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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

數個世紀以來，步兵進攻總是始于震耳欲聾的槍炮轟鳴。然而當今的許多交火行動，卻由無人機率先發起。

如今步兵有效接戰目標的能力，已不再受限于士兵的肉眼視距。盡管迫擊炮、反坦克導彈、單兵火箭筒和高拋角榴彈發射器等武器系統顯著延伸了交戰距離，但仍需士兵在武器系統旁操作或依賴前方觀察員發現、鎖定并協調有效火力。無人機賦能步兵的核心突破，在于將傳感器與打擊單元融合為遠程操控的一體化平臺。關鍵性變革在于：步兵或前方觀察員無需親臨武器陣地或目標區域——這不僅改變了交戰幾何形態，更重構了風險計算模式與步兵編隊的戰術靈活性。無人機賦能大幅拓展了接觸距離，使作戰范圍遠超可視極限。這項輕松覆蓋20公里的新型偵察能力，實現了殺傷鏈的分布式管理，徹底改變了戰術機動部隊與火力支援的傳統關系。

班排級單位現在能自主實施大范圍偵察并啟動打擊。曾經由更高級指揮部壟斷的"看見即摧毀"能力，如今已實現基層化裝備。

正如間接火力使步兵具備了超越機槍射程的打擊能力，無人機應用正從根本上改變步兵的武力運用方式。過去只能控制數百米交火區的排級單位，如今可影響原先需要營級兵力才能覆蓋的十幾英里區域。機械化合成作戰主導了上世紀戰場，而在新時代，將戰術體系與己方陣地上空的無人機空域相融合的能力，其重要性即使不超越前者，也必將與之并駕齊驅。

近岸空域：新型關鍵戰場

曾被認為與小隊戰術無關的戰場上方1000英尺空域，如今構成了"近岸空域"（air littoral）這一新概念。在烏克蘭及其他戰場，獲取并掌控低空戰場空間對最基礎的戰場活動都日益關鍵。

首要原因在于近岸空域控制權直接影響近距作戰主動權。用于監視和/或游蕩彈藥的無人機可迅速轉為目標指示平臺。當與火力結合時，這些系統的持續監視能力使低階戰術單位能實施遠超現有直瞄武器射程的戰場掌控。

現代安全專家需深刻理解此變革的深遠影響：無人機融入步兵編隊（下至班組層級）正扁平化傳統指揮控制殺傷鏈——使排級單位具備爭奪近岸空域的能力。部隊機動、集結區域、指揮控制節點及后勤保障能力一旦被更高級指揮部的情報監視偵察（ISR）資產發現，便長期面臨炮火打擊威脅。當今變化不在于脆弱性本身，而在于誰能觀察、瞄準并利用這種脆弱性。如今，曾依賴營旅級協調的排級單位可直接識別、追蹤并打擊目標。這種排級乃至班組級新型能力，極大壓縮了實施火力打擊所需的時間、協調層級及地理限制。曾經視野受限的排級單位，如今能塑造數英里外的戰場態勢。

這是可見即掌控、掌控即存活的戰場。

喪失近岸空域控制權的部隊將暴露于敵方火力下，并在接敵前便喪失戰斗力。傳統殺傷區存在于步槍與機槍最大有效射程內，而今日的交戰包線已擴展至無人機可觀測的每寸空間。

從無人機班組到刺刀無人機

應對此挑戰的一種方案是將常規步兵排重組為兩個步槍班、一個武器班和一個無人機班。配備四架大型無人機的無人機班可承擔偵察、獵殺、反無人機及火力協調等職能。此構想仍具價值，但未來步兵作戰或需更深入變革。

當今排級單位的打擊能力，日益取決于其能在近岸空域部署的空中傳感器數量——這決定了其搶占制空視野并在敵方反應前發動打擊的能力。正如西班牙大方陣（Spanish tercios）從密集長矛陣型演變為精干火力單元，現代步兵或需考慮列裝分布式傳感器-射手集群。現代步兵力量應確保無人機能力下沉至最低層級：或許每名士兵都應配備無人機，每名步槍手都應成為無人機操作員。

目前第一人稱視角（FPV）無人機產能大幅提升。可推行以下方案：從排長到步槍兵，每名步兵攜帶可快速部署的輕型"刺刀無人機"——這種數秒內即可升空的輕型偵察器，能大幅延伸士兵的即時視距。步槍兵借助"刺刀無人機"可掃描屋頂、窺探墻后、清剿戰壕或偵測山谷伏擊。若在機腹加掛手雷、C4炸藥或聚能裝藥，它便不僅是偵察器，更是殺戮兵器。這種新型殺傷潛力已令上層迫切希望將此類裝備列裝部隊。

在新型戰場空間：飛得更多則看得更多，看得更多則打擊更快，打擊更快則生存更久。 每個步兵排還需考慮配備建制化近岸空域防御能力及反無人機專用裝備。

這不僅是裝備更新問題，更需訓練步兵理解這種新型暴力工具。運用無人機應如同在交火初期混亂時刻本能還擊般自然。若獲得充分裝備、指揮與訓練，這些分散式合成小型步兵-航空傳感器-打擊群組，如今能獨立實施傳統上僅能由空中力量或炮兵達成的火力打擊。

奪取近岸空域主導權

數十年來，步兵作戰遵循著熟悉的節奏。美軍老兵觀看伊拉克或阿富汗戰事時能即刻辨識那些場景：接敵班組在巷道與灌溉渠間機動，依托墻壁巨石掩護，組成射擊線等待炮火或空中支援創造進攻條件。盡管武器與通信技術革新，地面作戰本質仍未改變——受制于地形、人眼視距及人類移動節奏。

但這種節奏或許正在改變。

未來步兵作戰應如當前俄烏軍隊班排級行動般，在既獨立又互聯的階段中展開，重塑地面作戰形態。新型交火始于空中而非地面。

階段一：創造己方無人機升空條件并掌控近岸空域

無人機賦能作戰的第一步始于掌控排級單位上方對抗空域的制空權，而非地面行動。無人機班組需配屬便攜式反無人機武器（電子戰干擾器、霰彈槍、攔截網和誘餌系統），依托這些系統確保多個分散發射點安全。士兵需精通無人機緊急發射程序以應對敵無人機接觸。排級單位還須制定協調機制，確保無人機操作員規避飛行路徑與目標沖突。

發射點安全后，首波升空的偵察平臺將與獵殺無人機協同展開扇形搜索，識別戰場敵無人機。一經發現，獵殺無人機將立即實施打擊。前沿無人機分隊則持續保持警戒，準備應對敵無人機反擊。

成功掌控此層戰場空間的排級單位，將在奪取主動權與創造接敵條件方面獲得顯著優勢。失敗則意味著放任敵偵察-打擊體系集中火力摧毀己方部隊，甚至使其無法與敵地面部隊接觸。

階段二：定位打擊敵步兵力量

掌控近岸空域后，無人機轉向人員目標：偵察平臺開始標記敵步兵、武器系統、指揮節點及補給點坐標；游蕩彈藥與第一人稱視角（FPV）無人機將撞擊機槍組、在建筑物內引爆、打擊暴露班組；無人機同時為迫擊炮、火炮或導彈攻擊提供坐標。己方操作員持續搜尋敵無人機操作手，預留平臺在其發射前實施摧毀。

這是消耗階段——敵作戰體系在己方步兵排目視接觸前便已瓦解。

階段三：支援步兵機動接敵

當敵防御體系瓦解且地形完成測繪后，步兵排開始推進。此時步槍手的傳統任務啟動：機動、壓制、奪控。但無人機賦能步兵的戰場態勢感知能力遠超以往——每條巷道、樹線、屋頂均經空中偵察。無人機警戒覆蓋側翼、監控山脊線、實時識別目標。躍進掩護（bounding overwatch）演變為立體協作戰術：地面火力組與空中無人機共舞。

人類仍是終結戰斗的力量，但如今他們在"空中之眼"掩護下行動——其中多架無人機搭載各類武器，隨時響應召喚實施打擊。

階段四：目標區肅清、鞏固與空中追擊

奪控目標后，無人機持續升空警戒：掃描反撲跡象、鞏固階段提供監視、追擊撤退之敵。追擊不再因墻壁、樹線或人員疲憊終止，而是延伸至數公里外。撤退敵軍雖脫離直射火力范圍，仍持續面臨無人機打擊風險。無人機追擊無需代價高昂的人力追擊，加速擴大敵潰敗戰果，可能再現海灣戰爭后未見的戰術級"死亡公路"。

階段五：持續保障、警戒與空域控制

目標區鞏固后，無人機仍保持升空：醫護兵救治傷員時，指揮官實施重組；連營級無人機協助補給與傷員后送。同時無人機持續巡航——隨時引導火力、探測增援、阻止敵無人機重返

重寫步兵作戰手冊

步兵作戰似乎已進入新時代：打擊敵人不再依賴肉眼視距，排級控制范圍不再以米計量而是延伸至數英里。曾專屬于前方觀察員、攻擊直升機及高級指揮部的職能，如今掌握在步槍班與基層指揮官手中。配備無人機的步兵排作戰空間已演化為三維戰場，其影響范圍遠超傳統地面部隊極限。需注意這一變革不僅是技術革新，更需伴隨作戰條令的演進。

