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随着网络格局的演变，这种作战协同或网络战与电子战的融合将影响未来军事作战和民用的所有领域，包括空间作战和系统；定位、导航和授时系统等应用；无线网络、5G、物联网设备、智慧城市；关键基础设施(如电网和水库、银行和金融系统以及信息传输系统)；军事通信系统；甚至无人机和海上交通工具。其中，物联网、人工智能和5G等两用技术的未来发展可能会为对手创造机会，破坏基于传感器的关键基础设施，或为“无处不在的ISR”创造有利环境。此外，还应注意，网络战和电子战与人工智能、量子计算和定向能等新兴技术重叠，并可能受到它们的直接影响。 

当前能力总结：先进的网络战和电子战有能力破坏关键的网络信息系统。目标包括5G和IoT空间系统和定位、导航和定时；全球定位系统和传感系统；区块链和分布式账本技术。攻击形式包括欺骗、篡改和GPS干扰。 

潜在的军事应用：在军事应用中，网络战和电子战的效果最为直接且显著。信息安全和电子战也是美国军方的重中之重。5G通信网络的兴起和日益互联的物联网正在创造新的漏洞，美国的对手可能会利用这些漏洞。这些技术在直接军事行动(例如，攻击美国信息和决策系统)和更广泛的领域(例如，试图在危机或战争期间造成民用社会的严重破坏，以使对手丧失能力)都有潜在的应用。 

近期国家安全应用：未来五到十年可能会出现功能齐全的5G通信网络，这将促进物联网设备在军事应用中的指数级使用，提供无处不在的传感、通信和分析，以提高态势感知能力(例如，军事物联网、战场物联网)。这些技术的军事用途可能对通信/信息、任务操作、人员甚至供应链的安全造成威胁。 

长期的国家安全应用：空间可能会出现星座的扩散，特别是纳米卫星星座，这可能会提高复原力并扩大覆盖范围。随着物联网设备、传感器和网络的激增，管理和保护物联网环境的需求可以通过使用区块链技术来满足。

发展的挑战或制约因素：关键网络信息系统(民用和军用)日益网络化的本质使更易受到网络攻击和电子战的攻击，可能会减缓新发展的速度，因为在取得进一步进展之前必须解决这些弱点。

生物技术指利用生物过程、有机体、细胞和细胞成分来开发新技术或新产品。生物技术可分为以下几个分支学科：

当前能力总结：常见的应用有医疗(如抗微生物剂)、农业(如转基因生物)和工业(如生物燃料)。

潜在的军事应用：生物技术发展速度非常之快，以至于很难做出准确的技术预测。但可以明确的是，生物技术可能会影响到作战物资和系统、优化战士的健康和作战性能、提高军事医学水平、以及化学和生物防御技术。例如，生物传感器可以保护地面部队免受战场上看得见和看不见的威胁。在更遥远的未来，生物传感器网络甚至还可以增加传感器和情报来源，为指挥官提供更完整的战场图像。生物材料、仿生材料和混合材料的研究有可能彻底改变伤口愈合过程以及相关系统功能设计。生物技术领域的其他进展还可能有助于设备的小型化以及对军事设计和作战具有关键价值的生物能源的开发和优化。

主要近期国家安全应用：生物传感器(检测有害物质)、分子电子学(高速信号处理和通信、体积数据存储)、材料(改善伤口愈合能力和战场设备的形状、配合和功能)、后勤(小型化和生物能源的开发和优化)和治疗学。

长期的国家安全应用：产品的规模、范围、复杂性和速度都有可能增加，参与的角色和类型将更加多样化。在更遥远的未来，生物传感器可以增强其他情报来源，提供更完整的战场图像。

发展的挑战或限制：要使生物传感器技术发挥作用，灵敏度和特异性都需要提高。传感器还需要更小，更便携，能够承受恶劣的环境。

决策支持技术旨在增强或部分取代人类的决策。其中，智能决策支持系统（DSSs）是一种新兴的决策支持系统，结合了人工智能、系统工程和信息技术等，并使用人工智能来处理这些非结构化或半结构化的问题。适用于具有高度不确定性的决策，并试图用推理来模拟直觉，人工智能支持的DSSs可以帮助、配合或取代人类决策者。

