美国战略与国际问题研究中心（CSIS）于2021年8月和11月先后发布了《作战网络与未来军力》报告的第一部分和第二部分，探索美军未来作战网络，即众所周知的联合全域指挥控制（JADC2）。第一部分研究了作战网络对现代军事行动的重要性，介绍了美军当前实现JADC2的主要工作，并提出了由五个功能单元构成的作战网络框架。这一框架提供了一个通用基础，用于概念化和比较现有系统和提出的新功能，以及它们对JADC2的贡献。第二部分探讨了美国防部在为未来部队设计作战网络时必须考虑的因素，包括作战限制、战略和政策问题，以及可供选择的采办方法。本文对报告第一部分进行了编译。
01 明确挑战
军队使用作战网络探测战场态势，将数据处理成可执行信息，决定行动方案，在部队之间传达决策，根据这些决策采取行动，并评估所采取行动的有效性。作战网络有时被称为“传感器到射手杀伤链”（或简称“杀伤链”），它们被广泛认为是现代战争中越来越重要的元素。
虽然作战网络的重要性近年来获得了更多关注，但作战网络本身并不新鲜。早期的作战网络使用侦察兵、信使、旗帜、电报和有线野战电话在战场部队之间传递信息和决策。随着雷达、声纳、无线电通信和空中侦察等技术的广泛采用，在第二次世界大战中开始出现更先进的作战网络。随着作战网络变得更快、更远、对军队更有利，网络本身也成为一个对敌很有吸引力的目标。作战网络之间的竞争是第二次世界大战的一个关键因素，特别是在潜艇和反潜作战中。
近几十年来发生变化的是传感器产生的信息量、通信的速度和无处不在，以及比对手更快处理信息和做出决策可能带来的巨大战术优势——某些人称之为“信息化”战争。在这种“新战争方式”中，优势属于那些看得更远更清楚、行动更快、行动范围更大，并能阻止对手使用相同能力的人。
实现新作战方式的技术进步一部分是由商业发展推动的：更轻、更便宜、保真度更高的传感器；蜂窝、光纤和卫星通信网络数据吞吐量和覆盖范围的增加；大规模云计算和数据存储中心；以及大数据分析、机器学习和人工智能（AI）系统。三十多年来，这些商业技术在军事作战网络中的应用已经得到广泛认可，并在多年来的许多不同概念、计划、战略和术语中全部或部分得到体现。这其中包括上世纪八九十年代美国的“新军事变革”和“远程察打一体”；上世纪90年代和本世纪初的“转型计划”、“网络中心战”以及“全球信息栅格”；2010年代的“第三次抵消战略”等。
尽管对美军作战网络现代化需求进行了大量思考并制定了战略，以提高速度、韧性和互操作性，但进展一直缓慢。正如Chris Brose在其《杀伤链》一书中所指出，“美军没有考虑购买可以比以往任何时候都更快闭合杀伤链的新作战网络，而是考虑购买他们几十年来一直依赖的相同平台的更好的增量版本（坦克、有人驾驶近程飞机、大型卫星和更大型舰船）。”正如Brose继续讨论的那样，专注于购买下一代平台，而不是使现有和下一代平台更有效协同工作所需的传感器、有效载荷和通信系统，是美军的深层文化局限。这是目前美军存在许多互操作性限制的根本原因，例如美国空军的两种第五代战斗机（F-22和F-35）无法直接相互通信。
为了解决一些互操作性问题，美国国防部正在使用变通方法，例如用配备了通信有效载荷的U-2侦察机将F-22和F-35相互连接，并与地面部队连接。同样，战场机载通信节点（BACN）搭载在RQ-4和E-11等平台上，作为通信网关，使用各种战术数据链（如Link 16和态势感知数据链（SADL））连接飞机和地面用户。诸如此类的变通方法是必要的第一步，但它们无法实现全面网状网愿景，即实现跨军种、跨域以及与盟军和伙伴部队的动态和韧性互操作能力。
02 当前工作
