远望智库开源情报中心 书香慧言 编译

近日，美前任F-35项目执行官、现任博思艾伦咨询公司（Booz Allen）高级副总裁、退役中将克里斯·伯格丹（Chris Bogdan）与博思艾伦咨询公司人工智能任务工程总监帕特里克·比尔特根（Patrick Bitgen）博士在美海军研究所网站上撰文，分析人工智能在帮助美军在印太地区持续保持目标锁定方面的作用。主要观点如下：

文章认为，美军在印太地区面临的最棘手的挑战之一就是持续对目标进行锁定，即联合部队如何在广袤的开放空间跟踪一系列不断变化且经常快速移动的目标，以对抗善于实施隐蔽的对手；如何确保始终在正确的时间将正确的传感器与正确的目标匹配，以确保在变更传感器时依然保持对关键目标的监管。这些复杂的问题，需要快速整合和实时分析越来越多的目标和传感器信息，从而使利用传统手工方式变得越来越困难。而这些都是人工智能解决方案非常适合处理的问题。随着机器学习及其他形式人工智能技术的发展，联合部队有工具也有机会大幅提升在印太及其他地区持续锁定目标的能力。

一、获得态势感知

通过使用人工智能来建立和提高态势感知能力，首先要具备强大的大量数据收集、存储与处理能力。幸运的是，目前有数据平台可以安全地汇总联合部队收集的有关目标和传感器的所有数据。这些平台可以无缝隙地接受来自任何来源、任何格式的数据，并使其完全可用于人工智能及其他数据融合与分析应用程序。然后，在这些大型数据集上应用经过培训的人工智能模型，可以快速识别目标，将当前或最后已知位置以及其他目标特征考虑进去。这些模型还可以关联某一目标的其他传感器信息，如电磁、声学和红外特征。

二、预测目标轨迹

训练有素的人工智能模型还可以预测目标可能去向，因此操作人员可以优化潜在的“传感器至传感器”切换，以保持持续的目标锁定，并帮助指挥官在对手行动前调动其部队。人工智能模型通过分析对手目标和行动的历史数据、寻找对手的行为和模式来实现这一点，例如这些目标以往在特定情况下的去向。例如，当敌方飞机以编组飞行时，如两架加油机、四架轰炸机和六架战斗机，这样的一个编组过去都执行了什么样的任务，该编组倾向于采取怎样的飞行路线？过去，因应我们的反应以及天气等其他因素，其飞行模式发生了怎样的改变？人工智能的强大之处在于，它能够将大量历史数据与来自各种来源的当前情况结合，例如情报、政治发展及天气。然后，它可以为指挥官提供所关注目标的可能路径，并将可信度和概率值分配给不同的潜在移动目标。

三、预测传感器精度

人工智能解决方案还可以识别哪些可用传感器最适合保持对目标的监管，并且可以在具有多个目标和多个传感器的大型地理区域内以机器速度连续执行传感器-目标配对，并自动进行切换。例如，根据历史数据，哪些类型的传感器在跟踪具有某些特征的目标方面最成功？在特定环境因素组合中，哪些传感器最准确？例如，人工智能模型可以在跟踪潜艇时考虑水深、声速剖面和抵近路径，还可以考虑传感器相对于目标的位置。然后，此类 人工智能解决方案可以帮助优化传感器-目标配对，确保正确的传感器在正确的时间跟踪正确的目标。人工智能还可以预测许多动作，以确定最佳传感器（不仅针对即将到来的交接，还针对下一次交接及之后的交接）。随着目标的移动，人工智能模型可以不断更新计算“最佳传感器运用”，就像智能手机地图应用程序不断配置最快路线一样。以机器速度预测五、十或二十步之后的复杂目标跟踪场景，可以在快速展开的场景中为指挥官提供巨大的信息优势。

四、优先配置和协调传感器

两个不同目标同时需要某一特定传感器的情况并不少见。指挥官如何决定？在这里，人工智能再次可以提供帮助。它首先评估目标本身，并了解指挥官的目标优先顺序以及失去对目标进行监管的可能性。例如，指挥官可以为重要目标优先使用高精度传感器。但是，如果可以在短时间内使用不同传感器确保对该重要目标进行监管，那么高精度传感器可能会被重新分配任务，然后再回来监视该重要目标，而不会降低任何任务效能。这将解放更准确的传感器，以便使其监控难以跟踪的目标。人工智能的潜在价值在于，它可以实时解决大部分复杂问题，以便在瞬息万变的环境下保持对多个目标的持续锁定与监管。人工智能解决方案还可以以机器速度应对指挥官不断变化的优先级、不断变化的环境因素、传感器降级和对手的反击，从而为指挥官提供针对传感器和目标而优化的协同战场空间感知计划。这些人工智能解决方案也会随着时间的推移而学习。随着它们变得“更聪明”，它们可以更好地找出哪些传感器组合在跟踪哪些目标和在哪些条件下最有效。随着模型融合更多数据及人类在许多不同场景下的决策结果，它们还将改进异常探测、提高对目标路径的预测并协同传感器目标配对。

五、领先于对手

随着印太及其他关注地区的战场变得越来越复杂和拥挤，并且随着对手越来越熟练地隐藏自身意图，持续锁定目标只会变得更加困难。将人工智能解决方案集成到当今的行动中，可以为联合部队提供战略优势。

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