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這是一個顛覆性技術快速變革的時代，特別是在人工智能（AI）領域。雖然這項技術是由商業部門為商業開發的，但人工智能在軍事應用方面的明顯潛力，現在正促使世界各地的武裝部隊對人工智能防御雛形系統進行試驗，以確定這些系統如何能夠最好地用于作戰與和平時期的任務。

澳大利亞也不例外，在2020年國防戰略更新中分配了資金，開始將人工智能能力引入國防。這將涉及開發解決戰術級和戰略級軍事問題的人工智能應用程序，建立一個熟練的人工智能勞動力，并與澳大利亞合作伙伴和盟友合作，將倫理學納入人工智能應用程序，并進行人工智能實驗。今年在澳大利亞首都地區費爾伯恩設立的國防技術加速實驗室是這一計劃的具體行動體現。

彼得-雷頓（Peter Layton）的論文考慮了人工智能在未來海、陸、空作戰行動中的戰術和作戰層面上可能發揮的作用，為這一廣泛的活動做出了貢獻。這是一個很少被研究的領域，因為到目前為止，大部分的討論都集中在關鍵的技術問題上。這些審議表明，人工智能可能是未來戰爭中的一項重要技術，但仍有許多不確定因素。本文提供了一個起點，在此基礎上開始辯論，這將有助于解決其中一些不確定性。

本文認為，人工智能將滲透到大多數軍事機器中；然而，它的通用性意味著它很可能是在現有作戰層面結構中被使用。鑒于此，人工智能在中短期內的主要作戰用途是“尋找（find）和欺騙（fool）”。人工智能/機器學習尋找隱藏在高度混亂背景中的目標非常出色；在這個應用上，它比人類更好，而且速度更快。然而，人工智能可以通過各種手段被欺騙；其強大的尋找能力缺乏穩健性。這兩個關鍵特征在應用于當前海、陸、空作戰層面的思考時，可能會產生巨大的影響。

本文初步設計的作戰概念與沒有人工智能技術的作戰概念明顯不同。

所討論的概念旨在激發人們對人工智能戰場上人機協作作戰的思考。這樣的戰場在目前看來可能有些猜測，幾乎是科幻小說。即便如此，許多國家已經在規劃、研究和開發方面取得了很大進展。鑒于將軍事力量調整到新方向所需的漫長準備時間，這一旅程需要從現在開始。

人工智能（AI）技術突然變得對軍事力量很重要。美國國防部（US DoD）已將人工智能的投資從2016-17年約6億美元增加到2021-22年25億美元，橫跨600多個項目。中國已經通過了一項“下一代人工智能發展計劃”，旨在到2030年使中國成為人工智能領域的杰出國家，并使人民解放軍從“信息化戰爭”轉向“智能化戰爭”。更引人注目的是，俄羅斯總統普京宣布，“人工智能是未來......誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者”。這些高級別的倡議和聲明正在產生結果。

在美國，美國海軍（USN）的“海上獵人”號（USV）在沒有船員的情況下從加利福尼亞航行到夏威夷再返回，利用船上的傳感器、雷達和攝像機數據，通過人工智能進行導航。同時，在美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的支持下，一架由人工智能驅動的F-16模擬戰斗機最近在多次模擬的近距離空戰中全面擊敗了由非常有經驗的人類飛行員控制的類似模擬。在一項研究陸戰的類似評估中，美國陸軍（US Army）已經確定，一支由人工智能驅動的部隊比一支非人工智能驅動的部隊擁有大約10倍的戰斗力。

中國目前正在應用人工智能，通過指揮和控制系統的自動化來提高其戰場決策的速度和準確性，制定預測性作戰計劃并解決情報、監視和偵察數據融合的挑戰。中國還開始試用人工智能USV，以備在南海使用，并開始試驗無人駕駛坦克，而一家中國私營公司公開展示了人工智能武裝的蜂群無人機。

俄羅斯落后于美國和中國，但現在正在實施一項國家人工智能戰略以迎頭趕上。在軍事領域，俄羅斯有幾項工作正在進行。一條主線是將人工智能應用于信息戰，在戰術上用于發動心理戰，在戰略上用于破壞對手國家的社會凝聚力。另一條線是通過開發無人駕駛地面車輛（UGVs）、遠程傳感器、戰術指揮和控制系統以及無人駕駛航空器（UAVs），使用人工智能來提高陸地作戰行動的有效性。另一個努力方向是國家防空網絡的指揮和控制系統的自動化。