当前能力总结：增强技术可以提高决策、数据报告、分析和解释的速度和效率。如DARPA的在竞争环境中的目标识别和适应(TRACE)项目，埃隆·马斯克的Neuralink(脑机接口初创公司)，IBM的沃森。 

在国家安全中的应用包括：提供数据处理和分析支持、对不同的行动方案进行复杂的分析、优化计划和制定战略。人工智能已经在一些任务自动化和决策支持方面发挥作用，包括协助情报组织筛选数据。可实时分析的决策支持也能极大地改变军事行动，虽然目前仍处于概念阶段，但随着人工智能系统复杂性的成熟，其发展前景可期。 

近期国家安全应用：决策支持技术在国家安全中的应用包括提供数据处理和分析支持，对可选择的行动方案进行复杂的分析，优化计划和制定策略。将增强的数据分类和分析能力与人类行为模型的发展相结合，可以提高决策者做出战略预测的能力。 

长期国家安全应用：用自动化人工认知代替战略决策仍是一个长期目标。 

发展的挑战或限制：机器学习的一个关键限制是，这种数据驱动的方法依赖于底层数据的质量，因此天生对数据偏差和欺骗敏感，并且不善于识别新事件或在高度不确定的环境中操作。

定向能（DEW）技术通过以电磁波或高速粒子的形式施加能量来对目标造成伤害。与传统的动能武器相比具有几个重要的优势：效果几乎是瞬间感受到的、实际上几乎不需要弹药，每次发射的成本通常可忽略不计。一个重要的缺点是极易受天气条件和大气环境的影响。 

当前能力总结：定向能技术在军事领域仍然相对有限。激光还没有强大到足以对抗坚固的军事目标，除了在战略导弹防御中的有限应用之外，粒子武器还没有被任何国家部署。高功率微波武器已经成功地用于对付各种目标。定向能技术还被用于非致命的反人员任务(例如人群控制),取得了一定的成功。

潜在的军事应用：导弹防御、反卫星和反UAS仍然是近期投资的最大驱动力。然而，随着固态激光器变得更强大，包括反UAS作战在内的短程防空将成这类研发的主要重点。这对空间系统有着重大的潜在影响：在未来几年，激光很可能会变得更加普遍，用于攻击脆弱的目标，如卫星；中国和俄罗斯都处于发展地基激光器的后期阶段，这种激光器可以瞄准低地球轨道上的卫星。鉴于其潜力，将粒子束武器用于战略导弹防御的想法继续吸引零星投资，人们对使用激光保护飞机免受导弹攻击特别感兴趣。

近期国家安全应用：导弹防御、反卫星和反UAS仍然是近期预警的最大重点。针对旋翼和固定翼飞机(有人驾驶和无人驾驶)的近程防空是几个陆军项目的目标。固态激光器变得越来越强大，可能会更频繁地用于攻击脆弱的目标，如卫星。定向能技术近期的重点是战术用途，而不是战略用途，但粒子束武器可能在不久的将来用于战略导弹防御。 

长期的国家安全应用：固态激光技术的改进，特别是在功率和效率方面的改进，可能会使激光有效地打击装甲目标，但这需要多年的研究。在更遥远的将来，随着等离子体尾波场加速技术的成熟，电子束武器可能会重新引起人们的兴趣。 

发展的挑战或限制：以目前现状而言，相对低功率的激光武器仍然需要大量的能量，即使在战舰上也是有限的。因此，这些武器的军事应用目前受到限制。 

高超声速武器系统以高超声速飞行，5马赫及以上（理论上高达25马赫）或约5000~25000公里/小时。目前有两种类型：高超声速滑翔飞行器(HGVs)和高超声速巡航导弹(HCMs)。高超声速系统有三个主要组成部分：发射系统(火箭)(超燃冲压发动机/冲压喷气发动机)、运载系统(HGV，HCM)和有效载荷(常规或核)。HGV和HCM可以从地面、海上或空中平台发射，相当于美国现有的传统核三位一体。 

能够携带核武器和常规有效载荷的高超声速武器系统目前正在开发中，预计将在未来十年投入使用。美国、中国和俄罗斯是当前高超声速技术的全球领导者，并且一直在投入大量资源尽快部署一次性高超声速武器。 

