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空军分布式通用地面系统 (AF DCGS) 负责根据由各种美国空军平台收集的数据为世界各地的作战人员生成和分发可操作的情报。在过去二十年中，情报收集和对情报产品的需求呈指数级增长，给分析能力带来了巨大压力。与此同时，情报分析员通常忙于执行常规处理、利用和传播 (PED) 任务，而无暇专注于应对 2018 年国防战略设想的未来威胁可能需要进行的更大战略分析。兰德公司 2012 年的一份空军项目 (PAF) 报告指出，人工智能 (AI) 有朝一日将能够帮助自由分析员完成更能利用人类智能的任务。自该报告发布以来，人工智能和机器学习 (ML) 取得了巨大进步，我们预计未来几年还会有进一步的创新。 2017 年，空军/A2 要求巴基斯坦空军分析当前和潜在的未来技术如何帮助空军 DCGS 变得更加有效、高效、善于利用人力资本和敏捷。我们还被要求考虑充分利用这些技术所需的流程、培训和组织改进。这项名为“缩小 PED 差距”的研究项目于 2018 财年在巴基斯坦空军的部队现代化和就业计划中进行。这项研究在三份配套报告中讨论：• 技术创新与空军情报分析的未来：第 1 卷，调查结果和建议，RR-A341-1，2021 年。第 1 卷为广大受众，包括空军决策者，提供了重要的调查结果和建议。• 技术创新与空军情报分析的未来：第 2 卷，技术分析和支持材料，RR-A341-2，2021 年（本报告）。第 2 卷对项目方法进行了更深入的讨论；AI 和 ML 的入门知识；更详细地讨论关键建议；以及专家、利益相关者和专家感兴趣的其他信息。 • 技术创新和空军情报分析的未来：第 3 卷，数据流图技术评估，即将出版，不向公众开放。第 3 卷提供了额外的限制性细节。
技术创新与空军情报分析的未来
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