最快的OODA环：大数据对空中力量的影响

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来源：防务快讯

作者：朱虹

简介

美国空军大学Aaron J. Dove少校发表的论文《最快的OODA环：大数据对空中力量的影响》（The Fastest OODA Loop：The Implications of Big Data for Air Power）探讨了大数据在国防领域的应用情况，并通过3个场景探讨了大数据如何助推OODA环，强调了大数据对空军的重要性。本文编译了该论文的主要内容。

1 大数据的军事应用

到目前为止，国防部和其他政府机构开发了大数据的各种用途并进行了应用，下文以国土安全部为例进行了介绍。此外，大数据在情报领域和地面部队中也得到了广泛应用。

1.1 国土安全部

随着大数据对业务的影响持续增长，国防部和其他政府机构已经注意到并发现了大数据的各种用途，例如国土安全部（DHS）。国土安全部目前正在测试一项名为“快速属性筛查技术”（FAST）的程序，以查找指向未来潜在恐怖活动或犯罪活动的人员行为模式。FAST系统通过海关检查站或重要过境地点的各种传感器，从观察、心理和生物统计数据中跟踪数百个不同的数据点，然后将这些数据点与通常在恐怖分子和罪犯身上看到的行为和活动进行对比。FAST系统的初始测试显示，在识别具有恶意或欺骗性意图的个人方面，其成功率超过70％。被FAST系统视为具有潜在威胁的个人可能会受到进一步筛查，如果发现非法行为则将被逮捕。虽然无法根据被感知到的犯罪意图而逮捕接受筛查的人，但FAST系统有可能对计划进入美国的罪犯和恐怖分子形成强大的威慑力。

1.2 情报领域

高度依赖大数据能力的另一个国防领域是情报领域。诸如中央情报局（CIA）和国家安全局（NSA）之类的机构依靠数据分析来处理敌对行为体的通信情况并对个人或组织进行有针对性的监视。这些情报机构定期与谷歌、Facebook和苹果等商业公司合作，以发现恐怖分子并找到他们之间的联系。在某些情况下，情报机构已将其大数据分析外包给私营公司，以补充和提升自身能力。中央情报局对Palantir等神秘公司的风险投资已经在软件方面有所成效，这些软件能够追踪恐怖分子的网络连接。关于Palantir公司最著名的是，通过创建模式算法将奥萨马·本·拉登（Osama bin Laden）在中东隐匿期间所使用的各种关系和人脉联系起来，帮助中央情报局找到并杀死本拉登。从那时起，情报机构在利用大数据领先敌人一步方面已经取得了巨大的进展。

1.3 地面部队

地面部队在部署简易爆炸装置、蓝军跟踪以及确定敌方活动时间和区域方面也使用了大数据。在伊拉克，数据分析有助于找到简易爆炸装置的最常见位置和部署模式，并根据对特定区域简易爆炸装置袭击的综合分析，计算出某一天的“最安全路径”。但是，由于最初是在独立个人计算机上进行处理，军方一开始缺乏快速分析数据的计算能力。除了跟踪简易爆炸装置的计算问题之外，还有通过蓝军跟踪数据了解友军的情况，蓝军跟踪数据可以提供某个特定区域中友军的近实时位置信息。与个人计算机相比，一旦大数据被转移到云端处理，并通过大数据编程软件在各军方服务器之间分发，就可以提供大数据优势。基于云计算的处理时间将大幅减少，而且分析信息的能力也得到了增强。现在，他们不再是只能处理特定区域蓝军跟踪的指挥官，而是能够在整个战区中跟踪蓝军，并在必要时重点关注某个特定区域。通过大数据分析，不仅可以推断出简易爆炸装置的部署模式，而且可以分析处敌方正在使用的蓝军行为模式。此外，敌方通过预测最快响应路线，可做好准备对事件响应小组发起攻击。这种观察活动模式的新能力使指挥官可以预测最有可能发生袭击的时间和地点、开展巡逻和回避的地点，以及事件响应小组如何在保证作战安全的同时，最大程度地降低自己在途中遭受攻击的风险。这些数据在指挥官之间以及负责巡逻的军官之间分发，以在友军遇到敌军时加快决策。

