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戰場指揮在未來將走向何方？這個問題是軍事當前一代人改革的核心。在尋找答案時，軍事域將目光投向烏克蘭戰場。那里的戰事揭示了兩大真相：第一，"分布式指揮"（美軍稱為任務式指揮并宣稱其為準則）將繼續作為優勢存在；第二，未來指揮官將借助人工智能決策所有事務——行軍路線、攻擊目標與救援對象。美國陸軍近期宣布的改革計劃表明，其意圖同步推進這兩大方向。

但由此衍生出新的困境：軍隊如何在維系分布式指揮文化的同時，將人工智能融入每項任務？換言之，若各層級指揮官依賴人工智能輔助決策，是否可能催生另一種形式的"集中化"——權力并非集中于高層，而是受限于不完美的算法模型？要理解并最終解決這一困境，不妨再次聚焦烏克蘭地圖，不過這次需回溯兩個世紀——從克里米亞戰場那位名叫列夫·托爾斯泰的年輕炮兵身上汲取智慧。

托爾斯泰的戰場洞察

成為文學巨匠之前，二十多歲的托爾斯泰是名炮兵軍官。1854年，他親歷了克里米亞戰爭的高潮——被困于遭英法聯軍猛烈炮擊的塞瓦斯托波爾港。在堅守城市險要"第四棱堡"炮陣的間隙，托爾斯泰為圣彼得堡的《現代人》雜志撰寫戰地通訊。這些以坦誠與文采風靡俄國文壇的報道使他聲名鵲起，后被輯錄為《塞瓦斯托波爾故事集》，被公認為現代戰地報道的開山之作。報道的成功讓托爾斯泰確信寫作是畢生使命，克里米亞戰爭結束后他便退役專職寫作。

成為平民的托爾斯泰并未遠離戰爭題材。他終其一生都在從軍旅經歷中汲取創作素材。在其代表作《戰爭與和平》對奧斯特里茨與博羅季諾戰役的經典敘述中，清晰可見他對軍事指揮的見解：托爾斯泰認為"指揮"概念本身近乎虛妄——指揮官構想的計劃、下達的指令與實際戰場態勢間的關聯脆弱不堪。在他筆下，最糟糕的軍官因狂妄臆測戰局而釀成大禍，實則對戰場態勢一無所知；最優秀的軍官則坦然接受認知局限，沉著自若地展示冷靜以激勵士兵。無論何種情形，多數軍官在硝煙彌漫與地形起伏的戰場中如同盲人行路，只能在戰事后編織解釋性的故事，而這些故事卻被他人誤作可信的戰場證言。

指揮還是幻覺？

軍事研究者或疑托爾斯泰的見解是否超越了克勞塞維茨1832年《戰爭論》的論述。畢竟克氏早已闡明"意外事件"與"微小因素"如何塑造戰場結局，其"摩擦"理論至今仍在美軍廣泛沿用。但"摩擦"隱喻本身已暗示二人戰爭觀的本質差異：克勞塞維茨視戰爭為精密機器——摩擦僅是阻礙其順暢運轉的例外故障；而托爾斯泰眼中，這臺機器純屬高階指揮官臆想——無論他們如何努力，戰場實況終將粉碎其精心設計。

托爾斯泰的突破性觀點在于：指揮官不僅難以預見摩擦，更在制造集體幻覺。他們在無序戰場強尋規律，于巧合事件妄斷因果。《戰爭與和平》中：彼得·巴格拉季昂在奧斯特里茨敗局已定時仍請戰；1814年莫斯科大火因消防員潰逃而非庫圖佐夫命令；俄軍在塔魯季諾的完美側擊實為后勤事故而非預定計劃。然而歷史學者與當時將領竟將此類事件歸功于巴格拉季昂與庫圖佐夫的"天才指揮"，更遑論被托氏塑造成"拉著車廂韁繩便自認馭者的孩童"般自欺的拿破侖。

為何指揮官與史家總將戰果歸因于不相關的計劃？托爾斯泰在《戰爭與和平》的哲學篇章中揭示："人類心智無法窮盡事件全貌，但探尋因果的欲望深植靈魂。"人們渴求邏輯連貫卻無力洞察萬千微因，遂虛構出本不存在的宏大敘事與偉人。托氏核心論旨在于：事件并非無因，只是成因過于繁雜隱晦而超越人類認知。他將這些因素稱為"無窮小量"，主張研究者應"撇開帝王將相"，轉而考察"驅動民眾的細微元素"。

此即托爾斯泰的著名批判。他劍指當時盛行的"偉人史觀"——該理論認為歷史由天才意志推動。但此論亦可視為對任務式指揮的強力佐證：托氏戰爭敘事表明，分散指揮不僅是優選模式，更是唯一真實的指揮形態，余者皆為幻象。高階指揮官因遠離戰場（脫離士兵與炊事員的真實層面），其幻覺得以免受現實沖擊而持久存續。貼近地面的領導者最擅整合"無窮小量"以理解戰場。如以賽亞·伯林在托學名篇《刺猬與狐貍》所言，這種整合本質是"藝術-心理"層面的工作。而陸軍條令視為任務式指揮基石的"互信"與"共享理解"，豈非正是精妙心理過程的產物？

從偉人論到偉大模型論

或許無人需借托爾斯泰之見方能領悟任務式指揮的價值。當今美國觀察家在烏克蘭戰場隨處可見其智慧明證：烏軍憑借更動態分散的指揮控制抵消俄軍數量與裝備優勢，此舉被類比為美軍自身風格。另有觀點歸功于烏軍將人工智能應用于多元戰場職能——此領域烏軍已大幅領先美軍。將AI融入數據中心的指揮控制工具、參謀作業及作戰條令的呼聲高漲，但兩大要務——整合AI與維系任務式指揮——的辯證關系卻遭忽視。

初看之下，人工智能似為托爾斯泰詰難的完美解答。以賽亞·伯林在《刺猬與狐貍》中如此概括其核心：

吾輩無知非因根本原因不可觸及，實緣其數量龐雜、終極單元微小，加之人類無力盡察盡記盡錄盡協可用之材。全知于經驗性存在原則上可行，然實踐終不可及。

還有比這更精妙的人工智能宣言嗎？AI對指揮官的價值主張，不正在于整合所有托氏"無窮小量"（即"終極單元"），并將其投射至可穿戴設備，供受敵壓迫的動態軍官快速參考？換言之，偉大模型能否在戰場實現偉人未竟之功？

困境有三重：

1. 集中化隱憂：無論何種"人工智能"模型（計算機視覺或多模態系統）融入指揮控制平臺，皆代表單一思維而非多元心智。指揮官每將分析外包于AI，即是一次變相集權。
2. 模式固化與傲慢：現有模型傾向模式依賴與認知自負，恰是托爾斯泰所嘲弄的"幻覺指揮官"復刻，而非其對立面。
3. 現實感知讓位：因迷信AI"超然計算"的權威性，指揮官或摒棄自身視聽證據，恰恰放棄托氏指為理解戰局關鍵的底層輸入。

