报告指出，现存的情报产出和传播结构，难以确保向战场决策者及时提供关键且具有时效性的信息，以保持作战优势。虽然对情报分析准确性和及时性的基本要求并不新鲜，但战争的发展速度在不断加快，这就对按需求速度进行情报共享提出了新的要求。

在及时性需求不断增加的推动下，分析团队需不断提升其能力，以更好地对情报界收集到的信息进行接收和分析，并将其与背景信息进行融合，进而与作战用户共享。如果做不到这一点，任何确定信息准确性或将信息融入大背景中的人工情报能力都将失效，因为信息提供得太晚，无法对决策周期产生影响。

俄乌冲突中的经验教训可能会让人们进一步了解，哪些方法和解决方案能够有效应对与快速信息分析和情报传播有关的挑战。虽然优化情报及时性的方法多种多样，但美军可能需要加快这一优化的步伐，并准备好在一场前所未有的高强度快速常规战争中进行作战。情报部门必须做好准备以所需的速度提供关键信息，否则就有可能使指挥官陷入这样一种境地：他们不断对威胁做出反应，但却无法保持主动权，而这种境地往往与失败联系在一起。美军目前需要建立一个真正的通用情报生态系统，这个生态系统需要：

由人工智能/机器学习（AI/ML）技术实现；

对所有作战司令部通用；

可支持多战区行动；

可从世界任何地方向决策者以及所有需要的人迅速提供情报。

从俄乌冲突中学习

报告称，俄乌冲突为美国的盟友和对手提供了在现代战争中开展情报工作的启示。乌克兰军队在冲突初期就意识到，结构严密的情报和目标定位流程无法使他们保持相对于俄罗斯军队的优势。乌军的情报能力（包括目标定位结构）必须在压力下不断发展，以实现快速决策周期。这种发展最终将通过情报工作的数字化转型以及北约情报、监视、目标获取和侦察（ISTAR）结构的本地化调整来实现。

报告认为，ISTAR结构是获取、处理、利用和传播情报的综合能力，能够以足够快的速度提供细致的情报信息，以便为行动决策和规划提供支持。乌军接受了美国和北约伙伴所提供的相关培训，学习了西方军事情报理论和技术，并在此基础上形成了一种节点式、前沿性的信息共享方法。如果纵向“烟囱式”的情报体系在对抗性的物理和电磁环境压力下失效，乌军可使用ISTAR结构以保持主动权。与敌方交战的部队之间的横向信息共享则有助于维持战斗。

乌军调整了情报收集、分析和传播工作，以满足紧急作战需求。乌克兰情报部门利用一切可利用的资源拼凑出一种能力，而这种能力将成为抵挡规模庞大的俄军部队的关键。乌军横向共享关键信息的行动已成为其优先事项，他们将重点放在当前的战斗上，而将未来的战斗留给了更高一级的总部来预测和规划。

报告指出，在不利条件下的及时情报信息共享需求促使乌克兰情报部门启动了数字化转型。随着俄乌冲突的不断发展，乌克兰创新和国防技术发展中心（Ukrainian Center of Innovations and Defense Technology Development）的工作重心逐步变成了推动乌军战场感知能力的发展。其工作核心是优化乌军的态势感知、发展用于识别敌方目标的人工智能/机器学习技术、以及通过数字化数据分析提高乌军的情报能力。

乌军发展出了一种被称为“三角洲”（DELTA）的通用作战视图，该视图是一种基于云储存的通用作战视图，有助于实现地理空间可视化以及多域信息共享。该视图可通过一款安全的软件访问并传播，并且能够简化关键的战场感知工作。该视图还将多种信息来源与横向和纵向通信媒介进行了集成，这些媒介对于各级别情报分析人员和作战人员之间的情报联系至关重要。乌军通过众包取得的优势现在都通过共享的手段实现了充分作战化。

随着西方国家构建某些结构以通过通用作战视图共享和快速访问必要信息，相关的启示也愈发清晰，即收集到的数据应快速提供给可对其采取行动的作战单位，并且数据形式应方便使用单位进行快速决策和行动。这种基于智能手机的“乌克兰式”方法因紧急行动需要而诞生，并通过不断更新的基本部队部署数据得以实现。虽然该方法十分简单，但在时间紧迫的情况下其已经足以满足部队的需求。

“乌克兰式”方法的成功已经得到了世界各国的认可。美国及其盟友在相似作战场景中也需要与此类似的情报共享方法，以实现与各种不同的潜在合作伙伴的情报共享。情报的快速“武器化”，以及在各战斗层面与盟友的同步信息共享对于未来作战行动的成功至关重要。然而，当美国将情报结构本身作为一种武器时，其也需要认识到该结构的质量标准和可靠性是维持其有效性的关键。

了解变革的组成部分

报告强调，情报分析既是艺术也是科学。情报分析过程的基础工作包括对多种信息来源进行深思熟虑的审查、对事实与猜测的区分、以及运用专家级的理解力来描绘威胁的全貌。所有这一切都必须由情报分析人员在不带偏见的情况下仔细思考完成，他们还需要时刻牢记这些研究结果可能会影响关键的国家安全决策。然而，“仔细考虑”往往需要大量的行动时间，而时间对于各级领导和权力机构都至关重要。

