五角大楼联盟及联合全域指挥与控制概念(CJADC2)的可视化,旨在更好地连接远距离的传感器和射手。(照片提供/Raytheon Technologies)

防御是集体性工作。在美国军队的各军种、机构和梯队中都是如此,但在与全球的盟友合作时也是如此。

21 世纪的冲突需要前所未有的全球协调,因为威胁跨越地理、边界和数字平台,导致地缘政治复杂性随着每一次微观冲突而增加。在今年的AFA会议上,美参谋长联席会议副主席格雷迪海军上将在讨论最新发布的联合作战条令时回应了这一紧迫性:美国军队必须通过融合来自多个领域(包括太空、空中和陆地)的传感器的信息来'感知和理解'其作战环境,并将这些信息迅速提供给决策者。

为了在未来的点对点战争中取得成功,需要迅速认识到海军上将所指的“决策者”实际上是在所有潜在的盟友和合作伙伴中。如果现在不建立核心指挥和控制(C2)能力,当我们遇到真正的威胁时,将会失败。

多国性质是联盟及联合全域指挥与控制实验的规划和执行中经常被最小化的一个方面。决策优势归结为信息优势,这就是 CJADC2 如此关键的原因,但目前,人们过于关注数据分析而不是协作。

人工智能 (AI) 和机器学习等新兴技术在提取任务见解方面具有令人难以置信的前景,但要使这些见解付诸实施,必须专注于一个非常困难的简单概念:无缝的工作流程互操作性。从规划到许可,从情报共享到消除冲突——跨越不同的国家、部门、角色和职能——这是一项极其复杂的任务,在加速任务敏捷性方面,它拥有最大的机会,因此,在实际威慑方面。实现这个全球统一的新世界有两个主要支柱:

多国互联互通

全球合作和消除冲突是综合威慑不可或缺的组成部分。所处的时代,来自近乎对等对手挑战、来自无数国家和非国家行为体的不对称战争、不断的虚假和错误信息以及网络恐怖主义共存,创造了美国及其盟国有史以来最不稳定、最复杂的威胁环境。如果能向挑战者证明,如果发动战争,形成的任何联盟都将立即在利益相关者之间持续互操作,即使是过于自信的同行也会三思而后行。

但现实情况是,在多国行动中,盟国之间的协调仍然过于繁重,即使在演习和实验中也是如此。当联盟行动需要在几天内打上数千个电话和电子邮件来计划、批准和执行时,效率低下就变得很明显了。好消息是,最大的障碍不是技术上的,而是以文化和政策为导向的。首先,美国防部继续优先投资昂贵的数据可视化解决方案,这些解决方案无法解决阻碍产生真正威慑力进展的基本工作流程和互操作性挑战。

一些当前和即将推出的举措推动了多国互操作性的发展,例如美陆军的“融合顶点项目”和印太司令部新的联合任务加速器理事会(JMAD)。这些工作的重点是建立以数据为中心的基础流程、技术创新以及与盟友和合作伙伴的合作,因此一旦危机开始,就不会手忙脚乱。

这些工作凸显了盟友与伙伴之间协调的重要性,并认识到随着冲突的加剧,联盟将如何迅速改变。它们为以数据为中心的工作流(以数据为中心的功能)铺平了道路,这些工作流可以提高效率和协调,最终推动组织更好地执行联盟 C2。这些举措往往被创新剧院和裙带关系的商业能力选择所掩盖;具有讽刺意味的是,他们以“无聊的方式”解决了核心联盟挑战,这将改变世界。

一体化工作流程

现实情况是,所有 C2 任务都需要类似的功能和工作流程。平均而言,70-80% 的 C2 职能是相同的——从规划到执行再到批准和评估,无论国家或职能如何。每个操作都需要不同分类级别的特定领域利益相关者和数据集,但工作流已经非常成熟。挑战在于,各部门、分支机构和国家/地区采购和构建自己的孤立 C2 系统,而当需要联合行动时,这些系统无法很好地集成。它们可能共享数据,但它们并没有真正实现互操作。

有机会利用现有的规则和基于角色的系统,实现自动化工作流程,这些工作流程只需要针对特定任务进行调整,而不是从头开始构建。军事规划、批准、执行和评估的理论和记录步骤本质上都是基于角色的,并且以规则为指导,在技术上利用这一点可以使人员专注于战略思维或决策,而不是手动连接不同的流程。

为了真正实现跨部门、分支机构和盟友的协作,利益相关者必须根据相同的准确信息进行操作。许多联合作战面临的挑战是,每个组织都根据其对情报环境的狭隘看法做出决策,然后使用幻灯片等静态资产与联盟伙伴共享这些数据。

前进的方向是将合作伙伴和盟友聚集在同一个以数据为中心的环境中,使团队能够一致地理解、协作和处理权威和公开可用的数据。必须朝着将军方、对手、伙伴和盟友数据整合到一个与世界政治和经济事件一起实时更新的集中框架内的持续态势迈进。通过这个框架,团队可以从更高的安全性、无缝的数据共享以及联盟合作伙伴之间更好的合作中受益。

参考来源:C4ISRNET

成为VIP会员查看完整内容
31

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
美国陆军深度感知的未来
专知会员服务
41+阅读 · 2月20日
扩展现实的军事应用
专知会员服务
26+阅读 · 1月29日
美国陆军准备推出下一阶段的人工智能 TITAN 情报节点
专知会员服务
56+阅读 · 2023年12月31日
软件定义国防是未来战争的必要条件
专知会员服务
38+阅读 · 2023年12月18日
新模拟器能否成为 JADC2 的试验场?
专知会员服务
34+阅读 · 2023年11月21日
21世纪战争和自主系统带来的挑战
专知会员服务
38+阅读 · 2023年11月19日
军事数据空间:挑战、机遇和用例
专知会员服务
118+阅读 · 2023年11月14日
联合一体化正在成为 CJADC2 的解决方案
专知会员服务
38+阅读 · 2023年10月20日
JADC2 和美国国防部:描绘态势感知的未来
专知会员服务
106+阅读 · 2023年9月25日
深度学习的下一步:Transformer和注意力机制
云头条
56+阅读 · 2019年9月14日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月22日
Arxiv
158+阅读 · 2023年4月20日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关VIP内容
美国陆军深度感知的未来
专知会员服务
41+阅读 · 2月20日
扩展现实的军事应用
专知会员服务
26+阅读 · 1月29日
美国陆军准备推出下一阶段的人工智能 TITAN 情报节点
专知会员服务
56+阅读 · 2023年12月31日
软件定义国防是未来战争的必要条件
专知会员服务
38+阅读 · 2023年12月18日
新模拟器能否成为 JADC2 的试验场?
专知会员服务
34+阅读 · 2023年11月21日
21世纪战争和自主系统带来的挑战
专知会员服务
38+阅读 · 2023年11月19日
军事数据空间:挑战、机遇和用例
专知会员服务
118+阅读 · 2023年11月14日
联合一体化正在成为 CJADC2 的解决方案
专知会员服务
38+阅读 · 2023年10月20日
JADC2 和美国国防部:描绘态势感知的未来
专知会员服务
106+阅读 · 2023年9月25日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员