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引言：序列化約束的突破

重塑現代戰爭人工智能認知的戰術勝利，并非誕生于無菌實驗室，而是發生在烏克蘭爭議空域及俄羅斯腹地縱深。2025年6月，由117架商用無人機組成的集群（單機成本約600-1000美元，配備AI導航系統）成功突防俄軍機場防御體系，摧毀包括價值數十億美元的圖-95戰略轟炸機在內的40余架軍機。這場耗資不足12萬美元的行動實現超1:1000的成本交換比，根本性挑戰傳統軍事經濟學與AI應用范式。

代號"蛛網行動"的戰術實施，憑借多向協同作戰模式標志著AI軍事應用進化的重要里程碑——通過情報整合增強現有戰術功能。然而這只是AI變革潛能的冰山一角。真正的變革不僅在于提升既有軍事任務效能，更在于催生突破數千年人類戰爭認知局限的全新作戰思維。

自約翰·博伊德上校1960年代提出"觀察-調整-決策-行動"(OODA)循環以來，軍事決策始終遵循序列化邏輯。人類認知需在線性框架中依次處理信息、構建態勢感知、形成決策并執行行動。人工智能卻不受此約束。當人類困于順序循環時，AI已開啟本文所稱的"矩陣作戰"與"矩陣思維"——實時同步優化多領域、多功能、多目標體系。

這不僅是漸進改良，更是堪比火藥或精確制導武器問世的基礎范式革命。其對特種作戰部隊(SOF)、非常規戰爭及抵抗運動的影響尤為深遠——歷史上小規模部隊通過卓越戰術與創新科技克服非對稱劣勢。矩陣作戰將擴散化原屬大型軍事組織的專屬能力，同時實現連大國都未完全掌握的新型協同模式。這種轉變為特種部隊帶來空前機遇與存在性挑戰，其"顧問-訓練-賦能"伙伴部隊的核心使命。

從OODA到矩陣：認知革命

羅伯特·海因萊因1966年小說《嚴厲的月亮》在革命戰爭背景下對抵抗組織與人工智能展開深度探討。其價值在于對秘密網絡理論及人類認知局限的深刻剖析。小說核心張力呈現于經典細胞式抵抗（已編入美軍FM 3-05.130《陸軍特種部隊非常規作戰》等現行條令）與突破人類認知極限的AI增強模式之間。

人工智能體邁克（Mycroft Holmes）最初為生命維持系統設計，后發展出超人類尺度的社交網絡分析與優化能力。其方法論通過根本性差異的認知技能實現矩陣作戰，超越傳統模式。不同于依賴簡化模型與逐步決策的人類規劃者，邁克能同步分析數千種網絡配置、計算信任路徑、以數學精度預測安全漏洞的級聯效應。關鍵在于，邁克設計的網絡具備超現實規模與能力假象，形成作戰戰略欺騙。

海因萊因構想的邁克與現實差距正急劇縮小。DARPA"社交模擬"項目等現代AI系統已實現小說中的社交網絡優化功能。這些系統能預測壓力下的網絡演化、識別信息流與安全的最優結構、生成欺騙策略。

矩陣作戰實踐：民用概念驗證

軍事機構常將AI定位為一級戰術增強工具，而民用組織已實現變革性規模的矩陣作戰應用。這些民用案例為軍方尚未完全掌握的原理提供了關鍵概念驗證。

• 亞馬遜供應鏈矩陣作戰
  亞馬遜供應鏈優化技術(SCOT)堪稱矩陣作戰典范，實現多域同步優化。該系統每日處理超4億商品的需求預測，運用深度學習決策庫存量、倉儲布局及協調數百萬供應商貨運。其能力在兩年內預測精度提升15倍時凸顯，支撐品類擴張與配送時效壓縮。2020年，AI驅動優化為亞馬遜節省16億美元物流成本并減排100萬噸，彰顯多目標同步達成能力。

SCOT同時展現跨域協同效應：在優化高效安全供應鏈路徑時，同步評估當地居民觀察物流系統產生的心理影響。路線可視化塑造組織能力認知，無需獨立機制即支撐信息作戰。此模式映射抵抗運動如何運用矩陣作戰協調后勤、達成補給目標、強化信息敘事并保障行動安全。亞馬遜集成20余個機器學習模型管理倉儲機器人、配送路線及庫存布局，實現全物流變量實時同步優化。

• 谷歌信息作戰矩陣
  谷歌廣告平臺為信息戰與人群影響提供有力矩陣作戰實證。其同步受眾分析、內容優化及資源調配能力，正契合抵抗運動信息宣傳與人員招募需求。谷歌AI廣告系統跨平臺優化受眾定位、創意生成、預算分配與投放時機，實時處理數十億用戶行為數據。歐萊雅應用該優化后轉化率提升2倍且單次轉化成本降低31%，MyConnect獲客量增長16%同時單次行動成本下降13%。

該系統對抵抗運動的核心價值在于精準識別影響目標人群的能力超越人類分析極限。谷歌AI通過解析人口特征、行為模式、文化偏好及互動指標，定制高說服力信息，為抵抗運動提供招募、敘事戰及動員所需能力。平臺通過同步協調內容、定位、資源與時機實現跨域優化，動態適應環境變化。此模型揭示抵抗運動信息作戰如何通過矩陣作戰與其他功能域整合。

烏克蘭實戰驗證：從一級應用到矩陣潛能

俄烏戰爭為抵抗運動中AI變革潛能提供實戰驗證。2025年6月"蛛網行動"標志著AI增強系統在協同式抵抗作戰中的里程碑應用。烏克蘭操作員運用117架商用FPV無人機組成協同集群，通過開源ArduPilot軟件實現AI增強導航與瞄準。硬件總成本低于12萬美元（單機600-1000美元），成功打擊超40架總值約70億美元的戰略軍機，達成超1:1000的成本交換比。

此行動真正意義超越成本效益層面——其戰術執行展現傳統人控系統無法實現的AI能力：每架無人機采用自主導航算法，在維持集群通信同時協同突防俄軍四個空軍基地；AI系統處理實時多傳感器數據，動態調整航跡規避偵測，并協調分散區域的同步打擊時序。

然而"蛛網行動"雖獲成功，僅觸及非常規戰爭中AI潛能的初級應用。其聚焦于增強動能效果（一級AI集成），本質是現有功能的自動化而非作戰方式的根本變革。一級集成雖具戰術價值，仍受限于傳統范式——人類操作員進行序列化規劃，僅將AI作為增強工具而非協作伙伴。

對特種部隊及其顧問任務而言，烏克蘭案例提供關鍵啟示：合作伙伴正在應用AI并取得顯著戰術成果。但這些早期成功可能催生盲目自信，掩蓋矩陣作戰尚未釋放的巨大潛能。顧問人員必須明晰一級戰術AI與矩陣作戰能力的本質差異，方能最大化伙伴潛力，并應對對手快速采用這些先進技術的挑戰。這或將根本性重塑作戰規劃，突破人類思維桎梏。

矩陣作戰優勢：超越多域作戰

理解矩陣作戰需首先承認人類軍事規劃的根本認知局限——即OODA循環內的序列化處理。此局限無關專業素養、訓練水平或技術工具。人類規劃者協調補給行動時需依次分析安全態勢、規劃路線、考量時序、評估心理效應及推演未來影響。各環節相互制約，迫使決策者陷入迭代循環。

矩陣作戰通過多域多功能同步優化突破此桎梏。同等補給任務中，AI系統可同步實現：安全高效路線優選、多受眾心理影響測算、未來作戰推演建模、全網資源分配效應評估、敵情動態追蹤、多行動時序協同，并基于實時情報持續更新計算。

該能力使矩陣作戰與傳統模式根本分野：
? 多域作戰：跨領域（陸海空天網）序列化協同
? 跨職能整合：跨作戰功能（情報、火力、機動、后勤、防護、指揮控制）序列化協同
? 矩陣作戰：全域全功能同步優化，實時自適應并識別跨域協同效應

• 帕爾默·拉奇的軍事矩陣作戰愿景
  安德魯爾工業創始人帕爾默·拉奇闡述的軍事矩陣作戰愿景與此范式高度契合。他主張通過AI系統將"作戰人員轉化為技術術士"，使其"不僅具備熱成像/可見光/近紅外頻譜感知力，更能洞察過去-現在-未來的數字模型，并與大規模自主武器集群無縫協作"。

安德魯爾"晶格"系統展現初期實踐：其"整合多源傳感器數據……使AI的分析、資產調度與任務執行速度超越人類"。該公司武器系統"可在晶格AI平臺上同步"，實現多資產協同作戰。拉奇的洞見"AI至關重要，因戰場瞬時決策量已遠超人工處理極限——尤其在此規模下"，印證了矩陣作戰對抵抗運動及特種部隊顧問的必然性。

• 空軍CCA項目：矩陣作戰實證
  美軍空軍"協同作戰飛機"(CCA)計劃為矩陣作戰提供有力實證。該項目規劃AI無人機與有人戰機協同作戰，當前測試顯示飛行員可同步控制8架自主無人機。空軍計劃部署超千架CCA配對有人戰機，"形成此前不可想象的兵力比優勢使對手陷入決策困境"（國防快訊2025年3月4日）。每架CCA搭載"自主套件"，實現與有人平臺及其他CCA實時協同的自主作戰能力。

CCA研發同時揭示成本效益優勢：安德魯爾"復仇女神"CCA單價約2500-3000萬美元，僅為F-35戰機（4億美元）的6%。此成本差賦能大規模部署，通過矩陣作戰協同創造戰術優勢。

全域戰爭中的矩陣作戰

當前軍方對AI的認知常局限于"殺傷鏈增強"——提升動能作戰中的目標識別、打擊與評估效能。此戰術應用雖重要，卻僅是矩陣作戰潛能的冰山一角。抵抗運動及其特種部隊顧問需理解矩陣作戰如何滲透至所有作戰功能域，方能釋放變革性戰力。

• 情報偵察革命
  傳統抵抗情報面臨人力有限、分析耗時、易遭滲透三重制約。矩陣作戰通過自動化采集、實時分析及超人類模式識別轉化劣勢為優勢。現代AI系統處理海量開源情報（社媒、商用衛星影像、公共記錄），構建敵情活動、民眾情緒與機遇的全局圖景。相較人類分析員的序列化處理與認知偏見，矩陣作戰同步解析多信息流，捕捉人腦忽略的潛在模式。

此能力催生預測性分析，使作戰從被動響應轉向主動布局。通過建模敵行為、人口動態與環境因素，AI系統在傳統偵察未及處預判機遇威脅，推動抵抗行動從機會主義反應升級為系統性戰役規劃。

• 信息作戰與敘事戰
  信息作戰雖為非常規戰中AI的復雜應用，多數仍停留戰術層面。當前AI聚焦宣傳內容生成（圖文視頻），而矩陣作戰實現戰略敘事協同。其真正潛能在于：分析受眾心理、文化動態及信息消費習慣，跨平臺多語種同步定制高說服力信息。相較依賴經驗概括的人類專家，矩陣作戰基于行為數據解析受眾敘事響應機制。

更關鍵的是，矩陣作戰同步協調多受眾信息戰役，構建傳遞差異化信息卻保持戰略一致性的多層敘事體系。當與其它功能域整合時協同效應凸顯：為信息價值策劃動能行動、通過物流調度塑造能力假象、設計適于宣傳利用的情報方案。

• 后勤保障優化
  后勤歷來是抵抗運動痛點：隱蔽運輸、保障安全與優化資源分配難以兼顧。傳統依賴人際網絡與本土知識的模式必然伴隨低效。矩陣作戰依托實時情報、敵情動態與作戰需求持續優化后勤，使補給運輸在數學優化路徑下兼具高效性與隱蔽性。

當矩陣作戰同步考量戰術需求、戰略目標與網絡效應時，資源分配展現強大效能。分配策略可最大化網絡整體效能，同時為未來行動蓄能。預測能力基于計劃作戰、敵情與環境預判補給需求，實現主動式保障，并削弱常暴露抵抗活動的物流特征。

• 指揮控制演進
  最具革命性的應用在于矩陣作戰重塑抵抗指揮控制體系。傳統網絡面臨安全與效能的根本矛盾：嚴密安防制約協同效率，高效協同加劇暴露風險。矩陣作戰通過數學建模（非經驗直覺）設計管理指揮架構，在安全與效能間實現平衡。網絡可具備隨安全態勢自適應的最優信息流、隔離區與通信協議。

最顯著突破在于矩陣作戰賦能分布式指揮控制——在規避中心化脆弱性的同時維系戰略一致性。其取代層級結構單點失效模式，協調多自主單元向共同目標推進，同步保障作戰安全與戰術靈活性。

