美媒盘点2024十大新兴国防技术

日期:11-05
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原标题:美媒盘点2024十大新兴国防技术

美国《国防》月刊网站10月16日刊发题为《2024年十大新兴国防技术》的文章,作者是美国博思艾伦咨询公司高级副总裁布赖恩·麦卡锡。全文摘编如下:

冲突和动荡在全球范围内不断发生,后冷战时代的国际秩序对于维护美国利益来说越来越靠不住。为了在新的大国竞争中保持技术优势,国防部以及美国的国防和情报产业基地必须依靠美国最大的技术优势:美国商业产业。

博思艾伦咨询公司的技术搜索团队密切关注着创新领域的格局,并列出了以下十种在短期内对国防和情报界领导者至关重要的军民两用技术。

1.人工智能(AI)加速器芯片

定义:AI加速器芯片(又称“AI芯片”)是专门的微电子硬件设备,可加速和优化AI/机器学习软件模型的处理。在这里,我们的分析重点是图形处理器之外的架构。

技术:AI芯片有几种类型,通常需要在能效和可运行模型的灵活性之间进行权衡。随着芯片晶体管达到物理尺寸的极限,摩尔定律放缓,其他技术正在经历一场创新的复兴,并有望彻底改变AI行业。

战略洞察:AI发展的速度可能取决于新的芯片材料和设计。此外,地缘政治紧张局势也会和芯片制造行业互相影响,美国《芯片与科学法》是恢复美国在半导体领域领导地位的关键努力。

未来:在短期内,边缘应用可能会发生重大变革,例如无人机系统上的高保真计算机视觉等。最终,随着芯片变得越来越“类似大脑”,芯片的能力将开始与人类大脑相匹敌,甚至高度复杂的模型如大语言模型,有朝一日也可以在小尺寸、低重量和低功耗的设备上运行。

2.替代定位、导航和授时技术

定义:这一技术指的是一套用来在必要时补充、增强甚至取代全球定位系统(GPS)进行地理定位和授时的技术。

技术:支持替代定位、导航和授时的技术套件主要包括基于惯性、视觉、低地球轨道卫星、地面射频和环境/地球物理的导航和授时技术。虽然自上世纪90年代以来已经有多种替代定位、导航和授时解决方案问世并投入使用,但目前正出现一波新的创新浪潮,很大程度上是因为原子钟技术取得进步和部署低地球轨道卫星所推动的。

战略洞察:GPS卫星受到的威胁——甚至遭到直接攻击——正在增加。尽管如此,美国政府问责局已经披露,国防部还在严重依赖GPS,这种依赖代表了一个令人担忧的国家安全漏洞。

未来:理想情况下,未来的导航系统将嵌入多种替代定位、导航和授时模式,可以根据需要和具体情况单独或联合使用,并可能利用多模态AI融合进行操作。

3.自主蜂群

定义:自主蜂群是一群作为一个整体执行一项任务的自主机器人。在国防领域,蜂群的应用包括收集情报、监控基础设施、维护周边安全并在战场上攻击目标或进行动能撞击。

技术:一个蜂群中的单元使用人工智能“导航员”,与人类、蜂群中的其他单元以及非蜂群系统进行通信,从而做出决策,优化角色并执行任务;即使多个单元失败,冗余和容错能力也能确保任务的成功。

战略洞察:自主蜂群使得规模相对较小的军队或小组展现出更强大的力量。国防部2023年秋季宣布的小型无人机采购计划“复制器”项目起到推动作用,加速了开发和采购速度。

未来:自主蜂群有致命性和非致命性应用。这些应用包括自主蜂群“缠斗”、对军事人员、装备和车辆实施动能撞击,以及情报、监视和侦察等增强学科,实施通信和电子战等。

4.生成式AI软件开发

定义:这是指利用生成式AI提高写代码效率的工具,包括代码生成、代码补全、代码归档、旧代码转换以及软件测试和调试。

技术:生成式AI软件开发解决方案通常利用大语言模型生成与软件开发相关的代码和其他核心内容。

战略洞察:由于对基础技术缺乏信任且可靠性不足,国防部等联邦机构在使用AI软件开发工具方面存在限制。国防部和其他联邦机构正在积极探索整合生成式编码技术的方法,特别是考虑到去年出台的关于AI安全、可信开发和使用的行政命令,为美国联邦机构制定了开发和实施的框架。

未来:随着生成式写代码工具的进步,这项技术将能够处理更多的实际写代码工作,使人类能够专注于软件的设计和逻辑,而不是其编程规则。

5.高密度能量存储

定义:这是指相对于当前能源系统具有更高的能量-重量比和能量-体积比的一组技术。高密度能量存储系统能用相对较小和轻便的形式存储大量能量,为便携电子设备、电动汽车等应用产品提供更高效和持久的电力。

技术:硅阳极材料的最新进展表明,在未来的一到三年内,硅阳极将提供比石墨基锂离子技术更高的能量密度和效率。固态电池也有潜力提高当前的能量密度阈值,尽管广泛应用的时间跨度更长。

战略洞察:高密度能量存储对各种军事任务至关重要,从供应链物流到基地和通信操作,再到支持战场上的作战人员。目前,国防部使用的是传统电池,造成瓶颈和操作效率低下。

未来:近期的电力系统将以可兼容的硅阳极锂离子电池和固态电池为特色。从长远来看,氢电池具有最具吸引力的潜力,但其广泛采用和全面使用的时间跨度估计为10到20年。

6.高超音速技术

定义:高超音速推进指的是物体以超过5马赫的速度(五倍声速)飞行。更一般地说,当今的“高超音速技术”还可以指在“对达到这个速度的车辆和武器进行测试和生产”时所用到的技术。

