建立以人工智能为基础的预测性国防工业基地

对于战斗人员而言，国防工业基础（DIB）的强大归结为速度：行业是否能够预测需求、解决生产问题，并按时交付关键系统。《Breaking Defense》与安永联邦服务公司的海军与海军陆战队业务负责人安娜·加西亚·奥尔森（Ana Garcia Olson）和人工智能与数据、国防工业基础负责人艾米·巴哈拉尼（Amy Bahrani）讨论了DIB面临的挑战。

Breaking Defense：在当今的安全环境中，技术主导权不仅仅关乎谁在前线拥有最佳资产；而是关乎谁能最快设计、建造和部署能力。我们如何将联合部队和国防工业基础从传统的多年开发时间表转变为真正的快速创新节奏？

加西亚·奥尔森：我们面临的现实是，传统的军事平台建设方式——将一个系统从白板转移到实际部署需要数年，有时甚至十年——是一种战略负担。当前影响DIB的最大变化是战争部如何调整采购流程，以优先考虑商业创新、速度和成果，从而确保对任务和战斗人员产生更大影响。我看到大小公司都在寻求更多信息，以便快速实现这一目标。我们知道各军种希望加快进程，而满足这种需求的途径有些挑战。超越对手的工程能力和部署能力是基本的必要条件。为此，DIB必须演变为一个高度敏捷、软件定义的企业。

推动这一加速的实际引擎是数字工程和现代制造。我们谈论的是将高保真数字双胞胎、物联网（IoT）传感器和机器人直接放置在工厂车间和造船厂。通过创建一个无缝的数字线程，将初始任务需求直接链接到生产线，您可以获得整个生命周期的可视性。这使得分布式团队能够实时协作处理敏感设计任务，压缩工程周期，并自动化通常会拖延项目的繁琐文档。

巴哈拉尼：当您查看当前的限制时，几乎总是归结为产能问题。这是材料限制、空间限制和劳动力短缺从各个角度对系统施加的压力。

要突破这种压力，我们必须停止将DIB视为反应性或甚至被动的供应链功能。例如，我们最近审视了军方的全球供应链，并引入了与世界最大商业零售商相同的世界级工业专业知识来管理库存。通过构建一个预测性的全球系统，让人工智能、机器人和数字双胞胎协同工作，我们可以确保在每一秒都至关重要的时刻，正确的资产能够及时送达战斗人员。