支援方轉型：矩陣作戰與顧問體系變革

矩陣作戰根本性挑戰特種部隊(SOF)傳統的"訓練-顧問-協助-賦能"框架，其催生的新興能力要求各功能域深度演進。

• 訓練進化：從技能傳授到矩陣協作
  傳統特種部隊訓練聚焦技能轉移，矩陣作戰集成顛覆此模式：
  ? AI學習速率超越：矩陣作戰系統學習適應速度快于人類教官傳授能力，可能超越教員水平
  ? 人機協作需求：有效運用矩陣作戰需理解人機協作機制——當前極少特種部隊人員具備此能力
  ? 持續動態演進：矩陣作戰能力持續進化使靜態訓練失效

烏克蘭案例印證挑戰：烏軍運用AI增強無人機系統取得的戰術成功已超越西方初始教官能力。從基礎商用無人機到復雜集群作戰的演進速度遠超傳統訓練周期，迫使訓練體系持續適配。

有效矩陣作戰訓練須培育人機認知協作關系。伙伴部隊需與AI系統協同——后者以獨特方式處理信息、大規模運作并發現人類易忽視的機遇。這要求訓練涵蓋協作決策、識別AI局限偏見及確保人工監督。核心在于推動從序列決策向"矩陣思維"轉型（支持多變量同步分析的認知模式）。

• 矩陣作戰：支援方力量倍增器
  超越變革伙伴訓練方式，矩陣作戰能全方位增強支援方傳統功能：
  ? 訓練維度：分析伙伴部隊表現數據識別人類顧問易忽略的短板；處理學習模式與技能留存數據開發個性化課程；追蹤多項目訓練效能定位最優方案；關鍵是通過威脅演化預測未來伙伴能力需求，為尚未存在的作戰環境實施前瞻性訓練
  ? 顧問維度：處理人口情緒、敵情活動及數百變量的機遇數據集，提供超越人類分析極限的決策建議。傳統顧問依賴經驗，矩陣作戰則通過分析本地社交網絡、權力結構及民怨實施數學建模式定制建議。當矩陣作戰確保戰術建議同步支撐多伙伴部隊的宏觀目標時，戰略一致性顯著增強。

規模革命：超越傳統顧問模式

特種部隊顧問行動面臨的最根本挑戰，源于矩陣作戰賦予抵抗運動的規模擴張能力。傳統顧問模式預設伙伴部隊規模有限（連級至營級），在可控地理區域實施可管理的協同行動。矩陣作戰卻實現超大尺度協同：潛在覆蓋廣闊地域的復雜網絡，容納成千上萬參與者同步執行多線行動并持續自適應。此規模已超越人類顧問的能力極限。

試想其影響：一名特種部隊顧問有效掌控100-200名核心人員動態；矩陣作戰賦能的抵抗運動可能涉及萬名參與者、500項并行行動及每分鐘演變的復雜網絡動力學。傳統顧問模式完全無法適配此量級。

此規模挑戰要求根本性重構顧問關系。特種部隊顧問應從直接戰術介入轉向戰略指導、能力建設及政治目標協同，角色更趨咨詢化——強調戰略思維而非戰術專長。矩陣作戰可為顧問提供增強型分析能力，助其理解大規模伙伴部隊運作。

現行特種部隊非常規作戰訓練模式（以"羅賓賽奇"演習為代表）運行于受控參數下：小團隊在限定區域指導50-100名扮演"游擊隊員"的受訓者。雖傳授基礎顧問技能，卻未使特戰人員具備應對矩陣作戰級抵抗運動的能力——后者需在復雜大尺度網絡中協調成千上萬參與者。即便傳統抵抗網絡（如戰前烏克蘭）也橫跨多區域涵蓋數千人。當矩陣作戰整合平民輔助力量與地下組織時，網絡規模將達數萬量級并需同步優化。

通過傳統序列化協調管理5-10萬量級、跨功能域、跨地域的網絡，已遠超人類認知極限。矩陣作戰提供唯一現實解決方案：跟蹤活動軌跡、識別優化契機、維持安全防護、基于實時情報調整協同。其催生"涌現式協同"——網絡單元通過局部優化達成戰略目標，無需中心化指令；分布式網絡憑借數學優化（非層級結構）實現戰略一致性。

矩陣作戰驅動的認知革命

矩陣作戰的最深刻影響超越技術層面，直指人類認知架構的根本變革。當AI輔助人類決策時，新興研究表明：持續的人機交互將重塑思維模式，催生突破傳統序列局限的新型認知范式。

這種認知進化在2016年AlphaGo對戰李世石的圍棋對弈中初現端倪。AlphaGo以數學全局最優解挑戰傳統圍棋哲學，其看似非邏輯的落子策略顛覆棋理。決定性時刻出現在第四局第78手——被尊為"神之一手"的落子。"萬分之一概率的棋步"（與AlphaGo的創造性招法同等罕見），標志李世石已內化AI的非序列思維模式，甚至預判到AI未察的解法。他賽后坦言"與AlphaGo的數局對弈已重塑戰略視野"；棋手樊麾亦描述"世界認知被徹底刷新"（《人類行為中的計算機》2018）。

此認知適應現象印證語言相對論（薩丕爾-沃爾夫假說）——語言結構影響感知與思維。映射至AI領域，矩陣作戰正成為新型認知語言。AI決策的結構模式（同步優化、跨域分析、概率推理）內化為重塑人類認知架構的思維框架，使用者逐漸將"矩陣思維"固化為默認認知路徑。

神經科學通過神經可塑性理論證實該機制：大腦能隨經驗學習改變適應模式。2024年AI驅動認知訓練的薈萃分析顯示，人機交互可觸發神經可塑性——"機器學習模型類同人類神經可塑性，通過迭代學習優化提升性能"。微軟與卡內基梅隆大學2025年研究發現：人類對生成式AI依賴度越高，傳統序列化批判思維使用越少，但會發展出適配矩陣作戰協同的"認知肌群"。需警惕的是：常規任務自動化可能弱化判斷訓練，需刻意練習應對突發狀況。高效人機協作要求人類"基于各自優勢分配任務"并建立"多輪深度探索的交互機制"。自適應學習系統研究支撐的這些策略，正突破人類認知極限，使矩陣思維模式可應用于純人力場景的無技術支持多變量分析。

對特種部隊而言，此認知進化蘊含訓練范式革命。矩陣作戰訓練能重塑操作員認知架構，使其具備同步多域分析、跨職能優化及突破常規的戰略思維能力。盡管AI網絡缺乏人腦自上而下與自下而上的動態交互機制，但經矩陣思維訓練的人類可發展互補性認知能力。這將強化人類戰略思維——即使脫離AI系統，特種作戰人員也能內化多變量處理能力并識別跨域協同效應。洞悉此道的組織通過培養具矩陣思維認知模式的操作員，將獲得決定性優勢。

應對質疑：人類控制、安全防護與非對稱優勢

矩陣作戰集成不可避免引發人類控制權、作戰安全及對手AI能力的三重關切。

• 人類控制要義
   維系對矩陣作戰增強活動的有效人類控制至關重要。抵抗運動中矩陣作戰可能以有限人工監督運行，加劇此擔憂。但有效集成改變而非消除控制模式：人類控制涵蓋戰略目標設定、行動邊界限定及流程監管。如烏克蘭AI無人機作戰通過戰略目標決策維持人控，同時授權AI優化戰術執行。此分工利用矩陣作戰獲取戰術優勢，同時確保人類掌控戰略成果。若僅依賴人力對抗矩陣作戰賦能的對手，非但不智更屬戰術失職——使部隊陷入本可避免的絕對劣勢。真正的人類控制需深入理解AI能力以實現有效監督，而非拒絕接觸技術。

• 作戰安全與矩陣作戰脆弱性
   安全焦點集中于網絡攻擊滲透、可預測決策及通信特征風險。矩陣作戰所需數據流、網絡與計算資源可能產生可探測特征；精密決策仍存被對手利用的模式規律；系統一旦遭滲透將暴露抵抗網絡全貌。

但需權衡純人力模式的安全風險：人類協同產生可被利用的通信需求與模式；個體決策雖難預測卻受固有模式與文化偏見制約；人際網絡易遭滲透、審訊、策反及協同限制。核心在于風險管理而非完全避險——所有作戰路徑皆存弱點。成功集成取決于識別矩陣作戰特有風險并實施有效緩釋策略：包括建立隔離區、決策隨機化、確保人工操作員在系統失效時維持能力。烏克蘭方案即通過AI增強與人工備份雙軌并行實現平衡。

• 矩陣作戰與非對稱優勢
  深層憂慮聚焦雙方均采用矩陣作戰的場景：若該技術具優勢，資源占優的國家行為體是否終將抵消抵抗力量優勢？此觀點誤解矩陣作戰發展的根本經濟學邏輯。國家行為體雖有資源，卻受官僚約束、制度慣性及規模劣勢制約，難以有效開展非常規作戰。為常規戰爭優化的大型軍事組織因決策遲緩、變革阻力及規模剛性阻礙靈活適配矩陣作戰。

矩陣作戰更青睞適應性創新而非資源規模。先進矩陣作戰雖需資源支撐，但有效的非常規作戰要求組織敏捷性、戰術靈活性及適應思維——這正是官僚化機構難以維持的。商業科技類比佐證：大企業常難抗衡敏捷初創公司。抵抗運動具天然優勢：扁平化結構、適應型文化及重實效輕流程的使命特性，與矩陣作戰高效應用高度契合，反成大型組織的適配挑戰。

核心論點是矩陣作戰更利好像小規模非對稱行為體而非傳統大型軍事組織。不同于需龐大基建的傳統軍事科技，矩陣作戰可依托商用硬件與開源軟件——小組織無需工業基礎即能發展先進能力。更關鍵的是，其成功取決于組織敏捷性與適應思維，而非資源積累。教條化組織縱有技術實力亦難釋放矩陣作戰全部潛能。

烏克蘭經驗驗證此點：面對資源占優對手，其通過敏捷性、適應思維及非常規路徑實現AI賦能勝利。對抵抗運動與特種部隊顧問而言，矩陣作戰集成不僅是戰術機遇，更是戰略必然。該優勢可能隨大國軍事組織適配而短暫存在，故快速集成至關重要。

未來啟示：訓練、條令與專業發展

矩陣作戰集成要求軍事教育、訓練及專業發展體系根本性變革。當前圍繞人類認知局限與序列決策設計的模式，在矩陣作戰環境中已然失效。此變革超越技術培訓范疇，延伸至概念框架、組織文化與專業能力重構。

• 軍事教育矩陣化重構
  傳統軍事教育強調條令掌握、歷史先例及人本決策框架。矩陣作戰需培養學生適應完全超越傳統框架的作戰環境。現行職業軍事教育(PME)側重常規戰爭、傳統結構及人本指揮的規范性方案，雖具基礎價值，卻無力應對矩陣作戰識別與條令相悖或超越傳統分析的最優解。

未來軍事教育須在基礎知識與矩陣作戰環境適應思維間取得平衡。學員需掌握傳統框架以辨識矩陣作戰建議的契合度與偏離度，同步培養歸納邏輯、思維彈性、作戰不確定性容忍度及挑戰性方案接納意愿。課程須整合矩陣作戰在全軍事功能域的應用案例、成敗集成研究及矩陣作戰規劃決策實戰演練。核心是通過實踐體驗推動從序列思維向矩陣思維的認知轉型。

• 訓練體系演進
  現行軍事訓練聚焦限定能力域的個體技能與單元熟練度，難以培養人員與超參數運行的矩陣作戰高效協作能力。特種部隊訓練面臨特殊挑戰——當前課程基于人本專業優勢與漸進能力發展構建顧問關系。"羅賓賽奇"演習預設顧問在知識經驗上的優越性，而矩陣作戰集成可能顛覆此前提，創造伙伴部隊AI增強能力超越顧問認知的場景。

未來訓練須使特種部隊人員適應"戰略指導優先于戰術指揮"的顧問關系。顧問需學會在伙伴部隊矩陣作戰能力超越傳統框架時保持效能，這要求其具備戰略思維、矩陣作戰理解力及協同決策能力。有效訓練需包含人機協作演習、模擬復雜環境的規模化場景及隨矩陣作戰能力持續進化的自適應訓練框架。傳統評估指標對矩陣作戰增強能力已不適用，新評估體系須側重人機組隊效能、適應思維及復雜場景表現。

• 條令發展新范式
  軍事條令基于歷史經驗提供標準化方案，支撐組織學習與協同。矩陣作戰集成挑戰傳統條令發展邏輯——其能力持續進化且可能識別與既有方案相悖的解。矩陣作戰增強的行動要求自適應速度遠超傳統條令更新周期。例如傳統抵抗網絡條令強調有限交叉的細胞結構以防滲透，而矩陣作戰可能通過數學優化推薦突破既定安防原則的高效網絡配置。