美军现在正处于构建未来作战网络的关键时刻。美国防部对此的总体概念称为联合全域指挥控制（JADC2）。2021年5月13日，美国防部长Lloyd Austin正式签署美军JADC2实施战略。然而，在JADC2概念中，有许多重叠的、有时相互矛盾的工作。美国空军正在寻求先进作战管理系统（ABMS），该系统最初是用来替换老化的E-8C“联合监视目标攻击雷达系统”（JSTARS）机队，后来演变成一个开发“安全军用数字网络环境”的项目，但该项目在构建作战网络的哪些单元方面仍不明确。几年来，美国海军一直在发展和扩大其“海军综合防空火控”（NIFC-CA）架构，以集成更多平台、传感器和武器，包括F-35、宙斯盾舰和SM-6防空导弹。美国海军也在通过“超越计划”探索其未来网络架构，该计划旨在“使美海军能够在海上集结，从各个地方、各个联盟和各个域同时提供杀伤和非杀伤效果。”美国陆军正在通过其“融合项目”采取一种更偏于渐进性的方法，该项目称为“围绕一系列连续的、结构化的演示和实验组织的学习活动。”美陆军也在试验“地面层系统”，旨在将一系列传感器（包括情报机构的传感器）联网，以实现精确的动能、电子和网络攻击，该军种已经开始初步生产其“综合作战指挥系统”（IBCS）。
除了军种部门之外，美军联合参谋部、负责研究和工程的美国防部副部长办公室（OSD/R&E）、美国特种作战司令部和美国防高级研究计划局（DARPA）都在进行JADC2相关计划。联合参谋部的任务是制定JADC2总体战略并领导JADC2联合跨职能小组。OSD/R&E有一项名为“全网络化指挥控制通信”（FNC3）的研究工作，最初致力于为未来作战网络开发韧性、多样化的通信路径。美军特种作战司令部正在开展多项计划，提高部队之间的互操作能力，如“数据编织”（data fabric）和特种作战部队数据管理环境。DARPA开发了“马赛克战”概念，旨在“通过低成本传感器、多域指挥控制节点以及协同有人无人系统的快速组合网络，将复杂性转化为强大的新型不对称武器。”作为这项工作的一部分，DARPA发起了一系列项目，利用人工智能将原始传感器数据转化为可执行信息，连接原本不兼容的无线电，并消除空域冲突。
03 复杂因素
虽然美国防部正在同时开展多项计划和活动，但“无人拥有整个JADC2任务区”妨碍了JADC2取得有意义的进展。每个军种都有各自的项目、平台和作战网络（以及相应预算），但没有有效的强制措施确保各军种系统能够协同工作。例如，在ABMS项目下，美空军正在开发一个可以连接几千架飞机的系统，但是同一系统用于连接地面成千上万的士兵（及其装备）效果可能不佳。如果美陆军和美海军发展他们各自独立的作战网络，那么将它们连接到ABMS可能会成为“马后炮”，或者更糟糕的是，成为无资金支持的需求。当前方法的风险在于，美军各军种、特种作战司令部或DARPA各自为政，开发了多个烟囱式网络，而这些网络不具备采用更协调的方法可能实现的互操作能力和韧性。
更复杂的是，围绕JADC2的讨论含糊不清，特别是在用于描述JADC2愿景、技术和项目的通用语言方面。虽然对JADC2的需求已经确定且十分明确，但在许多情况下，当涉及到具体计划和活动时，各军种和国会似乎是在“打太极”。
以下章节给出了一个框架，用于讨论作战网络和各种有效载荷、平台及其他组成部分。该框架旨在提供一个通用词汇表，用于比较和评估不同概念和项目，并概述每个功能单元的各种可用选项，但没有就应该做出哪些选择提出具体建议。对于如何构建未来作战网络，以及应该或不应该纳入哪些技术，已经存在许多相互竞争的观点。本文旨在提供一个框架，借助此框架可以对相互竞争的观点进行比较，并且可以更准确而审慎地阐明角色和任务。
04 作战网络：五个功能单元
本文提出的框架将作战网络的组成部分分为五个功能单元，如图1所示。在每个功能单元中，人员、流程和工具（即技术）的组合决定了单元的工作方式及其在整个作战网络中所能提供的能力。网络的每个单元可以包括多种类型的平台和有效载荷，其中一些平台和有效载荷可以同时是多个功能单元的组成部分。例如，E-3 AWACS飞机可以同时是作战网络中传感器和处理功能单元的一部分，因为它配备了用于探测、跟踪飞机的强大雷达，以及实时处理和分析数据所需的计算机系统和人员。
