2022年全球国防网络空间情况综述（武器技术篇-下）

（接上篇）

美国防部联合全域指挥控制（JADC2）实施计划提出，将通过采购和开发快速提供JADC2能力，重点内容包括创建数据体系和技术体系以及促进提高联合部队的信息共享。美国防部正在专注于加速JADC2成果交付，美军各军种正致力于开展相关研发项目，旨在实现在整个战场空间中对信息的快速感知、理解、传送和行动。

在美国防部签署联合全域指挥与控制（JADC2）实施计划后，美军高级官员正专注于提供将其付诸行动的最低可行技术产品。JADC2实施计划下的第一个可交付成果将是一组7个“最低可行产品”（MVP），包括：云能力；一个DevSecOps软件开发环境；零信任网络安全；一个网络数据传输层；“突击破坏者II”（Assault Breaker II），一个用于创建反介入/区域拒止能力项目；一个任务伙伴环境；用于验证用户的身份、凭据和访问管理（ICAM）标准。其中两个MVP在2022年正在加速，包括DevSecOps平台任务合作伙伴环境。DevSecOps工作将主要涉及与各军种合作以开发一些常见的、安全的应用程序并将它们与JADC2网络集成，以及努力重新开发和重新格式化“行为不端的应用程序”，以便它们可以在网络中运行。任务合作伙伴环境旨在让国际合作伙伴更好地共享和接收信息。美国防部已经与合作伙伴就数据交换、安全性和波形等问题进行了一些测试，今年的重点将更多地放在确保国防部自身系统能够通过任务合作伙伴环境与合作伙伴共享数据。

美国防信息系统局（DISA）正利用EMBM等项目支持JADC2计划，希望以“JADC2的基础”提供体系服务。JADC2计划的“基本组成部分”之一是“电磁战管理（EMBM）系统”。EMBM是一种态势感知工具，将使联合电磁频谱作战单位能够更好地在竞争性环境中作战。DISA一直在与美国防部首席信息官办公室就EMBM开展合作，正在使用敏捷软件框架来构建EMBM，对能力进行审查并及早对其进行测试。EMBM分为四个能力“级别”，包括态势感知、决策支持、指挥控制和培训支持。DISA正在为JADC2开展的其他子任务包括：现代化全球部队管理能力；网络现代化和运输能力；身份认证和访问管理参考设计；多数据和任务合作伙伴环境计划。

美国陆军网络现代化的渐进式方法正在产生成果，使该军种更接近国防部JADC2愿景。陆军采用了一项多年战略，包括逐步开发和向其综合战术网络提供新能力。在此前交付为基础，相关“能力集”现在每两年向部队提供一次技术。其中，“能力集21”主要是为步兵旅设计，“能力集23”专注于斯特瑞克装甲车旅，而“能力集25”专注于装甲旅。“能力集23”开始为JADC2概念奠定基础。网络迭代中添加的特性和功能为增强态势感知、更好地跟踪战场上的部队、更好地从战术边缘向指挥部传输数据以及被称为PACE（主要、备用、应急和紧急）的通信路径的自动转换奠定了基础。“能力集23”提供了首个态势感知能力，提供通用作战画面和移动指挥所，显著提高了对战场部队位置的感知。陆军通过将数据与陆军整个战场网络联系起来，进一步促进了JADC2和多域作战的概念。

美国海军谨慎地低调地推进“超越项目”（Project Overmatch）。该项目是改进海军网络和数据能力的机密计划，也是海军对JADC2的主要贡献。根据美国海军预算文件显示，海军为2023年“超越项目”支出寻求1.95亿美元，较2022财年获得的7300万美元增加167%。海军的预算概览显示，与“超越项目”能力相关的一些信息战工作的资金需求有所增加。

作为“超越项目”的成果，美国海军2023年将部署一个具有先进网络能力的航母打击群，以推进JADC2愿景。如果2023年初航母打击群的部署顺利，海军将继续在军内扩展先进的信息共享系统。海军的目标是开发一个可以通过任何网络传输任何数据的综合网络，该网络是一个软件定义的通信、通信即服务框架，其中由软件来决定信息的优先级以及传达到决策者的最佳路径。海军正在使用DevOps环境来推进该计划，并尝试以世界一流的网络和世界一流的软件系统为基准。