初步跡象表明，人工智能可能是未來戰爭中一項非常重要的技術，但仍然存在不確定性。雖然人工智能在民用領域，特別是在消費類產品中，被廣泛使用，但在軍事環境中才剛剛接近實際部署。此外，它仍然沒有在真正的戰斗行動的惡劣試驗場上得到驗證。即便如此，人工智能已經成為軍事力量考慮其未來時不可忽視的技術。

重要的是，在可預見的未來，可用的人工智能技術是狹義的，而不是通用的。狹義人工智能等于或超過了人類在特定領域內特定任務的智能；其表現取決于應用環境。相比之下，通用人工智能等于人類在任何領域任何任務中的全部表現。何時能實現通用人工智能仍然值得商榷，但似乎還有幾十年的時間。近中期的全球軍事興趣在于如何在現代戰場上使用狹義的人工智能技術。

不足為奇的是，人工智能的定義往往與人類智能相提并論。例如，2018年美國國防部人工智能戰略將人工智能定義為“機器執行通常需要人類智能的任務......”。這種理解將技術擬人化，并無意中將對人工智能應用的思考限制在那些可以由人類執行的任務上。

在某些應用中，人工智能可能比人類做得更多或更少。人工智能和人類能力的維恩圖在某些領域可能會重疊，但認為它們重合是有點虛偽的。在提供解決問題的見解上，人工智能可能是智能的，但它是人工的，因此，它的思維方式是人類所沒有的。

因此，本文在考慮人工智能時，更多的是考慮這種技術能夠執行的廣泛功能，而不是考慮它與人類能力的關系。2019年澳大利亞國防創新委員會采取了這種方法，將人工智能定義為“用于執行以目標為導向的任務的各種信息處理技術，以及追求該任務的推理手段”。

初一看，這個定義似乎并不精確，沒有包括人工智能可能為軍事或民用目的實際執行任務。但這種模糊性是當代人工智能應用的一個關鍵屬性。人工智能可以以多種方式應用，可以被認為是一種普遍存在于社會中的通用技術。通用技術的一個早期例子是電力，現在它被廣泛使用，以至于它的持續存在和使用，就所有的意圖和目的而言，都是簡單的假設。電能使惰性機器活躍起來，人工智能也將以自己的方式，通過推理為它們提供完成任務的能力。人工智能似乎將注入許多軍事機器，因此未來的戰場將不可避免地以某種方式由人工智能支持。

為了取得對對手的作戰優勢，軍隊不斷尋求更大的戰斗力。傳統上，技術是以一種綜合的方式在戰場上使用的，它能最好地利用人類和機器的長處，同時盡量減少兩者弱點的影響。人工智能似乎也可能是類似的。可以預計，人工智能在與人類謹慎地合作時，而不是在某種獨立的模式下，會變得最有效。

這種考慮強調了新技術本身并不會突然間帶來戰場優勢，而是在于人類如何運用它。對早期技術創新的歷史分析指出，擁有指導如何使用這些新技術的合理概念是軍隊成功將其投入使用的關鍵。歷史學家威廉姆森-默里和艾倫-米萊指出：

• 證據表明，首先，制定未來愿景的重要性。軍事機構不僅需要進行最初的智能投資，以發展對未來戰爭的設想，而且必須繼續對這種設想進行深入思考，以確定這些戰爭可能與以前的沖突有什么不同......在這方面任何對未來戰爭的設想幾乎肯定是模糊和不完整的，不是詳細和精確的，更不是任何科學意義上的預測。然而，愿景并不足以產生成功的創新。一個人對未來沖突的看法也必須是平衡的，并與行動的實際情況有很好的聯系。

在戰術層面，與戰爭現實的聯系是最緊密的。戰略規定了目標、總體方針和使用的力量，但在與聰明和適應性強的對手戰斗中處理這些力量的卻是戰術層面。雖然戰斗的成功可能不會導致戰略的成功，正如美國在越南的戰爭所說明的那樣，反之亦然。一個好的戰略在面對持續的戰術失敗時不可能成功。克勞塞維茨寫道：一切都取決于戰術結果......這就是為什么我們認為強調所有的戰略規劃都只依賴于戰術上的成功是有用的......這在任何情況下都是決策的實際基本依據。戰術通常被認為涉及友軍相互之間以及與敵人之間的分布和機動，以及在戰場上使用這些部隊。

