美軍后勤系統(tǒng)中人工智能的發(fā)展與啟示分析

導(dǎo)讀：美軍研判，2030 年的戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜性、不確定性將顯著加劇，對抗強度將顯著增強。潛在對手可能針對其后勤供應(yīng)鏈系統(tǒng)進行打擊，因此美軍需要更加敏捷韌性的后勤體系。與此同時，數(shù)字化技術(shù)革命帶來了更高效的數(shù)據(jù)采集和實時分析能力，為構(gòu)建預(yù)測性后勤提供了前所未有的機會。近年來，美軍圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動和主動預(yù)測的理念，以提升后勤效率和保障能力為目標(biāo)，大力推進后勤系統(tǒng)的信息化、智能化建設(shè)。

一、美軍后勤AI總體戰(zhàn)略與發(fā)展路徑

美軍后勤AI戰(zhàn)略總體強調(diào)以預(yù)見性與數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心，改變傳統(tǒng)“先消耗后補給”的被動模式，轉(zhuǎn)向主動預(yù)測補給需求和提前部署資源。美軍指出，“預(yù)測性后勤”要求通過算法分析歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前態(tài)勢和計劃需求，在時間、地點上前置物資和維護能力，確保關(guān)鍵資源及時可用。具體而言，需要通過機器學(xué)習(xí)對彈藥、裝備和物資等進行需求預(yù)測，可提前進行庫存管理，減少浪費;同時利用傳感器實時監(jiān)測裝備狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)預(yù)測性維護，提前安排檢修，最大化裝備完好率并降低維護成本。

為支撐這些目標(biāo)，美軍大力建設(shè)數(shù)據(jù)平臺與互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施。2020年，美國陸軍開創(chuàng)性地引入了Vantage數(shù)據(jù)平臺，將戰(zhàn)備和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集。2025年9月，美國陸軍信息總監(jiān)發(fā)布備忘錄要求各部隊在2026年3月31日前將所有業(yè)務(wù)與戰(zhàn)備數(shù)據(jù)遷移至Vantage平臺。這一舉措意味著美軍將各類后勤系統(tǒng)數(shù)據(jù)集中于一處，為AI算法提供可靠的“單一信息源”。

圖：Vantage平臺界面

美軍指出，Vantage整合了諸如全球戰(zhàn)斗支援系統(tǒng)(GCSS-Army)、聯(lián)合作戰(zhàn)資金管理系統(tǒng)(GFEBS)等多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，成為推動AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過Vantage，數(shù)據(jù)分析師和指揮員可以快速訪問可信任的數(shù)據(jù)，加快決策速度。

圖：Vantage平臺中的聯(lián)合作戰(zhàn)資金管理系統(tǒng)(GFEBS)

國防后勤機構(gòu)也將AI視為核心技術(shù)。美國國防后勤局(DLA)在2025-2030戰(zhàn)略規(guī)劃中優(yōu)先考慮加強數(shù)字互操作性和開發(fā)AI驅(qū)動的解決方案。為此， DLA在2024年6月成立了AI卓越中心，統(tǒng)籌規(guī)劃全局AI項目，制定AI應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，確保軍用AI模型的安全共享。此外，美國軍方還出臺了《數(shù)據(jù)、分析與AI采用戰(zhàn)略》(DAAIS)，明確通過加速數(shù)據(jù)與AI技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)“彈性后勤保障”等競爭優(yōu)勢。

總之，美軍后勤AI戰(zhàn)略以打破信息孤島、強化數(shù)據(jù)治理為手段，以提前預(yù)測補給需求和維護狀態(tài)為目標(biāo)，來構(gòu)建主動靈活的新型后勤體系。

二、美軍后勤AI典型應(yīng)用案例

(1)預(yù)測性后勤與數(shù)據(jù)平臺：美國陸軍裝備司令部(AMC)正在推進“數(shù)據(jù)驅(qū)動后勤”轉(zhuǎn)型，目前已經(jīng)推出多款A(yù)I應(yīng)用。例如，AMC通過開發(fā)“武器系統(tǒng)360”(Weapons System 360)工具，能夠?qū)崟r監(jiān)測坦克、飛機、車輛等武器系統(tǒng)的健康狀態(tài)、顯示缺件情況并指引補給來源，為指揮官提供一張完整的武器裝備物資供應(yīng)鏈視圖;“ParaLine”軟件支持掃碼盤點、離線工作并與 GCSS-Army 等后勤系統(tǒng)同步，美軍宣稱該系統(tǒng)可將庫存處理時間縮短約50%。

圖：“ParaLine”軟件

在此背景下，AMC各下屬司令部結(jié)合自身特點部署智能應(yīng)用。航空導(dǎo)彈司令部利用LAP360軟件識別潛在的裝備維護需求和補給短缺問題;坦克汽車兵器司令部運用數(shù)據(jù)分析預(yù)測車輛故障并優(yōu)化維護計劃;陸軍合同司令部則運用數(shù)據(jù)分析和AI工具識別采購趨勢，簡化合同流程。這些案例表明，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺與可視化工具，美軍后勤各層級都已開始實現(xiàn)主動分析后勤保障系統(tǒng)物資供應(yīng)問題，并及時調(diào)整策略。

