美軍指揮控制領域作戰實驗前沿技術創新研究

前沿技術創新能力深刻影響著指控裝備發展和未來指控模式。美軍高度重視前沿技術創新，以《支點：國防部信息技術發展戰略》《數據、分析和人工智能采用戰略》等戰略為指導，頻繁開展指揮控制領域前沿技術演示驗證，持續推動技術迭代，加速技術成果應用。截至目前，數據織構、5G通信、生成式人工智能等技術方向已取得突破性進展，將對美軍未來指揮控制領域武器裝備發展和作戰模式產生深遠影響，值得高度關注。

美軍指揮控制領域前沿技術戰略布局

在大國博弈和技術快速迭代的背景下，為維持對戰略競爭對手的威懾力，應對復雜的國家安全挑戰，美軍積極布局指揮控制領域前沿技術，出臺多份戰略文件推動技術發展與軍事應用。

2020年9月，美國防部發布《指揮、控制與通信（C3）現代化戰略》。該戰略針對《國防部數字現代化戰略》中的C3部分，提出9大戰略目標，如發展電磁頻譜作戰、增強定位、導航與授時（PNT）信息傳輸能力等。戰略聚焦保護現有C3能力、保障關鍵信息獲取、構建C3傳輸基礎設施，推動從“煙囪式”解決方案向關聯、敏捷、韌性系統轉變，助力聯合部隊提升作戰殺傷力。

2022年3月，美國防部發布《聯合全域指揮控制戰略摘要》，闡明聯合全域指揮控制（JADC2）在決策周期三大環節的實現方法：“感知”環節借助聯合數據架構的情報傳感和信息共享網絡集成各域信息，為指揮官提供信息優勢；“理解”環節利用人工智能和機器學習處理數據；“行動”環節依靠決策支持工具和通信系統傳遞決策信息，支持“任務式指揮”。未來JADC2以建立數據體系為核心，發展人工智能輔助決策工具和通信網絡。

2023年5月，新版《國防科技戰略》明確了14個關鍵技術領域，涉及指揮控制領域的有量子科學、新一代無線網絡等。這些技術是實現國防戰略目標的關鍵，為美軍指揮控制能力提升提供技術支撐。

2023年7月，美國防信息系統局發布《技術觀察清單》，關注生成式人工智能、抗量子密碼學等技術領域。該清單透露了美國防部建設現代化指控系統、構建未來數字戰場的愿景，體現其對新興技術在軍事領域應用的重視。

2023年11月，美國防部發布《數據、分析和人工智能采用戰略》。美軍提出改進基礎數據管理、建設可互操作的聯合基礎設施等6大戰略目標，旨在推動國防部數字化轉型，加速對高質量數據、高級分析和人工智能技術的利用，獲取持久決策優勢。

2024年6月，《支點：國防部信息技術發展戰略》出臺，其包含4項重點工作：提供聯合作戰信息技術能力，助力作戰人員獲取決策優勢；實現信息網絡和計算現代化，提升網絡安全性和數據傳輸效率；優化信息技術治理，提高決策能力并節約成本；培養數字化領域人才，為新興技術應用提供人力支持。

美軍在指揮控制領域通過多份戰略文件從不同角度、不同層面進行布局，這些戰略的實施將對美軍指揮控制能力產生深遠影響，提升其在復雜多變的現代戰爭中的作戰效能和競爭力，鞏固美國在軍事領域的領先地位。

美軍指揮控制領域前沿技術實驗進展

美軍圍繞聯合全域指揮控制能力需求，采用快速迭代式發展模式，通過頻繁開展作戰實驗，推動技術集成創新，加速聯合全域指揮控制概念落地。以下是其在多個關鍵技術領域的實驗進展。

態勢感知技術"美軍在自主協同偵察技術方面動作頻繁。西風-8測試型無人機成績斐然，2022年6-8月連續飛行64天，飛行距離超259000千米，改進型計劃于2026年推出。2023年，西風太陽能無人機進一步通過認證測試，其高空、長航時特性可滿足軍事觀測需求。2024年2月，美陸軍借助美國科學系統公司開發的自主化軟件，提升了作戰人員戰場態勢感知能力，實現了多域自主平臺的協同。在神秘雷霆24和會聚工程-拱頂石4（Project Convergence Capstone 4）演習中，美軍測試了多種無人偵察新技術，如利用高空氣球、無人機定位目標，還首次在實時軍事環境中成功使用人工智能無人機，大幅縮短敵方目標識別時間。

