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數據驅動決策已成現實。美軍采用生成式人工智能分析情報并生成戰術處置方案，標志著現代戰爭領域最重大的技術轉向。盡管軍方高層宣稱此舉將提升打擊精度并減少平民傷亡，但仍需直面核心質疑：這些系統究竟是在強化安全，還是在制造危險的新漏洞？

當將地緣政治情報的微妙細節輸入系統（這些系統雖擅長識別宏觀模式卻可能忽略關鍵背景），會產生何種后果？

軍事人工智能的悖論

大型語言模型擅長快速處理海量信息，其分析衛星圖像、通信數據和情報報告的速度遠超人類分析師。這種計算能力賦予軍事指揮官夢寐以求的優勢：加速決策循環并降低不確定性。

但人權組織提出有力警示：這些系統不僅處理數據，更基于訓練識別的模式進行判定。其后果影響攸關生死——當人工智能建議打擊目標或戰術響應時，性命懸于一線。

復雜性催生棘手現實：旨在優化軍事決策的系統反而可能制造新型決策黑箱。人工智能基于數千數據點生成行動建議時，操作員能否真正理解推理邏輯？能否識別系統偏差？

整合型分級難題

最值得關注的癥結在于安全專家稱作"整合型分級"的難題：單份非密文檔看似無害，但數千份經強人工智能整合分析后，可能泄露軍事系統與能力的機密信息。

這徹底顛覆了傳統信息安全認知。傳統分級體系假定人類掌控信息整合權限，但人工智能系統無視邊界壁壘，能發現人類可能忽略的潛在關聯。

影響遠超軍事范疇：商業領域同類系統或能從未加密公開信息中提取人力無法企及的競爭情報——關鍵價值已從單一數據點轉向模式識別。

人機平衡之道

軍方決策者面臨艱難權衡：忽略人工智能意味著可能落后于對手，盲目采用則存在災難性誤判風險。

解決方案并非全盤否定技術，而是建立關鍵決策中保障人類研判權的框架。這意味著構建人工智能充當顧問而非決策者的系統，尤其在高風險場景中。

成功應用需同步認知技術優勢與局限：人工智能擅長海量數據模式識別，卻在情境理解和道德推理方面存在缺陷。當軍事行動需以道德考量作為準則時，這些缺陷尤為致命。

突破二元對立思維

圍繞軍事人工智能的爭論常陷入簡化敘事：或宣稱技術通過精準打擊使人道化戰爭成為可能，或警告其將導致無人擔責的自動化殺戮。真相介于兩者之間。

人工智能處理信息與生成建議的能力將持續進化。核心問題不在是否使用技術，而在于如何設置合理約束與人類監管機制。

這要求軍事戰略家、人工智能開發者、倫理學家與國際法專家開展跨學科協作，構建可解釋系統使人類理解人工智能建議的生成邏輯。

前行路徑

隨著人工智能能力躍升，治理框架需同步進階：包括建立明確追責機制、健全測試規程、形成國際使用規范。

軍方必須抵制在未充分認知局限前部署技術的誘惑。技術專家則需正視軍事應用的特殊風險進行針對性設計。

大數據與人工智能時代正重塑戰爭形態，但根本原則永恒不變：技術服務于人類目標，而非本末倒置。面臨的挑戰是確保這些強大工具強化人類決策，而非侵蝕指導軍事行動的道德根基。

局勢已到緊要關頭——駕馭這場技術變革的方式不僅影響軍事行動，更將塑造國際安全的未來。唯有超越技術樂觀主義與恐懼性排斥，建立兼顧人工智能分析能力與人類核心決策權的精妙框架，方能把握正確方向。

參考來源：aistaffingsoftware

戰爭迷霧歷來是任務指揮官的核心挑戰。克勞塞維茨警示的"戰爭摩擦效應"——細微障礙累積導致簡單任務復雜化——在當今戰場數據爆炸與決策周期壓縮的背景下愈發凸顯。全球軍事力量正迎來新范式轉型：軍事信息技術的革命性突破不僅在于自主武器或無人平臺，更在于人類判斷力與人工智能的深度協同，這正根本性重塑任務指揮官在交戰中的決策模式。

圖任務指揮官在未來指控中心交互全息數據，展現AI增強型任務決策的演進方向。

危機與能力的交匯點

2025年3月美陸軍"融合頂點5"演習揭示：依賴紙質流程與割裂系統的傳統任務式指揮架構，已完全無法適應現代戰爭節奏與復雜性。陸軍任務指揮現代化主管帕特里克·埃利斯少將直言："此刻某演習現場，必有情報官將系統數據手抄至便簽紙，穿越戰術作戰中心(TOC)，遞交給火力協調員重新鍵入系統才能生效。"

這種陳舊模式不僅低效，更蘊含災難性隱患。當中俄部署日益精進的軍事能力時，信息處理更迅捷、決策更精準、行動更高效的一方將贏得決定性優勢。五角大樓深刻認知此現實，近財年投入超30億美元發展AI與聯合全域指揮控制(JADC2)，目標直指"在戰術時間窗內建立信息優勢"。

圖人類分析員監控戰場全景圖——該任務日益依賴AI將海量數據流轉化為可執行情報。

增強型任務式指揮架構

美陸軍"下一代任務指揮"(NGC2)項目是踐行該理念的最前沿嘗試。NGC2并非以機器取代任務指揮官，而是構建"人機作戰團隊"框架——AI增強人類認知能力，人類則提供獨有的判斷力、創造力與倫理監督。

NGC2核心運行機制映射人類認知三階段：

• 態勢感知(Sense)：運用先進算法處理情報監視偵察(ISR)數據洪流。YOLO（You Only Look Once）等目標檢測算法識別全動態視頻軍事目標的速度精度超越人類分析員
• 態勢理解(Make Sense)：生成式AI融合無人機影像、信號情報、社交媒體等異構數據，構建人類無法在戰術時限內完成的戰場認知圖景。NGC2項目主管查德·納什強調："現行系統需從多源數據庫提取信息，且不同密級數據庫互不連通。我們通過統一數據層與地圖服務實現跨平臺貫通"
• 決策執行(Act)：基于實時認知實施敏捷響應

圖聯合全域指揮控制(JADC2)依賴連接陸海空天資產的韌性網絡

機器戰爭時代中的人類要素

軍事AI的批評者常將辯論簡化為"人類控制與機器自主"的二元對立。但當前實驗中最有效的軍事AI系統并非取代人類決策，而是實現指數級增強。這一視角應使軍事指揮官、防務戰略家與政策制定者確信：AI在軍事領域的核心價值在于輔助支撐，而非替代人類判斷。

近期"融合計劃"測試中，展示了這種協同效能：坦克乘組在保持戰術機動同時，無縫獲取實時情報流、分析裝備維護數據并協調火力打擊。AI并未代行目標鎖定決策，而是提供增強的戰場感知與分析支持，從而提升作戰效能。