当前能力总结：一次性HGV和HCM仍处于开发阶段，HGV比HCM进展更快。最近的测试包括2020年3月的普通高超声速滑翔飞行器(C-HGB)。俄罗斯声称，它已在2019年底获得了首个可部署的HGV美国目前预计在2022年拥有可部署的系统。

潜在的军事应用：2018年国防战略将高超声速武器系统确定为使美国能够打赢未来战争的关键技术。目前的发展属于美国海军、美国陆军、美国空军和国防高级研究计划局(DARPA)的几个项目，旨在提供用常规有效载荷快速打击时间关键目标的能力。俄罗斯正在开发两个主要的高超声速武器计划，并认为对穿透美国导弹防御系统和维持核稳定至关重要。 

近期国家安全应用：2018年国防战略将高超声速武器系统确定为使美国能够打赢未来战争的关键技术。目前，国防部只资助了高超声速武器系统的作战原型，但还未最终决定相关采购计划。 

长期国家安全应用：预计将为几个全球实体开发和部署一次性HGV。HCM的开发速度将比HGV慢，因为它们依赖于超燃冲压发动机。一个潜在的长期发展可能是将HCM集成到可重复使用和潜在载人的系统中。 

发展的挑战或限制：四个关键的技术障碍：推进、热管理和材料、飞行控制以及高超声速状态下的测试、建模和模拟。 

信息和感知操纵技术涵盖多种工具，旨在扭曲个人或人群的感知或信念，以达到预期效果。这些技术通常由人工智能和网络技术实现，并依赖于处理大量数据。在国际安全的背景下，这套技术使对手能够实施先进的影响行动。本报告主要研究了四种信息操纵的机制，分别为：(1)深度伪造deepfakes，(2)微靶向，(3)机器学习驱动的程序，和(4)欺骗算法。

当前能力总结：Deepfakes越来越复杂；如果不使用特殊的检测软件，很难检测到。微靶向可以实现消息的定向推送。电话和电子邮件欺骗由于其低成本和低门槛也长期以来被广泛使用。GPS欺骗正在发展中，由此也使软件定义的无线电技术越来越便宜且容易获得。然而，随着这些技术的成熟，检测能力也随之成熟。 

潜在的军事应用：上述信息操纵技术可以被用来在危机或战争中描绘政军领导人的尴尬、非法或其他应受谴责的行为来破坏国家意志。也可能被用作传统欺骗和隐瞒行动的一部分，或作为长期破坏对手内部凝聚力的手段。 

近期国家安全应用：Deepfakes的使用可能引发公众舆论的不稳定甚至是大规模剧烈反应，并由此增加决策的不确定性。微靶向能够通过虚假信息宣传或瞄准军队中的特定个人或群体发送威胁信息。机器学习可以增强数据收集和分析能力，开发更精确的目标系统，但也可以促进信息战和影响作战。GPS欺骗可以捕获、误导对手设备、或掩盖相关设施或活动，增加对手锁定的难度。 

长期国家安全应用：Deepfakes预计将变得越来越复杂，并更广泛地为公众所用。针对个人的微靶向能力正在提高。从长远来看，电子欺骗技术预计将变得更加丰富和复杂，反电子欺骗技术也将持续发展。 

发展的挑战或限制：在这组技术中，应用于信息和感知操作的机器学习面临着固有的局限性：算法依赖于训练数据集，因此容易复制错误，可能不知道如何处理数据集中不包含的信息。算法还有可能被操纵来学习不正确的信息，容易被对手利用。

量子科学结合了数学、计算机科学、工程和物理科学的元素来研究物质和能量的最小粒子：光子和电子。量子力学一直被推崇为破解许多现有数据加密代码、创建无法破解的代码、击败隐形技术、实现人工智能和机器学习、使海洋透明、创造新材料以及发现和治疗疾病的解决方案。主要分为三类：量子传感和计量(测量)、量子通信和量子计算。 

量子器件的实际创造进展缓慢。其中起决定作用的因素是使能技术，包括高度调谐的激光器、半导体和用于控制量子物体可以有效运行的环境的技术。目前量子技术已经在实验室中进行了演示，在小规模上进行了部署，或者进行了商业部署。然而，应用到国防或商业中，仍需要在可靠性、性能和成本方面进行改进。但可以预计，量子技术今后将有可能为作战、信息安全、人工智能、材料科学、医学、地质学和空间探索带来重大变革。

