhe)導致(zhi)對(dui)手發現(xian)了(le)通過將人(ren)工(gong)智能的使用(yong)整合(he)到自(zi)己的軍事(shi)力(li)量中來對(dui)抗美國軍事(shi)力(li)量的方法(fa)。例如，對(dui)手的綜(zong)合(he)防空系統通過集(ji)成更(geng)多使用(yong)人(ren)工(gong)智能的自(zi)主功能，在目標探(tan)測(ce)和交(jiao)戰方面變(bian)得更(geng)加高效。

除人工智能外，全域(yu)聯合(he)作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)（JADO）也(ye)是一種(zhong)技術(shu)和(he)概(gai)念，聯合(he)軍(jun)種(zhong)職能部門(men)和(he)作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)領域(yu)正在利用這種(zhong)技術(shu)和(he)概(gai)念來(lai)同(tong)步開展工作(zuo)并產生協(xie)同(tong)效(xiao)應(ying)。這一概(gai)念通過提高各領域(yu)的效(xiao)力來(lai)減(jian)少(shao)脆弱性(xing)。我們(men)的對(dui)手(shou)也(ye)在推進和(he)使(shi)用全域(yu)作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)，這給我們(men)的部隊帶來(lai)了挑(tiao)戰(zhan)(zhan)(zhan)和(he)機(ji)遇。全域(yu)作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)的推進創造了一個競爭日益激烈的環境，這將(jiang)使(shi) LSCO 的指(zhi)揮和(he)控制更具(ju)挑(tiao)戰(zhan)(zhan)(zhan)性(xing)。因此(ci)，國(guo)防部創建了聯合(he)全域(yu)指(zhi)揮與(yu)控制（JADC2），以(yi)空(kong)軍(jun)為(wei)牽頭(tou)機(ji)構，將(jiang)各軍(jun)種(zhong)的傳感器連(lian)接(jie)起來(lai)。

美國空(kong)(kong)軍還(huan)在(zai)開(kai)發 "下一(yi)(yi)代空(kong)(kong)中優勢"（NGAD），這是(shi)一(yi)(yi)種有(you)人(ren)(ren)(ren)、無人(ren)(ren)(ren)和可選有(you)人(ren)(ren)(ren)平臺的(de)(de)混合能(neng)(neng)(neng)(neng)力，在(zai)概念上依賴于人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)、機(ji)器(qi)學習和人(ren)(ren)(ren)機(ji)協同(tong)(tong)技術與無人(ren)(ren)(ren)平臺。這些(xie)技術使(shi)無人(ren)(ren)(ren)平臺具(ju)有(you)不(bu)同(tong)(tong)類(lei)型的(de)(de)自(zi)主能(neng)(neng)(neng)(neng)力，并(bing)與人(ren)(ren)(ren)類(lei)進(jin)行(xing)(xing)不(bu)同(tong)(tong)程(cheng)度的(de)(de)互(hu)動(dong)（例如，人(ren)(ren)(ren)在(zai)環(huan)中、環(huan)上和環(huan)下）。一(yi)(yi)種理論認(ren)為，具(ju)有(you)致(zhi)(zhi)命(ming)能(neng)(neng)(neng)(neng)力的(de)(de)資產(chan)在(zai)執(zhi)行(xing)(xing)致(zhi)(zhi)命(ming)行(xing)(xing)動(dong)時應 "環(huan)內(nei)有(you)人(ren)(ren)(ren)"。一(yi)(yi)個(ge)(ge)更常見的(de)(de)擔憂是(shi)，有(you)爭議的(de)(de)作戰(zhan)條件會對人(ren)(ren)(ren)與機(ji)器(qi)之間(jian)的(de)(de)衛星鏈路造成干(gan)擾，在(zai)這種情況下，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)將如何行(xing)(xing)動(dong)尚不(bu)清楚。空(kong)(kong)軍認(ren)識到這是(shi)一(yi)(yi)個(ge)(ge)需(xu)要解決的(de)(de)重要問(wen)題，并(bing)已開(kai)始研(yan)究防止人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)失靈的(de)(de)方法。具(ju)體而言，正在(zai)為使(shi)用人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)(de)系(xi)統(tong)開(kai)發一(yi)(yi)個(ge)(ge)子(zi)項(xiang)目(mu)，稱為 "復雜環(huan)境下的(de)(de)自(zi)主測(ce)試(shi)"（TACE），該項(xiang)目(mu)正在(zai)調(diao)查、測(ce)試(shi)和推進(jin)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)保障措施。

問題陳述

現(xian)代(dai)戰(zhan)(zhan)爭(zheng)越(yue)來(lai)越(yue)傾(qing)向于(yu)全(quan)領(ling)域(yu)作戰(zhan)(zhan)，需要同(tong)時進行交戰(zhan)(zhan)，以(yi)(yi)便在(zai)(zai)(zai)(zai)多個或所(suo)有領(ling)域(yu)產生(sheng)(sheng)效果(guo)。在(zai)(zai)(zai)(zai)過(guo)去幾十(shi)年中(zhong)，美(mei)(mei)軍(jun)在(zai)(zai)(zai)(zai)每個作戰(zhan)(zhan)領(ling)域(yu)都享有無可爭(zheng)議的(de)(de)(de)優(you)勢(shi)。在(zai)(zai)(zai)(zai)未(wei)來(lai)與大(da)國(guo)競爭(zheng)者的(de)(de)(de)沖突(tu)中(zhong)，情況將不會是這(zhe)樣。此(ci)外，在(zai)(zai)(zai)(zai)以(yi)(yi)反叛亂(luan)為(wei)(wei)中(zhong)心的(de)(de)(de)環(huan)境(jing)(jing)中(zhong)，我(wo)國(guo)持(chi)續時間最長的(de)(de)(de)武裝沖突(tu)影(ying)響了大(da)規(gui)模作戰(zhan)(zhan)行動(dong)的(de)(de)(de)軍(jun)事(shi)準備(bei)。這(zhe)一(yi)問題加(jia)(jia)上快(kuai)(kuai)速的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)變革，以(yi)(yi)及(ji)我(wo)們(men)的(de)(de)(de)對手在(zai)(zai)(zai)(zai)各個作戰(zhan)(zhan)領(ling)域(yu)日益增加(jia)(jia)的(de)(de)(de)挑戰(zhan)(zhan)，創(chuang)造(zao)了一(yi)個新(xin)的(de)(de)(de)戰(zhan)(zhan)略安全(quan)環(huan)境(jing)(jing)，而(er)美(mei)(mei)國(guo)目前尚未(wei)做好(hao)作戰(zhan)(zhan)準備(bei)。此(ci)外，重新(xin)崛(jue)起的(de)(de)(de)大(da)國(guo)競爭(zheng)者正在(zai)(zai)(zai)(zai)利用(yong)(yong)技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)快(kuai)(kuai)速傳播，產生(sheng)(sheng)新(xin)的(de)(de)(de)戰(zhan)(zhan)爭(zheng)概念和(he)(he)技(ji)術(shu)，如數據分析、人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)、自主化和(he)(he)機(ji)器人技(ji)術(shu)。鑒(jian)于(yu)戰(zhan)(zhan)略環(huan)境(jing)(jing)和(he)(he)快(kuai)(kuai)速的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)進步，《國(guo)防戰(zhan)(zhan)略》已將投資列為(wei)(wei)優(you)先事(shi)項，以(yi)(yi)進一(yi)步發現(xian)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)、ML 和(he)(he)自主性的(de)(de)(de)軍(jun)事(shi)應用(yong)(yong)。美(mei)(mei)軍(jun)的(de)(de)(de)優(you)勢(shi)是削弱(ruo)還是加(jia)(jia)強(qiang)，取決于(yu)這(zhe)些(xie)新(xin)技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)整(zheng)合方(fang)式，以(yi)(yi)及(ji)我(wo)們(men)是否比對手更(geng)(geng)有效地(di)實施這(zhe)些(xie)技(ji)術(shu)。聯(lian)合部(bu)隊領(ling)導(dao)層已明確表示，將致力(li)于(yu)利用(yong)(yong)和(he)(he)發揮最佳形式的(de)(de)(de)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)，以(yi)(yi)更(geng)(geng)快(kuai)(kuai)的(de)(de)(de)速度(du)和(he)(he)更(geng)(geng)高的(de)(de)(de)精度(du)完成所(suo)有任務集。我(wo)們(men)必(bi)須利用(yong)(yong)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)、自主功(gong)能(neng)(neng)(neng)和(he)(he)人機(ji)協作來(lai)滿足(zu)這(zhe)一(yi)需求(qiu)，以(yi)(yi)更(geng)(geng)快(kuai)(kuai)的(de)(de)(de)速度(du)、更(geng)(geng)高的(de)(de)(de)精度(du)和(he)(he)更(geng)(geng)強(qiang)的(de)(de)(de)殺傷力(li)應對更(geng)(geng)復雜(za)、節(jie)奏更(geng)(geng)快(kuai)(kuai)的(de)(de)(de) LSCO 環(huan)境(jing)(jing)。考慮到所(suo)有這(zhe)些(xie)因素，聯(lian)合部(bu)隊現(xian)在(zai)(zai)(zai)(zai)應確定無人平臺所(suo)需的(de)(de)(de)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)自主功(gong)能(neng)(neng)(neng)類型，以(yi)(yi)滿足(zu) 2035 年聯(lian)合規(gui)劃時限內大(da)規(gui)模作戰(zhan)(zhan)行動(dong)的(de)(de)(de)需求(qiu)和(he)(he)要求(qiu)。

研究問題

本研究試(shi)圖回答(da)的(de)首(shou)要問題是，在非許可的(de)大規(gui)模作戰環境中(zhong)，利用(yong)人工智(zhi)能和(he)人類(lei)協同技(ji)術的(de)致命無人駕駛飛機(ji)應該能夠在指(zhi)揮和(he)控制(zhi)方(fang)面應對(dui)哪些挑戰，實現(xian)哪些類(lei)型的(de)自(zi)主功(gong)能？

次要問題

1.無人駕駛飛機是否(fou)應(ying)具備致命的自(zi)主功能(neng)？

2.哪些關鍵任務需要(yao)人工(gong)智能（AI）和人類協同能力？

3.聯合部隊應投資(zi)哪些類型的有人和無人資(zi)產？

4.什么是有人駕(jia)駛(shi)飛機(ji)和無人駕(jia)駛(shi)飛機(ji)的正確組合，以實現所(suo)需(xu)的未來能力(li)，從而(er)超越我們的對手(shou)？

5.在高致命(ming)性的(de)大規模作戰環(huan)境中，以無人機為主的(de)部(bu)隊有何優勢？

6.為保障指揮與(yu)控制通信鏈路，需要進一步(bu)開(kai)發(fa)哪些類型的技術？

物(wu)(wu)聯(lian)網（IoT）是(shi)一(yi)個寬泛(fan)的(de)術(shu)語，它涵蓋一(yi)切(qie)，無處不(bu)在，以(yi)至(zhi)于(yu)到 2025 年，設備(bei)不(bu)與(yu)互(hu)聯(lian)網連接將(jiang)成為例外，任何人(ren)(ren)都無法避免與(yu)互(hu)聯(lian)網的(de)接觸(chu)。即(ji)使這(zhe)一(yi)預測部分成真，物(wu)(wu)聯(lian)網也是(shi)軍隊需要關注的(de)問題，以(yi)了(le)解它將(jiang)如何影響行動(dong)、人(ren)(ren)員和戰略。

研(yan)究小組(zu)認(ren)為，物(wu)聯網(wang)是(shi)工業革(ge)命(ming)和通(tong)信革(ge)命(ming)的(de)融合(he)。舉例來說，機槍改善(shan)了(le)(le)火力(li)，重(zhong)塑了(le)(le)沖突；蒸(zheng)汽機改善(shan)了(le)(le)后勤和機動(dong)性(xing)；噴氣發動(dong)機實現了(le)(le)全(quan)球兵力(li)投(tou)送(song)。在(zai)(zai)通(tong)信方面(mian)，無線(xian)電技術(shu)提高了(le)(le)作戰(zhan)人員的(de)效(xiao)率，而基于互(hu)聯網(wang)的(de)能力(li)則帶來了(le)(le)近(jin)乎實時(shi)的(de)態勢(shi)感知。每種技術(shu)都(dou)在(zai)(zai)作戰(zhan)行(xing)動(dong)中產生了(le)(le)革(ge)命(ming)性(xing)的(de)影響。現在(zai)(zai)，物(wu)聯網(wang)有(you)可(ke)能在(zai)(zai)這(zhe)些技術(shu)和之前其他技術(shu)進步的(de)基礎上再(zai)接再(zai)厲，產生綜合(he)效(xiao)應(ying)，重(zhong)塑作戰(zhan)空間(jian)。以下(xia)是(shi)物(wu)聯網(wang)的(de)與眾不同之處：

