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顛覆性軍事技術的迅猛發展正重塑現代戰爭格局。人工智能(AI)、自主協同平臺、高超音速武器及太空作戰能力等新興技術將持續影響未來空天資產的設計、運用、指揮控制(C2)及生存能力。為在以技術為核心的網絡化戰場保持競爭力，必須將這些技術突破無縫融入軍事條令、戰略及戰術執行體系。部分技術成本降低帶來的普及性，正挑戰既有軍事優勢。

對手積極投入這些新興技術研發，若不迅速行動將喪失技術優勢。技術領先地位的動搖會削弱威懾能力，進而破壞安全環境穩定并加劇沖突風險。需著重指出的是，這些技術并非孤立存在，它們深度互聯、相互增強，共同產生倍增的戰術與戰略影響。

人工智能與戰爭未來

人工智能作為重塑戰場的革命性力量，以前所未有的規模變革決策模式、情報收集及自主系統。AI驅動的作戰管理系統可實時處理數十億跨域傳感器數據，為指揮官提供增強的戰場態勢感知與優化決策能力，有效破壞敵方"觀察-調整-決策-行動"(OODA)循環。此外，AI系統實現預測性維護、后勤自動化及網絡防御，大幅提升軍事行動的效能與韌性。例如人工智能可探測標志網絡攻擊的流量異常并自動響應。

然而人工智能也帶來獨特挑戰：倫理困境、責任歸屬、訓練數據質量及"幻覺"現象。復雜算法導致"黑箱"決策，操作員難以理解其分析邏輯與結論依據。這種透明度缺失使責任追溯與錯誤識別困難重重。軍事領域若忽視AI倫理、追責及數據質量問題，將引發嚴重后果：削弱系統可信度、增加失誤風險、違反倫理準則乃至導致意外沖突升級。盡管存在挑戰，人工智能仍在迅猛發展，其驅動的決策體系將構成下文所述自主協同平臺的"指揮大腦"。

自主協同平臺與蜂群戰術

自主協同平臺(ACP)作為無人航空系統，通過自主運行或與人操作平臺協同擴展能力邊界。這類顛覆性技術正根本性改變作戰模式，推動軍事行動從傳統集中控制轉向分布式、網絡化、自主化體系。ACP利用人工智能在"人在環中/人在環上"模式下，自主執行情報監視偵察(ISR)、電子戰(EW)及動能打擊任務。其戰場集成形成力量倍增器，既實現殺傷鏈分布式部署與系統冗余強化，又降低高威脅環境下人員風險。

無人機蜂群戰術的擴散應用構成重大戰術威脅。由大量廉價無人機組成的蜂群可對傳統防空系統實施飽和式攻擊——后者原設計用于應對數量有限的高價值目標。無人機技術的普及使國家與非國家行為體均能采用不對稱戰術，動搖西方傳統軍事優勢。

盡管具備顯著優勢，ACP仍存在被黑客入侵操控的風險，使對手能接管平臺或破壞其行動。系統內人工智能可能受欺騙或數據污染，引發不可控危險行為。其他挑戰包括：對高速數據鏈的依賴、致命性自主武器系統(LAWS)的倫理爭議，及易受電子戰與網絡攻擊的特性。這些平臺效能的發揮完全依賴彈性通信網絡，而多數通信網絡正依賴日益爭奪激烈的太空領域。

高超音速武器

高超音速武器是以超5倍音速飛行的導彈系統，標志著現代戰爭的重大變革。雖然高超音速飛行理論已有數十年歷史，但其在機動武器系統的應用卻是近年才出現的顛覆性進展。相較于彈道軌跡固定的傳統彈道導彈，高超音速武器被設計為具有飛行中變軌能力。這種高速機動結合體對現有導彈防御體系構成嚴峻挑戰，使其難以被探測攔截。例如俄羅斯"先鋒"高超音速武器系統據稱可達27馬赫極速，并能攜帶常規與核雙模戰斗部。

高超音速武器對西方形成重大威脅——其速度、機動性與飛行高度使指揮控制中心、空軍基地及海軍港口等關鍵基礎設施面臨迅捷精確打擊。從戰術戰役層面看，高超音速武器的出現將催生新型反制措施、預警系統及適應快速響應的指揮控制體系調整。有效應對該威脅需構建強韌的持續感知網絡，這使天基能力重要性愈加凸顯。

太空作戰

太空已成為軍事行動的關鍵疆域，各國軍事能力日益依賴天基系統支撐。隨著軍事強國在通信、導航、情報監視偵察及進攻性作戰等領域對天基資產投入巨資，該領域爭奪日趨激烈。衛星提供的持續全球覆蓋能力，可實現對對手活動的全天候實時監控。最具顛覆性的太空技術當屬在軌維護裝配與制造能力，該技術通過燃料補給、維修升級顯著延長衛星壽命。

反衛星武器、定向能系統及電子戰能力的擴散突顯大國對制天權的重視。這類武器可物理摧毀或癱瘓衛星，破壞關鍵通信導航監視能力。這對深度依賴天基系統實施戰場感知與指揮控制的北約構成直接威脅（威懾）。隨著太空戰力發展，需制定新作戰條令確保資產高效運用，同時降低對抗性威脅的脆弱性。

結論

人工智能、自主協同平臺、高超音速武器及太空作戰能力的持續演進，將塑造未來空天戰爭形態。這些技術既可增強作戰效能、實現力量倍增、鞏固戰略威懾，又伴隨倫理隱憂、武器擴散風險及網絡威脅脆弱性。

這些新興顛覆性技術正帶來嚴峻挑戰：不少國家獲得削弱西方傳統優勢的新型手段；低成本技術普及使先進戰力"擴散化"，既打破戰場平衡又扭轉北約固有優勢。

優化應用這些技術需提升盟軍互操作性，制定縝密政策與作戰方案以實現效益最大化與風險可控化。唯有強化創新能力與適應能力，空天力量方能應對科技地平線的挑戰。

參考來源：北約

沖突格局正在經歷一場深刻且不可逆轉的變革，其驅動力來自人工智能技術的迅猛發展。這項技術已突破科幻邊界，正迅速滲透到現代戰爭的各個維度——從戰略規劃與情報收集，到自主武器系統與網絡戰行動。智能機器的整合絕非漸進式升級，而是軍事戰略與作戰模式的根本性轉變，在釋放前所未有的作戰潛能的同時，也引發復雜的倫理、法律與安全困境。

人工智能的核心優勢在于以無與倫比的速度與精度處理海量數據。這一能力正在徹底改變情報收集與分析范式。依賴人工篩選龐雜信息的傳統方法，正逐步被AI賦能的系統增強乃至取代。這些系統能從衛星圖像、信號情報、社交媒體流與開源數據中識別人類幾乎無法察覺的模式、異常與關聯。這種增強型態勢感知為指揮官提供更全面、即時的戰場認知，支撐更明智的決策與前瞻性威脅評估。

超越情報領域，人工智能正深度重塑戰略規劃。復雜AI模型可模擬多樣化沖突場景，分析潛在行動方案，并以空前精度預測敵手行為。這使得軍事領導層能在首輪交火前推演不同戰略、識別系統漏洞并優化資源配置。AI驅動的兵棋推演還能揭示意外后果與升級風險，促使戰略選擇更趨審慎。此外，AI可協助應對現代戰爭復雜的后勤挑戰，優化供應鏈、預測維護需求并確保關鍵資源精準投送前線。

人工智能的影響在作戰層面尤為顯著。自主與半自主系統日益普及，執行從偵察監視到目標識別與打擊的全譜任務。無人飛行器（UAV）已從遠程操控進化為具備自主導航、障礙規避甚至協同任務能力的AI驅動平臺。類似技術突破正推動地面與海上無人載具發展，使其能執行高危任務并降低人員傷亡風險。

人工智能在作戰中最具變革性的應用之一在于精準目標鎖定。AI模型可分析傳感器數據、高精度識別目標甚至預測其未來動向。該能力有望減少附帶損傷并提升打擊效能，但也引發關于將致命決策權授予機器的重大倫理爭議——這一議題持續引發政策制定者、倫理學家與軍事專家的激烈辯論。

網絡戰是人工智能發揮關鍵作用的另一領域。AI驅動的網絡安全系統能以人類分析師無法企及的速度與精細度檢測并響應網絡攻擊。此類系統可學習歷史攻擊模式、識別新興威脅并自主實施防御措施。與之相對，AI也被用于開發更復雜隱蔽的網絡武器，在數字領域引發持續軍備競賽。人工智能分析海量網絡流量、識別惡意活動細微跡象的能力，已成為防御國家支持型與犯罪型網絡威脅的關鍵手段。

人工智能的整合還催生全新軍事能力。大規模自主無人機或機器人集群協同突破敵方防御的"蜂群技術"正成為現實。AI模型使集群能夠適應動態戰場環境、實現自主通信并在無人直接干預下達成任務目標。該能力可能徹底改變攻防戰術，在為作戰控制提供機遇的同時，也帶來防止意外升級的挑戰。

