2023年3月31日，美国海岸警卫队负责作战的副司令彼得•戈蒂埃签署了一项《无人系统战略计划》（Unmanned Systems Strategic Plan），以指导该军种无人系统的开发和运用。报告指出，无人系统具备以下优势：（1）弥补载人平台覆盖范围的不足；（2）提高态势感知能力；（3）进一步扩展船员们执行任务的能力；（4）将人类从某些枯燥、有潜在危险的任务中解放出来。海岸警卫队已经运用了一些无人系统，但主要采用的是以平台为中心的分散方式，并已经有了一些成功的项目，如国家安全快艇上的中程无人机系统（UAS），以及海岸警卫队各水上和岸上单位使用的短程无人机。当与其他技术无缝整合时，无人机系统就可作为技术生态系统的一部分，以更快的速度和更有效的方式通过资产、网络、数据系统、高级分析和信息共享平台将传感器与作战决策者链接起来，这时无人机就成为了一种兵力“倍增器”。

一、关键使能因素和核心技术

该战略提出无人系统中关键的使能因素和核心包括：

条令、组织、训练、非物资解决方案、领导、人员和设施（DOTmLPF）：仅靠系统平台和传感器无法提供无人系统所需的全部能力。必须通过条令、组织、训练、人员和设施等，使无人系统能够无缝融入到海岸警卫队兵力结构和一揽子计划中。

数据接口和标准：为了在快速变化的无人系统技术环境中实现跨领域、以能力为中心、可互操作的愿景，海岸警卫队将采用并管理无人系统间的接口需求、通信平台、数据中心、分析工具和人类操作员，以实现新平台和技术的部署。

自动化和自主性：随着工程系统中自动化和自主性领域的不断发展，无人系统将能够在更少的人工控制和交互下实现更远的航程。自主操作可以进一步扩大无人系统的效用，以实现更持久和更广泛的海域态势感知。当合理开发和部署时，无人系统可以安全地以全自主的模式运行，从而在扩大潜在用途的同时，迅速减少日常行动所需的人员数量并降低人员风险。

也许最大的使能因素是将无人系统纳入到一种能够从根本上改变海岸警卫队行动模式的数据生态系统中。这个生态系统将通过连接有人、无人和固定传感器，将数据转换为信息和知识，为人类分析师和操作员做出决策提供帮助，从而将数据变为一种战略资产。为了形成这一以任务为中心的生态系统，无人系统必须以图2中所示的方式与其他技术集成，并由海岸警卫队当局提供支持。这一数据生态系统包括以下相互依赖的组成部分：

战术网络：目前，海岸警卫队的载人平台主要由操作员对获取的数据进行分析并据此做出决策，机上或船上的数据很少发送回岸。然而，如果不与后方的行动决策者建立可靠的通信，无人系统就不可能有效。无论是集成到传统系统中，还是通过单独的通信网络运行，无人系统都需要指挥控制接口，以及从舰载或机载传感器传输数据的能力。

数据管理：当无人系统收集的数据传送回岸时，需要对其进行组织、存储和管理，以便能够快速有效地访问和分析这些数据，并遵守证据监管链标准。数据存储结构应确保正确的人在正确的时间可以获得正确的信息，以便立即做出决策，并确定海域的长期趋势。

人工智能和机器学习（AI/ML）：考虑到无人系统将产生大量数据，无法单靠人类来分析这些数据。因此，海岸警卫队将利用人工智能和机器学习（AI/ML）工具来检测静态或视频图像中的对象，转录和分析无线电语音呼叫，并评估异常行为，以将原始数据转化为可供行动之用的信息。