不變的核心使命
 步兵根本任務始終如一：通過火力與機動接敵殲敵，以直射火力擊退進攻，通過近戰與反擊奪取地域。從叢林、城市、沙漠到山地，這一使命歷經考驗，亦將延續至無人機時代。地面部隊仍需精研火力指揮、機槍壓制與迫擊炮協同。從諾曼底到摩蘇爾再到庫納爾，用鮮血淬煉的傳統戰斗操練（如Battle Drill 1A）形成的肌肉記憶不可廢棄——當無人機耗盡時，這些技能仍是保命根本。然而這些操練方法必須進化，以適應無人機融入戰場的新現實。

三維戰場新法則
 第一人稱視角（FPV）無人機不僅是工具，更催生新型戰爭形態：每個步兵班成為傳感器-射手節點，每個步兵排構成精確打擊網絡，每道山脊、屋頂與樹林線皆可在數秒內完成偵察掃描或打擊。在此新戰場，視距不再構成限制亦不提供庇護。步兵作戰的這一新現實要求對條令進行重大修訂。

新基礎操練構想
 步兵或需從基礎操練重構開始。以"徒步遭遇直射火力應對操練"（Battle Drill 1A）為例：現行條令要求班組還擊、尋找掩體、機動殲敵。而無人機集成部隊可能需要新增并行行動程序：在火力壓制下部署偵察無人機，從空中識別敵陣地位置，引導游蕩彈藥與間接火力實施打擊。掌握近戰的這一新維度，將顯著提升部隊生存能力與殺傷效能。

人機協同新形態
 未來步兵排或將編配無人機分隊，與其并肩作戰、共同承受傷亡、依托其奪取勝利。正如訓練士兵射擊、機動與生存，如今也需訓練機器具備同等能力。新的操練、編組與本能反應——不僅針對士兵，也面向戰場懸停的金屬戰士。

勝敗關鍵
 勝利將屬于那些將無人系統融入戰術思維核心的軍隊——不僅是配發無人機，更要重寫作戰條令。若二十世紀步兵戰由塹壕、機槍與機械化定義，那么新世紀的形態將由低空戰場決定。未來屬于能在近岸空域作戰并取勝的力量。

參考來源：warontherocks

俄羅斯與烏克蘭正積極展開技術競賽，旨在開發和部署具備人工智能（AI）與機器學習（ML）能力的無人機。雙方競相推進這些AI/ML驅動的無人機技術，以實現無人機協同作戰、目標鎖定與戰場分析的自動化。成功整合AI/ML無人機或使俄烏軍隊減少對人類操作員和防御者的依賴，規避電子戰（EW）干擾，突破目標識別中的人類局限，并加速無人機作戰的決策流程。俄烏軍隊將尋求在多領域部署無人系統：包括無人航空系統（UAV）、無人水面艇（USV）及無人地面系統（UGV）。截至2025年6月初，俄烏雙方均未在戰場上大規模應用AI/ML無人機。然而，兩國正逐步將機器學習能力與有限的人工智能適配技術整合至新型無人機中，為開發全AI/ML驅動無人機鋪路。

本文使用“AI”與“ML”指代不同實現方式及開發復雜度層級，盡管二者定義存在重疊且討論常將ML功能歸入廣義AI范疇。當機器學習模型經訓練執行可預測的特定任務（無需強大算力、內存或數據云支持）時，其能力更易擴展并集成至無人機。此類任務包括：GPS拒止環境下的導航與末端制導、圖像模式識別、自導引及目標鎖定——盡管部分任務仍需AI等高級工具輔助。搭載ML能力的無人機仍需操作員提供全局指導與分析（如目標識別、模型調優以適應新環境），且通常需與操作員保持通訊。換言之，ML能力可使無人機執行預設編程與訓練任務，但缺乏自主適應戰場條件所需的推理能力，仍需人類智能介入與微調。

人工智能模型可執行需人類智能的任務，包括數據分析、自主識別篩選目標、基于實時條件調控無人機航跡。AI模型能指揮“無人機群”協同攻擊目標，實現高階機間協同作戰。AI還可將任務數據存儲于云端并分析，以獨立優化無人機作戰；AI驅動的無人機具備自適應決策能力，可消除與操作員通訊的需求。但AI能力集成至無人機的過程更昂貴耗時：需開發復雜新算法、強大算力支持、大規模數據云及長期測試，以訓練AI系統在不同戰場環境中運行學習。

人工智能（AI）驅動高層級自主決策，而機器學習（ML）能力執行特定任務并協助AI從戰場環境中學習。集群無人機可作為AI/ML驅動無人機的范例：其機間協同、目標鎖定及任務分配管理高度依賴AI；ML能力則支撐圖像識別、無人機避撞、目標鎖定等專項任務。

俄烏雙方自2023年中起持續強化機器視覺無人機的研發。機器視覺指使無人機能記憶目標圖像并對移動目標實現鎖定的自動圖像識別算法。烏克蘭推進該技術旨在應對俄軍電子戰與戰場電子偵察，并解決因信號中斷導致無人機脫靶的問題。具備ML能力的無人機可在通訊中斷（如受電子干擾時）保持目標追蹤能力。當前這類視導無人機尚未實現完全AI化，因其無法獨立辨別目標且仍需依賴人類智能。俄軍于2023年中后期部署"柳葉刀-3"（Lancet-3）無人機及游蕩彈藥時，首次應用機器視覺技術。烏克蘭數字轉型部長米哈伊洛·費多羅夫（Mykhailo Fedorov）在2024年2月宣布加速AI無人機研發，稱將很快推出對標"柳葉刀-3"的視導無人機。烏軍于2024年3月展示了首批視導無人機樣機。

俄羅斯持續擴大機器視覺無人機開發規模。俄研發機構在2025年5月中旬宣布啟動"圖維克"（Tyuvik）輕型攻擊無人機的量產，該機型配備抗電子干擾的目標追蹤系統。該無人機于2024年6月首次公開測試。研發方宣稱"圖維克"可在操作員確定打擊目標后，于任務末段自主攻擊目標。其自動駕駛系統在電子干擾環境中無需衛星導航或與操作員通訊，依賴預載地圖數據與圖像識別技術實現自主飛行。烏克蘭軍方亦指出，俄軍2025年5月增加使用具備AI能力的未明型號無人機，可能指向其擴增的視導與初級AI無人機群。

2024至2025年初，俄烏在戰場部署ML無人機時遭遇技術瓶頸，遂轉向大規模應用光纖引導無人機。據報俄制"柳葉刀-3"在2023年末至2024年初頻繁出現自主鎖定目標模式故障；2024年1月末的作戰錄像顯示，一架"柳葉刀-3"鎖定裝甲車后于最后時刻偏離軌道擊中殘骸堆。雖有記錄表明該機型曾命中火炮系統與火箭發射器，但未見其攻擊偽裝目標的有效案例。西方專家2024年2月公開質疑"柳葉刀-3"的實際自動化水平與目標識別可靠性。俄方同期啟動光纖無人機的并行開發，試圖在視導技術成熟前搶占戰場優勢。光纖引導雖非高新技術（線導彈藥已有數十年歷史），但因其抗干擾性強、可實現裝甲目標精確打擊且結構簡單便于量產，俄軍自2024年中起成功對烏軍制造新作戰困境。

烏克蘭某無人機制造商首席執行官于2024年夏季指出，算法導引能力薄弱導致機器視覺開發進展緩慢。該高管同時強調，俄軍電子戰設備沿前線密集部署（而非集中于目標區域），導致無人機升空后難以維持通信。另一家測試機器視覺無人機近兩年的烏企在2025年5月表示，此類技術目前仍"粗糙"，前線戰術無人機應用效果"平庸"。開發商證實末端制導通常適用于長航程固定翼無人機，但烏軍難以使四旋翼視導無人機進入俄軍目標有效射程；且此類機型追蹤移動目標時存在導航偏差，第一人稱視角（FPV）相機在500米距離無法識別目標。烏克蘭某連連長確認，當前烏軍作戰重心已轉向整合光纖引導無人機。

截至2025年5月，俄烏雙方僅在無人機上集成有限AI能力，多為試驗性部署而非大規模實戰應用。烏克蘭電子戰專家觀察到俄軍5月18日投入六架涂裝異色機翼的集群無人機（用于機間識別）；該機型據稱載彈3公斤、射程80公里，配備慣導與衛星導航系統，核心部件高度依賴進口；搭載高清攝像頭、JETSON視頻處理模塊、激光測距儀及超100GB高速硬盤；某衍生型號采用燃氣發動機將航程提升至100公里以上。俄軍每天在多方向投射30-50架此類無人機，常以2至6架編組測試；其依賴視覺地形導航飛向目標區，具備自主探測-分類-篩選目標能力，無需操作員授權最終打擊決策。

烏軍5月末首次在前線啟用新型AI"母艦無人機"。烏克蘭初創企業5月26日宣布，其GOGOL-M母艦無人機在攻擊俄軍目標測試中完成首次自主任務；該母艦可投送兩架FPV攻擊無人機，實施300公里射程的精確打擊。費多羅夫5月29日宣稱烏國防平臺Brave1研發的新型母艦無人機通過戰場測試——該機能在300公里距離內自主識別、定位目標，并用兩架FPV無人機打擊俄軍戰機、防空系統及關鍵基礎設施；若行動半徑在100公里內可返回重復使用，依托"SmartPilot"系統及視覺-慣導相機實現導航。鑒于俄烏雙方母艦無人機均處實戰測試階段，其實際效能與自主性仍有待評估。

