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不少軍事領域人員認為人工智能(AI)無法替代領導決策中的關鍵人為因素。美《國會山報》近日刊文介紹美軍新組建的"人工智能快速能力單元"(AI RCC)——其名稱已昭示任務：加速軍方AI技術（尤生成式AI）部署進程。令人警覺的是該機構擬將AI應用于：指揮控制、自主無人機、情報處理、武器測試乃至財務系統與人力資源等企業管理。

為闡明觀點，需先界定術語語境。美軍斯坦頓中將曾反復強調："作為網絡部隊專業人員，使用AI或機器學習(ML)術語必須明確語境"。那么何為AI？公眾受好萊塢大片影響常聯想機器人統治世界或"天網"判定人類威脅等場景。但AI本質是機器（計算機）執行人腦任務的能力。

AI存在子集"人工通用智能"(AGI)——其發展緩慢，旨在使機器具備類人智能以執行任何人類智力任務。機器學習作為AI子集，若設置得當可輔助預測并減少猜測錯誤。生成式AI屬機器學習分支，能生成文本、圖像、音頻、代碼及合成數據集等。鑒于本文軍事導向，必須提及CamoGPT——該系統整合聯合/陸軍條令、經驗教訓、最佳實踐及訓練條令司令部內容等數據。需強調：機器學習通過大語言模型(LLM)實現。

何謂大語言模型？LLM是通過海量數據輸入/輸出集訓練的基礎模型類別，其參數規模可達數十億級，使其能理解并生成內容以執行廣泛任務。除公眾熟知的OpenAI GPT-3/4外，主流LLM包括谷歌LaMDA/PaLM（Bard基礎）、Hugging Face的BLOOM/XLM-RoBERTa、英偉達NeMO LLM、XLNet、Co:here及GLM-130B等開源模型。

聚焦AI RCC優先領域，本文重點探討作戰職能中"情報"與"指揮控制"兩大方向的AI技術應用。美《陸軍條令出版物3-0：作戰行動》將作戰職能定義為"為達成任務與訓練目標，由指揮官運用的具有共同目的的任務與系統集合"。人為因素貫穿作戰規劃各環節——從情報官研判敵方行動方案(COA)，到作戰參謀制定己方行動方案，直至指揮官選定最佳行動路線，人類要素始終不可替代。

美國防部AI應用實例：從"專家計劃"到決策風險
 2017年啟動的"專家計劃"(Project Maven)是美國防部AI應用典范，該項目于2022年移交國家地理空間情報局。其核心是組建"算法戰跨職能小組"(AWCFT)，旨在"加速國防部整合AI技術...將海量數據轉化為實時可行動情報"。該計劃成功解析無人航空系統(UAS)采集的巨量數據。美國防部曾用UAS獲取伊拉克與敘利亞戰場打擊"伊斯蘭國"的視頻流，卻因缺乏及時處理、利用與分發(PED)能力致使數據失效。AWCFT開發近實時分析全動態視頻(FMV)的算法，實現目標自動分類與異常預警。

美情報軍官常在軍事教育與部隊實踐中強調"情報驅動作戰（作戰反哺情報）"。《ADP 2-0情報條令》將情報作戰職能定義為：促進理解敵情、地形、天氣、民事因素及作戰環境關鍵要素的相關任務與系統。情報賦能指揮控制、激發戰場主動權，助指揮官建立態勢認知并果斷決策，以應對當今多域戰場的復雜挑戰。誠如克勞塞維茨所言，情報雖可撥開"戰爭迷霧"（未知因素集合），但塑造態勢、奪取主動權仍是指揮官的專屬職責。

《ADP 3-0作戰條令》界定指揮控制作戰職能為：使指揮官能同步聚合全要素戰斗力的相關任務與系統。其核心是協助指揮官整合戰斗力要素（領導力、信息、機動、情報、火力、保障、防護）以實現作戰目標。該職能的關鍵性在于建立驅動全域軍事行動的流程機制。