集權悖論
 盡管軍方開發多用途模型，但AI指揮系統大規模列裝將導致同質化模型在作戰部隊泛濫。若任務式指揮僅為通過復制高層思維加速決策，則AI將使其過時——但陸軍條令手冊ADP 6-0明示其核心在于"激發下屬創造力"，此特質恰為集權所扼殺。最終或使全軍共享同一"教練"（若非同一指揮官），縱使其才智卓絕。

模型幻覺癥候
 大型語言模型虛構內容并自信宣稱為真已非新聞，其本質是尋求模式并機械外推。計算機視覺同樣產生誤判。最新研究稱此"思維幻構"嚴重限制AI處理新問題與環境之能。托氏曾諷拿破侖在侵俄戰爭中"抱怨戰事違背所有規則——仿佛殺人存在規則"，其博羅季諾慘敗正源于AI易犯之錯：機械套用過時規則。模型訓練的邏輯與《戰爭與和平》中拿破侖兵臨莫斯科前的妄想如出一轍——數據支撐的預期勝利終成泡影。

系統性過度自信
 研究表明模型類同幼稚軍官：寧自信作答拒不認無知。可設想AI處理殘缺敵情報告時，強行擬合模式、填補數據缺口，最終自信預測與士官實況相悖的敵行動。同理可推指揮官受AI建議，在幻構地形設伏或虛構敵巡邏隊調度。宏觀層面，AI或憑訓練數據幻想整場戰役，實則戰場僅聞遠方載彈無人機微爆。

自動化偏信陷阱
 軍方AI倡導者明言無意取代人類判斷，僅強調"輔助決策""賦能指揮"。且人類指揮官本就會犯同類錯誤——無需機器助長自欺。癥結在于：我們將AI視作超人，產生研究者所稱"自動化偏信"。今人視拿破侖為洞悉戰爭復雜性的天才固顯可笑，但當下眾多人士卻對AI"超智能"（OpenAI薩姆·奧爾特曼語）抱有同等迷信。"超智能"與"偉人"概念何其相似？我們正冒險將AI塑造成拿破侖未能成為的"終極偉人"——整合無窮小量的天才，托氏在《戰爭與和平》中徹底解構的歷史主角。若視AI為歷史偉人，年輕中尉豈敢違抗其建議？

應對之道

人工智能以其多元形態必將深度融入軍事體系。陸軍在此戰略間歇期絕不能陷入盧德派式抗拒，必須將AI整合至作戰體系。任何嘗試預測旅級戰備狀態、營級燃料補給節點或士兵牙科診療需求者，皆深知狹義人工智能在高頻次、結構化、去情境化任務中的巨大增效潛力——"下一代指揮控制"等項目正著眼于此。但AI對任務式指揮的風險不容小覷，托爾斯泰的警示為陸軍認知與化解這些風險提供了關鍵鏡鑒。

降低AI對任務式指揮風險的首要是嚴格限定其應用場景于海量簡單任務。AI本質上不適應低頻次、高復雜、強情境依賴的人類深度決策領域（戰爭本質恰屬此類），故其在戰役設計、戰術規劃、敵情研判及士兵領導等環節的角色應受限制。AI在此類領域僅能加速人類決策所需的輔助計算。這種人機協同戰爭觀并非新見（阿曼達·科拉佐少校等學者已深入探討），但在技術狂熱中，陸軍需警惕并嚴格界定人機邊界——這不僅出于倫理考量，更因托爾斯泰雄辯揭示：戰場指揮終將挫敗任何算法心智（無論人類或機器）。用伯林的話說，指揮始終是"藝術-心理"工作，且至今仍是人類專屬。審慎態度不意味禁止AI用于模擬推演（那將自毀長城），但要求軍官抵制作戰方案外包誘惑——此原則當下顯見，未來或遭侵蝕。

其次需在軍官教育中植入對AI的健康懷疑精神。可采取類比炮兵訓練模式：迫擊炮手需同步掌握標圖板與彈道計算機兩種火控技能。軍官應先掌握無AI輔助的獨立規劃與指揮能力，再引入智能工具。此項能力應在職業全程定期復核。機器學習課程（強調模型對數據質量的依賴性）應與戰場情報準備課程同步開設。課程設計者或抱怨教學容量超載，但若AI指揮控制真如其鼓吹者所言具有革命性，則必須配以同等程度的教育變革。

第三條路徑是在訓練中強化AI懷疑論實踐。借鑒喬治·馬歇爾在戰間期步兵學校的創舉：他與約瑟夫·史迪威將學員趕出教室投入無預演演習，提供劣質地圖模擬戰場不確定性。循此傳統，陸軍應在野戰演習中刻意配備幻構AI模型。指揮官評估標準應包括：識別AI構建的虛擬戰場與實際戰場的差異能力。當訓練檢查清單要求"部隊需在動態降級環境下完成任務"時，"降級"條件必須涵蓋AI幻構/失效場景。

即便至此，陸軍指揮官永不可忘托爾斯泰之訓：指揮是充滿變數的人類事業。戰爭常以獨特形態打破既有模式。貼近戰場的年輕指揮官恰是寶貴資產——他們能洞察海量數據無法捕捉的"無窮小量"。任務式指揮哲學雖善變且時有挫敗，卻最善接納這些戰場微觀洞見。唯此，陸軍方能穿透硝煙辨識托氏筆下的戰爭本源，方得整合制勝要素之希冀。

參考來源：美國西點軍校

在“雄獅崛起行動”中，以色列在伊朗領土縱深部署了由小型無人機（包括第一人稱視角系統）構成的精密網絡。此次行動與烏克蘭對俄創新無人機戰術相似——小型敏捷無人系統可穿透嚴密防御。本次行動表明，以俄烏沖突經驗為鑒的軍事戰略已在全球引發變革。

隱秘滲透：無人機走私入敵境

以色列摩薩德情報機構耗時數月，通過多種隱蔽方式向伊朗秘密走私無人機部件，其手法仿效烏克蘭"蜘蛛網行動"（Operation Spiderweb）戰術。據報道，這些部件通過行李箱、卡車及海運集裝箱運輸，常利用未設防的商業渠道與商業伙伴實施。

行動需要詳細規劃，消息源顯示準備工作始于數年前。小隊潛伏在伊朗關鍵基礎設施（尤其是防空系統與導彈發射場）附近。此舉使無人機無需穿越對抗性空域，可直接從伊朗境內發射——該戰術規避了傳統防空系統對境外威脅的監測機制。

經驗啟示："蛛網"戰術關聯

以色列在伊朗的無人機行動與烏克蘭對俄"蛛網行動"存在相似性。2025年6月初，烏克蘭使用18個月間走私入俄的117架無人機，對俄空軍基地發動襲擊。這些無人機藏匿于特制民用卡車和木制結構中，通過遠程激活攻擊高價值軍事目標。

