大数据如何应用于ISR作战？数据管理10条核心建议

    随着现代战争复杂度的不断提升，战场中存在着大量同构/异构传感器系统，并产生了大量的探测数据，北约智库论大数据技术在ISR作战中的应用作者：Giuseppe Valentino，意大利空军军官编译：学术plus高级军事观察员 张昊转自：学术plus微信公众号本文主要内容及关键词1. 大数据定义：5V特征2. 大数据赋能军用的关键核心问题：如何从海量数据中提炼可用情报，并支持决策的优先级，本质是数据管理的问题3. 大数据技术在ISR作战中的应用：北约大数据发展的两个方向①优化数据加工并缩短周期，②战术层面的数据管理4. 提出10条核心建议内容主要整理自外文网站相关资料仅供学习参考，欢迎交流指正！

    文章观点不代表本机构立场智库简介：联合空中力量中心（JAPCC）成立于2005年1月1日，是北约组织负责空天作战的重要机构，其主要职责为根据北约战略研究司令部制定的统一构想，与其他国家科学研究组织、作战使用、训练与分析中心的活动相关的问题，此外还直接参与制订战役与战斗训练计划和演习想定。

    引言在过去数十年间，军事数据和信息的使用呈指数级增长，高效数据处理被认为是获取战场态势、取得战场主动权的关键。

    然而现实中，现代战争的演进导致战场数据量大幅上升，并随着多域作战概念的推行会带来更高的复杂度，导致指挥官根据这些数据做出战场决策成为了一个长期的、周期化的过程，严重影响了持续作战能力。

    造成这一局面的根本原因是人脑缺乏在短时间内进行有效信息管理并快速找到适当应对手段的能力。

    为解决此问题，北约联合空中力量中心（JAPCC）重点聚焦大数据技术，认为其将作为关键解决方案，以满足现代多域作战的战场需求。

    1. 大数据定义1.1 大数据的定义与基本特点关于“大数据”这一概念的定义有多种说法。

    Gartner给出的定义为：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

    麦肯锡全球研究所给出的定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

    IBM指出该技术可总结为“5V”特性：Volume（大量）：数据量大，即采集、存储和计算的数据量都非常大。

    Velocity（高速）：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。

    Variety（多样）：种类和来源多样化，种类上包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。

    Value（密度）：数据价值密度相对较低。

    Veracity（真实）：数据的准确性和可信赖度高，即数据的质量高。

    1.2 大数据技术赋能于军事应用的关键当前在多域作战应用方面，在高级应用中进行信息流间的自动数据处理和数据互连是实现技术赋能的关键，旨在高效利用来自全作战域的不同信息源或数据库，应用大数据技术获取信息优势以支持军事行动。

    JAPCC认为，在“数据海洋”中，核心问题是如何在这些数据中获得可用情报，以支持指挥官的关键信息需求（CCIR）以及决策过程复杂性中的相关优先级。

    1.3 数据管理近年来，由于在多个数据库间实现相互连接成为了可能，许多国家提高其信息收集的能力。

    尽管现有系统信息收集能力不断增强，但如何管理所获取的大量数据仍然是核心关键。

    总之，像北约这样的复杂组织，应该建立一个数据使用和分析的统一标准。

    通过系统性的方法，在以下几个方面实现统一：数据战略；数据系统管理；数据存储政策；验证过程和算法。

    JAPCC将优先级管理作为当前大数据技术军事发展的一大要素，筛选出最为重要的高优先级数据对满足用户需求至关重要此外，数据存储也是北约应关注的重点方向，北约应将潜在对手的大部分信息存储在数据库中信息应该通过高可用性架构进行存储，该架构应能够实现基本的情报应用北约将建设可共享ISR数据库作为其关键要务，旨在对其信息系统和预警能力进行有效支撑2. 作战应用大数据技术在ISR作战中的应用北约将空基和天基ISR能力作为其获取当前情报和保持信息优势的关键，通过获取目标图像及其他数据搜集方式支撑己方军事行动。

    目前，北约军事信息系统由基于联合架构的国家数据系统和其他数据源整合而成，具有巨大的数据量，这意味着大数据军事应用为优化联军情报管理能力提供了新的机遇。

    JAPCC认为，数据分析是保护盟军资产和部队的关键因素，新兴技术和工具的使用是情报分析和指控同步能力发展的重要转折点。

    大数据在ISR中面临的主要挑战是大数据的管理方法上的问题，其目标为减少信息传递所需时间，并降低在数据评估中由于人为因素造成的多门误差（multigate error）。

