“只求做对”是推进软件工厂的障碍

导读：2024年2月12-14日，美国空天协会举办了战争研讨会。数字孪生战场实验室做了梳理，通过公众号分享给行业人士。客户如果需要本次会议文档和视频资料，请联系您的客户经理。

在近期举办的战争研讨会（Warfare Symposium）上，原来负责美国空军软件工厂（Software Factory）的Bryon Kroger指出，被优化为“只求做对”（optimized for being right），是美军当前最大的弊端。

来自Rise8公司的Kroger、波音公司的Michelle Parker博士和诺格公司的项目副总裁Pablo Pezzmenti，参与了“太空域感知”（Space Domain Awareness）讨论，负责情报的太空作战副参谋长Gregory J. Gagnon少将主持了该交流活动。

熟悉美国空军Kessel Run软件工厂项目的读者，有可能没有注意其创始人已经离开，他现在运行一家名为Rise8的公司，在这次受邀参加讨论，他提出了很多尖锐的问题，可以作为我们了解美国空军数字化转型问题的窗口。

对于美国空军的软件工厂项目，Kroger似乎怨气十足，他调侃军方要求所有事情都要做对，设计的管理体系也是这样要求的，这不是现代软件工厂的优势和价值。

为了做对，美军花费了大量的时间（tons of upfront time）去规划，并保证实施人员按照规划来做。

但是，大家很清楚实际工作不是这样的。Kroger列举了亚马逊和微软的做法，即便他们招聘了大量的优秀人才，实际90%的时间做错了……但另外10%把他们带到了世界顶端。

之所以出现这样的状况，是因为做错了可以获得大量的反馈数据，帮助我们去学习，然后才做对。

现代软件工厂可以释放持续交付的能力，这对于提供“应需软件”（Software on Demand）很重要，在太空域感知中，也有类似的情况。

把成千上万，甚至几十万或者几千万的异构传感器数据聚集到“通用数据库”（UDL），是太空部队当前的核心任务，这是一项巨大的挑战，为了实现杀伤链闭合，应保证这些数据的实时性，否则价值不大。

Gagnon透露，太空作战情报部门测量了所有的传感器到UDL的时间，因为时间迟延很关键。

通过把这些新旧传感器连接起来，为它们建立一套算法体系，让各种信息数据以最优的路径传送到UDL，然后进行杀伤链效能分析，给火力单元提供作战任务命令，从而释放太空域感知的价值。

Gagnon强调，多现象（multi-phenomenology）和传感器速度（sensor speed）是当前太空域感知的关键词。

在美军大力推进军民两用的背景下，太空域感知已经包含诸如SpaceX星盾的商业卫星服务，建立一套开放架构体系，对利用这些外在商业资源很关键，否则只能让符合美军严格要求的商业卫星服务进入，会大大压缩太空域感知的能力。

解决这个问题当然需要军事人工智能的参与，在太空发展局公开的资料中，已经就太空跟人工智能的融合应用，提出了非常多的解决方案，有兴趣的读者可以参考数字孪生战场实验室近期发布的《军事人工智能白皮书（2024）》。