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摘要

英國國防部下屬的發展、概念和條令中心 (DCDC) 與德國聯邦國防軍國防規劃辦公室合作，了解人類增強 (HA) 的未來影響，為更詳細的國防研究和開發奠定基礎。

該項目結合了德國、瑞典、芬蘭和英國國防專家的研究，以了解基因工程、生物信息學和腦機接口等新興技術如何影響社會、安全和國防的未來。倫理、道德和法律挑戰很復雜，必須徹底考慮，但 HA 可能預示著戰略優勢新時代的到來，可能對整個部隊發展范圍產生影響。

HA 技術為今天和未來提供了廣泛的機遇。今天有成熟的技術可以與可管理的政策考慮相結合，例如個性化營養、可穿戴設備和外骨骼。未來還有其他具有更大潛力的技術，例如基因工程和腦機接口。HA 的倫理、道德和法律影響難以預見，但及早和定期參與這些問題是成功的核心。

HA 將在未來變得越來越重要，因為它是人類和機器獨特技能之間的粘合劑。未來戰爭的贏家不會是那些擁有最先進技術的人，而是那些能夠最有效地融合人與機器獨特技能的人。

人機協作日益增長的重要性已得到廣泛認可，但迄今為止，這已從以技術為中心的角度進行了討論。這個 HA 項目代表了這個難題的缺失部分。

2021年3月，美國哈德遜研究所國防概念與技術中心發布研究報告《實施以決策為中心的戰爭：提升指揮與控制以獲得選擇優勢》，提出以決策為中心的戰爭將使美軍做出更快、更有效的決策，從而賦予美軍更大的競爭優勢。

序言

自冷戰結束以來，美國國防部（DoD）針對來自主要對手（如中國、俄羅斯和朝鮮等）的巨大軍事沖突發展了相應理論和能力。這些最壞的情況是為了確保美軍也能應對“較少的情況”。然而，這種方法偏重于為大規模、高強度軍事沖突設計的概念和系統，美國的智能對手不太可能向美軍挑起對抗，而國防部可以在力量投射或精確打擊等任務中發揮其優勢。

美國的對手在過去十年中已經發展出了抵消美國軍事優勢的方法，如中國和俄羅斯的灰色地帶或混合行動，這些方法以較低的成本和升級——盡管比傳統的軍事作戰時間更長——獲得目標。因此，國防部應修訂其規劃，提高新方案的優先級，這些方案以不同于戰區范圍內高強度作戰的方式給美軍施加壓力，如通過延長時間、不同程度的升級和規模，以及使用代理和準軍事力量。

中國的“系統破壞戰”概念和俄羅斯軍方的“新一代戰爭”概念是針對美國及其盟友的新方法的代表。雖然它們的制勝理論和方法大相徑庭，但這兩種概念都有一個共同點，即把信息和決策作為未來沖突的主戰場。它們從電子和物理上直接攻擊對手的戰斗網絡，以降低其獲取準確信息的能力，同時引入虛假信息，削弱對手的定向能力。同時，軍事和準軍事力量將通過孤立或攻擊目標的方式向對手提出難題，以中和對手的戰斗潛力，控制沖突的升級。

美國海軍如何重新平衡實施 "馬賽克戰 "部隊的例子

決策中心戰的興起

以決策為中心的概念，如系統破壞戰和新一代戰爭，很可能成為未來沖突的重要形式，甚至是主要形式。在冷戰后期，美軍革命性的精確打擊戰方式利用了當時的通信數據鏈、隱身和制導武器等新技術。同樣，以決策為中心的戰爭可能是軍事上利用人工智能（AI）和自主系統的最有效方式，這些技術可以說是當今最突出的技術。

