利用數(shù)字化平臺掌握艦隊備戰(zhàn)情況
“戰(zhàn)備分析和可視化環(huán)境”Readiness Analytics and Visualization Environment(RAVEN)平臺是美國海軍眾多數(shù)字轉(zhuǎn)型工作的一部分，由海軍艦隊?wèi)?zhàn)備指揮部投資，旨在創(chuàng)建聯(lián)邦數(shù)據(jù)環(huán)境，為項目執(zhí)行辦公室、艦隊?wèi)?zhàn)隊指揮部提供戰(zhàn)備數(shù)據(jù)顯示，并統(tǒng)一用于系統(tǒng)運(yùn)行測試的數(shù)據(jù)來源。
戰(zhàn)備分析和可視化環(huán)境(RAVEN)早期開發(fā)宣傳文件
RAVEN將分散的、煙囪式的數(shù)據(jù)源整合到一個數(shù)據(jù)環(huán)境中，以便NAVWAR領(lǐng)導(dǎo)層能夠查詢，該應(yīng)用程序提供了一個整合、全面的視圖，提供了整個艦隊的準(zhǔn)備情況。可以使用RAVEN數(shù)據(jù)來幫助了解擁有行政控制權(quán)的所有海岸司令部的人員配備、培訓(xùn)和裝備物資準(zhǔn)備情況，從而避免手動匯總和手動進(jìn)入不同的數(shù)據(jù)庫。
美國海軍的戰(zhàn)備分析和可視化環(huán)境(RAVEN)平臺已于2020年實現(xiàn)全面作戰(zhàn)能力，標(biāo)志著海軍關(guān)鍵戰(zhàn)備數(shù)據(jù)環(huán)境初步建成成功。該平臺提供了36個數(shù)據(jù)庫，可顯示人員、訓(xùn)練和裝備物資等戰(zhàn)備情況的清晰畫面。
利用數(shù)字孿生模型改善信息戰(zhàn)能力
數(shù)字化將提高殺傷力、融入新技術(shù)并改善信息戰(zhàn)能力。數(shù)字化目標(biāo)始于技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，美國海軍強(qiáng)調(diào)需要建立數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施，包括艦艇、潛艇和作戰(zhàn)中心等，確保計算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施、通信基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備就緒，以便在新威脅或新機(jī)會出現(xiàn)時迅速注入新能力。
為了實現(xiàn)其技術(shù)目標(biāo)，美國海軍正在更多地利用數(shù)字孿生等建模方式的研究與應(yīng)用力度。2020財年，美國海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部(NAVWAR)完成其首個數(shù)字孿生模型“數(shù)字林肯”(Digital Lincoln)，該系統(tǒng)使用NAVWAR基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)方法開發(fā)，為林肯號航母上五個互連系統(tǒng)提供虛擬鏡像，包括DCGS-N、NITES-Next、MTC2、GCCS-M以及ACE。除了開發(fā)這些系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，數(shù)字林肯還提供了用于開發(fā)未來數(shù)字模型的標(biāo)準(zhǔn)化格式，為升級留出空間。
NAVWAR工程師審查數(shù)字模型草案
通過開發(fā)這些系統(tǒng)的數(shù)字模型，美海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部(NAVWAR)能夠在系統(tǒng)安裝之前確定能力差距和需求重疊之處。“數(shù)字林肯”使海軍只使用一個系統(tǒng)就能解決重疊的需求，從而減少了帶寬使用，這在帶寬降級的環(huán)境中非常重要，有助于大型艦隊整合更全面的能力。
數(shù)字孿生的發(fā)展標(biāo)志著美海軍正由從傳統(tǒng)的“設(shè)計-構(gòu)建-測試”方法向“模型-分析-構(gòu)建”方法的轉(zhuǎn)變，預(yù)計這一轉(zhuǎn)變將提高系統(tǒng)可靠性和網(wǎng)絡(luò)安全性，同時減少戰(zhàn)士所面臨的風(fēng)險。
海軍水面艦隊建造數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以駕馭人工智能
美國國防部已經(jīng)將先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)確定為贏得未來沖突的關(guān)鍵組成部分。為了跟進(jìn)這一策略，美海軍水面部隊也開始著手打造可在競爭環(huán)境中利用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，以尋求在維護(hù)保障、殺傷力、管理等方面應(yīng)用AI。