戰場之外，人工智能正重塑軍事訓練與模擬。AI賦能的虛擬現實與增強現實系統可構建高擬真訓練環境，使士兵在安全經濟條件下演練復雜場景并培養關鍵技能。AI還可在模擬中扮演智能對手，動態調整戰術以提供更具挑戰性與真實性的訓練體驗。這種模擬多樣化動態作戰場景的能力，對培養軍事人員應對現代戰爭復雜性的能力至關重要。

人工智能融入軍事行動并非全無挑戰與風險。算法偏見風險——即缺陷或數據不完整導致歧視性或意外后果——構成重大隱憂。在不可預測且常現混亂的戰爭環境中確保AI系統可靠性與魯棒性同樣至關重要。此外，對AI的過度依賴可能引發網絡攻擊與電子戰新漏洞，導致關鍵軍事功能癱瘓。

人工智能的戰爭倫理影響或許最為深遠。自主武器系統在無人工干預下實施生殺決策的前景，引發關于問責機制、相稱性原則與武裝沖突法的根本性質疑。國際社會正就軍事AI開發部署的倫理準則與法律框架展開討論，但在復雜議題上達成全球共識仍面臨重大挑戰。

人工智能已非未來概念，而是切實重塑現代戰爭格局的變革力量。其處理海量數據、自動化復雜任務與增強決策的能力，正全方位革新情報、規劃、執行與網絡域的軍事戰略與行動。盡管AI帶來效率提升、精度優化與人員風險降低的潛力，但其引發的倫理、法律與安全挑戰同樣不容忽視。駕馭算法化戰爭新時代需審慎權衡風險收益，構建強健倫理框架，并通過持續國際對話確保AI軍事應用服務于全球安全穩定而非削弱之。算法化戰場已非遙遠圖景，而是現代沖突的現實，要求人類從根本上重新思考備戰與作戰模式。

現代戰場是復雜多變的動態環境，信息優勢至關重要。士兵需實時感知周邊威脅、動向與活動，以做出明智決策并確保任務成功。盡管視覺情報長期主導戰場感知，一場由人工智能（AI）驅動、聚焦常被忽視的聽覺維度的靜默革命正在展開。

本文將探討AI驅動的聲音檢測技術如何重塑戰場態勢感知，為威脅識別、環境理解與士兵安全提供突破性能力。將深入解析技術原理、優勢所在，以及聲學情報（ACINT）為何成為未來軍事行動的關鍵要素。

視野的極限：為什么聲音在戰場上很重要

視覺傳感器（如攝像頭與無人機）雖提供重要信息，但存在固有局限。植被、建筑物與氣象條件可能嚴重削弱可視性，且僅依賴視覺頻譜會錯失揭示敵方存在的關鍵聽覺線索。

試想：遠處槍響、車輛逼近的轟鳴、暗夜中的低聲通訊——這些聲音皆可提供關鍵戰場情報。忽視聽覺信號將使士兵暴露于無形威脅之下。

圖示：叢林環境中蹲伏的士兵，突顯復雜地形對視覺偵察的限制

人工智能：打開聲音力量的關鍵

戰場聲音利用的核心挑戰在于海量聽覺數據與有效信號提取難題。AI算法為此提供解決方案：

AI驅動的聲音檢測系統采用基于海量戰場聲學數據訓練的機器學習模型，具備以下能力：

• 聲音識別與分類：區分槍聲、爆炸、車輛引擎（含特定型號）、人聲乃至細微移動聲響
• 方位距離判定：通過聲波分析確定聲源方位與大致距離
• 噪聲過濾：有效抑制背景噪聲，確保復雜環境下的關鍵聲音提取
• 實時告警：自動向士兵與指揮中心推送威脅警報
• 自適應學習：持續優化檢測精度，適應新型聲學特征

圖示：AI分析聲波的視覺化呈現，展現復雜數據中提取有效信息的能力

AI聲學檢測技術集成至軍事行動可帶來多重戰略優勢：

• 威脅預警升級：早期發現敵方運動、交火等敵對活動，為士兵爭取關鍵反應時間（尤其在視覺受限場景）
• 態勢感知增強：融合聲學情報與視覺/其他傳感器數據，構建更全面的戰場圖景
• 士兵安全保障：通過早期威脅預警顯著降低伏擊風險，提升戰場生存率
• 隱蔽行動支持：非視覺依賴的威脅發現能力有助于維持作戰隱蔽性
• 力量倍增效應：AI高效處理海量聲學數據，釋放人力專注關鍵任務
• 非對稱戰爭優勢：檢測簡易爆炸裝置（IED）等非常規威脅的細微聲響
• 戰后分析支持：AI標記分析的音頻數據為任務復盤與訓練提供洞見

圖示：配備先進通訊與聽覺防護裝備的士兵，可能集成AI聲學檢測技術

未來戰場感知將實現多傳感器無縫融合，聲學情報（ACINT）地位日益凸顯。發展趨勢包括：

• 可穿戴聲學傳感器：集成輕型傳感器實時檢測周邊聲學環境，通過通訊系統推送警報
• 自主聲學傳感網絡：全域部署的聯網傳感器持續監測，數據饋送AI分析中心
• 無人系統集成：無人機/地面機器人配備先進聲學傳感與AI處理能力，擴展聽覺偵察范圍
• 多源傳感器融合：聲學數據與視覺、熱成像等信息融合，構建全域戰場認知
• AI算法進化：持續開發能識別細微聲響、適應動態戰場的先進算法

AI與聲學檢測技術正在重塑戰場感知范式。通過聲學情報賦能，軍事力量可突破視覺中心化局限，深化戰場環境認知，最終提升人員安全與作戰效能。隨著AI算法進步與傳感器技術成熟，"聞所未見"的能力將成為現代戰爭復雜生態中的關鍵優勢。未來戰場制勝之道，部分取決于我們的聽覺敏銳度。

參考來源：Gemini Studio

世界正處于一個拐點，技術與地緣政治交織在一起，重新定義了戰爭的本質。印度洋-太平洋地區等地緣政治熱點地區的緊張局勢正在加劇，大國競爭愈演愈烈。與此同時，網絡戰和恐怖主義等不對稱威脅的性質日益復雜，需要先進的解決方案。人工智能（AI）在空戰中的應用正在改變各國準備和參與現代沖突的方式。從在有爭議的環境中運行的自主無人機到預先阻止對手行動的預測分析，人工智能正在重塑天空。

在這一動態格局中，人工智能（AI）已成為改變空戰游戲規則的終極手段。2022 年，全球人工智能在軍事領域的市場價值為 83 億美元，預計到 2027 年將達到 192 億美元，年復合增長率為 18.7%。從自主無人機在有爭議的空域執行復雜任務，到預測分析以前所未有的準確性預測對手的行動，人工智能正在徹底改變現代空中力量戰略。正如 Anduril Industries 創始人帕爾默-盧基（Palmer Luckey）所指出的那樣："洛克希德、雷神和傳統的國防公司擅長制造一些東西......但在人工智能、計算機視覺和機器學習方面，它們并不擁有世界上最優秀的人才。這就是為什么我們公司專注于此"。這凸顯了一種地震式的轉變，傳統的國防巨頭正在得到擅長人工智能和自動駕駛的敏捷創新者的補充，在某些情況下甚至是挑戰。

在這一快速發展的格局中，印度處于獨特的位置，它正在利用人工智能來彌合業務差距，加強其戰略自主性，并重新定義其在全球防務中的角色。作為世界第三大軍費開支國和增長最快的國防生態系統之一，印度已采用人工智能驅動的技術來彌補能力差距并增強其戰略威懾力。即將舉行的 “2025 印度航空展 ”以 “通向十億機遇的跑道 ”為主題，反映了這一勢頭。此次活動將重點展示印度在人工智能驅動的無人機、蜂群技術和預測分析方面取得的進步，重申印度致力于在數字主導的時代塑造空戰的未來。

人工智能驅動的無人機進步：空戰的新先鋒

由于人工智能（AI）和傳感器融合技術的融合，無人機（UAV）正在改變空戰。基于人工智能的傳感器融合系統使無人機能夠實時處理來自多個傳感器（如光電/紅外（EO/IR）相機、雷達、激光雷達和通信陣列）的數據，提供無與倫比的態勢感知和決策能力。這種數據融合使無人機能夠自主識別目標、規避威脅和適應動態戰場條件，從而提高任務的成功率。這種能力對于現代戰爭至關重要，因為速度、精度和適應性往往決定著任務的結果。

無人駕駛飛行器（UAV）在空戰中處于人工智能集成的最前沿，應用范圍涵蓋監視、精確打擊和后勤支持。在印度，傳感器融合驅動的人工智能系統正被納入本土平臺，如 DRDO 的 Rustom 無人機和 HAL 即將推出的空中作戰編隊系統 (CATS)。這些系統可實現出色的監視、自主瞄準以及無人機與有人駕駛飛機之間的協同作戰，標志著印度國防能力的重大提升。Big Bang Boom Solutions 等初創公司和 Zen Technologies 等老牌公司也在開發人工智能反無人機系統，該系統可利用傳感器融合智能，實時檢測、分類和消除敵方無人機。此外，印度理工學院（IIT）坎普爾分校和印度理工學院海德拉巴分校等機構也在研究專為高空作業和有爭議空域量身定制的傳感器融合算法，展示了印度在這一領域的本土人才庫。

