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第4章  智能化陆战

在作战层面，陆战与一般的战争概念相符。战场可能很大，一直延伸到敌方领土，尽管无法与海战或空战相比。然而，与海、空战场不同，陆地战场上到处都是人和建筑物，严重阻碍和制约了双方军队的行动。过去的一个世纪里，陆战逐渐发展为多领域战争，网络和太空的加入进一步延伸了这一长期趋势。同时，自冷战后期以来，装备精良的大型现代军队之间的陆战也日益成为作战网络之间的对抗。当然，目前这主要还是预言。近期并无使用先进技术发动的大规模陆战，在对立作战体系之间没有发生体系对抗。

1926年，J.F.C富勒（J.F.C Fuller）上校在自己的著作（当时被认为是第一本将科学应用于战争艺术的书）末尾写下这样一句格言：“守卫、机动、命中”。在不同语境中，具体用词会不同，但富勒的基本逻辑是站得住脚的。自那时起，陆军的功能就被定位防御、机动和火力。

防御指军事单位保护自己，而不是其他单位。这种保护或主动（例如使用装甲），或被动（例如使用伪装）。机动与位置变化相关，包括速度；大型部队通常移动较慢，加速较慢。火力与使用武器攻击敌人有关。这种火力或直接（例如向视线内的目标发射子弹），或间接（例如向视线外区域发射远程火炮）。需要注意的是，根据部队指挥官决定的战斗方式，这三个要素之间的平衡会发生变化。

阵地战强调机动性和使用隐蔽火力进行保护。编队的部署位置一方面会迫使敌人进攻，另一方面要有利于防御。防御被视为更强大的战争形式，敌方从一开始就处于不利地位，需要攻击一支固若金汤的部队。阵地战的目的是加大进攻敌军消耗，在其增补装备、人员和资源之前就及时摧毁。

相比之下，机动战强调机动性和火力，弱化保护，以避免打草惊蛇。若保持攻击势头，一支高度机动的进攻部队能够保护自己，因为敌人来不及做出反应。然后，机动部队会尽可能避开敌方兵力，这样，敌方兵力如何就变得无关紧要。机动的目的是制造恐慌或认知麻痹，摧毁敌人的抵抗意志，从而获得攻击优势。

除了阵地战和机动战，又出现了一种新形式：互换性战争。这种形式强调保护和火力，限制机动性。具体方式是，一支部队不管前进与否，都会占据中心位置，与敌人交战。他们不会在战场上四处移动，而是用武器的射程和杀伤力代替机动性。互换性战争反映了一种观点，即火力主导时期即将到来。北大西洋公约组织（NATO）中央集团军群（Central Army Group）前指挥官、退役将军Glenn Otis在谈到未来的“硬碰硬陆战”（Force-on-Force Land Battle）时宣称：

我认为，我们即将见证联合作战队伍的一个重大变革—火力优势。这意味着，我们……将使用各种远程火力进行常规战斗，其中大部分是间接火力，而不是面对面的直接火力。我们将使用远程火力打先锋，地面机动部队只需要在火力过后进行扫尾工作。这是一种全新的作战构想，目的是取得决定性的成果，同时尽量减少直接交火造成的伤亡。

Otis表示，之所以提出火力优势，是因为现代战场监视系统能够可靠、准确地定位部队，再加上精确弹药的发展，火炮发射和近距离空中支援正变得越来越精确。近20年后，这一判断似乎正成为现实。

2014年7月11日，乌克兰第24机械化旅在距俄罗斯边境约10公里的Zelenopillya附近活动。早晨4点20分左右，有人注意到俄罗斯小型无人机在窥探纵队。不久之后，约40枚俄罗斯地对地火箭弹齐射乌克兰部队。5分钟内，两个营因为兵力不足，装备被毁，约30名士兵死亡，数百人受伤。间接火力似乎已经从辅助作用转变为陆地战斗力的决定性因素。

这次攻击的核心是俄罗斯侦察-火力复合模式，该模式将有效的战场监视与密集火力相结合。在乌克兰，俄罗斯的攻击链从发现目标到摧毁目标仅用了12–15分钟。随着第一波智能化专家指挥控制系统、云计算以及概念上和物联网大致相似的网络传感器的引入，俄罗斯训练演习的侦察到交战时间据称只有3–4分钟。

