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至今 ， 在伊拉克和敘利亞與伊斯蘭國進(jìn)行戰(zhàn)斗的美國“堅(jiān)定決心行動聯(lián)合特遣部隊(duì)”（Combined Joint Task Force-Operation Inherent Resolve）已經(jīng)受到了上百次單向無人機(jī)的攻擊 ， 并且在利用各種系統(tǒng)和技術(shù)以建立防御措施的過程中積累了大量反無人機(jī)經(jīng)驗(yàn) 。
【人工智能推動美陸軍反無人機(jī)指控系統(tǒng)發(fā)展借鑒】反無人機(jī)系統(tǒng)流程
反無人機(jī)流程大致可分為4個(gè)環(huán)節(jié)：探測、識別、決策和攔截 。 這一流程構(gòu)成了一個(gè)有效的評估框架 ， 可對無人機(jī)在多種作戰(zhàn)環(huán)境中構(gòu)成的威脅和潛在的自動化能力應(yīng)用進(jìn)行評估 。 在聯(lián)合部隊(duì)范圍內(nèi) ， 該流程主要用于基地防御作戰(zhàn)中心 ， 該中心是反無人機(jī)裝備和系統(tǒng)的協(xié)調(diào)、管理和部署節(jié)點(diǎn) 。
探測：反無人機(jī)流程的第一環(huán)節(jié)是探測戰(zhàn)區(qū)內(nèi)空中飛行器的存在 。 這一環(huán)節(jié)可通過多種雷達(dá)感知和跟蹤手段以及空中和地面的傳感器實(shí)現(xiàn) 。 例如 ， 雷神公司研制的AN/MPQ-64“哨兵”（Sentinel）雷達(dá)就能夠?qū)o人機(jī)、旋翼飛機(jī)和固定翼飛機(jī)進(jìn)行探測 ， 并且具備敵我識別能力 。 雷神公司還研制出了Ku波段射頻系統(tǒng)（Ku-band Radio Frequency System） ， 該系統(tǒng)能夠進(jìn)行360度全向掃描 ， 并且能夠感知和跟蹤敵方飛機(jī)、火箭、火炮和迫擊炮的具體位置 。 Ku波段射頻系統(tǒng)可為多種動能和非動能反無人機(jī)武器系統(tǒng)提供支持 ， 包括托盤化高能激光系統(tǒng)（Palletized High-Energy Laser）、陸基密集陣武器系統(tǒng)（Land-based Phalanx Weapon System）以及雷神公司的“郊狼”（Coyote）巡飛彈（可用于攔截?zé)o人機(jī)） 。
識別：發(fā)現(xiàn)空中飛行器的存在后 ， 作戰(zhàn)人員需要對其進(jìn)行分析和敵我識別 。 這一環(huán)節(jié)可通過具備敵我識別能力的雷達(dá)（例如：AN/MPQ-64“哨兵”雷達(dá)）、空域管制機(jī)構(gòu)（空中交通管制、聯(lián)合空中行動指揮部）或者敵意特征識別來實(shí)現(xiàn) 。 對飛行器進(jìn)行敵我識別是一個(gè)復(fù)雜的過程 ， 可使用的主要手段有兩種：主動識別和程序性識別 。 主動識別是最為可取的方法 ， 并且無需視覺識別即可確定可疑飛行器 。 該方法可使用已知敵機(jī)特征進(jìn)行數(shù)字識別（基于物理） ， 以確定飛行器是否為敵方無人機(jī) 。 程序性識別主要使用地理位置、航向時(shí)間和飛機(jī)飛行路徑來進(jìn)行敵我識別 ， 該方法通常還會與空中任務(wù)指令和/或作戰(zhàn)視圖配合使用 。
決策：在這一環(huán)節(jié)主要涉及兩項(xiàng)決策：第一 ， 確定是否有攔截要求（交戰(zhàn)規(guī)則、地緣政治形勢、戰(zhàn)術(shù)形勢等）；第二 ， 確定使用何種方法攔截威脅 。 如果作戰(zhàn)人員確定飛行器具有敵意 ， 那么其需要決定使用動能或非動能武器對這一威脅進(jìn)行攔截 。 對每個(gè)威脅的方位、高度、射程和速度進(jìn)行評估 ， 以確定攔截要求 ， 并使用適當(dāng)?shù)奈淦鬟M(jìn)行最高效、最有效的攔截 。
攔截：在這一環(huán)節(jié) ， 作戰(zhàn)人員成功對確定的敵方飛行器進(jìn)行動能或非動能打擊 。 打擊完成后 ， 視覺確認(rèn)或數(shù)字確認(rèn)是確定打擊效果的主要方法 。 如果敵方飛行器未被擊毀 ， 作戰(zhàn)人員將動用更多裝備對其進(jìn)行進(jìn)一步打擊 ， 直至成功攔截威脅或擊中預(yù)定目標(biāo) 。
