第九章 彙報

布倫達將軍對現狀保持着清醒頭腦,他受到過嚴格的系統教育和培訓,不會像是艦長那麼遇到事情就那麼激動,現在國力不如從前,海軍又是個燒錢大戶,沒錢就會運轉不靈,軍艦可不是買來了就放在哪裡當個擺設,加油維修保養資金消耗很大,米國又是大手大腳花錢習慣了,一艘福特航母價格夠種花國買3艘003的的了,003剛剛服役但是船臺004上已經熱火朝天了,但是米國現在航母戰隊的情況實在是不樂觀,在2015年,米國航母戰隊就開始了走下坡路,在上個世紀80年代,航母數量最多的時候是16艘,也是美國最有自信心的時候,一旦有事,總體問的就是“我們的航母在哪裡”,但到了2020後賬面上有12艘但實際上能夠處於戰備狀態的最多不超過3艘,到了2025年米國航母編制上只是剩下了9艘,按照米國航母的是3艘戰鬥巡航狀態,3艘訓練,剩下進廠維修狀態,但核動力航母維護保養太複雜,隨着艦齡增加,維修的時間也是越來越長,9艘航母都要打7折了,還要用兩棲攻擊艦+F35B“閃電形式航母”來充數,很多實力都是紙面上的,真正有點事情就露出餡了,但總體來說,整體實力雙方迅速拉進,但米國海軍還有地緣上的優勢,就是對海峽的控制,就是靠飛機,潛艇,反艦導(彈),(水)雷就能夠有效卡位,還有更多的小國家願意當炮灰,衝鋒在前,雖然種花國總是能夠突破這些防禦措施,但每前進一步都要付出很大代價。和種花國發生熱戰,可能性太小了,就手裡這點家當更本支撐不住幾天的,還是沒事情吼兩聲,顯示一下存在就好了,種花國呢悶頭髮財,不會主動出來挑事情,和平還是要物質基礎的!

左冬良團隊的研究成果變成學術論文發表在軍內刊物上,被各級機關惦記上了,做了幾次專題彙報,這次是海軍的主要領導來聽報告。

現在的研究院思路眼光開闊了很多,做報告的PPT都是花了很多工夫,不在像是以前那樣屏幕上滿滿的都是文字,彙報字體,標題,色彩,效果圖,演示動畫,通過色塊,線條來做視覺引導,讓大家一看就是有了聽下去的動力:““我們方案的提出主要是讓無人艦船卻執行危險性質大的任務,比如前沿警戒,反水(雷),反潛搜索等,是我們現有艦艇體系的外延,功能是增加艦隊的防禦縱深,我們設想的作戰場景有海峽突破,登陸,防空反導,每個場景不同對於艦型要求也是不一樣。比如前沿警戒,這個和二戰事情的雷達警戒艦作用是一樣的,雖然現在有預警機的支持,但在沿海多山的地帶,就會存在很大的死角盲區,而且現在我們很多作戰想定是淨海淨空,實際條件可比這個複雜太多了,有時候20海里範圍內,各種船舶數量達到幾百,給跟蹤識別帶來很大的困擾,頭頂上還往往有民航航線,以前就有過防空巡洋艦因爲過度緊張擊落正常飛行的客機,非常被動。我們設想是無人警戒艦前出到這些水域,對目標進行警戒識別,避免本艦隊被這些潛在危險目標偷襲,現在的反擊武器威力大,一旦命中損失重大,這點我們一定要注意不能讓大噸位的水面艦艇執行瀕海作戰任務,而瀕海無人艦噸位也不用太大,有就是大量損失也是可以承受的起的3類無人艦就可以完成這些任務了,我們現在進行方案驗證的是35米雙體方案和深V形的單體船方案,適合沿海島嶼遮蔽水域使用,裝備聲納,雷達等設備,船體大適合巡邏使用,具體戰技數據35米雙體/單體方案,所有方案裡的隱身艦體設計,雙體船寬度大,可以安裝有高大的船桅杆安裝低空警戒雷達,反潛火箭,57毫米隱身艦炮,掃雷具,進程防空導(彈),主動聲納,速度達到32節鋼製船體,由於船體大能夠遠洋航行,噸位在300噸,小了遠洋航行性能不行,航程也不夠,再大了一旦戰損就不划算,由於該艦造價低,指揮員也能夠放開使用,比如長時間的打開聲納與搜索雷達等在指揮關係上,這類艦艇收艦隊內的反潛護衛艦指揮,艦上一般提供4-6個無人艇的指揮坐席。無人艦上同時也有12個人的作戰休息室,具備4-8條船一在一起就自動交互數據,上傳雲端,經過學習機處理後在自我升級,作爲雷達警戒艦放在航母編隊的側翼,能夠形成一道100-300公里寬度的低空雷達警戒線,發現低空反艦導(彈)率95%,摧毀率60%,並且具備CEC的協調能力,如果放在艦隊防禦圈的外圍,可以爲整個艦隊增加了一層預警。在自主航行與控制上採用了星湖智能科技的人工智能船舶駕駛系統,該系統提供了,目標識別,減搖控制,自動避碰與靠泊的功能,”雖然領導事先都看過了方案,但實際講述一遍又是另外一個效果,有領導就提了很多問題:“你們這個方案看來就是個,敢死對的性質,讓海軍執行作戰任務時候,不用在擔心過大的人員與裝備損失,讓指揮員放手執行打擊任務,是一個非常好的思路,但無人裝備會不會有失控的問題,或者被人遠程劫持的問題?,”“對於加密問題,我們解決方案是除了通常的軟硬件加密外,主要採取了人工智能芯片來進行任務規劃與執行系統,該系統首先就是通過邊緣計算的方式,理解執行上級的任務,這個過程是不可以逆的,” 說到人工智能就是算法算力,那麼算力就是芯片了,就需要人工智能的芯片了,從功能來看,可以分爲訓練和推理兩個環節,訓練環節通常需要通過大量的戰例數據輸入,或採取增強學習等非監督學習方法,訓練出一個複雜的深度神經網絡模型。推理環節邊緣計算設備指利用訓練好的模型,使用新的數據去“推理”出各種結論,如監控設備通過後臺的深度神經網絡模型,判斷指揮艦隊發出合適的命令,或者有沒有被人劫持的問題。 雖然有點玄乎,大概意思就是,那個師傅教的徒弟,那徒弟只會認師傅的話,別人的話他都聽不懂的。哪怕是你劫持了硬件,除非再去訓練一套數據集來,現實中是不能的,所以防止黑客攻擊方案大家基本上認可。“那雙體船的作用是在哪裡,現在054的護衛艦基本上具備了指揮能力,完全不需要增加一個艦型了”這個採用雙體船原因是在同等排水量條件下雙體船提供更大的甲板空間,無人艦不能自己單打獨鬥,同時還要有人無人機來配合作戰,比如大量無人機+無人艦就能增加了很多信息收集的節點,同信息角度來說,獲得信息節點越多,對態勢掌握就更加的明確“,”“那把這個雙體船放大,弄個迷你的無人艦機航母豈不是更好,還能裝我們的艦載遠程無人隱身攻擊機不是更加好了麼?”然後這個事情大家就開始熱烈的討論起來!

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