大数据：美军未来作战的关键支撑

大数据是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革。面对大数据广阔的军事应用前景，美军率先将其作为发展战略重点，以确保美军在信息领域的绝对优势。

1、美军大数据应用需求

知己知彼，百战不殆。如何从战场大数据中挖掘出精准有用信息，消除“战争迷雾”，成为未来战争致胜的关键。美军1997年提出大数据概念，伊拉克战争爆发后在实战中不断探索大数据运用。大数据在为美军提供便利的同时，作战应用需求也与日俱增。

(一)优化联合作战体系

随着大数据的应用，美军逐步构建起以“全球一体化作战”为核心、以“跨域协同”为支柱的联合作战体系。2012年，美军在《联合作战顶层概念：联合部队2020》中首次提出“全球一体化作战”概念，力求依托信息技术优势，全面打破战区之间界限，将全球分散部署的作战人员、指控系统和武器装备有效整合为一个有机整体，更加注重发挥各作战要素、作战单元和作战系统一体联动的耦合效应。2017年，美海军陆战队与陆军联合发布《跨域战：21世纪合成兵种》提出“跨域战”概念，其核心是把全球陆海空天电网各领域视为一个相互联系、相互作用的有机整体，利用特定领域的非对称优势在其他领域产生积极联动效应，从而实现整体聚优、互补增效的体系作战效果。美军从事大数据研发任务的重要承包商——美国DRC公司高级技术主管帕特里·德伦赫认为，如何使人们更有效地跨机构协作，是大数据技术需着力研究解决的问题。各作战系统都在生产自己的数据，并将其存储在数据竖井中，从而形成一座座混乱成堆的数据“通天塔”。为解决美军跨军种、跨部门协作问题，DRC公司致力于研发大数据软件，通过在时间和空间上对所收集的数据进行规范和协调，为指挥员和部队呈现一幅统一的作战空间视图，有效提升作战体系跨机构协作能力。

(二)提升情报处理能力

美军认为，大数据时代，战场数据将会成为影响和决定作战行动的重要资源。大数据搜集、分析和处理能力，尤其在联合作战中的应用，可以极大提高信息掌控优势，从而提升高价值军事情报侦察预警能力。未来战场上谁占领了大数据的制高点，谁就将赢得军事上的主动权。美国的情报体系非常庞大，但也越来越难以及时处理无人机、侦察机器人等各种平台传送回来的海量信息，整合情报网络体系、提高情报信息处理能力的需求日益迫切。2009年10月微软公司发布的《e-Science：科学研究的第四范式》和2012年3月美国国防部高级研究计划局启动的“X数据”计划，二者都不约而同地将数据挖掘视为大数据战略在国防安全领域的核心功能加以重点发展。美军通过对大数据的有效开发，利用大数据工具提高军事人员对多个战场空间情报的发现和深度认知能力，可以较为准确地把握诸如敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动、战场态势的发展变化等复杂问题，从而在某种程度上破解甚至消除“战争迷雾”。

(三)提升信息安全能力

美军认为，其作战环境正面临多域威胁，一些新兴国家正通过发展太空、网络等新型作战能力,实施“反介入/区域拒止”策略，并部署先进传感器网络、一体化防空系统以及大量远程精确打击武器，抵消美军在空域和海域的作战优势，使得美军在陆地、海洋、空中、太空、网络空间、电磁频谱甚至认知领域均面临竞争和对抗。为此美军必须做好准备，积极发展跨军种跨领域的联合作战概念，以有效应对多域威胁，并保持战场上的优势和主导权。大数据技术颠覆了传统信息网络体系架构，从以数据仓库为中心转化为具有流动、连接和信息共享的数据池。美军通过大数据技术研发应用，实时检测军事计算机网络与网络间谍活动，以提升信息安全防护能力，使军事信息安全监测更精细、更及时、更高效。其“加密数据的编程计算”项目，就是针对那些在使用过程中保持加密状态的数据，开发实用的计算方法和编程语言，且无须在用户端解密数据，从而克服云计算环境中的信息安全挑战，使网络间谍的图谋难以得逞。