以色列顯然深入研究了烏克蘭的創新戰術。兩次行動有以下核心特征：長期秘密滲透敵境運輸無人機部件；在目標國內部組裝可作戰系統；從隱蔽發射平臺遠程激活無人機；針對高價值軍事資產與基礎設施實施打擊。

以軍明確承認借鑒烏克蘭戰場經驗。自2022年俄烏沖突升級初期，烏軍便使用安杜里爾公司"幽靈-X"（Anduril's Ghost-X）等系統；對抗俄軍先進電子戰的經驗。

FPV革命：小型無人機的戰略武器化

以色列在伊朗部署的無人機包含第一人稱視角（FPV）系統，可為操作員提供實時視頻饋送實現精準定位。這些單價通常低于1000美元的低成本平臺，已證實可高效摧毀價值數百萬甚至數十億美元的目標。

FPV無人機在現代戰爭中具備關鍵優勢：
精準打擊——操作員可引導無人機精確命中防空系統部件、導彈發射器等關鍵設施；
成本不對稱——低廉平臺與高價值目標形成懸殊成本比；
隱蔽能力——小巧體型與低噪音特性使其在接近目標前難以被偵測；
心理威懾——"攻擊可能來自內部"的認知在敵軍中制造無處不在的脆弱感。

戰術執行：以色列如何在伊朗境內使用無人機

2025年6月以色列發動針對伊朗核設施與軍事基地的"雄獅崛起行動"時，預先部署的無人機小組對行動起到關鍵作用。當以軍F-35戰機逼近伊朗領空，這些小組激活無人機攻擊防空系統，有效癱瘓伊朗預警能力，為后續戰機構建突防走廊。

其他無人機小組同步打擊導彈發射車及運輸載具，阻止伊朗組織有效反擊。這種協同作戰使以色列獲得軍方所稱的"伊朗上空行動自由"，戰機得以在德黑蘭上空持續活動逾兩小時。

行動成效體現在伊朗出人意料的反擊局限：盡管襲擊后數日伊方發射約200枚導彈，但軍事分析家曾預期報復規模遠超此數。無人機打擊顯著削弱了伊朗即時反擊能力，預估導彈發射量從1000枚驟降至200枚。

烏克蘭：技術轉移與經驗共享

烏克蘭戰場經驗為以色列防務規劃提供模板。自2022年以來，烏軍應對數千次無人機攻擊的經驗催生了攻防能力快速革新，衍生出以軍采用的四項關鍵創新：

• 電子戰整合：通過電子系統干擾癱瘓無人機導航通信
• 聲學探測系統：利用獨特聲紋特征識別逼近無人機
• 分布式生產：構建抗毀性制造網絡
• 隱蔽滲透戰術：開發敵境悄運部件技術

烏克蘭在整合商用技術達成軍事目標方面展現卓越敏捷性。官員指出其運用民用無人機威懾對手、支撐決策的成效。作戰經驗推動烏軍系統軟件更新周期大幅縮短，該模式已被全球軍事規劃納入參考。

美國"復制者計劃"：規模化參考烏以經驗

美國將烏以小型無人機作戰經驗直接融入凱瑟琳·希克斯啟動的"復制者計劃"（Replicator）。該計劃吸納俄烏沖突教訓——烏克蘭每月部署近萬套低成本可消耗系統，成功抵消俄軍兵力優勢。

"復制者計劃"旨在18-24個月內部署數千套"小型化、智能化、低成本、規模化"的多域自主系統，希克斯強調其"立足烏克蘭實踐"。核心哲學與烏以模式共振：以海量廉價無人機突破防御，而非僅依賴高端系統。

首批交付系統已體現戰場經驗：

• 航空環境公司"彈簧刀-600"巡飛彈藥（烏戰場驗證效用，經軟件升級后克服俄軍干擾）
  -安杜里爾"幽靈-X"、Performance Drone Works C-100無人機（均經對俄作戰驗證）

2024年9月公布的第二階段聚焦反小型無人機系統（C-sUAS），直指烏以共同威脅。計劃強調通過烏軍實戰經驗開發的軟件賦能：抗干擾全環境通信、自主集群協同、簡化操控等能力。

五角大樓官員明確表示，該戰略制定直接源于"小型無人機在俄烏戰場巨大效能"的啟示。通過快速量產部署集群無人機（效仿烏對俄、以對伊戰術），尋求抗衡同級對手軍力優勢。"復制者計劃"突顯美軍思維轉變：采購周期從數年縮短至數月，超過500家商業企業參與供貨，既契合烏克蘭敏捷采購模式，也呼應以色列軍民融合路徑。

無人機戰爭未來：新安全范式

烏以經驗及美國"復制者計劃"的制度化，標志著現代戰爭變革——傳統安全范式面臨挑戰。這些行動證明：戰略目標打擊不再依賴本土發射導彈；通過敵境滲透的小型無人機可在內部實施精準打擊，穿透最精密防空系統。

此種演進使常規防御日益脆弱，迫使各國威脅判斷從單向邊境防御轉向內外復合安全環境。美國"復制者計劃"2025年量產目標，揭示未來沖突將由低成本自主集群系統主導，而非傳統作戰平臺。

對全球軍事規劃者，這些進展凸顯商用無人機技術已蛻變為改變國家力量平衡的戰略資產。無人機戰爭時代超越理論探討進入實戰驗證階段，從烏克蘭到伊朗的戰場實效為新戰術背書。

隨著無人機能力持續進化，攻防兩端將涌現更多創新：人工智能融合、電子對抗強化、自主能力升級將在烏軍巧思、以軍戰果及美國"復制者計劃"工業規模基礎上，塑造下一代小型無人機作戰圖景，深刻影響全球安全與軍事條令。

參考來源：dronelife

俄烏戰場背景下，常規威懾時代正在急速演變。烏克蘭深入俄羅斯領土的遠程無人機襲擊，徹底顛覆了傳統威懾理論。這類無人化精準攻擊鎖定從預警雷達到關鍵軍事設施等戰略目標。這些行動揭示出全新的威脅計算法則——持久性、精確性和認知影響力成為決定性要素。近期分析表明，此類無人機作戰已改變對手國家內部的風險評估，即使10%至15%的認知偏差也可能導致戰略誤判。隨著常規與核武器界限日益模糊，美國核戰略家正迫切呼吁重構威懾體系。

戰略轉變：重塑戰略預設

數十年來，美國核戰略基于一個核心假設：任何針對核指揮控制系統的常規攻擊必將觸發核反擊。冷戰時期演習數據及后續真實事件強化了防務規劃者的這一思維定式。然而烏克蘭對俄敏感目標（包括構成俄預警體系核心的雷達站）的反復無人機打擊，迫使人們重新審視固有認知。克里姆林宮的反應展現顯著克制，將此類侵入視為可控代價而非核升級導火索。從莫斯科多方公開及機密渠道傳遞的戰略克制信號表明：當代威懾機制正從依賴核武暴力，轉向依托打擊精度與意圖判斷的精妙博弈。現代決策者必須認識到，威懾體系需融合更廣泛要素——包括技術驅動的精確性及對手的升級閾值。

