2023年12月21日，美国国防部正式批准了“数字工程”的国防部指示（DODI），当天正式生效，编号为DODI 5000.97。在此之前，“数字工程”主要执行2007年8月发布的DODI 5000.59“国防部建模与仿真（M&S）管理”等指令，该指令在促进国防领域建模与仿真的互操作性发挥了很大作用。全新的“数字工程”指令由美国国防部负责研究与工程的副部长主管，并在指令中明确了国防部采办与保障副部长、作战试验与鉴定局主任、首席信息官、首席数字与人工智能官以及采办部门负责人等官员的相关职责；规定了“数字工程”能力需求、模型和数据维护程序，确立了在装备建设和维护保障中使用开展数字化工作的政策与程序。“数字工程”指令是美国国防部开展装备体系建设的核心“底座”，对各行业、各组织的体系专业发展具有一定启示作用。
一、数字工程战略的基本情况
在2018年，美国国防部研究与工程副部长（OUSD R&E）和负责工程工具与环境（ETE）部门负责人发布了《数字工程战略》。《数字工程战略》一直在助力整个国防部在该专业发展上的影响力，包括明确建模与仿真目标，指导各军种实施自己的数字化转型工作。截至目前，所有军种都在武器系统、子系统和组件中使用模块化开放系统方法（MOSA），使武器系统平台的众多领域摆脱了的单一供应商束缚。这推动了竞争，并允许选择子系统和组件供应商，从而缩短了采办时间并降低了单一来源的风险。
与此同时，国防部在2018年进行了一次重大调整，将此前国防部负责采办、后勤和技术的副部长办公室拆分为采办与保障（OUSD A&S）和研究与工程（OUSD R&E）两部分。对国防领域数字化和建模仿真专业人员同样有影响的是，ETE和国防建模与仿真协调办公室（MSCO）随后进行了组织合并，成立了数字工程、建模与仿真（DEM&S）办公室。
数字工程、建模与仿真（DEM&S）办公室组织历程（网络图片）
二、数字工程战略的层次结构
美国国防部推进数字工程战略有扎实的基础，其“底座”的稳固有助于在体系的各个层面实现成功。这种金字塔型的层次结构自底向上分别是战略层、政策层、治理层、规划层、执行层，对各组织推进新业务发展特别是需要集成类的业务具有借鉴意义。
数字工程战略的层次结构（网络图片）
在战略层，数字工程战略目标是指导国防部、各军种和相关机构（如MDA、NSA、NRO、DTRA）的工程数字化业务规划、设计和实施。通过领导机构强制实施数字工程，达到增强沟通交流、提高设计灵活性/适应性、增强对未来如期形成能力达到预期目标的信心、在模型数据透明情况下实现更高洞察力和提高工程采办执行效率等效益。
在政策层，数字工程战略下国防部关于数字工程和建模仿真的政策，都是基于国防部指令5000.02“自适应采办框架”的延续。在国防部指令5000.97发布前的几年间，发挥作用的四项关键指令分别是：国防部指令5000.59“国防部建模与仿真管理”、国防部指令5000.61，“国防部建模与仿真验证、确认和认证（VV&A）”、国防部指令5000.70“国防部建模与仿真活动管理”、国防部指令5000.88“国防系统工程”。
在治理和规划层，数字工程、建模与仿真（DEM&S）与国防领域合作，围绕政策、标准、技术、协作，提供必要的工具、支持和知识库管理，推进国防部的数字工程和建模仿真发展。在知识库管理中建立数字工程知识体系（DEBoK），为国防领域提供权威数字实例化。
数字建模与仿真组织（网络图片）
在执行层，形成了很多成功实例，例如国防部和联合参谋部的联合实况虚拟构造（JLVC）、综合威胁分析与仿真环境（ITAS）、联合仿真环境（JSE）、海军持续训练环境（NCTE）、空军轻量化仿真训练生态系统等。联合实况虚拟构造（JLVC）是其中唯一一个在国防部领导下由联参、军种、相关机构作战功能模拟组成的全域训练联合体，在战术、作战和战略演习中提供多层次的训练能力。
三、在“底座”上的JLVC发展
在国防部人事与战备副部长办公室（OUSD P&R）的领导下，国防部启动了联合作战教练基础设施（JOTI）战略，旨在到2030年在国防部范围部署一个高保真、能在大国竞争中的模仿同质化对手的多域训练环境。在联合参谋部J7（联合部队发展局，Joint Force Development Directorate）的领导下，组建了由34个军种和相关机构工具组成的联合实况虚拟构造（JLVC）能力，为军种和作战指挥活动提供联合环境。
JLVC联邦是开展LVC训练的技术支撑环境，本质是一种体系架构技术。JLVC联邦由多个分布式仿真系统、C4I系统组成，构建虚实结合的综合训练环境。LVC的一个核心思想是将真实的C4I系统作为联邦的一部分集成到JLVC联邦中。JLVC联邦中的体系架构，约定了数据交换格式，保证了异构系统之间的运行逻辑和灵活组合。