數據共享技術"數據織構技術方面，美軍多次開展實時數據共享測試。英勇盾牌-2022演習中，美空軍展示了KC-135加油機的“先進作戰管理系統”能力，實現了不同戰術數據鏈間的聯通和數據共享。2023年，美軍通過多次演習和實驗持續探索利用人工智能等技術改善數據融合與共享，如第5次全球信息優勢實驗確定了跨域共享數據的障礙，翠旗23-2演習驗證了復雜網絡提升作戰通信的能力。2024年，紅旗24-2演習中多國多型五代戰斗機通過先進數據鏈實現戰術數據交互，驗證了聯合作戰能力。

5G通信技術應用方面，自2022年起，美國多地軍事設施參與5G技術開發與測試，啟動多個研究項目。加州國民警衛隊部署“女妖”系列基站，惠德比島海軍航空站建設獨立5G網絡。多家公司開展相關試驗，確保5G網絡在軍事場景中的實時安全連接和數據傳輸可行性。此外，美空軍和太空軍已將5G納入“混合太空架構”構想，未來將建立涵蓋同步軌道、低軌、平流層高空平臺和地面/海面系統的多徑通信體系；美海軍正在探索5G和擴散的近地軌道衛星星座等商業技術，為艦艇提供網絡連接。

情報處理技術 人工智能情報分析技術方面，美軍不斷推進研發與測試。第5次全球信息優勢實驗展示了數據分析和人工智能對聯合工作流程的改善。第6次實驗探索生成式人工智能在情報分析與輔助決策中的應用。2024年，美陸軍測試“超級陸軍”人工智能手機應用，可快速分析敵方裝備信息。在網絡探索24活動中，美軍測試了利用人工智能和機器學習算法處理戰場上的未知信號，提升指揮官決策速度。

指揮決策技術 智能輔助決策技術方面，2023年11月，北美空防司令部演示“基于云的指揮控制”系統的初始操作能力，該系統整合大量數據源，采用人工智能技術輔助決策。2024年，美印太司令部測試“聯合火力網”原型，集成作戰空間系統，為指揮官提供實時威脅信息，輔助戰場決策。

自主火力任務規劃技術方面，2024年5月，美陸軍評估“一體化任務規劃和空域控制工具”，士兵使用該工具開展任務規劃和空域控制任務，實現任務路線動態重新規劃。2024年2月，美陸軍在會聚工程演習中，測試了“一體化防空反導作戰指揮系統”（IBCS）的互操作性。目前該系統已經具備了初始作戰能力，而部署以該系統為核心的陸軍“綜合防空反導系統”（AIAMD），將有效增強陸軍戰場態勢感知，優化指揮控制，提高部隊的殺傷力和生存力。

行動控制技術 無人集群自主協同技術方面，2022年11月，美海軍在數字地平線演習中，通過無人水面艇組成艦隊，建立海上態勢感知，支撐聯合全域作戰。2024年4月，在馬恩聚焦2024演習中，美軍使用無人機群訓練部隊應對無人機威脅的能力。

分布式作戰管理技術方面，2022年12月，美國陸軍在軍事演習中測試分布式指揮控制方法，探索取代大型指揮所的途徑。2024年6月，在英勇盾牌2024演習中，美軍展示分布式指揮控制能力，部署“威脅”系統，為部隊提供多種作戰能力，“晶格”系統也提升了部隊的跨域互操作性和信息共享能力。

綜上所述，美軍在指揮控制領域的前沿技術實驗多點開花，通過一系列作戰實驗，不斷探索新技術的作戰效能、適用性和互操作性。這些實驗成果有助于提升美軍聯合全域指揮控制能力，使其在未來戰爭中占據優勢。同時，美軍的這些實驗也反映出未來戰爭對智能化、協同化作戰的需求，對全球軍事技術發展趨勢有著重要影響。

