摘要

英国国防部（MOD）的科学和技术战略已经指示研究重点放在下一代（GAN）的军事能力上。GAN能力是指那些英国防部今天无法采购的能力，在它们出现之前需要基础科学和技术。Dstl最近领导了一项活动，以确定GAN对应用于国防培训、教育和准备的国防模拟和合成环境的研究意味着什么。这涉及到收集国防利益相关者（未来的一线军事用户）的意见，以及对英国工业界和学术界（由QinetiQ、Thales、Cordillera应用集团和微软领导）的GAN技术的审查。

本报告将概述推荐的下一代技术，这些技术对英国防部在未来五年内的成熟非常重要。这包括以下领域：扩展现实（XR）；数字孪生；元宇宙；学习技术；核心模拟技术；人工智能和自动化；以及代表未来复杂作战环境所需的技术。它将提供一个概述，说明英国防部应该把研究重点放在什么地方；什么应该留给消费者领域去推动走向成熟；以及国防部可能期望在五年时间内能够利用的功能和能力。

1.0 引言

1.1 英国国防部的科学和技术战略

技术及其使用对英国国防部实施其战略的能力和我们的运作方式越来越重要。英国国防部的科技战略和最近的国防和安全综合审查都强调，英国国防部需要更好地了解未来，并寻找、培育和资助下一代技术。英国国防部还必须通过示范、实验来识别、评估和推动新兴技术和创新，更好地利用流程和结构，并加速现有技术的规模化应用，以实现英国的优势。

1.1.1 下一代技术

英国防部首席科学顾问（CSA）安吉拉-麦克莱恩女士对下一代技术（GAN）的定义如下：

"你今天买不到的东西--我们知道我们需要的能力，但在它们可用之前需要基础科学和技术。这并不意味着任何特定的时间表 - 下一代技术可能在今年"

英国防部的CSA将GAN称为下一代技术的一个单独的兴趣领域，这些技术可由国防部购买，但在军事背景下使用时需要避免风险。GAN不是按照传统的基于路线图的方法中描述的线性时间表来考虑的。相反，它有一个非线性的范围，一种技术的下一代可能只是几个月后的事，另一种可能是几年后的事。例如，智能手机的GAN可能在今年就准备好了，而核电站的GAN（如核聚变）可能要在几十年后才能成熟。

2.0 仿真和合成环境的下一代

仿真和合成环境被广泛用于英国国防部，为一系列领域提供更好的能力，包括：获取；测试与评估；研究；能力开发；作战分析；兵棋推演；实验；部队准备；以及决策支持。

英国防部责成Dstl管理科技能力--在Dstl内部和整个供应链--以便现在和将来为英国的国防和安全提供正确的能力。管理涉及到对科技能力的规划、管理和监督的责任。国防部科技战略中的GAN目标重新强调了这一活动，以确保国防部的内部能力，以及工业界、学术界和其他合作伙伴的能力适合于满足国防的新兴和未来需求。这一职责包括对模拟和合成环境的管理。

为了支持这种能力管理，并为英国国防部应开展的未来研究活动提供信息，Dstl与英国工业界和学术界一起进行了一项研究，以了解：

"GAN对未来模拟和合成环境的发展意味着什么，以支持英国的优势？"

该报告确定了以下关键领域，这些领域应成为GAN能力研究的重点。

信息和通信技术（ICT）。
核心模拟技术。
人工智能（AI）和自动化。
扩展现实（XR）。
数字孪生和数据。
元宇宙。
未来的复杂作战环境。

在这些领域中，该研究旨在确定：

尚不能采购的全球网络能力和技术 - 这意味着该能力尚未发展成为可购买的产品或服务。
消除能力风险所需的科技活动--这意味着英国防部为利用该能力所需的基础科学和技术研究。这可能涉及一系列的活动，包括从基础科学研究到更成熟的演示和实验，以及与终端用户进行的去风险活动。

这项研究的范围只包括与支持国防培训、教育或准备有关的模拟和合成环境的使用。我们承认，这些领域在很大程度上受到邻近市场和行业的影响（如军事教育的民用学习市场），研究的范围包括更广泛的相关市场，那里有未来的 "衍生"机会。以前的 "附带 "例子包括使用商业现货（COTS）游戏技术进行培训。

