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人机协作空中作战网络研究计划 (HURRICANE)
这种协同空战对于 SEAD 任务尤其有效，并且可以在交战初期起到决定性作用，以迅速取得空中优势。这种混合系统将允许数百架无人机/弹药和数十个载人穿透平台使用快速精确的弹药真正“占领”接触区。由于具有诱骗、干扰、网络电子入侵、混淆和分散对手防空防御和瞄准系统的能力，迫使对手雷达沉默或采取“打了就跑”的行动模式，不再能够完全覆盖该区域。它将授权摧毁电信、机场能力等。除了高超音速武器的闪电打击和更先进的有人和无人平台的电子攻击造成的信息瘫痪之外，低成本自主系统（如巡飞弹药/自杀无人机）的饱和效应也将进一步加深。
人机协作空中作战网络研究计划（HURRICANE）
这种协同空战对于 SEAD 任务特别有效，并且在交战初期可能起到决定性作用，从而迅速取得空中优势。这种混合系统将允许数百架无人机/弹药和数十个载人穿透平台使用快速精确的弹药真正“占领”接触区。由于具有诱骗、干扰、网络电子入侵、混淆和分散对手防空防御和瞄准系统的能力，迫使对手雷达沉默或采取“打了就跑”的行动模式，从而不再能够完全覆盖该区域。它将授权摧毁电信、机场能力等。除了高超音速武器的闪电打击和更先进的有人和无人平台的电子攻击造成的信息瘫痪之外，低成本自主系统（如巡飞弹/自杀无人机）的饱和效应也将进一步加深。
国防工业基地与未来空战
为了有效争夺沿海空域，美国空军需要满足两个要求：规模化生产和持续创新。首先，在这个子域中对抗主要强国对手将需要大量小型无人机、巡飞弹和反无人机系统，这些数量超出了美国国防工业基础和商业市场的限制。其次，需要超越当前国防部采购模式的快速创新。本文介绍了这些挑战及其对空军作战的影响。它建议开发一种新的模式，包括三条努力方向：一种专注于能力而非计划的新业务模式；投资于尖端技术的扩展；以及不断升级子域系统和软件的员工队伍。
禁止或限制使用……公约
我们还要强调的是，我们不愿意将政府专家组的讨论范围扩大到没有能力对人类造成严重伤害或死亡的自主系统。在这方面，“致命自主武器系统”中的“致命”和“武器”这两个术语至关重要。尽管我们认为，“致命”一词应作更宽泛的解释，即也包括武器可能造成的伤害、损坏和破坏。我们认为，政府专家组的工作不应侧重于非致命自主系统，包括但不限于非致命无人驾驶飞行器 (UAV)、非致命无人地面车辆 (UGV)、没有瞄准能力的无人机等。然而，讨论是否应侧重于具有越来越强自主性的巡飞弹药，这值得进一步分析。
无人机系统：角色、任务和未来……
美国军方通常将遥控飞行器 (RPV) 称为无人驾驶飞机 (UAV)。UAV 要么是单个飞行器（带有相关监视传感器），要么是无人机系统，通常由飞行器与地面控制站（飞行员实际坐在那里）和支持设备配对组成。 3 随着 2023 财年总统预算的出台，空军开始使用“无人驾驶”一词来描述遥控或无人驾驶飞机系统。 4 在开始开发可选载人飞机（如 B-21 突袭者）后，空军对所有没有机组人员飞行的飞机进行了这种区分。 5 一种新兴的 UAS 类型是巡飞弹——也称为“神风无人机”——它们是一种一次性飞机，可以长时间飞行（从几十分钟到可能几个小时），可以观察和攻击目标。本报告使用载人和无人驾驶这两个术语来区分不同类型的飞机，并使用 UAS 一词来表示更广泛的系统。
陆军需要快速适应战术无人机战争
出于本文的目的，我将“战术无人机战争”定义为使用国防部 1-3 组具有动能能力的 sUAS。3 这些系统分为三个不同的类别：改进的商用现货 (COTS) 无人机、第一人称视角 (FPV) 无人机和巡飞弹 (LM)。此外，我将“战术编队”描述为旅/团级及以下组织，专门为进攻和防御性大规模作战行动而组织。俄乌战争和第二次纳戈尔诺-卡拉巴赫战争中的战术编队已经证明了 sUAS 在消耗机械化和机动化编队、摧毁指挥所和压制火力支援系统方面的有效性。4 在战术层面的作战行动中使用致命的 sUAS 已显著影响机械化和机动化编队的战术、技术和程序，并正在改变军队的作战方式。5 世界各地的军队都在进行调整和重组，以将 sUAS 无缝纳入其战术编队。6-7
人工智能融入场景开发
人工智能 (AI) 使军事规划人员能够快速调整训练场景，以支持战场上不断发展和变化。当前作战环境中最大的挑战之一是跟上不断发展的技术。高超音速武器和太空领域战争等高科技能力引发了关于未来战争如何展开的大量理论。布鲁金斯学会等政策智库提出，巡飞弹、人工智能驱动的无人水下航行器和人工智能无人机群等技术将在下一次大规模冲突中成为常见现象。然而，伦敦国王学院战争游戏网络主任 Ivanka Barzashka 认为，许多学者目前并没有致力于开发人工智能驱动的战争游戏和认识论，而这些对于下一代战争的进步建模必不可少。1 虽然我们可能能够使用人工智能发动下一场战争，但我们可能错过了一个使用相同技术进行训练以创建全军训练环境的关键机会。
人工智能伦理的重心是数据集
乌克兰和加沙冲突中军事人工智能引发伦理问题的直接相关例子。以色列正在使用人工智能生成间接火力的目标报告，乌克兰冲突双方都在使用自主巡飞弹药。2 在实施这些技术时确实存在一些复杂因素，例如反无人机系统电子战的广泛使用，但这些不在本文的讨论范围内。3 重点是这些人工智能系统与经过训练的使用相比如何运作。美国犹太国家安全研究所 2021 年关于 2021 年加沙冲突的一份报告讨论了以色列目标定位人工智能的优势，英文称为“Gospel”。这种人工智能与 2023 年 10 月开始的持续加沙冲突中使用的人工智能相同。最显着的优势是无与伦比的数据处理和推荐目标的能力。事实证明，Gospel 比传统的人类分析师目标定位系统快 50 倍。然而，由于缺乏公平的数据集工程，出现了严重的伦理问题。4 美国犹太国家安全研究所报告
情境感知深度强化学习... - arXiv
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于情境感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中，存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了情境感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性移动控制算法。