文章总结： 美军Maven计划通过AI技术赋能情报监视侦察（ISR），自动化处理全动态视频（FMV）数据，建立数据标注体系和云边协同架构，解决数据积压和链路延迟问题。实战应用于反恐行动和演习，缩短了从传感器到射手的时间，提升了情报效率。启示包括建立军民融合数据生态和推进算法模型在战术末端的应用，以增强情报智能化水平。 综合评分： 88 文章分类： AI安全,数据安全,网络安全,安全建设,实战经验

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美军“Maven计划”中AI赋能情报监视侦察（ISR）的作战运用与启示

原创

所长007

蓝军开源情报

2025年12月13日 10:43 湖南

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【导读】

本报告以美军“Maven计划”为核心样本，剖析了AI技术在军用ISR领域从实验到实战的全生命周期。报告深入解构了海量全动态视频（FMV）数据的自动化处理流程，探讨了数据标注工程、云边协同架构及算法战跨职能小组（AWCFT）的运作模式。特别关注了该计划如何解决“传感器到射手”的链路延迟问题，并分析了其向联合全域指挥控制（JADC2）演进过程中面临的数据互操作性与安全性挑战。

关键词：Maven计划;ISR;计算机视觉;全动态视频;JADC2;数据标注;牛头怪;DevSecOps

这是蓝军开源情报的第 473期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

目录

第一章 战略背景

1.1 非对称反恐战争中的数据瓶颈

   1.1.1 全动态视频（FMV）数据的指数级增长

图 1-1：2001-2017年美军无人机视频数据量增长与分析师缺口趋势图

      1.1.1.1 捕食者与死神无人机的数据产出速率

      1.1.1.2 广域监控系统（WAMI）的数据存储压力

   1.1.2 人工判读的生理极限与情报积压风险

      1.1.2.1 视频分析师的疲劳度与误判率关系

      1.1.2.2 关键情报遗漏对作战行动的负面影响

1.2 算法战跨职能小组（AWCFT）的制度创新

   1.2.1 快速采办机制与硅谷技术的引入

      1.2.1.1 绕过传统国防采办流程的OTA协议

      1.2.1.2 商业现成技术（COTS）的军事化改造

   1.2.2 “Maven计划”的短期目标与长期愿景

表 1-1：Maven计划关键时间节点、里程碑事件及技术合作伙伴列表

      1.2.2.1 第一阶段：自动化目标探测与分类

      1.2.2.2 第二阶段：情报融合与态势感知

第二章 数据工程

2.1 军用视觉数据的特殊性与处理

   2.1.1 多源异构数据的清洗与对齐

      2.1.1.1 视频数据的时间戳同步与地理配准

      2.1.1.2 不同传感器光谱特性的归一化处理

   2.1.2 战术环境下的图像增强技术

      2.1.2.1 沙尘暴与烟雾环境下的去噪算法

      2.1.2.2 极低码率传输视频的超分辨率重建

2.2 数据标注体系的工业化运作

   2.2.1 众包标注平台的质量控制

图 2-1：Maven计划从原始视频采集到高质量训练数据集生成的闭环流程

      2.2.1.1 标注人员的分类分级与任务分配

      2.2.1.2 多人交叉验证与金标准校验机制

   2.2.2 主动学习（Active Learning）的应用

表 2-1：不同标注精度（边界框、多边形分割）对模型检测性能的影响对比

      2.2.2.1 难例样本的自动筛选与优先标注

      2.2.2.2 减少标注工作量的半监督学习策略

第三章 算法模型开发与战术边缘部署

3.1 广域运动图像（WAMI）目标检测算法

   3.1.1 针对小目标与遮挡目标的检测模型

      3.1.1.1 改进型YOLO与RetinaNet架构对比

      3.1.1.2 时序信息在连续帧目标检测中的利用

   3.1.2 车辆与人员轨迹追踪（目标跟踪）

      3.1.2.1 基于DeepSORT的多目标追踪算法

      3.1.2.2 目标身份重识别（ReID）技术

3.2 软硬件一体化的边缘计算架构

   3.2.1 容器化技术在战术边缘的应用

图 3-1：基于Kubernetes的战术边缘微服务部署与编排架构

      3.2.1.1 Docker与Kubernetes在边缘节点的部署

      3.2.1.2 微服务架构下的功能模块解耦

   3.2.2 算法模型在地面站的OTA更新

表 3-1：TensorFlow Lite模型在不同嵌入式硬件上的推理延迟基准测试       3.2.2.1 弱网环境下的增量模型传输

      3.2.2.2 模型的版本管理与回滚机制

第四章 实战运用

4.1 中东战场的反恐行动实践

   4.1.1 针对ISIS关键目标的自动化识别

      4.1.1.1 皮卡车、武器站与人员聚集点的分类

      4.1.1.2 简易爆炸装置（IED）埋设行为的特征识别

   4.1.2 情报融合：MSS与Minotaur的集成

      4.1.2.1 视觉情报与信号情报的交叉验证

      4.1.2.2 目标地理坐标的自动解算与分发

4.2 大国竞争背景下的演习验证

   4.2.1 案例研究：“猩红之龙”演习

图 4-1：“猩红之龙”演习中跨域目标数据自动流转与交接时序图

      4.2.1.1 数字化杀伤链的全流程数据贯通

      4.2.1.2 跨军种、跨域的协同打击实验

   4.2.2 闭环效能的量化评估

表 4-1：人工杀伤链与AI赋能杀伤链在“发现-定位-打击”各环节耗时对比

      4.2.2.1 从传感器发现到射手开火的时间压缩

      4.2.2.2 目标识别准确率与虚警率的实战统计

第五章 从Maven到JADC2：体系化集成挑战

5.1 数据互作性与标准建设

   5.1.1 跨军种、跨平台的数据API标准化

图 5-1：Maven数据流融入JADC2云平台的安全传输与加密架构

      5.1.1.1 统一数据格式（UCI）的推广与应用

      5.1.1.2 遗留系统的接口适配与中间件开发

   5.1.2 语义一致性问题在联合情报中的解决

      5.1.2.1 作战实体本体库（Ontology）的构建

      5.1.2.2 多国联军间的数据标签映射

5.2 网络安全与模型鲁棒性

   5.2.1 针对AI供应链的安全风险

      5.2.1.1 开源深度学习框架的漏洞扫描

      5.2.1.2 预训练模型后门检测技术

   5.2.2 通信降级环境下的系统可用性

      5.2.2.1 断网状态下的本地离线推理能力

      5.2.2.2 分布式边缘节点的数据同步策略

第六章 启示与建议

6.1 对我军情报智能化建设的启示

表 6-1：中美在军事ISR智能化领域的优势、劣势、机会与威胁（SWOT）分析

   6.1.1 建立军民融合的数据生态

      6.1.1.1 商业数据标注服务的合规利用

      6.1.1.2 算法竞赛与开源社区的创新激励

   6.1.2 推进算法模型在战术末端的应用

      6.1.2.1 单兵装备与无人平台的算力升级

      6.1.2.2 智能化应用与战术条令的融合

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