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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

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

無人系統自下而上變革戰爭

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

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

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

人工智能如何橫向變革戰爭

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

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

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

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

啟示：加速規模化推進無人系統與AI雙重革命

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

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

參考來源：geop olitical monitor

人工智能（AI）已深度滲透社會認知，公眾對AI前沿突破與能力演進的關注度持續攀升。伴隨新模型與應用場景的迭代，AI采用率顯著增長——截至2025年初，約52%美國成年人使用過大語言模型（LLMs）與生成式AI技術。

然而潛藏在水面之下的，是鮮為人知卻更具戰略意義的領域：反AI技術。美中情局（CIA）數字化轉型過程中展示了反AI行動如何以超越國家防御體系適應速度重塑威脅格局。這場守護AI系統免受操縱的無聲競賽，可能是最具深遠影響的國家級AI競爭。

反人工智能（Counter-AI）?? 是指針對人工智能系統的攻防技術體系，其核心目標是抵御對AI模型的惡意操控、數據污染、算法欺騙等對抗性攻擊，確保AI系統在復雜環境中安全、可靠地運行。

對抗性機器學習（AML）正成為AI系統面臨的最復雜威脅。簡言之，AML是通過技術手段操控AI系統產生非預期行為的攻防科學。犯罪組織與敵對國家的想象力與技術能力，決定了AML攻擊可能造成的危害邊界。

此類攻擊絕非理論推演：隨著AI系統在關鍵基礎設施、軍事應用、情報行動乃至數十億人日常技術場景中的滲透，風險系數持續升高。本質上，受攻擊的AI系統可能引發從輕微故障到災難性安全漏洞的多級危機。

與傳統網絡安全威脅不同，反AI攻擊作用于多數人無法想象的抽象數學空間——這正是機器學習系統解析現實的維度。此類攻擊不僅突破數字防御，更扭曲AI對現實世界的認知邏輯。

設想某金融機構部署AI驅動的貸款審批系統（其訓練數據涵蓋數十年信貸記錄）。銀行未知悉的是：內部人員已對訓練數據植入難以觸發警報卻足以形成隱性偏差的惡意操作。系統運行數月后，開始系統化拒絕特定區域合格申請人，同時批準其他區域資質不足者。這正是數據投毒攻擊——AML的一種形式，其改變了AI風險評估機制。

再設想執行偵察任務的自主軍用無人機：其視覺系統經嚴格訓練可分辨敵我。但當敵方在載具表面涂覆特定圖案（即便是肉眼不可見的視覺信號），便會導致無人機持續將其誤判為民用設施。此類"規避攻擊"無需任何黑客技術，僅需利用AI解讀視覺信息的算法漏洞。

威脅更深層滲透。2020年某里程碑式研究論文中，專家展示攻擊者如何有效"竊取"商業人臉識別模型——通過"模型反演"技術對系統實施結構化查詢，竟能提取訓練時使用的真實人臉數據。實質上他們復原出特定個體的可識別圖像，揭露AI系統可能無意間記憶并泄露敏感訓練數據。

大語言模型（LLMs）的出現催生全新攻擊界面。雖然商業模型普遍設置應用護欄，但開源模型往往缺乏防護，為惡意操縱及生成有害（甚至違法）輸出敞開大門。看似無害的指令可能觸發系統生成危險內容（從惡意軟件代碼到犯罪活動指南），"提示注入攻擊"已被廣泛認定為LLM應用的首要風險。

這些絕非技術前沿的假設場景，而是被充分論證且正在被利用的漏洞。此類威脅最險惡之處在于：無需更改任何代碼即可攻陷系統。AI在多數場景下仍正常運行，使傳統網絡安全監測機制完全失效。

當威脅蔓延至國家安全領域，警報級別驟然提升。美國國家安全體系內，各機構正密集警示對抗性機器學習對軍事及情報行動的關鍵威脅。往昔國家安全機構僅需防范對手竊取敏感數據，如今更須警惕對手篡改機器解讀數據的邏輯機制。

試想對手對情報分析AI系統實施隱蔽操控：此類攻擊可使系統忽略關鍵情報特征或生成誤導性結論，政府高層決策將面臨難以察覺卻極具破壞力的威脅。這已非科幻情節——深諳AI漏洞與國家安全風險關聯的安全專家們，正持續升級應對方案。

隨著全球通用人工智能（AGI）研發競賽加速，上述威脅更具緊迫性。首個實現AGI的國家必將獲得前所未有的百年戰略機遇，但前提是該AGI能抵御精密對抗攻擊——存在致命漏洞的AGI系統，其危害性甚至遠大于尚未掌握AGI的狀態。

盡管威脅持續升級，但防御能力仍顯著不足。美國國家標準技術研究院（NIST）學者2024年尖銳指出："現有防護措施無法提供全面消解風險的可靠保證。"這種安全鴻溝源于多重相互關聯的挑戰，致使對抗性威脅持續領先于防御體系。

該問題本質具有非對稱性：攻擊者僅需發現單一漏洞，防御方卻須防范所有潛在攻擊。更嚴峻的是，有效防御要求兼備網絡安全與機器學習的復合型人才——當前人力市場極度稀缺的資質組合。與此同時，組織結構將AI研發與安全團隊割裂，形成阻礙協同效能的非預期壁壘。

多數決策者尚未認知AI安全的獨特性，仍以傳統系統防護思維應對新型威脅，導致被動響應模式主導：聚焦已知攻擊路徑修補，而非前瞻性布防新興風險。

突破被動困局需構建涵蓋防御、攻防與戰略維度的全方位對抗性AI應對體系。首要原則是將安全機制深度植入AI系統底層架構（而非事后補救），這要求開展跨領域人才培訓——彌合AI與網絡安全的知識鴻溝已非增值選項，而是作戰剛需。

有效防御或需刻意在訓練階段注入對抗樣本、開發具備固有抗擾動能力的架構體系、部署持續監控異常行為的系統。然單一防守遠遠不夠，組織須同步發展攻防能力：組建專業紅隊，采用攻擊者同等級技術對AI系統實施壓力測試。

戰略層面需實現政府-產業-學界的前所未有協同：建立新興對抗技術威脅情報共享機制；制定確立通用安全框架的國際標準；推進貫通AI與網絡安全領域的人才培養計劃。有專家建議對尖端模型實施嚴苛的全生命周期安全測試，此提案雖涉及企業知識產權等政治法律難題，但某種形式的安全認證勢在必行。

挑戰艱巨而風險巨大。當AI系統日益支撐國家安全核心功能時，其安全性已與國家層面安全態勢深度綁定。核心問題非"對手是否將攻擊這些系統"（其必然發生），而在于"我們是否準備就緒"。

??反AI戰略的未來方向與根本意義??

