重新定义防空：先进指挥与控制，实现卓越态势感知能力

快速、明智的决策关乎胜败。新的指挥和控制系统以先进的自动化和人工智能驱动的精确性重新定义了军事监视。全域态势感知能力，使武装部队能够以前所未有的速度进行观察、定位、决策和行动，如萨博的 9AIR C4I。

在现代军事冲突中，胜利不再仅仅取决于火力。相反，成功与否取决于能否比对手更快地做出正确决策。20 世纪 70 年代初，军事战略家约翰-博伊德首次阐述了这一概念，并提出了 OODA 循环理论。OODA 循环是 “观察、定位、决策、行动”（Observe, Orient, Decide, and Act）的缩写，表明武装部队可以通过比对手更快地反复循环这些阶段来确保决定性优势。

博伊德认为，决策的速度和灵活性是战胜对手的关键。然而，在当今这个信息铺天盖地的世界，如果没有智能化的、基本自动化的系统，要做到这一点几乎是不可能的。在监控国家领土和周边地区时，这一挑战尤为严峻。

全自动数据融合

态势感知是有效军事行动的基石，它使部队能够观察、确定方向并对动态威胁做出反应。正如北约关于其下一代指挥与控制（C2）系统的报告所强调的，机载预警与控制（AWACS）等先进的监视工具长期以来一直为加强战场提供关键数据。然而，当前的形势要求我们从仅仅了解作战全貌向无缝精确地协调跨域复杂响应的飞跃。

现代指挥和控制系统必须能够分析和整合输入的大量数据流、识别异常情况并提供可行的见解。这些系统对于支持操作员管理当代任务的复杂性至关重要，可确保他们在高压情况下准确、清晰地采取行动。这一转变反映了由多领域行动的复杂性所驱动的更广泛的战略转变，即实时信息必须转化为跨越空中、陆地、海洋、太空和网络领域的果断行动。

萨博公司空中指挥与控制和制导系统专家马丁-沃博拉解释说："监控自己的领土，最重要的是速度和精度。大量的民用和军用信号必须在几分之一秒的时间内进行评估和同步，在如此紧迫的时间框架内，这项任务超出了人类的能力"。

用于空域监视的指挥和控制系统不计其数，但像萨博公司的 9AIR C4I 这样高度自动化的却很少。这一瑞典国防解决方案使武装部队能够以最少的人员执行 OODA 循环，提供无与伦比的效率。沃博拉强调了该系统进一步减少操作员工作量的能力。Vobora 解释说："作为我们系统数据融合的一部分，无需操作员干预，即可提供最佳位置和质量的轨迹。还有一项功能是自动评估和组合来自多传感器跟踪器和相关仪的轨迹，以评估目标的身份，这是减轻操作员负担的另一项功能。"

准确可靠的态势图像

9AIR C4I 系统的核心是轨迹数据融合引擎 (TDFE)，这是一种最先进的多传感器跟踪器和关联器。TDFE 使用先进的算法处理来自各种来源的数据，例如地形图、方位和航迹，从而提供准确可靠的态势图。通过将有源和无源传感器的输入与其他系统的数据进行整合，该软件可为操作员提供快速决策所需的清晰度和速度。

该软件通过为输入信号创建全自动运动轨迹来实现这一目标。它融合了各种传感器输入，包括 ADS-B、AIS、电子支援措施 (ESM) 和电子对抗措施 (ECM)。这种复杂的数据融合可确保最佳的航迹位置和质量，使操作员无需人工干预即可采取行动。

9AIR C4I 具有高度的自动化和精确性，为现代空域监视系统树立了标杆，确保武装部队能够在危急情况下迅速果断地采取行动。

一个系统，无数应用

萨伯公司的 9AIR C4I 指挥与控制系统是多功能性的典范，其硬件基于商用 COTS（现货供应）组件。物理设置因部署环境而异。对于空间充裕的大型安全军事设施，该系统具有可扩展性，可容纳更多的工作站和显示器。不过，同样的解决方案也同样适用于移动或基于集装箱的操作。

在便携式配置中，整个设置，包括必要的计算能力和基础设施连接，都可以装入一个紧凑的装置中，两个人就可以携带。萨博的马丁-沃博拉（Martin Vobora）说："无论是部署在固定控制单元还是移动环境中，C2 系统对于实现全面的态势感知都至关重要。因此，它必须在任何环境下都能完美运行，并充分发挥其性能。"

