第3章 智能化海战
海战既借鉴了一般战争的概念，又有自己的独特内容，正如第2章对俄、中、美作战构想的讨论。海上战场具有纵深度，因为它覆盖了广袤的地域，也是立体空间，包括海面以下区域。海上战场不像陆地战场那么杂乱，到处是人或建筑，海军交战时无外物阻碍。然而，海洋是一个巨大的全球公地，中立国、同盟国和友军的船只和飞机可能会出其不意地进入作战行动区域。海战也一定会涉及多领域，尽管熟知海洋环境—特别是水下环境—很重要。最后，大国之间的海战在很大程度上已成为双方作战网络之间的战争。这种冲突受到技术、技术的缺陷以及预期能力的强烈影响。
当代海战思想有疏漏之处。历史上，考虑海战时都忽略了这一点：海军只有在陆地支援下才能投入战斗。随着远程弹道导弹和巡航导弹的出现和使用，这种情况正在发生变化。在这种威胁下，岸基远程目标定位系统的重要性开始凸显出来。即便如此，港口和岸基后勤保障在维持海战中的关键作用仍未得到充分重视。部分原因可能是，自二战以来，出于政治或实际原因，这些设施一直作为避难所存在。从概念上讲，海战中的深水战场范围从最近的敌舰一直延伸到该舰艇的国家或国际保障基地。
这种看法强调了同时性，即同时攻击防御方的整个战场，对战斗大有益处。这种攻击会迫使作战网络中的各个单位独立作战，无法形成协同行动所产生的合力。再者，敌人可能无处可退；现在没有安全港用以撤退，也无法采用“存在舰队”（Fleet in being）战略。由于同时攻击近目标和深目标，敌方的战斗资源可能被大量消耗，直至无力支撑。最后，敌方指挥控制系统的作战流程可能会中断，让敌人以为作战网络已分崩离析，感觉大势已去，灾难临头。
除了这种作战层面的考虑，海战将会是舰对舰作战。现代水面军舰拥有强大的火力，但依赖于复杂的电子设备，所以相对脆弱，即使是小型导弹也可能使其失灵。这种攻击可能不会击沉舰艇，但能够让舰艇从战场上消失相当长一段时间或干脆退出战争。不过，军舰是不断移动的，在作战层面上，这一属性有助于根据彼此位置部署、调遣舰队，而且导弹要击中移动中的舰艇，就必须有末端制导系统。军舰很容易被部署在各处的现代传感器捕捉到，因为海面上一览无余，无处可藏。相比之下，潜艇不易发现。难怪有人认为潜艇是现代的主力舰，一流的潜艇是现代海战中的大杀器。
海战本质上是消耗战。成功发射火力很关键，一般来说，这种消耗并不仅限于一方。战斗通常包括一系列连续的武器对战，双方持续交火，直到无法作战或超出射程。在当代海战中，这会涉及多次导弹齐射。这种战斗遵循兰彻斯特效力平方律：在所有其他条件相同的情况下，一开始的微弱净战力优势将起到决定性作用，并且这种效果还会累积。对于海军战术，主要目标是发动有效的首攻。现代军舰很脆弱，而对手的有效攻击会迅速降低整个任务组或舰队的作战能力。先发制人意味着快速获得不可逆转的净战力优势。
之所以强调进攻，一个原因是，在战术层面上，没有预备队一说；所有人员须全力投入战斗，因为在战斗中没有什么比净战力优势更重要。也有一些负面因素。导弹发射后，如果需要补充导弹，通常舰艇要返回遥远的港口，这需要相当长的时间。因此，重要的是，攻击务必有效，不做无谓浪费。此外，损失任何一艘军舰对海军舰队来说都是巨大损失，在国家层面可能造成严重后果。温斯顿¡¤丘吉尔在反思一战期间德国和英国海军舰队之间的日德兰海战时表示，英国皇家海军若失败，可能会导致英国“一个下午就输掉整场战争”。
要有效攻击，必须知道敌舰位置。Wayne Hughes在其关于海军战术的开创性著作中写道：
在海上，有效的侦察，而不是机动，与武器射程等因素一样决定了谁会展开进攻—不仅是有效进攻，而且是果断发动首攻。