無形沖擊：超越核武的戰略重構

以核火力等同于戰略影響力的時代正走向終結。烏克蘭對低成本高精度無人機的創新運用證明，小型平臺足以顛覆傳統安全邏輯。防務智庫最新報告估算：無人機作戰單價不足傳統戰機任務的1%，但在情報獲取與戰術破壞方面的作戰效能關鍵領域卻可媲美。這些無人機深入敵境打擊曾被視作堅不可摧的高價值軍事經濟目標，其作戰模式正挑戰擁核國家對本土可信威脅的長期壟斷。美國規劃者必須重新校準威脅模型，整合非核選項——未來的戰略影響力不僅更經濟，技術復雜性亦遠超以往。

本土幻影破滅

冷戰時期，廣闊疆域、天然屏障與海洋隔絕營造了大國享有絕對安全的幻象。如今這一幻象正在崩塌。烏克蘭的無人機作戰生動證明：即使被認為嚴密防護的區域仍可被滲透。針對俄預警網絡、關鍵能源設施及軍事基地的襲擊揭示：沒有任何領域可高枕無憂。在高度敏捷的自主系統時代，從電網、通信系統到預警雷達等美國關鍵基礎設施風險陡增。鑒于全球無人機市場預計2030年將達近500億美元規模，本土防御戰略亟待徹底革新。快速響應機制、增強態勢感知及反無人機技術投入已非可選項，而是現代威懾體系的核心支柱。

無形信號：光學效應與意圖如何驅動局勢升級

烏克蘭作戰行動最顯著的特征之一，是其能在獲取戰術優勢的同時避免局勢失控升級。這些無人機打擊的成功源于精準的時機選擇、精確打擊及克制的執行。烏軍持續實施間隔性作戰，并精心選擇能突顯國家決心且避免大規模傷亡的目標。這種"雙重信息傳遞"（既達成作戰效果又傳遞政治信號）標志著威懾思維的深刻演進。當今時代，行動背后的光學效應與感知意圖可能和物理破壞同等關鍵。分析指出，對戰略意圖的誤判如今與傳統武力對抗場景一樣，構成非預期升級的重大風險。對美國而言，這意味著建立清晰明確的信息傳遞框架至關重要。此類框架必須使政策制定者與軍事領袖既能展示可信武力，又可避免被對手誤讀為挑釁行為。在行動受嚴密審視且容錯空間收窄的世界里，溝通清晰性已成為現代威懾的基石。

武器庫幻影：無人機融入威懾體系

無人機正超越傳統戰場角色，成為不可或缺的戰略資產。現代無人系統承擔多重職能——從監視偵察、情報收集到對關鍵目標的直接精確打擊。其融入作戰體系正以零人員傷亡風險革新軍事行動模式。此外相比有人打擊平臺，這些系統的政治敏感性更低。然而其日益凸顯的地位也帶來誤判風險。隨著近十年主要軍事強國對無人機技術的投資翻倍，必須迅速將其納入整體威懾框架。這需要制定嚴格政策以界定無人機作戰邊界與適用場景，開展指揮官升級管理綜合培訓，并通過公共信息傳遞強化戰略決心而不加劇緊張。技術應用的快速迭代意味著有效整合窗口期短暫，戰略敏捷性至關重要。

未來幻影：無人機時代的威懾重構

未來數十年維系美國戰略可信度，需要超越僅以核武力為錨的威懾模式。盡管核力量依然關鍵，但在當今多域沖突中，其已非塑造對手行為的唯一工具。威懾的未來取決于核與非核能力的無縫整合戰略。這要求制定國家無人機運用綜合條令，明確定義行動閾值、可打擊目標及強效升級管理規程。同時須著力升級本土防御體系，以應對遠程自主無人機攻擊威脅——尤其在太空資產、能源與電信領域。防務預算分析顯示：若北約成員國均達成GDP 2%防務支出目標，聯盟年度預算將增加逾千億美元。若欲在新作戰環境中保持威懾可信度與有效性，此類投資及美國提升技術韌性的同類舉措至關重要。

最終警示：擁抱威懾的幻影演進

"空中幽靈"不僅是隱喻，更濃縮了現代威懾的深刻變革。烏克蘭對無人機技術的創新運用，正強力重構長期主導全球安全政策的傳統認知。這種范式轉變挑戰固有觀念，要求美軍戰略快速演進。在混合威脅與技術劇變的時代，全球安全環境比以往更復雜且相互依存。未來威懾將取決于快速適應能力、非線性威脅響應能力，以及構建與威懾對象同等敏捷的靈活防御體系。對政策制定者的警示清晰可見：即刻擁抱這場幻影演進，因為在新興的多域戰場上，任何失誤都可能危及區域安全乃至全球秩序。烏克蘭無人機行動引發的威懾變革尖銳提醒：戰爭創新能使舊范式失效。隨著各國投資高性價比的精準自主系統，威懾計算法則將持續演變，迫使美國及其盟友重新審視戰略條令與防務開支。在這個最微弱的幻影也能顛覆戰略平衡的新時代，敏捷適應與響應能力將成為國家安全的真正標尺。

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：

1 Peter Layton, “Fighting Artificial Intelligence Battles Operational Concepts for Future AI-Enabled Wars,” Joint Studies Paper, No. 4, 2021, //www.defence.gov.au/.

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7 Sarah Lewis, “OODA Loop,” TechTarget, June 2019, .

8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

9 Joseph Trevithick, “Navy Establishes First Squadron to Operate Its Carrier-Based MQ-25 Stingray Tanker Drones,” The Drive, 1 October 2020, ; and Kyle Mizokami, “Russia’s ‘Hunter’ is Unlike Anything in America’s Arsenal,” Popular Mechanics, 10 August 2020, .

10 Patrick Tucker, “An AI Just Beat a Human F-16 Pilot in a Dogfight — Again,” Defense One, 20 August 2020, ; and Secretary of Defense Dr. Mark T. Esper, “Secretary of Defense Remarks for DoD Artificial Intelligence Symposium and Exposition,” US Department of Defense, 9 September 2020, .

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12 Joseph Trevithick, “This Containerized Launcher for the XQ-58A Valkyrie Combat Drone Could Be a Game Changer,” The Drive, 16 October 2019, .

13 Col Daniel Javorsek, USAF, “Air Combat Evolution (ACE),” DARPA, .

14 Miranda Priebe et al., “Distributed Operations in a Contested Environment: Implications for USAF Force Presentation,” RAND Corporation, 2019, .

15 Stefan Schrauf and Philipp Berttram, “Industry 4.0: How Digitization Makes the Supply Chain More Efficient, Agile, and Customer-Focused,” Strategy& and PWC, 7 September 2016, .