以決策為中心的戰爭的一個例子是國防高級研究計劃局（DARPA）的馬賽克戰爭概念。馬賽克戰爭概念的中心思想是，由人類指揮指導的、具有人工智能功能的機器控制的分列式有人和自主單位可以利用它們的適應性和明顯的復雜性來延遲或阻止對手實現目標，同時破壞敵人的重心以排除進一步的侵略。這種方法與機動戰一致，不同于第二次世界大戰期間盟軍采用的基于損耗的戰略，也不同于冷戰后美軍在科索沃、伊拉克和利比亞沖突中采用的戰略。雖然馬賽克戰爭采用損耗作為給敵人制造困境的一部分，但其實現成功的主要機制是拒絕、拖延或破壞對手的行動，而不是削弱對手的軍事實力，使其無法再有效作戰。因此，馬賽克戰爭非常適合作為現狀軍事大國（如美國）尋求遏制侵略的概念。

在近期兵棋推演中，馬賽克部隊與傳統軍事部隊在任務完成情況的比較

馬賽克戰爭提出了一種部隊設計和指揮控制（C2）程序，與今天的美軍相比，它將使美軍能夠執行更多、更多樣化的行動方案（COA）。馬賽克部隊的分解結構和使用人類指揮與機器控制，將使對手的決策復雜化，縮小其選擇范圍，并施加一系列可能無法解決的困境。通過增加美軍指揮官的選擇權，減少敵方的選擇權，馬賽克戰法將尋求獲得“選擇權優勢”，使美軍能夠做出更快、更有效的決策。

選擇性戰略與以預測為中心的規劃方法形成鮮明對比，在這種規劃方法中，選擇最有可能導致成功的作戰行動方案并迅速實施，通過將與未選擇的作戰行動方案相關的系統和兵力要素分配給其他任務來提高效率。在以預測為中心的模式中，資源的早期承諾必然會限制指揮官今后的選擇空間。

與今天的美軍相比，馬賽克部隊的設計和C2過程可以在選擇權競爭中提供更大的優勢，因為隨著對抗或競爭的進展，可以緩解由于損失或敵方態勢感知的改善而導致的選擇權減少的自然趨勢。例如，“馬賽克”部隊可以更容易地隱藏具有反ISR能力的平臺或編隊，并在以后暴露出來，以實現新的選擇；利用數量更多、規模更小、成本更低的增援部隊；或依靠決策支持工具，允許繼續使用與高級指揮官物理或電子隔離的部隊。

圖：以網絡為中心的戰役空間架構與基于情境的戰役空間架構的特點比較

一支馬賽克部隊也將比今天的美軍更有能力進行縮小對手選擇范圍的行動。通過同時發起許多行動并加速其決策，一支使用人類指揮和機器控制的分布式部隊可以給對手造成足夠的困境，從而排除與作戰相關的數量的《作戰協議》。此外，馬賽克部隊還可以利用諸如分配、佯攻和探測等欺騙技術以及反ISR系統來補充其更大的規模和決策速度，這些技術可以使對手相信某些選擇不可行或不可能成功。

雖然國防部的C3結構，如混合和聯合全域指揮和控制（CJADC2）開始納入決策支持工具，為特派團整合效應鏈，但其目前和近期的實例旨在支持有效的火力投送，而不是持續的可選性。此外，與CJADC2相關的C2和通信（C3）舉措，如高級戰役管理系統（ABMS），需要提前確定架構和組件系統。因此，CJADC2在其能夠提供的可選性方面將受到固有的限制。

圖：C2實施方法的比較

通過C3實現選擇權

第一步是壓縮空間的表征，重點放在時間的表征上。以一個作戰人員在短時間內的行動為例，在這個例子中，一個作戰人員的任務是收集指定地點的圖像。這在操作上是不現實的情況，只是用一個簡單的案例來說明這個概念。

在C3組合中，國防部已經在通信復原力方面進行了大量投資。因此，大部分新的努力和資源應該應用于C2能力。盡管美國軍方投資于所謂的C2系統，但這些項目主要是操作中心和軟件堆棧，作為在部隊中傳遞數據、信息、命令或權限的基體。盡管對管理部隊來說是必要的，但目前國防部的C2系統——將C2看作是連接——并不是決策支持系統，后者將C2看作是一個過程。

