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产生“超越未来”的能力

2019-06-17 06:54 来源:科技日报 本报记者 刘 霞
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  美国空军未来可能会使用的无人机群图片来源:空军研究实验室

  据美国《防务新闻》周刊网站报道,美国空军于近日制定了新的科学和技术战略,其理念是产生“超越未来”的能力。该战略也确定了美国空军看好的五大技术领域,可能会出现“变革型”发展。

  无人机与自主太空系统

  多年来,美国军方始终认为,有必要配备大批价格低廉的无人机与自主太空系统。空军也认为,未来需要借助此类装备提升旧式精密武器的能力。

  美国空军在最新发布的这份科技战略文件中写道:“除了传感器和无线通信技术,空军在科技领域的进步将在很大程度上依赖各种机器人技术和自动化技术。不断发展的自动驾驶车辆市场提供了可供空军利用的产业基础和应用研究基础,但军事研究的要求远远超出民用领域的能力。”

  呼唤更多样化的武器

  该战略认为,美国空军需要更多种类的、具有更快速度和更长续航时间的武器。

  高超音速武器是其中的翘楚。高超音速武器能够非常迅速和有效地击中目标。如果能够投入使用,这些武器可以5倍于音速的速度飞行,射程覆盖几千英里。据悉,美国波音航天公司和惠普火箭动力公司正在研制高超音速飞行器X-51A。

  空军科技战略还提到了其他几种武器,比如低成本巡航导弹和制导弹药。

  此外,微波和激光定向能武器有望降低击落目标的成本。类似于美国国防部高级研究计划局的先进国防技术中心早就开始研究天基激光武器。它可在洲际弹道导弹主发动机运行期间(此后开始惯性飞行)将其拦截,换句话说,可提高在导弹达到最大速度前将其摧毁的可能性。

  而且,空军也看到了“先进渗透性动能武器”的前景,他们认为,这种武器可以和电磁频谱、太空及网络空间的新技术相结合,创造新的进攻和防御方案。

  低成本分布式传感器

  美国空军掌握的各种情报、监视和侦察平台(从U-2间谍飞机、导弹预警卫星到MQ-9“死神无人机上的摄像头”)获取了无数有价值的重要信息。但这些设施和资产太昂贵了,无法在空中待命足够长的时间,而且缺乏抵御更高级威胁所需的生存能力。此外,处理来自这些系统的信息需要太长时间,并且需要太多人力才能将这些数据转化为可操作的情报。

  空军科技战略希望发展成本较低的分布式传感器,把收集到的信息加以融合,“通过数量和冗余来增强抗打击能力,形成对远距离平台上各种精密传感器的补充”。

  小型卫星和低成本发射活动有助于实现这一架构,边缘计算也能达到类似的效果。边缘计算技术能够在源头上自主分析传感器数据,减轻旧式通信节点的负担。

  该战略还建议投资新的传感技术,如激光和多基地雷达、高光谱传感和量子场传感,以及微电子、光子学和其他用于构建传感器的材料。

  更灵活的作战网络

  美国空军的战斗机依靠作战网络来获取精确的目标信息,实现跨平台情报共享并对地面部队进行近距离空中支援。

  尽管民用通信技术取得了巨大进步,但美国空军“不能依靠”民用部门来提供足以抵御电子攻击、网络攻击和全球定位系统(GPS)干扰的信息共享能力。

  空军的这份科技战略称:“即使在有利的情况下,军方对这些能力的要求也超出了现有无线网络技术的限制范围,未来冲突所提出的挑战将远远超过民用领域遭遇过的任何挑战。”

  因此,美国空军需要部署更灵活、更具生存能力的作战网络,这种网络能够在受到威胁时自动进行调整。空军看好的技术领域包括软件定义系统、恢复能力更强的卫星、加密和导航技术以及定时系统。

  情报处理自动化

  美国空军参谋长戴维·戈德费恩曾经详细谈到要更加迅速地向用户传递正确的信息。若想做到这一点,美国空军需要继续在人工智能、预测数据分析、数据融合与可视化、自主电子战、网络等领域加大投入。

  据报道,2018年12月初,美国空军研究实验室宣布,将在未来3年里向自动化网络与信号情报处理领域投资1亿美元,以研发人工智能技术,自动处理电话监听、网络数据及其他信号情报数据,辅助美国空军情报分析师们完成“时间关键的”任务。

  该实验室指出,“自动化的信号情报处理是网络中心战的核心构成”,因此引入商业化的信号处理能力、增强现有系统、提升信号情报收集及处理流程,可提供“推动美国空军开展空中、太空和网络空间作战行动所需的持续性、高品质决策支持”。

  美国空军科技战略写道:“自动化在电子战、网络战这种对抗速度远远超过人类行动速度的作战中显得尤为重要。在可能的情况下,自动化可以协助电子战、网络等手段,通过增加不确定性来妨碍敌方决策。”

  此外,该科技战略中最大的变化是增加了一个新职位——空军首席技术官,他将负责协调空军科技部门的工作,并制定有关空军发展方向的战略决策等。不过,目前尚不清楚新战略是否会影响科技预算的规模或构成。美国空军每年的科技预算约为28亿美元。(科技日报北京5月7日电)

(责任编辑:王蔚)

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