未来军事保障：人类、机器和自主系统

FINABEL - 欧洲地面部队命令组织 J A N U A R Y 2 0 2 5 维多利亚被监督 Introduction 在日益复杂的作战环境中，高级机器和自主系统的集成有望重塑未来战争的开展方式。随着军事战略因多极世界和大规模冲突的回归而转向多域作战，军队必须创新其保障策略以应对现代战争的复杂需求。这一发展对于增强机动性、韧性和军队在争议和动态冲突区域支持分散、联合和技术整合部队的能力至关重要。在此背景下，两种新兴范式——人机团队协作（HMT）和人自主系统团队协作（HAT）——尤为引人注目，它们将人类的适应性与自动化和机器人技术的精确性和效率相结合，在各种军事后勤和医疗活动中具有变革潜力。虽然这两个概念涉及保障网络的不同方面，但它们相辅相成，共同承诺为关键支援功能提供更快、更可靠和更准确的解决方案。 因此，本文探讨了这些范式重新定义欧洲陆地部队未来保障操作的潜力，强调其在陆军补给、战场维修/维护和医疗支持服务方面的作用。文章强调，尽管这些创新带来了技术限制和操作集成方面的挑战，但欧洲军事力量必须适应并为一个未来铺平道路，在这个未来中，人类专业知识与自主能力能够相互增强以维持任务并确保作战效能。 1. 持续经营的新范式 大规模作战行动的复苏和可持续性的关键作用 你不会发现很难证明战役、战役乃至战争主要是因为后勤而赢得或失去的（Eisenhower, nd., as cited in Reece, 2023） Dwight D. Eisenhower 在过去近二十五年里，军事行动中无人资产的采用和依赖趋势明显增强（Freedman, 2016）。这一转变与风险转移战争的概念相吻合，该概念由Shaw（2005）认为是西方军事思维的核心。这种做法旨在减少直接参与战场活动的人员数量，并由此最大限度地减少友军伤亡（Calhoun等，2021）。在这种策略中使用无人和半自主航空系统得益于美国主导的空中优势以及盟军的相对保护。... 运营区域（Buzzard & Dowgielewicz, 2018）。然而，国际体系的结构正在发生变化，越来越由多极化定义，并且大国竞争重新兴起，近 peer 级别冲突的阴影也不再允许采用以往那种不对称、以美国为主导的霸权战争模式所依赖的军事方法（Lundy et al., 2020）。 相反，欧洲盟友必须为日益增加的常规、持久冲突做好准备，这些冲突以大规模战斗行动（LSCOs）为特征，正如乌克兰局势所展现的那样。确实，俄罗斯对乌克兰的侵略战争表明，作战环境正变得越来越“动态、复杂和不确定”（Calhoun等，2020年，第1页）。至关重要的是，这些行动的规模和强度要求军队在所有领域进行争夺，从而对保障活动提出了重大需求。因此，军队条令分析师认为，在此类场景中盟军部队未来成功的关键在于进行“深入的保障条令审查”（Lundy等，2020年，第7页）。这与艾森豪威尔著名的名言相一致：“你会发现证明战役、战役乃至战争的胜负主要取决于后勤的情况并不困难”，而后勤通常被认为是保障活动的核心（艾森豪威尔，未注明日期，引自雷斯，2023年，段落6）。 尽管军事 doctrine 对维持的定义各不相同，美国明确将其与后勤区分开来，而北约（2014）则将这两个概念合并，本文将采用美国的定义，该定义将维持描述为“为确保在完成任务之前保持作战能力所需的各种活动”（美国陆军，2019）。因此，维持成为影响军队行动深度和持续时间的关键因素之一，其有效性确保指挥官始终拥有多种选择。 尽管维持供应涵盖了向陆军各级提供物流、医疗服务支持、财务管理以及人员服务等方面的内容，本分析主要集中在前两个领域，因为它们与前线维持行动最为相关。本文强调前线维持作为军事环境中的关键作战优势，是维持活动面临的最大挑战所在（美国陆军，2019）。在这些区域，军事行动的压力最为集中，因为延长补给线末端分散兵力、漫长的通信渠道以及复杂且往往拥挤的地形给其有效性带来了显著障碍。