隨著人工智能發展速度的加快，國防規劃人員開始重視人工智能技術為指揮和控制帶來的超匹配能力。大量的規劃、計劃和預算編制工作已經開始，這將提高未來戰場上的通信能力和生存能力。現在，部隊也在設計和原型開發現代系統，以幫助指揮官比以往任何時候都更全面地感知、觀察、定位、決策和行動。它們將穿透戰爭迷霧。

隨著武裝沖突時間的縮短，會產生哪些技術影響？過去可能耗時數年的戰爭可能在數月甚至數周內就能決定勝負。歷時數周的行動必須在數天或數小時內完成。而指揮官們在做出決定之前，在歷史上可能有充足的時間，但現在卻不得不在幾秒鐘內做出決定。每個指揮所的組織和運行將發生怎樣的變化？這些都是軍事領導人面臨的重大問題，因為他們正在規劃一條融合并充分利用自主性、機器學習、可信通信和邊緣計算優勢的前進道路。

未來戰場上的指揮所場景設想

一只兔子正在咀嚼三葉草，咬到一半就僵住了，耳朵轉向左邊。透過樹林，它聽到了另一種生物向它走來的腳步聲。如果聲音的來源是捕食者，兔子就準備逃跑，它聽著不明動物的四只腳有節奏地小跑，看著它出現在空地邊緣。它飛快地躲開了這只越來越近的四足動物，因為它從未見過這樣的動物。這只像狗一樣的生物是當晚在該地區出現的 12 個自主機器人之一，它們在一個摩托化師準備建立的指揮所周圍的關鍵地形上各就各位。這是戰爭的開端，這些狗的任務是進行偵察。

幾分鐘后，隨著師長和參謀人員停下腳步并建立防御態勢，一陣低沉而穩定的裝甲踩踏聲從樹林中傳出。指揮所的自主防御部隊--軍犬--現在占據了安全位置。“軍犬”每三個一組。當其中一只正在進行四小時輪班時，另外兩只正在充電。

這些“軍犬”距離指揮所很近，可以將自己作為網狀網絡的節點進行通信和數據傳輸。在沖突的這一階段，“軍犬”只有一個簡單的交戰規則：如果有人類靠近，就向指揮所發出警報。如果探測到人類，它們就會使用傳感器記錄并向指揮所傳輸音頻、視頻和熱紅外數據。被指派保衛指揮所的連長將根據該人是友軍、敵軍還是非戰斗人員來決定采取何種行動。

在行動的這一階段，指揮所將在原地停留長達 48 小時，然后再移動。在這 172800 秒的時間里，“軍犬”每小時將以近乎穩定的速度傳輸 288 千字節。這是它們的指揮和控制數據傳輸速率，可以讓它們一遍又一遍地重復熟悉的模式--向左看、向前看、向右看、報告系統狀態、重復。這可以確保它們彼此保持聯系，并保持警惕。如果它們懷疑或探測到附近有人類，那么它們的數據傳輸速率就會膨脹到每小時 720 千兆字節，來自機載傳感器的態勢感知觀測數據。

在這種環境下，帶寬在功率、重量和冷卻方面都很昂貴。通信資源還有其他需求者。由于該師的每個成員及其設備都是一個傳感器，因此還有更多的情報、監視和偵察信息在網絡上爭奪優先權。后勤系統、語音通信、地理空間更新、指揮命令、醫療診斷數據和氣象數據都在試圖通過這些網絡進行傳輸。此外，還有計劃的網絡限制和從主要路徑到備用路徑的轉換，以混淆任何敵對系統對該師真實組成和身份的認識。

出于這些原因，“軍犬”機器人（或分艦上的其他傳感器）中的計算機視覺模型必須盡可能減少誤報。值得慶幸的是，軍犬“眼睛 ”上的計算機視覺模型已經在高度多樣化的生物群落、一年四季、無數種天氣和光線條件下完成了近五萬小時的訓練。它們還消耗了關于現代軍事遮蔽物對視覺的影響、偽裝技術和模式以及人類和機器人軍事編隊的步態和身體姿勢差異的特殊訓練數據。盡管這種訓練數據機制聽起來令人印象深刻，但它不可能考慮到所有情況，這也是為什么該師的機器學習作戰部門準備根據部隊遇到的生物群落以及首戰中不可避免的敵方戰術、技術和程序變化，對軍犬和其他傳感器進行微調的原因。

重新訓練計算機視覺模型與所有其他統計分析一樣。簡單地說，需要有一個有代表性的樣本，以便用數學方法表達樣本關鍵變量之間的關系。在計算機視覺中，場景中的物體--天空、云層、地平線、有樹的山丘、無樹的山丘、單個建筑物、建筑物上的窗戶、透過窗戶看到的人臉等等--都是樣本。每只“軍犬”的傳感器都在收集周圍生物群落的無數樣本。在這些樣本中，有計算機視覺模型從未見過的新的異常值，因為它的制作者沒有一個能容納地球上所有多樣性的實驗室。

