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未來戰場上的物聯網和人工智能

放大字體  縮小字體 發布日期:2022-11-21     來源:戰略前沿技術     瀏覽次數:1900
       軍事物聯網(IoMT)是用于作戰行動和戰爭的一類物聯網。它是軍事領域中相互聯系的實體或“事物”的復雜網絡,它們不斷地相互通信以協調、學習物理環境并與之交互,從而以更有效,更明智的方式完成廣泛的活動。

未來戰場上的物聯網和人工智能

       由人工智能(AI)驅動的大規模軍事物聯網(IoT)有望在無人監視與目標鎖定、態勢感知、士兵健康監測和其他關鍵應用等領域帶來巨大作戰優勢。然而,必須首先克服主要的數據和通信挑戰。
       根據美國國會研究服務部(CRS)發布的關于聯合全域指揮與控制(JADC2)計劃的報告,未來的沖突需要在幾小時、幾分鐘或幾秒鐘內做出關鍵決策,而不是幾天。這些決策需要分析作戰環境并發布命令。美國國防部(DoD)旨在加快決策并實現決策自動化的一種方法是通過大規模的軍事物聯網(IoT)和人工智能(AI)。

未來戰場上的物聯網和人工智能

       JADC2是國防部的一項重大舉措,旨在從每個軍事部門的數千輛作戰車輛、環境傳感器和其他智能設備中收集數據。然后可以使用人工智能和機器學習 (ML) 來提供相關信息,以便在前線快速做出決策——甚至可以用來識別軍事目標并推薦最佳武器來對付它們。
       軍事物聯網包括許多不同的“東西”——從戰場傳感器和武器系統到跟蹤設備、通信設備、可穿戴設備、無人機、艦船、飛機、坦克,甚至身體傳感器。他們一起將前所未有的海量實時信息傳輸到作戰系統。

未來戰場上的物聯網和人工智能




       每個軍兵種都有自己的物聯網相關計劃。對于美國空軍而言,物聯網是其不斷發展的先進作戰管理系統(ABMS)的重要組成部分。對陸軍來說,它是陸軍未來司令部,而對海軍來說,它是強者項目。JADC2的總體目標是將這些所有計劃聯系在一起,并使它們作為一個整體在作戰上成功發揮作用。

未來戰場上的物聯網和人工智能


未來的巨大挑戰 

       這個大規模物聯網計劃的成功當然取決于實時收集和存儲來自成千上萬個“事物”的海量數據的能力。然而,更大的挑戰實際上是立即理解所有信息,并以足夠快的速度將結果提供給作戰人員,以便他們能夠利用這些信息。技術障礙是巨大的,包括:
       合并、集成和共享海量物聯網數據流,這些數據由各軍兵種的設備產生,數據格式和通信網絡各不相同。理想情況下,目標是能夠快速處理的統一數據格式和數據存儲。
       決定建立一個通用的大帶寬、低延遲網絡,作為軍事物聯網設備與邊緣、云處理和人工智能環境之間的連接紐帶。有許多可能性,包括衛星和專有軍用網絡解決方案,但許多人將 5G 視為最終的解決方案。
       在大規?蓴U展的集中式環境(如云)和位于網絡邊緣的快速執行系統之間智能地劃分數據處理和存儲。這些解決方案使系統更接近作戰,在作戰上數據連接可以提供快速的網絡性能、低延遲和可用性,從而使前線能夠快速做出決策。
       在網絡邊緣進行彈性數據存儲、通信、同步和處理,即使是在遠程位置或在沒有5G 等傳統通信能力的時候,通常也需要數周。作戰人員不能被迫依賴不太可靠的遠程云連接,而且關鍵數據不能因為連接或斷電而丟失,即使只有幾分鐘。
       對所有這些數據通信和存儲進行無懈可擊的網絡攻擊預防、探測和補救。

