引入AI的前提：无东谈主机FMV数据范例化

21世纪初，好意思国在阿富汗、伊拉克的两场干戈开启了“无东谈主机干戈”期间，也班师推动了全动态视频（FMV）期间的进修与爆发。

与此同步的是，隶属于好意思国国度地舆空间谍报局（NGA）的机构动态影像范例委员会MISB（Motion Imagery Standards Board）特意为FMV视频制定了好意思军范例——MISB ST 0601，官方名为无东谈主机数据链土产货集（UAS Datalink Local Set）。

这个FMV视频元数据的军用范例规矩了用轻量KLV局势把时辰、位置、姿态、平台、、指标、容许与环境等信息打包镶嵌到视频流中，从而能够完毕跨平台、跨兵种的传输和互通分享。

2008年10月，阿富汗南部好意思军基地内，“悍马”指挥MQ-1“捕食者”无东谈主机降落。画面右侧可见辽阔的安-124输送机。

比如，2014年10月发布的MISB ST 0601.8版的范例就明确界说了95个数据标签（Tag）。从这一细节不错看出，在好意思军范例化谍报体系中，无东谈主机平台拍摄的FMV视频画面一经变成了地舆空间谍报数据的紧迫起源。谍报分析东谈主员对这些FMV的判读和分析，并不是通过逐帧看视频而达成的，而是基于元数据叠加舆图、符号指标数据库、历史数据等，最终获知“何时何地，发生了什么的”，不错索取指标位置、生成指标的迁移轨迹和速率、识别非常行动、生成指标轨迹和行动模式等。

在2014年10月的MISB ST 0601.8版的范例中，列出的元数据标签量就达到了95个。

而这也让好意思军在战场谍报方面遇到了新难题——数据量远超分析智商，让谍报分析师不胜重任。

在“数据过载”的逆境之下，无东谈主机的FMV视频根底无法滚动为可践诺的谍报，以至“让反恐干戈中的士兵为此付出了人命代价”。

此时，德鲁·库科尔意志到，东谈主工智能（AI）期间梗概能处置这个问题。他力求将谍报的处理、专揽与分发（Processing、Exploitation、Dissemination，简称为PED）等责任作念到高度的自动化。

而这一责任的前提，亦然因为有了MISB ST 0601范例这个大前提，智力让FMV和捎带的多种元数据能够范例化，可跨平台进行剖判，也才有引入AI器具后，AI能够自动识别指标、追踪、分析、关联、生成陈说等阐述。

好意思国的MISB ST 0601范例也被纳入了北约范例化公约STANAG 4609。由此，北约里面的FMV数据的流转和分享王人不是问题。图为法军装备的MQ-9。

当数据过载，AI成为破局之谈

将AI期间应用于无东谈主机影像，这个提案也获得了时任好意思国国防部副部长的招供。

2018年，行为“梅文”形势负责东谈主的好意思国陆军中将约翰·沙纳汉在其陈说《无东谈主机系统边界的变革：算法战跨职能小组（梅文形势）》中提到，2016年10月，他们宝贵谈论了战术无东谈主机PED自动化，并得出论断：“采集的数据量远远超越现存的东谈主力……咱们需要一种新步伐……”这亦然“梅文”形势启动的根底动因。

沙纳汉出示了一张比方“数据雪崩”的图片：一辆吉普车被巨大的雪崩追逐，隐喻着谍报数据如同雪崩相通向分析师涌来，若是不借助自动化器具，“吉普车”就会被数据归并，无法实时产出谍报。

沙纳汉在2020年从好意思国空军退役后也有“旋转门”经历，除了智库、院校的谈论员变装外，摩尔斯（MORSE）公司在2024年晓喻，沙纳汉加入该公司照拂人委员会。该公司的先容是“一家最初的东谈主工智能（AI）处置决议提供商，工作于好意思国国防部和谍报界。”

沙纳汉这么先容“梅文”形势的发展历程：2016年11月，在形势“问题界说与分析”阶段，团队以服从提高倍数来量化评估了数据传输、优化东谈主机界面、语音转翰墨、传感器治理优化、计较机视觉/AI等不同期间会给谍报PED责任的自动化带来提效价值。

责任论断是：计较机视觉/AI至少能达到50倍的提效，AI期间将带来颠覆性的服从提高。同庚12月，PED自动化责任构成立，成员来自好意思国国防部实验室、各战区司令部、谍报机构、国防翻新单位（DIUx）、计策智商办公室（SCO）及各兵种——这绚烂着“梅文”形势从看法评估进入期间筹备阶段。

FMV视频数据的量级暴涨，AI器具能显赫提高对这类数据的处理、分析服从。

并非一蹴而就，认真起初于2017年

沙纳汉在陈说中还称，PED自动化责任组评估了32个政府形势，其中仅有12个形势触及AI/计较机视觉。而彼时好意思国军方在军用AI方面智商薄弱，不只单是AI形势少，参加更是不及，基础设施缺失，相干形势的平均参加仅为50万好意思元，测验AI模子所需的GPU、云计较智商均为0，也莫得限度化数据标注体系，平均标注数据量约1万个指标，数据量严重不及。好多形势的算法班师来自GitHub开源代码，穷乏自主可控期间底座，也根底莫得集成到实战系统的筹划，这意味着这些形势并未真是对准战场，与战场需求存在一定脱节。

