美《國防部數據戰略》解析

武牧

2020年10月8日，美國防部發布《國防部數據戰略》（簡稱“《數據戰略》”）。這是美國防部繼2019年7月份出臺《國防部數字現代化戰略》以來發布的又一份重要戰略，標志著美軍深化數字化轉型進入新階段。該戰略提出，“數據是一種重要的戰略資產”，美國防部要加快向“以數據為中心”的組織轉型。從軍事專業技術的角度看，在這個戰爭形態向網絡化智能化方向加速演進、作戰體系運行嚴重依賴大數據的新時代，作為“技術控”的美軍無疑走在前列，值得我們跟蹤研究與學習借鑒。

美軍邁向“數字化2.0”時代的又一重要戰略

美《數據戰略》明確指出：該戰略并不是孤立出現的，而是《國防部數字現代化戰略》的一個子戰略。因而，只有將它放在《國防部數字現代化戰略》的框架下，才能洞察其在美軍現階段轉型發展中的重要地位。2019年7月份出臺的《國防部數字現代化戰略》既是落實美新版《國家安全戰略》《國防戰略》的重要舉措，同時也是美國防部IT現代化工程的頂層指導性文件。作為該戰略的重要支撐，其下又分解為多份子戰略，包括已經發布的《國防部人工智能戰略》《國防部云戰略》以及正在制定的《國防部網絡風險戰略》《國防部IT改革戰略》《國防部指揮、控制與通信現代化戰略》。此次《數據戰略》的正式出臺，補齊了《國防部數字現代化戰略》原先的“短板”，也表明了數據在美軍數字現代化進程中居于不可或缺的重要地位，數據問題應當上升到國防部戰略層面予以頂層規劃。

理論上講，這里所說的“數據”特指需要在不同作戰等級、不同作戰系統之間快速流轉、處理與運用的數據。進入信息化時代，隨著計算機軟硬件及各類信息系統在軍隊的大面積普及運用，這種“數據”自然主要地表現為電子數據。美軍是世界上最早啟動信息化轉型的軍隊，因而也是最早注意到數據問題并系統地展開數據治理的軍隊。早在20世紀70年代后期，美軍率先在防空指揮自動化系統領域推動數據治理，要求實現重要作戰數據互聯、互通、互操作，以便縮短從發現到射擊目標的殺傷周期（即所謂的“OODA環”），有效應對瞬息萬變的空情態勢。后來，無論是數字化轉型，還是打造全球信息柵格（即目前的聯合信息環境（JIE）），數據治理工作一直是美國防部關注的重點。然而，由于種種原因，“信息孤島”一直存在，數據治理成為一個老生常談的問題。

正如《數據戰略》所指出的，“國防部一度缺乏高效的數據管理方法，不能確保指揮員、作戰人員、決策者及任務伙伴實時或近實時、安全地獲得可信的重要數據。這勢必制約數據驅動的決策，進而導致部隊很難采取敏捷而適當的行動……增加了許多原本不必要的人機轉換接口，結果不僅帶來額外的復雜性與延遲，還增加了出錯的可能性。這一點制約了國防部在各個作戰域以機器速度應對威脅的能力。”

《國防部數據戰略》是《國防部數字現代化戰略》的一個子戰略

那么，一直十分重視數據治理工作的美軍，為何此時突然推出《數據戰略》呢？筆者認為，綜合《國防部數字現代化戰略》及其他子戰略看，這可能是美軍邁向“數字化2.0”時代的又一重大舉措。根據美《國防部數字現代化戰略》，美軍計劃將人工智能、云計算、大數據分析、認知計算、軟件定義網絡、區塊鏈、量子計算、物聯網、5G通信、無源光網絡、零信任安全等十多項新興概念與技術集成至作戰網絡。這些技術每一項都極具創新性，甚至具有顛覆性。美軍希望通過這些先進的IT技術對現有信息系統及軍事網絡進行深度改造，使其進化為一種更高級、更富彈性、更具智能化、更安全的數字化網絡，以更好地支持未來復雜環境下的作戰行動。相比于之前的數字化進程，由此推動的數字現代化升級改造將是一場革命性變革，我們姑且將這個新到來的時代稱之為“數字化2.0”。很顯然，“數字化2.0”時代對數據治理工作的要求更高，而這可能正是美國防部出臺《數據戰略》的深刻的歷史背景和戰略意圖所在。

美軍“大數據工程”的戰略指南

客觀地講，認識到“數據是一種重要的戰略資產”并不足為奇。進入信息時代，世界上幾乎所有國家的軍隊都有這樣的意識。所不同的是，將一種認為十分重要的工作（或工程）上升到戰略層面，表明美國防部正在以一種官方意志強力推動，同時也預示著美軍數據工程迎來新一輪黃金發展期。總的來看，美《數據戰略》用短短11頁紙，不僅闡明數據戰略的重要意義，而且闡明數據戰略的愿景、目標、指導原則、努力方向等重大問題，具有較強的指導性。

