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随着全球冲突和动荡的不断发生，冷战后时代的国际秩序对美国利益来说变得越来越脆弱。为了在新的大国竞争中维持技术上的优势，美国国防部(DOD)和国家的防务及情报工业基地必须依靠国家最强的技术力量：美国的商业产业。双用途技术的技术侦察
掌握新兴技术的力量是复杂的——需要在技术、金融分析和防务任务方面有专业知识。
为了帮助联邦机构在初创市场中导航，Booz Allen的技术侦察团队监控创新领域，指导联邦机构通过推动这个市场的人员、公司和投资者的网络。以下是我们的技术侦察团队认为在短期内对国防和情报领导者至关重要的10种双用途技术。要查看领先创新者和初创企业的发现、投资趋势和其他任务影响数据，我们邀请您下载我们的完整报告。1. 人工智能加速器芯片
定义：人工智能加速器芯片（“AI芯片”
）是专门的微电子硬件设备，加速和优化AI/ML软件模型的处理。虽然这对于运行大语言模型的云/数据中心应用至关重要，但在边缘计算中更为关键。在我们的分析中，我们关注超越GPU的架构。技术：AI芯片有多种类型，通常在功率效率/速度和所能运行的模型的灵活性之间进行权衡。
随着芯片晶体管达到物理尺寸限制和摩尔定律减缓，其他技术——特别是定制冯·诺依曼和非冯·诺依曼应用特定集成电路（ASIC）和芯片内光子数据传输——正在创新中复兴，并有望彻底改变AI行业。战略见解：AI进展的步伐可能取决于新芯片材料和设计。
此外，在台湾的地缘政治紧张局势日益加剧的情况下——台湾半导体制造公司(TSMC)生产了世界上大多数AI芯片——美国《促进芯片生产的有利激励措施和科学法案》代表了恢复美国在半导体领域领导地位的关键努力。DOD可以利用这项和其他努力的资金，追求下一代设备以增强战术决策和军事复原力。未来：
在短期内，边缘应用可能经历重大变革，例如在无人驾驶飞机系统(UAS)上的高保真计算机视觉(CV)或在头戴显示器中使用自然语言处理(NLP)的实时翻译。最终，随着芯片变得越来越“类脑”，它们的能力将开始媲美人类大脑，甚至像大型语言模型(LLM)这样的复杂模型也可能在低重量、低功率(SWaP)设备上运行。在深度学习模型的灵活性和执行操作的效率之间权衡。2. 替代定位、导航和定时
定义：
替代定位、导航和定时（alt-PNT）指的是用于在必要时补充、增强甚至取代全球定位系统（GPS）的技术套件。技术：支持alt-PNT的技术套件主要包括惯性、视觉、低地轨道（LEO）卫星、地面射频（RF）和环境/地球物理基础的PNT。尽管自20世纪90年代以来已经有几种alt-PNT解决方案可用并部署，但目前有一个新的创新浪潮，其中许多是由原子钟的进步和LEO卫星的部署所推动的。战略见解：
对GPS卫星的威胁甚至直接攻击正在增加。美国的对手已经具备禁用GPS的已知能力，这可能会削弱军事行动并扰乱商业活动。尽管如此，美国单位问责局（GAO）披露DOD仍然严重依赖GPS，这种依赖代表了一种令人担忧的国家安全漏洞。未来：理想情况下，未来的导航系统将嵌入多种alt-PNT模式，可根据需要和情境单独或联合使用，可能利用多模式AI（MMAI）融合（见下文第7点）。
描绘了如何在GPS丧失的情况下，改进的定时元件能积极影响任务。3. 自主群体
定义：自主群体是指一群可以作为一个有机整体执行任务的自主机器人，灵感来自自组织、无等级的生物系统。群体在防御环境中的应用包括收集情报、监控基础设施、维护周边安全和在战场上打击目标或提供动能效果。技术：群体中的单元使用AI“飞行员”、与人类、群体中的其他单位及非群体系统进行通信来做出决策，优化角色并执行任务；
