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怎么找到AG官方网站未来城市战环境下的目标发现

发布日期:2021-01-17 21:08

  在以创新为基础的“第三次抵消战略”的推动下,人工智能(AI)和机器学习(ML)技术将呈爆发式增长,负责现代化计划的各跨职能团队正通过增量式升级建立并维持战术优势。美陆军认为,概念与条令的协同与数字创新同样重要。目前的规程和条令结构已无法满足技战术的发展速度。如何在未来城市环境下的全域作战行动中利用技术优势实现可靠、弹性的目标选取方法,是美陆军需要思考的问题。

  在雷德利·斯科特(Ridley Scott)执导并于2008年上映的谍战惊悚片《谎言之躯》中,圣战分子往往采用秘密情报传递点等传统的冷战式谍报技术来躲避使用先进技术进行定位和追踪的中情局(CIA)特工。尽管影片情节是虚构的,但却从某些方面实际反映了美军在对伊拉克基地组织开展情报行动过程中遇到的难题。日益复杂的数字系统并没有使用户的负担减轻,反而对操作员的智力水平提出了更高的要求。这就是人机悖论。因此,必须增强人类知识和传感器能力的协同效应,目标是实现支持联合目标选取的高级分析方法。为了尽可能利用各项现代化工作的成果,联合部队必须制定以最新的技术创新训练计划为基础的人才战略,并将其与作战条令和军事教育相结合,实现人类与机器之间输入和输出的平衡,目标是使美陆军能够在未来联合全域作战(JADO)环境中有效执行目标选取。

  在对未来的目标选取展开任何假设性讨论之前,应先考虑一个基本问题:在充满不确定性的未来环境中,如何通过去芜存菁确定目标选取工作的优先级?随着《2018年国防战略》的出台以及重新启动应对大国竞争的训练,美军认为如果与大国发生冲突,即使联合部队在作战时未被完全拒止,也会面临部分系统装备性能降级的困境。这将决定联合部队在作战时可获得的资源,因此也将决定陆军定位敌军的方式。与全球反恐战争之前的状况相似,美国下一步的作战地点和方式通常取决于外部行为体。联合部队不仅要训练在所有领域内作战的能力,并且当其他领域内的能力遭到降级或拒止时,还必须准备好以“马赛克战”的形式在某个单独的领域内独立作战。因此,深入、广泛地理解数字情报结构对于在联合全域作战中实现定位目标至关重要。

  在称为“发现、锁定、完成、开发、分析与分发”(F3EAD)的目标选取概念框架中,首要任务就是正确找到目标。在过去十年里,各种互连的商用传感器(称为“物联网(IoT)”)的激增将使目标隐匿在未来变得更加复杂。物联网由大约2000亿个能连接无线网络的设备(如住宅监控系统、健身手表甚至冰箱)组成,物联网就是这些传感器收集的数据的集合。由于数据量相当大,因此必须大规模实施针对目标选取的高级分析支持,以节省有限的人力资源,并最大程度地提高分析能力和目标选择的质量。最近的联合全域指挥控制实验强调了对于可快速确定众多目标的指挥控制结构的要求,目的是通过明确区分计划的火力任务与按需响应的火力任务,改进目标优先级确定过程。尽管以这种方式将物联网用于军事目标选取是一项长期的工作,但好处是联合部队能充分地开展“战场物联网”训练,以支持近期作战。

  关于高级分析平台在杀伤链中的作用的讨论主要集中在概念层面,对于细节的论述则很少。在某种程度上是因为所讨论的大多数技术尚未发明或尚未投入军事应用,因此在某些情况下只能导致依靠科学幻想来“开拓前路”。这一挑战长期困扰着创新技术的整合。为运用某种最富有影响力新能力,就必须以独特的方式整合技术知识和作战技能。