2.1 信息和通信技术（ICT）

预测：云计算已经改变了组织处理和存储信息的方式。处理和存储现在可以 "随用随取"，就像自来水公司一样，企业可以根据自己的需要支付少量或多量的费用。虽然当前一代的云计算越来越多地被用于国防，并且几乎肯定会支持下一代的模拟能力，但也有机会利用计算技术的GAN。

特征：新兴的计算技术，如量子计算、神经形态和热力学计算可能提供以下机会。

热力学计算寻求将计算硬件运行到其热力学潜力的极限。这有可能减少计算设备的尺寸、重量和功率（SWAP）。潜在的开发机会包括仪器化的现场训练，在那里，与5G或6G通信相结合，它可以使边缘设备以更低的功率要求被广泛部署。限制性因素是证明该技术规模所需的研发，以及供应链和工业能力的要求。
量子计算不太可能在短期内出现在国防用户的口袋里。虽然基于云的工作负载正在出现，但这些工作负载的可用性有限，安全和延迟可能是一个问题，而且可靠性可以得到改善。量子计算很可能被用于与运行详细模型有关的确定的工作负载，作为科学研究的一部分，甚至在GAN的时间尺度内，对一般用途的培训教育和准备的利用是不确定的。目前，英国政府的投资是巨大的，培训、教育和准备社区应继续监测其发展。
DNA存储器可以为培训、教育和准备社区提供潜力，以存储未来将产生的越来越多的数据。这有可能改善静态数据的可及性。
图形处理单元（GPU）的能力将继续为大规模的模拟提供支持。GAN时间尺度的趋势是，能力越来越强的GPU将支持越来越大的M&S环境，有可能在基础设施层面而不是通过中间件软件进行扩展。

效益和机会：总之，培训、教育和准备社区可能会在GAN中拥有越来越强大和低SWAP的计算。这有可能彻底改变仪器化的现场训练，但也可能对所有的M&S环境产生影响。这反过来又会对用于生成这些环境的输入数据的验证和确认（V&V）提出要求。

2.2 核心模拟技术；

预测：核心模拟技术包括战术环境、图像生成器、协议和标准、监测和控制工具以及代表自然和物理环境的系统。核心模拟技术将利用来自消费者信息技术和游戏市场的创新，越来越多地使用这些技术来支持以前的定制应用，如图像生成和当前一代XR能力。全面运作的建模和仿真服务（MSaaS）能力将是下一代仿真技术的一个特点，而 "下一代 "可能会充分利用面向服务的架构和云技术。国防部将为核心仿真功能定义并拥有可重复使用的构建模块和标准。平台和系统的仿真将由OEMs提供数字双胞胎。

特征核心仿真技术的GAN可能包括。

本身可扩展的环境，以前在处理能力和连接方面的限制被消除。
基于服务的方法和随需应变的能力，可能会转向完全云托管的模式。
混合的现场、虚拟和建设性（LVC）模拟，这三个领域之间的障碍越来越模糊或不存在。
与消费者游戏和信息技术的持续融合。
安全、高带宽、有弹性的网络。

效益和机会：核心模拟技术在支持培训、教育和准备方面有广泛的用途。它们可以被认为是提高这些国防部成果的效率和效益的重要推动力。向基于服务的仿真技术架构的转变，特别是通过重新使用资产和减少对内部硬件的需求，可能会提高仿真交付的效率。

2.3 人工智能（AI）和自动化；

预测：英国防部和更广泛的市场对人工智能和自动化的投资是相当大的，预计将继续推动下一代和GAN能力的快速提高。有希望的早期技术包括基础模型，它提供通用的、可训练的人工智能，能够处理广泛的任务。计算的发展，包括 "网络3.0 "或边缘计算、量子计算和处理器的发展可能会提高人工智能和自动化的能力。民用工业部门的过程自动化也可能为管理和提供培训、教育和准备提供潜在的交叉机会。然而，尽管有大量的投资，但不太可能有一个单一的 "银弹 "通用人工智能和自动化工具来完全改变培训、教育和准备。相反，干预可能是在一个更有限的基础上，但仍将有可能产生影响。除了它的能力，人工智能和自动化工具可能会变得更可用，更容易被终端用户所操作。

