【前沿技术】美海军利用人工智能打造数字化基础设施

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简介

本文介绍了美海军利用人工智能和机器学习技术，着手建设数字化基础设施，以最大程度利用智能化的优势，解决数据访问、维修保障等领域的挑战。

国防部已将人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进技术确定为在未来冲突中赢得胜利的关键，其对AI项目的投资也在逐年增长。2022财年，需求资金达8.74亿美元，比2021财年增加3300万美元。为保持一致，美海军水面部队也开始着手打造可在竞争环境中利用AI/ML技术的数字化基础设施，并寻求在维保、杀伤力、管理等方面应用AI。

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成立特遣部队发挥AI潜能

海军正在开发一些AI/ML技术驱动的平台。海上系统司令部（NAVSEA）无人和小型战舰项目执行官Casey Moton少将称，AI/ML是海军历史上划时代的技术，将来很可能渗透整个部队，无人水面艇（USV）是海军较为容易应用AI的一个领域。根据美国会研究署发布的报告《海军大型无人水面艇和无人潜航器：呈予国会的背景说明和问题》，自主作战所需的技术（如AI），将是海军无人能力的重要推手。NAVSEA水面舰船战备与维护项目经理Scott Larson上校介绍，AI/ML同样是海军新维保计划——“基于条件的维护”（Condition-Based Maintenance Plus）的重心。一旦落地，AI/ML将帮助分类舰船数据，并提供预测性分析来识别系统和子系统问题，以便后期抢先解决。 

为最大程度发挥AI的潜能，海军首先要做的就是构建鲁棒的数字化基础设施，以便利用可用数据。其中一项工作是成立Hopper特遣部队（Task Force Hopper），该特遣部队于2021年10月成立，由水面舰队中关注采纳AI/ML技术的人员组成。海军水面部队司令Roy Kitchener中将在2022年1月发布的战略指南中特别提到了该特遣部队，要求其以“10年的远景战位”，在6月1日前设计发布行动项清单，从而掌握“水面战竞争优势”。该战略文件指出，随着战争和信息日益互连，海军水面部队需要更新数字化基础设施，以便在未来以算法战为特征的作战环境中保持竞争力。Hopper特遣部队长官、兼水面分析大队主管Peter Kim上校称，该特遣部队正在致力于确保海军数字化基础设施可快速按需、按规模使用AI。

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构建企业数据环境解决数据问题，可支撑“超越计划”

尽管海军前期已取得了一些进展，但在实施AI方面仍面临着挑战，如海军不具备可供每种AI项目使用的企业服务架构。“就像造船厂生产船只一样，海军需要某种底层的基础设施来训练AI模型。必须在企业级提供对这些工具的访问。”而由于访问和生成质量数据存在困难，海军的智能化进程有所放慢。

AI通过组合数据和算法发挥作用。分析某个数据集的具体模式和特征，可训练机器算法完成从警示人员维修问题到更快速地识别敌军重要目标的各类任务。数据是AI算法的基础。海军认为，“谁掌控数据谁就优先掌握AI”。当前，一艘海军舰艇每天可创造大约115G的数据，大部分来自传感器，而其中仅一小部分是可立即使用的。

为推进海军对海量信息的收集工作，海军部于2020年启动了一个企业数据环境——Jupiter。Jupiter基于国防部的数据分析工具Advana，通过提高数据的可发现、可访问、可理解和可使用程度，帮助海军将每天的数据转化成海军可作为行动依据的见解、决策和输出。海军部首席分析官Duncan McCaskill表示，Jupiter中的数据可在各类应用中使用，覆盖从行政管理任务到作战能力，其中包括“超越计划”——海军在联合全域指挥控制（JADC2）中的组成部分。

数据可访问且全面，对于将AI/ML链接到战场传感器和射手至关重要。NAVSEA首席数据官Rob Lui称，如果海军希望利用AI/ML则必须利用Jupiter这样的平台来理解数据并快速将信息发送到所需地点。

目标是创建“数据优势”。为标准化访问多个不同的信息“烟囱”，而无需重写数据，海军正在开始实施开放式API标准。开放式API是面向软件开发人员开放的应用程序设计接口，能够从原有系统中分离信息。未来，将数据与单个系统及平台解耦，可创造类似手机app的使用体验。软件可以单独开发或升级，更快速地集成上舰。如果软件有问题，也可以方便删除，大大降低风险。

此外，海军正在解决如何提高舰上数据收集的问题。通过改进电光和红外传感器，提升舰载传感器系统能力。一体化作战系统项目管理办公室介绍，海军正在新的弹道导弹驱逐舰队中引进雷声公司的SPY-6雷达阵列。该雷达可探测到远距离目标，反应时间更快，更精确辨别威胁。由于新技术将带来呈几何级数增长的数据，因此海军借助智能化等技术来收集、存储和利用下一代舰载无源电光红外（SPEIR）项目成果，不仅将改进舰载态势感知，还将生成数据，改进决策环。

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