当前能力总结：一些量子技术(例如，芯片级磁力计、芯片级原子钟、量子惯性导航系统)已经在实验室得到验证，在小规模部署，或在商业上部署。在量子应用开发方面，量子计量和传感技术已经展示了最高水平的军事和商业实用性和就绪性。量子计算，另一方面，量子计算机仍然是高度实验性的，在可用的量子计算机投入使用之前，必须解决许多技术难题。

潜在的军事应用：量子科学和技术对国家安全的影响仍然更多地停留在理论层面。然而，预计将对通信和密码学等军事问题产生重大影响。量子传感的潜在应用，特别是量子惯性导航系统和重力仪，在短期内很难达到足够小、轻、低功耗或经济高效的程度；量子通信和计算仍处于高度实验状态。 

近期的国家安全应用：在计算方面，实体机器是最为基础的，现有的量子计算机在很大程度上建立了原理证明；软件和算法也处于类似的新生阶段。最重要的潜在量子应用包括密码学和密码分析，在GPS拒绝的环境中实现精确定时和导航，识别水下和地下移动物体，揭露隐身效果，并精确定位电场传感器和通信接收器。然而，在未来十年中，这些技术类别很难发展到能够部署在战斗系统上或支持作战行动的程度。 

长期的国家安全应用：如果没有软件和算法，量子计算硬件本身无法发挥作用；研究人员估计，从系统设计计划最终确定，建造和演示一台大规模、容错、基于门（gate-based）的量子计算机将需要至少8到10年的投资。目前还未有这样的计划。量子惯性导航系统和重力仪在短期内可能不会达到足够小、轻、低功耗或低成本的水平。 

发展的挑战或限制：一些量子技术目前面临着尺寸(体积太大而不能放在军用飞机上)、精度或生产成本的限制。技术本身的固有限制如：由于无法超越光速，量子通信不能使数据传输更快。技术挑战如：易受黑客攻击、大量信息的存储问题以及访问所需的天基资产支持等。

机器人和半自动系统的范畴包括：

当前能力总结：当前军用无人机的特点是先进平台和有效载荷的广泛多样性，但自主算法有限。目前具有一定自主能力的无人机类型包括：中等高度、长航时ISR和空对地打击(MQ-9Reaper)；高空、长航时(HALE) ISR (RQ-4全球鹰)；以及低空ISR和有效载荷投送(FLIR Sky Raider)。 

潜在的军事应用：在网络战和电子战之后，机器人和半自动系统具有最直接、也许是最大规模的潜在军事意义。这些系统已经在反恐中广泛使用；ISR并且在未来可能成为各种传感、精确打击、网络战或电子战装备投送、甚至空对空交战的主导平台。 

近期国家安全应用：半自动无人机目前用于反恐和反叛乱行动，并作为许可的空气环境的使能器。截至2019年，美国空军几乎连续不断地保持70架MQ-9机载。预计在未来五到十年发展的战略能力包括对有人驾驶飞机的非致命支持；协同集群情报、监视和侦察以及在被拒绝空域的辅助打击：和远程战略轰炸和/或ISR。

长期国家安全应用：预计将长期发展的战略能力包括在空对空战斗中更容易区分敌友的能力(忠诚的僚机平台)和更快、更大规模的协同ISR和在封锁空域中对集群的辅助打击。一系列地面、水面和海底以及太空领域的自主无人驾驶飞行器也在开发中。

发展的挑战或限制：目前，大多数平台的自主性仅限于各种形式的航路点飞行。此外，目前，一些平台(如MQ9“收割者”和RQ-4“全球鹰”)在被拒绝或竞争的环境中生存能力很低。依赖人工智能DSSs的无人机也可能面临一些与目标保真度相关的相同挑战。在某些情况下，无人机的使用可能会面临道德或法律约束，这可能会危及或限制R&D对此类系统的预算。

参考链接：

https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA595-1.html

https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RRA500/RRA595-1/RAND_RRA595-1.pdf

https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RRA500/RRA595-1/RAND_RRA595-1.summary.pdf

（全文完）

－ The End －

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