本文旨在為在未來的人工智能戰場上使用人機團隊制定作戰概念。這樣的戰場，特別是當擴大到陸戰以外的空戰和海戰時，有一個混合的線性和深層的方面，具有消耗和機動的概念。設計這些作戰概念將為潛在的狹義人工智能系統如何在戰爭的戰術和作戰層面上使用提供一個廣闊的視野。

首先，本文討論了組成人工智能技術包的各種技術要素。這些要素包括先進的計算機處理和大數據，以及與云計算和物聯網（IoT）有關的具體方面。

第二章研究了利用人工智能發動戰爭的問題，并為防御和進攻制定了通用的作戰概念。這些概念位于作戰和戰術層面之間的模糊界面，涉及友軍相對于對手的分布和機動，以及友軍在戰場上的運用。

第三章、第四章和第五章分別將人工智能防御和進攻的兩個通用概念應用于海洋、陸地和空中領域。每個領域的戰斗在分配和操縱友軍以及與敵人交戰方面都有很大的不同，因此有必要提出單獨的人工智能作戰概念。沒有一個單一的概念能夠充分涵蓋所有三個領域，除非在很高的抽象水平上，但理解其含義可能會變得困難。提出這種具有前瞻性的概念似乎接近于投機性的小說。為了避免這種情況，每個概念都特意以當代作戰思維為基礎，并討論了當前和新興的人工智能支持的海、陸、空平臺和系統，以說明所提出的想法。

設計這些作戰概念的目的是激發思考，并啟動關于未來和如何備戰的辯論。本文提出的作戰概念旨在成為辯論其他人工智能戰場概念的實用性、可能性和有用性的基礎。只有通過對建議進行批判性分析，并不斷重構它們以進一步分析和演化，才能朝著最佳作戰概念取得進展。

本文所討論的概念在性質和范圍上都是有意限制的。就性質而言，海、陸、空的概念是：為了保持每個概念的重點，它們不是聯合或合并的。重要的是，這種狹隘性意味著一些領域并沒有包括在內，如俄羅斯在影響力戰爭中使用人工智能或中國在社會管理和內部防御中使用人工智能。出于類似的原因，每個概念都有一個狹窄的范圍，專注于戰爭，只有限地關注后勤，并避免關鍵領域，如教育、培訓、行政和指揮與控制。值得注意的是，除了與傳統的陸、海、空領域的戰術交戰的關系外，沒有討論網絡和空間這些新領域。

本文將人工智能這種新技術與戰爭的作戰方式和戰術使用選擇聯系起來。有了這樣一個重點，本文就與許多武裝部隊制定的眾多人工智能戰略和計劃不同。一般來說，這些戰略和計劃都是向內看的，目的是闡述人工智能作為一種技術將如何被研究、獲得并引入到他們的具體服務中。本文旨在補充這些人工智能技術戰略和計劃，將它們與更廣泛的作戰業務聯系起來，發揮作用。

前言

我們的同行競爭者，利用科學、技術和信息環境的新興趨勢，已經投資于挑戰美國和重塑全球秩序的戰略和能力。他們采用創新的方法來挑戰美國和盟國在所有領域、電磁波譜和信息環境中的利益。他們經常尋求通過在武裝沖突門檻以下采取模糊的行動來實現其目標。在武裝沖突中，武器技術、傳感器、通信和信息處理方面的進步使這些對手能夠形成對峙能力，以在時間、空間和功能上將聯合部隊分開。為了應對這些挑戰，履行美國陸軍在保護國家和確保其重要利益方面的陸軍職責，陸軍正在調整其組織、訓練、教育、人員和裝備的方式，以應對這些圍繞多域作戰（MDO）概念的未來威脅。

陸軍的情報工作本質上是多領域的，因為它從多個領域收集情報，而且可以接觸到合作伙伴，彌補陸軍信息收集能力的不足。在競爭中，陸軍情報能力作為掌握作戰環境和了解威脅能力和脆弱性的一個關鍵因素。在整個競爭過程中，陸軍情報部門為每個梯隊的指揮官和參謀人員提供所需的態勢感知，以便在所有領域、電磁頻譜和信息環境中可視化和指揮戰斗，并在決策空間匯集內外部能力。