若支撐情報或所有作戰職能的數據遭污染將如何？國防部副部長希克斯認為：AI軍事應用的核心價值在于提升決策優勢。但距五角大樓發布《數據、分析與人工智能戰略》僅一年，美國AI發展尚未成熟到可將決策權從指揮官移交AI系統——尤其在AI RCC負責的作戰職能領域。情報與指揮控制是六大戰職能中最關鍵的兩項，技術應輔助而非取代指揮官決策。此類決策必須保留"人在環內"機制；至少需維持"人在環上"的監督權限。

人類必須留駐決策鏈的原因簡明：

1. 虛假信息風險：AI可能生成誤導性內容
2. 系統脆弱性：如同其他技術，AI系統可能被入侵
3. 數據缺陷：即便頂級程序也存在安全隱患（需持續更新補丁協議）

前文提及LLM需數十億參數生成有效信息。這些數據集不僅可能存偏見，更可能不可靠、不完整或產生異常輸出（即"幻覺"），部分幻覺會生成虛假情報。更關鍵的是：驅動AI的軟件由人類開發，而人類會犯錯。這些錯誤形成攻擊面，使黑客能利用漏洞牟利。

盡管黑客動機各異，本文聚焦國家行為體——其網絡行動終極目標是助本國贏得戰爭。敵對網絡操作者可利用編程缺陷，蓄意篡改AI技術參數。試想若對手篡改美軍"專家計劃"參數：當使用被污染的AI技術時，UAS數據可能無法按設計識別建筑、人員、武器或裝備。

人類決策的不可替代性

研究已確證：機器學習模型易受惡意輸入誘導產生錯誤輸出，且這些異常對人類觀察者具有隱蔽性。學者成功攻擊MetaMind的深度神經網絡(DNN)，發現其對手工構造的對抗樣本誤判率達84.24%。該研究對亞馬遜與谷歌模型的同類攻擊中，誤判率分別達96.19%與88.94%。更關鍵的是，此攻擊方法能規避此前被認為可增強模型防御的策略。

人類雖不完美，但正是這種不完美使其超越機器——人類不受程序束縛且能適應突發變化。美軍實踐印證此理：盡管公開戰術技術與規程(TTPs)，敵軍仍因戰場上的靈活應變而困惑。因TTPs僅為指導綱要，指揮官通過任務式指揮向下級賦權，使其能調配資源自主決策達成使命。美軍史上無數戰役證明：各層級指揮官的創造性正是奪取主動權的關鍵。

何為優秀領導者？借用橄欖球術語解讀網絡作戰（攻防對抗）時，作者援引NFL名人堂教練文斯·隆巴迪名言："領導者非天生，而是如萬物般經砥礪鑄就"。執教NFL前，隆巴迪曾任西點軍校進攻線教練，其領導力根基或源于此。《ADP 6-22：陸軍領導力與職業素養》詳述優秀指揮特質。誠如隆巴迪所言，領導力培養源于成敗經驗：研習TTPs、組織戰斗演練、關愛部屬、敢于諫言乃至承認錯誤——這些經歷鍛造的素質使指揮官具備決策魄力。

盡管AI/ML技術將持續輔助軍事行動，人類因素始終不可替代：經驗積淀、直覺判斷與領導藝術皆源于人性特質。國防部高層反復強調：美軍屢創佳績的核心秘訣，歸根結底在于領導力、士官團隊的創造力及各層級指揮官的決策魄力。

為延續軍事優勢，人工智能絕不可取代領導決策中的人類核心要素。"人在環內"機制必須永存。

參考來源：美國陸軍

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

當前正值顛覆性技術劇變時代，“人工智能”（AI）領域尤為如此。盡管由商業部門開發且為其服務，人工智能顯露的軍事應用潛力正推動全球武裝力量開始試驗雛形階段的“AI賦能防御系統”。對率先充分理解人工智能、進而改革現有人本中心兵力結構并接納“AI作戰模式”的國家而言，或將獲得顯著的“先發制人”優勢。

