美軍綜合訓(xùn)練環(huán)境的底層數(shù)據(jù)邏輯與網(wǎng)絡(luò)降級(jí)環(huán)境挑戰(zhàn)

現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)正加速向智能化多域博弈演進(jìn)，大國競爭背景下的美國陸軍部綜合訓(xùn)練環(huán)境(STE)已逐步改變以往高級(jí)模擬器的單一功能定位。歷經(jīng)近年發(fā)展，該系統(tǒng)正演化為一套植根于云原生架構(gòu)、結(jié)合邊緣計(jì)算底座、融合多源傳感器的戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)與指揮控制支撐平臺(tái)。這一架構(gòu)的建設(shè)目標(biāo)，在于以快速生成的單一世界地形(OWT)為基礎(chǔ)，向各級(jí)指揮所與前沿兵力提供持續(xù)更新的戰(zhàn)術(shù)數(shù)字地形。然而，高強(qiáng)度多域作戰(zhàn)的電磁環(huán)境十分復(fù)雜。面對潛在對手的電子干擾與網(wǎng)絡(luò)防御能力，美國國防部及陸軍部認(rèn)識(shí)到，維持絕對暢通的通信鏈路具有極高難度，戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)在戰(zhàn)時(shí)可能陷入斷連、間歇與受限(DIL)的狀態(tài)。在此條件下，戰(zhàn)術(shù)地形體系能否具備實(shí)戰(zhàn)效能，主要取決于兩個(gè)底層邏輯：數(shù)據(jù)管線能否在較短周期內(nèi)匯聚多源數(shù)據(jù)并生成高保真地形底圖;以及戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)流如何降低對后方中心云的依賴，在網(wǎng)絡(luò)受限的前沿節(jié)點(diǎn)維持系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)。

為建立這一技術(shù)鏈路，美國陸軍部于2025年底啟動(dòng)了深度的采辦體制改革，優(yōu)化組織層級(jí)，新設(shè)六大高度集權(quán)的組合采辦執(zhí)行官(PAEs)。2026年2月6日，美國陸軍部將原負(fù)責(zé)STE系統(tǒng)的模擬、訓(xùn)練與儀器項(xiàng)目執(zhí)行辦公室(PEO STRI)更名為模擬、訓(xùn)練、測試與威脅能力項(xiàng)目執(zhí)行官(CPE ST3)，并將其連同情報(bào)電子戰(zhàn)部門一并劃歸新設(shè)立的“指揮控制與反指揮控制”(PAE C2/CC2)組合麾下。此次采辦機(jī)制的深層重組表明，數(shù)字孿生技術(shù)正逐步從訓(xùn)練輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)槊儡娮鲬?zhàn)指揮架構(gòu)的基礎(chǔ)支撐層。

關(guān)鍵詞：綜合訓(xùn)練環(huán)境、邊緣計(jì)算、戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)

從“靜態(tài)地圖”到“實(shí)時(shí)數(shù)字孿生”——基于OWT的數(shù)據(jù)殺傷鏈

傳統(tǒng)建模方法耗費(fèi)周期較長，其實(shí)戰(zhàn)適用性存在局限。美國陸軍部目前正尋求通過自動(dòng)化的數(shù)據(jù)管線壓縮地形生成周期。商業(yè)空間情報(bào)企業(yè)Vantor公司(原Maxar Intelligence，2025年10月重組)為美國國防部定制的Tensorglobe平臺(tái)提供了新的底層支持方案。該平臺(tái)內(nèi)部的Forge算法組件能夠攝取多軌合成孔徑雷達(dá)影像、低軌光學(xué)數(shù)據(jù)以及無人機(jī)傳回的全動(dòng)態(tài)視頻與激光雷達(dá)點(diǎn)云，通過底層算法將其自動(dòng)對齊并融合為完整的三維地理網(wǎng)格。數(shù)據(jù)顯示，由Forge驅(qū)動(dòng)的OWT數(shù)據(jù)管線表現(xiàn)出了極高的戰(zhàn)術(shù)適用性，其生成的二維鑲嵌圖分辨率可達(dá)15厘米，三維模型分辨率約50厘米，三軸絕對地理定位誤差被控制在3米以內(nèi)。2025年底，Vantor宣布將Google Earth人工智能圖像模型集成至該平臺(tái)，并在美國政府物理隔離的機(jī)密網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部署。在降低對外部云計(jì)算資源依賴的情況下，系統(tǒng)可在15分鐘左右完成部分圖像序列的特征提取與情報(bào)生成。依托此類高精度底圖與配套套件，一線部隊(duì)在衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)受限的環(huán)境中，具備依靠地形比對實(shí)施自主機(jī)動(dòng)與目標(biāo)引導(dǎo)的潛力。