這個概念描述了關鍵的挑戰、解決方案和所需的支持能力，以使陸軍情報部門能夠在整個競爭過程中支持MDO，以完成戰役目標并保護美國國家利益。它是陸軍情報部隊、組織和能力現代化活動的基礎。這個概念還確定了對其他支持和輔助功能的影響。它將為其他概念的發展、實驗、能力發展活動和其他未來的部隊現代化努力提供信息，以實現MDO AimPoint部隊。

本文總結

陸軍未來司令部的情報概念為陸軍情報部隊的現代化活動提供了一個規劃，以支持陸軍2035年的MDO AimPoint部隊在整個競爭過程中與同行競爭對手進行多域作戰。它提供了支持2035年以后MDO AimPoint部隊的見解。這個概念是對2017年美國陸軍情報功能概念中概述想法的修改：情報作為一個單位在所有領域的運作，有廣泛的合作伙伴投入。這個概念擴展了這些想法，以解決陸軍在進行大規模作戰行動中的頭號差距：支持遠距離精確射擊的深度傳感。領導陸軍情報現代化的舉措是組織上的變化，以提供旅級戰斗隊以上梯隊的能力，以及支持深層探測問題的四個物資解決方案。

支持MDO AimPoint Force 2035的組織變化使戰區陸軍、軍團和師級指揮官能夠以遠程精確火力和其他效果塑造深度機動和火力區域。在戰區層面，軍事情報旅的能力得到提高，新的多域特遣部隊擁有軍事情報能力。遠征軍的軍事情報旅被重新利用和組織，以支持軍團和師的指揮官，而不是最大限度地向下支持旅級戰斗隊。

支持MDO AimPoint Force 2035的物資變化，即將所有的傳感器、所有的火力、所有的指揮和控制節點與適當的局面融合在一起，對威脅進行近乎實時的瞄準定位。多域傳感系統提供了一個未來的空中情報、監視和偵察系統系列，從非常低的高度到低地球軌道，它支持戰術和作戰層面的目標定位，促進遠距離地對地射擊。地面層系統整合了選定的信號情報、電子戰和網絡空間能力，使指揮官能夠在網絡空間和電磁頻譜中競爭并獲勝。戰術情報定位接入節點利用空間、高空、空中和地面傳感器，直接向火力系統提供目標，并為支持指揮和控制的目標定位和形勢理解提供多學科情報支持。最后，通過分布式共同地面系統，陸軍提高了情報周期的速度、精度和準確性。

伴隨著這些舉措的是士兵培訓和人才管理方法，旨在最大限度地提高對目標定位和決策的情報支持。從2028年MDO AimPoint部隊開始，陸軍情報部門將繼續改進軍事情報隊伍，以支持2035年及以后的MDO AimPoint部隊。

這一概念確定了陸軍情報部門將如何轉型，以支持陸軍和聯合部隊在整個競爭過程中與同行競爭者抗衡。

圖1 邏輯圖

盡管受到疫情大流行的影響，但北約科學技術組織 (STO) 憑借其由 5,000 多名科學家、工程師和分析師組成的網絡團隊，持續交付了出色的項目工作 (PoW)。這確保了 STO 始終處于科技前沿，并致力于在競爭激烈的世界中維持北約、盟國和合作伙伴的技術優勢。

2022 年，STO 公開發布了三份報告，突出了其深刻的成就并規劃了前進的道路。

報告1：2021 STO HIGHLIGHTS

2021 STO HIGHLIGHTS體現了 STO PoW 對聯盟的影響和意義，涵蓋海事研究和實驗中心 (CMRE) PoW 和協作 PoW (CPoW) 。這包括 300 多項技術活動，從主要研究項目到前景展望和系列講座，以及技術合作演示。

該報告旨在概述海事研究和實驗中心與2021 年協作PoW中最近完成的項目和成就概要。它還總結了為北約領導層提供的建議，以協助高層就決策性主題進行決策，例如：武裝部隊中的女性、CBRN 威脅和危害、新興和顛覆性技術 (EDT)、氣候變化和 2020-2040 年科技趨勢。

報告2：CMRE 2021年度報告

CMRE 的使命是組織和開展以海洋領域為中心的科學研究和技術開發，提供創新和經過現場測試的科學技術 (S&T) 解決方案，以滿足聯盟的國防和安全需求。

CMRE 2021 年度報告重點介紹了 CMRE 在執行其 2021 年工作計劃方面的活動及其在向客戶提供增值產品和服務方面取得的成就，特別是作為海事科技計劃的一部分的北約盟軍司令部轉型，其重點是：自主水雷對策；反潛戰的自主權；數據環境知識和運營效率；和海上無人系統的推動者。