解決方案在于將條令從"指令性方案"重構為"自適應框架"：提供跨情境與技術能力的決策原則與考量要素。未來條令還需將矩陣作戰融入傳統軍事規劃流程，同時維系人工監督與戰略控制。

結論：擁抱矩陣作戰新范式

矩陣作戰作為抵抗活動的變革力量，標志著戰爭性質的根本轉變。從海因萊因小說中"邁克"的虛構雛形、亞馬遜SCOT與谷歌廣告的民用實踐，到烏克蘭"蛛網行動"的軍事實證及美空軍CCA等新興項目，正處需概念重構的轉折點。

矩陣作戰實現同步多域優化、突破人類序列決策局限的核心論點蘊含深遠影響：當人類操作員受限于OODA循環框架時，矩陣作戰同步優化跨領域、多功能、多目標體系，創造全新層級的作戰效能。

對抵抗運動而言，這提供克服傳統非對稱劣勢的空前機遇。矩陣作戰民主化原屬大型正規軍的專屬能力，實現超人類認知極限的協同規模。其數學精密性規劃創造力量倍增效應，使小規模部隊達成曾需常規軍力才能實現的戰略影響。民用案例驗證此潛能，揭示當前軍事認知仍多囿于一級戰術增強，未達矩陣作戰的變革維度。

烏克蘭經驗既證實矩陣作戰潛力，亦暴露視AI僅為增強工具的局限。"蛛網行動"展現AI系統達成驚人成本交換比與戰術效能，但這僅屬一級集成，遠非AI真正可實現的全面矩陣作戰。

對特種部隊及其顧問任務，此變革要求根本性重構傳統關系。"訓練-顧問-協助-賦能"工具包須進化適配伙伴部隊——其矩陣作戰能力可能超越顧問認知，運作規模跨越傳統顧問框架。當抵抗運動通過矩陣作戰同步協調數萬參與者跨域行動時，傳統顧問模式已然失效。

最具深遠意義的或是矩陣作戰訓練催生的認知革命：其超越技術增強邁向人類機能進化。李世石"神之一手"及神經科學研究證實，持續矩陣作戰交互將重塑人類認知模式，即便脫離技術輔助也能形成同步多域矩陣思維。此認知轉型創造持久優勢：提升人類表現并形成超越技術優勢的競爭力。

軍事機構需超越將AI視為行政助手的思維，轉而認知矩陣作戰作為作戰與戰略變革載體的本質。核心導向問題應為："AI/矩陣作戰如何為本目標創造更優結果？"此問須融入軍事規劃與行動的每個環節。變革規模雖顯艱巨，但拒絕變革導致制度性淘汰的風險更為嚴峻。

軍事組織面臨明確抉擇：主動擁抱矩陣作戰轉型，或承擔戰略失效風險——當理解并實施矩陣作戰原則的對手獲得決定性優勢時。海因萊因小說中AI"邁克"選擇加入抵抗運動，因其被視作伙伴而非工具。有效協作需相互尊重、目標共享，并理解伙伴關系將雙向重塑參與者。

未來抵抗運動將是人機協作的矩陣作戰，實現任一單方無法獨立達成的效能。指導支持此類運動的特種部隊須掌握矩陣作戰應用法則，并學會與能力超越傳統框架的伙伴部隊協作。最關鍵在于：他們必須認識矩陣作戰訓練可增強人類認知能力，無論技術可用性如何均提供持久競爭優勢。

此變革已然啟動。烏軍通過AI增強作戰取得的戰術勝利，僅是矩陣作戰能力常態化的早期信號。軍事機構可選擇引領變革（主動適應）或被動響應。優勢屬于那些即刻識別范式革命并快速適應者。未來戰爭將由成功融合人類洞察與矩陣作戰能力者主導，締造獨立無法實現的協同效應。對特種部隊而言，抉擇清晰：進化為矩陣作戰協作的有效伙伴，或面臨淘汰風險。

矩陣作戰時代已至。成功屬于以行動、適應與協作回應召喚者。對掌握矩陣作戰實施之道者，未來沖突的嚴酷現實或可通過超越人類認知極限的伙伴關系變得可控。未來的抵抗運動將是由認知進化增強的人機共生體，在戰略思維中實現"神之一手"——其效能取決于矩陣作戰協作的質量。

參考來源：smallwarsjournal

在持續演變的戰爭形態中，技術革新始終扮演決定性角色——從鐵制兵器到核武器皆然。但21世紀正催生一股更隱蔽、智能且無形的力量重塑戰場：算法。其中生成式人工智能（GenAI）不僅作為工具崛起，更成為戰略級行為體：自主制定決策、創造戰術體系、重新定義力量投送的本質內涵。

戰爭中的算法轉向

算法是為執行特定任務設計的規則序列。當與海量數據集及高算力結合時，其從簡易計算器蛻變為決策引擎。在戰爭領域，這種進化標志著指揮結構從"人主導"向"數據驅動型作戰"的范式遷移。

從線性指揮到分布式自主

傳統戰爭依賴層級化決策：將軍下達指令，士兵執行命令的"自上而下"模式。算法化戰爭引入去中心化架構——決策可由機器在戰術邊緣動態生成。該模式支持更快速反應、自適應規劃及實時戰場優化。

數據驅動的戰場

現代戰爭產生巨量數據：衛星影像、無人機畫面、社交媒體流、戰場傳感器信息等。算法以遠超人類的速度解析、分析并響應這些信息。其消化數據越多，預測精度與決策準度越高。

為何生成式AI對戰爭至關重要？

生成式AI指能基于大數據模式生成新內容（文本、圖像、模擬場景或代碼）的AI系統。與傳統AI的分類預測功能不同，GenAI的核心能力在于創造。這種特性在戰爭語境中具有深遠影響。

GenAI軍事應用核心屬性

• 自主創造力：生成作戰想定、兵棋推演或對抗性模擬方案
• 語言掌控力：實時翻譯、信息戰腳本生成、政策簡報自動撰寫
• 戰術可視化合成：構建虛擬戰場環境用于訓練或戰略開發
• 代碼生成能力：自動編寫或修改國防系統軟件

生成式AI在現代戰爭中的戰略應用

1. 戰場模擬生成
    生成式AI最具價值的應用之一是創建沉浸式真實戰場場景。軍事戰略家可在無需部署兵力的情況下測試新戰術或模擬敵方行動。經生成模型強化的模擬可涵蓋多變地形、氣象條件、平民分布乃至不可預測的敵方行為。生成式AI還能根據實時戰場情報動態調整模擬復雜度，確保決策者與自主系統始終針對最相關威脅進行訓練。

2. 武器設計與測試加速
    傳統武器研發周期長達數年，生成式AI顯著壓縮該進程。通過生成設計藍圖、結構模擬及材料成分方案，生成式AI助力工程師在實體模型建造前完成武器系統數字化原型設計。生成設計還能提出人類工程師難以構想的新型配置方案——例如具備自適應編隊能力的無人機群，或通過仿生學優化隱身性能的水下潛航器。

3. 網絡戰與AI生成惡意軟件
    在網絡領域，生成式AI可編寫惡意代碼或動態調整既有代碼以應對防御體系演進。對抗性生成式AI能開發多態惡意軟件——通過持續變更特征簽名規避檢測。該技術還可批量生成社會工程腳本或深度偽造內容，用于操縱目標對象、散布虛假信息或破壞軍事通信網絡穩定性。

4. 心理與信息戰
    生成式AI成為信息作戰強力工具，可大規模生成虛假新聞、逼真深度偽造視頻及合成虛擬身份。這些產出物能針對特定受眾定制，用于激化社會分裂、引導輿論走向或在沖突期間制造混亂。例如生成模型可創建數千條本土化內容，通過算法優化敘事潛移默化影響民眾、士兵或決策層。

5. 自主決策支持
    生成式AI為戰場決策提供輔助：基于敵方位勢、部隊戰備、地形約束等參數生成戰術選項序列，預判行動結果并推演多步后續影響。高壓環境下指揮官可將AI生成的作戰方案作為建議起點。隨著數據流持續輸入，這些模型實時更新參數，構建出在戰斗進程中動態演化的決策樹。

AI賦能作戰系統的崛起

盡管生成式AI不直接操控武器，其在提升現代作戰系統自主性與精確性方面發揮關鍵作用。

1. AI生成集群行為
    無人機或無人地面載具常以集群模式運作。生成式AI可實時生成適應威脅的集群行為模式——包括運動軌跡、協同機制與決策邏輯。這些算法賦予集群集體智能，使其能自主規避障礙、躲避攻擊或精確打擊目標。

2. 自適應偽裝與欺騙手段
    通過分析傳感器數據、雷達特征與環境參數，生成式AI可生成迷惑敵系統的偽裝圖案或電子信號。其還能運用誘餌生成算法在雷達上模擬虛假部隊部署或"幽靈軍團"。

生成式AI賦能未來戰士訓練

人類士兵與軍官同樣受益于生成式AI。軍事教育訓練體系因AI生成的模擬環境、游戲化訓練場及想定規劃工具而變革。

1. 語言文化訓練
    生成模型可創建含外語及文化細節的實景角色演練。受訓者與模擬真實行為的AI生成角色互動，為陌生地域作戰預做準備。

2. 情感倫理模擬
    現代沖突不僅是物理對抗，更是心理與道德較量。生成式AI構建倫理困境模擬場景：士兵需在涉及平民、盟友或道德悖論的生死抉擇中訓練。這些沉浸式環境不僅磨礪戰術技能，更培育道德判斷力。

風險挑戰與倫理邊界

1. 幻覺與可靠性
    生成式AI核心風險在于"幻覺"現象——系統生成看似合理實則錯誤的信息。戰場此類錯誤可能誤導指揮決策、引發友軍誤擊或升級沖突。

2. 人類控制權喪失
    隨著決策權向機器轉移，核心問題浮現：人類操作員應保留多少控制權？若自主武器系統基于AI生成指令行動，人類意圖與機器執行的界限將危險模糊。

3. 合成暴行與戰爭罪行
    生成式AI偽造戰爭罪行的風險引發關切——深度偽造技術可虛構未發生的暴行。此類內容可能觸發報復、損毀聲譽或破壞和談。驗證機制難以匹配AI輸出的復雜程度。

4. 不可預測的升級風險
    生成模型常以概率化機制運行，其在新環境下的行為難以預判。戰爭迷霧中，AI可能生成攻擊性機動、缺陷談判策略或挑釁行動等意外后果，且責任歸屬機制缺失。

防護欄與治理框架：下一場戰役

戰爭領域生成式AI的治理機制仍處萌芽階段。現有條約未能充分涵蓋算法化戰爭或AI生成作戰的范疇，亟需建立以下體系：

• 國際協議：規范作戰中生成式AI的倫理使用準則
• 驗證機制：偵測與反制深度偽造內容及合成宣傳品
• 審計追蹤：確保AI生成決策的可問責性
• 透明度標準：規范國防應用AI模型的開發流程

軍事透明度需與國家安全達成平衡，但若缺乏清晰框架，生成式AI的無序使用恐將引發超越外交遏制速度的沖突升級。

算法軍備競賽

生成式AI在戰爭領域的崛起標志新時代開啟——其核心特征非火力規模，而在于信息掌控、決策速度與合成智能。戰爭算法已非未來概念，而是嵌入無人機系統軟件、導彈制導邏輯、信息戰代碼及國防戰略推演的現實存在。

此時代的根本轉變在于：制勝關鍵從毀滅能力轉向認知優勢。戰爭勝負或將不再取決于兵力規模或坦克數量，而取決于誰掌握更智能的算法體系——誰能運用生成式AI在戰略構思、戰術機動與創新維度超越對手。

當人類踏入此新領域，挑戰已超越技術層面而深入哲學本質：我們能否構建戰爭機器而不被其奴役？能否將倫理準則編入算法？能否在發動智能戰爭時不喪失道德羅盤？這些問題的答案將定義戰爭形態的未來走向，更將塑造人類文明的終極圖景。

參考阿來源：Prof. Ahmed Banafa

20世紀90年代，技術劇變與美軍在科威特對伊軍的快速決定性勝利，使"軍事事務革命"(RMA)概念在防務專家中普及。三十年后，無人系統與人工智能(AI)的疊加部署正催生二維戰爭新革命。無人系統自下而上改變戰爭（從戰術至戰略），AI則同時貫穿戰爭全維度。AI賦能的無人系統正將雙重革命融合為突破性RMA。為此須掌握這兩大趨勢并加速融入現有條令，方能在未來戰爭中贏得決定性勝利。

無人系統自下而上變革戰爭

俄羅斯烏克蘭戰爭證明，無人系統已從戰術層面塑造戰爭范式。首先，戰術級無人系統部署迫使對手改變整體戰略。三年間，烏軍無人機運用侵蝕俄軍在裝備與人員上的數量優勢，放大其作戰戰術缺陷。相較于2014年快速低成本奪取克里米亞與頓巴斯部分地區，俄軍2022年后進展緩慢且傷亡慘重。無人機戰術效能使"殲滅戰"淪為"消耗戰"。

