作者：格里高利·加农（Gregory Gagnon）准将和尼桑（Nishawn Smagh）中校

达沙少校，第9攻击中队MQ-9“收割者”飞行员和TSgt Trevis，第49行动小组MQ-9传感器操作员10月3日从Holloman Air的地面控制站执行了MQ-9“收割者”训练任务（在新墨西哥州，空军基地）。“收割者”是一架同时支持侦察和战斗角色的多功能飞机。Holloman训练了所有空军MQ-1“捕食者”和MQ-9“收割者”飞行员。（空军/ A1C迈克尔·舒梅克）

下一场战争总会发生，那一定是大国之间的竞争。现在是时候在美国保持优势地位的同时确保不被超越，如果不思进取就会被淘汰。需要将情报、监视和侦察（ISR）定位为当今数据驱动环境中的先发优势，这始于美国空军有针对性的紧迫性。

过去的范例：机组人员与飞机

在职业生涯中，美国空军的ISR能力都有所增长。在1990年代后期，空军运营着多支有人驾驶飞机为主导的ISR力量，每支力量都有自己的专业团队，他们运营着独特的系统，这些系统将数据转化为初始情报。只有少数组织可以将原始的机载传感器数据几乎实时地转换为情报。一般开始只是将数据传输给分析师，而不是将分析师部署到数据所在之处。

随着对ISR的战场需求的增长，美国空军扩大了力量规模，并在全球网络建立并在全球范围内建立和执行机载情报行动-称之为“回传”行动。“回传行动”是在几秒钟内将ISR传感器收集的数据在全球范围内传输的第一步。即使在今天，很少有国家可以进行这种ISR作战设计。美国的ISR不断进步，目前在全球范围内实现了完全分布式的作战。我们还可以将人员从飞机上撤出，使任务飞行时间延长近三倍，并扩大了可利用的数据。相应地，空军增加了可以接受数据并创建情报的组织数量。

9/11之后，美国的需求发生了变化；由于战斗，空军必须增强为中东扩展作战提供情报的能力。美国空军购买了更多的无人驾驶飞机，训练了更多的情监侦飞行员，并建立了更多的组织来利用数据。情报收集行动全天候24/7进行，大多数飞行需要多名机组人员协同开展，控制传感器并将收集任务转变为情报。随着“回传行动”的发展，他们成为了分布式通用地面系统，并开发了利用飞机传感器数据的功能。这一增长是显著的，但是在战术层面上，采用了相同的机组模型，并且只是规模上的增长。这导致了人力的增长，但也造成了分布的、分散的工作人员，他们在工作上几乎没有统一或更大的目标，却在战术上有着相似的要求。这限制了情监侦空中力量具有更广泛的作战影响的能力。虽然适合于反恐行动，但历史告诉我们，这种方法不适合大国冲突。

观察和判断：数据爆炸和感知

用于开发的传统的“机组-飞机”模型必须快速适应到当今的信息环境。五角大楼已将其指导转移到这一新现实上。美国国防部最近宣布信息是第七项核心职能，美国空军制定了正式ISR飞行计划为数字时代能力的发展路线图，将信息转化为情报。这种“明智的决策”必须能够应对多种信息环境的复杂性，并能够应对不断增长的数据量。迫切需要从各种收集来源和现象访问扩展的数据集。该部门在此领域对人工智能和机器学习的关注仍然稳定且必要。下一步是重新调整我们的任务和组织方式，

随着五角大楼专注于开放架构、人工智能和机器学习以及数据标准，该领域正在迅速发展。空战司令部（ISR职能的空军主要司令部）正在测试“机组-飞机”模型，以使用多个数据源满足情报需求来测试与传感器无关的方法。现在，分配给空军人员的跨职能团队的用于解决更广泛的问题，而不是解决特定的传感器问题。这将改变联合和服务收集管理的流程。

空中司令部（ACC）正在应对这个未来。通过一个试点项目支持欧洲和太平洋地区的空军指挥官，使飞行员可以探索这些与传感器无关的方法。未来成功的另一个要素是与我们的联合伙伴、同盟伙伴以及国家机构合作，以利用资源，工具和方法。当采用开放式架构的分布式通用地面系统时，空军正在将重点从使用特定传感器的飞行员转移到利用汇总数据进行更广泛分析的飞行员。

美国空军部和ACC正在使用技术来确保为未来的ISR力量做好准备。云技术与人工智能和机器学习相结合，有望加快人机协作，在整个作战领域生成情报，从而以必要的速度和规模告知和指导指挥官。这项工作的基础是新的数据策略和敏捷能力开发，用于快速原型开发和现场部署。国防部和空军必须继续优先考虑这种改组。竞争对手看到了机会；这是对未来的竞赛。

下次战争中的态势感知将需要AI/ML的开发和部署，以取代整个空军ISR力量中有限且人力密集的流程。将AI/ML用于重复的数据利用任务将使该军种将其许多ISR飞行员重新集中在AI/ML辅助的数据分析和问题解决上。

ISR和多域指挥与控制（MDC2）…使决策和行动成为可能

空军部领导的一项着眼于共同能力的计划是创建协同感知网格，该网格在整个威胁范围内无缝运行。设计要求以数据为中心的多域平台，传感器和飞行员网络，这些网络可以共同提供持久的ISR。这些功能配备了可以通过AI / ML计算的有人和无人平台传感器，这些功能将指挥官链接到实时信息，以及传感器到传感器，联合指挥官和武器的指示和提示数据。该协同感知网格是多域指挥和控制的基础元素。MDC2的愿景是超越对手、超越对手、超越对手（重要的事情说三遍）。

创新和迅速地将新技术应用于作战是飞行员的长期需要。我们的DCGS飞行员没有什么不同。非物质解决方案应像硬件一样受到重视。该试点项目是我们的先锋计划，旨在为快速变化的未来系统环境做准备。

注：Gregory Gagnon准将是空战司令部情报总监。Nishawn Smagh中校是国防研究员。

https://www.c4isrnet.com/opinion/2019/10/08/how-airmen-can-work-together-for-persistent-isr/

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