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在持續演變的戰爭形態中，技術革新始終扮演決定性角色——從鐵制兵器到核武器皆然。但21世紀正催生一股更隱蔽、智能且無形的力量重塑戰場：算法。其中生成式人工智能（GenAI）不僅作為工具崛起，更成為戰略級行為體：自主制定決策、創造戰術體系、重新定義力量投送的本質內涵。

戰爭中的算法轉向

算法是為執行特定任務設計的規則序列。當與海量數據集及高算力結合時，其從簡易計算器蛻變為決策引擎。在戰爭領域，這種進化標志著指揮結構從"人主導"向"數據驅動型作戰"的范式遷移。

從線性指揮到分布式自主

傳統戰爭依賴層級化決策：將軍下達指令，士兵執行命令的"自上而下"模式。算法化戰爭引入去中心化架構——決策可由機器在戰術邊緣動態生成。該模式支持更快速反應、自適應規劃及實時戰場優化。

數據驅動的戰場

現代戰爭產生巨量數據：衛星影像、無人機畫面、社交媒體流、戰場傳感器信息等。算法以遠超人類的速度解析、分析并響應這些信息。其消化數據越多，預測精度與決策準度越高。

為何生成式AI對戰爭至關重要？

生成式AI指能基于大數據模式生成新內容（文本、圖像、模擬場景或代碼）的AI系統。與傳統AI的分類預測功能不同，GenAI的核心能力在于創造。這種特性在戰爭語境中具有深遠影響。

GenAI軍事應用核心屬性

• 自主創造力：生成作戰想定、兵棋推演或對抗性模擬方案
• 語言掌控力：實時翻譯、信息戰腳本生成、政策簡報自動撰寫
• 戰術可視化合成：構建虛擬戰場環境用于訓練或戰略開發
• 代碼生成能力：自動編寫或修改國防系統軟件

生成式AI在現代戰爭中的戰略應用

1. 戰場模擬生成
    生成式AI最具價值的應用之一是創建沉浸式真實戰場場景。軍事戰略家可在無需部署兵力的情況下測試新戰術或模擬敵方行動。經生成模型強化的模擬可涵蓋多變地形、氣象條件、平民分布乃至不可預測的敵方行為。生成式AI還能根據實時戰場情報動態調整模擬復雜度，確保決策者與自主系統始終針對最相關威脅進行訓練。

2. 武器設計與測試加速
    傳統武器研發周期長達數年，生成式AI顯著壓縮該進程。通過生成設計藍圖、結構模擬及材料成分方案，生成式AI助力工程師在實體模型建造前完成武器系統數字化原型設計。生成設計還能提出人類工程師難以構想的新型配置方案——例如具備自適應編隊能力的無人機群，或通過仿生學優化隱身性能的水下潛航器。

3. 網絡戰與AI生成惡意軟件
    在網絡領域，生成式AI可編寫惡意代碼或動態調整既有代碼以應對防御體系演進。對抗性生成式AI能開發多態惡意軟件——通過持續變更特征簽名規避檢測。該技術還可批量生成社會工程腳本或深度偽造內容，用于操縱目標對象、散布虛假信息或破壞軍事通信網絡穩定性。

4. 心理與信息戰
    生成式AI成為信息作戰強力工具，可大規模生成虛假新聞、逼真深度偽造視頻及合成虛擬身份。這些產出物能針對特定受眾定制，用于激化社會分裂、引導輿論走向或在沖突期間制造混亂。例如生成模型可創建數千條本土化內容，通過算法優化敘事潛移默化影響民眾、士兵或決策層。

5. 自主決策支持
    生成式AI為戰場決策提供輔助：基于敵方位勢、部隊戰備、地形約束等參數生成戰術選項序列，預判行動結果并推演多步后續影響。高壓環境下指揮官可將AI生成的作戰方案作為建議起點。隨著數據流持續輸入，這些模型實時更新參數，構建出在戰斗進程中動態演化的決策樹。

