美军人机组队概念的战场应用.docx

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1、美军人机组队概念的战场应用目录导语1摘要1前言2?人机协同的应用2?通过用例展示优势42.1.概述4?反介入和区域拒止：使用大量、多种的可消耗系统5?无人系统、有人系统和作战人员的协同作战5?感知和决策支持：提高态势感知能力、加快决策速度6?反介入和区域拒止环境中的态势感知6?目标瞄准：联合全域指挥控制(JADC2)62 .3.1.概述6?人工智能在情报领域的应用7?应对范围广且复杂的威胁83 .4.1.概述8?第59特遣部队：试验和整合人工智能的沙盒84 .反介入和区域拒止(A2/AD)环境105 .将无人系统、无人资产和操作人员进行组合106 .提升决策支持和态势感知能力117 .结论12

2、导语2023年8月，美国大西洋理事会斯考克劳夫特战略和安全中心发布了人机组队的战场应用报告，研究了将人工智能融入到军事作战行动中的优劣势,分析了美国国防部将人机组队概念应用到未来作战中的可能性和面临的挑战。摘要大西洋理事会2023年8月发布的报告人机协同的战场应用指出，机器在21世纪的战场中无处不在，现代化军队必须接受人机协同(HMT)的概念，否则就可能会把有效利用人工智能和自主能力的优势让给对手。报告探究了人工智能在军事行动中的应用不断增多所带来的影响，并特别关注了美国国防部对人机协同概念的具体应用。关键词：美军，人机协同，人工智能，无人机，美国国防部前言人机组队指利用人工智能和自主系统来辅

3、助决策员、分析员、作战人员和监视人员。人机组队将人的智慧和机器的智能融合起来以实现一个军事目标，人机组队涉及4个要素：（1）人，操作员提供输入、测试机器并利用机器生成的结果；（2）机器，包括人工智能系统、机器学习算法、无人机蜂群等，机器有一定程度的决策权并支持特定任务；（3）交互，人和机器连接的方式；（4）接口，人和机器交互的机制和窗口。人机组队的概念已经发展了几十年，早在1997年超级计算机“深蓝”就在国际象棋比赛中击败了当时的世界冠军GaryKasparovo美军也在不断测试人机组队概念，近几年，“忠诚僚机”概念被不断验证，证明了人机组队概念的可行性。通常，人类飞行员控制大量成本较低、模块

4、化的自主无人机，这些无人机可执行各种任务，包括电子攻击、电子防御、情报、监视和侦察（ISR）、打击或充当诱饵吸引敌方火力攻击以暴露敌方防空部队。目前，全球各国都开展了第六代战机项目，英国、意大利和日本开展了“全球作战空中计划”，美国空军和海军开展了“下一代空中优势”项目，德国、法国和西班牙则开展了“未来作战空中系统”项目。这些项目都利用了多系统之系统的概念来开发人机组队或机机组队能力，以下列举了三种场景下人机组队的应用案例。人机协同的应用一般来说，人机协同概念通常指人类与一辆到数百辆自主无人系统的互动过程。在人机协同的最基础形式中，这一理解已经不再新颖，人类与智能机器的合作已经有几十年的历史，

5、1997年超级电脑深蓝（DeePBkIe）战胜世界棋王卡斯帕罗夫（GaryKaSParoV）便是个十分经典的例子。各国军方也一直在测试各种人机协同的相关概念，希望在这一领域取得重大突破。然而，最近人工智能和机器人技术的发展速度之快，使人们开始不断思考这些技术所带来的能力、效率和优势。“忠诚僚机”概念是人机协同的经典案例，在这一概念中，一名人类飞行员控制了数架成本低廉、模块化且可消耗的自主无人机系统进行任务规划和任务执行。这些无人机可在有人飞机身前飞行，执行一系列任务，其中包括电子进攻或防御、情报收集、ISR任务，打击任务或作为诱饵为其他装备吸引火力并“照亮”敌方的防空系统。对人机协同概念感兴趣