經過最初 8640 秒的夜間巡邏，“軍犬”誤報了一只熊，這只熊蹣跚地走到一棵樹下，然后用后腿站起來，試圖去夠一些橡子。當它這樣做時，其中一只“軍犬”發現了它，通過傳感器捕捉到了幾分鐘的畫面，并向指揮所安全人員發出警報。在早上的員工會議上，指揮所安全連連長問機器學習操作人員，他們能對這只讓他們夜不能寐的熊做些什么。

機器學習小組是整個聯合部隊的眾多小組之一。他們都在沖突的早期階段收集樣本。感知到的異常值以及所有觀察結果中的大量隨機樣本，都會根據其能力和隊列優先級流回戰區內外的計算集群。部分數據通過戰術網狀網絡傳輸。其他數據則由在單元間移動的各種后勤車輛被動收集，然后通過物理存儲設備傳輸移動。

數據科學家在處理整個視覺傳感器隊的誤報時，確定他們對當地熊類的觀察結果具有統計學意義，可以將所有觀察結果反饋給人工智能數據產品團隊，以完成一輪半監督負訓練，將其分類為非人類和非戰斗人員。團隊相信，新訓練的計算機視覺模型對熊的誤報率將減少約 70%。

早期樣本的另一個重要發現是發現了計算機視覺模型未檢測到的敵方戰術哨兵。這種誤報可能會對部隊保護造成不利影響。哨兵就像一只坐在樹枝上的鳥，但實際上它是一個離散的視聽傳感器包。通過將哨兵的多次觀察結果與互聯網上業余觀鳥者的視頻樣本進行比較，數據科學團隊能夠訓練出一個分類器，將哨兵與活鳥區分開來。

有了這個新的計算機視覺模型，團隊就可以準備軟件更新策略了。在接下來的 21600 秒內，整個聯合部隊將部署數百個計算機視覺更新。它們不可能也不應該一次性全部部署。在過去三年中，這些團隊已經數百次實踐了這種持續集成和持續交付（CI/CD）方法。與現代云計算提供商一樣，他們也有一套部署策略，通過一系列測試和小規模部署來確認功能是否正常。

除了這些現代軟件實踐外，機器學習操作人員還確保他們的計算機視覺模型部署到狗的樣本中，這些狗會重新觀察類似鳥類的對象，以及熊產生誤報最多的地方。由于新數據顯示誤報和誤報率大幅降低，團隊繼續在計算機視覺傳感器機群的其余部分進行部署。值得慶幸的是，更新計算機視覺模型可以有效利用帶寬。根據傳感器的不同，原始模型的大小在 40 到 60 兆之間。更新只需原始模型的 10%-20%，在這種情況下，更新只需五到十兆字節。所有這些微小的效率在戰術邊緣及其潛在的拒絕、斷開、間歇或受限條件下都非常重要。

數據時代、戰斗演練和 WERX

在每個數據時代都必須進行的一系列更新就是新的戰斗演練。它們必須像士兵清除卡住的武器一樣熟悉和磨練。

必須展示哪些概念才能最終投入實戰？軍隊編制、人員和領導者必須如何采用和塑造這些新的數據作戰演習？美國陸軍已經開始了云計算、軟件定義網絡、算法戰爭、自主性和人機團隊的數字奧德賽。美國各軍種都在迅速啟用其采購、安全和信息技術干部，以提供這些技術和實踐。由此產生的軟件開發實踐不僅限于后臺職能部門。它們正通過傳統和替代性的采購途徑，在各個層級同時出現。久經考驗的研究、開發、測試和評估計劃，以及專門致力于成功實現數字化和人工智能能力的新組織，都在加速這些實踐。引領這些新努力的是一個擁有共同愿景和重新審慎承擔風險的領導者網絡。

走進任何一家新的軟件工廠或 Dev/Ops（開發/運營）軟件團隊，如 AFWERX、SOFWERX 等，就會看到了解自己使命和技能的專業人士。就像他們之前在航空、機械化作業和非機組人員系統領域的先驅一樣，他們知道自己所從事的工作的新穎性很容易被誤解或否定。然而，當他們考慮到烏克蘭和以色列正在進行的戰爭時，他們積極推動新能力的發展，以戰勝任何對手。

人工智能加速路線圖

所有這些工作都有意義所在。要想讓它們結出碩果并最大限度地影響軍事效率，領導者必須積極努力，加快團隊的效果。為此，他們可以采取幾個關鍵步驟。

首先，消除開發團隊與最終用戶之間的距離。這對成功采用軟件和硬件至關重要。用戶和開發人員之間的接觸點是你應該衡量和投資的。如果用戶沒有破壞技術，而開發人員也沒有根據他們無法預料的用例迅速調整技術，那么你就會把這些不幸的發現推遲到第一場戰斗中。