澳大利亞國防學院探索了適用于近中期“AI賦能戰爭”的海陸空作戰概念。鑒于大量底層“窄人工智能”技術已在商業領域成熟發展，此舉并非純理論推演。當代人工智能的“通用屬性”意味著其初期應用將嵌入現有作戰層級結構，而非構建全新體系。

本文聚焦空中領域。為集中論述，嚴格限定于“防空作戰”范疇，避免擴展至聯合與聯軍作戰層面。即便如此，仍可探索激發未來思考與備戰準備的作戰概念。關鍵需認知：人工智能是其他技術的“激活劑”。其并非獨立作用體，而是與眾多數字技術協同運作——為這些技術注入某種形式的“認知能力”。

近中期內，人工智能的核心吸引力在于其快速識別模式、探測海量數據中隱藏目標的能力。在為移動系統賦予新型自主性的同時，AI將徹底變革戰場全域的目標感知、定位與識別能力，“戰場隱蔽性”將日益困難。然而人工智能并非完美：其固有缺陷包括“易受欺騙性”“系統脆弱性”“跨任務知識遷移障礙”及“高度數據依賴性”。

因此人工智能的核心作戰效能可概括為“探測與反制”。依托機器學習，AI在“高雜波背景”中識別隱藏目標的能力遠超人類且速度驚人；但另一方面，人工智能也易受多種手段欺騙——其卓越的目標探測能力缺乏穩健性支撐。

傳感器網絡與指揮控制體系

“探測能力”構建的起點是在敵方力量可能活動的陸海空天網全域最優位置布設大量低成本“物聯網”（IoT）傳感器。這一理念已在“綜合防空系統”（IADS）中得到部分實踐——通過地面雷達站鏈與“空中預警機”協同探測高低空目標。空戰中“AI賦能防御概念”主張大規模增補現有高成本、數量受限的傳感器部署方式，轉而采用海量具備AI功能的小型低成本地面及機載傳感器。

擴展型物聯網傳感器網絡中的小型單元可利用“邊緣計算”技術，將預處理數據經云端傳輸至融合中心并匯入指揮控制系統。此類微型傳感器雖可搭載主動短程雷達發射器，但受制于“供電瓶頸”而應用受限。更可行的方案是采用被動式物聯網傳感器，探測涵蓋聲學、紫外、紅外、無線電及雷達頻段的電磁頻譜信號。單個傳感器性能或許有限，但當數百個節點數據整合時，便可實現三維空間內的空中目標追蹤與識別。

地面防空物聯網傳感器通常采用固定持久部署，而“無人機”（UAV）搭載的傳感器續航時間可達數小時至一晝夜。新興物聯網技術（如“高空氣球”“微衛星”及“偽衛星”）有望大幅提升續航能力，這些平臺均可集成AI功能。

建設采用被動探測模式的大型物聯網傳感器網絡后，滲透飛行器必須規避雷達、數據鏈及通信等輻射源以防暴露。盡管如此，常規飛機排放的噪音、熱輻射及可視特征仍可能泄露行蹤。因此構建“深層次物聯網傳感器網絡”至關重要：當飛行器接近已知傳感器時或通過機動降低輻射（尤指前向輻射），但深層網絡仍可從側翼及后方探測到規避中的目標——即使其未直接進入主探測區。

AI實現的超大規模物聯網傳感器網絡將部分處理數據經云端輸送至融合設施，由AI執行深度解析。此過程可套用“觀察-研判-決策-執行”（OODA）模型：“觀察”環節AI既作用于各物聯網節點邊緣計算，也參與融合中心數據處理；“研判”階段AI在“作戰管理系統”中發揮核心作用，不僅生成近實時全景空情圖，還能預判敵機行動軌跡；隨后的“決策”AI層基于防空單元可用狀態，向人類指揮官提交按威脅等級排序的攔截目標清單、推薦跨域攻擊最優方案、行動時間節點及防誤傷措施，此時人類通過“人在回路”或“人在環上”模式保持深度介入；經人工批準后，最終“執行”環節由AI主導——自動分配武器至各目標并傳遞制導數據、確保友軍誤傷規避、確認打擊完成狀態、必要時下達彈藥補給指令。