Zelenopillya袭击事件开始让许多西方军队严重关切新兴火力优势和侦察火力结合的综合体模式。让人更为担忧的是，中国人民解放军地面部队似已采用俄罗斯模式。将第二波人工智能应用于综合体的间接火力攻击链可能会进一步加强新兴的火力优势。

美国海军陆战队（USMC）认同Otis的判断，即这种优势依赖于严密的监视。在美国海军陆战队的作战构想中，要对抗火力优势，需要打一场“信号特征战”：

未来的战斗中，“一旦被发现就会被瞄准，再被击毙。”敌方常常会用传感器、间谍、无人机和航天遥感图像组成复杂的“情侦监打击系统”，用以定位、跟踪、瞄准和攻击对方部队……无论使用什么样的探测手段，信号特征一旦放任不管，会成为严重漏洞……我们的部队需要调整作战方式，重点采取发射控制等信号特征管理手段，提高生存能力。

如前文所述，人工智能在战争中的主要作用是“发现和愚弄”。在陆战中，“发现”是新兴火力优势的基础，而“愚弄”则属于“信号特征战”的范畴。本章主要通过“发现和愚弄”这个人工智能应用概念，讨论在智能化作战空间中的陆地战争。第一节提出了陆战防御构想，第二节讨论了陆战进攻构想。最后一节简要阐述了一些密切相关的兵力结构问题，包括部队人工智能“系统体系”集成、网络和部队转型。

陆战防御构想

感知区域部署

第2章讨论的总体防御构想中，物联网传感器分布在敌军可能穿越的区域。这些区域通常受地形影响；有些区域可以方便地调动地面部队，有些区域行动困难且缓慢。当地面部队在大规模冲突中发动进攻时，地形带来的限制最为明显。在这种冲突中，地面部队需要获得补给和维护方面的大量后勤支援，而获得这种支援就需要进出方便，道路通畅。

必须在机动地面部队后方建立大型仓库，这在火力优势时代尤其必要。俄罗斯侦察-火力模式的一个显著特点是，在后方地区存有大量弹药，还有关键的后勤补给连接线，及时将弹药运至大炮和火箭发射处。这也可能是解放军地面部队行动的一个特点，因为解放军已经接受俄罗斯的火炮是“最后的武器”的想法，并大幅提高了武器的火力和能力。

巨大的后勤“尾巴”是一个明显的指标，所在之处即为敌方地面部队的计划进攻位置，防御者应该在那里部署物联网感知区域。根据这一信息，防御者可以使用互换性战争增大敌军消耗，无论敌军是处于前进、准备行动还是静止状态。

可在物联网感知区域部署多种固定和移动的跨域传感器。固定传感器可以提前部署，包括地震、声学、成像、有源和无源电子系统。可采用分层部署设计，随着敌军距离交战区越来越近，传感器数据需要越来越精细、准确和即时。可以根据需要部署移动传感器，包括空基有源/无源系统、无人机和无人驾驶地面车辆，所有这些都采用人工智能边缘计算处理。美国陆军研究实验室目前正在研究战场物联网下物联网技术的各种可能性。

尽早部署物联网感知区域会大量提升所搜集的环境和上下文数据量，因为这会通过机器学习更好地训练人工智能的“发现”系统。然而，物联网感知区域元件的工作功率均有限制，这些限制决定了部署的时间和位置。

移动的智能无人载具为监视提供了新方案。可大胆使用无人机和无人驾驶地面车辆获取信息，不用那么隐蔽，因为它们的损失或损害相对于敌对行动是可以接受的。可用小型无人机和无人驾驶地面车辆完全覆盖目标区域，迫使对手现身。

指挥控制

物联网感知区域通过云将数据输入融合设施，人工智能处理数据，输出战术所需信息，包括对敌方行动和移动路线的预测。下一层的人工智能感知友军可用的火力单元，对目标进行优先级排序，确定最佳的跨域攻击类型和时间安排，再将这些提交指挥官批准。在人机团队中，会根据需要采用“人在环中”或“人在环上”控制方式。在人类批准后，人工智能层为各目标分配首选武器，自动传递必要的目标数据，避免与友军发生冲突，确定何时与目标交战，并根据需要安排弹药补给。当物联网感知区域检测并通过指挥控制系统传回攻击有效性数据时，该周期将结束。