    综上，从ISR作战应用上看，北约大数据技术将重点发展以下两个方面：2.1 优化数据加工、开发和推广周期以支撑指挥官决策能力JAPCC认为，北约的ISR作战存在着很大的问题。

    在乌克兰危机期间，北约对俄罗斯所谓的“快速演习”毫无防备，这体现出北约ISR数据利用的局限性。

    尽管北约收集了相关信息，但没有立即获取可用于作战的情报以支持快速决策。

    ISR未来发展关键是通过持续利用分析数据使军事行动和情报作战同步协调，确保其可靠性和有效性。

    在ISR数据加工、开发和推广（PED）周期中，应确保作战域能力的全面整合，并建立一种基于多域数据收集的新的思维方式。

    换句话说，大数据将在PED内部带来了一个新的视角，即需要定义一种及时、有效、可操作的“可读数据”。

    目前，北约所依靠的数据库和信息数据集是由不同国家负责管理的，但问题是这些数据库间不能实现互联，在整个开发过程中缺乏优化数据处理能力。

    北约应该从新的角度重新审视PED旧概念，评估收集信息的及时性和可靠性，保证这些信息可被无缝过渡和转化为决策周期。

    基于云计算资源的系统间联网将是该领域发展的重中之重，能够在接近相关“事件”时进行数据搜集和信息处理。

    2.2 战术层面上的分工、收集、处理、利用和分发（TCPED）在战略战役层面，数据可与其他信息源相关联并被准确评估分析。

    而在战术层面，则需要对大量的输入信息进行有效管理，这将为当前军事行动及时提供数据，以支持实时和近实时战场决策。

    在当前情报管理架构中，JAPPCC认为成功的关键在于实现态势感知所需的时间，大数据战略在产生可供操作的情报方面将发挥至关重要的作用。

    在信息进行处理和分发前，探测和收集数据所需反应时间是ISR作战需要面对的真正挑战。

    从这个角度来看，大数据技术在ISR战场环境中的应用有助于认知在这些基本情报中哪些是有价值的，从中获取信息，并将这些发现推断应用于当前态势中。

    这有效保障了能够以自动方式可靠利用数据的能力。

    以移动目标识别为例，预先定义的数据集可以匹配各种目标信息和其他数据源参考，从而获取可用情报并在最短时间内进行评估。

    基于联合数据开发架构的“统一愿景”演习强调了这样一种观念：由于数据集之间缺乏一致性和标准化，TCPED将是一个关键问题。

    据推测，在信息分析中，由于数据复杂性、操作人员能力、数据存储问题和连接性等诸多特征，88%的“可用数据”被忽视了。

    JAPCC认为，新兴技术（如机器学习、人工智能等）将在未来与优化情报利用能力的先进工具一起继续发展，大数据战略将是支撑情报应用，并解决决策过程中信息困境的第一步。

    3. 核心建议针对当前ISR任务需求和大数据技术发展现状，JAPCC提出了以下10条核心建议：（1）应用情报学科的标准概念来实现数据库互联（2）通过软件应用和算法将结构化和非结构化的数据库实现互联（3）应能够更加方便、快速、准确地进行信息筛选（4）根据情报需求管理（IRM）来构建相关工具和查询功能（5）通过分析实现数据匹配和融合功能（6）从文本、文件、原始数据、加密信息中实现信息强化，并将其转化为可供操作的有效情报（7）提取数据，建立模型并提供情报解决方案（8）规避数据加密的任意系统（9）减少信息的复杂性（10）优化多源数据融合能力结 语JAPCC认为基于明确的大数据战略为ISR作战定义正确的算法非常重要。

    对于现代战争，大数据是“大机遇”的代名词：传统的ISR加工、开发和推广（PED）系统已经被庞大的数据量所淹没，有必要在数据分析、存储以及信息共享方面建立新的替代性方法。

    北约的第一步是通过一个涵盖多学科和多作战域的愿景来确定北约的大数据战略。

    其总体目标是减少数据的复杂性，并可持续性支持各级指挥架构的决策过程。

    （全文完）C2如何加入学会注册学会会员：个人会员：关注学会微信：关注学会微信：中国指挥与控制学会（c2_china），回复“个人会员”获取入会申请表，按要求填写申请表即可，如有问题，可在公众号内进行留言。

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