未来搜集情报可以这样做

标签:机器人
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情报搜集是情报工作流程中的重要组成部分,为情报处理与分析提供情报素材,能为指挥官与决策者提供决策支撑。长期以来,虽然搜集手段随科技进步不断发展,但手段能力与搜集需求之间始终难以达成平衡。而情报搜集管理正是针对搜集能力与需求之间的矛盾,有效利用有限的搜集能力来满足尽可能多的搜集需求。当前战争样式与军事科技不断变革,美军不断调整优化其情报搜集管理工作以扬长避短,应对内外挑战。未来美军或将在技术上持续应用新兴科技,理论上扎实推进理论创新与人才培养,行动上更加注重系统使用,并在总体上呈现出更智能、更规范、更具联合性的特点。

入新兴科技

美军将人工智能(AI)技术视为未来战场的力量倍增器。目前,包括美国中央情报局(CIA)和国防情报局(DIA)在内的多家情报机构积极探索情报工作中的人工智能应用,并已资助了多家私营公司在国家安全情报领域的人工智能项目。根据中央情报局技术开发副主任道恩·梅耶里克透露的信息,仅中央情报局内目前就支持开展了137个相关项目。2017年4月,美军成立“算法战跨职能小组(AWCFT)”,通过计算机视觉和机器学习算法融入智能采集单元,自动识别针对目标的敌对活动,实现一定程度的自动化分析。此外,美陆军还在《多域战:21世纪的联合兵种2025-2040》一文中明确提出要利用机器人、自主系统和人工智能进行信息搜集与分析,以增强对时空数据和信息环境的态势理解。2020年7月,兰德公司发布《在人工智能和机器学习领域保持竞争优势》,为美国空军提出四条建议,包括要建设能够推动人工智能军事转化与应用的路径;为人工智能量身打造验证、确认、测试及评估技术;制定人工智能路线图以开展预期管理;为人工智能技术的应用发展新的作战理念。

人工智能技术正在不断融入美军的情报工作,并主要在两方面发挥重要作用。一是强化各平台的搜集能力。在开源情报方面,美军大量应用基于机器学习与人工智能技术的分析平台来筛选来自于社交媒体的数据,以实现自动化检测,提升数据爬取效率、优化侦获信息质量;在信号情报方面,人工智能和机器算法对于杂乱的通信信号具有强大的感知能力,能有效提升信号情报的搜集与处理效率;在地理空间情报方面,美军已开始利用人工智能技术开展目标识别、任务自动化等工作,例如通过自动化图像分析软件,整合来自不同搜集源的不同数据,并自动识别异常、发现需求、监控动向。

二是推动搜集管理工作的智能发展和高效开展。美军认为自动化和机器学习(ML)可帮助美军建立常规行动模型,并且能在对手做出异常举动时及时发出预警,使情报搜集适应瞬息万变的敌人行动和作战环境。具体在技术搜集方面,人工智能、多模态传感器、云计算等技术或将实现智能化制定搜集计划、自动化分配搜集任务;在人力搜集方面,数字技术正在改变传统的特工发展流程,未来招募与指挥特工或已不再依赖于面对面的接触,从而降低暴露风险。

在不远的将来,人工智能技术或将成为美军维持实力优势、应对威胁挑战的利器。美军或将加速推动人工智能技术融入情报搜集管理工作,通过人工智能预测搜集任务,根据任务的时空要求部署搜集平台,并应用深度学习技术开展智能决策与自适应任务分配。另外,如果人工智能通过深入学习掌握了搜集管理人员的工作方法,未来美军的情报搜集管理工作或将分为两种模式:自上而下时,搜集管理系统基于国家级决策者下达的情报优先次序确定需求;自下而上时,各部分队通过隶属于该层级的搜集管理系统提交搜集目标与搜集资产的优先次序。这样的搜集管理模式将使未来的搜集行动能更加适应未来作战环境,并帮助智能化部署各类高技术搜集平台。

深化概念认知

美军一直高度重视军事理论的研究开发,并通过总结反思实际工作中出现的问题,不断推动理论改良。不难推断,美军或将继续根据战争形态、技术创新、战略环境变化等因素不断调整优化情报搜集管理理论。

长期以来,“情报搜集管理”的概念在美军语境中从由模糊走向清晰,其在情报工作流程中的作用地位也愈发重要。回望历史,美军的情报搜集管理工作萌发于独立战争,发展于二战之后。到了20世纪60年代,陆军通过条令正式提出“确定需求、定义优先级、平衡需求与能力”三大管理步骤。最终,美军的搜集管理工作在海湾战争后走向成熟,联合情报条令将其划分为搜集需求管理与搜集行动管理两大职能。当前《国防部军事与相关术语字典》(DOD Dictionary of Military and Associated Terms)将搜集管理定义为情报工作的重要组成部分,具体包括将情报需求转换为搜集需求;确立需求优先次序;分配搜集任务或协调合适的搜集资源或搜集机构;监察督导搜集成果并在必要时调整优化搜集任务等要素。