突破當前困境需超越技術方案本身，根本性轉變AI研發與安全的思維范式。反AI研究亟待投入充足資金支持（尤其用于開發能伴隨攻擊手段演化的自適應防御機制），但僅靠資金遠不足夠——必須打破隔絕開發者與安全專家的組織壁壘，構建安全責任共擔的協作生態。

主導美中情局大型技術團隊的經驗印證：消除部門隔閡不僅能提升產品效能，更能實質增強系統安全性。當下核心在于：掌握反AI技術的國家，將決定人工智能最終成為自由根基的守護者抑或掘墓人。這是技術發展的必然邏輯推演。

試想信息生態日益依賴AI媒介的世界：當系統持續暴露于精密對抗性操控時，掌控這些AI媒介操縱權者即實質掌控信息疆域。大規模認知操控、針對決策者的定向誘導、關鍵基礎設施的隱蔽破壞，無不構成對自由社會的嚴峻威脅。

精通反AI的國家不僅獲得技術優勢，更構筑起抵御數字操控的免疫屏障。這將捍衛其信息生態的完整性、關鍵基礎設施的可靠性，最終保障決策主權的獨立性。在此意義上，反制AI技術實為人工智能時代守護自由的終極護盾。

公眾關注的AI競賽不僅是技術能力的角逐，更是系統韌性的較量——關鍵在于打造遭逢對抗攻擊時仍恪守人類意志的穩健系統。這場隱形競賽遍布全球研究機構、機密設施與企業園區，其結果可能成為AI革命最具決定性的一環。

建設頂尖反AI能力是塑造未來數十年戰略平衡的關鍵。未來不屬于單純創造最強AI的開拓者，而屬于能守護系統免遭破壞的捍衛者。

當務之急是認清這場無形戰場的本質：它構成當今時代最重要的技術競爭。人工智能安全性必須從次要議題轉為國家核心議題——貫穿于我們構建、部署與管控這些日益強大的系統全過程。

參考來源： Jennifer Ewbank，美中情局負責數字創新的前副局長

人工智能（AI）正在徹底革新現代軍事戰略，成為自核武器問世以來最具顛覆性的力量。AI驅動技術已不再是科幻概念，而是全球各國國防基礎設施的核心組成部分。從無需人工干預即可執行精準打擊的自主無人機，到實時分析海量數據以預測敵方動向的先進決策支持系統，AI從根本上改變了戰爭的籌劃與實施方式。這場變革標志著戰爭形態正從人力密集型作戰轉向由算法與機器學習定義勝負的戰場。

其焦點已轉向速度、精準度與預測能力——這些正是機器常超越人類的領域。軍事優勢日益與技術霸權掛鉤，美國、中國與俄羅斯等國家正大力投入AI研發以超越對手。這場軍備競賽不僅關乎火力，更涉及數據主導權與實時決策能力。隨著自主系統集群、網絡戰與AI增強型監控重新定義戰略優勢，戰場正加速數字化。在這個新時代，誰掌控了人工智能，誰就可能主導未來戰爭的形態——決策將在毫秒間完成，人類判斷與機器自主的界限將愈發模糊。

人工智能作為現代軍隊的戰略賦能者

人工智能（AI）已非未來概念——它深植于當今國防體系，驅動多軍事領域的變革。

監視與偵察：AI正重新定義情報收集的速度與精度。現代國防系統高度依賴AI處理衛星、無人機及其他情報、監視與偵察（ISR）設備捕獲的海量數據。例如，美國國防部部署的"專家計劃"（Project Maven）作為旗艦級AI項目，旨在自動解析實時獲取的全動態視頻數據。據美國國會研究服務局2021年報告，該計劃顯著加速目標識別與戰場態勢感知，減少人力負荷并賦能快速精準的作戰決策。

決策支持系統：AI在軍事規劃中的應用已超越理論階段。當今軍隊正利用先進機器學習模型模擬復雜兵棋推演場景，預測不同戰略條件下的作戰結果。據報道，中國解放軍（PLA）將AI整合至其指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施。蘭德公司報告指出，此類AI驅動系統增強實時態勢感知能力，壓縮決策周期——為指揮官在快節奏、高風險作戰環境中提供關鍵優勢。

自主載具：AI在國防領域最顯著的體現莫過于無人自主系統的部署。從執行精準打擊的無人機（UAV），到參與后勤與偵察的海上無人艇及地面載具，自主技術正重塑作戰準則。典型案例包括美國海軍"海上獵人"（Sea Hunter）——該無人水面艦艇可自主航行巡邏數月無需船員。此類自主化轉型不僅降低人員風險，更增強軍事資產在對抗區域的持續存在與覆蓋能力。

本質上，AI已成為現代戰爭的核心賦能者，不僅塑造未來，更深度定義著全球防務能力的當下格局。

算法戰：速度與精度超越人類滯后性

人工智能（AI）不再僅是輔助工具——它正快速成為現代及未來戰爭的戰略核心。此變革的核心在于"決策主導權"：以比對手更迅速、更有效的方式感知、處理并行動的能力。通過融合數據分析、模式識別、實時態勢感知與自主執行，AI賦能軍隊以無與倫比的速度與精度制定優勢決策。在未來的作戰空間中，勝利或將不再僅依賴火力，而取決于實時智勝與反應壓制的能力。