按下图所示，整个JLVC分为两大部分，分别是由联合参谋部J7控制的联邦成员和工具，还有在2021年前相关机构/各军种控制的联邦成员和工具。主要由3种网络标准进行连接，分别是分布式交互标准网络（DIS Network）、实时接口/JLVC联邦对象模型（RTI/JLVC FOM）、指挥与控制网络（C2 Network）。
在联合参谋部J7控制的部分，主要有联合训练工具（JTT）、联合训练数据服务（JTDS）、联合演习控制站（JECS）、JLVC核心仿真和支持工具、综合作战服务等主要模块。在相关机构/各军种控制的部分，包括综合防空与导弹防御和天基系统模型、仿真域的模拟器、军种作战模型、试训靶场、绝密/敏感隔离信息、后勤模型等模块。
JLVC层次架构（网络图片）
四、JLVC的产品和应用
1.JLVC产品和服务
JLVC经过多年运营发展，已形成了建模与仿真、演习计划和管理、数据存储库和场景、地形数据库开发、联合桥接和网关、软件培训和部署等6方面产品和服务，提供给整个国防领域使用。
（1）建模与仿真方面：联合冲突与战术模拟（JCATS）、JCATS低成本驱动器（JLOD）、低成本训练系统（LOTS）、联合部署后勤模型（JDLM）。
（2）演习计划和管理方面：联合演习控制系统（JECS）。
（3）数据存储库和场景方面：联合训练数据服务（JTDS）。
（4）地形数据库开发方面：地形生成服务（TGS）、地形团队定制活动产品。
（5）联合桥接和网关方面：联合仿真协议分析器（JSPA）、联合仿真总线（JBUS）。
（6）软件培训和部署方面：首次部署1周时间、安装和培训2周时间。
2.JLVC的推广和应用
（1）在联合方面：联合演习控制系统（JECS）集成了许多标准和协议的模型和模拟，为参训人员提供演习设计工具、数据库创建、网络分析、低成本训练系统（LOTS）和演习支持态势感知。
（2）在陆军方面：JLVC继续与联合冲突与战术模拟（JCATS）集成，作为2020年训练的主要实体级模拟。陆军已过渡到联合陆上部队建设性训练能力（JLCCTC）/作战人员模拟（WARSIM），并正在进行替代方案分析，以确定陆军与联合陆上作战部队联合体整合的最佳方法。
（3）在空军方面：JLVC提供了一个单一的联合架构，覆盖了空军部队从空中作战中心到飞行员的各个层级，能够无缝集成到复杂的联合环境中，并向其他军种提供空军仿真资产。
（4）在海军方面：JLVC可与海军持续训练环境（NCTE）互操作，允许海军训练部队与联合部队互动。该训练环境将现场实装部队、模拟器和构造仿真模拟部队整合到一个单独的训练活动场景中。
（5）在海军陆战队方面：JLVC增加了海军陆战队空地特遣部队（MAGTF）战术级模拟（MTWS），现在已是海军陆战队的模型和工具集，训练环境能够实现从单个海军陆战队到MAGTF指挥官完全集成。
五、对体系业务发展的启示
美国国防部通过发布国防部指令5000.97的发布，以及在此基础上优化形成的JLVC，对各组织体系业务抓总部门，技术总体单位，各领域专业单位的联合运行是一种可行参考，具体包括以下三个方面启示：
一是要稳固底座。在管理线，通过发布高层级制度性文件，明确了所开展工作的适用范围和不同部门、岗位的职责，让所有参与人员都有明确的任务和工作程序。制定业务的实施程序，促进技术总体单位作为加强各领域专业单位之间协作的资源和机制，让指令作为军种间协作机构进行运作的基础。在技术线，重点仍然集中在互操作性、复用以及通用数据、模型和架构上。技术总体单位要深入研究和持续更新例如高级体系结构（HLA）、合成环境数据表示和交互规范（SEDRIS）和综合威胁分析仿真环境（ITASE）这些“体系性”核心模块。所有这些都是以通用、互操作性和标准化作为关键组件构建的，每个组件都可持续演进发展。
二是要先立后破。在组织机构的变革中，先建立健全相关制度、框架和规范，再逐步打破原有僵化、不合理的制度和规范。这一原则的实质是在保证稳定性和连续性的前提下，积极推进改革和创新，提高组织的适应性和效率。就像在国防部指令5000.97发布前的5年半时间，原有的国防部指令5000.59持续在发挥既定作用，各级管理组织和科研单位也在原体系下发挥很关键作用。技术方面的先立后破，需要明确后续标准，划清“舍”与“留”的界面，给足转换周期。管理方面的先立后破，在短时间内管理创新对整体性工作的推进作用更加明显，很多时候管理能力的提升是业务发展的转折点。
三是要相对集中。在JLVC中，分为联合参谋部控制和军兵种控制两部分。这种模式对于各领域、各组织发展体系业务有可借鉴性。为了形成合力，一部分团队作为“地主”，发挥基础设施建设和技术总体的职责，搭好顶层框架，定好工作计划，提供复用产品，做好服务支撑，是独立、专业、稳定的团队，长期从事概念设计和互联互通研究。另一部分团队作为“租户”，按需参加体系活动，大部分时间在各自领域按照既定任务开展深耕，突出自身专业建设特点，与固定团队良性互促。
（航空工业 何晓骁）
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