本研究旨在观察商业领域实施的模块化开放系统方法(MOSA)等效概念,通过收集最佳实践、效益与失败案例,进而与国防部(DoD)MOSA框架建立关联。研究采用二手资料(公开数据与报告)通过案头调研与案例分析进行评估,揭示国防部MOSA实施中的效用缺口。从F-35战机到大型无人水面艇(LUSV)等国防项目(除V-280外)均在实施MOSA过程中遇到困难,表明国防部对MOSA的理解与应用水平落后于工业界。云网络架构、汽车开放系统架构(AUTOSAR)及医疗胶囊机器人等案例证明:工业界通过早期应用与跨厂商协作,已实现MOSA规范应用并持续扩展其场景。研究结论表明:国防部应避免将MOSA限定于单一采办类别并降低其应用门槛。建议国防部扩展MOSA信息数据库构建综合知识库,开发系统开放度评估工具,并启动跨军种MOSA应用协作以促进互操作性并加速创新进程。

模块化开放系统方法(MOSA)于2019年纳入《美国法典》第10编(USC Title 10),旨在降低国防部(DoD)采办成本并提升研发效能(Justia Law, 2023)。MOSA并非国防部原创方法,而是源于开放系统架构(OSA)、微服务等以软件为核心的流程体系。国防部于2008年采纳MOSA,源于认识到工业界"模块化"与"开放架构方法"的应用价值(Williams, 2021)。尽管2008年引入,MOSA直至十年后才成为国防采办强制要求。当前随着重大采办项目开始应用MOSA,其执行效果迎来评估契机。该概念最早出现于1990年代软件领域,IBM等公司正将面向服务架构(SOA)集成至系统——SOA后来发展为彼得·罗杰斯博士提出的"微服务"概念前身,其旨在优化编程并实现高效大规模程序变更(Foote, 2021)。彼时软件技术仍处发展初期,万维网作为新兴技术尚处探索阶段,庞大机器需多组件协同才能生成单一网页。罗杰斯专注于抽象化软件开发方法,主张系统整体观与组件去中心化,2005年首创"微网络服务"术语(后演变为"微服务")。这些方法至今仍应用于谷歌、亚马逊、苹果等企业的云服务开发(GeekforGeeks, 2023)。

微服务的核心在于构建独立运作且互不依赖的系统,实现可访问升级与部件互换。这赋予开发维护灵活性,同时降低成本并延长生命周期(Amazon Web Services, 2021)。该流程关键是将组件微化为可管理服务:当每项服务成为独立单元,系统即可摆脱线性依赖链实现大规模运行,形成保持独立功能的横向扩展架构。谷歌与亚马逊采用模块化方法构建其广应用的先进云服务,微服务正是支撑大规模云服务的基石。模块化方法同样适用于硬件领域,如大众汽车"横置发动机模块化平台"(MQB)车辆架构——该框架可在保持稳定性前提下适配各类组件。

美国防部已在F-35、V-280"勇士"倾转旋翼机及大型无人水面艇(LUSV)等项目中推行MOSA,融合软硬件解决方案。这些项目是国防部最成功的MOSA实践案例,也成为该方法的核心推广者。各项目实施成效存在差异,本文将予以剖析。我们探讨了国防部在高价值采办中应用MOSA的障碍,包括供应商锁定及知识产权/数据权利限制——这些因素使供应商能主导国防部模块化能力建设。典型案例有软件兼容性问题导致的F-35延期(Losey, 2024),专有标准正为洛克希德·马丁与国防部制造障碍。现行标准可能阻碍国防部充分释放MOSA潜力。

工业界MOSA应用凸显其显著效益,尤其源于其利润驱动本质。对工业界而言,MOSA赋能软硬件开发适应性与创新孵化,这种灵活性使大型云服务摆脱单一供应商依赖蓬勃发展。例如大众MQB平台可适配多车型并整合各类软件系统;医疗胶囊机器人(MCR)采用SMAC架构,支持从软件库调用定制软件及硬件自定义以应对多场景需求。但工业界并非全胜,SpaceX与波音宇航服研发困境即为明证。相较而言,国防部因法规标准制约面临更多阻碍,而MOSA本应助力突破而非加剧这些障碍。

针对美国防部MOSA应用,本研究旨在深化认知并指导未来重大采办。鉴于MOSA在采办领域仍属较新方法,目标在于展示其优化应用路径。本研究经验可助国防部实现MOSA原始目标:降低成本、加速重大装备创新、优化采办周期。

成为VIP会员查看完整内容
3

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。
《国防投资不确定性和风险的可视化设计》最新168页
专知会员服务
17+阅读 · 2024年10月25日
《美国陆军总部知识管理》最新136页论文
专知会员服务
31+阅读 · 2024年7月4日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2017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
9+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015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
2+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
3+阅读 · 2014年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
472+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
12+阅读 · 2017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
9+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015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
2+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
3+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员