新興戰場范式的啟示

集群作戰——大規模自主協同：想象數十甚至數百架無人機完美協同執行打擊、偵察或電子戰任務——AI使之成為可能。依托實時協同、障礙規避與動態任務分配的算法，自主無人機集群可飽和壓制并穿透傳統防御體系。DARPA的"進攻性集群戰術"（OFFSET）項目已在城市環境中測試此類場景，證明AI集群不僅能以數量壓制，更能以智能與敏捷性擊潰對手。這標志著戰術戰爭范式的結構性轉變。

預測性維護與后勤——維持優勢：在戰場之外，AI正革新戰備狀態。美國空軍"基于狀態的維護增強"（CBM+）項目利用AI預判裝備故障，通過分析傳感器數據預測飛機部件性能衰退，實現主動維修并最小化停機。其成果是：提升戰備水平、降低維護成本、構建更精悍敏捷的物流鏈——這對高強度持續作戰至關重要。

認知電子戰——制霸電磁頻譜：現代戰爭日益聚焦于無形的電磁頻譜域。AI使電子戰更快速、更具適應性。諾斯羅普·格魯曼公司的"SpectrumX"系統通過AI自主掃描、識別并實時干擾、欺騙或操控敵方信號。此類認知電子戰可在未發一彈的情況下癱瘓敵方通信與傳感器，賦予決定性信息與戰術優勢。

綜上，AI正在重寫交戰規則。它定義了一種新型戰爭優勢——以決策速度與質量而非火力規模決勝。從自主集群到預測性后勤與頻譜主導權，AI正成為戰爭藝術演進中的新制高點。

全球人工智能軍備競賽

斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）指出，由國家安全、技術霸權與全球影響力的戰略需求驅動，全球范圍內針對人工智能（AI）等新興技術的軍事支出正急劇增長。僅2023年，主要地緣政治力量便大幅增加對AI賦能防務能力的投入，標志著現代戰爭格局的深層重構。

美國國防部（DoD）為AI與機器學習項目專項撥款超15億美元，覆蓋預測性維護、物流優化至下一代自主武器與監控系統的廣泛領域。五角大樓的國防創新單元（DIU）與聯合人工智能中心（JAIC）處于AI與戰備整合前沿，強調速度、可擴展性與戰場優勢。

中國將AI定義為核心技術。中國計劃于2030年前成為全球AI領導者，通過注資AI初創企業、高校實驗室與開發智能指揮系統、自主無人機及作戰算法適配的軍工企業推進這一目標。

俄羅斯雖資源有限，但在AI軍事技術領域進展迅猛。其正研發"天王星-9"無人地面戰車與AI制導導彈系統等自動化武器平臺，旨在增強戰場自主化并減少高危作戰中人員介入，體現俄方不對稱作戰學說與技術實驗策略。

布魯金斯學會近期報告警示AI領域"斯普特尼克時刻"逼近，強調全球大國日益將AI霸權視為國家安全與地緣影響力的決定性支柱。在這場新軍備競賽中，AI主導權或將定義未來物理與網絡沖突的戰略優勢——競賽目標不僅是更優的機器，更是算法、數據與自主性成為權力通貨的世界中決定性的制勝籌碼。

自主作戰的倫理與法律挑戰

自主武器系統（AWS）是人工智能、戰爭與倫理交匯的核心議題之一。此類系統無需人類直接干預即可識別、瞄準并攻擊目標，引發深遠的道德、法律與安全關切，挑戰國際法與人類權利的基本原則。

責任歸屬困境：核心倫理難題圍繞問責展開：當AI系統導致非預期平民傷亡或違反交戰規則時，誰應擔責？是算法開發者、部署指揮官、制造商，還是國家？AI系統決策的不透明性使責任追溯幾無可能，進而侵蝕戰時行為法律框架。

誤識別風險加劇：與依賴情境判斷與同理心的人類士兵不同，AI僅基于可能存在缺陷、偏見或不足的數據運作，導致其可能誤判平民為戰斗人員——此類錯誤或引發致命后果。此風險違背國際人道法中的區分原則與比例原則，即要求作戰方區分軍事目標與非戰斗人員，并確保武力使用與軍事收益成比例。

全球治理分歧：緊迫性促使國際社會采取行動。《聯合國特定常規武器公約》（CCW）成為致命性自主武器合法性辯論的核心平臺。盡管逾30個國家（多為全球南方國家）以無差別殺戮與沖突升級風險為由呼吁預先禁止，美國、俄羅斯與中國等大國仍持保留態度，認為嚴格監管將阻礙技術創新并威脅國家安全。

人權觀察組織2022年報告強調，將生死決策權移交無實質人類控制的機器不僅違背倫理，更違反國際法規范。爭議持續，但事實清晰：若無有效治理，AWS的無序擴散將根本性改變戰爭形態——乃至人類的道德準則。

網絡戰與人工智能驅動的防御

在數字時代，網絡威脅的速度與規模已超越傳統防御機制。人工智能（AI）成為網絡領域的關鍵力量倍增器，重塑軍事與民用領域的攻防策略。

防御維度：AI在威脅檢測與響應中表現卓越。其可快速分析網絡、系統與終端的海量數據，識別人類分析師可能忽略的異常與可疑行為。與傳統基于規則的系統不同，AI通過機器學習模型高精度檢測零日漏洞、勒索軟件模式及其他復雜入侵，使網絡安全團隊能夠先發制人地響應——常在攻擊升級為破壞前將其扼制。本質上，AI不僅增強態勢感知，更大幅縮短響應時間，這對當今高風險的網絡環境至關重要。

攻擊維度：AI正被武器化以開發自適應惡意軟件與自主攻擊系統。此類工具能根據動態防御機制調整自身行為。例如，AI驅動的惡意軟件可學習目標安全基礎設施的運作模式，實時調整策略以規避檢測——形成日益不對稱的軍備競賽。此類能力不僅加劇防御挑戰，更需構建強健的倫理框架與國際規范以防止濫用。