年度報告說明了 CMRE 的科學家、工程師和技術人員如何以創新的方式利用新興和顛覆性技術，以保持北約的技術優勢。

報告3：2022 協同工作計劃

2022 年協作工作計劃概述了科學技術組織 (STO) 計劃在 2022 年開展的國防和安全相關研究和技術開發項目，以增強國家和北約的作戰軍事能力。2022 CPoW 由 283 個正在進行和計劃中的技術研究活動和 49 個探索團隊組成。

CPoW 是一種旨在滿足國家需求和北約要求的工具。因此，其構建基于國家、專家組/小組在其商務會議期間以及北約更高的集中組織提供戰略方向。最終，通過科學與技術委員會 (STB)， 各國仍然是決定 CPoW 如何發展的集體權威。CPoW 研究項目由法國巴黎附近的 STO 合作支持辦公室 (CSO) 管理，將在 CPoW 的所有主題領域進行：應用車輛技術 (AVT)；人為因素和醫學（HFM）；信息系統技術（IST）；系統分析與研究（SAS）；系統概念與集成（SCI）；傳感器和電子技術（SET）；以及建模和仿真 (NMSG)。

2022 年，許多 CPoW 項目繼續關注北約新興和顛覆性技術的應用和影響：人工智能、自主、大數據、生物技術、高超音速、量子科學、空間和新型材料。

引言

本文件是北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的最終報告，題為“軍事系統的網絡安全”。該 RTG 專注于研究軍事系統和平臺的網絡安全風險評估方法。 RTG 的目標如下：

? 協作評估軍事系統的網絡安全，并在 RTG 的北約成員國之間共享訪問權限；

? 在 RTG 的北約成員國之間共享風險評估方法和結果；

? 將 RTG 的北約成員國使用的評估方法整合到一個連貫的網絡安全風險評估方法中，以使北約國家受益。

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。他們大量使用數據總線，如 MIL-STD-1553A/B、CAN/MilCAN、RS-422/RS-485、AFDX 甚至普通以太網，以及戰術通信的舊標準，如 MIL-STD-188C 和 Link 16。此外，捕獲器、傳感器、執行器和許多嵌入式系統是擴展攻擊面的額外無人保護的潛在輸入。結果是增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務的成功和公共安全至關重要。

軍事系統和平臺是網絡攻擊的首選目標，不是因為它們像消費電子產品那樣普遍，而是因為它們潛在的戰略影響。一旦受到影響，就可以實現各種短期和長期影響，從拒絕能力到秘密降低其有效性或效率。因此，軍隊必須在各個層面解決網絡安全問題：戰略層面，同時獲取平臺和系統；作戰層面，同時規劃軍事任務和戰術。

北約國家擁有大量可能面臨網絡攻擊的軍事平臺和系統。因此，北約將受益于利用當前的流程和方法來設計更安全的系統并評估當前系統的網絡安全。

本報告介紹了針對軍事系統和平臺量身定制的網絡安全評估方法，該方法由 RTG 團隊成員合作開發，并建立在他們的經驗和專業知識之上。團隊成員已經使用的流程被共享、分析、集成和擴充，以產生本報告中描述的流程。本報告的目標受眾是愿意評估和減輕其軍事系統的網絡安全風險的決策者。

圖一：網絡安全評估過程的五個主要步驟。

報告結構

第 2 節介紹了 RTG 團隊在其存在的三年中用于開發流程的方法。第 3 節列出了可以應用該過程的系統的一些特征。最后，第 4 節描述了評估流程，而第 5 節總結本報告。

執行總結

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。這導致增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務和公共安全的成功至關重要。

絕對的網絡安全是不存在的。必須通過迭代風險評估持續管理網絡安全。傳統 IT 系統存在許多網絡安全風險管理框架和流程。然而，在軍事平臺和系統方面，情況遠非如此。本文檔介紹了針對軍事系統量身定制的網絡安全風險評估流程。該流程由北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的團隊成員開發，該活動名為“軍事系統的網絡安全”。該過程可以應用于傳統的 IT 和基于固件的嵌入式系統，這些系統在軍事平臺和系統中無處不在。

本出版物是歐盟委員會科學和知識服務機構聯合研究中心 (JRC) 的一份報告。它旨在為歐洲決策過程提供基于證據的科學支持。所表達的科學成果并不意味著歐盟委員會的政策立場。歐盟委員會或代表委員會行事的任何人均不對本出版物的可能使用負責。