此方案直擊全自主系統的致命缺陷——無法適應真正的新異場景。正如美國陸軍戰爭學院保羅·盧申科所言："并非所有AI模型都經過全戰場場景訓練，AI自有其局限。"強調人類操作員的適應性，恰彰顯人機協作應對突發挑戰的韌性優勢。

戰場作戰模型實證

烏克蘭戰場為人機協作的軍事價值提供強力佐證。成功運用AI協調的無人機蜂群，在最小人工干預下識別打擊目標，同時保留關鍵決策的人類監督權。這些系統將"殺傷鏈"（目標識別至打擊全流程）從分鐘級壓縮至秒級。

同樣，五角大樓"梅文計劃"（Project Maven）證明AI可加速OODA循環（觀察-調整-決策-行動），卻不剝奪人類在致命決策中的判斷權。通過自動化分析監控視頻的繁重工作，AI使操作員聚焦高階戰術決策，同時保持打擊決策的問責制。這凸顯人類在AI決策流程中的核心地位，確保軍事行動的人類控制權。

這些應用揭示AI的核心軍事價值：非替代人類決策者，而是賦能其達成前所未有的決策速度與規模。如烏軍所述，AI算法能"持續審查所有偵察數據，捕捉最細微變化"，為指揮官提供史無前例的戰場感知。這應使軍事領導者與政策制定者確信AI變革作戰模式的巨大潛力。

數據要義與網絡韌性

AI增強指揮的效能根基在于數據質量、可獲取性與安全性。五角大樓聯合全域指揮控制(JADC2)戰略將數據定位為"戰略軍事資產"，需嚴密管理與防護。這驅動了對韌性網絡安全網絡的投資，使其能在"DDIL環境"（拒止/降級/間歇/受限通信場景）中運行。

美參聯會信息主管丹尼斯·克羅爾中將強調：JADC2"超越任何單一能力/平臺/系統"，代表軍事力量管理共享信息的范式轉變。其目標是構建關鍵數據從傳感器→決策者→射手無縫流動的體系，即使遭對手通信干擾仍可持續。

這種網絡中心化方案還解決了長期困擾聯盟作戰的互操作性難題。通過建立通用數據標準與接口，AI指揮系統不僅能跨軍種整合，更能實現盟國間互聯——這在未來多伙伴聯合作戰中至關重要。

國防領導層的戰略啟示

對高級防務領導者而言，AI驅動轉型的影響遠超戰術改進范疇。掌握軍事行動中人機協同的國家將在未來沖突中擁有決定性優勢——情報處理更快、作戰協同更高效、環境適應更迅捷的一方將掌控軍事對抗節奏與結局。

然此轉型亦存重大挑戰：軍事組織需根本性重構訓練、條令與組織結構以優化人機協作；同時須應對過度依賴AI系統的合理擔憂及對手利用技術依賴性的風險。

投入需求巨大：除AI研發部署直接成本外，軍隊需升級網絡、培訓人員、開發新作戰概念。但落后的代價更為高昂。正如國防部副部長凱瑟琳·希克斯警示：維持信息與決策優勢需持續聚焦"增強應對當前未來威脅的部門能力計劃"。

前行之路：通過透明構建信任

實施AI增強指揮的最大挑戰不在技術而在人類心理。軍事人員需建立對AI系統的信任，同時對其局限保持清醒認知。這要求研究者所稱的"校準信任"——明晰何時采納AI建議，何時需人類判斷凌駕算法提議。

美陸軍研究實驗室斯圖爾特·楊強調自然語言交互界面的重要性："士兵應以自然協作方式與機器人互動"。這種以人為本的AI設計確保技術服務軍人而非壓倒軍人。

五角大樓"SABER"（戰場強韌人工智能防護）計劃應對另一關鍵關切：確保AI系統抗對抗攻擊韌性。納撒尼爾·巴斯廷中校指出："作戰人員有權知曉所用AI具備安全性與抗威脅韌性"。

結論：算法優勢

AI驅動的軍事指揮控制轉型不僅是技術進步，更是軍事領導本質的進化。未來指揮官不在人類直覺與機器智能間抉擇，而將無縫整合二者在復雜戰場實現決策優勢。

美陸軍NGC2計劃、五角大樓JADC2戰略及盟國類似工作，是投資新型戰爭形態——信息優勢直接轉化為戰場優勢。掌握人機協同的軍隊將書寫未來沖突規則。

身處此轉折點，防務領導者須認清：問題非AI是否改變軍事行動，而在多快能調整組織釋放其潛能。"算法指揮官"非遙遠概念，而是需即刻關注、重大投入、清醒認知其機遇風險的現實存在。

戰爭迷霧永難消除，但軍事史上首次，指揮官擁有穿透迷霧的工具。新范式下，勝利不僅屬于技術最先進者，更屬于將人類智慧與機器智能無縫結合服務戰略目標者。未來戰爭將由算法指揮官書寫——這些領導者深諳AI時代最強大武器正是人機無間協作。

參考來源：a5dergi

俄羅斯烏克蘭的全面戰爭已進入第三個年頭，西方持續暴露出軍事戰備狀態中的諸多頑疾——從彈藥庫存，到供應鏈韌性與采購的靈活性。這場最初被預測為速戰速決的行動，已演變為一場曠日持久的高強度消耗戰，并正在重塑全球關于武裝力量結構、威懾力以及未來軍事力量的認知。

這場沖突證明了將低成本的非對稱性技術與傳統動能作戰相結合在戰場上的威力。無人機集群擾亂了對手的裝甲編隊；像155毫米榴彈炮這樣的遠程火炮仍具決定性作用，然而西方的生產能力一直難以滿足持續的需求。消耗戰，這一曾被視為20世紀遺跡的戰爭形式，已重返舞臺中心。

隨著戰爭的持續，各國正在重新調整其武裝力量態勢和國防規劃——不僅是為了支持烏克蘭，更是為應對曠日持久、多域沖突的新形態做好準備。軍事演進的下一章將由人工智能、量子計算和自動化所塑造——這些技術不僅在改變戰術結果，更在深層次上決定著哪些國家能夠長期維持戰爭。

國防工業基礎

烏克蘭的火炮彈藥消耗量在數月內就超過了北約的生產能力，突顯出一個根本性問題：西方國防工業的結構是為追求和平時期的效率而構建，而非戰時緊急狀態。數十年來，開支重點反映的是平叛行動，而非大規模常規戰爭。國防制造商遵循緩慢、官僚化的采購周期，依據長期項目規范而非作戰需求進行生產。這種模式已難以為繼。

俄烏沖突的一個關鍵教訓是戰場持久力與工業適應能力之間的重要聯系。俄羅斯的國防工業基礎并非為持久戰打造，在壓力下艱難轉型。相比之下，烏克蘭依靠外部支持網絡的能力使其獲得了更具韌性的長期態勢——這突顯了一個靈活、現代化的國防工業基礎（DIB）的戰略價值。