图1 作战网络五个功能单元示例图
4.1 传感器单元
传感器单元的功能目的是收集战场数据。这些数据可用于探测和定位部队，识别参与其中的人或物，描述部队活动或类型，并跟踪在战场上移动的部队。传感器单元还可用于评估所采取行动的有效性，也就是通常所说的战损评估。数据收集的目标包括敌军、友军和非战斗人员，传感器单元最重要的作用之一就是区分这些目标。
作战人员可以利用各种传感器技术获取所需数据。有源传感器，例如有源扫描雷达和声纳，发射能量，并测量从物体反射的能量，以确定其位置、大小、相对运动或其他特征。无源传感器，如光学和红外摄像机或无源雷达和声纳，依靠收集物体发出的能量或自然源反射的能量。有源传感器可能会被对手检测到，并泄露传感器位置和使用方式，而无源传感器的被探测概率较低。
传感器可以在域内或跨域使用，这取决于其能力和用户需求。表1提供了一些特定传感器平台的例子，包括军用和商用系统。例如，可以通过许多不同类型的传感器对地面移动目标进行跟踪。地面传感器可以检测一些运动，但范围仅限于传感器周围相对较小的区域。机载传感器可以监控更广阔区域，并持续跟踪地面目标，但其使用会受到天气条件、飞机续航时间、敌方防空和传感器最大有效范围的限制，该范围随飞行高度而变化。合成孔径雷达（SAR）卫星也可以探测和跟踪地面移动目标，且没有与飞机相同的范围、天气、飞越领空和续航时间限制，但从太空连续覆盖一个区域需要大型低轨（LEO）卫星星座，因为LEO卫星相对于地球表面不断运动。
表1 域内和跨域传感器应用示例
4.2 通信单元
作战网络的通信单元通常最受关注，因为它提供了在系统和作战人员之间传递信息的数据链路。传输的信息可以包括话音、视频、单向数据广播或双向数据链路。来自高保真传感器的原始数据通常需要高数据速率通信链路，而压缩数据、处理后数据或遥测数据可以使用低得多的数据速率。
物理通信方式可以是有线（铜线或光纤）、射频（RF）或自由空间激光通信。有线链路只能连接地面域的固定站点，而移动和跨域数据链路需要采用射频或激光通信。通信系统使用多种加密方式和波形，加密方式和波形对于特定任务区域或系统来说是唯一的。先前的工作，如联合战术无线电系统（JTRS）及相关的软件通信体系结构（SCA），试图要求通信系统相互兼容，但收效有限。网关（或电信港）可用于连接各种协议和标准的系统，以及充当不兼容无线电之间的转换器。例如，美空军设想利用空中加油机（如KC-46）作为飞行网关，将敌方防空区域内的飞机与作战网络的其他部分连接起来。
选择用于特定任务的最佳通信链路类型时，军方必须权衡几个因素，包括：延迟时间；探测和截获概率；以及对干扰、欺骗和天气干扰的韧性。延迟是数据在系统之间传输的往返时间，对于实时数据至关重要的任务来说，这可能是一个因素，例如为防空和导弹防御传递跟踪和目标数据。虽然射频、光纤和激光通信链路以接近光速的速度运行，但传输时间会随着距离的增加而增加。例如，到达地球静止轨道（GEO）卫星再返回地球的传输时间大约为0.25秒。如果要闭合链路需要在GEO卫星之间多次跳转，则总往返延迟可能会超过0.5秒，这对于话音或视频通信等应用来说是明显延迟。然而，到LEO卫星的往返时间在0.01秒量级，具体取决于卫星高度和用户视角。
射频通信链路，无论是用户之间直接通信，还是通过机载或卫星通信系统中继通信，都易被探测、截获和干扰。可以使用各种方法使射频信号更好地抵御这些威胁，例如使用跳频扩频波形、天线调零、自适应滤波和高增益/窄波束天线。射频信号带宽也受到所分配频率范围的限制，以避免干扰其他军用和民用信号。根据所使用频段的不同，大气衰减、气象条件、太阳耀斑或其他自然干扰会降低通信质量。包括光纤通信在内的有线通信无射频信号带宽限制，因为根据需要，通常可以沿着相同路径运行更多线路，但是有线通信仍然易受到对电缆线路的物理篡改或针对网络路由器或终端的网络攻击的探测、截获和干扰影响。
