最新报告《军事指挥控制（C2）改进的可能性和局限性》美国联合空中力量能力中心

引言

军事规划人员往往只关注个体能力的发展，而不考虑他们如何与国家其他部队协同工作，更不用说盟军了。与任何优秀的交响乐团一样，协调这些能力需要一个世界级的指挥家。指挥和控制（C2）系统及其操作员在军事上相当于指挥家的角色。直观地说，改进的C2系统可以提高作战效率和效力，相当于交响乐团更迅速地演奏，并努力争取完美的表演。然而，什么才是真正的C2改进，如何评判这种改进？是不是简单地说，如果在战略层面的成本/效益比得到改善，同时控制相同的效果交付工具，就可以认为新的C2系统更好，还是改进涉及更多的方面？这种改进的主要因素可能是整体速度的提高和友军减员的降低。假设两个相互竞争的系统在战术层面上一对一的公平决斗的结果是相对统计学上的抛硬币，这种公平的平衡需要受到从战术层面到战略层面所获得的优势影响。下面将探讨一些选项的好处及弊端。

态势感知

一种扭曲平衡和改善单个系统交付效果的方法是实现比对立系统更好的态势感知 (SA)，这应该能够实现优化和更快的决策。这就要求在每个过程（如计划、部署、交战）中都能及时获得所有必要的信息，以创造优势。这通常也被称为信息优势。北约及其国家可利用来自各个领域的大量主动和被动传感器（包括技术和人力），产生了大量的数据。接下来的步骤是将数据转换为信息，然后可能转换为知识，接着是将其传播给所需的用户。假设国家来源的数据和信息的持续共享，需要决定什么可以、将必须被传递，以及传递给谁。在传输之前，知识到信息的转换需要信任，但也需要在为多个用户服务时利用较少的带宽以节省时间。应用于数字内容的信任有时被称为电子信任。然而，这减少了地方指挥官/操作者进行背景分析的选择，这反过来又强调了对数据/信息真实性的需求。此外，可用的数据/信息越多，就越需要确定 "什么是相关的 "以创造优势。实际上，这只能在接近收集点时进行，除非客户确切知道他实际需要什么。随着可用材料数量的不断增加，再加上通过现有网络分销的瓶颈，这种可能性变得越来越小。此外，随着数据量的增加，对计算机化分析支持的实际需求也在增加，这对于检测、分类、识别和相关数据的分类都是如此。这就是不断发展的人工智能（AI）、大数据、深度学习和量子计算等领域可以帮助提高速度和效率的地方。

这种增强的效率也有其缺点。我们不仅要思考和处理新类型的错误信息，因为它对人工智能的意义与对人类操作者的意义不同，而且还需要对错误信息的潜在最终接受者进行相应的培训。人类的决策过程基于两种类型的推理：1）更耗时的深思熟虑的推理；2）常规决策的自动推理。研究表明，人类在与自动化系统互动时，倾向于使用更多的自动推理。系统越快，操作者就越不可能慎重推理。关于杀手机器人的辩论围绕着自动或自主决策展开，在使用致命武力时缺乏有意义的人类控制。这可以通过将这些决定权留在人类手中来避免。然而，如果操作者没有经过良好的训练，在某些情况下，结果可能没有什么区别。

以地基防空和导弹防御（SBAMD）系统为例，外部提示数据允许优化排放控制，因此，辐射检测较晚，电子对抗措施较少。这也支持优化拦截点和采用先进的火力控制概念，如远程交战或发射。然而，在伊拉克自由战中，SBAMD部队发生了几起自相残杀事件后，美国国防部的一份报告指出有三个不足之处，导致了这些有时是致命的情况。首先，关键的识别系统表现不佳；其次，防空系统严重缺乏安全保障；第三，SBAMD的作战概念与实际作战条件不符，但操作人员却被训练成信任该系统。这支持了这样一种观点，即技术方案需要与作战要求同时进行，最重要的是，需要进行充分的培训。

多域环境中的系统体系

军事行动的总体效果取决于所使用的能力和其使用的方式。加强其中之一肯定会改善结果。然而，仅仅优化现有的能力和程序以达到必要的效果会有局限性，例如技术上的限制或程序上的不足。这可能需要开发全新的方法或能力。最后，新方法或性能力需要提供预期的效果，同时保持对突发情况的稳健。

