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　　在上面这条视频中，DARPA前局长史蒂文·沃克（2020年1月10日加入洛马，担任副总裁兼首席技术官）在内的洛克希德·马丁公司一众大咖畅谈联合全域作战的重要性，以及如何将平台、传感器、武器和联合全域指挥与控制系统与突破性创新相结合。

　　JADO是Joint All Domain Operations（联合全域作战）的首字母缩略词，是美军继多域作战之后最新提出的作战概念，旨在在陆、海、空、太空和网络空间五个战争领域展开新型的协同作战，与全球性竞争对手在各种烈度的冲突中竞争。

　　联合全域作战是各种军种跨域学说的跨部门变体，为战场交战注入了速度和规模效应的融合，可以压倒敌人，包括近乎对等的对手，并确保任务成功。然而，要实现JADO的成功，需要在来自国防部各部门的行动中使用的所有资源之间进行广泛的协调与合作，包括陆军、海军、海军陆战队、空军和太空部队的专家。2020年2月，美参联会副主席约翰·海顿表示，JADO是美军未来整体预算的重点，将赋予美军无法比拟的作战优势，美军应努力实现该概念，以在未来冲突和危机中无缝集成该能力，有效指控全域作战。

　　视频中，洛克希德·马丁公司航空航天工程师本·里弗斯表示，联合全域作战是一个概念，即采用不同的系统，并将这些系统智能地连接在一起，从而使作战人员能够有效地完成其工作。软件工程项目经理克莱尔·尼尔森对联合全域作战评价称，“它增强了作战人员的知识和能力，使其能够得到他们所需要的东西。因此，如果没有它，作战人员最终仍能得到他们所需的东西，但耗时更长，难度更高。如果没有JADO，在紧急的情况下，作战人员可能无法立即得到所有东西”。

　　洛克希德·马丁公司2020年6月发布的关于JADO的白皮书中提到，联合全域作战正通过极其简单的方式来同步主要武器系统和关键数据源，以改进作战方式。JADO允许指挥官快速预测对手的下一步行动，并以更高的精度干扰和压倒对手。洛克希德·马丁公司正在通过构建JADO使能系统来推动这一变革，这些系统已经为今天的作战使用做好了准备。

　　下一代作战空间需要可互操作的解决方案，以加快在高对抗环境中的联合和决策。目前美军不仅不能实现陆、空、海、陆战队以及太空军之间的无缝、同步共享数据，甚至由于军舰、战车、飞机或卫星等武器由不同承包商制造，每种武器将数据作为专有信息保存，不能与其他承包商制造的武器系统进行通信或共享数据。与盟友和合作伙伴间的数据共享也存在同样的问题。为了确保维持军事优势，美军必须建立一个综合网络，把所有的武器和部队实时连接起来。

　　洛克希德·马丁公司表示，正在为联合全域指挥与控制（JADC2）和情报、监视与侦察（ISR）建立一个基础的综合联合全域作战（JADO）架构，该架构在高对抗环境（HCE）中使用可靠通信方式，可以提供一个物理和电磁相结合的通用作战图。它还将利用认知应用程序和人工智能（AI）来识别战备模式（WARM），优化ISR传感器收集，并根据威胁自主更新飞机航线。洛克希德·马丁公司联合全域作战项目经理肖恩·撒切尔以及研究员马克·卡恩在白皮书中表示，洛克希德·马丁公司的综合JADO协作战略（Integrated JADO Collaboration Strategy）为联合和联盟环境中的未来作战行动提供了一个JADO架构框架，是一种旨在整合现有系统和新技术的开放式架构解决方案。该司的全频谱优势能力可以在高对抗环境中提供难以被检测到的通信方式及通用作战态势图。这些能力综合起来可以在分布式系统中连接传感器、战斗管理和效应器，进而为美国空军（USAF）高级作战管理系统（ABMS）提供基础。洛克希德·马丁公司的JADO全频谱作战是在高对抗环境中作战和击败对手的关键，目前，该司已准备与美国空军合作对这种能力进行原型飞行试验。

　　洛克希德·马丁公司的JADO协作战略以DevSecOps测试平台为基础。该环境是一个分布式仿真/软件在环框架，可实现数字仿真、高级算法、规划工具和软件与网关的互操作性，从而实现不同系统之间基于独特标准运行的数据交换。为了分享这些能力并获得政府、工业界和学术界的反馈，洛克希德·马丁公司进行了一系列桌面演习和飞行测试，以证明和完善JADO概念和使能技术。DevSecOps环境和支持敏捷开发和集成流程为JADO解决方案的技术交付提供了管理框架，减少了时间和成本。

　　洛克希德·马丁公司正在开发全分布式态势感知系统，该系统可对作战空间中的所有发射器进行被动定位，将信号定位在噪声层之上和之下，包括其关键特征：位置、识别和测量参数。洛克希德·马丁公司在以下方面具有优势：对电磁（EM）技术和环境条件的深刻理解；对整个战场系统和行为的了解；有能力整合资产和能力，在分布式战场上维持态势感知的可靠性；可以实时参与和调整EM开发计划和战略。

　　前缘处理“马力”的增加实时地增强了系统的性能，增加了同时识别和跟踪的隐蔽目标的数量，提高了认知性能，并提高了大数据分析（诱饵识别、信号关联、反卷积-对齐信号等）的能力。可扩展性对于将JADO方案成功应用于大型软件密集型复杂系统而言至关重要。

　　洛克希德·马丁公司正在研究高性能计算与高级软硬件（包括嵌入式处理技术）之间的平衡，以最有效地扩展到数百甚至数千个节点。此外，还将研究现场可编程逻辑门阵列（FPGA）和⾃适应计算加速平台（ACAP）的使⽤，以实现人工智能和机器学习（ML）技术的最有效实施和可扩展性。