16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

圖：移動式低慢小無人機綜合壓制系統（M-LIDS）。圖片來源——美國陸軍

過去一個月表明，政府部門（尤其是美國）頻繁發布緊急聲明與指令，正成為反無人機（C-UAS）研發進程的常態特征。與此同時，近期數周亦涌現多項創新解決方案及測試研發最新動態。以下為上月部分C-UAS要聞回顧。

2025年3月31日，美國國會研究服務部發布題為《國防部反無人機系統：背景與國會關注議題》的報告，詳盡闡述國防部政策、組織架構與系統，并綜述近期針對多個反無人機項目的立法與研發進展。報告指出："多數無人機的尺寸、速度與飛行高度，加之其日益普及性、靈活性、可負擔性與技術復雜性，普遍被視為對美國國防部構成重大技術與作戰挑戰。"

此外，報告強調："國會或在此領域發揮重要作用，包括授權并撥款反無人機活動；維持或調整相關權限、政策與機構；監督國防部反無人機職責的履行。"

4月10日，Duality AI公司宣布獲得美國陸軍XM30項目辦公室授予的反無人機相關合同。該辦公室正在研發M2"布萊德利"步兵戰車的下一代繼任型號。以XM30為平臺的反無人機系統——輔助目標探測與識別（AiTDR）——正處于開發階段。通過與Duality合作，陸軍及團隊成員將利用該公司"獵鷹"數字仿真平臺生成的虛擬傳感器合成數據。

據陸軍介紹，AiTDR軟件可在復雜戰術環境中自動化快速檢測與分類威脅人員及車輛。通過部署經訓練可定位潛在威脅的AI與機器學習算法，并集成先進傳感器載荷與AiTDR處理能力，將大幅縮短威脅研判時間。

Duality AI消息公布數日后，美國海軍陸戰隊宣布計劃為全體陸空特遣隊（MAGTF）配備便攜式反無人機能力。此舉將推動動能與非動能手段探測、追蹤、識別與壓制敵方無人機的技術廣泛應用。

4月17日，英國政府宣布在反無人機蜂群試驗中成功運用新型射頻定向能武器（RF DEW），突顯C-UAS研發的全球性特征。該名為"突襲摧毀者"（RaidDestroyer）的系統利用高頻無線電波干擾或破壞敵方無人機電子元件，致其墜毀或功能完全失效。

此次試驗由英國陸軍協同國防裝備與保障局（DE&S）、國防科技實驗室（Dstl）及泰雷茲英國公司共同完成。

參考來源：dsm

美陸軍官員在談到"下一代指揮與控制"（NGC2）概念時，承認需推進變革性調整。

圖：美國陸軍參謀長蘭迪·A·喬治將軍于2024年3月在加州歐文堡"聚合頂點4號"項目期間，觀摩下一代指揮與控制（NGC2）實驗能力演示。在本年度同樣位于歐文堡的"聚合頂點5號"項目中，陸軍組織士兵主導的NGC2"原則驗證"以評估該方案進展。

美國陸軍指揮控制體系升級進程取得進展。據陸軍未來司令部NGC2項目聯合負責人馬修·斯卡格斯上校與邁克爾·卡盧斯蒂安上校透露，本月起軍方將啟動私營部門合作招標，簽訂NGC2概念建設合同，首批原型系統將于今年秋季交付。

這一進展基于NGC2在3月加州歐文堡"聚合頂點工程5號"（Project Convergence Capstone 5）演習期間，通過多輪作戰人員測試驗證其能力。然而盡管概念驗證成功，官員們仍發現存在大量需改進的后勤異常與系統組件問題，尤其體現在數據傳輸存儲與軟件定義網絡（SDN）領域。

合作模式

通過NGC2實驗獲得的首要經驗是：選擇行業合作伙伴的流程可能異于常規。官員強調所簽合同必須具備靈活性與適應能力。

斯卡格斯指出，鑒于NGC2項目的龐大規模與動態演進特性，不應由單一企業承擔全系統開發。陸軍希望保持與多家公司并行試驗的自由度——評估其技術能力，應用于NGC2項目，再決定是否深化合作。換言之，軍方力圖避免將NGC2主導權鎖定于某家企業，以防最終產品性能不達預期。

革新任務式指揮未來

"NGC2的獨特之處在于它更偏向概念而非系統——我們構建了基于云架構的集成數據層，"斯卡格斯上校表示，"但要以非綁定單一主承包商的方式簽訂合同，避免由某家企業掌控整個系統。數據必須具備可觀測性與可擴展性，若某應用運行異常，需具備更換供應商的自由。"

NGC2的數據擴展能力允許企業便捷地將創新技術集成至系統。斯卡格斯指出，企業新工具可直接接入可擴展數據層，為驗證其技術適配性提供便利測試途徑。

"靈活"與"合同"通常互為反義詞，但在NGC2項目中，這種實驗性協議雖艱難卻關鍵。斯卡格斯強調："我們嘗試建立新型合同機制——引入由多家企業組成的競爭性技術聯盟，通過創新合同條款設計，使政府能在需求變化時動態調整合作方。若無法實現這點，任務指揮系統終將重蹈傳統覆轍。"

技術優化方向

軍方表示需對NGC2框架進行多項改進。首要任務是構建低延遲數據傳輸能力，通過逆向工程法從目標反推解決方案。斯卡格斯解釋："我們明白無法始終回傳邊緣數據，必須解決延遲問題。因此，邊緣計算的重要性日益凸顯——傳感器邊緣攝取數據經AI處理后可直接供指揮官決策，無需回傳云端。"

卡盧斯蒂安上校補充道："必須著力發展邊緣AI能力，確保在沖突環境下實現數據攝取、解析與下層指揮官應用的無縫銜接。"

增強隱私安全與網絡升級

官員們正著力提升NGC2系統的隱私與安全性。斯卡格斯指出，作戰人員需在使用NGC2時最小化甚至消除戰場電磁特征，以規避敵方傳感器與射頻探測。

軟件定義網絡（SDN）2019年作為"網絡現代化方案"推出，其核心在于"將本地網絡路由控制功能遠程集中化"。但NGC2測試表明SDN響應速度不足以滿足戰備需求。為此，軍方提議引入基于人工智能的解決方案提升網絡敏捷性。

卡盧斯蒂安強調："未來沖突節奏極快，通信兵與指揮層將無暇手動調整網絡對抗敵情。必須將AI引入網絡運維——不僅優化數據路徑選擇，還需洞悉敵方在電磁頻譜與作戰空間的意圖并自主響應。"他補充道："目標是將網絡升級為完全自主、智能且威脅感知的體系，這將成為大規模作戰的核心需求。"

賦能決策與網絡愿景

據指揮控制跨職能團隊主任帕特里克·埃利斯少將介紹，NGC2概念18個月前提出，旨在為指揮官提供增強型信息數據庫以加速優質決策。網絡跨職能團隊通訊主管克萊爾·海寧格指出，NGC2賦予指揮官更機動、便捷與可訪問的指揮控制系統。

埃利斯與C3N項目執行官員馬克·基茨進一步闡釋NGC2的軍事影響。埃利斯表示："核心理念是通過工具賦能指揮官做出更優、更快、更多的決策——現代戰場態勢要求我們必須實現這點。"