俄羅斯推進AI/ML無人機研發，部分取決于構建聯合戰場態勢感知與管理體系的能力。其需開發精密的云系統存儲分析前線數據，系統化訓練AI無人機自主識別目標、規避友軍，實現全域無人機作戰追蹤。烏方則持續演進多型態勢感知系統：德爾塔（Delta）系統與"克魯波瓦"（Kropyva）系統已運作多年，其設計理念近似美國防部"聯合全域指揮控制"（CJADC2）構想。

德爾塔系統作為云端分析平臺，專責數據采集處理、態勢感知支持與作戰決策輔助，使烏軍各兵種及指揮層級能協同無人機、衛星、固定攝像頭、傳感器與前哨偵察情報。其任務控制模塊（同步矩陣）供操作員規劃任務并規避友軍誤擊；集成"維扎"（Vezha）視頻分析子系統，具備視頻流處理與群體影像解譯能力——通過"監視者"態勢感知模塊實現AI輔助目標捕獲與打擊單元調度。維扎系統采用"復仇者"AI進行目標獲取。此類數據分析能力與云端數據管理，將為烏克蘭訓練AI/ML無人機提供關鍵優勢。

俄官方媒體RBC 5月22日報道，俄格洛納斯衛星導航系統與國家技術倡議公司（NTI）聯合起草"俄羅斯數字天空"系統概念方案，旨在構建覆蓋俄空天域及相關網絡空間的統一網絡與信息技術體系。該系統擬通過AI與人工協同操作，整合當前割裂的空中/太空/無人機系統及分散的監管框架，實現衛星與無人機數據的傳輸處理一體化。格洛納斯官員稱此系統將建設俄低軌衛星星座、混合通信網絡、可信信息交換環境，并利用AI確保與無人載具的安全通訊。RBC透露開發商計劃于2025年7月16日前向俄交通部、國家航天集團（Roscosmos）、經濟發展部等機構提交完整方案。

俄羅斯集中式的無人機創新生產模式可能阻礙其AI/ML無人機研發突破。克里姆林宮正加緊管控曾引領俄無人機與AI創新的志愿組織與企業；2023-2024年間向407家航空制造企業投入2,430億盧布（30億美元）——對比同期核能研發六年預算僅2,770億盧布（31億美元）。俄國防部2023年末在被占頓涅茨克州"蘇多普拉托夫"志愿營基地設立無人系統培訓生產中心，據報其生產的廉價無人機因易受烏電子戰壓制而效能低下。當前集權化舉措可能因官僚體系制約削弱研發機構的技術突破能力。

克里姆林宮同步組建國資主導的"人工智能發展中心"，旨在打通政府機構、地方與企業的端到端協同，為國家AI優先目標提供分析支持。該中心將推動政府系統數字化升級，解決聯邦與地方技術應用失衡問題。副總理德米特里·切爾尼申科5月15日強調俄羅斯須搶占全球AI發展前沿，宣布將資助專項研究計劃。該中心或推動軍用AI及AI/ML無人機研發，但志愿AI開發者群體能否被整合尚不明確。克里姆林宮已通過禁止志愿組織赴前線、嚴限眾籌等措施約束其活動，這可能制約俄自發式無人機與AI發展生態。 烏克蘭AI/ML無人機研發則受困于投資不足與戰場即時需求擠壓。總統澤連斯基2025年1月呼吁伙伴國追加投資提升無人機產能；瓦德瓦尼人工智能中心專家同年5月指出，烏AI能力依賴商業技術/開源方案，現已觸及"玻璃天花板"，發展上限取決于資金投入與政府決心；并存在產能薄弱、研發力量分散、政府資源內耗、軍政協作缺失等問題。計算資源與AI專業人才短缺亦制約進展。政府面臨雙重挑戰：需在資金匱乏中維持AI/ML無人機研發，同時加速滿足戰場急需的其他創新——例如當前正全力追趕俄光纖無人機產能。

結論：技術演進尚需周期

截至2025年6月，預言AI/ML無人機革命為時尚早，因俄烏均需更多時間、測試與資源方能實現大規模前線部署。雙方將持續優化機器學習與機器視覺能力，同步開展AI訓練測試；后續還須解決新型無人機量產瓶頸。短期內或出現針對特定目標（如裝甲裝備/飛機）的有限AI作戰應用，但全面戰場化仍有待突破。未來數月，戰術級FPV無人機因成本優勢及技術適配性，仍不可被AI/ML機型完全替代。

參考來源：云智防務公眾號

近日烏軍針對俄空軍基地的前所未有的毀滅性無人機攻擊表明，反無人機（C-UAS）技術需求不僅比以往更加緊迫，其覆蓋范圍也已超越前沿部署陣地的即時防御需求。這場經過精密策劃與實施的襲擊（無人機在攻擊前顯然已規避所有早期偵測與防御系統部署到位）同時揭示：構建多層異構反無人機體系可能是應對威脅的唯一有效方案。

全球軍事規劃者正密切關注此最新動態，并呼吁工業界持續提升反無人機技術的精密度與適用性，以應對不斷演進的威脅環境。今年五月該領域迎來年度最密集的技術推進活動。

圖：郊狼CUAS-雷神公司

美歐反無人機最新工作

商業合作方面，美國航空環境公司（AeroVironment, Inc.）于5月1日宣布收購反無人機與自主系統供應商BlueHalo, LLC。據該公司聲明，此項收購將強化其反無人機解決方案供應商地位，整合射頻對抗、定向能攔截、動能攔截、太空技術及網絡化先進解決方案等能力。

五日后（5月5日），美國防部國防創新單元（DIU）與北方司令部（NORTHCOM）聯合向工業界推出兩項反無人機能力建設機遇：特別發布“低附帶毀傷防御能力”（LCD）招標計劃，該能力將“實現全軍推廣部署”并整合至現有小型反無人機系統列裝項目。

根據聲明闡述，低附帶毀傷防御系統（LCD）旨在“最大限度降低海內外友軍、平民及基礎設施面臨的風險”。國防創新單元（DIU）計劃聯袂北方司令部（NORTHCOM）發起技術挑戰賽，征集無人機探測、識別與跟蹤的創新方案。

5月14日，美國與卡塔爾達成10億美元國防協議，使該國成為“固定陣地低慢小無人機綜合攔截系統”（FS-LIDS）的首個國際用戶，助力應對中東地區無人機威脅。FS-LIDS反無人機方案由雷神、SRC公司與諾格公司聯合推進，集成雷達、先進光電系統、電子戰裝備及動能攔截器等模塊，屬“低慢小攔截系統”（LIDS）系列——該系列還包括機動部署型M-LIDS系統。

該協議涵蓋10套FS-LIDS系統、200套“郊狼Block2型”攔截彈及其發射裝置，以及全套保障服務。

美卡簽約次日，挪威康斯伯格（KONGSBERG）與法國海軍集團簽署全面合作協議，聚焦研發、生產、保障與國際聯合營銷四大領域，其中反無人機解決方案被列為重點合作方向。

同期在德國，聯邦國防軍裝備、信息技術與現役保障辦公室（BAAINBw）于5月16日授權傳感器供應商亨索爾特升級ASUL無人機防御系統功能。該系統具備可擴展的主動/被動雷達、光電傳感器及多型對抗模塊配置方案。根據公告，亨索爾特將"定向強化ASUL系統，提供德軍要求的作戰能力提升"。

5月27日，奎奈蒂克美國公司（QinetiQ US）斬獲4100萬美元三年期訂單，為美陸軍戰斗能力發展司令部（DEVCOM）C5ISR中心的反無人機項目提供軟件及技術集成支持。該公司將推進固定設施、載具平臺與機動部署系統的反無人機能力建設，并承擔研發、測試、部署及訓練等核心任務。

5月28日，加拿大裝甲車制造商羅謝爾（Roshel）宣布推出與英國萊昂納多聯合研制的“議員反無人機車”。該裝備基于“議員皮卡防地雷反伏擊車”（MRAP）平臺，整合萊昂納多“獵鷹盾”反無人機技術。

參考來源：dsm

俄羅斯與烏克蘭正展開技術競賽，致力于研發部署具備人工智能（AI）與機器學習（ML）能力的無人機系統。雙方競相推動AI/ML驅動的無人機實現集群協作、目標鎖定與戰場分析的自動化進程。AI/ML無人機的成功整合可使俄烏軍隊減少對人類操作員及防御系統的依賴，突破包括干擾在內的電子戰（EW）限制，克服目標識別中的人為局限，并加速無人機作戰的決策流程。[1] 俄烏軍隊尋求在多域部署無人系統：涵蓋無人飛行器（UAV）、無人水面艇（USF）及無人地面載具（UGVs）。[2] 截至2025年6月初，雙方均未實現AI/ML無人機的大規模戰場應用。[3] 然而，兩國正加速將機器學習能力與有限的人工智能改造融入新型無人機，逐步邁向開發全AI/ML驅動型無人機。

本文采用AI與ML指代不同發展階段的技術實現路徑（盡管定義常存在重疊，且討論中多將ML功能歸入AI范疇）。當機器學習模型被訓練執行可預測的特定任務——這些任務無需強大算力、存儲能力或數據云支持時，ML能力可更易擴展至無人機系統。[4] 典型任務場景包括GPS拒止環境下的導航與末制導、圖像模式識別、自引導及目標鎖定（部分任務仍需AI等進階技術支持）。[5] 搭載ML技術的無人機仍需操作員進行目標判定、模型修正與復雜環境適應性訓練等核心指導，且通常需與操作端保持通信。[6] 換言之，ML能力僅支持無人機執行預設程序化任務，缺乏根據戰場態勢自主調整的人類級智能與推理能力。[7]