  虽然关于数字杀伤链的讨论主要集中在缩短击杀时间,但“传感器到射手”(S2S)是应用陆军和联合火力打击战场上优先目标的条令框架。陆军相关条令将建立S2S杀伤链概括为“传感器到射手的挑战”。这规定了建立杀伤链的两个要求:首先,杀伤链必须“协调多项传感器到射手任务”;其次,杀伤链必须“确保任务的及时执行”。这些挑战突出了“目标选取的目的”:最大程度地缩短传感器数据收集时间、数据处理时间、指挥时间和射手响应时间。

  为数字杀伤链赋予内涵,或称之为“消息的生命”,可以考虑采用当前支持目标选取方法的数字结构。数字杀伤链只是传感器处理及时性的一种延伸。从程序和技术层面看,情报作战职能直接负责管理这种及时性,但并非单方面管理。传感器处理的及时性管理直接关系到火力作战职能所提供的目标选取方法的输出,尤其是目标选择标准(TSS)的适时准则。所报告目标的击中与未命中之间“传感器到射手”的差异与分析敌方系统位置变换的条令有关。目标选取要假定对手已经知道成为了攻击目标,并且将通过尽早变换位置来做出适当的反应,即分析层面所谓的“目标衰减”。因此,必须弄清各种类型的消息是如何贯穿战区情报体系的,以及这些消息源自哪些传感器或领域,最重要的是要知晓此过程预计耗费的时间。

  构建数字杀伤链生态系统包括由行业供货商开发和管理多种不同的机器语言格式,如美国空军通用指挥控制接口或国防部的美国消息文本格式系统及其相关网络。消息协议对于机器之间的互操作性至关重要。尽管通用指挥控制接口可能会为美国空军建立一套适用于机器对机器(M2M)通信的消息并实现机载系统的任务级指挥控制,但这并不是国防部标准。虽然美军实施了数字现代化与融合措施,但即便是维持最基础的互操作能力也需要相当庞大的技术群。

  这种互操作性必须满足杀伤链内各个系统之间的行动、任务和信息交换所确定的四条准则。系统互操作性是指任务指挥节点之间的硬件、接口和连通性。作战互操作性包含支持作战的各种常规任务,通常从概念层面将其视为人工过程和数字过程的混合体。技术互操作性是指不同机器之间的数据标准和消息格式。最后,程序互操作性是指管理机器和系统的各个组织之间的条令、技术、程序及交战规则。联合部队在开发杀伤链中的任何新系统之前,必须考虑这些准则(见图1)。

  目前,由于缺乏凝聚力,这种生态系统所表现出来的是一组松散的机构、数据库和系统,并且只注重程序上的互操作准则。为了解决这一问题,联合部队必须将其技术实施与作战条令相结合,也就是将程序上的互操作性与同一个跨职能条令中规定的系统互操作性和技术互操作性进行整合。此外,军以上指挥层级仍面临许多其它挑战,即敌方会通过使美军无法使用传感器并破坏传感器的通信路径来影响战术杀伤链。

  美国的竞争对手正在开发可规避或摧毁美军最先进的传感器或能使这些传感器性能下降的众多能力。无论是武器化卫星、电磁武器,还是高超音速导弹,中国、俄罗斯和伊朗等国家都十分清楚美军的作战方式及其可凭借何种资源(如空间连通性)有效地实现此目的。因此,陆军才会在数字化作战这一大趋势下,将其职业教育课程回归到各种模拟训练方法。这同样适用于从野战炮兵学校到军事情报学院的各类课程。如果不重新调整高级目标选取分析方法在军事参考资料中的编纂方式,陆军显然无法有效地大规模实施这种方法。

  到2025年,预计全球的数据年产量将达到175泽字节(即175万亿GB)。美国国防情报局正开发机器辅助分析快速知识库系统(MARS)来确定高级分析对国家情报档案的支持作用。MARS系统通过机器学习为分析师汇总元数据。尽管大量此类数据都将由机器自动分析和处理,但仍需人工操作员在理解这些数据的基础上开发清晰的通用情报图。遗憾的是,陈旧的数据库管理概念可能仍会继续阻挠数字化的实现。

