2024年12月6日，美国安杜里尔（Anduril）公司宣布与帕兰提尔（Palantir）公司建立联盟，将安杜里尔的“晶格网格”（Lattice Mesh）数据网格平台、“威胁”（Menace）指挥控制、通信与计算机（C4）平台与帕兰提尔的“人工智能平台”（AIP）大模型系统、“专家智能系统”（MSS）相结合，为美国防部提供作战边缘与指挥中心之间的双向、无缝数据传输，支撑指挥中心、战术边缘大模型平台及各级各类人工智能系统开展任务规划与辅助决策，实现真正的实时数据驱动决策。同时，大模型提供的数据管理、人工智能应用开发能力与数据网格结合后，能够为美国防部构建从作战前沿到总部的人工智能应用开发和部署平台，形成体系级人工智能技术基础设施。
1 背景分析
近年来，《美国防部云战略》、《美国防部数据战略》等多部重要顶层文件提出，数据和数据处理能力是美军在现代战争中确保联合作战任务成功的关键；《美国防部数据、分析与人工智能采用战略》提出，大规模交付和加快采用人工智能应用将助力美军实现决策优势。但是，美军在实战中却面临如下数据和人工智能应用的难点与困境：
一是战术边缘难以充分获取数据并进行快速计算。战术边缘经常面临通信降级甚至中断，导致无法从指挥中心获取充足或关键数据。此外，指挥控制系统装备在前沿的分布式部署已越来越普及，而指挥节点越分散，各节点间数据传输中断的风险也越大。如何确保战术边缘作战人员能够获得决策所需的战场态势感知，是美军面临的重大技术挑战。
二是战术边缘数据难以实时回传安全飞地和指挥中心并得以有效利用。根据美国国家科学院2022年发布的《先进作战管理系统：空军部面临的需求、进展、挑战和机遇》报告，当前，美军大部分作战平台中的数据无法实时回传后方指挥中心，作战平台需返回基地后才能将数据回传，导致指挥中心的决策并非依靠实时数据做出。安杜里尔公司也表示，最有用的国家安全数据，即由战术边缘收集和创建的军事数据已达艾字节级（Exabytes），但这些数据正在丢失，没有保留下来用于人工智能系统训练和算法开发。这些作战数据本该是美军对抗对手的终极不对称优势，但却成为了美军丧失的最大机会。
三是难以快速、大规模部署人工智能应用。美国防工业界正在开发世界领先的人工智能模型，但由于美国防部缺乏统一的技术基础设施，即收集、标记、存储、保护和共享数据的人工智能生态系统，工业界很难与美国防部一起大规模部署这些人工智能模型以支持作战。
安杜里尔与帕兰提尔的技术联盟将数据网格技术与大模型、人工智能技术相结合，将助力解决上述作战痛点，促进美国防部联合作战数据环境的发展，为国防部大规模部署人工智能应用奠定基础。
2 技术联盟集成平台介绍
2.1 安杜里尔公司数据网格平台
根据美陆军2024年4月发布的《统一数据参考架构》文件，“数据网格”是一种数据架构，采用联邦式、去中心化的方式进行数据生产、管理与共享，其特点是联邦式治理、自服务式基础设施平台、将数据作为产品管理和自治数据域。“数据网格”技术将各组织的数据通过“网格状”网络传输，能够实现全球范围内的数据整合和共享，降低成本并避免单点故障。安杜里尔公司的“晶格网格”与“威胁”（Menace）平台均为战术边缘设计，分别致力于战术边缘数据处理和指挥、控制、通信和计算（C4）能力。
（1）“晶格网格”软件平台
“晶格网格”聚焦战术边缘智能数据分发和边缘数据实时回传政府飞地能力。该平台采用去中心化网格架构，任何“晶格”设备，包括笔记本电脑、边缘服务器、云、机器人均作为“去中心化”网格的一部分，能够安全地跨域和跨平台分发数据，确保边缘作战人员即使在性能下降或低带宽环境中也能访问关键信息。“晶格网格”采用“数字翻译器”技术，直接在不同军种、平台、机器人之间进行通信，目前已支持一百多种适用不同传感器的翻译算法，能够以秒为单位实现数据交换。
2024年6月“英勇盾牌2024”演习中，“晶格网格”提供了实时数据采集、共用作战图共享和机-机任务执行能力，成功实现了全球数十个地点之间的无缝互操作，支撑美军开展跨陆海空的分布式指挥控制。2024年11月“沙漠卫士1.0”演习中，美中央司令部使用“晶格网格”集成了10余个传感器提供的数据，部分传感器基于“晶格网格”的应用程序编程接口和软件开发套件（SDK）实现了实时集成，形成了一张全面的空中威胁态势感知图。
安杜里尔公司基于“晶格网格”开发的“战术边缘数据网格”应用已在美多个军种和作战司令部投入使用。2024年12月，美国防部首席数字与人工智能办公室（CDAO）授予安杜里尔一份价值1亿美元、为期3年的生产协议，升级“战术边缘数据网格”，以增强美军战术边缘数据集成能力。
（2）“威胁”指挥控制、通信与计算机（C4）平台
“威胁”（Menace）指挥控制、通信与计算机平台提供可配置的集成化远征指挥、控制、通信和计算解决方案，支撑美军在严酷的战术前沿开展分布式作战。通过该平台，作战人员能够在战术前沿规划和执行各种任务，包括保密任务规划、本地部队指挥控制、基地防御和安全、反无人机（cUAS）、维护和后勤等。针对“拒止、中断、间歇和受限”（D-DIL）的通信挑战，“威胁”集成了各类第三方数据链、通信功能、传感器和效应器，提供冗余和弹性通信及网络，实现跨域和分布式地理位置的多种通信功能。