在全球范圍內，由人工智能驅動的無人機正在突破界限。美國空軍的 “天堡”（Skyborg）計劃將自主無人機與有人駕駛的噴氣式戰斗機配對使用，凸顯了人機合作如何提高任務成功率。與此同時，中國在蜂群無人機技術方面的進步能夠壓倒敵方防空系統，這凸顯了在對抗性空域中對人工智能驅動的自主性的日益重視。對印度來說，在學習全球發展成果的同時提升本土能力對于應對不斷變化的威脅至關重要。

這種技術變革為外國原始設備制造商與印度公司的合作提供了重要機遇。印度強大的初創企業生態系統，加上 iDEX（卓越防務創新）計劃等舉措，為共同開發和共同生產創造了肥沃的土壤。專門從事先進傳感器、人工智能算法和自主技術的公司可以與 TASL、BEL 和 L&T 等印度國防巨頭合作，將全球創新融入印度的平臺。例如，外國原始設備制造商可以貢獻先進傳感器技術或基于人工智能的分析引擎方面的專業知識，同時受益于印度具有成本效益的制造和工程人才。

此外，以 “通往十億機遇的跑道 ”為主題的 “2025 印度航空展 ”為外國原始設備制造商提供了一個與印度公司探索合作的最佳平臺。展會不僅將展示印度在人工智能和無人機技術方面的成就，還將為全球企業提供一個進入印度不斷增長的國防市場的通道，預計到2030年，印度的國防市場規模將達到700億美元。在人工智能驅動的傳感器融合、自主蜂群系統和先進推進技術等領域的合作可以加速創新，為印度和外國利益相關方創造雙贏局面。

印度對人工智能驅動的無人機和傳感器融合的關注，彰顯了其致力于建立一個自力更生的國防生態系統，同時始終走在全球技術進步的前沿。通過促進伙伴關系和利用其創新生態系統，印度正將自己定位為塑造未來空戰的關鍵參與者。

蜂群技術： 空中力量倍增器

人工智能支持的蜂群技術正在重新定義空戰的動態，引入了一種分布式殺傷力和協作決策取代傳統空中優勢概念的模式。相互連接的無人機群既能自主運行，又能協同作戰，以前所未有的效率和規模執行精確打擊、區域拒止、電子戰和偵察等復雜任務，帶來了改變游戲規則的能力。

印度在這一領域進展迅速，SWiFT（隱形機翼飛行試驗臺）計劃等本土努力為自主無人戰斗飛行器（UCAV）鋪平了道路。這一舉措凸顯了印度將尖端人工智能和蜂群技術融入國防架構的行動。利用人工智能算法的進步，印度正在設計蜂群系統，以自主識別目標、確定威脅的優先次序并實施精確打擊，使其成為力量倍增器。傳感器融合和實時分析的集成進一步增強了它們對態勢的感知，即使在高強度的競爭環境中也能做出適應性決策。

在全球范圍內，各國都在推動蜂群能力的發展。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）正在牽頭實施 OFFSET（進攻性蜂群戰術）等計劃，該計劃的重點是在城市戰爭場景中部署無人機群。這些進展表明，在未來沖突中，人工智能驅動的機群在實現作戰優勢方面具有變革潛力。

通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，并能動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析，改變了以網絡為中心的戰爭。

隨著印度越來越重視人工智能在國防中的應用，Tardid 在蜂群智能方面的進步與實現自主、自立戰斗系統的更廣泛目標完全一致。將 OSCAR 納入印度的國防生態系統為全球原始設備制造商提供了一個獨特的合作、共同開發和增強人工智能驅動的無人作戰能力的機會。

印度在印度洋-太平洋地區的戰略地位，加上其蓬勃發展的人工智能生態系統，為蜂群技術的創新與合作提供了巨大的機遇。優化蜂群認知自主響應（OSCAR）就是其中一項工作，這是一個人工智能驅動的框架，旨在增強無人機和水面系統的自主性和協調性。通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析功能，改變了網絡中心戰的游戲規則。

2025 年印度航空展強調的主題是 “通向十億機遇的跑道”，因此全球國防原始設備制造商可以與印度公司合作，共同開發專為應對地區和全球安全挑戰而定制的蜂群系統。全球在人工智能算法方面的專業知識與印度具有成本效益的制造和本土研發能力相結合，可以推動蜂群系統的發展，使其成為下一代空戰中不可或缺的資產。

預測分析：第一擊之前制定戰略

在現代空戰中，通過數據驅動的預見性和先發制人的行動，往往在發射第一枚導彈之前就贏得了戰斗。人工智能驅動的預測分析使軍隊能夠預測威脅、優化任務規劃，并在設備故障發生之前就加以緩解，從而徹底改變了戰爭。通過實時分析 PB 級的作戰數據，人工智能可以發現對手戰術中隱藏的模式，檢測機械磨損的早期跡象，并完善戰略應對措施，從而大幅改善高壓條件下的決策。

印度在將預測分析融入國防行動方面走在了前列。印度空軍（IAF）已部署了人工智能驅動的預測性維護系統，將飛機停機時間減少了 30%，提高了機隊的可用性。與此同時，國防智庫、馬德拉斯理工學院和坎普爾理工學院等學術機構以及私營企業正在開發由人工智能驅動的先進戰爭游戲模擬，使軍方能夠模擬復雜的戰斗場景，動態完善戰略理論。

此外，人工智能驅動的健康與使用監測系統（HUMS）和數字孿生技術正在提高艦隊的可靠性和戰備狀態。數字孿生是飛機的實時虛擬復制品，工程師可以在不進行物理試驗的情況下模擬壓力條件、預測故障并優化性能，從而延長飛機的使用壽命并提高任務可靠性。人工智能集成的 HUMS 可持續分析發動機和系統的健康狀況，在潛在問題變得嚴重之前就將其標記出來，從而大幅降低維護成本，提高運營的可持續性。

在全球范圍內，預測分析正在成為下一代戰爭的基石。北約的 “持續威脅探測系統”（PTDS）已經證明了人工智能驅動的監視在識別新興威脅方面的有效性，而美國國防部的 “聯合全域指揮與控制”（JADC2）則集成了人工智能，以增強多域態勢感知和快速決策能力。對印度來說，將這些尖端能力與其不斷變化的地緣政治和作戰挑戰相結合，特別是在印度洋-太平洋和喜馬拉雅地區，將是印度在應對常規和非對稱威脅時保持戰略優勢的關鍵。

挑戰與前進之路

將人工智能融入空戰不僅是一個機遇，而且勢在必行。然而，這種轉變充滿了挑戰，必須準確而緊迫地加以應對。確保以合乎道德的方式部署人工智能、減少網絡安全漏洞以及克服對自主系統的不信任仍然是至關重要的問題。未來的戰場不僅取決于強大的火力，還取決于對人工智能決策的信心--這一因素將決定作戰效率和任務的成功。

要想鞏固其在人工智能戰爭領域的全球領導者地位，就必須加快對人工智能研發的投資，深化公私合作伙伴關系，并培養一支高技能的勞動力隊伍。雖然印度《國防人工智能戰略》和 iDEX（創新促進國防卓越）等舉措標志著重大進展，但其將與與全球最佳實踐保持一致，并通過與美國、以色列和法國等人工智能強國的戰略伙伴關系得到加強。面臨的挑戰不僅僅是開發尖端的人工智能解決方案，還要確保與盟軍的互操作性，從而在聯合行動中實現無縫協調。

此外，必須在創新與監管之間取得微妙的平衡。人工智能的快速發展需要強有力的測試協議、明確的問責框架和嚴格的驗證機制，以確保作戰場景中的可靠性。建立人工智能倫理委員會、用于真實世界測試的沙盒環境和動態政策框架，對于促進行動信任和公眾信心至關重要。

