杀伤网：数字工程近期发展的核心目标

导读：本文是《数字工程研究报告》的引言，分析了近三年数字工程围绕杀伤网的创新发展情况。分享给行业人士，便于更好理解新任美国防部长海格塞斯可能的举措和选择。

2019年10月23日，美国国防部研究工程部门USD（R&E）工程政策与系统执行主任菲洛梅娜·齐默尔曼（Philomena Zimmerman）在第22届系统和任务工程大会上做了一个演讲，题目为《将国防部数字工程战略扩展到任务、体系和组合》。该演讲展示了美军在发布《数字工程战略》之后的新思路，后来该想法在2021年转变为“系统工程现代化”，直接影响了数字工程的发展进程。

熟悉美军《数字工程战略》或阅读了《数字工程白皮书》的读者，应对齐默尔曼不陌生，她参与美国国防部数字工程工作长达20年，因此她是最了解数字工程的专家。直到最近离开了美国国防部，加入了系统工程研究中心（SERC），成为数字工程军民融合的桥梁。有兴趣的读者可以查看相关信息。

《数字工程战略》提供了一套使能要素，能应对国防部当今任务工程面临的关键挑战。简单讲，数字工程的价值不局限于装备系统工程，还能够解决作战任务规划、运用和评价等挑战。

图 1 以数据为中心的数字工程和任务工程融合

在演讲中，齐默尔曼详细分析了《数字工程战略》的五项目标，她认为：

“数字工程本身并不能解决这些挑战，但它提供了一种由协作基础设施支持的共享、策划的模型和数据的方法。数字工程提供了一套可行的、可扩展的工具和方法，以解决任务工程挑战，这是一种使用当今计算技术的创新和跨组织方法。”

当时，美国国防部已经认识到要打通数字工程和任务工程的应用，必须采取“以数据为中心”（Data-Centric）的做法，因为先进人工智能主要以数据为原料来运行。

美国系统工程研究中心把注意力放到AI/ML和数字工程融合的工作上，力图为此建立一套框架，从而为在系统工程领域加速大规模应用人工智能奠定基础。针对这样的目标，系统工程研究中心开始设计“完全实施的数字工程”，确定了五大目标，分别为决策模型使用、可信源（ASoT）、技术创新、协同环境、数字工程人力与文化。

然后，2020年发生影响全人类的新冠病毒，这导致美国国防部数字工程相关工作陷入停滞状态，连本应2020年举办的第23届系统和任务工程大会也被取消了。

经过一年的缓冲，美国国防部加紧推动数字工程的发展，于2021年12月举办了在线的第24届系统和任务工程大会。在这次虚拟会议上，美国国防部提出了“系统工程现代化”（Systems Engineering Modernization），USD（R&E）系统工程现代化部门的首席工程师等人员在大会上也做了发言。

美国国防部正式推进系统工程现代化计划应从2022年开始，其后三年时间是该计划的关键时期，因此，《数字工程研究报告》主要关注2022-2024年期间的举措和进展，深入分析美军推进以数据为中心的系统工程现代化过程，洞察数字工程和任务工程融合的情况，为本报告的读者了解和应用数字工程提供标杆。

2025年1月6日，美国参议院军事委员会对国防部长提名人皮特·海格塞斯（Pete Hegseth）进行问询，问题中涉及到了数字工程、数字建模仿真、数字孪生体、人工智能和基于模型的系统工程（MBSE）等内容，透露出美军在推进数字工程方面有了较大的进展，特别是任务工程代表的系统工程现代化有了突出的成果。

系统工程现代化的愿景是整合现代化的系统工程实践，保持基本的严谨性，使国防部能够更有信心和相关性地开发和应用最新技术。它的目标是对系统工程进行现代化改造，以支持交付满足任务需求的能力。

为了实现交付满足任务需求的武器装备能力，系统工程现代化确定了四个主要领域，包括狭义数字工程（即建模仿真）、模块化开放系统架构（MOSA）、任务工程和软件工程。从数字工程的广义概念来看，系统工程现代化的四个主要领域，都属于数字工程范畴。

出于编写报告的方便，本报告采用广义上的数字工程概念，同时考虑到美军早在2018年就发布了《数字工程战略》，系统工程现代化也以数字工程延展应用为主，因此，这个阶段的计划也是数字工程的创新阶段，或称之为数字工程的进一步发展过程。《数字工程白皮书》在引言中对此有较明确的划分，请读者参考阅读。

在《数字工程战略》报告中，可信源（ASoT，Authoritative Source of Truth）是一个关键的概念，它是基本的数字孪生模型，跟管理模型、设计模型、制造模型、验证确认模型、系统模型、产品支撑模型和特殊工程模型等交换数据，以保持可信源的动态更新，较好体现武器装备各个阶段的数据一致性。