戰略規范構建：認識到AI在網絡空間的雙刃性，北約合作網絡防御卓越中心（CCDCOE）等機構已將AI視為下一代網絡戰略的基石。北約2021年《人工智能戰略》強調軍事創新中需采用負責任且可解釋的AI，指出其部署須符合國際法、民主價值與倫理原則，以維系盟友間的信任、問責與互操作性。

綜上，AI不僅是技術升級，更是戰略必需。隨著網絡戰日趨復雜且混合威脅激增，將AI整合至網絡安全行動對構建韌性、威懾力及維持戰略優勢至關重要。

人工智能與核戰略及戰略穩定性

人工智能（AI）與核指揮控制系統的融合呈現出機遇與風險并存的復雜雙重性，重塑戰略穩定性格局。

技術賦能維度：AI具備變革性潛力。先進機器學習算法可通過快速解析衛星圖像、雷達信號與電子數據流提升預警系統效能，增強國家精準快速識別來襲威脅的能力，降低誤警概率并減少核武器意外發射風險。此外，AI可辨識真實攻擊與常規軍事活動的模式差異，理論上為決策者在時限壓力下提供更可靠的情報支撐。

風險與脆弱性：此類能力亦伴隨前所未有的風險。對AI系統的依賴引入新脆弱性，尤其在數據誤判或信號欺騙場景中。AI系統雖高效，但其可靠性受限于數據處理質量與開發者設定的參數。在核指揮控制這一高度敏感領域，誤分類（如將衛星發射或導彈試驗誤判為敵對核打擊）可能引發災難性連鎖反應。對手或通過網絡攻擊向AI系統注入虛假數據或模擬敵方信號以誘使誤判，進一步加劇風險。

心理與組織挑戰：卡內基國際和平基金會報告指出的"自動化偏見"加劇了上述技術風險。該現象表現為人類操作者對自動化系統輸出過度信任，即便其存在缺陷。在高壓力、短時限情境下，指揮官可能未經充分核查即采納AI建議——尤其當系統被認為比人類判斷更客觀或強大時。此類過度依賴將削弱人工監督，增加核決策錯誤或倉促化的概率。

AI雖能提升核指揮控制的安全性與效率，卻也帶來不可逆后果的新型失效模式。核心挑戰在于以極度審慎的態度管理技術，確保人類決策的核心地位，并構建強健保障機制以防止自動化缺陷引發災難性錯誤。

結語：邁向算法化戰場

人工智能不會取代戰爭中的核心人類判斷——至少不會完全取代。戰爭迷霧仍需要唯有人類心智可提供的直覺、道德與適應性。然而，AI將徹底增強人類決策，加速作戰節奏，擴展交戰范圍，并提升打擊精度。從自主無人機、預測性維護到實時威脅檢測與戰略模擬，AI正在重塑沖突形態。

隨著技術成熟，真正的軍事優勢將不再僅依賴傳統火力或兵力規模，而取決于數據霸權——即數據收集、解析與行動的速度。由AI驅動的模式識別與深度學習賦能的戰略前瞻能力，將使指揮官能夠預判敵方動向、優化后勤體系并以空前的敏捷性部署資源。智能自動化將減輕認知負荷，使人類操作者聚焦高風險決策，同時由機器以機器速度處理復雜任務。

但這一轉型伴隨雙重挑戰。一方面，軍隊需持續創新以維持對同樣重注AI的對手的技術優勢；另一方面，其必須應對快速演變的倫理格局——戰斗人員與非戰斗人員的界限、控制與自主的邊界、進攻與防御的分野正日益模糊。致命性自主武器的部署、算法偏見及意外升級風險并非假設性威脅，而是亟需嚴格治理與透明監管的緊迫議題。

未來戰爭不僅爆發于戰場，更將延伸至實驗室、數據中心與國際論壇。那些在釋放AI潛力與恪守原則性約束間取得平衡的國家，不僅將贏得戰略主導權，更將制定數字時代的交戰規則。如此，它們不僅將贏得戰爭——更將塑造未來和平的藍圖。

參考來源：Alok Nayak

"深度感知"概念在軍事討論與媒體報道中持續升溫（尤以美國為甚），預示新興軍事技術營銷策略中正涌現新熱詞。本文解析深度感知內涵，并將其置于當前社會-技術-法律研究議程的關注視野。

觀點是：深度感知代表軍事AI新趨勢。通過分析"感知"前冠以"深度"的修辭，將其與廣為人知的AI賦能戰爭敘事（即追求更高精度、速度與可擴展性）相類比。深度感知項目的支持者提出類似承諾（包括打造"透明戰場"）。盡管存在內在相似性，深度感知能力的進展可能未獲軍事AI領域追蹤者的充分關注。通過策略性冠名"深度感知"，新項目似在援引中立性與客觀性——但軍事技術密切觀察者不應忽視此點，因其或掩蓋更復雜的深層問題。

AI在傳感技術中的角色

傳感技術在軍事領域并非新事物。多年來，軍事情報依賴衛星與無人機等工具強化態勢感知。然而，傳感技術日益與AI數據處理及分析系統深度融合。隨著軍方收集數據量的激增，其對AI處理篩選"可行動"信息的依賴度持續攀升。反之，AI與軍事行動的整合愈深，對高質量實時數據的需求愈強。此動態雖被廣泛認知，但關鍵點在于將新平臺與系統單純地框定為"傳感"平臺。此框架淡化其對AI技術的關鍵依賴，并遮蔽其倫理與法律影響。例如，洛克希德·馬丁F-35戰斗機被宣傳為AI賦能戰機，標榜其傳感器"融合"可提供"增強態勢感知、生存力與殺傷力的戰場統一畫面"。強調"傳感器融合"的營銷話術，或令人忽視該數據收集對AI技術訓練與實驗的重要性，以及戰場畫面生成不僅依賴傳感器、更仰仗AI的本質。