AI賦能作戰系統的崛起

盡管生成式AI不直接操控武器，其在提升現代作戰系統自主性與精確性方面發揮關鍵作用。

1. AI生成集群行為
    無人機或無人地面載具常以集群模式運作。生成式AI可實時生成適應威脅的集群行為模式——包括運動軌跡、協同機制與決策邏輯。這些算法賦予集群集體智能，使其能自主規避障礙、躲避攻擊或精確打擊目標。

2. 自適應偽裝與欺騙手段
    通過分析傳感器數據、雷達特征與環境參數，生成式AI可生成迷惑敵系統的偽裝圖案或電子信號。其還能運用誘餌生成算法在雷達上模擬虛假部隊部署或"幽靈軍團"。

生成式AI賦能未來戰士訓練

人類士兵與軍官同樣受益于生成式AI。軍事教育訓練體系因AI生成的模擬環境、游戲化訓練場及想定規劃工具而變革。

1. 語言文化訓練
    生成模型可創建含外語及文化細節的實景角色演練。受訓者與模擬真實行為的AI生成角色互動，為陌生地域作戰預做準備。

2. 情感倫理模擬
    現代沖突不僅是物理對抗，更是心理與道德較量。生成式AI構建倫理困境模擬場景：士兵需在涉及平民、盟友或道德悖論的生死抉擇中訓練。這些沉浸式環境不僅磨礪戰術技能，更培育道德判斷力。

風險挑戰與倫理邊界

1. 幻覺與可靠性
    生成式AI核心風險在于"幻覺"現象——系統生成看似合理實則錯誤的信息。戰場此類錯誤可能誤導指揮決策、引發友軍誤擊或升級沖突。

2. 人類控制權喪失
    隨著決策權向機器轉移，核心問題浮現：人類操作員應保留多少控制權？若自主武器系統基于AI生成指令行動，人類意圖與機器執行的界限將危險模糊。

3. 合成暴行與戰爭罪行
    生成式AI偽造戰爭罪行的風險引發關切——深度偽造技術可虛構未發生的暴行。此類內容可能觸發報復、損毀聲譽或破壞和談。驗證機制難以匹配AI輸出的復雜程度。

4. 不可預測的升級風險
    生成模型常以概率化機制運行，其在新環境下的行為難以預判。戰爭迷霧中，AI可能生成攻擊性機動、缺陷談判策略或挑釁行動等意外后果，且責任歸屬機制缺失。

防護欄與治理框架：下一場戰役

戰爭領域生成式AI的治理機制仍處萌芽階段。現有條約未能充分涵蓋算法化戰爭或AI生成作戰的范疇，亟需建立以下體系：

• 國際協議：規范作戰中生成式AI的倫理使用準則
• 驗證機制：偵測與反制深度偽造內容及合成宣傳品
• 審計追蹤：確保AI生成決策的可問責性
• 透明度標準：規范國防應用AI模型的開發流程

軍事透明度需與國家安全達成平衡，但若缺乏清晰框架，生成式AI的無序使用恐將引發超越外交遏制速度的沖突升級。

算法軍備競賽

生成式AI在戰爭領域的崛起標志新時代開啟——其核心特征非火力規模，而在于信息掌控、決策速度與合成智能。戰爭算法已非未來概念，而是嵌入無人機系統軟件、導彈制導邏輯、信息戰代碼及國防戰略推演的現實存在。

此時代的根本轉變在于：制勝關鍵從毀滅能力轉向認知優勢。戰爭勝負或將不再取決于兵力規模或坦克數量，而取決于誰掌握更智能的算法體系——誰能運用生成式AI在戰略構思、戰術機動與創新維度超越對手。

當人類踏入此新領域，挑戰已超越技術層面而深入哲學本質：我們能否構建戰爭機器而不被其奴役？能否將倫理準則編入算法？能否在發動智能戰爭時不喪失道德羅盤？這些問題的答案將定義戰爭形態的未來走向，更將塑造人類文明的終極圖景。

參考阿來源：Prof. Ahmed Banafa

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)與軍事平臺的快速融合已引發現代戰爭革命，為決策、偵察與目標鎖定提供前所未有的能力。然而，依賴AI系統亦催生關鍵脆弱性——尤其體現在訓練數據集的完整性層面。美軍計劃推動通過隱蔽行動對對手AI系統實施戰略性數據投毒作戰。通過隱秘破壞這些系統，可在未來沖突中獲得決定性非對稱優勢。此戰略不僅具備作戰可行性，更可依托武裝沖突法(LOAC)框架確保道德與法律層面的正當性，為AI驅動戰爭提供倫理法理制高點。