圖：在馬賽克C2方法中采用OODA循環

用于以決策為中心的戰爭的C3能力需要做的不僅僅是實現連接。例如，C2工具將需要生成能創造和維持可選擇性的COA，以提高適應性，并將復雜性強加給對手。為了幫助初級領導人執行任務指揮，C2工具還需要了解哪些單位在通信中，他們在潛在的COAs中的作用，并配置網絡以確保所需單位與適當的指揮官保持一致。為了評估這些要求和以決策為中心的C3的其他要求，本研究采用了多種視角，如下所述。

• 棧式視角：與互聯網一樣，以決策為中心的C3架構需要有物理媒介來進行數據移動；需要網絡結構來管理指揮官、傳感器和效應器之間的數據移動；需要信息架構來將數據組織成有意義的形式；需要評估信息的應用程序，如決策支持工具。目前的技術可以滿足這些需求，但無法在追求選擇優勢的同時，在對抗性環境中實現部隊和網絡的動態組成和重新配置。

圖：以預測為中心和以決策為中心的選擇空間隨時間變化的比較

• 網絡視角：要實現可選擇性和實施以決策為中心的戰爭，就需要有能力使C2結構與現有通信保持一致，而不是試圖建立一個在面對敵方協同干擾和物理攻擊時仍能生存的網絡。這些需求導致了一種混合架構，這種架構將網絡方式與分層方式結合起來，可以被定性為 "異構"。這種拓撲結構將使指揮權與合格的人類操作者占據的節點中具有最高程度的節點相一致。

• 解決問題的視角：與從頭開始處理每個新情況相比，使用類比推理的問題解決過程可以更迅速地評估潛在的備選方案，由此產生的決策空間的增加可以使指揮官將限制其備選方案的作戰行動協議推遲到最后一刻。此外，如果使用人工智能支持的算法在沒有監督的情況下建立COA，對手可以通過佯攻和探測來影響算法的學習，使系統認為COA是成功的，如果不是對手的行動，實際上會失敗。

圖：來自DARPA PROTEUS計劃的分析和用戶界面，AI輔助規劃

• 時間視角：可選性的概念適用于多個時間尺度，從戰略到工業能力發展和部隊的戰術行動。C3架構的能力應該有助于擴大每個時間尺度上的努力所帶來的決策空間，而不是僅僅在任務期間。

• 組織視角：國防部的C3架構不是在真空中存在的。各組織的人員必須通過戰略、工業、作戰和戰術時空的流程來運用這些架構。可選性是在以決策為中心的戰爭中獲得優勢的關鍵，但如果僅僅是派出一支更分散的部隊和使用它的工具，如果這支部隊的使用方式很狹窄，為每個單獨的行動提供最高的成功概率，那么只能稍微增加美軍的復雜性和適應性。需要決策組織和程序，盡可能長時間地擴大指揮官的選擇空間。

今天的戰斗指揮官（CCDR）參謀部缺乏組織和程序，無法為即將到來的任務以各種不同的配置組合部隊。為了能夠在任務時間內組成部隊，國防部可以采用類似于將計算機程序編譯成可執行代碼的方法。軟件指令是用較高層次的計算機語言編寫的，但在軟件被計算機處理器執行之前，需要將其轉換成二進制形式。這種方法將從決策支持系統的COA開始，然后組合適當的單位來支持行動。雖然部隊構成主要是以硬件為中心，但也需要在技術棧的信息層和網絡層進行部隊包的軟件構成。

圖：從人工構成到決策中心戰的任務整合浪潮

結語

美軍將需要采用新的部隊設計和C2流程，以實現以決策為中心的戰爭，但如果不與工具和組織結合起來，以充分利用使用人類指揮和機器控制的更分散的部隊中可能存在的可選性，這些努力將付諸東流。

目前國防部通過CJADC2和相關的作戰概念努力使美軍向更分散的組織和更分散的能力發展，這是實現更以決策為中心的軍事行動方法的重要一步。高級戰斗管理系統（ABMS）和DARPA的幾個項目正在開發C2工具和流程，這些工具和流程將增加指揮官使用這些更分布式部隊的可選性。國防部的部隊設計變革或C3舉措將需要更進一步，以便美軍在面對已經躍升到以決策為中心的戰爭并擁有主場優勢的同行對手時保持可選擇性優勢。