總的愿景加快實現向“以數據為中心”的組織轉型，快速、高效地利用海量數據，進而極大地提高美軍作戰效能。

在大數據時代，數據已成為重要的戰略資產

七大目標《數據戰略》指出，國防部范圍內全部數據都應實現電子化，并滿足七個條件：（1）可見的，便于用戶查找;（2）可訪問的，便于用戶獲取;（3）易于理解的，即通過數據本身的描述信息，便于用戶理解其內容、上下文及適用性;（4）可鏈接的，便于用戶利用不同數據之間的關聯關系;（5）可信賴的，力求使用戶對數據建立信心;（6）可互操作的，力求使數據用戶與生產者對數據擁有一致的表示與理解;（7）安全的，通過采取有效防護措施，拒止外界非授權的使用與操作。除這些具有指導性的“大目標”外，《數據戰略》還提出許多更具操作性的“小目標”，如：為方便發現、鏈接、檢索與參考，國防部應在全球范圍內為所有用戶分配惟一標志符;國防部所有數據源都應分類;國防部應實行原數據標準等。

美《國防部數據戰略》

八大指導原則《數據戰略》認為，為實現上述戰略目標，應遵循八項指導原則：一是樹立“數據是戰略資產”的意識。作為一種“高價值資產”，數據同人才、武器系統、供應鏈、運輸系統一樣重要。隨著美國防部將數據治理擺上更為突出的戰略地位，它將獲得相對于競爭對手或敵人的巨大戰略優勢。簡言之，各級領導（指揮員）都可以通過使用可信的、集成化程度高的數據，做出更快、更好的決策。二是建立數據集體管理制度。為充分利用數據支持決策，美國防部正在確定數據管理相關角色的職責，實現數據的集體管理與全壽命周期管理。主要區分三類數據管理人員：高級數據管理人員負責制定數據存儲、使用、保護、分發等方面的政策;中級數據管理人員負責執行有關政策，重在發掘與利用數據，支持決策或作戰;初級數據管理人員負責數據的日常維護。三是符合基本倫理。數據的收集、整理與使用，都要求符合倫理。2020年2月份，美國防部長埃斯珀在發表對人工智能倫理的看法時指出，“盡管技術不斷發展，但是國防部對憲法、戰爭法和人類倫理的最高標準的遵守沒有改變”。無論是人工智能還是先進分析算法，有關數據使用的倫理原則都很重要，國防部所有與數據、分析方法相關的人員都要切實遵守。四是注重數據采集。國防部必須確保在數據產生時便加以收集，并保證數據的準確性。電子數據創建時，應予以標記、保存與分類。當數據被組合或集成時，產生的結果也應當立即予以收集、標記，并確保安全。為減少人為出錯的風險，以上步驟還應最大程度地實現自動化。五是增強數據的共享與可用性。國防部應當保證數據在所有獲得授權的個人、單位（機構）之間共享。只有在法律或政策需要的情況下，或者出于安全、隱私、倫理方面的考慮，數據共享才被限制。更進一步，不僅要確保數據受適當保護，還應當允許在生命周期內予以適當處理。六是考慮面向人工智能訓練的數據。在具有智能化特征的信息化時代，訓練數據集和算法模型是國防部最具價值的數字資產，而高質量的訓練數據集是人工智能算法與模型成功的關鍵。在這樣一個算法戰時代，隨著國防部現代化進程的加快及人工智能技術與聯合作戰的結合，美軍對這些數據資產的可視化與訪問將顯得十分重要。為此，國防部首席數據官將創建一個現代化的管理框架，以實現對算法模型與相關數據的全壽命周期管理。七是面向適當目的。數據的產生首先要立足于滿足既定用途。數據使用者可能有其自身需求，而這種需求可能與有關數據采集的初始意圖一致，也可能不一致。此外，在某些情況下，相關法律法規可能規定數據如何使用、必須訪問哪些數據源等。最后，國防部支持通過數據開發促進分析與決策。八是符合有關規則。遵循數據政策很重要，國防部將把數據管理及其合規性置于最高優先級。特別需要指出的是，采用先進IT解決方案，有助于實現數據全壽命周期管理的自動化及適當的數據保護，有效維護端到端的數據記錄。

