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马赛克战构想
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来源：国际电子战
作者：意达不溜
公元20xx年，
南中国海，领土争端引发了一场有限规模的战争。
美国海军陆战队攻击部队乘坐MV-22抵达战区，从机舱中卸下装有计算机芯片、可打印爆炸物和通信设备的装备箱，准备向高价值目标发起攻击。
攻击小组利用事先通过无人后勤系统投放的装备方舱，开始组装任务载荷。攻击组领队在电脑助手提供的多种选择中确定了本次任务的装备清单：
3架监视无人机，用于寻找和锁定目标；
2个电子攻击系统，用于隔离目标 ；
3架携带爆炸物的无人机对关键弱点实施打击。其中一架携带3D打印爆炸物，另一架无人机可由控制人员载入新攻击信息
攻击部队从云端情报数据库下载最新数据，供机器学习算法识别目标，规避平民目标并识别敌方新型诱饵。任务部署完毕后，攻击组登上MV-22前往下一地点规划攻击。
这种将小型、低成本灵活系统进行快速创意组合的部署方式是“马赛克战”制胜理论的一种体现。
美国国防高级研究计划局（DARPA）提出的“马赛克战” ，是与美国军种级作战概念如“对抗环境中的濒海作战”、“多域战”和“多域作战”并行的一个概念。
“马赛克战”描述了对抗具备精确打击能力敌方的多域机动策略，重点将战斗视为具有突发性的复杂系统，使用低成本无人蜂群编队和电子战及赛博效应对敌形成压制态势。其核心概念是低廉、快速、致命、灵活和可扩展。与其建造针对特定目标的昂贵精密的武器，不如将小型无人系统与现存能力进行不断更新的创意组合，在波诡云谲的战场和突现的弱点中抢夺先机。将人与灵活无人系统组合，能在速度上让敌军难以企及。同时在多处发起进攻，使敌人难以首尾相顾，陷入困局。
过去两年，DARPA战略技术办公室、美国海军陆战队大学和美国陆军预备役第75创新司令部三方开展了合作，设计了一系列战棋推演来测试“马赛克战”概念，得出了初步结论：“马赛克战”是发展21世纪多域编队和能力的可行方法。美军应通过包括人力、流程和技术的统一试验来加速并支持概念开发工作。上述工作需要更多人员、合作对象和科学家来演练兵棋推演并执行外场试验，将“马赛克战”概念转变成定义美军作战的装备与战术。
“马赛克战”是DARPA战略技术办公室赋能21世纪机动战的兵力设计概念和作战概念。传统体系庞大单一，五代机和航母等昂贵平台缺乏机动，不善适应。这种系统之系统如同马赛克拼图，只有匹配拼块才能相互拼接。而“马赛克”系统设计能灵活组网并快速配置，为操作员提供弹性能力。如同马赛克砖墙的一块拼砖，任何系统或单元，只要具备特定功能特性就能纳入组合，在指挥官指定时间与地点提供期望的作战能力。
组建任务型部队和系统并非创新，美国海军陆战队以此建立了空地特遣队。在作战中将系统组网的想法也非独树一帜，但“马赛克战”概念的速度和复杂性却是标新立异之处。综合了人工智能指控、分布式作战和任务指挥的灵活兵力包提供了现代信息中心机动战的有力基础。更丰富的跨域攻击选项，结合速度和规模的优势，超越目前以平台中心的武器或系统之系统的方法，实现对敌先发制人打击、错位和袭扰的全新方法。善于实施“马赛克战”的指挥官能在战术和战役级角度调兵遣将，利用持续变换位置并对特征、兵力和后勤进行快速控制和变化支持来制造两难局面，利用位置优势并控制节奏。
“马赛克战”真实面目是什么样的？对抗颇具实力的敌军时能比现存战法带来更多切实优势吗？在作战人员具备规划和执行全域机动能力时，与简单粗暴的以火力和数量压制敌军的做法相比，会出现什么样的情况？尽管试验规模的技术组成仍处于开发状态，但近期进行的三次兵棋推演能一窥将“马赛克战”概念转化成新能力和战术的作战潜力和挑战。
美国战略与预算评估中心（CSBA）在兵棋推演中设计了如下场景：美国联合特遣部队（蓝军）与具备鲁棒精确打击和A2/AD能力的混合部队（红军）在东非交战。在美军与敌军在印度洋发生冲突的大背景下，美军特遣队的任务是削弱敌军传感器和武器综合系统。兵棋推演中比较了传统战法作战效能和“马赛克战”的作战规划。“马赛克战”兵力采用大量与“人类指令-机器控制”方式协同无人平台。在人机组合中，人类定义战略目标和风险，人工智能辅助的机器控制将人类指令翻译为执行层面的多种选项。兵棋推演使用了协助单元，内有专题专家和机器规划辅助组合，复现指控并将动态地为任务指派资源。
兵棋推演展示了“马赛克战”的重点。现有系统的组合能实现“马赛克战”，如用更好的四旋翼无人机和低梯队的火力综合以及先进的指控来管理复杂“杀伤网”。与传统杀伤链不同，杀伤网根据不断变化的任务需求从各种选项网络中动态地寻找效能输出点。随着能获得情报、火力和后勤资产的小型编队越来越多，就越需要人工智能赋能的指控和任务规划应用来管理杀伤网。尤其小型编队能一旦能攻击陆、海、空目标时，这一点会更加突出。马赛克蜂群管理需要人机组合规划与执行，试想如下场景的需求：在管理补给需求和人力补充，同时向情报规划人员提出有关地形的建议，并向火力军官提交在空域降级冲突的意见。
