近日，美國人工智能公司SparkCognition的陸軍項目總監(jiān)阿特·塞勒斯在Defensescoop網(wǎng)站上撰文，提出人工智能在實現(xiàn)對抗性后勤方面可以發(fā)揮的四大作用。主要觀點如下：

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭的今天，美國防部很難維持有效且富有彈性的后勤作戰(zhàn)。以敵對環(huán)境、有限的資源和對手的存在為特征的對抗性后勤，給美軍及其管理現(xiàn)有供應鏈的能力帶來了真正的挑戰(zhàn)。目前，面對對手迫在眉睫的襲擊，部隊在快速高效運送物資方面面臨挑戰(zhàn)。而人工智能在幫助國防部應對這些挑戰(zhàn)方面大有前途。

人工智能和其他自動化技術不僅可以幫助國防各部門應對這些持續(xù)存在的安全挑戰(zhàn)，而且還可以為有效管理對抗性后勤的人員提供增援，具體體現(xiàn)在預測需求、規(guī)劃路線、探測威脅及聯(lián)合信息共享等四個方面：

一、預測需求以通知物資發(fā)放

預測性分析可以幫助預測關鍵補給的潛在需求。通過利用人工智能開展分析，美國防部領導人可以分析歷史數(shù)據(jù)，包括作戰(zhàn)模式、以前的運輸方式、任務細節(jié)等，以更好地了解運輸?shù)臄?shù)量、頻率和最終位置，從而預測未來需求。利用這些信息，后勤人員可以就國防供應鏈做出更明智的決定，正確分配關鍵資源，并將其運送到恰當?shù)膽?zhàn)區(qū)。

二、自動調(diào)整路線規(guī)劃

人工智能驅(qū)動的自主系統(tǒng)可以幫助解決后勤規(guī)劃中的關鍵任務，包括路線規(guī)劃、車隊管理和補給操作。算法可以實時分析來自傳感器、衛(wèi)星和無人機的數(shù)據(jù)，以識別顛覆性事件，并動態(tài)調(diào)整后勤行動，重新安排資源運輸路線。此外，自主系統(tǒng)，特別是無人機，可用來幫助運輸所需材料，避免給人員帶來風險，并確保向部署的部隊投送必要的資源。

三、最大限度減少對國防供應鏈的干擾

由于國防部門在面對現(xiàn)代戰(zhàn)爭時或?qū)⒈３置艚莺瓦m應性，國防后勤人員發(fā)現(xiàn)并解決這些問題至關重要，以免嚴重干擾后勤補給。人工智能可以在軍隊內(nèi)部實現(xiàn)先進的風險評估并確保制定風險化解策略。特別是，機器學習解決方案可以分析大型和不同的數(shù)據(jù)集，以監(jiān)控供應鏈，識別供應模式和潛在風險，并幫助國防部門在后勤作戰(zhàn)中的漏洞造成重大干擾前主動解決這些漏洞。通過及早發(fā)現(xiàn)和應對威脅，人工智能可以使領導層能夠更快、更明智地決定下步行動，這有助于確保行動實施，并最終維護國防供應鏈的完整。

四、聯(lián)合部隊協(xié)作

人工智能和自動化還可以支持聯(lián)合部隊之間（美軍內(nèi)部以及美軍與盟軍部隊之間）的協(xié)作與通信。如果通過“聯(lián)合全域指揮與控制”等項目獲得適當?shù)脑L問權限，人工智能系統(tǒng)可以自動報告某些資產(chǎn)的庫存、跨特定作戰(zhàn)域運輸材料所面臨的挑戰(zhàn)，以及近年來國防供應鏈出現(xiàn)的干擾樣式，包括來自內(nèi)部、環(huán)境及對手的威脅。此外，自然語言處理工具等可以從這種共享情報中提取真知灼見，使聯(lián)合部隊領導層能夠更快、更好地做出協(xié)調(diào)一致的決策。

人工智能支援軍事后勤行動的機會是巨大的，尤其是在沖突環(huán)境下，盡管一些軍種在采用人工智能賦能工具開展后勤作戰(zhàn)方面發(fā)展得更快，但由于對網(wǎng)絡安全和道德的持續(xù)擔憂，其他軍種可能會持謹慎態(tài)度。圍繞治理與問責而進行的持續(xù)性對話，是這一難題的重要組成部分，必須在領導層面開展，但為了緩解進一步的擔憂，各軍種還必須向已經(jīng)在商業(yè)領域?qū)嵤┤斯ぶ悄芎笄诘慕M織學習。

世界上一些最大的組織利用人工智能優(yōu)化后勤工作并建立其彈性，他們已經(jīng)測試并完善了通過該技術保護供應鏈的策略。通過為國防部門復制這些努力，并充分利用人工智能的預測能力和自動管理流程的能力，各軍種可以開始徹底改造其后勤作戰(zhàn)行動。

隨著國防部繼續(xù)探索人工智能在作戰(zhàn)中的運用，后勤效率和有效性將有望持續(xù)提高，從而使美軍在沖突環(huán)境下更加有效地開展行動，并最大程度地保衛(wèi)好國家。