美战略能力办公室征询深度学习、非传统防御性技术创新概念

    8月9日，美国国防部战略能力办公室（SCO）发布其成立以来的第二份跨部门公告（BAA），征询自主系统、深度学习、网络、跨域杀伤链及非传统防御性技术方面的创新概念。

自主系统

    军事行动中使用自主系统具有较多优势，能将士兵从乏味或危险的任务中解放出来，并改进时敏行动的决策等。SCO对于能帮助国防部加快和拓展自主系统应用的技术以及能慑止或挫败敌人的概念尤感兴趣。SCO感兴趣的自主系统子领域包括：用于地面、海上和空中平台的“人与自主系统交互和协同”（HASIC）解决方案；降低任务风险或部队所面临风险的有人/无人地面车辆协同；改善第五代飞机瞄准能力或武器弹仓的有人/无人战术飞机协同。

深度学习

    使用深度学习算法快速分析大型数据集的能力可以为军事指示与预警（I&W）、自动目标识别领域提供重大优势。计算机视觉、自然语言处理及神经网络技术的近期发展，以及大规模计算能力的可用性，使得近期部署利用深度学习的军事系统变得真实可能。SCO对于利用深度学习方法让作战人员获益的创新概念尤感兴趣，包括：图形处理单元（GPU）计算使能的深度学习；利用综合数据训练神经网络的方法；语义处理。

网络

    随着美国的对手大力投资于进攻性网络能力，美国防部实施了一种网络防御策略，通过确保美军在遭遇攻击的情况下仍能探测、响应并保持弹性，来威慑敌人。SCO对于利用先进的网络相关技术使美军领先于不断变化的网络威胁尤感兴趣，包括：网络漏洞甄别方法及自动运行安全能力的网络防护工具；利用异常检测、数据分析和/或加密方法的新型网络防御技术。

跨域杀伤链

    找到连接传感器与武器的新方法以完善空中、水面及水下领域杀伤链，对于对抗近同等能力敌人至为关键。连接一切传感器与武器的能力将“杀伤链”概念变成了“杀伤网”概念。SCO对于探索现有或近期（可实现）传感器、通信设备及武器的替代性组合尤感兴趣，包括：跨域火力/分布式杀伤概念；为现有武器提供新能力（譬如赋予防御性武器以进攻性能力，或赋予进攻性武器以防御性能力）；用于空中、地面或海上平台的低拦截概率、低探测概率通信波形和体系结构；允许多数据格式和波形无缝转换的机器对机器网络工具。

非传统防御性技术

    非传统防御性技术是指并非为防御性目的或军事用途而开发、但可以通过改变用途来创造或增强军事能力的技术概念。许多非传统国防部技术主要受快速发展的商业市场推动而发展，因此，利用商业创新是国防部确保技术创新新兴需求得到满足的关键要素。符合非传统防御性技术定义的概念包括但不限于：利用图形处理单元所实现的高速计算，提升国防部传感器系统的能力；利用无人驾驶汽车技术进步，实现国防部无人地面车辆；将商业情报大数据分析应用于国防部决策工具；将防护物联网的网络安全工具用于防御国防部网络。

原文来源：美国《国防部内情》

来源：国防科技要闻