2 大数据助推OODA环

大数据可以极大地增强某些军事部门、战术和策略所参考的OODA环。OODA环取决于四个阶段：观察、调整、决策和行动。观察阶段涉及从各种来源收集信息，例如外部信息、环境或当前的互动。从这些观察中，可以根据决策者的背景、新信息或之前的经验来对信息进行调整和分析。一旦将观察结果通过分析进行调整，并合成为可用的信息，就可以形成最优决策，从而推动行动的开展。尽管OODA环中存在着重要的人为因素（尤其是在调整阶段），但大数据的卓越之处就在于其能够观察到的结果，远远超过经验最丰富和最聪明的人类观察者或团队所能观察到的结果。在执行OODA环策略中，大数据的另一项优势是，对于可能由于个人偏见或背景而无法识别数据的人，大数据能够以一种可见的方式调整数据。大数据对OODA环的“使用”包括收集数据（观察）并对其进行分析以找到趋势或特定兴趣点（调整）。前两个步骤是OODA环中最重要的部分，通过收集相关数据，发挥“调整”阶段的作用对于成功制定决策至关重要。大数据允许决策者根据数据定制“作战图”以满足其需求。之后，决策者有能力根据数据做出更明智的战术和战略决策（决策），以制定最佳行动方案（行动）。然后，随着作战空间随行动而发生变化，这一循环将重复发生。大数据提供快速且可行动的信息能力对空军作战产生了巨大影响。在空战中正确执行大数据分析，将为目前最快、最流畅的战区之一的空战场指挥官和作战人员提供最快的OODA环。

3 大数据对空军的重要性

首先，大数据并不是一种可以100％准确预测未来事件发生概率的解决方案。但是，大数据的优势在于能够将大量数据合成为更小、更“易消化”和可操作的信息片段。例如，如果是第一次走进联合空中作战中心（CAOC）的作战楼层，很容易立即被通过各种信息来源流入的大量信息淹没。这些信息来源可能包括民用新闻网站、遥控驾驶飞机（RPA）的视频馈送、战斗机数据链（FDL）跟踪地图显示、蓝军地面跟踪屏幕、卫星视频和数据馈送，以及许多其他信息来源，全部投射到巨大的显示屏上。这就是大数据分析最熟悉的环境，大数据的能力可以为在这一环境中工作的人员提供更大的能力，使其能够快速处理相关信息并根据相关信息采取行动，在积极情况下尽可能快地执行OODA环。

4 未来场景

当空军和国防部试图找到一些实施尖端技术的方法时，需要考虑如何将大数据整合到当前和未来的作战中。《2030年空中优势飞行计划》中提到了大数据能力，例如云计算以及结合来自空中、太空和赛博空间各个领域的数据，这对于在未来的冲突中为美国提供非对称优势至关重要。此外，利用大数据能力可提高情报、监视与侦察（ISR）收集效率，从而推进ISR工作并在正确的时间将传感器分配到正确位置。许多其他国家已经在争相恐后地进入大数据应用领域。英国国防部正在寻求将大数据整合到空中作战以及整个军事领域中。如果美国军方和空军希望在第四次工业革命中继续保持领先地位，那么必须认真利用大数据的优势，并开始积极寻求如何将大数据整合到当前的作战行动中。

