FFI为挪威的长期国防规划提供作战研究支持。这种支持是基于一个场景组合,旨在跨越挪威国防在未来20年可能参与的任务范围。挪威武装部队的能力要求根据这些场景进行分析。2022年2月俄乌战争将改变未来几年欧洲的安全局势。这也将对与挪威长期防务规划相关的场景类型产生影响。为了发展一支灵活的部队,能够处理各种各样的安全挑战,了解这种不确定性及其后果是至关重要的。本文将介绍在一个不断变化和不稳定的安全环境中审查场景组合的方法。已经确定了最重要的战略参数,以及可能的趋势和未来发展。这些构成了一套可供选择的未来战略背景,在这个背景下,可以系统地评估不同类型场景的相关性。该方法使能够定期或在观察到趋势发生变化时重新审视和评估场景的相关性。

长期国防规划中的场景

"场景"这个词有点模糊,至少可以有几个不同的含义,这取决于用户的习惯和他们工作的目标。Chermack等人[1]在对场景规划文献的回顾中,将场景描述为考虑 "挑战[场景规划者]当前思维的范式 "的工具。他们追溯了场景规划的起源,并将Kahn和Wiener[2]在1967年对2000年的描述作为早期场景思考的一个例子。在这个意义上,"场景"是对未来世界可能出现的描述。作为一种应用,利用这种 "战略背景 "场景的分析已被广泛用于公司的商业战略规划中。

相比之下,"场景"一词可以表示一种具体的假设情况,分析人员可以利用它来进行应急计划,评估一个组织处理事件的能力,或用于培训目的。这类场景与 "战略背景 "类型的场景不同,它更详细,描述的是不断演变的事件,而不是世界在假设的未来是什么样子。它们可以设定在另一个未来,但也可以设定在今天的战略背景下,或者甚至与任何具体的战略背景无关。这类场景被广泛用于军事规划: 北约RTO SAS-081专家组将这种场景描述为 "特定的军事行动-战术突发事件",其描述 "详细说明了行动,以及对对手力量、地形和环境特征的相关假设"。[3] 这也是我们FFI使用该术语的方式,2也是我们在本文其余部分使用该术语的方式,除非我们明确指出我们正在讨论 "战略背景 "场景。

场景有助于分析可能的行动方案,确定能力需求,并估计部队组成解决该特定类型军事挑战的能力。场景组合,再加上并发性考虑,还可以代表挪威军事防御的总体水平。它描述了军队预计能够处理的行动范围,也就是说,未来真实冲突中所需要的能力应被确定为场景组合中的能力需求。威尔逊[5],引自Amer等人[6],提出了五个适用于这里的场景选择标准: 可信性、一致性、实用性/相关性、挑战/新颖性和差异性。将一个场景纳入组合将导致分析建议,以采购或保持该场景所需的能力。

因此,设计场景组合涉及到一个微妙的问题,即场景是否足够可信,以便我们花费资源来减轻相关风险。没有理由包括那些不可能实现的场景。因此,一个场景必然隐含地或明确地位于 "战略背景 "类型的场景中。如果这种实现在今天的战略背景下是可能的,我们已经验证了可信性。如果该场景的实现取决于战略因素的重大变化,那么可信性就取决于相应的 "战略背景 "场景的可信性。反之,如果战略背景发生了变化,一个场景或一类场景可能会获得或失去相关性。

FFI的场景组合是以场景类别为结构的,这是基于对行为者、目标、方法和手段等参数的形态分析的场景类别,如Johansen[7]所述。请注意,我们在此讨论的场景组合只涉及挪威国防概念的纯国家部分,描述了挪威必须能够自己处理的安全问题,以及预计联盟以后会参与的更大冲突的早期阶段。对联盟集体防御的进一步贡献,包括北约的能力目标,将单独进行分析。

在这个抽象的分类层面上,设计场景组合涉及到可信度问题,如::

  • 另一个国家有足够的能力和动机对挪威发动攻击,并有控制整个国家和取代政权的野心,这是否可信?
  • 一个非国家行为者拥有军事能力并有动机使用这种能力攻击挪威的目标,这是否可信?

所有场景类别都必须填充具体的场景,这些场景跨越了相关对手方法和手段的范围。特别是,必须涵盖相关的武器类型(包括预期的技术进步)、作战概念和行动方案以及地理环境。对于我们的目的,即确定军事能力要求,严格来说,没有必要涵盖可能的对手范围,或可能的对手目标或目的范围。

只要当前的安全环境是合理稳定的,我们对既定的可信度判断就有一定程度的信心。然而,安全环境的快速变化迫使我们重新审视它们。俄罗斯在2022年春天入侵乌克兰,这一事件可能会改变我们对哪些场景应被纳入场景组合的估计。可以说明这一点的一些样本观察是: 1)俄罗斯政府似乎比预期更愿意在欧洲进行大规模军事冲突。2)俄罗斯政府将因入侵而耗费大量资源,包括经济上和常规军事资产方面。3)瑞典和芬兰有可能成为北约成员。4)使用核武器的可能性可能比以前更大,特别是如果随着时间的推移,乌克兰的战争导致俄罗斯政府内部出现绝望情绪。

现在知道未来几年的安全环境会是什么样子还为时过早,但开始思考我们的估计可能产生的后果也不算太早。本文的其余部分描述了我们在正在进行的场景组合更新中处理这个问题的方法。

成为VIP会员查看完整内容
17

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。
《多域作战环境下的军事决策过程》
专知会员服务
141+阅读 · 2023年4月11日
澳陆军 | 《机器人和自主系统战略2.0》2022最新56页报告
专知会员服务
70+阅读 · 2023年2月23日
【英国国防部】《兵棋推演手册》112页PDF
专知会员服务
146+阅读 · 2022年8月23日
《塑造2040年战场的创新技术》欧洲议会研究处,142页pdf
专知会员服务
88+阅读 · 2022年4月14日
《多域作战环境下的军事决策过程》
专知
49+阅读 · 2023年4月12日
为什么说可观察性是解锁 GitOps 的关键
InfoQ
0+阅读 · 2022年11月8日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年6月30日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月30日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月28日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
已删除
Arxiv
31+阅读 · 2020年3月23日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
37+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年6月30日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月30日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月28日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
已删除
Arxiv
31+阅读 · 2020年3月23日
微信扫码咨询专知VIP会员