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美国防创新小组发布2020年度首批项目需求

编者按
美国防创新小组发布2020年度首批项目需求
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近日 ， 美国防创新小组发布2020年度首批商业领域方案征集（CSO） ， 包括新型两栖运输车、高比能存储系统、和平时期的指示和预警等8个项目 。 从最新发布的项目需求来看 ， 国防创新小组仍着重围绕人工智能、自主性、网络、人类系统、太空及能源等领域开展业务 。 作为国防部与商业领域的桥梁 ， 国防创新小组采用商业领域方案征集招标流程和其他交易授权（OTA）缔约方式 ， 可大幅缩短商业领域前沿技术向军事能力转化的周期 ， 其发布的项目需求和进度值得长期跟踪关注 。
1、新型两栖运输车（ASCV）
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该项目旨在为美海军寻求替代LARC-V两栖运输车（轻型、两栖补给、货运、5吨）的新型两栖运输车 。 LARC-V两栖运输车于1967年开始在美海军陆战队服役 ， 用于从舰船向海岸运送作战物资和人员 ， 目前已停产 。 新型两栖运输车需具备两栖能力、冲浪能力、多燃料或多动力系统、载重量大于1360千克、较大的转向角度、体型小且速度快等性能 。 入选的供应商可在2020年春季末与国防部用户签订合同 ， 并需于项目启动后的6个月内交付功能齐全、可进行试验的样机 。 进入生产阶段后 ， 每辆车的成本不得高于100万美元 ， 预计未来5年内将会生产30~50辆 。
2、“高比能存储系统”项目
该项目旨在为国防部寻求最大能量密度远超石墨（阳极）-镍锰钴/镍钴铝（阴极）商用锂离子电池的存储系统 。 当前 ， 近地轨道卫星进入地球阴影区轨道时只能依靠自身储能执行任务 ， 因小型卫星质量和体积有限 ， 其运行周期通常受现有能量存储能力的限制 。 新的储存系统方案需优先考虑比能量密度（即单位质量能量） ， 后依次为体积能量密度（即单位体积能量）、循环寿命、化学稳定性以及比功率 。 承包商须在合同签订后的90天内提供独立试验报告 ， 以证明其存储系统的可行性 。
3、“飞行员训练模式改革”项目
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该项目以美空军的“飞行员未来训练”（PTN）计划为基础 ， 旨在为国防部寻求可简化飞行员训练的商业领域解决方案 。 “飞行员未来训练”计划利用虚拟和增强现实等新兴技术训练飞行员 ， 以提升培训效率并缩短培训时间 。 国防创新小组征集用于模拟T-6A“德克萨斯II”初级教练机以及T-38C教练机的初始样机 ， 并综合考虑提交方案的有效性、适用性、经济可行性以及技术成熟度等指标 ， 并据此选择最优解决方案 。 公司可单独提交解决方案 ， 也可与其他企业合作 。 具体项目需求包括用户门户、仿真环境、AI飞行教员、学习管理系统、网络和数据架构等软件系统 ， 以及仿真驾驶舱等硬件系统 。
4、“商业威胁数据”项目
该项目旨在协助国防部提高对公私领域和开源网络等海量数据的收集、处理及分析能力 ， 以及时应对可能出现的威胁 ， 提升国防部的态势感知能力 ， 杜绝恶意网络活动 。 征集的解决方案需包括以下功能：（1）可向查询数据源的分析人员提供与结构化威胁信息表达式（STIX）或恶意软件信息共享平台（MISP）相兼容的数据；（2）可显示对趋势、时间线、范围、规模、全球见解以及其他类型威胁数据源的分析性评论；（3）可通过可视化和仪表板显示已处理和未处理的威胁数据 ， 并可通过某种途径进行访问；（4）允许对原始数据源进行访问等 。
5、“和平时期的指示和预警”项目
该项目于2018年首次启动 ， 并已于同年1月和12月发布两颗商用小型卫星 。 此次新的项目需求是利用合成孔径雷达、高光谱成像、光电成像、红外成像或射频传感卫星技术等商业技术对军事遥感能力进行补充 ， 以提高小型卫星星座在日间、夜间及恶劣大气条件下的对地监测与分析能力 ， 确保提供更及时准确的信息 。 征集的解决方案具体包括近地轨道小型卫星的信息采集能力、用于目标检测的先进机器学习算法分析软件、边缘计算能力、数据/图像直接传输至地面终端的能力等 。
6、“沿海地区高弹性远征敏捷后勤（REALL）”项目
该项目旨在为国防部寻求可用于海洋战舰的装备运输工具 ， 以提高其运输能力和远程作战能力 ， 并可满足飞机的垂直起降、加油等需求 。 具体的项目要求包括：着陆区面积大小、着陆区的耐热性、燃料存储和运输能力、在未知海况和天气条件下的稳定性、机动性等 。
7、“预测健康”项目
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该项目旨在为国防部寻求医学影像领域基于机器学习的诊断功能 ， 影像模式包括病理切片、X射线、CT、MRI、超声和PET等 。 项目需求是开发云集成平台 ， 用于开发新的人工智能模型 ， 以减少医务人员的工作量 ， 并协助在带宽受限的环境中部署医疗技术 。 具体的项目要求包括：（1）可为海量医学图像集进行注释 ， 以便对疾病进行分类 ， 并对图像伪影进行注释 ， 便于进行监督学习和模型验证；（2）支持对NLP预处理的自由文本进行注释；（3）通过图像归一化为机器学习训练图像集 ， 然后将图像分割成计算相关块并执行数据验证集；（4）在各种医疗信息系统上训练和部署特定疾病模型 ， 以便在医疗点提供解决方案；（5）可与国防部机器学习团队集成 ， 以进行交叉验证和试验；（6）对模型进行试验和评估 ， 包括嵌入式系统、持续部署、监控和优化等 。
8、“库存管理软件”项目
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该项目旨在为国防部寻求在其网络上提高库存管理的全面性、速度和准确性的解决方案 。 当前 ， 国防部越来越重视识别物联网传感器等系统中漏洞的能力 ， 以及缩短评估、试验和部署漏洞补丁所需的时间 。 但国防部现有库存管理系统不能有效地识别其全部资产 ， 也无法呈现整个网络或每项资产状况的概貌 。 全面的库存系统将提供所有已知和未知网络系统的全面视图 ， 有助于在国防部网络受攻击前修补漏洞 ， 并减少补丁修补时间 。 具体的项目要求包括可识别工作站和服务器等系统、提供主机和非主机资产的完整列表、支持数据规范化和索引编制要求以及动态查询功能等 。
来源：美国防部网站/图片来自互联网
军事科学院军事科学信息研究中心蔡文蓉
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