• 規模巨大（2020 年估計：200 億臺設備，2000 億個標簽）
• 無處不在（遍布全球）
• 萬物相連（甚至衣服上的線頭）
• 成本極低（每個標簽只需幾分錢）
• 數據分析

傳感(gan)器在全社會的(de)(de)擴(kuo)散(san)以及這些傳感(gan)器產生(sheng)的(de)(de)數據將影響軍隊的(de)(de)作戰(zhan)能力。由于物聯網如(ru)今正在迅速(su)普及，因此(ci)陸(lu)軍同(tong)樣使用這些技術的(de)(de)時間(jian)范圍也很短(duan)，只有五年或更短(duan)的(de)(de)時間(jian)。

對陸軍(jun)而言，物(wu)(wu)聯網中的(de) "物(wu)(wu) "就是士兵、裝(zhuang)備(bei)、車輛以及贏得(de)戰斗所需的(de)所有資產。只要(yao)指揮官(guan)能提(ti)高(gao)對 "物(wu)(wu) "的(de)狀(zhuang)況的(de)認(ren)識，他(ta)(ta)們(men)就能更好地(di)了(le)解如(ru)何優(you)化部隊(dui)以完成特(te)定任務(wu)。如(ru)果利用得(de)當，物(wu)(wu)聯網能為(wei)指揮官(guan)提(ti)供的(de)保真度(du)有可(ke)能使(shi)他(ta)(ta)們(men)近乎實時地(di)為(wei)每個獨特(te)的(de)任務(wu)定制部隊(dui)組合(he)。

為了展(zhan)示(shi)軍隊(dui)使(shi)用物聯網的潛力，研究小(xiao)組開發(fa)了使(shi)用案例，從目前容易做到(dao)的（爬行）到(dao)需要(yao)更多投資(zi)和規劃的（從走到(dao)跑）。這些(xie)用例還解決了陸(lu)軍部長(chang) (SECARMY) 職權(quan)范圍 (TOR) 中(zhong)提出的三個問題：

• 物聯網如何改變我們的世界？
• 軍隊有哪些機遇？
• 無所作為的后果是什么？

在收集數據的初期，研(yan)究小(xiao)組采用了國際(ji)標(biao)準化組織 (ISO) 對物(wu)聯網的定(ding)義： 由相互連接的物(wu)體、人員、系統(tong)和(he)信(xin)息(xi)資源組成的基礎設(she)施，同時提供智能服務，使其能夠處理(li)物(wu)理(li)世界和(he)虛擬(ni)世界的信(xin)息(xi)并做出(chu)反(fan)應。

以(yi)(yi)定義中(zhong)的(de)最后一個(ge)要素 "反應 "為(wei)重點，每個(ge)使用案例(li)都展示(shi)了(le)軍隊如何利用物聯(lian)(lian)網(wang)將數據(ju)轉(zhuan)化為(wei)可(ke)操作的(de)信息。軍隊可(ke)以(yi)(yi)利用物聯(lian)(lian)網(wang)降低維護、戰備、設施管理和(he)后勤方(fang)面的(de)成本并(bing)提(ti)高效(xiao)率(lv)。這(zhe)些效(xiao)率(lv)與(yu)推動商業行業采用物聯(lian)(lian)網(wang)的(de)效(xiao)率(lv)類型相同。但陸軍可(ke)以(yi)(yi)通過更加注重實效(xiao)來進一步發(fa)展物聯(lian)(lian)網(wang)。物聯(lian)(lian)網(wang)可(ke)用于改善戰場態(tai)勢感知、指揮與(yu)控制、機動性、自主性和(he)士兵表(biao)現(xian)。

使用案例中(zhong)的(de) "爬(pa)行(xing)(xing)/行(xing)(xing)走/奔跑 "結構展(zhan)示了陸軍(jun)物聯網的(de)順(shun)序(xu)發展(zhan)，其中(zhong)最初(chu)的(de)努力為后來(lai)更先進(jin)的(de)能(neng)力奠定(ding)了基礎。

• 1.爬行（2-5 年(nian)）。陸軍(jun)使(shi)用(yong)(yong)現成的(de)商用(yong)(yong)（COTS）設備來提(ti)高基礎設施管(guan)理的(de)效率，并通過讓指(zhi)揮官對(dui)士兵和設備的(de)狀態有(you)更有(you)意義的(de)態勢感(gan)知來改善戰(zhan)備狀態。在發展方面，陸軍(jun)將努力充(chong)分了(le)解其(qi)資(zi)產(chan)的(de)物聯(lian)(lian)網(wang)使(shi)用(yong)(yong)情況。以下使(shi)用(yong)(yong)案例(li)很容易適(shi)應研究小(xiao)組(zu)所描述的(de) "了(le)解你自己 "類型的(de)物聯(lian)(lian)網(wang)應用(yong)(yong)。

  • a. 按小時計(ji)算功率(lv) - 許多行業都在(zai)實施，包括通(tong)用(yong)電氣公司（GE），該公司使用(yong)傳(chuan)感(gan)器和預(yu)診斷技術對其發(fa)動機(ji)進行基于狀態的(de)維護(hu)（CBM）。通(tong)過為每(mei)臺發(fa)動機(ji)開(kai)發(fa)數字孿(luan)生系統(tong)，通(tong)用(yong)電氣為基于狀態的(de)維護(hu)增加(jia)了另一層含義，將維護(hu)工作(zuo)從監測推(tui)向更具預(yu)測性的(de)模(mo)型(xing)。同樣(yang)，蒂(di)森克虜伯與微軟公司合作(zuo)開(kai)發(fa)了一個解(jie)決(jue)方案(an)，將其電梯中(zhong)的(de)數千個傳(chuan)感(gan)器和系統(tong)連接起來，以減(jian)少維護(hu)停機(ji)時間，提高 "正常運行時間"。

  • b. 智(zhi)(zhi)能(neng)堡壘--民(min)用(yong)領域智(zhi)(zhi)能(neng)城市的發展可以轉化為(wei)軍(jun)隊的智(zhi)(zhi)能(neng)堡壘。陸(lu)軍(jun)已開始(shi)在(zai)水和能(neng)源管(guan)理方(fang)面(mian)實(shi)施智(zhi)(zhi)能(neng)城市技術的某些要素(su)，但要開發安全、交通管(guan)理、醫療保(bao)健和人員準備方(fang)面(mian)的應用(yong)，還(huan)有許多工作(zuo)要做。

• 2.步(bu)行（5-10 年(nian)）。陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)混合使(shi)用(yong)(yong) COTS 和陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)專用(yong)(yong)技術，以(yi)提高戰場上和支持(chi)士兵作戰的(de)后勤管道中的(de)態勢感知能力。陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)還(huan)將(jiang)開發(fa)陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)特有的(de)分(fen)析框架，以(yi)便在傳統(tong)行業用(yong)(yong)途之外更充分(fen)地利用(yong)(yong)物聯(lian)網。陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)還(huan)將(jiang)影響商(shang)業行業研發(fa)（R&D）工作的(de)方向，使(shi)其朝著與(yu)陸(lu)(lu)(lu)軍(jun)相(xiang)關(guan)的(de)方向發(fa)展，并在可能的(de)情況(kuang)下(xia)充當(dang)過(guo)渡合作伙伴(ban)。這些(xie)使(shi)用(yong)(yong)案例代(dai)表了研究(jiu)小組所描述的(de) "了解對手 "型物聯(lian)網應用(yong)(yong)的(de)步(bu)驟。

  • a. 利用(yong)(yong)(yong)智(zhi)能(neng)城(cheng)市--一旦陸軍(jun)掌握了自(zi)己的(de)智(zhi)能(neng)堡(bao)壘技術(shu)，就能(neng)熟練利用(yong)(yong)(yong)對手的(de)智(zhi)能(neng)城(cheng)市。交(jiao)通(tong)管制、車輛類型(xing)和占用(yong)(yong)(yong)率(lv)(lv)、建(jian)筑物占用(yong)(yong)(yong)率(lv)(lv)、電器和公用(yong)(yong)(yong)設(she)施(shi)控制（如智(zhi)能(neng)家居(ju)）、庫存(cun)狀(zhuang)態(tai)/存(cun)貨(huo)（食品、醫療等）、下水道(dao)(dao)內(nei)容、疾病趨勢(shi)等信(xin)息可幫助(zhu)士(shi)兵評(ping)估和確定最佳(jia)出入通(tong)道(dao)(dao)、生活模式、目標位(wei)置以(yi)及敵軍(jun)（紅(hong)色）和平民（灰色）之間的(de)區別(bie)。

  • b. 基于物(wu)聯(lian)(lian)網的(de)(de)情(qing)報（IoTINT）--當與(yu)其(qi)(qi)他(ta)情(qing)報數(shu)據(ju)融合(he)時，物(wu)聯(lian)(lian)網數(shu)據(ju)將為在(zai)城市，尤(you)其(qi)(qi)是特大城市開(kai)展(zhan)行動的(de)(de)士兵提供更好(hao)的(de)(de)態勢感(gan)知。研(yan)究小組采(cai)用(yong) "物(wu)聯(lian)(lian)網情(qing)報 "作為別名，以(yi)突出其(qi)(qi)與(yu)其(qi)(qi)他(ta)情(qing)報來源（SIGINT、HUMINT 等）的(de)(de)相(xiang)關(guan)性(xing)(xing)，特別是在(zai)陸軍行動的(de)(de)規(gui)劃（城市狀態/屬性(xing)(xing)）和執行（實(shi)時信(xin)息）方面。總之，哪(na)里有物(wu)聯(lian)(lian)網，哪(na)里就有情(qing)報需要(yao)收(shou)集(ji)。

• 3.運行（<10 年）。陸軍利(li)(li)用(yong)其開發的(de)技術來提高(gao)戰斗力，例如(ru)，增強自動駕駛車輛、在(zai)有爭議地區利(li)(li)用(yong)物聯網等。應為(wei)物聯網進步研究提供充(chong)足資金，以保持陸軍在(zai)該技術方面的(de)優勢。

  • a. 破壞物聯(lian)網(wang)--除了利(li)用物聯(lian)網(wang)獲取信息外(wai)，艾米控制和/或破壞敵方(fang)和民(min)用物聯(lian)網(wang)以產生影響的能(neng)力將提高(gao)其戰斗力。另外(wai)，陸軍(jun)還需要抵御對手的此(ci)類行動。

  • b. 增強自(zi)主(zhu)性--隨著城市地(di)(di)區進一(yi)步發展(zhan)物(wu)聯(lian)網，并依賴物(wu)聯(lian)網來(lai)管理基本功能(neng)（交通控制(zhi)、公用(yong)事業、安全(quan)等），可(ke)以(yi)設計自(zi)主(zhu)作(zuo)戰(zhan)系(xi)統，利用(yong)本地(di)(di)物(wu)聯(lian)網作(zuo)為(wei)非有機傳(chuan)感器(qi)(qi)。在自(zi)主(zhu)系(xi)統內處理物(wu)聯(lian)網和本地(di)(di)傳(chuan)感器(qi)(qi)數據(ju)的(de)能(neng)力意(yi)味著未來(lai)軍(jun)隊需要開發邊緣(yuan)數據(ju)融合能(neng)力。

在能力、政策、技(ji)術要(yao)(yao)求等方面，有幾個(ge)(ge)領域的(de)用例(li)是重疊的(de)。研究小組優先考慮(lv)了(le)軍隊在推(tui)進物(wu)聯網(wang)時(shi)需要(yao)(yao)考慮(lv)的(de)四個(ge)(ge)交叉(cha)問題：