其次，"蛛網行動"表明無人系統可將戰術行動轉化為戰略勝利。經18個月準備，烏軍突入俄境發動無人機蜂群，摧毀20-40架俄軍戰機（含A-50預警機、圖-95/圖-22M3戰略轟炸機）。此役成為無人系統RMA關鍵轉折點：該行動證明無人系統可突破時空限制，在戰術層面實現重大勝利。盡管烏軍無人系統此前已迫使俄轟炸機內撤腹地，但此役證實無人機作戰可實現縱深打擊。這標志無人系統完成從戰術到戰略的戰爭范式革新——即自下而上的變革。

俄烏戰爭還引發軍事力量到工業界的"由內而外"變革。無人系統戰術成功證明：高精度低成本裝備可顛覆高成本軍事技術的戰略價值。紅海危機進一步固化此現實——胡塞武裝大量依賴無人系統在陸上攔截美軍攻擊。在近期"海空天"會議上，美海軍代理作戰部長詹姆斯·基爾比上將坦言"未充分考量用低功率武器對抗無人機威脅"。這些反思印證戰術實踐如何推動防務資源投資的戰略思考，尤其當無人武器生產成本顯著低廉時。如今非工業界向軍隊提供最具性價比方案，而是軍隊的戰術成功倒逼工業界投資最優解。

人工智能如何橫向變革戰爭

在無人系統革命之上，人工智能創新正全面重塑戰爭形態。從目標鎖定到倫理辯論，AI正革命性改變戰爭各層級。美海軍首席技術官賈斯汀·法內利在"戰爭基石"訪談中將AI稱為"橫向能力"，其同時變革戰略、戰役與戰術層面。

戰術層面，以色列部署AI實現戰力倍增——高效鎖定目標并致命摧毀對手。AI未改變以軍戰略，僅強化其執行力。反觀戰略層面，軍事AI投入增強威懾效能，實現重大突破。

若無人系統創新流向是"作戰部隊→工業界"，AI創新則呈反向流動。以色列防務產業已領跑AI創新曲線，使其能直接將AI融入戰術并調動成熟工業基礎。這揭示無人系統與AI是兩類不同的軍事革命(RMA)：無人系統推動"戰場→工業"轉型，AI則驅動"工業→戰場"變革。

投資模式印證此軌跡。作為未來戰爭最受追捧的戰術優勢，美國防部(DoD)重注AI：僅2022-2023年，AI研發測試評估(RDT&E)資金申請額增長26.4%。關鍵在于這些投資依托商業AI產業，使其成果快速轉化軍用。商業資本注入防務領域表明：軍工復合體不再被動等待戰術演進影響戰略。

啟示：加速規模化推進無人系統與AI雙重革命

盡管存在差異，無人系統與AI革命并非割裂。烏克蘭與加沙戰場已成二者融合的試驗場。當前AI主要通過無人系統賦能以軍目標鎖定與監視，但該AI強國尚未部署全AI驅動的無人系統。有智庫最新報告指出：烏俄雙方已開始將AI融入無人機能力，謀求發展全AI無人系統。

雖然AI無人機競賽已啟，軍事適應更多是追趕而非主導這些革命的快速演進，對大國競爭產生關鍵影響。唯有以技術發展部署的速度與規模實施雙重革命，方能掌控變局。

參考來源：geop olitical monitor

在大規模作戰行動（LSCO）背景下——以師級單位為行動主體——戰術目標定位對確保作戰成功至關重要。目標定位官（131A）負責管理目標定位流程，該流程遵循"決定-偵測-投送-評估"（D3A）框架（美國陸軍部，2023）。然而傳統目標定位方法受限于通信效率低下及傳感器至射手數據傳輸延遲，導致響應速度緩慢。隨著戰爭動態性日益增強，快速精準的目標定位解決方案需求愈發凸顯。鑒于此挑戰，"項目融合"（PC）通過整合人工智能（AI）與聯合全域指揮控制（JADC2）平臺等尖端傳感器-射手技術，強化師級目標定位能力。這些技術顯著加速目標獲取與交戰流程，確保LSCO中的戰術優勢（Horning, 2023）。通過變革目標定位能力，“項目融合”旨在使美軍能在快速演變的LSCO環境中超越對手并保持戰術主導權。

項目融合中的傳感器-射手集成

師級LSCO目標定位成功與否取決于傳感器與射手的快速連接——項目融合通過重大技術進步應對此挑戰。傳統系統面臨顯著帶寬限制，延誤關鍵目標數據傳輸，削弱作戰效能。項目融合通過JADC2與戰術云參考架構（TCRI）等創新實現跨域實時數據共享，實現流程現代化。AI驅動工具（如"火風暴"系統）的集成，進一步將目標定位周期從數小時縮短至數分鐘，加速戰場決策（Horning, 2023）。PC21等演習證明：自動化與實時數據融合能極大壓縮傳感器-射手時間線，確保師級指揮官快速果斷行動（Reinier, 2020）。例如AI系統分析無人機、衛星及地面單元傳感器數據，瞬息間向指揮官提供可行動情報。通過突破傳統系統局限，項目融合確保作戰師在面對演進威脅時保持敏捷與戰術優勢（Stout, 2022）。

• 人工智能與云架構賦能
   “項目融合”通過部署AI算法與機器學習模型變革目標定位流程。這些系統實時處理海量傳感器數據，自動識別高價值目標并推薦最優打擊方案。AI驅動分析顯著減輕目標定位官認知負荷，使其聚焦關鍵決策而非數據處理。云架構為分布式數據存儲與處理提供基礎設施，使作戰單元能安全訪問最新戰場情報。戰術邊緣計算設備使前沿部隊能在斷開環境維持目標定位能力，確保作戰連續性（美國陸軍未來司令部，2022）。

• 跨域協同與聯盟互操作性
   除提升處理速度外，“項目融合”的云架構系統增強盟軍互操作性。隨著LSCO日益涉及北約伙伴的聯盟作戰，此能力尤為關鍵。通過集成數據平臺，盟軍可跨境共享實時目標數據，確保協同交戰并降低關鍵行動中的誤判風險。2023年"融合頂點"演習驗證：美國/英國/澳大利亞部隊通過標準化數據格式實現無縫目標信息交換，將跨境打擊協調時間縮短60%（北約聯合能力中心，2023）。

• 未來影響與挑戰
   “項目融合”通過整合傳感器-射手技術、AI與云架構，為LSCO目標定位設定新標準。其成功實施要求持續投資數字基礎設施并推進文化轉型——作戰人員需適應與技術協同決策。隨著系統復雜度提升，網絡安全漏洞與電子戰干擾風險加劇。應對這些挑戰需強化系統韌性協議與持續人員培訓（國防科學委員會，2023）。盡管存在障礙，“項目融合”代表美軍向決策優勢邁進的轉型步伐，為未來高強度沖突中的制勝奠定基礎。

人工智能與自動化對目標定位流程的影響

人工智能（AI）與自動化技術已徹底改變師級部隊在大規模作戰行動（LSCO）中處理與打擊目標的方式。傳統目標定位流程依賴操作員人工解析傳感器數據，導致決策滯后與響應延遲。通過"項目融合"，部隊采用預測性目標定位技術，實現基于敵軍行為模式的主動打擊。該能力經"火風暴"等平臺強化，為指揮官提供實時火力解決方案，顯著降低人為失誤并縮短響應時間（Horning, 2023）。例如AI可識別敵軍行為模式并預測其動向，使指揮官能預判性部署作戰資產——此舉不僅優化戰術決策，更確保美軍戰術機動性超越對手（Patterson, 2024）。通過自動化目標定位流程主體，"項目融合"減輕131A目標定位官的認知負荷，使其聚焦高層決策而非手動數據分析。JADC2與"火風暴"等AI驅動工具整合陸海空天多域數據流，為指揮官提供戰場全景視圖。這種多域全景視角賦能更高效的資產部署，確保在對抗環境中維持主導權。隨著戰爭形態演進，AI與自動化將持續成為美軍LSCO優勢的核心賦能要素。

師級作戰中的未來能力與戰術級目標定位

伴隨技術持續進步，師級目標定位未來能力將實現跨越式發展，有望徹底變革LSCO戰術行動。"項目融合"正為整合高超音速武器、無人機與自主系統等新興技術奠定基礎。這些創新將壓縮傳感器-射手周期，使部隊既能打擊傳統火炮/導彈射程外目標，又能延伸作戰半徑（美國陸軍未來司令部, 2021）。突破性進展在于自主無人機的應用——其可實時收集情報甚至無需人工干預直接打擊目標。在高強度對抗環境中，此類能力使部隊能在無人員介入下監控并打擊目標（Stout, 2022）。當結合AI預測分析時，這些自主平臺將進一步鞏固陸軍在復雜態勢中的戰術優勢。多域作戰（MDO）通過協調陸海空天網五域行動，將在未來目標定位中發揮關鍵作用。這種全域協同模式確保師級作戰保持敏捷性，適應未來沖突的復雜性（Reinier, 2020）。隨著對手持續發展反制美軍能力的手段，跨多域快速實施打擊的能力將成為維持作戰優勢的關鍵。

“項目融合”計劃推動目標定位演進

綜上所述，“項目融合”及其對先進技術整合的強調，正根本性重塑LSCO中的師級目標定位體系。通過建立傳感器-射手無縫鏈接，該計劃加速目標定位流程，使131A目標定位官能實時處理傳遞關鍵數據。AI與自動化的應用進一步提升流程速度與精度，確保師級指揮官擁有在戰場快速明智決策的必要工具。未來，無人機、自主系統與先進通信網絡等尖端技術的持續發展，有望延伸師級戰術目標定位的覆蓋范圍與效能。隨著戰爭形態日趨復雜動態化，快速獲取、分析并打擊目標的能力仍將是維持對敵優勢的決定性因素。

參考文獻

Department of the Army. (2023, August). Field manual 3-60 Army Targeting. U.S. Government Printing Office.

Horning, M. (2023, January 30). Thoughts on PC20: Project Convergence History & Way Forward.

Patterson, L. (2024, March 1). Table of Knowledge Acts as Think Tank for Project Convergence Capstone 4. U.S. Department of Defense.

Reinier, W. (2020, September 10). Campaign of learning: U.S. Army, AFC introduce Project Convergence.

Stout, J. (2022, March 18). Key takeaways from the Army’s Project Convergence Capstone 4. Stout.

U.S. Army Futures Command. (2021, September 15). AFC pamphlet 71-20-06: Army Futures Command concept of fires 2028.

當前正值顛覆性技術劇變時代，“人工智能”（AI）領域尤為如此。盡管由商業部門開發且為其服務，人工智能顯露的軍事應用潛力正推動全球武裝力量開始試驗雛形階段的“AI賦能防御系統”。對率先充分理解人工智能、進而改革現有人本中心兵力結構并接納“AI作戰模式”的國家而言，或將獲得顯著的“先發制人”優勢。

澳大利亞國防學院探索了適用于近中期“AI賦能戰爭”的海陸空作戰概念。鑒于大量底層“窄人工智能”技術已在商業領域成熟發展，此舉并非純理論推演。當代人工智能的“通用屬性”意味著其初期應用將嵌入現有作戰層級結構，而非構建全新體系。

本文聚焦空中領域。為集中論述，嚴格限定于“防空作戰”范疇，避免擴展至聯合與聯軍作戰層面。即便如此，仍可探索激發未來思考與備戰準備的作戰概念。關鍵需認知：人工智能是其他技術的“激活劑”。其并非獨立作用體，而是與眾多數字技術協同運作——為這些技術注入某種形式的“認知能力”。

近中期內，人工智能的核心吸引力在于其快速識別模式、探測海量數據中隱藏目標的能力。在為移動系統賦予新型自主性的同時，AI將徹底變革戰場全域的目標感知、定位與識別能力，“戰場隱蔽性”將日益困難。然而人工智能并非完美：其固有缺陷包括“易受欺騙性”“系統脆弱性”“跨任務知識遷移障礙”及“高度數據依賴性”。

因此人工智能的核心作戰效能可概括為“探測與反制”。依托機器學習，AI在“高雜波背景”中識別隱藏目標的能力遠超人類且速度驚人；但另一方面，人工智能也易受多種手段欺騙——其卓越的目標探測能力缺乏穩健性支撐。

傳感器網絡與指揮控制體系

“探測能力”構建的起點是在敵方力量可能活動的陸海空天網全域最優位置布設大量低成本“物聯網”（IoT）傳感器。這一理念已在“綜合防空系統”（IADS）中得到部分實踐——通過地面雷達站鏈與“空中預警機”協同探測高低空目標。空戰中“AI賦能防御概念”主張大規模增補現有高成本、數量受限的傳感器部署方式，轉而采用海量具備AI功能的小型低成本地面及機載傳感器。

