文章总结： 本报告研究美国智能数据保障体系建设、作战运用与战略影响，核心围绕数据优势—算法赋能—网络韧性—联合指挥—作战保障构建的新型作战支撑体系。报告涵盖战略背景、组织治理、数据基础设施、智能应用、典型案例、风险挑战和能力评估，分析美军如何将智能数据保障嵌入联合杀伤链、战区指挥控制、动态目标处理、跨域火力协同、预测性后勤和联军互操作，并指出其面临数据质量、模型幻觉、网络攻击等风险。 综合评分： 85 文章分类： 解决方案,技术标准,安全建设,安全运营,其他

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【研究报告】美国智能数据保障体系建设、作战运用与战略影响研究

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年5月11日 09:10 湖南

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【导读】

美国智能数据保障体系，是美军围绕“数据优势—算法赋能—网络韧性—联合指挥—作战保障”构建的新型作战支撑体系。其核心不只是建设数据平台或部署人工智能工具，而是将数据治理、云边协同、零信任安全、AI模型、任务应用、联合火力、预测性后勤和联军共享纳入一体化保障链条，使作战数据能够在“传感器、指挥所、武器平台、保障节点和战略决策层”之间实现可信流动、快速处理和智能分发。

美国CDAO公开资料显示，其任务是推动数据、分析和AI从决策中枢到战场一线加速应用，并已形成Maven Smart System、War Data Platform、GenAI.mil、Agent Network、Swarm Forge、Open Arsenal等项目组合；Advana平台已汇聚400多个业务系统数据，CJADC2则被定位为连接边缘节点、指挥层级、盟友伙伴和作战体系的能力集合。

本报告从战略背景、组织治理、数据基础设施、智能应用、典型案例、风险挑战和能力评估七个方面展开研究。报告重点结合Project Convergence Capstone 5、Scarlet Dragon 26-1、ShOC-N Capstone 2025、REFORPAC 2025、Bamboo Eagle 25-3、GIDE、Joint Fires Network、NGC2、TOC-L和GenAI.mil等最新公开案例，分析美军如何把智能数据保障嵌入联合杀伤链、战区指挥控制、动态目标处理、跨域火力协同、预测性后勤和联军互操作。

报告认为，美智能数据保障的关键变量不在单一软件或平台性能，而在数据标准、任务接口、AI可信度、零信任安全、边缘处理、组织流程和作战训练之间的体系耦合。其发展将显著压缩美军“发现—理解—决策—分发—行动”周期，但也面临数据质量、模型幻觉、网络攻击、分类共享、算法失效、人机信任和战时带宽受限等风险。