最終度負責任地整合人工智能、確保關鍵數字基礎設施安全以及領導人工智能驅動的作戰戰略的能力將決定其在下一個戰爭時代的角色。

參考來源：iadb

自主無人機已成為任何國家戰爭和國防新層面的焦點。軍用無人機中的人工智能正在改變操作動態，并提供以前幾乎不可能實現的功能。

如今，無人機以自動駕駛模式飛行，幾乎不需要操作員的輸入。這一切都要歸功于集成人工智能。它可以執行從監視到精確打擊等復雜任務，在很大程度上不依賴人類輸入。

人工智能在軍用無人機中的主要優勢在于其自主性。這些無人機可以比人類飛機飛行更長時間，在沒有人類操作員的情況下穿越崎嶇地形。

對人工智能驅動的無人機的日益依賴為國防系統帶來了新的面貌，當今世界許多國家的軍隊都將這項技術作為收集情報數據和應對風險的手段。

本文將討論

• 軍用無人機如何改變游戲規則
• 探討無人機帶來的挑戰
• 展望無人機戰爭的未來。

是什么讓軍用無人機中的人工智能變得智能？

軍用無人機變得越來越智能和自主的主要原因是人工智能和機器學習的融合。這些技術使它們能夠以非常精確的方式導航、識別目標和應對威脅。

來探討一下軍用無人機中的生成式人工智能開發是如何提高其各種關鍵功能的性能的。

• 無人機導航中的人工智能

有了人工智能技術，軍用無人機的導航能力大幅提高。傳統無人機主要依靠 GPS 導航。人工智能允許集成更復雜的系統，以適應實時條件。

通過將人工智能算法與激光雷達、攝像頭和雷達等傳感器集成，無人機可以了解周圍環境并自主導航，即使是在復雜地形或 GPS 信號缺失的環境中也是如此。

在軍用無人機中使用人工智能有助于動態規劃航線。如果無人機遇到障礙物或突發天氣狀況，它就會在不受人為干擾的情況下改變航向。

這種靈活性在軍事行動中至關重要，因為意外情況可能會導致任務失敗。無人機具有很強的起飛、著陸和其他飛行能力，不易發生故障。

• 目標定位和精確打擊

人工智能在軍用無人機中的主要特點是其精確打擊的能力和對平民的最小影響。集成了人工智能的無人機標志著，通過集成紅外攝像機、光學圖像和雷達系統，目標跟蹤成為可能。

機器學習算法可以讓無人機從過去的項目中吸取經驗教訓，提高目標定位能力。它們改進算法，以做出更好的預測和決策。因此，無人機可以識別高價值目標，如敵方車輛或建筑物，并對其進行精確打擊。

此外，無人機還能區分實際軍事目標和非戰斗人員或民用基礎設施，以免對不必要的目標造成破壞。有時，人工智能甚至會根據緊急程度或對部隊的戰略價值來判斷應該攻擊哪個目標。這樣，軍方就能有效應對動態威脅。

• 威脅識別與應對

軍用無人機中人工智能的另一個重要功能是識別和處理威脅。人工智能可以從視頻、雷達和紅外圖像等傳感器中獲取大量數據。這些數據有助于人工智能輔助無人機找到敵軍或任何危險物體的位置。

這種實時處理意味著無人機可以比人類飛行員更快地關注并采取行動。在機器學習算法的幫助下，無人機的威脅識別能力得到了增強。

人工智能還能定位敵軍的動向，并估計他們下一步可能采取的行動。這有助于控制無人機的行動。例如，無人機可能會改變方向，以躲避以其為目標的導彈威脅，或進行機動以躲避敵方的雷達鎖定。

與威脅探測相關的另一個重要特征與人工智能無人機使用的蜂群策略有關。通過集體協作，無人機可以提高對環境的分析能力。

這些無人機以編隊或蜂群的方式行動，相互交流威脅信息并協調應對措施。蜂群行動提高了軍事行動的總體效率，使敵人發動反擊的能力受到限制。

• 機器學習和靈活性

機器學習是軍用無人機人工智能的核心，因為這些機器會從以前的行動中學習。每次派出無人機時，它都會收集有關環境、交易和操作的數據。

系統會將這些信息反饋回去，讓人工智能調整其決策過程。隨著經驗的積累，無人機能更好地識別模式、預測威脅，并改變策略來識別這些威脅。

在城市戰爭等復雜場景中，無人機可以識別隱藏或偽裝的威脅，如叛亂分子或路邊炸彈，否則人類士兵可能很難發現這些威脅。這種適應能力和學習水平使得軍用無人機中的人工智能在動態和高風險環境中越來越有效。

無人機如何改變國家安全：案例研究

無人機通過提供實時情報、執行精確的戰術打擊以及徹底改變戰略防御規劃，增強了國家安全。軍用無人機中的人工智能使軍事行動更高效、更經濟、更安全。以下是一些案例研究，說明無人機如何改變和加強國家安全：

• 監視：美國在阿富汗的行動

在阿富汗等公認存在戰斗的國家，美國國防軍在執行監視任務時越來越多地使用無人機。

這些無人機的高分辨率相機、紅外傳感器和雷達等功能有助于協助對大片領土進行持續監視，實時了解敵人的位置、動向和意圖，以及對行動成功的潛在威脅。

在這種情況下，持續監視是無人機帶來的另一大好處，因為它通常是在對人類來說非常危險的環境下進行的。例如，無人機可用于偵查叛亂分子的動向、監視塔利班的動向，更重要的是，可用于威懾突然襲擊。

• 戰術打擊：美國在中東的無人機行動

無人機也已成為傳統行動突襲或常規殺手襲擊中的基本穩定力量；甚至在老式沖突（圖10）中，尤其是在中東，無人機也是高級武器。剛剛從這架飛機上發射的帶有精確制導導彈的現代 “死神”，就是美軍用來對也門、巴基斯坦和索馬里的高價值Q/T目標實施定點攻擊的人工智能無人機類型，今天的敵人，即基地組織和ISIS，大部分已被消滅。

在這種情況下，與其他空襲相比，無人機技術允許軍隊消滅敵人和目標，而對周圍其他人員造成的損害相對較小。

這就是為什么對這一能力的分析引發了關于定點清除的法律和道德允許性以及非戰斗人員死亡概率的激烈討論。在此類行動中使用無人機引發了對國際體系中主權、責任和沖突升級的擔憂。

• 戰略防御：以色列的無人機計劃

以色列是最早采用無人機技術保衛國家的國家之一。無人機一直是以色列應對地區內和來自哈馬斯和真主黨等鄰國威脅的戰略中非常重要的一部分。

以色列國防中的無人機可用于偵察、監視，也可用作武器。例如，“蒼鷺 ”和 “艾坦 ”無人機用于邊境偵察和遠程偵察。

無人機還被納入以色列國的防空系統，作為 “鐵穹 ”導彈防御系統的一部分，用于搜索、識別和消除威脅。

無人機可以監視敵方領土，在威脅到來之前攻擊可能的威脅，并在不損失訓練有素的士兵的情況下維護國家安全，這就是無人機對以色列如此重要的原因。此外，無人機還部署在加沙地帶和戈蘭高地等地區上空，以獲得監視，從而檢查和防止可能的攻擊。

• 自主無人機和蜂群

采用蜂群技術，即同時使用多架無人機來壓制防守方。蜂群技術可以改變空戰的面貌，對有價值的目標進行快速協同攻擊。能夠在沒有人類直接干預的情況下進行操作的自主無人機代表著軍事行動的重大轉變，人工智能驅動的系統很可能主導未來戰爭。

• 全球影響與挑戰

將無人機用于國家安全給國際關系和軍事戰略帶來了巨大變化。一方面，它為精確打擊和監視提供了強有力的武器，使國家能夠針對威脅采取迅速有效的行動。

然而，無人機技術的普及也帶來了新的挑戰，包括平民傷亡、侵犯主權以及非國家行為者將無人機武器化。

無人機遠程監視和發動攻擊的能力引發了許多問責問題，因為追蹤誰發動了此類攻擊，尤其是在外國領土上發動攻擊，變得非常具有挑戰性。

另一個方面是無人機戰爭的興起，導致各國都在開發反無人機技術，以保護自己免受無人機的威脅。一個持續爭論的領域是無人機襲擊的道德影響--尤其是當戰斗人員和平民之間的界限非常模糊時，特別是在沖突地區。

軍用無人機為何能改變游戲規則

軍用無人機改變了現代戰爭的游戲規則，因為它們具有成本效益，能降低人類風險，并能精確執行復雜任務。來討論一下使用人工智能軍用無人機的好處：

• 成本效益

軍用無人機改變防御戰術的最有力論據是其經濟性。與有人駕駛飛機相比，軍用無人機中的人工智能在集成、維護和使用方面的成本更低。它們不需要昂貴的人類導航員、機械人員或昂貴的培訓計劃。

無人機還更小更輕，因此不僅需要更便宜的材料和設計，而且運營成本也更低。例如，一架 MQ-9 “死神 ”無人機的造價約為 1600 萬美元，而一架普通戰斗機的造價約為 7000 萬美元。

• 降低人類風險

在軍用無人機中整合使用人工智能的另一個重要優勢是，在微妙的行動中可以挽救人的生命。

無人機可以在敵區或戰區等危險地區執行任務，在這些地區，生命岌岌可危。無人機執行的其他高風險任務包括監視、偵察和攻擊。

這意味著士兵要遠離危險區域。在敵軍擁有優勢地面或火力的地方，無人機能以較小的風險完成任務。這在很大程度上降低了損失的幾率，提高了完成任務的效率。

• 執行多任務行動的能力

無人機能夠執行對人類操作員來說危險甚至致命的任務。

它們可以執行長航時監視、快速精確打擊等任務，在任何氣候條件下都能發揮作用。它們可以執行高端行動、持續監視、精確打擊，甚至可以在最惡劣的地形中獨立工作。

無人機還能同時執行多種任務，如監視、消除威脅、識別威脅以及在需要時發動攻擊，所有這些任務都能提高無人機的作戰能力。

無論是進行精確空襲、向偏遠地區的部隊運送補給品，還是在傳統飛機無法到達的地區執行任務，軍用無人機都能提供無與倫比的靈活性和有效性。

• 挑戰與倫理考慮

使用人工智能驅動的軍用無人機在自主武器的道德問題和沖突的意外風險方面提出了非常重大的挑戰。

自主武器的道德困境

關于軍用無人機中的人工智能，主要的道德問題之一是對自主系統所做決定的道德責任。

目前，由人類操作員控制無人機攻擊，并確保對隨之而來的所有后果負責。目前還不清楚，如果無人機誤將平民當作敵人或違反國際法，誰將承擔責任。人工智能算法經過訓練，可以識別模式并識別威脅，但它們并不完美，可能會出現判斷錯誤。

