联合全域作战（JADO）概念是美军基于现代战争形态变化和未来作战需求提出的，其关键在于打造联合全域指挥与控制系统（JADC2），将陆、海、空、天、电、网、导弹防御、后勤保障、认知等所有领域的作战力量整合起来，实现跨域协同下的全领域作战的深度融合，以期在未来战争中无缝集成全域能力，有效实施全域作战。此概念随着人工智能、大数据、云计算等信息技术的快速发展逐步转化为作战实践，打破了传统战争以军兵种为核心的作战边界。因其多域作战的复杂性、动态性和不确定性，必须有灵敏高效的后勤保障体系作支撑，进而要求其后勤保障模式不得不摒弃现有指挥层级多、保障链路单一、灵活性不足、抗打击能力弱的编组模式，切换至能够实时感知保障需求、精准研判保障态势、智能辅助保障决策、灵敏调控保障行动的新保障模式。
联合全域作战后勤保障的特点
联合全域作战涉及多域协同、跨军种整合和高技术依赖，这要求其后勤保障力量能够全域覆盖、分散部署，从而满足多域协同保障需求，并通过联合全域指挥与控制系统，实现后勤跨军种协同的联合保障。包括利用网络化保障体系实现信息共享；使用大数据、人工智能、物联网和传感器技术实现精准预测和实时监控下的精确保障；为指挥员提供智能决策支持，快速响应并及时调整保障计划；灵活组合保障资源，同时运用无人运输系统在陆、海、空等多域投送，实现在动态变化战场环境中的多链路灵敏高效保障，从而在作战目标的驱使下完成联合全域作战后勤保障任务。
作战空间多维立体，后勤保障力量分散部署。联合全域作战涵盖多个作战领域、地理范围、指挥层级和组织层次，直接导致被保障对象高度分散、保障任务形式多样、保障界限难以区分。将后勤保障力量由集中统一部署模式，调整为分散机动、灵活可调的全域部署，才能保障在不同作战域的物资装备和技术支持，进而满足多维作战空间保障需求。这便使得后勤保障力量虽部署分散，却能形散神聚，通过高效的跨域协同联合保障，有效覆盖并支撑起整个多维立体的作战空间。
作战任务需求多变，后勤保障资源高效利用。联合全域作战必须要集成各个领域资源，以实现各职能域的深度联合，进而更快地跨域协同作战。然而其后勤保障的物资数量极大、品类繁杂、位置分散，必须有全域战场保障态势感知技术支持，才能满足未来联合全域作战“规模大、不确定、低时延、高频次”的后勤保障需求。即运用战场配备的智能传感器和卫星通信网络，采集保障需求数据并进行融合分析，以实时感知作战保障需求变化，动态监管后勤物资装备器材状态。同时，利用大数据和人工智能技术精确计算战场弹药、油料、军需、器材、药品等需求数量和储备比例，为保障资源的部署和调配提供数据支撑，实现联合全域作战后勤保障资源高效利用。
作战节奏进程加快，后勤保障决策人机互融。联合全域作战后勤保障决策是联合全域作战的重要环节。将智能传感器技术、深度学习技术、非结构数据处理技术等用于战场态势感知、数据分析处理、智能辅助决策，能极大提升后勤保障决策质效。同时，量子通信、脑机交互等人工智能技术，也将赋能海量保障数据高效处理、多样保障需求精确评估、各类保障任务并行决策，呈现出实时交互保障信息、自主协调保障关系的自治能力，以及作战指令下达后的保障力量快速重组、保障资源灵敏调配，实现联合全域作战后勤保障决策人机融合。
作战形态更新迭代，后勤保障运投敏捷高效。联合全域作战形态包括跨域协同、多域火力打击、全域信息作战、快速机动与部署、分布式作战、综合保障与支援、战略威慑与遏制等，随着战场环境变化和技术发展进步，还将不断呈现出新的智能化作战形态，这使得后勤保障和运输投送更依赖于无人化模式。在后勤保障资源部署已经满足就近保障、灵活调配时，无人化运输投送必然将进一步提升保障效能。使用无人机、无人车、无人船/艇等多种智能化自主运输装备，可自主组网协同完成保障行动，极大提升保障链路抗毁能力，可在恶劣复杂环境持续作业，减少人员投入，降低安全风险。精准投送全程可追溯，必要时可扩展侦察、通信中继、医疗救援等功能模块，实现未来战场运投的敏捷高效化。
多链路无人运投使保障行动快速响应
联合全域作战后勤保障需求
联合全域作战条件下，后勤保障必须满足实时感知、精准研判、智能决策、敏捷响应的需求，以实现后勤保障智能化。