沙纳汉的这份陈说文献揭示了“梅文”形势的发展并非一蹴而就。

2017年1月，好意思国军方勾通学术界与产业界开展AI专项谈论，引入初创企业、科技巨头、顶尖高校、智库与科研机构。这意味着“梅文”形势的发展从一起初就冲破了传统军工形势研发的壁垒，2026世界杯指数从已往的传统军工阻塞体系转向硅谷生态模式。

这口角常要道的结构变化，自后班师促成了谷歌等互联科技巨头的参与和好意思国“新军工”帕兰提尔公司的崛起。

2017年2月，好意思国国防部提议“极度责任组”决议和行径决议。此时该形势里面一经变成共鸣：深度学习算法可达到接近东谈主类的水平；AI必须限度化实施，需构建齐全期间活水线；集成与文化是“最贫窭的部分”。

沙纳汉以一辆吉普车被巨大的雪崩追逐来刻画“数据雪崩”的情况。

站在当前记忆，这三则指标颇具预念念性和指挥性，而且弥漫求实。

在“梅文”形势启动后的几年中，AI期间的发展日眉月异；AI期间的发展需要竖立起从数据采集、标注、算法测验、测试、集成到部署、迭代优化的齐全期间“活水线”，智力保险AI算法的执续迭代与大限度应用。此外，在AI期间的应用层面，期间自己并不是最难，难点在于是若何让好意思国军方摄取这个新事物，若何将AI接入到现存的刀兵系统中，并对已有历程和模式、战术战法等作念出考订以至是重构。

颇有硅谷作风的是，“梅文”形势启动当年就被条目必须灵验果。

2017年4月，好意思国国防部副部长罗伯特·沃克认真诞生算法战跨职能团队（AWCFT）。

AWCFT的徽章，一改传统军事徽章多摄取严肃、持重的纹章作风，而是使用了三个笑貌灿烂、看起来“友好”的卡通机器东谈主形象，上头写着拉丁文“officium nostrum est adiuvare”，意为“咱们的职责是协助/提供匡助”。同期也明确了，该形势是班师向好意思国国防部谍报副部长呈报，突显形势的地位属于国防部谍报体系的顶层。

不管是机器东谈主的形象，照旧它们的状貌，在这类徽章中王人属相对忽视的联想元素。如斯联想，梗概是为了呼应这支团队的翻新、冲破传统的一面。

与此同期，设定的形势初期指标是——整合现存算法期间资源；全动态视频（FMV）的PED步伐部署AI，用于处理、专揽与分发（PED）；小团队，快速行径，允许失败，迭代学习；2017年底前首批算法参加运行。

这4个指标的诞生，既能够整合AI算法期间资源，还幸免了里面的类似建造，以变成搭伙的期间底座，利于后续的限度化扩张应用。而且，突显了“梅文”形势从降生第一天起就紧扣FMV的需求，是瞄向战场部署的实战型AI。

无东谈主机系统的一大期间发展所在是“一站多控”（一座大地站截至多架无东谈主机），这背后离不开起降、巡航等步伐的自动化，也有赖于AI器具的引入，带来对战场信息处明智商的显赫提高。

而“小团队，快速行径，允许失败，迭代学习”这一指标，则是浓缩了硅谷创业文化精髓，跳出了传统军工巨头主导的军工形势的弘大、长周期、重历程等固有窠臼。梅文形势从看法评估到期间筹备，从降生到测试部署王人是速率十分快的。

极度是2017年底前首批AI算法参加运行这个指标，更显“梅文”形势的硅谷底色：是要以明确的、激进的时辰节点来倒逼形势的快速鼓舞，确保系统尽早委用军队，开展试用责任，变成运转作战智商，并开启一轮轮快速的期间迭代升级。

事实上，“梅文”系统的尽早委用-试用-变成运转作战智商-响应-升级迭代这么的居品开发模式，颠覆了好意思军的传统采购老例，在扩充中曾遭受不小阻力。

颇有计算，要作念全域军事谍报AI平台

沙纳汉这份2018年的陈说文献，不错说是好意思国官方对“梅文”这个军用AI系统降生的“讲明书”。这里不错看出“梅文”形势在立项之初就极具计算，定下了从“视频AI”向“全域军事谍报AI平台”扩展的发展计策。

比如，可用于不同平台与传感器的谍报数据的采集、整理和交融。开首千般性的谍报数据除了体量区别的无东谈主机平台外，还包括手执开采、U-2侦查机等有东谈主机平台、卫星、雷达系统、水面舰艇（包括侦查船）等。

沙纳汉这份2018年的陈说文献指出，“梅文”系统的用途可不啻“视频AI”。

该文献还展示了“梅文”系统对缉获的敌方物质的谍报征集和处明智商，涵盖了手机、U盘、条记本电脑、纸质文献、手写书信、光盘等，这意味着该系统具备对这些不同阵势谍报的文档识别、翻译、关联分析等智商。以及，“梅文”系统还具备对指标的系统分析智商，分析诸多不同节点（指标）之间的组织关系和行动模式等，并构建起一张复杂的汇集关系图。

由此可见，早在2017年至2018年时，好意思军高层就一经意志到梅文系统不仅仅针对FMV视频的缓助分析器具，而是改日谍报体系的底层基础设施。（郑宇航）