与之前作战规划中不同的行动层次相比，目前的连续作战战场可能更加复杂。战场所需的信息必须准确，并且能够实现快速传播。这就使情报分析人员面临一个重要问题：当全球范围内的多个层级权力机构需要在数分钟或数小时内做出决策时，情报分析如何能够快速满足关键需求，并同时在情报产出中附带人类专家的高价值观点？

美军有可能可以保留人工的情报分析流程，但需要对情报分析和传播的手段进行优化。此类优化必须基于对技术和分析的信任以及一定程度的通用性，这些因素对于构建一个能够打破情报和作战领域隔阂的生态系统来说十分重要。美军情报部门需要研发、应用和部署新的谍报技术、方法和工具。对于向各层面广泛情报用户以及全球范围内各个设施同时提供情报来说，具备生存能力的通信媒介也是必不可少的。美军领导层需要将可用资金集中用于通用生态系统的研发，并确保其具有可持续性。

文化变革

报告认为，为了更快地响应作战需求，情报分析人员必须像其所支持的决策者那样思考。他们必须了解如何才能提供具有足够背景资料的信息以说明自己的观点，并在速度和更深层次的分析之间取得平衡。分析标准不应是那些随着时间推移有可能被发现的东西，而应是那些与作战行动相关且在那一刻急需的东西。指挥官共享其情报要求的方式或信息基本要素（EEI）可能对此有所帮助。此外，众享概念似乎也能发挥一定的促进作用。

如果在一个作战场景中，指挥官及其作战人员提出了他们的信息需求，并将此需求简单地向一种自动化系统进行表达（可能是一种经过机器学习训练的机器人），该需求就会被机器转化为信息基本要素，并发布在一个情报界面之上，以供关注这次作战的指挥参谋以及所有平行和更高级别的情报机构访问。这样一来，该信息基本要素可立即实现众享，而负责该数据情报产出的具体机构就将得到提醒并做出回应。他们的工作成果会通过自动响应队列传回，以供快速审查和“发布”。此类自动提示系统将与信息需求者分享信息，并同时更新通用情报视图，视图中的信息可供不同层级的人员访问。虽然这听起来有点科幻，但实现这一效果的技术是存在的。在构建管理界面以及通用情报视图/通用作战视图现代化架构的时候，研究人员已经在考虑使用与此相似的概念。

这种转变很大程度上将会为分析文化本身带来巨大改变。情报分析人员有时不愿改变，并且情报界在某种程度上鼓励这一行为。然而，在目前的文化中，如果某位分析人员通过幻灯片向一位高级军事指挥官做了简报，或者通过总统每日简报流程向总统分享了其所持立场，那么他所做的工作将受到表扬并可能被嘉奖。这种文化必须改变，以满足情报用户对快速、简洁的情报产出的现代化需求。此外，这些情报产出应能迅速纳入通用情报视图之中，并被其情报用户迅速消化。

技术可在哪方面提供帮助？

报告指出，技术可帮助应对与信息有关的挑战。数据（过多或过少）、对信息的“感知”、时效性数据的关键要素与基本背景信息的匹配、针对决策者的信息快速交付等因素对于保持指挥官的行动自由至关重要。这对美国情报界来说并不是一个新的挑战，而且随着信息技术的进步，情报界也一直在努力应对这一挑战。相反，有限的资源、相互竞争的优先事项以及长期关注的不足，都阻碍了共同愿景的实现。

技术应帮助应对时间方面的挑战。在时间充裕的情况下，良好的情报收集工作、强大的分析谍报技术以及用于管理和分析信息的优质信息技术资源可让情报界应对大多数信息挑战。然而，这一充裕的时间可能已经不复存在。

鉴于中国也正在发展人工智能感知能力，中美之间的对等冲突将限制美军为正确的作战人员快速提供情报的能力。美军可能需要新的数字化和文化变革，以帮助维持其情报分析的作用。美军需要采取更快的行动，而人工智能情报流程也需要发挥其作用。人工智能应为先进分析技术提供动力，使其能够从不断增加的原始数据中充分提取有价值信息。

某些分析人员不愿相信机器会覆盖其过去输入，而人工智能可能会为他们带来文化上的挑战。不过，耗时较少的质量控制协议可能会缓解他们的担忧，并防止敌对的“数据欺骗”行动破坏相关数据集。情报界可能永远不会有足够的时间或分析人员，以对其所维护的庞大数据集中的每个数据进行全面的质量管控，但人工智能将有助于保持这些关键数据集的整体稳定性。分析人员需要信任人工智能，这点至关重要。

分析人员必须能够快速获取结构化和非结构化数据（如社交媒体的非结构化文本），这促使许多公司开发各种开源工具和大数据分析工具，其中许多工具十分相似，但拥有单独的资源配置需求和维护需求。通过一系列精选、通用和可持续的自动分析工具，分析人员能够从大量信息（通常来自不同来源）中得出结论，这将有效节省分析时间，并有可能提高分析质量。然而，这些分析结论必须迅速提供给决策者或目标人员。要解决这个问题，美军需要对其通用情报视图进行优化。