美軍的反無人機(jī)流程
人工攔截挑戰(zhàn)
美軍目前正在使用的任務(wù)指揮系統(tǒng)名為“前沿地區(qū)防空指揮控制”（FAADC2）系統(tǒng) ， 該系統(tǒng)能夠?yàn)槊儡姷奶綔y、識別、以及動能和非動能武器的應(yīng)用提供必要的網(wǎng)絡(luò)體系 。 自1989年以來 ， 美軍就一直在使用該系統(tǒng) 。
“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)中的人工攔截流程極大地限制了攔截作戰(zhàn)效果和效率 ， 特別是在需要短時(shí)間內(nèi)做出決策的作戰(zhàn)場景之下 。 作戰(zhàn)人員必須人工篩查每個(gè)雷達(dá)軌跡 ， 必須人工將每個(gè)防御系統(tǒng)對準(zhǔn)敵方目標(biāo) ， 這一流程可能耗費(fèi)大量時(shí)間并且容易出現(xiàn)人為失誤 。
該人工攔截流程還使得多系統(tǒng)同時(shí)交戰(zhàn)無法實(shí)現(xiàn) ， 而這在未來戰(zhàn)爭中可能是至關(guān)重要的 。 人工攔截所需的時(shí)間將使無人機(jī)蜂群能夠在不受干擾的情況下發(fā)起攻擊并突破防御體系 。 基地防御作戰(zhàn)中心的作戰(zhàn)人員往往會在同時(shí)應(yīng)對多波次無人機(jī)攻擊、處理潛在友軍空中流量、進(jìn)行武器系統(tǒng)切換、對其他威脅進(jìn)行評估以及管理目前交戰(zhàn)的過程中 ， 面臨任務(wù)飽和及人為失誤機(jī)率增加的問題 。
“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)對人工作戰(zhàn)的要求使得作戰(zhàn)人員無法專注于重要的飛行器識別工作 ， 并且加劇了人為失誤和反無人機(jī)作戰(zhàn)效率低下的問題 。 無人機(jī)速度的提高以及其在飛行過程中對地形的利用使得人工反無人機(jī)作戰(zhàn)的有效性進(jìn)一步降低 ， 并且可能會導(dǎo)致反無人機(jī)作戰(zhàn)的失敗 。
利用人工智能進(jìn)行目標(biāo)識別
任務(wù)指揮系統(tǒng)應(yīng)與人工智能技術(shù)進(jìn)行整合 ， 以提高對敵方飛行器的探測效率 。 任務(wù)指揮系統(tǒng)與人工智能技術(shù)的整合可為作戰(zhàn)人員提供基地防御區(qū)內(nèi)的持續(xù)飛行器分析能力 ， 以此協(xié)助作戰(zhàn)人員進(jìn)行作戰(zhàn) 。 人工智能能夠分析和識別歷史記錄數(shù)據(jù)所具有的數(shù)據(jù)模式 ， 這是此項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)勢所在 。 反無人機(jī)任務(wù)指揮系統(tǒng)應(yīng)將歷史威脅數(shù)據(jù)儲存在一個(gè)機(jī)密云空間之中 ， 以使人工智能識別系統(tǒng)可進(jìn)行戰(zhàn)區(qū)范圍內(nèi)的飛行器數(shù)據(jù)評估 ， 這一過程的速度和準(zhǔn)確性是人類作戰(zhàn)人員所無法企及的 。
人工智能可識別出飛行器并向作戰(zhàn)人員發(fā)出警示信息 ， 這將減少作戰(zhàn)人員的任務(wù)量并使其能夠保留最終的目標(biāo)判定權(quán) 。 將人工智能應(yīng)用于目標(biāo)識別之中還可提高作戰(zhàn)人員的目標(biāo)識別準(zhǔn)確度 ， 減少目標(biāo)識別時(shí)間 ， 增加為地面部隊(duì)發(fā)出預(yù)警的時(shí)間 ， 并且能夠?qū)崿F(xiàn)戰(zhàn)力保存 。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在目標(biāo)識別過程中發(fā)揮重要作用 。 該算法能夠?qū)谕庑蔚睦走_(dá)跟蹤數(shù)據(jù)、全動態(tài)視頻和其他形式的探測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 ， 以對空中目標(biāo)進(jìn)行敵我識別 ， 進(jìn)而提高任務(wù)指揮系統(tǒng)的目標(biāo)識別能力 。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法將提高人工智能的預(yù)警能力 ， 并同時(shí)確保作戰(zhàn)人員能夠根據(jù)識別到的數(shù)據(jù)特征了解可能的友軍飛行器位置 。