數據投毒機制與戰略應用

數據投毒指在機器學習模型訓練集中注入污染/對抗性數據，導致模型運行失常。常用技術包括"標簽翻轉"（篡改數據集標簽引發分類錯誤）與"后門攻擊"（植入觸發機制導致定向系統故障）。不少軍事強國日益依賴AI執行軍事決策（含偵察與目標鎖定），通過在訓練階段隱秘注入操控數據，可令敵方AI系統效能癱瘓：錯誤識別裝備或誤判戰場態勢（例如敵方無人機識別軍用車輛系統可能誤判友軍裝備，戰場分析模型或錯誤解讀戰場環境）。此戰術與非對稱作戰經典案例形成歷史呼應——如第二次世界大戰期間密碼破譯作戰，作戰層面的干擾即可獲取重大戰略收益。

對手對數據投毒的防御措施

數據投毒雖可提供戰略優勢，但對手也可開發防御手段保護其AI模型。這些措施包括數據完整性防護、對抗訓練及異常檢測技術。確保訓練數據供應鏈安全、可信數據集驗證與數據查驗，構成對手降低投毒風險的核心方法。

AI模型正增強識別數據異常偏離的能力，使異常檢測成為優先事項。對抗魯棒性訓練與差分隱私技術等防御機制助力AI模型識別細微操控，而實時模型監控可探測AI行為偏差并預警潛在篡改。這種多層防御體系持續挑戰著數據投毒行動的可行性。

為維持優勢，投毒策略需超越報復性行動模式。最高難度與風險的方案是策反對手AI工程師（蓄意操控或利用其AI系統及組件），此舉將確保最大成功率。次選方案包括漸進式投毒（注入微小累積性干擾規避檢測）與隱蔽后門植入（污染數據僅在特定條件激活），后者是實現長期潛伏的終極目標。

數據投毒的對稱性風險

數據投毒非單家可獨掌的單邊武器，其構成對手正積極研發的對等威脅。正如可采取隱蔽手段削弱對手AI可靠性，亦需防范針對己方系統的平行攻擊。此處的對等邏輯非理論鏡像，而是動態非對稱博弈。模型反演、標簽翻轉及清潔標簽攻擊等技術不僅用于破壞對手AI決策，亦可能癱瘓機器學習系統——尤其危及情報監視偵察(ISR)、目標鎖定與后勤優化領域。

與既往關注通用AI隱私（如差分隱私）的案例不同，軍事應用要求技術針對性：

• 基于污染地形數據訓練的ISR分類算法或誤判戰場戰術特征
• 受損視覺訓練集導致目標識別系統誤認友軍
• 受誤導的AI后勤工具或錯誤降級關鍵物資優先級
  此類非動能攻擊雖無物理毀傷，卻具有作戰級影響力乃至災難性后果。

若廣泛采用開源、商用及涉外數據集，可導致脆弱（含軍事與防務關聯領域）。美國首席數字與人工智能辦公室(CDAO)及聯合人工智能中心(JAIC)等機構正布局對抗韌性。對抗訓練或區塊鏈式完整性驗證等技術防御需與隱蔽作戰條令結合。唯有理解此對稱性威脅環境，方能主動發展攻防能力，確保AI戰場戰略優勢。

數據投毒作為隱蔽網絡行動

數據投毒構成隱蔽網絡行動形式——通過操控AI系統影響或削弱外國軍事能力的非動能手段。美國防部《5240.01手冊》（DoDM 5240.01）規定，國防情報機構可在武裝沖突門檻以下開展對外情報與反情報行動（含網絡空間行動），只要行動符合《第12333號行政令》（EO 12333）及批準程序。

雖然美軍DoDM 5240.01未定義具體網絡技術，但允許在適當授權下執行涉及訪問或利用外國軍事技術的情報活動。在此框架下，當數據投毒用于削弱涉及偵察、目標鎖定或作戰規劃的敵方AI系統時，屬于合法隱蔽行動范疇。關鍵的是，此類操控可于和平時期實施，作為情報驅動的環境塑造努力組成部分。

