聯合全域指揮控制（Joint All Domain Command-and-Control ，JADC2）概念目前來說仍然是一個新興概念，有待明確的條令進行定義和檢驗。然而，無論如何具體定義這一概念，該構想都需要滿足兩個關鍵需求：行動速度；以及處理和分析在過去不被察覺的海量複雜數據的能力。

如F-35之類的第五代戰機的固有能力就體現了先進系統帶來的數據管理挑戰，必須在多域作戰中加以解決。這類飛機既是作戰平臺也是飛行傳感器，它所收集數據的多樣性和數量給軍方帶來了沉重的分析處理負擔。例如，如果需要考慮與近對等對手衝突的發生速度，並且衝突將超出“傳統”領域時，指揮官可能會被需要處理的海量數據淹沒，從而影響到作戰結果。

大幅增加人力資源是針對此類問題的一個解決方案，但數據的複雜性和所需的行動速度更需求逐步改善指揮控制領域的能力，而人工智能技術可帶來顛覆性變化。JADC2需求全面、動態、近實時通用作戰圖（COP），人工智能有助於加速決策和定義參數。人工智能可以根據先前的經驗進行自動過濾和配置。此外，它還能夠檢查指揮決策，學習實現任務目標的方式，自主提出行動並對行動進行排序。

人工智能應用的核心是魯棒數據的可用性，機器學習的成功應用也依賴於此。機器學習已經證明了其在異常檢測和軌跡關聯方面的價值，下一級能力是它還將提供對手行動的早期預警。人工智能具有識別對手爲特定行動和區域準備部隊時間的潛力，例如分析部隊調動、飛機架次和訓練活動。理論上，這項技術可以自動提醒指揮官、提出行動方案，並最終分配部隊任務。自然語言理解應用甚至可以根據不同數據生成情報報告。

人工智能在支持資源到任務管理方面也有明確應用，比如形成空中任務分派命令。在戰區範圍內的衝突中，瞭解可用且最適合完成任務的資產是一項重大挑戰，如果人工智能能夠覆蓋所有域，它將能夠評估最適合使用資源的指揮官，包括那些憑人力挖掘可能無法顯現的資源。人工智能還能快速提醒指揮官，甚至在任務展開或新情報出現時自動調整命令，例如編輯空中任務分派命令，優化資產部署。

人工智能在實現JADC2方面的作用顯而易見。然而，仍需要考慮的是應該如何開發和部署最優人工智能能力，確保其最大程度的覆蓋所有軍種和領域。在此人工智能“迴路”中也需要有人蔘與，應用人工智能並不意味着向自主系統和機器人戰爭轉變，但是人工智能支持對作戰人員和指揮官來說必須是可信的。

爲JADC2開發人工智能需要一種整體方法，各軍種必須意識到彼此之間是互爲客戶和供應商的關係，不能各自單獨發展能力。如果各軍種沒有注意聯合部隊需求，在指揮結構和過程中則會不可避免地出現能力空白和斷連現象。考慮聯軍行動是常態化的行動性質時，這一挑戰也將變得更加複雜。

用於JADC2的核心指控系統設計也是一個關鍵考慮因素。快速信息共享和利用各種來源至關重要。系統設計中必須採用固有開放式架構，從而能夠快速開發和集成新應用，並在各種部隊之間實現無縫互操作。必須採用標準驅動的設計，系統不能是“煙囪式”的，不僅需要覆蓋所有軍種也需要覆蓋整個戰區。還需要克服存在的安全問題，不能使之成爲域間信息和數據共享的障礙。

另一個需要跨越的障礙是需要確保盟友也擁有必要的人工智能能力並能夠訪問相關數據。儘管這種能力上差異不是新問題，但在行動速度至關重要的JADC2環境中，這一問題變得更加嚴峻。

在人工智能實現過程中，有許多技術、條令和運行因素需要考慮，但不可否認的是該技術如果實現將能夠大大縮短觀察、判斷、決策和行動（OODA）循環，並帶來指控功能的躍升。在與近對等對手的衝突中，人工智能並不是“奢侈品”而是“必需品”。

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