4.1 场景介绍

2025年4月，美国与伊朗之间的紧张关系达到顶峰，这是由于伊朗屡次封锁霍尔木兹海峡，并对阿拉伯海湾内的友好国家和中立国家（如阿曼和阿拉伯联合酋长国（UAE））发起武力恫吓。渴望实现西式自由的民众在伊朗国内掀起了激烈的内部冲突。在8月份，当伊朗在国际水域用鱼雷击沉一艘美国巡逻艇并在伊朗领空之外进行的训练任务中击落两架卡塔尔F-16战机时，整个局势到达一个关键临界点。一周后，伊朗在采取这些行动之后完全封锁了霍尔木兹海峡，直到伊朗确定其他国家“停止一切敌对行动并停止所有制裁”，并继续击沉试图突破封锁的民用油轮，国际社会试图通过外交手段使局势平静下来的努力破灭了。这对阿拉伯海湾造成了巨大的损失且破坏了环境，并引起美国盟国在海湾地区和世界范围内的强烈抗议。伊朗将最近从俄罗斯购买的战斗机以及S-300和S-400地空导弹系统部署到其南部海岸，并对美国政府、军事和金融机构发起侵略性赛博攻击，从而导致行动升级。伊朗总统授权军方与阿联酋、卡塔尔、沙特阿拉伯、埃及、约旦和科威特等友好的中东国家联盟联合开展阿拉伯海湾联合防御（CDAG）。命令一出，位于卡塔尔乌代德空军基地的联合空中作战中心进入了全面战时状态，军事基地和整个海湾地区航母上的所有美军飞机都准备好了对伊朗发动攻击并保卫阿拉伯海湾国家。

在这一未来场景中，联合空中作战中心和作战人员可以使用一种基于云的大数据能力，即增强型数据评估网络（EDEN）。这一网络在OODA决策环过程中的集成程度是场景评估的主要特征之一。这种集成程度各不相同，从完整分析馈入联合空中作战中心的所有数据片段，包括来自民用新闻网站到涉密程度最高的国家资产的数据，再到仅使用增强型数据评估网络作为目标分析工具和威胁检测器。每个场景都将对比增强型数据评估网络向作战人员分发的情况以及影响分散执行的程度。在不同的情况下，产生的效果也不同。使用增强型数据评估网络为专属中央级别提供数据，从而使作战人员越来越依赖于指挥控制（C2）；或是将数据完全集成到飞机和数据链网络，从而支持极其分散的决策和执行。这些场景假设美国主动参与了针对伊朗的战斗行动，其中包括空中轰炸、空对空交战、海战和赛博战。从这一场景中，将需要考虑三种不同的结果，以帮助设想大数据如何帮助诸如此类的未来战斗。

4.2 场景1：自动战

在这一场景中，通过结合大数据与人工智能（AI），指挥官只需作出最重要的决策。诸如传统的近距离空中支援（CAS）和打击协同与侦察（SCAR）之类的任务已被由算法创建的定制任务所取代。远程遥控驾驶和自主驾驶的无人机在空中和海上占主导地位，通过结合人工智能与大数据的能力，它们具备向潜在目标开火并确定潜在目标的能力。在联合空中作战中心，指挥官可以通过结合各种传感器实时查看战斗的进展，并可以通过直接连接到战斗机数据链（FDL）的“点击”界面来执行有人战斗机和空对空战斗机的任务。空军、联合部队和盟国高效执行任务，以近乎机器人的方式等待听从命令。任务的每一个细节，从目标驻留时间到使用哪种类型的条例以及与其他飞机化解冲突所需的最终攻击方向，都会提供给作战人员。当空军飞行员发现潜在敌对目标时，将通过增强型数据评估网络上传并处理该信息，然后分发给指挥官，指挥官可以分配攻击任务或选择继续收集更多信息。可以将这些任务从主要空军指挥官委派给联合空中作战中心内的地区或航线指挥官，他们已取代了传统的空中任务指挥官。