第二，與官僚機構中的現狀偏見作斗爭。如果有人告訴你，生成式人工智能沒有需求，那么請提醒他們，在軍事史的其他拐點上，槍械、坦克、飛機、反簡易爆炸裝置和反無人機技術也沒有需求--直到技術和用例匯聚在一起，使需求變得非常明確。

第三，將人工智能項目分解成一個組合，在一般的開發、安全、機器學習、運營（DevSecMLOps）流水線與不同機器學習學科（如自然語言、計算機聽覺和計算機視覺）的獨特需求之間取得平衡，以滿足遙感、感知和自主等不同應用的需求。

第四，除了你的團隊正在構建的人類角色外，還必須為另一個用戶--新興力量結構中的機器角色--提供服務。部隊結構中每個支持機器學習的設備都需要一個人工智能就緒的數據產品戰略和數據網絡戰略，以便在各種沖突、生物群落和任務中對其進行再訓練。當人類繼續消耗豆子和子彈時，機器將消耗電池和字節。

第五，除了已經建立的物理和虛擬訓練環境，還需要一個設備農場、一個模型動物園和一個數字孿生家族。移動應用開發人員必須在各種設備制造商之間進行測試，以確保向前和向后的兼容性。設備農場可以幫助開發人員從這些異構設備群中快速獲得技術反饋。在下一個戰爭時代，這些設備可能是四足機器人、無人機群，也可能是載人履帶車。機器學習工程師建立并迭代了大量開源和專有模型。在對它們進行訓練和再訓練的過程中，工程師們將擁有越來越多的模型集合（動物園），這些模型將成為在新情況下進行快速微調的更好起點。數字孿生將有助于確保您擁有一個具有充分代表性的環境，以展示新的網絡-設備-數據-模型組合的預期效果。

第六，零信任運動。就像 Hedy Lamarr 和 George Antheil 發明的跳頻擴頻一樣，零信任系統不斷強制執行憑證和其他證書的連接、輪換和重新認證，以確保安全一致性，抵御外部和內部威脅。要做到這一點是一門復雜的藝術，但您應該在數據和系統訪問中要求具備這種能力。BYOD（自帶設備）是企業能夠以零信任方式運行的標志。當您可以信任員工帶去工作的異構敵對外國設備時，您將具備必要的組織和技術實力，與盟友和聯合部隊中的任務合作伙伴實現同樣的目標。

第七，組織需要每周部署到生產中，領導應參與 CI/CD 流程。現代云計算服務通過多種策略實現高可用性。其中最關鍵的是，在發生中斷事件時，開發人員與其領導之間通過軟件定義的連接。在純粹的形式下，DevOps 意味著構建軟件的同一個團隊也會部署軟件，如果部署失敗，他們會在半夜接到呼叫。這就加強了測試過程中對細節的關注。傳呼過程還可以與主要領導聯系起來。如果知道有一定的時間來解決軟件部署失敗的問題，并在經理被傳呼之前恢復正常服務，那么每個人都會在測試過程中更加關注細節。

第八，明確允許在哪些領域進行 “系統 1 ”和 “系統 2 ”機器思維實驗。丹尼爾-卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快與慢》（Thinking， Fast and Slow）一書中普及了現代人對人類思維能力的理解，即人類的思維能力是兩個系統的副產品。系統 1 自動做出快速反應，就像 “戰斗或逃跑 ”反應一樣。你的視覺、聽覺或嗅覺幾乎不費吹灰之力就能處理房子著火的情況。卡尼曼將其與系統 2 區分開來，后者 “將注意力分配給費力的心理活動”，并完成復雜計算等任務。通過它，我們對何時將精力分配給專注力有了更多的自主權和選擇權。人機協作的關鍵在于將系統 1 和系統 2 的任務分配給合適的隊友。

我們不希望有一天會經歷這種情況，但在未來的戰場上，兩支陸軍將在夜間發生沖突。清晨，雙方的幾個營可能只剩下殘兵敗將。哪一方能更快地執行重組戰斗演習，哪一方就能立即獲得優勢。從原屬組織脫離并加入新組織的任務命令需要幾個行政和控制步驟。指揮官應首先選擇新的領導和編隊，這是系統 2 的流程。不過，一旦命令下達，一系列系統 1 應用程序和信息應能使所有人員、醫療、后勤和其他支持數據迅速準確地傳送到新的指揮人員手中。如果我們把眼前的工作做好，新營應該能在 3600 秒內做好戰斗準備，而不是 28800 秒。分秒必爭。