正如系统工程现代化把“任务成功”作为其核心目标，解决数字工程延伸到任务工程的鸿沟问题，成为美军在过去三年所有工作的核心。数字孪生战场实验室在2022年发布了《数字孪生国防白皮书》中，直接把“数字孪生靶场”（DTR，Digital Twin Range）列为主题，其出发点比较类似。

图 2 任务工程原则和使能要素

传统武器装备和真实的作战能力之间，一般存在差距，利用数字工程的发展，让武器装备的研制跟战场的需求保持一致，成为军事准备的抓手。要想大规模解决这个问题，必须形成标准化、流程化和工程化，利用解决武器装备研制采办问题的数字工程和建设作战能力的任务工程，两者如果可以实现融合，那么前述差距就会大幅缩小，这对于正处于大国竞争状态的美军来讲，具有最高优先级。

大家知道，美军推动数字工程体系的形成，花费了近10年的时间，期间开展了不少探索性的研究项目，讨论和思考比较深入，积累的经验和数据比较丰富，最后形成的《数字工程战略》，得到了较为广泛的认同，其后迅速在美国各个军种大规模推广，甚至在B-21战略轰炸机的研制中得到全面应用，展示了数字工程在武器装备的研制中的巨大价值。

对于数字工程延伸到任务工程领域，虽然思路很容易理解，即利用数据为中心的方法，让任务计划、制定、实施和评价全周期使用的数据驱动的方式，但实际过程仍然比较坎坷。

美国国防部在2020年就专门发布了《任务工程指南》，一般称之为1.0版本，该指南确定了任务工程的原则、过程和方法，对任务工程的标准化实施有很强的指导意义。在具体实施过程中，任务工程跟武器装备相关的数字工程协同作用不够，任务需求和武器装备能力之间的差距仍然存在，两方基本上处于各说各话的状态，更谈不上共享共用模型和数据了。

实际上，我国在推进数字工程的时候，依托研制单位关心的仿真模型或数字样机（DMU，Digital Mock-Up），提出数字样机1.0、2.0和3.0，希望延伸到任务工程领域，有类似的挑战，这是读者值得注意的。

图 3 任务工程对整个国防部的影响

在满足任务成功的需要过程中，美军有两大力量影响了数字工程的推进。

一股力量是USD（R&E），它是美国国防部管理武器装备和先进技术应用的部门，通过把美国空军研究实验室和DARPA联合探索出来的数字孪生体和数字线程成功应用，为数字工程体系奠定了基础。

另一股力量是美国联合参谋部，它关注的是作战任务，主要采用了真实、虚拟和构造（LVC）方法来描述，例如，联合参谋部就有一个针对联合作战概念的JLVC环境，其目的就是为了提供联合能力集成开发系统（JCIDS，Joint Capabilities Integration and Development System）平台。

在打通美军研究工程部门和联合参谋部之间的模型数据鸿沟中，任务工程起到了关键的作用，因此，USD（R&E）需要主动拥抱任务工程，美国联合参谋部也开始参与任务工程的需求提出和标准制定。

通过USD（R&E）和联合参谋部的共同协作，任务工程在建设之初和发展过程中，都较好避免了各自为政导致模型和数据不统一的问题，使之能同时满足武器装备和作战管理的数字化转型需要，进一步让数据驱动的AI/ML很容易引入到数字工程和任务工程体系，推动美军快速进入智能化时代。

表 1 围绕数字工程的转型和组织变革

不过，美军在推进围绕数字工程的转型和组织变革过程中，重视软硬件的二八定律倒置现象，加大软件工厂的投入，是其系统工程现代化成功的重要举措。从2024年时任美国空军部长肯德尔乘坐无人驾驶的X-62A战斗机，人们悄然发现，驱使X-62A无人战斗机获得成功的关键力量，应属于KesselRun软件工厂。

对比美军2022年和2025年初对数字工程的认识，以及系统工程现代化情况，很容易发现认知的细微差别。

在2022年的时候，美军对数字工程的期待，还只是标准化和数字化，希望它可以“包容”任务工程的应用；现在，美军在描述数字工程的转型时，“数据”已经渗透到所有环节和过程，既要求使用近实时数据（Using Near Real-time Data）实现权威决策，又提出权威数据源（Authoritative Data Sources），还明确提出未来要建设“以数据为中心的组织”（Data-Centric Organization）。

之所以美军目前已经实现了权威数据源，是因为过去多年大力推广数字孪生体和数字线程，以及加上现代AI/ML对数据的要求越来越高，美军负责AI和数据的部门CDAO较为独立，采取多种措施解决了数据标准化的问题，这为数字工程的发展提供了必要条件。

在这样的背景下，经过系统工程现代化的数字工程，已经具备成功打通武器装备和作战使用障碍的能力，这主要体现在其推动试验鉴定数字化转型的价值上。

美国参议院军事委员会在询问国防部长提名人海格塞斯的时候，数字工程、建模仿真、数字孪生体和AI/ML等概念都是在试验鉴定（T&E）主题下提出的，实际上对应的是作战测试评价部门DOT&E。DOT&E部门利用靶场或试验场对采购的武器装备进行实弹测试，以确定是否满足作战需要，但这样的效率并不高，节奏也比较慢，因此为其建立数字工程环境就非常重要，从而实现试验坚定的数字化转型。