在汪洋大海上准确定位船只一直以来都是一项艰巨的任务。侦察的一大特点就是：似乎总有欠缺。导弹来处捉摸不定。因此，要搜索的区域与武器射程成平方关系。麻烦的是，武器的射程越来越远。不过，自20世纪初以来，海上侦察技术不断进步。现在的重点不是搜集信息，而是如何改进方法，更好地处理所搜集的大量监视和侦察数据。海底捞针（舰艇）变得越来越容易。
本章主要通过“发现和愚弄”这个人工智能应用构想，讨论在智能化作战空间中的海上战争。第一节提出了海战防御构想，第二节讨论了海战进攻构想。最后一节强调了兵力结构问题，包括人工智能标准化问题以及长期运行期间载人系统和无人舰艇的选用。
海战防御构想
防御是海战中难度较大的战术问题，其唯一目的是为有效的进攻或反击争取时间。Hughes甚至表示：“所有基于防御战术的舰队行动……在概念上都是有缺陷的。”Hughes的这个观点并非空穴来风，而是事先做了周密分析且参考了历史上的事件。不过，智能化战场上，可能会有一些微妙变化。
- 感知区域部署
第2章讨论的总体防御构想中，有一个大型物联网感知区域，覆盖敌军可能进入或穿过的区域。考虑到人工智能和相关技术的发展，这种想法在海事领域成为可能。
美国国防高级研究计划局（DARPA）提出了海基物联网（OoT）计划，目标是通过部署数千个小型、低成本的浮标，形成一个分布式传感器网络，在广阔的海洋区域实现海洋态势感知。每个智能浮标配有一套商用传感器来搜集环境和活动数据；这一功能包括自动检测、跟踪和识别附近的船只，并可能关闭飞行器交通。浮标使用边缘处理和检测算法，通过铱星卫星定期将初步处理过的数据传输到云网络，进行岸上存储。之后，再使用人工智能机器学习进行实时分析，从稀疏数据中发现有用信息。这些浮标是环保型的，使用寿命约为一年，购买量为50,000件时单位成本约为500美元。DARPA的海基物联网让我们看到了使用人工智能的可行性。
除了浮标，还有许多其他低成本的移动设备可以扩展海基物联网的功能，包括：
艾米莉飓风追踪艇。这艘无人艇长度不到2米，可在恶劣天气下工作5至10天，巡航速度约为7节。它带有卫星连接、摄像机、高光谱成像仪和一个简易声呐。
海洋航空智能自主船舶。这些风力和太阳能海洋无人船舶既可以航行也可以潜水，而且能够进行长期的位置保持和监控。使用锂离子充电电池为指挥系统、防撞、传感器负载功能和卫星通信提供电力。续航时间为3个月，有些版本还可提供长达8天的潜水功能。
Seaglider自主潜航器。这个航行器长2米，可以携带各种传感器，通过铱星卫星链路将数据传送到海岸站。铱星卫星链路同时也用于控制。Seaglider最大航程为4600公里，一般可进行深达1000米的650次潜水，最大续航能力约为10个月。
液体机器人波浪滑翔器。波浪滑翔器利用海浪和太阳能可连续12个月从海面采集数据。有几艘已在旧金山和澳大利亚（赫维湾）之间自主航行，行程达17,000公里。波浪滑翔器还能在舰队中航行，创建数据搜集网络。2015年英国政府在皮特凯恩群岛执行的任务中，使用了配有自动识别系统接收器、声波传感器和摄像头的波浪滑翔器。高清摄像头（1080像素）捕捉到目标舰艇图像后，通过铱星卫星将缩略图发送回指挥中心。波浪滑翔器随后自动航行约5200公里，抵达夏威夷。波浪滑翔器可安装细线拖曳阵列声呐和电子监视设备。
Ocius技术公司的Bluebottle。这艘无人驾驶、时速5节的自主水面航行器依靠太阳能、波浪和风力发电，负载约300公斤，包括细线声呐阵列、雷达、360度摄像头、自动识别系统和其他传感器。
Bluebottle整合了人工智能神经网络、传感器信号的边缘计算处理、低带宽通信链路和基于团队的软件架构，在该架构中，各成员艇独立行动，实现群组的共同目标，如进行拦截。2021年，五艘Bluebottle将构成智能网络，配备设备，在澳大利亚北部印度洋海域巡逻，发现非法船只后向岸基指挥中心发出警报，再接近入侵者进行详细调查。在未来构想中，还会使用多艘舰艇组成广域声呐阵列，用来探测潜艇，用一艘Bluebottle作为无人潜航器/海底传感器系统与岸基数据中心之间的“网关节点”。