用这种方法，智能指挥控制系统会逐步建立一个近乎实时的战场数字模型，同时为防御方提供一个数字骨干网，向所有参与防御的地面部队下发相关信息和命令。有两个方面不能忽视：（1）云在连接所有要素方面起着核心作用；（2）各要素必须使用通用的数据标准和架构。

最近美国军队在德国的实弹演习或多或少反映了这种系统体系的运作方式。卫星数据输入战术情报目标接入节点地面站，然后，普罗米修斯数据融合人工智能机器学习通过筛选数据来定位和识别目标。另一种称为SHOT的算法根据高级野战炮兵战术数据系统提供的武器可用性信息，将目标与武器进行匹配。人工智能的使用大大缩短了打击目标所需的时间，“一个原本需要几分钟甚至几小时的过程在实验环境中缩短到几秒钟。”有些类似功能在美国陆军实验中得到验证，现已被俄罗斯陆军采用，用在持续改进的Strelets侦察、指挥控制和通信系统中。

地面战场的深入程度与所使用火力的射程有关。火炮系统现在的射程约70公里，火箭弹的射程达300公里，未来预计可达500公里。除此之外，还有空中力量。当然，人们仍有意发展射程长至3000公里的远程火炮。

智能化物联网感知区域、云计算和指挥控制系统结合后，能够集中协调多个分散的跨域武器系统，而无需中间层次对火力进行管理。有了这个快速的数字攻击链，跨战场的小规模武器现在可以更迅速地集中起来，加快交战节奏。因此，哪一方能更快地开火，哪一方就能在战斗中取得优势。

智能化机动部队

火力本身也许不足以圆满完成保卫任务，可能还需要机动部队。针对火力优势，Glenn Otis表示：

最基本的原则是……不让自己的部队毫不必要地暴露在敌人的火力之下。根据构想，“要先用火力，然后再用机动性和火力打击敌人”……如果获得了火力优势并可以自由行动，部队就会处于有利位置，胜利也就顺理成章了。如果在向敌人开火的同时并能自由移动，就能阻止敌人自由移动。

因此，可以在概念上将战场分为三个不同的区域：

1. 优势区：友军火力超过敌方火力的附近区域；在该区域内，友军比敌人能集结更多的兵力。

2. 对抗区：双方都能有效开火的中间区域；在该区域内，双方都必须分散作战才能存活。

3. 脆弱区：敌方可发射并快速响应密集火力攻击的较远区域；在该区域内，敌军能更快速地集结兵力。

战斗群这个军事单元可用在较近的优势区，加强连和较小的队伍用在另两个较远的区域。

在优势区内，机械化的战斗群可能面对的是较小规模的地方部队。己方装甲车可以充当“母舰”，部署和控制小型智能机器人。美国陆军构想了三种无人驾驶地面车辆（UGV）：轻型机器人战车（RCV），配备传感器阵列，提供近距离侦察；中型RCV，携带中口径火炮和反坦克导弹，用以增强部队的直接火力；大型RCV，作为“僚机”使用自己的武器系统，与M-1艾布拉姆斯主战坦克或全自动排协同作战。

这些RCV预计将使用人工智能进行自动驾驶和自动威胁识别；这两个功能对于减少战斗群众多人机团队的人类工作量都至关重要。目前的自动驾驶系统能避开树木和岩石等固体障碍物，但对沟渠或坑洞等束手无力。同样，当RCV静止时，图像威胁识别效果很好，但在移动和抖动时效果很差。目前，操作RCV需要两个人远程控制：一个司机和一个炮手/传感器操作员。到2035年，随着人工智能的增强，一个人应该能够控制12辆RCV。

在对抗区和脆弱区，需要使用小规模部队来保证足够的生存水平。不过，人工智能可以大大增强这些部队的能力。排级部队使用无人机和UGV后可控制更大区域，初步评估显示，控制区域可从1平方公里增加到大约75平方公里。无人机和UGV使用人工智能获取传感器数据和通讯，实现机动。

