美军指挥控制领域作战实验前沿技术创新研究

前沿技术创新能力深刻影响着指控装备发展和未来指控模式。美军高度重视前沿技术创新，以《支点：国防部信息技术发展战略》《数据、分析和人工智能采用战略》等战略为指导，频繁开展指挥控制领域前沿技术演示验证，持续推动技术迭代，加速技术成果应用。截至目前，数据织构、5G通信、生成式人工智能等技术方向已取得突破性进展，将对美军未来指挥控制领域武器装备发展和作战模式产生深远影响，值得高度关注。

美军指挥控制领域前沿技术战略布局

在大国博弈和技术快速迭代的背景下，为维持对战略竞争对手的威慑力，应对复杂的国家安全挑战，美军积极布局指挥控制领域前沿技术，出台多份战略文件推动技术发展与军事应用。

2020年9月，美国防部发布《指挥、控制与通信（C3）现代化战略》。该战略针对《国防部数字现代化战略》中的C3部分，提出9大战略目标，如发展电磁频谱作战、增强定位、导航与授时（PNT）信息传输能力等。战略聚焦保护现有C3能力、保障关键信息获取、构建C3传输基础设施，推动从“烟囱式”解决方案向关联、敏捷、韧性系统转变，助力联合部队提升作战杀伤力。

指挥、控制与通信现代化架构图

2022年3月，美国防部发布《联合全域指挥控制战略摘要》，阐明联合全域指挥控制（JADC2）在决策周期三大环节的实现方法：“感知”环节借助联合数据架构的情报传感和信息共享网络集成各域信息，为指挥官提供信息优势；“理解”环节利用人工智能和机器学习处理数据；“行动”环节依靠决策支持工具和通信系统传递决策信息，支持“任务式指挥”。未来JADC2以建立数据体系为核心，发展人工智能辅助决策工具和通信网络。

2023年5月，新版《国防科技战略》明确了14个关键技术领域，涉及指挥控制领域的有量子科学、新一代无线网络等。这些技术是实现国防战略目标的关键，为美军指挥控制能力提升提供技术支撑。

2023年7月，美国防信息系统局发布《技术观察清单》，关注生成式人工智能、抗量子密码学等技术领域。该清单透露了美国防部建设现代化指控系统、构建未来数字战场的愿景，体现其对新兴技术在军事领域应用的重视。

2023年11月，美国防部发布《数据、分析和人工智能采用战略》。美军提出改进基础数据管理、建设可互操作的联合基础设施等6大战略目标，旨在推动国防部数字化转型，加速对高质量数据、高级分析和人工智能技术的利用，获取持久决策优势。

2024年6月，《支点：国防部信息技术发展战略》出台，其包含4项重点工作：提供联合作战信息技术能力，助力作战人员获取决策优势；实现信息网络和计算现代化，提升网络安全性和数据传输效率；优化信息技术治理，提高决策能力并节约成本；培养数字化领域人才，为新兴技术应用提供人力支持。

2024年6月，美国防部发布

《支点：国防部信息技术发展战略》

美军在指挥控制领域通过多份战略文件从不同角度、不同层面进行布局，这些战略的实施将对美军指挥控制能力产生深远影响，提升其在复杂多变的现代战争中的作战效能和竞争力，巩固美国在军事领域的领先地位。

美军指挥控制领域前沿技术实验进展

美军围绕联合全域指挥控制能力需求，采用快速迭代式发展模式，通过频繁开展作战实验，推动技术集成创新，加速联合全域指挥控制概念落地。以下是其在多个关键技术领域的实验进展。

态势感知技术美军在自主协同侦察技术方面动作频繁。西风-8测试型无人机成绩斐然，2022年6-8月连续飞行64天，飞行距离超259000千米，改进型计划于2026年推出。2023年，西风太阳能无人机进一步通过认证测试，其高空、长航时特性可满足军事观测需求。2024年2月，美陆军借助美国科学系统公司开发的自主化软件，提升了作战人员战场态势感知能力，实现了多域自主平台的协同。在神秘雷霆24和会聚工程-拱顶石4（Project Convergence Capstone 4）演习中，美军测试了多种无人侦察新技术，如利用高空气球、无人机定位目标，还首次在实时军事环境中成功使用人工智能无人机，大幅缩短敌方目标识别时间。