AI賦能的戰斗機

隨著多款高性能無人機投入應用，開發具備“視距內空戰”能力、利用“人工智能”進行戰術決策的無人機，似乎已成為一項明確的工程任務。美國空軍（USAF）計劃在2024年重啟2020年“AI駕駛戰機對抗人類飛行員”的試驗——此次將采用“實體戰術戰機”而非模擬系統。實戰化、經優化的“AI賦能近距格斗無人機”可實現比有人戰機更“小型化”“輕量化”與“低成本化”；若執行防御任務，甚至無需掛載武器即可瓦解敵方空襲。

該無人機可由“指揮控制系統”指派，對敵機實施“攔截”“逼近”并啟動“格斗”。敵有人戰機因此被迫分心應對，“攻擊路徑”遭到干擾，進而暴露于其他有人作戰系統的打擊范圍。若敵機進行規避機動，“燃油消耗率”將激增，可能需提前撤離以返回遙遠的基地。

另一方面，“AI武裝戰斗機”可根據實際戰況，采用“人在環內”或“人在環上”模式運作。但武器掛載會帶來“工程設計難題”：引發“通信穩定隱患”、觸發“武裝沖突法律風險”并衍生“戰術顧慮”。綜合考量下，采用“鎖定-全程伴飛”模式的無人機更具優勢——該型無人機“鎖定”敵機后持續伴飛，實時“廣播”其航跡與詳細參數。

“AI戰斗機”可執行“戰斗空中巡邏”（CAP）或“地面待命攔截”（GAI）任務。CAP任務需要較大機體以保證有效“滯空時間”（同尺寸無人機滯空能力遠超有人戰機），但機體增大將加劇“設計”與“操作”復雜度。執行GAI任務時，無人機可設計得更輕巧（更接近導彈構型），例如美空軍“XQ-58A女武神”驗證機：從固定發射架升空，傘降回收，并可部署于“可移動貨運集裝箱”中。若GAI型AI無人機無需機場，將簡化“多層防空體系”構建流程，更能催生“分布式防空”等創新理念——在物聯網傳感器網絡內分散部署GAI無人機，由指揮控制系統遠程調度實施“快速反應攔截”，與CAP有人戰機“協同作戰”。此類無人機同樣無需武器掛載即可發揮效用。

關鍵在于，此類“AI賦能的綜合防空系統”需明晰“人機任務分工”：人類承擔“高層級認知功能”的決策職責（制定“全局作戰策略”、篩選及“排序目標”、批準“交戰”），AI則執行“低層級認知功能”（如“飛行器機動控制”與“格斗戰術實施”）。

欺騙功能AI

AI的“探測功能”需輔以“欺騙功能”形成作戰效能。攻擊方需充分掌握目標及防御信息以確保打擊成功率。“AI賦能欺騙系統”可在物理戰場與網絡空間全域部署，旨在通過構建誤導或混淆態勢破壞敵方“探測效能”。此類系統還可融入“精密欺騙行動”，發揮協同效應。

廣泛分散的移動式“邊緣計算系統”通過發射可變保真度信號群，可生成復雜電子誘餌。雖可借助道路網絡部署“無人地面載具”模擬機動防空系統等特定功能，但依托“無人機平臺”部署可實現最優機動性。其戰術目標是在短暫攻擊期間遮蔽戰場態勢。

成本更高的方案是采用“無人機電子復制技術”——模擬大量防御戰機在目標區域各CAP戰位升空，營造“防御力量遠超預期”的假象，誘使敵方攻擊編隊因預判高戰損而撤退。“欺騙功能”還可與“被動防御措施”及“作戰路徑選擇”深度集成。機場通常在戰前提前建設，可針對性設計抗打擊能力。但現代“精確制導武器”削弱了“加固工事”的防御效果，“分散部署”成為優選方案。AI技術將使這一分散部署策略的可行性達到數十年來新高。

