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      美軍綜合訓練環境的底層數據邏輯與網絡降級環境挑戰

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      現代戰爭形態正加速向智能化多域博弈演進,大國競爭背景下的美國陸軍部綜合訓練環境(STE)已逐步改變以往高級模擬器的單一功能定位。歷經近年發展,該系統正演化為一套植根于云原生架構、結合邊緣計算底座、融合多源傳感器的戰術數據與指揮控制支撐平臺。這一架構的建設目標,在于以快速生成的單一世界地形(OWT)為基礎,向各級指揮所與前沿兵力提供持續更新的戰術數字地形。然而,高強度多域作戰的電磁環境十分復雜。面對潛在對手的電子干擾與網絡防御能力,美國國防部及陸軍部認識到,維持絕對暢通的通信鏈路具有極高難度,戰術網絡在戰時可能陷入斷連、間歇與受限(DIL)的狀態。在此條件下,戰術地形體系能否具備實戰效能,主要取決于兩個底層邏輯:數據管線能否在較短周期內匯聚多源數據并生成高保真地形底圖;以及戰術數據流如何降低對后方中心云的依賴,在網絡受限的前沿節點維持系統運轉。

      為建立這一技術鏈路,美國陸軍部于2025年底啟動了深度的采辦體制改革,優化組織層級,新設六大高度集權的組合采辦執行官(PAEs)。2026年2月6日,美國陸軍部將原負責STE系統的模擬、訓練與儀器項目執行辦公室(PEO STRI)更名為模擬、訓練、測試與威脅能力項目執行官(CPE ST3),并將其連同情報電子戰部門一并劃歸新設立的“指揮控制與反指揮控制”(PAE C2/CC2)組合麾下。此次采辦機制的深層重組表明,數字孿生技術正逐步從訓練輔助工具轉變為美軍作戰指揮架構的基礎支撐層。

      關鍵詞:綜合訓練環境、邊緣計算、戰術網絡

      從“靜態地圖”到“實時數字孿生”——基于OWT的數據殺傷鏈

      傳統建模方法耗費周期較長,其實戰適用性存在局限。美國陸軍部目前正尋求通過自動化的數據管線壓縮地形生成周期。商業空間情報企業Vantor公司(原Maxar Intelligence,2025年10月重組)為美國國防部定制的Tensorglobe平臺提供了新的底層支持方案。該平臺內部的Forge算法組件能夠攝取多軌合成孔徑雷達影像、低軌光學數據以及無人機傳回的全動態視頻與激光雷達點云,通過底層算法將其自動對齊并融合為完整的三維地理網格。數據顯示,由Forge驅動的OWT數據管線表現出了極高的戰術適用性,其生成的二維鑲嵌圖分辨率可達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。2025年底,Vantor宣布將Google Earth人工智能圖像模型集成至該平臺,并在美國政府物理隔離的機密網絡數據中心內部署。在降低對外部云計算資源依賴的情況下,系統可在15分鐘左右完成部分圖像序列的特征提取與情報生成。依托此類高精度底圖與配套套件,一線部隊在衛星導航信號受限的環境中,具備依靠地形比對實施自主機動與目標引導的潛力。


      圖 1 Tensorglobe平臺示意圖

      除了提供高分辨率的三維可視化效果,底層數據結構中物理屬性的語義化綁定,為美軍在復雜戰術環境下的計算推演提供了必要條件。美國陸軍部與開源技術社區合作,對網頁端三維地理數據規范實施底層調整,開發出面向地面作戰建模的“良構格式”(WFF 1.8)。通過與美國國家地理空間情報局的地面戰士地理空間數據模型(GGDM)進行數據字典對齊,三維世界中的環境網格被賦予了材質編碼與物理阻尼參數。Forge內部的AI引擎在完成空間堆疊的同時,利用多光譜成像對地表實施自動化分類,泥濘地帶、水體深度、植被密度及土壤實時含水量能夠被系統識別并標記。當這些具備物理屬性標識的地理數據接入綜合訓練環境的仿真引擎時,能夠顯著提升戰術演算的逼真度與參考價值。例如,裝甲單位在數字空間進行機動推演時,車輛模型的履帶滑轉率會參照衛星回傳的實地土壤濕度進行計算;航空兵的甚高頻無線電通信也會依據環境標記的特定林區進行物理衰減模擬。


      圖2 OWT歸因數據模型方法

      高頻更新的數字地形數據,正逐步改變美國陸軍部傳統的作戰籌劃與推演模式。在第3步兵師參與的“嚴峻挑戰24”及多場軍團級作戰演習中,各級指揮所依托現役指揮所計算環境(CPCE),在機密網絡飛地內加載了事發地的實時數字地形。演練部隊采用漸進式的訓練法則開展數字預演。參演人員初期在無敵情干擾的純凈底圖中實施低速機動,驗證空間占位與時間協同;隨后情報部門在系統中引入模擬的戰場摩擦,如設置橋梁損毀或核生化污染區,促使參演分隊在三維空間內臨場重新規劃路線;最終紅藍雙方在系統中取消既定腳本,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系內進行沖突消解。情報分析人員能夠在實體部隊展開行動前,于數字空間評估無人機與地面雷達的觀察陣位,排查數據處理與分發鏈路的盲區,并指導基層人員在數字環境中辨識高風險區域。這種引入真實地理數據的預演模式,將戰術試錯與驗證環節進行了前置。

