在日益复杂和数据饱和的威胁环境中，人工智能正迅速重塑各国政府处理国防、安全和作战态势感知的方式。随着现代冲突及人道主义任务愈发依赖无人机、传感器和自主系统，能够在战术边缘处理情报的人工智能赋能平台，对于在对抗性或通信受限环境中加速决策、加强部队保护及保持作战效能正变得至关重要。在此军事现代化和技术快速列装加速的背景下，美国安全专业集团有限公司（Safe Pro Group Inc.）宣布，将在美国陆军于德克萨斯州胡德堡举行的“接触转型2.0自主突破”活动中，在通用动力任务系统公司的GeoSuite平台上演示其集成人工智能能力。此次演示将展示安全专业公司人工智能驱动的导航、观察与探测引擎的输出，该引擎已集成到GeoSuite中，作为陆军耗资10亿美元的“接触转型2.0”计划的一部分，该计划旨在与士兵直接快速装备和测试先进技术。

• 人工智能在国防行动中不再是一个新兴概念，正迅速成为塑造军队如何保持作战态势感知和应对不断演变威胁的核心能力。
• 美国陆军的“接触转型2.0”计划代表了向更快技术采用和野战试验的战略转变。
• 安全专业公司的导航、观察与探测引擎（NODE）旨在直接在战术边缘提供实时情报，通过先进的人工智能驱动分析提供增强的态势感知。
• 通用动力任务系统公司的GeoSuite平台是一个全面的战术态势感知工具包，旨在支持任务规划与执行。

数据驱动战场中的人工智能赋能防御

人工智能在国防行动中不再是一个新兴概念，正迅速成为塑造军队如何保持作战态势感知和应对不断演变威胁的核心能力。现代冲突越来越多地涉及复杂环境，传统决策流程无法跟上来自无人机、传感器、通信网络和情报源的海量涌入数据。人工智能赋能的态势感知平台通过自动化分析和实现实时洞察来应对这一挑战，从而提升战术和战略成果。美国国防部的数据、分析与人工智能采用战略强调了整合人工智能以提升所有领域决策优势和战备状态的重要性。

推动这一转变的最重要进展之一是向基于边缘的人工智能系统转移。边缘系统允许直接在设备上或作战环境附近进行分析，而非将原始数据传输到集中处理中心。这减少了延迟，并确保即使在通信可能降级或中断的对抗环境中，可操作情报仍然可用。战略与国际研究中心的分析师指出，战术边缘人工智能能够实现更快的反应时间，并提高高威胁场景下的韧性。

人工智能驱动的态势感知日益增长的重要性也反映了更广泛的地缘政治和技术趋势。军事规划者日益优先考虑自主性和人机组队，使得人员能够专注于战略决策，而人工智能则处理重复性或数据密集的分析任务。这种转变提高了任务效能，同时减轻了在复杂环境中作战士兵的认知负荷。先进的人工智能模型可以识别异常、分类威胁并提供预测性见解，帮助指挥官预测事态发展，而非仅仅被动应对。

除了传统的作战行动，人工智能赋能系统正在成为人道主义任务和灾难响应的关键工具，可自动化分析航空影像以提供更快速的评估和可操作的见解。德克萨斯农工大学的研究人员正利用人工智能将无人机影像转化为快速灾难响应地图，显著加快了飓风和洪水后的损害评估，这项能力在分秒必争的时刻可以拯救生命和资源。使用航空影像的自动化变化检测系统也已被部署，以快速识别受自然灾害影响的区域，帮助确定救援和救灾工作的优先顺序，同时减少人工工作量。与此同时，人道主义扫雷组织正在试点利用人工智能辅助分析无人机和卫星图像，以探测战争遗留爆炸物并确定需优先清理的受污染土地，从而在冲突后环境中实现更安全、更高效的作业。将人工智能危险识别与机器人平台相结合的项目已在试点人道主义任务中成功识别了地雷和未爆弹药，这说明了人工智能驱动的探测、测绘和作战可视化工具如何成为跨越国防和人道主义目标的现代安全基础设施的关键组成部分。