如果任務(wù)指揮系統(tǒng)未能與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行整合 ， 那么基地防御作戰(zhàn)中心就只能依賴人類作戰(zhàn)人員進(jìn)行運(yùn)作 ， 人類作戰(zhàn)人員的上限就是該中心的上限 ， 而該中心的最大潛力卻無法發(fā)揮出來 。 沒有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的幫助 ， 作戰(zhàn)人員也將處于劣勢 。 他們面臨著無法快速識別空中目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn) ， 也面臨著無法確保成功攔截?cái)撤娇罩心繕?biāo)的風(fēng)險(xiǎn) 。 雖然作戰(zhàn)人員可進(jìn)行人工目標(biāo)識別 ， 但其工作的速度、準(zhǔn)確度和一致性卻無法與人工智能相媲美 。
“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)的用戶界面所提供的通用空中視圖
自動交戰(zhàn)：加速決策和攔截環(huán)節(jié)
為解決目前“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)的人工攔截流程受限問題 ， 美國陸軍需要將自動化流程應(yīng)用于決策和攔截環(huán)節(jié)之中 。 擁有自動化流程的“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)將能夠自動選擇合適的攔截手段對目標(biāo)進(jìn)行攔截 ， 該攔截過程將一直持續(xù)下去直至目標(biāo)被擊落 。 這一自動攔截能力將顯著減少攔截反應(yīng)時(shí)間 ， 使作戰(zhàn)人員能夠?qū)Ｗ⒂谕{識別和減少空域誤傷的工作中 ， 并同時(shí)在沒有人為失誤的情況下選擇和監(jiān)控各種攔截選項(xiàng)以得出最高效的攔截手段 。 此外 ， 反無人機(jī)流程還會確保有一名作戰(zhàn)人員參與到武器發(fā)射的決策之中 。
自動攔截流程不再需要作戰(zhàn)人員人工選擇每個(gè)空中目標(biāo) ， 并進(jìn)行多步驟的流程以發(fā)射攔截彈 ， 或者啟動陸基密集陣武器系統(tǒng)或托盤化高能激光以打擊每一個(gè)目標(biāo) 。 在自動決策和攔截能力的加持之下 ， 作戰(zhàn)人員可對攔截作戰(zhàn)過程進(jìn)行人工監(jiān)視 ， 而反無人機(jī)決策和攔截系統(tǒng)則有能力使用多種武器系統(tǒng)進(jìn)行同步交戰(zhàn) ， 以大規(guī)模攔截多種威脅 ， 實(shí)現(xiàn)真正的聯(lián)合武器防御火力能力 。 自動攔截能力將提高無人機(jī)攔截?cái)?shù)量 ， 減少交戰(zhàn)時(shí)間 ， 顯著減少人為失誤 ， 并大大增加挫敗無人機(jī)蜂群攻擊的成功率 。
自動攔截的反對者可能會辯駁道 ， 對已識別威脅的攔截需要作戰(zhàn)人員手動進(jìn)行 ， 這能夠確保作戰(zhàn)系統(tǒng)的行動不違反武裝沖突法（Laws of Armed Conflict）和交戰(zhàn)規(guī)則 。 然而 ， 這些擔(dān)憂在反無人機(jī)流程的識別階段就可以得到解決 ， 因?yàn)樽鲬?zhàn)人員可在此階段將威脅判定為具有敵意并指導(dǎo)機(jī)器進(jìn)行干預(yù) 。 反無人機(jī)流程可在以下兩種情況下實(shí)施攔截行動：（1）作戰(zhàn)人員確認(rèn)目標(biāo)具有敵意；（2）作戰(zhàn)人員授權(quán)系統(tǒng)進(jìn)行攔截 。