永久性機場周邊可設若干“臨時起降場”。此類場站設計使用壽命為數周至數月（遠低于永久機場的幾十年）。沖突期間，戰機可在永久機場與臨時起降場持續輪轉。這種機動將與“AI賦能欺騙行動”深度融合，旨在迷惑敵方決策——使其無法確定打擊目標，最終徒勞攻擊無戰機駐扎區域。該戰術通過強化“戰爭迷霧”，操控敵認知模式，精準削弱敵作戰效能。

敵反航空作戰可投入的戰機、“防區外武器”及彈道導彈數量有限。攻擊無戰機駐扎的機場既使有人戰機蒙受不必要損耗，又造成珍貴彈藥儲備浪費（短期沖突中不可補充）。“AI欺騙系統”與“物理分散部署”相結合，既可降低敵空襲效能，又能誘使敵方消耗有生力量。此類分散部署的傳統痛點是：多臨時機場運作戰機需在各點位“復刻后勤支援體系”，導致人力和資源成本激增。AI賦能系統可破解此困局——永久機場可通過“智能物流通道”聯接其大型倉庫與臨時起降場的耗材補給點，當前已有成熟AI技術應用于倉儲端。

現代化倉庫已具備四大特征：“庫存實時監測”“AI機器學習云端大數據物聯網實時訂購”“機器人揀貨”“載具自動轉運”。部分倉庫引入“按需3D打印”技術，滿足老舊設備備件的一次性需求，避免大量占庫。新建的“物流控制中樞”集成多源數字信息，運用大數據分析技術實現供應鏈（含運輸環節）全景實時可視化。同類技術可應用于耗材儲備設施管理。

在補給運輸通道層面，“AI智能物流”可采用“機器人卡車編隊行駛”模式（亦稱“集群隨行技術”）：頭車由人類駕駛領航，多輛無人載具緊密跟隨。研發“無人化機場物流卡車”比陸軍補給車技術門檻更低——前者主要在勘測過的鋪裝道路上運行，并可依托GPS導航。

臨時起降場端可全面部署AI賦能系統。通過整合“人工智能”“機器學習”“大數據”“云計算”“物聯網”“自主運行”及“機器人技術”，此類基地能以遠少于現役編制的人員規模高效生成作戰架次：包含“自主加油裝彈”的可服役戰機機器人化保障成為可能；“AI預測性維護”將大幅減少計劃外維修頻次。機場可呈現“無人值守”狀態，由永久基地或異地“工程物流中心”遠程管控，甚至采用“可再生能源+儲能電池”實現半自主供能。

臨時機場的啟用設備或已預置完畢，戰時激活即可。另一種方案是預設基礎設施網絡，待“即插即用”系統與載具通過首輪卡車編隊運抵后，迅速接入機場“體系中的體系”。正如本次聚焦防空的討論所揭示：AI正如同現代版的“機器之魂”，深度滲透多數軍事裝備，勢將開辟空戰新紀元。鑒于空軍轉型常需數十年沉淀，推動這場“未來空戰革新”已刻不容緩。

參考來源：

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2 Peter Layton, “Algorithmic Warfare: Applying Artificial Intelligence to Warfighting,” Air Power Development Centre, 2018, .

3 Steve Ranger, “What Is the IoT? Everything You Need to Know about the Internet of Things Right Now,” ZDNet, 3 February 2020, .

4 Maj Peter W. Mattes, USAF, “What is a Modern Integrated Air Defense System,” Air Force Magazine, 1 October 2019, .

5 Duncan Stewart et al., “Bringing AI to the Device: Edge AI Chips Come into Their Own,” Deloitte, 9 December 2019, .

6 Michael Spencer, “Pseudosatellites: Disrupting Air Power Impermanence,” Air Power Development Centre, 2019, .

7 Sarah Lewis, “OODA Loop,” TechTarget, June 2019, .

8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

9 Joseph Trevithick, “Navy Establishes First Squadron to Operate Its Carrier-Based MQ-25 Stingray Tanker Drones,” The Drive, 1 October 2020, ; and Kyle Mizokami, “Russia’s ‘Hunter’ is Unlike Anything in America’s Arsenal,” Popular Mechanics, 10 August 2020, .

