【公益譯文】打好人工智慧戰爭 未來智慧化戰爭之作戰構想(四)
第3章 智慧化海戰
海戰既借鑑了一般戰爭的概念,又有自己的獨特內容,正如第2章對俄、中、美作戰構想的討論。海上戰場具有縱深度,因為它覆蓋了廣袤的地域,也是立體空間,包括海面以下區域。海上戰場不像陸地戰場那麼雜亂,到處是人或建築,海軍交戰時無外物阻礙。然而,海洋是一個巨大的全球公地,中立國、同盟國和友軍的船隻和飛機可能會出其不意地進入作戰行動區域。海戰也一定會涉及多領域,儘管熟知海洋環境—特別是水下環境—很重要。最後,大國之間的海戰在很大程度上已成為雙方作戰網路之間的戰爭。這種衝突受到技術、技術的缺陷以及預期能力的強烈影響。
當代海戰思想有疏漏之處。歷史上,考慮海戰時都忽略了這一點:海軍只有在陸地支援下才能投入戰鬥。隨著遠端彈道導彈和巡航導彈的出現和使用,這種情況正在發生變化。在這種威脅下,岸基遠端目標定位系統的重要性開始凸顯出來。即便如此,港口和岸基後勤保障在維持海戰中的關鍵作用仍未得到充分重視。部分原因可能是,自二戰以來,出於政治或實際原因,這些設施一直作為避難所存在。從概念上講,海戰中的深水戰場範圍從最近的敵艦一直延伸到該艦艇的國家或國際保障基地。
這種看法強調了同時性,即同時攻擊防禦方的整個戰場,對戰鬥大有益處。這種攻擊會迫使作戰網路中的各個單位獨立作戰,無法形成協同行動所產生的合力。再者,敵人可能無處可退;現在沒有安全港用以撤退,也無法採用“存在艦隊”(Fleet in being)戰略。由於同時攻擊近目標和深目標,敵方的戰鬥資源可能被大量消耗,直至無力支撐。最後,敵方指揮控制系統的作戰流程可能會中斷,讓敵人以為作戰網路已分崩離析,感覺大勢已去,災難臨頭。
除了這種作戰層面的考慮,海戰將會是艦對艦作戰。現代水面軍艦擁有強大的火力,但依賴於複雜的電子裝置,所以相對脆弱,即使是小型導彈也可能使其失靈。這種攻擊可能不會擊沉艦艇,但能夠讓艦艇從戰場上消失相當長一段時間或乾脆退出戰爭。不過,軍艦是不斷移動的,在作戰層面上,這一屬性有助於根據彼此位置部署、調遣艦隊,而且導彈要擊中移動中的艦艇,就必須有末端制導系統。軍艦很容易被部署在各處的現代感測器捕捉到,因為海面上一覽無餘,無處可藏。相比之下,潛艇不易發現。難怪有人認為潛艇是現代的主力艦,一流的潛艇是現代海戰中的大殺器。
海戰本質上是消耗戰。成功發射火力很關鍵,一般來說,這種消耗並不僅限於一方。戰鬥通常包括一系列連續的武器對戰,雙方持續交火,直到無法作戰或超出射程。在當代海戰中,這會涉及多次導彈齊射。這種戰鬥遵循蘭徹斯特效力平方律:在所有其他條件相同的情況下,一開始的微弱淨戰力優勢將起到決定性作用,並且這種效果還會累積。對於海軍戰術,主要目標是發動有效的首攻。現代軍艦很脆弱,而對手的有效攻擊會迅速降低整個任務組或艦隊的作戰能力。先發制人意味著快速獲得不可逆轉的淨戰力優勢。
之所以強調進攻,一個原因是,在戰術層面上,沒有預備隊一說;所有人員須全力投入戰鬥,因為在戰鬥中沒有什麼比淨戰力優勢更重要。也有一些負面因素。導彈發射後,如果需要補充導彈,通常艦艇要返回遙遠的港口,這需要相當長的時間。因此,重要的是,攻擊務必有效,不做無謂浪費。此外,損失任何一艘軍艦對海軍艦隊來說都是巨大損失,在國家層面可能造成嚴重後果。溫斯頓¡¤丘吉爾在反思一戰期間德國和英國海軍艦隊之間的日德蘭海戰時表示,英國皇家海軍若失敗,可能會導致英國“一個下午就輸掉整場戰爭”。
