美军征集：空域管理人工智能方案

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近日，美国陆军发布了一份关于人工智能赋能空域管理解决方案的信息请求（RFI），旨在征集关于利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术支持空域管理的创新方案，以减轻美军指挥官在复杂空域作战中的认知负担。这份文件不仅揭示了美军在现代战场空域管理上面临的诸多挑战，也展现了其寻求技术突破的迫切需求。

一、背景

美军这次发布的文件是信息征集（RFI），并非招标、询价或投标请求。

美国陆军与情报电子战和传感器项目执行办公室（PEO IEW&S）以及下一代指挥控制项目办公室（NGC2）合作发布了这个RFI，目的是收集业界反馈，识别利用AI和ML技术支持空域管理的创新解决方案。其核心关注点是解决指挥官在管理复杂空域作战以及在快速变化的战场环境中保持态势感知时所面临的认知负担。

二、美军空域管理的目标

美军在空域管理方面设定了两大目标。

其一，是 “今晚作战” 的近期能力演示机会。即识别并试验 “现成可用” 的解决方案，为空域管理的战略目标和系统改进提供信息。这意味着美军希望能尽快获得可投入实际应用的技术方案，以应对当前可能面临的作战需求。

其二，是长期愿景。致力于构建一种将AI/ML工具整合到NGC2中的目标能力，实现可扩展和自适应的空域管理。从长远来看，美军希望打造一个更加智能、灵活且能随战场环境变化而快速调整的空域管理系统。

三、现代战场空域管理的困境与挑战

现代战场日益复杂、动态且多域化，需要在陆地、空中和网络作战之间进行无缝协调。有效的空域管理对于确保任务成功、保护友军以及维持作战优势至关重要。随着陆军不断整合先进技术，并扩大无人机系统（UAS）、旋转翼、固定翼以及新兴平台的使用，传统的空域管理方法正受到作战规模、速度和复杂性不断增长的挑战。

具体而言，美军面临着六大独特挑战：

多域作战挑战：美军陆军在复杂环境中作战，空域必须进行动态管理，以支持跨陆地、空中和网络域的同步作战。不同域的作战行动相互影响，空域管理需兼顾各方需求，难度极大。无人机及新兴平台激增挑战：无人机、巡飞弹和自主平台的使用日益增加，需要将其无缝整合到空域管理框架中。这些新兴装备的加入，使得空域中的飞行器种类和数量大幅增加，管理难度骤升。空域争夺与拥挤挑战：美军陆军作战经常在有争议的空域进行，对手可能会使用电子战、干扰或其他对抗措施；同时，在友军和中立空域用户密集的拥挤区域也会面临诸多问题。无论是应对对手的干扰，还是处理密集的空域用户，都对空域管理提出了更高要求。任务需求动态变化挑战：陆军空域管理必须适应快速变化的任务需求，包括实时解冲突、空域优先排序以及与联合和联盟部队的协调。任务的不确定性要求空域管理能够快速调整策略。火力与效果整合挑战：有效的空域管理必须考虑间接火力、防空系统和其他效果的协调，以确保任务成功，同时将对友军的风险降至最低。如何在发挥火力优势的同时保障空域安全，是亟待解决的问题。数据驱动决策挑战：传统的空域管理系统往往难以处理和响应作战过程中产生的海量数据，限制了其提供实时可操作见解的能力。在信息爆炸的现代战场，无法及时处理和利用数据将严重影响决策效率。

四、AI赋能空域管理的潜力与美军关注点

AI赋能的空域管理解决方案有望通过利用机器学习、预测分析和自动化来增强态势感知、优化空域分配并实现快速决策，从而应对上述挑战。此类系统能够分析来自多个来源的实时数据，预测空域使用模式，并推荐积极措施以提高安全性、效率和任务有效性。

通过这份RFI，美军希望探索AI驱动技术在空域管理中的能力，具体包括但不限于以下方面：

支持多域作战的动态空域分配和优化实时冲突检测与解决将无人机、巡飞弹和自主平台整合到陆军空域中用于任务规划和执行的预测分析火力、效果和空域用户的协调抵御对手对抗措施的韧性，包括电子战和干扰用于长期可持续性的环境影响减少策略

这些能力的探索将有助于塑造美国陆军未来的空域管理能力，确保其保持敏捷性、适应性，并随时准备在战场上取得优势。

从美国陆军发布的RFI这份文件中，我们可以清晰地看到美军在面对现代战场空域管理的复杂局面时，对 AI/ML技术的高度期待和迫切需求。这不仅是美军提升自身作战能力的重要举措，也反映了全球军事领域中人工智能技术应用的趋势。未来，随着AI技术的不断发展和在军事领域的深入应用，空域管理乃至整个作战模式都可能发生深刻的变革。