深度感知核心項目：HADES與TITAN

2030年陸軍首要任務是：在戰場各層級實現比敵人更遠、更持久的監視與感知。如何達成？需要從多源收集分析空前規模的原始數據。

美國前陸軍部長克里斯汀·沃姆斯2023年3月在年度國防計劃會議上的發言，凸顯陸軍廣泛現代化行動（尤以情報、監視與偵察ISR為重）。此行動核心是開發"深度感知"能力——AI驅動數據處理技術，旨在以前所未有的精度增強戰場數據收集分析能力。

該計劃核心包含兩大項目：高精度探測與利用系統（HADES）與戰術情報目標接入節點（TITAN）地面站。HADES計劃下，陸軍為ISR任務配備航空器，為"作戰人員"提供"深度感知"能力，同時提供先進數據處理能力以支持目標捕獲與指定。TITAN被宣傳為陸軍"下一代"ISR地面站，旨在為"野戰炮兵提供深度感知"。與Palantir、Anduril等私企合作進一步凸顯對機器學習處理傳感器數據的依賴，以"向戰術邊緣傳遞可行動目標信息"。Palantir作為主要防務承包商，通過提供AI服務（含對烏軍支持）發揮關鍵作用。

應關注深度感知發展，確保法律學者與實踐者不致忽視其在既有軍事傳感與AI討論中的角色。安全領域討論常高度政治化（如加沙"薰衣草"系統使用案例所示）。主張將此類技術框定為天然"傳感器"代表一種戰略轉向，轉移對驅動戰爭的算法之關鍵討論的關注。下文將進一步解析深度感知概念并探討其廣泛影響。

何謂深度感知之"深度"？

深度感知的起源可追溯至美國陸軍"實現比敵人更遠、更廣、更持久監視"的優先事項。2023年10月，美國陸軍在《野戰手冊2-0：情報》中給出模糊定義，稱深度感知系"運用師協調火力線以外的能力收集支持目標鎖定、態勢理解或決策的數據信息"。2024年陸軍代表進一步闡述：深度感知關乎"實現超視距監視（...）穿透山體或深入敵境觀察"。然而，這些定義未能準確反映深度感知能力對AI應用的內在依賴——即需AI過濾、處理與分析激增的傳感器數據。

以美國陸軍未來司令部HADES項目為例，其將深度感知承諾付諸實踐。2024年11月，HADES項目接收首架龐巴迪環球6500飛機。該機型體現陸軍對更高、更快、更遠、更廣監視的追求，是提供空中、天基與衛星數據的多平臺之一。其高空作業能力契合深度感知關鍵特性，即創造"師協調火力線以外"的視野，呼應陸軍"縱深區域"概念（指超視距區域）。

HADES實現深度感知的另一關鍵能力是"填補信息缺口"。即使在通信降級環境（如遭敵方干擾阻斷），HADES仍能持續收集傳感器數據。因此"深度"亦指系統的抗干擾韌性，確保持續監視。

除擴展監視范圍外，陸軍通過深度感知項目延伸超視距"視野"。近期對HADES項目成員的訪談揭示另一關鍵目標：提供"預警與指示"、開發"目標行為模式"、賦予"探測-定位-識別-追蹤關鍵目標"能力。這種預測性強調再次印證深度感知討論與軍事AI廣泛辯論緊密關聯。

類似地，TITAN項目承諾處理"太空、高空、空中與地面層"傳感器數據。通過將多源傳感器數據整合至單一平臺（即數據融合），其利用機器學習將數據轉化為增強態勢感知與決策的可行動情報。傳感器整合超越地面或空中作戰，支持多域作戰——當代戰爭軍隊的優先事項。

如項目所示，僅有傳感器遠遠不足。此類技術部署產生海量數據，需算法系統將其轉化為可行動情報并預測時空缺口中的事件。例如當環境因素損害圖像質量時，此需求尤為迫切。

由此，深度感知演變為軍事AI討論新趨勢。HADES與TITAN等系統以更高空、更快速、更遠距的感知能力，生成人類無法實時分析的巨量數據。為實現軍事感知核心目標（將數據轉化為明智決策、態勢感知或可行動情報），單純數據收集遠不足夠，需額外能力將數據集轉化為決策洞見。

HADES與TITAN項目與私企合作進一步凸顯對AI賦能能力的依賴。通過與Palantir等公司開發的AI技術，深度感知計劃得以運行。例如TITAN項目與Palantir領銜的企業聯盟（含Anduril Industries、諾斯羅普·格魯曼與L3哈里斯）合作，"為作戰人員生產交付決策級目標信息"。

深度解析深度感知：風險何在？

論及深度感知，關鍵風險何在？圍繞深度感知項目及其與AI應用的糾葛，需考量三大影響。

首要影響：以HADES與TITAN項目為代表的深度感知，強化了軍方對AI系統的依賴。此類系統對分析集成傳感器采集的海量數據至關重要。這種依賴性必然要求將標榜"深度感知"平臺的分析系統，納入軍事AI的廣泛法律辯論。當前法律辯論關注AI驅動決策的速度可能削弱攻擊中決策者采取關鍵預防措施的能力。同時，AI系統的不透明性引發對問責機制及指揮官確保系統合規國際人道法能力的擔憂。

次要影響：隨著數據收集量增長，軍方對集成分析數據以輔助決策的企業的依賴度將持續攀升。此與軍事-工業-風險資本復合體與AI交集的批判性討論緊密相關。私企提供的平臺與軟件對處理融合深度感知數據（設計上更廣、更快、更遠）不可或缺。近期研究顯示，AI防務承包商涉足軍事事務催生原型戰爭理念、試錯思維與更高風險容忍度。對HADES與TITAN等深度感知技術及平臺，須在與私企合作時嚴格審查，確保問責與監督。

第三影響：深度感知系統應置于"感知作為非中立主觀行為"的宏觀語境下理解。媒體與批判安全研究強調感知對象、時機與方式選擇的政治意涵，引發安全語境下可見性與不可見性考量（含被感知者形象塑造問題）。例如HADES本質是空基監視項目，凸顯遠程安全實踐、個體隱私及操作者"自上而下"感知的倫理法律爭議。