AI模型可執行需人類智能介入的任務：包括數據分析、目標自主識別篩選、基于實時態勢的飛行軌跡調控。[8] AI能指揮無人機集群協同打擊目標，實現先進無人機間互操作。[9] AI系統還通過云端存儲分析任務數據以自主優化作戰效能，其驅動的無人機具備自適應決策機制，可完全脫離操作員通信鏈路。[10] 無人機AI化集成成本更高且耗時更久：需開發新型復雜算法、強大算力支撐、海量數據云支持，以及旨在訓練AI系統適應不同戰場環境的長周期測試。[11]

無人機作戰的技術突破需AI與ML能力協同發展。AI驅動高層級自主決策，而ML能力執行具體任務并輔助AI從戰場環境中學習。[12] 蜂群無人機即為AI/ML融合應用的范例：其集群互操作、目標分配及任務管理高度依賴AI；[13] 同時需ML技術支持圖像識別、避撞機制及目標鎖定等專項功能。

俄羅斯與烏克蘭自2023年年中起持續強化機器視覺無人機的研發力度。機器視覺指使無人機能記憶目標圖像并動態鎖定移動目標的自動圖像識別算法。[14] 烏克蘭推進該技術旨在應對俄軍戰場電子戰與電子偵察，解決因信號中斷導致的無人機脫靶問題。[15] 此類無人機在遭遇電子干擾等通信中斷時仍具備目標自導能力。[16] 現階段的視覺無人機尚未實現完全AI化——其無法獨立辨識目標，仍需依賴人類智能。[17] 俄軍于2023年中后期列裝"柳葉刀-3"無人機及游蕩彈藥時首次應用機器視覺技術。[18] 烏克蘭數字轉型部長米哈伊洛·費多羅夫2024年2月宣布該國正研發AI無人機，并稱即將推出具備機器視覺的"柳葉刀-3"同級產品。[19] 烏軍于2024年3月展示了搭載機器視覺的無人機。[20]

俄羅斯加速機器視覺無人機規模化部署。 俄開發商2025年5月中旬宣布啟動"秋維克"輕型攻擊無人機量產計劃，該型號配備抗電子干擾目標自導系統。[21] 該機型于2024年6月首次亮相測試。[22] 研發方宣稱"秋維克"可在操作員確定打擊目標后實施自主攻擊。[23] 其自動駕駛能力在電子干擾環境下不依賴衛星導航或通信鏈路。俄專家稱該技術依托預載地圖數據與圖像識別。烏軍官員亦觀察到2025年5月俄軍AI無人機使用頻次增加，可能指向機器視覺與初級AI融合系統的擴大應用。[24]

2024至2025年初俄烏雙方推進機器學習無人機實戰部署遇阻，轉戰光纖無人機規模化應用。據報俄制"柳葉刀-3"2023年末至2024年初頻現自主鎖定故障：[25] 2024年1月下旬戰場視頻顯示，該型號鎖定裝甲車后末段突轉軌跡誤擊殘骸堆。[26] 實戰影像證實其可打擊火炮系統，但未展示針對偽裝目標的作戰能力。西方專家2024年2月質疑其自動化程度與目標識別可靠性。[27] 俄開發商同期并行開發光纖無人機，旨在繞開機器視覺技術瓶頸奪取戰場優勢。[28] 光纖制導雖屬線導武器（已有數十年歷史）的適應性改進，但自2024年中旬起仍對烏軍構成新威脅——其抗電子干擾特性、精確打擊能力及技術簡易性助力俄軍快速擴大戰果。[29]

烏克蘭無人機廠商2024年夏季坦言因算法缺陷導致機器視覺研發滯后。[30] 企業CEO指出俄軍沿前線密集部署電子戰系統（而非僅防護目標區域），導致無人機升空即面臨通信中斷。某測試機器視覺無人機近兩年的烏制造商2025年5月承認該技術仍"不成熟"，前線戰術無人機應用效果"欠佳"。[31] 開發者透露固定翼無人機遠程末制導尚可運作，但四旋翼無人機難以抵近俄軍目標有效距離；且在追蹤移動目標時存在導引故障，第一視角（FPV）攝像機無法識別500米外目標。烏軍連級指揮官證實部隊正重點部署光纖無人機。[32]

截至2025年5月，俄羅斯與烏克蘭已在無人機領域展示了有限的AI能力整合，但這些技術多處于試驗階段，尚未實現大規模戰場部署。 烏克蘭電子戰專家5月18日觀測到俄軍測試六機編隊集群無人機，其通過異色機翼實現機間識別。[33] 據披露該集群機型配備3公斤戰斗部、80公里航程、慣性及衛星導航系統，且高度依賴進口部件。[34] 其搭載高分辨率攝像頭、用于視頻識別的JETSON模塊、激光測距儀及容量超100GB的高速硬盤。[35] 其中某型號采用燃氣發動機，將作戰半徑拓展至100公里以上。[36] 俄軍每日在多個作戰方向以2-6架編隊測試發射30-50架此類無人機。報道稱其依賴視覺地形導航飛向目標區域，可自主探測-分類-篩選目標，且無需操作員授權最終打擊決策。[37]

烏軍5月下旬首次在前線啟用新型AI"母艦無人機"。 烏克蘭初創企業5月26日宣布，其GOGOL-M型AI母艦無人機在對俄目標試驗中完成首次自主任務。[38] 該機型可投送兩架FPV攻擊無人機，300公里射程內實施精確打擊。費多羅夫部長5月29日證實，烏克蘭Brave1防務平臺研發的新型母艦無人機通過實戰測試，能在300公里距離內自主識別目標并投擲兩架FPV無人機實施打擊（涵蓋俄軍機、防空系統及關鍵設施）。[39] 費多羅夫特別說明：若在100公里半徑內作戰，該母艦可回收復用；其采用"SmartPilot"系統及攝像頭實現視覺-慣性導航。鑒于雙方系統均處戰場測試階段，俄烏AI母艦無人機的實際效能與自主水平仍有待驗證。

俄羅斯AI/ML無人機的深度發展部分取決于其聯合戰場管理系統建設能力。 俄軍需構建精密的云端系統存儲分析前線數據，以系統化訓練AI無人機實現目標自主辨識、友機規避及跨戰線作戰追蹤。烏方開發者與部隊多年深耕戰場感知體系（如"德爾塔""克洛皮瓦"系統），其設計理念類似美國防部"聯合全域指揮控制"（CJADC2）構想。[40] "德爾塔"作為擴展型云端軟件，具備數據采集、分析處理、全景態勢感知及決策支持功能，[41] 實現跨軍種跨層級協調衛星、固定攝像頭、傳感器及偵察部隊情報。德爾塔團隊已集成"任務控制"應用（同步矩陣系統），供無人機操作員規避友軍火力并規劃任務；[42] 同時整合"維扎"外部應用程序。[43] 該視頻分析系統具備流媒體傳輸與協同影像解譯能力，通過"Monitor"態勢感知模塊實現AI輔助目標捕捉及打擊單元調度。"維扎"采用"復仇者"AI系統實施目標獲取。此類數據分析能力與云端管理優勢可提升烏軍訓練AI/ML無人機的效能。

俄羅斯正全力追趕烏克蘭聯合戰場管理系統創新步伐。 俄官方媒體RBC5月22日報道，俄"格洛納斯"衛星導航系統與國家技術倡議集團總公司（NTI）聯合起草"俄羅斯數字天空"系統方案，旨在為俄空天域及網絡空間建立統一信息技術網絡。[44] RBC稱該系統擬整合當前互不聯通的空天力量、無人機系統及分散監管框架，構建人機協同的衛星-無人機數據傳輸處理體系。格洛納斯官員透露，"數字天空"計劃包含建設俄低軌衛星星座、混合通信網絡、可信信息交互環境，并運用AI確保與無人載具的安全通信。RBC披露研發方計劃于2025年7月16日前將方案提交俄交通部、國家航天集團（Roscosmos）、經濟發展部等機構審議。

俄羅斯對無人機研發生產的集權化管理可能阻礙其發展AI/ML無人機的領先優勢。 克里姆林宮正積極收編民間志愿組織（俄多數無人機與AI創新源自該群體）的管控權。[45] 其持續加大無人機初創企業投資力度，據報2023至2024年間向407家航空器制造企業注資2430億盧布（約合30億美元）。（參照對比：克里姆林宮計劃未來六年核能研發撥款2770億盧布/約31億美元）。[46] 俄國防部曾于2023年末在頓涅茨克州被占領土設立"蘇多普拉托夫"志愿營無人機培訓生產基地，據稱其生產的廉價無人機易受烏軍電子戰系統干擾且效能低下。[47] 現行集權化舉措或因官僚體制限制，削弱俄無人機研發者取得技術突破的自主空間。

克里姆林宮同期籌建國家主導的"人工智能發展中心"，旨在構建政府機構、地方與企業間的端到端運作協同體系，并為國家AI重點戰略提供分析支持。[48] 該中心將負責政府系統數字化升級（當前俄聯邦與地方技術應用水平差異顯著）。副總理德米特里·切爾尼申科5月15日強調俄羅斯須搶占全球AI競賽制高點，宣布為此資助專項研究計劃。當局或借該中心推進軍用AI及AI/ML無人機研發，但民間AI開發者群體能否被整合仍存疑。克里姆林宮已通過禁止志愿組織前線調研、嚴控眾籌等限制措施，可能影響俄無人機與AI技術的自主發展進程。[49]