冗余和容错确保即使多个代理失败也能成功执行任务。车载AI模型帮助群体适应变化的条件，优化任务分配和行为，并做出集体决策。战略见解：自主群体使规模较小的军队或团队能够展示更大的力量。DOD在2023年秋季宣布的Replicator sUAS（小型无人机）采购计划，是加速群体AI飞行员、可扩展和经济实惠的硬件平台及安全供应链开发和采购时间的驱动因素。未来：自主群体用于致命和非致命应用。
这些应用可以从自主群体的“狗斗”和对军事人员、设备和车辆的动能攻击，到增强情报、监视和侦察；通信和电子战；以及物流。模块化、可弃置和平台无关的群体硬件和软件将实现向新用例的平滑过渡，包括对敌人的反群体攻击。无人机群指挥与控制（C2）的方法。未来系统将越来越多地使用半自主和自主的分散架构。4. 生成性AI软件开发
定义：
生成性AI软件开发指的是使用生成性AI改进编码效率的任何工具，包括代码生成、代码完成、代码文档撰写、旧代码转换以及软件测试和调试。技术：生成性AI支持的软件开发解决方案通常使用LLM生成代码和其他软件开发核心内容。战略见解：由于对基础技术缺乏信任和可靠性，国防部门对AI支持的软件开发工具的使用有限。
然而，DOD和其他联邦机构正在积极探索整合生成性编码技术的方法，特别是考虑到2023年发布的关于安全、可靠和可信AI开发和使用的行政命令，这为美国联邦机构提供了一个开发和实施框架。未来：随着生成性编码工具的发展，技术将能够处理更多实际的编码过程，使人类能够集中精力于软件的设计和逻辑，而不是它的编程语法。描述了使用生成性AI编码工具进行训练和软件开发的过程。5. 高密度能源存储
定义：
高密度能源存储（HDES）指的是能够在相对较小和轻量的形式下储存大量能源的技术集合，这相比于现有的能源系统具有更高的能量对重量和能量对体积比。HDES系统为从便携式电子设备到电动汽车等各种应用提供了更高效和持久的电力。技术：最近在硅阳极（SiA）化学方面的进展表明，在未来一到三年内，SiA将比基于石墨的锂离子技术提供更好的能量密度和效率。固态电池（SSBs）也有可能在更长时间内改善现有电池的性能。
战略见解：HDES对于各类任务至关重要，从供应链物流到基地和通信操作，再到支持现场战士。目前，DOD对老旧电池的使用造成了瓶颈和操作效率低下。未来：在不久的将来，电力系统将以SiA锂离子电池和SSBs为特色。在较长时间内，氢电池最具吸引力的潜力，但其广泛采用和全面使用的估计时间跨度从10到20年不等。技术成熟度水平与能量密度（Wh/kg），即能储存电量的关系。6. 高超音速技术
定义：
高超音速推进是指速度超过马赫5（音速的五倍）的物体。更广义来说，今天的“高超音速”也指实现这些速度的车辆和武器的测试和生产技术。技术：美国军事目前正在追求两种类型的高超音速武器：配备空呼吸喷气发动机或“超燃冲压发动机”的巡航导弹，以及高空投放后以高速度滑翔到目标的滑翔飞行器。数字技术的进步如建模和仿真，使高超音速研究和开发变得更便宜，并缩短了创新和扩展的路径。战略见解：
由于美国与其对手之间的巨大距离，以及中国试图在印太地区建立“不可穿透的泡沫”，能够迅速打击的远程高超音速武器将成为美国及其对手武库的关键组成部分。未来：高超音速技术将基本上缩小全球范围。如果高超音速技术在未来被正确利用，美国将能够在数小时内威慑威胁并快速部署资源。展示了高超音速武器的两种主要飞行模式之间的区别。7. 多模态人工智能
定义：
多模态人工智能（MMAI）模型可以输入和/或输出多种数据类型。这里，我们重点关注输入的多模态融合。技术：深度神经网络正在训练理解不同类型数据之间的关系。多模态作为一个概念并不新鲜。然而，随着今天能够获取多样化的数据并结合算法，融合越来越广泛地用于训练跨多种数据类型的AI模型，用于推荐系统、语言理解、图像生成和最先进的生物识别等任务。战略见解：