特征：GAN人工智能和自动化可能在以下方面有利于培训、教育和准备。

通过 "人机联手"，提供更有效的活动策划、交付和支持。
提供对培训、教育和准备数据的洞察力和理解，以提高效率和效益。
为实体或系统的行为提供更好的表述。

效益和机会：人工智能和自动化有可能促进效率和效益的提高。如果利用得当，它可以帮助减少与提供培训、教育和准备活动有关的开销，（例如）替代人类的角色扮演者。在效率方面，它可以用来提高演习人员的生产力（如监测受训人员的状态，并在出现异常情况时向教官发出信号），从而使他们能够专注于改善培训体验。

2.4 扩展现实（XR）

预测：GAN XR技术（包括增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、增强虚拟和多感官模拟）极有可能成为未来广泛的培训、教育和准备用例中用户面对能力的首选形式因素。GAN混合现实技术具有较高的世代交替性，并有可能在2-5年的时间框架内被国防用户所使用，这主要是由于消费技术市场的资助。GAN XR技术将有可能取代传统的投影显示器，成为面向用户的主要能力形式，下一代应用已经被批准用于民用飞行训练，尽管传统的显示器将在一段时间内继续使用。来自消费技术市场的大量私人投资将确保该技术的价格与传统显示技术相比保持竞争力。对于高端应用，如飞行模拟，XR可能会有更高的成本效益，但要看认证和政策要求。

特点：GAN XR技术和能力的特点可能是融合了AR、VR、触觉（包括人体服和其他可穿戴技术）和多感官刺激，以进一步提高沉浸感，并将刺激扩展到纯粹的视觉和听觉之外。GAN XR技术的发展将受益于对元空间、云和边缘计算、移动和计算设备技术、5G/6G无线网络、流媒体和消费者娱乐及游戏技术的更广泛投资。

效益和机会：GAN XR技术有可能通过提高着色器/现实主义的质量来改善培训、教育和准备工作的沉浸感，例如触摸全息图、穿越和更大的视野、超级现实的化身和沉浸式房间/体验。如果它的有效性可以被证明与现场体验相比更有优势，它也可以支持一些现场或传统的虚拟交付手段过渡到虚拟环境，提供效率机会。它还可能支持改进LVC领域的整合，例如通过在实况环境中更可信地表现虚拟仿真实体，推动提高培训效果。GAN XR的使用还可以推动用户参与，特别是国防部的 "Z世代 "成员，而不是传统的面向用户的技术。使用XR来支持行动可能会模糊训练、准备和行动之间的界限。

2.5 数字孪生和数据

预测：数字孪生被定义为 "作为物理对象或过程的实时数字对应物的虚拟表示 "。数字孪生正在工程、科学和运营规划中出现，作为了解和优化当前和未来性能的一种手段。因此，数字孪生体在准备工作中可能特别有用，但也可能支持培训和教育能力。目前，各行各业都对数字孪生体进行了大量投资，然而，定义和实施方法都有很大不同，在许多情况下，数字对应体的 "实时性 "和保真度都很有限。GAN数字孪生将扩大可以结对的实体的范围和复杂性，提高输入数据的质量，从而提高模型的保真度，并提高数字孪生的可用性或互操作性。在GAN的时间框架内，英国防部可能会处理一个单一的数字孪生子 "来统治它们"，而不是为不同目的产生的平台或系统的多个代表。尽管 "数字孪生 "一词可能会过时，但所提供的能力的使用将为广泛的行业提供一个总体方向，并将以多种方式加以利用。数字孪生子和物联网将确定一个发展方向，使更多的权威性和实时数据集被用于模拟。捕捉、存储和分析来自大量来源的数据的能力将被启用。它们将形成管理和消除风险的核心能力，在未来的国防采购中，合成环境采购的原则可能会被重新激活。

特征：GAN数字孪生将有可能成为一系列对象和实体的权威性单一数据源，从单个平台到训练区、人口甚至是对手。它们将是真正的实时的，并基于经过验证的、可重复使用的数据源（包括生物统计学）。它们将是可互操作的，并能在比目前更广泛的使用情况下发挥作用。数字双胞胎的使用有可能巩固和凝聚整个国防的数据管理。