也許更重要的是，將需要新的組織和程序，使CCDR能夠在戰區組成和整合分散的部隊，并改變國防部定義需求和發展新能力的方式。如果不對國防部的需求和部隊發展程序進行重大改革，美軍就有可能在爭奪決策優勢的競爭中落后于對手，從而威脅到其保護美國利益和盟友免受大國侵略的能力。

（參考來源：軍事文摘作者：張傳良）

?美國國防部已經可以開始應用其現有的國際科技協議、全球科學網絡以及在多邊機構中的作用來促進數字國防合作。本報告將這些選項集合構建為軍事人工智能合作工具箱，可為調整政策、推進研究、開發和測試以及連接人員提供了有價值的途徑。

美國將人工智能 (AI) 的領導地位視為提升其在國際體系中的戰略地位和保持其未來軍事優勢的關鍵。美國的盟友和伙伴網絡是服務于這些目標的不對稱資產，正如旨在讓美國為當前戰略競爭時代做好準備的國家安全和國防政策所確認的那樣。

最值得注意的是，美國國防部 (DOD) 人工智能戰略中宣布的關鍵舉措和國家安全委員會關于人工智能的建議表明了國際參與對人工智能安全、安保、互操作性和與民主價值觀保持一致的重要性。

簡而言之，人們一致認為，加強聯盟和伙伴關系很重要，不僅因為美國在聯盟中行動，而且因為俄羅斯等經常單獨行動。由于技術加速如何推動軍事進步、刺激經濟增長和塑造21世紀的治理模式，人工智能和其他新興技術是與這些近乎同等競爭對手競爭的核心。如果不深化與盟友和伙伴的合作，美國既無法應對大國帶來的挑戰，也無法從塑造人工智能的民主軌跡中獲益。

在此背景下，本報告重點關注通過基于可互操作部隊和尖端技術的強大軍事關系，維護美國及其伙伴和盟國網絡相對于潛在對手的優勢的必要性。國防部已經擁有多種工具可用于深化與其盟國和國際安全伙伴的科技（S&T）合作。但為了充分利用它們在人工智能方面的潛力，該部門需要重新設想并更好地整合它們。

為此，此處的分析將現有的國防科技協議、軍事科技交流和多邊機構的要素構建為軍事人工智能合作工具箱。這項工作不僅僅是為人工智能能力開發集中資源，還包括政策調整；測試、評估、確認和驗證 (TEVV) 管道；研發（R&D）、人員交流；數據共享；和標準化。這里的目的不是提出新的協議，而是回答國防部如何利用其現有的科技合作機制來支持數字時代的軍事合作，確保相關資源和框架在尋求人工智能領導力和未來時不會被利用聯軍成功。

雖然應該承認挑戰，包括圍繞數據交換的敏感性和對技術政策的不同政策觀點，但隨著時間的推移，它們也可以成為合作以減輕這些障礙的動力。換言之，現有工具有助于在政治信任、凝聚力和互操作性方面獲得更多支持，從而使合作有助于應對數字威權主義和技術驅動的國際安全環境變化的共同挑戰。 主要發現是：

• TEVV 是軍事人工智能合作的一個重要但代表性不足的特征。一系列活動可以納入 AI 的合作 TEVV 管道，包括聯合測試、試驗、實驗、培訓、練習以及建模和模擬。
• 利用國防科技協議就共同的研發優先事項進行合作，有助于為其他形式的人工智能合作建立良好意愿，包括與民主價值觀保持一致。
• 軍事人工智能合作不是純粹的技術努力。促進政策和人員聯系的技術、人力和程序措施對于推進可互操作的人工智能采用同樣重要。
• 印度-太平洋地區的盟國和合作伙伴在現有軍事人工智能合作工具箱所涵蓋的主要協議和機構中的代表性不足。

