以俄烏沖突為代表，新技術賦能正在局部改變戰(zhàn)爭形態(tài)和戰(zhàn)場態(tài)勢。

在之前的專欄里，我們曾談到美軍的技術依賴——以技術發(fā)展主導轉型，以技術優(yōu)勢確保整體優(yōu)勢，這幾乎是深植于其基因的。雖然美軍內部各軍種對技術賦能的認知不同，但基本路徑是相通的——基于大國軍事競爭的自我定位，以人工智能（AI）為代表的新技術為賦能手段作為美軍當前轉型的抓手和未來維持優(yōu)勢的勝負手。

2022財年，五角大樓針對或涉及AI的項目近700個，占用資金超過整個科技研發(fā)預算1/6，在過去五年漲了4倍。2023財年，這個數(shù)字仍會進一步增加。

如果把軍事智能化比作一場國際象棋比賽，那么美軍的策略可以說是——技術為王、機制為后。如果王被將死，則棋局告負；后作用極大，自身卻也比較脆弱。王是勝負手，但若后的能力不得施展，則技術發(fā)展和應用效率便無法提高。

目前，美軍的盤面可以歸結為四個字：通、同、痛、統(tǒng)?！巴ā笔钦w轉型目標，“同”是技術實現(xiàn)手段，“痛”是現(xiàn)有技術缺陷和政策機制弊端，“統(tǒng)”是機制調整應對。

智能強軍

技術賦能的轉型在力量部署、指揮控制、情報態(tài)勢、火力殺傷、后勤組織、人員培養(yǎng)等各方面，都提出了新的要求。具體到各軍種，又有不同的側重——例如常規(guī)領域，陸軍首提“多域戰(zhàn)”，今年6月又把“聯(lián)合全域作戰(zhàn)”正式寫入條令；海軍回歸制海權爭奪，強調“分布式作戰(zhàn)”能力；空軍強調對等能力對抗下的“穿透型制空”；陸戰(zhàn)隊體系性轉型強調“遠征前沿基地作戰(zhàn)”；實驗并探索“馬賽克戰(zhàn)”等。

總的說來，各軍種都注重平臺和力量部署的靈活性和敏捷性，空軍將敏捷作戰(zhàn)部署（ACE）寫入條令，陸戰(zhàn)隊“減重”轉而追求靈活、機動和內線存在能力，陸軍加強遠程防空和打擊能力，海軍要在不理想的艦隊規(guī)模限制下“螺螄殼里做道場”并希冀通過新的有人無人平臺實現(xiàn)分布式殺傷能力。各軍種都在強調在新對手當面己方的生存能力，強調廣義的網絡化、分布化趨勢，要求在大國對抗場景下保存自己，并在空間分散、時間集中基礎上實現(xiàn)效能的聚合和加成。

“分”與“合”這對基本的軍事辯證關系走入了一個新的階段——能夠連通，是分的基礎；而分，是為了更好的合。其中的關鍵在于對數(shù)據、信息的鏈接與處理，提高指揮控制、情報、火力、后勤等各種鏈路和網絡的運行效率。

在人類有組織暴力的歷史中，從強調能量的焦耳戰(zhàn)，到信息加持賦能的比特戰(zhàn)，再到初露苗頭但未來尚不確定的智能戰(zhàn)或認知戰(zhàn)，始終存在著追求能力冗余進而對這一冗余進行管理的周期。冷兵器時代的勢能和動能、熱兵器時代的火力、信息時代的數(shù)據和信息，追求冗余、冗余過剩、管理冗余，周而復始。大國對抗作戰(zhàn)環(huán)境已出現(xiàn)信息爆炸的趨勢，能否實現(xiàn)數(shù)據冗余的恰當管理、高效轉化，是實現(xiàn)“分”與“合”的關鍵。

以“聯(lián)合全域指揮與控制”（JADC2）為例。美軍希望實現(xiàn)軍種內部、聯(lián)合部隊之間指控系統(tǒng)的互連甚至融合，為多域、跨域、全域作戰(zhàn)提供涉及數(shù)據標準、架構、AI、云計算等等的解決方案。或者，可以將JADC2理解為大范圍分布式軍事物聯(lián)網，逐層逐級漸次演化，各層分別聯(lián)通，直至全面打通。

2021年5月美國防長奧斯汀簽署JADC2戰(zhàn)略，2022年3月JADC2執(zhí)行計劃簽署實施，當前的工作重點是關鍵網絡的連接和協(xié)議轉換——空軍的“先進戰(zhàn)斗管理系統(tǒng)”（ABMS）、陸軍的“匯聚/融合”項目（Project Convergence）、海軍的“超越/壓制”項目（Project Overmatch）均如此。在戰(zhàn)區(qū)級別，印太與中央司令部是這一工作的樣板單位。

