在全球连通性、商业遥感和人工智能（AI）的发展趋势下，我们正迈向一个信息和高空成像将在近乎实时的情况下向公众提供的未来。这种趋势预示着地理情报（GEOINT）奇点的到来，即实时地球观测与分析全球范围内普及至普通公民。然而，这一变革对军事操作者和战斗人员意味着什么？美国对商业遥感的方法一直是通过监管和限制从太空拍摄的图像，但国际能力不会如此轻易受到限制。是时候让军事操作者找到更好的隐藏方式，而不是告诉别人不要看了吗？

人工智能、机器学习和深度学习的进步

AI、机器学习和深度学习的术语经常被交替使用，但它们之间存在区别。AI是一个总括性术语，描述了计算机科学的一个分支，它研究机器模仿人类智能行为的能力，执行通常需要人类执行的任务，如视觉感知、语音识别和复杂决策。机器学习是AI领域的一种特定方法，它使计算机能够在没有为特定任务专门编程的情况下学习。深度学习是机器学习的一个子集，其中“深度”指的是在神经网络中层次和层数的增加，使其能够学习输入和输出数据之间更复杂的关系。

主要趋势导致GEOINT奇点

遥感空间系统的增殖、AI分析大数据集的进步以及全球通信和连通性的提升，使得分析对普通用户而言变得可访问。这些趋势在以下几个部分进行了讨论。

美国商业遥感监管框架

美国对商业遥感系统的许可实施是通过《国家和商业空间计划法》（2010）和《陆地遥感政策法》（1992）来进行的，这些法律规定任何美国人或实体在未经商务部长授权和授予许可的情况下不得操作遥感空间系统。目前，许可的责任委托给了国家海洋和大气管理局（NOAA）。除了法律框架外，还有更多的具体规定，如2010年的国家空间政策和部分机密的NSPD-27。

导致监管悖论的能力提升

遥感空间系统的能力不是恒定的，而是在不断改进。在评估对国家安全的风险时，通常只考虑过去和现有空间系统的已知能力，这常常导致“政策落后于能力”的说法。然而，国家安全社区不应该因为无法考虑计划和拟议系统的具体能力而被阻止考虑趋势。

破解商业遥感监管悖论的选择

考虑到更广泛的背景，通过限制观测来降低检测风险包含几个组成部分，其中只有一个可以被监管——美国商业卫星遥感部门。商业成像能力无疑是在增长的，不仅在国内，而且在全球范围内。在变化的世界中，检测风险只有在规定增加和加强时才能保持不变（最好的情况），但这与推动美国商业部门竞争力的国内政策不一致。

提高否认和欺骗技术的方法

如果增加监管不是一个好的选择，那么剩下的就是改进否认和欺骗（D&D）技术，以保持优势或惊喜元素。惊喜是战争的九个基本原则之一，如美国陆军野战手册所述。然而，手册似乎没有提供解决方案。表1列出了一些潜在的主动和被动措施，这些措施可以在和平时期或国家安全风险增加时采取。

结论

美国加强遥感监管只适用于国内商业部门，可以总结为“不要看”的方法。鉴于人工智能、全球连通性和卫星成像的进步，专注于否认、欺骗和误导信息以保持惊喜元素的不同方法可能更为合适，也更具前瞻性。

在这个信息爆炸和全球透明度不断提高的时代，军事操作者和战斗人员需要现在就开始工作，以减轻普通公众获得实时无处不在的情报的影响。传统上，国家安全社区试图通过限制商业空间成像来保持一定程度的不透明度或惊喜，但这种方法提供了一种虚假的安全感，并忽略了不受美国监管控制的发展，如外国商业成像公司和外国军事能力的进步。这里提出了一个更广泛的框架，用于评估迫在眉睫的GEOINT奇点对军事操作者的风险，并讨论了在战术和操作层面改进否认和欺骗技术的优势。

