在本研究中,研究者探讨了美国及五个盟国与伙伴国家在城市训练领域的差距、机遇与协同效应,并分析应如何优化合成训练环境(STE)技术以提升美军当前及未来的全域城市训练能力。研究者采用定性多案例研究方法,通过分析美国、德国、法国、英国、以色列和新加坡的军事条令、城市作战训练策略及基础设施,确立这些国家的最佳实践模式。城市作战需要专业技能以应对高层建筑、地下网络和高密度平民区等复杂地形。然而,美军现有城市训练设施在规模和技术复杂度方面均不足以真实还原此类环境。盟国与伙伴国家已建成先进城市训练中心,运用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术模拟城市复杂环境及多域作战场景。研究采用莱夫和温格(1991)的“情境学习理论”,强调构建真实沉浸式训练环境的必要性。研究揭示了合成训练环境(STE)突破物理限制、提升作战真实度、融合增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、人工智能与云计算等技术的潜在能力。通过对比各国训练基础设施,研究结果突显了美军训练体系现代化的紧迫性。从盟国与伙伴国家获得的经验包括:创造联合训练与互操作性机会,以及利用先进综合型STE技术。建议措施涵盖:与盟国及伙伴国家建立训练协同机制、升级本土训练基础设施、整合混合训练技术。

本研究兼具学术价值与实践意义。首先,其重要性在于通过多国案例与多元证据链,深入探索全域城市训练、合成训练应用及训练基础设施建设,以模拟真实城市环境的复杂性。在美国备战潜在未来冲突背景下,理解各国城市作战训练方法具有战略价值,可为应对同类问题提供协同解决方案。研究创新性审视“指挥官意图”,揭示不同指挥层级领导者的优先事项,阐明合成训练如何影响士兵在城市环境任务中的行为表现。此外,本研究具有重要实践意义:系统总结他国城市作战训练与基础设施经验,包含技术整合关键考量。这些发现将有效推动美国城市训练体系与基础设施的全面升级。

成为VIP会员查看完整内容
6

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
深度学习研究及军事应用综述
专知
21+阅读 · 2022年7月7日
国家自然科学基金
30+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
58+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
44+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
39+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
170+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
469+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
76+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
170+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
24+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
30+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
58+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
44+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
39+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员