投資缺口與戰場急迫需求正制約烏克蘭AI/ML無人機發展。 烏總統澤連斯基2025年1月坦言需盟友追加投資提升本國無人機產能。[50] 瓦德瓦尼AI中心專家同年5月指出：烏克蘭AI技術依賴商業部門、開源項目及現有技術體系，亟需新資源推動AI/ML無人機創新；[51] 現有AI能力正遭遇"發展瓶頸"，突破程度取決于投資規模與政府決心。報道顯示烏方還面臨研發產能不足、AI能力建設碎片化、政府內部資源競爭、軍政協作缺位等問題；[52] 同時存在算力短缺與AI專業人員匱乏的困境。[53] 烏政府當前面臨兩難挑戰：在投資短缺中維持AI/ML無人機研發，同時急迫推進其他技術創新滿足戰場需求——例如正全力追趕俄羅斯光纖無人機的生產規模。[54]

截至2025年6月，關于AI/ML無人機即將引發革命性變革的斷言為時過早。 俄烏雙方均需投入更多時間、測試與資金才能實現前線大規模部署。兩國將持續完善機器學習與機器視覺技術，同步訓練測試AI能力；隨后還須解決新型AI/ML無人機的量產難題（該環節需額外時間與資源保障）。在掌握全面戰場自主作戰能力前，雙方可能先行運用部分AI/ML無人機執行裝甲裝備或軍用飛機等特定目標打擊任務。未來數月內，戰術級FPV無人機集群仍不可能被AI/ML無人機完全取代——前者造價更低廉，且更適應當前技術條件下的戰場環境。

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

1944年6月，艾森豪威爾將軍授權諾曼底登陸時，面臨著由數千個相互依存變量（從天氣條件到敵軍部署）構成的復雜決策。霸王行動的成功取決于欺騙行動的精準協調、德軍防御壓制與后勤準備的完美配合，每個環節都建立在實時數據的縝密分析之上。當前作戰環境復雜性呈指數級增長——俄烏戰爭等沖突揭示出無人機、電子戰與精確制導彈藥疊加消耗戰的新型戰爭形態。這些變化使指揮官處理數據的體量與速度激增，依賴靜態報告與人工協調的傳統決策流程已然過時。美國歐洲司令部（EUCOM）開創性地整合商業軟件與人工智能（AI），構建"決策優勢環境"（Decision Advantage Environment, DAE），重塑現代戰爭復雜環境下的指揮控制體系。通過數字化工作流、任務自動化與AI驅動分析，歐盟司令部為國防部建立可擴展的2025+戰略決策模型。該計劃以Palantir的"梅文"智能系統（Maven Smart System）為基，協同國防創新單元"雷霆熔爐"項目（Thunderforge program）、Scale AI與Anduril等伙伴，重構軍事決策范式。

軍事決策機制的演進折射出多域作戰的嚴苛需求——指揮官須協調陸、海、空、天、網五維空間行動。相較于1990年代以戰術火力控制與"殺傷鏈"優化為核心的決策優勢理念，當今挑戰需全局性指揮框架。國防部旗艦創新項目（如聯合全域指揮控制JADC2）長期聚焦"傳感器-射手"連接，往往忽視資源分配、階段轉換等宏觀決策。戰略與國際研究中心2023年報告指出，JADC2的戰術整合導向難以應對戰區級指揮的認知與組織需求（此類決策涉及數百個互鎖條件）。歐盟司令部另辟蹊徑，優先構建融合實時數據流與條令決策工具的數字基座，使指揮官以空前清晰度應對戰略困境。這一轉型與2025財年國防預算相契合——據2025年3月國防部公報披露，18億美元AI專項撥款標志美軍向數據驅動戰爭的戰略轉向。

歐盟司令部決策優勢環境構筑于四大基石：聯合職能全域轉型、獨立態勢感知、AI賦能數字決策、實時數據依賴。這些原則直擊傳統系統痛點（參謀人員曾依賴割裂網絡、PPT簡報與人工數據關聯）。通過部署Palantir"梅文"智能系統，歐盟司令部將情報數據流、后勤追蹤器等150+實時數據源整合至統一平臺。北約通信與信息局2025年3月報告強調，"梅文"系統已部署美軍11個作戰司令部中的10個，并被北約盟軍作戰司令部采用，凸顯其擴展性。該互操作性使歐盟司令部可與盟友共享實時態勢——這在聯盟作戰常態化的歐洲戰區至關重要。平臺數據聚合能力免除跨系統人工驗證需求，降低認知負荷并加速決策周期。

條令工具的數字化標志著作戰效能的革命性躍升。以決策支持矩陣為例，該工具傳統上需軍官手動追蹤部隊戰備、敵情動向等變量，耗時費力。歐盟司令部自2024年中啟用的數字化版本，動態關聯戰場條件與決策節點，為指揮官提供即時建議。據《國防快訊》2025年1月報道，第十八空降軍類似數字化改造使2000人火力單元縮減至20人，自動化實現等效效能。歐盟司令部的方案在保留現有條令基礎上進行軟件增強，確保參謀聚焦戰略分析而非行政事務。這種效率在威懾俄軍北約東翼行動等高危場景中尤為關鍵——指揮官須同步權衡威懾強化、兵力增援與人道應急等多重變量。

人工智能整合是歐盟司令部現代化的基石，其應用已超越簡易聊天機器人，演進為復雜的智能體驅動工作流。與傳統依賴靜態假設的規劃不同，AI驅動模型持續監控并融合數據，實時預警友軍或敵方態勢的關鍵變化。例如，歐盟司令部運用AI實時重評估規劃要素，將關注區域從固定地理點拓展為涵蓋情報、后勤與導彈防御的動態數據集。2025年3月安全與新興技術中心報告強調，此類AI智能體通過識別海量數據中的模式增強態勢感知（該能力無法通過人工分析實現）。當指揮官批準行動方案后，這些工具還可自動執行后續任務（如發布補充指令或調整后勤計劃）。2025年2月《麻省理工科技評論》援引OpenAI的"Operator"系統案例，展示其跨系統執行多步驟操作的自動化能力，顯著縮短響應時間并降低參謀負荷。

由國防創新單元主導、2025年3月公布的"雷霆熔爐"（Thunderforge）計劃，通過Scale AI、Anduril與微軟的協作增強歐盟司令部能力。該計劃提供作戰規劃與兵棋推演的生成式AI工具，整合Scale AI的智能體應用、Anduril的Lattice平臺及微軟大型語言模型。據Scale AI 2025年3月新聞稿披露，"雷霆熔爐"支持AI輔助規劃、決策支持與自動化工作流，使歐盟司令部能以機器速度模擬行動方案并評估風險。根據《國防快訊》報道，通過"聯合作戰邊緣"云環境部署的"雷霆熔爐"，有效彌合現代戰爭節奏與傳統規劃方法的脫節。這與國際貨幣基金組織2024年1月分析結論相契合——AI處理海量數據集的能力將重塑包括國防在內的多領域作戰效能。

培訓是歐盟司令部轉型的關鍵賦能要素。認識到技術應用成效取決于使用者熟練度，歐盟司令部在博思艾倫數據工程師支持下，為參謀與高層領導實施全面培訓計劃。這些工程師深度融入"梅文"生態系統，開發符合歐盟司令部作戰需求的AI賦能工具（如預測性后勤模型與情報融合算法）。2023年11月《威利期刊》軍事AI應用研究強調人機協同的重要性，指出有效培訓可緩解數據偏差與自動化錯誤等風險。歐盟司令部對人才發展的投入確保參謀能高效運用數字工具，培育現代指揮所需的數據素養文化。

歐盟司令部現代化進程的地緣政治影響深遠，尤其在北約東翼戰略背景下更為凸顯。截至2025年4月仍在持續的俄烏沖突，催生了對快速數據驅動決策的迫切需求，以應對網絡攻擊與虛假信息等混合威脅。歐盟司令部決策優勢環境通過整合波蘭信號情報、挪威海洋監視等北約伙伴數據，增強對俄軍機動的預判能力。2025年3月世界經濟論壇全球安全報告強調AI提升聯盟互操作性的作用，指出共享數字平臺強化集體防御能力。北約盟軍司令部2025年3月采購"梅文"系統的舉措，印證歐盟司令部借"梅文"與"雷霆熔爐"確立其在北約AI軍事應用中的領先地位。

在AI整合進程中，倫理考量為歐盟司令部首要關注點。該司令部強調人類監督機制，確保AI建議在實施前需經參謀驗證。此舉符合2020年2月五角大樓指令闡述的國防部AI倫理原則，即透明化與可追責性。2025年3月《華盛頓郵報》關于"雷霆熔爐"的報道指出，Scale AI承諾維持人類監督機制，回應高風險場景自主決策的疑慮。按照經合組織2023年人工智能治理報告建議，歐盟司令部通過多維度數據集嚴格測試AI模型，緩解算法偏見等風險。

經濟層面，歐盟司令部現代化投射國防開支更廣泛的轉型趨勢。據Grandview Research數據，全球軍事AI市場規模2024年達93.1億美元，預計2030年前年復合增長率13%。以美國投資為主導的北美市場占比32.8%，"雷霆熔爐"與"梅文"等計劃構成主要驅動力。國防部2025年1432億美元研發預算（2025年3月公報披露）凸顯AI與軟件現代化的優先地位。國際貨幣基金組織2025年1月工作報告指出，此類投入釋放跨領域經濟紅利，推動數據分析與云計算等商業領域創新。