雖然軍事人工智能合作的某些方面可能需要新的投資、機制和協議，但這不應該排除現有工具可以用于新用途的多種方式。軍事人工智能合作工具箱之所以有吸引力，正是因為它可以在短期內啟動，滿足與盟友和伙伴盡早建立互操作性和推進人工智能的緊迫性。

當前的流程和網絡限制迫使軍隊員工在物理上聚集在一起進行操作。Metaverse 提供了一種潛在的解決方案，可以在通過分發操作使指揮所更易于生存的同時啟用操作

共同的操作畫面

“我需要理解”也許是任務指揮技術背后的主要驅動力。制定和維護共同作戰圖的基本概念是增強態勢感知，實現態勢理解并促進所有梯隊的共同理解。通過連接數字系統以在 2D 和 3D 地圖上顯示信息或通過在紙質地圖上手動跟蹤友軍和敵方信息的復雜應用程序編程接口執行，該過程在過去 30 年中沒有太大發展。這項工作需要大型、繁瑣的指揮所，配備集中的人員和技術，以執行作戰過程并最終生成通用的作戰畫面，指揮官和參謀人員可以利用該畫面做出最及時、最準確的決策。 不幸的是，隨著運營變得越來越復雜，數據越來越多，各單位一直在努力有效地進行信息和知識管理。指揮所的規模和范圍已經擴大以滿足需要。人員數量的增加和對網絡的依賴使今天的指揮所容易受到敵人的攻擊，沒有足夠的機動性和生存能力。元宇宙提供了一種潛在的解決方案，可以使操作過程成為可能，同時通過分布操作固有地使指揮所更具生存能力，以及減少物理和電磁足跡。

在 元宇宙中與我會面：在未來，士兵們可以“進入”虛擬環境，在執行任務之前進行任務規劃。盡管“軍事虛擬世界”仍然只是一個概念，但整個美國陸軍的研究人員和科學家正在探索潛在的應用

什么是元宇宙？

由尼爾斯蒂芬森在他 1992 年的小說“Snow Crash” 中創造為了描述用戶在虛擬空間中交互的在線世界，元宇宙已經通過大型多人在線游戲和虛擬世界（如 Second Life、Roblox 或 Minecraft）變得熟悉。正如移動設備在過去 10 年中改變了互聯網的消費方式一樣，新一代技術——在這種情況下是虛擬和增強現實耳機——正在為我們如何消費內容提供新的視角。這些頭顯不再受平面屏幕的限制，讓用戶能夠感知在物理世界之上或代替物理世界呈現的 3D 對象和媒體并與之交互。隨著大流行驅動的遠程工作加速，這一概念變得更加流行。Facebook 甚至將其未來寄托在這一轉變上。

風險基金合伙人和受人尊敬的商業作家馬修·鮑爾（ Matthew Ball ）將元宇宙最徹底的探索之一寫成了一個由九部分組成的博客系列。Ball 的入門書著重于元宇宙的八個方面：

硬件：用于訪問、交互或開發元宇宙的物理技術和設備的銷售和支持。這包括但不限于面向消費者的硬件（例如 VR 耳機、手機和觸覺手套）以及企業硬件（例如用于操作或創建虛擬或基于 AR 的環境的硬件，例如工業相機、投影和跟蹤系統以及掃描傳感器）。此類別不包括特定于計算的硬件，例如 GPU 芯片和服務器，以及特定于網絡的硬件，例如光纖電纜或無線芯片組。

網絡：由骨干提供商、網絡、交換中心和在它們之間路由的服務以及管理“最后一英里”數據給消費者的服務提供持久、實時的連接、高帶寬和分散的數據傳輸。

計算：支持元宇宙的計算能力的啟用和供應，支持物理計算、渲染、數據協調和同步、人工智能、投影、動作捕捉和翻譯等多樣化和高要求的功能。

虛擬平臺：沉浸式數字和通常是 3D 模擬、環境和世界的開發和運營，用戶和企業可以在其中探索、創造、社交和參與各種體驗（例如賽車、繪畫、上課，聽音樂），從事經濟活動。這些業務與傳統在線體驗和多人視頻游戲的區別在于，存在一個由開發人員和內容創建者組成的大型生態系統，這些生態系統在底層平臺上生成大部分內容和/或收集大部分收入。