图1 “威胁”一体化指挥控制、通信与计算机平台
2024年6月“英勇盾牌2024”演习中，“威胁”平台成功确保部队在机动过程中实时获取信息，并保持与指挥所的联系，分布在多个地点的“威胁”平台可实现机-机任务分配，加快任务执行，验证了美军构想的分布式指挥控制能力。2024年9月，安杜里尔与甲骨文公司合作，将“威胁”平台部署在甲骨文全球云基础设施和移动边缘基础设施中，以增强在移动指挥控制环境中的运行能力，使作战人员能够在“拒止、中断、间歇和受限”环境中安装、管理和操作任务应用程序。
2.2 帕兰提尔公司大模型及人工智能系统
大语言模型在保障作战数据、缩短指挥信息迭代周期、优化行动方案等方面有巨大的应用潜力，而人工智能决策支持系统使指挥官能够掌控快速多变的复杂行动，加速决策速度，提高行动方案的质量，降级对手决策能力。帕兰提尔的“人工智能平台”（AIP）、“专家智能系统”（MSS）是美军为数不多已在实战中加以应用的大模型和人工智能决策支持系统。
（1）人工智能平台（AIP）
“人工智能平台”是基于大语言模型的智能化平台，将现有的多种开源大语言模型，包括GPT、Dolly等集成到受控环境中，为指挥官提供战场态势感知、敌方动向自动预警、作战规划、兵力分配、交战监控、方案推荐等辅助决策功能，具有缩短决策周期、加速杀伤链闭环以及先敌行动等优势。
图2 “人工智能平台”（AIP）方案推荐界面
2023年6月，帕兰提尔宣布与美特种作战司令部签订了一份价值4.63亿美元的合同，使用“人工智能平台”支持美军解析国防领域产生的海量数据，为军事决策制定提供帮助。2023年9月，帕兰提尔宣称“人工智能平台”已被用于军事领域，协助指挥官掌握战场态势，快速制定行动方案，但具体应用情况未见报道。
（2）专家智能系统（MSS）
“专家智能系统”是一个体系级任务指挥平台，从大量来源提取和处理数据，与美国家地理空间情报局的“广域搜索-目标定位”系统协作，使用人工智能生成的算法和记忆学习能力来扫描和识别作战区域内的对手目标。系统通过筛选特定的用户定义参数，从海量数据中提取相关信息，并近实时提供分析数据，以供作战团队验证指挥官的目标。一旦得到确认，目标信息就能与美陆军高级野战炮兵战术数据系统（AFATDS）等现役任务指挥系统对接并生成火力任务。
自2021年以来至今，“专家智能系统”持续参加“猩红龙”系列演习以迭代修改系统功能，验证了只需投入20人即可完成“伊拉克自由行动”中需要2千人才能达到的时敏目标定位能力，并且能够根据用户角色和权限提供定制的“专用作战图”，有效促进了美军与盟军的信息共享。2022年俄乌冲突开始后，美军利用“专家智能系统”向乌军提供俄军装备位置，为乌军的瞄准与打击提供支撑。2024年2月初，美军对伊拉克和叙利亚境内超过85个目标进行空袭，其中“专家智能系统”帮助美军定位了也门的火箭发射器和红海的水面舰艇。2024年5月29日，美陆军授予帕兰提尔一份价值4.8亿美元、为期5年的合同，将“专家智能系统”的使用者扩大到联合参谋部和五个作战司令部（美国中央司令部、欧洲司令部、印太司令部、北方司令部和运输司令部）的数千名用户。
图3 美陆军“猩红龙”演习中的“专家智能系统”界面
3 影响分析
（1）提升战术边缘数据访问能力，支撑前沿指挥官开展任务式指挥
美军认为，未来战争中的大部分决策都将在战术边缘由一线指挥官做出，保障战术边缘决策能力对任务成败至关重要。“晶格网格”通过时刻监控整个网络基础设施的状态，在通信不稳定或中断的情况下智能化切换数据路径，自动对数据进行分类、评估和优先排序，在带宽有限的情况下确保关键数据以最有效的方式发送给正确的人。帕兰提尔“人工智能平台”能够部署到保密作战网络和战术边缘设备上，在获取“晶格网格”提供的充足数据后，将为前沿指挥官提供辅助决策甚至预测性分析能力，支撑其开展任务式指挥。
（2）为指挥中心大模型及人工智能系统提供实战数据，实现数据实时驱动决策
缺少实战数据已直接影响美军人工智能系统的有效训练，进而严重阻碍美军快速部署新的人工智能系统。两家公司达成技术合作后，通过数据网格将战术前沿与国防部体系级云环境连通，数据可及时回传前沿部署的指挥中心甚至是后方指挥中心，大模型系统及各级人工智能系统可根据实战数据开展训练与推理、验证与确认、模拟环境优化、战术开发与日常测试，甚至是实时方案制定与推荐，真正实现信息和数据驱动的快速决策。
（3）形成体系级人工智能基础设施，为大规模快速部署人工智能应用奠定基础
为大规模应用人工智能技术，美军迫切需要建立数据收集、标记、存储和共享的人工智能生态系统和高速、高保真的仿真环境。帕兰提尔“人工智能平台”提供基于云的数据管理和人工智能开发能力，该能力既能够以商业界的超大规模运行，又能满足国家安全的独特需求。这将支持国防数据的结构化和数据标记，使数据适用于所有安全级别的人工智能应用的训练和开发。“人工智能平台”、“专家智能系统”与“晶格网格”的边缘功能集成，将建立一种快速且随时可用的人工智能实施机制，使商业人工智能应用能够更加容易、迅速和可靠地重新训练并部署到国家安全生态系统中，并为新的人工智能应用提供从边缘到总部的无缝运营能力。
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