分析

在某些领导圈中，这种将广泛的大数据分析与高水平的中央执行相结合可能是完全自主化战争之外的作战技术改进巅峰。应用于ISR和先进人工智能的大数据处理能力是共用作战图（COP）概念的关键。这一系统将为指挥官实时提供与战场有关的准确信息，并支持指挥官为地面和空中人员提供最佳和最准确的指示。通过将共用作战图系统集成到类似增强型数据评估网络的工具中，指挥官和指挥控制工作人员可获得的态势感知量将是前所未有的。当作战人员发现潜在目标时，如果允许增强型数据评估网络灵活地分析进入战场的所有信息，将尽可能缩短分析时间以及指挥控制节点批准攻击的时间。这将为作战人员提供清晰的任务画面，指挥官几乎可以全面掌控在战场上做出的决策。这种大数据集成类型的潜在弊端将是，需要许多强大的指挥控制支持人员来指派新的多域指挥控制（MDC2）环境中的众多任务。在当前国防预算减少、军官留任问题频增的时代，这可能是一项艰巨的任务。国防部必须对增强型数据评估网络系统投入大量资金，以确保可视化分析产品将是有用的，并且不会损害决策者的态势感知，但这些资金可能是从其他武器系统或人力投入中抢来的。潜在的对手可能会通过先进的干扰手段来限制流向此类系统的信息，这可能会对流向共用作战图的信息的真实性或准确性产生不利影响。缺乏准确的信息流向此类决策人员，可能对一支严重依赖自主无人机的部队造成致命后果，而且处于中心位置的决策者将因为缺少某种先发制人的措施而无法将攻击权委派给执行任务的人员。

在一个高度中央控制和广泛数据分析并存的环境中，实施增强型数据评估网络的OODA环将对指挥控制相关人员产生巨大推动作用。在伊朗相关作战中，尽可能短的决策环将使指挥官、分析人员、联络官和决策者拥有巨大的优势。但是，在这样的系统之下，战场上和战术空间中的作战人员可能会被排除在全局之外，变得过分依赖于指挥控制。这一系统将依靠强大的指挥控制人力，并且如若希望获得成功，还需要制定强有力的增强型数据评估网络系统故障应急计划，从而在敌方击溃该系统的情况下将对任务的影响降至最低。

4.3 场景2：目标分析

大数据进一步发展了其目标分析功能。像近距离空中支援和打击协同与侦察这样的传统角色得以保留，并且随着敌方重心在响应过程中的变化，每天都保留着传统的任务集、潜在目标和威胁的空中任务指令（ATO）循环。空中任务指挥官率领大型有人和无人机编队攻击在伊朗的目标并保护海湾的民用基础设施。在确定新目标时，将对目标的各个方面进行分析审查，包括其活动模式、对敌方重心的潜在影响、目标的结构组成以及进行攻击并实现预期武器效应（DWE）的最佳机会。然后，各种专家汇总这一分析的结果，并确定目标的优先级以供批准。指挥官每天与参谋人员开会讨论跨地面、空中和海上领域的分析结果，以便确定第二天的ATO优先事项。由于担心算法无法与经验丰富且受过良好教育军官的主观情报和战略分析能力相匹配，大数据和人工智能帮助指挥官塑造战场空间并成为战略/战术决策辅助的能力在多年前就被否决了。这是因为担心基于不正确的分析来执行决策会对将增强型数据评估网络系统完全集成到共用作战图中造成致命后果。与此同时，在民用领域，由人工智能以及构成物联网的传感器网络组合而成的大数据分析已经彻底改变了生活的方方面面，导致其带来的社会变革可与工业革命带来的变革相提并论。

分析

这一场景或多或少地延续了决策环内的当前作战方法，大数据发挥的是补充作用，以帮助确认潜在目标的有效性。空中作战中心的大部分分析仍是由负责各种数据馈送的分析人员手动完成的，然后由分析人员将其认为相关的信息手动提供给指挥官，以帮助指挥官建立态势感知。通过使用增强型数据评估网络作为目标分析工具，负责多域指挥控制目标选取的人员可以提高实现预期武器效应的能力，还能帮助武器专家确定ISR所定位的目标。例如，可以为指挥官和联合终端攻击控制员（JTAC）提供针对目标（例如高价值人员（HVI）藏身点）的正确且快速的武力解决方案。此外，将继续执行传统任务（如近距离空中支援和打击协同与侦察），但对目标选取的审查将更加严格。

