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美军推出“马赛克战”新理念
 

加入时间:2019-11-03 13:25:47  点击:4365 

美国媒体称,根据国防部高级研究计划局(darpa)的一份新报告,美国军队应该采用一种新的、适应性强且有弹性的部队设计,以消除单点故障,如关键数据链路,这些故障可能会使美国军队在点对点行动中面临风险。

据美国空军月刊网站9月10日报道,这种新的设计理念被称为“马赛克战争”(Mosaic War)。它可以通过创建一个由先进计算支持的高度适应性的传感器、前线战士和决策者组成的网络来吓唬敌人。这个网络应该能够快速自组装和分解,形成无限多的新组合。

根据该报告,darpa委托美国空军协会米切尔空间研究所(Mitchell Space Research Institute of the American Air Force Association)编写题为“恢复美国的军事竞争力”的报告。米切尔太空研究所所长、退役中将大卫·德普图拉和高级研究员希瑟·佩妮根据退役少将拉里·斯特波特·赖斯和马克·冈津格的建议撰写了这份报告。该报告是在9月10日国会山的一次活动中发布的。

根据该报告,美国军队必须适应对手不断变化的方式,以克服美国能力的弱点。这些弱点包括:高性能系统的数量很少,这些系统太有价值了,不能在战斗中丢失;低效的采购流程需要太长时间来开发新系统,并导致成本增加;过度依赖使用脆弱单点通信的集中指挥和控制结构。

克服弱点的新方法

darpa战略技术办公室主任蒂姆·格雷森(Tim Grayson)在9月10日的一次活动中表示:“简而言之,这是打破铁板的问题。这不是依靠过于集中的单一故障点。”

据报道,darpa的解决方案是“马赛克战争”。该机构正在实施一系列旨在填补美国能力缺口的计划。它利用了计算技术和人工智能、网络技术的进步,以及一种新思维,即军队不再需要将各种工具插入系统来使其最有效。

照片:2015年6月6日,美国国防高级研究计划局机器人挑战赛决赛在加州波莫纳费尔波尔综合大楼(Pomona Fairpole Complex)举行。图为一个猎豹机器人在演示中奔跑。

德普图拉说,相反,军方可以通过多个平台和传感器分解它能做的事情,从而降低美国军方的脆弱性,并使其对手面临的问题复杂化。作为空军建立先进作战管理系统和向即插即用平台过渡的工作的一部分,这一想法已经开始成形。

佩妮说今天空军的减少是问题的一部分。

她说:“如果我们在苏联解体后没有废除我们的军队,我们今天可能就不会有这样的讨论,因为我们已经有足够的规模了。目前,所有军事部门都迫切需要重组,但没有一个部门比空军更迫切需要重组。空军比历史上任何时候都要小和古老。过去17年来,我们一直处于极度自由放任的环境中。我们的军队太小,我们的信息系统太脆弱,我们的指挥和控制太集中,无法承受系统性的战争。”

这是2018年1月15日在阿富汗赫尔曼德省拍摄的美国军事数据照片。(新华社/美国)

该报告指出,由于关键资产太少,美国军方容易陷入瘫痪。彭妮同意其他评估,即小舰队无法提供足够密集的进攻,当他们的资产减少时遭受更多损失,并提高运营和维护成本。

该报告还指出,互操作性问题继续削弱美国作为一支联合部队的能力,而对中央网络的过度依赖和数据链路太少使得这些系统容易成为试图削弱美国指挥军事能力的敌人的目标。

佩妮说,更糟糕的是,对这些专业能力的依赖让美国军队太容易预测。

她说:“在数量上,我们需要足够的多样化和功能分解,这样我们不仅会使敌人的目标更加复杂,而且会因为没有关键节点而使其混乱。”

颠覆传统的战争概念

“马赛克战争”试图颠覆传统观念。

根据该报告,这一概念汇集了近年来出现的许多概念,从全面的运营云基础设施,到多领域指挥和控制,再到“忠诚的僚机”概念。后者使无人机与f-35等更先进的资产相匹配。

报告称,用更多样化的集群取代一些特殊资产是“马赛克”战略的一个组成部分。将观察、定位、决策和攻击分解成不同的元素将能够更快地发展每个领域的能力——但是如果系统不能一起工作,这是不可能实现的。

格雷森说,他的目标是“按需提供互操作性,并不是说一切都必须是遵循全球标准的整体架构的一部分。”这真的很难做到,而且非常脆弱。"

美国国防部高级研究计划局的新车轮技术还处于初级阶段。

报告指出,除非战术和训练得到相应发展,否则军队无法充分利用新工具。格雷森说,darpa正在开发能够解决战术制定、验证、训练和识别问题的技术。这是许多darpa项目的重点。

根据该报告,传统的杀戮链应该被作者所说的“杀戮网”所取代。不同之处在于,链条可能会断裂,但如果网络的一部分断裂,它可以为运营决策提供更多路径。如果这个强大网络的一个角落被损坏,它不会阻止网络的其他部分执行它们的功能和任务。

格雷森说,灵活性也必须延伸到人工智能领域,军方必须接受不太完美的解决方案。专家认为,随着空军试图构思出能够挖掘数据和自学的算法,适应性最终将被证明比完美更重要。

总编辑:冯涛文字编辑:陆小川专题地图来源:视觉中国图片编辑:邵静

 

 
 
 
 
 
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