交換工具和標準：工具、協議、格式、服務和引擎，它們充當互操作性的實際或事實上的標準，并支持元宇宙的創建、操作和持續改進。這些標準支持渲染、物理和 AI 等活動，以及資產格式及其從體驗到體驗的導入/導出、前向兼容性管理和更新、工具和創作活動以及信息管理。

支付：支持數字支付流程、平臺和運營，包括法定入口（一種數字貨幣兌換形式）到純數字貨幣和金融服務，包括比特幣和以太幣等加密貨幣以及其他區塊鏈技術。

元宇宙內容、服務和資產：與用戶數據和身份相關的數字資產（例如虛擬商品和貨幣）的設計/創建、銷售、轉售、存儲、安全保護和財務管理。這包含所有“建立在”元宇宙之上和/或“服務于”元宇宙的所有業務和服務，并且沒有被平臺所有者垂直整合到虛擬平臺中，包括專門為元宇宙構建的、獨立于虛擬界的內容平臺。

用戶行為：消費者和商業行為（包括花費和投資、時間和注意力、決策和能力）的可觀察變化，這些變化要么與元宇宙直接相關，要么以其他方式促成或反映其原則和理念。這些行為在最初出現時幾乎總是看起來像“趨勢”（或者，更貶義地，“時尚”），但后來顯示出持久的全球社會意義。

他討論了每個領域的進展，以及充分啟用和采用元宇宙作為移動互聯網繼任者的方法。

從虛擬到現實：隨著大型指揮所分解其物理足跡并依賴數字環境，諸如元宇宙之類的概念可以幫助參謀人員對現實世界的行動進行規劃

聯網

帶寬是當今戰場上的稀缺資源，需要技術突破才能完全啟用虛擬世界。然而，許多戰術場景可以受益于不是特別密集的信息，因此需要較少的帶寬來傳輸，例如地理空間位置、單位狀態摘要、當前目標等。此外，更密集的信息，例如用于訓練輔助目標識別算法的作戰區域3D 地形模型或未知敵方車輛的視頻，無需通過網絡實時發送。這將要求陸軍利用云服務，云服務不僅能高效地移動和處理信息，而且由情報部門控制，這些情報部門了解客戶請求或可能請求的數據和服務的信息價值。

關乎生死的一個關鍵問題是信息延遲。友方單位位置的潛在變化可能會導致整個元宇宙的決策瀑布式變化，并改變任務狀態的視角。為了做出更好的決策，陸軍必須創建一個超高效的網絡，只傳輸正確的相關信息。這種實時信息更新的概念是在虛擬世界中沉浸式硬件的關鍵組成部分，因為“數字孿生”士兵的表示和動作必須在連接到其共享空間的所有其他設備上同步。與商業世界不同，元宇宙戰場涉及戰斗人員試圖摧毀對手的網絡。

微軟飛行模擬器

流行的 Microsoft Flight Simulator 視頻游戲系列包括地球的“數字孿生”，結合地圖和衛星圖像，可以對天氣和空中交通、建筑物甚至樹木實時渲染。這是一個巨大的模型，對于戰術邊緣的受限帶寬來說是不切實際的，但是這個模型和其他類似的模型可以允許在更高的、云連接的梯隊或在本站上對車輛和武器效果進行超現實建模。NVIDIA 的 Omniverse等世界構建工具包有助于渲染新對象，其中包括材質、紋理和運動構建塊。甚至這些基于世界的模型的低分辨率版本也可用于概念演練或任務演練，無論單位是否位于同一地點。

想象一下：今天使用的沉浸式硬件幾乎完全掩蓋了用戶對現實世界的看法；最終，顯示器將需要在現實之上渲染內容或用合成內容替換所有內容之間進行動態調整。（由任務指揮戰斗實驗室提供）