效益和机会：数字孪生体有可能支持广泛的培训、教育和准备用例。虽然目前还没有得到证实，但它们也有可能通过重复使用一个平台或系统的单一权威模型来提高效率，从而消除采购多个模型来实现不同功能的需要。此外，它们还有可能通过生成更高保真度的、多用途的复杂系统模型来提高培训、教育和准备的有效性。

2.6 元宇宙

预测：虽然没有单一的定义，但元宇宙（Metaverse）被认为是下一代互联网，它将传达包容性的沉浸式数字体验，在未来，它将与我们的物理现实密不可分。这些构件包括上述的大部分能力领域，包括。云基础设施、数据（历史和实时）、实时游戏引擎，包括新的渲染技术，如Lumens和Nanites.5G、触觉、计算、体积视频和沉浸式环境。元宇宙目前正受到消费技术公司的大量投资。对于其潜在的所有权、治理、作为一个独立概念的可信度和商业主张，也有很大的争议。一个关键的争论是，元宇宙是由大型技术公司（如社交媒体平台供应商）来实现货币化，还是以开放和民主化的方式来发展。Dstl的研究已经开发了一个军事元宇宙的作战概念，以了解其未来的潜在效用。英国防部不能忽视元宇宙，而且来自消费者领域的投资极有可能被国防部的培训、教育和准备用户部分或全部利用，然而它对这些领域的具体好处需要被更好地理解。

特点：如上所述，元宇宙是一种从一些较低层次的创新或技术能力中产生的能力。预计它将利用从云端召唤大量处理和存储的能力、面向用户的能力（如XR）、消费者游戏框架的元素和协作工具。发展可能包括新的输入方法，包括无障碍设备、基于从消费者游戏中学习到的新的MR用户体验（UX）模式、非玩家角色的AI决策树、从实时数据中捕捉和生成化身、整体捕捉、计算机视觉和穿戴设备。

效益和机会：Metaverses是一种新兴的能力，因此，其好处和机会仍有待讨论。Metaverses提供了为整个国防使用案例服务的潜力，并确保M&S能力是最新的、一致的、可验证的、具有成本效益的，并能惠及所有可能受益的人。最终的愿景可能是帮助国防部门充分利用其M&S资源的潜力，作为一种综合的、一致的M&S能力。这可以提供用户/创造者社区；提供可以到达所有用户的按需使用的M&S系统；以及新的按需采购和商业模式。对提供元宇宙所需的基础技术或功能的投资也可以为国防界提供机会。

2.7 未来的复杂作战环境

预测：当前和下一代的模拟系统都在提高表现复杂环境的能力，如大城市，以及支持与多领域整合（MDI）相关的系统和效果，如网络和电磁活动、空间和高度复杂的地形，如大城市。这与数字孪生不同，因为它可能不会实时更新。这种趋势可能会在模拟系统的GAN中继续下去，通过云计算、改进的数据采集和环境生成工具获得更大的处理能力。随着模拟的规模和复杂性变得不再是一个限制因素，重点可能从提供或扩展处理能力转向确保构成模拟的数据可以被验证和确认为适合目的（注意这在技术上和文化上都是一个具有挑战性的概念）。在能够增加价值的情况下，理解代表复杂操作环境的要求，以便为国防用例提供好处，重要的是在不需要增加这种复杂性的情况下（例如，在可能对培训或其他用例产生负面影响的情况下）。

特征：GAN代表未来和复杂环境的能力可能由以下因素驱动。

改进数据获取、验证和确认以及测试工具，以建立具有验证信息的复杂环境。
通过使用云计算为模拟环境服务，改进处理和存储，消除对环境规模/复杂性的历史限制。
提高理解、描述和表现软因素的能力，如使用与更广泛的模拟组件相联系的动态模型的人类亚环境。

效益和机会：复杂的环境是未来行动的一个可能的特征（正如一些国防部的政策文件和出版物中所反映的那样--如全球战略趋势），因此，用模拟来有效地表现它们，为国防人员在一个可能无法用实战训练方法来表现的环境中作战提供了潜在的准备。提供适当准确和有代表性的作战环境模拟，应能提高培训、教育和准备的有效性，因为这种模拟的开发能够更好地支持与未来作战环境有关的新的培训结果。需要注意的是，培训解决方案不能被过度设计，并且要了解对这种模拟能力的投资回报，以支持商业案例。