前言

本報告是在 AI Watch 的背景下發布的，這是歐盟委員會于 2018 年 12 月推出的用于監測歐洲人工智能 (AI) 的發展、采用和影響的知識服務。

人工智能已成為具有戰略意義的領域，有可能成為經濟發展的關鍵驅動力。人工智能還具有廣泛的潛在社會影響。作為其數字單一市場戰略的一部分，歐盟委員會于 2018 年 4 月在其“歐洲人工智能”中提出了一項歐洲人工智能戰略。宣布的歐洲人工智能戰略的目標是：

● 提高歐盟的技術和工業能力以及人工智能在整個經濟中的應用，包括私營和公共部門；

● 為人工智能帶來的社會經濟變化做好準備；

● 確保適當的道德和法律框架。

2018 年 12 月，歐盟委員會和成員國就歐盟人工智能的發展發布了“人工智能協調計劃”。協調計劃提到了 AI Watch 監控其實施的作用。

隨后，在 2020 年 2 月，委員會公布了其對所有人都適用的數字化轉型的愿景。委員會提交了一份白皮書，提出了一個基于卓越和信任的可信賴人工智能框架。

此外，2021 年 4 月，歐盟委員會提出了一系列促進人工智能卓越發展的行動，以及確保該技術值得信賴的規則。擬議的《歐洲人工智能方法條例》和《人工智能協調計劃》的更新旨在保障人民和企業的安全和基本權利，同時加強歐盟國家的投資和創新。 2021 年對 AI 協調計劃的審查參考了 AI Watch 的報告，并確認了 AI Watch 在支持協調計劃的實施和監測方面的作用。

AI Watch 監測歐盟在人工智能方面的工業、技術和研究能力；成員國與人工智能相關的政策舉措；人工智能的采用和技術發展；和人工智能的影響。 AI Watch 在全球范圍內以歐洲為重點。在 AI Watch 的背景下，委員會與成員國協調工作。 AI Watch 結果和分析發布在 AI Watch Portal (//ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch_en) 上。

通過AI Watch的深入分析，我們將能夠更好地了解歐盟的優勢領域和需要投資的領域。 AI Watch 將對人工智能對增長、就業、教育和社會的影響和益處進行獨立評估。

AI Watch 由歐盟委員會聯合研究中心 (JRC) 與通信網絡、內容和技術總局 (DG CONNECT) 合作開發。

本報告涉及 AI Watch 的以下目標：開發一個 AI 指數，包括與政策制定相關的維度。它通過以指標的形式提供統計證據來總結 AI Watch 提供的主要結果。

摘要

經過多年非常活躍的技術發展，無論是在硬件還是軟件方面，人工智能領域已經蔓延開來，其影響在經濟和社會中無處不在，越來越多的人工智能支持的工具和應用程序被用于工作環境和個人領域。與所有創新技術一樣，必須對新興人工智能領域及其趨勢進行全面監測，以了解其影響的范圍。這個動作可以讓您了解可能需要注意或干預的問題和情況。在這方面，本出版物從多個角度分析了與人工智能發展相關的多個指標。盡管地理重點是歐盟 27 國，但在可能的情況下，我們會提供與全球主要人工智能強國（即美國和中國等）的比較。此外，如果可用，還為 27 個歐盟成員國提供指標。

該分析分為五個維度：(i) 人工智能領域的全球視野，(ii) 行業，(iii) 研發 (R&D)，(iv) 技術，以及 (v) 社會方面。結果表明，正如預期的那樣，人工智能正處于技術演進和改進的階段。美國在經濟方面處于世界領先地位。中國緊隨其后，特別是由于該領域的專利活動非常突出。歐盟位居第三，但有幾個因素支持這樣一個論點，即與這兩個領先國家的距離并不像人們經常提到的那樣。分析表明，歐盟在研發方面的表現非常出色——超出了歐共體資助項目的考慮范圍。此外，歐盟展示了人工智能服務和自主機器人技術的專業化。此外，歐盟在工業機器人和新機器人初創企業的貿易中表現出非常積極的動態。關于人工智能的投資，我們觀察到歐盟領域潛在發展的積極信號，因為去年所有 27 個歐盟成員國的私人和公共投資水平都有所增加。