通用情报视图

报告认为，一直以来，美国情报界和作战部队都在追求一种真正的通用情报视图能力。在联合参谋情报部（J-2）继续试图构建更为通用的情报呈现方式的同时，许多作战指挥官也正在追寻其特殊的、以战区为导向的通用情报视图能力。一个真正的通用情报视图能够适用于所有指挥部，并且可为多战区行动提供支持。这样的通用情报视图还必须从世界的任何地点为决策者快速提供情报（并融入通用作战视图中），并同时将这些情报传递给所有需要的人。所有作战指挥部的情报活动都需得到有效利用，以为所有人员提供一个真正的通用情报视图。该通用情报视图中将包含必要信息，以支持所有领域的作战行动以及跨责任区的作战行动。

随着分析谍报技术以及情报界与情报用户之间联系的不断变化，通用情报视图中基于人工智能/机器学习的“智能”情报展示（可供军级和国家级领导全天候使用）将发挥重要作用。一个指挥官的“智能”情报展示将由一个综合美军和联军通用情报视图提供支持，并能够根据其具体任务、责任区和个人优先项进行定制。这一“智能”情报展示使得指挥官可以接收到最为重要的信息，在必要时进行探究，并推动行动的开展。

通用情报视图的部署可能涉及美国情报界错综复杂的联系、多种保密级别、由11个作战指挥部组成的体系、多个军种以及多个独立研发项目，并且需要一定成本以维持其通用性，而这些都是难以解决的问题。负责相关通用性发展工作的领导包括美国国家情报总监和负责情报和安全的副国防部长，而后者目前正在设计必要的信息生态系统。对于美军的未来战力来说，将所有信息整合到一个通用解决方案中的工作是困难且极为重要的。

实战化训练

报告强调，这一经过充分证明的概念必须成为情报发展的核心要素。美国情报界需要让情报用户和情报生产者适应新的业务模式。然而，由于传统的情报分析文化在美国情报界根深蒂固，这一变革可能很难实现。

要想实现以需求速度提供情报的目标，美军需要同时采取多种措施，其中包括实现基本任务的自动化、将快速提供信息基本要素作为工作重点、使用配备机器人的情报人员来接受情报需求和提供信息基本要素、以及不断优化通用情报视图。技术可以帮助实现所需的文化变革，同时减轻分析负担。在这种情况下：

分析人员将不再需要花费数小时准备简报。他们可以继续构建基础数据，并借助算法不断对商业数据和机密数据进行审查，以发现对其责任领域至关重要的特定更新数据。这些数据将自动更新，从而使分析人员能够节省数千小时的数据维护时间。战斗序列记录、部队部署动向和其他瞬时数据也可自动更新，并可供快速分析审查，以确保这些数据在适当且快速的分析监督下保持最新状态。这样一来，分析人员就能够将有限的时间集中用于对数据变化的总结，以从中得出有价值的信息。

人工智能算法将不断搜索开源情报线程，寻找关键词和短语，关联类似数据，进行主题聚类，并对数据集进行优先分析审查。此类算法还可生成由分析人员快速评估的开源情报报告，并迅速将其导入通用情报视图，进一步充实在危机模式下向情报用户提供的情报内容。

人工智能算法还可对通用情报视图的情报反馈进行剖析和优先排序，将其分解成与地理空间相关的数据块，与指挥官不断变化的信息基本要素组合进行比较，并根据紧急预警的需要提示指挥官进行审查。这些信息可以作为特定警报推送，也可以通过指挥官所配备的机器人进行展示，同样的信息还可迅速导入通用情报视图之中，以供全体参谋人员参考。

简报的频率和情报分析产出的数量都将减少。需求将推动信息的获取，而机器人所接收的声音反馈将触发更多的情报需求或作战情报方向。情报分析人员将开始像情报用户一样思考，通过自动反馈机制与每个关键情报用户建立间接关系，并提高信息共享的速度、质量和相关性。

总结

报告总结道，上述情报流程的优化工作至关重要。美军需要做好准备，以在前所未有的快速且高强度的常规战场中作战。美军的情报部门需要做好准备，以根据所需的速度为作战人员提供关键信息，否则美军的指挥官就有可能处于这样一种境地：他们不断对威胁做出反应，但却无法保持主动权。一旦陷入这一境地，美军可能很难取胜。

美国国防部和情报界的领导需要采取以下措施：

确定应对这一挑战所需的通用情报生态系统；

通过预测决策、财政监督以及必要情况下的预算惩罚，以在国防情报体系内应用通用情报生态系统。

分析人员和作战人员需要相信，其得到和使用的情报是在时间和信息有限的情况下的最优质情报。信息失准所造成的情报失误在“战争迷雾”中难以完全避免。然而，如果情报人员能够以所需速度提供情报，进而实现指挥官的行动自由，那么其所获得的胜利将远远多于遭遇的失败。