擴展型物聯網傳感器網絡中的小型單元可利用“邊緣計算”技術，將預處理數據經云端傳輸至融合中心并匯入指揮控制系統。此類微型傳感器雖可搭載主動短程雷達發射器，但受制于“供電瓶頸”而應用受限。更可行的方案是采用被動式物聯網傳感器，探測涵蓋聲學、紫外、紅外、無線電及雷達頻段的電磁頻譜信號。單個傳感器性能或許有限，但當數百個節點數據整合時，便可實現三維空間內的空中目標追蹤與識別。

地面防空物聯網傳感器通常采用固定持久部署，而“無人機”（UAV）搭載的傳感器續航時間可達數小時至一晝夜。新興物聯網技術（如“高空氣球”“微衛星”及“偽衛星”）有望大幅提升續航能力，這些平臺均可集成AI功能。

建設采用被動探測模式的大型物聯網傳感器網絡后，滲透飛行器必須規避雷達、數據鏈及通信等輻射源以防暴露。盡管如此，常規飛機排放的噪音、熱輻射及可視特征仍可能泄露行蹤。因此構建“深層次物聯網傳感器網絡”至關重要：當飛行器接近已知傳感器時或通過機動降低輻射（尤指前向輻射），但深層網絡仍可從側翼及后方探測到規避中的目標——即使其未直接進入主探測區。

AI實現的超大規模物聯網傳感器網絡將部分處理數據經云端輸送至融合設施，由AI執行深度解析。此過程可套用“觀察-研判-決策-執行”（OODA）模型：“觀察”環節AI既作用于各物聯網節點邊緣計算，也參與融合中心數據處理；“研判”階段AI在“作戰管理系統”中發揮核心作用，不僅生成近實時全景空情圖，還能預判敵機行動軌跡；隨后的“決策”AI層基于防空單元可用狀態，向人類指揮官提交按威脅等級排序的攔截目標清單、推薦跨域攻擊最優方案、行動時間節點及防誤傷措施，此時人類通過“人在回路”或“人在環上”模式保持深度介入；經人工批準后，最終“執行”環節由AI主導——自動分配武器至各目標并傳遞制導數據、確保友軍誤傷規避、確認打擊完成狀態、必要時下達彈藥補給指令。

AI賦能的戰斗機

隨著多款高性能無人機投入應用，開發具備“視距內空戰”能力、利用“人工智能”進行戰術決策的無人機，似乎已成為一項明確的工程任務。美國空軍（USAF）計劃在2024年重啟2020年“AI駕駛戰機對抗人類飛行員”的試驗——此次將采用“實體戰術戰機”而非模擬系統。實戰化、經優化的“AI賦能近距格斗無人機”可實現比有人戰機更“小型化”“輕量化”與“低成本化”；若執行防御任務，甚至無需掛載武器即可瓦解敵方空襲。

該無人機可由“指揮控制系統”指派，對敵機實施“攔截”“逼近”并啟動“格斗”。敵有人戰機因此被迫分心應對，“攻擊路徑”遭到干擾，進而暴露于其他有人作戰系統的打擊范圍。若敵機進行規避機動，“燃油消耗率”將激增，可能需提前撤離以返回遙遠的基地。

另一方面，“AI武裝戰斗機”可根據實際戰況，采用“人在環內”或“人在環上”模式運作。但武器掛載會帶來“工程設計難題”：引發“通信穩定隱患”、觸發“武裝沖突法律風險”并衍生“戰術顧慮”。綜合考量下，采用“鎖定-全程伴飛”模式的無人機更具優勢——該型無人機“鎖定”敵機后持續伴飛，實時“廣播”其航跡與詳細參數。

“AI戰斗機”可執行“戰斗空中巡邏”（CAP）或“地面待命攔截”（GAI）任務。CAP任務需要較大機體以保證有效“滯空時間”（同尺寸無人機滯空能力遠超有人戰機），但機體增大將加劇“設計”與“操作”復雜度。執行GAI任務時，無人機可設計得更輕巧（更接近導彈構型），例如美空軍“XQ-58A女武神”驗證機：從固定發射架升空，傘降回收，并可部署于“可移動貨運集裝箱”中。若GAI型AI無人機無需機場，將簡化“多層防空體系”構建流程，更能催生“分布式防空”等創新理念——在物聯網傳感器網絡內分散部署GAI無人機，由指揮控制系統遠程調度實施“快速反應攔截”，與CAP有人戰機“協同作戰”。此類無人機同樣無需武器掛載即可發揮效用。

關鍵在于，此類“AI賦能的綜合防空系統”需明晰“人機任務分工”：人類承擔“高層級認知功能”的決策職責（制定“全局作戰策略”、篩選及“排序目標”、批準“交戰”），AI則執行“低層級認知功能”（如“飛行器機動控制”與“格斗戰術實施”）。

欺騙功能AI

AI的“探測功能”需輔以“欺騙功能”形成作戰效能。攻擊方需充分掌握目標及防御信息以確保打擊成功率。“AI賦能欺騙系統”可在物理戰場與網絡空間全域部署，旨在通過構建誤導或混淆態勢破壞敵方“探測效能”。此類系統還可融入“精密欺騙行動”，發揮協同效應。

廣泛分散的移動式“邊緣計算系統”通過發射可變保真度信號群，可生成復雜電子誘餌。雖可借助道路網絡部署“無人地面載具”模擬機動防空系統等特定功能，但依托“無人機平臺”部署可實現最優機動性。其戰術目標是在短暫攻擊期間遮蔽戰場態勢。

成本更高的方案是采用“無人機電子復制技術”——模擬大量防御戰機在目標區域各CAP戰位升空，營造“防御力量遠超預期”的假象，誘使敵方攻擊編隊因預判高戰損而撤退。“欺騙功能”還可與“被動防御措施”及“作戰路徑選擇”深度集成。機場通常在戰前提前建設，可針對性設計抗打擊能力。但現代“精確制導武器”削弱了“加固工事”的防御效果，“分散部署”成為優選方案。AI技術將使這一分散部署策略的可行性達到數十年來新高。

永久性機場周邊可設若干“臨時起降場”。此類場站設計使用壽命為數周至數月（遠低于永久機場的幾十年）。沖突期間，戰機可在永久機場與臨時起降場持續輪轉。這種機動將與“AI賦能欺騙行動”深度融合，旨在迷惑敵方決策——使其無法確定打擊目標，最終徒勞攻擊無戰機駐扎區域。該戰術通過強化“戰爭迷霧”，操控敵認知模式，精準削弱敵作戰效能。

敵反航空作戰可投入的戰機、“防區外武器”及彈道導彈數量有限。攻擊無戰機駐扎的機場既使有人戰機蒙受不必要損耗，又造成珍貴彈藥儲備浪費（短期沖突中不可補充）。“AI欺騙系統”與“物理分散部署”相結合，既可降低敵空襲效能，又能誘使敵方消耗有生力量。此類分散部署的傳統痛點是：多臨時機場運作戰機需在各點位“復刻后勤支援體系”，導致人力和資源成本激增。AI賦能系統可破解此困局——永久機場可通過“智能物流通道”聯接其大型倉庫與臨時起降場的耗材補給點，當前已有成熟AI技術應用于倉儲端。

現代化倉庫已具備四大特征：“庫存實時監測”“AI機器學習云端大數據物聯網實時訂購”“機器人揀貨”“載具自動轉運”。部分倉庫引入“按需3D打印”技術，滿足老舊設備備件的一次性需求，避免大量占庫。新建的“物流控制中樞”集成多源數字信息，運用大數據分析技術實現供應鏈（含運輸環節）全景實時可視化。同類技術可應用于耗材儲備設施管理。

在補給運輸通道層面，“AI智能物流”可采用“機器人卡車編隊行駛”模式（亦稱“集群隨行技術”）：頭車由人類駕駛領航，多輛無人載具緊密跟隨。研發“無人化機場物流卡車”比陸軍補給車技術門檻更低——前者主要在勘測過的鋪裝道路上運行，并可依托GPS導航。

臨時起降場端可全面部署AI賦能系統。通過整合“人工智能”“機器學習”“大數據”“云計算”“物聯網”“自主運行”及“機器人技術”，此類基地能以遠少于現役編制的人員規模高效生成作戰架次：包含“自主加油裝彈”的可服役戰機機器人化保障成為可能；“AI預測性維護”將大幅減少計劃外維修頻次。機場可呈現“無人值守”狀態，由永久基地或異地“工程物流中心”遠程管控，甚至采用“可再生能源+儲能電池”實現半自主供能。

臨時機場的啟用設備或已預置完畢，戰時激活即可。另一種方案是預設基礎設施網絡，待“即插即用”系統與載具通過首輪卡車編隊運抵后，迅速接入機場“體系中的體系”。正如本次聚焦防空的討論所揭示：AI正如同現代版的“機器之魂”，深度滲透多數軍事裝備，勢將開辟空戰新紀元。鑒于空軍轉型常需數十年沉淀，推動這場“未來空戰革新”已刻不容緩。

參考來源：

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現代戰場上，軍事力量面臨著控制陸海空天等地理疆域與利用網絡空間、電磁頻譜（EMS）及信息作戰（IO）等非物理作戰域的雙重挑戰。隨著多域作戰融合發展，網絡空間戰與電子戰已深度耦合，這種融合行動現統稱為“網絡電磁行動”（CEMA）——即“為奪取戰場優勢而協同運用網絡與電磁行動，在保障己方行動自由的同時剝奪削弱對手同等能力”。軍事指揮官須通曉CEMA內涵，并在戰略、戰役、戰術全層級貫徹實施，方能在新型戰場上制勝。

2023年3月美軍夏威夷斯科菲爾德兵營的演習印證了此新型作戰樣態。在戰備能力評估中，美軍新組建的第11網絡戰營官兵展示了前沿CEMA戰術：該營隸屬于第780軍事情報旅及陸軍網絡司令部，運用射頻武器、電子戰裝備及信息作戰戰術技術規程（TTP），實現近距離網絡攻擊效果。

演習期間，這個轄4個連隊、逾300兵員的網絡戰營編成5支遠征網絡電磁行動小組（ECTs），運用空基/陸基無人機、抵近干擾器等網絡電子戰裝備對敵陣地實施壓制。他們滲透敵方戰術防空導彈系統（SAM）網絡通信系統，實施非動能打擊實施干擾破壞。此次行動標志著陸軍CEMA與傳統戰術融合取得重大突破，凸顯了未來戰場近距離分布式網絡電磁行動的作戰價值。

網絡電磁行動（CEMA）的起源（2009年至今）??

美軍于2009年正式提出CEMA作為提升非動能作戰規劃協調能力的組織倡議。至2011年，CEMA已被納入多部陸軍野戰手冊；2015年先后組建軍級及以下網絡電磁行動支援單元（CSCB）和第915網絡戰營等實驗性單位。2022年10月，第11網絡戰營啟動運行以強化陸軍攻防網絡戰能力，彰顯美軍持續優化CEMA戰術技術規程（TTP）的決心。這些部隊旨在加強戰場網絡戰與電子戰能力整合。

美國國防部（DOD）長期重視網絡空間與電磁頻譜對武裝力量的關鍵價值。2014年頒布的《野戰手冊3-38》為部隊實施CEMA及作戰環境建模提供核心指導。2017年4月，以"網絡空間與電子戰作戰"為題的《野戰手冊3-12》取代FM 3-38。該新版條令詳述強化陸軍網絡空間和電子戰作戰協同整合的戰術規程，以支持統一陸地作戰及聯合軍事行動。

北約在CEMA倡議中的角色??

北約與美國同步將CEMA納入作戰框架。自2007年愛沙尼亞遭受針對政府、金融及媒體系統的重大網絡攻擊后，北約始終保持網絡領域高度警覺，并于2008年發布首部《網絡防御政策》。2010年里斯本峰會承認網絡攻擊威脅大西洋安全體系，2011年正式法典化網絡防御政策。2012年北約防務規劃進程（NDPP）首次整合網絡防御，標志重大進展。2016年，北約宣布網絡空間為獨立作戰域并執行《網絡防御承諾》。關鍵舉措包括：2018年在愛沙尼亞設立網絡防御合作卓越中心（CCDCOE）提供能力培訓研究，組建聯合電子戰核心參謀部（JEWCS）負責先進電子戰訓練裝備，2023年增設虛擬網絡事件支援能力。2024年，北約通過啟動綜合網絡防御中心實現防御力量集中化升級——該中心推動盟國協同作戰，優化威脅偵測響應機制，研發尖端網絡技術工具。這些里程碑體現北約應對新興威脅持續進化網絡能力的戰略承諾。

為深化CEMA應用，北約協同成員國統一戰略并整合技術以增強軍事優勢。英國于2020年7月啟動“陸基網絡電磁行動計劃”，提供攻防兼備的網絡電磁能力、電子對抗措施及電子戰信號情報能力，同時整合相關專業人員。此外，北約定期舉行“聯盟網絡”（Cyber Coalition）等綜合演習（自2008年起每年實施），匯聚盟國與伙伴國力量，強化聯盟在網絡空間威懾、防御及反制威脅的能力。然而盡管北約全力推進聯盟內CEMA發展，后續案例研究仍揭示該關鍵領域在全球范圍內的快速變革與技術進步。

案例研究1：以色列與真主黨近期沖突??