实时感知，动态监控。实施研判和规划必须要有及时可靠的战场态势感知能力。利用智能传感器进行装备器材故障诊断和物资油料等资源监测，通过物联网技术将分散在不同地域、不同军兵种、不同层级部门的作战平台系统组合成为具有自感知能力的智能保障节点，实时采集装备器材运行状态、人员物资战损情况、保障力量部署情况、保障任务完成情况等态势数据，确保对联合全域作战保障态势的灵敏感知。
精准研判，预先规划。适应联合全域作战的快节奏，必须要对保障需求进行精准研判和预先规划。结合后勤保障算法模型，利用大数据挖掘与分析及融合处理等技术，对实时感知的动态数据信息进行分析处理，准确预测各作战单元的后勤保障需求（如物资消耗、装备维修等），预先研判保障方案，做好应对准备。同时根据研判结果和作战任务，智能规划后勤资源的分配与调度，确保运输路径最优化和资源高效利用。
智能决策，自主保障。依托人工智能进行辅助决策是联合全域作战的必然要求。面对复杂的战场环境、多变的任务需求以及高时效性的要求，指挥员需要通过人工智能技术的推送保障资源调配方案、保障需求优先级、保障全流程风险评估等辅助决策建议，在局部可控区域内利用智能算法实现后勤保障自主决策与执行，减少人工干预，提高响应速度。同时，通过深度学习不断优化算法，持续改进保障方案，为后续决策提供支撑，进一步提高保障效率和资源利用率。
敏捷响应，快速部署。联合全域作战的高动态性，要求后勤保障必须快速响应与部署。通过建立快速响应机制，利用分布式网络和自组网技术，确保在作战需求发生变化时，能够根据指挥决策指令快速调整后勤保障方案。同时利用无人智能运输设备和模块化后勤装备，能够实现后勤资源的快速部署，采取弹性保障模式确保能够应对各种突发情况。
联合全域作战后勤保障模式设计
以联合全域作战后勤保障态势实时感知、保障需求精准研判、保障决策自主智能、保障行动敏捷高效等发展需求为牵引，构建联合全域作战后勤保障体系，按照“感知—研判—决策—行动”的逻辑进行解构，应用新型智能科技赋能联合全域作战后勤保障全过程，形成聚优高效、敏捷智能的联合全域作战后勤保障模式。
保障态势感知模式。以陆、海、空、天等智能传感器为主，辅以作战武器平台和装备感知系统，多源采集全域战场态势实时数据、战场情报数据、战场环境数据、战损情况数据、作战任务状态数据等。通过军用为主、民用为辅的通信网络上传至联合全域作战指挥中心，对数据进行融合分析和标准化处理后，形成后勤保障态势图。以地图或三维模型的形式，将资源分布、运输路线、需求态势等内容呈现给指挥员，并提供时间、空间、资源类型等多维度视图，供指挥员全面掌握后勤保障态势。
实时采集战场保障需求数据
为资源部署调配提供支撑
保障需求研判模式。通过前瞻性分析、预测和规划保障需求，提前识别和满足作战中的后勤保障需求，其核心在于数据驱动、智能支持和动态调整。将作战任务进行分解后，结合历史数据分析和当前作战环境评估，对保障需求（如弹药、燃料、食品、装备器材损耗、作战人员伤亡等）进行初步研判，然后利用数字孪生技术模拟作战场景和后勤保障过程。通过兵棋推演分析修正研判数据，再基于需求预测结果，使用优化算法优化物资、装备和人员的分配方案，并根据作战态势变化使用自适应算法快速生成新的需求和规划方案，将最终需求研判数据上传至后勤保障指挥决策系统。
保障指挥决策模式。结合保障态势感知和保障需求研判等数据，引入作战意图和作战决心，基于后勤保障算法模型，进行保障任务决策分析，形成多个保障决策方案。通过建立多层级指挥体系，实现战略、战役、战术层面的协同指挥，根据指挥人员综合分析研判，形成联合全域作战保障指挥决策最终方案，利用人机交互界面实现指挥员与智能系统的协同决策，将后勤保障指挥决策指令下发至各保障任务节点。
保障行动响应模式。通过联合全域作战后勤保障平台系统，将最终决策分发至各层级指挥平台，最终下达具体任务至各保障节点，明确任务目标、执行要求和时间节点，通过无人运输车、无人配送机等自动化技术设备，敏捷执行保障任务，并利用边缘计算技术对任务执行端进行实时调整。通过机器学习技术持续学习实战和演习的历史数据，基于学习反馈持续优化快速响应模型，形成可自主精准调控后勤物资补给、装备器材和维修备件等供应的保障格局。
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作者丨雷依翰
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