在专访中，北约欧洲盟军最高司令部Maven特遣队主任阿内尔·大卫上校，探讨了不断演变的威胁、人工智能赋能的能力以及新型原型设计文化如何重塑装甲战的未来。他深入阐释了联盟对数字互操作性的推进、人机关系，以及将定义未来战场决策的作战概念。

关于核心挑战与理念

大卫上校指出，其理念根本上由两大经验塑造：一是“速度危机”，即对等竞争对手能迫使决策循环快于己方现有流程，因此数字化转型是生存必需，旨在建立“现代权宜系统”，以维持作战相关速度下的合理判断；二是“指挥艺术”，即技术本身并非答案，其焦点在于如何利用AI和兵棋推演来培养和加速高级领导人的直觉，核心在于确保人类在将风险与工作卸载给机器的同时，始终保持为决定性因素。

关于Maven特遣队的使命演变

Maven最初旨在解决“如何快速集成商用、经实战验证的AI能力以加速决策”这一具体问题。如今，其使命已演变为聚焦多国整合与互操作性，确保能力在32个成员国不同系统和数字成熟度间无缝工作，旨在为联盟扩散一个“通用AI赋能作战图景”以创造真正战斗力。

关于可信AI的数据基础

为实现可信AI，Maven着力构建“数据本体论”和“数据谱系”。本体论为机器提供理解数据的通用结构与语言，是跨系统AI互操作的关键。数据谱系则为信息提供审计追踪，满足验证、调试及解释AI决策的道德与作战需求。Maven智能系统（MSS）正充当联盟信息的数字整合器，为各级指挥提供以机器速度运行的可信AI打下基础。

关于地面部队的人机协同

对地面及装甲部队，有效的人机协同意味着：

1. 数字参谋军官：AI以机器速度充当参谋，融合多源数据，为人类指挥官提供多个经过预审的行动方案及预测效应，极大压缩人类做出知情决策的时间，而非代替决策。
2. 生存力自主助手：无人地空系统在前方充当持续传感器/屏障，利用AI进行导航、威胁探测乃至有限对抗，使载人平台中的人员能专注于机动、指挥与最终杀伤决策。关键在于系统需可靠、可解释、可追责，并坚持“人在环中”的原则。

关于选择行业合作伙伴的优先事项

国防组织应实现从采购硬件到采购软件、数据平台及快速迭代文化的范式转变。优先标准应包括：

1. 平台与架构：合作伙伴能否提供以数据为中心、开放的架构，实现与联盟各国系统的即时互操作。
2. 经实战验证的迭代方法：能否在复杂实战环境中快速迭代软件，支持“原型化战争”思维，即快速交付最小可行产品并基于实战反馈优化。
3. 可信度与价值观：合作伙伴是否在负责任地使用AI、数据治理及算法透明度上与北约原则保持一致。

关于实现联盟范围AI互操作性的障碍与举措

最大障碍是跨32个主权国家的文化与官僚挑战，涉及不同遗留系统、保密制度和数据标准。Maven通过三方面应对：

1. 以原型设计为标准：不等待标准化协议，而是通过实兵演习证明互操作性的价值，以作战需求拉动标准化。
2. 推广通用平台：部署Maven智能系统作为通用的、即时互操作的数据结构与AI工具集，形成事实标准，避免重复认证。
3. 培养技能与人才：为盟国人员提供在该共享系统上培训与贡献的机会，在联盟内建立共同的数字专业文化。

关于未来最具影响力的技术与概念

两大技术将产生最大影响：

1. AI赋能的数字骨干网（网络赋能能力）：将每个平台联网至安全的、AI管理的数据结构与杀伤网，推动装甲战从顺序的、烟囱式作战，转变为传感器即时连接最佳效应器的同步、超分布式作战，使整个编队成为一个单一自适应系统。
2. 低成本自主/无人系统：可消耗的无人地空系统集群将从根本上改变风险计算，承担前沿侦察、屏护和接触前目标削弱任务，使有人装甲编队得以保持距离、保存战斗力，用于决定性机动。

对全球装甲界的呼吁 大卫上校期待在两大主题上与全球装甲界深入交流：一是如何加速将Maven智能系统的能力延伸至战术边缘并探讨所需网络架构；二是倡导以“原型化战争”作为能力发展的核心机制，推动从漫长定制采购转向制度化快速测试、部署与迭代，以即时弥补关键能力差距。

总结而言，整个专访勾勒出一条以应对速度危机为出发点，以构建数据互操作性为基础，以发展人机协同与分布式作战为核心，并通过转变采购与合作模式来加速实现的装甲部队数字化转型路径。其贯穿始终的主线是：技术必须服务于增强并加速人类在战争中的核心判断与决策。

以下是详细版本

北约欧洲盟军最高司令部Maven特遣队主任、美国陆军上校阿内尔·大卫讨论了不断演变的威胁、人工智能赋能能力以及新型原型设计文化如何重塑装甲战的未来。探讨了北约联盟推动数字互操作性的工作、人机关系，以及将定义未来战场决策的作战概念。