圖 1 Tensorglobe平臺(tái)示意圖

除了提供高分辨率的三維可視化效果，底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中物理屬性的語義化綁定，為美軍在復(fù)雜戰(zhàn)術(shù)環(huán)境下的計(jì)算推演提供了必要條件。美國陸軍部與開源技術(shù)社區(qū)合作，對網(wǎng)頁端三維地理數(shù)據(jù)規(guī)范實(shí)施底層調(diào)整，開發(fā)出面向地面作戰(zhàn)建模的“良構(gòu)格式”(WFF 1.8)。通過與美國國家地理空間情報(bào)局的地面戰(zhàn)士地理空間數(shù)據(jù)模型(GGDM)進(jìn)行數(shù)據(jù)字典對齊，三維世界中的環(huán)境網(wǎng)格被賦予了材質(zhì)編碼與物理阻尼參數(shù)。Forge內(nèi)部的AI引擎在完成空間堆疊的同時(shí)，利用多光譜成像對地表實(shí)施自動(dòng)化分類，泥濘地帶、水體深度、植被密度及土壤實(shí)時(shí)含水量能夠被系統(tǒng)識(shí)別并標(biāo)記。當(dāng)這些具備物理屬性標(biāo)識(shí)的地理數(shù)據(jù)接入綜合訓(xùn)練環(huán)境的仿真引擎時(shí)，能夠顯著提升戰(zhàn)術(shù)演算的逼真度與參考價(jià)值。例如，裝甲單位在數(shù)字空間進(jìn)行機(jī)動(dòng)推演時(shí)，車輛模型的履帶滑轉(zhuǎn)率會(huì)參照衛(wèi)星回傳的實(shí)地土壤濕度進(jìn)行計(jì)算;航空兵的甚高頻無線電通信也會(huì)依據(jù)環(huán)境標(biāo)記的特定林區(qū)進(jìn)行物理衰減模擬。

圖2 OWT歸因數(shù)據(jù)模型方法

高頻更新的數(shù)字地形數(shù)據(jù)，正逐步改變美國陸軍部傳統(tǒng)的作戰(zhàn)籌劃與推演模式。在第3步兵師參與的“嚴(yán)峻挑戰(zhàn)24”及多場軍團(tuán)級(jí)作戰(zhàn)演習(xí)中，各級(jí)指揮所依托現(xiàn)役指揮所計(jì)算環(huán)境(CPCE)，在機(jī)密網(wǎng)絡(luò)飛地內(nèi)加載了事發(fā)地的實(shí)時(shí)數(shù)字地形。演練部隊(duì)采用漸進(jìn)式的訓(xùn)練法則開展數(shù)字預(yù)演。參演人員初期在無敵情干擾的純凈底圖中實(shí)施低速機(jī)動(dòng)，驗(yàn)證空間占位與時(shí)間協(xié)同;隨后情報(bào)部門在系統(tǒng)中引入模擬的戰(zhàn)場摩擦，如設(shè)置橋梁損毀或核生化污染區(qū)，促使參演分隊(duì)在三維空間內(nèi)臨場重新規(guī)劃路線;最終紅藍(lán)雙方在系統(tǒng)中取消既定腳本，展開全要素對抗。炮兵彈道、航空兵航線與裝甲突擊軌跡在同一坐標(biāo)系內(nèi)進(jìn)行沖突消解。情報(bào)分析人員能夠在實(shí)體部隊(duì)展開行動(dòng)前，于數(shù)字空間評(píng)估無人機(jī)與地面雷達(dá)的觀察陣位，排查數(shù)據(jù)處理與分發(fā)鏈路的盲區(qū)，并指導(dǎo)基層人員在數(shù)字環(huán)境中辨識(shí)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。這種引入真實(shí)地理數(shù)據(jù)的預(yù)演模式，將戰(zhàn)術(shù)試錯(cuò)與驗(yàn)證環(huán)節(jié)進(jìn)行了前置。