技术:美国军方目前正在研发两种类型的高超音速武器:装备有吸气式喷气发动机(又称“超燃冲压发动机”)的巡航导弹,以及发射到空中后高速滑翔到目标的滑翔飞行器。建模和仿真等数字技术的进步,使得高超音速技术的研究和开发更加便宜,并缩短了创新和扩大规模的路径。

战略洞察:考虑到美国与其对手之间距离甚远,而中国正试图在印太地区建立一个“不可穿透的防线”,所以能够高速打击目标的远程高超音速武器将是美国军火库及其对手的军火库中的关键组成部分。

未来:高超音速技术将实质上让地球“变小”。如果在更遥远的未来能掌握高超音速技术,美国将能够在几小时内遏制威胁并将资源运送到世界各地。

7.多模态人工智能

定义:多模态人工智能(MMAI)模型能够接收和/或输出多种数据类型。在这里,我们关注输入内容的多模态融合。

技术:深度神经网络正在接受训练,从而理解不同类型数据之间的相互关系。多模态作为一个概念并不新鲜。然而,随着当今具备了获取多样化数据并结合算法的能力,多模态融合正在被更广泛地用于训练跨多种数据类型的人工智能模型——用于推荐系统、语言理解、图像生成和最先进的生物识别等任务。

战略洞察:将不同类型的情报融合成一个能够影响决策的结果输出,是五角大楼的关键业务,而能够实现这一点的多模态模型将会有很高的需求。国防部创新部门的初步努力指出了多模态人工智能对于情报聚合、人类行为预测、深度伪造检测和预测性维护十分重要。

未来:多模态算法是高性能、可信赖人工智能的基础——每一个有重大影响的模型都将尽可能多地整合相关数据类型以实现分析的自动化。多模态人工智能也被认为是迈向未来通用人工智能的一步。理论上,这将使算法能够自主学习、理解和执行广泛的任务。

8.非动能反无人机系统

定义:非动能反无人机系统是反无人机系统(c-UAS)的一个子集,专注于使用射频干扰、网络接管或定向能等效应器来使小型和中型无人机威胁失效。

技术:目前,射频干扰和网络接管能够扰乱操作员与无人机系统的通信,对于对抗商用现成品系统至关重要。对于更高级的威胁,定向能将是首选的效应器。指挥与控制可能是最迫切的技术挑战——为了让反无人机系统有效对抗各种威胁,需要将多种效应器分层并基本实现自动化。

战略洞察:对于美国来说,反无人机技术最迫在眉睫的威胁是中国在自主无人机和蜂群技术上的发展。美国联合反无人机系统办公室2023年在反无人机系统的研究和采购上花费了超过7亿美元。最近的声明表明,非动能效应器可能首选用于消除这些新兴的蜂群无人机威胁。

未来:随着无人机在社会和战场上的普及,未来反无人机系统的特点将是由人工智能驱动的指挥与控制系统。这些系统融合传感器数据,快速识别新威胁,并在人类监管下自动给予最优响应。

9.后量子密码学

定义:后量子密码学指的是用于加密个人、组织和政府的私密通信的数学算法,这些算法被认为能够抵御当前和未来量子计算机的攻击。

技术:后量子密码学基于复杂的数学模型,目前没有已知的量子捷径。美国国家标准与技术研究所正在标准化这些模型供政府和工业使用,同时也倡导一种密码灵活性的框架,即在使用中的算法被破解时能够轻松更换加密算法的能力。2024年8月,国家标准与技术研究所发布了四个标准化量子密码学协议中的三个。

战略洞察:安全的数据和通信是国家安全和经济繁荣的基石。时间紧迫,因为美国的对手已经在收集美国的数据,希望未来能用量子计算机对其进行解密。此外,由于过渡到后量子密码学预计至少需要十年时间,考虑到量子计算的进步速度,各组织必须立即行动起来。

未来:在未来,密码灵活性将是适应新出现的漏洞的关键,混合加密协议也可提高韧性。只有时间才能告诉我们现有的后量子密码算法能否抵御量子计算机保持安全,但模型的持续创新可能是必要的。

10.空间领域感知技术

定义:空间领域感知技术使人们能够理解太空运行环境和可感知的威胁。它还可以让商业运营商安全地执飞其航天器,躲避太空碎片,维护其所使用的轨道区域。

技术:空间领域感知任务是通过广泛的技术栈完成的,包括各种传感器、计算资源、人工智能/机器学习和分析、可视化技术,以及在这些基础上创建的应用和服务。传感器可以是地基和天基的。

战略洞察:太空现在是一个战斗领域,这是过去十年来的一个重大转变。鉴于此,美国及其盟国需要准确了解对其资产和战力构成的威胁,以便其防止冲突并保持优势。

未来:预计的创新包括对在地球同步轨道之外的更高轨道即xGEO轨道(一直延伸到月球轨道)上的航天器进行准确获取、跟踪和部署的能力;天基商业传感器的大量增加;采用增强现实和虚拟现实技术执行空间领域感知任务;以及在xGEO轨道运行的天基传感器。(编译/涂颀)

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