無人水面載具是美海軍正在追求的幾種易于使用人工智能的新能力之一。根據(jù)一份題為《海軍大型無人水面和水下運(yùn)載工具：國會的背景和問題》的國會研究處報告，自主作戰(zhàn)所需的技術(shù)——如人工智能——將是美海軍無人能力的關(guān)鍵。目前多個無人平臺及其配套數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施正在開發(fā)中，以利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供的能力，包括海上獵人/海鷹(Sea Hunter/Seahawk)中排量無人水面艇、霸主無人水面艇(Overlord Unmanned Surface Vessel)、大型無人水面艇(LUSV)、中型無人水面艇(MUSV)以及大排量無人潛航器(LDUUV)等。美海軍海洋系統(tǒng)司令部無人和小型戰(zhàn)斗艦艇項目執(zhí)行官少將凱西·莫頓表示，這些技術(shù)很可能在未來滲透到部隊中。
大型無人水面艇Ranger穿越太平洋參加“環(huán)太平洋2022”演習(xí)
數(shù)字孿生計劃幫助海軍將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為CBM系統(tǒng)
為美國海軍保持艦隊?wèi)?zhàn)備狀態(tài)需要高水平的規(guī)劃，這涉及大量不同類型和質(zhì)量的數(shù)據(jù)。困難的是，數(shù)據(jù)本身并不能指出更好的維護(hù)和維持方法。因此，收集適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集，結(jié)合領(lǐng)域知識對其進(jìn)行整合和分析，并制定可執(zhí)行的行動計劃的一攬子能力是使維持更加有效的戰(zhàn)備活動所必需的。
數(shù)字處理和數(shù)據(jù)科學(xué)是實現(xiàn)基于狀態(tài)的維護(hù)(CBM)策略的關(guān)鍵。這種系統(tǒng)能夠快速評估和了解當(dāng)前和此后不斷發(fā)展的設(shè)備狀況。此外，它將提供更快、更準(zhǔn)確的異常檢測和糾正、使用壽命預(yù)測、使用驅(qū)動的設(shè)備評估和性能風(fēng)險管理。數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)帶來了高效的CBM方法。它使資產(chǎn)的虛擬模型能夠從物理資產(chǎn)上的傳感器獲得實時數(shù)據(jù)，然后使用模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)和推理來幫助預(yù)測該資產(chǎn)在其整個生命周期中的表現(xiàn)以及受硬件和操作變化的影響。
目前美國國防部應(yīng)用商業(yè)技術(shù)進(jìn)行維護(hù)(CTMA)的一個項目正致力于開發(fā)這樣一個基于條件的維護(hù)程序，美國海軍水面作戰(zhàn)中心費城分部(NSWC PD)為其提供了一個試驗臺——海軍“哈珀斯·費里”級船塢登陸艦LSD 49的推進(jìn)傳動系統(tǒng)的主要部件。通過這一組小型分立元件，該項目的行業(yè)合作伙伴美國航運(yùn)局(ABS)建立起數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理的實踐范本，建模并演示如何開發(fā)和實施用于機(jī)械健康監(jiān)測的數(shù)字孿生。此外，ABS還定義了為機(jī)械設(shè)備構(gòu)建數(shù)字孿生的關(guān)鍵維度。這一演示可以為同級別的其他艦船以及其他級別的海軍水面艦艇指明方向。
利用數(shù)字孿生技術(shù)對艦船進(jìn)行基于狀態(tài)的維護(hù)
在項目開始時，美海軍向ABS提供了LSD 49推進(jìn)傳動系統(tǒng)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集。這包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)例如計劃維護(hù)記錄、故障事件等，和傳感器時間序列數(shù)據(jù)例如海軍綜合狀況評估系統(tǒng)(ICAS)數(shù)據(jù)等。ABS利用這些數(shù)據(jù)集開發(fā)了一種方法來進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，開發(fā)了檢測早期異常的模型和實施數(shù)字孿生的框架。他們建議使用開源和商業(yè)平臺的組合，如微軟蔚藍(lán)政府云(Microsoft Azure Government Cloud)。然后展示了正確的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法如何確保數(shù)據(jù)的保真度和完整性，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確的后續(xù)分析。
最后，ABS開發(fā)了一套算法來檢測傳動系統(tǒng)中早期故障的早期跡象。這項工作已經(jīng)形成了一個機(jī)械數(shù)字孿生的基礎(chǔ)。它需要使用關(guān)于傳動系統(tǒng)的物理知識的高級分析、來自檢測異常的傳感器的數(shù)據(jù)輸入，以及機(jī)器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練系統(tǒng)去尋找工作目標(biāo)。在項目完成時，交付了進(jìn)一步開發(fā)和實施機(jī)械數(shù)字孿生的藍(lán)圖。
