美陆军高管谈俄乌战事启示：数据、人工智能与电磁战

【FED GOV TODAY节目报道】乌克兰冲突已成为现代军事技术的试验场，实时印证了电磁频谱在21世纪战争中的核心地位。美国陆军网络卓越中心高级网络情报顾问戴维·梅与美国陆军训练与条令司令部高级技术顾问CW5特拉维斯·伊森，共同阐述了这些经验如何塑造陆军的思维模式与优先事项。

电磁战已成为战场决定性因素

二人达成一项关键共识：电磁战已成为战场决定性因素。在乌克兰，对手使用低成本、大规模生产的电磁战设备，成功干扰了精确制导弹药、阻塞GPS信号、削弱通信能力并对军事资产实施精确打击。这些曾被视为先进军队专属的能力现已广泛扩散，给美军及盟军带来重大挑战。

适应速度或许是最深刻的教训。在电磁频谱领域，对手的战术技术更迭周期以周而非年计算。这要求陆军彻底改变重编程模式：必须实现传感器、对抗措施与软件的近实时重编程，而非耗时数月甚至数年更新系统。这意味着需以灵活性为核心设计平台与架构，使其能够快速吸纳新数据、更新算法并向全军推送变更。

这种速度要求延伸至美国防部内部及联盟伙伴间的互操作性。联合作战需要通用标准与无缝数据共享。若无法在正确时空节点共享精炼可用数据，决策者将面临认知过载。挑战不仅在于海量原始数据收集，更在于确保数据经过处理、优先级排序并以可操作形式交付。

深入阐述了数据对实现快速重编程的作用。戴维·梅描述了陆军正向平台无关模式转型——使软件算法能在异构系统间通用运行。为此，陆军正参与"射频数据试点项目"等工作，以确立传感器与效应器的通用数据标准。通过标准化数据生成、共享与响应机制，陆军能确保更新措施跨平台、跨军种快速部署。

人工智能与机器学习正成为适应速度的关键推动力

人工智能与机器学习正成为这一愿景的关键推动力。人工智能能将重编程周期从数周缩短至数小时甚至分钟级：自动完成信号特征提取、异常识别与对抗建议，使操作员能更快应对对手适应性变化。例如当雷达突然跳频或通信系统开始信道切换时，人工智能可标记变化并即时推荐调整方案。

警告不可过度依赖人工智能。强调需采取"信任但验证"策略，由受训操作员验证人工智能生成的建议。对人工智能系统的信任需逐步建立，官兵须见证持续准确的成果方能完全依赖。此外人工智能需海量高质量训练数据，构建此类数据库需多年投入与采集。

人才是另一紧迫议题

人才是另一紧迫议题。指出陆军必须招募并保留能同时操作电磁战系统与先进人工智能工具的高技能人员。这类人才在私营领域需求旺盛，确保陆军获得所需专业力量面临挑战。若缺乏坚实的人力基础，最先进技术亦将难以发挥效用。

边缘计算对提升电磁频谱作战效能至关重要

边缘计算对提升电磁频谱作战效能同样至关重要。战场带宽有限，原始数据传输既不现实也不经济。通过在数据采集源头实施边缘计算与数据精炼，陆军可减轻网络负荷并为决策者更快提供可用洞察。应在全军流动精炼数据而非原始数据，确保指挥官免于信息过载困境。

乌克兰战事的核心启示清晰无疑：电磁战已非辅助能力，而是冲突的核心领域。必须做好与对手同步进化的准备，依托灵活系统、通用数据标准、人工智能赋能分析与边缘计算来保持优势。

前行之路需平衡技术、数据与人的关系：技术设计必须支持快速重编程；数据需实现标准化、可信化与精炼化；人员需接受训练、获得信任并被赋予验证机器建议并采取行动的权力。三者协同将确保陆军能在激烈竞争的电磁频谱中取胜。