• 1.國家(jia)訓(xun)練中(zhong)心 (NTC)。陸(lu)軍(jun)有機會在(zai) NTC 培訓(xun)期間收集(ji)數(shu)據(ju)。目前(qian)，陸(lu)軍(jun)每年至少在(zai) NTC 進(jin)行 10 次旅(lv)戰斗(dou)隊 (BCT) 訓(xun)練演(yan)(yan)習。在(zai)這些演(yan)(yan)習中(zhong)，BCT 的演(yan)(yan)習數(shu)據(ju)通過 ATT 4G/5G 蜂窩網絡進(jin)行記(ji)錄。NTC 的演(yan)(yan)習對手部隊 (OPFOR) 使用相同的網絡對訓(xun)練中(zhong)的 BCT 實施演(yan)(yan)習行動。每輛車上都記(ji)錄了大量后勤平臺數(shu)據(ju)，并在(zai)訓(xun)練演(yan)(yan)習結束(shu)后下(xia)載。陸(lu)軍(jun)可以使用額外的記(ji)錄器和(he)傳感器來(lai)增強現(xian)有數(shu)據(ju)，將所有數(shu)據(ju)提(ti)取(qu)到一個分析(xi)框架（尚待設計）中(zhong)，該框架將對數(shu)據(ju)進(jin)行融合(he)，并在(zai)態勢理解、作(zuo)戰需求和(he)演(yan)(yan)進(jin)戰術等方面(mian)實現(xian)深度學習。

• 2.政策(ce)與需求(qiu)。陸(lu)(lu)軍(jun)(jun)的(de)需求(qiu)部(bu)(bu)門沒(mei)(mei)(mei)有(you)物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)系(xi)統(tong)方面(mian)的(de)經(jing)驗，也沒(mei)(mei)(mei)有(you)編寫(xie)需求(qiu)。沒(mei)(mei)(mei)有(you)需求(qiu)，采購部(bu)(bu)門就沒(mei)(mei)(mei)有(you)將物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)技(ji)術(shu)集(ji)成到任何平臺或(huo)產品中(zhong)的(de)計(ji)劃。此外，人們對(dui) "聯(lian)(lian)網(wang)(wang) "設備心存恐(kong)懼，研究小組聽說過有(you)意識地將類似物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)的(de)功能從商用車(che)輛等系(xi)統(tong)中(zhong)移(yi)除或(huo)禁用的(de)決定。同樣，陸(lu)(lu)軍(jun)(jun)卓越中(zhong)心（CoEs）也沒(mei)(mei)(mei)有(you)意識到物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)的(de)影響(xiang)或(huo)其(qi)對(dui)陸(lu)(lu)軍(jun)(jun)的(de)潛(qian)在好處，因此幾乎沒(mei)(mei)(mei)有(you)人提倡采用物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)技(ji)術(shu)。因此，士兵們無法使(shi)用物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)作戰能力。簡(jian)而言之，陸(lu)(lu)軍(jun)(jun)尚未制定使(shi)用物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)(wang)的(de)愿(yuan)景(jing)和(he)戰略。

• 3.網絡安全與(yu)風(feng)(feng)(feng)險。陸軍需(xu)要(yao)了解部署物(wu)聯網的(de)(de)相關風(feng)(feng)(feng)險。研究小(xiao)組(zu)開發了一(yi)個概念公(gong)式，將(jiang)風(feng)(feng)(feng)險理解為(wei)系統或單位的(de)(de)脆弱(ruo)性、利用方法、攻擊(ji)規(gui)模的(de)(de)影(ying)響(xiang)以(yi)及犯罪者意圖的(de)(de)函數(shu)。研究小(xiao)組(zu)將(jiang)這(zhe)一(yi)公(gong)式應用于(yu)(yu)兩種情況：針(zhen)對汽車的(de)(de)攻擊(ji)和針(zhen)對部署的(de)(de)陸軍車輛的(de)(de)攻擊(ji)。顯然(ran)，在大多數(shu)沖突階段，軍用車輛所面臨的(de)(de)風(feng)(feng)(feng)險要(yao)遠遠高(gao)于(yu)(yu)商業物(wu)聯網網絡攻擊(ji)所面臨的(de)(de)風(feng)(feng)(feng)險。由此(ci)造成的(de)(de)昂貴設備損(sun)壞、可能(neng)(neng)的(de)(de)人員(yuan)傷亡(wang)和/或生命損(sun)失、可能(neng)(neng)的(de)(de)任務降級等，其(qi)后果比(bi)高(gao)速公(gong)路上停滯不(bu)前的(de)(de) SUV 更嚴重，因(yin)此(ci)，軍隊需(xu)要(yao)充(chong)分了解物(wu)聯網的(de)(de)風(feng)(feng)(feng)險和脆弱(ruo)性，才(cai)能(neng)(neng)在威(wei)脅(xie)面前占得先(xian)機。

• 4.無所作為(wei)(wei)。如果陸軍(jun)忽視(shi)物(wu)聯(lian)網，不(bu)了解(jie)、不(bu)開發、不(bu)使用(yong)(yong)該技術，就會(hui)將戰場空間拱手(shou)讓給對手(shou)。這將為(wei)(wei)對手(shou)成(cheng)(cheng)功利(li)用(yong)(yong)美國和盟國的(de)物(wu)聯(lian)網系(xi)統鋪平道路，給陸軍(jun)造成(cheng)(cheng)次生影(ying)響，如為(wei)(wei)維護系(xi)統（如車輛(liang)）支付過(guo)多費用(yong)(yong)，在(zai)(zai)建筑(zhu)物(wu)和基礎設(she)施管(guan)(guan)理(li)方面(mian)造成(cheng)(cheng)浪費，以及由于(yu)數據錯誤、管(guan)(guan)理(li)效(xiao)率低下等原(yuan)因導致的(de)不(bu)可(ke)接(jie)受(shou)的(de)低戰備狀態(tai)。在(zai)(zai)戰場上，軍(jun)隊也可(ke)能因態(tai)勢感知能力(li)有限而(er)導致作戰效(xiao)率低下，特(te)別是在(zai)(zai)城(cheng)市(shi)地(di)區(qu)。

通(tong)過數據收集和分析，研究小組得出了五(wu)類(lei)結(jie)論：

• 1 陸(lu)軍(jun)沒有充分利用物聯網的工業進(jin)步來提高作戰效率和節約成(cheng)本：

  • a. 工業界正在以指數級的速度投資和實施物聯網
  • b. 物聯網在工業領域的成功部署得益于部署成本的降低、云計算和數據分析的進步
  • c. 工業界正在利用標準機構來開發物聯網的互操作性，但沒有證據表明軍隊參與了這些機構。

• 2.陸軍不(bu)具(ju)備在(zai)戰場和陸軍工業基地(di)采用所需的(de)物聯網系統級要求(qiu)

• 3.軍隊尚(shang)未(wei)解決網絡和網絡連接方面的(de)挑戰

  • a. 當前的商業物聯網無法為軍隊的關鍵任務提供足夠的網絡安全保障
  • b. 某些戰場環境提供的網絡連接有限

• 4.物聯網(wang)問題跨(kua)越政策和法律界限，軍隊應(ying)用(yong)必須解決這些問題

• 5.軍隊可收集數(shu)據并開發分析(xi)方法(fa)，以確定如何提高作(zuo)戰人(ren)員的效率：

  • a. 通過 NTC 和其他來源，了解物聯網使能物的使用和防御情況，包括預警環境
  • b. 滲透到哨所、營地和駐地的 IMCOM（政府和非政府來源）
  • c. 陸軍工業基地的 AMC 設施（倉庫、兵工廠、彈藥儲存設施和海港）
  • d. 與士兵表現有關的 MEDCOM

基(ji)于(yu)這些發現，研究小組向陸軍高層(ceng)領導提出了以(yi)下(xia)建議：

• 1.美國陸軍司令部：確定適當的(de)平臺，利用陸軍鐵路作(zuo)為(wei)初(chu)步試點(dian)，實施按小時計(ji)費的(de)電力系統，以展示成(cheng)本節約和戰備改進情況

• 2.AMC 和(he) IMCOM：通過利用智(zhi)能城市技術(shu)節約成本和(he)提高效率(lv)，擴大在倉庫和(he)智(zhi)能堡壘方面的現有努力。

• 3.醫療司令部(bu)：確定對戰場感知(zhi)非(fei)常重要的士兵(bing)表現(xian)數據 4.

• 4.G3/5/7 和 OGC：更新政策，解(jie)決利用(yong)物聯網所需的法律(lv)和實施問題 5.

• 5.DUSA：責成 AAG 創建一個(ge)分析框(kuang)架，用于了解、接受和開發(fa) DOTML-PF 的實驗，該框(kuang)架將： 1：

  • a.支持 "藍對(dui)藍 "和(he) "藍對(dui)紅 "分(fen)析(xi)，以進行(xing)戰術分(fen)析(xi)（中小(xiao)型(xing)企業(ye)：FORSCOM、MEDCOM）

  • b.支持 "藍(lan)對藍(lan) "和(he) "紅對藍(lan)"、OPSEC 評估（SME：FORSCOM、MEDCOM 和(he) AMC）。

  • c.為全軍的需求流程提(ti)供信息（SME：TRADOC 和 ASA（ALT）

• 6.TRADOC：定義物(wu)聯網系(xi)統(tong)的要求(qiu)，并在(zai)與物(wu)聯網相關的研發項(xiang)目(mu)中擁有代表權

• 7.G6：積(ji)極(ji)參與物聯網(wang)商業標(biao)準機構(gou)，代表(biao)陸軍利(li)益。

• 8.ARL: 倡導并共同資助（如與 DARPA 或 IARPA）圍繞以下方面(mian)的研(yan)究項目

  • a) 進攻性使用(yong)對手的物(wu)聯網（紅/灰藍色）

  • b) 將物(wu)聯網分析(xi)技術應用于劣勢網絡（間歇性連接、低數據率）；

• 9.ASA (ALT)、CIO-G6、G3/5/7、AMC 和 ARCYBER：將物聯(lian)網(wang)考慮因素納入軍隊網(wang)絡復原力工作中

• 10.ARCYBER：制(zhi)定將物聯網(wang)納入軍事行動和平(ping)臺的風(feng)險緩解戰略

• 11.ARCYBER：利用 IMCOM 智能堡壘(lei)作(zuo)為測試平臺(tai)，開(kai)展(zhan)對抗性網絡紅隊訓(xun)練

美國國防部長辦公(gong)室（OSD）和(he)各軍(jun)種已經做出了廣泛的(de)工(gong)作，將(jiang)無人系(xi)統納入其現有的(de)組(zu)織(zhi)結(jie)構，顯(xian)示了無人系(xi)統考慮因素(su)所代表(biao)的(de)整體重(zhong)要性。整個美國防部仍有改進(jin)合(he)(he)作的(de)空(kong)間。將(jiang)正在進(jin)行的(de)工(gong)作標準化，盡可能地(di)進(jin)行合(he)(he)作，并整合(he)(he)基礎政策和(he)技術，將(jiang)使無縫(feng)的(de)團隊合(he)(he)作成為未來國防行動的(de)亮點--無論這些(xie)團隊是有人的(de)、無人的(de)，還是聯合(he)(he)的(de)。

無人系統(tong)技術的(de)(de)進步(bu)強調(diao)了(le)將(jiang)重(zhong)點從特(te)定(ding)領(ling)(ling)域(yu)(yu)過渡到不分領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)必(bi)要性。任何領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)進步(bu)都有利于所有領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)發展(zhan)。未來的(de)(de)行動將(jiang)在(zai)很大程度上(shang)依賴于多(duo)領(ling)(ling)域(yu)(yu)的(de)(de)能力，這些能力必(bi)須與聯合部隊的(de)(de)結構(gou)無縫對接和整合。

美國國防部、工業界和(he)(he)學術界擁有先進的(de)技術、戰略(lve)和(he)(he)標(biao)準(zhun)，對無(wu)人系(xi)統的(de)發展及(ji)其與國防部任務的(de)整合構成挑戰。這些主(zhu)要的(de)進步、挑戰和(he)(he)趨勢可以整合成四個關鍵主(zhu)題，它們涉及(ji)到(dao)將(jiang)繼續加速(su)無(wu)人系(xi)統進入未來(lai)的(de)基礎性利益領域：

