首发 | 人工智能赋能的未来作战构想(上): 海上作战篇
导读
近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在军事领域的应用受到了越来越多的关注。2021年澳大利亚国防部发布《打赢人工智能之战——AI赋能的未来作战构想》报告,重点描述了未来AI在海洋、陆地和空中作战中可能发挥的作用。该文着眼于构想AI在战役和战术行动中的运用场景,提出了具体的AI作战应用方式,对研究未来智能化战争颇具启发意义,现将其主要内容分为上下两篇进行介绍,以飨读者。
▲图1:报告封面和封底
一、人工智能赋能改变战争形态
AI具有强大的发现和识别能力,将改变体系对抗的方式,目标会变得更容易被识别定位,进而迅速遭到精确制导武器的打击。在未来战场上,藏匿和生存都将变得越来越困难。目前的作战系统通常被视作网络,各节点之间的通联最为关键,而在AI赋能下,基础数据才最为重要,可以利用数据建立数学模型,预测敌人行动,决策循环将变为“感知-预测-行动”。由此,AI系统主要有以下三种运行模式:
人在循环内(Human-in-the-loop),即人保持对选定功能的控制,防止AI在没有授权的情况下采取行动,人是系统控制环的组成部分。
人在循环上(Human-on-the-loop),即AI控制全部操作,人负责监控操作,并在必要时进行干预。
人在循环外(Human-out-of-the-loop),即AI控制着系统运行的所有方面,没有人的任何干预。
▲图2:以AI赋能万物互联
另外,AI赋能的战场需要大量不同类型的设备,第四次工业革命(The Fourth Industrial Revolution,4IR)将大大加速装备研发和大规模制造,使军队面对新的作战需求时,大大缩短技术反应时间,迅速实现国防力量结构变革,持续的创新变革将成为未来军队的主要特点。先期迅速部署低成本、低复杂性的原型系统,然后再定期改进或使用全新系统,这种“原型战”(Prototype Warfare)的方式更适合未来战场的要求。基于AI的新型系统只需能够连接云端,并与指挥控制系统兼容,便可以实现快速设计和建造,并可根据不断变化的战术环境进行优化。
为提供所需的强大数据处理能力,数据经纬(Data Fabric)、云计算、物联网(IoT)、边缘计算都将发挥关键基础作用。美国国防高级计划研究局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出的“马赛克战”(Mosaic Warfare)概念正是运用云计算、边缘计算、人工智能和大型物联网数据流创造出一个新型杀伤网。正在研究的第三代AI,将具有更强的场景适应能力。
二、人工智能赋能的海上作战
海上作战受兰彻斯特有效性平方法则的支配,即在其他条件相同的情况下,一开始在净战斗力上的微小优势将是决定性的,其效果是累积性的。海战中先发制人可以迅速获得净战斗力的优势,并且很难被逆转,而要进行有效攻击必须锁定敌舰位置,随着海上监视和侦察技术的不断提高,目前的重点是优化对大量监视和侦察数据的处理。
▲图3:海上作战要保持持续有效的火力输出
(一)海上防御作战构想
(1)战场建设
DARPA的海基物联网(Ocean of Things,OoT)计划旨在通过部署数以千计的小型低成本智能浮筒,构建一个分布式传感器网络,实现对大面积海域的态势感知。智能浮筒以及许多其他低成本的移动设备可扩大海基物联网的能力。除此之外,小型卫星组成的卫星群也可提供无线电频率侦察数据服务。军事监视侦察系统覆盖了从天基系统到载人飞机,再到水面舰艇和海底传感器的广阔范围。“数字可视海洋”(Digital Ocean),即基于传感器和AI技术融合各类海洋信息,形成的三维综合图像正在逐步实现。
(2)舰艇防御
在未来海上冲突中,AI赋能的海上监视系统将有可能从根本上改变海战形式。实现“数字可视海洋”,将大大提升舰艇的威胁感知能力。据此,将有三种具体防御方式:
集中兵力,即将舰艇聚集在一起,提升整体防御能力。AI赋能的舰载雷达和传感器将大大强化追踪来袭导弹的能力,而AI赋能的指挥系统也能够更迅速地确定优先打击次序。这些AI赋能的舰载武器系统首选“人在循环上”的模式,若来袭导弹数量增加或面临更多的高超声速导弹,可转换为“人在循环外”的模式。
分散兵力,即分散布置舰艇以减少敌方集中火力攻击造成的损失。通过网络互联使分散的舰艇成为一个整体作战,“分布式杀伤”(Distributed Lethality)的概念便是基于此而发展的,其核心目的是使敌人对自身舰艇的定位更加困难。然而,随着“数字可视海洋”的出现,这一目的可能会很难实现。
完善纵深防御,即在敌方潜艇可能经过的海域,设置固定或可移动的传感器,并由无动力、长航时水下滑翔机拖动被动阵列。这些无源声呐将利用目标识别算法自动识别特定的水下或水面目标。
(3)AI的欺骗功能
“数字可视海洋”的应用大大增加了使用AI实施欺骗行动的必要性和重要性。海战场的特点以及AI强大的“发现”能力,决定了需要通过制造大量虚假目标以掩盖真实目标,误导敌方指挥官的判断。
▲图4:“数字可视海洋”的建设将大大消除“战场迷雾”
(二)海上进攻作战构想
在双方都采用AI赋能系统的对抗过程中,可能会难以锁定敌舰。贸然发起攻击,若没有命中目标,将会造成自身战斗力的下降,故有几种作战方案可供选择:
混合使用有人和无人舰艇。可选择三种类型的舰艇,一种是有人的大型舰艇,携带相当数量的各类远程导弹,远离高威胁区;一种是有人的较小舰艇,部署于敌舰可能活动的区域,执行侦察和目标指示任务;一种是无人隐身舰艇,部署于最高风险区,抵近敌舰收集关键敏感情报,并通过中间较小的有人舰艇传回后方的大型舰艇。通过三种类型的舰艇协同,缩短了有人舰艇对无人自主舰艇的控制距离,提高了灵活性,也抵消了部分敌舰释放的电磁干扰效果,使得无人舰艇可以将高质量的目标数据回传。在处置突发情况时,即便与后方大型舰艇联系失败,位于中间的舰艇也有少量导弹可以使用,三种舰艇在作战过程中虽然使用了网络,但没有完全依赖于网络。与分布式杀伤的概念不同,这种方案前沿舰艇向后仅传输目标数据,而非火控数据,这种方案仅是松散的整合,技术要求不高,更适合在激烈的电子战环境中使用。构建一个在空中、地面和地下,由各型有人和无人装备组成的作战网络,并设置一艘生存能力强、指挥控制和防御系统完善、配备高带宽通信系统的大型有人舰艇为网络中心。有人舰艇将采用“马赛克战”方式,通过无人系统延伸动能和非动能杀伤网。其他方案,如“蜂群”战术在沿岸地区是有效的,但在远海区域因其效果受环境影响大,故可能达不到预期效果。
▲图5:美国海军“海上猎手”(Sea Hunter)大型无人水面艇
由AI、大数据、物联网和云计算技术创造的近乎实时的海洋环境模型“数字可视海洋”以及边缘计算,改变了海战形态。从数字技术的发展中可以得出结论:海军下一种“主力舰”(Capital Ship)将不再是一型船,而将是由人类和机器组成的网络,它将成为海军发展的新重心,也是强大战斗力的来源。
(三)存在的问题
AI赋能的战场处处都需相关技术提供支撑,这些技术在自主性、算法、数据管理、机器学习技术、边缘计算等领域有着成熟系统和通用标准。与有人舰艇相比,AI赋能的无人舰艇虽有优势,但是在有些情况下更容易被俘虏。因此,在此类舰船上安装高密级系统将带来风险,在和平时期执行任务,最好是使用现成的商业系统。
结语
该报告在分析总结AI发展现状的基础上,提出了未来作战的整体构想,围绕海、陆、空三种作战空间进行了较为详细的概述。可以看到,目前AI在军事上的应用,主要是利用其快速准确的目标检测和识别能力。AI同云计算、物联网等其他前沿技术的结合,将大大推动未来作战样式的快速变革,人机团队将会成为未来战场作战力量的重要编成方式。同时也要看到,当前的AI技术有其内生性问题,只有人和AI紧密结合在一起,才能实现人机之间的优势互补,满足各项军事任务的需求。
下篇将介绍AI赋能的陆地和空中作战构想。敬请读者跟踪关注。
THE END
文字 | 史宏林
图片 | 来源于网络
编辑 | 谢士娇
审阅 | 李阳
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