需求与交付之间的差距正在扩大。人工智能可以帮助缩小这一差距。

国防工业基础（DIB）正面临多方面的压力。由于与伊朗的冲突，库存正在减少。像“金穹顶”这样的倡议是需要专业和复杂材料及组件的大型项目。而持续的供应链短缺威胁着所有这些努力。

“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通常需要数年，有时甚至十年——是一种战略负担，”埃森哲联邦服务公司海军和海军陆战队业务负责人安娜·加西亚·奥尔森（Ana Garcia Olson）说。

为了加快设计、开发和制造过程，DIB正在寻找新工具——其中最具潜力的是人工智能（AI），它可以加速流程、简化工作流程并处理大量数据，以便做出更好的决策。

“当你观察到直接的限制时，几乎总是归结为能力问题，”埃森哲联邦服务公司AI和数据、国防工业基础负责人艾米·巴哈尼（Amy Bahrani）说。“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。”

数字化的DIB

数字双胞胎、建模和机器人自动化等制造过程并不新鲜，并且在DIB中无处不在。然而，新的变化在于AI如何使这些过程加速设计和制造。

设计师和工程师可以快速识别设计中的问题，并在虚拟环境中进行修正，而不必在物理模型上重建系统或组件。然后，一旦确定了最佳配置，就可以在现实世界中进行构建和测试。

2026年8月25日至27日，工业基础政策助理国务卿办公室主办了首届国防工业基础加速器（DIBX）。战斗人员、行业领袖和盟友伙伴在费城聚集，追求国防投资革命。（图片来源。）

“当你能够安全地共享跨域数据并运行高性能模拟时，你就解锁了以商业速度和工业规模部署先进军事技术的能力，”巴哈尼说。“这就是如何建立一个弹性生态系统，让行业合作伙伴能够更快地看到他们的创新到达前线。”

将这一理念付诸实践需要安全的基于云的数据基础设施，以便共享和分发信息。数据的价值在于其可访问性，因此能够在设计或制造地点之间以及与团队其他成员共享数据是确保每个人都在同一信息源上工作的关键。

在这些过程中，人力的角色也很重要。虽然AI可以减少大量工作负担，但仍然需要人类做出最终决策并审查生成的数据，以确保其可行性和可靠性……