3.0 结论和建议

3.1 消费者技术

国防模拟最终是一个相对较小的专业市场，远远小于消费技术市场。在全球网络中，消费技术部门的庞大规模及其研发预算将意味着它将继续对国防仿真部门产生影响。这些工具的模块化性质和相对较低的成本为国防部门提供了一个提高效率的机会，而它们的真实性和沉浸性则为提高有效性提供了机会。

2005-2020年期间，消费者游戏技术对国防模拟市场的影响稳步增长。英国防部的人员现在包括一个热衷于游戏的社区，他们希望国防模拟的体验能与他们的游戏机提供的体验相匹配。国防用户要求对COTS游戏引擎进行修改，使其成为可用的培训和准备工具，并增加场景规划和行动后回顾（AAR）功能。然而，一些游戏引擎已经成功过渡到国防用途。英国国防部对国防虚拟仿真（DVS）的投资很可能已经付出了数倍的代价。随着时间的推移，植根于消费领域的技术已经逐渐侵蚀了仅用于国防领域的专有模拟工具的市场。世界上最大的国防模拟公司CAE在I/ITSEC 2021上宣布游戏引擎为飞行模拟器提供动力的图像生成器（IG）是该行业的一个重要时刻。我们可能已经看到了最后一代由专业国防仿真公司开发的专有IG和虚拟及构造仿真工具。除了引擎本身，消费者游戏可能提供工具或流程，可用于更快速地生成仿真内容或事件，提升效率。然而，依赖国防领域以外的市场存在潜在的风险，对某些产品和服务的开发决策的影响可能很快使其效用不再与国防使用案例相关，因此国防对这些产品和服务的投资可能变得多余（例如，新版本打破了向后的兼容性，或新的道德用户权利限制了其在国防方面的使用）。在决定使用这种方法时，需要仔细考虑风险回报率。

极有可能的是，消费者游戏部门较大的市场规模，以及对元空间的兴趣，将继续抛出对国防模拟用户感兴趣和可用的GAN创新。从历史上看，消费者游戏公司并不都对国防模拟市场感兴趣，因为它的规模较小，或对其环境、社会和治理（ESG）证书有潜在的损害。然而，有证据表明，大型消费者游戏公司对向国防部门提供其工具感兴趣。这有可能会带来一些可能的工业挑战。

对消费者XR的持续投资也将提供一个国防可以利用的机会。虽然研究会的一些与会者认为XR作为一项技术在消费领域已经达到顶峰，但从中期来看，XR有可能最终取代传统的投影仪和屏幕作为IG，至少对于一些国防培训和教育应用来说是如此。基于XR的民用飞行模拟器的认证突出了其潜力。

国防模拟科技界的行动是通过技术观察、前景扫描和去风险试验继续监测这些发展。国防部有自己特定的功能和非功能要求（如安全），这些要求可能并不总是与消费者关注的能力相一致，必须对这些要求进行评估，以使国防部了解开发潜力。