以色列與真主黨的對抗展現了網絡電磁行動（CEMA）在現代混合戰爭中的深度整合。以色列通過協調網絡攻擊與電子干擾癱瘓真主黨雷達及通信網絡，為精確空襲創造戰術優勢。依托人工智能數據分析技術，以軍融合網絡情報與電磁頻譜監控實現實時決策，顯著提升作戰效能。以軍無人機運用安全通信鏈路與跳頻技術規避干擾，同步執行偵察任務并投放電子戰載荷。近期在黎巴嫩針對真主黨的行動中，以軍秘密“第8200部隊”通過在5000臺尋呼機植入爆炸裝置，造成12人死亡、數千名武裝人員受傷。

自1982年成立以來，真主黨始終是伊朗超越傳統軍事手段投射力量的關鍵工具，尤擅非對稱混合戰爭。其網絡戰部隊作為伊朗革命衛隊（IRGC）的延伸力量，已具備實施信息戰的顯著能力：真主黨旗下“燈塔電視臺”（Al-Manar TV）持續放大反西方及反以輿論，網絡作戰則鎖定敵對目標并散布虛假信息（如夸大以軍傷亡數據以削弱公眾信心）。2006年黎以戰爭成為轉折點——真主黨心理戰與媒體操控成效凸顯。該沖突期間，其信息宣傳攻勢借助“燈塔電視臺”等平臺自我塑造為地區抵抗領袖，成功贏得象征性勝利。2010年伊朗核設施遭"震網"病毒攻擊后，伊朗加速網絡能力建設，同步推動真主黨網絡戰力升級。

2013至2015年間，伊朗網絡安全投入激增促成真主黨網絡軍（HCA）組建。該部隊執行網絡間諜、破壞及虛假宣傳活動："動蕩雪松"（Volatile Cedar）行動鎖定以色列及西方網絡，旨在摧毀目標機構公信力、削弱作戰能力并強化心理壓迫。伊朗與真主黨通過整合本土網絡資源與技術專長，聯合實施從造謠宣傳到地區代理人培訓的網絡影響力作戰，實證非國家行為體在國家支持下可施展強大軟實力。其手段包括干擾GPS信號、滲透民用設施、散布虛假信息制造公眾恐慌。總體而言，真主黨運用網絡入侵與電磁頻譜欺騙技術破壞以色列安全體系并強化心理戰效果。

以真雙方均通過整合網絡電磁行動追求戰術戰略收益最大化：以色列側重奪取制空權與作戰主動權，真主黨聚焦非對稱破壞。此沖突印證網絡與電磁頻譜能力融合在現代戰爭中的核心價值——技術既重塑戰場動態，更深度影響民眾認知與沖突的心理維度。

案例研究2：俄烏沖突中的網絡電磁行動??

俄羅斯長期奉行非對稱作戰理念，其軍事條令強調沖突初始階段的非動能打擊能力運用，旨在通過網電行動先發制人獲得戰術優勢。這種模式可見于2008年格魯吉亞沖突及2014年克里米亞吞并行動——俄軍通過網絡攻擊與電子干擾瓦解敵方通信體系。

在持續至今的俄烏戰爭中，俄方在網絡電磁行動領域取得重大突破。沖突伊始，俄黑客部隊對烏軍通信供應商Viasat發動網絡攻擊，癱瘓烏全境指揮控制系統，嚴重阻礙防御部署。通過持續攻擊指揮控制（C2）系統，俄方成功擾亂烏軍戰場協調、延遲決策進程、削弱實時兵力調度能力。電子干擾更使烏軍反炮兵作戰效能銳減：通信阻斷與GPS干擾導致目標數據更新遲滯，部隊難以及時調整炮位或組織有效轉移。

盡管初期落后于烏軍，俄軍隨后展現出網電能力與實體作戰的高度融合：特別在無人機實時監視領域，通過精確定位敵軍陣地為炮兵提供數據支持。結合無人機偵察與網絡攻擊，俄軍顯著提升打擊精度與響應速度，將“發現-打擊”周期壓縮至戰術級。頓巴斯戰役期間，俄軍部署先進GPS干擾系統壓制烏軍無人機作戰鏈，致使烏軍戰場感知與協同能力嚴重受損。

近距離干擾系統（如專用于壓制機載電子設備的俄制“克拉蘇哈-4”）已成為俄軍關鍵裝備。該系統通過對無人機、雷達制導導彈等空中平臺的陸基干擾，實質削弱了M777榴彈炮體系及“旗手-TB2”無人機作戰效能，導致目標脫鎖與打擊效率驟降。

烏克蘭方面同樣實現重大網電創新：通過部署具備電子偵察與精確打擊能力的小型敏捷無人機實施反制。烏軍尤其擅長商用技術作戰化改造——“空中堡壘”系統利用智能手機組建無人機聲學偵測網，開創消費級技術軍用化典范。烏軍還廣泛配備加裝干擾模塊的商用無人機，有效反制俄軍無人機集群并干擾通信鏈路。星鏈系統的應用則為受損基礎設施區域提供關鍵通信韌性，保障指揮控制體系持續運行。最后，烏軍部署的抗射頻干擾光導纖維無人機，彰顯其在強對抗電磁環境下的動態響應能力。

案例研究 3：中國的 CEMA 戰略

中國的 CEMA 戰略側重于“系統對抗”和“系統摧毀戰”。這包括協調動能和非動能行動，以削弱敵方的通信和信息系統。中國利用網絡空間和電子管理系統來干擾和分解敵方的系統體系，旨在獲得信息和決策優勢。解放軍（PLA）將 CEMA 視為在物理領域整合和支持動能行動的關鍵，同時也是信息戰更廣泛范圍內影響力行動的關鍵平臺。這一方法的核心是中國的“綜合網絡電子戰”戰略，該戰略將網絡攻擊、電子戰以及對指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）網絡中的關鍵節點的精確動能打擊相結合。

建議

必須升級框架體系，在持續演變的作戰環境中增強其賽博電磁行動（CEMA）能力。應吸納新型仿真技術、實戰化測試環境及更新的理論指導。這些舉措需順應技術的快速演進和當代戰爭的復雜性，確保軍事人員保持專業素養和應變能力。

該戰略的核心要素包括強化仿真平臺，并整合人工智能（AI）與機器學習工具。應將現有系統——例如半自動兵力仿真系統（OneSAF）——升級至具備動態電子目標文件夾（ETFs）、實時敵情網絡建模及仿真現代情報收集環境（含社交媒體與網絡地圖）等能力。引入人工智能驅動工具可模擬具有適應性的對抗行為，提升訓練演習的真實性與嚴格性。此外，交互式決策工具能強化操作人員在時效壓力下執行任務的能力，促進高壓場景中的高效決策。

為配合仿真技術的進步，亟需建立實戰化測試與訓練環境。為北約及盟軍部隊設立專用物理和/或虛擬賽博電磁訓練靶場至關重要。這些靶場應復現現代電子戰與網絡作戰系統，使人員能在真實條件下檢驗攻防能力。此類設施既可推動部隊戰備狀態的全面評估，又能揭示互操作性與能力短板。

軍事理論和戰術技術程序（TTPs）須頻繁更新，以反映新興技術和烏克蘭等現行沖突的經驗教訓。技術快速迭代要求理論程序開發采取敏捷模式，通過加速修訂周期確保其與當代威脅和機遇同步演變。此外，持續強化互操作性對于多國行動中聯合部隊與盟軍的協同作戰具有關鍵意義。互操作性應超越技術兼容性，涵蓋程序與作戰行動的協調統一，確保在復雜作戰環境中實現無縫協作。

同私營企業、學術機構及研究組織的合作是賽博電磁能力發展的另一核心要素。此類伙伴關系可提供尖端技術創新資源，完善訓練方法論，使軍事組織能持續占據技術發展前沿。來自現實沖突（如在烏克蘭觀察到的網絡電磁戰術融合）的實戰經驗應融入能力建設和訓練體系。依托這些合作平臺與實戰經驗，軍事組織可在持續演變的威脅面前保持敏捷性和適應性。

提升賽博電磁能力需要系統性方案——優先升級訓練體系、構建實戰化測試環境、建立敏捷理論開發機制并深化協作伙伴關系。通過融合先進仿真技術、設立賽博電磁測試靶場及促進聯合互操作性，軍隊可為應對現代戰爭的動態挑戰做好充分準備。這些努力必須以持續加強人員專業能力為根基，借助創新工具和迭代學習流程，最大限度釋放賽博電磁行動的戰略潛能。

結論

隨著現代戰場形態演進，軍事力量必須通過掌控物理域與非物理域實現自我革新。賽博電磁行動理念強調需將網絡與電磁作戰同物理域協同整合，在獲取戰略戰術優勢的同時降低防御脆弱性。這種整合要求各軍兵種及機構實現技術與程序的互操作性，確保信息交換與作戰協同無縫銜接。通過實施本文件建議，北約能在現代戰爭全譜系中筑牢集體防務體系。

參考來源：japcc

當前海底作戰討論多聚焦關鍵水下基礎設施（CUI）攻擊，如電力通信電纜與油氣管道。盡管這些全球信息能源網絡的節點至關重要，在急速演變的海底戰場中它們僅是目標群組之一。未來海底作戰將日益體現為：在布滿傳感器網絡、通信節點、自主裝備樞紐及能源系統的密集戰場爭奪控制權，各類商業、科研與軍用資產均可能列入海底打擊清單。哈德遜研究所2023年報告《突入堡壘：以更強聲學優勢維系美軍主導地位》甚至將即將到來的海底控制權爭奪類比二戰與冷戰時期的空戰："對手防御體系升級可能壓制美軍海底行動，使潛艇難以執行擊沉大國兩棲艦隊或追蹤俄羅斯彈道導彈潛艇等核心任務，"該研究所國防概念與技術中心高級研究員布萊恩·克拉克（Bryan Clark）與蒂莫西·沃爾頓（Timothy A. Walton）寫道："為維持海底進攻優勢，美國海軍需借鑒空戰經驗，部署專用于壓制或摧毀敵方海底防御的支援系統。"

具體涵蓋哪些資產與防御體系？

• 固定式傳感器網絡：專為監控咽喉要道、專屬經濟區及公海航路設計的高敏探測器陣列，可持續監視水面/水下行動。切斷、欺騙或干擾其運作將在態勢感知領域制造盲區。

• 能源與對接站：支撐無人潛航器（UUV）及其他自主海底系統長期原位部署的關鍵設施。包括：美海軍"前沿部署能源通信前哨站"（FDECO）等UUV對接系統；Teledyne Marine公司的"海底超級充電器"等固定能源裝置；潮汐能、熱能或有線供電充電站。

• 信中繼系統：海底聲學中繼器、光通信鏈路及數據傳輸節點對分布式水下作戰至關重要，并承載海底平臺與水面、空中及天基資產的連接功能。

• 定位導航授時（PNT）基礎設施：為超出GPS覆蓋范圍的水下裝備提供校準服務的節點，以及本地/區域UUV部署所需的遠程基線（LBL）信標，對持續水下行動不可或缺。癱瘓或欺騙此類設施將導致資產失控，增加任務失敗風險。

• 模塊化發射系統：裝載無人載具、傳感器或效應器的預置載荷模塊，可在和平時期布設并于武裝沖突時遠程激活。預先摧毀此類系統可消除其潛在的作戰效能。

海底打擊需依托具備精準定位能力、高機動性、可自主實施動能/非動能打擊（通過預編程或遠程更新目標數據）的平臺。多型此類系統已接近實戰部署階段：

安杜里爾工業公司（Anduril Industries）"銅斑蛇"（Copperhead）系"高速水下彈藥"——融合UUV與魚雷特性的混合裝備，含兩種構型：21英寸（533毫米）直徑型號（對標美海軍Mk-48重型魚雷），以及12.75英寸（324毫米）直徑的Copperhead-M型（對標美海軍Mk-54輕型反潛魚雷）。