AI及相關技術的發(fā)展和應用，對于建立JADC2并實現(xiàn)“分合平衡”，至關重要。美軍希望藉此實現(xiàn)從目標識別、定位追蹤、殺傷打擊到整體決策評估的精確和高效。目前，有大量機構在從事相關技術工作，如模式識別、深度學習、運動控制等，它們之間又有分工——國防部高級研究計劃局（DARPA）專注于未來，聯(lián)合人工智能中心（JAIC）負責當下，國防創(chuàng)新小組（DIU）專注硅谷的軍民融合，各軍種下屬實驗室、訓練司令部和各工作組著重實戰(zhàn)能力轉化，而軍外的大批智庫則參與技術、戰(zhàn)術和戰(zhàn)略層面的展望、建議和評估。

除了指控系統(tǒng)，在裝備和平臺方面，各軍種和作戰(zhàn)域的AI項目都在推進，如空軍的六代機、新型制導彈藥和無人機平臺，航天領域的空間無人平臺、反導系統(tǒng)和高超聲速武器，陸軍的智能單兵裝備和無人平臺，以及海軍的水上水下無人平臺，等等。

具體到作戰(zhàn)行動，AI的使用將滲透各個領域和節(jié)點：在情偵監(jiān)（ISR）領域，DARPA有著名的Maven項目、對抗環(huán)境目標識別與獲?。═RACE）項目等，進行情報數(shù)據的收集、管理、理解和深度分析；在衛(wèi)星通信和網絡攻防方面，DARPA與洛馬合作開發(fā)自適應電子戰(zhàn)行為學習系統(tǒng)（BLADE），陸軍有戰(zhàn)術電子戰(zhàn)系統(tǒng)（TEWS）；在作戰(zhàn)和裝備保障、軍事后勤方面，陸軍與IBM有個主要裝備檢修檢測項目，空軍與洛馬的自動后勤信息系統(tǒng)（ALIS）針對F-35進行檢修，此外還有軍事物流供應鏈管理、敏捷運輸、無人駕駛補給平臺等；在戰(zhàn)場醫(yī)療保障方面，有機器人手術系統(tǒng)（RSS）等；訓練和作戰(zhàn)模擬方面，有新型兵棋系統(tǒng)、合成聯(lián)合訓練虛擬系統(tǒng)、空戰(zhàn)演化系統(tǒng)（ACE），等等。

雙重挑戰(zhàn)

美軍在人工智能的開發(fā)上面臨雙重挑戰(zhàn)：一是技術，二是機制。當然，資金方面也存在不確定性，但就目前而言，重點項目基本是有保障的。

技術挑戰(zhàn)主要在于三個方面。一是技術本身的可靠性有待驗證。比如在廣義態(tài)勢感知領域，AI賦能的提升主要在“態(tài)”與“感”，而“勢”與“知”則難度很大。此外，在多任務場景下，算法的適應性和靈活性也存在局限，美軍的期望能否實現(xiàn)是要打問號的。二是在戰(zhàn)場環(huán)境，特別是體系對抗環(huán)境下，AI賦能系統(tǒng)的生存能力本身就成問題。三是相比民用場景，軍事場景下數(shù)據的可獲取性要差得多。

而更大的挑戰(zhàn)在于機制。技術轉型考驗的不僅是技術本身的研發(fā)，更是組織、官僚和管理機制的效能。美軍希望JADC2等強軍項目做到數(shù)據通用、開放架構、開放API，這些沒有機制機構的支撐是不可能的。

以五角大樓現(xiàn)有的主要機構來說，機制上的互聯(lián)互通、共同開發(fā)還遠遠達不到——國防數(shù)字服務處（DDS）、人工智能中心（JAIC）、首席數(shù)字辦公室（CDO）、推進分析辦公室（Advana），都是獨立王國、各理其政。

國防數(shù)字服務處創(chuàng)建于2015年，時任防長的卡特希望從硅谷引入技術專長，重點實現(xiàn)嫁接商業(yè)實踐經驗的軟件項目。其部門文化有意將自己區(qū)隔開來，甚至員工著裝和辦公室擺設都更接近于“硅谷style”，而不是五角大樓。

聯(lián)合人工智能中心自2018年成立以來，一直是五角大樓推動AI發(fā)展的核心部門，專門負責戰(zhàn)略和后端支持。

首席數(shù)字辦公室同樣創(chuàng)立于2018年，2020年重組，主要負責五角大樓的數(shù)據管理和使用，為各軍種和作戰(zhàn)指揮提供處理、存儲和管理數(shù)據方面的政策指導。

這些部門彼此孤立，在很大程度上拉低了美軍內部數(shù)據和AI工作的效率并增加了成本。數(shù)據管理本是AI開發(fā)和算法訓練的基礎工作，而部門之間的隔閡，使得它們很難獲得高質量和易于使用的數(shù)據。此外，推動新領域的工作需要有懂行的人在正確位置上，上面這些機構雖然各有側重且下設工作組、委員會，但真正能把問題講清楚又能與其他部門準確溝通的人才卻始終存在缺口。

技術變革能否達成預期的賦能乃至重塑戰(zhàn)爭形態(tài)，最終還是取決于管理機制中的規(guī)則、思維、組織和人。對此，美軍高層亦有反思，頂層機制重組已在進行。