美陆军“接触转型2.0”：快速技术集成计划

美国陆军的“接触转型2.0”计划代表了向更快技术采用和野战试验的战略转变。该计划是一项旨在持续至2027财年的多年期工作，目标是通过将先进技术直接交到作战部队手中，加速其开发、测试和部署。通过弥合行业创新与战场应用之间的差距，该计划有助于确保新兴能力能够在进行全面采购决策前，在现实场景中得到评估。

传统的国防采购流程通常涉及漫长的开发周期，这可能延迟新技术的引入。“接触转型”等计划旨在通过实现快速原型设计和与士兵一起进行迭代测试来克服这些挑战。陆军的现代化工作强调通过加速将自主系统和先进传感器等新兴技术集成到作战环境中，以适应快速变化的战场，这反映了提升战场感知和决策速度的更广泛推动。

胡德堡的“自主突破”活动汇集了行业团队和作战单位，为在作战相关条件下集成技术提供了机会。此类协作环境使开发人员能够根据实战反馈完善解决方案，同时帮助士兵熟悉可能塑造未来任务的新兴工具。“接触转型”的另一个关键方面是其对互操作性的强调。现代军事作战依赖于将无人机、机器人以及指挥控制平台等多样系统集成到统一的作战框架中。

NODE人工智能处理系统增强决策支持

安全专业公司的导航、观察与探测引擎旨在直接在战术边缘提供实时情报，通过先进的人工智能驱动分析提供增强的态势感知。该引擎基于公司拥有专利的安全专业物体威胁探测平台构建，集成了机器学习和计算机视觉技术来分析图像并生成可操作的见解，无需依赖持续的云连接。

导航、观察与探测引擎的一个定义性特征是其本地处理数据的能力，即使在通信基础设施有限或不可用的环境中，也能让现场人员获得实时威胁探测和测绘能力。这项能力对于在偏远或对抗区域进行的军事行动尤为重要，在这些区域保持持续连接可能无法实现。通过将人工智能直接嵌入平台，导航、观察与探测引擎减少了延迟并确保更快的决策周期。

安全专业物体威胁探测平台能够利用从各种无人机收集的图像，自动探测和分类爆炸物威胁及其他危险。据公告称，该系统将原始视频转换为高分辨率二维和三维地理空间模型，可在作战团队之间快速共享。这种将视觉数据转化为结构化情报的过程，使指挥官能够更好地理解作战环境并识别潜在风险。

凭借一个包含数百万张已分析的真实世界图像和数千个已识别威胁的专有数据集，安全专业公司已开发出一个支持持续完善探测算法的知识库。通过参与“接触转型2.0”，旨在展示导航、观察与探测引擎如何能在诸兵种联合突破、机动作战、部队保护和人道主义扫雷等任务中提供决策支持数据。

用于战术作战态势感知的GeoSuite集成

通用动力任务系统公司的GeoSuite平台是一个全面的战术态势感知工具包，旨在支持任务规划与执行。GeoSuite为战术领导者提供了一个直观的、以地图为中心的界面，该界面集成了多媒体工具、先进规划能力和针对作战环境定制的可视化功能。

该平台旨在使指挥官能够在统一的环境中分析、规划、演练、执行和审查作战行动。这种集成方法使用户能够可视化不断演变的战场条件并更有效地协调行动。GeoSuite专注于快速传播关键信息，有助于确保决策者能够在需要的时间和地点获取相关情报。

GeoSuite的一个关键优势是其能够在“断联、间歇、受限”环境中运行。这些条件反映了真实的作战场景，其中连接性可能受地形、电子战或基础设施限制的影响。通过在此类条件下保持功能，该平台支持有韧性的任务执行。

将安全专业公司的导航、观察与探测引擎系统集成到GeoSuite中，通过引入人工智能驱动的威胁探测和自动化测绘能力增强了该平台。导航、观察与探测引擎生成的数据馈送到GeoSuite的可视化界面，使士兵能够与其他作战信息一起获取人工智能衍生的见解。这种集成展示了将专用人工智能工具与成熟的任务系统相结合，如何能够改善作战协调和态势感知。

参考来源：GLOBE NEWSWIRE