人工智能驅動的后勤保障和量子增強型模擬將決定哪些軍隊能夠維持現代戰爭。已在烏克蘭投入應用的預測性后勤能預判戰場需求，確保在關鍵物資短缺前完成補給。確實，在戰略層面存在對抗性后勤的背景下，包含動態快速變化的威脅環境在內的眾多變量，都需要人工智能的速度來進行分析。而在戰役和戰術層面，戰地指揮官若能獲取融合了政治、軍事、社會、自然環境等多重因素的精妙模式分析，就能在戰區維持作戰行動，迫使敵方面對多重、復雜的困境。

人工智能驅動的供應優化將分析實時戰場態勢以動態調整生產和分配。未能將人工智能整合到后勤、制造和部署中的國家，其響應能力將更弱，并最終落后。

國防工業的人工智能驅動型重啟

高科技武器的大規模生產在戰時條件下遭遇失敗。美國的“復制者計劃”正試圖通過將人工智能驅動的自動化整合到國防生產中，來扭轉這種效率低下的局面。這種轉變與第二次世界大戰時期相似，當時諸如福特、好時（Hershey）和Singer Sewing Machines等工業巨頭紛紛轉向軍工生產。如今的不同之處在于，軟件定義的戰爭要求企業具備實時迭代、快速擴展和自主系統集成的能力。

烏克蘭已經以超越傳統國防制造商的速度，部署人工智能驅動的無人機生產、戰場分析和智能彈藥。在慕尼黑安全會議上，丹麥首相梅特·弗雷澤里克森警告道：“如果處于戰爭狀態的國家能夠比我們其他人生產得更快，那我們就有問題了。”國防生產的未來將青睞那些利用人工智能縮短OODA循環（觀察、判斷、決策、行動）、加速設計、測試與制造周期的公司。

人工智能驅動的非對稱作戰：成本 vs 復雜性

傳統軍事平臺正受到低成本、高影響力技術的沖擊。一架價值500美元的無人機可以讓一輛價值1000萬美元的坦克喪失作戰能力。烏克蘭無人機已使三分之一的黑海艦隊損失了作戰能力。人工智能驅動的集群作戰——網絡化、自主化的巡飛彈藥——已迫使軍隊重新考慮那些大型、集中化的指揮節點，它們如今已成為易被攻擊的目標。烏克蘭俄羅斯在人工智能輔助偵察、無人機協同和戰場分析方面各自都有成功案例，標志著人工智能在現代沖突中的快速演進。

速度和規模現在比成本和復雜性更重要。在人工智能已嵌入情報、監視和偵察（ISR）、自主無人機目標定位和自動化部隊協同的情況下，原本為長達數十年的采購周期而設計的整體化、昂貴且發展緩慢的武器項目，正在非對稱作戰環境中被重新審視。在以往的沖突中，那些缺乏資源去擊退一個更強大、更富有的對手的國家處于顯著劣勢。而俄烏戰場則證明，通過精準應用低成本的非對稱性能力，它們能有效拉平與遠比自己強大的對手的對抗態勢。許多較小的國家很可能會注意到這一點，并尋求運用同樣的裝備策略來對沖侵略風險。更大、更富裕的國家無法忽視這一趨勢——它們不僅需要應對這種非對稱性威脅，還需要發展此類能力以與主戰武器系統協同作戰。力量投送和全球威懾仍然需要在全球范圍內運用大型武器系統；然而，低成本人工智能驅動的非對稱性能力能讓軍隊給潛在對手制造多重困境。協作作戰飛機（CCA）——與傳統戰斗機協同開發并作為其組成部分的自主化無人飛機——就是一個例子。

指揮控制中的人工智能：人類會始終掌控嗎？

致命性自主武器（LAWs）不再是理論概念。人工智能輔助目標定位系統已經投入實戰應用，烏克蘭利用人工智能增強的情監偵能力預測敵方動向。爭論的焦點已不再是人工智能是否會用于戰場決策，而是如何確保其使用受到道德約束、法律可追責并與國際人權準則保持一致。

當前關鍵的倫理與法律區分在于“人在回路中”（需要監督）、“人在回路上”（監督可選）和“人在回路外”（完全自主做出致命性決策）三種模式。在致命性打擊中消除人類監督的趨勢，有違戰爭中的相稱性、問責性和區別對待原則。如果人工智能決策循環過快，使人類無法進行有意義的干預，我們就有將道德與法律責任交給算法的風險，從而削弱作為戰爭法基石的問責性。

一個將實時作戰決策率先托付給人工智能的國家，不僅將重新定義軍事力量，還可能從根本上改變交戰規則，為缺乏人類倫理判斷的戰爭開創危險先例。這一轉變將標志著自核武器以來最深刻的軍事變革，但與人類決策仍居核心的核威懾不同，完全自主的武器可能移除戰爭與不受制約的機器驅動暴力之間最后的屏障。任何在致命性武力中整合人工智能的行為，都必須受到嚴格的法律框架和國際監督的約束，以防止不可逆地滑向毫無道德約束的算法戰爭——這是向失去人性的沖突深淵更進一步。

量子計算：即將到來的網絡軍備競賽

量子計算的軍事潛力目前仍多停留在理論層面，但其長遠影響關乎生存能力。最緊迫的擔憂在于加密領域：當前的密碼系統在量子解密技術實現實際部署時將立即失效。北約、中國和俄羅斯已在競相研發抗量子的安全協議。這場競賽的獲勝者將在未來數字戰爭中擁有顯著優勢。

技術不僅在重塑戰場，也在重塑戰爭的準備和背景：量子增強型模擬可能會改變軍事規劃，允許戰略家們以更精細的精度模擬復雜的、多變量沖突。人工智能驅動的網絡戰已經在不斷升級——作為更廣泛心理戰一部分的深度偽造虛假信息宣傳、自動化黑客攻擊以及人工智能增強型網絡攻擊正成為國家行為的標配工具。

誰在引領人工智能驅動的軍備競賽？

人工智能驅動的軍備競賽正在多個戰線展開。傳統國防企業正努力跟上人工智能驅動作戰的速度和適應性，而從敏捷初創公司到科技巨頭的原生人工智能公司則正快速進入國防領域。美國、中國、俄羅斯、英國、以色列及主要歐洲國家正通過部門合作、自主武器項目和人工智能增強型指揮控制系統將人工智能整合到軍事行動中。這場競賽的結果將決定誰將主導21世紀的軍事力量未來——不僅在于對人工智能的采用，更在于相比對手能否更快地規模化、迭代和實戰部署人工智能驅動能力。

隨著烏克蘭戰爭的持續，它已成為未來沖突的活體試驗場——一個非對稱戰術、實時決策系統和數字能力正在重新定義力量如何被投射與維持的地方。那些將塑造21世紀安全秩序的國家，并非只是率先整合人工智能的國家，而是能最快將其規模化（跨越國防、后勤、制造和工業韌性等多個領域）的國家。

正如核武器在20世紀重新定義了威懾一樣，人工智能和量子技術正在重新定義戰略持久力的條件。未來的戰爭并非取決于哪個國家部署了最先進的戰斗機或導彈系統；而是取決于誰能在整個國防生態系統中將智能、自主性與敏捷性融為一體。

