《赋能战术边缘的数据驱动型作战：挑战与关切》123页报告

边缘数据设备亟需能源支撑

美国《2020年国防未来工作组报告》所指出的，"人工智能、生物技术、量子计算以及太空、网络与电子战等领域的进步，正使传统战场与边界概念日渐消解"。该报告关键发现指出，需通过利用人工智能（AI）与机器人等信息技术力量的持续增长，显著提升国家安全与竞争力。美国空军（USAF）致力于此目标，通过研究、试验产品与流程技术，并将其整合至未来作战概念与规划。此行动的核心在于实现从战略到战术、跨所有行动线的作战整合。在构想未来作战概念时，必须提出的问题是：支撑知识驱动型未来的设备将如何获取能源？更确切地说，距离稳定永久设施最遥远的设备——战术边缘设备——将如何管理其能源需求？冲突期间，在力量投射的最远端（即战术边缘），和平时期运营环境中充裕的能源供应可能难以获取。理解战术边缘持续进行数据收集、处理、存储、分析与通信所面临的能源挑战，是制定战场未来竞争应对方案的重要环节。

克服这些挑战

美国空军未来数据驱动作战的能源挑战与机遇委员会咨询了学术界、政府与产业界的技术专家，以识别战术边缘能源需求相关的挑战与议题，以及未来可能考虑的潜在解决方案。需通过近期、中期与长期努力，理解、应对并系统化地将能源考量整合至作战能力。本文建议聚焦于理解这些需求及其未满足时的连锁效应，将数据处理能源需求纳入任务与部队战备评估，并研究产品与流程技术以解决战术边缘的能效计算、弹性、互操作性及替代能源管理方案。建议要点如下：

能源需求与任务战备

建议核心在于明确战术边缘数据处理功能与作战行动支持所需的能源总量。目前，该问题尚缺乏全面答案。显而易见的基础性建议是：对支撑任务的数据处理相关能源需求进行系统化分析与记录。

建议1：美国空须将能源需求纳入所有武器系统的战备报告指标。

除全面分析战术边缘数据处理能源需求外，还需理解能源可用性与质量对此类功能的影响，以及能源需求未完全或及时满足时对更广泛任务功能与武器系统的冲击。必须量化战术边缘数据能力临时或持续断电对作战的影响范围，包括后勤、管理及目标打击效能的连锁反应。部队若无法收集、处理、分析与传输关键数据，将严重削弱其任务执行能力，进而影响部队与任务战备状态。

建议2：在数据驱动的作战环境中，空军资源与能力战备评估应包含战术边缘数据能力对充足适宜能源的可用性。

断电演习

野战演习与训练通常假设电力始终可用且可满足任何需求。此假设同样适用于通信系统、网络及其他支持基础设施。在向前部署或对抗性战场环境中，电力及其他基础设施应被视为攻击目标，因此其供应可能中断或间歇性失效。断电原因可能包括现有商业基础设施薄弱、敌方拒止、维护缺失、燃料短缺或人为失误。为模拟真实未来环境，美国空军须在训练与演习中纳入"断电"情景。针对战术单位与动态基地的拔插头演习可揭示战术边缘任务对数据可用性预期的依赖关系。

建议3：空军应在所有实战化野战演习中实施拔插头演习，记录其对战术边缘数据预期的影响并反馈至任务规划部门。
建议4：拔插头演习对战术边缘数据能力的影响结果应用于修订与更新任务战备评估。

明确能源需求

当前，任何主要武器系统或任务概览均未明确界定计算支持（无论本地或远程）的能源需求。人工智能（AI）等先进信息技术能力、大规模分布式小型设备与通信节点的使用，均影响战术边缘能源需求，并对任务与武器系统的战备状态及性能产生连带效应。必须将此类能源需求明确定义为所有任务与系统的必备要求。

建议5：空军应将与数据预期相关的能源需求（包括任务支持与系统内部需求）列为所有任务与系统的明确要求。合同条款应包含能源需求类型、规格及与后勤保障兼容性的完整描述要求。
建议6：空军应明确针对战术边缘信息环境（含所有小型设备与物联网能力）的能源最小化、功耗监控与能源生成制定解决方案。

人力配置

支撑战术、战役与战略层级分散式计算/存储功能能源需求所需的人力技能组合至关重要，且构成数据驱动型作战成功实施的障碍。美国空军缺乏内部人力（即组织内部现有人力）来管理、领导、监督或解决与数据驱动型作战相关的能源消耗挑战。若无通晓能源需求全谱（含射频工程等高专精领域）的内部人力，美国空军或无法实现强化其作战目标的解决方案，反而将自身置于重大战术、战役与战略风险中。此人力挑战涵盖招募、教育、培训、优化承包商/军人混合编成及教育激励措施。

建议7：空军应制定人力计划，招募、教育、分配与培训军人及文职人员，以应对数据驱动型作战的能源挑战。
建议8：空军应激励能源工程师（尤其是天线与射频工程师等专才）的培养与保留。

能源弹性与互操作性

尽管海外部署部队的技术互操作性问题已被广泛认知，但在开发或采购新型能源供应与配电系统时，必须将其作为特定考量要素。理想情况下，新系统应能自动适应并与外国环境互操作，无需或极少需要机械切换或重新配置。

后勤复杂性加剧了向部署部队输送能源的挑战——后勤通常偏好简化而非复杂化、重视大用户而非小用户。在战术边缘，小用户在联合全域作战（JADO）概念下可能承担更多数据收集、分析与通信职责，使其成为大单位战备状态的依赖环节。需分析联合作战或多军种行动的潜在影响（包括跨军种战略制定协作）。

建议9：空军应建立经济效益模型，评估不同能源输送模式的效用、机会成本、风险与收益。
建议10：空军应在战术野战演习中探索车辆到电网（V2G）实施方案。
建议11：空军应从能源输送成本效益与单一能源供应相关作战成本（例如使用无人机向小用户输送电池替代传统燃料车队）视角，考量能源类型与输送方式的后勤链。
建议12：空军设计电力系统时（超越变压器层面），应考虑与外国电力系统及伙伴军队（如北约）的互操作性，包括特定组件的标准化与"即插即用"能力。

研究

随着数据驱动型作战对作战概念愈发关键，能源影响应明确纳入规划流程，包括研究如何降低能源消耗、减少能源源受敌意活动威胁及提升能源弹性。

降低能耗的算法与应用领域已展现巨大潜力。研究已在操作系统层与应用层开发能源消耗感知算法，此类工作对降低战术边缘计算系统的能源需求具有广阔前景。尽管已知巧妙算法设计可节能，仍需深入研究以实现实用化可部署的能源感知算法。所需研究包括将理论算法转化为可部署软件。此外，需进一步探索近似计算技术在降低能耗的同时不损害精度的应用。系统架构设计（如天线类型与传输策略等细节）对整体能耗的影响亦需研究，此类系统性能源利用研究可支持降低信号辐射与热特征的作战安全目标。