激光通信系统可以克服射频和有线通信的许多限制。由于激光波束宽度极窄，接收机视场也很窄，激光通信链路具有天然保密能力，不会被探测、截获和干扰。这限制了对手探测、截获、阻塞或以其他方式干扰传输的能力，除非其物理上位于波束内。然而，激光通信链路极窄的波束宽度也意味着它们不是广播通信的理想选择。射频链路可以同时传输给许多用户，而激光通信链路最适合需要专用高数据速率链路的点对点通信。穿越大气层的激光通信链路（与空间激光通信链路完全不同）会受到大气失真和天气干扰的影响，但太空和机载平台之间的激光通信链路可以避开大部分大气层，这取决于飞机的飞行高度。
天基激光通信是美国空军2003启动的转型卫星通信（TSAT）计划的关键组成部分，但该计划在2009年取消，没有发射任何卫星。尽管遭遇这一挫折，但在接下来的十年里，天基激光通信技术一直在持续发展，例如通用原子公司和Tesat-Spacecom公司2020年演示了机载激光通信系统。这次演示使用激光通信链路将MQ-9“死神”无人机与一颗GEO卫星连接起来。最新一代SpaceX“星链”通信卫星配备了激光通信交链，可直接在卫星之间传送数据。美国太空发展局（SDA）启动了LEO卫星星座研发，计划将激光通信用于高数据速率链路，并投资了一对搭载有红外和激光通信有效载荷的卫星来演示这项技术，如图2所示。DARPA的“黑杰克”项目单独资助了Mandrake 2任务的激光通信演示。这两组卫星于2021年6月30日“拼车”发射，之后进行了初始测试和评估。
图2 通用原子公司和美太空发展局激光通信演示任务渲染图
4.3 处理单元
作战网络中最容易被忽视但却至关重要的功能单元之一也许是处理单元。处理单元用于分析、汇总和综合来自各种传感器源的数据，以便做出决策。例如，必须对合成孔径雷达系统的原始数据进行处理，以生成雷达图像，并识别战场上感兴趣的目标或运动。处理还可用于在传输前压缩数据，筛选或标记决策者可能感兴趣的数据，以及生成特定的情报产品。例如，商业公司已经开发了算法，通过分析卫星图像计算停车场的汽车数量或一个区域的船只数量。重要的是，处理单元的输出有时可以是一组数字（具有统计置信度参数），而非图像或定性评估。
处理单元的一个关键区别是在哪里进行处理：在传感器上，在云端，还是在战术边缘。搭载传感器的平台也可能有足够的尺寸、重量和功率（SWaP），可以搭载计算组件，可以对传感器生成的数据先进行处理再传输。例如，成像仪可能有处理能力可以压缩数据（并大大降低通信要求），雷达可能有自带处理器，从它们产生的原始数据中过滤和计算初始产物。在提高分析速度、自动化传感器提示和跟踪功能以及降低通信要求方面，机上处理有许多优势。但是对于一些平台，特别是小型飞机和卫星，SWaP非常有限，与传感平台分开进行处理可能更具操作性和经济意义。
基于云的处理具有处理和数据存储能力无限的优势，没有许多平台的SWaP限制。传感器可以将原始或经过部分处理的信息传输到地面数据中心进行最终处理和分析。在过去二十年里，商业公司在全球建立了大规模数据中心，其处理能力、存储能力和（在某些情况下）可靠性远远超出了美国军方和情报机构拥有和运营的数据中心。2018年12月发布的美国防部云战略，指出了云计算作为任务成功关键因素的重要性。然而，为美国防部建立通用云计算环境的主合同（称为联合企业国防基础设施（JEDI））陷入法律纠纷多年，并最终取消。
