作战决策优势的核心

为什么要实现决策优势？

当一支军队拥有更好的态势感知能力、更高效的决策过程和更强的适应能力，能够以比对手更快的反应速度做出决策时，就实现了决策优势。决策优势意味着军事力量拥有决策优势，使其能够智胜对手，提高战场表现。决策优势将先进技术与尖端传感器、平台和通信系统融为一体，可高效收集、处理和精确传输数据。如果能利用优势信息，并将其转化为正确决策者可以采取行动的知识，就能实现决策优势。然而，过多的数据也是一种负担。军队如果不学会整合和融合不同的数据源，就会成为信息过载的受害者，从而降低作战效率。而那些能避免这一错误的军队则能成功地防止干扰，并提高其关键任务系统的整体性能。

先进的 ISR 系统通过成倍提高态势感知能力，使部队在决策方面超越对手，从而为军队带来竞争优势。尖端的空中、陆地、海洋、太空和网络空间 ISR 系统可提供有关对手能力和活动的情报，使用户能够确定优先次序并迅速采取行动。先进的监视系统大大加强了部队部署、敌我交战和友军保护。军队可以利用创新传感器技术和先进的作战管理指挥、控制、通信和情报（BMC3I）概念，从而有效地关闭 OODA（观察、定位、决策、行动）回路，确保决策优势。这种方法极大地增强了多域 ISR 作战能力和任务成功率。

利用先进的 ISR

决策优势的标志之一是对态势的认识和清晰度。要实现决策优势，就必须从多个经过核实的来源获得最新、准确的信息，承担风险，并从失败中学习。指挥官必须迅速行动，抓住机遇，应对威胁，同时灵活制定计划和决策。要想在对手不断发展的技术和战术面前保持领先，ISR 系统必须具有适应性，以增加决策过程的价值。

先进的 ISR 系统可通过提供对作战空间的全面了解，提高指挥官的机动自由度和资源分配能力。例如，先进无人机这样的持久性高空 ISR 系统可在潜在危险或无法进入的地区运行，从而能够长时间识别和跟踪敌军。先进无人机还能评估友军火力的有效性，并向情报分析师提供实时更新。对于具有未来意识的军事组织来说，保持对投资和开发创新型 ISR 系统的关注至关重要。这种前瞻性的方法将有助于保持决策优势、提高态势感知能力并提高作战效率。

利用多域指挥与控制（MDC2）或 BMC3I 概念等创新技术，可以在所有领域强行瓦解对手，制造无休止的困境，使领导层有能力果断地主导作战空间。利用 MDC2、BMC3I 和 ISR，不仅能应对对手的行动，还能利用对手的行动。这种积极主动的战略重塑了冲突的格局，使友军牢牢掌握指挥权。

创新训练，赢得胜利

为有效适应现代战争并利用先进的 ISR 系统，军队必须培养创新文化，并投资于全面的培训计划。此外，军队必须优先考虑创新和计算风险，以适应不断变化的战争性质。创新文化意味着领导者必须为创造性思维提供资源和鼓励，奖励主动性，并为 ISR 专业人员提供尝试新战术、新技术和新程序的机会。

通过接受 ISR 创新文化，军队可以开发出新的方法来利用 ISR 能力并战胜对手。灌输冒险文化还需要风险容忍度，接受某些行动可能不会带来回报的事实。计算风险就是权衡风险回报和避免灾难性错误。灌输承担风险和容忍风险文化的最佳方式是从高层开始。高层领导必须勇于承担风险，创造一种环境，让作战人员在考虑到可能失败的情况下，放心地承担经过深思熟虑的风险。方法之一是营造一种 "学习环境"，鼓励每个人从错误中学习。在这种学习环境中，失败应被视为学习和改进的机会。为了提供支持，需要制定有针对性的培训计划，让作战人员了解先进 ISR 系统的复杂性，学习并掌握这些系统提供的大量数据的使用、解释和分析。正如前驻阿富汗部队指挥官斯坦利-麦克里斯特尔（Stanley McChrystal）将军所说："只有把信息交给能用它做些事情的人才有价值"。

正如计算机深刻影响了我们的生活，改变了我们的工作、学习和交流方式一样，无处不在的先进 ISR 系统及其提供的数据也将改变军队在下一场冲突中的作战方式。要使先进的 ISR 系统发挥有效作用，培训必须包括了解将数据整合为全面作战图像的能力和局限性。否则，缝隙和空白可能会被敌人利用，削弱或完全消除优势。历史上充斥着军事技术失败的故事。

从 ISR 历史中学习

在之前的几次冲突中，早期的 ISR 在取得决策优势方面发挥了重要作用。在第二次世界大战的不列颠之战中，英国皇家空军（RAF）使用一个名为 "链家系统"（Chain Home System）的雷达系统网络来探测来袭的德国飞机。皇家空军的预警系统提供敌机位置和高度的信息，指导皇家空军有效部署战斗机中队拦截德国空军。虽然该系统能在白天有效地探测目标，但德国空军还是转而在夜间发动攻击，以尽量减少损失。ISR 在军事冲突中的重要性怎么强调都不为过。通过为指挥官提供有关敌人动向的重要信息，他们可以获得无与伦比的决策优势。

2011 年，经过详尽的演练和情报搜集，美国海军特种作战发展小组（又称海豹六队）执行了 "海王星之矛 "行动。在这次行动中，ISR 发挥了关键作用，帮助找到了乌萨马-本-拉登。中央情报局利用人力情报、信号情报和卫星图像识别并确认了本-拉登在巴基斯坦的一个院子里，从而导致了突袭行动的成功。如果没有复杂的 ISR 活动，要找到本-拉登并成功完成任务，即使不是不可能，也会充满挑战。