将不同类型的情报融合成一个能指导决策的输出是五角大楼的关键业务，使此技术成为高需求。DOD创新单位的初步努力表明，多模态AI对于情报汇总、人类行为预测、深度伪造检测和预测性维护的重要性。未来：多模态算法是高性能和可信AI的基础——每个重要的模型都会尽可能多地融合相关数据类型以自动化分析。MMAI还被认为是未来人类一般智能（AGI）的一步，这在理论上将使算法能够自学、理解和执行广泛的任务。
简化的假设性MMAI架构，试图识别深度伪造视频的模型。8. 非动能反无人机技术
定义：非动能反无人机技术（c-UAS）的一个子集，专注于使用射频（RF）干扰、网络接管或定向能量等效应器来禁用小型和中型无人机威胁。技术：目前，RF干扰和网络接管通过中断操作员和UAS之间的通信，使其成为对抗商用现成系统的必要工具。对于更高级的威胁，定向能量将成为首选效应器。
C2可能是最紧迫的技术挑战——为了使c-UAS对各种威胁有效，多种效应器需要分层并在很大程度上自动化。战略见解：对于美国来说，c-UAS技术的步伐受到中国自主无人机和群体技术发展的威胁。美国联合反小型无人机系统办公室（JCO）在2023年花费了超过7亿美元用于c-UAS研究和采购。最近的声明表明，非动能效应器可能是消除那些新兴群体威胁的首选。未来：
随着无人机在社会和战场上越来越受欢迎，未来的c-UAS将以AI驱动的C2系统为特色，这些系统融合了传感器数据，快速识别新型威胁，并在人工监督下自动执行最佳反应。展示了HMP和HEL定向能量系统的实际应用。HMP系统可能更适合应对自主群体威胁，这是中国的创新优先事项。9. 后量子密码学
定义：
后量子密码学（PQC）指用于加密个人、组织和单位的私密通信的数学算法，这些算法被认为对现有和未来的量子计算机攻击安全。技术：PQC基于复杂的数学模型，没有已知的量子捷径。国家标准与技术研究院（NIST）正在标准化这些模型供单位和行业使用，同时倡导加密灵活性框架，即如果当前算法被攻破，能轻松替换加密算法。2024年8月，NIST发布了预期的四个标准化PQC协议中的三个。战略见解：
安全的数据和通信是国家安全和经济繁荣的基础。时间紧迫，因为美国的对手已经在收集国家数据，希望未来通过量子计算机来破解。此外，由于向PQC的过渡预计需要至少十年，考虑到量子计算的进展速度，组织必须立即采取行动。未来：在未来，加密灵活性将是适应新兴漏洞的关键，混合加密协议也可能提高韧性。现有的PQC算法是否对量子计算机安全只有时间能告诉我们，但不断创新模型可能是必要的。
近年来QC的快速进展（通过逻辑量子比特度量，物理量子比特和纠错码的结合），这突显了保护数据免受未来量子网络攻击的紧迫性。10. 空间领域意识技术
定义：空间领域意识（SDA）使对空间操作环境和感知威胁的理解成为可能。它还允许商业运营商安全驾驶其航天器，避免碎片，并维护其使用的轨道状态。技术：
SDA任务通过广泛的技术栈实现，包括各种传感器模式、计算资源、AI/ML和分析、可视化技术以及在其基础上创建的应用和服务。传感器模式可以是地面和空间两种的。战略见解：空间现在是一个战斗领域，这是过去十年来的最新和戏剧性变化。基于这一点，美国及其盟国伙伴需要准确了解对其资产和能力的威胁，以防止冲突并保持环境优势。
未来的创新包括能够准确获取、跟踪和分发超同步轨道到更高轨道（称为xGEO，扩展到月球轨道）的物体；空间商业传感器的普及；增强现实和虚拟现实（AR/VR）在SDA任务中的采用；以及在xGEO中运行的空间传感器。美国太空部队卫星目录中的物体，代表约在空间中大于1毫米物体的0.1%。即使是1毫米的小物体也能对活跃卫星造成损害。图片来源：GAO-23-105565。
我们相信这10项技术有潜力帮助美国保护其战略利益并确保公民的国家安全。更多详细信息请参见完整报告。Booz Allen高级副总裁Brian MacCarthy领导公司在旧金山、华盛顿DC和奥斯汀的技术侦察团队。他也是Booz Allen Ventures的管理董事。