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網站上撰文，提出人工智能在實現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，具體體現在預測需求、規(guī)劃路線、探測威脅及聯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據，包括作戰(zhàn)模式、以前的運輸方式、任務細節(jié)等，以更好地了解運輸的數量、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，并將其運送到恰當的戰(zhàn)區(qū)。

二、自動調整路線規(guī)劃

人工智能驅動的自主系統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)星和無人機的數據，以識別顛覆性事件，并動態(tài)調整后勤行動，重新安排資源運輸路線。此外，自主系統，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代戰(zhàn)爭時或將保持敏捷和適應性，國防后勤人員發(fā)現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部實現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據集，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、聯合部隊協作

人工智能和自動化還可以支持聯合部隊之間（美軍內部以及美軍與盟軍部隊之間）的協作與通信。如果通過“聯合全域指揮與控制”等項目獲得適當的訪問權限，人工智能系統可以自動報告某些資產的庫存、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的干擾樣式，包括來自內部、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，使聯合部隊領導層能夠更快、更好地做出協調一致的決策。

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在商業(yè)領域實施人工智能后勤的組織學習。

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。