编译：谢红杰 / 审校：赵晓
. 海上作战中心多源数据挑战：
. 国防创新部门指出，现阶段，海上作战中心（Maritime Operations Center，MOC）面临着管理和分析来自整个舰队的大量多源数据的重大挑战。这些数据是由多种途径生成的，包括海上、空中及陆地的主动和被动监测等。海上作战中心的任务是根据这些数据，为地理分散的舰队和国家资产做出关键的资源分配决策，这对提升军事行动的灵活性和响应速度至关重要。有效的数据管理不仅关乎舰队的日常运营，还直接影响到国家安全。因此，开发和应用高效的人工智能与机器学习技术，能够显著提高数据处理的速度与准确性，将是未来改革的重要方向。
. 智能学习系统态势感知项目概述：
. 为解决上述问题，国防创新部门推出了名为“智能学习系统态势感知”（Situational Awareness by Intelligent Learning Systems，SAILS）的项目。该项目的提案计划于6月6日提交，旨在通过引入先进的科技手段，提升海军陆战队作战中心在数据处理及分析方面的能力。海军陆战队作战中心作为海事系统的后勤枢纽，在保障舰队的工程、维护等全方位支持中扮演着至关重要的角色。通过实施“智能学习系统态势感知”项目，新的人工智能工具预计将为操作员提供更深层次的洞察分析，帮助指挥官在全球范围内优化资源配置。
. 导航计划与自主技术整合：
. 美海军在去年9月发布了一份重要的“导航计划”，该计划详尽列出了应对来自对手威胁的战略路线图。作为该计划的一部分，海军明确表示需要更好地整合自主技术和机器人技术，尤其是在人工智能和机器学习方面的应用。该计划的核心思想是，通过对大型机器人系统及人工智能应用的概念和需求进行深入分析，以提升海军在复杂、信息中心战场上的感知与理解能力。海军承诺到2027年，将整合经验证的机器人和自主系统，确保这些先进技术能够在日常军事行动中被指挥官有效利用，从而提升整个作战体系的战斗力与应对能力。
. 招标细则与应用开发要求：
. 国防创新部门在其招标中明确提出了若干具体应用需求。其中包括能够优化审批流程并标准化数据输入的工作流自动化工具、评估平台性能的机器学习模型，以及考虑地理限制与传感器可靠性的资源配置建议应用程序。此外，国防创新部门强调，所提议的应用程序应具备友好的用户界面，以便海上作战中心操作员使用，并应采用模块化设计，以确保与当前及未来的国防部系统实现良好的兼容与集成。
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