美空军正通过一系列代号为“DASH”的兵棋推演，探索将人工智能微服务融入指挥控制流程。此举旨在通过AI分担认知负荷，大幅缩短决策时间，并提供更全面的战场态势图，为未来联合全域指挥控制能力的建设提供实践依据。
智能速览
美空军启动DASH兵棋推演，探索人机协同决策优势。
DASH 2推演聚焦于AI辅助匹配最佳武器系统，决策效率显著提升。
AI微服务能将决策时间从10分钟基线大幅缩短，并增加有效解决方案数量。
推演揭示了数据管理规范、多源数据整合及跨军种知识欠缺等挑战。
未来目标是实现AI微服务的即插即用，并精准定义采购需求。
精华内容
美军正通过一系列前沿兵棋推演，探索如何将人工智能无缝融入指挥控制流程，以期在未来复杂战场环境中夺取决策优势。这一实验不仅测试了技术效能，更在重塑军队的作战思维与采购模式。
DASH推演机制
DASH系列兵棋推演是美空军“内利斯影子作战中心”每半年一次的顶点实验补充，旨在探索未来指挥控制技术。其核心思路是向作战管理员施加决策压力，并让工业界团队现场观察，进而开发AI微服务将认知负荷转移给机器。
实验流程分为基线测试和开发改进两个阶段。首先，作战管理员使用常规工具运行场景，建立性能基线。随后，供应商团队用两周时间编写AI软件，并在此期间接受作战管理员的实时反馈和代码压力测试，确保软件贴合实战需求。
DASH 2核心突破
第二届DASH推演（DASH 2）于2025年7月举行，聚焦于“决策优势转型模型”中的“匹配效应器”子功能，即为已识别目标选择最佳武器系统。推演想定为红方执行进攻性防空任务，蓝方需考虑目标、可用兵力、天气及平民风险等数十个变量来决策。
实验结果表明，集成AI微服务后，生成可用效应器排序列表的速度显著快于约10分钟的基线测试。同时，推演纳入了陆军“萨德”系统、海军驱逐舰等多域能力，拓宽了作战管理员的视野，使其开始考虑非传统空军资产以降低风险。
现实挑战与发现
尽管成果显著，DASH 2也暴露了若干亟待解决的问题。首先，AI工具有时会生成错误结果或无法识别特定消息，反映出军方在数据管理方面需建立更严格的规范。
其次，工业界团队认为，将多源异构数据整合至通用数据层是重大挑战，建议军方在方案征询阶段就提供标准化的数据工件。此外，参演的空军人员也承认，他们对其他军种武器系统的能力了解不足，缺乏系统性训练，这限制了多域协同作战的效能。
未来采购新思路
DASH系列推演的成果正被直接转化为具体的军事采购需求。影子作战中心指挥官肖恩·芬尼中校表示，实验成果被纳入需求库，使得空军乃至跨军种能够精准采购所需能力，而非让供应商猜测需求。
ABMS跨职能团队主任约翰·奥伦德上校补充道，未来的DASH实验可能尝试集成多个微服务，并追求在政府参考架构内实现“即插即用”，确保更优的软件版本可以随时替换，维持技术领先性。