一些军事任务需要高频或低延迟处理数据，而进出云计算中心的通信链路可能无法支持这些数据。此外，在对抗性通信环境中，远程数据链路可能会降级或中断，特别是对于在战场边缘或在对抗性战场上作战的部队。这些部队可能需要直接连接到战区其他平台的传感器，这些传感器具有足够的处理能力，可快速可靠地闭合传感器到射手的杀伤链。机载或卫星传感器可以将其数据直接下行传输到地面用户终端，这些终端现场处理数据，无需依赖其他数据链路。对抗性空域中的隐身飞机可以将其传感器数据转发给威胁区域外的非隐身飞机进行处理和分发，利用诸如U-2侦察机的开放式任务系统计算机或部署在新型F-15EX战机上的高级显示核心处理器（ADCP） II。根据其大小和发电能力，空中加油机可以在战术边缘兼作通信网关和数据处理分发中心。
4.4 决策单元
决策单元可能是作战网络中最重要的部分，因为它是信息转化为行动之所在。在可预见的未来，重大决策（如致命武器的使用）可能会在某种程度上涉及“人在回路”，从历史上看，默认作战网络中大多数决策皆如此。“人在回路”的决策仍然可以涉及多种形式的计算机辅助或人工智能和机器学习（AI/ML）增强过程，以更好地为决策提供信息并加速决策。
几乎所有超视距交战都使用计算机辅助决策。人眼只能探测大约两英里或更短距离内的物体，超过这一范围，作战人员必须依靠某种形式的电子传感器。例如，对抗性空域中的战斗机将争取在尽可能大的距离上（远远超过两英里）与敌方飞机交战。飞机雷达将探测该区域的其他飞机，并将其特征与数据库中的飞机进行比对，以确定飞机类型及其是敌是友还是非作战飞机。这些信息显示在战斗机驾驶舱显示器上，且可以用其他传感器的数据进行验证，以增强作战人员对结果的信心。但最终，飞行员可以在没有直接确认的情况下，仅根据计算机系统的建议决定是否发射武器。
AI/机器学习系统在辅助决策和自动化决策方面更进一步。AI/机器学习系统可以用在决策单元中，快速分析数据，找到感兴趣的信息或模式，随着收集的信息越来越多，它们可以动态发展数据分析和解释方式。在上文的战斗机示例中，在雷达数据上运行的AI/机器学习算法可以检测尚未在其数据库中编目的数据的新特征或模式，例如使用以前未见过电子对抗措施的飞机，并在飞行中根据这些新信息更新其算法。AI/机器学习系统的优势在于，能够在人类可能错过的数据中建立联系，并用比人类完成相同任务短得多的时间分析大量数据。对于相对不太重要的决策，如重定向传感器寻找目标或在干扰环境中重新分配带宽，AI/ML系统可用于在无人参与的情况下做出决策。这有助于减轻作战人员的工作负担，使他们能够将精力集中在最需要人的流程和决策上。
对于许多类型的军事任务来说，作战网络中最慢的部分可能是决策单元，对于某些应用来说，“人在回路”是不可行的，因为需要快速反应时间才能有效。许多近程防空反导系统就是这种情况，如图3所示的近程武器系统（CWIS）。这提出了几个重要政策问题，涉及AI/ML系统在未来作战网络中的作用，以及在不同情况下决策者感到满意的自动化水平。通过增加与更多传感器的连接和提高数据处理能力，可以提高AI/ML系统（以及人类）所做决策的质量和信心。这种更高水平的连接可能会改变平衡，有利于在未来作战网络中实现更多、更高水平的自动化决策。
图3 2019年7月10日，美国军舰维拉湾号(CG 72)发射近程武器系统(CWIS)
4.5 效果单元
作战网络的第五个也是最后一个单元是信息在战场上转化为效果之处。这些效果既包括动能火力，也包括非动能火力，动能火力可以从物理上破坏或摧毁敌方部队，非动能火力包括电子战、定向能武器或网络攻击等等。联合作战的一个关键部分是在时间和地点上跨域协调这些效果的能力，以对友军和非战斗人员最小的风险产生对抗对手的预期效果。作战网络就是用来跨域协调这些效果的。跨域效果，即一个域的兵力对另一个域的兵力发动攻击，是利用不对称优势使对手失去平衡的一种特别有效的方式。1991年第一次海湾战争初期的空袭就是一个典型实例，美军利用其空中和太空优势，在地面上取得了比地面部队更大的效果。