  虽然由于新兴技术的潜力,美国陆军将大量注意力放在了这些新兴技术上,但仍需各层级的指挥员统筹安排这些复杂计划的实施。在资源和资金均受限的环境下,美陆军采用了一种在人才培养和数字化机器技术两方面均衡投入的原则,目标是转变为一种能够与作战环境同步发展并能公平分配人力和机器资源的数字化机构。

  为建立一个能在2035年蓬勃发展的高级分析平台,首先必须以整个联合部队下属陆军分队的视角制定战略,目标是发掘并留住那些可作为纽带力量有效将军以上指挥层级的“大陆军”思想实际转化为战场效果的战术领导人。由这些倡导者组建一支具有前瞻性的领导人队伍,可通过陆军未来司令部联络官和跨职能团队代表向关键决策者和行业利益相关者传达各部队需求以及新兴能力和最新条令,从而使部队需求与新兴能力及条令保持同步。尽管陆军部与陆军未来司令部的各项指令均要求在人工智能领域进行广泛投资,但大多数底层官兵并不清楚这项技术开发和应用的方式、时间及原因,而这些人正是能充分发挥人工智能技术潜力的人群。

  在推进各项现代化工作的过程中,更大的挑战在于大多数训练场所都缺乏敏捷性。最近的联合全域指挥控制(JADC2)实验强调了需利用更鲁棒的联合实验基础设施,在真实环境和模拟环境中检验新兴概念。创造性的沉浸式数字化问题解决空间对构建一支面向未来的陆军部队大有帮助。然而,即使这些结论可能具有一定意义,但在与陆军训练与战备需求这一背景进行权衡时,这些结论就显得不是那么重要了(请见图2)。

  在因竞争性需求而缩编的情况下,联合部队的各个层级必须齐心协力才能找出解决这些挑战的方法。随着新兴技术的普及和推广,早期教育和经常性教育模式对于在此期间增强联合部队的创造力至关重要。早期教育计划将从新兵征召或单兵训练课程开始就由军事科学助理教授和高级教官做有关这些概念的一系列指导。通过使编队熟悉与自动化和目标选取相关的优势、能力及风险,可将陆军人才管理委员会的目标纳入考虑范畴。这项计划可激励陆军服役人员随着职业的发展不断学习关键知识,提高技能并改善行为,从而使陆军能培养自己的数字化战士,而不只是通过征兵来壮大其人才队伍(此问题已引起越来越多的关注)。对进一步探索这些理念感兴趣的高素质新兵和新招募的军官,将由相关部门安排参加专门的高级行业培训,这类似于“研究生服役期间的学习义务”计划。

  经常性教育计划是促进陆军部级终身学习的自学计划制度。鉴于未来作战固有的复杂性,如今的军事专业人员比以往任何时候都不敢仅凭自身相对有限的个人经历,确定其真正理解了各门军事职业教育必修课程所讲授的作战环境。正如前国防部长詹姆斯·马蒂斯所说:“如果你的阅读量尚未达百卷,那你还是个半文盲,你并不胜任你的岗位,因为你的个人经历不足以使你能承担岗位工作。”在陆军部级制定类似于美国海军陆战队职业阅读计划的的制度,将使陆军领导人能够学习凭个人工作经历所无法获得的知识,从而在历史和技术层面形成对现代化计划的基本理解。

  经常性教育计划的另一个组成部分是由美国陆军部队司令部(FORSCOM)在情报与安全司令部(INSCOM)的支持下建立的革命性的数字训练平台。通过储备本地资源和技术人才,美国陆军部队司令部和情报与安全司令部将持续发展鲁棒的数字化亚文化群。到2035年,这种亚文化不仅能实现协作目的,还可通过实施各种精妙的解决方案,为各层级的目标选取工作提供支持。美国陆军部队司令部的“数字情报主操作员”战略不受有时伴随制度领域产生的政策和礼仪的约束,目标是在编队内部深入推广数字理念,以应对未来的作战环境。美国陆军部队司令部的这项长期发展战略的终极目标就是培养出能在高级分析优化环境中实施各种概念的陆军人员。