美軍指揮控制領域典型技術分析

美軍在指揮控制領域大力發展數據織構、5G通信、大數據分析與可視化、邊緣云計算及生成式人工智能等技術，旨在提高態勢感知、信息融合與共享、智能情報處理等能力。

數據織構技術 軍事系統數據共享存在難題，美陸軍內部多種傳感器數據格式、結構不同，老舊系統與新系統不兼容，不同功能系統共享數據困難，多域戰面臨系統連接和數據格式統一的挑戰。數據織構技術應運而生，它能整合不同系統的信息源和數據格式，提供公共層提升互操作性，快速傳輸數據。JADC2跨職能團隊將其定義為國防部聯合數據環境，可實現多域、多安全等級和作戰梯隊的數據交互。

美陸軍“造雨者”計劃是該技術的典型應用。從能力集21（CS21）的“造雨者0.5”到CS23的“造雨者1.0”，再到CS25的“造雨者2.0”，逐步提升分析、治理能力，實現數據生態系統聯合和共享。該技術可保障不同安全級別用戶的數據共享安全，支撐軍種間動態互操作性，還能集成新興人工智能能力。

5G通信技術 5G具有超高速、低延遲和廣覆蓋的特點，相比4G在各項關鍵能力指標上大幅提升，它融合多種新技術，推動軍事通信和作戰樣式變革，帶動基礎產業發展。美國將5G視為軍事關鍵戰略技術。

美軍已布局多個5G研發項目。在通信傳輸技術方面，通過超越5G項目研發相關技術提升信道容量；頻譜管理技術方面，借助擁塞頻譜和頻譜訪問研究與開發項目，研發動態頻譜利用和近實時頻譜管理技術；開放無線接入網絡技術方面，美商務部設立基金促進相關技術研發；網絡安全技術方面，通過開放可編程安全5G項目提升通信數據安全性。此外，美軍開展軍民兩用5G技術應用項目，在12個軍事基地測試5G在多領域的應用。

大數據分析與可視化技術 大數據分析技術能挖掘分析海量戰場數據，提升決策者對戰場態勢的感知。大數據可視化技術不斷發展，從靜態到動態，從低維到多維。

美軍出臺了多項數據戰略和規劃，啟動大數據建設計劃。DARPA支持的XDATA項目成果顯著，在數據可視化等方面取得基礎性進展。美國防部與Booz Allen Hamilton公司合作部署的Advana數據分析平臺，用戶眾多。美國防信息系統局和各軍種開發的大數據平臺也成果頗豐，如態勢感知分析能力項目、美海軍的大數據云生態系統和RAVEN平臺等，提升了作戰決策和戰備管理能力。

邊緣云計算技術 傳統云計算用于軍事信息系統存在局限，如傳輸帶寬不足、數據安全隱患大、可靠性難以保證。邊緣計算技術應運而生，它在網絡邊緣側提供智能服務，滿足多種關鍵需求。邊緣云計算依托云計算技術，在邊緣側實現多種能力，通過云邊協同滿足業務需求，其架構也分為IaaS、PaaS和SaaS三層。

美軍的安全戰術邊緣平臺（STEP）是該技術的典型項目，為作戰人員提供實時數據分析和決策支撐。在海灣演習中，美軍無人機、無人艇應用邊緣云計算技術，提高了數據處理能力。該技術還可用于重要區域監控和無人裝備自主決策，提升戰場智能化水平。

生成式人工智能技術 生成式人工智能借助復雜算法、模型與規則，從大規模數據學習并創造原創內容。2022年11月ChatGPT推出，2024年2月文生視頻大模型Sora發布，標志該技術取得突破性進展。

美國高度重視生成式人工智能技術，國防部認為其影響力正不斷擴大。美軍為提高任務效率，急需提升模型速度和交互能力。2024財年《國防授權法案》為相關研發撥款18億美元，并要求制定戰略計劃。

在軍事應用推進方面，2022年6月，美國防部整合多個機構成立首席數字和人工智能辦公室。2023年8月，該辦公室下設生成式人工智能工作組，即“利馬”工作組，探索作戰領域應用。其與各軍種、戰區合作開展功能實驗，如全球信息優勢實驗，并通過“虛擬沙盒”中心開展實驗。2023年5月，美國陸軍將Scale AI公司的Donovan系統用于第18空降師加密網絡，幫助作戰人員、分析人員和決策者加速對戰場態勢的理解、計劃和行動速度。該系統使用基于人類反饋的強化學習算法來持續微調系統模型，以便在任務目標發生變化時不斷適應新任務。

