【训练与仿真】全域战场训练:高科技与低技战术相结合

2024-01-31 14:43:20

来源:防务快讯

简介
2023年美国各军种/工业界训练、建模和仿真大会(I/ITSEC)日前在美国佛罗里达州奥兰多召开,I/ITSEC是全球最大的专注于军事训练、建模和仿真的贸易展会,每年举办一次。会上,发言者重点讨论了如何将训练与仿真活动概念从理论转为现实,并探讨了美军如何从俄乌冲突和加沙冲突中汲取经验教训,从而更好地训练部队来适应当前和未来作战。Breaking Defense 网站记者根据大会发言人的演讲和对各军种相关领导的采访梳理了美军在训练和仿真方面开展的工作。
       
1、针对不确定性进行训练
美国国务院副助理国务卿卡洛琳巴克斯特在会上表示,为了在未来的作战中取得胜利,美国防部必须开展更多针对“不确定性”的训练,重点是改进盟友和合作伙伴之间,以及各军种和作战司令部之间的数据共享能力。训练范围包括模拟全域、自适应和快节奏的战斗空间,以及更好的实时数据共享能力。目前美国国防部正在更新流程、程序和权限,为推进数据共享减少阻碍。
2、吸取当前冲突经验,推进数字化转型
美陆军负责采办、后勤和技术的首席副部长Young Bang在I/ITSEC大会上表示,在瞄准建设2040年陆军而开展的数字化转型过程中,美陆军从当前全球正在发生的冲突中吸取了很多经验教训。通过仔细分析俄乌冲突、巴以冲突以及中国的技术进步,Young Bang发现两场冲突都具有高科技与低技战术相结合的特点。比如俄乌冲突中,双方利用旋翼无人机从坦克上方投掷炸弹。
美陆军数字化转型重点通过实施软件现代化战略,将其开放架构发展演变为模块化开放系统架构方法和数字化转型工程,推动美陆军进入现代化时代。
美陆军还致力于实施基于数据网格的数据架构,拓展人工智能和机器学习技术和能力使之更加成熟,增强在有争议的网络空间和电磁频谱中的生存能力和弹性。
2023年9月,美国国防部批准美陆军的数字工程战略进入“执行模式”。通过数字工程,美陆军希望搞清楚如何更好地从人工手动流程转移到全数字环境,如何在投入大量资金交付实体原型之前开发虚拟原型,数字工程战略将为美陆军加速武器系统开发奠定基础。美陆军已经计划将其实施数字工程的经验教训应用到未来垂直起降系统(包括未来攻击侦察机和未来远程攻击机)以及XM30机械化步兵战车项目这两个现代化优先事项中。
3、美空军积极推进联合训练环境建设
美空军生命周期管理中心模拟器部门的高级装备负责人马特瑞安上校在会上表示,美空军在飞行员训练方面正进入一个转型时期,美空军的战略重心从反恐作战转向面对中俄等大国对抗,美空军在反恐战争中几乎无限的空中优势将面临严峻挑战,中俄等对手的技术飞速发展,某些方面已经追上甚至超越美军,迫使美空军寻求更先进的技术整合到未来的训练和行动中。美空军在训练方面面临的最大挑战是互操作性和训练时间减少。美空军许多训练系统都是按照反恐作战需求构建的。随着对手的进步,美空军越来越依赖联合训练环境。
为解决这一需求,美空军和海军合作共同构建联合仿真环境(JSE),以彻底改变未来的训练方式。美空军正在内利斯空军基地建立试点,将F-22和F-35两个五代平台放在一起与海军和海军陆战队进行训练。当前工作的亮点之一是美空军正在部署一个协作开发环境,空军、海军和工业界可以在同一个开发环境中共同协作,为JSE开发应用程序。美空军还考虑将人工智能集成到JSE中用于数据预测分析。
4、美陆军将太空和网络空间域整合到仿真多域作战环境中,为多域作战做准备
2022年10月,美陆军发布了《野战手册3.0:作战行动》,将多域作战从概念转变为条令,要求美陆军将陆、海、空、太空和网络空间域连为一体。尽管美陆军使用太空和网络空间能力已20多年,但从未在与中俄等能有效对抗美国太空和网络空间联合部队的均势对手发生冲突时使用。为有效提升未来多域作战能力,美陆军组建了综合训练环境(STE)跨职能团队,牵头开发STE,将太空和网络空间域训练要素融入其中,模拟多域作战环境来增强实战训练效果。
5、训练中存在的困难
美陆军在训练中面临的困难主要体现在:
(1)如何有效地配置资源。由于每年国会拨付的资金有限,美陆军在现代化的过程中列出了未来垂直起降、机器人与自主系统、远征任务指挥等优先发展能力,如何在努力实现优先发展能力的同时,合理地在训练方面分配资源以更快更好地实现现代化是当前要解决的难题。
(2)如何把控好成本。美陆军的训练往往是大规模的,如果训练成本太高,则难以负担。或者系统装备培训的难度过大也不行,因此在开发新系统时也要考虑到后期是否易于培训这方面的因素。
(3)如何更好地利用人工智能来进行训练。美陆军已经在业务管理方面运用了人工智能工具,目前正在规划使用人工智能工具进行训练,美陆军采办负责人道格布什表示,在使用人工智能工具之前,必须要对其有足够的了解,要知道它能提供哪些能力,应用于哪些领域。比如帮助我们进行定位的人工智能工具,需要了解它是如何开发的?根据什么数据集进行训练?会导致哪些偏差?因为像这样用于瞄准目标的情报系统最终将与致命武器系统的使用铰链。
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