例如，無人機可能會將民用車輛識別為軍事目標，從而造成意外傷亡。這就將人類決策者的道德責任轉嫁給了機器，造成了我們在生死攸關的問題上應該在多大程度上信任機器的兩難境地。

自主沖突風險

另一個令人擔憂的問題是自主沖突的風險。由于無人機可以獨立運作，人工智能驅動的系統有可能加劇緊張局勢，或在沒有人類干預的情況下發動軍事行動。

在瞬息萬變的全球環境中，許多國家都在開發先進的無人機技術，自主系統的故障或溝通不暢可能會導致意外的敵對行動。

例如，配備人工智能的無人機誤讀競爭對手的軍事活動，可能導致報復行動，在沒有人類影響的情況下升級為全面戰爭。對自主無人機自行行動的恐懼反過來又會刺激軍備競賽，各國競相開發更先進的自主武器，這種循環可能會造成全球不穩定。

無人機戰爭的未來

隨著人工智能增強了軍用無人機的威力，無人機戰爭目前正處于重大轉變的邊緣。

在接下來的幾年里，無人機將變得更加獨立、富有成效，并能熟練地完成更復雜的任務，而無需飛行員操作員的進一步協助。

• 增強自主性： 無人機將自主決策，減少對人類控制的依賴。它們將對導航和瞄準做出決定。
• 無人機群： 許多無人機將自主協同工作，執行協調任務，產生更大的影響。
• 快速決策： 人工智能將使無人機能夠實時處理信息，從而在戰場動態情況下更快地采取行動。
• 提高精確度： 它們將以更高的精確度影響打擊行動，進而減少平民傷亡，提高任務成功率。
• 倫理問題： 無人機越是自由，就越要努力控制所使用的應用程序，以盡量減少誤用和意外沖突。

結論

軍用無人機中的人工智能正在徹底改變國防戰略。無人機具有其他任何技術都無法比擬的精確性、自主性和高效性，可在降低人類生命風險的情況下執行快速反應和復雜任務。

從監視到戰術攻擊，人工智能驅動的無人機正在從根本上改變軍隊收集情報、應對威脅和保障國家安全的方式。

然而，隨著對人工智能的日益依賴，倫理問題也隨之而來：自主行動中的問責制，以及可能導致的沖突升級。 隨著技術的發展，軍用無人機將繼續演變，在未來戰爭和國防戰略中發揮核心作用，同時也需要謹慎的監管和監督。

參考來源：Felipe Hicks

近年來，人工智能（AI）和機器學習（ML）技術融入社會的方方面面，堪稱一場革命。從醫療到金融，這些進步重塑了各行各業，改變了我們的生活方式。然而，在武裝沖突領域，人工智能和機器學習的影響尤為顯著，或許還存在爭議。

在戰爭中使用人工智能和機器學習帶來了復雜的機遇和挑戰，提出了深刻的倫理、法律和戰略問題。一方面，支持者認為這些技術有可能增強軍事能力、改善決策過程，甚至減少平民傷亡。與此相反，批評者則擔心自主武器系統有可能在人類無法控制的情況下運行，加劇現有的權力失衡，模糊戰爭中的責任界限。

一些人認為，這類技術可以最大限度地減少人為錯誤，提高作戰效率，而另一些人則警告說，如果這些系統發生故障或落入壞人之手，會產生道德影響，并可能造成災難性后果。

人工智能和機器學習技術正被廣泛應用于軍事領域，包括情報收集、監視、偵察和網絡戰。先進的算法被用來分析海量數據，以識別模式、預測敵方行為并優化軍事戰略。

人工智能和機器學習在武裝沖突中最突出的應用之一是開發和部署自主武器系統。這些系統通常被批評者稱為 “殺手機器人”，配備人工智能算法和傳感器，能夠在沒有人類直接干預的情況下識別和攻擊目標。美國和俄羅斯等國正在投入巨資開發自主無人機、坦克和其他平臺，這引發了人們對自主戰爭潛力及其倫理影響的擔憂。

改進決策是使用人工智能的另一個好處。更準確的數據分析有助于更好地鎖定目標。有了自動化技術，我們就能在戰斗中做出更明智、更安全的決策，幾乎不會出錯。無人機和人工智能可用于識別和傳達可能發生的風險或威脅。它們可以更準確地識別遠處的物體，為準備攻擊提供優勢。

人工智能和機器學習算法用于分析從各種來源收集的大量數據，包括衛星圖像、社交媒體信息和電子通信，以預測敵人的動向、識別潛在威脅和評估軍事戰略的有效性。例如，預測分析可以幫助軍事指揮官預測叛亂分子的襲擊，或識別與恐怖組織相關的行為模式。在他們的論文《機器學習與沖突預測： 使用案例 "一文中，Eric Bickel 和 Robert Brathwaite 強調了機器學習算法在預測武裝沖突及其結果方面的潛力。通過分析大量歷史數據，這些算法可以識別人類分析師可能忽略的模式和趨勢，從而更及時、準確地評估沖突動態。

此外，人工智能驅動的預測分析技術正被用于預測地緣政治發展、識別新興威脅和指導戰略決策。美國國防部和北約等組織認識到人工智能在加強軍事準備和威懾能力方面的潛力，正在大力投資人工智能驅動的情報分析和戰略規劃工具。

人工智能和基于機器學習的系統可以促進更快、更廣泛地收集和分析現有信息。這可以使人類在開展符合國際人道主義法（IHL）的軍事行動時做出更好的決策，并最大限度地減少對平民的風險。然而，同樣由算法生成的分析或預測也可能導致錯誤決策、違反國際人道法并增加平民風險。

人工智能驅動的網絡防御和進攻能力在現代戰爭中發揮著越來越重要的作用。人工智能算法被用來實時檢測和應對網絡威脅，識別敵方網絡中的漏洞，并發起有針對性的網絡攻擊。在網絡戰中使用人工智能帶來了與歸因有關的新挑戰，因為攻擊可以自主進行或由人工智能驅動的機器人進行，這使得確定攻擊來源變得十分困難。此外，人們還擔心人工智能支持的網絡戰有可能破壞關鍵基礎設施、操縱信息和破壞民主體制。惡意使用人工智能給國防和安全機構帶來了新的挑戰，需要采取強有力的措施來檢測、阻止和減輕網絡空間中新出現的威脅。

人工智能和機器學習技術徹底改變了無人駕駛飛行器（UAV）或無人機的能力。這些飛行器可以自主導航地形、識別和跟蹤目標，并根據傳感器數據做出實時決策。配備人工智能算法的無人機可在從反恐任務到邊境安全等廣泛的軍事行動中用于監視、偵察和精確瞄準。

軍事行動中的后勤和供應鏈管理，可以利用人工智能和機器學習算法進行優化。預測分析可幫助軍事規劃人員預測裝備和人員需求，確定高效的運輸路線，并最大限度地降低供應鏈中斷的風險。人工智能驅動的自動駕駛汽車和無人機也正在被探索用于向偏遠或危險地區的部隊運送物資。

人工智能和機器學習正在改變軍事訓練和模擬演習，為士兵和指揮官提供逼真的自適應訓練環境。由人工智能算法驅動的虛擬現實（VR）模擬可讓軍事人員在模擬戰斗場景中練習戰術演習、決策和任務規劃。這些訓練工具有助于提高戰備狀態和戰斗力，同時最大限度地降低人員和裝備面臨的風險。

人工智能可以改善傷兵的醫療支持和戰場保健。人工智能驅動的醫療診斷系統可以分析成像掃描和生命體征等醫療數據，幫助醫療服務提供者實時診斷傷情、預測結果并推薦治療方案。配備人工智能算法的自主醫療無人機也正在開發中，用于在戰區運送醫療用品和提供緊急醫療服務。

將人工智能和機器學習融入軍事行動還引發了對數據隱私、網絡安全以及惡意行為者利用自主系統漏洞的可能性的擔憂。隨著軍事組織越來越依賴于互聯網絡和數據驅動的決策過程，保護敏感信息和降低網絡攻擊風險已變得至關重要。

此外，圍繞在武裝沖突中使用人工智能和機器學習的倫理考慮是多方面的。將生死攸關的決策權交給機器的道德問題、意外后果的可能性以及戰爭中人類尊嚴受到侵蝕的問題都必須認真解決。