虛擬平臺

整合軍用數字訓練、戰斗和企業級系統的精簡平臺不足以實現元宇宙。元宇宙要求士兵的數字存在超越不同的訓練平臺，并無縫集成到其他作戰工具中。這些工具還必須使用戶能夠從不同的角度與戰場數據進行交互，無論是在傳統的 2D 顯示器上還是從沉浸式共享虛擬空間。這將需要能夠使來自現實世界或模擬的數據在各種顯示媒體上無縫呈現的架構，無論它們是如何部署的。商業游戲世界一直在適應這一挑戰，支持在不同類型的硬件（如 PC 和游戲機）之間交叉玩同一游戲。

雖然化身的出現對我們的士兵來說可能不是那么優先，但數字資產可以以其他方式使用，這可能是有用的--例如，包括在一個人的身份系統偏好或自定義語言模型中，即使在用戶登錄一個新系統時也可以幫助人機合作。此外，一些游戲使一部分用戶能夠戴著虛擬現實設備從神一樣的俯視角度進行游戲，而其他玩家則化身為化身，從地面上以第一人稱觀看世界。像這樣的游戲概念似乎很適合在不同的梯隊中使用這種能力，在那里不同類型的數據和互動是必要的。

從戰術的角度來看，陸軍必須建立具有共同視野和感受的系統，無論系統是的佩戴方式或交互方式如何。士兵應該能夠以相同的配置文件使用他們的頭戴式顯示器、他們的手持系統和他們的桌面系統，并在這些系統間能夠以相同的角色輕松地切換。

硬件

Android Tactical Assault Kit (ATAK)等系統是一款裝在堅固外殼中的手持平板電腦或手機，可為作戰人員提供其作戰環境的數字化視角。ATAK 可以可視化 2D 和 3D 地圖，以及一系列圖形控制措施來表示友軍和敵軍的位置。雖然不像民用領域的消費類智能手機那樣無處不在，但這些設備代表了將物理和數字領域融合到一個手持套件中的首次嘗試之一。

然而，增強現實系統中的當前硬件限制了全息內容的視野質量。虛擬現實頭戴式顯示器提供高質量的視覺效果，但代價是幾乎完全遮擋了用戶對自然世界的看法。雖然陸軍開始評估在指揮所等不太致命的環境中使用虛擬現實，但沉浸式硬件的未來最終將融合到一個頭戴式顯示器中，該顯示器可以在現實之上的渲染內容或替換所有內容之間動態調整合成內容。這對于在未來的戰場環境中完全實現元宇宙是必要的。

結論

盡管推動了未來的發展，但我們也必須承認目前的技術仍然面臨著局限性--例如，訪問問題、延遲。這些問題不會因為升級到元宇宙而得到解決，必須隨著元宇宙的發展而得到解決。在規劃、準備、執行和評估行動方面轉向元宇宙模式，將使分散的工作人員能夠在一個協作的虛擬節點內更有效地同步作戰功能，這將與現有的實體指揮所相媲美。臨時會議可以超越簡單的電話和視頻會議，允許用戶占據一個包含所有相關數據的虛擬規劃空間來做出決定：一個顯示友軍和敵軍位置、情報產品、相對戰斗力、維持估計等的交互式三維共同作戰圖。

與人工智能一樣，元宇宙技術為解決戰場上的問題帶來了一套新的工具，包括當前和預期的問題。也像人工智能一樣，如果沒有標準和基礎設施來啟用這些工具，其結果將是零碎的和令人沮喪的。重要的是，陸軍要向前傾斜并認識到新技術的潛力，不僅因為它們在物資方面帶來了什么，而且還因為它們對我們未來的戰斗方式的影響。