美国国会授权在2023财年向空军“先进战斗管理系统”（ABMS）提供2.414亿美元。ABMS下一个重要里程碑之一是构建ABMS系统工程1.0版，该模型目前由空军ABMS跨职能团队（CFT）开发。该平台使用基于MITRE所谓NERVE分布式集成网络协作工具的数字工程环境构建。自1月份以来，ABMS CFT一直在与空军部建模和仿真专家合作构建系统工程模型，并仔细研究了如何处理ABMS的建模和战斗管理的特定组件，从而去掉非战斗管理组成部分，例如支持它的ABMS基础设施。CFT做出审慎选择了建模，以使该模型适应战斗管理及其作战环境的活动。CFT为ABMS模型指定了一个本体或命名约定，并确定了战斗管理的13个子功能，包括分析命令和计划、促进协调和协作、提高对态势的感知等。CFT计划在2023财年为该模型开发更多子功能，并最终将其引入战斗实验室。

美国空军部9月与行业合作伙伴建立了ABMS数字基础设施联盟，为空军和太空部队设计、开发和部署先进的以数据为中心的能力。SAIC、L3 Harris、Leidos、雷神和诺思罗普·格鲁曼被选为ABMS数字基础设施联盟的成员。该联盟旨在建立数字基础设施，以改善决策并加速杀伤链、杀伤网络，从而对抗近乎对等的威胁；将推进空军部数字骨干网的架构标准和数字基础设施要求，以在竞争激烈环境中跨多个域管理、保护并交付数据；将解决为启用ABMS奠定基础的安全处理、弹性通信、数据管理和开放式架构设计标准；将专注于四个领域，包括安全处理、连接弹性、数据管理和创建开放架构。

美国空军7月授予价值高达9.5亿美元的无限期交付、无限量、多次授予联合全域指挥控制（JADC2）合同。新合同将AT&T、Hermeus、Capella Space等公司27家公司纳入其中。根据美国防部公告，合同利用开放系统设计、现代软件和算法开发以启用JADC2，用于跨平台和领域能力的成熟、演示和扩散；合同向相关公司提供了竞争机会，以在一个通过多个集成平台实现功能的开放架构系统系列中，支持跨所有领域（空中、陆地、海洋、太空、网络和电磁频谱）联合部队系统的开发和操作。

美军希望构建可部署的战术通信能力，希望打造敏捷强健的战术信息网络，在整个指挥链中提供随时随地快速共享重要信息的能力，以在复杂的作战环境中进行通信和数据共享，从而通过有效协调和开展行动确保战术优势。

美国防高级研究计划局（DARPA）开展“任务集成网络控制”（MINC）项目。MINC是“马赛克战”的重要组成部分，寻求构建和演示可创建具有控制机制的安全网络覆盖的软件，该控制机制可实现敏捷、自愈网络的分布式管理，以支持竞争动态环境中的多域杀伤网络。MINC项目旨在通过对任何可用通信或网络资源的安全控制，确保关键数据在竞争环境中的正确时间找到正确用户的路径。MINC项目将解决当今战术网络在极端网络环境中运行时面临的三个关键挑战：一是缺乏跨异构通信系统的大规模网络互操作性；二是支持任务的网络能力不足；三是无法自主重新配置网络以与军事任务保持一致。

美国防部新软件工具“秘密和可释放环境”（SABRE）在2022年达到初始操作能力。SABRE被视为美国与盟国和合作伙伴军事合作关键推动力，旨在促进联合行动期间美国和其他军队计算机网络间的信息共享，并将集成到国防部的任务伙伴环境（MPE）中。SABRE将与MPE相结合，后者旨在促进作战司令部与外国盟友间的合作。美军各作战司令部将在SABRE达成初始操作能力后进行部署实施，首先从印太司令部开始，各作战司令部和国际合作伙伴将把任务应用程序迁移到MPE中。

美国陆军正在开发分层陆基和天基战术网络，该网络将成为联合全域指挥控制（JADC2）的主要组成部分。陆军统一网络的两个主要组成部分是综合战术网络（ITN）和综合体系网络（IEN）。对于ITN，陆军正在部署从连到营、旅到师的装备。陆军拥有“统一传输网络”，用来互连所有国防部传送点、区域枢纽节点，而用户飞地则连接到该传输网络。陆军希望通过推动跨平台传输来灵活地进入战术和战略领域，例如获取一个单位的基带组件并将其插入商业互联网、商业提供的终端或所部署的在册项目终端。陆军的目标是尝试从技术和政策角度融合相关网络，以便在哨所、营地和站点使用系统的士兵也可以在部署环境中使用相同的系统。