機制重組

在民用市場，人工智能的運用使得商務、生產和投資生態(tài)都發(fā)生了變化，這些都看在美軍高層的眼中。2021年底，五角大樓宣布設立新衙門——首席數(shù)字與人工智能辦公室（CDAO），作為五角大樓融合AI、大數(shù)據和分析工作的機構，推動以JADC2等重點項目為牽引的整體AI轉型戰(zhàn)略。

今年2月1日，CDAO開始運作，6月1日正式全面接管相關業(yè)務——將上面提到的三個“老”部門和分別負責的數(shù)據、分析和AI工作納入一體。CDAO直接向副防長報告，而不是和老部門一樣由五角大樓首席信息官（CIO）領導。

五角大樓最初打算保留幾個老機構獨立的一把手——雖設置新部門協(xié)調統(tǒng)籌，但幾家單位與CDAO之間沒有實際的領導關系——但到CDAO正式官宣時改成了一新對三老的上下級關系。之所以做出這樣的調整，無非是為了提高對數(shù)據、軟件和AI開發(fā)與應用的一體化管理水平，提高規(guī)劃、執(zhí)行和評估的整體性。

“素人”克雷格·馬泰爾被任命為首任首席數(shù)字與人工智能官。美軍急于向AI商業(yè)生態(tài)學習和借鑒的態(tài)度，由此可窺一斑。在坐上CDAO頭把交椅之前，馬泰爾在網約車公司Lyft（Uber的競爭對手）負責機器學習開發(fā)。此外，他還曾是文件共享軟件Dropbox公司機器學習團隊的一把手，曾在職業(yè)社交網絡平臺LinkedIn負責多個AI小組工作，在還在美國海軍研究生院研究和教授自然語言處理超過10年時間。

但對于在“總部機關”工作來說，馬泰爾完全是個“素人”。他認為自己能得到這一職位，主要原因在于美軍迫切希望從業(yè)界獲得經驗支持，特別是把AI與相關應用進行提速和規(guī)模化——較之美軍，業(yè)界能夠更加高效地實現(xiàn)“適應-試錯-調整-創(chuàng)新”這一閉環(huán)。

CDAO二把手瑪格麗特·帕爾米，是海軍數(shù)字戰(zhàn)爭辦公室（DWO）的創(chuàng)始人和原主任，離開DWO后，她曾任海軍作戰(zhàn)次長特別助理。作為五角大樓的“老人”，她彌補了馬泰爾機關工作經驗的匱乏，這對CDAO早期工作開展和后期規(guī)劃鋪開至關重要。

此外，CDAO還有5個副手職位，分別負責采購、政策、企業(yè)能力、作戰(zhàn)支持和數(shù)字服務。

和做企業(yè)一樣，CDAO的定位以客戶為導向，前期工作主要是厘清工作目標、圈定合適人選，以及理順五角大樓內部相關部門協(xié)調機制，找出人員、平臺、流程和工具方面的缺陷。目前，這一工作得到了五角大樓“負責任人工智能工作委員會”（RAI）的支持。RAI成立之初的主要工作便是在五角大樓各部門間做協(xié)調，以便制訂6月23日發(fā)布的“負責任AI戰(zhàn)略與執(zhí)行路線”。近兩個財年中，整合過去不同機構負責的數(shù)據將是CDAO工作的重中之重。

和任何機制調整一樣，CDAO的未來充滿了不確定性——新人、外人、新思想和老人、老辦法之間的矛盾，一直是美軍現(xiàn)代化面臨的挑戰(zhàn)。今年4月18日，美空軍和太空部隊首任首席架構官普雷斯頓·鄧拉普辭職。他是繼空軍采辦、技術與后勤助理部長威爾·羅珀、空軍首任首席軟件官尼古拉斯·柴蘭、國防部首任首席軟件官杰森·韋斯之后，離職的第四位負責數(shù)字現(xiàn)代化相關業(yè)務的高級官員。

圍繞數(shù)據和AI軍事應用對知識、技術、項目進行整合，需要在集成、精簡、理順三項工作中一體推進又有所取舍。CDAO在早期工作中能否盡快確定重點并達成初步目標，很大程度上要看它能否獲得官僚組織和政策流程上的支持——不僅僅是五角大樓高層的背書，更要有來自各軍種的授權，例如共享那些從未開放共享的數(shù)據。

AI及相關技術在俄烏沖突的情報、指揮、破襲和信息輿論戰(zhàn)中均有所表現(xiàn)，這次沖突不是這些技術作用于戰(zhàn)場的開始，或者說它只是相對初級的低端局。AI能否顛覆戰(zhàn)爭形態(tài)是個開放問題，但它是美軍試圖維持優(yōu)勢的技術必然。優(yōu)化實現(xiàn)機制是取得技術、組織、人與文化聚合的前提，技術為王，機制為后，雖不能確保軍事轉型的實現(xiàn)，但二者缺一不可。

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祁昊天，系北京大學國際關系學院助理教授。