一对一或一对多的交战是每一次军事对抗中的单个拼图，然而，总体目的是在使用军事力量时实现预期的最终战略状态。除了单个系统的有效性，军事行动的艺术是协同使用选定的军事力量以创造整体优势。在作战/战术层面，目标是尽可能地协同使用各个系统。近几十年来，显著增加的态势感知（SA）使军事行动从更注重消耗的方法转向更注重效果的方法。此外，军事力量网络化的能力使联合和合成作战越来越有活力。在目前的北约作战中，一个联合部队分部领导各个领域的组成部分（如联合部队航空分部），这些组成部分在各自的领域提供能力。例如，这就需要联合部队对目标和受保护的资产进行强有力的联合协调，同时仍然采用以领域为中心的方式来关注效果交付本身。在这方面，一个由空中部门领导的SBAMD单位可以为陆地部门要求的资产提供掩护，或者为攻防一体化接受陆地或海军的支持。尽管进行了联合协调，但领域规划仍主要停留在领域分部层面。获得优势的一种方法是比对手的规划周期更快规划和执行，不让对手有机会获得最佳执行。我们所有可用的效果，将有助于把问题空间转化为我们所期望的最终状态，可以被视为解决方案空间，整体SA越好，军事规划者就越能定义和理解问题空间。当从效果方面考虑时，需要最大限度地提高应用某种方法或能力的预期成功几率。有两种方法可以实现这一点：使用新的武器，如高超音速滑翔飞行器，通过利用对手的能力差距来保证高成功概率，或者通过结合一个或多个领域的各种能力来削弱有效的反制措施。每一个交付的效果都会改变我们的问题空间，从而对我们的规划产生后续影响。目前，空战和相关的空中任务指令通常以72小时为周期进行规划和执行，以便适应问题空间的变化。在现有网络和现代软件工具的支持下，通过在联合层面上对问题和解决方案空间的最佳认识，这一过程可以被简化，以减少规划周期长度，并包括更有力地利用多个领域能力来实现一个目标的解决方案，而不需要广泛的协调。

此外，在多效应任务中，支持单位和被支持单位之间的关系应该变得更加灵活，因为所选择的指挥关系结构可以是临时的、取决于效应的，而不是以任务为中心的长期关系。这种更加集中的规划和分布式的执行，将进一步把领域内的组成部分转变为主要是能力保管者和效果提供者。军事决策空间将在C2层次中向上移动，最低级别的军事实体规划成为强大效果的提供者或贡献者，而强大必须从多领域的角度来定义。这可能也会影响到哪些国家以及如何向北约作战派遣部队，因为临时的、灵活的部队规划可能会受到国家红牌持有者概念的阻碍。对于战术层面的执行，变化的程度取决于战术能力在影响战斗空间和提供更广泛效果方面的通用性。高度机动的航空资产，特别是那些拥有各种有效载荷的资产，可以比以前更加灵活和有效地使用。一般来说，SBAMD系统将大大受益于改进的SA，导致优化的射击和排放控制理论，更好的分层防御的射击管理和整体上更好地利用防御库存。然而，单位的机动性水平将对灵活使用决策的附加值产生重大影响。长程SBAMD部队的机动性相对较低，这将不允许非常快速的长距离重新部署以应对临时的任务变化。然而，短程SBAMD部队具有较高的机动性，将能够以更灵活的方式提供覆盖。在联合层面上，随着SA的大幅增加以及规划和执行工具的增强（如AI功能），有可能使类似于全域联合作战的结构成为现实。反过来，这可以使规划到执行的周期更快，让对手陷入多域的困境，并集中精力采用基于效果的方法来实现预期的最终状态。尽管听起来很有希望，但这种方法至少有两个必须考虑的弊端。

