【The ABCs of DARPA】26个字母带你了解DARPA

《用26个字母介绍DARPA项目》-中文字幕（翻译&字幕by防务菌）

高稳原子钟（Atomic Clock with Enhanced Stability，ACES）项目旨在提高轻小型、低功耗（SWaP）平台的频率与授时精度。这些电池供电的原子钟上电后应在最短时间内完成校准，并在军事应用中保持一定的授时、频率精度。

广泛操作语言翻译（Broad Operational Language Translation，BOLT）项目旨在探索新的交流方式，为在线和个人交流时提供翻译和语言分析。该项目的最初阶段是帮助士兵和官员实时将英语翻译成听者的母语，反之亦然。DARPA的最终计划是将BOLT打造成强大的工具，帮助所有人更流利地进行交流，而无需学习对方的语言。

拒止环境协同作战（Collaborative Operations in Denied Environment，CODE）项目旨在通过开发先进算法和软件，扩展美国军方现有无人机系统（UAS）在对抗/拒止作战空间与地面和海上高机动目标展开动态远程交战的能力。项目寻求创建一种超越当前最先进水平的模块化软件体系结构，能适应不同的带宽限制及通信干扰，同时兼容现行标准，且在现有无人机平台上安装具备经济可承受性。

类透析治疗（Dialysis-Like Therapeutics ，DLT）项目旨在通过改善不良资源环境中的重症监护并为快速应对新出现的传染病威胁提供新工具来支持部队保障和军备。DLT原意特别针对一种名为败血症的危及生命的血液感染，但DARPA正在努力扩展DLT技术，以减轻血液中有害细菌、病毒、真菌和毒剂的威胁。

工程生物资料（Engineered Living Materials，ELM）项目旨在创建一类结合了传统建材的结构特性与生命系统特性的新材料。通过ELM项目，工人可以在现场使用天然原料“种”出他们所需要的材料，这可以减少能源消耗和成本。这些新材料还含有活性元素，使得完整的结构具备自我修复和对周围环境变化自适应的能力。

快速轻量自主（Fast Lightweight Autonomy，FLA）项目旨在开发先进的无人机视觉辅助导航技术，其可不依赖GPS、详细的环境地图或者动作捕捉系统等外部支持，使无人机实现在未知环境中的自主感知和机动。DARPA研究团队研发和制造了独一无二的传感器和算法架构，并在室内和室外开展了计时比赛和性能评估。

地面X车辆技术（Ground X-Vehicle Technologies，GXV-T）项目旨在不依赖装甲的情况下提高未来战车的机动性、生存性、安全性和效能。在增强生存能力方面，DARPA正在研究如何通过装备新型座舱和采用驾驶辅助技术增强车组人员。在机动性方面，DARPA采取截然不同的方式，包括避免使用装甲以及开发能够在所有地形快速行驶及实现机敏性的选项。

高保证网络军事系统（High-Assurance Cyber Military Systems，HACMS）项目旨在建立功能正确的系统并满足适当的安全和保安性能创造技术。除了生成代码之外，HACMS还寻求一种能够产生机器可检验证明的合成器，以便生成的代码满足功能规范以及安全和安全策略。一个关键的技术挑战是开发技术，以确保这些证明是可组合的，从而建立高保证系统的高保证组件。

干扰和共同进化预防和治疗（INTERfering and Co-Evolving Prevention and Therapy，INTERCEPT）项目旨在利用病毒进化创造一种新的适应性的医疗对策形式——治疗干扰颗粒（TIPs）在体内对抗病毒以预防或治疗感染。如果成功，INTERCEPT将为埃博拉、SARS、登革热、寨卡和基孔肯雅等快速发展的病毒提供新的治疗方法，提供针对多种病毒的广泛覆盖，并提供一种平台技术。

联合大学微电子学（Joint University Microelectronics Program，JUMP）项目旨在解决微电子技术中新兴的和现有的挑战。JUMP及其6个主题研究中心的任务是推动新一轮基础研究，为国防部和国家安全提供2025～2030年期间所需的基于微电子的颠覆性技术。

材料合成局部控制（Local Control of Materials Synthesis，LoCo）项目旨在开发可在低温条件下实现薄膜沉积工艺的方法。DARPA认为向沉积反应提供能量支持是薄膜沉积工艺的关键，而传统的高温（热能）加热方法只是其中一种提供能量方式，并不是决定性因素。DARPA计划通过对薄膜沉积工艺中的反应物通量、表面迁移等关键技术点进行优化，从而形成全新的低温薄膜沉积工艺技术。

挖掘与理解软件包（Mining and Understanding Software Enclaves ，MUSE）项目旨在运用大数据分析的方法，对数千亿条开源代码进行识别和分析，从而得出不同软件在发展中常见的深度共性，让大数据分析迈上一个新台阶。DARPA希望通过MUSE项目开发能够管理信息的“大代码”软件包，它不会在大数据集的重压下变形或崩溃，该项目针对的大数据，是2012年奥巴马政府宣布的技术计划核心。

神经工程系统设计项目（Neural Engineering System Design，NESD）项目旨在研发“能让大脑与数字世界直接开展精准交流的可植入系统”。这套接口系统能将大脑神经元所用的电化学信号转换为信息技术中使用的“0”、“1”机器语言。该项目有助于推动科学家对视觉、听觉和语言等神经功能的理解，最终研发出针对感官缺陷患者的全新治疗方案。

