中文版2500字 | 美陆军“项目融合”计划：推动大规模作战行动中的目标定位革新（附原文）

在大规模作战行动（LSCO）背景下——以师级单位为行动主体——战术目标定位对确保作战成功至关重要。目标定位官（131A）负责管理目标定位流程，该流程遵循"决定-侦测-投送-评估"（D3A）框架（美国陆军部，2023）。然而传统目标定位方法受限于通信效率低下及传感器至射手数据传输延迟，导致响应速度缓慢。随着战争动态性日益增强，快速精准的目标定位解决方案需求愈发凸显。鉴于此挑战，"项目融合"（PC）通过整合人工智能（AI）与联合全域指挥控制（JADC2）平台等尖端传感器-射手技术，强化师级目标定位能力。这些技术显著加速目标获取与交战流程，确保LSCO中的战术优势（Horning, 2023）。通过变革目标定位能力，“项目融合”旨在使美军能在快速演变的LSCO环境中超越对手并保持战术主导权。

项目融合中的传感器-射手集成

师级LSCO目标定位成功与否取决于传感器与射手的快速连接——项目融合通过重大技术进步应对此挑战。传统系统面临显著带宽限制，延误关键目标数据传输，削弱作战效能。项目融合通过JADC2与战术云参考架构（TCRI）等创新实现跨域实时数据共享，实现流程现代化。AI驱动工具（如"火风暴"系统）的集成，进一步将目标定位周期从数小时缩短至数分钟，加速战场决策（Horning, 2023）。PC21等演习证明：自动化与实时数据融合能极大压缩传感器-射手时间线，确保师级指挥官快速果断行动（Reinier, 2020）。例如AI系统分析无人机、卫星及地面单元传感器数据，瞬息间向指挥官提供可行动情报。通过突破传统系统局限，项目融合确保作战师在面对演进威胁时保持敏捷与战术优势（Stout, 2022）。

• 人工智能与云架构赋能
  “项目融合”通过部署AI算法与机器学习模型变革目标定位流程。这些系统实时处理海量传感器数据，自动识别高价值目标并推荐最优打击方案。AI驱动分析显著减轻目标定位官认知负荷，使其聚焦关键决策而非数据处理。云架构为分布式数据存储与处理提供基础设施，使作战单元能安全访问最新战场情报。战术边缘计算设备使前沿部队能在断开环境维持目标定位能力，确保作战连续性（美国陆军未来司令部，2022）。

• 跨域协同与联盟互操作性
  除提升处理速度外，“项目融合”的云架构系统增强盟军互操作性。随着LSCO日益涉及北约伙伴的联盟作战，此能力尤为关键。通过集成数据平台，盟军可跨境共享实时目标数据，确保协同交战并降低关键行动中的误判风险。2023年"融合顶点"演习验证：美国/英国/澳大利亚部队通过标准化数据格式实现无缝目标信息交换，将跨境打击协调时间缩短60%（北约联合能力中心，2023）。

• 未来影响与挑战
  “项目融合”通过整合传感器-射手技术、AI与云架构，为LSCO目标定位设定新标准。其成功实施要求持续投资数字基础设施并推进文化转型——作战人员需适应与技术协同决策。随着系统复杂度提升，网络安全漏洞与电子战干扰风险加剧。应对这些挑战需强化系统韧性协议与持续人员培训（国防科学委员会，2023）。尽管存在障碍，“项目融合”代表美军向决策优势迈进的转型步伐，为未来高强度冲突中的制胜奠定基础。

人工智能与自动化对目标定位流程的影响

人工智能（AI）与自动化技术已彻底改变师级部队在大规模作战行动（LSCO）中处理与打击目标的方式。传统目标定位流程依赖操作员人工解析传感器数据，导致决策滞后与响应延迟。通过"项目融合"，部队采用预测性目标定位技术，实现基于敌军行为模式的主动打击。该能力经"火风暴"等平台强化，为指挥官提供实时火力解决方案，显著降低人为失误并缩短响应时间（Horning, 2023）。例如AI可识别敌军行为模式并预测其动向，使指挥官能预判性部署作战资产——此举不仅优化战术决策，更确保美军战术机动性超越对手（Patterson, 2024）。通过自动化目标定位流程主体，"项目融合"减轻131A目标定位官的认知负荷，使其聚焦高层决策而非手动数据分析。JADC2与"火风暴"等AI驱动工具整合陆海空天多域数据流，为指挥官提供战场全景视图。这种多域全景视角赋能更高效的资产部署，确保在对抗环境中维持主导权。随着战争形态演进，AI与自动化将持续成为美军LSCO优势的核心赋能要素。

师级作战中的未来能力与战术级目标定位

伴随技术持续进步，师级目标定位未来能力将实现跨越式发展，有望彻底变革LSCO战术行动。"项目融合"正为整合高超音速武器、无人机与自主系统等新兴技术奠定基础。这些创新将压缩传感器-射手周期，使部队既能打击传统火炮/导弹射程外目标，又能延伸作战半径（美国陆军未来司令部, 2021）。突破性进展在于自主无人机的应用——其可实时收集情报甚至无需人工干预直接打击目标。在高强度对抗环境中，此类能力使部队能在无人员介入下监控并打击目标（Stout, 2022）。当结合AI预测分析时，这些自主平台将进一步巩固陆军在复杂态势中的战术优势。多域作战（MDO）通过协调陆海空天网五域行动，将在未来目标定位中发挥关键作用。这种全域协同模式确保师级作战保持敏捷性，适应未来冲突的复杂性（Reinier, 2020）。随着对手持续发展反制美军能力的手段，跨多域快速实施打击的能力将成为维持作战优势的关键。

“项目融合”计划推动目标定位演进

综上所述，“项目融合”及其对先进技术整合的强调，正根本性重塑LSCO中的师级目标定位体系。通过建立传感器-射手无缝链接，该计划加速目标定位流程，使131A目标定位官能实时处理传递关键数据。AI与自动化的应用进一步提升流程速度与精度，确保师级指挥官拥有在战场快速明智决策的必要工具。未来，无人机、自主系统与先进通信网络等尖端技术的持续发展，有望延伸师级战术目标定位的覆盖范围与效能。随着战争形态日趋复杂动态化，快速获取、分析并打击目标的能力仍将是维持对敌优势的决定性因素。

参考文献

Department of the Army. (2023, August). Field manual 3-60 Army Targeting. U.S. Government Printing Office.

Horning, M. (2023, January 30). Thoughts on PC20: Project Convergence History & Way Forward.

Patterson, L. (2024, March 1). Table of Knowledge Acts as Think Tank for Project Convergence Capstone 4. U.S. Department of Defense.

Reinier, W. (2020, September 10). Campaign of learning: U.S. Army, AFC introduce Project Convergence.

Stout, J. (2022, March 18). Key takeaways from the Army’s Project Convergence Capstone 4. Stout.

U.S. Army Futures Command. (2021, September 15). AFC pamphlet 71-20-06: Army Futures Command concept of fires 2028.