在这方面，核心要素是大人工智能系统，为整支队伍提供信息并协调行动。具备良好的态势感知能力是现代小型部队作战成功的关键因素，而人工智能有助于确保这一点。大人工智能层可以给出75平方公里区域内的详细战术图，向每位士兵标出附近的友军和敌军，建议行动方式，并按照指示控制无人机和UGV。这个大人工智能层可部署在云中，分布在UGV携带的多个迷你服务器上，也可能就是一个个士兵。这种方法不存在单点故障，通信也可以变得更加可靠。

在对抗区和脆弱区作战的小型人机团队会遭遇敌方火力拦截，因而面临补给问题。要缓解这个问题，可使用专为后勤优化的小型UGV，救伤直升机也是一种可能。劳博（LOGBOT）机器人会让后勤保障“难找、难打、难杀”。

英国军队正在试验泰坦（Titan），这是一种改良的爱沙尼亚UGV，可以由人控制，也可以自主执行任务。泰坦具有人工智能机器学习软件，能识别其车载传感器生成的图像模式，然后基于这些模式前往选定的目的地。类似地，美国海军陆战队也对机器人补给车辆进行了实验，包括在阿富汗使用的K-MAX无人直升机到携带弹药、食堂和电池包的小型无人机。美国最近就小型后勤补给多用途战术运输（MUTT）UGV开展了一项实验：

UGV车顶上有一对佩加索斯（Pegasus）迷你无人机。其中一架无人机携带了一个传感器包：需要时，无人机从MUTT上起飞，执行侦察任务，报告拐角处看不见的部分路线。第二架无人机将极其重要的小型补给物资，即电池，运送到其他地点，从而免去了地面车辆的额外行程需要，缩短了运送时间。路线的其余部分由预先部署的SUAVI雷达传感器监控，该传感器价值400美元，只手可握，续航时间24小时，为MUTT提供实时更新。

智能化互换性战争的含义

智能化互换性战争概念有其固有问题。俄军需要在后方建立大型弹药储存区，友军也同样需要。实际上，“三区”在概念上是围绕中央作战勤务保障核心的三个同心圆。这一核心不仅用于弹药储备和地面部队的正常支援，而且还用于维护机器人部队以及（可能存在的）后勤保障机场。大量使用机器人会减少战场上的士兵人数，但副作用是有一个巨大的后勤“尾巴”用以支撑机器人。

因此，这个中央作战勤务保障核心会成为关键目标，摧毁这一节点就等于摧毁了智能机器人系统，因为这些系统无法自我维护和修复。中央作战勤务保障核心由三个区域内的友军地面部队进行保护，但不可避免地会被敌方间接火力武器（包括一些长射程武器）重点攻击。因此，这些节点可能需要综合防御系统来保护它们，包括反火箭炮、火炮和迫击炮（C-RAM）系统、高能激光、高功率微波、干扰、陆基防空、电子欺骗甚或有限的弹道导弹防御。

智能化互换性战争会提高战术层面战斗的流畅性，敌对双方的小型分散部队会穿梭于三个区域。相比之下，由于作战勤务保障节点对维持作战至关重要，战场可能会转为静态，且依位置而定。

智能化互换性作战概念主要围绕人工智能的“发现”能力。为了避免遭受高精度火力打击，友军部队需要避免被发现，分散兵力，同时使用有效的分层对抗措施。这样，人工智能的“愚弄”能力就变得至关重要。

要逃过敌方的火力，需要使用全面的被动和主动掩蔽措施隐藏友军的信号特征。这些措施包括视觉和电子伪装、诱饵、欺骗和电子干扰。此外，考虑到敌方的物联网传感器会部署在多个区域，友军的“愚弄”活动不仅要复杂，还要有创新：前者指成功骗过各种传感器类型，后者指长期欺骗人工智能机器学习数据融合和指挥控制系统，可能直到冲突终止。智能移动系统对于这种长期欺骗或起到关键作用。

“愚弄”的作用也许不那么明显，但可与攻击措施协调使用。基于人工智能的“发现”能力建立的战场近实时数字模型会暴露敌军的“发现”系统的位置。通过动能和非动能手段攻击敌方物联网感知区域或数据融合设施会阻滞敌军的“发现”能力，降低这种能力的有效性。这种攻击为“愚弄”提供了新途径，特别是在欺骗和迷惑敌人方面。