兵棋推演也展现了风险吸收和进攻性机动的新模式。“马赛克”兵力设计能承担更多风险，在寻找并利用敌军弱点时，哪怕损失一架低成本无人机也能承受。兵力设计者将低成本无人系统视为可消耗组件。与其让五代机承担风险去探测和压制敌军防御，不如使用无人系统来执行相关任务，即便有战损也不影响全局。“马赛克”兵力提供的丰富选项在兵棋推演中导致了不同效果。使用“马赛克战”的蓝军利用AI机器控制，在武装侦察中发现并利用敌军弱点，指挥官同时发起了多起进攻，瓦解了敌军防线。
第二场兵棋推演利用了仍在开发的原型软件，美国陆军未来司令部的第75创新司令部复现了对抗美国海军陆战队大学扮演的假想敌的战术作战。本次想定是迟滞拥有侦察、火炮和航空资产的红军摩步旅。在前六局交锋中，蓝军装备了拥有小型航空力量的登陆部队，在后六局交锋中，蓝军转换成50%兵力为无人系统的战斗力量，无人系统包括战斗车、小型无人机蜂群以及携带了多任务载荷的长航时滞空飞行器。在12局对抗中，蓝军要以1:5的兵力劣势拖延红军，为增援部队赢得时间。红蓝双方在每局的参与方都不同。
采用“马赛克战”的蓝方使用蜂群无人机进行武装侦察。蓝方组建几支了情报、电子攻击和杀伤性无人飞行器混成编队作为散兵，执行现代版的“安息回马箭”战术（安息弓骑兵作战战术，佯作撤退引诱敌军追赶，随后突然转身射箭发起进攻）。这种战法最大程度利用火力和机动性，以各处相同的火力配置拖垮敌军。无人系统猎杀组寻找并孤立敌高价值目标，像古代安息骑兵一样周旋并攻击，发起进攻的时律以削弱敌力量和打乱敌军节奏为目的。净结果是敌方在各个环节全面溃败。红方一损失关键系统，阵型就被打乱并分解成缺乏联系的小股力量，随后在纵深战中被火力和机动击败。
“安息回马箭”战术
第三场兵棋推演加入了电磁频谱作战效应（干扰、欺骗和通信中继）和复现信号密集环境里未来城市作战想定的规划工具。推演采用多轮淘汰赛赛制，2-5名军官组队参加30局每局1小时的比赛。在本场推演中，轻步兵连蓝军要对抗摩步连红军，夺取城市关键区域。双方都使用DARPA开发的原型合成环境（ULTRA）自动规划能力，探索在多域城市作战空间中小型战术部队的“马赛克战”呈现方式。
在战术级作战中，指挥小队较容易陷于无人系统数量增加和特征管理平台的综合工作造成的困难。兵棋推演展示了每支小队如何以不同方式处理无人系统和特征管理复杂性带来的控制能力的难题。大多数参与人员没有可视化频谱的经验，也没有将部队连通性、信号强度和辐射（敌军与己方）纳入思考过程。尽管辅助机动的可视化频谱中的工具和原型参数已经进行了简化，但大多数参与人员仍然深陷泥淖。无法充分利用全域“马赛克”作战灵活性的小组转而选择传统战术，不仅收效甚微，而且快速陷入开支巨大的建筑争夺战，兵力逐渐损失殆尽。
在信号拥塞城市作战中获胜的部队最大程度利用了速度优势来震慑敌军并使其错位。蓝军编队仅沿着两条轴线进行机动，要么同时抢占多个次要目标，或者建立遮障或阻击阵型来支持主攻。在充满挑战性的信号环境里，蓝军编队增加了无线电中继能力来确保连通性。编队使用了无人系统来执行侦察和警戒任务，寻找并干扰目标来控制战场节奏。在多场比赛中，一种极富成效的战术是识别并干扰敌军间接火力资产，以反炮兵的方式支援己方地面攻击。
在最后一场推演里，“马赛克战”战法提供了实现拒止与欺骗的多种选项。“马赛克”编队复制了总部的司令部网络，限制了敌军识别和攻击中央指控节点的能力，堪称本次推演中最成功的欺骗战术。不过，利用电磁效应的优缺点并存。多支编队发现，精心策划计划的实现需要敌军理解频谱并如实上报情况。“马赛克”方不仅要知悉敌军才能有效进行战术欺骗，在敌军不上钩的情况下还需具备替代方案。
在贴近未来的虚拟战斗空间，塑造特征的能力和感知能力是生存的关键和取胜的要义。“马赛克”可吸收风险的兵力包具备能执行通信中继、干扰和打击的多种无人平台，这种兵力设计以鲁棒性和规模可扩展能力取得胜利。不过，只有具备恰当能力（通常是电子战和通信能力）的编队，才能充分利用“马赛克战”与传统武器结合的潜力。获胜的编队往往采用“非条令”的任务组织和战术，在电磁域和空域以机动性夺取优势，根据需求调整作战力量，迅速转守为攻。
数场兵棋推演都展示了实施“马赛克战”的机遇与挑战。“马赛克战”的基石是美国将技术和作战创新与任务指挥相结合而取得的长期优势。采纳该作战概念是持续打赢创新战和抵消战的一种方法。前美国国防部副部长罗伯特·沃克表示，“最适合技术与作战概念的就是最好的。”
“马赛克战”概念的成功，机制变革是必须的。人工智能赋能与加速的任务指挥需要实现从工业时代心态到信息时代作战人员训练和开发的转变。人员的发掘、培养和保持是从“互相齐射”的消耗心态转变为利用“马赛克战”力量进行机动并取胜的关键。更重要的是，美国国防部采办与预算机制需要重新设计，以任务为采办核心，聚焦概念而非缺陷，这样才能带来实现“马赛克战”的技术。
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