該準備行動契合美軍《聯合作戰綱要JP 3-05》中"環境預置"(PE)概念。PE包含秘密滲透、持續監視與作戰條件營造，為未來行動創造有利態勢。通過隱蔽網絡或人員手段實施的數據投毒，成為該條令的現代延伸——能在對手決策系統投入戰場前實施隱秘削弱。

武裝沖突法原則作為隱蔽行動的分析框架

武裝沖突法(LOAC)適用于武裝沖突期間的軍事行動。但在實踐中，尤其在實施非常規戰爭與敏感活動時，LOAC原則常被規范性運用，以確保從戰前準備到實戰行動的法律倫理連續性。

區分原則
 數據投毒雖不直接造成平民傷亡或設施損毀，區分原則仍可指導其目標選擇。其核心是選擇性削弱關聯軍事目標的AI系統——如敵偵察、目標鎖定或指揮控制系統。例如：向識別軍用車輛的監控模型注入污染訓練數據時，需規避支持民用基礎設施的系統，確保效果始終指向合法軍事目標。

比例原則
 比例原則禁止軍事收益與預期附帶平民傷害失衡的攻擊，此原則在非動能領域仍具相關性——當行動可能間接影響民用系統時。理論上，數據投毒導致模型誤判或引發連鎖物理毀傷。為避免此后果，規劃者須確保污染模型的觸發機制僅作用于作戰意義明確且嚴格界定的軍事場景。

必要性原則
 軍事必要性原則要求任何行動（含隱蔽行動）須產生具體軍事收益。數據投毒通過削弱對手對AI決策（尤情報監視偵察/戰場解析系統）的信賴滿足此要求。但技術效果需審慎評估："確保誤識別"的論斷需更嚴謹表述，應修正為："定向篡改目標分類數據可能統計性增加對手模型誤識概率，削弱其決策優勢。"

同理，操控偵察數據集可致敵方AI系統誤讀地形或兵力部署。此舉雖非必然導致誤判，但會誘導系統輸出偏差結論——若配合偽裝、誘餌等欺騙行動效果尤甚。目標非無差別故障，而是受控削弱對手系統決策質量。

因此，區分、比例與必要性三項LOAC原則為數據投毒等隱蔽塑造行動提供政策指導框架。雖在和平時期或武裝沖突外情報搜集場景無法律約束力，但其應用能確保隱蔽網絡行動。

政策考量
 AI在軍事行動中角色深化既創造機遇也催生脆弱性。數據投毒作為高性價比、可擴展手段，能對技術先進對手施加不對等代價。實施投毒成本低廉，而對手檢測與消解攻擊的財務與操作負擔巨大。

關鍵前提是：不預設對手遵守國際規范或關注其AI系統完整性。相反，預判對手可能繼續使用已降級或部分受控系統——尤其當系統仍具破壞性產出時。此時數據投毒的戰略收益不在迫使合規，而在侵蝕對手信心、增加誤判風險，通過延遲/誤擊/過度修正削弱戰場效能。

數據投毒行動亦存戰略敘事風險：若受污染對手AI系統致平民傷亡，對手或嫁禍友軍（尤其發現隱蔽干預證據）。這要求精準目標選擇、倫理監督及先制信息戰策略，以塑造全球認知維護合法性。隱蔽行動須權衡其在物理域與敘事域的潛在意外后果。

然而，削弱對手對AI的信任可誘發猶豫、操作失誤與戰略癱瘓。例如：對目標識別算法的不信任或迫使對手回歸低效人工決策。縱使對手繼續使用受控系統，其性能降級仍帶來戰術戰略收益。

盡管承認數據投毒或削弱全球對AI信任，但保障國家安全與護佑官兵的迫切性，使其在具備法律授權、作戰紀律與倫理監督前提下具備應用正當性。

結論

數據投毒作為隱蔽能力體系的新銳力量，在AI驅動戰爭演進格局中提供獨特優勢。隨著AI日益定義現代軍事運作模式，在對手系統實戰部署前實施隱秘降級的能力，使得以預先塑造戰場——無需直接對抗或公開升級。

此能力非無風險：對手或繼續使用受污染AI達成破壞效果，或利用此類行動宣傳造勢，將責任轉嫁并削弱其公信力。故數據投毒運用須受作戰紀律、法律監督與戰略連續性約束，其使用應配合在爭議域維護道德與敘事優勢的整體工作。