(四)提高指挥决策效率

未来战争的作战力量、作战环境、作战态势、武器装备等战场信息数量巨大且复杂多变，指挥员在决策过程中常常陷于“信息海洋”而导致信息迷茫，影响指挥决策。随着大数据的深入开发与应用，从数据到决策的强大决策支持以及智能化决策的逐步实现，所有指挥问题都可获得相对精确可靠的决策支撑，从而缩短OODA周期，提高快速反应能力。为加快对海量数据进行开发处理，大幅提高从海量数据中提取高价值情报的能力，实现对战场综合态势的实时感知和认知同步，提高决策效率，压缩指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力，美国国防部确定了“从数据到决策、网络科技”等重点研究领域，加快推进大数据辅助决策系统研发，旨在以创新方式使用海量数据，通过感知、认知和决策支持的结合，建立真正能够独立完成操控并做出决策的自治式系统，提高作战人员和分析人员的环境与状况感知能力，全面提升决策的科学性、准确性、针对性。

(五)改变未来作战形态

第一次海湾战争前，美军利用改进的民间兵棋，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案，而实际进攻伊拉克的作战行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。依托大数据和云计算平台，对武器使用、战争打法到指挥手段进行战前模拟推演，使作战效果清晰显现，体现了设计战争的前瞻眼光。可以预见，美军大数据的应用，将在军事领域带来一场新的变革，甚至改变未来战争面貌。美军大数据研究的第一个重要目标，就是通过大数据创建真正能够自主决策和自主行动的无人系统，未来无人机有可能摆脱人的控制而实现完全的自主行动。美军2013年试飞的X-47B已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。当前美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶飞机，不久的将来，美军将向以自主无人系统为主、对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进，基于大数据的实时无人化作战，将彻底改变人类有史以来有生力量为主的战争形态。

2、美军大数据研发现状

美国政府和军方敏锐洞察到大数据技术的重要性，在大数据领域率先发力以抢占先机。2012年3月，美国政府发布全球首个国家层面的大数据战略——《大数据研究与发展计划倡议》，宣布实施2亿美元的投资计划，推动数据提取、存储、分析、发现等领域的技术创新与工具开发。2012年以来，美国国防部、国防高级研究计划局(DARPA)、有关业务局和各军种研究机构，发布的关于大数据研究与应用项目，从互联网上可以查到的超过50项，其中投入较大的、持续时间较长的项目超过20项。这些项目的研发与运用，有力提升了美军大数据综合处理能力，加速了“从数据到决策”进程。

(一)制定发布大数据研发规划

2012年开始，美国国防部及DARPA部署以X数据(XDATA)和洞察系统(Insight)为代表的一系列大数据系列研发项目，涉及大数据分析挖掘、规则发现、深度学习、数据驱动模型计算、管理与处理和可视化方面的前沿技术。这些大数据研发项目包括：多尺度异常检测(Anomaly Detection at Multiple Scales)、网络内部威胁(Cyber-Insider Threat)、洞察力(Insight)、机器读取(Machine Reading)、心灵之眼(Mind’s Eye)、面向任务的弹性云(Mission-oriented Resilient Clouds)、加密数据的编程运算(Computation on Programming Encrypted Data)、影像检索与分析(Video and Image Retrieval and Analysis Tool)、X-数据(XDATA)、数据到决策(Data to Decisions)等10个项目。2015年DARPA发布新型混合计算概念，2016年5月正式宣布高效仿真加速计算架构ACCESS(A Ccelerated Computation for Efficient Scientific Simulation)计划，旨在开发独立仿真处理系统，通过大数据混合仿真计算，快速预测和发现体系演化趋势。2016年DARPA发布数据驱动模型发现研发计划(Data Driven Discovery of Models，D3M)，目的是让机器学习如何通过数据驱动进行建模。此类新模型通过构建可选基元库技术、开发复杂模型自动整合技术、创新人机混合交互技术和领域专家知识融合技术，研发数据模型变换多种变量、建模特征抽取、数据态势预测性工具，实现大数据驱动的重要线索发现或演化规律预测。

