《以人工智能为基准推动现代后勤领域创新和生产力的军事经验》

组织的发展取决于诸多因素，而人工智能（AI）已成为当今全球环境下的关键驱动力。若实施得当，人工智能能实现数量和质量的双重增长，提供竞争优势。然而，并非所有人工智能解决方案都能带来预期效益；有些会引入风险，或未能增强创新和生产率。本文探讨了将人工智能的军事应用最佳实践引入当代组织后勤流程管理的潜力。军事环境已成功集成人工智能，用于需求预测、资产与人员的实时跟踪以及网络防护等任务。这些应用为改进民用后勤系统提供了宝贵的基准。本研究的主要目的是评估哪些军事人工智能解决方案可以有效地转移到民用后勤领域，以驱动创新和生产率。研究基于一个工作假设，即某些军事领域开发的人工智能实践经过调整后，可改善商业环境中的后勤绩效。通过文献分析和实证研究，本研究确定了可作为后勤领域人工智能集成实用工具的潜在基准模型。这些发现旨在支持组织基于经过验证的军事应用，就人工智能的采纳做出明智决策。

人工智能（AI）已成为21世纪技术进步的决定性要素，在包括军事在内的各个领域发挥着变革性作用。近年来，军事人工智能系统已展现出其处理海量数据、自动化后勤、增强态势感知以及支持复杂决策过程的能力。这些发展在后勤领域尤为显著，人工智能应用极大地提高了供应链效率、作战准备状态和风险缓解能力。尽管取得了这些成就，但人工智能在此类关键系统中的集成也引发了担忧，包括网络安全、人员适应和伦理考量等问题（Lacroix, 2023）。鉴于军事领域人工智能应用的先进性和通常的关键性质，考虑此类创新是否可作为民用领域的基准是合理的——尤其是在同样追求效率和精确度的后勤领域。国防部门通常在要求快速创新、韧性和适应性的条件下运作——这些特质在商业供应链中也日益受到重视。

军事领域使用的人工智能解决方案提供了独特的优势，优于现有的民用应用，因为它们允许使用机器学习算法在国际宏观层面上优化后勤流程。其复杂程度与所执行任务的规模密切相关，而军事后勤领域的任务特点在于异常的动态性和对高度灵活性的需求。军事领域使用的人工智能解决方案分析海量数据以进行预测（需求预测、潜在中断检测、资源分配优化）。它们通过预测部件故障来实现预测性维护，从而减少计划外停机时间、节约成本并提高作战安全性。人工智能自动化流程并支持决策，优化运输路线，处理大量战场数据以改进位置定位并加速决策。将人工智能解决方案从军事领域应用到民用领域的一个实例是路线优化解决方案。人工智能算法可以处理来自各种来源的数据，例如交通传感器、GPS跟踪和天气预报，以确定最佳路线。人工智能可用于分析实时交通数据，为配送车辆确定最快路线。这包括考虑诸如道路封闭、事故和拥堵等因素。人工智能还可用于根据天气条件优化路线，考虑降雨或降雪等因素。

本文旨在识别并评估将基于人工智能的后勤解决方案的最佳实践从军事领域转移到当代民用组织的可行性。该研究解决了两个关键研究问题：（1）在军事后勤中开发和使用的人工智能解决方案中，哪些适合在民用供应链中实施？（2）此类实施在创新和生产率方面能带来哪些切实益处？为回答这些问题，本文借鉴了文献综述、专家意见以及对来自军事和民用部门后勤经理的定量研究。本文结构如下：首先，背景和文献综述部分介绍了人工智能在军事后勤中的应用现状，识别核心模式和技术趋势。接着，方法论部分概述了研究设计，包括样本特征和数据收集方法。随后是对实证研究结果的讨论，重点介绍了具有民用潜力的特定军事人工智能解决方案。文章最后对研究见解进行了综合并提出了未来研究方向，强调了军民合作在人工智能驱动的后勤创新中的价值。