(2)Maven智能系統(tǒng)(MSS)：MSS是美國國防部最知名的人工智能工具，最開始應(yīng)用于無人機視頻圖像處理系統(tǒng)，但目前已擴展到后勤保障領(lǐng)域。美國陸軍報道，MSS系統(tǒng)結(jié)合傳感器和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅用于戰(zhàn)場目標(biāo)識別，也包括后勤規(guī)劃和補給需求預(yù)測。

在2025年2月北卡萊羅納州舉行的一次空降作戰(zhàn)演習(xí)中，隸屬任務(wù)與裝備采購司令部下的第419采購支援旅借助MSS系統(tǒng)，為第18空降軍和第143遠征保障司令部的采購需求提供了支持。美軍指揮官稱，MSS可以為師和軍級單位提供持續(xù)的可視化后勤保障通用作戰(zhàn)圖，涵蓋包括接收、集結(jié)、后續(xù)調(diào)動與整合，戰(zhàn)區(qū)開設(shè)，戰(zhàn)區(qū)配送及戰(zhàn)區(qū)保障的所有階段，以全面支持大規(guī)模作戰(zhàn)行動的各個方面，大大加快了決策速度，確保一線部隊及時得到所需物資。

圖：第419采購支援旅在演習(xí)中使用 MSS人工智能系統(tǒng)為部隊提供支持

(3)DARPA LogX項目：LogX是美國國防高級研究計劃局(DARPA)于2019年發(fā)起的跨部門后勤創(chuàng)新計劃，項目總體預(yù)算5500萬美元，旨在解決美軍現(xiàn)有聯(lián)合后勤體系信息滯后、缺乏預(yù)測與彈性的問題，項目目標(biāo)是研發(fā)實時后勤與供應(yīng)鏈系統(tǒng)態(tài)勢感知、未來狀態(tài)預(yù)測及韌性評估的AI工具，使后勤信息能夠以數(shù)字化、云端方式快速共享，從而提供后勤系統(tǒng)的庫存現(xiàn)狀和未來態(tài)勢預(yù)測，并保障戰(zhàn)時物資的動態(tài)供應(yīng)。

圖：LogX系統(tǒng)架構(gòu)

截止目前，LogX項目已經(jīng)完成了關(guān)鍵原型演示，正在進入技術(shù)轉(zhuǎn)移與實際部署準(zhǔn)備階段。

表：LogX系統(tǒng)介紹

啟示與建議

我國在軍事后勤領(lǐng)域的人工智能投入幾乎是美國的三倍，顯示出我國對于后勤智能化的重視程度。但另一方面，我軍的后勤信息系統(tǒng)尚不夠統(tǒng)一，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和平臺建設(shè)滯后于美國，例如，我軍沒有類似美軍Vantage這樣集成多部門數(shù)據(jù)的平臺，加之部隊內(nèi)部信息化基礎(chǔ)參差不齊，仍以各軍種、各層級自行建設(shè)為主，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散且缺乏可共享的統(tǒng)一視圖。為此，建議我軍從數(shù)據(jù)整合平臺入手，著力發(fā)展預(yù)測性后勤體系。

(1)強化數(shù)據(jù)集成與平臺建設(shè)。學(xué)習(xí)美軍經(jīng)驗，加快打破后勤信息孤島，建設(shè)統(tǒng)一的后勤數(shù)據(jù)平臺。可借鑒美軍Vantage模式，將預(yù)算、采購、物資管理、車輛維護等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中存儲于全軍統(tǒng)一的平臺中，為AI應(yīng)用提供統(tǒng)一可信的數(shù)據(jù)源。該平臺應(yīng)滿足跨軍種、跨軍區(qū)的數(shù)據(jù)互通和權(quán)限管理，確保指揮員一線能夠?qū)崟r獲取全局保障態(tài)勢。

(2)推廣預(yù)測性維護與智能調(diào)度。在武器裝備和運輸車輛上部署智能傳感器，收集運行狀態(tài)、使用強度及環(huán)境等數(shù)據(jù)，建立預(yù)測性維護系統(tǒng)。通過AI分析預(yù)測可能的故障時點，使檢修人員能在故障發(fā)生前做好維護預(yù)案。同時，應(yīng)利用AI分析保障需求，動態(tài)優(yōu)化物資調(diào)撥和人員安排，避免人工經(jīng)驗主導(dǎo)下的“先到先備”或“即興補給”模式，從而提升效率并減少資源浪費。

(3)建立AI后勤專業(yè)機構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)體系。參照美國DLA設(shè)立AI卓越中心的做法，建議組建軍隊后勤AI研究與推廣中心，統(tǒng)一規(guī)劃項目、研發(fā)與評估流程，制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和安全規(guī)范。該機構(gòu)還可承擔(dān)AI倫理和安全性審查，確保所用模型安全可信。通過統(tǒng)籌設(shè)計，可避免各部自行引入重復(fù)工具造成資源浪費。(來源：北京藍德信息科技有限公司)