乌克兰等不及爱国者了？欧洲替代品效果不佳，洛马迷你版能否救急

据《防务一号》7月20日报道，洛克希德·马丁公司公布了一种“迷你版”爱国者导弹的计划，试图填补当前紧迫的防御缺口。乌克兰正急切要求获得更多反弹道导弹拦截弹，其他盟友也有类似需求。这种供需缺口正促使更多防务企业尝试生产弹道导弹拦截弹，但迄今尚无一家取得成功。乌方官员表示，欧洲最接近爱国者系统的替代方案——法意联合研制的SAMP/T系统——效果并不如爱国者。

洛克希德·马丁正向至少部分已经拥有兼容PAC-3发射装置的18个国家推介ACE导弹。公司在声明中表示，设想与欧洲伙伴“联合开发和生产”这种导弹。卡希尔说，这种新型拦截弹可能在2028年投产；如果各国政府更愿意出资并开展合作，时间甚至可能更早。

前海军陆战队员巴拉·塞尔瓦姆正在改变五角大楼向偏远部队传输数据的方式。这一变化旨在让前线部队能够使用先进人工智能工具，也可能重塑轻量化模型的开发方式。其中一些新流程，已经在美国对伊朗的战争中得到应用。

五角大楼首席数字与人工智能官卡梅伦·斯坦利上周在华盛顿举行的亚马逊云科技峰会上说：“如果看一下‘史诗之怒行动’期间发生的事，尤其可以看到，我们能够实时接入数十个新的数据源。这不仅让我们能以合适的格式、结构和其他要求提供数据，供相关应用调用，也让数据传输速度跟上了冲突节奏。”

斯坦利当时具体谈的是“战争数据平台”。这是五角大楼Advana数据系统的一个分支，正在开发中，目标是处理数千路数据流。该平台是美国防务领导层利用人工智能帮助指挥官更快决策计划中的关键组成部分。但这一计划的另一个关键，是如何把这些工具和数据送到战场及周边部队手中，因为那里的网络连接很弱，甚至根本没有。这个挑战在印度洋-太平洋司令部最为突出，因为该地区距离遥远，潜在对手实力强大。

塞尔瓦姆在亚马逊云科技活动上说，在美国本土，甚至在欧洲司令部或中央司令部，“这不是问题，因为你拥有所需的一切算力”。但这种做法在印太司令部行不通。他说，从该司令部位于夏威夷的总部到其第二大数据中心，距离有9000英里。即便使用低轨卫星，这样的距离也不利于高效传输数据。

而在数据真正送达前线人员之前，分析流程和官僚程序还可能让它再多走数千英里。“如果你属于特种作战司令部，数据会回到坦帕；如果你属于其他军种，就会回到这边，”也就是华盛顿。

这一切都限制了作战人员融合绝密数据与开源数据、完成分析、发送给部队并与伙伴共享的速度。塞尔瓦姆说，时限是以毫秒计算的，而对手的速度已经达到其83%。因此，能否保持领先，取决于信息传递速度是否快于对手。输掉这场竞赛，就可能输掉一场冲突。

随着更多数据流不断出现，问题只会更加复杂。这也意味着，处于冲突中或接近冲突的部队，将无法使用那些高度依赖企业级算力资源的先进人工智能工具。塞尔瓦姆没有试图逐个解决发现的每一个问题，而是先弄清楚所有人真正需要什么。这类分析如果交给美国大型咨询公司，可能要花费数百万美元。

他首先找到印太司令部高级领导层，对他们说：“把你们希望所有人完成的事情全部写下来。”他原以为清单会有数百项，“结果实际上大概只有10项”。随后，塞尔瓦姆拿着这份“戒律”沿着指挥链往下走，要求每个人说明自己在用什么、怎么用。他发现，许多指挥官采购的软件和技术工具，与他们真正需要完成的任务并不匹配。

其中有一类问题尤其突出。“他们总在说‘那个AI’。我气得不行，就说，‘你们要是再这么说，我都想往你家里扔条疯狗。’”他说，“如果你要说AI，就告诉我你到底在做什么……如果你说不出来，那你就没有在用AI。”为了迫使指挥官明确任务定义，塞尔瓦姆开始在现实中“剥夺”他们的技术设备。

“我差点因此被炒掉。我把所有人的电脑都收走了，然后藏起来。我在每个人房间里放上一块白板，把他们真正的任务写在上面。我强迫所有人走进联合作战中心提交输入。当他们说出‘要是我有这个技术就好了，我原来是在线上做这件事的’，我才把电脑还给他们，而且只装回那一项功能。可能就是一个Excel表格和一页PowerPoint。等他们再说，‘要是我能更快做这件事就好了’，我才把Palantir、Databricks以及其他工具还给他们。”

大约在1月，他前往弗吉尼亚州克里斯特尔城的亚马逊云科技办公室。亚马逊云科技通过向五角大楼出售企业级云能力获得了数十亿美元收入，而这类能力在战场边缘通常无法获得。塞尔瓦姆在那里见到了约书亚·霍布古德，后者负责亚马逊云科技向全球军方销售人工智能相关服务。

霍布古德在峰会上回忆说，塞尔瓦姆当时对他说：“我想解决战场边缘的AI问题。”霍布古德回答说，这是一个普遍问题。塞尔瓦姆则回应：“是，但我们要把它做对。”

接下来的两个小时里，他们敲定了一项新方案。首先，他们将建设更小型的云计算集群，也就是节点。这些节点所需电力和基础设施更少，希望在冲突中也更难被打击。霍布古德说，这些节点将面向营级规模，也就是数千名士兵，而不是过去那种覆盖整个师、服务20000多人规模的大型节点。

他说，要让这一方案奏效，指挥官必须遵守塞尔瓦姆制定的流程，明确规定每个人使用哪些工具、用于什么目的。当特种作战部队指挥官下达任务时，“他们会明确说，‘这些10项任务里，人来完成其中6项……另外4项，就按这种方式交给AI代理接手。’”

下一步，是确保这些代理程序，或者其他在战场边缘运行的人工智能工具，能够把数据回传到云端。霍布古德说：“我们的方案基于这样一个想法：在冲突场景真正发生之前，网络连接是存在的。所以我们想建立一个能够持续学习的系统。

其核心假设是，大部分人工智能推理和数据分析，都会在云中完成，在亚马逊云科技的云中完成。”但在接下来几个月进一步细化方案的过程中，塞尔瓦姆和霍布古德意识到，人工智能工具也可以被设计得只消耗很少的电力和算力，同时仍能向前线部队提供结果。

霍布古德说：“我们已经到了可以使用越来越小的模型、而且实际上还能得到最好结果的阶段。”随着五角大楼试图把越来越多的信息整合进战争数据平台，这一点将变得尤为重要。今年5月，首席数字与人工智能办公室表示，战争数据平台已经接入来自55多个机构的大约4000个数据源。

领导该办公室的斯坦利说：“我们真正想做的，是为大量原本分散的数据建立一个统一视图、一个统一的真实数据存储库，并把它们汇聚到一个平台上，让不同类型的应用能够非常快速地连接这些数据源。”目前尚不清楚，塞尔瓦姆提出的营级计算集群将如何与这一平台衔接。不过，斯坦利表示：“这很快就会成为一个正式项目。”

塞尔瓦姆则说，这项努力完全值得。“我不瞒你说，我这18个月一直都在想，‘如果我解决不了跨域解决方案这个问题……那我的人生就毫无意义。’但如果我解决了，我会把这件事刻在墓碑上……上面会写着：‘我解决了战争部的跨域解决方案问题。’我发誓，真的会这么写。”