3.2 风险和挑战

在交付模拟的GAN方面有几个挑战。

随着模拟在处理和存储方面的限制减少，输入数据和模拟结果的V&V可能会成为一个越来越大的限制因素。这可能是对FOE模拟的一个特别挑战。适当的V&V是国防模拟界的一个长期要求。不断提高的计算和网络能力意味着未来的模拟有可能不受处理或存储的限制，并有能力运行更大、更复杂的模拟。随着时间的推移，确保支持仿真的模型和数据的准确性与需求相适应，可能会成为比提供足够的计算能力来运行它们更大的挑战。利用仿真技术的限制因素是验证它是否正确运行，是否有不可预见的后果，以及验证所产生的实施方案是否适合正在进行的任务（例如，实施水平和V&V是否适合实现特定的培训目标）。
随着模拟在表现复杂性方面的能力越来越强，控制复杂程度的能力对于确保国防培训、教育或准备活动集中于实现其结果是很重要的。有一种危险是，模拟能力在管理和维护方面变得过于繁琐和昂贵，并提供了消极培训的真正风险。
在培训、教育和准备能力中有效插入新的模拟技术的能力将需要适当的手段来评估它们在当前或替代方法之上或旁边提供的价值。虽然一些全球网络能力的可负担性可能会降低，但在增加的有效性和成本之间可能会有权衡。
在全球网络中使用非国防能力将需要更多地了解新能力的来源和它们出于安全原因的资金来源。这与风险投资（VC）资助的公司和消费者游戏技术特别相关。
越来越多的行业资助的知识产权生成，或使用消费者或风险投资公司资助的能力作为全球网络的一部分，可能意味着供应商对研究活动的合作热情降低。这也可能给政策和标准领域带来挑战。
国防部缺乏必要的基础设施来充分利用这些技术的障碍，如国防部的安全要求可能会对流媒体技术和无线网络等技术的使用造成越来越大的限制。
国防部在设定要求、获取和使用M&S方面缺乏文化，这使得引入和成功采用GAN M&S方法具有挑战性。人们认为，改进教育和SQEP将改善这一状况，同时还包括新的培训方法、全寿命风险管理方法、新的商业方法等。

3.3 GAN模拟愿景

在GAN的时间框架内，将提供动态的、可扩展的、可重新配置的、高度沉浸的和数据驱动的能力，在培训教育和准备的有效性和效率方面带来一步的变化。

面向用户的系统将了解何时何地利用（或不应利用）全息投影、混合现实技术和高度逼真的图形的能力，以提供有利于提供培训的沉浸式体验，并在适当时取代目前的投影系统和显示器。在边缘计算和强大的无线网络的推动下，这些技术将实现现场、虚拟和建设性领域的无缝过渡和相互作用。面向用户的系统将不仅刺激视觉和听觉通道，而且提供多感官的刺激。它们将使用对用户精神和身体状态的实时反馈，以及适当的混合学习方法，以提供个人优化的培训和教育，并推动受训者的体验。

M&S系统将提供适当的精确和动态的作战环境表现，包括所有领域的复杂系统和信息效果。通过数字孪生、环境数据和独立的复杂模型的无缝集成，使用开放的数据标准和可组合的方法，培训交付的专业人员将能够快速建立环境以满足他们的要求。数据将能够更迅速地被采集、处理和验证，以纳入模拟系统，开辟新的准备用例。

启用系统将利用数据分析、有线和无线网络、人工智能和流程自动化、计算和软件系统的改进。这些将使GAN模拟能够更快速、更经济地提供，并在射程内安全地交付。

3.4 科技建议

为了实现上述愿景，需要开展科技活动以降低开发和交付模拟能力的风险。作为这项任务的一部分，建议的科技活动分为以下几个方面。

监测和了解--这涉及到英国防部需要进行前景扫描活动的领域，以更好地了解全球网络能力或技术的方向。这里可能会给国防部带来好处，但在需要更有针对性的去风险活动之前，需要更好地了解使用案例或潜在的基本能力。这包括国际研究合作（IRC）。
深度应用研究 - 这涉及到需要进行基础研究以降低能力或技术风险的领域。
实际去风险--这涉及到国防部需要通过进行实际的实验或实际的试验活动来消除使用GAN技术或能力的风险的领域。这可能是指出现了一种新的技术或能力，其在国防中的使用尚未得到证实，或者与融合有关的整合问题需要去掉风险。

3.4.1 监测和了解

为监测和了解新能力而进行的科技去风险化，应重点关注消费者和商业技术市场的发展。技术观察活动应包括

面向用户的系统，包括混合现实技术、全息显示器、触觉、多感官刺激和脑计算机接口。
消费者游戏技术，包括构建游戏环境所需的工具、用于提供内容的框架和流媒体及其他网络技术。流媒体是未来M&S交付的一个潜在的关键推动因素，也出现在下文。
新颖的计算和消费者信息技术。仿真相关的科技不可能为新的计算研究提供资金，但M&S社区可能会从（例如）热力学计算中看到一些改善SWAP的重要机会。同样，虽然基于云的模拟形成了下一代的模拟，但也需要继续了解和利用消费者和商业IT的改进。
元宇宙相关的能力，包括基本的个别技术和功能、标准和用例。国防部不能忽视元宇宙和与之相关的资金量，但其对国防部的好处目前还不确定。我们需要帮助国防部了解并消除对元宇宙所带来的机会的神秘感。