此外，在这些高强度设置下较高的伤亡率进一步增加了对医疗资源的需求，从而加大了后勤压力（Marsh & Hampton，2022）。在此背景下，人工智能（AI）、机器和机器人系统的整合..... 革命性地变革保障活动的核心要素，包括供应链管理、战场维修/修理/清除以及医疗军队服务和撤离（Lacroix, 2023）。随后，人机协作（HAT，在英国条文中也称为HMC）和人机团队（HMT）作为新兴的替代框架正在出现，旨在最大限度地减少人类控制的程度，并提高战场内外的决策能力（Mayer, 2023；Kaushal等，2024）。因此，当前在保障活动中引入机器人和自主智能系统的指导原则更多关注的是效率优化而非风险降低。 人机合作与人自主合作 虽然这两个相互关联的范式本质上都基于人类和机器具有比较优势并在不同领域表现出色的理念，但重要的是要区分人机团队（HMT）与人机协调（HAT）。HMT 是一个协作过程，在这个过程中，人类和机器形成了一种反馈驱动的合作关系，彼此适应并影响对方的行为（英国国防 ministry，2018 年）。这种协同作用有望利用双方互补的优势，并尽量减少彼此的局限性，从而实现独立行动时无法达到的有效结果（Kaushal 等人，2024 年）。HMT 的核心在于四个关键要素之间的互动：人类，他们提供输入、评估输出并指导机器操作；具有不同程度自主性的机器，如无人机群，用于支持特定任务；交互，指的是人类和机器协调努力以实现共同目标的过程；以及界面，即促进上述组件之间沟通与协作的工具和机制（Nurkin 和 Siegel，2023 年）。 例如，一名运营商管理无人航空器（UAV）执行人员疏散（CASUALTIES EVACUATION，简称CASEVAC）任务时，会提供初始参数，如伤员位置，以指导部署。无人航空器自主分析战场条件，识别安全且高效的疏散路线，同时考虑敌方位置和环境危险。在整个任务过程中，它会提供实时更新，例如天气变化情况，使运营商能够调整计划。这与传统的由人机交互完成的任务，如操作火炮，有所不同，在后者中，系统的角色固定且完全依赖于人类输入（Kaushal等，2024）。 另一方面，HAT通过增强人类能力，特别是在模式识别和直观、灵活思考方面，弥补了个别决策者的认知限制，这一过程得益于智能系统计算与推理能力的整合（Calhoun等，2020）。这一概念的核心在于人工智能和机器学习技术，这些技术增强了军事单位迅速评估情况、有效规划的能力。.. 并且做出知情、稳健且及时的决策（Mayer, 2023）。两种范式的primary区别在于自主程度和协作性质的不同。在人类辅助技术（HAT）中，人类充当监督者或决策审核员的角色，智能系统独立运作。相比之下，在人类机器团队（HMT）中，人类承担操作员的角色，机器的主要行动由人类输入决定。 尽管两种模型之间存在一定的重叠，正如RUSI报告中所指出的，Kaushal等人（2024，第5页）断言，“最先进的军事应用将包含两者的元素”。这在持续保障操作中尤为重要，因为这类操作本质上要求高度的协调、整合和效率以确保成功。 2. 物流与供应链管理 物流仍然是维持作战行动的关键组成部分。从广义上讲，它指的是规划和执行部队的移动和支持工作，涵盖多个关键要素，如供应、补给、运输、战场维修、野战维护以及通用工程支援（美国陆军，2019a）。 供应、补给和运输 在军事以外的环境下，人工智能在预测分析和商业物流中的应用已受到广泛批评（Pournarder等，2021；Toorajipour等，2021）。从管理库存、识别供应链延迟到创建最优路线和预测供应链中断，观察者们已经开始强调其在军事供应链管理中的革命性潜力（Lacroix，2023）。人们认为，人工智能和机器学习系统具有固有的能力，能够在现代冲突的数据密集型、快速变化的操作环境中实现相关性的速度要求，从而适用于实际的物流需求。