      STE在網絡降級環境下的生存與邊緣計算

      數據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據中心的云端算力,但在高強度對抗環境中,電子干擾與物理打擊可能導致戰術網絡進入斷連、間歇與受限狀態。若前沿計算完全依賴云端直連,整個指揮控制體系將面臨系統失效的風險。美國國防部作戰測試與評估局于2024財年對搭載于戰術服務器基礎設施(TSI)的CPCE增量2系統實施了漏洞評估與紅藍對抗測試。評估表明,在編配專業網絡防御人員及專用工具包的前提下,該系統面對模擬內部威脅與外部網絡攻擊時,具備一定的網絡生存能力。然而,網絡防護僅是系統生存的一部分,面對物理鏈路中斷與電磁隔離,硬件架構與數據調度邏輯的適應性調整是維持系統運轉的基礎。

      為緩解對后方中心云節點的依賴風險,美國陸軍部正調整架構重心,通過部署邊緣計算節點將數據處理能力向戰術終端下沉。這一架構調整的硬件基礎是以戴爾PowerEdge XR4000系列為代表的戰術加固型服務器。與早期的戰斗指揮公共服務堆疊機架不同,作為核心載體的XR4000系列進行了結構緊湊化設計,縮減了物理體積,并按照相關軍標接受了溫差、震動與高濕環境測試。每個機箱內部配置多個通過高速總線連接的計算節點,能夠在戰術節點建立局域虛擬集群。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設施(CEMI)。該架構采用開放行業標準,將部分戰術應用服務解耦并封裝為軟件容器,部署至邊緣設備中。在網絡暢通的準備期,邊緣節點從后方云端下載并緩存目標區域的高清地形包與敵情數據。當廣域網連接受限時,系統可切換至局域運行模式。此時邊緣服務器作為獨立的微型數據中心,接管本地計算需求,維持實裝、虛擬與構造兵力的基礎演算協同。

      在網絡受限環境中,系統面臨的復雜挑戰不僅包括應對物理鏈路中斷,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先級數據的同步。若采用常規的先入先出排隊機制,大容量的三維地形切片或視頻流可能迅速占用信道,導致通信管道擁堵。為解決數據分發問題,美國陸軍部依托邊緣計算硬件,自2025財年首季度起部署戰術數據平臺(TDP)。該平臺引入了基于任務優先級的排序算法。在窄帶條件下,系統會限制高分辨率地形細節與視頻流的傳輸,將可用帶寬優先分配給狀態報文等結構化戰術數據。在鏈路間歇連通的短暫窗口內,系統優先提取占用字節較小的友軍位置、裝備狀態及目標授權指令,在主數據節點與前沿節點間進行跨層級同步。由于靜態的地形底圖已預先緩存于前沿存儲節點內,網絡中傳輸的主要為代表坐標及狀態變動的文本數據。邊緣節點接收這些增量指令后,調用本地算力將其映射至預存的高清地形中進行更新顯示。這種本地預存背景、窄帶傳輸核心增量數據的調度機制,為戰術網絡在電磁對抗環境下維持態勢圖一致性提供了技術途徑。

      總結

      觀察近年的技術演進脈絡,美國陸軍部正依托綜合訓練環境逐步構建從數據生成到邊緣分發的完整鏈路。以Tensorglobe平臺與良構格式規范為核心的數據管線,嘗試解決戰場環境快速數字化的效率問題;以云原生模塊化架構與優先級調度算法為基礎的邊緣計算方案,則為復雜數據流在網絡降級環境中的流轉提供了應對策略。伴隨美國陸軍部“下一代指揮控制”(NGC2)最小可行性產品計劃于2026年開展師級規模測試,該系統正向實戰化應用過渡。基于地形數據的戰術孿生底圖及邊緣數據生存邏輯,正作為統一的數據協議,逐步向車輛火控面板與單兵顯示設備中集成。虛擬訓練、戰術預演與實際作戰行動之間的數據壁壘正在降低。這種底層技術架構的融合,反映了美國國防部試圖在大規模作戰行動中確立信息與決策優勢的長期意圖。(北京藍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

      https://vantor.com/industries/defense/operational-terrain/

      https://apps.dtic.mil/sti/trecms/pdf/AD1107976.pdf

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

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

      https://www.wwt.com/case-study/tactical-edge-computing-transforms-mission-capability-for-defense-organization

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

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