要有效攻擊,必須知道敵艦位置。Wayne Hughes在其關於海軍戰術的開創性著作中寫道:
在海上,有效的偵察,而不是機動,與武器射程等因素一樣決定了誰會展開進攻—不僅是有效進攻,而且是果斷髮動首攻。
在汪洋大海上準確定位船隻一直以來都是一項艱鉅的任務。偵察的一大特點就是:似乎總有欠缺。導彈來處捉摸不定。因此,要搜尋的區域與武器射程成平方關係。麻煩的是,武器的射程越來越遠。不過,自20世紀初以來,海上偵察技術不斷進步。現在的重點不是蒐集資訊,而是如何改進方法,更好地處理所蒐集的大量監視和偵察資料。海底撈針(艦艇)變得越來越容易。
本章主要透過“發現和愚弄”這個人工智慧應用構想,討論在智慧化作戰空間中的海上戰爭。第一節提出了海戰防禦構想,第二節討論了海戰進攻構想。最後一節強調了兵力結構問題,包括人工智慧標準化問題以及長期執行期間載人系統和無人艦艇的選用。
海戰防禦構想
防禦是海戰中難度較大的戰術問題,其唯一目的是為有效的進攻或反擊爭取時間。Hughes甚至表示:“所有基於防禦戰術的艦隊行動……在概念上都是有缺陷的。”Hughes的這個觀點並非空穴來風,而是事先做了周密分析且參考了歷史上的事件。不過,智慧化戰場上,可能會有一些微妙變化。
感知區域部署
第2章討論的總體防禦構想中,有一個大型物聯網感知區域,覆蓋敵軍可能進入或穿過的區域。考慮到人工智慧和相關技術的發展,這種想法在海事領域成為可能。
美國國防高階研究計劃局(DARPA)提出了海基物聯網(OoT)計劃,目標是透過部署數千個小型、低成本的浮標,形成一個分散式感測器網路,在廣闊的海洋區域實現海洋態勢感知。每個智慧浮標配有一套商用感測器來蒐集環境和活動資料;這一功能包括自動檢測、跟蹤和識別附近的船隻,並可能關閉飛行器交通。浮標使用邊緣處理和檢測演算法,透過銥星衛星定期將初步處理過的資料傳輸到雲網路,進行岸上儲存。之後,再使用人工智慧機器學習進行實時分析,從稀疏資料中發現有用資訊。這些浮標是環保型的,使用壽命約為一年,購買量為50,000件時單位成本約為500美元。DARPA的海基物聯網讓我們看到了使用人工智慧的可行性。
除了浮標,還有許多其他低成本的移動裝置可以擴充套件海基物聯網的功能,包括:
艾米莉颶風追蹤艇。這艘無人艇長度不到2米,可在惡劣天氣下工作5至10天,巡航速度約為7節。它帶有衛星連線、攝像機、高光譜成像儀和一個簡易聲吶。
海洋航空智慧自主船舶。這些風力和太陽能海洋無人船舶既可以航行也可以潛水,而且能夠進行長期的位置保持和監控。使用鋰離子充電電池為指揮系統、防撞、感測器負載功能和衛星通訊提供電力。續航時間為3個月,有些版本還可提供長達8天的潛水功能。
Seaglider自主潛航器。這個航行器長2米,可以攜帶各種感測器,透過銥星衛星鏈路將資料傳送到海岸站。銥星衛星鏈路同時也用於控制。Seaglider最大航程為4600公里,一般可進行深達1000米的650次潛水,最大續航能力約為10個月。