• 互操作(zuo)性 - 互操作(zuo)性在歷史上(shang)一(yi)直(zhi)是，并將繼續(xu)是無(wu)人(ren)系統(tong)集成和(he)操作(zuo)的(de)(de)一(yi)個(ge)主要(yao)推力(li)。載人(ren)和(he)無(wu)人(ren)系統(tong)已經越(yue)來越(yue)多地協(xie)同他(ta)們的(de)(de)能力(li)，專注(zhu)于(yu)使(shi)用開(kai)放(fang)和(he)通用架(jia)構(gou)的(de)(de)關鍵需求。一(yi)個(ge)強大(da)的(de)(de)可互操作(zuo)的(de)(de)基礎(chu)提供了一(yi)個(ge)結構(gou)，將使(shi)未來的(de)(de)作(zuo)戰取(qu)得進展(zhan)。

• 自(zi)主(zhu)(zhu)性 - 自(zi)主(zhu)(zhu)性和機器人技術的(de)(de)進步有可能徹底(di)改(gai)變作戰概念，成為一(yi)個重要的(de)(de)力量倍增器。自(zi)主(zhu)(zhu)性將大(da)大(da)提高載人和無(wu)人系統的(de)(de)效(xiao)率(lv)和效(xiao)力，為國防部提供戰略(lve)優(you)勢(shi)。

網絡安(an)全--無人系統的運作通常(chang)依(yi)賴(lai)于網絡連接和有效的頻譜訪問。必(bi)須解決網絡的漏洞，以防止(zhi)破壞或操縱。

• 人機協作 - 如果互操作性奠定了基礎，那么人機協作是最終目標。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。

支持(chi)政策、需求和(he)(he)采購環(huan)境必須繼續發展和(he)(he)進(jin)步，以跟(gen)上所有系(xi)統的(de)(de)快速(su)技術和(he)(he)能力(li)進(jin)步的(de)(de)步伐。為了確保我們的(de)(de)軍事優(you)勢，應該把重點(dian)放在無人駕駛技術的(de)(de)發展、可用性(xing)和(he)(he)使用上。美國防部在無人駕駛系(xi)統方面的(de)(de)舉措的(de)(de)調(diao)整將影響美國軍隊的(de)(de)未來構成

先進智(zhi)能(neng)技(ji)術將不斷改變戰場性(xing)質和(he)士(shi)兵需(xu)要執(zhi)行(xing)的任(ren)(ren)務(wu)本質。因此，已經有(you)許多關于人工智(zhi)能(neng)（AI）在(zai)(zai)戰場上的作用討論，特別是集中(zhong)在(zai)(zai)AI最有(you)利的任(ren)(ren)務(wu)方面，士(shi)兵-AI編隊必須提供有(you)效執(zhi)行(xing)任(ren)(ren)務(wu)的能(neng)力，以及在(zai)(zai)這個任(ren)(ren)務(wu)演變過程中(zhong)人和(he)機器的必要適應。在(zai)(zai)這里(li)，系(xi)統必須解決試圖利用復雜環境適應性(xing)強的智(zhi)能(neng)敵手。在(zai)(zai)這種情況下，理解信(xin)任(ren)(ren)和(he)信(xin)任(ren)(ren)測量(liang)的概念是至關重(zhong)要的。然而，理解信(xin)任(ren)(ren)的動態性(xing)質以及如何準確測量(liang)和(he)評估(gu)它是復雜的。

隨著(zhu)越來(lai)越多(duo)地強調在未來(lai)的(de)(de)作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)行(xing)動(dong)中整合人(ren)類(lei)和(he)自(zi)主(zhu)系(xi)統，美國陸軍作(zuo)戰(zhan)(zhan)(zhan)能力(li)發(fa)展(zhan)司令(ling)部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）建立了(le)人(ren)類(lei)自(zi)主(zhu)團(tuan)隊(dui)基(ji)本研究計劃（HAT ERP）。HAT ERP的(de)(de)目標是解決在復雜(za)的(de)(de)戰(zhan)(zhan)(zhan)術環境中人(ren)類(lei)和(he)自(zi)主(zhu)系(xi)統的(de)(de)合作(zuo)所面(mian)臨(lin)的(de)(de)挑戰(zhan)(zhan)(zhan)，以(yi)創(chuang)建有效(xiao)運作(zuo)的(de)(de)協同團(tuan)隊(dui)，并適(shi)應戰(zhan)(zhan)(zhan)斗(dou)(dou)的(de)(de)動(dong)態性質。在HAT ERP的(de)(de)項目5中，正在解決的(de)(de)一個具(ju)體(ti)領域是如(ru)何有效(xiao)地衡量關鍵(jian)的(de)(de)團(tuan)隊(dui)過程，如(ru)信(xin)(xin)(xin)任和(he)凝(ning)聚力(li)。因此，HAT項目5的(de)(de)總體(ti)目標是開發(fa)新的(de)(de)、多(duo)模態的(de)(de)團(tuan)隊(dui)信(xin)(xin)(xin)任和(he)凝(ning)聚力(li)指標，以(yi)有效(xiao)地校準信(xin)(xin)(xin)任并提(ti)高支持下一代戰(zhan)(zhan)(zhan)斗(dou)(dou)車(che)輛（NGCV）的(de)(de)人(ren)類(lei)自(zi)主(zhu)團(tuan)隊(dui)的(de)(de)性能。HAT項目5更(geng)具(ju)體(ti)的(de)(de)目標包(bao)括：1）確(que)定非(fei)侵入性的(de)(de)、實時/近(jin)實時的(de)(de)信(xin)(xin)(xin)任度(du)量，以(yi)捕捉(zhuo)團(tuan)隊(dui)信(xin)(xin)(xin)任的(de)(de)動(dong)態性質；以(yi)及2）為適(shi)當的(de)(de)信(xin)(xin)(xin)任干預提(ti)供信(xin)(xin)(xin)息，以(yi)便對個人(ren)和(he)團(tuan)隊(dui)信(xin)(xin)(xin)任進行(xing)適(shi)當校準。

盡管(guan)已(yi)知測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)和(he)(he)評(ping)估信(xin)(xin)任(ren)(ren)在(zai)團結(jie)互助互動(dong)中的(de)(de)(de)(de)重要性(xing)，但(dan)仍(reng)有(you)(you)一(yi)些評(ping)估的(de)(de)(de)(de)復雜性(xing)和(he)(he)考慮。第(di)一(yi)個問題集中在(zai)信(xin)(xin)任(ren)(ren)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)上。信(xin)(xin)任(ren)(ren)是一(yi)個復雜的(de)(de)(de)(de)結(jie)構，傳統上有(you)(you)點(dian)難以(yi)定義，因此(ci)也難以(yi)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)。例如，仍(reng)然(ran)需要努力了解信(xin)(xin)任(ren)(ren)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)的(de)(de)(de)(de)類型(xing)和(he)(he)應該利用的(de)(de)(de)(de)適當指標(biao)(biao)，因為并(bing)非(fei)所(suo)有(you)(you)的(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)任(ren)(ren)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)都是平等(deng)的(de)(de)(de)(de)。雖然(ran)有(you)(you)一(yi)些現有(you)(you)的(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)任(ren)(ren)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)方法，但(dan)它們大多使用自(zi)我(wo)報告的(de)(de)(de)(de)問卷；這些問卷提供了有(you)(you)價值的(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)息，但(dan)只是在(zai)離散的(de)(de)(de)(de)時間(jian)點(dian)上。我(wo)們需要與信(xin)(xin)任(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)動(dong)態性(xing)質相一(yi)致的(de)(de)(de)(de)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)方法，并(bing)允許在(zai)特定時間(jian)段內(nei)進行更連續的(de)(de)(de)(de)測(ce)(ce)(ce)(ce)量(liang)；從而提供有(you)(you)關(guan)信(xin)(xin)任(ren)(ren)變化以(yi)及它如何(he)影響團隊互動(dong)和(he)(he)績(ji)(ji)效(xiao)的(de)(de)(de)(de)更有(you)(you)力信(xin)(xin)息。此(ci)外，正如項目(mu)5（Krausman等(deng)人，2022年(nian)）下進行的(de)(de)(de)(de)研究所(suo)證明(ming)的(de)(de)(de)(de)那樣，對人類自(zi)主性(xing)團隊信(xin)(xin)任(ren)(ren)的(de)(de)(de)(de)評(ping)估必須(xu)考慮團隊發展和(he)(he)/或團隊工(gong)作的(de)(de)(de)(de)前、中、后階段，必須(xu)包(bao)括超越績(ji)(ji)效(xiao)的(de)(de)(de)(de)多模式指標(biao)(biao)（Schaefer等(deng)人，2019年(nian)；Brewer等(deng)人，2022年(nian)）。見圖(tu) 1。

圖1 包括壓力、信(xin)任和(he)凝聚力在內(nei)的事(shi)前事(shi)后主觀狀態的多(duo)模態數據表示，數據流來自通信(xin)指標和(he)生理數據

鑒于這一(yi)(yi)要求，并基于文獻、實(shi)(shi)驗室和實(shi)(shi)地研究，Krausman等人(ren)（2022年）開(kai)發了一(yi)(yi)個概念性(xing)的(de)工(gong)(gong)具包，由新的(de)信(xin)任措施(shi)組(zu)成(cheng)，包括以(yi)下(xia)內(nei)容(rong)： 1）主(zhu)觀（即(ji)人(ren)際信(xin)任、技術信(xin)任）；2）通(tong)信(xin)（即(ji)通(tong)信(xin)流、網絡動(dong)(dong)態(tai)(tai)、語義內(nei)容(rong)分析）；3）生理(li)（即(ji)心(xin)率、心(xin)率變異性(xing)和呼吸率）；4）行為（眼球追蹤(zong)、界面互(hu)動(dong)(dong)等）；以(yi)及5）情(qing)感（即(ji)面部表情(qing)追蹤(zong)）。認識到對信(xin)任評估(gu)平(ping)臺(tai)的(de)需求，一(yi)(yi)個多模態(tai)(tai)的(de)信(xin)任測(ce)量(liang)軟件(jian)工(gong)(gong)具箱逐(zhu)漸形成(cheng)--人(ren)類(lei)-自主(zhu)性(xing)團隊信(xin)任工(gong)(gong)具箱（HAT3）。

第二部分(fen)將(jiang)概述HAT3軟件的(de)(de)開發和其中包(bao)含(han)的(de)(de)旨在(zai)(zai)測量信(xin)任的(de)(de)具(ju)體(ti)技術。此(ci)外，所討(tao)論(lun)的(de)(de)每個模塊(kuai)將(jiang)在(zai)(zai)隨(sui)后的(de)(de)章(zhang)節中進一步詳細說明，并將(jiang)包(bao)括信(xin)任測量類型的(de)(de)概要，以及有利于(yu)HAT ERP和NGCV項目的(de)(de)具(ju)體(ti)指標。

量子計算新興和顛覆性技(ji)(ji)術(shu)評估研(yan)(yan)討會(hui)（EDTAS）的(de)(de)重點是讓(rang)澳(ao)大利亞國(guo)(guo)家(jia)科(ke)技(ji)(ji)企業對該(gai)技(ji)(ji)術(shu)領域有一(yi)個(ge)全面和基于證據的(de)(de)了解。EDTAS將(jiang)提(ti)(ti)供一(yi)個(ge)論(lun)壇，探討澳(ao)大利亞的(de)(de)戰略需求、未(wei)來(lai)的(de)(de)量子計算研(yan)(yan)發方向和一(yi)系列潛在的(de)(de)使用案例。研(yan)(yan)討會(hui)的(de)(de)成(cheng)果將(jiang)被用來(lai)為國(guo)(guo)防部制(zhi)定相關挑戰的(de)(de)框(kuang)架提(ti)(ti)供信息(xi)，并形成(cheng)未(wei)來(lai)的(de)(de)戰略、政策和計劃(hua)，為國(guo)(guo)防、國(guo)(guo)家(jia)安全和國(guo)(guo)家(jia)利益(yi)提(ti)(ti)供成(cheng)果。

圍(wei)繞(rao)量子(zi)計算機 "堆(dui)棧(zhan)"的以下(xia)關鍵組成部分(fen)的研究驅動力、挑戰(zhan)和機遇將被探討(tao)：