在选择最佳方法在交战中产生效果时，必须考虑几个因素，包括：目标范围和数量、威胁环境、附带损伤的可能性、攻击后损伤评估的必要性，以及公众可见性、可逆性和归因是否值得关注。短程动能武器，如联合制导攻击武器（JDAM），是需要大量低成本火力以及目标高度机动时的理想选择。远程和防区外动能武器，如远程反舰巡航导弹（LRASM）和联合空面防区外导弹（JASSM），更适合少量高价值目标和对抗性更强的环境，在这些环境中，并非所有投放平台都能够突破敌方防御。可利用精确制导武器减少所需武器和运载平台的数量，降低附带损伤风险，特别是对密集市区目标。动能武器通常会产生可见的永久性效果，可使用作战网络的传感器单元进行战损评估。
非动能攻击方法，如网络攻击、定向能武器和电子战，可以通过不同方式达到与动能武器相同的效果。举例来说，作战人员可以用高功率激光器（如图4所示系统）瞄准威胁目标，而不是用枪或导弹攻击威胁无人机或小型舰船。对于某些非动能攻击，如阻塞，效果是可逆的，只在需要的时间和地点产生暂时效果。对于某些类型的非动能攻击，第三方可能看不到攻击的发生，或者被攻击方可能无法立即知道攻击源。很难确定一些非动能攻击是否有效，特别是效果不是公开可见的情况下。一些攻击方法（例如在网络攻击中利用零日漏洞）只在对手开发出防御手段之前的有限时间内有效。出于这些原因，当动能效果可以达到相同结果时，作战人员可能不愿意依赖无法验证的非动能效果。
图4 2014年11月17日，正在美国“庞塞”号航母上进行测试的激光武器系统（LaWS）
在构建和整合作战网络的效果单元时，一个重要的考虑因素是在不断变化的战场空间中匹配武器和目标的动态过程。这需要传感器、决策和效果单元紧密配合，优化根据预期效果类型和可用投放方法选择目标和确定目标优先级的方式。在未来作战网络中，这一过程可能比现在更快、动态性更强，大量有人和无人系统将跨所有域循环识别目标。正如有人假设的那样，它可能更像一种商业拼车服务（如优步或Lyft），根据乘客和司机的相对位置、预计路径以及人数和座位数，不断为他们匹配。但是，如果没有韧性和可互操作的作战网络，这种高度优化和快速自适应效果单元愿景是无法实现的。
05 结语
上述章节提供了一个框架，定义了组成作战网络的五个功能单元，以及组成它们的各种有效载荷、平台和其他组件。传感器单元收集战场数据，并将其传递给处理单元，在处理单元分析、汇总和综合来自各种来源的数据。然后，决策单元使用数据产品提供决策信息，并在作战网络的效果单元中将信息转化为行动。通信单元使所有其他单元可以在战场上自由传递数据和决策。
也许这个框架产生的最重要的见解是，未来作战网络不是一个网络，而是网络之网络。未来作战网络应该是能够更好地适应威胁和破坏的动态可重构网状网络，而不是使用传统的中心辐射型网络架构。这些网络可以根据需要分成多个战术子网，以不可预测的方式通过不同的系统和迂回路径重新路由数据，并在机会出现时重新连接到更大的网络。通信单元是使这种更高水平的互操作能力和韧性成为可能的基本组件，但作战网络的其他单元也必须适应使用兼容数据标准和协议跨多个安全级无缝传递数据。
未来作战网络也不仅仅由按照一套新标准构建的新系统组成。虽然新系统和新标准是实现新能力的重要组成部分，但构成未来作战网络的绝大多数平台、传感器、无线电和其他有效载荷已经在役，而且这些现有系统在未来几十年仍将是部队的重要组成部分。现有系统必须和未来系统一样集成到相同网络中，以实现联合全域作战的全部潜力。此外，美国防部已经拥有或有权访问各个功能单元的各种美国政府、商业、联盟和合作伙伴系统。构建未来作战网络不仅是为了部署全新的系统和能力，也是为了整合现有系统，使其相互连接，以新的方式执行新的任务。
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