指挥和控制：最终，数据生态系统与人类操作员和决策者的界面将依赖于使操作员和决策者能够可视化信息，及时做出决策，并部署有人或无人系统的有效指挥控制平台。

二、战略目标

该战略为海岸警卫队未来十年需要发展的能力以及获得方式提出了愿景，并制定五大战略目标，具体如下：

战略目标1：采用以能力为中心的方法，实现能够与现有能力相结合并增强现有能力的多任务无人系统（UxS）和反无人系统（C-UxS）

目标1.1：评估跨任务领域的能力，并确定目前、近期和未来可以使用无人系统和反无人系统弥合的能力缺口。

目标1.2：为以新的方式将无人系统、反无人系统和载人资产结合起来以满足任务需求的海岸警卫队新型兵力组合开发作战概念。

目标1.3：制定一个长期、分阶段、可扩展的计划，以实现无人系统战略计划的目标和目的。

目标1.4：为实施无人战略计划进行商业案例分析，包括人员配置的变更。

目标1.5：制定有效性、效率和可负担性指标，以评估使用无人系统和反无人系统的可能性和实际运用情况。

目标1.6：建立一个持续评估无人系统和反无人系统技术的系统以满足任务需求，推行更能承受风险的采购政策，并维持专用资金流。

目标1.7：创建一个有权管理无人系统和反无人系统从概念到部署的战略优先事项并协调各部门统一行动的能力办公室。

战略目标2：建立一个预防和应对框架，这对于促进在海上运输系统中安全使用遥控、自主平台和系统至关重要

目标2.1：实施基于风险的监管、合规和评估制度，从而在海运业安全使用新兴的自主和无人技术，同时制定并吸纳国际和行业认可的标准。

目标2.2：发展遥控和自主系统领域的专业知识，以支持预防和应对活动。

目标2.3：与国内和国际合作伙伴合作，吸取在无人系统开发和测试中的经验教训，并支持遥控和自主平台的行业标准和国际要求的制定。

战略目标3：通过“小规模测试、学习和智能扩展”的方法，协调研发、需求、采购、获取和投资以推动创新，从而以需求的速度交付无人系统

目标3.1：寻求扩大研发、测试和评估的机会和资金，以扩大和加速无人系统和反无人系统技术的鉴定和转化。

目标3.2：寻求使用创新的缔约和采办权限（如其他交易权限（OTA））来缩短从测试到部署的创新流程。

目标3.3：充分利用接近市场化的无人系统和反无人系统解决方案的技术转化，以实现快速部署。

战略目标4：建立和维持国土安全部、国防部和其他利益相关者之间的伙伴关系，以实现多方齐头并进，确保互操作性，并实现部署无人系统和反无人系统能力的效率

目标4.1：与国土安全部和其他部门合作，明确在采办、缔约和维持无人系统和反无人系统能力方面的共同要求和合作机会。

目标4.2：启动与美国海军和国防部合作伙伴的交流，以评估无人系统和反无人系统在海岸警卫队快艇上实现防御能力的可能性。

目标4.3：寻求与其他联邦机构进行无人系统和反无人系统联合作战测试演习的机会，并寻求在无人系统和反无人系统的开发、转化和认证方面利用专业知识的协议。

目标4.4：寻求从政府和商业来源获取和共享无人系统数据的机会，以提升海域态势感知能力。

战略目标5：确保无人系统能够与关键使能因素和核心技术实现交互和集成，以支持、整合和适应无人系统和能力的快速和大规模发展

目标5.1：致力于开发数据生态系统的作战概念，该生态系统可为无人系统和传感器提供支持，并将无人系统和传感器与企业通信网、数据存储和管理、人工智能/机器学习工具及快速和大规模信息共享和分发能力等关键使能因素相集成。

目标5.2：与关键使能因素和核心技术相一致，采用和维持能够在技术快速更新换代的情况下实现无人系统运用、维持和发展方面灵活性的指挥控制、数据和物理接口要求。

目标5.3：确定阈值和目标通信网络要求，以支持无人系统指挥控制并与利益相关方共享传感器数据。

目标5.4：确定无人系统作战和任务支持数据的最低数据工程、管理和存储能力。

目标5.5：确定数据要求和计算需求，从而在海上目标检测、自主导航和其它无人系统操作任务中运用人工智能/机器学习工具。