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术驱动也受技术约束，新兴技术既赋予部队在战术和作战层面的使用选择权，又制约着部队的选择。目前，人工智能的应用主要集中在商业领域，尚未深入渗透到军事领域。但无论人工智能在民用还是军事应用中，都不能单独起作用，人工智能发挥效用的关键是与其他多种技术的组合，卡内基梅隆大学将这种组合描述为“人工智能堆栈”。栈中的“感知”层包括计算、无线云网络和设备，如传感器和物联网。“决定”层包括大数据管理、机器学习、挖掘模型和决策支持辅助。“行动”层包括规划和行动(优化、战略推理、知识)、自主技术和人机界面，可使操作员自我定位。从该堆栈模型可以看出，所有技术的互动将产生组合效应，进而提升每项技术所产生的能力和效果。
二、使用人工智能发动战争
在未来战场，人工智能的首要作用是赋予作战人员在战斗空间中更容易检测、定位和识别目标的能力，其对战场的明显影响是加速决策周期，能够快速确定目标并发出命令及时行动;其次，人工智能可以做出有效预测，让友军正确瞄准目标以对抗敌方并挫败其行动。人工智能在战场的应用也存在弊端，如容易被欺骗、只有在训练的环境中才能正常运行、无法将在一项任务中获得的经验转换到另一项任务中等。因此，在实战情况下，人工智能必须与人类合作，二者可以互相抵消对方在认知方面的缺点。
报告为战场人工智能的自主性提出三种应用模式：人在环路中，在该模式下，人类保留对选定功能的控制权，防止人工智能作出未经授权的行动，人类是系统控制环路的组成部分。人在环路上，在该模式下，人工智能控制作战的所有环节，但由人类监控其操作，并在必要时进行干预。人在环路外，人工智能控制指控系统运行，不需要人类的指导或干预。这种控制形式也称为完全自主。
三、人工支持的海战
目前，大国之间的海上战争已经演变为作战网络之间的战争，这种冲突受技术的强烈影响。美海军当前应重点提升作战网络系统的能力，包括情监侦系统的数据处理能力。
(一)海上防御
1. 传感器部署
该报告设想在海上战场部署一个大型的物联网传感器网络，分布在敌方部队可能进入或通过的海域，由人工智能处理/收集移动传感器数据，并通过机器学习进行分析，最终形成一幅详细的海洋3D综合作战图。随着人工智能和相关技术的发展，该概念在海洋领域正逐步实现。DARPA开展的“海上物联网”项目旨在通过部署数千个小型、低成本浮标形成分布式传感器网络，再利用人工智能和机器学习对传感器数据进行实时分析，实现对海洋领域的态势感知。其他传统的军事海上监视与侦察系统(包括天基系统、有人飞机、水面舰船和海底传感器等)，也将推动实现数字海洋的概念设想。
2. 保卫舰船
数字化“可观测海洋”设想将确保军舰提前感知敌方舰船威胁。基于人工智能的舰载雷达和传感器将为舰船提供更强的态势感知能力，人工智能指挥系统将迅速确定目标优先级并进行导弹交战。
3. 人工智能欺骗手段
数字海洋设想极大地增加了欺骗和迷惑行动的重要性。在海上战争中，部署在战场上的多种人工智能系统可通过多种方式欺骗对手，包括欺骗对手指控系统，迷惑对手指挥官的感知或预期，干扰其作出有效的决策。
(二)海上攻击
进攻的目的是为了抵御敌方攻击，以争取足够的时间到达适合与敌方舰队交战的导弹发射阵地。在协调攻击的过程中，美海军可混合使用有人-无人舰艇的方式发起攻击，包括使用一艘大型、防守良好的有人舰艇，携带各种类型的远程导弹，放置于低危险区域;一艘较小型有人军舰，推进至有敌舰的区域，既进行侦察，又为大型军舰的远程导弹提供瞄准目标信息;另外一艘无人隐身舰艇置于高危险区域，主要用于收集关键时敏性情报并通过较小的有人战舰将这些情报传给后方的大型舰船。在较短距离上协同作战的三艘舰
（编辑：济南站长网）
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