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空军大学多域作战兵棋推演美国空军于2018年11月6日颁布

本文的目的不是介绍多域作战和多域作战下的指挥控制系统,而是在未来多域作战和作战中如何提高指挥控制系统的敏捷性和弹性。甚至是全域作战环境。了解如何提高 C2 在多域作战下的敏捷性和弹性对于作战云的设计非常重要。

美国军方认为,指挥和控制是所有军事行动的核心。随着网络空间和空间空间的兴起,多域作战理论的兴起,特别是2008年统一指挥计划(UCP)的颁布。

一、美国空军大学的多域作战兵棋

美国空军于 2018 年 11 月 6 日至 8 日在美国空军大学李梅中心举行兵棋推演,研究多域作战下的联合作战指挥系统,提高空军、太空和网络作战部队的指挥控制能力.

1.1人参加了三支队伍的多域作战兵棋

本次兵棋推演共有三支队伍参与:

1. 代号为“Kicking Donkeys”的第一队必须维持当前 C2 指挥链的“现状”,只允许对当前 C2 指挥链进行微调。团队成员都是中校和上校,他们都在高级领导/指挥级别拥有丰富的实际经验。

2. 鼓励代号为“雷鸟”的第二组修改当前的 C2 充电系统。队伍由具有实战经验的少校和少尉组成。

3. 代号为“Ender”的第 3 组被鼓励超越现有指挥链的限制,自由创建 MDC2 多域作战指挥和控制系统。不受当前指挥链的限制。队员都是有实战经验的年轻队长和少校。

每个团队有 18 名参与者,包括来自网络空间、电磁战、太空部队、空军、ISR 情报、监视和侦察部队、核武器、法律和空军特种作战领域的专家。

每个团队都有一名来自皇家空军和澳大利亚皇家空军的成员来模拟美国和盟军之间多国部队的联合冲锋。

1.2 场景设置

每个团队都面临相同的场景:时间点是 2030 年,每个团队都必须设计适合未来多域作战的指挥控制系统,以威慑和/或迫使对手重新陷入冲突 准备击败对手,保卫盟友,保护关键基础设施。

因此,每个团队的任务是根据下表提供的不同作战域中不同服务的作战能力设计指挥和控制架构。

以下是对上表的说明:

从这张表中我们可以看出,美军使用这些能力进行攻击,而其对手实际上可以使用这些手段进行攻击。因此,从美军的角度来看,美军在五大作战领域也必须具备相应的防御能力。

1.3当前美军指挥系统在全域作战或多域作战中存在的问题

在了解美国空军如何改进现有的 C2 系统之前,我们先来看看美国军方目前的指控系统。

根据美军的JP-1,现有的指挥系统如下图所示。来自总统 - 国防部长 - 统一指挥部 - 联合特遣部队。

这个指挥链的问题在于,这个指挥链的设计还没有多域作战和联合全域作战的作战理念。因此,用这条指挥链指挥和控制未来的多域作战MDO和联合全域指责JADC2肯定是有问题的。这实际上是组织管理中的一个大问题。现有组织架构针对现有业务进行优化,未来将难以适应业务变化。

美国军事指挥系统或指挥系统

在联合作战部队中,不同军种的组成部分目前还没有太多的综合指挥和控制能力战支网络空间部队,尤其是在原陆军、空军、海军和海军陆战队的基础上增加了太空部队和网络。军后,不受地域限制的两个军种。现有的联合作战部队由联合部队指挥官指挥不同军种的组成部分战支网络空间部队,现有的联合作战指挥系统并没有过多考虑多域作战甚至全域作战的互操作性。

联合部队可能的组成部分二、三组设计的指挥控制系统

我们来看看这三组设计的C2指挥控制系统。

2.第一组“踢驴”

一队“踢驴”给出的指挥链如下图所示。因为他们不被允许对从国防部长SECDEF开始的现有指挥链进行重大改变,现有指挥链只有很小的补丁来弥补现有的指控,以适应联合作战的需要系统多域操作的问题。