與此同時，美軍也比較關注生成式人工智能的安全風險問題。2023年7月，國防部首席數字和人工智能辦公室制定“賞金”計劃，旨在發現人工智能模型存在的漏洞。2024年2月，該辦公室繼續推進“賞金”活動，檢測人工智能系統中的偏見，對已識別風險開展實驗，確保人工智能系統在特定部署環境中安全、可靠和無偏見。

美軍在指揮控制領域的前沿技術發展，各有側重又相互關聯。數據織構技術解決數據共享難題，5G通信提供高速穩定傳輸，大數據分析與可視化助力決策，邊緣云計算彌補傳統云計算不足，生成式人工智能提升作戰智能化水平。但以上技術發展也面臨數據安全、技術融合等問題挑戰。未來，美軍將繼續推動相關技術發展，提升作戰能力，其發展動態值得持續關注。

美軍指揮控制領域前沿技術發展趨勢和影響分析

數據融合共享技術將成為未來指控體系建設的基礎，促進數據分析與人工智能應用。未來戰場上將遍布各種傳感器、武器裝備、作戰人員及大量基礎設施等，隨之產生海量數據。利用數據織構等技術，依據一定標準對戰場上的人和物進行標識和分類，將數據轉變為結構化的數據包，可解決跨域異構系統集成問題，使數據便于傳輸和處理。此外，數據織構技術可提高數據的質量和可用性，標準化的數據更利于采用高級數據分析和人工智能功能。因此，以數據織構為代表的數據融合共享技術是美軍構建數字化、智能化指控戰場的基礎和前提條件。

5G技術將用于指控戰場萬物互聯，大幅提高作戰速度和精度。根據聯合全域指揮控制構想，所有部隊的海量傳感器、裝備和人員都將接入統一作戰網絡，再由先進算法乃至人工智能根據任務需求和從各方匯集而來的數據，高效計算出最佳行動單位和方案，并迅速予以落實。5G技術傳輸速率快、傳輸容量大、可設置網絡切片且能形成高彈性的移動式自組織網絡，是建立聯合全域指揮控制骨干網絡的理想之選。美軍將利用5G技術，建立一套龐大、復雜且強韌的軍用網絡，可近實時連接海、陸、空、天多域傳感器和武器平臺，進行高速海量數據傳輸，并通過強大算法幫助指揮官理解、塑造和適應作戰環境，從而大幅提高美軍的作戰速度、精度和效率。

數據處理及可視化技術將提供完整、全面的戰場態勢圖，提高決策者對戰場態勢的把握能力。戰場數字化并不只是將戰場上的各種傳感器、武器裝備、作戰人員、部隊及大量基礎設施等單純地數字化，而是要求能夠理性地對數據進行處理和分析，形成定性或定量結論，為下一步決策提供依據。大數據技術可實現多源信息的整合，有助于形成更完整、全面的戰場態勢圖，為軍事指揮提供重要參考依據。可視化技術將數據信息以圖像或圖形方式呈現在用戶面前，通過人機交互獲取對復雜信息更深層理解，對已知信息進行判斷并尋找其變化規律，形成對未來信息的預測和評估。未來，美軍將可視分析技術應用于戰場態勢可視分析中，有助于指揮人員準確把握未來態勢信息變化趨勢，形成正確的作戰計劃。

生成式人工智能將改變未來指控模式，帶來戰場信息優勢與決策優勢。生成式人工智能強大的內容生成能力、直逼人類的“聰明”程度，以及深度偽造等能力，將其應用于指控領域，會對未來戰爭產生深刻影響。在戰略規劃層面，人工智能驅動的分析引擎，可以綜合難以想象的海量全源情報，包括衛星圖像、網絡取證、人類地形測繪等內容。通過挖掘被傳統方法掩蓋的隱藏模式和關聯性，發現看不見的漏洞，幫助指揮官建立對手詳盡的歷史檔案，并根據預測性傷亡報告建立動態行動方案模型。在行動實施方面，智能輔助決策系統可以將多領域傳感器數據融合處理為強大的行動圖像，運行眾多模擬作戰模型來確定最佳部署方案，同時還可優化兵力使用估算、消除用戶路線沖突、火力控制解決方案。生成式人工智能的應用，將大幅增強美軍戰場環境態勢感知能力與決策效率，提升美軍作戰指揮效能、縮短決策流程，促使其獲得極大戰場信息優勢與決策優勢。

責任編輯：侯 琳