本报告《美国智能数据保障体系建设、作战运用与战略影响研究》为“蓝军研究所”的自研报告。联系电话：19118805880（微信同号）。

关键词：智能数据保障；数据优势；CDAO；CJADC2；JADC2；GIDE；AI Assurance；预测性后勤；联合杀伤链

这是蓝军开源情报的第 589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：19118805880）

《美国智能数据保障体系建设、作战运用与战略影响研究》【目录】

第一章：战略背景、概念界定与研究框架

1.1 “美智能数据保障”的概念内涵

1.1.1 智能数据保障、数据优势等核心术语辨析

1.1.2 从“数据资源”到“作战能力”的转化链条

1.1.3 智能数据保障与CJADC2、AI优先及零信任的关系

1.1.4 本报告公开来源情报分析边界与保密约束

1.2 美军建设智能数据保障体系的战略动因

1.2.1 大国竞争背景下的决策速度竞争

1.2.2 印太大纵深战场对跨域数据流动的需求

1.2.3 分布式作战对边缘数据处理和弹性网络的需求

1.2.4 高强度战争对预测性保障与动态资源配置的需求

1.3 美军数据保障理念的演进

1.3.1 从网络中心战到数据中心战

1.3.2 从传统C2系统到CJADC2能力集合

1.3.3 从平台烟囱式数据到对象化共同数据层

1.3.4 从人工参谋流程到AI辅助决策与人机协同

1.4 研究对象、研究问题与分析方法

1.4.1 核心问题一：美军如何把数据转化为作战优势

1.4.2 核心问题二：智能数据保障如何支撑联合杀伤链闭合

1.4.3 核心问题三：数据安全、AI可信和联军共享如何平衡

1.4.4 研究方法：谱系与能力链分析、案例研究和趋势研判

1.5 案例嵌入：从GIDE到CJADC2的数据优势试验路径

1.5.1 GIDE作为跨司令部数据共享与决策实验平台

1.5.2 CJADC2作为“边缘—战区—战略层”数据连接框架

1.5.3 美军以演习和实验推动数据保障能力生成的基本模式

1.5.4 对智能数据保障理论研究的启示

本章图表

流程图1-1：美智能数据保障概念边界与能力构成关系图

流程图1-2：美军由网络中心战向数据中心战演进逻辑图

表1-1：智能数据保障核心术语、内涵与对应美军项目表

表1-2：公开来源资料类型、可信度、适用范围与局限性表

第二章：组织治理、战略文件与项目体系

2.1 美国国防部数据与AI治理体系

2.1.1 CDAO的组织定位、任务分工和能力牵引作用

2.1.2 CIO、作战司令部、数据办与采办机构的协同关系

2.1.3 CDAO Council与跨部门数据治理机制

2.1.4 数据、分析、AI采纳战略的组织落实路径

2.2 美军数据战略与AI战略的最新发展

2.2.1 2023年数据、分析与AI采纳战略的主要内容

2.2.2 2026年AI战略中的作战、情报和企业运行三大方向

2.2.3 2026年空军部数据战略和AI战略的支撑作用

2.2.4 从“AI工具部署”到“AI优先作战组织”的转型

2.3 CDAO重点项目体系

2.3.1 Maven系统与战术AI数据融合

2.3.2 War Data Platform与标准化数据接入

2.3.3 GenAI.mil与受控环境下的生成式AI应用

2.3.4 智能体网络与蜂群相关项目的作战意义

2.4 Open DAGIR与开放式数据应用生态

2.4.1 Open DAGIR的基本定义与竞争性采办逻辑

2.4.2 战略C2方向：第三方应用接入Maven系统

2.4.3 企业分析方向：Advana多合同生态转型

2.4.4 边缘集成方向：边缘数据共享与应用商店

2.5 军种级智能数据保障体系

2.5.1 空军DAF Battle Network与TOC-L

2.5.2 陆军NGC2、AIDP和预测性后勤数据层

2.5.3 海军超越项目与海上AI使能杀伤网

2.5.4 太空军数据、轨道资产和战场管理支撑

2.6 案例：GenAI.mil规模化部署与军事生成式AI治理

2.6.1 GenAI.mil从试用工具到全员可用能力的转型

2.6.2 IL5和受控非密信息环境对军事AI应用的意义

2.6.3 生成式AI在参谋、检索、代码辅助和摘要的作用