随着大国竞争日益激烈，USD（R&E）还专门推出了“快速国防试验储备”（RDER，Rapid Defense Experimentation Reserve），其本质就是一个数字孪生靶场，以加快武器装备的作战能力形成为目标。

跟传统的类似做法不同，快速国防试验储备主要测试的是“杀伤网”（Kill Web），这是在其官方网站列出的主要任务。简单讲，快速国防试验储备是为了测试武器装备组合成的杀伤网作战能力，这是一种体系，而不是单一系统。可以认为，快速国防试验储备构建了一套体系级试验鉴定的数字孪生靶场，为多种武器装备集成到一起提供了测试环境，从而加快杀伤网能力的交付。

为了应对大国竞争，美军提出了第三次抵消战略，同时还提出了分布式作战样式，其中，以DARPA主导提出的“马赛克战”（Mosaic Warfare）最为知名。马赛克战的最大贡献是改变了传统六个步骤的F2T2EA杀伤链模型，建立了三个步骤的“感知-决策-行动”（SMA，Sense-Make Sense-Act）杀伤网模型。

在DARPA的马赛克战概念体系基础上，USD（R&E）进一步发展了任务工程概念体系，经过多年的探索实践，最终建立了完整的体系。在2020年发布的《任务工程指南》基础上，美国国防部于2023年发布了《任务工程指南2.0》。在刚刚进入2025年不久，为了统一各部门开展杀伤链工程分析的风格，美国国防部发布了《任务架构风格指南》。

由此，截止到2025年初，在特朗普政府上台之际，美国国防部针对任务工程建立了完整的工程体系，这为广泛应用任务工程提供了便利。

图 4 以“杀伤网”为核心的任务工程集成部门标识

数字孪生战场实验室在《杀伤链研究报告》中，对杀伤链工程做了详细分析，它的工程基础实际上就是任务工程，对该报告感兴趣的读者可以联系客户经理了解情况。

按照USD（R&E）的安排，它有一个专门负责任务集成的副助理国防部长（Deputy Assistant Secretary of Defense for Mission Integration），其主要任务就是负责“通过任务工程集成联合能力”（参考本报告第7章）。

该部门相关信息披露不多，我们可以从其标识来看相关职能或任务。负责任务集成的部门标识中心是“任务工程”，圆圈上方是“杀伤网”，左边为“建模”（Modeling），右边是“仿真”，下方则为“分析”。由此可见，美军利用数字工程和任务工程的融合应用，已经形成了杀伤网工程体系。

通过数字孪生战场实验室为本报告提供的近三年100份精选资料可以看到，美军确实具备“在整个生命周期内实现数字化转型驱使任务成功”（ Enabling Digital Transformation Across the Lifecycle for Mission Success）的基础。

回顾2022年之后的数字工程发展，不得不感慨美国国防部视野宽广，敢于打破部门之间的藩篱，围绕大国竞争所需要的先进技术（例如AI/ML）引入需要，坚决推进模块化开放系统架构、数字孪生体、任务工程、软件工厂等构成的数字工程体系，让武器装备部门和作战部队拥有相同的模型和数据，把美军逐步转变为一支“以数据为中心”的部队。

如果无人作战在未来战争占有一席之地，那么当前为武器装备和战斗管理建立数据机制至关重要，让数据交换、流动和分享畅通无阻，把人从杀伤链或杀伤网决策环中拎出来，避免人在环中（HIL，Human In Loop），建立一种人在环上（HOL，Human On Loop）的新决策机制。

美军在过去三年时间发生了较大的变化，数字工程成功延展到任务工程，并实现深入融合，软件工程功不可没，这意味着“软件定义战争”成为可能。

2025年3月6日，美国国防部发布“‍指导现代软件采购以最大限度地提高杀伤力”（Directing Modern Software Acquisition to Maximize Lethality），刚刚就任国防部长的海格塞斯率先拿软件采购开刀，企图在整个国防部大规模推广国防创新部门（DIU）在现代软件采购上的实践，吸引和利用发展迅速的美国商业软件企业的解决方案，全面推动美军转向“软件定义”的能力建设，这是不容忽视的信号。

正是注意到数字工程领域近三年发生了巨大的变化，数字孪生战场实验室才下定决心，专门编写《数字工程研究报告》，让行业人士了解近期发生的变化，认识它们在军事革命时期的重要意义，在自身工作中学习借鉴美军的先进理念和经验。

《数字工程研究报告（2025）》基于近三年的演讲稿和报告等资料，对数字工程创新期的各种举措做了分析介绍，展现了美军“系统工程现代化”的整体情况，能够帮助行业人士拓展研究思路。

《数字工程研究报告（2025）》共计340页，总字数为17万字（正文10万字，附录7万字），包含以下解决方案：

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