液體機器人波浪滑翔器。波浪滑翔器利用海浪和太陽能可連續12個月從海面採集資料。有幾艘已在舊金山和澳大利亞(赫維灣)之間自主航行,行程達17,000公里。波浪滑翔器還能在艦隊中航行,建立資料蒐集網路。2015年英國政府在皮特凱恩群島執行的任務中,使用了配有自動識別系統接收器、聲波感測器和攝像頭的波浪滑翔器。高畫質攝像頭(1080畫素)捕捉到目標艦艇影像後,透過銥星衛星將縮圖傳送回指揮中心。波浪滑翔器隨後自動航行約5200公里,抵達夏威夷。波浪滑翔器可安裝細線拖曳陣列聲吶和電子監視裝置。
Ocius技術公司的Bluebottle。這艘無人駕駛、時速5節的自主水面航行器依靠太陽能、波浪和風力發電,負載約300公斤,包括細線聲吶陣列、雷達、360度攝像頭、自動識別系統和其他感測器。
Bluebottle整合了人工智慧神經網路、感測器訊號的邊緣計算處理、低頻寬通訊鏈路和基於團隊的軟體架構,在該架構中,各成員艇獨立行動,實現群組的共同目標,如進行攔截。2021年,五艘Bluebottle將構成智慧網路,配備裝置,在澳大利亞北部印度洋海域巡邏,發現非法船隻後向岸基指揮中心發出警報,再接近入侵者進行詳細調查。在未來構想中,還會使用多艘艦艇組成廣域聲吶陣列,用來探測潛艇,用一艘Bluebottle作為無人潛航器/海底感測器系統與岸基資料中心之間的“閘道器節點”。
除了正在興起的移動、低成本的海上自主裝置外,政府和商業公司將越來越多的小型衛星發射到近地軌道,形成大型衛星群。其中大部分將使用人工智慧和邊緣計算,有些配備了感測器,能夠發現或用電子方式檢測到海軍艦艇。例如,Kelos發射的小型衛星,其射頻感測器能夠探測和定位隱蔽的海洋活動,例如漁船未啟用自動識別系統或天氣條件不利於成像時。該公司致力於向政府和商業組織提供射頻偵察資料即服務(Reconnaissance Data-as-a-Service)。
當前,還存在大量較為傳統的海上監視和偵察系統用於軍事,包括空基系統、載人飛行器、水面艦艇和海底感測器。最新投入使用的系統是MQ-4C海神(Triton)無人機,航程約15,000公里,續航能力達到30小時。假以時日,藉助於人工智慧,系統的能力會顯著增強。下一技術進步可能是美國海軍擬採用的中型無人水面艇(MUSV),這是一艘擁有情偵監裝備及電子戰系統的500噸級艦艇,預期可以15節的速度自動巡航約60天,航程8000公里,並可在海上加油。
有這麼多新老海上監視系統,數字海洋的想法正在成為現實。這一構想中,由人工智慧處理數千個長期部署的移動感測器上傳的資料,透過機器學習進行分析,最終形成詳細的海洋綜合三維影像。海洋如此浩渺,完成這一任務將是一大挑戰。不過,對於較小海域(比如像中國南海這樣的封閉水域、國家沿海地區或特定意義的小範圍海洋區域),利用已有和近期技術可以形成詳細的近乎實時的數字模型。
建立數字海洋模型可能成為革命性創舉。至少,從長期看,它會顯著促進偵察水平。美國海軍研究生院的William Williamson教授宣稱:
在“可觀測的海洋”上,海軍必須假設能追蹤到每一艘艦艇,每天都會有多次位置更新。艦隊再遠,也會被敵人定位到。簡而言之,海軍將無處可藏,行動可料,再也無法突出奇兵。若掌握的資訊足夠詳細,敵方就能夠結合多種資訊模式—影像、雷達和訊號—確定艦艇位置,同時還可以推斷艦艇的健康狀況和作戰狀態,並監測後勤因素。不僅能發現港內的艦艇,還能近乎實時地觀察到艦艇上物品的數量和型別。艦艇啟航時,其準備工作和啟航時間會在數小時甚至數分鐘內被監測到。潛艇和水面艦艇一樣難逃法眼。