除了正在兴起的移动、低成本的海上自主装置外，政府和商业公司将越来越多的小型卫星发射到近地轨道，形成大型卫星群。其中大部分将使用人工智能和边缘计算，有些配备了传感器，能够发现或用电子方式检测到海军舰艇。例如，Kelos发射的小型卫星，其射频传感器能够探测和定位隐蔽的海洋活动，例如渔船未激活自动识别系统或天气条件不利于成像时。该公司致力于向政府和商业组织提供射频侦察数据即服务（Reconnaissance Data-as-a-Service）。
当前，还存在大量较为传统的海上监视和侦察系统用于军事，包括空基系统、载人飞行器、水面舰艇和海底传感器。最新投入使用的系统是MQ-4C海神（Triton）无人机，航程约15,000公里，续航能力达到30小时。假以时日，借助于人工智能，系统的能力会显著增强。下一技术进步可能是美国海军拟采用的中型无人水面艇（MUSV），这是一艘拥有情侦监装备及电子战系统的500吨级舰艇，预期可以15节的速度自动巡航约60天，航程8000公里，并可在海上加油。
有这么多新老海上监视系统，数字海洋的想法正在成为现实。这一构想中，由人工智能处理数千个长期部署的移动传感器上传的数据，通过机器学习进行分析，最终形成详细的海洋综合三维图像。海洋如此浩渺，完成这一任务将是一大挑战。不过，对于较小海域（比如像中国南海这样的封闭水域、国家沿海地区或特定意义的小范围海洋区域），利用已有和近期技术可以形成详细的近乎实时的数字模型。
创建数字海洋模型可能成为革命性创举。至少，从长期看，它会显著促进侦察水平。美国海军研究生院的William Williamson教授宣称：
在“可观测的海洋”上，海军必须假设能追踪到每一艘舰艇，每天都会有多次位置更新。舰队再远，也会被敌人定位到。简而言之，海军将无处可藏，行动可料，再也无法突出奇兵。若掌握的信息足够详细，敌方就能够结合多种信息模式—图像、雷达和信号—确定舰艇位置，同时还可以推断舰艇的健康状况和作战状态，并监测后勤因素。不仅能发现港内的舰艇，还能近乎实时地观察到舰艇上物品的数量和类型。舰艇启航时，其准备工作和启航时间会在数小时甚至数分钟内被监测到。潜艇和水面舰艇一样难逃法眼。
- 防御战舰
在未来的重大冲突中，各战舰舰长都要默认对手知道本舰位置。接下来，防御要从“概念上有缺陷”转变为智能化战场中所有海军战术的基础。新兴的智能海上监视系统体系有可能从根本上改变传统的海战思维。“有效进攻优先”的口号可能需要改为“有效防御优先”。
数字化的“可观测海洋”将确保战舰及时发现敌舰靠近及其带来的进攻风险。为此目的，海军特遣队可使用三种点防御方法。首先，战舰可聚集在一起，集中防御能力，避免单个战舰被大型多轴、多导弹攻击击中。在这方面，智能舰载雷达和传感器将能够更好地在背景杂波中跟踪来袭导弹。此外，智能指挥系统还能够更快决策，对导弹发射任务进行优先级排序，投入战斗。附近的智能无人水面艇会启动有源照明雷达，水面战斗人员接收到反射波，创建火力控制质量跟踪数据。考虑到攻击的速度和复杂性，“人在环上”通常是首选的智能舰用武器系统控制方式。随着来袭导弹数量的增加或更多高超音速导弹的加入，会切换到“人在环外”模式。
其次，为了避免危及他人，战舰可能会分散作战，而不是集中。关键的是，最新技术允许分散的战舰统一作战。“分布式杀伤能力”设想远程战舰通过数字网络共享精确的雷达跟踪数据，利用各种输入形成综合图像，然后参考该图像与敌人交战，即使这些战舰的雷达并未直接控制目标。在这一场景下，数据延迟问题限制了共享数据的战舰之间的距离。“分布式杀伤能力”概念的一个重要目的加大敌方确定目标的难度。随着数字海洋的到来，这一目标可能会失去意义。