綜上，監控深度感知項目需直面其與軍事AI法律辯論、軍事-工業-風投復合體及傳感技術非中立性的內在關聯。

展望

本文建議軍事AI研究者保持廣泛關注，警惕可能邊緣化或策略性回避關鍵辯論的新興熱詞。目標是將深度感知項目納入議程，激發對其內涵的深入探究。諸如"深度感知"等術語常被復雜縮寫、技術行話、軍事黑話與保密性包裹。穿透營銷策略、剖析技術本質并審視其政治法律影響至關重要。本文為此討論提供切入點——未來數年其相關性將日益顯著。

參考來源：opiniojuris

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

十余年來，美國圍繞無線電頻譜分配的爭議性政策博弈持續發酵——這一資源對現代戰爭和經濟繁榮同等重要。本刊作者曾指出，電磁頻譜如何支撐從通信導航到目標鎖定與情報獲取的軍事行動，而隨著「星鏈」在烏克蘭展現的韌性等創新技術，其戰略重要性日益凸顯。

當前美國面臨嚴峻現實：隨著對手的進步，其曾占據主導的頻譜能力正在衰退，政策制定者處于十字路口。更甚的是，美軍仍處于5G測試階段，而挪威、芬蘭、瑞典三個北歐盟友剛完成橫跨三國、覆蓋1萬兵力的5G「切片」技術演示——這標志著技術突破。美國如何強化電磁頻譜實力，在保障國家安全的同時滿足無線經濟需求？答案在于重構已失效的百年舊范式。

美國政策制定者應如何分配關鍵中頻頻段這一稀缺資源？聯邦政府在中頻頻段擁有3300兆赫資源（最適合5G部署），其中軍方占據頻譜「黃金地段」的60%。相較之下，私營部門與公眾僅獲配1900兆赫，顯著少于中、日、韓等國的商業頻譜分配。按當前增速，美國用戶明年將面臨網絡降級與擁堵。國會提議五年內識別并重新分配2500兆赫聯邦頻譜用于商業，以滿足至2035年的需求，并為軍事系統升級提供資金。

頻譜對峙

橫跨1-8吉赫的中頻頻段，成為無線經濟與國家安全爭議的核心。這些頻率在覆蓋范圍與容量間實現理想平衡，既是5G網絡的主力頻段，也為消費者與設備制造商提供全球技術標準。美國無線經濟已貢獻數萬億美元GDP與數百萬就業崗位，未來十年每新增100兆赫中頻頻段將關聯2640億美元收益。

然而歷史遺留問題——源自無線經濟誕生前的時代——使中頻頻段被劃歸美軍使用（特別是海軍「宙斯盾」AN/SPY雷達系統）。一個世紀前由商務部授權使用這些頻段的軍方堅稱，將系統遷移至其他頻段既不現實也不經濟，因而抵制持續創新的商業壓力與技術規范。據國防部估算，僅「宙斯盾」系統就涉及1200億美元成本（110艘宙斯盾艦每艘約11億美元）。

另一政策癥結在于美國將頻譜劃分為聯邦與商業用途，分別由兩個存在競爭關系的行政部門管理。除個別調整外，這一劃分自近百年歷史的《聯邦無線電法》以來基本未變。因此，以軍方為主的聯邦實體控制主要頻譜資源，商業主體僅獲較小份額。盡管如此，自1994年美國首次頻譜拍賣以來，私營部門創新使有限頻段效率提升超400%。美國經濟學家更因拍賣機制設計獲諾貝爾獎，樹立全球稀缺資源配置新標準。而聯邦頻譜管理效率仍不透明，公眾難窺這一關鍵資源的使用實況。

隨著聯邦通信委員會（FCC）頻譜拍賣授權于2023年3月到期且無新頻段規劃，前副國家安全顧問馬修·珀爾警告2026年將出現網絡擁堵與降級。國防部在近期參議院商務委員會聽證會上，再次展現其抵制頻譜分配改革（即向私營部門釋放頻譜）的姿態。

委員會主席特德·克魯茲參議員抨擊「五角大樓的官僚惰性」阻礙了本可通過拍賣獲得的1萬億美元收益——這些資金可用于投資、創造就業、保障邊境安全及強化軍力。克魯茲宣稱：

「關于頻譜釋放總量目標，我愿尋求折中方案，但零釋放顯然不合理。任何機構都不應被盲目遷就——尤其是連基本審計都無法通過、聲稱將價值數十億美元的坦克、直升機與武器遺棄阿富汗比運回國內更高效的部門。」

當前僵局折射出經典的「大炮與黃油」困境，國防鷹派與預算改革派激烈博弈。然而頻譜分配不必是零和游戲。如對手所示，明智戰略可兼顧戰備與經濟增長。關鍵在于美軍能否調整策略，在保持頻譜優勢應對新興威脅的同時，運用尖端技術——即便這些技術并非自主開發。

頻譜戰略博弈

無線電頻譜控制權歷來是軍事勝利的關鍵。歷史案例不勝枚舉：雷達技術決定了第二次世界大戰的走向，「飛毛腿」導彈追蹤能力定義了「沙漠風暴」行動，而俄烏戰爭中的無人機應用則凸顯其現代意義。整個二十世紀大部分時期，美軍對頻譜依賴系統實行垂直供應鏈模式——自主設計、生產并使用定制化裝備。當商業需求微不足道時，這種壟斷體系尚能運轉，但無線經濟的崛起徹底顛覆了原有模式。如今，軍方不再是無線電技術的唯一使用者，其系統日益落后于商業創新與地緣對手——全球定位系統（GPS）的衰落及其對作戰人員的價值減弱便是明證。