防禦戰艦
在未來的重大沖突中,各戰艦艦長都要預設對手知道本艦位置。接下來,防禦要從“概念上有缺陷”轉變為智慧化戰場中所有海軍戰術的基礎。新興的智慧海上監視系統體系有可能從根本上改變傳統的海戰思維。“有效進攻優先”的口號可能需要改為“有效防禦優先”。
數字化的“可觀測海洋”將確保戰艦及時發現敵艦靠近及其帶來的進攻風險。為此目的,海軍特遣隊可使用三種點防禦方法。首先,戰艦可聚集在一起,集中防禦能力,避免單個戰艦被大型多軸、多導彈攻擊擊中。在這方面,智慧艦載雷達和感測器將能夠更好地在背景雜波中跟蹤來襲導彈。此外,智慧指揮系統還能夠更快決策,對導彈發射任務進行優先順序排序,投入戰鬥。附近的智慧無人水面艇會啟動有源照明雷達,水面戰鬥人員接收到反射波,建立火力控制質量跟蹤資料。考慮到攻擊的速度和複雜性,“人在環上”通常是首選的智慧艦用武器系統控制方式。隨著來襲導彈數量的增加或更多高超音速導彈的加入,會切換到“人在環外”模式。
其次,為了避免危及他人,戰艦可能會分散作戰,而不是集中。關鍵的是,最新技術允許分散的戰艦統一作戰。“分散式殺傷能力”設想遠端戰艦透過數字網路共享精確的雷達跟蹤資料,利用各種輸入形成綜合影像,然後參考該影像與敵人交戰,即使這些戰艦的雷達並未直接控制目標。在這一場景下,資料延遲問題限制了共享資料的戰艦之間的距離。“分散式殺傷能力”概念的一個重要目的加大敵方確定目標的難度。隨著數字海洋的到來,這一目標可能會失去意義。
最後,縱深防禦結構若採用人工智慧,則會提供新的潛力,特別是在防禦敵方潛艇時。當然,其基本思想對解決水面軍艦威脅也有意義。在敵方潛艇可能穿越的區域,可以使用固定的浮動感測器,比如美國海軍的可靠聲學路徑轉換系統(TRAPS),由續航時間長的無動力滑翔艇牽引無源陣列提供支援。這些無源聲吶使用人工智慧機器學習支援的自動目標識別演算法來識別特定的水下或水面接觸點。先前提到的同時使用第一波和第二波人工智慧的實驗性“海上獵人”號無人艇的設計理念即源於“持續跟蹤無人艇”計劃。根據構想,該艇的主要任務是探測、定位及持續追蹤安靜的柴電潛艇。美國海軍擬建設的新中型無人水面艇(MUSV)也可用於此任務。
自主MUSV更接近友軍艦隊,使用低頻的有源變深聲吶,並輔以帶有無源聲吶陣列的中型無人潛航器。水面軍艦或MUSV可進一步部署小型無人潛航器,搭載多元靜態、有源相干感測器,這些感測器事先已被部署在消耗性聲吶浮標中。軍艦可使用無源聲吶,避免反探測,並利用MUSV部署的有源變深聲吶的多元靜態返回。
人工智慧的“愚弄”功能
數字海洋大大提升了欺騙和迷惑行動的重要性。人工智慧的這種“愚弄”功能有時和“發現”功能一樣重要,尤其是在防禦方面。在海戰中,可以在戰場上部署多個人工智慧系統,對敵人進行各種欺騙。
欺騙是指先強化敵方指揮官的感知,提升其期望值,然後再反其道而行之。然而,它並不一定有效,因為敵方指揮官的想法在一定程度上是無法捉摸的。即便如此,作為一種低風險策略,無論是否有效,都值得采用。進行欺騙時,首先要埋下多個錯誤線索(因為敵人難免會錯過一些線索),增加欺騙的可信度。例如,若干無人水面艇(USV)可在軍艦離港時起航,主動傳送帶有電子或聲學訊號特徵的嘈雜傳真。數字海洋向指揮官提供的資訊是,海上有多艘相同的軍艦,這就讓指揮官無法確定孰真孰假。