(二)开展大数据基础技术研发

美国国防部在国家大数据研发框架内，部署了以XDATA为核心的多项大数据研发项目，形成比较完整的大数据研发布局。基础技术中涉及机器学习、数据挖掘、并行计算和可视化方面的前沿课题虽不成熟，但美军持续资助研发，确保维持大数据技术领先优势。目前，XDATA项目承研机构已经在数据可视化、基于分布式架构的机器学习和数据分析算法等方面取得了不少基础性成果。在数据可视化技术方面，Kitware与哈佛大学、犹他大学、斯坦福大学等机构的研究小组合作开发名为Visualization Design Environment(VDE)的开源数据集成、查询和可视化工具包，并在其网站公布VDE在文档实体关系识别、SSCI预测数据库、Flickr元数据图等数据集上的可视化分析效果。在机器学习、数据分析算法方面，佐治亚理工学院主要研究在大规模数据集上具有可扩展性的机器学习算法，包括基于分布式计算架构的快速数据分析方法等。在开源计算工具方面，Continuum Analytics公司基于在Python科学计算工具上的长期积累，进一步开发新型计算技术和开源软件工具。

(三)加大大数据平台开发力度

美国防信息系统局(DISA)和各军种正在大力开发基于云的大数据平台，并已取得新的进展。

DISA开发支持赛博态势感知分析能力的大数据平台(BDP)。2016年5月，DISA发布了《大数据平台和赛博态势感知分析能力》报告，提供一整套基于云的解决方案，用于收集国防部信息网(DoDIN)上的海量数据，同时提供分析与可视化处理工具以理解数据。BDP是DISA开发的分布式计算环境，用于支持数拍字节数据的摄取、关联和可视化，而赛博态势感知分析能力(CSAAC)是部署在BDP上的一组分析工具、摄取码和数据结构，提供整个DoDIN运行和防御性赛博空间运行的统一态势感知。CSAAC能提供迄今为止美国防部所能实现的最广泛、最全面的DoDIN活动视图，以支持决策并增强美国防部网络的整体安全态势。CSAAC能够提供DoDIN运营与态势感知、防御性赛博空间运行、异常检测等功能。2016年8月，DISA发布BDP升级版，为操作人员提供聚焦任务的数据集和分析工具，大幅提升CSAAC快速开发、部署和使用分析工具的能力。

美海军开发大数据云生态系统(BIG DATA ECO SYSTEM)。美海军为解决舰载传感器、飞机和其他平台产生大量数据难以有效利用的问题，海军研究办公室欲采用突破性的分析工具建立海军大数据生态系统。2013年以来，美海军组织开发了名为“海军战术云参考实施”(NTCRI)的大数据云生态系统平台，由数据分析组件和可视化界面提供相关作战环境和情况的所有数据实时视图。平台融合了大数据、云计算和其他交叉学科技术，并实现了多种分布式文件系统(Hadoop)和作战系统，包括通用数据基础表征、分布式数据存储与索引、数据作战分析、系统抗毁性防御组件等功能。

(四)启动“专家计划”提高数据处理能力

2017年4月，美国防部时任副部长罗伯特·沃克签发批准启动“专家计划”(算法战跨部门小组)，目的在于加速五角大楼对人工智能与机器学习技术的集成，将国防部内的海量可用数据快速转变为可用于指导美军行动的情报。2017年12月，“专家计划”在美军非洲司令部试用。“专家计划”部署在海外战区的情报人员负责从美国部署在中东和非洲基地的“扫描鹰”无人机或MQ-9“死神”无人机传回的大量ISR(情报、监视与侦察)数据中“掘金”。

AI协助“挖掘”作战数据。“专家计划”利用人工智能协助挖掘作战数据的做法包括两部分，第一是采用“三步走”策略处理原始数据：首先对数据进行编目和标注，使其可用于训练算法;其次在谷歌等承包商的帮助下，操作员利用已标注数据为特定任务和地区量身定制一套算法;最后将该算法交付部队，并探索如何最好地对其加以利用。第二是注重算法的反复训练：“专家计划”团队在用户界面设置“训练人工智能(AI)”按钮，如果一种新算法把人识别为棕榈树，那么操作员仅需点击按钮，即可进行调整。“专家计划”算法首次在美国非洲司令部部署期间，团队在5天内对该新算法进行了6次重新训练，最终获得了“令人印象深刻的性能水平”。

