摘 要

美国智库MITRE公司在近期发布的一份关于未来战场情报的报告，标题为《未来战场的情报：保持相关性的挑战》（Intelligence on the Battlefields of Tomorrow: The Challenge to Remain Relevant）。

报告强调了在现代战争中，为了保持情报的相关性和优势，必须进行文化和技术上的变革，包括采用人工智能/机器学习技术、建立共同的情报生态系统、改进情报分析和传播的速度与质量，以及培养分析人员和决策者之间的信任等。

真正的公共智能生态系统

现有的情报生产和传播方式已经无法满足快速战争的需求，必须加快进化以确保信息能够及时传递给战场决策者。

情报部门必须做好准备，以需要的速度提供关键信息，否则就有可能使决策者处于这样一种境地：他们不断被动地对威胁作出反应，而不是保持主动–这种境地在历史上与失败联系在一起。

是时候建立一个真正的公共智能生态系统了，这个生态系统应该有以下特征：

l 通过人工智能/机器学习（AI/ML）技术实现

l 是所有作战司令部通用的

l 可支持多战区作战

l 从世界任何地方迅速向决策者提供情报，同时向所有需要的人提供情报

从乌克兰危机中吸取教训

ISTAR（情报、监视、目标获取和侦察）是北约的一种情报工作方法，用于获取、处理、开发和传播情报，以足够的细节和速度支持作战决策和计划。

乌克兰与美国和北约伙伴的训练关系使他们能够学习西方军事情报教义和工艺，基于这一概念形成了基于节点的前瞻性信息共享方法。

同时，数字化转型也是乌克兰军队成功的关键因素之一，包括利用AI/ML算法、开发共同作战画面（COP）以及加强数据分析等措施。

基于云的DELTA COP促进了地理空间可视化和跨多域空间的信息共享。

该工具可通过安全应用程序进行部署和分发，简化了关键的空间感知。

它还将广泛的信息源与必要的垂直和水平通信媒介相集成，并将情报传递给所有级别的作战人员。

情报文化变革

这一章节主要探讨了如何让分析师更快地满足决策者的需求。

要做到这一点，分析师需要理解如何在提供足够的背景信息的同时保持速度，并且必须关注当前操作所需的信息，而不是未来可能发现的信息。

一种方法是通过共享指挥官的情报需求或信息基本要素(EEI)来实现。

这种自动化的方法可以将请求转换成 EEI 并发布到情报仪表板上，供所有相关组织使用。

想象一个场景，指挥官和他们的作战军官，制定他们的信息需求，简单地向自动化助理（也许是机器学习训练的机器人）表达需求。这一特定请求被机器翻译成EEI，并发布到情报仪表板上，指挥官的情报人员（J2）以及专注于战斗的每个横向和更高的情报组织都可以立即访问。

这一点立即成为大众的共识。对该数据的任何元素负有生产责任的特定组织（CNORROD）都被提醒做出反应。

他们的成果将通过一个自动化的响应队列进行反馈，以供快速审查和“发布”。

这种自动警报将与请求者共享信息，同时更新公共情报图片（CIP），其中信息跨层级边界均可见。

基本任务的自动化，对EEI副“成品”情报产品的快速交付的关注，使用基于BOT的情报代理人接受情报需求并交付EEI，以及持续改进真正通用的CIP，都可能是以所需速度实现情报的组成部分。

技术可以帮助实现必要的文化变革，同时减少分析负担。在这种情况下：

1.分析师将不再需要花费数小时准备简报。他们将继续创建基础数据，并借助不断审查商业和机密数据的算法，以发现对其责任领域至关重要的特定数据字段的更新。

这些数据字段将自动更新，为分析人员节省数千小时。战斗顺序记录、部队部署移动和其他瞬时数据需求也可以自动更新并设置为快速分析审查，确保适当但快速的分析监督的通用性。

2.基于人工智能的算法将不断搜索开源智能线程，寻找关键词和短语，关联相似数据，主题聚类，并对数据集进行优先级排序以进行分析审查。

他们还可以创建开源情报报告，由分析师快速评估，并迅速消耗到CIP中，进一步放大在危机模式下呈现给消费者的情报。

3.将情报输入到观察站，同时CIP可以被分解和优先化，分解成地理空间相关的数据片段，与指挥官不断发展的EEI进行比较，并根据立即警告的需要提示指挥官进行审查。

该信息可以作为特定警报推送，或者通过领导者的BOT呈现，同时将该相同信息快速摄取到CIP中，供全体员工参考。

4. 简报的频率会降低，情报分析成品也会减少。需求将驱动信息访问，而对BOT的反馈将驱动额外的情报需求或操作情报方向。

然而，实现真正的CIP面临着许多挑战，如各种级别的机密性、多个独立开发计划的成本等。

因此，需要领导力来推动实现共同解决方案的发展。

总 结

这个报告深入探讨了现代战争环境下情报传递和分析的紧迫性与挑战。

报告指出，随着战争速度的加快，传统的情报生产和传播模式已无法满足快速决策的需求。

乌克兰冲突成为现代战争中情报行为的一个关键案例，乌克兰军队通过结构化较低、反应迅速的情报和目标定位流程，成功对抗了规模更大但行动迟缓的敌人。

报告强调了数字化转型在乌克兰情报工作中的关键作用，尤其是人工智能和机器学习技术的应用，这些技术帮助乌克兰军队整合和分析来自各种来源的信息，从而支持作战决策。

乌克兰开发的DELTA系统，作为一个共同作战图景，实现了跨多域战场的信息可视化和共享，这体现了在现代战争中，快速、准确的情报共享对于维持作战优势的重要性。

文化和技术的变革被视为提高情报相关性的关键。

分析人员需要像决策者一样思考，快速而精准地传递信息。

技术，尤其是人工智能，必须帮助解决情报传递的时间问题，提高分析的速度和质量。

报告还提出了共同情报图景（CIP）的概念，这是一个能够支持多战场行动、将情报迅速传递给决策者的工具。

报告最后强调，为了在未来战争中保持情报的相关性，必须进行文化和技术上的变革。

这包括建立一个真正的共同情报生态系统，通过预算决策、财政监督以及必要时的预算惩罚来强制执行这一生态系统。

此外，还需要训练和准备，以确保情报消费者和生产者适应新的工作方式，从而在战场上保持先发制人的优势。

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