• 硬件和量子比特
• 軟件、編譯和控制
• 算法和應用
• 網絡和集成
• 全堆棧的實施

量(liang)子計(ji)算的(de)(de)進步(bu)可(ke)能來(lai)自于(yu)現(xian)(xian)有(you)(you)量(liang)子技(ji)術的(de)(de)擴展(zhan)或(huo)替代配(pei)置，創新(xin)量(liang)子材料(liao)的(de)(de)開發(fa)，或(huo)具有(you)(you)新(xin)的(de)(de)計(ji)算優勢的(de)(de)算法的(de)(de)發(fa)現(xian)(xian)。隨著量(liang)子計(ji)算機堆棧沿(yan)著多種(zhong)途徑的(de)(de)發(fa)展(zhan)，預計(ji)潛在的(de)(de)新(xin)用(yong)例將出現(xian)(xian)，并得到與其他技(ji)術和系統整(zheng)合的(de)(de)支(zhi)持。EDTAS將探索(suo)未(wei)來(lai)問題空間(jian)中的(de)(de)用(yong)例--探索(suo)超越目(mu)前(qian)可(ke)行的(de)(de)可(ke)能性

四個(ge)影響領域將集中體現量子計算在EDTAS提供的技(ji)術機會。

• 人和平臺
• 傳感和感知
• 智能決策
• 網絡和通信

量子計算正在迅(xun)速發展，相互競爭(zheng)的(de)(de)技術(shu)將(jiang)帶來不同的(de)(de)好處(chu)。需(xu)要(yao)有預見(jian)性，以告知關(guan)于一系列技術(shu)選(xuan)擇、標準、供應(ying)鏈安排(pai)和基礎(chu)設(she)施的(de)(de)投資平(ping)衡(heng)的(de)(de)戰略選(xuan)擇。無(wu)論未(wei)來的(de)(de)途徑是什么，都需(xu)要(yao)政府、學術(shu)界(jie)和產(chan)業(ye)界(jie)的(de)(de)廣泛合(he)作(zuo)，以確保量子計算的(de)(de)好處(chu)能夠實現(xian)國家(jia)利益(yi)。

美國(guo)戰略與預算評估(gu)中心(xin)（CSBA）在(zai)2017年9月至2019年1月進(jin)行了一(yi)項全(quan)面(mian)的(de)(de)研(yan)(yan)(yan)(yan)究，其中涉及美海軍(jun)(jun)部(bu)(bu)研(yan)(yan)(yan)(yan)究與開(kai)發(fa)（R&D）生態系統的(de)(de)很大一(yi)部(bu)(bu)分。具體而言，采訪并訪問了超(chao)過145名主題(ti)專家和(he)50多個在(zai)全(quan)領域無人自(zi)主系統（UxS）和(he)人工(gong)智(zhi)能（AI）方(fang)面(mian)開(kai)展工(gong)作的(de)(de)組(zu)(zu)織(zhi)。這些(xie)組(zu)(zu)織(zhi)包括聯邦資助的(de)(de)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)中心(xin)（FFRDCs）、大學(xue)附屬研(yan)(yan)(yan)(yan)究中心(xin)（UARCs）、工(gong)業界、學(xue)術界、智(zhi)囊團和(he)獨(du)立組(zu)(zu)織(zhi)、海軍(jun)(jun)和(he)國(guo)防(fang)部(bu)(bu)實驗室/作戰中心(xin)、海軍(jun)(jun)艦隊和(he)作戰指揮部(bu)(bu)、以(yi)及海軍(jun)(jun)政策和(he)研(yan)(yan)(yan)(yan)究資助辦公室。通過這些(xie)訪問，可以(yi)了解到這個研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)生態系統（該生態系統被定義為上述所(suo)有(you)致力于為海軍(jun)(jun)推進(jin)自(zi)主性和(he)人工(gong)智(zhi)能技(ji)術的(de)(de)組(zu)(zu)織(zhi)的(de)(de)總和(he)，包括無人平臺(tai)）在(zai)這方(fang)面(mian)的(de)(de)表現。在(zai)個人、組(zu)(zu)織(zhi)層(ceng)面(mian)上，這些(xie)組(zu)(zu)織(zhi)容納了大量(liang)的(de)(de)人才，并在(zai)廣泛的(de)(de)學(xue)科(ke)和(he)技(ji)術的(de)(de)最前沿(yan)從事創(chuang)新研(yan)(yan)(yan)(yan)究，可以(yi)保持(chi)美國(guo)海軍(jun)(jun)的(de)(de)技(ji)術優勢。

然而，海軍目前的(de)(de)(de)(de)(de)(de)UXS研發(fa)(fa)結(jie)(jie)構有機會繼續改進(jin)這(zhe)一(yi)工(gong)作的(de)(de)(de)(de)(de)(de)組織(zhi)，以進(jin)一(yi)步擴大(da)和(he)(he)(he)利用其最近的(de)(de)(de)(de)(de)(de)工(gong)作。盡管海軍的(de)(de)(de)(de)(de)(de)服務(wu)精神支持權力(li)(li)下放，但本報(bao)告將說明，為了實現(xian)能力(li)(li)發(fa)(fa)展，利用商業(ye)和(he)(he)(he)學術部門(men)在(zai)(zai)自主系(xi)統(tong)方(fang)面(mian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)進(jin)展，強有力(li)(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)集中努力(li)(li)是必要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。正是在(zai)(zai)這(zhe)種具有挑戰性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)環境(jing)中，美(mei)國海軍正在(zai)(zai)競爭，以便在(zai)(zai)所(suo)有物理領(ling)域(yu)提供無(wu)(wu)人(ren)(ren)自主平(ping)臺(tai)。美(mei)國目前在(zai)(zai)人(ren)(ren)工(gong)智能和(he)(he)(he)其他關鍵(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)(wu)人(ren)(ren)系(xi)統(tong)支持技術方(fang)面(mian)相對于同(tong)行(xing)/近鄰對手所(suo)享有的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技術優勢(shi)(shi)可能會被削(xue)弱，因(yin)(yin)為這(zhe)種結(jie)(jie)構對創(chuang)新(xin)造成了障礙，阻礙了美(mei)國海軍在(zai)(zai)無(wu)(wu)人(ren)(ren)駕駛(shi)系(xi)統(tong)方(fang)面(mian)開(kai)發(fa)(fa)、保持或擴大(da)優勢(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)努力(li)(li)。因(yin)(yin)此(ci)，由此(ci)產生(sheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)摩擦正在(zai)(zai)降低快(kuai)速發(fa)(fa)明、創(chuang)新(xin)和(he)(he)(he)原型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能力(li)(li)。這(zhe)些不利因(yin)(yin)素(su)使得無(wu)(wu)人(ren)(ren)駕駛(shi)系(xi)統(tong)研發(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)成功在(zai)(zai)沒有巨大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)努力(li)(li)和(he)(he)(he)巨大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)高級(ji)領(ling)導層(ceng)參與的(de)(de)(de)(de)(de)(de)情況下是很難實現(xian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。

近年來，美(mei)國海軍(jun)(jun)在組織和追(zhui)求無人(ren)(ren)平(ping)臺(tai)及其關鍵使能(neng)技術(shu)--人(ren)(ren)工智能(neng)方面(mian)取得了顯著的(de)(de)進(jin)展。然而(er)(er)，為了超越(yue)潛(qian)在的(de)(de)對手，海軍(jun)(jun)必須在這些努力的(de)(de)基礎上(shang)加速(su)發(fa)展，不僅要(yao)保持(chi)而(er)(er)且(qie)要(yao)提高其技術(shu)優勢(shi)。海軍(jun)(jun)部已經公布了一(yi)份簽署的(de)(de)無人(ren)(ren)系(xi)(xi)統戰略路線圖，以制定有意研發(fa)和采購無人(ren)(ren)平(ping)臺(tai)的(de)(de)戰略和愿景。然而(er)(er)，這些計劃可以從對無人(ren)(ren)平(ping)臺(tai)系(xi)(xi)統研發(fa)機構的(de)(de)全面(mian)重(zhong)組中獲益，以使海軍(jun)(jun)過渡到(dao)一(yi)個最佳的(de)(de)成功軌道。如果沒有這種重(zhong)組，現(xian)有的(de)(de)結構可能(neng)不足以完成任務(wu)，阻礙了UxS的(de)(de)技術(shu)進(jin)步(bu)。以下是這種困(kun)境的(de)(de)癥(zheng)狀：

• 資源過度集中于某些研發工作線（LOE），而在其他關鍵的工作線上處于饑餓狀態。
• 對研發生態系統內的關鍵組織專家中心缺乏認識。
• 官僚主義、行政管理和風險規避對研發的阻礙。
• 評估UXS研發和S&T能力展示的程序不一致，無法進行原型設計。
• 研發生態系統不能靈活地利用新興技術；以及
• 艦隊運行商和研發生態系統之間的合作不足。

隨著同行競爭者在UXS和AI方面的研發激增，包括軍事應用，美國海軍將全面重組其工作，以確保其持續的技術優勢和超越潛在對手。鑒于自主系統的潛在影響和本報告中確定的障礙，海軍的一個選擇是進行類似于過去成功實施的組織變革，以開發和部署先進系統，如核反應堆、潛射彈道導彈和宙斯盾武器系統。在(zai)所有(you)這(zhe)三個案例中(zhong)，海軍創建(jian)(jian)(jian)了強(qiang)大(da)的(de)(de)(de)、跨職能(neng)的(de)(de)(de)、跨學(xue)科(ke)(ke)的(de)(de)(de)組(zu)織，由來(lai)自(zi)軍隊(dui)、文(wen)職政(zheng)府服務(wu)(wu)(wu)(wu)部門(men)、工(gong)業界和(he)(he)(he)學(xue)術(shu)(shu)界的(de)(de)(de)人員組(zu)成(cheng)，他們被賦予了廣(guang)泛的(de)(de)(de)、強(qiang)有(you)力的(de)(de)(de)任(ren)務(wu)(wu)(wu)(wu)和(he)(he)(he)權力，以(yi)(yi)研究、開發、制作原(yuan)型和(he)(he)(he)操(cao)作轉(zhuan)(zhuan)型戰略能(neng)力。這(zhe)種重組(zu)的(de)(de)(de)最佳方(fang)式是(shi)建(jian)(jian)(jian)立(li)一(yi)(yi)(yi)(yi)個專門(men)的(de)(de)(de)多領域自(zi)主(zhu)項目辦公室（APO），專注于(yu)推進(jin)(jin)和(he)(he)(he)交付UXS操(cao)作原(yuan)型的(de)(de)(de)實驗、測試，并最終在(zai)艦隊(dui)中(zhong)投入使用(yong)和(he)(he)(he)收購(gou)。通(tong)(tong)過建(jian)(jian)(jian)立(li)一(yi)(yi)(yi)(yi)個APO，海軍可(ke)以(yi)(yi)在(zai)目前(qian)在(zai)這(zhe)一(yi)(yi)(yi)(yi)努(nu)力中(zhong)扮演不同角色的(de)(de)(de)廣(guang)泛的(de)(de)(de)組(zu)織、參謀(mou)和(he)(he)(he)指揮(hui)部之間建(jian)(jian)(jian)立(li)統一(yi)(yi)(yi)(yi)的(de)(de)(de)方(fang)向(xiang)和(he)(he)(he)努(nu)力。建(jian)(jian)(jian)議APO的(de)(de)(de)主(zhu)要任(ren)務(wu)(wu)(wu)(wu)應該是(shi)統一(yi)(yi)(yi)(yi)監督、授權和(he)(he)(he)指導整個UxS生(sheng)態(tai)系統的(de)(de)(de)所有(you)研發工(gong)作，以(yi)(yi)不斷將最新(xin)的(de)(de)(de)技術(shu)(shu)進(jin)(jin)步(bu)轉(zhuan)(zhuan)化(hua)為(wei)無人機(ji)、水面和(he)(he)(he)海底飛行器原(yuan)型的(de)(de)(de)自(zi)主(zhu)能(neng)力的(de)(de)(de)流水線，并可(ke)以(yi)(yi)展示和(he)(he)(he)應用(yong)于(yu)戰爭價值。一(yi)(yi)(yi)(yi)個以(yi)(yi)交付UxS原(yuan)型為(wei)主(zhu)要任(ren)務(wu)(wu)(wu)(wu)的(de)(de)(de)APO可(ke)以(yi)(yi)大(da)大(da)減少官僚主(zhu)義的(de)(de)(de)摩(mo)擦，增加部件(jian)和(he)(he)(he)系統的(de)(de)(de)通(tong)(tong)用(yong)性，加快發展勢(shi)頭，真正利用(yong)工(gong)程師、科(ke)(ke)學(xue)家和(he)(he)(he)水兵的(de)(de)(de)巨大(da)創新(xin)和(he)(he)(he)才能(neng)，從(cong)而加快海軍的(de)(de)(de)技術(shu)(shu)進(jin)(jin)步(bu)。