首批算法部署到位。目前，“专家计划”首批四套算法已在美军的非洲司令部、中央司令部的5-6个基地部署，在美国弗吉尼亚州兰利空军基地第1分布式地面站部署了初始能力，并将在加利福尼亚州比尔空军基地第2分布式地面站部署。美军希望，借助这些算法能够提升海外美军情报分析师的工作效率，有力支持作战行动。

3、美军大数据作战应用

随着大数据技术的快速发展，数据搜集、分析和处理能力，以及基于数据作出的决策，成为美军关注的重点，并在ISR、作战指挥、后勤保障、赛博空间等诸多领域推广应用。

(一)大数据在ISR领域应用

美军经过多年发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，对海量情报数据分析，一直是美军情报侦察能力的短板，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。

DARPA的Insight项目。旨在开发集情报、监视和侦察于一体的系统，使分析人员把互不相干的“烟囱式”信息源整合成一个统一的战场图。Insight项目由BAE系统公司设计，目前已开发出联合数据管理和处理环境，将新型情报传感器数据和软件算法综合起来，以提高数据采集和资源管理系统(E&RM)系统的适用性，扩展任务空间;探测识别敌方网络，汇集包括军事情报资料库、人员报告及海陆空天传感器所有来源信息。目前该项目已供美陆军和空军使用。

美空军开发的PEALDS项目。目前美国国防部和大型企业面临的主要挑战是数据集成，以及掌握从多个传感器收集数据并将数据输入一个单独的管理系统中进行分析和提取的方法。2013年Logos技术公司与美空军共同开展大数据集处理利用与分析(PEALDS)项目。美空军可利用大数据工具PEALDS创建战场态势图或关注区域的态势图，并对其进行实时监控、存储和回放。通过将传感器数据流与数据标签和趋势探测软件相结合，分析专家和战场士兵可进行观察跟踪，并根据观察到的行为预测敌方行动。

研发“大数据”处理工具。美国海军和海军陆战队在试验一种被称作“语义维基”的“大数据”分析方法，可以搜索视频、情报以及卫星影像，还可加入视频流。而更有发展前途的是“防务情报信息企业系统”，利用空间“大数据”技术，从众多传感器和数据库中收集、处理、分析信息，提高数据处理效率。

(二)大数据在作战指挥领域应用

大数据在作战指挥领域的广泛运用，开启了“从数据到决策”的指挥新模式。从美军C4ISR系统的“获取-传输-处理-分发”全信息流程，到大数据系统的“采集-传输-分析-运用”全数据流程，美军利用全数据流程的应用使情报分析处理时间已从63天减少到了近20小时，从情报处理捕获、辅助支持决策、动态协调控制等方面，实现了作战流程与数据流程的同频共振，加快战场信息流转，从而优化了情报-决策-控制(OODA)的作战指挥周期，提升了美军快速反应、快速指挥能力，实现“发现即摧毁”的作战目标。美国防部大数据应用重点项目——“从数据到决策”项目旨在通过构建快速准确分析数据的算法模型，将海量数据进行实时、自主关联和整合、认知，挖掘出有关目标威胁、航迹跟踪、火力打击等重要的情报信息，并提供面向任务可理解的决策，使军队中情报分析人员和指挥官能够以极高的速度理解和掌握战场态势。

(三)大数据在后勤领域应用

大数据技术在后勤领域的应用有助于提高后勤保障效率，降低费用。美国国防后勤局正在推行大数据战略，利用相关技术构建本局范围内的权威机构数据源，形成灵活、自助式的报告和分析能力。美国国防后勤局通过推行大数据战略，期望大幅提高数据实时融合效率，让后勤分析师在更短的时间内通过各种渠道搜集数据，再对汇总的数据进行分析，最后确定有效的后勤保障方案。为帮助美军解决后勤行动中出现的难题，美国许多公司推出了各种大数据技术解决方案。如天睿公司为军方提供了名为“联合数据架构”系统的综合性大数据技术解决方案，该系统具有预测性分析功能，可预判武器装备中哪些零部件何时出故障需要修理，在零部件出故障前向维修技师预警，告知技师将其拆除，而且拆下的位置非常方便技师修理和更换零部件，这样就能确保库存零部件得到最合理的使用。