四大努力方向《數據戰略》指出，美國防部需要從四個方面系統推進：一是構架。數據架構（通常基于企業云及其它開放式體系技術）要富有彈性，能夠根據技術的發展及數據源的拓展而做出適時調整，既要滿足當前用戶需求，也要允許數據體系隨著時間推移而健康發展。為此，應快速開發與部署某些輕量級應用，在不斷維護中提升能力，引領國防部變革，進而推動國防部獲取某種戰略優勢。二是標準。共同的標準是確保數據高效互訪、共享的必要前提;應當將已經被普遍認可的數據管理、使用的方法以及業已被證明成功的數據表征、共享的方法，轉化為國防部數據標準，指導數據實踐。考慮到國防部系統的多樣性，數據標準在具體應用中要結合實際。三是數據治理。制定實現數據全壽命周期管理所需的原則、策略、過程、框架、工具及度量方法。各層級以級聯的形式同步執行數據治理，盡可能將問題解決在最低層。四是人才和文化。大力倡導基于數據與技術分析進行決策的文化，盡快實現向“以數據為中心”的組織的轉變。注重數據人才培養，加強數據專業技能培訓，建立數據工程卓越中心，培育能夠助力數據專家協同工作的環境氛圍。

新的數據戰略將直接支持美軍聯合全域作戰

支撐未來美軍聯合全域作戰

在信息化深入發展的時代背景下，數據在國防部每個任務領域都發揮著基礎性重要作用。考慮到數據治理本身涉及國防部、各軍種、院校、部隊及眾多軍工廠商，這種出自高級領導機關的戰略統籌與總體規劃顯得很有必要。但受限于資金、資源、人力、發展階段等方面因素，數據戰略在具體實施過程中不可能是“大水漫灌”式的，而只能走試點先行、逐步推廣的發展道路。美《數據戰略》列出三大優先應用領域：

支持聯合全域作戰。要求數據團隊同聯合全域指揮與控制（JADC2）跨功能小組、聯合人工智能中心、主管指揮控制與通信的副首席信息官密切協作，確保前線戰術部隊在高度對抗的現代戰場環境下能夠高效交換相關作戰數據。很顯然，面向JADC2的清晰的數據標準及互操作需求，對未來美軍遂行聯合全域作戰任務構成直接支持。參聯會組織的JADC2演習，有助于美軍識別數據治理方面的不足或短板。之后，數據治理團隊應當同任務領域相關專家共同確定在軟件、硬件、戰術、技術、程序及風險等各方面應當做哪些改進。該戰略指出，國防部向“以數據為中心”的組織的過渡，有賴于數據治理團隊與作戰部隊之間保持高度互信和高效的交流互動，一旦有問題能夠相互反饋、及時解決。

支持高級領導決策。為支持國防部高級領導管理決策（如在關于《國防戰略》實施路徑選擇方面），國防部正致力于開發一套清晰的、可量化的標準。數據治理團隊須支持國防部在這方面的努力，設法提供高質量、可信的數據以及一套數據分析、可視化的平臺。最終，國防部決策要實現向運用“保鮮”數據（而非靜態的數據）的轉變。

支持業務分析。國防部主審計官及其它有關領導經常會接觸有關預算、采辦、裝備、后勤、人事等領域的大量數據。數據管理團隊可以依托此類工作，制定或修正有關權威數據源、原數據標記、標準分類法、數據接口等方面的政策。這些努力反過來又會促進盡快形成一個通用、高效的數據平臺，進而共同推動國防部范圍各領域業務分析。

很顯然，這樣的“試點先行”帶有明顯的趟路意味，即欲通過先行先試摸索出一套通用的數據治理標準、規范、準則、方法、手段、程序、技術甚至軟件平臺，以便最終在國防部范圍內全面推行《數據戰略》。但通過《數據戰略》列出的“三大優先應用領域”，讀者還是可以直觀地感受到其背后強烈的軍事目的。在這“三大優先應用領域”中，“支持聯合全域作戰”排到首位，且著墨明顯較多。相比而言，其他兩個優先應用領域著墨較少。從美軍“文官治軍、戰建分離”的制度機制看前者屬于作戰范圍，后兩者更多地屬于建設范疇，因而很難說哪一種更重要。但“戰”是美國防部工作的“綱”，是統領“建”的，同時也是直接為美《國家安全戰略》《國防戰略》服務的，因而便更容易獲得美軍重視。

專業的數據平臺將為決策者和數據分析人員帶來有力支撐

特別是在聯合全域作戰已經成為美軍新一代作戰概念、美空軍已經牽頭試驗JADC2的背景下，美國防部極有可能采取邊試邊建的策略，優先關照聯合全域作戰理念的落實，圍繞JADC2建設展開數據治理工作。正如美國防部新任首席數據官戴夫·斯皮克所言，“希望與各軍種所有數據官共同推動美軍高效利用數據，進而推動聯合全域作戰”。另據報道，近期美陸軍與空軍就JADC2展開為期兩年的合作，其首要任務之一便是：到2022財年結束前，制定數據共享標準和服務接口。因此，可以說，美《數據戰略》的出臺與實施，將對未來美軍聯合全域作戰起到有力的支撐與促進作用。

責任編輯：劉靖鑫