AI 對海軍的意義,濱海戰鬥艦模組化的啟示

作者 | 發布日期 2020 年 10 月 21 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 自動化 Telegram share ! follow us in feedly


在追求 AI 自動化之前,美國軍隊其實就已走向多元化作戰及模組化設計,這是個很好的理念,但如今實務上看來似乎過於超前,而廣受輿論攻訐。

濱海戰鬥艦(Littoral Combat Ship,LCS)的誕生主要是為了取代派里級飛彈巡防艦,且美國海軍對此抱有更大的野心,亦即發展一種低成本的小型多功能水面作戰艦艇,但這並不容易,甚至有觀點認為 LCS 可能是美國海軍史上最大的錯誤。

新時代的需求

基本上 LCS 是美國基於冷戰後作戰需求所提出的構想,這時候美國在大洋上已無對手,大部分國家的海空軍都無法與其匹敵,那麼作戰目標將轉為朝陸地投射武力,基於此,LCS 主要著眼於能夠在敵國沿岸水域進行低強度作戰。

LCS 不再有大火力及厚裝甲,反而極端強調航速等能力,才能夠更好的在海上進行機動,且不僅是要替代原本飛彈巡防艦,還要能進行反潛、掃雷等多元任務。模組化自然就成為核心概念,這不僅是為了提高泛用性,也為了降低後勤成本,這在聯合打擊戰鬥機 JSF 計畫中也有所體現,但後來的產物 F-35 戰鬥機,其實還是不便宜,不過相較之下,LCS 的問題可能更大。

▲ JSF 計畫就是希望能透過模組化建立三軍通用的戰機後勤能量。(Source:英國海軍)

不過這仍然是趨勢,因為冷戰後國防預算必然大不如前,但對美國海軍而言,任務可未必就比較少,只是強度降低而已。所以模組化被認為是最佳解決方案,不僅可增加軍艦壽期,又可獲得大量的艙間運用。不僅是美國,其他國家海軍也在發展諸如彈性甲板及醫療模組等,以擴展傳統軍艦的能力。

但若要對傳統軍艦進行徹底的模組化改造,成本實在還是太高,所以美國海軍才有了尋求新艦種的念頭,也就是 LCS 的由來。但在近 20 年努力後,仍有許多困難需要克服,不僅後勤與維護困難,人員訓練問題更大,預算居高不下,多任務艦艇似乎已成為海軍的夢想。但若說美軍就此放棄,就太武斷,因為過了 20 年,技術的進步也是日新月異,過去的難題,現今未必沒有解方。

從模組化走向自動化

雖然看起來美軍似乎無法克服 LCS 遭遇的困難,但事實上,也並沒有停止其量產。雖然海軍重新提出了新的單一任務艦艇計畫,但 LCS 仍然還在繼續下水。美國海軍並未真的放棄,而是改變了思維。其在 2018 年 3 月宣布,將濱海戰鬥艦計畫執行辦公室(PEO LCS)改名為無人和小型戰鬥艦艇計畫執行辦公室(PEO USC),除了延續 LCS 的可靠性研究,也是無人艦艇計畫的主要負責單位。

▲ 原先負責 LCS 計畫的辦公室透過協調軍民通用技術轉變為推動海軍創新的 PEO USC。(Source:PEO USC)

依目前的資料來看,美國海軍仍然嘗試透過重新安排人員輪換等方式,來解決問題,當然相關的模組工程也還在不斷改進。但不同的是,如何減少營運艦艇所需的人力成為了重點,以連帶降低海軍士兵適應不同專業任務模組的難度,並更好地滿足戰鬥指揮官的需要。

且不僅適用於後勤維修,更包括作戰,如目前海軍的 AI 技術正探索集成垂直發射系統的可能,地獄火系統(Longbow Hellfire Missile)已確定能成為 LCS 搭載的模組。透過設備高度自動化,將可逐步減少艦船操作人員,甚至可以說,自動化才是完成模組化多任務戰艦的關鍵要素,對 20 年前的美國海軍來講,模組化實在是太過超前的理念,但如今逐漸有機會去實現。

而在更加完善任務模組設計之前,配備無人載具就成為更快令 LCS 擁有多任務能力的選項。目前美國海軍所緊密鑼鼓進行的演習,就是 LCS 與海獵號無人艦進行的協同作戰,除了測試作戰系統的有效載荷外,就是要實驗 AI 能否自主進行更複雜的任務。美國海軍研究部負責人 Lorin Selby 表示,AI 將帶領美國海軍走向一個新的高度,高度自動化將令官兵能有更多時間放在思考上。

▲ 雖然 LCS 任務模組開發面臨許多困難,但無人載具發展的迅猛,也令美國海軍有了其他更務實的選擇。(Source:PEO USC)

由自動化實現模組化

先進的 AI 能更好的與環境進行互動,大部份任務環節都無需人力操作,進而有效減少了對常規操作的人員的專業需求,自動化一詞在海軍近年的報告中越發重要。雖然尚未完善 LCS 的作戰能力,但仍不致於讓 20 年來投入的預算打水漂,且 AI 自動化的確在海軍能有很好的應用。除了火力投射之外,透過民間技術就能達成設備損害預測,即時監控等提高後勤維修能量。

簡單來講替換計算機比訓練人員來得簡單的多,透過任務包裝計算環境(MPCE)來實現多元作戰能力,包括控制台等硬體。雖然這仍然並不容易,士兵還是需要不同的專業訓練,但透過 AI 技術已能更簡易的實現原本複雜的專業操作,降低認知負擔(cognitive burden)。且不同任務的 MPCE 也正致力於達成統一標準,擁有共通的人員培訓及後勤服務,這就是實現一專多能的關鍵。

事實上,不僅是 LCS 需要,少人化對於人力運用並不彈性的海軍而言,本就是必然的發展。一艘具備防空或反潛能力的現代護衛艦至少就需要百來位士兵,驅逐艦更需要 2~3 倍人力,遑論更大型軍艦的人員後勤補給都一直是沉重的負擔。若 LCS 模組化設計理念真能漸趨於成熟,未來應也不排除應用在更大型軍艦上。

甚至可以說,如今 LCS 的問題許多是由於噸位太小,但自動化程度不夠所致。如今還不算成熟的 AI 模組化系統或許在更大型的軍艦上,反而更加容易實用。

▲ 台灣不僅是海軍,海巡署也同樣採用了模組化概念的新型艦,但這種小噸位艦艇很容易重蹈 LCS 的覆轍,從「濱海」變成「靠岸」,仍需持續研究發展。(Source:科技新報)

值得一提的是,儘管 LCS 碰壁已久,但台灣近年來所發展的沱江巡邏艦等新型艦都有效法之意,當然也承繼了 LCS 的許多問題。據軍方報告顯示,仍持續與美軍交流,接納其工程設計思維,以做為新型水面艦之參考。雖然諸多媒體對 LCS 的攻訐不能說沒有偏頗,但更需要明白的是,至今美國軍方都仍未說服國會這些「先進」軍艦如何獲得戰場勝利,台灣也應更加注意此事實。

(首圖來源:美國海軍)

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