最后，纵深防御结构若采用人工智能，则会提供新的潜力，特别是在防御敌方潜艇时。当然，其基本思想对解决水面军舰威胁也有意义。在敌方潜艇可能穿越的区域，可以使用固定的浮动传感器，比如美国海军的可靠声学路径转换系统（TRAPS），由续航时间长的无动力滑翔艇牵引无源阵列提供支持。这些无源声呐使用人工智能机器学习支持的自动目标识别算法来识别特定的水下或水面接触点。先前提到的同时使用第一波和第二波人工智能的实验性“海上猎人”号无人艇的设计理念即源于“持续跟踪无人艇”计划。根据构想，该艇的主要任务是探测、定位及持续追踪安静的柴电潜艇。美国海军拟建设的新中型无人水面艇（MUSV）也可用于此任务。
自主MUSV更接近友军舰队，使用低频的有源变深声呐，并辅以带有无源声呐阵列的中型无人潜航器。水面军舰或MUSV可进一步部署小型无人潜航器，搭载多元静态、有源相干传感器，这些传感器事先已被部署在消耗性声呐浮标中。军舰可使用无源声呐，避免反探测，并利用MUSV部署的有源变深声呐的多元静态返回。
- 人工智能的“愚弄”功能
数字海洋大大提升了欺骗和迷惑行动的重要性。人工智能的这种“愚弄”功能有时和“发现”功能一样重要，尤其是在防御方面。在海战中，可以在战场上部署多个人工智能系统，对敌人进行各种欺骗。
欺骗是指先强化敌方指挥官的感知，提升其期望值，然后再反其道而行之。然而，它并不一定有效，因为敌方指挥官的想法在一定程度上是无法捉摸的。即便如此，作为一种低风险策略，无论是否有效，都值得采用。进行欺骗时，首先要埋下多个错误线索（因为敌人难免会错过一些线索），增加欺骗的可信度。例如，若干无人水面艇（USV）可在军舰离港时起航，主动发送带有电子或声学信号特征的嘈杂传真。数字海洋向指挥官提供的信息是，海上有多艘相同的军舰，这就让指挥官无法确定孰真孰假。
就混淆而言，目的也许并不是避免被发现（实际上，这可能很难实现），而是让敌方无法判断船只是否为军舰或是否为特定类别的军舰。进行混淆时，可以使用大量的人工智能浮标、滑翔艇、自主装置、潜航器和无人水面艇（USV）来迷惑数字海洋图像，目的是将空无一人的海洋—或者至少是作战区域—变成一个看似拥挤、杂乱、难辨真假的环境，要在这个环境中探测和跟踪真正的军舰非常困难，即使能，机会也是转瞬即逝。人工智能能够发现目标，也能够掩盖目标。
海战进攻构想
进攻始于防御。防御的目的是抵抗敌人的进攻，赢得充裕时间，到达合适的导弹发射位置，与敌方舰队交战。若冲突双方都使用智能系统，则彼此都很难定位敌舰。“有效进攻优先”的口号可能进一步演变为简单的“有效进攻”。导弹未命中目标对特遣部队或舰队净战力来说是重大损失，更换的话也需要相当长的时间。有几种方案可以考虑。
在协同攻击中，可能需要混合使用载人舰艇和无人舰艇发动攻击。一种办法是使用三艘舰艇：一艘固若金汤的大型载人舰艇，载有大量的各种远程导弹，远离高威胁地区；一艘小型的载人舰艇推进到敌舰所在区域，既用于侦察，也为大型舰艇的远程导弹提供目标定位；还有一艘隐形无人艇，在风险最高的区域航行，主要搜集具有时效性的关键情报，并通过小型载人舰艇将情报传回后方的大型舰艇。
协同攻击的逻辑是，在敌方舰队附近，会存在大规模电子欺骗和干扰。双向通信靠不住，可能会受到反复干扰，因此很难远程控制或连接自主舰艇。如果三艘舰艇在较短距离内进行合作的话，就能够充分利用电子干扰，将高质量的目标数据从小型的近距离无人舰艇传回到载人舰艇，然后再传回携带导弹的远程大型军舰。
位于中间的小型载人舰艇可使用高架或绳系系统和无人通信中继车辆来接收来自前方无人艇的信息，并通过使用弹性通信系统和网络，作为高稳健性耐用网关进入舰队的战术网格。此外，中间的小型载人舰艇靠近无人艇，根据战术情况对它进行控制，如果情况发生变化，则调整无人艇的任务。