最終，未來戰爭決勝關鍵非僅取決于誰建造最先進AI系統，更在于誰能最有效利用、削弱并控制支撐這些系統的底層數據環境。通過將進攻性防御性數據戰略整合至連貫國安框架，可不費一槍一彈贏得AI戰場持久優勢。

參考來源：美國西點

在“雄獅崛起行動”中，以色列在伊朗領土縱深部署了由小型無人機（包括第一人稱視角系統）構成的精密網絡。此次行動與烏克蘭對俄創新無人機戰術相似——小型敏捷無人系統可穿透嚴密防御。本次行動表明，以俄烏沖突經驗為鑒的軍事戰略已在全球引發變革。

隱秘滲透：無人機走私入敵境

以色列摩薩德情報機構耗時數月，通過多種隱蔽方式向伊朗秘密走私無人機部件，其手法仿效烏克蘭"蜘蛛網行動"（Operation Spiderweb）戰術。據報道，這些部件通過行李箱、卡車及海運集裝箱運輸，常利用未設防的商業渠道與商業伙伴實施。

行動需要詳細規劃，消息源顯示準備工作始于數年前。小隊潛伏在伊朗關鍵基礎設施（尤其是防空系統與導彈發射場）附近。此舉使無人機無需穿越對抗性空域，可直接從伊朗境內發射——該戰術規避了傳統防空系統對境外威脅的監測機制。

經驗啟示："蛛網"戰術關聯

以色列在伊朗的無人機行動與烏克蘭對俄"蛛網行動"存在相似性。2025年6月初，烏克蘭使用18個月間走私入俄的117架無人機，對俄空軍基地發動襲擊。這些無人機藏匿于特制民用卡車和木制結構中，通過遠程激活攻擊高價值軍事目標。

以色列顯然深入研究了烏克蘭的創新戰術。兩次行動有以下核心特征：長期秘密滲透敵境運輸無人機部件；在目標國內部組裝可作戰系統；從隱蔽發射平臺遠程激活無人機；針對高價值軍事資產與基礎設施實施打擊。

以軍明確承認借鑒烏克蘭戰場經驗。自2022年俄烏沖突升級初期，烏軍便使用安杜里爾公司"幽靈-X"（Anduril's Ghost-X）等系統；對抗俄軍先進電子戰的經驗。

FPV革命：小型無人機的戰略武器化

以色列在伊朗部署的無人機包含第一人稱視角（FPV）系統，可為操作員提供實時視頻饋送實現精準定位。這些單價通常低于1000美元的低成本平臺，已證實可高效摧毀價值數百萬甚至數十億美元的目標。

FPV無人機在現代戰爭中具備關鍵優勢：
精準打擊——操作員可引導無人機精確命中防空系統部件、導彈發射器等關鍵設施；
成本不對稱——低廉平臺與高價值目標形成懸殊成本比；
隱蔽能力——小巧體型與低噪音特性使其在接近目標前難以被偵測；
心理威懾——"攻擊可能來自內部"的認知在敵軍中制造無處不在的脆弱感。

戰術執行：以色列如何在伊朗境內使用無人機

2025年6月以色列發動針對伊朗核設施與軍事基地的"雄獅崛起行動"時，預先部署的無人機小組對行動起到關鍵作用。當以軍F-35戰機逼近伊朗領空，這些小組激活無人機攻擊防空系統，有效癱瘓伊朗預警能力，為后續戰機構建突防走廊。

其他無人機小組同步打擊導彈發射車及運輸載具，阻止伊朗組織有效反擊。這種協同作戰使以色列獲得軍方所稱的"伊朗上空行動自由"，戰機得以在德黑蘭上空持續活動逾兩小時。

行動成效體現在伊朗出人意料的反擊局限：盡管襲擊后數日伊方發射約200枚導彈，但軍事分析家曾預期報復規模遠超此數。無人機打擊顯著削弱了伊朗即時反擊能力，預估導彈發射量從1000枚驟降至200枚。