APO不(bu)需(xu)要(yao)重復優秀(xiu)的(de)(de)創(chuang)新和(he)(he)(he)現有的(de)(de)研發(fa)、科學、工程、系(xi)(xi)統(tong)集成(cheng)和(he)(he)(he)T&E組(zu)(zu)織(zhi)，它(ta)(ta)們已經存(cun)在于(yu)UxS研發(fa)生(sheng)(sheng)態(tai)系(xi)(xi)統(tong)中(zhong)(zhong)。相(xiang)反，APO的(de)(de)存(cun)在是為了更好地促進他們之間的(de)(de)協調(diao)和(he)(he)(he)合作(zuo)，以產生(sheng)(sheng)統(tong)一的(de)(de)努(nu)力/方向，從(cong)而更迅速(su)地提供UXS原(yuan)(yuan)型。它(ta)(ta)必須(xu)由來自(zi)(zi)(zi)UXS研發(fa)生(sheng)(sheng)態(tai)系(xi)(xi)統(tong)各個(ge)角落的(de)(de)科學家、工程師、研究人(ren)員(yuan)、專家和(he)(he)(he)管理人(ren)員(yuan)組(zu)(zu)成(cheng)，包括海軍(jun)和(he)(he)(he)國防部(bu)實(shi)驗室/作(zuo)戰中(zhong)(zhong)心、FFRDCs、UARCs、行業和(he)(he)(he)學術界。與其責任和(he)(he)(he)義務相(xiang)稱的(de)(de)是，APO必須(xu)被(bei)賦予(yu)指導(dao)生(sheng)(sheng)態(tai)系(xi)(xi)統(tong)中(zhong)(zhong)所(suo)有與UXS、自(zi)(zi)(zi)主和(he)(he)(he)人(ren)工智能研發(fa)、原(yuan)(yuan)型設計(ji)和(he)(he)(he)T&E有關的(de)(de)事項的(de)(de)權力，包括資金的(de)(de)分配(pei)和(he)(he)(he)配(pei)置。APO的(de)(de)領導(dao)層(ceng)和(he)(he)(he)工作(zuo)人(ren)員(yuan)必須(xu)表現出靈巧、輕巧的(de)(de)觸覺(jue)，從(cong)而促進生(sheng)(sheng)態(tai)系(xi)(xi)統(tong)各組(zu)(zu)成(cheng)部(bu)分之間的(de)(de)適當協調(diao)，以實(shi)現更多的(de)(de)協調(diao)，而不(bu)同時扼殺創(chuang)新。建(jian)立一個(ge)APO有一些明(ming)確的(de)(de)優勢(shi)，這將有利于(yu)海軍(jun)對無人(ren)自(zi)(zi)(zi)主車(che)輛進行原(yuan)(yuan)型設計(ji)和(he)(he)(he)操(cao)作(zuo)。這些優勢(shi)包括：

• 清晰、一致的權力和統一的方向。
• 鞏固和擴大已建立的無人駕駛系統的成果。
• 更有效地利用革命性的技術突破。
• 大幅提高實驗和技術進步的速度；以及
• 更有效地將UxS運用到艦隊中。

海(hai)軍應建立APO，以(yi)(yi)更好(hao)地交(jiao)付(fu)UxS技(ji)術(shu)，包括自主(zhu)性、機器人(ren)(ren)技(ji)術(shu)和人(ren)(ren)工智能，并(bing)避免進一步(bu)削弱美國海(hai)上優(you)勢(shi)所依賴的技(ji)術(shu)優(you)勢(shi)。一個以(yi)(yi)交(jiao)付(fu)UxS原(yuan)型為任務的APO可以(yi)(yi)減少(shao)摩擦，加(jia)快研發勢(shi)頭，并(bing)充分利用生態系統內UxS研究人(ren)(ren)員的才能。

執行摘要

研究要求：

由于傳感器數量和人工智能（AI）應用快速增多，未來的作戰環境將以豐富的信息和機器速度的決策為特征。因此，美國陸軍指揮官和他們參謀人員將需要有能力篩選大量的信息，更快地做出決策。商業人工智能系統有可能提供這種能力，但美國陸軍不能指望"開箱即用"的商業人工智能系統具有通用能力，因為這種系統需要針對美國陸軍的情況進行充分的訓練。此外，還需要進行研究，以了解軍隊中的人工智能目前可以做到什么和不可以做到什么。總的來說，人工智能往往擅長于主要通過模式識別來解決的任務，以及可以從任務數據中進行預測的任務，如圖像識別、醫療診斷和文本轉錄。然而，目前還不知道人工智能是否可以用于提高美國陸軍信息收集效率。因此，在目前的研究中，探討了以下問題：人工智能能否用于提高美國陸軍任務指揮過程中的信息收集效率？

研究方法：

為了(le)回答研(yan)究(jiu)(jiu)問題，本文使用(yong)了(le)一個商(shang)業人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能應用(yong)系(xi)(xi)統，它反映(ying)了(le)軍(jun)(jun)隊任務指揮部人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能應用(yong)原(yuan)型的(de)(de)(de)首次開發工(gong)(gong)(gong)作(zuo)。在這項(xiang)研(yan)究(jiu)(jiu)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)中(zhong)，比較了(le)這個為軍(jun)(jun)隊量(liang)身定(ding)做(zuo)(zuo)的(de)(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能系(xi)(xi)統和其他兩種(zhong)信(xin)息收(shou)集方法(fa)(fa)的(de)(de)(de)參與(yu)者(zhe)在信(xin)息收(shou)集任務中(zhong)的(de)(de)(de)表現(xian)：傳統的(de)(de)(de)信(xin)息收(shou)集方法(fa)(fa)（在計算機文件(jian)夾中(zhong)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)PDF文件(jian)）和非(fei)軍(jun)(jun)隊量(liang)身定(ding)做(zuo)(zuo)的(de)(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能系(xi)(xi)統版本。軍(jun)(jun)隊定(ding)制(zhi)的(de)(de)(de)系(xi)(xi)統使用(yong)軍(jun)(jun)隊相關的(de)(de)(de)知(zhi)識來(lai)幫(bang)助搜(sou)(sou)索(suo)(suo)（例如，它知(zhi)道 "MDMP "等同(tong)于 "軍(jun)(jun)事決策過程(cheng)"），而非(fei)軍(jun)(jun)隊定(ding)制(zhi)的(de)(de)(de)系(xi)(xi)統則沒有。我們在以下方面比較了(le)這三種(zhong)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)方法(fa)(fa)：1）參與(yu)者(zhe)找到(dao)準確(que)的(de)(de)(de)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)結果所需的(de)(de)(de)時間(jian)，2）參與(yu)者(zhe)搜(sou)(sou)索(suo)(suo)結果的(de)(de)(de)準確(que)性，3）參與(yu)者(zhe)對其搜(sou)(sou)索(suo)(suo)結果的(de)(de)(de)信(xin)任程(cheng)度，4）參與(yu)者(zhe)對使用(yong)該(gai)系(xi)(xi)統工(gong)(gong)(gong)作(zuo)負荷的(de)(de)(de)看法(fa)(fa)，5）參與(yu)者(zhe)對該(gai)系(xi)(xi)統可用(yong)性的(de)(de)(de)看法(fa)(fa)。

研究結果：

參與者在使用人工智能系統時比使用傳統搜索方法時既不快也不準確。當使用人工智能系統而不是傳統方法時，參與者對他們的搜索結果也沒有更多信任。然而，在使用軍隊定制的人工智能系統而不是非軍隊定制的系統時，參與者的搜索速度更快，但準確性也更低。最后，在不同的搜索方法之間，參與者對工作負荷和可用性的感知沒有明顯的差異。

研究結果的利用和傳播：

這項研究是確定人工智能系統對信息收集效率影響的第一步。總的來說，我們的研究結果表明，人工智能系統可能不會大幅提高美國陸軍任務指揮過程中的信息收集效率，至少不會立即提高。雖然這項(xiang)(xiang)研(yan)究的(de)重(zhong)點是(shi)在受控實驗室中(zhong)的(de)無(wu)關要(yao)害任務(wu)（即尋找戰(zhan)術(shu)情況(kuang)下的(de)理論(lun)解決方案），但未來(lai)計(ji)劃的(de)使用(yong)將不會那么(me)無(wu)害，這表明需要(yao)未來(lai)研(yan)究來(lai)測試(shi)假設(she)。對(dui)人(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)投資應(ying)該(gai)伴隨著對(dui)培訓和研(yan)究的(de)投資，以獲(huo)得人(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)全(quan)部優(you)勢并減(jian)少(shao)風(feng)險。假設(she)人(ren)工智(zhi)能(neng)系統(tong)是(shi)銀彈是(shi)不審慎的(de)，事實上，這項(xiang)(xiang)研(yan)究表明人(ren)工智(zhi)能(neng)系統(tong)需要(yao)被充分審查。

簡介

戰(zhan)爭(zheng)正(zheng)變得越(yue)來越(yue)復雜(za)。陸(lu)軍(jun)指(zhi)揮(hui)官需(xu)要考慮在(zai)(zai)地面、空(kong)中和(he)(he)(he)海(hai)上(shang)的(de)(de)戰(zhan)斗(dou)，以(yi)及在(zai)(zai)信息(xi)和(he)(he)(he)網(wang)絡環境(jing)中的(de)(de)戰(zhan)斗(dou)（美陸(lu)軍(jun)部，2017）。隨著社交媒體的(de)(de)出現和(he)(he)(he)計算機的(de)(de)日益強大(da)，在(zai)(zai)這(zhe)些環境(jing)中的(de)(de)行(xing)動可能會導致地緣(yuan)政(zheng)治損(sun)失，而在(zai)(zai)過去，只有通(tong)過更(geng)傳統的(de)(de)行(xing)動，如(ru)(ru)地面攻(gong)擊(ji)、空(kong)中打擊(ji)和(he)(he)(he)海(hai)上(shang)轟炸才能實現。此外，美陸(lu)軍(jun)指(zhi)揮(hui)官不(bu)僅應該期(qi)待來自其(qi)他民(min)族國(guo)家部隊(dui)的(de)(de)復雜(za)和(he)(he)(he)有影響(xiang)的(de)(de)打擊(ji)，而且(qie)還(huan)應該期(qi)待看起來不(bu)復雜(za)的(de)(de)對手，因為網(wang)上(shang)零售商使人(ren)(ren)們很容(rong)易購買到過去難(nan)以(yi)獲得的(de)(de)產品（包括合法(fa)的(de)(de)和(he)(he)(he)非法(fa)的(de)(de)），如(ru)(ru)無人(ren)(ren)機、夜視鏡和(he)(he)(he)槍支。在(zai)(zai)這(zhe)一(yi)(yi)切之上(shang)，陸(lu)軍(jun)指(zhi)揮(hui)官需(xu)要在(zai)(zai)一(yi)(yi)個前所未有的(de)(de)水平上(shang)做出準確和(he)(he)(he)及時(shi)的(de)(de)決策，因為人(ren)(ren)工智能（AI）正(zheng)在(zai)(zai)許多軍(jun)事職能和(he)(he)(he)領域中實施，如(ru)(ru)網(wang)絡戰(zhan)、航空(kong)和(he)(he)(he)信息(xi)收(shou)集。這(zhe)些因素加(jia)在(zai)(zai)一(yi)(yi)起，為陸(lu)軍(jun)指(zhi)揮(hui)官創(chuang)造了復雜(za)的(de)(de)作戰(zhan)環境(jing)。