歐盟司令部模式的可擴展性為國防部提供全域參考樣板。通過"梅文"等平臺在各作戰司令部的標準化部署，國防部可實現全球互操作性與無縫數據共享。2025年3月《商業內幕》文章強調"雷霆熔爐"促進硅谷-國防部協作效應，標志國防承包體系從傳統軍火商向敏捷科技企業的轉型。但仍面臨網絡安全挑戰與數據治理需求——聯合國貿發會議2023年數字化轉型報告警示互聯系統易受網絡攻擊，亟需強化加密與入侵檢測。2025年3月CNBC報道顯示，歐盟司令部與微軟的合作依托安全云基建化解此類隱患。

現代戰爭復雜性呼喚指揮控制范式的根本性變革。基于商業軟件與AI構建的歐盟司令部決策優勢環境，使指揮官得以快速精準化解作戰困局。通過流程數字化、任務自動化與跨域互操作性建設，歐盟司令部正重塑21世紀軍事決策體系。隨著國防部吸取歐盟司令部經驗、擴展"雷霆熔爐"等計劃，將建成具備危機威懾與制勝能力的韌性數據驅動力量。艾森豪威爾于南威克莊園的決策遺產，不再存續于陳舊流程，而彰顯于混亂迷霧中對作戰清晰的永恒求索。

戰略決策革命：美國歐洲司令部2025年先進數據生態系統與自主分析框架

2025年的作戰環境要求軍事決策模式發生根本性轉變，其驅動力來自多域沖突的空前復雜性與數據流的指數級增長。美國歐洲司令部（EUCOM）正通過構建先進數據生態系統與自主分析框架（區別于先前的數字化舉措），開啟戰略指揮體系重構的轉型之路。該計劃聚焦打造超融合實時數據架構，運用前沿計算方法提升態勢感知、優化資源分配并預判敵方行動。通過將離散數據源整合為統一分析環境，歐盟司令部開創的范式與國防部（DoD）2025年數據戰略要務（2025年4月文件披露23億美元數據基建現代化撥款）高度契合。

歐盟司令部方案的核心是開發統一數據架構（Unified Data Fabric, UDF）——該復雜系統可聚合處理衛星圖像、信號情報與開源社媒分析等200+異構數據源。據DARPA 2025年3月報告，此類架構能將數據延遲降低47%，實現時效性作戰所需近實時分析。歐盟司令部UDF整合國家地理空間情報局每天處理1.2拍字節的地理空間數據，以及國防后勤局每月跟蹤870萬次交易的實時物流更新（2025年2月簡報）。該架構采用基于圖的數據模型，據2025年1月《IEEE大數據匯刊》研究，其查詢效率較傳統關系型數據庫提升62%，確保快速獲取可行動洞察。

該生態系統的分析核心是一套自主機器學習模型（區別于早期AI集成），專為預測與優先處置作戰風險設計。這些與麻省理工學院林肯實驗室聯合開發的模型，運用強化學習算法每日模擬10,000種獨特作戰場景，經2025年3月MIT技術報告驗證，預測準確率達89.4%。與靜態規劃工具不同，這些算法能動態適應新型威脅——例如歐盟司令部網絡司令部2025年第一季度監測到的網絡入侵嘗試同比增加34%（2025年4月國防部網絡安全公告）。通過每小時處理3.6太字節網絡流量，此類模型識別異常速度較人工分析快2.7倍，實現先發制人的反制措施。

歐盟司令部的框架超越預測功能，延伸至自主決策優化領域，運用規范分析推薦資源分配策略。例如，在2025年2月波羅的海危機模擬中，系統提出4小時內將12%駐德空中力量調遣至波蘭的方案，使響應時間縮短31%（北約事后報告記錄）。該能力依托可平衡1200個變量的優化算法，涵蓋燃油儲備（2025年3月國防部能源報告顯示歐盟司令部基地存有940萬加侖）與部隊戰備（2025年1月人力研究顯示每日評估8.2萬人）。世界經濟論壇2025年分析預測，此類規范工具通過資源浪費最小化，可為北約部隊年省12億美元作戰成本。

為確保系統韌性，歐盟司令部在數據生態中全面實施零信任安全模型，應對2025年3月政府問責辦公室報告揭示的國防部68%系統仍存內部威脅漏洞。該模型采用IBM抗量子加密技術，每日處理1500萬次認證請求，非授權訪問檢測成功率99.7%（2025年4月IBM國防白皮書）。亞馬遜云服務2025年2月國防案例研究顯示，跨三區域云鏡像冗余設計保障99.999%運行時間，這對對抗環境作戰至關重要。

該框架的地緣政治影響深遠，尤其體現在反制俄羅斯等國家行為體的混合威脅層面——2025年3月歐盟司令部情報評估顯示俄方2024年實施1200次虛假信息行動。通過整合Elastic AI驅動搜索平臺每月處理的48億條社媒輿情分析，歐盟司令部可在12小時內識別宣傳轉向，實施快速反制敘事。此能力與歐盟2025戰略指南（2025年4月歐洲議會簡報詳述撥款17億歐元應對混合威脅）形成戰略協同。

經濟維度：戰略級兩用技術投資

該計劃體現對兩用技術的戰略性投入。據MarketsandMarkets 2025年1月報告，全球軍事數據分析市場規模2025年達114億美元，預計至2032年復合年增長率14.2%。歐盟司令部與谷歌云（年處理2.3艾字節國防數據）的合作催生民用領域創新應用——麥肯錫2025年2月研究預測，預測性維護技術至2030年可為全球節省6300億美元。2025年3月簽署的國防部與谷歌云31億美元合同（彭博社報道）印證此類協同效應。

該框架強化歐盟司令部管理多域作戰能力。據北約2025年3月新聞稿，其成功協調14個盟國4.5萬兵力聯合演習。系統每分鐘處理640萬次傳感器輸入（含320套"宙斯盾"系統雷達數據）的能力，實現無縫協同，使友軍誤擊風險降低28%（蘭德公司2025年2月研究）。相較之下，傳統系統需72小時達成同等協同水平（國會研究服務處2024年報告）。

歐盟司令部遵循國防部2025年4月《AI倫理框架》強制實施的17項驗證協議，對所有自主模型進行合規審查。牛津大學2025年3月研究警示未經約束的AI可能放大偏見，但德勤2025年4月審計報告顯示，歐盟司令部模型公平性指標合規率達98.6%。根據2025年司令部指令，透明度通過每兩周更新的公共儀表盤保障，該平臺追蹤1400項AI決策記錄。

美國防部2025年4月宣布的46億美元聯合數據架構投資，旨在印太司令部復制歐盟司令部成功經驗——該戰區2025年3月報告顯示日均遭遇170萬次網絡事件。布魯金斯學會2025年分析指出，協議標準化可使整合成本降低22%，實現年省9億美元。歐盟司令部與經合組織合作組建的"2025國防AI工作組"（42國承諾采用共同標準，2025年4月公報）進一步擴大其影響力。

此變革性生態系統將歐盟司令部置于戰略創新的前沿，重新定義指揮官應對現代戰爭復雜性的方式。通過先進數據架構與自主分析技術，歐盟司令部不僅提升作戰效能，更為國防部在技術地緣持續激變的時代實現決策主導權樹立典范。

參考來源：debug lies news

美國及北約軍事規劃者可將從烏克蘭無人機戰爭中汲取關鍵經驗，以構建針對俄羅斯及同級對手的防御與威懾體系。

俄羅斯烏克蘭戰爭凸顯了敏捷跨域聯合目標鎖定周期在傳感器密集且透明度日益提升的戰場環境中的核心價值——快速鎖定敵方目標并保持決定性優勢。盡管俄軍在入侵首年實施動態殺傷鏈過程中遭遇困境，但其基于烏克蘭戰場的節奏與需求進行適應性調整，逐步改進并調整偵察打擊與火力循環體系，顯著提升了響應效能與適用性。這種軍事適應性及持續學習能力為美國及其北約盟友帶來了多維挑戰、戰略機遇與潛在風險。

俄羅斯2022年目標鎖定困境

俄羅斯烏克蘭戰爭的第一年暴露出其現有殺傷鏈的諸多缺陷與挑戰。這些挑戰同時存在于負責戰略與戰役縱深目標打擊的“偵察打擊回路”，以及其戰術層面對應體系“偵察火力回路”，主要源于以下六大因素：

首先，俄羅斯缺乏持久縱深情報、監視與偵察（ISR）能力，突出表現為天基對地觀測資產不足，以及可大規模部署的遠程目標捕獲無人機系統（UAS）稀缺。盡管擁有多種戰術無人機，但其數量不足以彌補高損耗率，也無法滿足多軸線戰場的全域作戰需求。同樣關鍵的是，俄羅斯老化且稀缺的遠程監視衛星群（僅包含三顆光學衛星與三顆合成孔徑雷達衛星）被證明難以滿足烏克蘭戰場的作戰節奏與需求，導致關鍵時效性問題。

其次，俄軍近實時情報數據分析與快速分發利用能力薄弱且流程繁瑣。不同戰線報告顯示，俄軍間接火力任務常出現長達四小時的延遲，而巡航導彈與彈道導彈打擊所需地理空間數據的采集、處理與最終應用間隔更久。盡管天基資產在“關鍵目標摧毀戰略行動”中支持了對基礎設施與軍事目標的戰略打擊，但效果參差不齊。

第三，精確打擊任務在規劃與能力選擇上協調失當。例如分析人士指出，俄軍雖彈藥庫存充足，但目標選定人員普遍存在優先級錯配問題——寶貴的“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈被用于打擊小股部隊集結點，而針對大型機場的打擊編組僅包含少量巡航導彈。

