美国空军研究实验室（AFRL）正在扩展其人工智能（AI）研究重点，将动能和非动能效应的协调纳入其中。
AFRL最新发布的指挥控制人工智能研究广泛机构公告（BAAFA8750-23-S-7006）要求开发原型技术，以便在统一框架内规划和协调电子战、网络战（CW）、信息战（IW）和传统动能作战行动。
该实验室不再将每个任务领域孤立地看待，而是寻求能够优化跨领域效应的系统，以提高在对抗环境中的杀伤力和生存能力。
招标书中指出，现代战场日益复杂，未来的规划系统必须从“特定领域的作战行动”过渡到“真正一体化的规划和协调能力，以应对动能和非动能效应”。AFRL表示，其目标是为指挥官提供能够“以前所未有的速度和精度”协调多域作战的工具。
虽然此次公告主要侧重于软件开发，但其技术要求对开发嵌入式计算、人工智能加速、安全网络和任务处理硬件的军用电子供应商具有直接影响。
招标书概述了一种愿景：人工智能系统能够在地理位置分散的指挥与控制节点上运行，管理海量数据，并在通信条件恶劣的情况下协助操作人员作出时间紧迫的决策。多个技术领域侧重于联邦人工智能部署、软件定义指挥与控制、协同自主以及人工智能辅助作战管理。
互操作性
AFRL设想在一个技术领域致力于开发联邦式人工智能工具集，使其能够在多个组织间共享机器学习模型、数据和工作流程，同时保持不同人工智能组件之间的互操作性，由此制定通用标准，使第三方开发人员无须依赖单一底层软件平台即可开发人工智能功能。
另一个领域则关注软件定义的分布式指挥与控制，其中人工智能将动态协调分散在通信受限的指挥节点上的任务。AFRL指出，未来的敏捷作战部署概念将需要自动化协调规划和作战流程，同时平衡韧性、资源利用率和任务时间表。
此外，公告还通过“自主空中任务管理器”（A2M2）扩展了对自主协作飞机的研究。A2M2是一种去中心化的软件功能，旨在当与上级指挥部的通信中断或飞机在作战行动中丢失时，在自主飞机团队之间重新分配任务。该软件将利用点对点消息传递和机载决策机制，在通信受限或中断的环境下维持任务效能。
人工智能辅助
此外，AFRL正在继续开发“空中突袭”（AirRAID）系统，这是一款人工智能赋能的作战管理辅助系统，帮助指挥官同时管理涉及数千个友方资产、威胁和目标的远程杀伤链。该实验室设想，人工智能将通过持续评估战场环境、确定威胁优先级、推荐武器—目标组合以及评估任务限制（否则这些限制可能会使人类作战管理人员不堪重负）来辅助操作人员。
新增的第11技术领域将这些概念扩展到决策支持之外，寻求在电子攻击、网络作战、信息作战和动能打击选项之间进行综合规划。AFRL表示，拟议的系统将根据其提高规划速度、优化多域资源分配以及生成优于传统作战学科单独规划方法的行动方案的能力进行评估。
这些研究领域体现了一种架构转变，即从集中式指挥系统转向在多个层级运行的分布式人工智能。成功不仅取决于人工智能软件的进步，还取决于在弹性战术网络中执行人工智能工作负载所需的底层计算基础设施。这包括高性能嵌入式处理器、人工智能加速器、安全通信、任务计算机以及能够在对抗性作战环境中支持机器学习应用的边缘计算平台。（高飞）