基茨總結道："構建陸軍強大、全面、統一的網絡是場持續征程。NGC2是此進程中前所未有的里程碑，其展現的網絡未來圖景令所有人振奮。"

參考來源：AFCEA

人工智能（AI）正將現代戰爭轉變為先進技術的對抗，通過高速數據處理與自主作戰系統獲取戰略優勢。

在烏克蘭戰場，AI加速作戰流程，輔助掃雷與反制虛假信息，但其發展伴隨技術、倫理與量產挑戰。

現代戰爭的科技化轉型
 昨日科幻小說中的場景，如今已實時應用于戰場。人工智能從民用領域趨勢演變為戰略優勢要素，徹底改變戰爭形態。一方面，它幫助交戰方更快更精準決策；另一方面，其可能削弱人類角色，為基于計算機視覺與機器學習算法的自主作戰系統創造空間。

全球軍事AI應用變革
 早在2018年，美國總統首席軍事顧問馬克·米利上將就預警人工智能將極大擴展國家軍事實力。其預言已獲驗證：當前算法可處理衛星影像、無人機偵察結果、社交媒體等海量數據流。美國正測試搭載AI算法的F-16自主戰斗機實施反導機動與制導攻擊，Palantir公司開發的模塊化系統自動處理并電子化呈現衛星/無人機數據，Clearview AI通過社交媒體照片識別俄軍人員，開源數據訓練的系統已能預測敵方行動。

其他國家同步跟進：英國將AI用于戰術醫療訓練；以色列啟用"火工廠"與"福音"系統（數分鐘內完成目標探測與空天平臺任務分配），自詡"人工智能戰爭"；澳大利亞研發"幽靈鯊"自主潛艇；美國運用SandboxAQ量子技術優化裝甲車。技術優勢爭奪已呈全球化態勢。

烏克蘭戰場創新與實踐
 烏克蘭身處戰局，其作戰成果直接依賴AI快速部署。為加速研發成立的Brave1集群已支持約千個項目，含多項AI方案。"格麗塞爾達"系統整合衛星、無人機、社交媒體與敵方數據庫信息流，并入"鎧甲"、"蕁麻"、"甜菜"與"吉斯藝術"系統，將"發現-摧毀"鏈條時間壓縮至極限。"螳螂分析"平臺追蹤虛假信息網絡與克里姆林宮宣傳。

攻擊型無人機領域AI同樣關鍵："薩克爾"偵察無人機在通訊中斷時仍能自主運作，基于計算機視覺的AI算法使其可識別偽裝載具。此類"機械鳥"已通過實戰檢驗，抗俄電子戰系統能力成為烏軍顯著優勢。與此同時，無人機"蜂群"協同系統重要性凸顯——大量無人機無需持續操控即可協同行動，極大提升敵方防空壓力。

地面系統中AI亦發揮作用：國民警衛隊測試基于AI的TGP戰斗模塊，炮塔自主識別目標、計算彈道、追蹤敵軍，僅將開火決策權留予人類操作員。該設計在炮火與自殺式無人機威脅下顯著提升士兵生存率。

掃雷領域AI應用同步擴展：初創公司UADamage運用無人機與傳感器探測地表/地下雷區，大幅提升排雷效率并降低工兵風險。

系統挑戰與倫理困境
 盡管軍事AI進展顯著，挑戰依然存在。技術局限與產能不足制約廣域戰場監控系統規模化部署。此外，戰斗模塊自主性提升引發倫理爭議：在可能誤判或危及平民的場景中，依賴算法決策是否安全？部分國家已開始討論禁止完全自主攻擊無人機系統。

對烏克蘭而言，問題更為緊迫——戰爭正實時進行。因此，國家與私營制造商需平衡技術應用速度與法律道德原則。與此同時，本土AI研發開辟獨特前景：烏工程師積累的經驗或使該國未來躋身防御技術領導者之列。

未來展望與總結
 已有跡象表明，AI正成為戰場決定性力量，重塑情報、規劃與打擊模式。身處當代技術最密集戰爭的烏克蘭，不僅引進西方技術，更在短期內構建高效自主解決方案生態。面對俄羅斯龐大資源儲備，AI創新正成為基輔的"不對稱應對"利器。

軍事AI的持續發展將降低人員傷亡，提升作戰速度與精度，優化后勤與反情報。但完全自主化需謹慎對待，國際人道法原則必須嚴格遵守。在此框架下，人工智能將成為可靠盟友，助力烏軍保持對敵質量優勢。

參考來源：thegaze

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約

人工智能正在重塑戰爭形態、加速決策進程并影響平民傷亡——但過度依賴將帶來風險與脆弱性。

圖：烏克蘭第24旅使用A1-S Furia無人機，2022年6月29日（烏克蘭國防部供圖）

人工智能（AI）的快速發展正以前所未有的速度變革各行業，戰爭領域亦不例外。各國競相將AI融入軍事行動，其中烏克蘭與俄羅斯在開發自主系統獲取戰場優勢方面處于前沿。但隨著技術融入作戰，關鍵問題浮現：我們應給予多大程度的依賴？又需承擔何種風險？

奧地利外交部長亞歷山大·沙倫伯格警示："這是我們時代的'奧本海默時刻'"。正如核武器在20世紀重新定義戰爭，AI武器系統正在重塑戰場——烏克蘭戰場尤為顯著。在維也納自主武器會議上，沙倫伯格警告AI驅動戰爭可能引發失控軍備競賽的風險：自主無人機與算法驅動的目標鎖定系統或將使大規模殺戮機械化且近乎毫不費力。

五角大樓已在實戰場景中積極測試AI決策工具。例如2024年1月，據報美軍開始在印太地區使用類ChatGPT的生成式AI工具，以強化針對同級對手等高科技對手的戰場決策能力。

由美國防部首席數字與人工智能辦公室（CDAO，2022年設立）主導的AI整合計劃，通過與安杜里爾（Anduril）和帕蘭泰爾（Palantir）等公司合作，加速戰場指揮官決策進程。此舉標志著美軍正借助私營領域創新提升軍事決策能力。

具體而言，安杜里爾的Lattice AI軟件整合傳感器數據實現實時決策，為指揮控制注入自主態勢感知能力。帕蘭泰爾的AI數據融合技術為指揮官提供跨域可執行情報，通過整合陸海空天網電全域數據，實現實時決策、增強戰場感知并確保復雜環境下協同響應。

帕蘭泰爾的AI軟件使烏克蘭成為《時代》雜志所稱的"AI戰爭實驗室"。該技術助力分析衛星圖像、處理無人機鏡頭、融合開源情報，使烏軍得以實時識別與定位俄軍目標。新美國安全中心高級研究員塞繆爾·本德特強調，俄烏戰爭產生的空前數據量正推動軍事AI創新："過去三年積累的數據量橫跨空天陸網領域，相當于數百年的數據總量。交戰雙方正利用這些數據塑造軍事規劃與兵棋推演，尤其在無人機與無人系統應用方面。"