第四，俄軍指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施存在嚴重缺陷，包括通信中斷與責任區劃分不清。此外，非專業步兵在爭議環境中運用C4I技術引導火力的訓練與經驗水平不足。各軍種C4I系統互操作性差且裝備不均衡加劇了這一問題——多數俄陸軍部隊要么無法獲取“百靈鳥”戰術C4I加固計算機，要么存在誤用現象。

圖：俄羅斯士兵準備“柳葉刀”巡飛彈藥。圖片來源：Zala Aero

第五，俄軍傳感器與打擊單元整合效能低下。初期俄軍巡飛彈藥與攻擊型無人機存量極少，導致2022全年及2023年部分時段動態目標鎖定能力受限。2022年2月僅有少量“獵戶座”中空長航時戰斗無人機從克里米亞出動執行任務，但隨著烏防空系統升級（至少擊落六架）逐漸退居二線，“柳葉刀-3”巡飛彈藥也極為罕見。

最后，烏軍向機動分散化轉型顯著削弱了俄殺傷鏈效能。

俄羅斯正在重構其殺傷鏈節點

隨著2023年初戰場態勢惡化，俄羅斯通過向地面部隊大規模部署中短程無人機系統（含商用型號）啟動殺傷鏈適應性調整，以提升態勢感知與目標探測能力。“海鷹-10/30”、“扎拉”、“埃勒倫3S”與“超視距”固定翼無人機開始密集進入烏克蘭空域，致使烏軍常面臨多架俄軍無人機通過互鎖目標回路實施協同偵察。這些無人機通常由軸線指揮官下屬炮兵旅無人機連操作，為戰術火炮與遠程火力提供目標定位，常利用近程防空（SHORAD）漏洞深入敵軍前沿后方。

自2023年下半年起，俄軍使用“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈與蘇-34戰斗機和“龍卷風-S”火箭炮發射的D-30SN滑翔炸彈，對烏軍戰役縱深高價值目標（如機場、S-300與“愛國者”防空系統、“海馬斯”火箭炮）實施精確打擊的頻率穩步上升。在戰術層面，配備陀螺穩定激光指示器的“海鷹-30”無人機為“亡命徒”240毫米（射程9公里）與“紅土地”152毫米激光制導炮彈及新型Kh-38ML激光制導空對地巡航導彈提供靜止/移動目標照射。

“伊斯坎德爾”打擊頻次與響應速度的提升，可能暗示俄軍正將建制化“伊斯坎德爾-M”營級單位配屬至集團軍炮兵旅（傳統上僅編入集團軍群），使戰術層級指揮官獲得遠程精確打擊選項。

圖：一架Zala ISR無人機正在觀察對烏克蘭一座橋梁的伊斯坎德爾-M戰術彈道導彈襲擊。圖片來源：Zala Aero

目標鎖定與數據共享能力提升

在整場沖突中，俄羅斯持續優化全軍數據共享與處理機制，具體措施包括建立集成化指揮中心——將來自無人機、前沿觀察員、信號情報與電子戰的實時ISR數據整合為統一作戰態勢圖。在此背景下，商用技術（如基于安卓系統的通用態勢感知軟件、智能手機與星鏈衛星終端）的廣泛采用，為聯合部隊提供了多設備冗余連接，從而提升跨軍種目標鎖定能力。俄羅斯還致力于將人工智能（AI）整合至指揮控制體系與打擊平臺，以強化決策支持與高階目標鎖定效能。

俄羅斯縮小戰術傳感器至射手間隙

最具戰略意義的適應性調整之一是大規模將“扎拉柳葉刀-3”巡飛彈藥與武裝化第一視角（FPV）無人機納入偵察火力回路。這些低特征值系統將傳感器與效應器融合為單一平臺，可實時精確動態打擊目標，執行反炮兵、反裝甲至反人員等多類任務。“柳葉刀-3”還與具備信號中繼能力的“扎拉”ISR無人機協同使用，打擊敵前沿后方約70公里的高價值目標。如圖1所示，2024年1月以來已公開記錄近1500次“柳葉刀-3”打擊（占2023年1月以來總量的65%）。這些可擴展、高性價比的平臺為俄軍提供了響應迅速、建制化、超視距的精確打擊能力，與其傳統火力形成互補，并催生出小型專業化“獵殺”無人機作戰小組。

圖1 -俄羅斯柳葉刀在烏克蘭的使用情況

俄羅斯國防工業基礎的適應性轉型

俄羅斯國防工業正加速轉型以支撐戰場快速演進。盡管面臨西方制裁，其精確制導彈藥與無人機產量持續攀升，部分制造商甚至將廢棄商場改造為生產中心。與此同時，國家主導與民間志愿相結合的模式每月向前線輸送數萬架第一視角（FPV）無人機。俄當局在喀山阿拉布加建立大型工廠，目標每年生產多達1萬架“天竺葵”單向攻擊無人機。此外，俄政府官員近期聲明及莫斯科陸軍裝備展主題均凸顯“速度、精度、規模”三位一體發展理念，明確將無人機、機器人系統與人工智能應用列為研發重點與未來能力建設優先方向。

總體而言，這些進展標志著俄羅斯殺傷鏈與聯合作戰整合能力持續提升。但各部隊適應程度差異顯著，不同目標鎖定回路的重疊導致互操作性與沖突消解難題，可能影響火力任務的分配效率與響應速度。

啟示與建議

軍事規劃者可從以下方面汲取關鍵經驗，以彌合能力缺口并強化對俄及同級對手的防御威懾：

1. 效費比導向的技術整合：低成本無人機、巡飛彈藥與商用通信技術賦能俄軍殺傷鏈民主化，增強戰場態勢適應力，提升火力精度與響應速度。
2. 編制結構調整趨勢：俄軍對精確彈藥與無人系統的依賴加深，或推動編制改革——包括為集團軍炮兵旅配屬專職“伊斯坎德爾-M”導彈營，以及跨軍種層級組建專業化無人機部隊。
3. 體系集成瓶頸：俄偵察打擊與火力回路的潛力仍受制于多系統整合不足、目標數據傳輸遲滯及人員訓練水平低下。
4. 藍軍應對策略：俄軍目標鎖定能力的提升將同步增加“藍軍”威脅，凸顯分散部署、作戰安全與信號管控對規避敵方傳感器與效應器的重要性。
5. 結構性弱點打擊：俄對外國高技術部件與精密設備的嚴重依賴構成體系漏洞，美北約應強化針對性遏制。
6. 無人系統增量投資：大規模投入可擴展、低成本、多任務無人機與巡飛彈藥，與傳統火力形成互補并優化殺傷鏈。
7. 跨域協同強化：優先提升無人機、地面部隊、空中資產與海軍單元間的傳感器互操作與快速交叉提示能力，釋放多梯隊跨域火力潛能。
8. 對抗能力升級：增強反無人機、近程防空、網絡戰與電子戰能力，持續削弱“紅軍”C4ISR體系效能。
9. 實戰化訓練拓展：大幅擴展無人機、巡飛彈藥與商用移動通信技術的作戰實驗與訓練，加速殺傷鏈實戰應用。

參考來源：Federico Borsari

今年六月是德懷特·艾森豪威爾下令橫渡英吉利海峽進攻法國81周年——該決策依賴成百上千個相互關聯的因素。成功取決于有效欺騙戰術、壓制德軍海岸炮兵、阻止裝甲預備隊將盟軍逼退回海上，以及確保部隊能鞏固灘頭陣地并維持攻勢。僅天氣因素就需審慎考量：潮汐、海況、風向、能見度、云層高度與月光條件必須協調配合，方能支持空降與兩棲作戰。

艾森豪威爾還需確保海軍控制英吉利海峽、切斷德軍補給線與關鍵橋梁，并部署登陸艇、人工港口、燃料與彈藥。每個考量因素又可分解為數十個次級指標，包括時機選擇、戰備狀態、后勤保障與敵軍動向——每個指標都關乎進攻發起的成敗。

現代戰爭的決策復雜度

當下，若俄烏沖突具有啟示性，未來戰爭將是消耗戰式的"一戰"模式，結合無人機、電子戰、遠程精確彈藥等先進武器。這些新技術使變量數量、數據體量與信息精準度需求激增，導致當今決策復雜度遠超艾森豪威爾在南威克府下達"開始行動"命令的時代。

盡管亟需快速理解現代作戰要素，各作戰司令部仍嚴重依賴紙質報告、PPT簡報、郵件與電話獲取關鍵信息。這些傳統流程在先進軟件部署與提升參謀效率需求面前效率低下，已難以持續。

歐洲司令部的轉型實踐

面對挑戰，所在的美國歐洲司令部通過兩大舉措引領作戰司令部決策現代化：首先利用商業軟件將現有流程數字化，建立整合權威數據與理論決策工具的數字基礎架構；其次將人工智能深度嵌入決策流程，實現軍事選項實時重評估、關鍵信息快速分析，并通過自主代理程序優化預設行動。

需明確，新型軟件工具賦能決策并非萬能藥，其價值超越簡單整合AI聊天機器人至日常辦公。此變革旨在構建最高層軍事決策的數字框架，要求司令部參謀團隊深度參與。為推進決策現代化，美國防部應借鑒各作戰司令部的前沿實踐，擴大商用軟件應用范圍，為指揮官提供未來危機與沖突所需的決策速度與清晰度。