首先，哪些经历对处理现代战争和技术转型的方式影响最大？

我的方法从根本上受到两种主要经历的影响：危机的无情速度和判断的关键重要性。

1. 危机速度：我的作战经验告诉我，时间压缩是21世纪冲突的关键变量。对等竞争对手可以迫使决策周期快于我们当前流程所允许的速度。这种对机构和人类决策者的压力促使我倡导数字化转型，将其视为生存的必要条件，而不仅仅是效率措施。我们必须创造我称之为现代"权宜系统"的东西，以在作战相关的速度下维持健全的军事判断。
2. 指挥艺术：单凭技术从来不是答案。我见过最复杂的系统若没有正确的条令、文化，以及最重要的——人类的判断，也会失败。我的重点在于技术，特别是人工智能和兵棋推演，如何能够培养和加速高级领导人的直觉，使他们能够在将部分风险和工作卸载给机器的同时，保持决定性因素的地位。正是这种认识——人机结合点是取胜关键——每天都在推动我的工作。

Maven特遣队处于北约数字化转型工作的核心。从您的角度来看，Maven最初是为了解决什么问题而创建的？自"Maven项目"早期以来，这个使命是如何演变的？

我们获取Maven智能系统是为了解决联盟的一个单一问题：如何将可商用的、经过战斗验证的人工智能能力快速整合到盟军作战司令部中，以加速决策周期并提高多域作战的效能。

现在，我们更加注重多国整合和互操作性。其演变在于确保这种能力不仅对一个国家强大，而且能在我们32个成员国的部队、系统及不同的数字成熟度之间无缝协作。这是关于扩散一个共同的人工智能赋能作战图景，为联盟创造真正的战斗力。我们必须进入云端以实现超大规模。

人工智能系统高度依赖高质量、标注良好的数据。Maven如何在盟军作战司令部范围内处理数据准备和整理工作，以确保这些工具在现实环境中值得信赖？

要利用人工智能应用，需要一个数据的本体论和谱系。人工智能应用不理解上下文或含义；它们理解结构。数据本体论为机器提供了一种定义概念、其属性及其关系的通用语言和框架（例如，将"喷气机"归类为具有特定"武器系统"的"空中平台"）。没有这种共享结构，在一个系统术语上训练的人工智能模型将无法整合来自另一个系统的数据。MSS在北约各系统中建立这种通用模式，开启了互操作性人工智能应用的可能性。在作战背景下，这种互操作性和信任至关重要。

我们正在构建的数据谱系是追踪每一条信息的审计线索——它源自何处、如何处理、何时修改、由哪个应用修改。对于人工智能而言，这对于验证和调试至关重要。它使人类分析员和指挥官能够验证为人工智能建议提供支持的数据的来源和质量，满足了能够解释任何决策的道德和作战必要性。

本质上，MSS充当了联盟信息的数字整合器——它通过创建对每个数据点含义的统一理解以及对其来源的无可争议记录，打破了系统之间的壁垒。这项基础性工作最终使人工智能能够以机器速度运行，并具备各级指挥所需的信任和可靠性。

人机协同正成为国防现代化的一个主要主题。对于地面和装甲部队而言，操作员与算法之间有效的协作是什么样的？

对于地面和装甲部队，有效的人机协同就是关于将风险和工作负载卸载给机器，同时保持指挥官的认知自由和杀伤决策权。

• 数字参谋军官：协作表现为人工智能以"数字参谋军官"的身份，以机器速度运作。对于一支装甲特遣部队指挥官来说，这意味着算法能够快速融合来自不同来源（传感器、情报监视侦察、后勤）的数据，提出多个经过预先审查的行动方案选项，以及预测的第二、三级效应。人工智能不做决策；它极大地压缩了人类做出知情决策所需的时间。
• 提高生存能力的自主助手：在地面上，它涉及无人地面和空中系统在有人编队前方充当持续传感器或屏障。它们将利用人工智能进行导航、探测威胁（如无人机或深埋雷场），甚至执行有限的对抗行动，使车内人员能够专注于机动、指挥和最终的杀伤决策。当系统可靠、可解释、可追责，并始终将人置于杀伤链回路中时，信任就建立起来了。美国陆军现在就有这些"猎杀"排正在研究这些概念。

