美国国防部JADC2的成败取决于数字工程

全球大多数公司和组织都在进行数字化转型，以确保在正确的地点和正确的时间交付正确的复杂数据、产品和流程。

这种转变在国防领域最为关键。

在JADC2项目下，美国国防部正在努力将来自空军、陆军、海军陆战队、海军和太空部队的传感器连接到一个单一的网络中。据CRS相关报告称，JADC2 将取代这些实体通常维护的独立、不兼容的战术网络。

未来战争需要这样一个战术网络，将军事地面人员、舰船、飞机和卫星连接成一个单一的、网络安全的战斗单位。即使在混乱的战斗环境中，JADC2 网络也可以同时在数百或数千个传感器之间共享数据，其核心是自动冗余：如果一个传感器暂时看不到目标，其他传感器将能够覆盖它。

该项目的雄心壮志和复杂性导致一些分析师怀疑必要的技术是否可用并且可以在这些条件下工作。

“他们提出了关于其技术成熟度和可负担性的问题，以及是否有可能部署一个能够安全可靠地将传感器连接到射击者并在致命的、电子战丰富的环境中支持指挥和控制的网络。”同一个 CRS报告指出。

虽然这些担忧可能是正确的，但解决方案已经出现：数字孪生体。

数字孪生战场实验室认为，经过长达10年的发展，数字孪生体是一项不断发展的成熟技术，其范围、速度和能力都在不断提高。数字孪生体预测系统将如何工作，而无需构建昂贵的物理原型，它已经在国防部广泛用于设计和测试武器系统等产品。

通过数字孪生技术的应用，美军以更低的成本加速了创新武器系统的交付，并提高了它们的可用性和可靠性，这对于任务成功至关重要。

就 JADC2 而言，美军试图了解战场上所有人员和设备的位置和行为，包括友好的和敌对的。为此，需要收集、交流、组合和呈现来自一系列传感器的数据，以使战场决策者能够快速了解数据、做出决策并采取行动。

来自雷达、激光雷达、光学、红外和射频传感器的数据必须通过天线传送到处理器，处理器使用基于人工智能和机器学习的识别软件来了解战场。

汽车行业在过去十年中一直在研究这些完全相同的传感器和天线技术，以解决自动驾驶的挑战。虽然规模可能不同，但自动驾驶车辆感知周围环境、与卫星和其他附近车辆通信同时基于组合传感器数据采取行动（制动、加速、改变车道等）的过程与未来战场场景类似。

毫无疑问，战争中成功或失败的后果比高速公路上更大。

虽然自动驾驶汽车在很大程度上可以通过关注优先事项来运行，但战场指挥官必须制定一个全面的计划，将所有部署的人员和设备以及交战目标都考虑在内。

数字任务工程是一种数字计划，它将单个组件（卫星、船舶、飞机、坦克等）的模型组合成一个“系统系统”，即一个包含所有组件和所涉及的交互的数字线程。指挥官可以计划整个任务应该如何展开，然后实时检查实际操作，为他们提供 360 度的态势感知和协调，以便更好、更快地做出决策。

对于航天工业的发展来讲，数字孪生体使一系列以前属于科幻领域的任务成为可能。正如 JADC2 项目需要进行复杂且相互依赖的分析一样，航天工业一直在利用商业软件进行数字任务工程来设计和执行更复杂的任务，例如访问一颗小型小行星。

经过多年的识别和建立最佳实践，汽车行业标准化了基于物理的传感器融合模拟，以及用于态势感知和决策制定的 AI/ML 应用程序的快速适应。同样，卫星和航空航天界一直在使用基于任务的工程来进行任务规划和测试范围管理。

在此类高可靠性应用程序中开发、验证和采用这些功能应该为国防部提供他们在出现成熟度和可负担性问题时所寻求的保证。通过结合这两种成熟的模拟功能，可以更快地实现 JADC2 里程碑，并为作战人员提供先进的功能。

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