国防部 （MoD） 联合作战行动虚拟环境 （Op JCOVE） 计划在八年半的时间里已经为 16,000 多名士兵做好了海外部署的准备，并大大节省了后勤和培训成本。现在，随着 1 月份与 NSC（Op JCOVE 背后的训练模拟咨询公司）签订了一份重要合同，英国军队，包括正规军和预备役部队，都将受益于下一代基于单元的虚拟训练 （UBVT） 功能的到来。
UBVT 进化UBVT 很可能是他们之前计划的继任者，但正如 NSC 业务发展主管史蒂夫·耶茨 （Steve Yates） 所解释的那样，两者之间存在一些显着差异。
“JCOVE 最初是阿富汗的一个紧急行动需求计划，因此，培训交付中有一个'临时'元素，以支持灵活和不断变化的行动要求。UBVT 代表了能力的演变，因为它成为正式建立的军队训练系统。
Yates 解释说，新计划涉及一种更结构化的方法，根据既定的 Land Collective Training 目标跟踪和记录目标，并且技术也得到了显着更新。在国防部的国防虚拟模拟 （DVS） 计划下，使用波西米亚交互式模拟 （BISim） 虚拟战场 3 （VBS3） 最先进的基于游戏的软件，而不是以前的 VBS2，它现在还包括具有代表性的车载/下车通信和模拟的指挥、控制、通信、计算机和情报 （C4I） 功能。
不仅仅是一场比赛早在 2013 年，当英国陆军上演了当时最大的虚拟战斗模拟，涉及 220 名士兵时，它不可避免地与《使命召唤》等广泛使用的第一人称射击游戏进行了一些比较。然而，正如 Yates 指出的那样，尽管 UBVT 使用的底层技术与商业游戏相同，但交付方式却截然不同。
“拐角处没有僵尸囤积。”
“拐角处没有僵尸囤积在等着你，”他说。“演习场景的交付——我们避免使用'游戏'一词——由培训专家适当构建和控制，演练特定场景以训练部队掌握真实世界的战术技术和程序。”
虚拟环境中的一切外观和行为都恰到好处：部队穿着正确的制服，车辆的外观和操控与真实系统相似，武器和弹药效果得到准确再现，建筑物倒塌成瓦砾真实。要达到这种复杂程度，需要利用 VBS3 仿真软件的一些内置功能。
真实的环境“我们的内容库完全由开源数据创建，这些数据是从各种互联网研究中收集的，”BISim 联合首席执行官 Pete Morrison 说。“在某些情况下，我们必须对具体细节做出有根据的猜测或近似值。例如，我们没有关于我们模拟的每种弹药的确切弹道轨迹的数据，因此我们经常根据我们从公共来源找到的数据对给定的弹药使用最接近的近似值。
Morrison 说，客户还可以配置详细信息，当可能存在商业机密、出口管制或国家安全方面的担忧时，这是一个特别有用的功能。这种敏感内容可以在 BISim 内容库之外进行控制，然后在运行时在本地加载。
该系统标配一系列地理典型地形，并具有捆绑的开发工具，包括 Visitor 4 小地形构建工具以及 VBS3 与 BISim 姊妹公司 TerraSim 的 TerraTools 的兼容性，适用于更大、更复杂的地形。也可以对高保真环境进行建模。它允许忠实地再现实际位置，但 Morrison 说，这个过程需要正确的基础数据、正确的工具，然后是一些艰苦的工作和专业知识。
“如果需要大量细节，优化地形非常重要，”他警告说，“因为大量细节等于需要处理大量数据，这意味着运行时的帧速率会变慢。
跨域训练这一切都构成了无与伦比的训练机会，拥有士兵熟悉的系统甚至地形。Yates 说，在许多情况下，虚拟世界基于真实的训练区域，允许为实时领域设计的练习以虚拟方式进行。
“使用虚拟版本的实时训练区域可以提高士兵对系统和场景的熟悉程度，”他说。“还可以将实时和虚拟训练联系起来，在实时训练区提供'合成包装'，与真实训练区的真实部队一起作为更大场景的一部分与虚拟环境中的部队一起工作。”
这确实会带来非常复杂的模拟。根据 BISim 的 Morrison 的说法，VBS3 可以容纳多达 2,000 名这样的 AI 参与者，尽管在实践中，Yates 表示，虽然 UBVT 能力在参与人数方面非常灵活，但它是基于 30 到 110 名士兵的模拟演习。
灵活的福利虚拟培训似乎有一些主要的好处。JCOVE 被认为在弹药、车辆轨道里程和维护成本方面节省了大量资金，但保护纳税人的钱肯定不是唯一获得的优势。