為(wei)了在復(fu)雜(za)的(de)(de)環(huan)境(jing)(jing)中(zhong)有效(xiao)運作，陸軍指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)及其(qi)參謀人(ren)員(yuan)(yuan)需要有能(neng)(neng)力(li)從不同(tong)的(de)(de)來(lai)源收(shou)集大量的(de)(de)數據(ju)，并迅速處(chu)理收(shou)集到(dao)的(de)(de)信(xin)息(xi)(xi)，以便及時對(dui)信(xin)息(xi)(xi)采(cai)取(qu)(qu)行動。例如(ru)，如(ru)果(guo)對(dui)手正在準備一次大規(gui)模(mo)的(de)(de)作戰行動，信(xin)息(xi)(xi)環(huan)境(jing)(jing)、網絡環(huan)境(jing)(jing)和(he)物理環(huan)境(jing)(jing)中(zhong)新的(de)(de)但微妙的(de)(de)多變量模(mo)式(shi)(shi)可(ke)能(neng)(neng)會出賣對(dui)手的(de)(de)意圖。然而(er)，為(wei)了及時發現這(zhe)些模(mo)式(shi)(shi)，陸軍指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)和(he)他(ta)們(men)的(de)(de)參謀人(ren)員(yuan)(yuan)將(jiang)需要有能(neng)(neng)力(li)快速匯總和(he)分析從各(ge)個(ge)環(huan)境(jing)(jing)傳來(lai)的(de)(de)數據(ju)。此(ci)外，為(wei)了根據(ju)這(zhe)些數據(ju)迅速采(cai)取(qu)(qu)行動，陸軍指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)及其(qi)參謀人(ren)員(yuan)(yuan)需要有能(neng)(neng)力(li)迅速找到(dao)相關的(de)(de)陸軍和(he)聯合理論，以實施戰術和(he)戰略，并吸取(qu)(qu)經(jing)驗教(jiao)訓(xun)，以利用曾面臨類(lei)似(si)情況的(de)(de)指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)經(jing)驗。對(dui)于這(zhe)兩項任(ren)務--檢測模(mo)式(shi)(shi)和(he)根據(ju)模(mo)式(shi)(shi)采(cai)取(qu)(qu)行動--人(ren)工智能(neng)(neng)可(ke)能(neng)(neng)被(bei)證明是一個(ge)非常有用的(de)(de)工具。

正如(ru)其(qi)名稱所(suo)暗示(shi)的(de)那樣，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)是(shi)由機器而(er)非(fei)人(ren)(ren)類或動(dong)物等(deng)非(fei)人(ren)(ren)工(gong)(gong)實體(ti)(ti)所(suo)展示(shi)的(de)智(zhi)能(neng)(neng)。在這種情況下(xia)，智(zhi)能(neng)(neng)包括通常與(yu)人(ren)(ren)類相(xiang)關的(de)認知功能(neng)(neng)，如(ru)推(tui)理(li)、計劃、學習和感知。因此，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的(de)主要(yao)目的(de)是(shi)取代(dai)或增強人(ren)(ren)類的(de)某些(xie)任務，如(ru)駕駛(shi)(shi)、飛行和圖(tu)像識(shi)別(bie)（例(li)如(ru)，自動(dong)檢測和識(shi)別(bie)人(ren)(ren)群中的(de)面(mian)孔）。例(li)如(ru)，谷(gu)歌和優步等(deng)公司目前正在自動(dong)駕駛(shi)(shi)汽車(che)中使(shi)用(yong)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)充(chong)當(dang)了車(che)輛的(de)駕駛(shi)(shi)員(yuan)，因此是(shi)使(shi)自動(dong)駕駛(shi)(shi)汽車(che)自動(dong)化(hua)的(de)實體(ti)(ti)。此外，美國陸軍(jun)目前正在探索將人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)用(yong)于(yu)自動(dong)車(che)輛識(shi)別(bie)。

人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)主要通過兩(liang)種方式(shi)實(shi)現 "智(zhi)能(neng)化(hua)"。一種方式(shi)是通過編(bian)程(cheng)使人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)軟(ruan)件(jian)接受(shou)某些(xie)輸入并(bing)根(gen)據(ju)輸入做出(chu)(chu)某些(xie)輸出(chu)(chu)。例如，視頻游戲(xi)中(zhong)的(de)(de)人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)競爭者可(ke)能(neng)被編(bian)程(cheng)為在玩家向右(you)移動（輸入）時向左(zuo)移動（輸出(chu)(chu)），或者在玩家攻擊時進行阻(zu)擋。這(zhe)種方法使用簡(jian)單(dan)的(de)(de)算法--人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)要遵循的(de)(de)規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)--除了最基本的(de)(de)任(ren)(ren)務外，其(qi)他都是低效(xiao)的(de)(de)，因為人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)軟(ruan)件(jian)程(cheng)序員必須思(si)考(kao)并(bing)手動編(bian)程(cheng)每(mei)(mei)個規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)。這(zhe)樣做很(hen)快就會變得不方便，因為許多(duo)任(ren)(ren)務需要許多(duo)規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)和嵌套(tao)的(de)(de)規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)--其(qi)他規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)中(zhong)的(de)(de)規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)（例如，如果接近一個讓行標志，如果有(you)另一輛車出(chu)(chu)現，則(ze)(ze)(ze)要讓行，但只有(you)當另一輛車在附近時）。此外，思(si)考(kao)一項任(ren)(ren)務的(de)(de)每(mei)(mei)一個可(ke)能(neng)的(de)(de)規(gui)(gui)則(ze)(ze)(ze)很(hen)快就會變得困難，即使是人(ren)類認為很(hen)容(rong)易的(de)(de)任(ren)(ren)務（如駕(jia)駛）。

使(shi)(shi)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)化的(de)更好方法是使(shi)(shi)用機器(qi)學(xue)(xue)習，這(zhe)是一(yi)個從(cong)數據(ju)中(zhong)(zhong)創(chuang)建統(tong)計模型的(de)過(guo)(guo)(guo)程，以提高預測和決策的(de)準(zhun)確性。機器(qi)學(xue)(xue)習不是明確地(di)告訴(su)人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)如何應對(dui)其(qi)環(huan)境中(zhong)(zhong)的(de)某些(xie)事件，而(er)是允許人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)從(cong)其(qi)環(huan)境中(zhong)(zhong)的(de)行(xing)動(dong)(dong)中(zhong)(zhong)學(xue)(xue)習。更簡(jian)單地(di)說，機器(qi)學(xue)(xue)習允許人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)從(cong)經驗中(zhong)(zhong)學(xue)(xue)習。例如，谷(gu)歌(ge)通過(guo)(guo)(guo)向人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)提供組(zu)成游戲(xi)(xi)顯示屏(ping)的(de)像素(su)(su)，并允許人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)通過(guo)(guo)(guo)游戲(xi)(xi)控(kong)制器(qi)對(dui)這(zhe)些(xie)像素(su)(su)進行(xing)操作，從(cong)而(er)訓練人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)成功地(di)玩視頻游戲(xi)(xi)Atari Breakout（Leo Benedictus，2016）。人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)的(de)程序很簡(jian)單，就(jiu)是通過(guo)(guo)(guo)游戲(xi)(xi)控(kong)制器(qi)的(de)動(dong)(dong)作來(lai)最大化其(qi)游戲(xi)(xi)分數，并使(shi)(shi)用游戲(xi)(xi)分數來(lai)確定一(yi)個動(dong)(dong)作是否有益。起初，人(ren)(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)統(tong)在游戲(xi)(xi)中(zhong)(zhong)做出(chu)看(kan)似隨機的(de)行(xing)動(dong)(dong)，但一(yi)段時間后，它開始獲得(de)得(de)分點，并最終(zhong)學(xue)(xue)會(hui)了(le)一(yi)種人(ren)(ren)(ren)類(lei)玩家從(cong)未使(shi)(shi)用過(guo)(guo)(guo)的(de)有用技巧。

機(ji)器(qi)學習讓人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)在(zai)日常生活中變得非常普遍，以(yi)(yi)至于人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)被一些人(ren)(ren)(ren)(ren)認(ren)為(wei)是(shi) "新電(dian)"（Lynch, 2017）。人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)傾向(xiang)于擅長(chang)那些主(zhu)要通過(guo)模式(shi)識(shi)(shi)別就(jiu)能(neng)(neng)(neng)解決(jue)的(de)(de)任務(wu)。因(yin)(yin)此，人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)擅長(chang)于圖像識(shi)(shi)別、醫(yi)(yi)療(liao)診(zhen)斷和轉錄等任務(wu)。像駕(jia)駛這樣的(de)(de)任務(wu)給人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)帶(dai)來了(le)更(geng)大的(de)(de)難度，因(yin)(yin)為(wei)目前(qian)自動(dong)駕(jia)駛汽車上的(de)(de)傳感器(qi)無法檢測到標記模糊的(de)(de)道(dao)路(lu)上的(de)(de)模式(shi)（例如，被雪覆蓋的(de)(de)道(dao)路(lu)）。人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)對(dui)于從(cong)數據中進行預測是(shi)異常有(you)用(yong)的(de)(de)。例如，醫(yi)(yi)生可以(yi)(yi)使(shi)(shi)用(yong)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)來幫助醫(yi)(yi)療(liao)診(zhen)斷，因(yin)(yin)為(wei)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)夠處理病人(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)所有(you)數據，將這些數據與已(yi)知的(de)(de)醫(yi)(yi)療(liao)條(tiao)件(jian)進行比較，并(bing)從(cong)比較中產生醫(yi)(yi)療(liao)診(zhen)斷。人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)在(zai)視覺(jue)搜索(suo)方面也很有(you)用(yong)。一家(jia)公司使(shi)(shi)用(yong)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)系統(tong)搜索(suo)航拍(pai)圖像，以(yi)(yi)尋(xun)找住宅區內水(shui)浪費的(de)(de)證(zheng)據（Griggs, 2016）。該人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)系統(tong)能(neng)(neng)(neng)夠通過(guo)使(shi)(shi)用(yong)游(you)泳池的(de)(de)存在(zai)、灌木的(de)(de)數量和大小以(yi)(yi)及房屋周圍草地的(de)(de)綠色程度等因(yin)(yin)素，準確判斷一個家(jia)庭是(shi)否在(zai)浪費水(shui)。該人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)系統(tong)能(neng)(neng)(neng)夠以(yi)(yi)每秒208張航空圖像的(de)(de)速度完成這項任務(wu)。

信息收集是人工智能具有潛力的另一項任務。信息收集是指從一個來源，如文件庫或互聯網上提取所需信息的過程。通過使用自然語言處理--人工智能的一個分支，用于處理自然語言數據--人工智能可以從非結構化數據中提取信息，而非結構化數據占世界數據的80%（High, 2012）。與結構化數據不同，結構化數據是以預先定義的方式組織的，包括電子表格和日志，非結構化數據不是以預先定義的方式組織的。非結構化數據包括文本文件、照片、視頻和音頻記錄。人工智能可以用來從非結構化數據中提取相關信息和意義，并以各種方式利用這些信息和意義。例如，美國陸軍和美國空軍正在探索使用人工智能，從車輛維護和車載系統日志中預測車輛故障（Osborn，2017；Vincent，2018）。此外，未來的人工智能任務指揮系統可能會不斷挖掘從眾多來源流入的數據，包括社交媒體、新聞頻道和衛星數據，并使用這些數據來預測戰略競爭對手的行動。這(zhe)種方(fang)法(fa)將(jiang)通過利(li)用過去(qu)的非結構化數(shu)據（維(wei)護日(ri)志(zhi)、社(she)交(jiao)媒體帖(tie)子等），并確定這(zhe)些數(shu)據的哪些特征(zheng)可以預測車(che)輛故障(zhang)和競(jing)爭者的行動。例如，人(ren)工智(zhi)能(neng)系統可能(neng)會發現車(che)輛運行溫度和車(che)輛故障(zhang)之間的關系，并利(li)用這(zhe)種關系來(lai)預測未來(lai)的故障(zhang)。像這(zhe)樣的關系將(jiang)形成一個(ge)數(shu)學模型，當新(xin)的數(shu)據出現時(shi)，人(ren)工智(zhi)能(neng)系統將(jiang)持續更(geng)新(xin)。