西风太阳能无人机

数据共享技术数据织构技术方面，美军多次开展实时数据共享测试。英勇盾牌-2022演习中，美空军展示了KC-135加油机的“先进作战管理系统”能力，实现了不同战术数据链间的联通和数据共享。2023年，美军通过多次演习和实验持续探索利用人工智能等技术改善数据融合与共享，如第5次全球信息优势实验确定了跨域共享数据的障碍，翠旗23-2演习验证了复杂网络提升作战通信的能力。2024年，红旗24-2演习中多国多型五代战斗机通过先进数据链实现战术数据交互，验证了联合作战能力。

5G通信技术应用方面，自2022年起，美国多地军事设施参与5G技术开发与测试，启动多个研究项目。加州国民警卫队部署“女妖”系列基站，惠德比岛海军航空站建设独立5G网络。多家公司开展相关试验，确保5G网络在军事场景中的实时安全连接和数据传输可行性。此外，美空军和太空军已将5G纳入“混合太空架构”构想，未来将建立涵盖同步轨道、低轨、平流层高空平台和地面/海面系统的多径通信体系；美海军正在探索5G和扩散的近地轨道卫星星座等商业技术，为舰艇提供网络连接。

情报处理技术人工智能情报分析技术方面，美军不断推进研发与测试。第5次全球信息优势实验展示了数据分析和人工智能对联合工作流程的改善。第6次实验探索生成式人工智能在情报分析与辅助决策中的应用。2024年，美陆军测试“超级陆军”人工智能手机应用，可快速分析敌方装备信息。在网络探索24活动中，美军测试了利用人工智能和机器学习算法处理战场上的未知信号，提升指挥官决策速度。

指挥决策技术智能辅助决策技术方面，2023年11月，北美空防司令部演示“基于云的指挥控制”系统的初始操作能力，该系统整合大量数据源，采用人工智能技术辅助决策。2024年，美印太司令部测试“联合火力网”原型，集成作战空间系统，为指挥官提供实时威胁信息，辅助战场决策。

自主火力任务规划技术方面，2024年5月，美陆军评估“一体化任务规划和空域控制工具”，士兵使用该工具开展任务规划和空域控制任务，实现任务路线动态重新规划。2024年2月，美陆军在会聚工程演习中，测试了“一体化防空反导作战指挥系统”（IBCS）的互操作性。目前该系统已经具备了初始作战能力，而部署以该系统为核心的陆军“综合防空反导系统”（AIAMD），将有效增强陆军战场态势感知，优化指挥控制，提高部队的杀伤力和生存力。

美陆军持续开展“会聚工程”系列演习

行动控制技术无人集群自主协同技术方面，2022年11月，美海军在数字地平线演习中，通过无人水面艇组成舰队，建立海上态势感知，支撑联合全域作战。2024年4月，在马恩聚焦2024演习中，美军使用无人机群训练部队应对无人机威胁的能力。

分布式作战管理技术方面，2022年12月，美国陆军在军事演习中测试分布式指挥控制方法，探索取代大型指挥所的途径。2024年6月，在英勇盾牌2024演习中，美军展示分布式指挥控制能力，部署“威胁”系统，为部队提供多种作战能力，“晶格”系统也提升了部队的跨域互操作性和信息共享能力。

综上所述，美军在指挥控制领域的前沿技术实验多点开花，通过一系列作战实验，不断探索新技术的作战效能、适用性和互操作性。这些实验成果有助于提升美军联合全域指挥控制能力，使其在未来战争中占据优势。同时，美军的这些实验也反映出未来战争对智能化、协同化作战的需求，对全球军事技术发展趋势有着重要影响。

美军指挥控制领域典型技术分析

美军在指挥控制领域大力发展数据织构、5G通信、大数据分析与可视化、边缘云计算及生成式人工智能等技术，旨在提高态势感知、信息融合与共享、智能情报处理等能力。

数据织构技术军事系统数据共享存在难题，美陆军内部多种传感器数据格式、结构不同，老旧系统与新系统不兼容，不同功能系统共享数据困难，多域战面临系统连接和数据格式统一的挑战。数据织构技术应运而生，它能整合不同系统的信息源和数据格式，提供公共层提升互操作性，快速传输数据。JADC2跨职能团队将其定义为国防部联合数据环境，可实现多域、多安全等级和作战梯队的数据交互。