与智能手机类似，萨博的 C2 系统配备了一个基础软件平台，可通过模块化应用程序进行定制，以满足特定的操作需求。其中一项突出的创新是多传感器优化器（MSO），这是一种人工智能驱动的工具，旨在提高管理大量传感器时的决策能力。

MSO 分析操作员需求、地形数据、地理位置和可用传感器的技术规格。然后，它通过有效的迭代优化传感器的集体使用，提供更清晰的态势图。这在动态环境中尤为重要，因为在这种环境中，情况瞬息万变，不同的用户需要量身定制的信息。通过简化决策周期，MSO 可确保做出及时、准确的反应。

值得注意的是，只要具备必要的技术接口，萨伯公司的许多先进应用，包括多传感器优化器，都可以集成到现有的 C2 系统中。这种兼容性增强了 9AIR C4I 系统的灵活性，使其成为现代国防行动不可或缺的工具。

人工智能解决传感器偏差问题

萨伯公司的 9AIR C4I 系统因其精确解释和交叉引用数据的能力而脱颖而出。该系统分析运动模式，同时将信号与民用数据库进行比较，以区分商用飞机和潜在的军事入侵者。此外，该系统还能识别弹道导弹，在短暂的飞行窗口内迅速计算出其潜在的弹着点。全自动目标跟踪确保为操作员提供简洁明了的界面，显示所有轨迹。在出现威胁或异常情况时，系统可发出自动警告，甚至提出可操作的建议，从而简化决策过程。

9AIR C4I 可处理当前识别的所有信号，提供全面的态势概览。然而，没有一个传感器是完全没有错误的，偶尔也会出现重复信号。“萨博的马丁-沃博拉（Martin Vobora）解释说："得益于机器学习和人工智能，我们的系统不仅能检测到这种容易出现的错误并合并痕迹，系统还能从单个传感器的偏差中学习，并为未来记住它们。

操作员可以手动配置规则，也可以依靠系统的人工智能根据观察到的模式建立规则。这种学习能力使人工智能能够识别突发偏差并发出警告，所有这些都由萨博先进的数据融合软件提供支持。该软件被誉为全球最佳软件之一，备受推崇，其他 C2 供应商经常购买并将其集成到自己的系统中。

“人工智能在系统中的比例在不断增加，未来潜力巨大。尤其是在武装部队的资源越来越有限的情况下，"沃博拉指出。

网络安全与持续改进

在网络攻击成为持续威胁的时代，指挥控制系统的安全至关重要。9AIR C4I 中的敏感数据受到强大网络安全措施的保护。萨伯公司为客户提供持续支持，包括定期更新、软件升级以及根据客户具体需求量身定制的增强功能。

这些循序渐进的改进不仅确保了系统抵御新威胁的能力，还增强了所有用户的使用能力，从而创建了一个与业务需求同步发展的动态平台。

多域态势感知：日益增长的必要性

像 9AIR C4I 这样的指挥和控制系统在所有作战领域都举足轻重，从空中监视延伸到海军和地面部队。然而，全面集成的跨域态势感知图像的开发仍未得到充分利用。然而，造成这一差距的原因并非技术限制。

“原则上，所有领域的所有信号都可以汇总到一张态势图中。这在技术上是可行的，"萨博的马丁-沃博拉解释说。“然而，武装部队内的各个领域目前大多是各自为政。联合行动中的共同行动图景存在各种限制，这也是因为每个国家的组织结构都非常不同。尽管如此，日益严峻的威胁形势要求在不久的将来加强整合"。

通信技术的进步--如 5G 网络和卫星通信--正在增强 C2 系统的能力，为在不同环境下进行实时数据传输和远程控制操作铺平了道路。高速、低延迟的网络可实现更快、更可靠的决策，这对于在多域行动中保持优势至关重要。

北约推动一体化

北约不仅在各武装部队内部，而且在盟国之间积极推广多领域方法。联合网络内的 “发布和订阅 ”模式等举措就体现了这一努力，使关键信息和资源得以高效共享。这种方法对一体化防空和导弹防御系统尤为重要，因为在这种系统中，无缝信息交换至关重要。

然而，重大挑战依然存在，特别是在跨域信息安全传输方面。组织孤岛仍然是实现全面集成 C2 能力的重大障碍。此外，整合来自不同系统的数据流需要细致的协调，以确保兼容性和安全性。作战框架、数据共享协议和安全分类（如红黑网络）方面的差异使建立协调一致的作战图景的工作变得复杂。北约为消除这些障碍所做的努力（如一体化防空和导弹防御等举措）凸显了对合作的日益重视。