6、的国家众多，其中包括美国、澳大利亚、中国、俄罗斯、英国、土耳其以及印度。这些国家都至少拥有一个“忠诚僚机”发展项目，同时，像“全球空中作战项目”（英国、意大利、日本）、“下一代空中优势项目”（美国空军和海军）以及“未来作战航空系统”（德国、法国、西班牙）这样的六代机项目中所包含的空中力量的成体系系统概念也强调人机协同和机器间协同。人机协同对目前和未来的新兴军事能力非常重要，而关于人机协同的讨论应包括人类与人工智能主体的全方位互动（人工智能主体从其环境、经验和输入中学习并做出决策），其中包括与算法的绝大多数互动。MaVen项目是美国国防部和国家地理空间情报局使用人机协同的例子，该项目旨在从各种媒

7、体和收集的情报中自主检测、标记和追踪感兴趣的物体或人员，使人类分析师和操作员能够优先考虑他们关注的领域。除了图像分析和目标识别外，人机协同还可以为一系列重要任务提供支持,如威胁检测、数据处理和数据分析。在速度明显加快，复杂性和可用数据显著增加的作战环境中，人机协同对军事效能至关重要。人机协同还可以提高后勤保障、训练以及后台任务管理的效率，从而降低执行成本，减少所需时间。通过将人工智能的处理能力和决策支持能力与人类的社会智能和判断以及不同自主程度的无人系统的力量倍增效应相结合，人机协同可以为美国及其盟友和合作伙伴提供多重优势，其中包括图1中列出的高级优势。加强态势感知、加速决策增加作战范围、提高

8、作战降低国防部行动的成本、（包括发现行为模式和异常）人员和高价值装备的减少所需时间，生存能力包括但不限于展现军事存在、威慑敌人、作战以及战损图1人机协同价值的三层高级别描述美国国防部对人机协同在当前和未来的多层次价值的认识有所提高，这是“加快人工智能应用和创建适合我们时代的部队”的一部分。尽管如此，在整个五角大楼，人工智能和人机协同的运用仍面临着一些持续的挑战。为了加快和深化人机协同的运用，国防部必须坚持让私营部门参与到开发工作之中，为采购官员在整个美军中扩展人机协同解决方案创造灵活性。这种方法必须辅之以：继续更加重视建立人类和机器合作伙伴之间的信任；领导建立道德和安全方面的最佳实践和规范；?

9、积极的迭代实验；?清晰一致的信息。这些要素对于在未来多域作战中实现人机协同的价值和优势至关重要。通过用例展示优势2.1.概述用例可以让我们更好地理解人机协同是如何在多个任务、多种环境中提供价值并带来优势。当然，专家已经在各种环境中观察或亲身经历过这些用例，包括兵棋推演和对俄乌战争的分析，而人机协同的实际运用进展缓慢，可能会让人对用例的效用产生疑问。尽管如此，强调人机协同的各种应用，以及在某些情况下低估其应用价值，有助于展示人机协同能够在哪些环境中作为力量倍增器发挥作用，以及这种能力如何支持美军满足现代战场的需求。然而，在国防部等大型组织中改变人们对人机协同的看法是一项迭代任务,需要经常强化其价

10、值，尤其是在支持人机协同的技术和概念创造了新的或增强的能力时。下面讨论的三个用例并不全面，在研讨会和研究工作中专家们还探索了其他几个引人注目的用例，但最终还是选择了以下三个用例用以说明人机协同的优势，因其反映了人机协同在支持任务和应对作战威胁和挑战方面的分层价值，如表1所示。表I人机协同案例的优势概述人机协同案例主要优势 使用大量可消耗的系统来穿透反介入/区域拒止区域，维持部队，并犷大在反介入/区域拒止警戒线外作战的有人平台反介入/区域拒止（A2/AD）冲突的影响范围。 在数据丰富的环境中查找、修复和跟踪关键节点和威胁。 在边缘提供态势感知。 通过数据处理和数据整合增强态势感知和威胁检测能力，

11、并确保以相关的速度做出决策。应钠知眈隹发现存在人类分析师和作战人员不知道的联系。忠知和童隹支持人类跨领域识别目标并确定优先级。 通过向人类决策者推荐最适用的动能或非动能武器来打击目标，提高打击准确性 通过使用包含多个无人系统的ISR网格，扩展高价值有人装备的作战范围。 识别地理位置分散的战区活动模式的异常和中断。存在、优先级和威慑根据人工智能评估，确定威胁的优先级，并确保高效的资源分配。 在真实世界的环境中进行积极的迭代实验，可以在作战人员和机器之间建立信任。反介入和区域拒止：使用大量、多种的可消耗系统确定如何在反介入和区域拒止环境中进行作战是美国国防规划者的首要任务。在印太地区尤其如此，中国