執行總結

本報告介紹了人工智能觀察指數，這是一組指標，可以更好地了解歐洲的優勢領域以及人工智能 (AI) 領域值得關注的領域。 AI Watch Index 提供了一套結構化的量化指標，用于衡量 EU1 在與決策相關的 AI 的各個維度上的表現和定位。該指數的地理重點是歐盟，在有數據的情況下，覆蓋各成員國。由于部分指標覆蓋全球，歐盟與美國、中國等人工智能領域主要參與者的比較分析也成為可能。該指數圍繞五個維度進行組織：(i) 人工智能領域的全球視野，(ii) 行業，(iii) 研發 (R&D)，(iv) 技術，以及 (v) 社會方面。表 1 列出了圍繞 5 個維度和 10 個子維度組織的 22 個指標列表。

表1：AI 觀察指數各維度指標匯總

分析顯示，在全球人工智能格局、人工智能產業和人工智能研發維度上，美國在人工智能領域處于全球領先地位，其次是中國和歐盟。

歐盟最重要的因素一方面在于其在人工智能服務和機器人技術（包括自主機器人和工業機器人）中的重要作用，另一方面在于其在人工智能研發活動方面的強勢地位。關于人工智能服務——與提供人工智能服務和應用程序相關的活動，包括基礎設施、軟件和平臺服務——歐盟在全球范圍內具有優勢，因為其在人工智能領域的經濟活動份額高于全球平均水平。事實上，雖然美國在人工智能服務的全球份額中占有較高的份額，但相對歐盟人工智能服務在歐盟人工智能活動總數中的份額高于美國。同樣，歐盟在自主機器人技術方面也具有比較優勢——機器人系統旨在在涉及與其他機器或人類交互的相對復雜的環境中運行。歐洲在工業機器人貿易（考慮出口和進口）方面的比較優勢，以及新機器人初創企業數量的穩步增長趨勢，都補充了這一點。鑒于人工智能有望在機器人領域發揮重要作用，作為其技術發展下一步的關鍵推動力，這一點尤其重要。事實上，人工智能支持的未來幾代機器人有望更好地與物理現實交互，尤其是與人類交互（例如，用于照顧人類的機器人）。歐盟在機器人相關領域的主導地位表明其在該領域的未來競爭力。同時，這里考慮的技術領域極具活力，需要對工業和技術發展進行投資以保持競爭優勢。

其次，歐盟在人工智能研發活動方面非常活躍，以人工智能相關專利和頂級人工智能會議上的前沿研究出版物為代表。盡管英國脫歐對整個歐盟 AI 格局產生了明顯影響，但歐盟成員國形成的研究合作和伙伴關系使他們能夠在全球范圍內擁有影響力。換句話說，歐盟成員國建立了研發合作網絡，支持他們交換信息的能力，進而建立知識。這些是創新能力的關鍵要素。單獨考慮專利和研究出版物，可以觀察到一些相關差異：雖然歐盟在前沿研究出版物方面發揮著非常重要的作用，僅次于美國，但歐盟的專利活動仍然較為平和。還有第三種類型的研發活動，即歐盟資助的項目，為了進行國際比較，我們的分析并不總是考慮這些活動。然而，它們對整個研發生態系統的貢獻是根本性的。此外，正如之前的 AI Watch 工作（Righi 等人，2021 年）所討論的，框架計劃的項目（例如 FP7 和 H2020）使眾多經濟參與者能夠參與 AI 領域。由于此，歐盟在這一技術領域的經濟參與者數量幾乎翻了一番（與不考慮歐盟資助項目的參與者數量相比）。然而，這些參與者在沒有公眾支持的情況下在人工智能領域保持活躍的能力值得進一步探索。

如上所述，美國是全球人工智能領導者：它擁有大量活躍的人工智能參與者；它在多個人工智能領域（人工智能服務、音頻和自然語言處理、自主機器人以及聯網和自動駕駛汽車）具有比較優勢；它擁有大量以人工智能為核心業務并同時開發人工智能專利的公司；并從事大量研發活動（專利和前沿研究）。因此，美國的領先地位顯得穩固，沒有明顯的弱點。