STE在網(wǎng)絡(luò)降級(jí)環(huán)境下的生存與邊緣計(jì)算

數(shù)據(jù)管線的吞吐量客觀上受制于物理傳輸帶寬。過去美軍在一定程度上依賴后方數(shù)據(jù)中心的云端算力，但在高強(qiáng)度對抗環(huán)境中，電子干擾與物理打擊可能導(dǎo)致戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入斷連、間歇與受限狀態(tài)。若前沿計(jì)算完全依賴云端直連，整個(gè)指揮控制體系將面臨系統(tǒng)失效的風(fēng)險(xiǎn)。美國國防部作戰(zhàn)測試與評(píng)估局于2024財(cái)年對搭載于戰(zhàn)術(shù)服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施(TSI)的CPCE增量2系統(tǒng)實(shí)施了漏洞評(píng)估與紅藍(lán)對抗測試。評(píng)估表明，在編配專業(yè)網(wǎng)絡(luò)防御人員及專用工具包的前提下，該系統(tǒng)面對模擬內(nèi)部威脅與外部網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)，具備一定的網(wǎng)絡(luò)生存能力。然而，網(wǎng)絡(luò)防護(hù)僅是系統(tǒng)生存的一部分，面對物理鏈路中斷與電磁隔離，硬件架構(gòu)與數(shù)據(jù)調(diào)度邏輯的適應(yīng)性調(diào)整是維持系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。

為緩解對后方中心云節(jié)點(diǎn)的依賴風(fēng)險(xiǎn)，美國陸軍部正調(diào)整架構(gòu)重心，通過部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)處理能力向戰(zhàn)術(shù)終端下沉。這一架構(gòu)調(diào)整的硬件基礎(chǔ)是以戴爾PowerEdge XR4000系列為代表的戰(zhàn)術(shù)加固型服務(wù)器。與早期的戰(zhàn)斗指揮公共服務(wù)堆疊機(jī)架不同，作為核心載體的XR4000系列進(jìn)行了結(jié)構(gòu)緊湊化設(shè)計(jì)，縮減了物理體積，并按照相關(guān)軍標(biāo)接受了溫差、震動(dòng)與高濕環(huán)境測試。每個(gè)機(jī)箱內(nèi)部配置多個(gè)通過高速總線連接的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，能夠在戰(zhàn)術(shù)節(jié)點(diǎn)建立局域虛擬集群。為提升硬件算力利用率，美國陸軍部引入了云原生模塊化基礎(chǔ)設(shè)施(CEMI)。該架構(gòu)采用開放行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，將部分戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用服務(wù)解耦并封裝為軟件容器，部署至邊緣設(shè)備中。在網(wǎng)絡(luò)暢通的準(zhǔn)備期，邊緣節(jié)點(diǎn)從后方云端下載并緩存目標(biāo)區(qū)域的高清地形包與敵情數(shù)據(jù)。當(dāng)廣域網(wǎng)連接受限時(shí)，系統(tǒng)可切換至局域運(yùn)行模式。此時(shí)邊緣服務(wù)器作為獨(dú)立的微型數(shù)據(jù)中心，接管本地計(jì)算需求，維持實(shí)裝、虛擬與構(gòu)造兵力的基礎(chǔ)演算協(xié)同。