这类系统可以确保所有类型的军事物资（如医疗用品、食品和装备）的同步分配，将正确的资源在正确的时间送达正确的地点。因此，通过促进适应性物流，增强响应性和效率，HAT更加重视灵活性和实时决策在管理供应链中的作用。 在军事后勤（HMT）（重新）供应的背景下，诸如英国国防部的自主最后一英里补给（ALMRS）项目和美国陆军的地面远征自主改装系统（GEARS）项目等举措展示了越来越多地将自主配送系统纳入军事供应链的意图（Demarest & Robertson, 2）。023). 在ALMRS项目中，展示了诸如Animal Dynamics的自主滑翔伞Stork和Barnard Microsystems的InView等无人机的技术进步（Turner, 2018）。Stork，.......... 设计用于隐蔽飞行，可以70公里/小时的速度运输关键物资最远300公里，而InView则配备了模块化、垂直起降的设计（Turner, 2018，段落6）。这两种无人机都装备了新颖的导航系统和传感器，并且正在努力将智能物流系统集成到由自主车辆组成的网络中。该网络包括一个侦察单元，负责扫描环境并规划配送路线，以及一个基于这些信息导航的配送单元。通过减轻人类物流人员的负担并减少危险区域的风险，这种HMT方法在陆地和海上领域均具有显著优势。尽管无人地面车辆（UGV）的发展仍在进行中，但在乌克兰使用载重180公斤的货物无人机向前沿地区运送物资的做法表明，向自主补给的转变已经取得了实质性进展（Saballa, 2024）。 现场维护和一般工程支持 另一个重要的物流组成部分是现场维护和通用工程支持，这些对于在复杂且争议性环境中维持作战有效性至关重要。现场维护侧重于诊断问题、执行小修以及更换组件以恢复设备的作战状态，而无需将其从战场移除（美国陆军，2019a）。例如，针对装甲战斗车辆的AI驱动预测性维护为军事组织提供了显著益处，通过主动识别和解决潜在的设备故障问题。利用传感器数据和机器学习，AI可以检测预示即将发生问题的模式，从而实现及时维护并延长车辆的使用寿命（Narayanan & Padhy, 2023）。 此外，通用工程支持涵盖了诸如构建和修复军事基础设施（例如道路、桥梁和防御性结构）的任务，同时确保通过障碍清除、路线侦察和建立渡口来保持机动性。例如，以色列航空航天工业公司（IAI）开发的自主战斗推土机（重新利用的卡特彼勒D-9推土机），旨在清除战场障碍并协助地形塑造和防御工事的建设（Wullman, 2024）。战场清理和扫雷机器人在此方面也发挥着越来越重要的作用。例如，在海军领域，通过欧洲国防署（EDA）模块化轻型扫雷下一代（MLM-NG）项目开发的无人水面舰艇，已被证明在潜在的海军冲突区域发展扫雷能力方面具有巨大价值，确保了安全的军事海上航行（European Defence Agency, 2024）。 3. 卫生服务支持和医疗疏散 陆军卫生服务支持和自动生存链 军队卫生服务支持是军事持续保障的关键方面。因此，有必要通过引入自主硬件（如机器人、医疗设备）和基于AI的软件来适应LSCOs（后勤支援指挥官）带来的挑战。在此背景下，Gurney等人（2024，第1页）提出了一种“生存链”模型，该模型借鉴了“杀伤链”的概念，并应逐步实现自动化以卸载人力任务并“加速关于伤员救护的关键决策”，从而保持战斗力（Talley等人，2024，第1页）。确实，受伤或生病的战斗人员若未能得到适当的诊断和治疗，将导致人力损失，进而影响作战行动的持久性（Kim等人，2023）。在大规模冲突中，这种问题尤为突出，因为这加大了对医疗支持单位的压力（Worsham等人，2024）。因此，高级机器系统的技术整合可以加速生存链中的程序流程，减轻军事医疗人员的负担，同时最大化重返岗位的可能性（Worsham等人，2024）。 在这种背景下，“生存”链涉及一系列阶段以确保伤员救护，始于受伤现场的即时响应，通常包括战斗医疗人员和止血带的应用（Gurney等，202