未來戰場上的物聯網和人工智能


       人工智能技術的應用,將有助于解決復雜電磁環境下戰場的精確態勢感知難題;谌斯ぶ悄芎腿S信息的戰場感知體系,不僅抗干擾抗攻擊能力強,而且可以實現戰場信息全網可知可視可控。通過物聯網和各類傳感器,實現對各類戰場大數據的實時自動采集、儲存、傳輸與處理,實現全域覆蓋、多元融合、實時處理和信息共享,達到對整個戰場及作戰指揮的全過程“透徹感知”“透明掌控”。綜合利用射頻感應、全球定位、紅外傳感、生物特征識別等感知、捕獲和測量技術,隨時隨地對戰場目標對象進行信息采集和獲取;運用數據挖掘、深度學習等技術,提高圖像理解、語音識別、目標匹配能力;運用智能組網技術,為戰場感知大數據傳輸提供高速、可靠、抗干擾的信息網絡支撐。
 
引人注目的軍事物聯網例子

       美國國防部正處于規劃和實施 JADC2和物聯網的早期階段,其中許多決策仍有待做出,迄今為止只進行了有限幾個物聯網潛力的展示。假設這些物聯網挑戰中的大部分都可以得到解決,那么有人和無人應用的例子將是引人注目的,而且數量眾多。下面是幾個例子。
       自主武器系統:人類仍是作戰成功的主要智能體和推動者。然而,軍用無人機、智能導彈和無人地面車輛等自主監視和武器系統可以進行先進的戰場監視,提高作戰情報,甚至可以打擊目標,保護士兵的生命。他們還可以通過人工智能和面部識別等技術為作戰帶來精確度,這些技術可以比人類更準確地鎖定敵方作戰人員,避免向友軍開火和平民傷亡。人與自主決策之間的分工將是決定自主系統成功相關的重大道德和技術挑戰之一。
       士兵攜帶的傳感器和設備:通常被稱為戰場物聯網,這是一個嵌入士兵作戰服、頭盔、武器系統和運輸工具中的情報收集和生物識別傳感器網絡,可以傳遞有價值的戰場信息以及士兵位置、健康狀況統計數據和精神狀態。這些知識可用于決定何時在最不利的情況下將士兵調離戰場,或及時主動實施醫療救助以減少傷亡。
       態勢感知:態勢感知對于戰場上快速有效的決策至關重要。將物聯網與人工智能相結合不僅是一種增強和自動化態勢感知的方法——包括戰場布局、小隊和敵人的位置、裝備和目標——它有可能比以往任何時候都更快地提供這種感知,而不必依賴于集中的指揮和控制。
       利用彈性連接和網絡邊緣處理的能力,無人系統和其他物聯網監控設備可以共享和合并數據,直接向前線提供卓越的情報、監視和偵察 (ISR) 信息。使用人工智能來輔助和自動化許多監視功能,可以減輕戰場上士兵的壓力和認知負擔。
       通過 5G 或其他通用傳感網絡將無人機、傳感器和其他設備連接到本地邊緣數據庫/人工智能/機器學習服務器,可以在云無法訪問或距離太遠而無法快速傳遞信息時提供信息。當云連接可行時,物聯網可以利用云的巨大可擴展性和處理能力。
       即使在 5G 不可用或網絡攻擊使其不可行的遠程情況下,替代可用的對等網絡(例如 WiFi、藍牙或私有專有通信解決方案)也可以同步分布式數據庫,并提供戰場所需的網絡和數據彈性。一種解決方案可用于利用點對點連接并在它們之間同步數據,然后在可用時與本地、區域和云服務器連接并同步數據。
       還有許多其他物聯網的例子,如對補給車輛監控、軍事基地安全、戰場預防性維護以及庫存管理。隨著戰場變得越來越復雜和不可預測,物聯網和人工智能將成為一種越來越有價值的戰略,用于超越對手并最大限度地減少戰斗和平民傷亡等關鍵決策的加速和自動化。 
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