美国海军开展“联合海上网络和企业服务”（CANES）项目，旨在使海军整合和替换现有的海上网络，并为主导网络战战术领域所需的应用程序、系统和服务提供必要的基础设施。ANES项目的主要目标包括：提供海军和联合作战所需的安全海上网络；通过使用通用计算环境和成熟的跨域技术，巩固和减少浮动网络的数量；减少基础设施占地空间和相关的后勤、维持和培训成本；提高可靠性、安全性、互操作性和应用程序托管，以满足当前和预计的作战人员需求。

美国海军及其在中东的合作伙伴正在扩大在美国第5舰队第59特遣部队下运行的无人船和人工智能工具的数量和复杂性，创建一个可以标记人类操作人员异常活动的广泛网络。海军已经建立了一个数据共享网状网络，将其无人水面舰艇和人工智能工具与控制中心的操作人员连接起来。通过采用无人水面舰艇和人工智能工具，以及连接它们的网络和云工具，美国海军及其合作伙伴将扩大海域感知，从而提高威慑力，更好地定位自己，以便在发生事件时做出反应。

美国空军开发综合作战网络（IWN），寻求通过开发一种创建一个包罗万象信息环境的新架构来克服所有军种面临的网络问题。IWN致力于建立一个强健、难以被致瘫的架构，该网络足够庞大以至对手很难削弱。IWN将满足作战人员的所有数据需求，同时通过冗余和复杂性确保安全。IWN将具有安全路由功能，能够在不使用隧道的情况下进行完整的端到端加密。矢量路由将启用基于策略和现有网络条件的路由流量，包括带宽、抖动、延迟、错误率和其他信号。IWN能够通过每条路径上的重复数据包应用有保证的消息传递。空军所有资产以及单个作战人员都将能够根据需要使用来自IWN的数据，并且向该架构馈送自身数据。卫星通信将发挥作用，新的商业低和中地球轨道星座将出现在架构中，飞机顶部或下方的单个天线将能够为IWN选择的所有不同星座提供卫星连接。

美军正在从“以网络为中心”转向“以数据为中心”，希望利用数据来加速的国防部数字化转型。美军正研究如何在国防部体系内有效利用所有数据，并利用人工智能等技术对数据进行快速分析和最大限度的共享，从而获取信息优势和决策优势。

美军在阿富汗撤离行动中开展了“奥苏斯项目”（Project Orsus），组建数据专家团队以解决相关数据挑战，包括难以找到所需的信息、系统无法互相对话和数据存储问题等。“奥苏斯项目”由美国联合参谋部J-6部门组织开展，并获得美军多个数据分析平台的支持，涉及到美国空军“远景”（Envision）项目、陆军“优势”（Vantage）项目、太空军“扭曲核心”（Warp Core）平台、美国防部Maven项目及Advana平台。通过连接多个数据源，该项目为联合参谋部和其他人员提供近乎实时的信息，在数日内将高度人力密集、低置信度的数据提取流程转变为无需人工、高置信度的自动化流程。在撤离行动后，美军并未解散该项目，而是决定将其扩大，以关注阿富汗以外的其他主题。作为美国防部“人工智能和数据加速”（ADA）计划的一部分，“奥苏斯项目”团队成员现在正与各作战司令部密切合作，从而将数据和数据支持技术扩展到作战司令部。

美国防部授予LMI和MORSE两家公司“数据准备人工智能开发”项目基本订购协议，旨在为人工智能应用准备好大量的国防部数据，涵盖“整个人工智能数据准备生命周期，从数据摄取到标记，直到模型训练开始前”。根据协议，LMI和MORSE将提供一系列数据管理和分析服务，以帮助在整个国防部扩展人工智能。MORSE公司将为美国防部用户开发和部署专门构建的系统，以合乎道德、自动化和有影响力的方式管理其数据，以便其解决方案加速人工智能的实施，并可以扩展至整个国防部。

美国国防情报局（DIA）正在寻求信息共享、数据管理、安全、身份验证、审查和授权等技术的“无缝”技术解决方案，以支持在“五眼”联盟国家间最大限度地加强整合。其中，DIA的两个优先事项包括所谓的“火炬”（Torch）和“火星”（MARS）计划。其中，“火炬”是“五眼”联盟通用操作环境中的可发布层信息系统，在全球联合情报通信系统（JWICS）架构上运行，将支持共享前所未有的大量数据，强调元数据的重要性并改善数据治理，旨在为盟国提供了一个新的、可靠和安全的共享环境；“火星”是一个机器辅助分析快速存储库系统，将整合来自更广泛来源的大量数据，并利用人工智能和机器学习，实现对敌对活动和能力的“更深入、更具关联性的感知”，从而减少战术和战略领导者的决策时间。“火星”将很快向合作伙伴推出，以便他们可以使用并为军事情报提供有意义的信息。