烏克蘭：技術轉移與經驗共享

烏克蘭戰場經驗為以色列防務規劃提供模板。自2022年以來，烏軍應對數千次無人機攻擊的經驗催生了攻防能力快速革新，衍生出以軍采用的四項關鍵創新：

• 電子戰整合：通過電子系統干擾癱瘓無人機導航通信
• 聲學探測系統：利用獨特聲紋特征識別逼近無人機
• 分布式生產：構建抗毀性制造網絡
• 隱蔽滲透戰術：開發敵境悄運部件技術

烏克蘭在整合商用技術達成軍事目標方面展現卓越敏捷性。官員指出其運用民用無人機威懾對手、支撐決策的成效。作戰經驗推動烏軍系統軟件更新周期大幅縮短，該模式已被全球軍事規劃納入參考。

美國"復制者計劃"：規模化參考烏以經驗

美國將烏以小型無人機作戰經驗直接融入凱瑟琳·希克斯啟動的"復制者計劃"（Replicator）。該計劃吸納俄烏沖突教訓——烏克蘭每月部署近萬套低成本可消耗系統，成功抵消俄軍兵力優勢。

"復制者計劃"旨在18-24個月內部署數千套"小型化、智能化、低成本、規模化"的多域自主系統，希克斯強調其"立足烏克蘭實踐"。核心哲學與烏以模式共振：以海量廉價無人機突破防御，而非僅依賴高端系統。

首批交付系統已體現戰場經驗：

• 航空環境公司"彈簧刀-600"巡飛彈藥（烏戰場驗證效用，經軟件升級后克服俄軍干擾）
  -安杜里爾"幽靈-X"、Performance Drone Works C-100無人機（均經對俄作戰驗證）

2024年9月公布的第二階段聚焦反小型無人機系統（C-sUAS），直指烏以共同威脅。計劃強調通過烏軍實戰經驗開發的軟件賦能：抗干擾全環境通信、自主集群協同、簡化操控等能力。

五角大樓官員明確表示，該戰略制定直接源于"小型無人機在俄烏戰場巨大效能"的啟示。通過快速量產部署集群無人機（效仿烏對俄、以對伊戰術），尋求抗衡同級對手軍力優勢。"復制者計劃"突顯美軍思維轉變：采購周期從數年縮短至數月，超過500家商業企業參與供貨，既契合烏克蘭敏捷采購模式，也呼應以色列軍民融合路徑。

無人機戰爭未來：新安全范式

烏以經驗及美國"復制者計劃"的制度化，標志著現代戰爭變革——傳統安全范式面臨挑戰。這些行動證明：戰略目標打擊不再依賴本土發射導彈；通過敵境滲透的小型無人機可在內部實施精準打擊，穿透最精密防空系統。

此種演進使常規防御日益脆弱，迫使各國威脅判斷從單向邊境防御轉向內外復合安全環境。美國"復制者計劃"2025年量產目標，揭示未來沖突將由低成本自主集群系統主導，而非傳統作戰平臺。

對全球軍事規劃者，這些進展凸顯商用無人機技術已蛻變為改變國家力量平衡的戰略資產。無人機戰爭時代超越理論探討進入實戰驗證階段，從烏克蘭到伊朗的戰場實效為新戰術背書。

隨著無人機能力持續進化，攻防兩端將涌現更多創新：人工智能融合、電子對抗強化、自主能力升級將在烏軍巧思、以軍戰果及美國"復制者計劃"工業規模基礎上，塑造下一代小型無人機作戰圖景，深刻影響全球安全與軍事條令。

參考來源：dronelife

在威脅飛速演變的時代，國防機構需要處理海量實時戰場數據，以做出更快、更明智的決策。對軍事和國防團隊而言，充分利用實時數據的能力可能意味著任務成功與失敗的區別。

數字孿生——現實世界資產的虛擬復制品——傳統上被用于協助開發復雜結構，例如噴氣發動機。如今，它們正成為一項關鍵的任務工具，用于追蹤戰場空間中的動態威脅、增強態勢感知以及優化國防后勤。

什么是實時數字孿生？

實時數字孿生是基于軟件、駐留在內存中的虛擬呈現，代表物理系統中的一項資產。它們結合實時數據、實況遙測數據和預測建模技術，為作戰行動提供可操作的情報。它們實時鏡像現實世界的實體，根據傳感器數據、歷史趨勢和預測建模算法（如機器學習）持續更新洞察力。它們還可以融入生成式人工智能（Gen AI）以增強其實時監控和數據可視化能力。

