近日，美军开展了第二次先进战斗管理系统（ABMS）演习试验。本次更大规模的演习试验基于俄罗斯对美国海外利益进行攻击的想定，实现了一系列“第一次”，包括首次通过近实时地连接多个传感器和多个射手来快速探测和摧毁所模拟的俄罗斯巡航导弹，对新型超高速武器、人工智能软件、5G技术等进行了测试。
图1 美空军BQM-167无人机靶机模拟俄罗斯巡航导弹
演示试验的亮点与关键性创新飞跃
北方司令部司令Glen VanHerck将军告诉记者，本次演习最为重要的一点，是使他相信人工智能驱动的软件系统将能够帮助指挥官做出决策，从而在快节奏战斗中战胜均势对手中国和俄罗斯。
美空军负责采办、技术与后勤的助理部长Will Roper在同一次新闻发布会上告诉记者，此次演习的一大成功之处是，由美空军BQM-167无人机靶机模拟的俄罗斯巡航导弹被新型超高速武器击落。他说，该新型小型超高速武器由海军和陆军开发，其飞行速度为5马赫，在演示过程中从一辆陆军M109 155毫米榴弹炮和一门海军舰载火炮上发射。
其他参演的武器系统包括备受推崇的AIM-9空对空导弹，该导弹由F-16战斗机和MQ-9“死神”无人机发射。在本次演习中还首次由一个地面系统发射了AIM-9空对空导弹。
Roper认为，本次演习最大的亮点是通过4G和5G网络以及云计算来利用数据实现“杀伤链”的方式。“只需要几秒钟，而不是几分钟”就能实现杀伤链。本次演示试验使用了约60种不同类型的数据传输手段。
演示试验中的信息共享是操作员最为关心的。Glen VanHerck将军说，“域感知是关键”。最令他印象深刻的是本次演习所展示的全域态势感知数据的共享能力，即作战司令部指挥官能够共享来自所有领域的感知数据，从战略级的决策者到战术级的决策者都能利用这些信息。
据北方司令部简报称，2019年12月举行的首次ABMS on-ramp演习试验的重点是验证通过机器代码连接传感器的能力，而本次更大规模的演习试验则聚焦于作战的指挥和控制（C2）。
ABMS项目的目标是开发构建军事物联网所需的主干连接。军事物联网将实现美军未来的联合全域指挥控制（JADC2）网络之网络，该网络将综合来自在所有领域的多个传感器的数据，建立通用作战图（COP），并使指挥官能够在几分钟内而不是目前的几小时或几天，通过直接的机器-机器的链接来选择和分配射手。
据美国北方司令部的一名官员称，本次演习的“首次采取直接行动”是“自去年12月以来发生的关键性创新飞跃之一”。
“我们从第一次演示试验中得到了很多反馈，即我们一直都在提联合全域指挥控制，但到目前为止，只涉及了联合全域态势感知，指挥控制在哪里？如果不能把指挥控制与能够直接指挥行动联系起来，则毫无意义。”
目前可供指挥官使用的领域感知、指挥控制与威慑以击败威胁的技术已经过时，而且相互不兼容，这是ABMS要解决的问题。
演示试验的想定与相关技术和产品
本次演示试验的想定为俄罗斯侵犯了美国海外利益，美国为此采取威慑军事行动。随着局势的迅速升级，俄罗斯采取了网络攻击、干扰美国通信和图像卫星并对其进行激光干扰等行动。最后，从空中和海上对美国本土发射了六枚常规巡航导弹。
此次演示试验分为四个阶段。第一阶段侧重于早期症候与警告，这一阶段通常由情报机构牵头。在第二阶段，重点是确定敌方“红色”资产在做什么，例如“俄罗斯”的轰炸机和舰船在哪里移动，并弄清楚他们的意图。第三阶段聚焦于“俄罗斯”模拟巡航导弹的攻击，对其进行探测、识别、跟踪并与之交战。
演习试验中所使用的传感器包括雷声公司制造的AN/MPQ-64哨兵导弹预警雷达、新型声学和无人值守的地基传感器，以及集成雷达和光电红外摄像机的新型传感器塔台。
ABMS项目包括各类产品，它们连接传感器数据并发现目标，为指挥官创建全域COP，即omniaONE（译者注：是ABMS的应用产品之一，能显示陆、海、空、天、网络等各域的资产。类似于Waze系统和美陆军的蓝军追踪系统）。Roper说，使用人工智能/机器学习软件系统来提供虚拟现实类型的战场感知能力是ABMS的核心。目前omniaONE有五种不同的产品正在接受评估，这些竞争性产品都采用了由国防部开发的即插即用操作标准。
初创公司Anduril Industries所提供的Lattice系统聚焦于传感器融合、指挥控制以及分布式组网。据该公司首席战略官Chris Brose在采访中介绍，Lattice是一个开放的、可扩展的软件平台，能够融合不同系统提供的不同形式的传感器数据。可以利用机器学习和计算机视觉来处理这些信息，并引导生成关注的对象即目标以及所有目标的轨迹。Chris Brose认为数据能使联合部队以不同的方式更好地作战。
此次演示试验的最后一个阶段的关注重点是基于“敏捷作战应用”新兴概念的蓝军在全国各地调动部队的能力。
据美北方司令部官员称，演习试验采用了一系列新技术来紧急调动安全护送行动，以保护内华达州内利斯空军基地，包括追踪单个士兵和船员。其中包括“幽灵”机器人公司为外围防御而制造的“机器狗”，这些机器狗原计划参与在2019年12月份举行的第一次ABMS演习试验，但当时由于带宽问题无法连接。
图2 在本次ABMS演习试验中，一款“幽灵”机器人公司Vision 60原型机为一个模拟的基地提供安保。
所有这些计算机处理都需要很大的带宽。对于全域指挥控制和一个完全网络化的战场，带宽是关键挑战之一。获取带宽已经成为一个难题，而且在战斗中由于敌人对卫星和通信链路的攻击，带宽必然会变得更为有限。
因此，ABMS项目的主要任务之一是为作战人员开发安全的云网络能力。据Roper介绍，ABMS已经开发了一种战略层面的云即cloudONE，并且正在研究一种被称为edgeONE的战术边缘云。当与中央数据云的连接中断时，edgeONE应用程序将允许将数据保存到用户端，而一旦重新建立连接，将自动更新数据。
不足之处
Roper说，在本次演习试验中，四个不同的国家试验靶场间的连通不够理想，其中一个原因是一些站点的天气问题。这反映了ABMS还需要处理现实世界中存在的问题。
尽管北方司令部司令VanHerck和其他四个作战司令部以及各军种的操作人员对人工智能程序印象深刻并且很乐意接受现有的能力，Roper认为本次演示试验反映了人工智能辅助应用程序（如国防部项目Maven），为指挥官生成行动方案（COA）以供行动决策的能力尚未成熟，由人工智能和机器学习生成的COA制定工具还有很多工作要做。
Roper和VanHerck一致同意ABMS cloudONE是可以进行部署的成熟产品之一。VanHerck说:“我们已具备了利用云共享信息的能力，需要在这条道路上快速前进。” 他希望这些系统和能力可以在一年或更短的时间内上线。
冯芒编译自互联网，李晓文审定
2020年9月3日
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