通過數(shù)字孿生技術(shù)，確定了建立精確的基于條件的監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵要素，該系統(tǒng)能夠預(yù)測性地識別合規(guī)風(fēng)險因素，并實時檢測有可能導(dǎo)致推進(jìn)傳動系統(tǒng)意外故障的初始異常。提前獲得詳細(xì)、可行的信息是每個海軍人員的目標(biāo)，因為這可能意味著完成預(yù)定任務(wù)和一動不動地被困在海上的區(qū)別。
部署人工智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)以優(yōu)化戰(zhàn)艦維護(hù)問題
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對于美海軍的新維護(hù)計劃“基于條件的維護(hù)增強(qiáng)版(Condition-Based Maintenance Plus，CBM Plus)”也至關(guān)重要。“Plus”指的是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)的加入。
上一例中提到，美海軍已經(jīng)在傳感器技術(shù)的幫助下進(jìn)行基于條件的維護(hù)，但還沒有充分利用海上船只的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等更先進(jìn)的能力。保持船只在海上及其系統(tǒng)和子系統(tǒng)的功能對于海軍戰(zhàn)備至關(guān)重要。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，美海軍將在戰(zhàn)術(shù)邊緣部署新技術(shù)，可以在船只航行時出現(xiàn)意外問題之前警告水手。
美海軍官員表示，隨著美軍在印太地區(qū)和其他地方與Z國競爭，是時候利用新的能力來幫助維持和創(chuàng)造戰(zhàn)備狀態(tài)更好的戰(zhàn)艦了。《水面作戰(zhàn)：競爭優(yōu)勢》指出，應(yīng)“利用數(shù)據(jù)分析的力量來預(yù)測維護(hù)和現(xiàn)代化需求，然后轉(zhuǎn)化為定義明確、執(zhí)行良好的工作包……以及繼續(xù)改進(jìn)海軍的備件流程，以包括那些應(yīng)該上船的備件”。
美海軍計劃建立的架構(gòu)將把人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于傳感器收集的信息，然后利用數(shù)據(jù)分析的力量實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，這樣水手就可以“遠(yuǎn)離故障”。這種技術(shù)將幫助他們找出如何保持設(shè)備運(yùn)行更長時間，并提高系統(tǒng)級別的操作可用性。
在2022年晚些時候，這項技術(shù)的第一階段將在DDG-51驅(qū)逐艦上啟動，作為驗證其實用性的測試案例。該計劃將從依賴基于日歷的維護(hù)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榛谂炤d傳感器和算法的設(shè)備健康狀況評估模式。這些能力將告訴SKED何時觸發(fā)預(yù)防性維護(hù)檢查(注：SKED是目前用于計劃、安排和執(zhí)行船上維護(hù)的程序)。通過利用這些更先進(jìn)的分析和預(yù)測工具，水手們可以采取行動，以防止計劃外的停機(jī)時間，并使他們的戰(zhàn)艦保持戰(zhàn)備狀態(tài)更長時間。如果設(shè)備必須離線才能解決問題，那么它的停機(jī)時間將比沒有該項技術(shù)時更短，因為問題可以在系統(tǒng)災(zāi)難性故障之前得到解決。
DDG-51驅(qū)逐艦
DDG-51驅(qū)逐艦上至少有九個關(guān)鍵系統(tǒng)將成為試點工作的一部分，該型艦是目前艦隊中數(shù)量最多的戰(zhàn)斗部隊級艦艇。美海軍希望在未來的一年半到兩年內(nèi)，這項技術(shù)在戰(zhàn)術(shù)邊緣水面艦艇上的應(yīng)用上取得實質(zhì)性的進(jìn)展。
這項技術(shù)不僅僅適用于水面艦艇。它可以用于潛艇或其他平臺，甚至適用于整個海軍部，這只是一個如何將系統(tǒng)納入進(jìn)來的問題。然后是如何使用收集的數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建CBM Plus環(huán)境。目前，該項技術(shù)已經(jīng)是星座級護(hù)衛(wèi)艦設(shè)計規(guī)范的一部分。
CBM Plus
盡管為CBM Plus設(shè)計的初始算法是由美國海軍數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的，但該軍種希望得到承包商的幫助，以便他們可以將自己的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具集成到部隊中。承包商在幫助該軍種實現(xiàn)其愿景方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。因為在人工智能方面，工業(yè)界“遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于”海軍。