除了直接的軍事應用外，人工智能的經濟杠桿作用同樣具有決定性，因為那些利用人工智能提升工業生產力、優化金融系統并推動技術創新的國家，將產生支撐持續國防努力所必需的經濟盈余。一個國家維持戰時經濟的能力與其國內的人工智能能力密不可分，因為人工智能驅動的制造、能源和資源管理效率構成了支撐長期軍事力量的生產基礎。在由人工智能主導的時代，經濟韌性與國防能力將密不可分，這強化了一個觀念：技術優勢不僅僅是戰場優勢——它是戰略持久力的根基。

參考來源：defense daily

2025年4月11日——英國皇家聯合軍種研究院（RUSI）研究顯示，烏克蘭的AI戰術無人機已造成俄軍重大損失，成為烏克蘭軍火庫中最具殺傷力的武器。而這正重新定義現代戰爭模式。這些無人機結合泰萊達恩FLIR Boson等先進攝像系統，深刻改變戰場形態。研究呼吁西方國家借鑒烏克蘭來之不易的創新成果，以維持未來沖突中的戰略優勢。此外，集成Star-Navi或Night Pulser等數字超微光視覺技術可能顛覆戰局，實現“夜如白晝”的全天候作戰能力。

“敵軍使用1萬美元的單向攻擊無人機，迫使我們用200萬美元的導彈攔截。”

AI與戰術無人機如何重塑現代戰爭

在俄烏沖突的熔爐中，戰爭形態正經歷劇變。英國皇家聯合軍種研究院最新研究表明：三年前尚屬邊緣裝備的戰術無人機，如今已成為烏克蘭最致命武器——其造成的俄軍重大損失，作戰效能達烏軍其他裝備的兩倍。這場由人工智能與創新攝像技術驅動的變革，不僅重塑俄烏戰場格局，更重寫了未來戰爭規則手冊。

從石器時代到硅時代

戰爭始終取決于對信息、人員與裝備的掌控。從石器時代戰士到拿破侖的大軍團，指揮官們以日益精妙的方式統御這些要素。拿破侖通過革新后勤體系實現跨大陸大兵團機動，普魯士戰略家赫爾穆特·馮·毛奇則進一步優化，以“戰爭是藝術而非科學”的格言強調分權化與靈活性。其原則奠定了西方百年軍事戰略根基，直至烏克蘭的無人機戰爭顛覆了這一范式。

20世紀的技術飛躍——無線電、計算機、衛星與精確制導彈藥——催生出“空地一體戰”等理念，令海灣戰爭中薩達姆軍隊數周內潰敗。然而技術進步伴隨脆弱性：依賴海量數據系統的高科技軍隊會釋放可被對手利用的電子信號，而低技術對手則以簡易爆炸裝置（IED）等廉價毀滅性工具反制。

如今，俄烏戰爭將戰爭拖入消耗戰新紀元，既重現一戰塹壕對峙的僵局，又由尖端技術驅動。無人機、電子戰（EW）與遠程傳感器主導戰場，將戰線鎖定于防御堡壘，甚至日常機動都危機四伏。這場革命的核心在于對AI無人機的駕馭，此發展不僅扭轉戰局，更為世界提供關鍵啟示。

烏克蘭防務的支柱

戰術無人機正在重寫陸海空交戰規則。人工智能賦予這些系統前所未有的能力，使其可在GPS拒止環境中自主導航、識別目標并作戰。為優化無人機作戰而成立的烏軍“無人系統部隊”（USF）已整合170余種機型，“無人機軍團”計劃更在2023年前培訓20,000名操作員。烏克蘭國防情報局（DIU）運用AI執行遠程打擊任務，安全局（SSU）則為“海嬰”等海上無人機配備爆炸裝置，將俄黑海艦隊逐出克里米亞要塞。

與傳統軍事裝備不同，烏克蘭無人機采用商用組件與開源軟件構建，兼具成本效益與可擴展性。在國防部創新加速器支持下，該模式將實施周期壓縮至45天。BRAVE1等平臺為無人機集群與替代導航系統等AI解決方案投入650萬美元獎金。這些創新使無人機承擔起從后勤醫療救援到直接作戰（含無人機間對抗）的多樣化角色。

烏軍裝備中的明星是常被稱為“軍事版谷歌”的DELTA戰場管理系統。這套2022年戰前開發的系統整合人工報告、衛星圖像、無人機畫面及網絡數據，通過AI提供實時態勢感知。“單次登錄即可訪問系統所有模塊，”烏軍上校在北約演習中解釋，“DELTA助你構建‘戰爭’空間。”較美軍Palantir系統更簡捷的DELTA，使烏軍指揮官在對抗規模占優但信息匱乏的敵軍時贏得優勢。

無人機革命之眼

烏克蘭無人機的作戰效能取決于先進的攝像模塊，這對情報、監視與偵察（ISR）至關重要。泰萊達恩FLIR Boson系列（尤其是售價約1,592美元的320x256型號）是熱成像的常用選擇，為Quantum Systems Vector等無人機提供全天候作戰能力。ZIR系統搭載集成AI軟件的緊湊型數碼相機，可在3公里距離實現90厘米精度的目標識別。烏克蘭戰場使用的Skydio X10D無人機配備輻射熱成像相機及六臺超廣角導航相機，支持300米范圍內GPS拒止環境自主作業。即便是The Fourth Law公司為FPV無人機開發的50-100美元低成本攝像模塊，也能實現自主目標追蹤。

這些與AI結合的相機系統，使無人機能以最小人工干預識別鎖定目標，相較早期依賴持續人工操控的系統實現質的飛躍。但具體相機型號與配置存在差異，除FLIR Boson外的產品價格因代工銷售模式常不透明，需直接詢價獲取精確成本。

關鍵點在于：當前視覺系統的局限使戰爭中的AI尚未發揮全部潛力。熱成像相機雖能通過熱信號高效定位指定目標，但在光電/紅外（EO/IR）相機難以應對的微光環境及遠距離場景中表現不足——這對需精確辨別目標的關鍵識別環節尤為致命。執法級標準RGB相機可滿足日間需求，但夜間效能驟減。FLIR Boson在暗夜表現出色，卻存在同等距離與識別精度局限。理想方案需具備以下特性：經濟高效的24/7全天候運行、遠近程皆優的性能、暗夜中提供類白晝清晰圖像、且無需紅外或閃光照明的隱蔽操作。雖未投入實戰，Star-Navi XHC5602系列相機展現出此類潛力，其宣稱在完全黑暗環境下有效探測范圍覆蓋數米至無限遠。

AI系統：24小時全天候晝夜應用

• 顛覆性技術：將黑夜轉化為白晝

AI系統的超微光視覺依賴先進攝像模塊與AI處理技術。Star-Navi/Night Pulser的XHC5602系列相機靈敏度達0.001勒克斯，可在近全暗環境下捕捉彩色圖像，是夜間作戰的理想選擇。AI模型如“零參考深度曲線估計”（ZeroDCE）通過調節亮度與動態范圍增強圖像，使夜景呈現白晝效果；“循環生成對抗網絡”（CycleGAN）則利用非配對數據實現晝夜圖像轉換，確保技術普適性。