美国防信息系统局（DISA）拟开展五方面“以数据为中心”的工作，以获得有效和成熟的数据和信息环境。具体包括：一是数据即资产。使用工具来发现和编目数据，应用网络分析流程进行数据与工具的结合使用，通过数据创建报告或实现自动化和创新，从而真正将数据用作战略性有形资产。二是数据架构。开发能够实现数据共享的架构，成为合作机构的数据提供商，以便为作战人员提供能力。三是高级分析。将数据转化为可操作的情报，并以易于理解和支持任务的方式提供。四是网络态势感知。确保数据能够被用于网络态势感知监控策略，并优化防御网络数据调用。五是以数据为中心的文化。通过推广协作项目和工具来为员工赋能，如国防体系办公解决方案（DEOS）。

DISA严重依赖数据来为国防部和作战人员执行任务，正在迈向“以数据为中心”的愿景，希望提升数据价值，并成为其他国防部实体如何支持其指挥控制元素的“灯塔”。DISA提供的基于云的解决方案“网络态势感知分析能力”（CSAAC），可以从DODIN收集大量数据，并提供分析和可视化工具来理解数据。CSAAC可在非保密互联网协议路由网络（NIPRNet）和秘密互联网协议路由器网络（SIPRNet）上使用。通过使用CSAAC，网络分析师和操作人员可以更广泛、更全面地了解DODIN活动。CSAAC由DISA的大数据平台支持，该平台是DISA开发的开源解决方案，支持数据摄取、关联和可视化基础设施。该平台的通用架构可以在数小时内安装在数百台服务器上，并与任务合作伙伴共享来自CSAAC的数据、可视化和分析，包括其他机构中的网络操作人员、企业服务用户、网络任务部队、网络保护团队和其他联邦机构。

美国陆军正在从“以网络为中心”的方法转变为“以数据为中心”的方法，后者的重点是全球信息流。陆军首先要让数据更自由地流动，同时还要确定哪些数据、多少数据位于哪级梯队。为了真正实现“以数据为中心”的模型以及美国防部联合全域指挥控制（JADC2）概念，陆军需要真正的数据结构。数据结构不是一个单一的解决方案，而是一个允许在各种部队和梯队间共享信息的联合环境。数据结构是使用传感器实现战场可视化的“基础”，其不仅对于实现JADC2目标至关重要，而且对于实现“未来杀伤链”也至关重要。

美国陆军正在努力创建“主数据节点”，以便部队和指挥官可以更方便地访问所需信息。陆军现在正在建立和测试所谓的“主数据节点”，这些节点始终在线并连接到尽可能多的权威数据源，以确保从体系级到战术边缘的访问。上述“主数据节点”是陆军战术数据结构解决方案“低级梯队战术分析平台”（LTAC）的一部分。LTAC是政府开发的解决方案，是陆军网络司令部大数据平台“加布里埃尔雨云”与体系信息系统项目执行办公室合作的战术版本。“主数据节点”在战场上输入到LTAC，然后再输入到陆军的指挥所计算环境（CPCE）服务器。LTAC在2022年“融合项目”演习上正式亮相，主要任务是确保数据访问和数据同步。该战术数据结构解决方案接下来将在太平洋进行一系列演习和测试，以支持美国陆军太平洋总部并完善解决方案。

美国陆军授权人工智能分析公司BigBear.ai全球部队信息管理系统（GFIM）合同，从而为陆军开发一个“智能自动化平台”。该平台将把十余个过时的数据系统简化为一个解决方案，从而摆脱手动流程。该平台旨在提供陆军数据的“整体视图”，以便通过自动化流程做出风险知情决策。该公司将结合使用业务流程管理工具Appian以及Palantir的一些数据和云托管技术来创建应用程序，不仅从其他系统获取数据，还会创建和汇总数据。此项工作将帮助陆军发展为以数据为中心和数据驱动的军种。BigBear.ai目前正在提供三种功能，包括分析工具、部队投射工具和数据层。