“JCOVE 在弹药、车辆轨道里程和维护成本方面节省了大量资金。”
一方面，它提供了非凡的灵活性，能够实现广泛的训练目标，并且还可以在短时间内调整场景，通常是在跑步时，以带出特定的点或特定于部队的训练需求。然后，耶茨说，完成后将进行行动后审查，培训工作人员向部队汇报他们做了什么或没有做什么，并促进关于如何改进结果的讨论。
此外，由于该功能是提供给用户的，而不是相反，因此减轻了后勤负担，使士兵能够在复杂的任务中练习协同工作，而无需前往现场训练区域。Yates 说，让士兵在良好且具有成本效益的环境中练习基础知识意味着他们可以从以后的现场训练中获得最大的效用。它还使无法在实况环境中训练的战术、技术和程序得以实践，或者需要获得某些难以安排的支持资产或设备的战术、技术和程序，并允许部队在必要时停止和倒带。此外，场景可以在任何天气、任何地形以及白天或黑夜的任何时间进行。
更多精彩内容当然，模拟确实有其局限性，正如 Morrison 欣然承认的那样，虚拟培训永远无法完全取代现场练习。然而，他指出了已经开发的系统，这些系统开始赋予部队在数字环境中移动的能力，并相信未来还会有更多。
“用于虚拟训练的 VR 硬件和增强现实技术的进步将意味着虚拟和现场训练更加紧密地融合在一起，使士兵能够在现场进行实时训练，同时查看虚拟目标，”他说。“这已经在某些地面训练 [情况] 中发生，并且在未来几年内肯定会扩大范围。”
在不断发展的现代战争环境中，人工智能 （AI） 在塑造未来军事行动中的作用不容低估。随着战场复杂性的升级，AI 加速战场的出现，由战术边缘的高级数据处理功能提供支持，已成为确保任务成功的关键。随着战争速度的加快，我们必须认识到基于边缘的计算技术对于提高决策速度至关重要。
在 AI 方面，美国国防部 （DoD） 首席数字和人工智能办公室强调，确保整个国防部企业都可以访问数据、分析和 AI 功能，以支持各种任务。这些举措将侧重于利用任务分析来推动决策行为，并确保从五角大楼到战场的数据驱动能力都是可理解和可用的。
将 AI 和 ML [机器学习] 与边缘的大型语言模型 （LLM） 和多模态大型语言模型 （MLLM） 集成是军事行动向前迈出的重要一步。在收集点实时处理和分析来自各种传感器的数据的能力使指挥官能够立即获得洞察力，从而能够快速做出明智的决策。当今的运营需要及时、准确的数据，以支持在冲突速度越来越快的情况下做出关键任务决策。这种基于边缘的方法在拒绝、中断、间歇性和受限 （DDIL） 环境中至关重要，在这些环境中，传统通信渠道和云环境可能会受到损害或阻止。
在 DDIL 环境中，数据丰富的处理解决方案的重要性怎么强调都不为过。这些环境要求系统能够处理复杂的数据处理任务，而无需持续的云连接。未来的解决方案将需要在战术边缘提供数据中心性能以及灵活的计算和网络功能。
虽然美国陆军受益于强大的带宽和存储能力，但设备生态系统继续呈指数级增长，有时包括间歇性断开与通信网络断开连接的现场设备。结果：这些通信资源在现场操作中可能会变得稀缺。部署的系统，尤其是在偏远地区，经常出现连接不足的问题，因此需要在边缘使用数据丰富的处理解决方案，以确保人员能够在 DDIL 环境中有效操作，而传统的通信和导航系统可能无法使用。
任务，尤其是涉及 AI、ML 和视频分析的任务，需要专用的图形处理单元 （GPU）。专用 GPU 设计专为高效处理计算密集型任务而量身定制。例如，GPU 擅长快速、精确地处理大量数据，这对于 AI 和 ML 算法有效运行至关重要。GPU 的专用架构使它们能够比传统 CPU 更快地执行复杂的计算。
此外，此类任务的成功通常取决于快速准确地处理和分析数据的能力。GPU 通过提供快速数据处理所需的计算能力，为实现这些目标做出了巨大贡献，这在需要实时数据分析的情况下尤为重要。利用专用 GPU 的强大功能意味着执行任务的人员可以在 AI、ML 和视频分析工作中实现更高的效率、更好的性能和更准确的结果。
总而言之：AI 和 ML 在断开连接的边缘环境中发挥着至关重要的作用，在这些环境中，与集中式命令的通信可能会受到影响或延迟。在边缘实施 AI 和 ML 功能，使军事领导者能够通过将传感器数据实时转化为决策来提高运营效率。这一举措反过来又导致决策速度的提高和相关任务效果，从而提高整体任务准备状态。