就混淆而言,目的也許並不是避免被發現(實際上,這可能很難實現),而是讓敵方無法判斷船隻是否為軍艦或是否為特定類別的軍艦。進行混淆時,可以使用大量的人工智慧浮標、滑翔艇、自主裝置、潛航器和無人水面艇(USV)來迷惑數字海洋影像,目的是將空無一人的海洋—或者至少是作戰區域—變成一個看似擁擠、雜亂、難辨真假的環境,要在這個環境中探測和跟蹤真正的軍艦非常困難,即使能,機會也是轉瞬即逝。人工智慧能夠發現目標,也能夠掩蓋目標。
海戰進攻構想
進攻始於防禦。防禦的目的是抵抗敵人的進攻,贏得充裕時間,到達合適的導彈發射位置,與敵方艦隊交戰。若衝突雙方都使用智慧系統,則彼此都很難定位敵艦。“有效進攻優先”的口號可能進一步演變為簡單的“有效進攻”。導彈未命中目標對特遣部隊或艦隊淨戰力來說是重大損失,更換的話也需要相當長的時間。有幾種方案可以考慮。
在協同攻擊中,可能需要混合使用載人艦艇和無人艦艇發動攻擊。一種辦法是使用三艘艦艇:一艘固若金湯的大型載人艦艇,載有大量的各種遠端導彈,遠離高威脅地區;一艘小型的載人艦艇推進到敵艦所在區域,既用於偵察,也為大型艦艇的遠端導彈提供目標定位;還有一艘隱形無人艇,在風險最高的區域航行,主要蒐集具有時效性的關鍵情報,並透過小型載人艦艇將情報傳回後方的大型艦艇。
協同攻擊的邏輯是,在敵方艦隊附近,會存在大規模電子欺騙和干擾。雙向通訊靠不住,可能會受到反覆干擾,因此很難遠端控制或連線自主艦艇。如果三艘艦艇在較短距離內進行合作的話,就能夠充分利用電子干擾,將高質量的目標資料從小型的近距離無人艦艇傳回到載人艦艇,然後再傳回攜帶導彈的遠端大型軍艦。
位於中間的小型載人艦艇可使用高架或繩繫系統和無人通訊中繼車輛來接收來自前方無人艇的資訊,並透過使用彈性通訊系統和網路,作為高穩健性耐用閘道器進入艦隊的戰術網格。此外,中間的小型載人艦艇靠近無人艇,根據戰術情況對它進行控制,如果情況發生變化,則調整無人艇的任務。
這種中間艇也帶有少量導彈,以防與大型導彈艇的後向連線失敗這種極端情況出現。千萬不要天真地以為在任何情況下都能與部隊各單位進行通訊。這三艘艇應有網路連線,但又不能依賴網路,方法是讓中間的艦艇有一定程度的獨立行動能力。
該協同攻擊方案與前面提到的“分散式殺傷能力”概念不同,隱形無人艇和中間的載人艦艇傳遞的資料是目標(而不是火力控制)資料。後者要求高質量、低延遲,需要更緊密的整合。協同攻擊方案只是鬆散整合,在技術上要求較低,更適合於在激烈電子戰環境下的作戰。
另一種方案是,由中小型空中、水面和水下無人系統組成網路,在這個網路中心部署大型載人艦艇。大型艦艇具有潛在優勢,能夠結合先進的發電手段來支援新興的防禦系統,如高能鐳射或磁軌炮。在這種情況下,大型的載人艦艇需要具有強大的生存能力、合適的防禦系統、用來操作各種無人系統的優秀的指揮控制系統、連線到岸基設施和資料儲存服務的高頻寬通訊系統。
載人艦艇採用“馬賽克戰”技術,透過無人系統擴大動能和非動能殺傷網,直至敵艦。艦艇的戰鬥力不在於載人艦艇,而主要在於其無人系統,這些系統具有不同程度的自主性、人工智慧應用和邊緣計算。大型艦艇及其所在群組實際上是蘇聯偵察火力綜合體的海上形式。