我們對中國人工智能格局的了解主要得益于其非常激烈的專利活動。然而，專利質量標準的降低和中國政府最近實施的政策導致申請量激增，這支持了這樣一種論點，即中國在人工智能領域的規模可能沒有乍看之下那么突出。盡管如此，中國仍應被視為該領域的主要參與者，主要有兩個原因。首先，它在 ICT 制造領域的大量參與保證了任何數字技術（包括人工智能）蓬勃發展的基本硬件需求。例如，近年來，中國的 ICT 行業增加值每年增長 13.1 個百分點（Mas 等人，2021 年），同時已經從主導地位發展（增加值第二，僅次于美國）。其次，即使考慮到上述觀點，在中國提交的大量人工智能相關專利申請也不容忽視，特別是考慮到大量經濟參與者參與人工智能領域（超過 9,000 個）。關于中國值得考慮的另一個方面是對數據的大量訪問，這是人工智能系統的燃料。除其他外，這是由于使用數字服務和應用程序的人口眾多，以及對訪問和使用個人數據的法律限制較少（Arenal 等人，2020 年）。

這項工作的其他見解涉及人工智能領域的技術發展。我們觀察到 AI 技術在多項任務（例如圖像分類、人臉識別、語音識別、文本摘要）中的性能不斷提高。基準每年都在改進這一事實，清楚地證實了人工智能目前正在經歷技術擴展階段。觀察到的大量 AI 標準化活動強化了這一結論，這是歐盟成員國積極參與的一個方面，特別是考慮到制定支持歐洲 AI 法規提案（AI 法案）的標準。

AI Watch Index 的另外兩個指標涵蓋社會方面：AI 研究的多樣性，以及大學級別的高級 AI 技能教育產品。重要的是，初步結果顯示，最近人工智能研究界在性別、隸屬位置和研究人員所屬機構類型方面的異質性有所增加，這可能反映了研究界中包容性和多樣性政策的影響。這與值得信賴的人工智能的發展和社會包容都有關。事實上，研究人員的出身、性別和隸屬關系的異質性有望減少算法開發中的偏見，促進為訓練集選擇具有代表性的數據源，并減輕研究界有限視角可能導致的其他類型的風險。該維度還分析了與人工智能相關的大學學術課程，因為這勢必會影響未來工人的就業能力以及經濟中先進數字能力的整體存在。在這方面，發現成員國之間存在顯著差異，這可能導致未來歐盟人口之間的不平等。結果表明，人工智能內容在碩士學位課程中的出現頻率高于在學士學位課程中的出現頻率。這似乎表明，在已經向學生傳授基本知識之后，人工智能被認為是一門專業學科，主要涵蓋在教育路徑的后期階段。建議在各個層面提供更廣泛的人工智能相關內容，而不僅僅是高級課程，以促進人口的數字包容并增加歐洲數字轉型帶來的經濟利益。

量子技術和生物技術是對安全和國防產生越來越大影響的關鍵新興技術。如何利用這些新興技術來加強（國際）國家安全？這些關鍵技術給荷蘭帶來了哪些潛在挑戰？

戰略警報解決了這些問題，并總結了以下關鍵要點：

• 量子計算技術將能夠打破當前的（非對稱）加密標準并促進網絡攻擊。

• 荷蘭應投資于歐洲層面的量子技術發展合作，以加強整個歐洲量子價值鏈。

• 荷蘭應就疫苗和療法的開發做出明確和早期的安排（最好在歐盟層面），為下一次大流行做好準備。

• 集中協調生物技術研究將使荷蘭在該領域發揮更突出的作用。

• 荷蘭應將基因改造對脆弱生態系統可能產生的負面影響納入其規劃過程。

• 荷蘭應投資研究生物技術的可能應用，以創造和改進可再生能源。

• 荷蘭應監測這兩種技術相對于其他國家的潛在依賴關系，并應優先保持對那些對發展戰略自主權至關重要的要素的控制。

「美國人仍未認真思考 AI 革命將對社會、經濟和國家安全產生多大影響」，3 月 1 日，美國國家人工智能安全委員會（the National Security Commission on Artificial Intelligence，NSCAI）發布的一份報告，提出了對于總統拜登、國會及企業和機構的數十項建議。

該組織稱，中國是對于美國技術主導地位的首要挑戰，在第二次世界大戰后第一次有國家對美國的經濟和軍事力量產生了如此程度的威脅。該報告的一個結論是，在未來十年內，美國可能會失去對中國的軍事技術優勢。

這個由 15 名成員組成的委員會主張以 400 億美元的投資擴展和民主化 AI 研究的進程，并為「未來技術突破進行投資」，鼓勵決策者們對創新投資持類似態度。該組織最終希望能推動聯邦政府在未來幾年里對于人工智能投資數千億美元。