對超微光視覺AI系統的需求激增，源于無人機監控、自動駕駛及安防監測等近全暗環境應用場景。將夜景轉換為類白晝畫面的能力顯著提升作戰效能，在俄烏沖突等無人機嚴苛作戰環境中尤為關鍵。

• AI應用前后對比

AI應用前，土耳其拜拉克塔TB2等無人機雖具備監視打擊能力，但易受干擾且需持續與操作員通信。這種依賴性在對抗環境中嚴重限制其航程與精度。沖突初期，俄軍電子戰系統曾癱瘓烏軍無人機作戰，皇家聯合軍種研究院（RUSI）估計烏軍月損無人機達10,000架。

AI技術徹底改變戰局。無人機現可自主導航、實時分析影像并在無飛行員指令下實施打擊，部分任務替代99%人力。ZIR與Skydio X10D等系統能在強電子戰環境中運行，AI制導導航有效反制俄軍干擾。這一轉型使無人機更具韌性與精確性，助力烏克蘭以消耗戰略對抗強敵。

• 精度挑戰

盡管取得進展，無人機精度仍面臨持續性挑戰，主要源于俄軍電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。這些手段破壞通信導航系統，導致無人機偏離目標或完全失效。高損毀率凸顯現代戰爭的“貓鼠游戲”本質——對抗雙方持續快速適應以反制新技術。

為提升精度，俄烏正強化AI驅動的自主化能力。新型無人機設計為無需GPS或持續人工操控，通過機載傳感器與機器學習實現導航打擊。ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，Skydio X10D實現300米GPS拒止環境作業，均為初期成功案例。BRAVE1聚焦無人機集群與替代導航技術，有望進一步降低對脆弱信號的依賴。此外，被長期忽視的光纖等有線通信因抗干擾性強、可靠性高重新興起，增強無人機作戰數據傳輸能力。

• 啟示

俄烏戰場無人機革命為長期沉溺技術優勢的西方軍隊敲響警鐘。此沖突暴露了數據密集型系統的脆弱性，同時彰顯經濟型AI無人機的威力。正如烏克蘭前總司令兼駐英大使瓦列里·扎盧日內所言：生存取決于快速適應能力。必須汲取烏克蘭在生死存亡中淬煉的實戰經驗，以應對大規模自主武器威脅。

• 競爭格局分析
  俄烏沖突已變革無人機戰爭形態，人工智能與先進攝像系統鑄就戰術優勢。

本競爭分析聚焦烏克蘭AI無人機的性能、攝像模塊、成本、精度及電子戰挑戰，通過對比俄烏系統并評估市場動態，結合最新研究與戰場進展揭示優勢、劣勢及改進機遇。

市場概覽

2024年全球軍用AI市場規模達93.1億美元，受自主無人機與實時決策系統需求驅動，預計至2030年將保持13%年復合增長率。烏無人機生態涵蓋170余種機型，“無人機軍團”計劃培訓20,000名操作員，BRAVE1平臺為AI研發投入650萬美元。

俄烏無人機戰爭參與者

• 烏克蘭：運用國產系統（如DELTA、ZIR系統）及西方合作（如Skydio、Quantum Systems）。核心優勢包括快速迭代能力、商用組件應用及AI驅動的自主性。

• 俄羅斯：部署“立方體-BLA”、“見證者-136”等無人機，AI能力有限且聚焦數據分析而非自主決策。俄方優勢在于大規模量產與電子戰反制手段。

• 西方供應商：FLIR Systems（攝像模塊）、Helsing AI（HX-2 Karma無人機）等企業以較高成本為烏克蘭提供先進技術支持。

• 增長領域：近白晝級超微光視覺系統（如實現“夜轉晝”效果的技術）正日益成為需隱蔽全天候作戰場景的可行替代方案。此類系統高度適配AI技術，確保晝夜作戰效能均等。

產品對比

• 烏克蘭AI無人機系統

  • 能力：烏克蘭無人機在自主性、目標識別及陸海空多域作戰方面表現卓越。DELTA系統整合多源數據（無人機畫面、衛星圖像、人工報告）實現實時態勢感知，被譽為“軍事版谷歌”。AI增強末段導航等功能，使無人機在電子戰干擾下仍能鎖定目標。例如ZIR系統實現3公里距離90厘米精度，Skydio X10D具備300米GPS拒止環境導航能力。低成本海上無人機（如"海嬰"）成功襲擾俄黑海艦隊，展現多場景適應性。
  • 攝像模塊：常用模塊包括應用于Quantum Systems Vector無人機的FLIR Boson 320x256（熱成像，約1,592美元），以及Skydio X10D的輻射熱成像與導航相機。低成本方案如The Fourth Law公司FPV無人機相機（50-100美元）支持目標追蹤。這些系統利用AI實時分析，減少人工干預。
  • 價格：商用組件使成本保持低位。FPV無人機單價500-2,000美元，AI增強型號略高。FLIR Boson以1,592美元提供高性價比熱成像能力，Skydio與ZIR相機價格因專有技術未公開。
  • 精度：行業報告顯示AI無人機命中率達70-80%，遠超手動操作型號（10-50%）。自主性緩解電子戰干擾，但抗干擾仍是挑戰。
  • 電子戰韌性：烏克蘭采用跳頻與自主導航反制俄軍干擾。克拉特公司"幽靈龍"等系統通過神經網絡光學導航實現無GPS作戰，但可擴展性有限。

• 俄羅斯無人機系統

  • 能力：俄軍“見證者-136”、“立方體-BLA”等無人機重數量輕質量。“立方體”宣稱具備AI目標識別，但實際自主性有限，多依賴預設坐標。“頓巴斯穹頂”系統僅將AI用于數據分析而非無人機控制，實時適應性落后于烏克蘭。
  • 攝像模塊：具體參數稀缺，俄無人機多采用基礎光電傳感器，缺乏烏軍FLIR Boson或Skydio系統的熱成像與AI增強能力，制約低能見度環境作戰效能。
  • 價格：俄制無人機成本低廉（如“見證者-136”單價約2萬美元），支持大規模部署，但簡易設計犧牲精度與抗毀性。
  • 精度：俄FPV無人機命中率僅10-20%，受烏軍電子戰反制影響顯著。依賴人工/半自主系統導致易受信號干擾。
  • 電子戰韌性：俄電子戰優勢突出，干擾系統致烏軍月損萬架無人機。但其自研無人機缺乏先進反制措施，易受烏軍防御系統壓制。