历史背景

• 文档介绍了地理空间情报（GEOINT）奇点的概念，即普遍情报能力提供给大众并实时获得的未来情景。这一概念基于全球连通性、商业空基遥感以及人工智能（AI）和机器学习的进步。这些技术的结合将允许一般公众通过手持设备全球范围内实时访问和分析地面观察数据。

发展轨迹

1. 商业空基远程感知：分析了从提高空中平台分辨率到构建可提供多传感器能力（如多光谱、夜视和合成孔径雷达能力）的卫星星座的转变。这一转向由对减少重访时间的追求而非仅仅提高分辨率所驱动。

2. 人工智能、机器学习和深度学习：明确了这些术语之间的区别，并探讨了它们如何被应用于增强遥感数据的自动处理和分析。

3. 全球连通性：探讨了全球网络连接和高级网络技术，包括5G和低地球轨道卫星星座，如何支持数据饥渴的消费者并弥合数字鸿沟。

当前状态

• 指出美国在AI领域仍然居于领先地位，但中国正在迅速赶上。同时强调了全球卫星网络的演进，如OneWeb和SpaceX的Starlink项目，预示着越来越多的用户将通过多个宽带移动设备全球范围内访问信息和分析。

策略变革

• 提出面对卫星遥感能力快速发展，如何维持军事操作的隐密性和惊喜元素成为挑战。讨论了改进拒绝和欺骗（D&D）技术与误导为应对策略，而非仅仅依赖加强监管来限制商业空基成像的传统方法。

文档指出，随着商业空基遥感的增长、AI技术的进步以及全球通信能力的提升，将朝着GEOINT奇点迈进，即向一般公众实时提供全球信息服务和情报的未来趋势是显而易见的。然而，如何在这样的未来维持隐密性和战术上的惊喜，特别是对军事操作者而言，是一个亟待解决的问题。文档讨论了包括增强D&D技术在内的策略变革，以适应这种新的情报环境。

关键研究和成果

根据文献资料，这里总结出期刊的主要研究内容和关键要点：

主要研究内容

• 商业空间基遥感

• 数据分析

• 人工智能与机器学习

• 全球连通性

• 美国对商业遥感的监管框架

关键性研究

• 全球连通性的推动力：探讨了全球连通性和先进网络将如何推动新产品和服务的开发。特别提到了5G、低地球轨道卫星星座和网状网络如何支持对数据渴望的消费者，并弥合数字鸿沟。

• 商业遥感市场的监管悖论：文中叙述了在商业遥感市场中存在的“监管悖论”，即随着国内外商业成像能力的增长，通过观察进行的检测风险只能通过增加和加强法规来保持恒定（最好）。

• 打破监管悖论的选择：除了增加美国遥感法规外，还提出了其他的缓解技术，这些技术支持保持美国商业竞争力的同时，降低军事操作者被检测的风险。

实验结果与应用实例

• 全球通信网络对普通用户的承诺：全球通信网络，无论是基于空间的还是地面的，都承诺为全球用户提供数据分析和情报。

• 隐私和国家安全的挑战：增加的商业卫星遥感的商业化导致了更高的全球透明度，但这对国家安全和军事行动的影响还在讨论之中。

• 新型伪装和欺骗技术：传统的伪装和欺骗技术可能不足以应对频繁和连续的观察，并且必须以能够应对各种电磁频谱波段检测活动的方式进行改进。

综上所述，这篇期刊着重讨论了在全球信息和情报普及的趋势下，特别是在加强人工智能、全球连通和卫星成像技术的背景下，美国在商业遥感领域面临的监管挑战以及可能的技术和政策解决方案。重点关注了全球通信网络如何改变数据分析和情报传播，以及这一变化对隐私、商业竞争力、国家安全和军事行动的潜在影响和挑战。此外，文中探讨了提高伪装和欺骗技术以适应这一新时代安全需求的必要性。