这种实施方法的弊端主要是，为了响应潜在目标、选择完美的武力解决方案以及实现零平民伤亡，将很容易导致“分析瘫痪”。尽管有些人可能认为目前已经发生了这种情况，但大数据分析可能会加剧这一问题——特别是如果可以精准地预测活动模式时。这可能会使指挥官与参谋人员商议根据增强型数据评估网络的建议手动选择目标所遇到的瓶颈更加复杂。尽管增强型数据评估网络有助于确定短期目标，但由于针对哪些目标最可能影响敌方的重心进行了过度分析，极有可能延迟对战略目标的攻击。在战术方面，作战人员仍然可能过于依赖指挥控制批准以获得合理的动态目标。虽然可以创建没有指挥控制或增强型数据评估网络协调的交战规则部署矩阵，但这也会加剧当前的战争迷雾和延迟杀伤链问题，而这些问题目前正在成为作战行动的障碍。

在当前的反恐冲突中，针对目标/高价值个人分析的OODA环已经取得了一定的成果，可以针对需要在标准ATO环内处理的短期“临时”任务进行调整。但是，OODA环的“观察”和“调整”部分仍然受到手动确定数据的“人为”能力限制，并且大多数指挥官的时间都花在了获取态势感知上，而不是花在制定最佳行动方案上。这种短期环境有利于获取增强型数据评估网络用作特定目标分析工具的好处。这很关键，因为手动决策环可能会成为指挥官进入敌方OODA环的障碍，而这可能会减慢塑造作战空间的机会，并将指挥官置于被动境地。由于指挥官是基于ISR信息向战场注入延迟的战术决策，而不是空中任务指挥官通过战斗机数据链掌握可由其支配的战区中所有资产提供的“全局”情况，这也是一个不利于空中任务指挥官的循环。尽管大数据将在目标分析或预测敌方行动方案方面提供大量好处，但由于限制了其使用范围，因此部分好处可能会受到阻碍。

4.4 场景3：分散作战

大数据分析几乎渗透到战场内外有关决策制定的各个方面。增强型数据评估网络不仅为多域指挥控制提供分析，而且还可以使用卫星和空中控制节点向地面和空中作战人员提供访问权限。作战人员能够定制增强型数据评估网络提供给特定任务项的信息，还可以调整信息的视觉呈现方式，以最大程度地提高战术有效性而不被数据淹没。增强型数据评估网络提供的信息也将集成到机载数据链中，并且信息能够在飞机之间传递，以使空中任务指挥官最大程度地提高地面和空中的态势感知能力。在指挥控制设施内，指挥官仍然可以为作战人员提供决策方面的意见，但随着作战人员可以访问与指挥控制节点拥有的相同信息，指挥官已经“向后退了一大步”。ISR数据流直接进入增强型数据评估网络进行实时分析，并不断更新分析结果，为指挥官提供极高的态势感知水平。交战规则允许人工智能和自主无人机根据增强型数据评估网络数据输入的结果使用武器，而空中任务指挥官可以通过数据链为无人机分配任务。增强型数据评估网络对OODA决策环的助推作用，使伊朗很难以任何协同方式做出响应。

