美军智能数据保障体系的构建、运用与启示（4.3万字干货）

智能化战争，本质上是一场由数据驱动的战争。从战场态势的实时感知、海量情报的深度挖掘，到作战方案的智能推演、武器平台的自主协同，再到后勤物资的精准配送、装备状态的预测性维护，数据如血液般渗透到作战指挥、行动和保障的全流程、全要素之中。

在此背景下，传统的数据保障模式已难以为继。过去，数据保障往往是作为通信或情报保障的附属功能而存在，呈现出“烟囱式”的垂直体系、分散化的数据资源和滞后性的保障方式。

因此，构建一个高效、敏捷、安全、智能的“数据保障体系”，已不再是一个可有可无的技术选项，而是决定智能化军队能否有效运转、打赢未来战争的“命脉工程”和核心战斗力。该体系是智能化战争的基石，是实现“信息优势”向“决策优势”和“行动优势”转化的关键枢纽。对其进行深入研究，已成为世界军事强国竞相投入的战略制高点。

尽管国内研究已取得一定进展，但与外军快速发展的实践和国外深入系统的研究相比，仍存在一些不足之处：第一，研究的系统性与整体性不足。第二，研究的深度与细节不足。第三，前瞻性与批判性思考不足。

针对以上不足，本研究报告力图在以下方面实现创新：

创新点一：构建体系化的分析框架。本报告将突破“就事论事”的研究模式，尝试构建一个从“理论基础与顶层设计”到“关键技术支撑”，再到“典型应用案例”，最后延伸至“挑战与趋势”和“对我军启示”的完整分析框架。

创新点二：深入挖掘运行机制与流程。本报告将综合运用多种信息来源，力求超越表面现象，深入到组织、流程和机制层面。例如，将详细分析美国防部CDAO的职能定位与运作模式，通过流程图等形式具象化展现“Maven项目”的数据处理流程和ABMS的“杀伤链”闭合数据流，力求使研究内容更加详实、具体，更具参考价值。

创新点三：坚持辩证的批判性视角。本报告在借鉴外军先进经验的同时，将坚持辩证的思维，对其在建设运用过程中暴露出的技术、组织、文化、伦理等多方面的矛盾与挑战进行客观、深入的剖析。在此基础上，结合我军的战略需求、技术基础和文化特点，提出更具针对性、前瞻性和可操作性的对策建议，力求研究结论能够对我军的实际工作产生切实的指导意义。

报研究告《美军智能数据保障体系的构建、运用与启示》4.3万字。如需购买更多精译报告及情报数据库，请联系微信：lanjunqingbao2081。

这是蓝军开源情报的第 407 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

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一、美军智能数据保障体系建设的理论基础与顶层设计

任何一项深刻的军事变革，其背后必然有先进的作战理论作为牵引，有周密的顶层设计作为蓝图。外军，特别是美军，在推进智能数据保障体系建设的过程中，并非是单纯的技术堆砌，而是经历了一场从战争哲学到战略规划、再到组织重塑的系统性变革。本章旨在深入剖析这一变革的思想源流与顶层架构，从“为什么建”和“如何规划”两个层面，揭示外军数据保障体系建设的内在逻辑与宏观布局。这不仅是理解其技术和应用的基础，更是我们吸取其经验、洞察其本质的关键所在。

外军智能数据保障体系的构建，其理论根基源于对未来战争制胜机理的深刻反思与前瞻性判断。这一演进的核心脉络，是从强调“信息共享”的“网络中心战”思想，深化为强调“认知优势”的“决策中心战”思想。战争形态的演化史，某种程度上也是一部主导战争要素的变迁史。

如果说将数据置于核心地位是认知前提，那么，如何利用数据加速决策、赢得对抗，则是理论演进的核心目标。美国军事理论家约翰·博伊德（John Boyd）提出的“OODA循环”（观察-判断-决策-行动，Observe-Orient-Decide-Act）理论，为理解这一过程提供了经典的分析框架。该理论指出，在对抗中，谁能以比对手更快的速度、更高的效率完成OODA循环，谁就能抢占先机，主导战场。