这种中间艇也带有少量导弹，以防与大型导弹艇的后向连接失败这种极端情况出现。千万不要天真地以为在任何情况下都能与部队各单位进行通信。这三艘艇应有网络连接，但又不能依赖网络，方法是让中间的舰艇有一定程度的独立行动能力。
该协同攻击方案与前面提到的“分布式杀伤能力”概念不同，隐形无人艇和中间的载人舰艇传递的数据是目标（而不是火力控制）数据。后者要求高质量、低延迟，需要更紧密的集成。协同攻击方案只是松散集成，在技术上要求较低，更适合于在激烈电子战环境下的作战。
另一种方案是，由中小型空中、水面和水下无人系统组成网络，在这个网络中心部署大型载人舰艇。大型舰艇具有潜在优势，能够结合先进的发电手段来支持新兴的防御系统，如高能激光或磁轨炮。在这种情况下，大型的载人舰艇需要具有强大的生存能力、合适的防御系统、用来操作各种无人系统的优秀的指挥控制系统、连接到岸基设施和数据存储服务的高带宽通信系统。
载人舰艇采用“马赛克战”技术，通过无人系统扩大动能和非动能杀伤网，直至敌舰。舰艇的战斗力不在于载人舰艇，而主要在于其无人系统，这些系统具有不同程度的自主性、人工智能应用和边缘计算。大型舰艇及其所在群组实际上是苏联侦察火力综合体的海上形式。
智能化海战可能涉及两大对抗群体，每一群体都在寻找相对优势。Sidharth Kaushal认为：
未来的主流将是由廉价资产构成的分布式网络，尽管如此，（大型军舰）在其中仍会有一席之地。尽管小型分布式载人和无人资产的重要性与日俱增，建造足够多的、具备作战管理和指挥控制能力的非单点故障中型舰艇，对于维持分布式资产网络的黏合性至关重要。因此，未来由小型舰艇（载人和无人）构成的分布式舰队会被大型水面战舰编织在一起。
有两种无人艇可同时支持协同攻击方案和联网舰群方案。第一种是携带大量导弹的武库舰，用以大幅提升攻击强度。美国海军正积极开发一种排水量约为1000-2000吨的大型无人水面艇（USV），作为外部导弹舱，可自主航行到舰队，根据需要分配导弹，然后返回港口重新装载。根据这一构想，大型USV能够半自主或完全自主运行，采用“人在环中”或“人在环上”机制，根据海上或岸基控制站远程操作员的授权发射武器。
第二种是一种超大的无人潜航器，从岸上—而不是从运输船或潜艇—下水。这些舰艇的计划行驶里程为13,500公里，配有模块化装置，定期建立通信，接收或传输数据到遥远的舰艇或海岸基地。此类舰艇辅助进行有计划的攻击，或在高威胁环境中协助提供目标数据。在无人的情况下，如果需要，可能会牺牲它们以获取关键信息。
还有一个更复杂的方案，这个方案前面提到过：使用群组战术。群组攻击在沿海小环境中颇具威胁，但在海面上，无人水面艇的速度会受限，因而有效性会降低。有人建议部署水雷群，但同样，这似乎主要适用于浅滩水域。
在智能化进攻构想中，要关注两个问题。协同攻击方案中设想的无人舰艇可能会在极端情况下舍弃，但使用之初并无此打算。牺牲这些舰艇会对特遣部队或舰队的总体战斗力产生不利影响。目前，大型无人水面艇（USV）的设计大多集中在前沿电子和信息技术上，以实现某些构想。因此，它们的船体设计和总体结构更为传统，一般基于载人舰艇。
美国国防部高级研究计划局（DARPA）和美国海军现正在考虑设计无人舰艇（NOMARS）。这种全自动舰艇将带来若干优势，但最重要的战斗效益是能够从更小、更隐蔽、更灵活的舰艇获得相同的战斗力，以此提高生存能力。预期的额外好处包括缩小规模、降低购置和维持成本、提升海上可靠性、增强高海况下的性能以及不需要考虑船员安全或舒适性的水动力效率。考虑到人工智能未来的技术发展道路，NOMARS舰艇似乎不可避免。
