认知电子战发展面临的潜在挑战：数据困境

认知电子战发展面临的潜在挑战：数据困境

随着各级军事部门对联网指挥和控制系统的依赖性不断增加，电子战（EW）的重要性日益凸显。将人工智能（AI）融入电子战系统，正在从根本上变革军事技术的核心方面。将 AI 引入这些系统不仅能提升其效率，还能增强自主性，使之成为当代军事力量的关键构成要素。随着电子战系统自动化程度的日益提高，有关现代 AI 算法如何促进未来电子战技术发展的研究不断深入。AI 在诸多军事行动中均有广泛应用，涵盖武器系统选择、决策支持、威胁评估、情报解读以及后勤保障等方面。在军事环境中，由 AI 驱动的数据处理及关键通信功能已不可或缺。

AI 在电子战系统中的作用延伸至战役与战略两个层级。从战略上讲，AI 的应用能够对军事组织结构、兵力调配、作战策略、冲突升级与规模决策、情报解析以及整体战争态势产生影响。从战役上讲，AI 能显著作用于战术目标、规划制定、风险降低以及备战工作。以下为部分具体应用：

战役层面的 AI 应用

• 信息分析：AI 有助于对来自信号情报（SIGINT）、电子情报（ELINT）、人力情报（HUMINT）以及测量与特征情报（MASINT）等来源的数据进行解读和分析。机器学习技术可应对信息过载问题，增进对安全环境的理解。

• 兵棋模拟：AI 强化了用于研究战场情景和评估常规武器的模拟及兵棋工具，使规划者能够对动态战场条件进行建模和分析。

• 无人系统：由 AI 驱动的导航软件使无人驾驶飞行器（UAVs）能够在敌对区域飞行、执行高级战术，并依据敌方策略进行调整，且通过机器人集成得以进一步增强。

战略层面的 AI 应用：

• 情报、监视与侦察（ISR）：在处理关键军事信息、管理现代战争所涉及的大量 ISR 数据以及实时分析战场状况等方面，AI 具有关键作用。

• 先进的目标定位与导航：AI 提升了战术和战略防御系统中的目标定位与导航能力，优化了目标获取和辨别效果。

• 网络探测与攻击：由 AI 引导的网络探测、映射及攻击技术，对于进攻和防御策略均至关重要。

AI 方法在信号情报领域同样关键，用于侦测和解读敌方的射频信号。例如，卷积神经网络（CNN）可提升电子战（EW）系统中的到达方向（DOA）估计精度，而深度神经网络（DNN）能够基于时频图像对雷达脉冲进行分类。在电子反对抗措施（ECCM）领域，先进的深度强化学习方法能使通信系统适应敌方电子战环境中的自适应干扰。

在评估 AI 算法在电子战（EW）系统中的潜在集成时，务必考虑此项技术相关的挑战与风险。在此背景下，AI 的关键担忧和限制因素包括：

基于AI 的电子战系统中数据可靠性问题

AI 系统，尤其是在 EW 领域，高度依赖来自各种渠道的大量数据。为避免错误学习和意外结果，需要更准确的数据。

区分相似物体是一项艰巨的任务，尤其是在涉及欺骗的行动中。这可能导致错误的瞄准，引发严重的战略担忧。

例如，用于信号分类的深度神经网络（DNN）需要大量准确标注的数据。在动态的 EW 环境中，若遇到未涵盖于训练数据的场景，此类系统的有效性可能会受影响。

同样，深度强化学习算法也是通过与对立系统的广泛交互而发展起来的。然而，EW 环境中战术的快速变化使持续训练变得困难，这可能会影响算法的性能。

快速决策与冲突升级

尽管 AI 支持的 EW 系统具有诸多好处，但其决策速度可能无意地加快冲突从危机演变为战争的进程。

自主的情报、监视和侦察（ISR）系统可能会缩短外交危机管理的时间窗口，从而突显了人类监督的必要性。

战争决策的不可预测性

预测分析和机器学习无法确保结果的绝对准确性，仅能在一定误差范围内提供结果。在研究中尚可接受，但在实时军事形式下，此类不确定性会带来重大风险，可能导致决策失误并危及部队。

信息战与战略不稳定

虚假新闻、网络攻击和深度伪造等人工智能支持的策略可能会扭曲公众和领导层对国际冲突的看法，从而影响战略稳定。

尽管面临上述挑战，研究仍聚焦于 AI 在 EW 中的优势，探索其应用可能带来变革的领域。例如：

• 改进到达方向（DOA）估计。

• 对雷达脉冲进行分选。

• 在干扰情况下调整通信。

• 增强威胁识别与分析。

电子战数据困境

将 AI 融入电子战（EW）需要运用大量数据。这些数据对于训练 AI 系统准确执行任务（如信号分选）以及适应动态环境至关重要。AI 在 EW 中的有效性取决于数据的质量和规模。然而，由于 EW 场景的快速演变，获取大量准确标注的数据颇具挑战。在 EW 这一敏感且复杂的领域中开发和有效实施 AI 所需的大量数据，凸显了其中的难度。

估算在电子战（EW）中训练 AI 所需的数据量十分复杂，且会因多种因素而有显著差异。这些因素包括：

AI 模型的复杂度：如深度学习网络这类复杂模型通常需要更大的数据集来实现有效的学习和泛化。

任务的特定性：EW 中（如信号分选、威胁检测等）AI 所接受训练任务的性质会影响所需的数据量。更具专业性的任务可能需要更多数据来捕捉环境中的细微差别。

数据质量：高质量、准确标注且相关的数据可减少训练所需的数据量。反之，低质量数据可能需要更大的数据集以达到相同的准确度。

所需的准确度和性能：准确度和性能要求越高，所需的数据量就越多。

通常而言，在像电子战（EW）这样复杂的领域中训练有效的 AI 系统可能需要大量数据，数据量可能从TB到PB不等。然而，需要注意的是，确切的数据量只能根据所开发AI系统的具体要求和约束来确定。