美国海军正在着手进行数据基础设施转型，以应对双重挑战：一是如何处理收集到的大量数据；二是了解海军是否拥有正确的数据类型以帮助领导者做出决策。美国海军正在建立一个新的海军数据架构来应对上述挑战，其目标是使用数字驱动的见解来为作战效率提供信息。该架构遵循美国防部数据战略中制定的指导方针，愿景是创造一个结合IT和非IT服务的环境，以有效地管理和利用所收集的数据。海军数据架构的组件之一是“今日木星”（Jupiter Today）数据分析平台。“今日木星”充当体系数据中心，推动跨原始数据源的信息域集成。该平台使海军数据在整个海军体系中被广泛发现、访问、理解和使用，为军事和文职决策者提供决策支持分析和环境丰富的可视化，同时为海军数据劳动力提供先进的数据工具。自“今日木星”平台推出以来，海军已经扩展了该平台的数据和分析库。该团队还继续整合新的功能、产品和服务，以确保用户拥有最强大的工具来做出明智决策。

美国空军将数据列为2022年主要优先事项之一，计划操作所有体系数据，以提高业务效率、任务能力和作战能力。为实现上述使命，空军制定了四个目标，包括：全面优化、利用和整合空军部数据结构；确保所有空军数据都具有可发现、可访问、可理解、可连接、可信赖、可互操作和安全（VAULTIS）属性；培训、发展和留住精通数据的员工队伍；创建以数据为中心的创新和行动文化。最终，空军希望以相关的速度将竞争性环境中的数据和跨多个域的数据转移到联合军种、盟友和合作伙伴。空军首席数据和人工智能官约翰·奥尔森呼吁将数据和人工智能作为塑造未来战场空间的战略资产，目标是到2027年让空军具备“人工智能竞争力”。奥尔森称，在未来战斗空间中，“数据不是新石油，而是新钚，需要浓缩和提炼”。

法国国防部批准了泰雷兹公司和Atos公司的合资企业Athea正在开发的新大数据和人工智能处理项目Artemis.IA的最后阶段。Artemis项目自2017年以来一直在开展，Artemis代表“用于处理和大规模利用多源信息和人工智能的架构”。Artemis的目标是为法国提供一个有主权和安全的大数据和人工智能处理平台，该平台可以利用和分析来自军事设备和其他传感器的大量数据。Artemis.IA的初始阶段创建第一个作战平台，该平台将从2023年开始部署并将提高联合情报职能。Artemis.IA采用模块化构建，首个应用程序将致力于“利用多源信息”，预计未来将用于其他用例，例如网络安全、军事健康监测、预测性维护或海上监视。

美军认为人工智能、量子、5G等新兴技术将在包括网络空间作战在内联合作战方面产生颠覆性影响，正在加大对相关技术的研发和利用，试图实现技术突破并将根据军事需要进行转化运用，以期大幅提升综合作战能力，夺取未来战略对抗的主动权。

人工智能

作为人工智能和数据加速器计划（AIDA）的一部分，美国防部正在开发一个联合操作系统，以帮助作战司令部快速构建和部署人工智能算法。美国防部正在开发一个“集成层”，该层将通过AIDA计划更容易地开发AI算法，这将有助于作战司令部在其决策流程中满足其优先的“信息要求”。该集成层能够通过提供生成应用程序所需的后台资源和链接来使应用程序的开发变得非常容易和快速。

美国防高级研究计划局（DARPA）正在启动新的“人工智能探索”（AIE）项目，以改善国防部人工智能项目中的算法处理。AIE项目关注DARPA所称的“第三波”人工智能研究，包括AI理论和应用研究，以检查人工智能技术背后的规则和统计学习理论的局限性。AIE项目主要资助“高风险、高回报”人工智能研究，上述研究理想情况下将促成快速原型开发，所培育技术主要与国防部的国家安全计划有关。AIE项目的重点是找到克服机器学习算法不能很好地适应现代统计处理范式的方法，以便将AI完全集成到统计处理链中。该项目将启用新技术，以改进上述算法产生的不确定性估计，从而做出更好的作战决策。

美国空军希望在2027年前具备AI竞争力，为此必须以所需速度领导、培育、供给、注意并采取行动。空军的总体AI愿景是为国家安全提供世界级AI驱动的空中、太空和网络空间解决方案，并引领数据和AI的进步和操作化，以增强和启发空军部队和太空部队的信息优势。目前，美国空军正在开展多个人工智能项目，包括太空域感知、数据中心和边缘计算中的快速人工智能、人工智能辅助训练计划优化和对话人工智能。

5G

随着美国和全球电信运营商开始在美国和世界各地部署越来越多的5G无线网络基础设施，美军正在研究5G军事应用用例，例如：自动驾驶汽车；支持已部署的作战人员；智能基地、仓库和物流；云相关应用程序。