• 西方供應系統

  • 能力：亨氏HX-2“業力”、Quantum Systems Vector等西方無人機具備尖端AI自主瞄準與電子戰抗性。HX-2可在無持續數據鏈條件下重識別目標，同時保持人工監督確保倫理合規。
  • 攝像模塊：FLIR Boson占主導地位，高價型號（如640x512分辨率）可選。Skydio X10D多相機套件增強ISR與導航能力，性能遠超俄制產品。
  • 價格：西方系統成本較高（10,000-50,000美元）。FLIR Boson等模塊性價比尚可，但整機系統若無補貼將超出烏軍預算。
  • 精度：AI與強健傳感器使西方無人機在理想條件下命中率達80-90%，但在烏部署規模有限制約實戰影響。
  • 電子戰韌性：先進信號加密與自主性降低受干擾風險，但高成本導致可擴展性不及烏軍本土方案。

競爭優勢與劣勢

• 烏克蘭

  • 優勢：
    • 創新速度：前線反饋驅動的快速迭代超越俄羅斯緩慢研發周期。Swarmer、KrattWorks等初創企業數月內交付AI解決方案。
    • 成本效益：商用組件與開源軟件維持無人機經濟性，支持大規模部署。
    • AI整合：DELTA系統與AI無人機提供更優態勢感知與自主性，抵消俄軍規模優勢。
    • 合作伙伴：與Skydio、Helsing等西方企業合作提升技術能力，同時保持本土主導權。
  • 劣勢：
    • 電子戰脆弱性：盡管有進展，干擾仍降低無人機效能，高損毀率加劇資源壓力。
    • 可擴展性局限：預算限制與依賴外國組件制約俄式規模量產。
    • 監管缺口：據行業分析，缺乏統一AI戰略恐致碎片化發展。

• 俄羅斯

  • 優勢：
    • 大規模量產：“見證者-136”等低成本無人機實現數量壓制，支撐消耗戰。
    • 電子戰實力：精密干擾系統癱瘓烏軍作戰，彌補技術劣勢。
    • 外部支持：外圍設計與組件突破制裁強化供應鏈。
  • 劣勢：
    • AI滯后：有限自主性與依賴人工系統降低精度與適應性。
    • 技術劣勢：基礎傳感器與相機落后于烏軍AI增強系統，動態環境效能受限。
    • 中心化模式：相較去中心化創新生態，適應速度遲緩。

• 西方供應商

  • 優勢：
    • 技術領先性：FLIR Boson、Skydio X10D等先進AI與相機樹立性能標桿。
    • 倫理框架：人機協同系統符合國際規范，增強全球公信力。
    • 研發能力：雄厚投資驅動尖端方案，賦能烏軍裝備體系。
  • 劣勢：
    • 高成本：昂貴系統難以適配烏克蘭消耗戰略。
    • 部署受限：官僚程序與出口管制制約戰場應用。
    • 依賴風險：過度依賴西方技術或削弱烏克蘭自主能力。

精度挑戰與緩解策略

盡管AI技術取得進展，無人機精度仍是痛點，主要源于電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。在強干擾下，烏克蘭FPV無人機命中率降至30%~50%（新操作員僅10%），俄軍無人機表現更差（10%~20%）。主要影響因素包括：

• 信號中斷：干擾切斷無人機-操作員鏈路，導致導航失效。

• 環境因素：偽裝與誘餌欺騙AI識別，神經網絡難以應對隱蔽目標。

• 硬件限制：無人機邊緣計算能力有限，識別精度低于人工操作。

• 緩解策略

  • 增強自主性：烏克蘭正開發無需GPS或持續信號的無人機，如克拉特公司“幽靈龍”采用光學導航。BRAVE1支持的集群技術旨在通過協同攻擊壓制電子戰防御。
  • AI優化：在緊湊數據集訓練輕量化AI模型，確保適應性且不超載處理器。未來系統將實現從起飛到打擊的端到端自主。
  • 韌性通信：光纖等有線通信系統因抗干擾可靠性強重新興起，支撐無人機數據傳輸。
  • 反電子戰戰術：Skydio X10D采用的跳頻與信號加密降低脆弱性。烏軍ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，為廣泛推廣設定標桿。
  • 合作：與亨氏AI等企業合作可集成先進抗干擾技術，但需控制成本。

市場機遇與威脅

• 機遇

  • 全球需求：俄烏戰爭實戰檢驗的無人機吸引全球關注，確立其防務技術出口國地位。“戰爭實驗室”提升可信度。
  • 成本領先：經濟型AI無人機可從高價西方系統奪取市場份額，尤其在預算受限地區。
  • 集群技術：按計劃推進的2025年無人機集群技術將重定義戰術，創造先發優勢。
  • 公私協同：與企業的敏捷合作可擴大創新規模，吸引投資。

• 威脅

  • 電子戰升級：持續投入干擾技術，削弱精度優勢。
  • 資源約束：有限資金與依賴外國組件或致生產瓶頸。
  • 技術擴散風險：開源策略若致AI軟件流向非國家行為體，可能無意助長對手。

建議

• 加速自主化研發：優先發展端到端AI系統以降低電子戰脆弱性。投資集群技術實現防御壓制，目標達成80–90%全條件命中率。
• 攝像供應多元化：突破FLIR Boson限制，開發本土或替代模塊以降低成本依賴。為FPV無人機研發匹配Skydio性能的低成本高清相機。全面部署Star-Navi級超微光視覺系統。
• 強化電子戰反制：規模化應用跳頻與光學導航系統并集成至全機型。關鍵作戰中復興有線通信。
• 制定AI戰略：建立統一軍事AI路線圖，避免碎片化發展并確保長期競爭力。
• 深化合作：在獲取補貼技術同時建設本土能力以維持自主。與企業共同開發集群及抗干擾方案。
• 出口實戰驗證技術：全球推廣無人機，借已驗證效能反哺后續研發。

參考來源：Bilal Hussain

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

軍事航空領域正持續演變。近年來，為適應當前軍事沖突催生的新威脅并利用技術進步帶來的機遇，該領域已顯著發展。本文將結合近期進展及武裝力量持續推進的項目——如“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）——探討塑造軍事航空未來的主要趨勢。

1. 新一代空戰系統??

1.1 ??未來空戰系統（FCAS）

?? FCAS是歐洲防務領域最具雄心的項目之一。該項目于2019年由西班牙、法國與德國國防部長簽署協議啟動，2024年比利時國防部宣布加入，旨在開發融合有人/無人航空器及陸、海、天基系統的綜合體系。FCAS的核心是“新一代武器系統”（NGWS），包含以下要素：

■ ??新一代戰斗機（NGF）??：第六代戰斗機，具備先進低可觀測性能力、高飛行效率、尖端傳感器系統，并與多種遠程操作平臺兼容。這些平臺涵蓋戰斗型、誘餌型、通信中繼型及執行聯合情報、監視與偵察任務（JISR）的無人機等。

■ ??遠程載具（Remote Carriers）或遠程操作平臺??：與NGF協同作戰的無人機，作為力量倍增器降低有人戰機暴露風險。其任務范圍包括JISR、電子戰乃至進攻性任務。遠程載具將通過人工智能與大數據技術，實現與FCAS有人戰機的實時信息處理與協同作戰。

■ ??戰斗云（Combat Cloud）??：由去中心化高彈性信息網絡構成，實現空、陸、海、天、網多域平臺與部隊的實時整合協作。其主要目標是提供信息優勢。戰斗云還促進戰場空間內不同系統的互操作性與連接能力，使戰斗機、遠程操作平臺、衛星及其他單元能夠協同運作。

1.2 EURODRONE??

“歐洲無人機”（Eurodrone）是歐洲防務現代化進程中的另一關鍵項目。這款中空長航時（MALE）無人機續航時間超24小時，專為監視、軍事行動支持與安全任務設計。其開發基于最小化技術風險原則，采用商用解決方案與先進組件（如自動導航與控制系統）。“歐洲無人機”設計用于情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）任務，具備模塊化任務能力及可在非隔離空域運行的架構，使其區別于其他同類項目。通過該項目，歐洲航空工業志在MALE無人機領域占據技術領先地位——該領域此前由美國與以色列主導。

1.3 ??SIRTAP??