图2.1：数据与AI赋能下的OODA循环演进示意图

“多域战”（Multi-Domain Operations,MDO）及在此基础上发展的“联合全域指挥控制”（JADC2），是当前美军最核心的作战构想，也是对其智能数据保障体系最直接、最刚性的需求牵引。其核心思想是在面对同等实力对手时，能够同步融合运用所有作战域的力量，以制造对手无法应对的复杂困境。

2020年9月30日发布的美国防部《数据战略》（DoD Data Strategy），是外军数据体系建设的纲领性文件，标志着其数据建设进入了体系化、战略化的新阶段。该战略的核心愿景是：“将国防部转变为一个以数据为中心的组织，能够利用数据在作战和业务的各个层面实现作战优势和效率提升。”

为实现这一愿景，战略提出了八大指导原则，并以其首字母组成了“VAULTIS+ F”的记忆口诀，这八大原则构成了国防部数据工作的基本准则。

作为全球最大的军事联盟，北约（NATO）的数据挑战更为复杂，它不仅要解决内部不同部门的数据共享问题，更要应对30多个成员国之间因技术标准、法律法规、语言文化差异带来的巨大互操作性障碍。为此，北约也在加速其数字化转型进程。

2023年5月，北约正式批准了其首份《数据战略》。 该战略与美国防部战略的核心思想一脉相承，但更加突出了联盟作战的背景特点。

有效的组织是战略执行的保障。为统一领导和协调全军的数据工作，外军在组织架构上进行了大刀阔斧的改革，其中最核心的举措就是设立了首席数据与人工智能官（Chief Data and Artificial Intelligence Officer,CDAO）办公室。

2022年，美国防部将原有的联合人工智能中心（JAIC）、首席数据官办公室（CDO）、国防数字服务（DDS）等多个分散的机构进行整合，成立了统一的CDAO办公室。

在先进理论和顶层设计的指导下，外军智能数据保障体系的建设最终要落实在具体的技术架构上。其核心目标是打破军种和领域的界限，构建一个以数据为中心的、开放的、可扩展的一体化数据环境（Integrated Data Environment）。这个环境的“龙头”工程就是JADC2。JADC2并非一个单一的系统，而是一个庞大的、分布式的“系统之系统”（System of Systems），一个覆盖全球的“军事物联网”。其本质架构可以理解为一个分层的、服务化的技术体系。要支撑JADC2这样的庞大体系，必须有全新的、以数据为中心的技术生态系统。其两大基石是云基础设施和数据结构。

表2.2：美国防部《数据战略》八大指导原则（VAULTIS+F）

二、外军智能数据保障体系的关键技术支撑

如果说先进的作战理论和周密的顶层设计是外军智能数据保障体系的“大脑”和“骨架”，那么一系列前沿的关键技术则是驱动其高效运转的“心脏”、“神经”和“肌肉”。没有强大的技术支撑，JADC2的宏伟构想将沦为空中楼阁，数据驱动决策的愿景也无法落地。外军正不遗余力地将人工智能、云计算、数据治理、数据安全等领域的最新技术成果，与军事应用场景深度融合，构建起一个高度智能、弹性、安全的技术底座。本章将对构成这一底座的四大关键技术支柱进行系统性、深层次的剖析。

1. 人工智能与机器学习：数据分析的核心引擎

在整个智能数据保障体系中，人工智能（AI）与机器学习（ML）扮演着无可替代的核心角色。它们是实现从“数据”到“信息”，再到“知识”和“智慧”价值跃迁的根本手段，是压缩OODA循环中“判断（Orient）”和“决策（Decide）”环节、夺取“决策优势”的“倍增器”。如果数据是新时代的“弹药”，那么AI/ML算法就是将这些“弹药”转化为精确打击能力的“引信”和“制导系统”。外军正以前所未有的力度，将AI/ML技术渗透到军事行动的方方面面。

计算机视觉技术赋予了机器“看”的能力。通过在海量经过标注的图像和视频数据上进行深度学习模型（如卷积神经网络CNN）的训练，AI系统可以实现目标检测与识别，变化检测，模式分析。