  “数字情报系统主操作员”课程明确了传统情报系统(联合或其它形式的情报系统)的能力,同时密切关注当前和未来数字化转型所造成的影响。在上述战略的驱动下,该课程将为陆军部队培养能够在未来战场上与机器协同作战的人类士兵。“数字情报系统主操作员”理论课程全面论述了空间分析和自然语言处理,以及如何在战术上应用这些解决方案(见图3)。

  同时,全域传感器结构可能包含战术或本地云计算能力,因此可以使一系列相互关联的传感器、士兵和车辆实现同步,从而为作战人员实时提供最新数据。过去,与发现敌军相关的诸多挑战都取决于能否在正确的时间向正确的决策者传达正确的信息。在这方面,通过提供畅通的信息传递路径,战场物联网将有助于消除情报共享过程中的信息孤岛。

  目前,尚无法确定对某项特定技术的投资能否转化为下一次冲突中更强大的目标选取能力,因为无法保证联合部队能成功应用该技术的全部。但有充分的证据支持这一观点,即在正确投资的情况下,当出现无法避免的最坏情况时,处于正确位置的正确人员将开辟成功之路。因此,麦克里斯特尔通过评估得出结论:对伊拉克阿尔凯达基地组织成功的定位不仅是文化和概念相适应的结果,而且也有技术开发的功劳。由于对未来战争的每一次评估纯属推测,因此直觉、求知欲和创造性思维是非常重要的。坦率地说,在预测未来战情方面,大多数军队并没有特别骄人的战绩。

  陆军领导人必须认识到单纯依靠组织结构的调整或开发新技术是无法从根本上解决未来目标选取问题的。对于2035年的发现与目标选取而言,上述建议的效果不会优于二十世纪八十年代“空地一体战”概念中面向2006年制定的线性目标选取过程。更确切地说,怎么找到AG官方网站,这些建议的真正目的是从目标选取的体系层面为领导人提供指导,使其具备必要的智慧,以推动文化变革,最终对数字目标选取需求形成更全面的共识。本文作者的目的是通过建立可在联合全域作战(JADO)中支持数字目标选取创新成果的必要人文环境,切实开展跨职能团队的工作。

  确实可利用战场同步化系统中的战术云设备和高级分析等新兴工具来获得优势。美国陆军已建立由各个跨职能团队、集成中心和委员会组成的鲁棒体系结构,以探索各种可能性。换言之,如果陆军的真正目的就是为二十一世纪的大国竞争做准备,则其人才培养速度必须与机器研发进度保持同步。领导人不能对作战环境中的技术抱有过高的期望。他们有责任在数字化水平等职业领域内培养关键能力,以支持通过高级分析实现的多层级目标选取战略的快速集成和实施。

  陆军参谋长兼詹姆斯·麦克科维尔(James McConville)明确支持2035年以人为本的陆军发展原则,他在致部队的欢迎信中强调了这一点。几十年前,艾伦·杜勒斯(Allen Dulles)就已承认技术对情报支援的核心作用,并确认永远都需要人类的谨慎和智慧来指导此过程。甚至《幽灵舰队》(Ghost Fleet)的合著者、未来战争理论家奥古斯特·科尔(August Cole)也承认,招募“在极速战(hyperwar)环境中具有决策、沟通和行动能力的”陆军人员或许比任何机器投资都重要。”在国防部和情报界内部庞大的科技体系内,先驱者主张采用一种兼顾各种需求的目标选取方法,即通过改变组织对实际使用技术的人员的看法和投资方式来利用各种技术的优势。鉴于当前威胁趋势的高度破坏性和不确定性,负责在各个层级处理人机悖论问题的领导人都应采纳并实施上述建议。