美陆军“造雨者”计划是该技术的典型应用。从能力集21（CS21）的“造雨者0.5”到CS23的“造雨者1.0”，再到CS25的“造雨者2.0”，逐步提升分析、治理能力，实现数据生态系统联合和共享。该技术可保障不同安全级别用户的数据共享安全，支撑军种间动态互操作性，还能集成新兴人工智能能力。

5G通信技术 5G具有超高速、低延迟和广覆盖的特点，相比4G在各项关键能力指标上大幅提升，它融合多种新技术，推动军事通信和作战样式变革，带动基础产业发展。美国将5G视为军事关键战略技术。

美军已布局多个5G研发项目。在通信传输技术方面，通过超越5G项目研发相关技术提升信道容量；频谱管理技术方面，借助拥塞频谱和频谱访问研究与开发项目，研发动态频谱利用和近实时频谱管理技术；开放无线接入网络技术方面，美商务部设立基金促进相关技术研发；网络安全技术方面，通过开放可编程安全5G项目提升通信数据安全性。此外，美军开展军民两用5G技术应用项目，在12个军事基地测试5G在多领域的应用。

大数据分析与可视化技术大数据分析技术能挖掘分析海量战场数据，提升决策者对战场态势的感知。大数据可视化技术不断发展，从静态到动态，从低维到多维。

美军出台了多项数据战略和规划，启动大数据建设计划。DARPA支持的XDATA项目成果显著，在数据可视化等方面取得基础性进展。美国防部与Booz Allen Hamilton公司合作部署的Advana数据分析平台，用户众多。美国防信息系统局和各军种开发的大数据平台也成果颇丰，如态势感知分析能力项目、美海军的大数据云生态系统和RAVEN平台等，提升了作战决策和战备管理能力。

边缘云计算技术传统云计算用于军事信息系统存在局限，如传输带宽不足、数据安全隐患大、可靠性难以保证。边缘计算技术应运而生，它在网络边缘侧提供智能服务，满足多种关键需求。边缘云计算依托云计算技术，在边缘侧实现多种能力，通过云边协同满足业务需求，其架构也分为IaaS、PaaS和SaaS三层。

美军的安全战术边缘平台（STEP）是该技术的典型项目，为作战人员提供实时数据分析和决策支撑。在海湾演习中，美军无人机、无人艇应用边缘云计算技术，提高了数据处理能力。该技术还可用于重要区域监控和无人装备自主决策，提升战场智能化水平。

生成式人工智能技术生成式人工智能借助复杂算法、模型与规则，从大规模数据学习并创造原创内容。2022年11月ChatGPT推出，2024年2月文生视频大模型Sora发布，标志该技术取得突破性进展。

人工智能在多域作战的应用

美国高度重视生成式人工智能技术，国防部认为其影响力正不断扩大。美军为提高任务效率，急需提升模型速度和交互能力。2024财年《国防授权法案》为相关研发拨款18亿美元，并要求制定战略计划。

在军事应用推进方面，2022年6月，美国防部整合多个机构成立首席数字和人工智能办公室。2023年8月，该办公室下设生成式人工智能工作组，即“利马”工作组，探索作战领域应用。其与各军种、战区合作开展功能实验，如全球信息优势实验，并通过“虚拟沙盒”中心开展实验。2023年5月，美国陆军将Scale AI公司的Donovan系统用于第18空降师加密网络，帮助作战人员、分析人员和决策者加速对战场态势的理解、计划和行动速度。该系统使用基于人类反馈的强化学习算法来持续微调系统模型，以便在任务目标发生变化时不断适应新任务。

2023年8月，美国防部设立“利马特别工作组”