战场上充斥着大量的文本和语音信息，如截获的敌方通信、公开网络上的开源情报（OSINT）、己方各部队的作战报告等。NLP技术使机器能够“听懂”和“读懂”人类语言。

表3.1：人工智能在军事各领域的应用技术对比表

2. 云计算与边缘计算：数据的存储与处理能力

如果说AI/ML是数据分析的“大脑”，那么云计算和边缘计算共同构成的计算基础设施，就是承载和驱动这个“大脑”运转的“中枢神经系统”和“末梢神经”。它为海量数据的存储、高性能计算和无处不在的应用服务提供了弹性、可靠的平台支撑。外军正从传统的、孤立的、自建的数据中心模式，全面转向一个云边协同的、服务化的新型计算架构。

云计算，特别是商业公有云，以其“无限”的存储和计算资源、按需付费的灵活性、持续迭代的先进技术，成为了外军必然的选择。“联合作战云能力”（Joint Warfighting Cloud Capability,JWCC）项目正是这一战略转向的体现。

JWCC的目标是构建一个覆盖全球、从非密到绝密所有密级、从本土基地到前沿部署区域的统一云环境，为JADC2提供一个强大的、弹性的、安全的战略“云底座”。

尽管战略云功能强大，但在真实的战场环境中，特别是“最后一公里”的战术单元（如一架无人机、一辆战车、一个单兵小组），往往面临着断链（Disconnected）、间歇（Intermittent）、低带宽（Low-Bandwidth）的“DIL”网络环境。在这种情况下，将所有数据都传回后方战略云进行处理，不仅延迟太高，而且根本不现实。

边缘计算（Edge Computing）正是为解决这一难题而生。其核心思想是将计算和数据存储能力从中心云推向网络的边缘，在靠近数据源头的地方进行实时处理。

3. 数据中台与数据治理：确保数据质量与可用性

拥有了强大的AI算法和云基础设施，如果供给它们的是海量、低质、混乱的“数据垃圾”，那么整个体系非但不能产生战斗力，反而会因为“垃圾进，垃圾出”（Garbage In,Garbage Out）而导致灾难性的后果。如何确保数据的高质量和高可用性，是智能数据保障体系成败的另一个关键。为此，外军正在引入先进的数据治理（Data Governance）理念，并构建类似“数据中台”（Data Middle Platform）或更先进的“数据结构”（Data Fabric）的架构来落地这些理念。

JADC2面临的最大技术挑战，就是互操作性（Interoperability）。陆军的火炮控制系统，如何能理解空军F-35传感器传来的目标数据？美军的数据如何能与北约盟军的数据无缝融合？解决这一问题的基础，就是数据标准化。

当数据量达到PB/EB级别，且分布在成百上千个系统中时，如何让用户快速找到自己需要的数据，就成了一个大问题。数据资产目录（Data Catalog）就是为解决这个问题而生的“数据地图”或“数据图书馆”。

4. 数据安全与防护：保障数据“命脉”安全

在数据成为战争核心资源的今天，数据本身也成为了敌人攻击的重点目标。针对数据的攻击，其破坏性可能远超对物理平台的打击。一次成功的数据库窃取、一次关键数据的篡改，都可能导致整个战役的失败。因此，构建一个强大的、多层次的、纵深防御的数据安全体系，是智能数据保障体系的“生命线”。

零信任架构（Zero Trust Architecture,ZTA）提供了一种全新的安全范式。其核心理念是“从不信任，永远验证”（Never Trust,Always Verify）。它不基于网络位置来判断是否可信，而是假设网络中任何位置都存在威胁。在JADC2这样开放、互联的环境中，零信任是唯一可行的安全模型。

加密是保护数据机密性的最后一道防线。零信任架构要求对数据进行端到端的加密保护。同时，先进的访问控制技术也至关重要。

区块链（Blockchain）技术以其去中心化、不可篡改、可追溯的特性，在某些需要高度信任和审计的军事场景中展现出应用潜力。

本章详细阐述了支撑外军智能数据保障体系的四大关键技术支柱。人工智能与机器学习是实现数据价值变现的核心分析引擎；云计算与边缘计算构建了弹性、泛在的计算与存储底座；数据治理与数据结构是确保数据高质量与高可用性的管理中枢；而数据安全与防护技术则是保障整个体系可信、可靠运行的免疫系统。这四大技术支柱相互依存、紧密耦合，共同构成了外军数据保障体系强大的技术内核，并为其在各类军事应用中的落地实践，奠定了坚实的基础。下一章将通过具体的应用案例，来检验这些技术在真实战场环境下的组合效能。