2.6.4 生成式AI对模型安全、幻觉控制与防泄露要求

本章图表

流程图2-1：美国国防部智能数据保障组织治理结构图

流程图2-2：CDAO重点项目与军种CJADC2项目的关系图

表2-1：CDAO重点项目、任务定位、应用场景和公开进展表

表2-2：美国防部与各军种智能数据保障项目对照表

第三章：数据基础设施、平台体系与安全保障机理

3.1 数据基础设施总体架构

3.1.1 数据源层：传感器、业务系统、作战系统和商业数据

3.1.2 数据汇聚层：云平台、边缘节点、数据湖和数据仓库

3.1.3 数据处理层：清洗、标记、融合、建模和自动化分析

3.1.4 数据应用层：C2应用、AI应用、火力应用和保障应用

3.2 Advana与企业级数据环境

3.2.1 Advana作为企业数据与分析平台的功能定位

3.2.2 业务系统数据汇聚与国防管理决策支持

3.2.3 Advana向多合同、多应用生态转型的影响

3.2.4 企业数据环境向作战数据环境延伸的趋势

3.3 战争数据平台、边缘数据网格与边缘数据保障

3.3.1 战争数据平台的标准化数据接入功能

3.3.2 Edge Data Mesh对分布式作战的支撑价值

3.3.3 边缘节点在低带宽、断续通信和强干扰环境中的任务保持

3.3.4 从中央处理到边缘智能的数据架构转型

3.4 数据标准、元数据与对象化共同数据层

3.4.1 数据格式、接口、API和语义一致性问题

3.4.2 元数据、数据目录和自动化数据标记机制

3.4.3 对象化目标数据层在联合火力中的作用

3.4.4 联军共享中的密级转换、权限控制和责任边界

3.5 云、软件现代化与DevSecOps

3.5.1 联合云环境与战术边缘云

3.5.2 API-first设计对快速集成和互操作的意义

3.5.3 DevSecOps流水线、容器化和微服务架构

3.5.4 软件持续交付与战区快速适配

3.6 零信任与数据中心安全

3.6.1 零信任架构对智能数据保障的基础作用

3.6.2 身份、设备、应用、数据、网络和可见性控制

3.6.3 自动化数据标记、数据丢失防护和数字版权管理

3.6.4 作战技术系统和控制系统纳入零信任的挑战

3.7 案例嵌入：Open DAGIR与边缘数据集成服务

3.7.1 通过开放式政府自有互操作仓库降低平台锁定

3.7.2 通过应用商店和共同开发环境缩短作战应用上线周期

3.7.3 通过边缘数据集成减少对中央总部回传的依赖

3.7.4 对争夺环境下数据保障韧性的启示

本章图表

流程图3-1：美军智能数据保障基础设施分层架构图

流程图3-2：零信任下数据采集、标记、授权与审计流程图

表3-1：数据基建关键模块、功能要求与代表项目表

表3-2：数据标准化、对象化、标记化和共享控制指标表

第四章：作战数据应用与智能化任务支撑

4.1 智能数据保障与联合杀伤链

4.1.1 F2T2EA流程中的数据保障节点

4.1.2 从传感器数据到对象化目标数据的转化

4.1.3 从目标数据到火力任务的跨域分发

4.1.4 从效果评估到数据回灌的闭环机制

4.2 Maven Smart System与动态目标处理

4.2.1 Maven在传感器数据融合中的作用

4.2.2 目标检测、跟踪、识别和置信度评估

4.2.3 人机协同下的动态目标处理流程

4.2.4 Maven与战区C2、火力系统和联军用户的接口问题

4.3 联合火力网络与对象化火力数据保障

4.3.1 JFN的组织化推进与项目办公室建设

4.3.2 共同数据层、共同作战图像和火力任务协同

4.3.3 JFN与DAF Battle Network的关系

4.3.4 JFN对战区级远程火力链的支撑意义

4.4 空军战网DAF、TOC-L与空军数据保障

4.4.1 空军战网连接传感器、效应器与保障系统

4.4.2 TOC-L在分布式战术C2中的数据融合功能

4.4.3 TOC-L对多源数据同步空情图像的支撑

4.4.4 空军数据保障由试验向战区演训转化的路径

4.5 NGC2、AIDP与陆军智能数据保障

4.5.1 NGC2作为陆军下一代C2数字骨干

4.5.2 AIDP在情报数据组织、分析和分发中的作用

4.5.3 预测性后勤中的应用层、数据层、基础设施层和传输层