與“歐洲無人機”在MALE領域的拉動效應類似，由空中客車公司（Airbus）主導開發的“西塔普”（SIRTAP）將使西班牙航空工業成為高性能戰術無人機領域的領導者。該機型有效載荷超150公斤、續航超20小時，憑借先進任務系統可在全天候條件下執行高級ISTAR任務。

2. 人工智能與自主化操作??

人工智能（AI）與自動化技術正重塑軍事航空領域。這些技術使航空平臺更具自主性，優化決策流程并提升任務效能。FCAS/NGWS集成AI技術以實現高級自主化水平，涵蓋無人機與戰斗機執行集群協同（swarming）行動以及與人類飛行員協作的能力。機載AI的演進將支持“目標驅動型自主操作”，而非基于特定事件的被動響應。作為系統設計的核心要求，明確規定控制回路中必須始終存在具備決策權的人類操作員，以確定哪些功能委托給自主系統。人工智能提升任務與導航系統能力，實現更優任務規劃、路徑優化及對動態條件的實時適應——這對衛星導航不可用（拒止環境）的復雜敵對區域作戰至關重要。

AI支持對傳感器網絡采集的海量數據實施高級分析，輔助用戶提取地形、氣象條件與敵方位等關鍵信息，優化決策流程。人工智能在預測性維護中也發揮關鍵作用：先進算法可預判系統故障，實現預防性維護并減少航空器停飛時間。

??3. 電子戰與網絡安全??

電子戰與網絡安全在現代軍事行動中占據核心地位。先進電子對抗措施可干擾與欺騙敵方雷達、導航與通信系統，此類技術對確保戰場優勢及防護空中力量免受電子攻擊至關重要。超互聯環境中的網絡安全是另一重大挑戰：從網絡安全視角，可信平臺模塊（TPM）技術將用于機載設備的身份驗證、加密與完整性驗證；物理不可克隆功能（PUF）技術則防止假冒組件引入系統導致漏洞。這些突破確保飛行控制與通信系統即便在嚴重威脅下仍保持安全與可操作性。

??4. 增強現實與虛擬現實??

增強現實（AR）與虛擬現實（VR）正變革軍事航空的訓練與作戰模式。AR/VR技術使飛行員可在模擬環境中接受訓練，復現實戰場景而無須承擔實裝訓練的風險與成本，從而提升空軍戰備與響應能力。構造性仿真技術與數字孿生實現更高效的任務規劃、執行與評估，此類系統精確模擬作戰場景，支持實時策略調整優化。

現代戰斗機通過平視顯示器（HUD）向飛行員呈現視覺信息（如影像、飛行參數與戰術數據）。當前趨勢是采用頭盔顯示器（HMD）替代HUD，將信息直接投射至頭盔面罩，這為引入增強現實技術創造條件，可增強飛行員態勢感知并加速決策。

5. 連接性與戰斗網絡??

連接性對現代軍事行動至關重要。戰斗網絡的突破性進展實現了不同平臺與系統間的有效整合與協調。FCAS集成基于云架構的可擴展戰斗網絡，提供戰場所有單元共享的作戰視圖。這提升盟軍決策與協調能力，帶來以下優勢： ■ 無人機、衛星及陸海單元的互聯互通與實時數據共享； ■ 多源數據融合分析，具備模式識別能力； ■ 協同行動能力，例如導航或目標指示。

軍事物聯網（IoT）連接各類設備與系統，提升實時通信與信息交換效能。這種先進連接性對執行復雜任務與優化資源分配至關重要。處理器與傳感器微型化技術的預期進展，以及分布式系統間連接能力的提升，將推動可協作執行多樣化功能的平臺集群部署。

??6. 尖端傳感器??

傳感器是現代軍事系統的核心組件，為導航、偵察與決策提供關鍵數據。高光譜傳感器是此類新趨勢的范例——多光譜與高光譜傳感器正替代傳統光電傳感器，提供增強的探測與數據分析能力。此類傳感器可提升目標識別與威脅評估精度。

??7. 人機交互界面??

飛行員與航空器間的交互對任務成功至關重要。先進人機界面增強此類交互，優化控制與決策流程。混合現實與觸覺設備提供飛行員與航空器間的新型交互方式，通過更高沉浸感與控制性提升作戰效率并降低飛行員認知負荷。基于AI的虛擬個人助理為飛行員提供實時支持，管理信息與任務以聚焦核心使命。

??8. 任務管理??

高效任務管理是軍事行動成功的核心要素。實時評估作戰替代方案的能力對戰場適應性至關重要。計算與數據分析技術的突破使快速精準評估不同選項成為可能，提升決策與任務效能。此領域尤為關鍵，因技術現狀允許引入相關條令變革，開創作戰研究新場景并挑戰現有軍事能力邊界。

??9. 有人-無人協同（MUT）技術??

軍事航空領域最具創新性與前景的方向之一是有人-無人協同（MUT）技術。該概念通過有人/無人航空器的緊密協作最大化任務效能。MUT技術支持有人機與無人機共享信息并高效分配任務，在有人機監督下執行偵察、監視與打擊任務，提升作戰能力并降低飛行員風險。此類協作涵蓋導航、通信、傳感器與武器系統等領域。

MUT技術成功的核心在于有人/無人平臺間安全可靠的通信。連接性、網絡安全與控制系統的突破性進展，確保所有單元能在動態戰場條件下無縫協調與快速適應。

結論

軍事航空的未來將由提升空軍效率、殺傷力與生存能力的先進技術整合所塑造。從自主系統與先進推進技術到電子戰與網絡安全，每項技術趨勢均在變革軍事行動中扮演關鍵角色。“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）等項目，清晰展現了創新與國際合作如何重塑防空體系未來。隨著這些技術持續發展，空軍將更有效應對21世紀及未來的挑戰。GMV公司憑借其在多項技術領域的領先地位，將持續成為這一轉型的核心參與者，通過突破性解決方案確保未來空軍的作戰優勢與安全性。

