理解美国陆军的AI和数据战略

在数字孪生战场实验室近期发布的《军事人工智能白皮书》中，除了深入分析了美国国防部的CDAO部门，还对各军种推进AI和数据情况做了介绍，包括美国陆军在AI和数据方面的各种举措。

针对美国国防部倡导的JADC2战略，美国陆军很积极引入AI和数据技术，希望借此实现其多年来想突破的“多域作战”（MDO，Multi-Domain Operations）。

熟悉陆地作战样式的读者，应对其遇到的“防区外”（Stand Off）威胁不陌生，现代制导精确打击模式，给陆军的作战带来了新的机会和挑战，如果要继续保持非对称优势，必须要能够防御防区外导弹等带来的威胁。

美国陆军认为多域作战的实现，必须依靠AI和数据的参与，因此，它设计了一套“网络AI”（Networked AI）体系，借此把ISR、C2和火力整合起来，形成一种分布式的作战能力，《军事人工智能白皮书》对此有详细分析。

为了让网络AI发挥效用，美国陆军还专门开发了AI芯片、AI边缘网络等体系，以此适应复杂的战场环境的要求。

正如美国国防部CDAO部门长期探索所发现的情况一样，AI跟数据的关系非常紧密，缺一不可，人们往往忽略高质量数据的要求。

美国陆军未来司令部专门设计了一套“AI基础设施”，名称为Coeus，采用了大量商业级的标准，因此可以大幅降低相关成本，加上军事安全保障的要求，从而形成一个军事级AI基础设施体系。

与此同时，美国陆军还建设了一个“AI Hub”，把多种资源公共服务化，包括CCDC Labs、CFT、Battle Lab Expriments Assessments等。

为了快速把AI和数据资源转为战斗力，美国陆军专门设立了“AI特遣队”（AI Task Force），把顶级的AI科学家和专家聚在一起，解决一些难度较高、价值较大的军事问题。

随着美国国防部CDAO体系的建立，美国陆军也设立与之对应的职位“首席数据和分析官”（CDAO，Chief Data and Analytics Officer），负责落实数据和AI的战略落地事项。

该部门专门开发了“陆军数据和分析平台”（ARDAP，Army Data and Analytics Platform），该平台已经承载了全军大量的AI和数据服务，很好平衡了集中和分散的需要。

美国陆军在AI和数据方面的举措比较复杂，但主线是很清晰的，那就是尽量实现战斗力的提升，保证未来大国竞争的需要。

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