编译：梁世卓/审校：郭施
. 美国突破防御杂志发表了一篇名为《人工智能可使后勤数据与情报或业务数据一样有价值》的报告，该报告认为数据是作战流程的核心基础，深入了解大量数据对于多域操作十分重要，简化复杂数据的数据库平台（Progress Mark Logic）能够实现用数据提供不同表述，从而实现业务流程和数据结构快速同步，再加上其使用人工智能或机器学习，可以从后勤或飞行测试数据中收集有价值的情报数据，军事后勤人员和行业专家可以利用这些数据，为全域作战人员提供有价值的情报，从而使军事战略规划等原本需要数周甚至数月完成的内容可以缩短至几天。
2022年，美国中央司令部陆军、空军、海军陆战队和特种作战部门的领导人在巴林麦纳麦登上导弹驱逐舰莫姆森号（DDG92）。在海军领导人的陪同下，50多名人员参观了美国停泊在巴林海军支援活动区的舰艇，了解了美国第五舰队无人系统与人工智能的集成情况。
. 在联邦机构、国防组织、情报界和工业界中，如果数据质量和数据安全性不精确，业务流程就会失败，数据可以是文本、结构化或非结构化数据、二进制数据、JSON（Java Script Object Notation）数据和XML数据等。很多系统都能有效进行简单处理，而在应对复杂数据时则有些吃力，有效协调简单数据和复杂数据更是难上加难。而Progress Mark Logic结合人工智能和机器学习则能帮助整合任何数据格式的信息。主要体现在以下方面：
. 一是从后勤或飞行测试数据中收集有价值的情报信息。数据对多域作战十分重要，军事后勤人员可以利用供应链数据，为全域作战人员提供有价值的全方位情报。例如：美国海军陆战队的一项后勤信息技术现代化工作，即“技术数据管理催化剂”（Technical Data Management（TDM）-Catalyst，TDM-Catalyst），其基础技术来自Progress Mark Logic。TDM-Catalyst是美国海军陆战队有史以来第一个基于云的应用程序，并于2021年在AWS上获得了全面认证和国防部授权运行，能更有效地跟踪、编目和搜索海军陆战队从车辆到无线电和工具以及所有维修部件和终端配置的库存物资。
. TDM-Catalyst提供的智能数据管理包括：1）设备专家为海军陆战队的每一个武器系统都设计了一个完整的自上而下的分解图，通过该分解图，相关人员不仅能获得所有零件的表格，还能获得这些零件的爆炸视图，这有助于更好地管理和确定设备可维修项目、备件、未来年度需求和维护活动；2）自动生成库存合规表，并提供实时合同规划信息，如供应来源列表和供应商明细表。在TDM-Catalyst中创建的数据可以在各个层面发挥作用—从最初的需求、配置和编目，到采购、购置、库存、跟踪、规划、趋势分析和零部件维护。现在，各组织能够将用于物流的数据用于帮助确定业务管理决策。
. 二是提供商业智能洞察力为商业航空航天带来重大收益。空中客车公司必须进行大量的飞行测试，以保持其飞机的最新认证。而认证需要花费数百甚至数千个飞行小时，耗资巨大，并且在飞行测试中收集的数据往往无法用于其他认证，因为很难找到所需的规格参数或认证记录。这意味着每次需要新的认证或额外的数据时，都必须进行额外且昂贵的测试。Progress Mark Logic为航空航天公司提供了从多个飞行测试中搜索海量数据的能力，这些数据的容量可达多个PB，由此公司无需进行额外的飞行测试来解决复杂的新问题，而是利用Progress Mark Logic存储并通过其强大的搜索引擎轻松提供的大量历史数据。
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