烏克蘭戰場的人工智能軍備競賽

烏克蘭與俄羅斯已陷入AI驅動的無人機競賽，雙方均借助自主技術謀求戰場優勢。面對俄方數量優勢，烏軍在戰爭初期轉向無人機作戰，迫使俄方跟進。隨著俄軍電子戰能力提升（對烏軍無人機實施干擾），雙方技術迭代速度不斷加快。當前俄烏戰爭中，無人機造成約70%的戰場傷亡。

這場"貓鼠游戲"促使雙方采用光纖通信規避干擾，而針對光纖的對抗手段亦在研發中。無人機戰即將進入新階段：AI賦能目標識別系統可在強干擾環境下自主運作，實現最小化人為干預的識別與打擊。

烏克蘭前總司令瓦列里·扎盧日內在2023年11月接受《經濟學人》采訪時，將戰場比作"一戰"僵局："我們已達到導致戰略相持的技術水平。"他強調突破僵局需無人與機器人系統的重大躍升，并承認"難以實現深度且漂亮的突破"。

當前雙方正竭力尋求短期技術突破。這場技術競賽已演變為無人機霸權之爭，而AI賦能的無人機將推動戰爭向算法對抗演進。具備最快適應能力的AI方將主導殺傷鏈中的目標識別與打擊環節，速度與精度成為決勝要素。算法獲取的數據與傳感輸入越多，AI目標識別系統的精準性與殺傷力越強。

AI作戰能力的下一階段進化

某俄羅斯軍事博主在Telegram發文警告，AI將終結傳統戰爭形態，使偽裝、欺騙與電子對抗近乎失效："偽裝無法實現——AI算法憑借算力持續分析偵察數據，可捕捉最細微變化。"

該博主稱，AI將顛覆電子戰：模擬人聲的機器學習系統可攔截通信、操控敵方決策，使無線電偵察過時。"無線電偵察失去意義——GPT聊天機器人能模擬真人語音進行無線電交互，侵入無線電網絡獲取談判信息只會干擾偵察。電子戰喪失價值——每個作戰單元實現自主。"

博主同時強調AI增強型集群武器的進化，包括實時從交戰中學**的無人機、導彈改型與制導彈藥。他認為AI目標識別系統將創造持續進化的戰場，使對抗手段快速過時。

"所有武器都在學。被車輛或坦克規避的反坦克導彈會瞬間回傳數據至載具（如阿帕奇直升機），后者發射的新導彈將'知曉'如何應對之前的規避動作。魚雷、反艦導彈、空對空導彈等所有制導武器同理。這堪稱'新型原子彈'，甚至更為可怕。"

盡管存在此類擔憂，《經濟學人》防務編輯沙什克·喬希指出，AI的直接影響并非完全自主戰爭，而是增強軍事戰略與決策。AI在實戰中最顯著的應用案例是以軍對加沙的轟炸行動，AI目標識別系統在其中發揮關鍵作用。

盡管該博主可能高估AI的短期影響，但其警告反映出對戰爭演變速度的深切憂慮。這場競賽的關鍵不僅在于戰場部署AI，更在于同步開發對抗手段。

人工智能的雙刃劍效應

人工智能將以無與倫比的精度與適應性重塑戰爭形態，但其快速整合伴隨嚴峻風險。盡管可能減少意外傷亡并提升戰場效率，但該技術也可能導致失控升級與對自動化的過度依賴，為未來戰爭帶來不可預知的后果。

究其根本，研究人員仍難以完全理解AI的運作機制（尤其是訓練與決策過程）。AI模型的"黑箱"特性意味著即使開發者也未必明晰其結論生成邏輯。這種透明度的缺失在涉及生死決策的軍事應用中引發重大關切——可靠性、可預測性與問責性至關重要。若軍隊過度依賴AI卻未充分認知其局限，可能部署存在不可預知失效風險的系統（原因包括對抗性操縱、隱性偏差或戰場環境下的運行故障）。

Insight Forward公司首席地緣政治官、喬治城大學兼職教授特雷斯頓·惠特在采訪中表示，他相信AI有助于減少意外傷亡。例如，依賴多源情報的指揮官可能忽視關鍵細節并下達導致平民傷亡的打擊指令，而AI系統可實時處理海量數據，識別人類可能遺漏的細節從而避免此類錯誤。

"AI必將降低平民傷亡，這將成為此類武器的核心優勢，"惠特解釋稱，"盡管人類具備創造力與思辨力，但AI處理信息（包括評估潛在場景）的速度遠超人類。此外，人類的視野更為受限。因此，AI將使武器更有效區分目標。"

然而，AI雖提升精度并減少意外傷亡，但其融入戰爭仍伴隨風險。隨著AI應用規模擴大，過度技術依賴問題將凸顯——當系統失效或受干擾時，軍隊將陷入脆弱境地。

惠特援引軍事史上技術優勢反遭低技術手段壓制的案例，反映出現代軍隊的普遍困境：過度技術依賴可能削弱基礎軍事技能。當戰場技術突發故障（信號干擾、電量耗盡或敵方網絡攻擊）時，士兵是否具備無技術依托的作戰能力？墨西哥緝毒行動中，技術依賴使警員在設備失效時暴露風險，印證技能退化的危險性。

"軍隊過度聚焦技術優勢總會產生問題，"惠特警示，"以色列與美國均面臨此類困境——高度依賴先進技術時，對手以低技術手段實施反制。"

例如，美國在"反恐戰爭"中主導信號情報，基地組織則轉向紙質通信與人力傳訊規避偵測。第二次黎巴嫩戰爭中，真主黨使用防火毯遮蔽導彈發射點，使以軍空襲失效。

盡管AI與自主武器必將增強戰場殺傷力，但惠特強調，創新思維與低技術手段仍可消解技術優勢。"先進技術與自主武器無疑提升軍隊殺傷力，"他指出，"但決策者切勿忘記，想象力與低技術方案可瓦解此類優勢。"

美國陸軍戰爭學院助理教授、特種作戰主任保羅·盧申科以以色列在加沙的AI驅動目標識別為例，說明AI已影響實時戰場決策。他指出，基于軍事數據集訓練的機器學習算法可預測敵方位、分析作戰條令并優化打擊方案。

但他警告，AI融入致命行動引發嚴重倫理問題（尤其是自主武器與算法驅動目標識別）。以軍在對哈馬斯作戰中高度依賴名為"薰衣草"的AI目標識別系統，據報該系統篩選出約3.7萬個潛在關聯目標，大幅加速空襲節奏，卻導致大量平民卷入交火。

盧申科還論及"牛頭怪戰爭"概念——AI可能接管更多作戰控制權，指揮地面巡邏、空戰與海戰。他認為這要求軍事架構根本性變革，包括重新定義指揮控制、創建新職業領域并重構集中式與分散式作戰模式。

該構想將AI視為軍事行動的"中央大腦"，以超越傳統方式的速度與精度分析戰場數據并向人機單元下達指令。"牛頭怪"概念體現人機協同的混合模式，在自動化與人工監管間尋求平衡以提升作戰效能。