随着人工智能在商业领域的快速发展，国防组织在选择数据驱动、人工智能赋能或自主能力的行业合作伙伴时，应该优先考虑什么？

优先重点必须从简单地获取硬件转向获取软件、数据平台和快速迭代的共享文化。我们必须基于三个关键标准来优先选择合作伙伴：

1. 平台与架构：合作伙伴是否提供以数据为中心的开放架构，能够轻松与遗留系统整合，并且至关重要的是，能与联盟内不同的国家系统整合？我们承受不起专有孤岛。我们需要一个将数据视为共享资产并能实现即时互操作性的平台。
2. 经过战斗验证和迭代方法：我们必须优先选择那些已经证明能够在活跃、复杂的操作环境中快速迭代其软件的公司。传统的国防采办模式太慢了。我们正试图体现一种"原型化战争"的思维模式——与能够快速交付最小可行产品，然后根据来自演习和作战的直接用户反馈进行完善的合作伙伴合作。
3. 可信度与价值观：合作伙伴必须在道德上与北约的原则保持一致。这包括承诺负责任地使用人工智能、清晰的数据治理标准，以及愿意公开算法的工作原理。对技术的信任与对其构建者的信任密不可分。

北约各国的数字成熟度差异很大。实现跨联盟、可互操作的人工智能解决方案的最大障碍是什么？Maven如何帮助缩小这些差距？

最大的障碍不是技术性的；它是文化和官僚主义的障碍。这是在32个主权国家之间大规模实现数据互操作性的挑战，每个国家都有不同的遗留系统、保密制度和数据标准。我所遇到和了解到的是，我们（北约和欧洲）倾向于过度设计政策，过度监管我们获取和扩展技术的能力。

1. 以原型设计为标准：我们不会等到签署了《标准化协定》才开始测试。我们通过实验和测试，在实兵演习环境中展示互操作性的价值。通过证明一个共同的数字平台能显著提高杀伤力和生存能力，我们创造了对标准化的紧迫作战需求，而不是官僚主义的推动。
2. 通用平台的采用：在北约欧洲盟军最高司令部和盟军作战司令部部署Maven智能系统，提供了一个通用的、即时互操作的数据结构和人工智能工具集。这创造了一个事实上的标准，允许各国将其现有的情报和作战系统连接到一个单一的、共享的数字环境中。随着全面认证接近完成，这将能够快速进行软件更改以实现更多集成，避免反复经历认证障碍。
3. 技能与人才：我们正在通过为盟国人员创造培训并为此共享系统做出贡献的机会，来解决技能差距，从而在整个联盟内培养共同的数字专业文化。在短时间内，我们已经在我们平台上创建了数百名建设者。

展望未来，您认为哪些新兴技术或作战概念将对未来战场空间中装甲部队的战斗和决策方式产生最大影响？

将对装甲部队产生最大影响的两种技术是人工智能赋能的数字骨干网和低成本自主/无人系统。

1. 数字骨干网（网络赋能能力）：这是改变游戏规则的技术。它是将每个平台——坦克、装甲运兵车、徒步士兵和传感器——连接到安全的、由人工智能管理的数据结构和杀伤网的能力。这将使装甲战从顺序的、烟囱式的作战转变为同步的、超分布式作战，传感器可即时连接到最佳的效应器，无论其平台或国籍。它将使整个编队，从单车到一个师，成为一个单一的、高度适应性强的系统。
2. 自主/无人系统（忠诚僚机/侦察兵）：低成本、可消耗的无人地面和空中系统的扩散将从根本上改变风险计算。这些系统在协调的、由人工智能驱动的集群中工作，对于在无人区进行持续侦察、屏护和接触前目标削弱至关重要。它们将使有人装甲编队能够保持距离，减少暴露在敌方火力下的风险，并为决定性机动保存战斗力。

最后，在展望国际装甲车辆大会之际，您最期待就哪些讨论或主题与全球装甲界进行交流？

我最期待两个连接技术与作战效能的关键讨论领域：

1. 实现数字互操作性的路径。我希望与我们的合作伙伴探讨如何能加快Maven智能系统在战术边缘的接入。网络架构需要是什么样子。
2. 原型，而非项目：我的第二个主题是挑战业界，将"原型化战争"作为能力发展的主要机制。我渴望讨论我们如何才能摆脱长达数十年的、定制的采购项目，而是将战时适应的紧迫性和敏捷性制度化——快速测试、部署和迭代低成本、高影响力的能力，以弥补当前的关键能力差距。

阿内尔·大卫是美国陆军上校，担任Maven特遣队主任，这是一个专注于盟军作战司令部数字化转型的专门部门。在此职位之前，他曾担任欧洲盟军最高司令部战略倡议小组主任。他是一名陆军战略家，曾在常规部队和特种作战部队服役多次，部署至中东、中亚和太平洋地区。阿内尔·大卫是瓦莱弗格军事学院的军事毕业生和授衔军官。他拥有北佛罗里达大学国际关系学士学位和俄克拉荷马大学国际研究硕士学位。他完成了指挥与参谋学院"战争的局部动态学者计划"的文学与理学硕士学位。他完成了牛津大学赛德商学院的人工智能课程，并且是伦敦国王学院的博士候选人。他是联合高级作战学院和国家国防大学的优秀毕业生及学者，被授予联合战役规划与战略军事文学与理学硕士学位。大卫是"国际搏击俱乐部"的创始人，这是一个致力于通过游戏、模拟和人工智能的力量提升作战水平的专业游戏网络。