为了协调不同军种(如网络战司令部、太空战司令部等)和不同地理战区司令部(太平洋司令部、中央司令部等)的联合作战,增加了全球整合者。

在地理作战司令部(如太平洋司令部)的 GCC 级别以下,添加联合参谋部 JSTAFF 以协助战区司令部进行联合作战。

在地理作战司令部下,添加联合部队空军司令部 JFACC,并在 JFACC 下创建多域作战中心 (MDOC)。与服务的战斗单位协调。 MDOC 内有 AADC(区域防空指挥官)、BCD(战场协调分遣队)、MARLO(海军联络官)、NALE(海军联络部队)、SOLE(特种作战联络部队)、DS4(太空部队指挥官) Force)、DC4(Director for Cyber​​ Force)等负责不同军种之间的联合作战。

主要原因是:

当前的 C2 系统和 ATO 循环太慢,无法快速执行决策、行动和操作。这是因为当前的 C2 结构是以剧院为中心的。未来的战斗将是全球性的——“任何地方的战斗都是无处不在的战斗”。因此,需要对作战部队进行全球指挥和控制。当前的C2系统与空间和网络作战存在不匹配,因为当前的C2系统是以战区为基础的,而空间战和网络战不一定特定于某个战区,而没有界限、速度和广度。

对于太空司令部和网络司令部,目前没有类似陆军、海军、海军陆战队、特种部队的联络或分队。为了实现与太空作战司令部和网络空间司令部的联合作战,需要建立网络协调局(CCA)和太空协调局(SCA),并将其整合到现有的指挥结构中。 CCA 和 SCA 类似于陆军的 BCD(战场协调分遣队)和 AAMDC(陆军空中和导弹防御司令部)流程和组织。 CCA、SCA 可以在 AOC(空中作战中心)发挥最佳作用,在那里它们将成为支持作战指挥官的日常流程的一部分。

第一组指出,目前的指挥链在保护通信系统、服务器和节点免受攻击甚至自然灾害方面几乎不灵活,当关键网络和节点受到攻击时,整个指挥链将陷入瘫痪。

2.第 2 队“雷鸟”

Team 2 对现有指挥系统的改动比 Team 1 多,但并未推翻重新设计。

本次设计的实质是将多域作战指挥的MDC2功能,在不对现有指挥系统进行大改动的情况下,将MDC2功能移至云端MDOC,然后将原有指挥系统与云端指挥系统结合起来。虚拟MDOC中的重叠功能被取消。

保留当前的指挥链,团队保持统一的指挥计划和战斗指挥、作战控制和战术控制的定义。但第二组认为,当前的指挥和控制结构过于脆弱,处理速度太慢,无法实现高速多域作战。

缓慢的操作指挥和控制过程的解决方案是通过虚拟多域操作中心 (MDOC)。之所以说这个 MDOC 是虚拟的,是因为这个 MDOC 是基于云的,并且使用新的虚拟多域操作环境 (VMOE) 和软硬件来生成操作计划。 (请参阅下面的 VMOE 图表)。

第 2 组认为 VMOE 可以减少 MDOC 中对 DS4 和 DC4 的需求,因为网络和空间战将嵌入到作战规划过程中。

虚拟多域作战环境 (VMOE) 可以看作是多域作战的平行世界,将使用人工智能来提高作战规划的速度。

二号团队认为现有的C2系统过于脆弱,解决的办法是对容易被攻击的指挥控制节点添加备份。由于 MDOC 现在放在云端,AOC 需要与云端的 MDOC 进行通信。为了防止两者之间的通信被切断或干扰,导致整个作战指挥系统瘫痪,提高系统的弹性,二队增加了一个备用空中作战中心AOC指挥系统,这样当敌人攻击当前空战指挥中心后,AOC可以继续作战。

这里值得指出的是,这个作战计划过程是指挥官和人工智能的结合。人工智能将提供/评估输出和输入,指挥官将不再需要煞费苦心地制定作战计划。这里使用的人工智能是 Human on the Loop,而不是 Human in the Loop。

Human in the Loop 人工智能需要指挥官参与繁重的指挥决策工作,而 Human on the Loop 人工智能不需要指挥官参与作战计划的制定,他只需要检查并确认生成的人工智能作战计划是否合理?