当前的研究趋势

• 商业太空基远程感测：包括提高空间平台的解析度、应用多光谱能力、夜间敏感度、红外和合成孔径雷达（SAR）能力。

• 数据分析：包括应用人工智能（AI）、机器学习和深度学习技术来处理和分析大数据集，以提高预测和解析的精度。

• 全球连通性：通过大型通信卫星群和5G网络在城市区域的推广，提供全球宽带速度数据传输，使信息和影像数据能够实时可用于全球用户。

• GEOINT Singularity的概念：指全球平均公民能够实时访问地球观测数据及分析结果，此概念突显了信息共享与洞察的重要性。

未来可能的发展方向

• 破解严格监管的困境：在提升美国商业遥感领域的竞争力的同时找到减少军事操作员被探测风险的新方法，而非通过增加监管来实现。

• 提升欺骗和信息误导技术：通过改进现有欺骗技术，以应对高频和持续观测下的透明度问题，保持意外元素的优势。

• 应对全球透明度增加的策略：早在20年前就有人呼吁应对日益增加的全球透明度发展新的战术和运营层面的欺骗手段。

尚未解决的问题

• 监管悖论：即尽管提升了监管标准以控制被探测风险，但这仅限于美国国内商业领域，忽视了国际商业和政府水平上的监管，导致感知风险整体增加。

• 对抗日益增强的遥感能力：传统的欺骗和隐匿技术可能不足以应对持续和多频带的观察，需要开发更高级的技术以维持军事任务的隐蔽性。

新兴的研究主题

• 主动和被动措施的发展：为了应对来自军事操作员视角的探测风险，可以采取一系列的主动和被动措施，如干扰传感器、减少发射和反射率、运用AI欺骗等。

由于文档所阐述内容主要集中在GEOINT Singularity的概念及其对商业遥感监管、军事行动者和战争的影响上，本文法结构和专业术语也基于此方向进行了归纳和解释。

总结

从所提供的文献中，我们可以总结以下关键要点：

理论辩论和不同观点

• 商业空间基远程遥感：随着大量遥感卫星的出现和能力的多样化（如合成孔径雷达成像、夜间成像和红外成像）成为全球现象。

• 数据分析与人工智能：人工智能分析使得不同传感器的数据可以结合处理并针对具体用户的需求进行优化，为用户提供有用的信息。

• 全球连通性：大型通讯卫星的星座和5G在城市中的推广将为全球用户提供宽带速度的数据管道，这意味着信息和图像将几乎实时地向公众开放。

研究中的缺陷、限制或偏见

• 监测透明度和意外风险：对于军事操作者来说，遥感技术的增强以及数据分析的发展可能增加被检测到的风险，这可能迫使他们寻找隐藏的方法来减少被观测的机会。

• 规制悖论：尝试通过加强管理来维持商业遥感监测的风险水平，但这种方法可能给出了一种虚假的安全感，因为这忽略了国际能力的增长。

跨学科联系

• 人工智能，机器学习与深度学习：机器学习和深度学习作为人工智能的一部分，通过算法处理输入数据并尝试最小化预测误差，是遥感数据分析的关键技术。

• 全球连通性与数据管道：通讯技术的发展，如5G和通信卫星，为将遥感数据快速传输至全球用户提供了必要的基础。

实际应用或实践影响

• 军事领域的隐蔽性与欺骗：随着全球透明度的增加，传统的遮蔽和欺骗技术可能不再足够，需要发展新的否认与欺骗技术以适应频繁和持续的观察。

• 民用领域的可能应用：例如从太空识别空闲停车位或在智能城市中追踪自动驾驶车辆。

作者的观点和见解

• 在逼近地理空间情报（GEOINT）奇点的过程中，作者强调了提高否认和欺骗技术的重要性，以保持军事行动的优势或突然性。而不是通过加强国内商业卫星遥感部门的规制来维持优势。