智慧化海戰可能涉及兩大對抗群體,每一群體都在尋找相對優勢。Sidharth Kaushal認為:
未來的主流將是由廉價資產構成的分散式網路,儘管如此,(大型軍艦)在其中仍會有一席之地。儘管小型分散式載人和無人資產的重要性與日俱增,建造足夠多的、具備作戰管理和指揮控制能力的非單點故障中型艦艇,對於維持分散式資產網路的黏合性至關重要。因此,未來由小型艦艇(載人和無人)構成的分散式艦隊會被大型水面戰艦編織在一起。
有兩種無人艇可同時支援協同攻擊方案和聯網艦群方案。第一種是攜帶大量導彈的武庫艦,用以大幅提升攻擊強度。美國海軍正積極開發一種排水量約為1000-2000噸的大型無人水面艇(USV),作為外部導彈艙,可自主航行到艦隊,根據需要分配導彈,然後返回港口重新裝載。根據這一構想,大型USV能夠半自主或完全自主執行,採用“人在環中”或“人在環上”機制,根據海上或岸基控制站遠端操作員的授權發射武器。
第二種是一種超大的無人潛航器,從岸上—而不是從運輸船或潛艇—下水。這些艦艇的計劃行駛里程為13,500公里,配有模組化裝置,定期建立通訊,接收或傳輸資料到遙遠的艦艇或海岸基地。此類艦艇輔助進行有計劃的攻擊,或在高威脅環境中協助提供目標資料。在無人的情況下,如果需要,可能會犧牲它們以獲取關鍵資訊。
還有一個更復雜的方案,這個方案前面提到過:使用群組戰術。群組攻擊在沿海小環境中頗具威脅,但在海面上,無人水面艇的速度會受限,因而有效性會降低。有人建議部署水雷群,但同樣,這似乎主要適用於淺灘水域。
在智慧化進攻構想中,要關注兩個問題。協同攻擊方案中設想的無人艦艇可能會在極端情況下捨棄,但使用之初並無此打算。犧牲這些艦艇會對特遣部隊或艦隊的總體戰鬥力產生不利影響。目前,大型無人水面艇(USV)的設計大多集中在前沿電子和資訊科技上,以實現某些構想。因此,它們的船體設計和總體結構更為傳統,一般基於載人艦艇。
美國國防部高階研究計劃局(DARPA)和美國海軍現正在考慮設計無人艦艇(NOMARS)。這種全自動艦艇將帶來若干優勢,但最重要的戰鬥效益是能夠從更小、更隱蔽、更靈活的艦艇獲得相同的戰鬥力,以此提高生存能力。預期的額外好處包括縮小規模、降低購置和維持成本、提升海上可靠性、增強高海況下的效能以及不需要考慮船員安全或舒適性的水動力效率。考慮到人工智慧未來的技術發展道路,NOMARS艦艇似乎不可避免。
第二,部署無人艦艇進出遙遠的戰區可能困難重重,因為它們的尺寸較小,因而航程短,而且更易受較高海況的影響。美國國防高階研究計劃局(DARPA)的“海上運輸隊”概念要求多艘無人水面艇(USV)相互連線或協同編隊航行,以減少船體阻力並提高巡航效率。根據這一概念,四輛或更多具有人工智慧功能的自主USV連線起來,穿越12,000公里,分開後分別執行不同的任務,然後重新集結返回。USV不需要在危險的作戰條件下進行補給,而是在運輸隊抵達後返回港口。
兵力結構問題
設計上,智慧化戰場廣泛應用人工智慧及其相關技術,在自主性、演算法、資料管理、機器學習技術、邊緣計算、網路和控制站等領域具有公認的系統和通用標準。現代軍艦的船體可能採用全新設計,但武器系統、感測器元件和指揮控制系統一般沿用現有系統,每次不一定會重建。同樣,新型智慧無人艇的設計者可能會關注某些特定的重要方面,同時結合已確立的人工智慧標準、通用核心技術和現有系統。