人工智能的三个阶段:圈内人、圈内人、圈外人

在这里,我们可以将战争视为不同级别的 OODA 循环:OODA 循环的几个战术级别组成一场战斗,几个战斗组成一个战役,一个战役是更大战略的一部分。

战争的三个不同层次:战略、作战和战术

这三个层次的 OODA 循环实际上是重叠的。战术层面的行为影响着作战层面,而作战层面也影响着战略层面。在未来的战争中,通过云上的MDOC,从微观到宏观的战术、战役、战略三级循环通过人工智能进行优化。在不同层次的优化过程中,还需要考虑不同层次的循环对其他层次的影响。

空军三个相互交织的 C2 系统和 OODA 循环在三个不同级别2.Team 3 “Ender”

第三组的代号是“安德”,意思很简单。看过《安德的游戏》第一部的人都能明白其中的意思:

安德是与虫族战斗的人类指挥官;因此,这支队伍的成员都是未来的指挥官; Team 3的成员都是年轻的战斗天才,代表着美国未来2030年新一代全域作战指挥力量;德国正在与邪恶的虫族作战。虫族指挥模式是女王控制大量无生命的部队;末影群模式本身就是虫族的心灵感应;安德的最后一战是模拟变成远程指挥实战。言下之意是,未来的运营无法区分现实和虚拟,完全是数字化和并行化的。未来全域作战的指挥官将像今天的无人机飞行员一样在数千公里之外。在未来的作战中,像安德游戏电影中模拟实战训练未来人类指挥官的演练系统,可以设计一个全域作战的虚拟化C2中心来训练和选拔未来的全域作战指挥官。同时,也可用于人类指挥官与AI指挥官的对抗。一方面可以训练人类指挥官,另一方面可以训练战斗云中的AI战斗大脑。

我们来看看Team 3的指挥系统设计。这个设计颠覆了JP-1中现有的指挥控制系统。

在国防部长的领导下,有两类:

全球指挥官:现任参谋长联席会议主席。在它之下是常备司令部、作战指挥官和地区指挥官。各军种:包括陆军、海军、空军和海军陆战队四大军种。

安德团队认为,美军目前的指挥链并未考虑到所有作战领域。地理作战指挥官 (GCC) 只关注其 AOR(责任区),而不关注全球作战的网络和空间,因此仅靠战区司令部无法实现多域作战。

Ender 团队认为这个问题应该自上而下而不是自下而上解决。

国防部长 SecDef 领导的团队已更改当前的 UCP 功能以支持集成。提议的组织旨在创建可以彼此并行工作的部队,将增强、组织、训练、装备和维持部队,并将其提供给重新命名的全球指挥官,该指挥官拥有常备、区域和作战指挥官命令。

这些常任指挥官肩负着广泛、持久、全球性和职能性的职责,负责指挥全球指挥官分配的联合部队。此外,它们在各自的作战域内组织联合部队,为作战指挥官提供基于威胁的规划和作战的部队,从而实现更灵活的作战,而不受地理边界的限制。 Ender 团队相信这将有助于促进支持多域操作所需的更改。这些军种将在各自领域内并行工作,以支持联合作战指挥官。

第三组设计的MDOC:作战意图和决策由指挥官主导,AI辅助;信息管理大多是自动化的;运营有效性评估是人工智能的责任

AI 在 MDOC 的三个主要领域向 C2 组织提供信息并不断更新:澄清和传达作战意图、信息管理和支持任务特遣部队的有效性。

如何提高指控链的弹性? Ender 小组看到了对强大通信、人工智能和云的需求。

强大且冗余的全球通信系统将使 AI 和 C2 指挥链更加灵活。人工智能系统到 2030 年到位。该系统使当今人类指挥官的大部分工作自动化。需要全球运营云。通过全球通信系统连接到全球作战云,不同的作战节点将在全球范围内连接。如果一个节点被破坏,它的功能可以转移到第二个节点。