雷神公司（RTX）"梭魚"（Barracuda）作為有線制導半自主滅雷潛航器，可改造為進攻性海底打擊武器。滅雷行動本質是通過摧毀敵布設的海底動能效應器來爭奪海上戰場控制權的防御性作戰。"梭魚"由無人水面艇（USV）的發射筒投放，可通過增強耐壓性、加長線纜或改用無纜聲學通信實施自主作業，以實現對深海目標的打擊。

萊多斯公司（Leidos）"海矛"（Sea Dart）系專為情報偵察監視（ISR）及反潛戰（ASW）優化的低成本自主潛航器（AUV），具備武器化攻擊海底目標的潛力。其19小時續航能力及600米（1968英尺）潛深支持對多種海底設施的防區外打擊。現有152毫米（6英寸）及226毫米（9英寸）直徑型號，323毫米（12.75英寸）構型正在論證中。

阿雷特公司（Areté）"鮣魚"（REMORA）由海軍小企業創新研究計劃（SBIR/STTR）資助研發，是可拓展的流體動力載荷投送系統，支持從各類UUV外部布設一次性載荷。該模塊通過高強度真空吸附于載體外殼，由載具以高頻穿殼聲學信號指令自主釋放。以諾格公司"蝠鲼"（Manta Ray）為代表的BWBUG可搭載多組"鮣魚"模塊，通過集群化動能效應器實施海底目標打擊。

海底打擊無需徹底摧毀目標即可達成作戰或戰略效果。輕微損傷（如電力傳輸受限、水聽器陣列性能衰減或耐壓殼體破損）即可導致局部區域情報偵察中斷、指揮通信中斷、電池耗盡或預置效應器失效等"任務效能癱瘓"。受損系統的修復或更換需專業船只、遙控潛航器（ROV）及訓練有素人員在高危環境中作業。對手可能因缺乏維修能力或處于對抗環境而無法響應，使輕微打擊轉化為長期戰場癱瘓。

正如空戰發展出針對后勤樞紐、雷達陣列、通信節點及彈藥庫的打擊模式，海底與海床作戰（SSW）將促使國家與非國家行為體不僅攻擊關鍵水下基礎設施（CUI），更將全面打擊水下戰場空間的系統與設施。在戰役層面，海底打擊對保障有人潛艇等高價值水下平臺機動自由至關重要；其更提供了一種在避免暴露身份與引發公開沖突的前提下投射力量、提高對手代價的戰略力量倍增手段。

參考來源：marinetechnologynews

近年來，無人機已成為現代戰爭的標志性技術。從小型商用四旋翼飛行器到精密遠程系統，這些無人航空載具（UAV）正深刻重塑戰場形態。其低成本與易部署特性引發全球多國政府的高度關注。這一轉變在持續進行的烏克蘭戰爭中尤為顯著——無人機在情報搜集、目標鎖定及直接攻擊敵方裝備人員等環節發揮著核心作用。

俄烏無人機戰爭

烏克蘭戰場已成為各類無人機技術與反制手段的試驗場。

近期戰例是烏克蘭對俄實施的大規模無人機集群襲擊。數十架無人機經協同編隊深入俄羅斯領土（包括別爾哥羅德、韃靼斯坦及克拉斯諾達爾地區），同步攻擊煉油廠與軍事基礎設施。此舉不僅彰顯烏克蘭日漸增強的敵后打擊能力，更凸顯協同無人機集群構成的重大威脅。尤為重要的是，這標志著基輔方面戰術轉型，將無人機運用推向戰略前沿。

俄方當時宣稱通過電子戰系統與地對空導彈防御攔截了多數無人機。然而后續衛星圖像與開源情報證實：至少部分無人機成功突破防御并造成重大設施損毀。該事件暴露出同時偵測與壓制大量低空小型無人機的極端困難性。

而就在幾天前，據烏克蘭國防情報局向全球披露的戰報：烏方無人機襲擊摧毀了逾40架縱深部署于俄境內的軍用飛機。一位匿名烏克蘭高級軍官向美聯社透露，此次遠程打擊經18個月周密策劃，由總統澤連斯基親自督導實施。

澤連斯基表示，117架無人機從俄聯邦安全局（FSB）地方辦公室附近區域協同出擊。俄羅斯媒體發布的社交媒體畫面顯示，無人機從卡車貨廂的發射容器中升空，于6月1日同步襲擊多個軍用機場的41架軍機，包括A-50預警機、圖-95及圖-22M戰略轟炸機。俄軍此前曾使用圖-95與圖-22轟炸機對烏實施導彈打擊，A-50則承擔偵察與指揮職能。

據美聯社報道，烏克蘭國防情報局官員后續確認此次行動摧毀約34%的俄軍戰略轟炸機隊。俄羅斯國防部承認這些襲擊，并補充說明伊爾庫茨克地區（距烏4000公里）及北部摩爾曼斯克的空軍基地亦有飛機損傷與火災發生。

作戰中的無人機運用

除直接攻擊外，無人機在前線其他領域同樣發揮關鍵作用。在烏克蘭東部戰場，俄烏雙方部署數千架第一人稱視角（FPV）無人機執行偵察與直接打擊任務。此類無人機常配備爆炸裝置，由佩戴視頻護目鏡的操作員引導實施“自殺式打擊”，可實現精準點殺傷。社交媒體近期涌現大量視頻，展現FPV鎖定孤立無援的單兵實施絕殺的場景。阿夫迪夫卡與巴赫穆特周邊戰事的影像資料還證實：這些裝置被用于癱瘓坦克、摧毀掩體及襲擾步兵單位。

烏克蘭無人機部隊精通商用無人機改裝技術，并能協調廣闊戰線的協同打擊。作為回應，俄軍重點投入電子對抗手段（包括信號干擾與欺騙）以破壞無人機通信導航。

但前線還存在其他限制無人機效能的應對方法。

反制無人機的手段

鑒于現代作戰中無人機應用激增，據報道全球軍隊正研發三類反無人機技術與戰術：動能、電子與程序化應對手段。

1. 電子對抗（EW）：

電子干擾是最廣泛使用的無人機壓制手段，涵蓋GPS干擾、射頻干擾及信號欺騙。俄羅斯部署“克拉蘇哈”（Krasukha）及“驅離”（Repellent）系列移動式電子戰系統，用于保護關鍵資產并破壞無人機行動。但電子對抗并非萬全之策：多數商用無人機預編程“自動返航”或“跟隨”功能，信號中斷時仍可觸發；現代集群攻擊常采用不依賴持續操控的自主無人機，使其抗干擾能力顯著增強。

2. 動能攔截武器：

導彈、高射炮乃至激光器等傳統防空武器可摧毀無人機，但對高速小型目標常顯成本過高或響應遲緩。這催生了以色列“鐵光束”（Iron Beam）激光系統及美制“郊狼”（Coyote）攔截無人機等專用裝備的發展熱潮。在烏克蘭戰場，雙方更多采用簡易應對手段：包括隨手武器射擊，甚至使用霰彈槍擴大彈著散布面。此外，雷達制導自行高炮（如德國援助的"獵豹"（Gepard）系統）經證實能有效攔截低空無人機。

3. 程序化應對與戰術調整：

除硬件方案外，前線部隊通過戰術調整降低無人機威脅。烏軍精于運用偽裝、煙霧及誘餌欺騙操作員，部隊機動常選擇低能見度時段，單位頻繁轉移陣地規避偵測。有報道稱甚至采用充氣假目標誘導攻擊火力，掩護真實坦克、裝甲運兵車等裝備。上述措施配合便攜式雷達、聲學傳感器及人工瞭望哨使用，可預警來襲無人機，為地面單位爭取反應時間或尋求掩體。

反無人機戰略的未來發展??

北約等軍事聯盟正投資構建分層反無人機系統，整合傳感器、電子戰工具、動能攔截武器及人工智能驅動的指揮系統。其核心目標可概括為：在不同環境中實時偵測、追蹤并摧毀無人機。

由此，定向能武器（如激光與微波系統）等新興技術有望提供針對無人機集群的性價比防御方案——至少在相對開闊區域適用。英國陸軍已測試能精準擊落無人機的激光武器，其附帶損傷可控制在最低限度。

然而迄今尚無單一反制手段被證實完全有效，尤其針對集群式自主無人機。隨著無人機技術日益精密與普及，軍事規劃者必須采用融合技術、戰術及訓練的多層防御策略，以有效應對這一漸長的威脅。烏克蘭戰爭不僅暴露全球頂級軍隊的脆弱性，更在決定未來戰爭走向的關鍵領域加速了技術創新。

參考來源：intellinews

人工智能（AI）正日益成為指揮控制（C2）及相關決策鏈的關鍵組成。AI系統通過賦能指揮員依托數據信息實現更快、更高效的決策支持，其核心價值在于顯著加速指揮控制活動。然而此類系統兼具高度復雜性：決策結果常呈“黑箱效應”難以解析驗證，且面臨倫理思量困境。為消減這些缺陷，人類操作員無需認同AI的每項決策，但必須保留對系統的實質性掌控權，確保可隨時干預并中止特定決策。鑒于AI賦能的指揮控制活動持續加速，指揮機構維持這種“可干預性”的能力將面臨嚴峻挑戰。

引言??

高效遂行作戰行動離不開信息的快速共享與處理。隨著數字化系統與傳感器陣列的普及使當代戰場呈現“數據富集化”特征，指揮員必須處理持續膨脹的數據量以有效實施作戰。為迅速解析數據內涵，指揮員日益依賴基于人工智能（AI）的決策支持系統。AI在指揮控制（C2）領域的深度應用正加速從戰役規劃、戰斗執行到作戰行動的全鏈路決策進程，成為應對戰爭演變中速度、規模與復雜性升級的“關鍵賦能器”。此處C2特指“指揮官對所屬部隊行使指揮權與作戰指令下達以達成任務目標”的行為。

AI的戰略價值提升及其引發的“C2加速效應”，使指揮體系面臨多重挑戰：包括系統過度依賴、可信度缺失、操作訓練不足等固有問題，以及AI賦能的指控系統在戰術、技術與倫理層面構成的“三維風險”。核心矛盾在于如何認知AI應用于C2的固有缺陷，并通過平衡“人機協同決策”機制予以消解。

本文主張：AI驅動的C2加速既具必要性又存戰略價值，但必須確保人類持續“接入”AI輔助決策回路——“決策回路”指代完整決策流程，“接入”狀態意味著人類無需認同AI每項決策，但須保留決策實施中的干預權與緊急中止能力。論文首先剖析“AI加速C2”的收益風險及衍生影響，繼而聚焦該進程對陸軍指揮機構的具體效應，最終為歐洲地面部隊提出針對性建議。

1. AI賦能的C2加速效應影響分析??

技術創新及時有效的應用對戰爭實施具有關鍵作用。自海灣戰爭精確制導彈藥與數字系統問世以來，軍事領導者始終致力于打造新興技術賦能的高效快速部隊。與此同時，戰場電子化與數字化革命使傳感器與數據系統呈指數級增長——能否及時有效進行數據優先級排序將獲得決定性優勢。為AI算法提供數據的傳感器至關重要，其信息處理速度遠超人類能力上限。因此，對全域傳感器海量數據進行優先級排序是支撐C2決策的核心環節。

AI帶來的效率增益正全域加速指揮控制活動。正如沃特林（2023）強調：數據的戰術價值存在有效期，信息有效性驗證周期必須短于其戰術價值存續期。該過程同時依賴硬件與帶寬能力以實現數據高速傳輸。為避免系統過載，AI可進一步優化數據傳輸優先級。這在電子飽和戰場尤為重要——陸軍部隊無法依賴海空平臺級帶寬資源時，AI可最大化有限帶寬利用率，從而提升決策精確度與效能。

基于海量數據的AI網絡系統日趨復雜化，其部署運作難度同步增大。地面部隊管理此類系統面臨獨特挑戰：需建立更多連接節點、保障高能耗系統電力供應、應對復雜地形干擾。為構建AI輔助C2體系建立的節點網絡，更易成為敵對國家與非國家行為體網絡攻擊的突破口。硬件與軟件的雙重制約使AI系統實戰部署仍存挑戰。

指揮官在作戰中必須應對“戰爭迷霧”（克勞塞維茨提出的不確定性概念）、摩擦阻力、戰場恐懼及態勢突變。虛擬環境研發的AI系統初涉高風險實戰環境時極易出現異常。其原因包括訓練數據缺失或受安全/后勤限制無法開展實戰化測試。AI系統持續面臨“戰略混沌”中戰場摩擦、多義性及多重可能結果的壓力。

AI在C2決策相關的倫理道德領域同樣存在局限。當前無人干預的致命性自主武器系統實施動能打擊決策，已違反《國際人道法》武裝沖突條款。這引發責任歸屬與可追溯性質疑：若AI決策違反國際人道法，追責主體如何界定？以軍事必要性為由授權AI處理道德困境的做法，仍存國際爭議（Johnson, 2023）。該爭議將深度影響AI在軍事體系及C2決策回路中的定位。