这些例子凸显了创新对于保持竞争优势的重要性。然而，必须指出的是，任何军事行动，包括涉及 ISR 的军事行动，都有可能出现不可预见的挑战、限制或错误，这突出说明了情报方法和决策优势必须不断发展的原因。

ISR 的局限性

ISR 最重要的局限之一是收集的数据量。现代 ISR 传感器可生成海量数据，很容易让收集管理人员应接不暇，他们必须从堆积如山的信息中筛选出最相关的数据，以满足指挥官的需求。

在复杂环境中识别敌方位置的难度可能是致命的。例如，历史表明，在城市地区很难区分平民和战斗人员。军事行动中的平民伤亡会损害军队的声誉，阻碍战略目标的实现，引起公愤，破坏信任，并导致地区的不稳定和不安全。管理 ISR 数据同样棘手。要有效管理 ISR 数据，就必须深入了解环境、敌情和指挥官的优先事项，这对提高行动效率至关重要。

ISR 收集管理人员是负责管理 ISR 数据的军事情报专业人员。他们确保 ISR 传感器的能力能够有效收集指挥官决策所需的信息。收集管理人员必须高度了解环境、敌情和指挥官的优先事项。此外，收集管理人员还对稀缺的 ISR 资源提出了要求。ISR 的缺陷，如过时的收集或不适当的战斗管理，会严重影响军事行动的有效性。武装部队必须重视为创新技术提供资源、完善人员培训并建立简化的收集协议，以解决大多数固有的局限性。

在 2011 年导致乌萨马-本-拉丹被击毙的突袭行动中，美军利用 ISR 数据确定了他的营地。然而，他们却无法识别院内的人员，本-拉登的一些家人逃脱。

另一个例子是 2014 年占领乌克兰克里米亚半岛时，俄罗斯部队广泛使用电子战（EW）干扰乌克兰的 ISR 行动。有效的电子战使乌克兰军方难以收集有关俄罗斯部队动向的情报。

ISR 的未来

克服数据挑战的方法之一是人工智能和机器学习（ML）。人工智能和 ML 技术允许计算机在没有明确编程的情况下学习和行动。ML 是人工智能的一个子集，侧重于使用数据来训练机器学习如何执行任务。由于数据量不断增加，作战空间日益复杂，ISR 面临着巨大的挑战。为了提高数据质量，收集管理人员应充分利用人工智能和 ML 的力量。人工智能和 ML 都有可能彻底改变 ISR，实现任务自动化，识别数据中的模式，并做出人类难以或无法完成的预测。人工智能和 ML 技术还将创造处理和分析 ISR 数据的新方法，使指挥官能够更快地做出更好的决策。

MDC2 概念旨在实时连接陆地、空中、海上、太空和网络空间的所有传感器和射手，而未来监视与控制（AFSC）计划则承诺为作战人员提供实时态势感知和目标信息，这些创新有助于创造决策优势。MDC2 和 AFSC 都需要 ISR 来提高态势感知能力，通过向指挥官提供更好的战场画面来提高作战效率和减少伤亡。

信息共享对决策至关重要，尤其是在复杂和有争议的环境中与对手对抗时。开发人员正在推进 ISR 技术、大数据分析和云计算，以应对日益复杂的作战空间，而军事物联网（MIoT）技术提高了作战空间感知能力，但可用数据的增加使信息量和速度问题变得更加复杂。此外，电子战和网络作战很快就会纳入 ISR，从而为现代战争开发出一种更全面的方法。此外，电子战和网络作战也将很快纳入 ISR，从而开发出更全面的现代战争方法。所有这些都将使军队能够破坏敌方的通信和其他重要功能。

军事部队可利用先进的 ISR 能力、先进的数据分析工具以及由 ISR 支持的创新（如 MDC2 和 AFSC）做出更有效的决策。随着 ISR 能力的不断提高，指挥官将能获得越来越多的信息。这种数据洪流可能会淹没过时的系统。然而，有胆识的领导者若能及早投资，就能创造新的机会，并开发出创新的方法来处理信息并确定优先次序。不过，尽管这一概念前景广阔，但也存在一些风险。

人工智能支持的 ISR 的风险

采用人工智能的主要风险之一是数据有问题，以及难以验证和确认具有学习能力的人工智能系统。"不良数据 "尤其令人担忧，因为军方目前的验证和确认流程可能不适合具有学习能力的人工智能系统。如果有污点的数据（可能来自对手）被用于训练此类系统，后果可能是致命的。在军事应用中使用人工智能的另一个风险是人工智能系统缺乏信任和透明度。军事人员必须信任他们正在使用的系统，才能做出明智的决策并有效履行职责。要建立对人工智能系统的信任，领导者必须充分了解这些系统是如何得出决策建议的。

为确保人工智能在军事应用中的广泛使用，建立一个全面的风险管理框架至关重要。人工智能风险管理将有助于识别与使用 ISR 人工智能相关的潜在风险和危害，并采取相应措施来减轻这些风险和危害。该框架应包括确保人工智能系统可靠性、透明度和安全性的行动。它还应包括验证和确认学习系统的流程，以及保护数据不被篡改的措施。

军队使用人工智能会带来一系列风险，必须认真考虑并加以管理。虽然人工智能系统有可能改善军事行动，但它们也有自己的挑战和风险。为了在 ISR 系统中安全有效地部署人工智能系统，军方必须建立一个全面的风险管理框架，以应对可能出现的风险。