俄羅斯等正引領爭奪頻譜主導權的趨勢。俄羅斯則通過壓制GPS信號、干擾無人機、實施大范圍頻譜封鎖等手段，在烏克蘭戰場錘煉其「無線電電子戰」能力。

對手綜合運用「軟性」（干擾、欺騙）與「硬性」（物理破壞）技術手段。

遷移爭議：成本與戰力之辯

美國防部關于頻譜遷移成本過高且復雜的論斷是當前僵局的根源。盡管1200億美元的「宙斯盾」系統遷移估算數額巨大，但相比近萬億美元的國防預算仍顯比例失調，引發對其規模合理性的質疑。歷史頻譜遷移案例提供了不同視角：2011年國防系統從1755-1850兆赫頻段遷移耗時十年，耗資126億美元。即便考慮通脹與復雜度提升，十倍增至1200億美元仍顯失衡。此外，在國家安全緊急狀態下，美軍可征用私營網絡并獲取全頻譜資源，表明必要時的靈活性依然存在。

然而驗證這些成本估算極具挑戰。具體成本與可行性取決于系統特性、頻段及時間表，但迄今未有獨立公開審計能調和國防部的悲觀預測與產業界關于頻譜共存的樂觀立場。「動態頻譜聯盟」主張動態頻譜共享方案，以3.5吉赫「公民寬帶無線電服務」（CBRS）頻段為例，其優先接入許可機制在保障政府使用前提下開放商業接入。但CBRS的低功率限制制約其5G應用潛力，且寬帶需求遠超該頻段70兆赫的承載能力。美國國防高級研究計劃局（DARPA）「頻譜協作挑戰賽」測試的共享模式雖展現出計算效率優勢，但歷經數十年研發仍未實現商業化。

國會通過聽證會與政府問責局審查推動透明度，但信任赤字持續存在。國防支持者警告中頻頻段拍賣威脅國家安全——尤其對「宙斯盾」等導彈防御核心系統構成風險。產業界則指出，包括30個在相近頻段運營5G的國家在內，全球軍事行動與商業應用皆可共存。美軍甚至在海外此類環境中執行任務，與國防部關于國內不可兼容的說法形成矛盾。此外，近期「葛底斯堡號」巡洋艦誤擊F/A-18F「超級大黃蜂」的友軍誤傷事件，暴露了老化「宙斯盾」系統的脆弱性——調查雖未完結，但可能源于次優頻譜配置引發的系統缺陷。

高超音速武器與頻譜：警示案例

頻譜爭議不僅限于5G領域，更延伸至彈道導彈防御與高超音速武器等先進裝備——這些系統依賴無線電頻率實現雷達探測、目標鎖定與指揮控制。國防部通常在頻譜使用方式上享有決策自主權，但其過往記錄難以令人信服。中國在高超音速武器領域處于領先地位，已部署配備高超音速滑翔飛行器（馬赫10，可攜核）的DF-17中程導彈系統，并測試DF-27中遠程彈道導彈等超越美國射程的先進系統。俄印兩國亦有進展。相比之下，美國已然落后。五角大樓最新高超音速武器項目報告承認，由于"數據不足"，其"作戰效能、殺傷力、適用性與生存性"仍屬未知。近期國會研究服務局報告深入剖析該項目挑戰，國防部長皮特·赫格塞思宣稱中國高超音速導彈可在20分鐘內擊沉美軍全部航母。

這種由中國科技優勢構筑的能力代差，映射出美軍頻譜資源配置的缺失。正如美政府問責局所指出的，國防部不愿向國會通報進展加劇了成本與風險。對國防部決策的過度依賴，不僅使美國在高超音速武器領域落后，更削弱了其應對電磁脈沖、反衛星武器及生化載荷等其他威脅的威懾力，迫使行政機構采取補救措施。

新范式：切片而非共享

盟友與對手均提供了改革范本。中、挪、芬、瑞等國軍隊均通過頻譜整合實現商業效益最大化，再為軍事用途劃撥"切片"——即配置專屬頻段與定制化服務等級。這與"共享模式"形成對比——后者在保留軍方優先權前提下允許有條件商業接入。共享需大量實時計算與人工協調，歷經數十年研究仍難推廣，而切片機制通過專用通道（如鐵路與公路貨運分流）實現效率優化，無需持續協商。

美國可采用混合策略：重新分配優質中頻頻段用于5G，將軍事系統遷移至雷達與高超音速防御仍可有效運行的較空閑頻段。效仿30國升級高效技術，成本或低于國防部預估。當前美軍占據3-8.5吉赫"黃金頻段"的60%，嚴重抑制創新，商業用戶僅獲少量資源且前景黯淡。

行業反彈與問責機制

行業推動頻譜拍賣（被部分國防機構視為資源爭奪）旨在釋放潛力。國會批評者如克魯茲指出，國防部長期掌控頻譜卻無所作為令人難以接受。他認為公眾有權問責從Wi-Fi到衛星等所有無線應用的頻譜管理。隨著寬帶需求激增與聯邦通信委員會拍賣停滯，美軍對優質頻段的壟斷恐使美國淪為頻譜洼地，將經濟與科技優勢拱手讓于競爭對手。

此外，美國可通過推動寬帶行業整合緩解頻譜短缺，允許無線、有線及其他網絡運營商合并并通過市場交易獲取關鍵頻段。2020年C波段拍賣創下810億美元財政收入的紀錄，部分源于監管機構2011年阻止AT&T收購T-Mobile的決定——該舉措雖維持名義競爭，卻延緩了頻譜高效配置。相比之下，中印作為人口大國均維持三家運營商服務超十億用戶，以規模驅動網絡投資。韓國2002年將移動運營商從五家精簡至三家，奠定其全球寬帶領導地位，證明整合可催生技術優勢。當前美國消費者在穩定創新中享受平穩或下降的寬帶價格，進一步行業整合或可釋放頻譜與資本，助力在數字領域維持戰略主導權。