這項技術使軍事行動指揮官能夠在變化對關鍵國防行動產生不利影響之前，對其進行監控、分析和預判。數字孿生還能模擬復雜系統，例如機群、自主無人機和國防供應鏈，提供預測性見解，為戰略規劃和風險緩解提供依據。

傳統的離線或批處理數據分析技術可能導致分析延遲，而實時數字孿生則能持續追蹤、分析和預測運行系統中的變化。這使得軍事和國防人員能夠動態監控數千項戰場資產，檢測異常情況，并精準做出戰略決策。

通過獲取空中無人機或衛星監視數據，實時數字孿生能夠持續追蹤并可視化戰場上敵方軍事單位、飛機和火炮資產的動向，使指揮官能夠基于敵方運動的實時情報做出快速、數據驅動的決策。實時數字孿生還通過幫助識別預示未來潛在威脅的歷史移動模式，來支持戰術軍事規劃。它們也能通過檢測后勤漏洞，協助進入新地形的軍用車輛，使人員能夠規劃替代路線，從而降低作戰風險。

機器學習/人工智能集成的數字孿生如何增強實時軍事行動

實時數字孿生能夠持續處理來自己方資產的實時遙測數據，以檢測部隊運動中的異常、動態供應鏈變化和網絡安全威脅。融入機器學習有助于它們在戰場數據中識別細微模式并對異常（如敵方的意外移動或潛在的系統故障）進行分類。機器學習算法分析傳入的海量遙測數據流，使數字孿生能夠從歷史交戰記錄中學習，幫助軍事指揮官領先于不斷演變的威脅。

在處理實況戰場數據的同時，數字孿生能夠監控機器學習算法的性能，并即時對其進行再訓練，從而提高它們在問題發生前檢測異常和預測問題的能力。這種持續學習能力增強了主動防御措施，使防御策略能夠實時適應新出現的威脅。

數字孿生還可以融入生成式人工智能（Gen AI），在提供持續監控以增強戰場指揮官態勢感知的同時，進一步提升異常檢測能力。生成式人工智能能夠持續攝取和評估經多個數字孿生分析匯總的數據，從而識別具有戰略意義的問題。它還能快速輕松地創建數據可視化圖表，精確定位需要人員實時分析的問題區域。

數字孿生能增強戰場內外的國防后勤能力

由于它們實時追蹤單個資產，數字孿生能夠在快速變化的情況下監控后勤需求，并在需要補給時立即向人員發出警報。例如，它們可以持續追蹤單個武器系統的彈藥儲備，防止交戰中發生短缺。實時數字孿生的優勢不僅限于戰場。國防機構可以利用數字孿生來追蹤和管理數千項關鍵任務資產，從戰斗機到火炮，再到自主監視無人機。每項資產都至關重要，意外故障可能危及任務準備狀態和安全。傳統的維護模式依賴于定期檢查或在問題發生后進行補救性維修，這可能導致更高的運維成本和任務延誤。

為避免這些問題，實時數字孿生還可以通過支持機器學習技術的實時監控，持續評估裝備狀態，識別磨損模式，并在設備故障發生前將其檢測出來。數字孿生不再是等待設備損壞，而是預測部件故障并實現預測性維護，從而減少代價高昂的停機時間并確保裝備保持戰備狀態。

美海軍正在利用數字孿生加強其艦隊的維護策略，實現主動維護服務并延長關鍵系統的使用壽命。預測性維護提高了后勤性能和效率，有助于確保更換部件、燃料和維修團隊能夠提前部署，而不是在緊急情況下才做出響應。通過實現這些能力，數字孿生幫助供應鏈最大程度地保障資產的準備狀態和整體彈性。

總結

實時數字孿生正在徹底改變國防行動，它們為戰場上數千甚至數百萬資產提供實時情報、預測性分析以及增強的態勢感知。它們還能夠簡化后勤、模擬高風險交戰，并以前所未有的可視化和控制水平提升任務準備狀態。