反無人機(jī)未來：
人工智能協(xié)助識別 ， 自動化決策和攔截
人工智能將使作戰(zhàn)人員能夠在雷達(dá)能力范圍內(nèi)對擁擠空域中的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行識別 。 目標(biāo)識別的唯一限制在于用于對低可探測性無人機(jī)進(jìn)行探測的雷達(dá)探測能力 。 在這一識別過程中 ， 作戰(zhàn)人員依然能夠人工對目標(biāo)進(jìn)行識別 ， 并且保留對目標(biāo)的最終判定權(quán) 。
決策和攔截環(huán)節(jié)的自動化流程能夠自主對多架無人機(jī)進(jìn)行同時(shí)攔截 ， 以此提高反無人機(jī)任務(wù)指揮系統(tǒng)的有效性 。 基于云儲存的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合以及先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（可隨著敵方戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和作戰(zhàn)流程的發(fā)展進(jìn)行改變）將使自動化系統(tǒng)能夠評估敵方目標(biāo)的威脅等級 ， 并確定適當(dāng)?shù)膽?yīng)對手段 ， 例如部署動能系統(tǒng)或啟動電子戰(zhàn)反制措施 。 該自動化流程不僅能夠節(jié)約寶貴的交戰(zhàn)時(shí)間 ， 還能減少作戰(zhàn)人員的負(fù)擔(dān) ， 使作戰(zhàn)人員專注于威脅識別和攔截監(jiān)視 。
提高未來戰(zhàn)場能力
美國陸軍可能需要盡快將機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化流程整合到“前沿地區(qū)防空指揮控制”系統(tǒng)的識別、決策和攔截環(huán)節(jié)之中 。 任務(wù)指揮系統(tǒng)可利用目前的自動化技術(shù)、人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) ， 以從目前戰(zhàn)場上對導(dǎo)彈威脅的觀察中積累經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)行調(diào)整 ， 進(jìn)而提高反無人機(jī)作戰(zhàn)的成功率 。 商業(yè)汽車技術(shù)的類似進(jìn)步使得民用車輛具備了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力 ， 實(shí)現(xiàn)了自動駕駛功能 。 使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的車輛能夠從周圍環(huán)境中學(xué)習(xí) ， 實(shí)時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) ， 優(yōu)化決策 ， 學(xué)習(xí)對象分類 ， 并為駕駛員提供預(yù)警 。 美軍中也應(yīng)用了這一自動化技術(shù) ， 美國海軍的“宙斯盾”戰(zhàn)艦就是絕佳的例子 。 美軍需要將新興技術(shù)融入其老式系統(tǒng)之中 ， 以推動其發(fā)展 ， 并使其創(chuàng)新速度跟上戰(zhàn)爭的發(fā)展步伐 。
自動化流程能夠減少威脅識別時(shí)間 ， 提高攔截能力和攔截準(zhǔn)確率 ， 這將為反制新興無人機(jī)技術(shù)和威脅帶來一種戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢 。 隨著對手繼續(xù)創(chuàng)新并部署新的無人機(jī) ， 作戰(zhàn)人員可能僅有數(shù)秒鐘的時(shí)間來探測、識別、決策和攔截此類空中威脅 ， 這使得反無人機(jī)任務(wù)指揮系統(tǒng)的自動化發(fā)展成為大勢所趨 。
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