根據NOMARS提法,智慧無人艦艇與載人艦艇相比有明顯優勢。不過,在海事領域,艦艇上配備船員確實能解決一些問題。無論是在和平還是戰時,無人艦艇都可能被捕獲或入侵,因為沒有船員對付入侵者。例如,中國海軍劫持—隨後返回—了一艘在南海東部作業的Solcum海洋滑翔艇,而當時美國海軍研究船隻正試圖收回該艇。同樣,2018年1月,胡塞武裝組織在葉門海岸捕獲了一艘美國海軍的REMUS 600無人潛航艇。
因為這種可能性,各國在為智慧無人艦艇配備系統時會有所保留,特別是在執行平時任務時。在和平或危機時期,這類艦艇可用於蒐集資料。考慮到被捕獲的可能性,要慎重選用機載系統,確保即使被破解也不會造成嚴重後果。雖然有各種防篡改方法和入侵告警系統,但都有缺點。對於執行平時任務的智慧無人艇來說,謹慎做法是使用現成的商業系統而不是功能更強的機密系統。
近年來,大型無人艦艇的發展引起了人們對其可靠性的關注。大型艦艇在設計上會假設船員既能維護艦艇又能修復任何故障,例如,艦艇發動機可連續執行90天,但須有人類的監督和維護,而無人艦艇希望達到的效能水平是在無人監督和維護下連續執行90天。除了可靠性,還有其他問題,包括解決海上機械故障、所需冗餘度以及故障預警後應採取的措施。
維護問題更多的是應用工程問題,而不是創新問題。事實上,人工智慧在預測性維護中的作用日益增強,可能會解決許多問題。有些人認為,智慧無人艇應視為衛星,而不是傳統的船舶。衛星能自給自足、自我感知,有備份系統,可在惡劣的環境中執行,並根據任務需要自行重新配置。這樣的概念認知對智慧無人艇的可靠性和維護方面的設計有啟發意義。
智慧化戰場會為海戰帶來全新面貌。最明顯的變化是,人工智慧和邊緣計算將使自主系統和艦艇成為可能。更大的變化可能是,過去100多年間的持續偵察改進最終會一錘定音。人工智慧、機器學習、大資料、物聯網和雲端計算時代將海洋變得“可觀察”。將這些技術結合起來,可以開發出近乎實時的海洋環境數字模型,將人造物品突出顯示出來。
數字海洋意味著軍艦不僅是獵人,同時也是獵物。這一觀點要求我們改變未來主力艦的設計思路。之前,主力艦具有無與倫比的重要性,對所有較小戰艦構成了明顯威脅,海軍建設均圍繞主力艦建設。風帆戰列艦是第一艘主力艦;到了20世紀初,出現了無畏戰艦;20世紀中葉,航空母艦橫空出世。如前所述,有人認為,現在的主力艦已經由航空母艦變成了潛艇。
目前看來,又有新的主力艦會出現。最近開展的一項研究重點關注人工智慧等新數字技術的發展,得出如下結論:海軍的下一艘主力艦將與艦艇無關。它將是人機網路,是海軍的新重心,提供了超強的戰鬥力。未來,人機團隊將會成為主力艦,在智慧化戰場上縱橫馳騁。
譯者宣告
本文由綠盟科技部落格與“安全加”社群小蜜蜂公益翻譯組合作完成,免責宣告及相關責任由“安全加”社群承擔。
小蜜蜂翻譯組公益譯文專案,旨在分享國外先進網路安全理念、規劃、框架、技術標準與實踐,將網路安全戰略性文件翻譯為中文,為網路安全從業人員提供參考,促進國內安全組織在相關方面的思考和交流。
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