从剧场导向到战役导向三、结论

通过这次联合兵棋推演,他们得出以下结论:

结论 1:需要投资来构建由弹性、可靠和安全的通信网络支持的共享数据“云”。

结论2:需要在指挥控制方面具有高度训练和操作经验的人员。

结论3:整合联盟伙伴的能力需要从一开始就内置到新的MDC2软硬件中。

结论4:将指挥权限降到最低。

结论 5:需要创建多域运营中心 (MDOC)。

结论 1:投资于由弹性/可靠/安全通信网络支持的共享数据“云”。

两个团队都认为需要共享数据网络,甚至第一团队也强调需要可靠的通信网络和节点来保护和增强当前的 C2 操作。本练习中讨论的任何系统的支柱都是访问和操作大量信息。用于描述这些数据网络的术语是“稳健”和“自我修复”,即由多个节点和多个机器对机器接入点组成的网络。团队成员强调需要基于“云”的数据存储、机器学习、与任务配对的算法目标解决方案效果、基于应用程序的接口和通用数据标准。强调使用人工智能 (AI) 来自动化许多(即使不是大多数)AOC 流程,而要实现这一点,就需要一个强大的全球通信网络。

结论2:需要在指挥控制方面具有高度训练和操作经验的人员。

为了构建未来的 C2 结构,了解当前的 C2 结构很重要,而实践 MDO 的首要和关键因素是培训。在本次练习中,对各个团队的观察表明,他们明显缺乏对整体 C2 结构的理解,尤其是对参与者不熟悉的领域中的 C2 流程缺乏熟悉和经验。一位高级领导评论说,许多团队成员对 AOC 流程缺乏了解。第一天的讨论集中在就当前的 C2 结构达成共识。随着演习的进行,大家一致认为需要进行更大规模的演习来整合多域作战。在大型演习中整合多域操作员应有助于多域作战支持和培训,同时为参与者提供所需的经验。除了大型演习,GCS 还可以提供实时环境的训练。该团队建议培训应该包括更少的白卡和更多的现实主义。

结论3:整合联盟伙伴的能力需要从一开始就内置到新的MDC2软硬件中。

这三个团体都认为,让盟军能够轻松但有选择地获取不同级别的机密作战信息是关键。在规划作战行动时,需要“整合”到盟军的作战能力/效果中。

结论 4:将能力和权限降低到尽可能低的水平。

所有三个小组都强调需要一个快速、敏捷的 C2 结构来快速响应并应对来自竞争对手的威胁。为了提高 C2 的速度,团队建议将功能和权限降低到尽可能低的级别。

为了将权限推送到 MDO 可以集成的最低级别,需要定义这些权限和支持/支持关系。所有团队都表示支持/支持关系没有得到很好的理解。在一场全球性的战斗中,战斗人员和职能指挥官之间的关系非常重要。

结论 5:需要创建多域运营中心 (MDOC)。

每个团队都确定需要将多种形式的多域作战中心整合到他们的指挥结构中。

第一小队在联合部队空军司令部指挥官的直接指挥下部署了 MDOC。 MDOC 将作为一个规划单位运作。该 MDOC 将包括来自作战司令部的联络官。

第二组使用基于云的技术和有限的人工智能设计了一个虚拟 MDOC。这个虚拟的 MDOC 将结合所有规划级别的输入来构建一个综合运营计划。用户可以进行输入和调整,无论位置如何,都可以对战场空间有一个共同的画面。第二组关注的是努力的统一,而不是指挥的统一。

第三组在全局指挥级别合并了一个 MDOC,并在较低级别复制了 MDOC 功能。未来 MDOC 的各种功能将完全自动化,由先进的人工智能领导,由人类控制关键决策。这种以人工智能为主导的 MDOC 将根据当前情况不断计算作战场景,并支持各种任务任务组。