美军搜集管理工作在不断深入推进体系化建设,系统性优化情报搜集管理工作流程,其职能范围不断向外延展、向内细化,在各方面均居于世界前列。美国情报专家罗伯特·克拉克认为,需在未来建立一体化情报搜集管理系统。这一方面可以统筹情报搜集前端,通过制定恰当的搜集策略使各搜集手段充分协同;另一方面还能规划和处理情报搜集管理后端,及时有效地处理和利用现有信息。他还指出该系统还需实现跨界管理,打破部门之间结构化的“烟囱式”壁垒;同时管理情报用户对搜集能力的预期值,打通搜集人员与用户之间的双向沟通渠道。

同时,美军对搜集管理工作概念认识的深化还体现在于对搜集管理人员素质的要求不断提高。20世纪90年代,美军就要求以未来战场环境与作战样式为基础,聚焦未来威胁挑战,加强仿真模拟训练,培养各级参谋人员从事情报搜集管理工作。当前为应对技术以及战法的发展变革,美军进一步对其搜集管理人员提出更高的要求。一方面,美军要求情报搜集管理人员掌握先进的情报搜集管理理论,通过谢尔曼·肯特学校等培训机构将英国等国在情报搜集领域的认识及最新的相关理论成果传授给相关人员,助其开展“分析驱动型情报搜集”;另一方面,美军以作战需求为导向,要求搜集管理人员提升其对数字科学、人工智能以及其他数字技术的理解能力与应用熟练度。例如美战略与国际研究中心(CSIS)在《维持情报优势:通过创新重构情报》中明确指出情报界需雇用更多掌握科学、技术、工程、数学等专业知识的人员来参与核心的情报工作。

美军对搜集管理工作的重视程度不断提高,现已将其视为情报工作体系中的重要一环。未来美军在这一方面的研究还将继续深化,通过总结工作实践来反哺理论研究、深化概念认识、夯实人才培养,并最终推动搜集管理工作实践的持续高速发展。

联合各类资源

美军认为,“反介入/区域拒止”战略、国外的先进传感器网络、一体化防空系统以及大量远程精确打击武器等要素正不断抵消美军在各作战域中的作战优势,将充分整合各类资源视为在未来战场的复杂竞争环境中保持优势的重要途径。2016年以来,美军相继提出多域战(MDB)、多域作战(MDO)、全域作战(ADO)、联合全域作战(JADO)等一系列作战概念。通过梳理这些概念的发展脉络可发现:美军正谋求立足、融合并整合所有作战领域的力量,实施联合作战。在情报搜集方面,搜集资源的联合性可分为联合情报侦察监视和联合、跨机构、跨政府、跨国(JIIM)情报搜集行动两部分。

在联合侦察监视方面,美陆军提出在各作战域内部署对应层级的情报侦察监视网络,以便在各种作战环境中及时获取情报、识别异常、发出预警。这就要求情报搜集管理工作制定多门类、多模态的联合情报搜集计划,加大情报搜集的深度、力度与冗余度,确保各手段之间能够默契配合、无缝衔接,共同识别并应对敌方的欺骗活动,提升搜集信息的准确性和可信度。例如,美军正在研究如何有效联合信号情报、电子情报、网络空间情报三种情报手段,帮助指挥官同时在物理域和认知域塑造时空优势与技术优势,以更好地评估威胁、识别高价值与高回报目标、制定行动方案、评估作战效能。另外,搜集管理还需自动融合隶属于不同情报门类的传感器,增强搜集任务与搜集需求的契合程度,以加快目标识别速度,减轻指挥网络的流量负荷,拉近传感器与射手之间的距离,提升目标打击精度力度。

在联合、跨机构、跨政府、跨国情报搜集行动方面,美军的搜集管理部门一方面将继续模块化调整各部队的情报搜集能力,通过灵活的组织架构来平衡各情报搜集能力,使各作战域中各部分队的情报搜集资产/资源均受战区指挥官调控;另一方面将着力构建与盟友或合作伙伴之间的搜集资产/资源共享机制,这既能有效整合多元搜集力量,也能为美军节省部分情报搜集方面的人力物力开销。当前美军正在建设多国联合情报侦察建设架构,该架构拟将兼容各盟国的远程航空领航系统(RPAS),并且要求各盟国的地面监视系统(AGS)以及计算机信息系统(CIS)能适配标准化的传感器数据(STANAG-compliant Sensor Data)以及通讯协议。与此同时,美军还要求各国部队统一调配搜集、处理、开发与分发等任务指令。

未来美军或将专设跨国搜集管理要素来负责计划与协调跨国情报搜集活动,这就要求搜集管理人员熟悉盟军的搜集与通信系统的性能参数,并且根据保密等级,遵照相关规定,按要求开展有保留的搜集产品分发。另外,在特定行动中,联合特遣部队(JTF)指挥官还可能专门任命战区搜集管理人员(TCM),负责统筹协调所属战区内各盟国的搜集需求。

总体来看,美军情报搜集管理工作萌发于独立战争时期,发展于第二次世界大战后,并最终在海湾战争之后走向成熟。未来美军情报搜集管理工作或将按以下趋势继续发展:在技术上不断引入人工智能、机器学习等新兴科技;在理论上坚持创新改良,并不断夯实各级情报搜集管理人员的业务能力;在行动上持续整合一切可利用的搜集资源,实施全维度、多平台的多国联合、军地一体的情报搜集工作。

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