第二，部署无人舰艇进出遥远的战区可能困难重重，因为它们的尺寸较小，因而航程短，而且更易受较高海况的影响。美国国防高级研究计划局（DARPA）的“海上运输队”概念要求多艘无人水面艇（USV）相互连接或协同编队航行，以减少船体阻力并提高巡航效率。根据这一概念，四辆或更多具有人工智能功能的自主USV连接起来，穿越12,000公里，分开后分别执行不同的任务，然后重新集结返回。USV不需要在危险的作战条件下进行补给，而是在运输队抵达后返回港口。
兵力结构问题
设计上，智能化战场广泛应用人工智能及其相关技术，在自主性、算法、数据管理、机器学习技术、边缘计算、网络和控制站等领域具有公认的系统和通用标准。现代军舰的船体可能采用全新设计，但武器系统、传感器组件和指挥控制系统一般沿用现有系统，每次不一定会重建。同样，新型智能无人艇的设计者可能会关注某些特定的重要方面，同时结合已确立的人工智能标准、通用核心技术和现有系统。
根据NOMARS提法，智能无人舰艇与载人舰艇相比有明显优势。不过，在海事领域，舰艇上配备船员确实能解决一些问题。无论是在和平还是战时，无人舰艇都可能被捕获或入侵，因为没有船员对付入侵者。例如，中国海军劫持—随后返回—了一艘在南海东部作业的Solcum海洋滑翔艇，而当时美国海军研究船只正试图收回该艇。同样，2018年1月，胡塞武装组织在也门海岸捕获了一艘美国海军的REMUS 600无人潜航艇。
因为这种可能性，各国在为智能无人舰艇配备系统时会有所保留，特别是在执行平时任务时。在和平或危机时期，这类舰艇可用于搜集数据。考虑到被捕获的可能性，要慎重选用机载系统，确保即使被破解也不会造成严重后果。虽然有各种防篡改方法和入侵告警系统，但都有缺点。对于执行平时任务的智能无人艇来说，谨慎做法是使用现成的商业系统而不是功能更强的机密系统。
近年来，大型无人舰艇的发展引起了人们对其可靠性的关注。大型舰艇在设计上会假设船员既能维护舰艇又能修复任何故障，例如，舰艇发动机可连续运行90天，但须有人类的监督和维护，而无人舰艇希望达到的性能水平是在无人监督和维护下连续运行90天。除了可靠性，还有其他问题，包括解决海上机械故障、所需冗余度以及故障预警后应采取的措施。
维护问题更多的是应用工程问题，而不是创新问题。事实上，人工智能在预测性维护中的作用日益增强，可能会解决许多问题。有些人认为，智能无人艇应视为卫星，而不是传统的船舶。卫星能自给自足、自我感知，有备份系统，可在恶劣的环境中运行，并根据任务需要自行重新配置。这样的概念认知对智能无人艇的可靠性和维护方面的设计有启发意义。
智能化战场会为海战带来全新面貌。最明显的变化是，人工智能和边缘计算将使自主系统和舰艇成为可能。更大的变化可能是，过去100多年间的持续侦察改进最终会一锤定音。人工智能、机器学习、大数据、物联网和云计算时代将海洋变得“可观察”。将这些技术结合起来，可以开发出近乎实时的海洋环境数字模型，将人造物品突出显示出来。
数字海洋意味着军舰不仅是猎人，同时也是猎物。这一观点要求我们改变未来主力舰的设计思路。之前，主力舰具有无与伦比的重要性，对所有较小战舰构成了明显威胁，海军建设均围绕主力舰建设。风帆战列舰是第一艘主力舰；到了20世纪初，出现了无畏战舰；20世纪中叶，航空母舰横空出世。如前所述，有人认为，现在的主力舰已经由航空母舰变成了潜艇。
目前看来，又有新的主力舰会出现。最近开展的一项研究重点关注人工智能等新数字技术的发展，得出如下结论：海军的下一艘主力舰将与舰艇无关。它将是人机网络，是海军的新重心，提供了超强的战斗力。未来，人机团队将会成为主力舰，在智能化战场上纵横驰骋。
译者声明
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