开放制造（Open Manufacturing，OM）项目旨在构建并验证与增材制造相关的快速鉴定技术，以全面了解、分析及管控相关制造程序的变化性，推测所制造产品的属性。该技术已经投入应用，譬如，美海军就将“开放制造”框架及数据模式用于制造对飞行至关重要的金属部件，在2017年为V-22、H-1、CH-53K等飞行平台部署相关利用增材制造技术制造的金属部件。

嵌入式计算技术功率效率革命（Power Efficiency Revolution For Embedded Computing Technologies，PERFECT）项目旨在创造一种革命性的运算功率效率方法，提升计算能力。该方法包括近阀值电压操作、大规模异构处理并发、创新架构开发以及对所产生的并发计算和软容错率加以利用。PERFECT项目将利用7nm制造工艺，专门针对嵌入式系统处理能力、效率和性能。PERFECT项目开发将分为5个方面：架构、并发、弹性、方位性、算法。架构将解决软硬件功率效率的创新和发展；并发将解决软硬件支持高水平并发计算的问题；弹性将重点解决软错误问题；方位性将重点通过管理数据的位置和可用性，最大限度减少运行数据沟通；算法将利用软件技术减少能耗。

量子轨道共振光谱（Quantum Orbital Resonance Spectroscopy，QORS）项目旨在将结合量子光子学的最新进展与磁共振成像和光谱学（MRI / MRS），为新的神经诊断能力奠定科学基础。QORS旨在测量神经化学物质浓度的变化，见于一系列神经系统疾病损伤，而无需传统MRI和MRS中使用的大型超导磁体，从而可以开发用于评估创伤性脑损伤的无创、紧凑的神经诊断（ TBI）和创伤后应激障碍（PTSD）。

地球同步轨道卫星机器人服务（Robotic Servicing of Geosynchronous Satellites，RSGS）项目旨在通过研发验证加速获取高精度检查、排除机械故障（太阳电池阵、天线展开等）、辅助变轨和其他轨道机动，以及安装附加有效载荷对在轨资产进行升级。目标是为高轨卫星提供服务，如使用机器人在轨更换新型星载计算机、加注燃料或推进剂等，美军希望藉由空间系统劳拉公司的助力，成功实现RSGS项目的商业转化。

雷达与通信的频谱接入共享（Shared Spectrum Access for Radar and Communications，SSPARC）项目旨在开发军用雷达和军事通信系统，以及军用雷达和商业通信系统之间的频谱共享技术。项目工作包括频谱共享系统和分离机制、频谱共享支撑技术、理论性能极限和接地设计技术以及相关监管问题。

宿主复原技术（Technologies for Host Resilience，THoR）项目旨在开发新方法以期在面对新出现的传染病时维持和优化军队健康。其目标是发现动物耐受感染的分子机制，并制定调节人类抵抗感染的弹性治疗策略。这种能力将支持军备，使士兵能够在资源匮乏或偏远的环境中度过传染病风暴，在这种情况下，病原体特异性治疗或重症监护病房的能力可能无法在当地获得。

智能数据分析之非传统信号处理（Unconventional Processing of Signals for Intelligent Data Exploitation，UPSIDE）项目旨在调查不采用数字处理器的新计算方式，研究远比今天的数字处理器更节能的模拟处理器。DARPA希望UPSIDE芯片能以完全不同的方式从事计算，研制的模拟处理器能进行概率计算，晶体管不需要必须进入到绝对0或1状态。

视频合成孔径雷达（Video Synthetic Aperture Radar，ViSAR）项目旨在研发演示一种极高频（EHF）靶向传感器，该传感器可穿透云层看清地面情况，其工作有效性和晴天工作的红外传感器相当。目标是研发出一种能够提供高分辨率、全动态视频的合成孔径雷达（SAR），该雷达将能够透过云层或在晴朗天气的状况下捕捉到地面机动目标。

无线网络防御（Wireless Network Defense，WND）项目旨在开发和演示用于稳健控制无线网络的新技术。该项目不会创建新的通信波形，也不会开发新的战术无线电。相反，该技术即能够改善在不久的将来采购和部署的无线网络类别的稳健性，并且还为构建下一代的无线网络提供可靠的基础。

X数据（XDATA）项目旨在研究在对非完美及非完整数据集，进行海量数据处理和数据可视化的算法，为大数据处理和分析开发新型计算技术和开放源码软件工具，以满足国防需求。但项目成果适用于许多政府机构和其他民用领域。

青年教师奖（Young Faculty Award，YFA）项目旨在在美国学术机构的初级教职员工中识别和吸引新兴研究明星，并向他们介绍国防部的需求以及DARPA的项目制定流程。项目侧重于那些没有DARPA资助的人，其长期目标是培养关键学科的下一代学术科学家、工程师和数学家，他们将把职业生涯的重要部分集中在国防部和国家安全问题上。

壁虎人（Z-Man）项目旨在通过深入研究壁虎的指尖结构，从而开发出一项新技术或装备，让人类也能像壁虎那样轻松爬上各种平面。