与此同时，美军也比较关注生成式人工智能的安全风险问题。2023年7月，国防部首席数字和人工智能办公室制定“赏金”计划，旨在发现人工智能模型存在的漏洞。2024年2月，该办公室继续推进“赏金”活动，检测人工智能系统中的偏见，对已识别风险开展实验，确保人工智能系统在特定部署环境中安全、可靠和无偏见。

美军在指挥控制领域的前沿技术发展，各有侧重又相互关联。数据织构技术解决数据共享难题，5G通信提供高速稳定传输，大数据分析与可视化助力决策，边缘云计算弥补传统云计算不足，生成式人工智能提升作战智能化水平。但以上技术发展也面临数据安全、技术融合等问题挑战。未来，美军将继续推动相关技术发展，提升作战能力，其发展动态值得持续关注。

美军指挥控制领域前沿技术

发展趋势和影响分析

数据融合共享技术将成为未来指控体系建设的基础，促进数据分析与人工智能应用。未来战场上将遍布各种传感器、武器装备、作战人员及大量基础设施等，随之产生海量数据。利用数据织构等技术，依据一定标准对战场上的人和物进行标识和分类，将数据转变为结构化的数据包，可解决跨域异构系统集成问题，使数据便于传输和处理。此外，数据织构技术可提高数据的质量和可用性，标准化的数据更利于采用高级数据分析和人工智能功能。因此，以数据织构为代表的数据融合共享技术是美军构建数字化、智能化指控战场的基础和前提条件。

5G技术将用于指控战场万物互联，大幅提高作战速度和精度。根据联合全域指挥控制构想，所有部队的海量传感器、装备和人员都将接入统一作战网络，再由先进算法乃至人工智能根据任务需求和从各方汇集而来的数据，高效计算出最佳行动单位和方案，并迅速予以落实。5G技术传输速率快、传输容量大、可设置网络切片且能形成高弹性的移动式自组织网络，是建立联合全域指挥控制骨干网络的理想之选。美军将利用5G技术，建立一套庞大、复杂且强韧的军用网络，可近实时连接海、陆、空、天多域传感器和武器平台，进行高速海量数据传输，并通过强大算法帮助指挥官理解、塑造和适应作战环境，从而大幅提高美军的作战速度、精度和效率。

数据处理及可视化技术将提供完整、全面的战场态势图，提高决策者对战场态势的把握能力。战场数字化并不只是将战场上的各种传感器、武器装备、作战人员、部队及大量基础设施等单纯地数字化，而是要求能够理性地对数据进行处理和分析，形成定性或定量结论，为下一步决策提供依据。大数据技术可实现多源信息的整合，有助于形成更完整、全面的战场态势图，为军事指挥提供重要参考依据。可视化技术将数据信息以图像或图形方式呈现在用户面前，通过人机交互获取对复杂信息更深层理解，对已知信息进行判断并寻找其变化规律，形成对未来信息的预测和评估。未来，美军将可视分析技术应用于战场态势可视分析中，有助于指挥人员准确把握未来态势信息变化趋势，形成正确的作战计划。

生成式人工智能将改变未来指控模式，带来战场信息优势与决策优势。生成式人工智能强大的内容生成能力、直逼人类的“聪明”程度，以及深度伪造等能力，将其应用于指控领域，会对未来战争产生深刻影响。在战略规划层面，人工智能驱动的分析引擎，可以综合难以想象的海量全源情报，包括卫星图像、网络取证、人类地形测绘等内容。通过挖掘被传统方法掩盖的隐藏模式和关联性，发现看不见的漏洞，帮助指挥官建立对手详尽的历史档案，并根据预测性伤亡报告建立动态行动方案模型。在行动实施方面，智能辅助决策系统可以将多领域传感器数据融合处理为强大的行动图像，运行众多模拟作战模型来确定最佳部署方案，同时还可优化兵力使用估算、消除用户路线冲突、火力控制解决方案。生成式人工智能的应用，将大幅增强美军战场环境态势感知能力与决策效率，提升美军作战指挥效能、缩短决策流程，促使其获得极大战场信息优势与决策优势。

免责声明：本文转自军事文摘，原作者焦丛、李嘉怡、许馨元。文章内容系原作者个人观点，本公众号编译/转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！

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转自丨军事文摘

作者丨焦丛、李嘉怡、许馨元

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