中文版 | 美军"地狱景观" 概念：引入无人联合火力

设想一场景：黎明前夕对手发起大规模两栖攻击。美军在该区域部署了数千架空中、水面及水下无人航行器（UV），意图构筑"地狱景观"延缓攻势直至援军抵达。对手误判认为无人航行器无法成为决定性因素。尽管预计会承受部分损失，但其坚信无人航行器的反击将呈现零散无序状态，难以实质阻碍进攻。此外，对手已对卫星实施干扰与致盲，切断通信链路。然敌方严重误判形势。海底、水面与空中无人航行器集群绝非无序——它们正密切协同，自主决策攻击优先级目标以达成最大杀伤效能。

这种无人联合火力的本质远超确保异源系统互联互通。拦截进攻的无人航行器集群实为"群体智能"的具象化体现：它们不仅进行通信，更基于指挥官设定的优先级与参数，作为统一致命力量实施协作。更为关键的是，这些无人集群通过战术边缘的"网状"通信网络，在不依赖卫星的情况下实现全维度协同。

防务机构或将很快掌握运用这种先进战法的能力——该战法创新整合建模仿真、人工智能等现有技术。

此战法的核心步骤在于对数百万种可能场景进行建模推演，无人集群据此协调反击行动。凭借预置推演结果，无人舰队在战前即已掌握应对各类敌方行动方案（COA）的最佳策略。基于各无人航行器的相对位置、速度、有效载荷等多重因素，系统已预先明确何种航行器最适合打击敌舰、潜艇或战机。当实战爆发后，无人集群在AI辅助下可依据实时动态调整既定策略。

搭建战场预置环境

战前筹备工作多在数字环境中展开。首要步骤之一是收集各军种联合无人航行器（UV）的"数字孪生体"——虚拟映射模型，展示其能力特征（含优缺点）。这些信息被输入至敌方可能对盟友发动两栖攻击的多种场景推演中。

通过海量仿真模拟，联合部队可评估不同无人航行器在特定情境下的预期表现。例如：基于数字孪生信息，某型携带巡飞弹药的无人水下航行器（UUV）相较其他型号可能更具备突袭特定目标且保全自身的能力；若敌方执行某特定行动方案（COA），最佳应对策略可能由特定编队（含空基、水面及水下无人航行器及其配套载荷）实施最大杀伤效能。

当前防务机构已构建此类数字世界的参照模型——由海军与空军联合开发的"联合仿真环境"（JSE）。该环境主要用于飞行员等高真实度虚拟场景训练，但其方法论可迁移至构建无人联合火力对等仿真环境。

引入人工智能

当联合无人航行器（UV）舰队协同阻截对手攻势时，其可运用另一项新兴技术——网状网络。该网络使无人集群能在战术边缘自建通信互联网，结合AI实现态势共享与协同作战，由此催生群体智能。

卫星在条件允许时参与该智能体系，既增强网状网络又执行无人联合火力支援任务。但即便卫星通信被切断，网状网络仍不受影响——因其具备自愈能力。当卫星与部分无人航行器战损时，剩余单元仍可维持网络运行。

战场环境中，各类无人航行器仅实现互通或态势共享并不足够，需围绕共同目标协作。新型AI形态——"AI代理"在此发挥关键作用。与传统AI仅提供信息不同，AI代理以实现目标为导向运作。

冲突爆发前，AI工程师即对代理进行战术至战略层级的特定目标编程。例如："在保持最大后续作战能力前提下，协调空基、水面及水下无人机以最高效方式摧毁敌方滚装船。"

AI代理通过数字环境中的仿真推演解答此类问题——识别有效与无效方案及其成因。一次无人联合火力反攻可能调用数十个AI代理，其中部分负责宏观战略层面，提出："如何作为统一力量协同作战以赢得局部战斗乃至全局胜利？"本质上，AI代理仅执行数学运算。

无人联合火力实战应用

战斗一旦打响，无人联合火力各要素即实现整合。由于AI代理已通过模拟推演完成学习，当战局出现意外转折时，其无需从零开始应对——可将既有知识适配于快速变化的战场态势。

当然，指挥官不会将战斗完全交由无人航行器掌控，除非确信这些系统能以最大杀伤效能精准打击正确目标。其信心源于目睹无人联合火力在仿真中的成功验证——通过反复推演确认可行性。此外，从仿真推演、AI代理到实战的全流程，均受指挥官战术优先级、战略目标以及参数设定与防护机制的指导。

最终，这种无人联合火力战法可形成强大威慑。通过该体系，可精确掌握无人航行器应对对手各类行动的能力，而对手亦深知我方已具备此能力。

参考来源：usni