(四)大数据在赛博空间应用

美军最重要的赛博空间项目之一——X计划亦称“基础赛博战”，旨在对网电作战的本质特性进行创新研究，支持主导网电战场空间所需的基础性战略的发展。X计划将创建一个确保军方能够在实时、大规模和动态网络环境中理解、规划、管理网电作战的端对端系统。X计划开展系统结构、网电战场空间分析、任务构建、任务执行、直观界面等5个技术领域研究，以构建实时创建、模拟、评估和控制网电战场空间的原型系统。2016年6月，X计划参与年度“赛博卫士”与“赛博旗帜”联合演习，意味着美军已拉开赛博空间可视化作战序幕，能够从技术上完成对战场赛博空间的基础建构。X计划是大数据技术在赛博空间的典型应用，大数据技术为集中管理海量信息资源提供高效的分析、融合方法和手段。没有大数据技术的支撑，要实时测量和可视化总结数据巨大、结构复杂的赛博空间是不可能完成的任务。

4、美军大数据发展趋势

知己知彼，百战不殆。美军通过大数据战略，将突破一系列关键技术，极大提高军事信息获取、存储、处理和分析能力，引领军事竞争从物理空间向认知领域转变。

(一)拓展大数据作战应用范围

现代战场敌情复杂，战机稍纵即逝，“发现即摧毁”成为美军作战理念，有价值的信息逐渐成其为作战的优先关注点和中心环节。通过大数据技术在各领域的广泛应用，美军将在数据获取、存储、管理、分析和分发等方面得到质的飞跃，进而提升美军战场态势感知、情报分析、智能决策以及安全防护能力，大大缩短决策循环(OODA)周期、缩短从传感器到射手的时间，最终实现“发现即摧毁”的效果。大数据的发展将进一步促进“物理网络服务”到“网络应用服务”转型，推动“以网络为中心”向“以数据为中心”的作战转变。

(二)关注数据分析和可视化等关键技术

美军研发大数据技术最看重的就是提升对海量、异构数据的分析处理能力，从获取信息向分析利用信息转变。除此之外，美军的研发重点还包括可视用户界面技术等。美军在关键技术领域，一方面强调数据分析技术的核心地位，攻关大数据分析基础理论和技术方法，研发高时效的大数据计算模型、优化技术与系统，探索特定场景智能感知，检验智能感知与理解技术等。另一方面大力发展数据可视化技术，将战场可视化作为未来战争信息优势获取的核心技术，正在加紧开展相关应用领域的研究工作。随着现代战争作战维度的拓展，战场可视化正向着陆、海、空、天以及电磁网络空间全维度发展。未来可视化技术将成为战争胜负的“预言家”，敌我位置、战场态势、部署情况及损耗、战果等数据信息都能够通过可视化技术及时反馈给指挥员。

(三)投资大数据重点应用领域

2017年1月31日，美国防部长Mattis发布了关于“重建美国陆海空三军”总统备忘录的实施指南。这份新的指南表明了未来将增长大数据技术领域的国防投资。此外，据德尔泰克软件公司(Deltek)预计，美国防部将致力于大数据技术以提升作战能力和增大武器系统的致命性。例如，美空军和海军计划增大无人系统和航行器的使用，这就需要增加对此领域的数据分析的投资。此外，随着管理部门重点关注防范赛博攻击，在整个国防系统的企业范围大数据分析的应用将会优先考虑。美国防信息系统局需要依赖大数据工具监控和防护国防部信息网(DoDIN)，在这一领域的投资也将会获得支持。考虑到这些优先性投资，Deltek给出了未来几年美国防部在大数据技术领域的投资预测。