制勝之道在于適應

美軍適應變革的歷史源遠流長：從約克鎮民兵轉型為職業軍隊，從內戰工業化到二戰機械化閃電戰，從中途島航母作戰到海灣戰爭高科技精確打擊，始終為應對新威脅而進化。當下人工智能、自主系統與太空構成的多域戰挑戰，同樣需要敏捷轉型。相比其他技術進步，頻譜只是小障礙，卻是關鍵一環。固守中頻頻段的過時分配，可能同時喪失頻譜優勢曾保障的經濟活力與軍事霸權。

無需另起爐灶，但須使頻譜戰略契合21世紀地緣現實。這意味著為軍事精度劃切片段、為商業增長重耕頻譜、投資超越對手能力的系統。戰爭工具未必全出自國防部，但匯聚頂尖技術（無論源頭何在）可確保美國持續領先。守護頻譜就是捍衛美國實力的未來，適應變革刻不容緩。

作者：Roslyn Layton

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

人工智能正通過智能監控、生物識別核查與實時威脅檢測重塑邊境安全，為國家安全構建防護屏障。

導言：人工智能引領邊境安全革命

人工智能解決方案與先進防御技術的融合已超越傳統信息戰潛力。AI系統正在改變戰爭與邊境防御"灰色地帶"中知識存儲、信息傳輸與潛在操控的方式。本世紀最重大變革之一正是戰爭、技術與網絡空間的交匯。人工智能技術以其可擴展性與易獲取性，實現了戰略軍事戰術與民用安全防護的民主化。

人工智能與尖端防御技術的結合正在全球范圍重新定義邊境安全，印度在此領域嶄露頭角。2025年印度國防預算攀升至810億美元，較2021年科技投資增長33%。

人工智能融入安全生態：印度

國家邊境防御涉及包含復雜圖像、文本、語言與其他加密信息的異構數據集。鑒于武裝沖突與虛假信息的交互可能引發國內外矛盾，敏感數據處理必須精確無誤。

全球82%的防務領導者優先考慮AI整合（Statista，2024年），而印度78%的AI防務項目實現本土化（印度國家轉型委員會，2024年）。對于首席信息官（CIO）與國防部長而言，把握AI在電子戰（EW）、信息戰（IW）與新一代創新中的潛力，是應對地緣政治威脅、維護國家主權的關鍵。

全球195個國家中78個部署AI驅動監控系統，面部識別技術采用率達68%（布魯金斯學會，2024年）。印度國防研究與發展組織（DRDO）下屬人工智能與機器人中心（CAIR）沿印巴控制線（LoC）與中印實控線（LAC）部署140套AI系統，日均處理1.2拍字節數據，入侵檢測準確率達97%。

人工智能推動防務發展：印度

最新研究數據顯示，共計106個AI賦能項目已成功配置于各類防務應用。2022年新德里舉行的DRDO人工智能解決方案研討會，集中展示了75項新研發的AI產品與技術，涵蓋網絡安全、監控、自動化、人類行為分析、后勤保障等領域。

人工智能在反恐斗爭與邊境安全強化中成效顯著。2023年峰會期間，總理納倫德拉·莫迪強調AI在國家安全領域的倫理化部署。預計AI將使數字經濟占比從11%提升至2026年的22%。

受周邊態勢驅動，印度DRDO與以色列合作研發緊湊型無人機，用于突破敵方防御與執行戰略行動。國防綜合參謀部正制定為期15年的AI整合防務發展戰略路線圖。

全球范圍內，搭載量子傳感器的AI無人機單次掃描覆蓋1000平方公里（DARPA，2025年）。印度2021年"達克辛·沙克提"演習首次亮相75架集群無人機，現經電子戰干擾升級后，在800公里巡邏范圍內降低成本40%（DRDO，2025年）。

人工智能正將邊境安全鍛造成全球的智能堅盾。從電子戰無人機到抗信息戰指揮中樞，這些技術賦能主動防御混合威脅。印度創新成果——DRDO的D4系統、CAIR傳感器、IIT機器人——與全球最佳實踐融合，確立其區域強國地位。與xAI、Sahana System等企業的合作確保可擴展、面向未來的防御體系。

選擇邊境安全解決方案IT合作伙伴的關鍵考量要素

人工智能與國防技術專長
優先選擇深耕人工智能解決方案與國防技術解決方案的IT企業，以確保構建高質量、高可靠性的安全系統。

安全解決方案的已驗證實施記錄
篩選具備開發人工智能驅動監控、網絡安全與風險評估工具經驗的企業。

可擴展性與客制化能力
 優質IT企業應提供定制化人工智能解決方案，精準適配特定邊境安全需求，確保威脅演變過程中的系統靈活性與可擴展性。

符合全球安全標準規范
確保合作伙伴遵循國際安全法規與標準，維護邊境安全系統的完整性。

持續創新與技術支持
邊境安全人工智能系統需定期更新維護。可靠IT企業應提供持續技術支持、系統升級與威脅情報更新服務。

人工智能在邊境安全的未來展望
隨著技術進步，邊境安全將涌現更精密自主的防護系統。新興趨勢包括：
? 人工智能集群無人機：實現大規模區域監控
? 區塊鏈技術整合：保障邊境安全機構間數據安全共享
? 邊緣人工智能計算：在邊境近端處理數據以實現實時決策
? 多語言智能通信系統：無縫銜接旅客與邊檢人員交互

這些技術演進將持續強化人工智能在全球國家安全與邊境防護中的核心作用。

行業調研數據
 研究表明，約82%的防務機構與決策者優先部署人工智能技術，沿邊境線布設AI驅動監控網絡。印度78%的防務項目采用人工智能驅動，日均處理1.2拍字節邊境安全數據。

結論

人工智能驅動的邊境安全解決方案正變革各國邊防模式，通過增強型監控、自動化威脅檢測與智能風險評估提升防護效能。政府依托前沿技術可強化邊防基礎設施，主動應對威脅演變。

與Sahana System等頂尖IT企業合作，可確保構建強健、可擴展、面向未來的邊境安全體系。隨著人工智能技術持續發展，其在邊境防護中的作用將愈發關鍵，以智能驅動方案筑牢國家安全屏障。

參考來源：sahana