要讓機器人增強排成為現實，業界需要做哪些努力？

首先確保射程技術增強10倍（從500米到5000米），控制范圍成倍增加（從小于1平方千米到大于75平方千米）。麥休博指出，實現這一目標的關鍵技術是排級人工智能云，即能夠讓士兵控制機器人系統擴大戰場影響范圍的架構。

每個個體無人機和地面機器人都需要小范圍的人工智能進行地形導航，傳感器數據分析并與其他力量通信。但是最重要的人工智能是能夠協調整個排的主導人工智能系統，該系統不存在于任一物理位置，而是位于無線云中。

獨立的中央超級計算機可能遭到破壞、非法入侵或系統遭受干擾。發揮協調作用的人工智能分布于多個迷你服務器中，這些服務器由機器人車輛，也有可能由士兵攜帶。如果一個服務器被摧毀或者無法通信，排網絡中的其他服務器還能繼續運行。

當然，這要求網絡能夠充分發揮作用。戰場網絡系統必須解決商業系統不會面臨的問題，比如俄方武器庫中的電子戰系統會偵察并干擾傳輸。2017年，美國陸軍確定其戰術網絡系統非常脆弱無法抵御非常入侵和干擾，因此開啟了整個系統的現代化工作。從那時起業界已經開始全力構建甚至能夠抵御中俄攻擊的通信系統。

麥休博相信美國業界定會不負所望。許多公司表示他們能夠構建這種架構。這種架構相對簡單的一個原因是設計的射程有限。五千米半徑對于傳統步兵作戰來說是非常遠的距離，但是與許多軍事通信系統相比，這一距離比較短。而且，40名士兵和許多無人駕駛系統散布在這一區域。虛弱信號可以通過多個無線電，通過不斷轉化實現長距離傳輸。

另一個關鍵因素是所需的帶寬有限。對于掠奪者等第一代無人機，人類操作員遠程控制它們的所有行動。這需要從無人機到操作人員的不間斷全動態視頻饋入，保證他們能夠觀察到正在執行的行動，而且還需要從操作人員到無人機的不間斷及時反饋指令流。

但是現代無人機能夠自主進行點對點飛行。人類只需設定目的地。甚至是需要應對巖石、樹木、泥漿的底面機器人也能逐漸偵察到這些障礙物，并穿過障礙找到出路。

通過模擬，參與人員認為機器人無需人類遠程指示就能以自己的方式找到目標。比朗格表示，我們不用控制這些系統，也不用告訴它們如何駕駛，我們只要說“這個100mX500m的區域，我們需要你到達這里”，然后它們就能知道如何滿足需求。麥休博表示，士兵不需要控制這些系統，他們所做的只是確保指揮能夠控制這些系統的人工智能。

能夠抵達目的地還不夠。人工智能需要解決的最復雜關鍵任務可能是整合并理解傳感器數據，然后將數百萬個0和1壓縮成一個人類指揮官能夠理解的戰略態勢圖。要實現這一目標，能夠實現大范圍態勢感知的排級人工智能云是關鍵。這一級別的人工智能尚未實現。

本寧堡兵棋推演需要依靠人類模擬人工智能的影響，推演中設置中立的白方來收集、解讀傳感器數據，然后將其總結為文本信息發送給比朗格其團隊。（從技術領域講，這像機械土耳其人：由人類假扮自動化系統。）目前美國各軍種的一項重要工作是開發能夠在現實世界中以這種方式合成數據的人工智能，現在推進的部分工作是全域聯合指揮控制。

本寧堡兵棋推演中使用的人類驅動過程是為了幫助美國陸軍在還沒有出現這類人工智能之前研究其使用方式。

麥休博表示，這是一種替代方法。這是對真實世界建模，它能滿足各種分析需求。我們的下一步工作是構建實物并在真實環境中測試。

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