军事战术边缘计算的重要性

随着战争日益数据驱动化，战术边缘计算使军队能够更靠近战场处理和保护信息，从而减少延迟并确保更快、更具韧性的决策。

边缘计算提供了增强军队通信能力的潜力。通过实现在更靠近战场的地方处理和存储数据，边缘计算可以节省时间和资源，从而加快战场响应速度。全球范围内，军队已利用5G日益普及和计算能力进步的优势，开展了边缘计算的探索性实验。本文分析了战术边缘计算的潜力及其对印度军队的潜在影响。

从远程云到边缘

目前，军事通信的很大一部分依赖于云计算。这通常涉及在远程服务器上存储和处理敏感的军事数据，这些服务器通常远离地面数据生成地。这种模式在军事背景下带来三个基本挑战：延迟、安全性和连接性。

第一个挑战，也是在前线感受最深的，是对网络连接性的依赖。与城市和高密度电信网络区域中的安全云环境不同，军事行动经常发生在互联网信号不稳定或网络覆盖有限的偏远或边境地区。由于云计算如此依赖稳定高速的连接，其在这些条件下的效用会急剧下降。

第二个主要问题是延迟。在战场上，快速、瞬间的决策可能至关重要地决定军事行动的进程。这意味着数据收集与决策之间的时间必须最小化。对于云系统，这可能是个问题，因为数据从源头传输到云端再到被处理，其间可能存在延迟。

最后，是关键数据面临网络攻击、拦截和外国监视的威胁。许多活跃冲突区域缺乏强大的网络安全基础设施，使得通过云传输的通信和数据尤其容易受到敌方攻击。例如，2024年1月，乌克兰安全部门发现俄罗斯军方侵入了首都基辅的网络摄像头，这些摄像头播放了乌克兰防空系统的运作和城市关键基础设施的位置。俄罗斯军方利用获取的信息来瞄准这些地点。鉴于军事信息的机密性和敏感性，此领域的任何泄露或丢失都会对任务完整性和人员安全构成巨大风险。

因此，尽管云计算确实提供了一些优势，但不断变化的战场前线将需要一种超越此类云系统的方法。换句话说，确保军事边缘优势在未来对峙中将证明日益关键。

满足战场需求的边缘计算

边缘计算已成为应对这些紧迫挑战的有力答案。其核心在于，战术边缘云计算分散了数据收集、存储、分析和生成洞察的整个流程。边缘计算使得数据可以在本地、靠近其源头的地方进行处理，而不是将来自前线传感器和系统的原始数据发送到遥远的服务器。本地化之所以成为可能，得益于直接安装在数据生成处或所谓军事网络"边缘"的现代工具、传感器和计算机。

边缘云系统经过专门开发，即使在带宽低或连接不稳定的情况下也能有效运行，这在偏远边境或敌对地区是常见情况。这意味着关键任务可以无缝持续进行，无论网络是否中断，即使在最恶劣的环境中也能提供作战连续性。

另一个关键优势在于压缩决策时间线和减少延迟。通过边缘计算，从初始数据捕获到随后行动之间的时间跨度被大幅缩短。在军事冲突中，每微秒都至关重要，这种降低的延迟被证明是无价的。在误差容限极小、指挥官必须实时决策的情况下，边缘系统能够实现快速决策。

边缘计算还将敏感数据保留在本地，减少了对手可能利用的攻击面。由于信息不会频繁穿越广阔的网络或集中式服务器，被拦截的可能性大大降低。此外，数据在传输到别处或用于未来训练人工智能（AI）系统之前，可以进行加密和清理，从而提供额外的安全层和可靠性。

美欧印推进

对军事边缘优势的追求并非遥不可及的愿望，而是当前军事进步的核心焦点。

例如，各军事大国一直在积极寻求这种能力，正大力投资边缘计算解决方案，整合来自大量传感器和平台的数据，并将这些分析用于情报、监视和瞄准目的。也在推出5G网络，以实现快速、低延迟的数据处理，并促进先进的多接入边缘计算。

这种5G骨干网支持多接入边缘计算，使得自主平台（包括无人机和自动驾驶车辆）能够在现场执行高效的数据处理和AI驱动的分析。

美国在迅速开发这种能力。例如，美国国防部正积极将边缘解决方案集成到其作战基础设施中。国防信息系统局下属的"联合作战边缘"云已在美军海外基地部署了各种互连的边缘计算平台。2025年的"融合项目"（Project Convergence）中，美国陆军第18空降军测试了多种边缘节点解决方案，若将这些技术部署在偏远地区，将能增加其作战灵活性。洛克希德·马丁公司的F-35战斗机是边缘计算在航空领域的另一个例子，其分布式孔径系统能够本地处理高达10太字节的数据用于威胁识别。

在欧洲，北大西洋公约组织（NATO）成立了一个关于"战术边缘边缘计算"的研究小组，以探索在联合行动中保持不间断通信与合作的方法。同样，澳大利亚国防军通过Nexium国防云边缘（Nexium Defence Cloud Edge）与工业界合作，探索为战场开发安全的战术云计算能力。

印度也已开始将配备边缘AI能力的工具集成到其军队中，并日益强调本土创新。根据国防部（MoD）国防生产部2022年的一份报告，几种利用边缘计算进行实时分析的下一代军事工具已被规划并进行试验。其中一个例子是BLADe-S ISR平台，由边缘计算驱动，可以分析听觉、视觉或文本输入，应用自然语言处理，并动态生成可操作情报。另一项进步是Chimera-22智能摄像机，它支持边缘AI，可部署用于监视并即时探测敌方无人机或威胁。Deepcatch Edge AI这样的平台使多个摄像机能够协同工作，利用AI进行诊断和威胁检测，所需人力干预极少。

与私营部门组织合作。例如，印度领先的无人机供应商ideaForge已经为无人机配备了机载处理能力，用于实时监控数据分析。同样，InferQ与Latent AI合作，开发了机载威胁检测与分类技术。

最近，印度陆军也将边缘计算确定为到2030年将采用的33项利基技术之一。印度地形多样，边缘计算能力的发展将使印度受益匪浅，使军队能够适应不同的基础设施限制。此外，它还将使前线部队能够利用可用的多个数据流，获得全面的战场态势图。随着印度军队部署更多互联平台和系统，边缘计算将在其优化集成中发挥关键作用。它还将确保即使在面临网络中断时也能实现不间断的作战。