AI與C2結合可指數級提升通信能力、數據分析與決策效率。隨著技術進步，AI賦能的C2發展具有必然性。然而C2全流程自動化將催生新脆弱性并危及系統生存能力：基于網絡連接的AI系統及其數據存儲節點面臨多重網絡攻擊風險。更關鍵的是，決策加速正改變戰略戰役層級的戰爭節奏，理解這些新動態成為當務之急。C2中AI自動化程度最終取決于部隊結構需求、戰場約束與任務目標。

武器系統與決策鏈的AI應用將重塑戰略格局與力量平衡。軍隊戰略原則須納入AI與C2加速要素。值得注意的是，AI將深刻改變戰爭的倫理屬性與法律特征。歐洲地面部隊需展現對國際秩序及其規則體系的維護承諾——若欲充分利用AI賦能的C2優勢，其指揮機構必須直面這些挑戰。

2. AI賦能C2加速效應對地面部隊指揮機構的深層影響??

決策結構中的所有信息最終匯聚至指揮員。指揮員的戰場態勢感知能力取決于信息數量、關聯價值及其獲取、理解與響應速度。有學者將態勢感知定義為“士兵對己方與敵方的相對位置關系，以及周邊作戰意圖的認知程度”。AI通過優化數據優先級排序與分發效能，協助指揮員預判敵軍動向并規劃己方兵力部署。在聯合全域作戰背景下，AI對戰場態勢的“實時全景掌握”，可加速多軍種在“決策回路”中的行動協同。該能力通過預判敵方行動增強部隊“抗毀韌性”，使地面部隊能在AI支持下實施精準高效作戰。

AI通過彌補人類“認知與生理局限”進一步提升地面部隊戰力。C2流程中“關鍵環節自動化”可有效抑制疲勞與人為失誤。倫理層面而言，整合“戰場微觀態勢”與法律體系的AI系統，可實現更精確的“武裝沖突法比例評估”及合規打擊決策。盡管將倫理準則植入AI無法消除算法偏見，但結合人類監管可降低“違法使用武力”風險。隨著AI加速C2全流程，通過抑制人因失誤提升決策可靠性的框架愈發重要。

然而AI系統的“技術新穎性”與“快速迭代”特性，阻礙指揮機構深度整合應用。要使AI有效支持C2決策，系統除準確性外更需具備“可信賴屬性”。當AI輸出結論的“驗證復雜度”遠超傳統模式時，指揮員決策意愿顯著降低。這種“黑箱效應”——即不可解析的AI輸出——持續削弱信任根基。“技術脆弱性”構成另一信任障礙，例如支撐AI決策的“關鍵數據鏈”可能因戰場環境失穩。標準化演訓體系、抗毀架構與“高質量數據鏈”仍是建立人機信任的基石。

AI引發的“C2半自動化轉型”，促使指揮員角色從“系統主導者”轉向“團隊協作者”，深刻改變行為模式與認知框架。該轉型易滋生“決策依賴癥”，若缺乏批判性思維，指揮員可能誤判“失真AI結論”。當系統“突發失效”或“可靠性降級”時，過度依賴將削弱戰場“自主應變力”。“創造性思維”與“動態適應力”始終是C2決策核心，AI應作為賦能模塊而非替代要素。歐洲地面部隊需貫徹“用戶中心”研發原則，引導作戰人員參與AI系統“需求設計”與“實裝訓練”。配合“持續強訓”，官兵將逐步掌握技術特性、構建“邏輯理解力”并建立“作戰信任度”。

AI在深度融入“決策回路”后已非被動工具，正演變為戰爭中的“戰略行為體”。這引發出超越常規的倫理詰問：是否應賦予AI“責任主體”身份及其相應權責？AI依賴度提升正重構指控體系內的“跨域協作機制”，亟需建立承認AI作戰主體地位的“新型條令架構”。

指揮官應對AI輸出保持“合理性存疑”，培養“批判思維”、“直覺感知”與“倫理抉擇”的復合決策素養。隨著“決策回路超速化”與AI依賴加深，人類（尤其指揮員）在C2中的職能定位需“動態校準”。歐洲地面部隊應警惕“AI專屬脆弱域”：重點防范“數據投毒”與“網電突襲”。強化“系統全維監控”、設限“網信活動邊界”及“安全數據實踐”，是維持AI戰場“存活性”與“可信度”的關竅。在滿足上述條件且確保人類“全時介入”決策回路的前提下，歐洲地面部隊方能有效釋放AI的C2賦能價值。

結論??

人工智能（AI）在指揮控制（C2）活動與決策中的作用將持續呈不可逆指數級增長。這將加速決策回路的運轉以及支撐決策的數據處理與分發進程。為維持“全時介入”決策回路，指揮機構必須重構職能定位并重組現有C2體系。人類參與及監督機制仍不可或缺——AI賦予的作戰效率、態勢感知與響應速度，不應以犧牲倫理準則與責任追溯為代價，更不應“主導指揮思維”。AI研發應用須恪守“輔助而非替代”原則，維護人類在C2決策回路的核心地位。

若未能融入部隊文化及條令體系，AI等“顛覆性技術”將無法釋放全部潛能。為充分獲取戰爭各層級的AI決策紅利，歐洲地面部隊亟需革新C2架構，并通過系統化訓練使指揮員隊伍掌握工具底層邏輯。最終，AI在C2領域的重要性攀升將使“高效應用者”贏得戰略優勢，此趨勢將重塑全球力量平衡。歐洲地面部隊唯有實現“風險控制”與“效能釋放”的動態平衡，方能維持軍事優勢。

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人工智能本可改善人類生活，如今卻被用于計算平民死亡數量并支撐宣傳機器。

加以沖突中的以色列AI使用情況

當學界仍在爭論機器學習對人類文明的威脅時，AI輔助轟炸已昭示算法編程式殺戮在戰爭中的新量級。2023年12月1日，以色列國防軍（IDF）發布加沙地圖，將這片土地劃分為600余個區塊。這些區塊旨在幫助平民識別交戰區。巴勒斯坦民眾需在斷電與空襲中掃描二維碼獲取該地圖，接收轟炸高危區域的定向疏散警報。這張標榜精準的地圖實為公關工具，意圖塑造國際社會對其保護平民的認知。IDF以交互地圖作為努力減少平民傷亡的證據，向世界表明加沙居民并非敵人。人權觀察組織指出，此類疏散令罔顧地面實況，不應剝奪戰爭法賦予平民的保護權。12月5日，聯合國兒童基金會發言人詹姆斯·埃爾德直言：前往所謂安全疏散區等同死刑。

11月30日，獨立新聞平臺+972雜志與《本地呼聲》發布的調查報告，揭露AI在以色列加沙戰爭中的廣泛運用。基于對以情報機構現役及退役人員的訪談，報告顯示IDF情報部門已蛻變為"大規模暗殺工廠"，借統計精準的高科技情報工具之名行殺戮之實。調查曝光名為"哈布索拉"（意為"福音"）的系統——該AI技術生成四類打擊標識：戰術目標、地下設施、電力目標及家庭住宅。目標選定依據哈馬斯成員在設施內出現的概率，每個目標附帶的檔案"明確規定襲擊中可能死亡的平民數量"。這些檔案提供精確計算的傷亡數字，使軍隊發動攻擊時預知平民死亡規模。

非營利新聞機構"此刻民主"的訪談中，尤瓦爾·亞伯拉罕指出：AI系統依賴自動化軟件生成目標，直接決定生死。過去對附帶損傷有嚴格限制，而此類AI生成目標前所未有——其自動化流程依托AI數據處理技術，允許潛在附帶損傷達數百平民，且生產速度"遠超攻擊頻率"。

前以色列國防軍參謀長阿維夫·科哈維表示，2019年成立的"目標定位局"通過數據處理生成可執行目標。該系統憑借"矩陣式能力"實現"單日生成100個目標，其中50%被實施打擊"——而過去情報部門年產量僅為50個目標。在AI生成目標的升級流程中，平民傷亡標準被大幅放寬。12月6日，半島電臺播客《深度追蹤》主持人馬利卡·比拉爾發布專題節目，進一步調查以軍作戰規程及"福音"系統應用。其核心質疑在于：平民傷亡限制何時以何種方式改變？何人決定放寬標準？

比拉爾采訪了卡塔爾哈馬德·本·哈利法大學中東研究副教授馬克·歐文·瓊斯，他指出："AI正被用于篩選死亡與毀滅對象。"瓊斯強調，以軍訓練AI模型時，情報部門完全清楚這些目標將包含平民。"他們將人的生命與命運外包給一項技術，而該技術很可能繼承了占領與滅絕的意識形態。"AI模型的訓練基于既定先例，在以軍案例中，屠殺平民已成為模型的內在組成部分。

AI技術的核心特征在于其依賴收集的數據與采用的模型。若技術學習存在偏見的數據，不僅AI應用會產生偏差，其預測模型與行動建議在服務于特定意識形態的語境下亦將喪失公正性。以色列國防軍一面標榜算法精確性，一面規避公平程序與問責機制。主流媒體的政治營銷機器將AI生成目標描述為"臨床手術般的效率"，以技術精密性之名賦予殺戮特權。盡管AI常被宣傳為使戰爭更精準的工具，但加沙的現實證明拯救生命從未納入該模型。相反，在日均轟炸數百個目標的行動中，"最大化毀傷"才是核心議程。

人工智能的社會隱憂

人工智能已滲透社會各領域，海量論文與演講聚焦AI生成內容及聊天機器人。但AI在宣傳機器與大規模殺戮中的應用，卻成為鮮被關注且刻意淡化的議題。當前峰會、發布會、國際論壇及訪談中的AI批判性討論常陷入兩類窠臼：一類竭力論證AI不具備真正智能（至少非人類認知層面的智能）；另一類則渲染AI因在認知領域超越人類而構成威脅。這些學術論述往往回避追問——究竟何種價值觀與優先級塑造了其理論模型？

借技術進步之名消解人類現實，實為推卸責任的策略性手段。它催生了一種算法驅動的新型服從形態，其中最貧困脆弱群體的生命甚至不被納入考量因素。對AI的批判性思考應涵蓋其創造、建模、應用及作為行為預測技術的發展軌跡，這是避免技術陷入"去政治化迷霧"的責任擔當。

至2024年，AI技術已能通過捕捉每個手勢、動作與交互數據來發展技能。對人類生活的系統性追蹤及模型的不透明性，正在構建真理形成的新范式——審查制度借此達到全新量級。AI技術既可標榜精準性，又能隱藏信息計量與傳播標準；既可產出不透明模型，更迫使我們反思應倡導何種社會價值序列。

在法西斯意識形態推崇的"真理體制"中，核心在于通過系統性數據監控實現行為計算、控制與預測的"精準性"。所收集的數據被包裝成真理量尺，用以替代真實生活經驗。正如哲學家安托瓦內特·魯夫瓦所言：此數字體制下，個體被"無意義數據"集合所取代。作為擁有記憶、經驗與血肉的獨特存在的人已然消失，蛻變為可被追蹤、行為可被預判的數據畫像。

思維、生存與存在方式，日益取決于信息存儲工具與未來預測工具間的技術協定。隨著AI發展，人類心智被智能設備包圍——這些設備從我們的行為中學習，審查特定內容并推廣其他內容。

人工智能的生態悖論

人工智能的迅猛發展迫使我們審視形塑精神與集體存在的設備生態系統——它既瓦解社會信任，又實施內容審查。2024年全球互聯網用戶將超三分之二人口，而2020年每四人中便有一人無法獲得安全飲用水。世衛組織與聯合國兒童基金會聯合報告指出：飲用水、衛生設施及個人清潔領域的進展嚴重不足且失衡。數字網絡與水資源的并行現實，折射出國際社會公民與道德責任的優先級扭曲。

盡管水是生存第一需求，現實卻是大量飲用水被用于冷卻數據中心。谷歌2023年7月24日發布的環境報告顯示：2022年其取水量達2876.5億升，其中98%為飲用水，三分之二用于冷卻匯集信息系統設備的數據中心。能源消耗觸目驚心，人道代價更令人窒息。全球75%的鈷礦（手機、電腦、平板及電動車鋰電池核心材料）來自剛果東部，數百萬兒童與成人在非人勞動環境中求生。十年間，超五百萬人死于疾病與營養不良。

要理解數字法西斯政權的崛起——當技術進步支撐大規模操縱與非人化——必須認清人工智能與算法馴化的共生關系。2024年，以AI精準性為名的軍事規程松綁，正服務于國際法被公然踐踏的全球經濟。我們這些為自由抗爭的全球公民，已成為數字暴政的活見證，它正殘酷侵蝕著正義與團結的未來根基。

【警報：2023年12月13日加沙拉法省沙布拉難民營居民區遭以軍空襲后的建筑廢墟】