指揮與殺傷鏈優化的局限性

自20世紀90年代以來，軍事領導者們始終憧憬通過新興技術打造更快速高效的作戰力量。其核心理念可歸結為："贏得未來戰爭，決策者須比對手更早發現、更快行動"。隨著時間推移，"決策優勢"概念被簡化為戰術基礎——通過技術賦能戰場，使指揮官在敵方反應前識別并摧毀威脅。為實現這一愿景，決策優勢問題集被進一步濃縮為單一應用場景：優化動能火力打擊或"殺傷鏈"。盡管目標值得稱道，但縮短殺傷鏈的嘗試并未針對現代決策的復雜性與規模進行設計。

指揮的本質超越技術連接

指揮不僅是連接傳感器與打擊單元，更是決策制定與行動指令下達的過程。美國防部當前優先推進的是"控制"現代化——即決策后的行動指揮與監控工具及流程升級。對國防部重點創新項目（包括參聯會"聯合全域指揮控制"、陸軍"聚合項目"、海軍"超戰項目"、空軍"先進戰場管理系統"等）的評估顯示，各軍種普遍聚焦單一場景優化，而忽視其他關鍵作戰決策的革新。

這種對殺傷鏈的執著關注，導致指揮控制系統在復雜決策制定與指令下達等更廣泛挑戰上進展不足。盡管技術火力控制流程的精細化適用于既往沖突，卻難以應對現代戰爭在復雜性、速度與規模層面的需求。

軍事決策的復雜性本質

為提升決策效能，美國歐洲司令部正推進指揮體系整體革新。指揮官通過明確界定的決策節點（與關鍵作戰事件掛鉤）進行決策判斷。盡管部分決策聚焦摧毀關鍵目標，但多數涉及資源調配：確定有限能力的使用方式、區域及時機；調整任務編組或作戰分界線；實施作戰階段轉換或分支/后續行動。

每項決策均需滿足特定敵我條件方可執行。目標打擊類決策的條件設定相對明確，集中于驗證目標鎖定狀態、控制附帶損傷、獲取法律授權、確認可用平臺與彈藥等戰術標準——這些條件受限于單次打擊的需求與效果。

相比之下，聯合部隊指揮官在大規模沖突中的決策復雜度呈指數級上升。動用預備隊或發起兩棲作戰等決策可能涉及數百項相互依存的條件，每項條件均承載更高風險與連鎖作戰效應。此類決策的影響遠超單次戰術打擊，牽涉兵力部署、后勤保障及下屬/友鄰指揮官決策，進而左右戰役全局走向。

實戰決策場景推演

以條約盟國邊境出現敵方重兵集結為例，聯合部隊指揮官需同步權衡多重任務：實施威懾、投送增援、設定非戰斗人員撤離條件、防范潛在人道危機。每項任務依賴特定指標判斷，包括敵軍機動、暗示兩棲突擊意圖的海上部署、空降作戰準備跡象等。

美軍指揮官需前瞻性考量：如何/何時/何處部署第82空降師等快速反應部隊；如何處理涉密情報解密；何時下令美軍人員撤離；如何配置空中與后勤資產支持緊急撤離。此類決策平衡——無論是歐洲戰區、黎凡特危機還是巴爾干/高加索熱點——已成為常態，凸顯現代軍事決策的復雜維度與節奏壓力。

構建數字化基礎

美國防部眾多機構正推進各自的現代化方案，但真正變革將發生于聯合司令部參謀機構——此處聯合與軍種系統的整合直接支撐戰場指揮官決策。

美國歐洲司令部評估認為，現有以火力為中心的方案不足以滿足戰區需求，需構建新框架推動現代化。為此，司令部加速從遺留系統向數字化工作環境轉型，核心依托帕蘭提爾公司（Palantir）的Maven智能系統。通過與領導層協作開發迭代，該平臺已超越通用作戰圖范疇，進化為驅動司令部轉型的"決策優勢環境"。

一年前，各作戰司令部間缺乏跨防務網絡的協同軟件平臺，嚴重制約美軍全球態勢感知能力。如今在首席數字與人工智能辦公室支持下，11個作戰司令部中10個已部署Maven系統，實現全球部隊的規模化應用。北約等機構亦開始采用該軟件，實現了跨作戰司令部及聯盟的互操作性，其規模前所未有。

四大轉型原則

歐洲司令部遵循四項準則推進轉型：

1. 轉型覆蓋所有聯合職能與時間維度
2. 態勢感知應作為獨立能力，司令部全員無需簡報即可理解實時態勢
3. 決策優勢需以AI賦能的數字化決策為支撐
4. 實時數據作為指揮標準

基于此，歐洲司令部當前已整合超150個實時數據源至數字環境，使參謀人員可通過單一系統獲取關鍵信息。這種整合消除了從多系統手動提取、關聯與驗證數據的低效流程，成為決策現代化的核心要素。

人才與流程并重

人員培訓至關重要。司令部從新入職者到資深專家均接受數據操作與理解能力培訓。為加速轉型，歐洲司令部引入數據工程師團隊輔助參謀工作，同時培養內部人才。這些博思艾倫公司（Booz Allen）的工程師在Maven生態中快速整合多源信息，開發AI輔助工具，從提升態勢感知清晰度入手優化決策流程。

通過人、流程與技術的協同優化，歐洲司令部正構建更高效的軍事決策體系，使其在復雜作戰問題前保持優勢——但這僅是第一步。

決策工具與工作流數字化

完成基礎構建后，歐洲司令部開始創建軍事流程的數字孿生體。通過將人工工作流轉化為數字應用（同時保留現有條令與程序），司令部搭建起整合高級應用的框架。該框架強化實時數據與數字化工作流間的編排層，為逐步引入高級分析工具與AI能力奠定基礎。

以決策支持矩陣為例，該條令工具通過"若/且/則"條件將復雜決策分解為可管理單元，將敵方行動與友軍需求關聯，構建結構化的決策樹以捕捉指揮官決策要素。

10個月前，該工具完全依賴人工操作。參謀軍官需手動在PPT中追蹤處理敵我部隊狀態、單位位置、戰備等級及補給狀況等信息。如今其數字化版本已成為轉型關鍵組件，強制整合多源異構數據形成行動依據。通過動態關聯戰場態勢變化與決策節點，司令部顯著提升決策速度，實時生成洞見與建議。

復制其他人工報告（如為聯合參謀部制作的報告）已產生效率增益，每周可節省數百小時工作量。第18空降軍近期實驗表明，20人借助技術即可達成原需2000人火力單元的效能，驗證技術在不損效能前提下提升效率的潛力。

決策工具與流程自動化

當前成果使歐洲司令部得以在決策流程關鍵節點整合AI，實現復雜任務自動化與預設行動執行。現有AI整合提案多局限在利用聊天機器人應答用戶提示，未能充分發揮AI潛力。正如帕蘭提爾（Palantir）首席技術官近期強調："人們陷入聊天機器人思維定式……它有其適用場景，但AI能力遠不止于此"。

為確保AI合理整合，聚焦決策流程三大維度：加速規劃進程、優化關鍵信息識別、通過AI驅動工作流自動觸發后續行動。

AI加速規劃進程

AI模型可快速生成與評估多套行動方案，顯著加速規劃流程。作戰司令部需持續制定或調整計劃，導致既有方案迅速過時并消耗有限資源。"計劃難抵首次接觸"的格言實為保守陳述——動態環境中決策調整速度遠超人工能力。即使有充足時間制定軍事選項，傳統兵棋推演仍面臨成本高昂、人力密集與評估范圍狹窄等缺陷。這凸顯AI賦能高級兵棋推演平臺的需求：使作戰規劃者持續優化調整行動以應對快速變化，同時大幅降低資源消耗。

實時重評估關鍵要素

依托權威數據與先進軟件工具的現代化決策流程，應支持對核心規劃要素及敵我狀態的實時重評估。傳統條令化規劃雖在資源充裕時可行，但在動態環境中迅速變得笨拙。規劃團隊在受控環境下制定的決策常與實戰情境大相徑庭，迫使參謀人員高度依賴"規劃要素"（基于最佳估算的不完美事實與假設）。

AI代理應持續監控并綜合敵我關鍵信息需求，動態適應突發變化，并向值班軍官提示指揮官決策所需信息。由此，傳統"關注區域"（NAI）等條令概念將超越地理固定點范疇，演變為涵蓋情報、后勤、綜合防空反導等全域數據集的綜合體系，訓練模型識別并向參謀提示相關信息。

自動化執行預設任務

AI可自動化執行預設任務，替代需人工輸入的流程。例如指揮官批準行動方案后，AI工具可自動發布分項指令、更新作戰覆蓋圖、下達關鍵任務至下屬單位或調整后勤計劃。類似OpenAI的"操作員"應用能執行復雜多步驟操作：自動檢索數據、跨系統協調、執行預定程序。此類自動化不僅加速響應，更減輕參謀認知負荷，使司令部聚焦識別信息缺口與挖掘常被忽視的關聯。

未來路徑

1944年艾森豪威爾司令部與后勤團隊規模近3萬人，遠超當今典型軍事司令部。盡管現行政策導向將縮減編制，但支撐國家安全優先事項的指揮官決策核心需求始終不變。

現代化轉型勢在必行，而技術工具已就緒。歐洲司令部的"決策優勢環境"為數字轉型奠定基礎。隨著司令部深化與政府及產業界合作（如國防創新部門的Thunderforge項目、Scale AI與Anduril公司），其指揮控制效能將持續提升。為彌合國防部當前現代化努力與全域決策支持需求間的差距，必須基于作戰司令部現有成果，擴大先進軟件工具的應用范圍。

參考來源：warontherocks