3.4.2 深度应用研究

我们需要在以下领域进行基础性的应用研究。

改进的模拟组合，作为更动态地生成和整合模拟组件的一般促成因素。这需要对仿真数据结构进行基础应用研究。
FOE的表示。在GAN中，更复杂的环境应该能够被常规地表示出来，但仍有重大的V&V挑战。
数字孪生的整合，包括如何将这些数字双胞胎与其他模拟进行常规连接。

3.4.3 实际的去风险化

英国防部在安全、保障、坚固性和可用性等方面有自己的特殊要求。因此，需要进行实际的实验来降低国防部使用新能力的风险。

努力了解和衡量消费者技术的有效性，特别是面向用户的系统，与传统的方法相比。这可以包括比较 "并排 "试验，以了解培训或教育的有效性。
努力降低边缘计算、显示器和网络在LVC培训或现场培训中的融合风险。
努力了解如何将人工智能和自动化的改进应用于培训、教育和准备。人工智能在提高效率和效益方面有一定的前景，但需要满足国防的具体要求。
努力降低国防的无线和流媒体技术的风险，使其成为军事和安全活动的一般推动者。目前这一代技术在延迟方面是不够的，而且仍然存在安全问题。
努力为国防政策和战略提供信息，以实施充分利用GAN技术所需的基础设施，即开发一个模拟生态系统；企业数据管理方法；安全无线基础设施。

3.5 北约和国际研究合作的作用

北约建模和仿真小组（MSG）将在GAN仿真和合成环境能力的去风险化和互操作性方面发挥关键作用。同时，北约人因和医学（HFM）将为未来培训的开发和交付提供关键的人的方面的见解。

北约MSG目前有以下小组，这些小组与GAN模拟和合成环境能力有很好的配合或提供配合的机会：

MSG-195 MSaaS第三阶段小组正在支持模拟的发展，以采用现代ICT基础设施，如云、容器化和元数据，在开发和提供基于服务的模拟能力方面提供自动化和效率，可以按需访问。这些技术已经被用于消费领域，并被考虑用于下一代国防仿真能力，但需要进一步研究GAN的自主性和效率，以充分实现MSaaS的生态系统方法。
MSG-198研究小组在构建性仿真系统中的可组合人类行为表现，将要求GAN技术提供表现和重新使用未来操作环境的人类行为表现的能力。
MSG-203建模和仿真在支持当前和未来北约行动中的作用系列讲座将发挥重要作用，向高级利益相关者强调可能的GAN技术正在成熟，供北约和各国使用。
MSG-205盟军数字孪生体的互操作性和标准化倡议小组将在理解数字孪生体支持北约和各国的作用，以及如何开发共同的方法来实现其使用方面发挥重要作用。
MSG-206小组将为评估XR技术在北约和各国的培训和教育中的使用提供一个共同框架。评估和交流消费者领域的发展的共同方法将是跟踪和利用这些技术发展的关键。

北约MSG活动中可能存在差距的一些领域包括:

网际网路：需要了解和解读元宇宙对北约和国家的意义。在消费者领域，利用Metaverse的大量投资的机会将是很多的。跟踪和维护这些发展将需要资源和整个社区的共同理解。军方有一些关键的使用案例，这些案例也可以用来帮助集中开发Metaverse，以确保这项技术的军事用途在开发生命周期的早期就被消除风险。
一般技术观察和消费技术的地平线扫描：与元宇宙相关的是，需要对新兴技术提供快速的洞察力和评估，以便北约和各国能够在这些技术出现时迅速加以利用。通过一个共同的方式来评估、理解和交流这种相关性，整个社区的努力将是关键。
标准小组：北约MSG目前与模拟国际标准组织（SISO）有着良好的关系和合作，通过这种关系，它有助于为SISO产品和服务的制定提供一个共同的北约影响和声音。随着消费技术的大量投资和相关性，人们注意到MSG和SISO将需要扩大他们与其他标准组织的关系，如Khronos集团和数字双胞胎联盟（等）。

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