人工智能技術在武裝沖突中的普及引發了深刻的倫理困境。Rain Liivoja 在 “人工智能對武裝沖突法和武力使用的影響 ”一文中強調了解決自主武器系統的法律和道德影響的必要性。隨著人工智能系統在戰場上被賦予生死攸關的決定權，問責、責任和遵守國際人道主義法的問題迫在眉睫。我們面臨的挑戰是如何利用人工智能的所有能力來改善武裝沖突局勢中對國際人道法的尊重，同時保持對該技術重大局限性的認識，特別是在不可預測性、缺乏透明度和偏見方面。在武器系統中使用人工智能必須非常謹慎。

此外，在開發和部署人工智能軍事技術時，確保遵守國際人道主義法并堅持相稱性、區分性和必要性原則仍然至關重要。

盡管存在這些挑戰，但技術進步的步伐仍有增無減。托德-C-赫爾姆斯等人在“機器學習、人工智能和未來戰爭”一文中概述了人工智能對軍事行動和戰略競爭的變革性影響。各國正在投入大量資源進行研發，以便在不斷變化的現代戰爭中獲得競爭優勢。然而，隨著這些技術的不斷發展和在武裝沖突中的擴散，決策者、軍事領導人和國際社會必須共同努力，建立健全的法律框架、道德準則和規范，以管理這些技術的使用并確保問責制。

總之，人工智能和機器學習在武裝沖突中的興起既帶來了前所未有的機遇，也帶來了深刻的挑戰。雖然這些技術有可能徹底改變軍事能力并重塑戰爭的本質，但其部署必須以道德考量、法律原則以及維護人權和國際人道主義法的承諾為指導。在世界探索這一技術前沿的過程中，必須在創新和責任之間達成微妙的平衡，以確保未來人工智能和機器學習有助于和平與安全，而不是播下混亂和毀滅的種子。

參考來源：北約

當今的威脅形勢瞬息萬變，能否在充分了解情況的基礎上做出以數據為導向的決策，關系到任務的成敗。然而，傳統的分析方法往往無法應對現代國防和情報行動所面臨的大量復雜數據。

這正是知識圖譜驅動的先進人工智能（AI）提供變革性解決方案的地方。通過利用大型語言模型和知識圖譜的協同作用，軍事領導人和分析人員可以獲得基于背景的洞察力，從而領先于新出現的威脅，并自信地做出關鍵決策。

任務成功的背景要求

國防領域的有效決策需要對行動背景有細致入微的了解，即形成現實世界場景的實體、關系和特定領域知識的錯綜復雜的網絡。在人命關天、容錯率極低的情況下，這種背景意識至關重要。

獨立的人工智能模型雖然功能強大，但缺乏可靠支持關鍵任務應用所需的上下文基礎。這些模型通常是在廣泛的互聯網數據基礎上訓練出來的，容易產生幻覺、與事實不符，而且對國防部隊面臨的復雜作戰現實缺乏敏感性。

知識圖譜為人工智能提供了一個專為國防領域量身定制的豐富、結構化的知識庫，從而彌補了這一關鍵差距。這些圖對現實世界的概念、實體（人員、組織、地點等）及其相互關聯的關系進行建模，捕捉可靠的決策支持所需的深層背景。

知識圖譜與大型語言模型的協同作用

通過將大型語言模型（LLM）與知識圖譜相結合，我們可以釋放出強大的協同效應，將 LLM 的生成能力與圖譜中編碼的結構化上下文知識相結合。這種混合方法通常被稱為 "情景（上下文）人工智能"，它允許 LLM 生成不僅流暢連貫，而且基于相關的、經過驗證的事實和特定領域知識的響應。

例如，負責分析潛在威脅場景的情境人工智能系統可以利用知識圖譜來了解相關行為體、其動機、歷史模式和地緣政治背景。有了這些豐富的背景知識，LLM 就能生成細致入微的評估、可行的建議和應急計劃，以應對錯綜復雜的局勢。

在國防和情報領域的應用

情境人工智能在國防和情報領域的應用意義深遠：

• 威脅評估與分析： 情境人工智能可以從多個來源（情報報告、開源信息、傳感器數據等）攝取和合成大量數據，以提供深入的威脅評估、識別潛在風險并提出緩解策略。
• 任務規劃與執行： 通過對作戰環境、資源和目標進行建模，情境人工智能可以生成優化的行動方案、識別潛在風險并在執行過程中提供實時決策支持，從而為任務規劃提供支持。
• 情報分析： 情境式人工智能可以在情報領域的大背景下，通過連接不同的信息碎片，發現隱藏的模式、浮現關鍵的洞察力并提出假設。
• 訓練和模擬：知識圖譜可以捕捉和編碼經驗豐富人員的深層機構知識和最佳實踐，從而使情境人工智能能夠生成逼真的培訓場景，并支持用于任務演練的沉浸式模擬。

確保信任和問責

雖然情景人工智能潛力巨大，但將其部署到關鍵任務防御應用中需要一個強大的信任和問責框架。知識圖譜通過編碼事實性的、可驗證的知識并實現透明的推理過程，為此奠定了重要的基礎。

此外，人工智能的道德原則，如公平性、可解釋性和人類監督，必須嵌入到這些系統的開發和部署中。這將確保情境人工智能能夠增強人類決策者的能力，同時遵守最高的問責和負責任使用標準。

迎接國防創新的未來

隨著威脅的演變和現代戰爭復雜性的加劇，知識圖譜和情景人工智能的整合成為國防部門和特種作戰部隊的戰略要務。通過利用這一變革性技術的力量，可以獲得決定性的優勢，在日益動蕩的世界中保持任務準備狀態并保障國家安全。

注：任務準備（戰備）：指軍隊、組織或個人為完成任務所做的準備工作，包括物資、裝備、人員、訓練等方面的準備。

航空航天和國防領域正在經歷一場變革，其主要驅動力是將人工智能（AI）和機器學習（ML）技術集成到為軍事設計的傳感器、武器和信息系統中。在精確度、快速決策和穩健性至關重要的環境中，人工智能/機器學習已成為一項關鍵技術，可加快對態勢的理解和決策，提高作戰效率。這些技術使軍事行動更有可能克服 "戰爭迷霧"，人工智能/機器學習基于無休止和持續的信號收集，而不是人眼可見的跡象，使感官和態勢理解更加敏銳。這些部門的獨特要求，如多域作戰、極端條件下的應變能力、高風險決策、互操作性和先進的安全措施，為人工智能發揮重大影響創造了條件。

市場驅動力和獨特需求

航空航天和國防領域轉向人工智能有幾個關鍵因素：

1.快速準確的決策：軍事行動在時間和空間上都具有決定性意義。人工智能系統快速處理和分析海量數據的能力對于實時做出戰略和行動決策至關重要。挖掘來自不同來源和領域的信息并快速融合這些數據，可為決策者提供可在短周期內實施的行動情報，從而在分配的時間和空間內產生預期效果。

2.彈性和可靠性： 人工智能應用程序必須在各種具有挑戰性的環境中始終如一地運行；其建議和響應必須可信、可靠，并且不會出現商業大型語言模型（LLM）所遇到的 "幻覺"。信心和信任是軍事人工智能系統中最重要的因素，能讓用戶利用這些系統發揮最大價值。安全和信心不應是設計功能，而應是軍事人工智能系統基線基礎設施的一部分。此外，還應考慮物理安全和安保問題，采用分布式系統、邊緣處理以及強大而有彈性的網絡，使人工智能隨時隨地為作戰部隊提供支持。

3.道德和受控的自動化：無論是否有制衡機制來實現人類的信任，軍事系統的高風險都要求人工智能系統納入并遵守道德標準，并允許人類在不減慢整個流程的情況下進行監督。盡管 "道德標準 "是一個不固定的術語，取決于設計者和用戶的法律、文化、宗教和社會背景，但它為人工智能操作定義了 "游戲場地 "和邊界，就像戰爭法定義了作戰人員在戰時能做什么或不能做什么一樣。

4.先進的安全措施：鑒于國防行動的敏感性，人工智能系統必須具備無與倫比的網絡安全能力，消除系統訓練和操作過程中的不利和惡意行為。人工智能系統依賴于網絡、信息、數據饋送以及通過訓練嵌入的算法。在設計或訓練過程中篡改這些基礎，或在系統運行階段對其進行惡意操作，都可能會給用戶和依賴系統帶來巨大風險和意想不到的后果。因此，從早期設計階段就應考慮安全措施，包括風險檢測、規避和應對。

領先企業及其影響

研究了數十家公司的產品，觀看了演示，并在展覽和會議上聽取了官員的介紹。通過研究，掃描了市場上專為軍事行動設計或能夠支持軍事用途的人工智能系統。使用現有最好的人工智能工具進行研究，但即使這樣也需要大量的人工分析才能提供符合標準的可用信息。在第一部分中，挑選了五個在軍事行動中表現出色的人工智能系統。

洛克希德-馬丁公司

為何選擇：作為行業領導者，洛克希德-馬丁公司是將人工智能廣泛應用于國防領域的典范。他們的 AI Factory 計劃展示了他們在該領域推進 AI/ML 技術的承諾。它提供了一個安全的端到端模塊化生態系統，用于訓練、部署和維持可信賴的人工智能解決方案。其功能側重于從開發到部署和維護的自動化，應用 MLOps 解決方案（機器學習運營）來驗證、解釋、保護和監控所有機器學習生命周期階段，并創建可跨項目重復使用的參考架構和組件。