分析

使用广泛的大数据来实现最大程度的分散执行，将需要对增强型数据评估网络基础设施方面进行非常昂贵的投资来创建这种场景方案。所有不同类型的空中和地面资产之间的软件集成将是一项艰巨的任务。这种类型的广泛分析将为作战人员和指挥官提供针对微观和宏观情况的增强型态势感知，并可以提高执行权下放程度，同时仍能使指挥官持续地及时了解战场上的进展。为了让作战人员能够最大限度发挥这一功能，增强型数据评估网络的分析和结果不会因分散作战人员的注意力或担心参考本地化大数据馈送而降低作战人员的战斗能力。如果将增强型数据评估网络集成到作战人员每天使用和训练的装备中，例如战斗机数据链或安装在头盔上的平视显示器中，而不是飞机软件中的附加传感器或“应用程序”中，将能够最好地实现这一目标。这将形成一种用户定义的作战图（UDOP），并将根据增强型数据评估网络在多域指挥控制级别帮助创建的共用作战图，为最终用户量身定制这种作战图。用户定义的作战图和共用作战图将共同为作战人员和指挥官提供决策速度和响应能力方面极大的灵活性。

这种系统的弊端首先是之前已经提到的昂贵开发成本。有限的国防预算将导致选择性集成增强型数据评估网络中可以使用的资产或在这些资产之间进行权衡，从而不会使每位作战人员都能享受其带来的所有好处。另一个弊端可能是在批判性思维能力长期退化过程中所产生的技术创新的双刃剑，而批判性思维能力是曾经使美军成为一支成功战斗部队的主要因素。军官和作战人员可能过于依赖增强型数据评估网络的能力，不愿在信息降级或增强型数据评估网络完全不能用的情况下做出决策。作战人员将需要采取应急措施，以允许分散执行。如果没有这些应急措施，可能会增加不愿承担风险的文化，在这种文化中，作战人员过分依赖技术来做出决策，并在没有增强型数据评估网络的帮助下做出决策时，会担心会因“没有做出正确”的决策而承担后果。

广泛的大数据与分散执行相结合的OODA环可能会为作战人员和指挥官带来非常积极的影响。在使用功能齐全的集成增强型数据评估网络系统执行时，OODA环的“观察”和“调整”部分将被降至最低程度并进行更新，其速度比任何人工团队手动完成的速度都要快得多。从理论上讲，结合自主无人机和人工智能，这一系统可能会是最快的OODA环，可在几毫秒内对战斗空间的变化做出反应。敌方部队对此进行反击的主要方法是拥有一个等效或更高级的增强型数据评估网络系统，或者通过数量庞大的军队和火力，而不考虑任何附带损害。正如此类集成的弊端所述，如果增强型数据评估网络系统被击溃、抵消或发生损失，还必须采取应急措施来减轻OODA环的损失。如果指挥官或作战人员无法访问增强型数据评估网络分析，有效的应急计划将使他们能够继续使用传统的传感器融合方法来做出决策，并且这种后备能力可以通过未来的技术进行增强，例如飞机软件中内置的有限独立人工智能。

5 建议

（1）在当前的ISR分析过程中投资大数据处理能力。为指挥控制分析人员创建可用产品，以快速检索与潜在目标有关的数据。

（2）将大数据分析集成到当前和未来的战斗机数据链系统中。

（3）确保所制定的共用作战图可以轻松直观地理解，供指挥控制决策环境中的指挥官使用。

（4）制定一份用户定义的作战图，该作战图仅从共用作战图中提取与任务相关的信息，并完全集成进作战人员的系统中，而不是单独的参考工具或程序。

（5）确保指挥官有能力根据大数据分析结果快速重新分配任务并确定任务资产的优先级。

6 结论

空军的未来作战概念将大数据牢牢地置于多域指挥控制、共用作战图和用户定义的作战图组成的体系结构之中。大数据分析将在未来的冲突中发挥其作用，但发挥作用的程度取决于实施方式。预计大数据将在民用部门中发挥更大的作用，并且随着产生现在称为大数据第五个V（即价值）的能力，使得对大数据的需求激增，促进大数据继续快速发展。情报界已经在其各个部门中使用大数据，而空军可能在将大数据整合到现代战争和空中力量方面处于领先地位。

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