10 Patrick Tucker, “An AI Just Beat a Human F-16 Pilot in a Dogfight — Again,” Defense One, 20 August 2020, ; and Secretary of Defense Dr. Mark T. Esper, “Secretary of Defense Remarks for DoD Artificial Intelligence Symposium and Exposition,” US Department of Defense, 9 September 2020, .

11 “Combat Air Patrol,” Wikipedia, ; and Lt Col Ernani B. Jordao, “An Investigation of the Combat Air Patrol Stationing in an Integrated Air Defense Scenario,” (BS Thesis, Brazilian Air Force Academy, 1971), .

12 Joseph Trevithick, “This Containerized Launcher for the XQ-58A Valkyrie Combat Drone Could Be a Game Changer,” The Drive, 16 October 2019, .

13 Col Daniel Javorsek, USAF, “Air Combat Evolution (ACE),” DARPA, .

14 Miranda Priebe et al., “Distributed Operations in a Contested Environment: Implications for USAF Force Presentation,” RAND Corporation, 2019, .

15 Stefan Schrauf and Philipp Berttram, “Industry 4.0: How Digitization Makes the Supply Chain More Efficient, Agile, and Customer-Focused,” Strategy& and PWC, 7 September 2016, .

16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

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

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。

人工智能（AI）正引發全球各行業的革命性變革，防務領域亦不例外。隨著全球安全威脅日益復雜化與數字化，各國正重新思考如何保障邊境安全、解析情報并執行任務。從增強態勢感知到高性價比解決方案，AI正為更智能、更高效、更安全的防務系統開辟道路。

至2028年，全球軍事AI支出預計將突破300億美元。歐洲正加速防務AI投資布局，為具備技術響應能力的企業創造重要機遇。

現代防務中AI的角色：核心創新

防務領域正經歷由AI技術進步驅動的結構性變革，重塑軍事行動的規劃、執行與評估方式。以下歐盟支持的項目彰顯AI如何應對戰略防務優先事項（據最新行業洞察）：

• AI4DEF：智能化決策與多域作戰

"國防人工智能"（AI4DEF）項目聚焦運用AI提升態勢感知、優化決策能力，并強化跨域（含無人機任務與聯合情報監視偵察/ISR分析）規劃效能。通過AI整合，防務系統可實現海量數據實時處理，驅動快速精準決策。該項目凸顯歐洲將AI嵌入陸、空、網、天多域作戰的實踐路徑。

• ARCHYTAS：高能效與成本效益AI方案

"基于非常規加速器的可靠/高能效AI系統架構"（ARCHYTAS）項目優先開發可擴展的節能AI基礎設施，集成神經形態計算與光電加速器等前沿技術，兼顧性能與可持續性目標。此項目反映歐洲現代防務系統對技術創新與環境責任的雙重關注。

• STORE：防護成像與戰術數據安全

"光電圖像識別評估共享數據庫"（STORE）計劃旨在構建AI算法支撐的安防成像數據庫，實現戰術級實時分析。該計劃增強地面作戰態勢感知能力，確保關鍵任務成像系統符合嚴苛網絡安全標準——這對保護當今技術驅動沖突環境中的國家利益至關重要。

歐洲防務AI

歐洲國家正通過"歐洲防務基金"（EDF）等倡議追求更高防務自主權與創新能力。該基金資助AI、先進計算與互操作性解決方案的跨境研發。AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等項目印證了歐洲強化防務韌性、降低對外部技術依賴的決心。

隨著歐洲各國加大推進軍事能力現代化，北美企業引入AI解決方案并與歐洲協作正加速形成。然而，歐洲市場的進入面臨監管復雜性、文化差異與本地化銷售策略需求等挑戰。

AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等防務AI進展標志著行業變革機遇。通過提升態勢感知、優化決策與強化網絡安全，AI正助力防務機構高效運作。對企業而言，此刻是將專業能力引入、共塑防務創新未來的最佳時機。

參考來源：eurodev

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

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