三、外军智能数据保障体系的典型应用案例分析

本章将聚焦于情报监视侦察（ISR）、作战指挥与控制（C2）、后勤与装备保障、网络空间作战这四个核心军事应用领域，选取其中最具代表性、影响最深远的典型案例进行深度剖析。通过“解剖麻雀”，我们将直观地看到数据是如何在这些场景中流动、处理和增值的，智能算法是如何赋能作战人员的，以及整个保障体系是如何支撑“从传感器到决策者再到射手”的高效闭环，从而更深刻地理解这场由数据驱动的军事变革的真实面貌与巨大潜力。

ISR领域是数据密集度最高、对智能分析需求最迫切的领域之一，因此也成为了外军数据保障体系与人工智能技术融合应用的“先锋”和“试验田”。其核心目标是解决在海量、多源的ISR数据“洪流”中，如何快速、精准地“淘金”，发现威胁、洞察意图。

指挥与控制（C2）是军队的“中枢神经系统”，是将态势感知转化为作战行动的关键环节。智能数据保障体系在C2领域的应用，核心目标是紧扣OODA循环，通过实现“感知-决策-行动”链路的智能化、自动化，来赢得宝贵的“决策时间”。

网络空间是典型的数据驱动战场，攻防节奏极快，以毫秒计。依靠人力进行威胁检测和响应已远远不够。智能数据保障体系在此领域的应用，旨在构建一个能自主感知、分析、决策和响应的“网络免疫系统”。

本章通过对ISR、C2、后勤和网络空间四个领域的典型案例进行分析，具象化地展示了外军智能数据保障体系的实战价值。从“Maven项目”的智能情报分析，到ABMS的秒级杀伤链；从预测性维护的精准保障，到AI驱动的主动网络防御，这些案例共同揭示了一个核心趋势：数据已经成为驱动军事行动的基础燃料，而以AI为核心的智能分析能力，则是决定作战效能的引擎。同时，以色列AI系统的争议也为我们敲响了警钟，技术的发展必须与伦理、法律的规范同步前行。这些来自实践的成功经验与深刻教训，共同构成了我们审视外军体系建设、思考我军发展道路的宝贵财富。然而，这些光鲜的应用背后，外军自身也面临着诸多深层次的挑战，下一章将对此进行深入探讨。

图4.1：“Maven项目”数据处理流程示意图

四、对我军的启示与建议

通过对以外军为代表的智能数据保障体系进行系统性的剖析，我们不仅看到了未来战争形态的清晰剪影，更深刻地认识到了一场围绕数据控制权和决策优势的静默“战争”早已打响。立足我军实际，着眼打赢未来，本章旨在将前文的研究成果转化为具体、可行的对策建议。

启示1：战略层面：强化数据作为战略资产的顶层规划。外军最根本的变革，源于思想深处将数据从“技术要素”提升为与陆海空天网同等重要的“战略资源”。美国防部《数据战略》、CDAO的设立，都是这种认知升维的产物。这种顶层设计上的高度自觉和强大执行力，是其能够统一思想、整合资源、体系化推进变革的根本保障。

启示2：体系层面：构建适应我军特色的智能数据保障体系。JADC2的本质是构建一个打破军种壁垒、实现全域数据互通的一体化数据环境。尽管其在实施中面临重重困难，但其“以数据为中心、以网络为基础、以决策为目标”的方向是完全正确的。我军不能简单照搬，但必须借鉴其核心理念，构建符合我军指挥体制和作战需求的体系。

启示3：技术层面：加快关键核心技术的自主创新与应用。外军在享受商业技术红利的同时，也面临着被供应商“卡脖子”和核心技术掌握在私营公司手中的风险。对于我军而言，关键核心技术的自主可控，是数据保障体系建设的“命门”，是绝对不能动摇的底线。