影響：從作戰飛機到太空探索，洛克希德-馬丁公司通過其人工智能驅動的解決方案影響著全球國防戰略，樹立了行業標準并為未來的技術進步鋪平了道路。

Palantir科技公司

為何選擇： Palantir 在大數據分析領域舉足輕重，為情報收集和作戰計劃提供人工智能平臺。他們的 AIP 平臺為綜合解決方案奠定了基礎，通過向決策者提供相關信息、利用可用傳感器增強信息以及根據對信息、紅軍和藍軍戰術、技術和程序（TTP）的理解向決策者提供相關的、可操作的響應，從而增強軍事組織的能力并使其同步化。

影響： Palantir AIP 將大型語言模型和尖端人工智能的力量結合起來，激活數據和模型，以安全、合法和合乎道德的方式從最高度敏感的環境中獲取信息。他們的系統利用信息源的可追溯性和可信推理，在復雜的國防環境中實現數據驅動決策，說明人工智能在作戰計劃和情報行動中的重要性與日俱增。

安杜里爾工業公司

為何選擇：Anduril Industries 站在將人工智能整合到自主系統和監控技術的前沿，改變傳統的防御戰略，采用可信賴的有人無人操作能力。

影響：他們的任務自主方法是從邊境安全和態勢感知發展而來的。他們的 Lattice AI 操作系統重新定義了防御方法，引入了分布式任務自主，采用由小型人類團隊操作的眾多無人系統。核心軟件提供傳感器融合、目標識別和跟蹤、智能網絡、指揮和控制。與其他解決方案不同的是，Anduril 的方法是通過添加可操作的使能因素，將其人工智能的覆蓋范圍擴展到 Lattice 核心之外--在安全領域，這些使能因素包括 Sentry 傳感器、Anvil 和 Roadrunner 反制措施。在進攻性打擊任務中，例如在美國陸軍的 "空中發射效應 "中，該系統通過Altius長續航時間傳感器、Fury Attritable飛機和Altius 700M效應器，將Anduril的移動自主概念發揮到極致。作為一個集成解決方案，它通過擴展覆蓋范圍、能力和態勢感知，使人類能夠使用自主系統，同時使作戰人員能夠更快地做出更好的決策。

C3.ai公司

為何選擇：C3.ai 的突出之處在于其將各種人工智能工具整合到 AI-Readiness 中的戰略，這是一個安全、統一的平臺，具有可信任、彈性和可互操作的可擴展系統，可在整個生命周期內連接和管理復雜且不同的資產。

影響： 通過提高決策和運營效率，C3.ai 的解決方案優化了資源管理和維護計劃，證明了人工智能在提高國防資產的可用性和使用壽命方面的作用，同時還能保持高安全標準。為支持引入人工智能驅動的解決方案，該公司提供了一個人工智能開發工作室，將技術評估加速到數天，并在數周或數月內完成應用開發和部署，而不是數年。

赫爾辛公司

為何選擇：赫爾辛公司代表了新一輪專注于專業人工智能應用的國防初創企業，他們得到歐洲主要國防企業的支持，凸顯了赫爾辛公司在人工智能國防市場的潛力和影響力。

影響：赫爾辛公司在情報分析和決策支持方面的人工智能解決方案利用先進的目標識別和人工智能賦能的電子戰技術，與其他合作伙伴的解決方案一起，必將成為雄心勃勃的未來空戰系統（FCAS）這一任務系統的人工智能支柱的一部分。赫爾辛公司專為現代戰爭量身定制，將為未來提供獨一無二的人工智能國防和航空應用。自 2022 年以來，赫爾辛公司一直活躍在烏克蘭，為前線作戰提供能力和技術。

結論

正如這些領先公司所展示的那樣，航空航天和國防領域正在走向以人工智能為中心的未來。市場格局多種多樣，發展迅速。每家公司都以獨特的方式塑造人工智能的市場、技術和未來，凸顯了人工智能對全球國防和航空航天戰略的變革性影響。這一趨勢增強了當前的能力，為軍事和太空行動開辟了新的可能性，標志著國防技術進入了一個新時代。

參考來源：DEFENSE UPDATE

在不到一年的時間里，Chat-GPT 已成為一個家喻戶曉的名字，反映了人工智能驅動的軟件工具，特別是生成式人工智能模型的驚人進步。伴隨著這些發展，人們頻頻預測人工智能將徹底改變戰爭。在人工智能發展的現階段，人們仍在探索可能的參數，但軍方對人工智能技術的反應是不可否認的。美國網絡安全和基礎設施安全局局長詹-伊斯特里警告說，人工智能可能是 "我們這個時代最強大的武器"。雖然自主武器系統在有關人工智能軍事應用的討論中往往占據主導地位，但人們較少關注在武裝沖突中支持人類決策的系統中使用人工智能的問題。

在這篇文章中，紅十字國際委員會軍事顧問魯本-斯圖爾特（Ruben Stewart）和法律顧問喬治婭-海因茲（Georgia Hinds）試圖批判性地審視人工智能用于支持戰爭中武裝人員決策時被吹噓的一些益處。其中特別討論了減輕對平民的傷害和節奏問題，尤其關注武裝沖突中對平民的影響。

即使在最近的炒作之前，人們可能已經以各種形式使用過人工智能，事實上，人們可能正在使用主要由人工智能驅動的設備閱讀這篇文章。如果您使用指紋或人臉打開過手機，參與過社交媒體，使用手機應用程序規劃過旅程，或者在網上購買過披薩和書籍等任何物品，那么這些都可能與人工智能有關。在很多方面，我們對人工智能已經習以為常，常常在不知不覺中將其應用到我們的日常生活中。

但如果人臉識別軟件被用來識別要攻擊的人呢？如果類似的軟件不是尋找最便宜的航班將你送往目的地，而是尋找飛機對目標實施空襲呢？或者，機器推薦的不是最好的披薩店或最近的出租車，而是攻擊計劃？這顯然是開發基于人工智能的國防決策平臺的公司 "即將到來 "的現實。

這類人工智能決策支持系統（AI-DSS）是一種計算機化工具，使用人工智能軟件顯示、綜合和/或分析數據，并在某些情況下提出建議，甚至預測，以幫助人類在戰爭中做出決策。

AI-DSS 的優勢往往體現在提高態勢感知能力和加快決策周期上。下文將根據人工智能系統和人類的局限性，并結合現代沖突的規劃過程，對這些說法進行解讀。

將沖突中傷害平民的風險降至最低

新技術在戰爭中的出現往往伴隨著這樣的說法，即新技術的整合將減少對平民的傷害（盡管在實踐中并不總是如此）。就 AI-DSS 而言，有人聲稱這種工具在某些情況下有助于更好地保護沖突中的平民。當然，國際人道主義法（IHL）規定，軍事指揮官和其他負責攻擊的人員有義務根據他們在相關時間所掌握的所有來源的信息做出決定。特別是在城市戰爭的背景下，紅十字國際委員會建議，有關平民和民用物體存在等因素的信息應包括互聯網等公開來源資料庫。此外，具體到人工智能和機器學習，紅十字國際委員會認為，只要人工智能-DSS工具能夠促進更快、更廣泛地收集和分析這類信息，就能使人類在沖突中做出更好的決策，從而最大限度地減少對平民的風險。

與此同時，任何 AI-DSS 的輸出都應在多個來源之間進行交叉核對，以防止信息有偏差或不準確。雖然這對沖突中的任何信息來源都是如此，但對AI-DSS 尤為重要；正如紅十字國際委員會先前所概述的那樣，由于系統的功能以及人類用戶與機器的交互方式，要核實輸出信息的準確性可能極其困難，有時甚至是不可能的。下文將進一步闡述這些方面。

系統局限性

最近關于人工智能發展的報道經常包括人工智能失敗的例子，有時是致命的。例如，軟件無法識別或錯誤識別膚色較深的人，推薦的旅行路線沒有考慮最新的路況，以及自動駕駛汽車造成死亡的例子。其中一些失誤是可以解釋的，但不可原諒，例如，因為其輸出所依據的數據有偏差、被破壞、中毒或根本不正確。這些系統仍然很容易被 "欺騙"；可以使用一些技術來欺騙系統，使其對數據進行錯誤分類。例如，可以想象在沖突中使用對抗性技術來影響瞄準輔助系統的源代碼，使其將校車識別為敵方車輛，從而造成毀滅性后果。

隨著人工智能被用于執行更復雜的任務，特別是當多層分析（可能還有決策和判斷）不斷累積時，驗證最終輸出以及導致最終輸出的任何錯誤的來源就變得幾乎不可能。隨著系統越來越復雜，出現復合錯誤的可能性也越來越大--第一個算法建議中的一個微小不足會被反饋到第二個算法過程中并造成偏差，而第二個算法過程又會反饋到第三個算法過程中，依此類推。