通過使用自然語言處理，人工智能也可能有助于從陸軍條令和經驗教訓中提取所需信息。陸軍有許多條令出版物，指揮官和他們的工作人員經常需要在一個以上的出版物中尋找信息。例如，如果計劃進(jin)行(xing)一(yi)次(ci)接觸行(xing)動，指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)可能不(bu)僅(jin)需(xu)要(yao)參考作(zuo)戰條令(ling)，還(huan)(huan)需(xu)要(yao)參考與指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)所在梯隊相(xiang)關的(de)(de)條令(ling)；如果指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)的(de)(de)部隊要(yao)通過一(yi)個人(ren)口(kou)中(zhong)心(xin)，還(huan)(huan)需(xu)要(yao)參考民政條令(ling)；如果指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)要(yao)使用(yong)網絡能力，還(huan)(huan)需(xu)要(yao)參考網絡戰條令(ling)。此外(wai)，指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)可能還(huan)(huan)需(xu)要(yao)快速找到相(xiang)關條令(ling)，特別是在面臨對(dui)手的(de)(de)意外(wai)行(xing)動時。在計劃一(yi)項行(xing)動時，指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)也(ye)可能會查閱(yue)陸(lu)軍的(de)(de)經驗(yan)教訓集(ji)，以(yi)利用(yong)過去進(jin)行(xing)過類似行(xing)動的(de)(de)指(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)的(de)(de)經驗(yan)。

也許(xu)有可(ke)能(neng)(neng)使用(yong)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)來幫助指揮官及其(qi)參謀人(ren)(ren)員(yuan)在條令和(he)經(jing)驗教訓(xun)中找到(dao)(dao)所(suo)需的(de)信(xin)息。要做(zuo)到(dao)(dao)這一(yi)(yi)點，必須采取一(yi)(yi)些(xie)步(bu)驟。首先，必須為人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)建立一(yi)(yi)個語(yu)料庫，將條令和(he)經(jing)驗教訓(xun)的(de)出版物(wu)加載到(dao)(dao)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)中。從這個語(yu)料庫中，人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)可(ke)以學習相關(guan)的(de)語(yu)言(yan)，包括術語(yu)，并使用(yong)自然語(yu)言(yan)處(chu)理建立一(yi)(yi)個詞庫。然后(hou)，人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)可(ke)以通(tong)過建立索引和(he)元數據(ju)對數據(ju)進(jin)行預處(chu)理，使其(qi)更(geng)有效(xiao)地(di)處(chu)理數據(ju)。最后(hou)，人(ren)(ren)類主題專(zhuan)家必須訓(xun)練人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)，以使人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)提供更(geng)精確的(de)答(da)案(an)和(he)識(shi)別模式。訓(xun)練可(ke)以通(tong)過向人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)上傳(chuan)問題和(he)答(da)案(an)對形式的(de)訓(xun)練數據(ju)來完(wan)成(cheng)。這種訓(xun)練數據(ju)不會(hui)為人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)提供每個可(ke)能(neng)(neng)問題的(de)答(da)案(an)，但這些(xie)數據(ju)將幫助人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)學習相關(guan)領域的(de)語(yu)言(yan)模式。一(yi)(yi)旦人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)被部署，該系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)可(ke)以通(tong)過與(yu)用(yong)戶的(de)持續互(hu)動進(jin)一(yi)(yi)步(bu)學習。

通過使用上述方法創建人工智能系統，指揮官及其參謀人員可能會比沒有人工智能系統可供使用時更快、更準確地從條令和經驗教訓中收集所需信息。如(ru)果(guo)(guo)(guo)(guo)沒(mei)有(you)人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)系統，指(zhi)(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)將不(bu)(bu)得不(bu)(bu)通(tong)過(guo)手動搜(sou)(sou)索(suo)(suo)每個(ge)(ge)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)與所需(xu)信(xin)(xin)息有(you)關的(de)(de)(de)(de)(de)(de)條令或(huo)經(jing)驗(yan)教訓出版物(wu)來(lai)尋(xun)找(zhao)所需(xu)信(xin)(xin)息。這種(zhong)手工搜(sou)(sou)索(suo)(suo)是一個(ge)(ge)耗時(shi)(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)過(guo)程，可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)不(bu)(bu)會產(chan)生(sheng)最(zui)佳(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)息產(chan)品(pin)，特別(bie)是當(dang)進行搜(sou)(sou)索(suo)(suo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)有(you)時(shi)(shi)(shi)間(jian)壓力(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)候。事實(shi)上，人(ren)(ren)類(lei)經(jing)常(chang)會搜(sou)(sou)索(suo)(suo)信(xin)(xin)息，直到(dao)(dao)(dao)達到(dao)(dao)(dao)一個(ge)(ge)可(ke)(ke)(ke)接受的(de)(de)(de)(de)(de)(de)閾值（例如(ru)，做出決定所需(xu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)最(zui)小(xiao)信(xin)(xin)息量(liang)），以(yi)避(bi)免花(hua)費太多的(de)(de)(de)(de)(de)(de)認(ren)知資源和精(jing)力(li)去尋(xun)找(zhao)一個(ge)(ge)完美(mei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)（Simon, 1955; 1956; 1957）。然而，通(tong)過(guo)使(shi)用這種(zhong)方法，人(ren)(ren)類(lei)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)會產(chan)生(sheng)不(bu)(bu)那么充分的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)。此外，Simon還(huan)觀察到(dao)(dao)(dao)，這種(zhong)方法不(bu)(bu)太可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)產(chan)生(sheng)一個(ge)(ge)最(zui)佳(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)，因為人(ren)(ren)類(lei)通(tong)常(chang)不(bu)(bu)會搜(sou)(sou)索(suo)(suo)足夠長的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)間(jian)來(lai)找(zhao)到(dao)(dao)(dao)這樣一個(ge)(ge)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)。然而，試圖(tu)找(zhao)到(dao)(dao)(dao)最(zui)佳(jia)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)并不(bu)(bu)理想，因為這樣做需(xu)要時(shi)(shi)(shi)間(jian)，而當(dang)找(zhao)到(dao)(dao)(dao)最(zui)佳(jia)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)時(shi)(shi)(shi)，結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)已經(jing)不(bu)(bu)再有(you)用。因此，如(ru)果(guo)(guo)(guo)(guo)指(zhi)(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)試圖(tu)找(zhao)到(dao)(dao)(dao)一個(ge)(ge)最(zui)佳(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)，指(zhi)(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)無(wu)法進入對(dui)手的(de)(de)(de)(de)(de)(de)決策周期；指(zhi)(zhi)揮(hui)官(guan)(guan)需(xu)要平衡尋(xun)找(zhao)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)間(jian)和結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)質量(liang)。另一方面，人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)信(xin)(xin)息收集系統可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)更有(you)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)找(zhao)到(dao)(dao)(dao)最(zui)佳(jia)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)，而且人(ren)(ren)工智能(neng)(neng)系統可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)更有(you)可(ke)(ke)(ke)能(neng)(neng)在(zai)比(bi)人(ren)(ren)類(lei)花(hua)費更少的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)(shi)間(jian)內找(zhao)到(dao)(dao)(dao)最(zui)佳(jia)結(jie)(jie)(jie)(jie)(jie)果(guo)(guo)(guo)(guo)。

盡管在人類信息處理能力有限的情況下，人工智能系統在尋找條令和經驗教訓中的所需信息方面可能比人類更有效率（Baddeley，1992），但這一結果是以人工智能系統經過充分訓練以識別條令和經驗教訓出版物中的語言模式為前提。如果(guo)(guo)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)沒有(you)(you)經過充(chong)分的(de)(de)(de)(de)(de)訓(xun)練，那么人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)使(shi)用者可能(neng)(neng)(neng)(neng)會(hui)發現次優的(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)果(guo)(guo)，并(bing)因(yin)此對(dui)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)感到失望，最(zui)終使(shi)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)被(bei)廢棄。此外，人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)只有(you)(you)在人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)用戶(hu)適當(dang)地校準(zhun)他們對(dui)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)信任時(shi)才會(hui)有(you)(you)用（Hancock等人(ren)(ren)(ren)(ren)，2011；de Visser, Pak, & Shaw, 2018）。許多人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)由(you)于各種原因(yin)，包(bao)括環境背景、用戶(hu)錯誤(wu)和不同背景下(xia)的(de)(de)(de)(de)(de)訓(xun)練不一(yi)(yi)致(zhi)，導致(zhi)其性(xing)能(neng)(neng)(neng)(neng)不一(yi)(yi)致(zhi)（Rovira, McGarry, Parasuraman, 2007）。例如，一(yi)(yi)個人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)產生與火力作(zuo)戰功能(neng)(neng)(neng)(neng)相(xiang)關的(de)(de)(de)(de)(de)準(zhun)確(que)(que)結(jie)果(guo)(guo)，與機動作(zuo)戰功能(neng)(neng)(neng)(neng)相(xiang)比，可能(neng)(neng)(neng)(neng)產生不太準(zhun)確(que)(que)的(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)果(guo)(guo)。如果(guo)(guo)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)用戶(hu)完(wan)全信任該(gai)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)果(guo)(guo)，可能(neng)(neng)(neng)(neng)會(hui)出現性(xing)能(neng)(neng)(neng)(neng)下(xia)降（Hancock等人(ren)(ren)(ren)(ren)，2011）。訓(xun)練人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)用戶(hu)了解人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)何時(shi)可能(neng)(neng)(neng)(neng)準(zhun)確(que)(que)，何時(shi)不可能(neng)(neng)(neng)(neng)準(zhun)確(que)(que)是至(zhi)關重要的(de)(de)(de)(de)(de)（de Visser, Pak, & Shaw, 2018）。相(xiang)反(fan)，如果(guo)(guo)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)類(lei)(lei)用戶(hu)對(dui)人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)缺(que)乏信任，那么該(gai)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)很可能(neng)(neng)(neng)(neng)會(hui)被(bei)廢棄。因(yin)此，人(ren)(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)不會(hui)提(ti)高指揮官尋找信息的(de)(de)(de)(de)(de)效率(lv)，即使(shi)該(gai)系(xi)統(tong)(tong)(tong)(tong)本身在這方(fang)面(mian)表現出色（Hancock等人(ren)(ren)(ren)(ren)，2011）。

目前的研究

盡管人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)往(wang)往(wang)擅長(chang)于主要用(yong)(yong)模(mo)式(shi)識別來解決的(de)(de)任(ren)務(wu)(wu)，以(yi)(yi)(yi)及(ji)可(ke)以(yi)(yi)(yi)從任(ren)務(wu)(wu)數據中(zhong)進行(xing)預測的(de)(de)任(ren)務(wu)(wu)，如圖像識別、醫療(liao)診(zhen)斷和(he)轉錄，但目前還不知(zhi)道人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)是否可(ke)以(yi)(yi)(yi)用(yong)(yong)于提高美國陸(lu)(lu)軍背景下的(de)(de)信(xin)(xin)息收集效率，特別是在(zai)(zai)陸(lu)(lu)軍指(zhi)揮(hui)官及(ji)其參(can)謀(mou)人員需要在(zai)(zai)陸(lu)(lu)軍條令中(zhong)尋找(zhao)信(xin)(xin)息的(de)(de)背景下。因此，在(zai)(zai)目前的(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)中(zhong)，我們(men)探討了(le)以(yi)(yi)(yi)下問題(ti)：人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)能(neng)(neng)(neng)否用(yong)(yong)于提高美國陸(lu)(lu)軍任(ren)務(wu)(wu)指(zhi)揮(hui)過程中(zhong)的(de)(de)信(xin)(xin)息收集效率？為了(le)回答這個(ge)問題(ti)，我們(men)使用(yong)(yong)了(le)一(yi)個(ge)商業人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)應用(yong)(yong)系統，這反映(ying)了(le)陸(lu)(lu)軍任(ren)務(wu)(wu)指(zhi)揮(hui)部(bu)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)應用(yong)(yong)原型的(de)(de)首次開發工(gong)作。在(zai)(zai)這項研(yan)究(jiu)(jiu)工(gong)作中(zhong)，我們(men)比較了(le)這個(ge)為陸(lu)(lu)軍量身(shen)定(ding)做的(de)(de)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)系統和(he)其他兩種信(xin)(xin)息收集方法(fa)的(de)(de)參(can)與(yu)者(zhe)在(zai)(zai)信(xin)(xin)息收集任(ren)務(wu)(wu)上(shang)的(de)(de)表現：一(yi)種傳統的(de)(de)信(xin)(xin)息收集方法(fa)（在(zai)(zai)計算(suan)機文(wen)件(jian)(jian)夾(jia)中(zhong)搜索PDF文(wen)件(jian)(jian)），以(yi)(yi)(yi)及(ji)一(yi)種非陸(lu)(lu)軍量身(shen)定(ding)做的(de)(de)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)系統。