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在接下来的几节内容中，我们将阐述传统战争所面临的一个挑战，然后在尝试回顾我们对网络空间世界中有关挑战的理解情况。我们在一些案例中发现了明显相似或者至少方向一致的一些方面；而在另一些案例中，则发现了一些具有指导意义的差异方面。在其他的一些案例中，人们对于网空态势感知所面临的挑战知之甚少，乃至缺乏了解；因此在这些情况下，我们仅能指出一个可能的研究方向。我们将首先介绍两个对传统态势感知的重要方面进行量化并做出形象描述的研究示例，其中特别强调从业人员在传统态势感知上所经历过的特有挑战。
在本章中将介绍两个传统态势感知的研究示例，第一个是由美国国防高级研究计划局（DARPA）在2004～2007年间所展开名为多单元徒步作战指挥控制（Multicell and Dismounted Command and Control）的研究计划（Kott，2008），其主要目的是试验性地探索对高度信息化的分布式网络化轻装甲部队进行作战指挥。当时，美军正着眼于探索一种未来作战部队形式的可能性。这种作战部队结合了由快速移动轻型装甲车辆所搭载的战斗单元、远程精确射击武器以及无人侦察机和自动地面传感器等大量传感器。这些作战部队对装甲厚度的依赖程度远低于当今的地面作战部队，而远程发现和摧毁敌人的能力则远超出当前水平。
实际上，在此概念下，作战部队是以深入掌握敌方信息的作用取代了重型装甲的作用。对此概念的主要关注考量在于：在过度丰富的信息可能导致这种假定的作战部队出现问题的情况下，人类士兵作为所有信息的消费者和使用者，是否能够有效吸收和理解这些复杂的海量信息并采取相应的行动。换句话说，就是要证明是否能够逾越高度信息化指挥环境所带来的认知挑战。
由于以前的战斗指挥系统并非为高度信息化的环境而设计，所以在该计划中创建了一个新的人机系统原型，旨在将以高速率流入的战场空间数据转化为高质量的态势感知和指挥决策。这个新的原型系统包含一系列专门开发的态势感知工具，可以将所有数据持续地自动融合到一个共享的态势图景中。还包含一系列行动执行工具，能够帮助士兵控制情报的收集，并掌控战场上的移动情况，以及评估精准武器的远程打击结果。接下来，我们将讨论该研究计划与网空态势感知的一些相似之处——海量的信息以及相对匮乏的直接物理线索。
在该研究计划中进行了一系列精心组织且耗资巨大的实验——战斗模拟。在每次模拟的战斗中，蓝队由美军士兵组成，他们乘坐配备了精心设计信息系统的模拟战车，与由军事专家扮演的训练有素的红队士兵展开相当逼真的战斗。这种模拟战斗在一个模拟的战场上展开，通过特殊模拟软件计算和描绘所有的物理效果，包括车辆移动、传感器观测以及武器射击等。由仪器设备和观察人员对态势感知的状态进行记录，包括基于现有信息可能达到的感知程度，以及士兵实际表现出的感知程度。模拟战斗中每个时刻的实际战斗状态都会被记录下来，例如，在某一片森林中有多少红队士兵，以及蓝队的传感器所观察到的红队士兵数量，或者蓝队士兵所意识到的这些红队士兵数量。通过上述做法，可采用敌军的位置、健康状况、优先级和数量等度量指标对态势感知进行定量的跟踪。也可以将士兵在口头交流和行动中所表露出对可用信息的理解情况，与这些指标进行比较并做出分析。在下一节的讨论中，我们继续将该计划在传统态势感知相关方面所发现的情况与网空态势感知的相关方面进行比较。
美国国防高级研究计划局（DARPA）于2004～2008年期间资助了名为实时敌方情报和决策制定（Real-time Adversarial Intelligence and Decision-making，RAID）的研究计划（Kott，2007；Kott等人，2011；Ownby和Kott，2006）。该计划的目标是开发能够在军事行动中自动生成敌方态势预估并对敌方近期行动进行预测（第3级态势感知）的工具。作为该计划的一部分，也对士兵的态势感知进行了度量，并与自动化工具所给出的预估结果进行了比较。
RAID计划有意聚焦于一个非常具有挑战性的较窄领域：得到装甲部队和空中平台支持的步兵所组成的蓝队，与像叛乱分子一样的非正规步兵组成的红队，在城市地形中进行战术战斗。要研究的问题情境包括：保卫蓝队的设施、救援被击落的机组人员、抓获叛乱武装的首领、解救人质以及对针对蓝队巡逻的攻击展开反击。
在筹划和执行此类战斗任务时，指挥官、参谋人员（包括上级指挥部的参谋人员）及下属作战单元的指挥员需要在脑海中或在计算机化的信息融合系统（如RAID系统）帮助下将一大堆令人迷惑的信息整合起来（图2-2）。例如，蓝队兵力的构成和任务计划信息；该地区的详细地图（可能包含城区的详细三维数据）；诸如集市等已知的非参战人员聚集区；诸如祈祷场所等文化敏感区域；该地区过去和最近发生的诸如路边炸弹爆炸等活动的报告；对蓝队在战斗前和战斗中移动时位置和状态的持续更新。
图2-2 RAID系统中传统态势感知的形成
指挥官及参谋人员通常会利用上述的所有信息得出两类结果。第一类结果是对红队当前态势的评估，包括：预估的红队（大部分藏匿着，无法被蓝队观察到）实际位置；红队当前的意图，以及红队可能做出的欺骗行为。第二类是对所预估未来事件的描述，包括：红队的未来位置（作为时间的函数，即随时间而变化）、动向、与蓝队的交火以及战斗力量和作战意图的变化。
RAID计划包含多个实验，其中每个实验都包含在计算机模拟环境中由红蓝两队指挥官所执行的一系列兵棋推演。在其中一半的兵棋推演中，蓝队指挥官都能够得到一支能力合格的支援人员（参谋人员），这队支援人员的职责包括提供对敌方态势的预估。这一系列战棋推演被作为实验的对照样本组。在其中另一半的战棋推演中，蓝队指挥官则在没有参谋人员支持的情况下展开行动。作为替代，他将得到RAID自动化系统的支持，由系统产生对敌方态势的预估。这一系列战棋推演被作为实验的测试样本组。通过数据采集和校订过程，将对照样本组的准确性与测试样本组的准确性进行对比。实际上，由此我们可以将参谋人员的态势感知与自动化工具产生的态势感进行比较。与MDC2计划相同，RAID计划也产生了一些对传统态势感知的观察结果，我们将在下一节中与网空态势感知进行比较。