外军多域兵力整合方面实践（完整文档）

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　外军在多域兵力整合方面的实践

　目录

　简介................................................................................................................................ 1 1. 兵力整合理论........................................................................................................... 1 2. 系统的集成............................................................................................................... 2 3. 带宽与连通性........................................................................................................... 4 4. AI 在数据处理中的应用........................................................................................... 5 5. 结语........................................................................................................................... 5

　简介 决策在战场上处于绝对核心的位置。

　随着作战环境越来复杂，各类高技术装备不断投入战场，一方若想制胜，必须要能在更短的时间内做出更佳的决策。

　为此，外军正在推行并实践兵力整合理论，即将战场前沿的各种作战要素通过一个单一的网络连接起来，实现目标数据在各个平台之间的实时共享，并在智能化技术的辅助下快速选定用以摧毁目标的武器装备。

　本文从系统装备、带宽及智能化数据处理等方面探讨了外军在跨域兵力整合方面的实践。

　战场上的决策是战争中所有军队都认为至关重要的一个方面。

　一项糟糕的决策，比如在没有事先告知军队的情况下入侵一个国家，可能会造成灾难性的后果。

　同样，一个由相关和及时的情报提供信息，并以适当的效果执行的良好决策则可以扭转战争局势。

　乌克兰抵抗企图夺取霍斯托梅尔机场的俄军的能力就是一个最好的例子。

　1. 兵力整合理论

　可以说，正是战争中决策的核心地位推动了各项旨在实现兵力整合的工作。

　简而言之，将部队整合到一个单一的系统之系统或物联网中，有望通过共享和收集每个可用传感器的情报来提高态势感知能力，进而提升决策质量。

　现代战场上传感器的激增使战略甚至战术突袭变得几乎不可能实现。

　因此，就像乌克兰战争所显示的那样，在敌人投入战斗之前，对敌方的部署和作战力量建立一种强有力的了解并预测敌方可能造成毁灭性影响的前进路线在理论上是可能的。

　在这种情况下，需要围绕效果的利用快速做出决策。

　改进的态势感知意味着可能会在很短的时间内确定目标，这就需要可用的效应器快速响应，以确保机会不被错过。

　为此，兵力整合理论认为，每个效应器应该与每个传感器相连接，从而使最佳位置的效应器能够实时与已识别的目标交战。

　虽然这在理论上足够简单，但在实现整合的过程中，必须解决许多实际问题。

　2. 系统的集成

　在实践层面，任何寻求兵力整合的军队所面临的第一个挑战是必须要使用的传统平台。

　美国陆军发现，其最大的挑战之一是让其各型平台之间实现交互。

　为了解决这一问题，美国陆军建立了联合系统集成实验室。

　该实验室召集了来自美国各军种的利益相关者，在年度“会聚工程”演习之前测试通信架构。

　根据美国陆军的说法，联合系统集成实验室负责提供实验数据，为“会聚工程”演习提供信息，其早期经验之一是“尽早和经常集成”。

　实验室的主要关注点是降低新兴技术的风险，以促进这些新技术在综合演习中的使用，并形成关于新技术可以用来实现什么目标的基准理解。

　美国陆军与行业合作伙伴诺斯罗普•格鲁曼公司也展示了将多个传统防空平台集成为单一防空网络并成功进行目标交战的能力。

　这是通过诺•格公司的一体化防空反导作战指挥系统（IBCS）实现的，该系统将原本无法协同工作的传感器和效应器连接到一个单一的网络中，使陆军能够选择最佳的效应器参与交战。

　 图 1：IBCS 系统工作原理示意图 防空反导领域的另一种解决方案是拉斐尔先进防御系统公司研制的“火力织工”。

　该系统能够与作战部队的战斗管理系统协同工作，将所有传感器和射手连接到一个集中火控系统中。

　“火力织工”利用射频通信来分发信息，甚至能够在降低传输能力的情况下使用高频通信来传递数据。

　该型系统还可利用人工智能来为决策提供辅助，但仍要依赖回路中的人类来决定是否进行交战。

　其他系统也在投入使用，只是用途略有不同。

　例如，挪威正在其 CV90 步兵战车上部署康斯伯格公司的一体化作战解决方案（ICS）。

　ICS 能够自动与任何网络平台共享目标数据，并使每个平台能够快速传递生成的目标数据。

　康斯伯格公司表示，ICS 还能保持对目标轨迹的更新，并为间瞄火力系统提供火控解决方案。

　 图 2：一体化作战方案中的目标共享示意图 3. 带宽与连通性

　系统集成需要在作战单位和决策团体之间共享各种格式和类型的数据，包括语音、文本、坐标甚至全动视频。

　乌军的 GIS Arta 应用程序则进一步将卫星图像和地形图纳入目标选定周期。

　据乌克兰新闻媒体报道，该程序可以在 30 秒内通过指挥链识别、确定目标，并从多个方向指导目标交战。

　然而，要想以相应的速度实现这一过程，编队需要适当的通信带宽。

　对于乌军来说，这是通过及时引入埃隆•马斯克的“星链”装备得以实现的。

　“星链”是一家基于卫星的互联网提供商，其提供的装备主要用于取代在冲突开始的几天里被俄罗斯网络攻击摧毁的 Tooway 公司的通信设施。

　根据参与网速测试的 Ookla 公司在 2022 年 3 月发布的一份市场报告，“星链”系统的下载速度可达固定宽带提供商的三倍。

　然而，卫星星座可能并不总是可用的，军队可能要在短时间内部署到通信基础设施大幅落后于欧洲的严峻环境中，如派驻到阿富汗的国际安全援助部队。

　安全援助部队在物理基础设施方面投入了大量资金，才使其能够以一体化的方式运作。

　带宽可能会受到各种因素的限制，如敌军电子战的干扰，或在建立有效干线网络时遇到困难。

　带宽限制可能意味着在兵力整合中只能将有限数量的传感器与射手连接。

　4. I AI 在数据处理中的应用

　一旦信息被收集起来，就需要对其进行处理并根据这些信息采取行动。

　在战斗的前沿完成目标数据的处理，并将其从一个系统分发到另一个系统，可能是实现兵力整合的最明智、最有效的模式。

　这是一种相对简单的解决方案，将智能化软件集成到传统平台中能够使这些平台之间有效地传送目标数据，从而实现军事发展的下一个状态。

　然而，实现完全整合很可能需要某种形式的战斗云和像 IBCS 或洛•马英国公司“天空卫士”这样的先进战斗管理系统来集中分发与管理侦察和情报数据。

　收集到的信息将需要根据其效用和目标用户的访问权限进行标记和分类。

　AI 可能在数据处理上发挥最大效用。

　没有任何人或一群人能够充分评估和处理所有由部署的军事力量实时收集的数据。

　这意味着 AI 可能会参与目标探测和识别，并对每个目标进行评估以确定处于最佳位置并具有最强致命性的效应器。

　AI 甚至可能决定战场上哪些要素需要接收某种类型的情报，从而为决策过程提供有价值的信息。

　5. 结语

　世界上许多国家的军队目前都在寻求兵力整合，以确保对敌的技术优势，并为以较少的兵力实现越来越强大的能力做准备。

　对许多国家说，可能有必要选择一条更有限的整合路径，而不是美国和中国正在进行的全军改革。

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