AI任務(wù)組推動企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境建設(shè)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分析
在美國海軍能夠大規(guī)模應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的遠(yuǎn)大目標(biāo)完全實現(xiàn)之前，還有很長的路要走。為了加快進(jìn)度，美海軍要求未來10年重點推進(jìn)Hopper機(jī)器學(xué)習(xí)計劃，設(shè)計一個數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施路標(biāo)，推動海軍數(shù)字化轉(zhuǎn)型。Hopper任務(wù)組于2021年10月成立，由水面艦隊中關(guān)注采納AI/ML技術(shù)的人員組成。美海軍水面部隊指揮官羅伊·基奇納(Roy Kitchener)中將在2022年1月份發(fā)布的戰(zhàn)略指南《水面作戰(zhàn)：競爭優(yōu)勢》中強(qiáng)調(diào)了這支任務(wù)工作組。這份戰(zhàn)略指南文件指出，“隨著戰(zhàn)爭和信息日益相互關(guān)聯(lián)，水面海軍將需要更新的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，以在以算法戰(zhàn)、網(wǎng)絡(luò)中心作戰(zhàn)和復(fù)雜計算為特征的未來作戰(zhàn)環(huán)境中保持競爭力。”
Hopper工作組負(fù)責(zé)人皮特·金(Pete Kim)上尉表示，該小組正在“努力確保海軍的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠快速擴(kuò)展人工智能”，并已形成一份為期10年的行動項目清單。
皮特·金(Pete Kim)曾任提康德羅加級導(dǎo)彈巡洋艦普林斯頓號(USS Princeton，CG 59)指揮官
盡管取得了一些早期進(jìn)展，但美海軍在實施人工智能方面仍然面臨挑戰(zhàn)，例如，海軍并沒有為它可能想要追求的每一種人工智能項目提供企業(yè)級服務(wù)架構(gòu)。就像造船廠生產(chǎn)船只需要某種基礎(chǔ)設(shè)施來訓(xùn)練人工智能模型一樣，海軍需要在軍種范圍內(nèi)提供對這些工具的訪問。但是目前，為人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施投資不是那么容易。很難向資源贊助方解釋從中能獲得什么樣的投資回報。
如果想要擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用面，就需要擺脫那些把人工智能貼死在導(dǎo)彈上的熱炒話題。美海軍希望通過使用人工智能，在維護(hù)、致命性和行政使用案例方面取得重大進(jìn)展。例如當(dāng)前，與訪問和生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)正在減緩海軍的技術(shù)進(jìn)步。而人工智能通過結(jié)合數(shù)據(jù)和算法來工作，通過分析數(shù)據(jù)集中的特定模式和特征，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法可以被訓(xùn)練來完成廣泛的任務(wù)——從提醒水手注意維護(hù)問題，到更快地識別感興趣的敵方物體。
皮特·金指出，一艘海軍軍艦每天都會產(chǎn)生大約115TB(terabytes)的剩余數(shù)據(jù)，其中大部分來自傳感器。而目前只有一小部分?jǐn)?shù)據(jù)是可用的。
為了充分利用海軍收集的大量信息，美國海軍部于2020年推出了一個名為Jupiter的企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境。Jupiter基于美國國防部的數(shù)據(jù)分析工具Advana，通過提高數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)、可訪問、可理解和可使用程度，幫助海軍將每天的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成海軍可作為行動依據(jù)的見解、決策。Jupiter有數(shù)據(jù)倉庫工具和所有需要可視化數(shù)據(jù)和創(chuàng)建人工智能模型的應(yīng)用程序，如果有人正在從事一個項目，并且正在尋找某些數(shù)據(jù)集，他們不會因為找不到或不可用而停滯不前。隨著更多更先進(jìn)的人工智能模型的建立，Jupiter將不僅僅是一個傳感器數(shù)據(jù)源，它將具有更多意義。
美國海軍部分析主管鄧肯·麥卡斯基爾(Duncan McCaskill)表示，Jupiter中的數(shù)據(jù)可以用于從任務(wù)管理到作戰(zhàn)能力的各類應(yīng)用中，其中包括“超越”計劃——海軍在聯(lián)合全域指揮控制(JADC2)中的組成部分。Jupiter將使水面部隊成員能夠無縫訪問數(shù)據(jù)，然后構(gòu)建由它提供信息的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。美海軍官員表示，數(shù)據(jù)可訪問且全面對于AI/ML鏈接到戰(zhàn)場傳感器和射手至關(guān)重要。如果海軍希望利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，則必須利用Jupiter這樣的平臺來理解數(shù)據(jù)并快速將信息發(fā)送到所需地點。