4.5.4 各项军演对陆军数据保障的连续验证

4.6 智能数据保障与预测性后勤

4.6.1 从静态库存管理到动态保障预测

4.6.2 作战节奏、装备状态和消耗数据的融合

4.6.3 AI对补给优先级、运输路径和维修计划的辅助

4.6.4 高强度战争下预测性后勤的局限

4.7 案例嵌入：红龙演习的目标数据共享与火力协同

4.7.1 Maven在快速目标数据共享中的作用

4.7.2 HIMARS、运输机与联合火力流程的衔接

4.7.3 多源传感器、无人机与火力单元的数据互联

4.7.4 对动态目标处理和跨军种火力保障的启示

本章图表

流程图4-1：智能数据保障嵌入联合杀伤链流程图

流程图4-2：目标数据从传感器到火力单元的分发流程图

表4-1：多军种主要数据系统功能与作战应用对比表

表4-2：数据保障在侦察、火力、C2与后勤中的支撑

第五章：美军最新作战案例、军事演习与概念实验研究

5.1 GIDE系列与CJADC2数据共享实验

5.1.1 GIDE的跨司令部、跨军种和盟友伙伴参与模式

5.1.2 GIDE对共同态势、预警判断和决策协同的验证

5.1.3 GIDE与数据治理、模型应用及作战流程的关系

5.1.4 GIDE对CJADC2从概念走向实施的推动作用

5.2 PC-C5融合项目演习案例研究

5.2.1 PC-C5的多地域、多军种和多国伙伴实验架构

5.2.2 AIDP、NGC2、无人系统和情报电磁战能力验证

5.2.3 从战术边缘数据到战区级决策支援的流程检验

5.2.4 PC-C5对联合数据标准和互操作的启示

5.3 ShOC-N 2025与AI辅助C2案例

5.3.1 AI应用、人机协同和杀伤链自动化实验

5.3.2 Maven等系统与动态目标处理

5.3.3 原型软件、ABMS数字基础设施和快速迭代机制

5.3.4 对智能数据保障软件生态的启示

5.4 ShOC-N实验与Bamboo Eagle演习数据保障

5.4.1 ShOC-N实验中的数据汇聚和自动化杀伤链

5.4.2 Maven对动态目标团队的实时建议功能

5.4.3 竹鹰演习对短时预警及联合与联军C2的检验

5.4.4 从实验室场景到大型联合演习的能力迁移

5.5 REFORPAC演习与空军战网DAF案例

5.5.1 多地点、大规模空中力量部署中的数据保障需求

5.5.2 TOC-L对多源数据融合和同步空情图像的作用

5.5.3 联军环境下的数据共享、身份权限和信息分发问题

5.5.4 空军战网由概念走向演训应用的标志意义

5.6 红龙演习与联合火力数据保障案例

5.6.1 从目标发现到HIMARS火力任务的数据链路

5.6.2 反无人机、防空和共享空情图像的综合验证

5.6.3 Maven系统在战术目标数据分发中的作用

5.6.4 对高强度地面战数据保障的启示

5.7 NGC2、常春藤演习与预测性后勤案例

5.7.1 常春藤演习对师级C2和炮兵执行套件的验证

5.7.2 NGC2从PC-C5到PC-C6的迭代路径

5.7.3 预测性后勤对战区保障节奏的影响

5.7.4 作战数据、保障数据和指挥数据融合的难点

5.8 GenAI.mil与军事生成式AI规模化应用案例

5.8.1 生成式AI在知识检索、摘要、代码和参谋辅助中的应用

5.8.2 商业前沿模型进入国防环境的采办和认证路径

5.8.3 CUI/IL5环境下的数据保护与用户行为管控

5.8.4 生成式AI对参谋流程和数据保障人才结构的影响

本章图表

流程图5-1：智能数据保障“战略—建设—演训—反馈”闭环图

流程图5-2：五大核心军演与实验的案例能力映射图

表5-1：智能数据保障典型案例、参与方与验证重点表

表5-2：各案例涉及的平台、工具、节点与作战局限表

第六章 风险挑战、能力局限与战略影响

6.1 数据质量与数据治理风险

6.1.1 数据缺失、重复、延迟和语义不一致问题

6.1.2 作战数据、情报数据和保障数据融合中的标准冲突

6.1.3 自动化数据标记错误对后续AI判断的影响

6.1.4 数据所有权、数据责任和跨机构共享障碍

6.2 AI可信与模型安全风险

6.2.1 模型幻觉、误分类和置信度误导

6.2.2 训练数据偏差与战场环境变化造成的模型漂移