12、的军事现代化工作强调利用无处不在的多域传感器和大量的动能和非动能打击武器来建立反介入和区域拒止警戒线。在这种情况下，美国和盟军极易受到敌方火力的攻击，甚至可能无法进行有效的作战行动。在对抗强大的反介入和区域拒止系统的过程中，人机协同无法减轻所有风险，但它可以通过多种方式帮助美国和盟军更好地管控这些风险，包括处理和分析大型复杂数据集，以支持更好、更快的人类决策。画翻无人系统、有人系统和作战人员的协同作战在反介入和区域拒止环境中，将可消耗的无人系统与有人系统、人类作战人员和决策人员进行结合能够实现多个重要的目标。这些尺寸小、成本低、模块化的无人系统能够使反介入和区域拒止系统处于饱和状态，并对敌方防

13、御体系进行侦查，迫使敌方使用自己的弹药库存，同时扩大高价值有人系统和无人系统的作战范围，减少有人系统及作战人员所面临的风险。无人系统集群与人类的协同作战还可以扩大C4ISR网络范围，提供持续、韧性强的ISR能力，并将关键信息传输给信息处理设备。除此之外，可消耗或可重复使用的系统能够为在反介入和区域拒止环境中作战的部队提供后勤保障服务，且无需考虑人员伤亡的风险，这其中包括使用无人系统直接为在反介入和区域拒止环境中作战的部队进行补给。当然，我们也不能忽略无人系统所携带的重要补给可能面临损失的风险，并可能造成一定的损失。减少人类作战人员的风险并不意味着完全消除风险，而且使用可消耗的无人机和无人车也并

14、非毫无成本。不仅如此，可消耗系统及其有效载荷也有可能价值数百万美元。新的价值计算以及重建系统能力必须与预期的消耗水平保持同步，以确保人机协同部队结构规模维持在合适的水平。画翻感知和决策支持：提高态势感知能力、加快决策速度反介入和区域拒止环境也诠释了机器是如何在重要且要求日益提高的感知任务中为人类提供支持，这一任务要求分析并提供数据以实现更好的决策。反介入和区域拒止环境中的态势感知反介入和区域拒止环境中充斥着各种复杂的数据，其中包括电磁频谱在内的各个作战域的信号和杂波。作战人员能够获得的数据量很大，难以对其进行处理。多域传感器、侦查装备和打击装备将处于持续工作状态，不断与友军通信，与敌军交战，由

15、此产生的大量数据迫切需要人工智能的辅助，以处理和过滤数据，并将有用的信息传递给作战人员。在人工智能的辅助下，人类操作人员能够以更高的质量和更快的速度过滤数据并锁定和跟踪敌军反介入和区域拒止系统的重要节点。人工智能辅助的数据整合和数据处理能够在高强度的反介入和区域拒止环境中提高部队的态势感知能力和决策速度。这种态势感知能力的应用范围非常之广，包括提高目标识别的速度和精度、决定动能和非动能武器的使用以及确保打击的精度。目标瞄准：联合全域指挥控制(JADC2)2.3.1.概述美国国防部的JADC2项目为人机协同如何优化目标瞄准并加快“传感器到武器平台”的处理过程提供了一个用例。2023年1月美国国会研究服务处(CRS)发布报告称，“JADC2系统能够从大量传感器收集数据，并使用人工智能算法处理数据以识别目标，进而推荐最佳的动能或非动能武器以打击目标，最终帮助指挥官做出决策。”虽然JADC2还停留在概念阶段而非一个适用于未来军事行动的具体体系，但美军已经在使用人工智能帮助寻找和跟踪战场上可能的目标或重点对象。2023年9月，美国空军部长弗兰克肯德尔(FrankKendan)承认美国空军首次在实战杀伤链中部署了人工智能算法，以提供自主目标识别。肯德尔指出，通过这一方法，美国空军希望有效减少人工目标识别工作，缩短杀伤链，并加快