因此，人工智能系統經常表現出用戶或開發者無法解釋的行為，即使經過大量的事后分析也是如此。一項針對備受矚目的大型語言模型 GPT-4 的研究發現，三個月后，該模型解決數學問題的能力從 83.6% 銳減至 35.2%，令人費解。不可預測的行為也可以通過強化學習產生，在強化學習中，機器已被證明能夠非常有效地采用和隱藏不可預見的行為，有時甚至是負面行為，從而戰勝或超越人類：無論是通過撒謊贏得談判，還是通過走捷徑擊敗電腦游戲。

人類與機器互動面臨的挑戰

AI-DSS 不會 "做出 "決定。不過，它們確實會直接影響人類的決策，而且往往影響很大，其中包括人類在與機器交互時的認知局限性和傾向性。

例如，"自動化偏差 "指的是人類傾向于不批判性地質疑系統的輸出，或搜索矛盾的信息--尤其是在時間緊迫的情況下。在醫療保健等其他領域已經觀察到了這種情況，經驗豐富的放射科醫生的診斷準確性受到了人工智能錯誤輸出的不利影響。

在醫療領域，不準確的診斷可能是致命的。同樣，在武裝沖突中，過度信任也會帶來致命后果。2003 年，美國的 "愛國者 "防御系統兩次向友軍聯軍飛機開火，原因是這些飛機被誤認為是攻擊導彈。在隨后的調查中，發現的主要缺陷之一是 "操作員接受了信任系統軟件的培訓"。

這些運作方式，再加上人機互動的這些特點，有可能增加結果偏離人類決策者意圖的可能性。在戰爭中，這可能導致意外升級，無論如何都會增加平民和受保護人員的風險。

節奏

人工智能在軍事上被吹捧的一個優勢是，它能讓用戶的決策節奏快于對手。節奏的加快往往會給平民帶來額外的風險，這就是為什么要采用 "戰術忍耐 "等降低節奏的技術來減少平民傷亡。放慢決策節奏，包括為決策提供信息的過程和評估，可以讓系統和用戶有額外的時間：

• 看到更多
• 了解更多；以及
• 制定更多選擇。 重要的是，在整個決策鏈中都是如此，而不僅僅是在最后的 "決策點"。因此，聲稱 AI-DSS 將加快最終決定是否 "扣動扳機 "的耗時步驟，從而實際上為戰術忍耐帶來更多時間的說法，有可能過度簡化當代沖突中的目標選擇和武力執行過程。

額外的時間讓你看到更多

2021 年 8 月 29 日，在喀布爾大撤退期間，無人機對喀布爾進行了臭名昭著的空襲，造成 10 名平民死亡，中央司令部指揮官將這次空襲歸咎于 "我們沒有多余的時間來分析生活模式和做其他一些事情"。

"生活模式"分析是一些軍隊對平民和戰斗人員的存在和密度、他們的時間表、在考慮攻擊的地區內和周圍的移動模式等進行評估的描述。這是減少平民傷害的重要方法。然而，對生活模式的評估只能實時進行--平民創造這種模式需要時間--無法加快。

試圖根據歷史趨勢預測未來行為的做法無法顧及當前情況。在這個例子中，回顧舊的情報資料，特別是喀布爾的全動態視頻，并不能反映出由于塔利班接管和正在進行的疏散工作而發生的形勢和行為變化。

正如預防平民傷亡指南所解釋的那樣，"等待和觀察的時間越長，你就會對發生的事情了解得越多，也就能更好地做出使用致命或非致命手段的決定"，或者正如拿破侖所說的那樣 "慢慢給我穿衣服，我趕時間"--有時，刻意為之才能達到最佳效果。

額外的時間可以讓用戶理解更多

放慢決策速度的另一個原因是，人的理解能力，尤其是對復雜和混亂情況的理解能力，需要時間來培養，也需要時間來斟酌適當的應對措施。時間越少，人理解局勢的能力就越弱。軍事規劃流程旨在讓指揮官和參謀人員有時間考慮作戰環境、對手、友軍和平民，以及所考慮的行動方案的利弊。正如德懷特-D-艾森豪威爾將軍所解釋的，"在準備戰斗的過程中，我總是發現計劃是無用的，但規劃是不可或缺的"。

當人類決策者考慮由 AI-DSS 生成或 "推薦 "的行動方案時，這一點就會產生影響，因為相對于對手而言，AI-DSS 加快行動節奏的能力可能是被利用的最主要原因。如果人類計劃人員沒有經歷或甚至完全不了解 AI-DSS 提出的計劃的制定過程，那么他對局勢、各種影響因素和相關人員的了解可能就會很有限。 事實上，人們已經注意到，使用自動輔助工具會降低人類用戶的警覺性，損害他們保持態勢感知的能力。這一點應從如何影響遵守國際人道主義法義務的角度加以考慮；盡一切可能核查目標的義務表明，需要最大限度地利用現有情報、監視和偵察資產，以獲得在當時情況下盡可能全面的態勢感知。

更多時間可讓用戶做出更多選擇

除了能讓指揮官看到和了解更多情況外，額外的時間還能讓指揮官制定戰術備選方案，包括決定不使用武力或緩和局勢。額外的時間可以讓其他單元和平臺脫離接觸、重新定位、重新補給、計劃和準備協助即將到來的行動。這為指揮官提供了更多選擇，包括可更好地減少平民傷害的替代計劃。額外的時間可能允許采取額外的緩解措施，如發布警告，從平民的角度來看，這也允許他們實施應對機制，如躲避、重新補給食物和水或撤離。

正如軍事規劃理論中的一個例子所解釋的那樣，"如果時間充裕，而且更快采取行動也沒有好處，那么就沒有什么借口不花時間進行充分規劃"。正如北約的《保護平民手冊》所回顧的那樣，"如果有時間按照國際人道主義法的原則對部隊或目標進行蓄意規劃、區分和精確瞄準，那么CIVCAS[平民傷亡]的可能性就會大大降低"。

結論

"戰爭是混亂的、致命的，從根本上說是人類的努力。它是人與人之間的意志沖突。所有戰爭本質上都是為了改變人類的行為，每一方都試圖通過武力改變另一方的行為"。"戰爭源于人類的分歧，在人類群體之間展開，由人類控制，由人類結束，而在戰爭結束后，人類又必須共存。最重要的是，沖突中的苦難由人類承擔。

這一現實，乃至國際人道主義法本身，都要求在武裝沖突中開發和使用人工智能時采取 "以人為本 "的方法--努力在本已不人道的活動中維護人性。這種方法至少有兩個關鍵方面：(1) 關注可能受影響的人；(2) 關注使用或下令使用人工智能的人的義務和責任。

在研究可能受影響的人時，不僅要考慮在使用 AI-DSS 獲取軍事優勢時減少對平民的風險，還要考慮專門為保護平民的目標設計和使用這類工具的可能性。在這方面已經提出的可能性包括識別、跟蹤和提醒部隊注意平民人口存在的工具，或識別在武裝沖突中表明受保護地位的特殊標志的工具（見這里和這里）。

確保人類能夠履行其在國際人道主義法下的義務意味著 AI-DSS 應為人類決策提供信息，但不能取代人類對武裝沖突中人們的生命和尊嚴構成風險的判斷。在自主武器系統方面，各國已廣泛認識到這一點（例如，見此處、此處和此處）。遵守國際人道主義法的責任在于個人及其指揮官，而非計算機。正如美國國防部《戰爭法手冊》所述："戰爭法并不要求武器做出法律決定......相反，必須遵守戰爭法的是人。中國在《新一代人工智能倫理規范》中更普遍地強調了這一點，堅持 "人是最終的責任主體"。

關于 AI-DSS 必然會加強平民保護和遵守國際人道主義法的說法必須受到嚴格質疑，并根據這些考慮因素進行衡量，同時考慮到我們對系統局限性、人機互動以及行動節奏加快的影響的了解。

參考來源：International Committee of the Red Cross

以人工智能為代表的新興技術正日益成為影響全球戰略穩定的新變量。作為引領新一輪科技革命的戰略技術，人工智能在國家安全和軍事領域具有顛覆性的潛力。世界主要軍事大國已將軍用人工智能視為戰略競爭新的 制高點。人工智能軍事化的加快推進改變了傳統戰爭模式以及國際軍事競爭態勢。在常規武器領域，人工智能技術擁有增強自主武器威懾、參與輔助決策及 維護網絡安全的能力，可以推動傳統戰爭模式的顛覆性變革，加速戰爭邁向智能化。在核武器領域，人工智能技術與核導彈預警系統、核指揮和控制系統以及自主核運載平臺迭代融合，可以增強核國家核威懾力量，推動核決策走向智能化。從長遠角度來看，人工智能技術的軍事化應用或將改變現有戰略力量的平衡，削弱核國家核威懾的能力，增加危機意外升級的可能性，鼓勵軍備升級和軍備競賽，沖擊和挑戰以核威懾力量為基礎的戰略穩定，進而動搖甚至可能 破壞現有全球戰略穩定的根基。國際社會應聚焦人工智能軍事化過程中相關技術、結構、機制和治理方面的建設，探索降低人工智能軍事應用引發戰略穩定風險的路徑，為建立新型全球戰略穩定體系創造有利條件。