启示4：人才层面：培养数据驱动型军事人才队伍。人才是最核心的战斗力。外军在与科技巨头的人才争夺战中已感力不从心。我军必须以超常的举措，构建适应智能化战争要求的新型军事人才培养体系。

启示5：安全层面：筑牢全方位、多层次的数据安全防线。数据的巨大价值使其成为网络攻击的“首要目标”，而高度互联的体系也带来了系统性的脆弱性。同时，AI的滥用可能引发严重的伦理和法律问题。我军在建设之初，就必须将数据安全和伦理规范置于最高优先级。

五、结论

第一，一场以数据为中心的深刻军事变革正在发生且不可逆转。本研究证实，以美军为代表的世界主要军事力量，正以前所未有的战略决心和资源投入，推动军队从“平台中心”向“数据中心”的根本性转型。数据已不再是作战的辅助信息，而是生成和倍增战斗力、主导战争胜负的核心战略资源。围绕数据的获取、治理、分析和应用能力，已经成为衡量一支军队现代化水平和实战能力的核心标尺。

第二，外军的建设呈现出“战略牵引、技术驱动、体系落地”的清晰路径。其变革并非零敲碎打的技术改良，而是一场系统工程。它以JADC2等先进作战构想为最高牵引，以国防部《数据战略》和CDAO组织为顶层保障，以人工智能和云计算为核心技术引擎，最终通过一系列具体应用案例，将“决策优势”的理念转化为现实的作战能力。这一系统性的推进模式，是其能够取得阶段性成果的关键。

第三，数据驱动的军事能力是一把“双刃剑”，机遇与挑战并存。一方面，智能数据保障体系极大地加速了OODA循环，在情报分析、指挥控制、后勤保障等领域展现出颠覆性的效能，是未来夺取战场主动权的“胜负手”。但另一方面，其建设也面临着数据互操作性、网络脆弱性、组织文化阻力、人才短缺以及AI伦理困境等多重、深层次的挑战。这些挑战的艰巨性，决定了这场变革将是长期的、曲折的，充满了不确定性。

第四，对我军而言，构建自主可控、高效智能的数据保障体系是赢得未来军事竞争的必然选择。外军的实践为我们提供了宝贵的参照，但也警示我们绝不能盲目跟从。我军必须立足自身国情军情，坚持自主创新的战略基点，在战略、体系、技术、人才、安全等层面进行全面布局，走一条具有中国特色的数据强军之路。这不仅是技术层面的追赶，更是思想观念、组织形态和人才结构的全面重塑。