美軍"瘋狂科學家實驗室"此前曾論述，包括自主行動型先進戰場機器人系統及更廣泛人機協同趨勢在內的無人系統，將在未來作戰力量中占據顯著比重。本文將解析俄羅斯戰場自主系統三大發展趨勢——揭示其如何擁抱顛覆性技術。

未來十年對俄軍具有里程碑意義：歷經數十年技術投資、新武器測試驗證與未來戰爭概念研究后，俄軍將進入成果轉化期。以下三大趨勢值得關注，首當其沖的是俄軍作戰無人系統的研發與應用。

趨勢一：作戰無人系統研發深化

敘利亞戰場經驗與二十年美軍無人系統應用觀察，促使俄羅斯國防部決心擴展無人作戰能力，超越現有實時戰場監視的情報、監視與偵察（ISR）無人機體系。未來十年，俄軍將完成多型處于不同研發階段的作戰無人機測試評估，包括：
? 重型"獵人"攻擊無人機（UCAV）
? 敘利亞戰場驗證的中型"獵戶座"無人機
? 以色列許可證組裝的國產"前哨"無人機
? 中型"海盜"無人機
? 對標美國"全球鷹"的遠程"阿爾蒂烏斯"無人機

這些無人機需數年時間方能列裝，部分型號處于工廠測試階段，另有型號進入軍方測試評估。根據型號差異，其航程覆蓋百余公里至數千公里，可搭載多樣化武器執行多域任務。

俄地面部隊正測試全系列無人地面戰車（UGV），涵蓋從微型到坦克級平臺，配備機槍、火炮、榴彈發射器與傳感器。俄國防部正探索此類UGV在城市戰等多樣化作戰場景的應用模式。海上領域，俄致力于列裝無人水下/水面航行器（UUV/USV），以增強艦船與海上資產的ISR范圍與能力，同時賦予反潛、排雷甚至作戰功能。事實上，俄海軍計劃為艦艇配備空基、水面及水下無人系統，使每艘軍艦成為無人技術的搭載平臺與運用節點。

圖：克朗施塔特技術公司研制的俄羅斯"獵戶座-E"中空長航時無人機

趨勢二：自主控制技術漸進升級

另一重要趨勢是從人工操控向有限人工智能（AI）驅動的全自主模式逐步轉型。俄國防部已明確要求無人系統在快節奏動態戰場實現自主運行。盡管復雜技術障礙可能使完全自主方案在本十年內難以實現，國防部仍將推動開發者取得階段性成果，使作戰載具具備有限半自主能力。此外，國防部期望AI能指揮空、陸、海基無人系統的集群行動。為實現目標，俄已設立多個高科技武器研發測試中心，包括類DARPA機構"高級研究基金會"（負責AI與集群技術開發）及國防部直屬的"ERA科技園"。

圖：Uran-9無人地面戰車

趨勢三：搶占國際軍貿市場份額

未來近期，俄國防工業將與國際領先軍火出口商爭奪無人/自主系統市場份額。當前無人系統市場仍由美、以等主導。跡象表明，俄可能向中東等地區潛在客戶推銷部分無人機與UGV系統。例如，部分國家據稱有意本土化生產俄軍主力無人機"海鷹-10"。隨著全球軍隊日益認知無人系統替代昂貴有人裝備的效益，俄將積極把握該領域安全采購趨勢帶來的商機。

圖："海鷹-10"無人機

全球技術趨勢同步演進

上述趨勢與全球軍用無人技術發展主線吻合，主要國家與客戶正測試評估新概念武器。經歷近年沖突檢驗的現代化俄軍，將在未來近期吸收實戰經驗、獲取新技術備戰下一場戰爭，并向意愿客戶與盟友推廣解決方案。

參考來源：madsci

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

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

特朗普暗示1萬億美元國防預算——實際意味著什么？

在周一與以色列總理本杰明·內塔尼亞胡的聯合記者會上，唐納德·特朗普總統暗示2026財年國防預算申請額將"接近"1萬億美元。他宣稱："這將是前所未有的數字。"隨后，美國國防部長皮特·赫格斯在社交媒體確認該金額，強調國防部計劃"明智使用每一分納稅人資金"。但目前該聲明引發的疑問多于解答。國防開支涉及多重疊加工目與預算分類，1萬億美元的具體構成及其與當前水平的對比尚不明確。

預算的多元構成

要理解1萬億美元國防預算的實質，需解析聯邦政府國家安全支出的核算方式。國防預算屬于"050預算功能項"，包括：

· 五角大樓基礎預算（分項051）
· 能源部國防相關項目（分項053）
· 其他聯邦機構國防活動（分項054）

通常，五角大樓的051分項占050總額的95%以上。以拜登政府2025財年預算申請為例：

· 五角大樓：8498億美元（051）
· 能源部國防項目：340億美元（053）
· 其他國防活動：115億美元（054）

上述合計使2025財年國家安全總申請額達8952億美元。若計入260億美元強制性國防資金，2025財年國家安全總支出約9210億美元。可見，即便無新增提案，美國國家安全支出已逼近萬億美元門檻。

解讀"萬億美元"背后的潛臺詞

在缺乏正式預算提案的情況下，該數字存在多種解讀可能：

選項1：最大噱頭，最小變動
若該數字涵蓋050功能項下的可自由支配與強制性支出，僅需比拜登政府預估的2026財年9508億美元增長5%即可達標。
選項2：聚焦五角大樓的最大沖擊
若特指五角大樓051分項達萬億美元，則意味重大軍力擴張。拜登政府2026財年051分項預估為8768億美元（較2025財年增長3.2%）。若051分項逼近萬億美元，將引發軍事采購、部隊結構與人員配置的深度調整。赫格斯聲明雖標注五角大樓官方賬號（@DeptofDefense），但未能明確所指范圍。
選項3：中間路線
 可能僅指050功能項的可自由支配預算——該分項2026財年預估已達9242億美元，適度增長即可"四舍五入"至近萬億美元。

最終結論需待正式預算案公布。預計政府將于月底提交"簡版預算"（僅列支出優先級，缺乏細節），完整論證文件或延至春季發布。

其他國防資金動態

當前背景復雜：國會未能通過2025財年國防撥款法案，盡管參議院曾推動增加250億美元預算，但最終通過的持續決議案（CR）導致五角大樓資金缺口達30億美元。

五角大樓內部，赫格斯部長正開展全面支出審查，要求各軍種削減8%預算以支持優先項目。例如陸軍考慮削減員額達成目標。同時，立法者擬推動預算協調方案，未來十年追加1000-1500億美元國防撥款（年均100-150億）。

真正的預算博弈尚未到來

盡管引發熱議，2026財年國防預算的實際規模與影響仍待觀察。即便政府提交提案，最終決定權仍在國會。

今年撥款僵局暴露預算流程的碎片化。盡管兩黨均支持增加國防開支，但民主黨人勢必抵制可能擠壓國內項目的削減。未來爭論焦點將是如何平衡軍事投資與國內民生

在華盛頓，吸睛的數字僅是故事的開端。

參考來源：Shaun McDougall