6.2.3 对抗样本、数据投毒和虚假态势注入

6.2.4 人机协同中指挥员过度信任或低信任问题

6.3 网络安全与零信任实施难题

6.3.1 零信任架构在遗留系统中的部署难度

6.3.2 身份认证、设备可信和权限最小化的战时摩擦

6.3.3 作战技术系统、控制系统和边缘节点的防护短板

6.3.4 数据中心安全与任务速度之间的平衡

6.4 通信受限与边缘作战风险

6.4.1 卫星通信、战术数据链和云服务中断的影响

6.4.2 强电磁干扰环境下数据回传和分发瓶颈

6.4.3 边缘AI模型更新、同步和审计难题

6.4.4 数据保障从“集中最优”转向“降级可用”的能力要求

6.5 联军共享与分类管理风险

6.5.1 盟友伙伴之间数据标准和安全规则不一致

6.5.2 高密级情报产品向战术用户分发的制度障碍

6.5.3 联军共同态势图中的数据来源、置信度和责任归属

6.5.4 联合行动中数据共享不足与过度共享的双重风险

6.6 智能数据保障对作战方式的战略影响

6.6.1 压缩决策周期与指挥权下放

6.6.2 提高联合火力链韧性与跨域协同效率

6.6.3 推动作战组织由平台中心向数据中心转型

6.6.4 加剧数据、算法和网络基础设施对战争结果的影响

6.7 案例嵌入：AI安全与机器学习系统安全工程

6.7.1 JATIC对AI测试评估、验证确认和可追溯性的要求

6.7.2 机器学习系统安全工程指南对军事AI应用的约束

6.7.3 生成式AI负责任工具包对风险生命周期管理的启示

6.7.4 对智能数据保障“可信可控可审计”的要求

本章图表

流程图6-1：智能数据保障风险传导链图

流程图6-2：数据、AI、零信任与作战决策耦合关系图

表6-1：智能数据保障主要风险、后果和缓释方向表

表6-2：AI可信评估、数据安全和战时降级运行指标表

第七章：能力评估指标、发展趋势与研究建议

7.1 智能数据保障能力评估指标体系

7.1.1 数据指标：完整、准确、时效、可追溯与可共享

7.1.2 平台指标：接入规模、处理能力、接口与边缘适配

7.1.3 安全指标：零信任、数据标记、权限与审计能力

7.1.4 作战指标：决策、目标处理、火力协同与保障响应

7.2 项目与采办跟踪指标

7.2.1 CDAO项目经费、合同与作战司令部采用情况

7.2.2 Advana、Maven等核心项目的迭代节奏

7.2.3 JFN、TOC-L、NGC2等项目的接口成熟度

7.2.4 零信任、软件现代化和API优先落实情况

7.3 作战场景化评估

7.3.1 印太大纵深联合作战中的智能数据保障评估

7.3.2 动态目标处理和远程火力协同场景评估

7.3.3 争夺环境下战区后勤与预测性保障评估

7.3.4 联军联合行动中的跨密级共享和互操作评估

7.4 发展趋势研判

7.4.1 26-27年：GenAI、DAGIR和JFN加速扩展

7.4.2 28-30年：对象化数据、边缘网格与AI代理嵌入C2

7.4.3 30-35年：数据保障与无人、天基及远程火力耦合

7.4.4 35年后：作战组织向数据与算法驱动等转型

7.5 后续研究建议

7.5.1 建立美军智能数据保障公开来源项目数据库

7.5.2 连续跟踪CDAO、CIO、军种及作战司令部文件

7.5.3 建立GIDE、PC-C5等核心军演与实验案例库

7.5.4 开展数据标准、AI可信、边缘计算与零信任等研究

7.6 结论框架

7.6.1 美智能数据保障是AI优先转型的基础工程

7.6.2 其核心价值在于把数据优势转化为决策优势和行动优势

7.6.3 成败取决于治理、架构、AI可信、边缘与流程再造

7.6.4 评估应坚持技术、组织、作战、安全等五维并重

本章图表

流程图7-1：美智能数据保障能力评估指标体系图

流程图7-2：未来十年美军数据保障发展趋势与关键节点图

表7-1：美智能数据保障能力评估指标、数据来源和判断标准表

表7-2：未来十年重点跟踪项目、预警信号和研究任务表

获取资料目录：19118805880（微信同号）

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本文转载自：蓝军开源情报 所长007 所长007《【研究报告】美国智能数据保障体系建设、作战运用与战略影响研究》