弊端：C2依赖技术结构

在新技术成就的基础上发展新的C2结构并不是一个原创的想法。我们可以假设我们的潜在对手正在研究类似的概念，同时他们也在加快作战节奏。保持足够的SA以充分了解问题空间将变得更加复杂。此外，我们的决策周期必须不断加快，以便能够向对手的规划过程注入影响。由于在处理速度方面，使用人类操作员本身就是一个限制因素，新的C2结构必须越来越多地依赖技术解决方案。这可能会导致军事上的技术奇点、战场奇点，即人类的认知不再能跟上机器的速度。因此，在计算机、人工智能或深度学习的帮助下开始加速未来战争的进程，我们必须意识到对整个进程的后果。此外，我们的伦理和司法框架也必须解决这个难题。暂时让我们考虑一下，这个挑战是可以应对的，并创造一个未来战争可行的C2结构。人类行为者/操作者，从政治/战略层面到战术层面，都需要适应并训练在这样的环境中发挥作用。以快节奏、多领域的效果来思考问题，需要专业的、有能力的人员。由于从工程角度来看，针对现有能力的开发比较容易，因此可以假设未来的对手会设计一些方案来中断或否定这种新环境。例如，对手可以使用量子计算来破译我们的安全通信，这将大大影响数据/信息的可用性、可信赖和保密性。因此，需要准备、提供和演练一项应急计划。这个应急计划不仅需要提供用于规划、执行和通信的后备技术，而且还需要保持熟练掌握未来和当前C2结构的人员能力。由于军事设备和可用时间有限，这可能成为资源管理的一个挑战。目前的一个例子是我们对定位、导航和定时（PNT）系统的依赖，如全球定位系统（GPS）。因此，士兵们需要能够利用PNT的好处，认识到干扰的可能性，但也要保留在没有GPS的情况下执行任务的能力。在SBAMD领域，GPS干扰的一个很好的例子是，在没有PNT服务的情况下，要准确安置传感器和射手以进行正确的交战，并提供一个明确的空中画面。因此，有无GPS的两种方法都必须不断地进行实践。然而，在未来复杂的C2系统中，对技术解决方案的依赖程度越来越高，也有类似的问题。整个系统需要准备好在任何情况下都能发挥作用。未来C2结构的基础技术越强大，从核心（如情报、监视和侦察平台或规划/执行工具）到使能系统（如通信网络或PNT）都包括在内，我们就越不需要考虑遗留问题；但这将是昂贵和费时的。系统的稳健性被定义为在特殊输入或压力条件下的正常运行，只能针对目前可以想象的所有条件和输入进行测试。因此，稳健性需要不断地重新评估和不断地维护，特别是在一个快速发展的环境中。

结论

技术创新一直使军事战争得到改进。然而，若仅仅因为技术上是可行的，这并不意味着它可以被轻松地纳入，或没有副作用。优化的SA和更有能力的工具总是能让我们更好更快地规划和执行。然而，这种能力需要在所有预期的情况下尽可能地强大，并有适当的后备方案作为支持。所有人员都必须在这两个世界中得到充分的教育和训练，并能够在两者之间无缝切换。此外，由于技术支持而提高的军事行动速度，必须在道德和法律框架内与人的能力保持平衡。系统越是复杂，就越需要强调在不断发展的环境中保持稳健和弹性。这不是一次性采购C2工具包的问题，而是系统的不断发展和对各级操作人员进行必要的教育和培训。给管弦乐队一些新的乐器或新的指挥，肯定需要微调、持续的排练和真正的表演审查，总是有一个后备选项来复制熟悉的质量标准以满足听众的期望。

然而，在选择进化我们的C2系统的道路上，没有真正的选择，因为潜在的对手也会这样做，从而有可能获得决定性的、难以匹敌的优势。潜在的专制对手在使用新兴技术（如人工智能、深度学习）方面的法律和道德约束可能要少得多，因此可以不受限制地发挥这些能力。因此，我们的系统不仅需要跟上这一步伐，还需要有能力用其他手段弥补使用限制，让我们保持竞争力。

作者：

安德烈亚斯-施密特中校：1993年加入德国空军。在军官学校学习后，他在慕尼黑的德国武装部队大学学习计算机科学。自1998年以来，他在地基防空，特别是 "爱国者 "武器系统方面建立了广泛的背景。他开始担任战术控制官，随后在不同的 "爱国者 "部队中担任侦察官、炮台执行官和炮台指挥官。此外，他在德克萨斯州的布利斯堡有两个不连续的任务。他第一次任务的主要是为德国PATRIOT办公室进行战术层面的武器系统行为的美国和欧盟双边研究。在他的第二次任务中，他是德国空军防空中心的综合防空和导弹防御的主题专家（SME）。在这之间，他曾在前空军分部担任A3C的任务。目前，他是JAPCC的综合防空和导弹/弹道导弹防御SME。