该系统可以让小型陆军小组每小时击中1000个目标

　　一组主要作战部队已经对一种目标系统进行了至少10轮试验，该系统目前正在美国中央司令部积极使用，并正在应用于解决全球物流问题。

　　据《陆军时报》此前报道，下辖第82空降师、第10山地师、第101空降师和第3步兵师的第18空降兵团，以及其他下属部队，于2020年底启动了被称为“红龙”的瞄准系统实验。

　　经过至少10次迭代，并计划在未来几个月和几年内进行更多迭代，该司令部开发了Maven智能系统，这是传感器和软件的组合，使用户能够快速评估战场空间，收集大量数据，并使用人工智能和机器学习分析数据，以识别目标和打击。

　　周三在乔治亚州奥古斯塔举行的武装部队通信和电子协会技术网络活动上，该系统的演变被展示出来。

　　“我们的做法不同，”北卡罗来纳州自由堡第十八空降兵团副指挥官约翰·考格比尔准将(Brig. Gen. John Cogbill)说。“这是我们可以‘今晚战斗’的工具。”

　　在2020年底的第一次迭代中，红龙实验将来自第十八空降兵团的士兵与来自第二海军陆战队远征军的海军陆战队员联合起来。在训练中，团队使用商业卫星图像和算法来识别自由堡露天的充气水箱。然后，该系统将这些数据传递给一个海军导弹系统，后者击中了目标。

　　考格比尔说，“数字目标通行证”花了743分钟，也就是12个多小时。

　　但在接下来的几年里，通过额外的修补，现在可以在一分钟内完成这一目标，他说。

　　“红龙”和其他技术倡议是在前第18空降兵团指挥官迈克尔·库利拉将军(Michael Kurilla)领导下开始的，他后来负责美国中央司令部。

　　Cogbill说，早在2020年，Kurilla就告诉他的员工，他希望在陆军中建立第一个“人工智能军团”。科格比尔说，一旦Kurilla被调任为中央司令部的负责人，他就安装了一种以数据为中心的指挥方法，其中包括使用Maven系统的元素。

　　非营利机构安全与新兴技术中心(Center for Security and Emerging Technology)本月发布的一份分析报告，重点介绍了Maven的一些开发以及运营部门对它的使用情况。

　　报告的作者写道，如果没有Maven，“从收集数据到处理数据、寻求许可、匹配弹药和授予许可，发射过程都是手动的，充满了低效率和潜在的错误。”

　　第十八空降部队的瞄准能力与伊拉克自由行动中使用的时间关键目标单元相当，“被广泛认为是美国军事史上最有效的”，作者写道。

　　但是报告说，在2003年的入侵中，OIF的目标小组使用了2000多名工作人员来覆盖广泛的区域和众多目标，而目前的示威活动仅用了20名士兵就完成了同样的工作量。

　　Cogbill说，第18空降兵团的专家正在探索人工智能和机器学习方法是否也能帮助其他部队指挥官更好地“看到”和“感知”后勤需求。

　　这一努力将需要向指挥官提供供应链的全球图景，以及帮助他们决定后勤将如何影响作战的运行方案。

　　与此同时，“红龙”的努力仍在继续，计划于下个月进行一项实验，并在2025年进行一系列活动，Cogbill说。

　　预计该系统将于2026年末举行的美日军事指挥所演习“山樱”演习中，在太平洋地区大规模首次亮相。