隨著AI加速融入戰爭，核心問題依舊：應賦予機器多少決策權？代價幾何？

并非所有AI模型均針對全戰場場景訓練，AI自有其局限。諷刺的是，過度依賴AI驅動戰爭的一方可能暴露新弱點——對手必將學會利用這些弱點。

"技術永遠存在漏洞，"惠特指出，"關鍵在于我們部署AI增強網絡防御的效能，但無法排除網絡攻擊成功的可能性——尤其是存在意外內部風險或高能力威脅行為體時。"

若AI目標識別系統依賴預設交戰規則，可能難以適應非常規戰爭。若AI模型主要基于傳統戰爭模式訓練，可能無法識別與應對快速演變的威脅。更甚者，若AI系統優先效率而忽視倫理約束，可能誤判非傳統戰斗人員或物體為合法目標，導致戰場災難性誤判。

俄羅斯在烏克蘭戰場投入民用車輛作戰即為明證。當對手系統性無視國際法與規范時，西方AI模型是否應訓練識別民用戰斗車輛？若俄軍（或其他對手）完全放棄軍服偽裝平民發動襲擊，又當如何？部分俄軍甚至嘗試穿戴烏軍制服滲透防線。

此類戰術暴露戰爭AI研發的根本挑戰：當交戰規則被刻意模糊時，系統如何區分合法軍事目標？對手始終尋求利用技術進步，過度依賴AI可能在未來沖突中制造致命弱點。

參考來源：LAWFARE

在人工智能（AI）和無人機技術進步的推動下，現代戰爭的格局正在發生巨變。這些技術的融合不僅增強了傳統軍事能力，還從根本上改變了沖突本身的性質。隨著各國競相開發和部署更先進的無人機系統，其對軍事戰略、倫理道德和全球安全的影響是深遠的。

圖：烏克蘭軍人在一架改裝無人機上安裝彈藥。

無人機戰爭的演變

幾十年來，軍事行動中一直在使用無人機，主要用于監視和偵察。然而，最近的沖突，尤其是烏克蘭和中東的沖突，展示了無人機的攻擊能力。在俄羅斯烏克蘭戰爭的最初幾周，土耳其制造的 Bayraktar TB2 無人機發揮了重要作用，在反裝甲攻擊中發揮了有效作用。同樣，哈馬斯也使用無人機攻擊以色列的防御工事，顯示了無人機作為進攻性武器的多功能性。

隨著無人機技術的發展，其在戰爭中的應用也在不斷變化。如今的無人機配備了先進的傳感器和人工智能算法，可進行實時數據處理和自主決策。這種能力使無人機在執行復雜任務時只需極少的人工干預，這標志著無人機與最初作為偵察工具的角色大不相同。

人工智能在無人機戰爭中的作用

人工智能是這一轉變的前沿。通過增強數據處理能力，人工智能使無人機能夠快速分析大量信息，并在戰場上做出瞬間決策。在傳統指揮控制結構可能受到破壞的高風險環境中，這種能力尤為重要。

將人工智能融入無人機系統帶來了兩大創新：蜂群智能和自主瞄準。蜂群智能可使多架無人機協同作戰，通過協調攻擊壓垮敵方防御。在各種沖突中，無人機群成功地穿透了復雜的防空系統。

此外，目前正在開發的自主瞄準系統可使無人機在無人監督的情況下識別和攻擊目標。這引發了對問責制的倫理關注，以及在戰斗場景中可能出現意外后果的擔憂。隨著各國不斷改進這些技術，完全自主武器——通常被稱為 “殺手機器人”——的前景變得越來越現實。

當前的應用和發展

無人機技術的最新發展表明了創新的快速步伐。例如，赫爾辛（Helsing）等公司推出了人工智能攻擊無人機，能夠在電子干擾環境中有效作業——這是現代戰爭中常見的挑戰。即使沒有持續的數據連接，這些無人機也能保持與目標的接觸，從而提供顯著的戰術優勢。

在烏克蘭，軍方調整了結構，將無人機作戰部隊納入各軍種。第一人稱視角（FPV）競速無人機的引入使烏克蘭軍隊能夠對俄羅斯坦克和部隊編隊實施精確打擊。這一轉變凸顯了無人機技術如何在沖突中提供非對稱優勢，而在沖突中，一方的火力可能比不上傳統火炮。

人工智能驅動算法的使用也增強了無人機收集情報和偵察的能力。無人機現在可以在復雜的環境中自主導航，識別敵軍的生活模式，并根據歷史數據分析預測潛在威脅。這種水平的態勢感知能力對于尋求保持對對手優勢的現代軍隊來說非常寶貴。

戰略意義

隨著無人機越來越先進，它們對軍事戰略的影響也越來越深遠。部署成群無人機打擊敵方目標的能力改變了傳統的空中力量和地面戰概念。軍事規劃人員現在必須考慮如何抵御不僅是單個無人機的攻擊，而且是成百上千架無人機的協同攻擊。

此外，無人機作戰的成本效益也為增加其使用提供了令人信服的論據。無人機的生產成本通常低于有人駕駛飛機，而且可以在不危及人員生命的情況下大量部署。這種經濟優勢可能會鼓勵各國大力投資無人機技術，將其作為軍事武庫的主要組成部分。

無人機技術的擴散也引發了有關戰爭行為的重大倫理問題。自主武器系統有可能在沒有人類監督的情況下運行，這對現有的武裝沖突國際法律提出了挑戰。出于對問責制和平民傷亡的擔憂，倡導團體呼吁先發制人地禁止完全自主的武器。

對策與未來發展

隨著無人機技術的發展，旨在消除無人機威脅的反制措施也在不斷進步。各國正在投資電子戰能力，以干擾或破壞無人機的通信，使其在行動中失去效力。此外，激光武器也在不斷進步，有望在無人機到達目標之前將其攔截。

未來，無人機戰爭很可能會與機器人和機器學習等其他技術進一步融合。將地面機器人與空中無人機相結合的混合系統的開發，可以創造多領域作戰能力，提高戰場效率。

此外，隨著各國加大對無人機技術的投資，圍繞無人機的全球軍備競賽將愈演愈烈。這種競爭不僅會影響軍事戰略，還會影響地緣政治動態，因為各國都在尋求通過技術優勢來確立主導地位。

人工智能與無人機戰爭的交叉代表了軍事史上最重大的變革之一。隨著這些技術的不斷發展，它們將重新定義戰爭的打法和勝負。它們在戰場上提供前所未有的優勢的同時，也帶來了倫理困境，需要政策制定者和軍事領導人認真考慮。

未來的戰爭越來越自動化，越來越依賴人工智能--這一現實要求在武裝沖突中建立新的監管和問責框架。在各國探索這一未知領域的過程中，如何在利用技術進步促進安全與保障人權之間取得平衡，將是塑造未來戰爭格局的關鍵。

參考來源：eurasiare view