《美军智能数据保障体系的构建、运用与启示》

目录

第一章 绪论1

1.1 研究背景与意义1

1.1.1 智能化战争对数据保障的内在需求1

1.1.2 外军数据战略的演进与发展2

1.1.3 我军面临的机遇与挑战4

1.2 国内外研究现状述评6

1.2.1 国外相关研究进展6

1.2.2 国内相关研究现状8

1.2.3 现有研究的不足与本报告的创新点9

1.3 研究思路与方法11

1.3.1 核心概念界定11

1.3.2 研究框架设计12

1.3.3 采用的研究方法13

第二章 外军智能数据保障体系建设的理论基础与顶层设计16

2.1 理论基础：从网络中心战到决策中心战16

2.1.1 数据在现代战争中的核心地位16

2.1.2 OODA循环理论的演进：数据驱动决策加速18

2.1.3 多域战（MDO）与联合全域指挥控制（JADC2）的数                据需求22

2.2 顶层设计：战略、法规与组织架构24

2.2.1 美国防部《数据战略》解读与分析24

2.2.2 北约的数据战略与数字化转型26

2.2.3 相关的法规政策与标准规范体系27

2.2.4 首席数据官（CDO）与相关数据管理组织的设立与职                   能28

2.3 体系架构：构建一体化数据环境31

2.3.1 联合全域指挥控制（JADC2）的体系架构与数据流32

2.3.2 陆军“项目融合”、海军“超越项目”与空军“先进作战管理                系统”的数据整合35

2.3.3 以数据为中心的生态系统建设：云基础设施与数据结                    构36

第三章 外军智能数据保障体系的关键技术支撑39

3.1 人工智能与机器学习：数据分析的核心引擎39

3.1.1 在情报分析与目标识别中的应用：让机器看懂战场39

3.1.2 在预测性维护与后勤保障中的应用：打造“未卜先知”的                 供应链41

3.1.3 在指挥决策辅助中的应用：赋能人机协同43

3.2 云计算与边缘计算：数据的存储与处理能力45

3.2.1 联合通用云能力（JWCC）：构建战略“云底座”45

3.2.2 战术边缘设备的数据处理与分发：将计算力推向“最后一              公里”47

3.2.3 混合云架构在军事领域的应用模式：云边协同，无缝作                战48

3.3 数据中台与数据治理：确保数据质量与可用性49

3.3.1 数据标准化与互操作性建设：让数据“说同一种语言”50

3.3.2 数据资产目录与元数据管理：绘制全军“数据地图”51

3.3.3 数据质量控制与全生命周期管理：为数据“体检”与“上户               口”51

3.4 数据安全与防护：保障数据“命脉”安全53

3.4.1 “零信任”安全架构的应用：从“圈地防护”到“步步为                        营”53

3.4.2 数据加密与访问控制技术：为数据穿上“金钟罩”54

3.4.3 区块链技术在军事供应链等领域的应用前景55

第四章 外军智能数据保障体系的典型应用案例分析57

4.1 情报监视侦察（ISR）领域的应用57

4.1.1 案例：“Maven项目”（Project Maven）——AI赋能图               像与视频分析57

4.1.2 案例：多源情报数据的融合与分析61

4.2 作战指挥与控制领域的应用64

4.2.1 案例：“先进作战管理系统”（ABMS）的“杀伤链”闭                      环64

4.2.2 案例：以色列利用AI系统生成空袭目标67

4.3 后勤与装备保障领域的应用69

4.3.1 案例：美国防后勤局（DLA）的预测性维护69

4.4 网络空间作战领域的应用71

4.4.1 案例：基于AI的网络威胁智能感知与防御71

第五章 外军智能数据保障体系建设面临的挑战与发展趋势74

5.1 面临的主要挑战74

5.1.1 技术挑战：从“连接”到“融合”的鸿沟74

5.1.2 组织文化挑战：变革的最大阻力往往来自内部76

5.1.3 安全挑战：互联互通带来的新风险78

5.1.4 伦理与法律挑战：技术跑得太快，规范亟待追赶78

5.2 未来发展趋势79

5.2.1 战略层面：从“大数据”痴迷转向“决策优势”聚焦80

5.2.2 技术层面：分布式智能与“数据结构”的兴起80

5.2.3 架构层面：数据与模型即服务（DMaaS）的普及81

5.2.4 人机交互层面：更加注重人机协同与可解释性AI                        （XAI）82

第六章 对我军的启示与建议84

6.1 战略层面：强化数据作为战略资产的顶层规划84

6.1.1：建议制定统一的全军数据战略。84

6.1.2：建议健全数据管理的法规与标准体系。85

6.2 体系层面：构建适应我军特色的智能数据保障体系85

6.2.1：建议探索构建我军的一体化数据环境。85

6.2.2：建议建立跨军兵种、跨领域的数据共享机制。86

6.3 技术层面：加快关键核心技术的自主创新与应用86

6.3.1：建议聚焦军事智能、自主可控云计算等领域。86

6.3.2：建议建设高质量的军事训练数据集。87

6.4 人才层面：培养数据驱动型军事人才队伍87

6.4.1：建议设立“数据科学家”、“算法工程师”等专业岗                           位。87

6.4.2：建议改革院校教育和部队训练模式。87

6.5 安全层面：筑牢全方位、多层次的数据安全防线88

6.5.1：建议发展先进的数据安全防护技术。88

6.5.2：建议加强数据应用的伦理规范研究。88

第七章 结论90

7.1 本研究主要结论90

7.2 本研究的局限性91

7.3 未来展望91

附录 (Appendices)93

附录A：外军关键数据战略文件摘要93

附录B：术语与缩略语表96

参考文献 (References)98

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