在網(wǎng)絡(luò)受限環(huán)境中，系統(tǒng)面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)不僅包括應(yīng)對物理鏈路中斷，還涉及在間歇性連通窗口期，如何分配有限的帶寬資源以保障高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)的同步。若采用常規(guī)的先入先出排隊(duì)機(jī)制，大容量的三維地形切片或視頻流可能迅速占用信道，導(dǎo)致通信管道擁堵。為解決數(shù)據(jù)分發(fā)問題，美國陸軍部依托邊緣計(jì)算硬件，自2025財(cái)年首季度起部署戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)平臺(tái)(TDP)。該平臺(tái)引入了基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的排序算法。在窄帶條件下，系統(tǒng)會(huì)限制高分辨率地形細(xì)節(jié)與視頻流的傳輸，將可用帶寬優(yōu)先分配給狀態(tài)報(bào)文等結(jié)構(gòu)化戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)。在鏈路間歇連通的短暫窗口內(nèi)，系統(tǒng)優(yōu)先提取占用字節(jié)較小的友軍位置、裝備狀態(tài)及目標(biāo)授權(quán)指令，在主數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與前沿節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行跨層級(jí)同步。由于靜態(tài)的地形底圖已預(yù)先緩存于前沿存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)闹饕獮榇碜鴺?biāo)及狀態(tài)變動(dòng)的文本數(shù)據(jù)。邊緣節(jié)點(diǎn)接收這些增量指令后，調(diào)用本地算力將其映射至預(yù)存的高清地形中進(jìn)行更新顯示。這種本地預(yù)存背景、窄帶傳輸核心增量數(shù)據(jù)的調(diào)度機(jī)制，為戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)在電磁對抗環(huán)境下維持態(tài)勢圖一致性提供了技術(shù)途徑。

總結(jié)

觀察近年的技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)，美國陸軍部正依托綜合訓(xùn)練環(huán)境逐步構(gòu)建從數(shù)據(jù)生成到邊緣分發(fā)的完整鏈路。以Tensorglobe平臺(tái)與良構(gòu)格式規(guī)范為核心的數(shù)據(jù)管線，嘗試解決戰(zhàn)場環(huán)境快速數(shù)字化的效率問題;以云原生模塊化架構(gòu)與優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法為基礎(chǔ)的邊緣計(jì)算方案，則為復(fù)雜數(shù)據(jù)流在網(wǎng)絡(luò)降級(jí)環(huán)境中的流轉(zhuǎn)提供了應(yīng)對策略。伴隨美國陸軍部“下一代指揮控制”(NGC2)最小可行性產(chǎn)品計(jì)劃于2026年開展師級(jí)規(guī)模測試，該系統(tǒng)正向?qū)崙?zhàn)化應(yīng)用過渡。基于地形數(shù)據(jù)的戰(zhàn)術(shù)孿生底圖及邊緣數(shù)據(jù)生存邏輯，正作為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)協(xié)議，逐步向車輛火控面板與單兵顯示設(shè)備中集成。虛擬訓(xùn)練、戰(zhàn)術(shù)預(yù)演與實(shí)際作戰(zhàn)行動(dòng)之間的數(shù)據(jù)壁壘正在降低。這種底層技術(shù)架構(gòu)的融合，反映了美國國防部試圖在大規(guī)模作戰(zhàn)行動(dòng)中確立信息與決策優(yōu)勢的長期意圖。(北京藍(lán)德信息科技有限公司)

https://www.army.mil/article/290080/the_armys_2025_acquisition_reforms_revolutionize_processes_to_expedite_cutting_edge_capabilities

https://vantor.com/blog/vantor-rebrands-from-maxar-intelligence-unveils-ai-powered-platform/

https://vantor.com/product/platform/

https://www.militaryexpos.com/wp-content/uploads/2021/09/U_0900_Tilton_OWT.pdf

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https://mattermost.com/blog/mission-readiness-in-ddil-environments/

https://www.executivebiz.com/articles/ddil-dod-cyber-cloud-cjadc2-low-bandwidth

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https://peoc3n.army.mil/Organizations/PM-Mission-Command/Tactical-Mission-Command/