美国防部3月授予休斯网络系统公司一份价值1800万美元的合同，以在华盛顿惠德贝岛海军基地创建一个支持卫星的5G无线网络。休斯公司将作为主承包商开发独立的5G网络，以支持海军航空站的运营、维护和飞行交通管理。在同步地球轨道方面，该网络将利用JUPITER高吞吐量卫星，从而将覆盖范围扩大至全国，并提供超过100 Mbps的下载速度；在低地球轨着方面，该网络将利用OneWeb LEO来提供全球服务，以最大程度地覆盖海洋和陆地。

美国防部6月授予加利福尼亚的通信公司Viasat研究合同，旨在试验利用5G支持美国海军陆战队的行动和更广泛的指挥控制应用。Viasat将在四年内探索5G网络和相关技术如何结合起来支持所谓的远征先进基地行动（EABO），包括远程精确火力、加油、重新装备、监视和侦察的需求。

美国家安全局（NSA）在5G方面正在开展的工作包括：与业界合作研究界定国防部从业界采购5G网络切片能力时所需的安全属性；通过3GPP组织等为5G国际标准提供有关信息并确保美军所定义的安全属性适用于这些标准；研究与5G相关的保密商业解决方案（CSFC）；探索5G网络与重要云组件的集成。

美国陆军为5G环境建设投入了大量资金，正面向业界征集5G试验解决方案。陆军当前正在进行两项试验，包括：一是在德克萨斯州胡德堡实施的增强现实/虚拟现实（AR/VR）训练套件试验，研究如何将模块化、可部署和安全的5G连接应用于当前可用的训练设备，例如可仪表化的多集成激光交战系统（I-MILES）和美国陆军的集成视觉增强系统（IVAS）；二是在国家训练中心进行的指挥所敏捷性、机动性和生存能力试验，通过耗资4000万美元战略和频谱任务高级弹性信任系统（S2MARTS），寻找与战术陆军平台、无人机系统（UAS）和其他应用程序集成的5G网络原型，以支持对指挥所生存能力和车辆机动性的实验评估。

洛克希德·马丁公司和微软合作开发旨在加强美国军事通信的5G技术，重点是前者的混合基站、多网络网关和一体式蜂窝塔，以及后者的Azure云服务。洛克希德·马丁公司表示，洛克希德·马丁公司的变革性基站技术将与微软云计算能力结合在一起，在战术边缘提供关键任务解决方案。双方成功演示了使用微软Azure组合在三个混合基站和大量数据链路（如北约使用的Link-16）间的连接。

洛克希德·马丁公司和美国电话电报公司（AT&T）8月开展实验，安全地下载和共享了黑鹰直升机的飞行数据，并极大缩短了正常所需时间，证明了5G无线技术对军队的巨大用处。在测试期间，两家公司使用私有AT&T蜂窝网络将数据从UH-60M黑鹰直升机的综合运载工具健康管理系统传输到洛克希德的5G.MIL网络，然后将信息传递给洛克希德·马丁公司在康涅狄格州的西科斯基总部，最后再次传递到科罗拉多州的5G测试场。

洛克希德·马丁公司与威瑞森公司（Verizon）9月合作开展演示，展示了支持5G的无人机如何从飞行中的飞机传输情报、监视和侦察（ISR）数据，以对军事目标进行地理定位。在演示期间，四架支持5G的旋翼无人机飞行模拟任务，同时连接到两个Vertizon现场专用网络节点。这些节点能够安全传输来自无人机的ISR数据，并在5G专用网络和替代公共网络间移动数据。演示成功地展示了两项关键技术进步：实时ISR无线电频率和流视频数据通过5G毫米波链路传输，数据显示在实时流视频馈送中。以上述新方式共享数据的能力对于美国防部联合全域指挥控制（JADC2）至关重要，上述能力将为战场指挥官提供更高水平的指挥控制。

量子

美国防高级研究计划局启动“噪声中等规模量子器件优化”（ONISQ）项目第二阶段，目标是在具有数百个量子比特的中等规模量子计算机上展示量子优势。第一阶段工作是在Rigetti的32和40量子位系统上进行的，研究团队的算法开发达到了一个名为“Np>100”的里程碑。第二阶段将在该公司最近宣布的80量子比特系统（称为Aspen-M）上开始。该项目正在寻求解决组合优化问题，例如复杂的调度任务、供应链物流或网络优化，这对军事和民用行动都很重要。