美國國防部(DOD)報告稱，人工智能(AI)是一項革命性的技術，有望改變未來的戰場和美國面臨的威脅的速度。人工智能能力將使機器能夠執行通常需要人類智能的任務，如得出結論和做出預測此外，人工智能機器可以以人類操作員無法企及的速度操縱和改變戰術。由于AI具有廣泛用途的潛力，國防部將其指定為頂級現代化領域，并投入大量精力和資金開發和獲取AI工具和能力，以支持作戰人員。在2022財年，國防部為科學和技術項目申請了147億美元，以及8.74億美元用于直接支持其人工智能努力。根據國防部2018年的人工智能戰略，未能將人工智能能力納入武器系統可能會阻礙戰士保護我們的國家抵御近同行對手的能力其他國家正在這一領域進行大量投資，這可能會削弱美國的軍事技術和作戰優勢。

美國國防部(DOD)正在積極追求人工智能(AI)能力。人工智能指的是旨在復制一系列人類功能，并不斷在分配的任務上做得更好的計算機系統。GAO之前確定了三種AI類型，如下圖所示。

國防部認識到開發和使用人工智能不同于傳統軟件。傳統軟件的編程是根據靜態指令執行任務，而人工智能的編程則是學習如何改進給定的任務。這需要大量的數據集、計算能力和持續監控，以確保功能按預期執行。支持國防部作戰任務的大部分人工智能能力仍在開發中。這些能力主要集中在分析情報，增強武器系統平臺，如不需要人工操作的飛機和艦船，并在戰場上提供建議(如將部隊轉移到哪里)。

當獲取依賴于復雜軟件的新能力時，國防部一直面臨著挑戰，例如長時間的獲取過程和熟練工人的短缺。GAO發現，它繼續面臨這些挑戰，同時還面臨人工智能特有的其他挑戰，包括有可用的數據來訓練人工智能。例如，人工智能探測對手的潛艇需要收集各種潛艇的圖像，并標記它們，這樣人工智能就可以學會自己識別。國防部還面臨著將訓練有素的人工智能集成到非為其設計的現有武器系統中的困難，以及在其人員中建立對人工智能的信任。國防部發起了一系列努力，如為人工智能和人工智能特定培訓建立一個跨服務的數字平臺，以應對這些挑戰，并支持其對人工智能的追求，但現在評估有效性還為時過早

全球新一輪科技革命和產業革命孕育興起，以新一代信息技術為代表的數字產業正在成為實現創新驅動和財富驅動發展的重要力量，更是實現全球經濟社會發展的主要變革力量。尤其在新冠肺炎疫情后，以互聯網、大數據、云計算、AI等數字產業不斷推動傳統產業加速向數字化、網絡化和智能化轉型升級。同時，伴隨著量子技術、下一代通信等數字技術的持續深入發展，若干領域將實現重大突破，推動社會生產力發生新的質的飛躍，在更廣范圍、更高層次、更深程度上提升人類認識世界、改造世界的能力，進一步推動經濟社會向更高質量發展方向邁進。

近年來，以美歐為代表的發達國家和以中國為代表的新興經濟體國家，對數字產業戰略規劃和部署的重視程度不斷加大。各國/地區圍繞目標計劃紛紛加大了對數字產業的戰略的部署進程，如美國加大 AI、量子、半導體等部署，確保全球領導地位和技術領先;歐盟發布《2030數字羅盤》等系列戰略文件，堅定實現"數字主權"及監管創新;德國推動高科技戰略，強化突破性創新和核心工業競爭力;日本聚焦"社會5.0"推進科技創新等。在此基礎上，全球整體數字產業戰略布局主要呈現出四大態勢。人工智能、量子技術等成為全球數字產業戰略部署的重點方向;各國/地區數字產業科技研發投入規模持續增加;各國/地區不斷加大對高端科技人才的戰略儲備與培養;各國/地區數字產業領域的國際合作程度不斷增強。

未來，全球各國和地區將從戰略、研發、競合及治理等層面深耕數字產業戰略布局，即數字戰略更趨智能化、綠色化和可持續化;數字研發投入在基礎和應用領域在國際戰略態勢中尋求競爭優勢平衡;數字產業的競爭格局可能加大"數字鴻溝";數字治理規則在國際合作中日益廣泛化。全球各國將在對數字產業戰略的加速布局和創新驅動中，不斷推動經濟社會的高質量發展，向共同富裕目標邁進!

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf