摘要

美国海军在实现海上作战空间自动化的过程中面临着挑战，并有可能落后于其崛起的大国竞争者--中国人民解放军海军（PLAN）。美国海军和中国人民解放军海军是如何采用自动化来改善海军情报、监视和侦察（ISR）的？这项研究的结果表明，美国海军是一个创新者和早期采用者，而解放军海军作为一个后期现代化者接受了自动化系统和人工智能（AI），受益于已经存在的相关技术知识。美国海军的宙斯盾和舰艇自卫系统以及人工智能技术能够实现海上优势；然而，中国海军在人工智能技术方面的进展比美国海军快。这篇论文比较了两支海军在ISR方面采用自动化和人工智能技术的情况。在本研究中，自动化被定义为一个过程或特定的、以任务为导向的系统，它的运行不需要人类的直接控制。人工智能更深入，包括旨在创造能够分析、评估和优化备选方案以追求更广泛目标的机器技术。采用了埃弗雷特-罗杰斯的扩散过程S曲线模型，作为分析海军规划者和决策者提高效率的框架，因为他们正在考虑采用哪些自动化和人工智能技术以及如何最好地利用它们。

1. 简介

自动化和人工智能（AI）的发展将影响未来的海权。2017年7月8日，中国表示，目标是建立一个国内的人工智能产业，并在2030年之前使国家成为"人工智能的创新中心"。2019年2月11日，唐纳德-特朗普总统签署了13859号行政命令，以保持人工智能的领导地位，并体现美国的价值观。虽然这些战略已经公布，但在海军事务中采用自动化的速度仍然缓慢。在美国海军作战部长2018年的文章《海上优势的设计》中，海军作战部长的首要任务是设计未来的综合海军力量结构，并 "全员上阵，使杰拉尔德-R-福特号（CVN 78）尽快准备好作为战舰。"而中国人民解放军旨在向未来的 "智能化战争 "发展。人工智能超级大国的海军竞相采用自动化和人工智能技术进行持久的情报、监视和侦察。这篇论文比较了两个关键的自动化传感器--美国宙斯盾和中国348型 "龙眼"的技术采用情况，以及它们如何改进海军的情报、监视和侦察（ISR）。

自冷战以来，海上优势已经开始依赖来自相互连接的ISR平台的自动化预警系统。在美国和当时的苏维埃社会主义共和国联盟（USSR）之间，海上指示和警告（I&W）的自动化被大量嵌入常规海军能力。苏联解体后，中国稳步崛起，并一直在寻求使用人工智能（AI）来增强其军队的认知能力，速度越来越快，特别是在未来的海权方面。航空母舰、海军飞机和潜艇之间的自动化通信链路，称为Link-11或Link-16，允许人类操作员通过互联网计算机系统即时发送信息。

这项研究的重点是美国海军和中国人民解放军海军（PLAN）采用基于自动化的平台。海军ISR平台的例子包括：船舶自动化、有人和无人系统、空中侦察卫星、可视化识别和定位海上平台的计算机系统。这个话题很重要，因为有三个关键因素：快速人工智能技术研发的政策；大国竞争（GPC）的回归；以及减轻不确定性和增强判断力的需要。然而，先前的地缘政治事件表明，由于设备的错误配置和人为错误，自动化系统可能容易出现错误的、非结构化的或无监督的数据。在正确的时间、正确的地点接收正确的数据，对于了解未来海权自动化的采用至关重要。

本研究关于关键领域的范围包括：自动化战略；辅助决策（速度）；以及使自动化工具发挥作用的空间关键情报系统。对采用自动化的影响的概述是以美国和中国的国防和政策战略文件为界。将讨论采用关键情报系统的战略意义。

采用和驾驭当今的自动化技术是至关重要的。对新兴技术的技术采用有赖于频繁的软件更新和兼容的硬件来成功运作；否则，系统将不能按预期或最初的设计运作。另一种方式来概念化这个采用和整合2020年的技术的过程，就是思考将现代蓝牙扬声器或收音机整合到20世纪80年代的车辆中；可能的，但试图整合不兼容的软件或硬件将是有代价的，很可能会出现故障并导致不兼容，这就是在海军ISR平台上部署或采用自动化系统或AI工具之前缺乏冗余的测试。

1.1 研究问题

美国海军和中国海军（PLAN）是如何采用自动化技术来改善海军ISR与 "宙斯盾 "和348型雷达传感器对未来海权的影响？

1.2 背景介绍

半个世纪前，美国陆军参谋长威廉-C-威斯特摩兰将军对未来战争的看法在今天看来是正确的。1969年10月14日，他在美国陆军协会的演讲中指出

在未来的战场上，通过使用数据链、计算机辅助的情报评估和自动火力控制，敌军将几乎在瞬间被定位、追踪和锁定......有了可以持续追踪敌人的监视装置，用大量的部队来固定对手的物理位置的必要性将变得不那么重要。

威斯特摩兰将军概括了采用持续监视、跟踪和瞄准的设想，用计算机即时跟踪敌人。

著名的斯坦福大学计算机科学教授、人工智能开发者和企业高管安德鲁-吴（Andrew Ng）认为，就像一个多世纪前电力几乎改变了一切一样，今天很难想象在未来几年内有哪个行业不会被人工智能所触及。他的愿景似乎正在实现，今天提供海上态势感知的软件程序被称为共同作业图像（COP）。美国国防公司雷神公司开发的COP是为了以近乎实时的方式直观地显示海军的空中、陆地和海上平台。屏幕上的图片点根据其独特的标识符或指纹来识别和定位海上的海军平台，这也是GPS在地图上的显示方式。这是一种人工智能的应用形式，其中自动化催化了这个过程，并简化了飞机、水面舰艇、潜艇、地面站和卫星之间的数据流。

自20世纪50年代以来，杰出的领导人已经研究并在海军事务中采用了海上平台的模式识别及其相关的雷达信号或信号。对于海军ISR来说，一种被称为基于活动的情报（ABI）的软件程序是 "一种分析方法，它围绕人、事件和活动的相互作用，迅速整合来自多个情报源和来源的数据，以发现相关模式，确定和识别变化，并对这些模式进行定性，以推动收集和创造决策优势"。

根据海军研究生院（NPS）计算机科学家Joshua Kroll教授的说法，自动化是根据一套既定的规则对一个过程进行操作，这些规则被称为一套显性和隐性的规范。这些规则可以非常简单，也可以非常复杂，由人类和机器以各种方式实施。这些规则在软件程序中以 "如果，那么"的逻辑实现和编码，然后可以与机械功能相配合，通常与人配合。自动化是有益的，因为它在机械或视觉上使一项任务自动化，同时避免了人类的弱点，如疲劳和不专心。

自动化和人工智能是不完美的，有时会有特定的错误。系统规则或规则的输出可能不正确或不完整，它可能导致灾难性的事件，导致自动化的研究停止或暂停。人的错误在系统错误中也会有很大一部分。

使海上数据流自动化的海军传感器已经推动了海军运营商和战略家为未来的海上战斗空间重塑人工智能的采用。美国防部（DOD）的人工智能战略已经加快了 "采用人工智能和创建一支适合我们时代的部队。"简单地说，使用有效的传统技术是有价值的，但了解人工智能超级大国如何采用改变游戏规则的技术，对于改善海军ISR至关重要。采用自动化的合适方式围绕着知识、访问和时间来进行相关和准确的预警。

第二种方法是定义和理解自动化和人工智能的文献，包括其在社会各部门的看法。对自动化没有一个公认的具体定义。我的方法将是概述来自政府、军事、公共和私人的标准定义，并将他们的定义与计算机科学家等技术专家进行比较。当人们说或听到人工智能这个短语时，各种想法和图像就会出现在脑海中--从摧毁对手的致命自主武器或杀手机器人到不那么吓人的图像。对人工智能的看法可以从想象水手们坐在船上的电脑屏幕前到苹果的Siri或亚马逊的Alexa技术。对自动化的看法可以是简单的流水线，到自动精简信号以控制信息流，并纳入数字地图以显示船只、飞机和潜艇的位置。定义取决于你问谁。

第三种方法是分析今天有关人工智能超级大国之间海军ISR的自动化和人工智能能力。

第四种方法是构思和描述采用自动化加上人工智能新兴技术的设计方法，这些技术可以在不到六个月的时间内被回收、重复使用和转身，从而拥有为海军ISR采用自动化的长期战略的优势。这种不规则的方法将纳入有效性和性能的措施，并有一个苛刻的时间表，其中包括积极的、及时的和道德的标准。

1.3 研究方法

本论文方法将是开发一个适应性模型，用于比较分析今天美国海军和中国海军之间的自动化和人工智能能力，包括其海军的空军部分。我们的目标是产生一种研究方法，为参谋长联席会议主席提供精确和简明的指标和衡量标准，以便其启发式地观察和吸收，在今天采取行动，并在人工智能软件开始超越现有技术时重新调整方向。在第二章中，对自动化和人工智能的文献回顾进行了定义，海军ISR的技术方面对于讨论、概念化和在本论文中使用一个简单的工作定义是必要的。

除了定性分析，定量分析将通过对有贡献的行业公司（私营和公共）的网络分析来进行，以追求为高层决策和反馈系统开发一个采用框架。混合方法的目的是为了确定情报、监视和侦察的自动化做法。对ISR自动化的彻底分析将使我们更好地了解海上战场ISR的当前趋势和限制。值得注意的是，采用的理论通常是基于组织或用户；因此，将讨论两者。将使用埃弗雷特-罗杰斯（Everett Rogers）的扩散过程的S型曲线模型，研究在过去50年里ISR采用自动化的水平。

这篇论文将包括三个具体的自动化系统，它们可以连接到两个重点自动化传感器和两个海军采用的云服务来存储ISR数据。这些系统包括无人潜航器（UUVs）、无人驾驶飞行器（UAVs）。除了美国防部企业范围内的云解决方案，美国还整合了联合企业防御基础设施（JEDI）云计划，这可以提高海军ISR支持，并与中国保持同步。关于解放军的云服务发展计划，已知的公开信息很少。然而，在2017年，与解放军合作的中国科技部招募了互联网巨头百度、阿里巴巴集团控股公司和腾讯控股--也被称为BAT--用于云计算。

埃弗雷特-罗杰斯1962年的扩散过程S曲线模型将有助于更好地理解当前的采用方法。例如，美国国防采购系统（DAS）和联合能力整合与发展系统（JCIDS），以及根据DODI 5000.2的2020年中层采购（MTA）途径是美国技术采用的采购模式。还将使用定量措施来联系相关公司的空间和时间网络分析，私营和非营利公司，可以积极和消极地促进自动化的采用。其目的是可能揭示公司的专有权利和它们之间的距离或分离度，这可能显示出未来海军ISR的方法和整体采用过程中的弱点。

作为第三章的案例研究，将提供埃弗雷特技术采用的S型曲线的概述和一个逐步的过程，以帮助海军ISR采用自动化和AI的过程。其他可提及的拥有采用自动化系统或AI工具的AI战略的国家将在本论文中简要讨论，它们是英国、俄罗斯、法国、伊朗和韩国。

1.4 技术采用理论

几十年来，技术背景下的采用理论一直是研究人员、商业和工业界的焦点。现代术语 "采用 "源自罗马的一种采用形式，即adoptio。这个15世纪末的法语和拉丁语短语adoptare来自ad，意思是 "到"，optare意思是 "选择"。简单地说，人们可以选择一个无生命的物体、人、地方或事物，或者选择改变，或者不改变。

技术采用的S型曲线代表了一个理论框架，帮助概念化一个人或一个组织如何成功或不成功地采用一项技术。根据美国传播理论家和社会学家埃弗雷特-罗杰斯（Everett Rogers）的观点，创新技术的成功采用发生在一个分布式的钟形曲线上，呈S型，它是由扩散曲线在时间和常态方面得出的（图1）。采用系统的五个类别是。(1) 创新者；(2) 早期采用者；(3) 早期多数；(4) 晚期多数；(5) 落后者。了解S型钟形曲线的各个阶段对成功采用新兴技术非常重要。

图1以水平和拉伸的 "S "形式描述了技术采用率，采用率在Y轴上，时间在X轴上。这意味着，当一项技术最初被采用时，无论是技术还是市场条件，都需要几年的时间来调整或发展到达到一个拐点，以实现快速采用。

图1. 扩散过程的S型曲线模型

当市场开始饱和时，曲线就会变平，技术的后期采用者在饱和点上采用新兴技术并融入竞争环境已经太晚了，这就是落后者的位置。海军领导层会发现这一点很有用，因为这意味着最好是在S型曲线的拐点上，而不是在它的起点或终点。

随着人口的增长，自动化和人工智能新兴技术也将增长。S型曲线思想的历史始于19世纪，其动机是为了了解更多关于人类的成长。罗杰斯的S型曲线采用理论是基于Logistic函数作为人口增长的模型，该模型由比利时数学家Pierre-Francois Verhulst在1839年首次提出。Verhulst将这一理论与人口增长联系起来，最初他的想法来自英国人和政治经济学家托马斯-马尔萨斯在1789年的《人口原理论》。在这一时期，人们担心人口增长超过食物供应，以及未来养活人口的问题。从1950年到今天，美国的人口增长从3.3亿美国公民增长到14亿中国公民；促成了目前77.6亿的人口，而且还在不断增加。人类人口越是增长，对知识的渴求就越有可能，不仅是人类，还有自动化和AI。人们希望有更多的自动化系统，并采用人工智能技术，因为它们通常比人类更快，可以消耗更多的数据，同时提供智能和监控，有时某些技术只是使用起来很有趣。

S型曲线采用理论的一个重要推论是，海军应该在已经成长并经历过失败的技术上建立公司，以实现成功采用。一些技术包括AlphaGo深度学习系统和IBM的DeepMind子公司谷歌，用于下围棋的战略游戏，或称围棋。2016年，计算机系统AlphaGo击败了韩国特级大师李世石。对于这两个人工智能超级大国的海军来说，这种模拟游戏直接关系到美国海军和解放军海军之间的传感器和计算机系统如何在海上战场上相互学习。技术的采用和增长可以很好地转化为生命周期模式，并以长期的累积增长来衡量。

自20世纪50年代以来，自动化技术的增长并不令人惊讶，而且是不完善的。根据Modus的说法，S型曲线 "来自于一个定律，即增长速度与已经完成的增长量和有待完成的增长量成正比"。就像生命周期--出生、成长、青春期或成熟和死亡的时期一样，S型曲线阶段作为减速、加速、换档或完全停止并重新开始的关键机制。不是每一个为ISR设计的特定海军传感器或计算机系统都能实现对海上战场的完美了解。

这种观察在商业领域得到了认可和利用。谷歌前首席执行官和国防部顾问委员会的董事会成员埃里克-施密特认为问题是直接的。他认为，如果我们建立可靠的系统，在其中了解故障模式和错误率，计算机视觉是很容易理解的。通过宙斯盾接收、分析和传播信息和情报，计算机系统与传感器的连接有时间差，这在年轻的操作人员中产生了公认的挫折感，他们设想计算机系统和人工智能应用，就像高分辨率的视频游戏，是采用自动化的一个弱点。

人类使用自动化软件应用来解决问题。重要的是要明白，自动化目前没有能力进行智力评估。人工智能模拟了人脑的认知功能和计算机视觉显示数据。在美国海军中，机器背后的人类操作员使用基于规则的自动化系统，该系统显示雷达信号。静止的数据--计算机中没有被使用或操作的数据--被限制在输入的数据量中。

采用理论的变化是不可避免的。与美国历史学家Elting Morison的研究和反思过程相似，自动化的采用主要围绕着四个不同的部分："任何机械变化的起源点的初始条件；变化的主要代理人的特点；那些抵制变化的人的性质；以及促进适应所引入的变化的手段。"不理解和忍受这些部分，就不能超越现有知识体系的门槛。

在2020年，我们处于另一个巨大的技术发展和GPC回归的时代，通过这个时代维持未来的海权取决于在网络空间的第四维度的优势。俄罗斯总统弗拉基米尔-普京曾经说过："人工智能是未来，不仅是俄罗斯的，而且是全人类的。它带来了巨大的机会，但也有难以预测的威胁。谁成为这个领域的领导者，谁就会成为世界的统治者。"自动化简单的任务和采用人工智能工具，即使是传统的系统，也需要改变今天的GPC和国家安全。

5 总结和建议

5.1 前言

这篇论文试图比较美国和中国海军采用自动化和人工智能进行海军ISR的不同方式。将具体的自动化工具--宙斯盾、SSDS和346型--如何改善现代海上战斗空间的问题进行了概念化。第二章概念化了自动化一词--一种技术、过程或系统，机器通过它来实现一个特定的目标--和人工智能，一个更雄心勃勃的概念，提出了分析和评估能力。第三章描述了罗杰斯的技术采用的S型曲线，并建议总共有五类采用者来规范采用者类别的使用。这种方法很重要，因为如果没有这种方法，在采用过程中，将想法讨论和将适当的技术归类到其适当的时间表是至关重要的。第四章展示并分析了两国海军采用自动化和人工智能海军ISR平台和软件的方式。尽管美国海军在海上优势和空中优势方面一直保持着主导地位，但中国海军在主导人工智能以获得未来的海权方面正在快速接近。

这篇论文包含一个七步战略和设计过程，适用于简单、复杂和特别复杂的自动化或人工智能应用的技术采用。这个理论过程可以帮助确定海上战斗空间中成功的海军ISR实践所需的主要需求和材料。人、材料和物理空间代表了关键要素。本研究的理论框架确定了五个关键的技术采用能力：早期和季度的 "篝火谈话"；有远见的思想领袖；宏伟的战略叙事；设计一个人工智能发展计划；在计算机技术材料资源方面的领先；以及，为人工智能工程专家和海军知识专家建立一个即时的和用户友好的平台。

本章涵盖了调查结果的总结、人工智能的差距、伦理和人工智能、对美国海军的建议，以及涉及海军ISR的人机合作的自动化和人工智能工具的未来工作。

5.2 调查结果摘要

弗兰克-巴纳比提醒我们，"军事技术正在使战争自动化。"目前的趋势显示，无疑是自动化处理、融合和产品交付，用于指挥和控制海上战斗空间。我开始对自动化和人工智能应用于海军ISR的调查，以更好地了解两国海军采用的机制和类别，不仅使每个海军成为伟大的竞争对手，而且使其部队成功的海军人工智能力量有哪些特点和技术。

如果指挥官被信息或情报淹没，海军ISR技术采用的S型曲线的结论可能很重要，相反，可以刺激一种新的文化，采用自动化和人工智能的混合方式，将早期采用者与后期采用者折叠在一起。根据谷歌前首席执行官埃里克-施密特的说法，"美国防部有一个创新采用的问题"，应该对软件系统采用DevOps，或开发运营的文化，并专注于 "客户采用 "，文化发展的中心是用户或战术操作员和在两国海军中服务的AI工程师。例如，中国人民解放军有一种采用技术较晚的发展文化。后期采用者或落后者可以从早期创新者的成功和失败中获益，因为这类采用者专注于采用和 "复制 "成功的技术，并观察到哪些技术的失败不被采用。

图20表明，这两支海军作为近似的竞争者，在采用自动化方面是成功的；然而，它们处于曲线的两端。这意味着美国海军代表着创新和早期采用，而解放军海军代表着海军ISR任务中采用技术的后来者。

图20. 美国海军创新者和采用者与中国人民解放军后期采用者在S型曲线上的对比

这两个大国竞争者似乎都在采用技术的前向或后向思维方式中共存并完成波长，但政治制度会影响采用技术的速度，无论是创新者还是后来者。

5.2.1 人工智能有利于专制的海军

自动化和人工智能技术的采用速度往往有利于专制社会。根据中国的人工智能战略，中国的计划是通过快速发展人工智能成为全球创新中心，加强中国在采用自动化进行海军ISR方面的领先地位。"中国的人口超过14亿公民，大约有29万解放军人员，这大约相当于解放军230万人员的12.6％。自2018年以来，中国发表了约42.64%的顶级人工智能论文，约52%的人工智能全球专利，在人工智能公司中排名第二，有超过1011家公司，而美国的人工智能公司有2028家。"在私营部门，中国利用百度、阿里巴巴和腾讯（统称为BAT）来推动人工智能的发展。中国拥有开放社会中较多人口的优势，可以协助清理数据，开发或复制算法，并利用开源数据和社交媒体收集和监视海上的海军平台。也许，开发人工智能的公司和中国之间的强大反馈回路对军队来说是天作之合。

5.2.2 自动化和人工智能：国际海事治理的变化

此后，解放军海军能够利用并声称拥有一种新的海事治理模式，并迅速接近其在人工智能方面的主导地位。中国已经开始在采用自动化方面超越美国海军。在中国清华大学最近关于人工智能发展的工作中，中国国家人工智能政策演变的第五阶段（2017年至今）显示了下一代人工智能在军事、工业和民用部门中的特点。自2013年以来，解放军和中国建设和军事化了其自造岛（即，在第一个岛链内，解放军拥有 "主场 "优势，可以监视和维护其在SCS有争议岛屿周围12海里的区域。解放军继续使用东雕级AGI船来了解美国的海军事务。作为后来者，解放军海军将有可能 "复制 "美国海军所展示的成功海军ISR战术和行动。

中国正在通过收集大量的数据，在人工智能方面领先于美国海军的间谍船、侦察卫星和OTH雷达。摩尔定律，即每块硅芯片的晶体管数量--计算处理能力每两年翻一番，导致快速增长和生产力。中国正在利用收集从海上到太空资产的大量数据的优势，生产高质量的数据。如果计算机处理能力每两年翻一番，那么用长期收集的高质量数据进行过滤的难度就会降低，并且更容易在中央数据存储（即云）中找到。

随着中国继续在当地和全球建立更多的网络基础设施，它显示了它愿意为长期优势承担短期风险。另一个长期接受的因素，梅特卡夫定律，断言完全连接的网络的价值增长与兼容通信设备数量的平方成正比。例如，如果一个网络有五个节点完全相互连接，每个节点的固有价值是x，它的力量是100倍（由于它有十个不同的链接），而单一链接的网络的力量是5倍。虽然网络的价值增加了兼容通信，但如果竞争对手破坏或黑掉其中一个节点，它也会增加网络安全问题。解放军的愿意承担计算机网络攻击的风险，在人工智能方面占据主导地位，以实现长期战略。

5.2.3 美国海军的先发优势：半导体和软件

然而，美国在人工智能方面的领导地位已经超越了美国沿海地区，拥有比中国更多的海军人员，并领导着建立网络基础设施所需的物质资源。虽然美国人口为3.294亿，低于中国的总人口，但美国海军有339,448人，比中国海军人数多。美国海军在采用人工智能技术方面具有先发优势，不仅仅是因为它的人数比中国海军多，而是因为美国在顶级人工智能公司方面处于领先地位。具体来说，美国的人工智能公司集中在企业软件、半导体和量子计算方面。

然而，美国海军与工业界或私营公司的联姻可能会带来重大问题，并与那些不或不坚持用人工智能支持军队的人工智能工程师产生摩擦。美国人才来自于硅谷、联合人工智能中心、国防部的项目，如DARPA、DIU和NavalX。然而，谷歌、脸书和亚马逊等顶级人工智能公司因隐私权问题受到批评，公众对人工智能武器化的看法造成了无缝合作的问题。即使美国海军和国防部在与硅谷合作，在60至90天内完成商业人工智能工具的原型制作并投入使用时，似乎在人工智能的某些方面处于领先地位，但这并不适用于所有海军ISR平台。美国海军司令部可能能够利用硅谷的人工智能工程师的商业人工智能工具，但传统的美国海军可能需要数年或数十年才能完全自动化并采用传统的常规平台的人工智能工具。

5.2.4 在人工智能和海权的未来，一艘自动化的航空母舰可能无能为力

ISR技术使海军平台几乎无法隐藏，大量的数据可以欺骗竞争对手。劳伦斯-利弗莫尔国家实验室高级研究员、海军研究生院教授扎卡里-戴维斯博士在他的文章《战场上的人工智能》中认为，"人工智能可以通过增加突袭的感知风险来侵蚀稳定性"，一方的人工智能支持的ISR平台可以迷惑其他精致的ISR。由于许多海军ISR操作人员工作时间长，无法完全审核定位移动目标的相关性和准确性，也无法以速度和精度进行打击，戴维斯称今天的ISR操作人员很容易被大量的数据和过度收集的数据所害，而竞争者都很想操纵或欺骗其他竞争者。

5.3 AI差距：缺少连接AI工程师和运营商/用户的AI平台

这项研究显示，没有明显的中央自动化或人工智能工具，具有连接人工智能工程师和知识专家或海军用户的即时通知技术，以更快地解决问题。自动弥合这一差距可以大大有助于获得客户和竞争对手的洞察力。根据兰德公司关于评估数据分析的研究，一个特殊的挑战与非结构化数据的收集和使用有关，而且不在固定的位置，如关系型数据库.直接在一个中央数据库内为人工智能工程师和海军用户自动化一个人工智能平台，对于美国海军解决和掌握至关重要。采用一个新的平台来连接人工智能建设者和海军用户将有助于超越技术应用的拐点。

尽管收集的信息越来越多，这项研究显示，描述性和诊断性的风格，特别是视觉分析和趋势分析，被利用。人工智能提供了关于海军ISR（即平台和传感器）所发生的信息，而诊断性人工智能则迅速指出了确切的问题或议题。正如第四章中提到的，美国海军采用了一种OTH视觉分析工具，用于对来袭的海军平台进行预警。描述性和诊断性的人工智能都是在采用更复杂的预测性和规定性人工智能之前需要掌握的基本程序，其典型代表是神经网络、模式识别、机器学习和深度学习。

预测性人工智能在美国海军的数据分析武库中是缺乏的。预测性人工智能为可能发生的事情提供数据--一个海军平台下一步可能去哪里，或者可能是为什么它下一步要去特定的地点。预测性人工智能技术的例子是机器学习、模式识别和统计建模；这种人工智能编程的方法使用历史和统计数据来进行海军活动的趋势分析。预测性和规定性人工智能是对中国保持竞争态势所必需的先进技术。

规定性人工智能也是缺乏的。规定性人工智能根据历史数据提供数据，说明如果海军ISR平台在海上进行x、y或z的演习，会发生什么以及什么可以更好地发生，并提供建议。规定性人工智能的例子包括监督学习算法，如 "随机森林"，它根据以前收集的数据或模型创建并将决策树合并成一个 "森林"。这可以帮助支持未来的热图和生成对抗网络（GANs）技术，用于兵棋推演或与竞争对手进行 "红队"。简而言之，无论海军是早期采用还是在所有其他海军采用特定的自动化或人工智能技术之后，完善基础知识并在每一级指挥部发展创新和人工智能操作的文化仍然是成功领导人工智能的关键。

美国海军缺乏的另一个人工智能平台是能够从海上生活的 "正常 "模式中区分出可能的异常或反常现象。为了开发和采用区分海上异常或反常现象的技术，目前可用的材料，如来自硅谷的半导体和软件人才，应该持续和频繁地访问和测试。软件或硬件不足的问题会导致更新的延迟，这最终可能会对识别和定位在海上行动的解放军部队构成问题。

人工智能和军事技术的商业化可能是下一个改变游戏规则的威胁。商业行业出售和使用的无人机可能导致竞争对手使用蜂群战术来对付关键的传感器，如宙斯盾、SSDS或龙眼雷达。每一级的自动化和人工智能都会增加一层复杂性，以诊断、预测和规定解放军的下一步行动。此外，如果解放军与商业部门一起开发人工智能，就会减少美国海军对具体软件或硬件更新的控制。对特定的自动化或人工智能工具的控制减少，可能导致其他竞争者或对手购买、销售和采用这些工具，并利用它们直接对付美国海军。

5.4 建议

这项研究提供了四个主要建议。另一个已经在快速采用新兴技术的模范社区是特种作战部队（SOF），特别是特种作战司令部另一个已经在快速采用新兴技术的模范社区是特种作战部队（SOF），特别是特种作战司令部（USSOCOM）。根据NPS教授Leo Blanken的说法，DIU、NavalX和USSOCOM等美国防部组织可以提供 "一种简单且具有成本效益的方式来改善该领域的现有创新工作：将军事研究生研究人员与已部署的特种作战部队结盟，以快速建立原型：概念和技术。"SOF社区为快速原型设计提供了一个有吸引力的测试平台，并将战术用户与人工智能工程师即时联系起来。

其次，美国海军应该投资并采用 "DevOps "文化，以保持对解放军的竞争优势。在一个等级森严的组织中，培养和实践DevOps将内在地从人工智能学校或部署前和部署后周期的教育时间开始。这只能由负责的高级官员进行灌输和启发。可以说，美国在创新和软件技术及人才方面继续领先，但可以通过将美国海军司令部或总部设在商业和私营人工智能公司附近来进一步提高，以培养和采用下一个人工智能的突破。

第三，在为航母植入更多自动化和人工智能的同时，相应的理论应该考虑蜂群战术和网络空间。就像一窝蜜蜂可以蜂拥而上超越一头熊一样，自主的无人机可以轻易地蜂拥一个航母打击群，特别是宙斯盾或SSDS及其相关的天线。如果不将蜂群技术与作战和战术ISR任务结合起来，其后果可能导致竞争对手以极小的代价摧毁宙斯盾或346型，并对海军ISR造成巨大的损害。

第四，两国海军共享网络空间。JP 3-12将信息主导权定义为 "一支部队在网络空间的主导程度，允许该部队及其相关的陆地、空中、海上和太空部队在特定的时间和地点安全、可靠地开展行动而不受对手的干扰。"网络空间是自动化海军平台的致命弱点，因为海军ISR平台之间的自动化和通信依赖于共享信息空间和解读频率进行通信。

这篇论文发现了在海军ISR采用自动化和人工智能时应该考虑的五点:

1.从第一天起就制定一个战略叙事，并在每个指挥层讨论人工智能战略。战略叙事是一种特殊的故事，一个组织可以清楚地理解和参与这个故事。这很重要，因为它能告诉其他海上竞争者你是谁，你曾经去过哪里，你要去哪里，以及你在哪里。每个指挥部都应该希望激励其军队成员，让盟友和合作伙伴兴奋，并吸引用户，如人工智能工程师和人类操作员。

2.控制了建立自动化和人工智能所需的技术材料的国家和海军，如半导体、硅和锗，将在未来海权的人工智能方面占据主导地位。市场是否准备好支持军方在海军ISR方面的解决方案？

3.采用自动化的成败在很大程度上取决于对电磁频谱的控制和频率的解调能力，如果不是全部的话。

4.应该有一个自动化的人工智能反馈平台，以便军事用户和人工智能工程师可以直接发短信和说话。一个获胜的、更好的端到端产品需要很好的用户体验，以实现高效的工作流程和即时的报告。

5.早期采用者和后来者之间的重大洞察力表明，美国海军和解放军海军在技术采用和竞争的波长上处于两端。在罗杰斯在第三章关于技术采用的S型曲线的工作中，美国和中国海军领导人都落在S型曲线的两端，适合他们各自的组织和理论结构。

5.5 海上力量的未来和未来工作：人机合作

人类和机器联手是在海军ISR事务中采用自动化和AI的关键。本节涵盖了未来的工作和采用自动化和人工智能过程中的长期考虑。这些因素是：为操作者提供自动化的健康指标；利用量子计算的研究；以及各种现实技术（虚拟、增强和混合）的增加。

5.5.1 团队AI健康：COVID-19

海军ISR和采用自动化或新兴技术的重心取决于海军平台上健康的人类操作员来操作这些系统。如果一种流行病在一艘航空母舰上蔓延，如USS Theodore Roosevelt (CVN 71)，那么所有支持航母行动的ISR都会停止，美国海军未能采用AI进行监视--其后果可能会导致生死攸关的情况。AI可以提供重要的人类辅助工具，可以将明确的指标自动化。

指挥官会发现，为海军操作人员的各种设计制定策略，并设计一个整合健康实践和人工智能的战略是非常有用的。一个自动化的红绿灯图表和每日追踪器，带有闪烁的通知符号，将有助于为指挥官和决策者指示诊断出的问题或触发因素。与生物事件相关的社会破坏的自动化指标的一个简单模型是威尔逊-科尔曼量表，即生物事件可能性增加的四个阶段：有利条件、单焦点或多焦点生物事件、严重的基础设施限制和当地反应能力的耗尽，然后是社会崩溃。第二个复杂的模型是约翰霍普金斯大学冠状病毒互动地图。另一个可以提取或利用模型的数据库是康奈尔大学的arXiv数据库，供世界顶级人工智能研究人员提交给斯坦福大学的知名资料库（见附录）。以互动的方式自动列出SWOT，可以使海军ISR受益。这很重要，因为有一个明确定义的任务和问题清单有助于尽早诊断出问题，并迅速找到合适的人工智能研究人员。

5.5.2 量子计算

对量子计算的进一步研究将有助于美国海军对人工智能的成功采用。量子计算超越了二进制数字（比特值为0或1），这是计算机中最小的数据单位，并使用研究人员托马斯-坎贝尔所说的 "量子比特，其中单个比特可以处于三种状态之一：开、关，以及唯一的，同时开和关。"在2018年的美国国家量子倡议中，国会确定国家标准与技术研究所（NIST）和能源部的量子信息科学研究中心为量子计算的顶级领导部门。因此，美国海军应不断与NIST和能源部密切合作。在这种情况下，国会是资助和提出法案以启动海军内部采用新兴技术的最高关键之一。虽然处于初级阶段，但量子计算可以提高人工智能的速度，特别是在机器学习方面，以便迅速发现模式并过滤大量数据集；它将为未来的海权投下长长的阴影。

5.5.3 伦理与人工智能

美国和中国都发布了 "原则"，而不是专注于自动化和人工智能是否符合道德、道德上允许或不允许的争议性问题。2019年6月，中国科技部发布了《新一代人工智能治理原则：发展负责任的人工智能》，其中列出了人工智能治理的八项原则：（1）和谐友好；（2）公平公正；（3）包容共享；（4）尊重隐私；（5）安全可控；（6）责任共担；（7）开放合作；（8）敏捷治理。2020年2月，美国防部的国防创新部门花了15个月时间才宣布采用人工智能道德的五项原则。它们应该是负责任的、可靠的、公平的、可治理的、可追踪的。发布像人工智能伦理指南这样的原则表明，两个国家都希望在人工智能的发展中具有灵活性，但也有责任。不管有没有原则，关于使用人工智能的主要争议很快就与人工智能的错误识别以及自动化和人工智能工具武器化的可能性有关。

首先，存在与人工智能和军事有关的伦理问题，这些问题在电影中都有描写，如《终结者》或《我，机器人》，这些电影最初是艾萨克-阿西莫夫的深思熟虑的短篇小说，并在现实生活中得到了证明。一些人认为，军事技术或人工智能在军队中的使用不应继续下去，因为计算机系统可能会自行行动，或根据流行的电影和社交媒体做出自己的致命决定。如果人工智能告诉人类操作员一架飞机有敌意，那么指挥官只有几秒钟的时间来决定是否根据现有信息作出反应。然而，自1988年以来，在ISR平台上采用自动化和人工智能工程，增加了透明度，避免了像美国海军文森号这样的事件，这是人的错误而不是机器的错误。可以说，自动化有助于防御友军或敌军的火力，有助于国家安全。

第二，在人机合作中，人是道德主体，而机器不是，但可以被打造为提供道德的选择。在亚里士多德的《尼各马可伦理学》中，一个有德行的人并不持有公开的德行态度，而是在特定情况下以某种方式行事，并有一系列的理由。人类可以有意识地做出单独的选择；而今天的机器只是协助人类做决定。在美国海军中，道德问题很可能取决于传统主义或法律主义的观点，也可能是以更多的探究性或可能是功利性的心态来修正一种观点。

在中国人民解放军中，未来关于道德和采用自动化的工作可以通过中国的道德决策来研究。在中国，伦理学与美德伦理学密切相关，涉及一个人应该如何生活，以及后果主义，涉及所有涉及物质产品的利益。

虽然今天的人工智能机器在一定程度上是自主的，但人工智能机器最终可能会根据特定的道德伦理规范，比人类更快地提出后果。两个严重的伦理问题是：自主系统在未来能否或将被归类为道德代理人？如果在生死攸关的情况下，对违反人类战争法的无道德的代理人--自主系统--缺乏问责，会发生什么？NPS教授Bradley Strawser提出的这些伦理问题值得考虑，但超出了本论文的范围。

5.5.4 人机合作与虚拟现实（增强现实）。

虽然Ishare对自动化和人工智能大大改善人类福祉的潜力抱有极大的热情，但智力优于人类的机器的发展可能会导致人类操作者头脑中的认知失调，并可能被用作一种威慑机制。爱因斯坦警告说，原子的力量会改变我们的思维模式。原子弹导致了广岛和长崎的核灾难。然后，核电变成了 "核大决战 "的想法，这是一个涉及使用核武器造成广泛破坏并最终导致文明崩溃的理论情景。今天，前国务卿亨利-基辛格等人认为，人工智能威胁着我们的意识以及我们理解真理和现实的方式。"人工智能可以作为威慑工具的概念是一个重要问题，可以在未来的研究中进一步研究。

根据这项研究，海军ISR平台的自动化程度越高，人工智能工具的增加，海军事务和海权将变得更加虚拟。最近的报告，如美国 "2020年美国国防训练中的扩展现实应用"，阐明了数字转型对人类的日常影响，并已延伸到虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）技术，这可能是下一个颠覆性技术。各种形式的VR的商业化可能会成为对海军部队的威胁。本研究没有涉及现实技术，VR、AR或MR对于保持人类安全不受伤害或作为一种威慑工具是非常有用的。

由于爱因斯坦和基辛格分别就核战争的灾难和人工智能对人类意识的威胁提出了警告，人工智能可能会走向一场 "认知战争"。认知战争将是在海上战场上使用自动化和人工智能，几乎由不在海上的人类控制。作为一种威慑工具，人工智能可以被用来用 "假的注入数据 "来威胁竞争对手在海上可能存在的海军威胁，而实际上，没有机器存在或曾经存在过。

在一场由自动化和人工智能驱动的革命中，人类正处于信息主导的边缘。自古以来，海上的舰队一直在寻求了解地平线外的情况，即敌人可能潜伏的地方。一个世纪前，安装在驾驶飞机上的无线电和雷达的兴起使海军有能力将监视范围扩大到地平线以外。具有讽刺意味的是，人工智能解决问题和管理信息的最终效果可能是人类推理、智能和决策的转变。今天，自动化既在全球范围内扩展其影响力，又在解释大量的信息以解决问题，并比以往任何时候都更能创造出充分的透明度。真正的，自动化ISR正在改变人类的知识、认知、现实，并最终改变21世纪海权的面貌。

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