陆战进攻构想

防御构想或许可以避免失败，但无法结束战争，因为敌人一方面会接受火力消耗，另一方面保持进攻态势。要取得决定性成果，友军可能需要深入脆弱区，进行进攻性机动行动。这种行动的目的之一是为了绕过敌方的中央作战勤务保障节点，切断它们与关键后勤列车的联系，包括燃料补给和能源。如果能够做到这一点，一线战斗力量将崩溃，敌方军事活动将变成一盘散沙。敌方的作战网络可能因此瘫痪，自然也就无法实现其战略目标。当然，敌方可能也会试图实现同样的目标；在乌克兰，小型部队实现了长达200公里的相互作战渗透。

分散的小型队伍的战术是否成功取决于他们能否在火力主导的危险作战空间中灵活机动，获得优势。火炮会造成持续威胁，必须交换火力，维护队伍的机动性。总的来说，部队越快脱离对抗区和脆弱区，行动节奏就会越快。

重要的是，突破敌方防御的小型队伍并非单打独斗，而是以分散的方式支持彼此向前挺进。这些互相配合的小型队伍需要保持进攻势头，将集体行动产生的合力与小规模单位的快速行动能力结合起来。为了实现这种协力优势，需要与智能总指挥控制系统连接。这样，分散的小型队伍会保持良好的态势感知，得到友军远程火力的支持，并纳入统一的作战计划。

这些小型队伍可使用机器人和人工智能，使用方法与防御构想部分中描述的方法类似。部队使用渗透技术，从双方近距离接触的战斗前线渗透到后方。传统上，这种战术由于过于危险，对小型队伍的生存造成实实在在的威胁，因此一直没有得到青睐。

不过，智能无人机和无人驾驶地面车辆（UGV）提供了额外的火力和机动性，为这种战术带来了新的可能性。无人机和UGV可随时用于执行危险任务，必要时甚至可以舍弃，以保护小型队伍的机动安全。例如，UGV可能会进行危险的牵制行动，在小型队伍渗透时，拖住敌军。相反，小型队伍可以利用无人机和UGV进行大规模的集中攻击，以获得战术优势。有人设想将UGV空投到敌方领土进行机动战斗，制造混乱和分散注意力，直到燃料和弹药消耗完毕。

即便如此，这些小型分散队伍的生存和效力将在很大程度上取决于反情报、监视、侦察和目标定位（C-ISRT）的成功。小型队伍需要赢得“信号特征战”，尽可能躲过敌人的人工智能“发现”系统。这一成功需要得到分布在近距离和纵深战场的多个“愚弄”系统的支持。同样，使用智能化机载和地面移动“愚弄”系统也很重要，可制造虚假目标和错误感知，主动欺骗敌方的指挥控制系统。

兵力结构问题

陆战构想中，人工智能在兵力结构中广泛存在，这既包括横向，也包括纵向。人工智能系统的各个层次需要相互协作，也需要与人工团队成员合作。目前，大多数人工智能系统都使用独特的定制软件-硬件核心，专门用以提供目标用途。缺乏控制手段将独立工作和分层工作的多个人工智能系统集成起来。若部分人工智能系统使用机器学习并自动改进其编程，或者盟国将自己的人工智能系统添加到联合作战系统中，可能会产生混乱。如果缺乏无缝集成，整个系统的预期效益则难以实现。显然，作战中的整体可靠性也无法保证。结果，“战争迷雾”可能会变成“系统迷雾”。

另一方面，人工智能的引入带来了新的网络攻击向量。目前的趋势表明，作战和武器系统仍容易受到网络攻击。这种脆弱性可加以利用，辅助实现人工智能的“愚弄”能力，但同时大大削弱了人工智能的“发现”能力在实战方面的稳健性。

总体而言，这种陆战构想主要是简单地将人工智能添加到较为传统的作战系统中，使后者的效力和效率成倍增长。不过，舍弃现有的兵力结构而选用全新方法，其结果尚未得到检验。智能化战场的技术核心包括物联网、云、人工智能机器学习和边缘计算。若用这些技术替代传统的保护、机动性和火力三要素，支撑未来的地面兵力结构，可能会产生迥然不同的兵力结构，提供意想不到的独特能力。

译者声明

小蜜蜂翻译组公益译文项目，旨在分享国外先进网络安全理念、规划、框架、技术标准与实践，将网络安全战略性文档翻译为中文，为网络安全从业人员提供参考，促进国内安全组织在相关方面的思考和交流。