不可否認(rèn)的是，這樣的企業(yè)級數(shù)據(jù)環(huán)境建設(shè)投入了很多的腦力。美國海軍認(rèn)為，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集、工具、合適的項目人員，這差不多是這場數(shù)字化改革工作的80%。如果把基礎(chǔ)設(shè)施部分做好了，生產(chǎn)一個小部件這最后10%或者其他什么就很容易了。海軍可以真正與行業(yè)合作，真正利用現(xiàn)有的技術(shù)，開發(fā)所需要的獨特工具。
因此，美國海軍還在解決如何改善其船只上的數(shù)據(jù)收集。人工智能完全依賴于高質(zhì)量和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。如果節(jié)點擁有高質(zhì)量、成熟的數(shù)據(jù)集，開發(fā)者可能會很快開發(fā)出人工智能模型。但是，如果從起點附近或起點出發(fā)，開發(fā)者可能不得不在旅程的第一部分花費更多時間進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、清理和標(biāo)記。
海軍綜合作戰(zhàn)系統(tǒng)項目執(zhí)行辦公室的技術(shù)主管泰德·榮格(Ted Jung)稱，通過改進(jìn)光電和紅外傳感器，該軍種正在提高其艦載傳感器系統(tǒng)的能力。
美海軍還將由雷神技術(shù)公司建造的SPY-6雷達(dá)陣列引入其新型導(dǎo)彈驅(qū)逐艦艦隊。根據(jù)雷神技術(shù)公司的一份情況說明書，該雷達(dá)可以檢測更遠(yuǎn)的物體，具有更快的反應(yīng)時間，并且可以更準(zhǔn)確地區(qū)分威脅和非威脅。
美國海軍海上系統(tǒng)司令部(NAVSEA)也在追求下一代艦載無源光電紅外計劃(SPEIR)的數(shù)據(jù)處理方案。全方位的傳感器套件不僅可以提高船上的態(tài)勢感知，還可以生成數(shù)據(jù)。由于這些新技術(shù)將為海軍創(chuàng)造指數(shù)級的更多數(shù)據(jù)，NAVSEA官員們一直在與Hopper特遣隊合作，研究收集、存儲和利用這些信息的最佳方式。
總結(jié)與啟示
數(shù)字技術(shù)對于現(xiàn)代海軍設(shè)計、開發(fā)、交付、操作和維護(hù)系統(tǒng)的方式已越發(fā)重要。美海軍數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最終目標(biāo)是為所有海軍平臺上的系統(tǒng)創(chuàng)建數(shù)字模型，隨著海軍數(shù)字化建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，這項工程將改善艦船系統(tǒng)性能，增強(qiáng)整體賽博安全性，提高技術(shù)交付速度并減少維護(hù)時間和成本。
在裝備開發(fā)方面，海軍已經(jīng)進(jìn)入一個新時代，在這個時代，操作員、作戰(zhàn)人員或維護(hù)人員必須參與開發(fā)的每一步，這與過去不同，過去海軍只是向一些承包商提出要求，然后他們在兩年內(nèi)帶著產(chǎn)品回來。現(xiàn)在，讓合適的主題專家與數(shù)據(jù)科學(xué)家并肩坐在一起，與人工智能模型開發(fā)人員一起生產(chǎn)真正有價值的產(chǎn)品，已經(jīng)成為成功的關(guān)鍵。
在戰(zhàn)備維護(hù)方面，數(shù)字技術(shù)和人工智能支撐著預(yù)測性和規(guī)范性的維護(hù)，以維持海軍船只，增加海上的可靠性。基于條件的維護(hù)(CBM)在未來將獲得更多應(yīng)用，并且隨著無人水面艇的服役，海軍將更需要CBM模型來支持維護(hù)，因為它們不搭載人員。
在作戰(zhàn)應(yīng)用方面，海軍水面部隊建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠提供更好的信息來協(xié)助海軍官兵的決策循環(huán)，并能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，從各種異構(gòu)傳感器和眾多水面艦艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中更好地了解所處環(huán)境。
可以看到，最近幾年新軍事理念層出不窮，數(shù)字軍種建設(shè)、數(shù)據(jù)利用管理雖然不是軍事領(lǐng)域最熱門的話題，但確實是在大軍種中加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要手段。從美海軍的數(shù)字軍種建設(shè)經(jīng)驗中不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)管理、數(shù)權(quán)治理很可能將成為這個時代軍力建設(shè)中最重要的領(lǐng)域之一。（北京藍(lán)德信息科技有限公司 研究員 李雷）