通過機器學習和生成式人工智能（Gen AI）的增強，實時數字孿生使軍事領導者能夠進行持續監控，并可靠地檢測細微問題和新出現的威脅。它們利用實時數據自動再訓練機器學習算法的能力，使其能夠適應不斷變化的環境并提供最優洞察力。

隨著國家安全威脅日益復雜化，在一個日益動態變化的國防格局中，實時數字孿生能夠在加強軍事決策、優化部隊部署和確保作戰優勢方面發揮關鍵作用。

參考來源：federalnewsnetwork

2025年6月18日 美軍網絡安全專項：美空軍與DARPA聯手加速網絡彈性建設

美國空軍將通過DARPA"彈性軟件系統頂層計劃"，在MQ-9"死神"無人機部署基于形式化方法的工具
 強大致命的軍事力量需依靠尖端韌性軟件驅動美軍作戰系統。然而，國防部門依賴使用30年前安全策略的老化IT基礎設施，致使從傳統架構到先進武器系統均存在固有漏洞。與此同時，威脅行為體正積極利用這些漏洞：攻擊關鍵基礎設施、竊取敏感軍事代碼、逆向工程敏感系統以破壞國家安全。為此，DARPA研發了基于形式化方法的強力工具——這套數學嚴謹的軟件開發方法能在部署前消除可被利用漏洞。美國空軍正與DARPA緊密合作，將此項技術納入MQ-9"死神"項目。區別于傳統漏洞后驗模式，形式化方法通過數學證明在開發階段驗證軟件行為，確保軟件精準執行預設功能從而提升本質安全性。目前DARPA多項形式化方法工具已移交軍種部門投入開發與作戰部署。全面提升網絡韌性亟需大規模應用推廣。

圖：2025年4月15日，隸屬于第432聯隊的MQ-9"死神"（Reaper）遠程操控無人機于內華達州克里奇空軍基地滑行待飛。該無人機正接受空軍軟件升級改造，作為國防高級研究計劃局（DARPA）形式化方法應用驗證項目的重要組成部分。形式化方法指通過建立復雜系統的數學模型，運用數學證明確保系統行為符合設計規范的技術體系，其應用將顯著增強軟件系統穩定性及抗入侵能力。

• 彈性軟件系統頂層計劃

DARPA通過該計劃聯合各軍種滿足需求。頂層計劃包含針對作戰平臺的聯合資助項目，旨在評估關鍵指標：韌性水平、成本、時間及專業技術需求等。
每個項目周期約24個月，目標包括：
? 實現本質更安全的軟件系統
? 加速"操作授權"（ATO）流程
? 精簡軟件開發測試環節
? 編制《最佳實踐指南》促進廣泛落地
 DARPA計劃主管斯蒂芬·庫恩指出："當安危系于系統時，國防部現行的軟件'修補祈禱'模式完全不可接受。頂層計劃將韌性工具引入軍種及工業伙伴，并通過經驗總結推動'構建即正確'理念。此舉將形成可復用的模板，助力各機構將DARPA韌性工具集成至平臺與開發生命周期。"

• 美空軍選定MQ-9作為試點平臺

美國空軍選擇MQ-9系統源于其較低的技術應用門檻與組織文化阻力。空軍生命周期管理中心中高空無人機部門總工程師奧倫·愛德華茲表示："此項目將顯著提升韌性武器系統軟件的實戰部署速度。數字化轉型的文化障礙常被誤認為需要巨額資金時間投入才能見效——這種'轉型鴻溝'的認知謬誤已被持續涌現的政府/商用工具證偽。運用DARPA驗證加速工具將部分檢測環節前置至開發周期，不僅提升MQ-9項目敏捷性，更為美空軍及國防部后續項目創造杠桿效益。"
 DARPA正同步與海軍、陸軍及美國航空航天局（NASA）推進其他頂層計劃平臺實驗。（消息來源：ASD Network）

2025年6月18日 軍工動態：泰雷茲推出無人機專用微型電子戰載荷

法國泰雷茲（Thales）公司正式發布一款輕型遙控電子戰載荷，可搭載于小型無人機執行無線電信號偵測定位任務。該微型載荷無需專業訓練即可由軍事人員操作，標志著可快速部署的新一代互操作傳感器誕生，將有效補充戰區內專業電子戰資產。

此系統在電磁頻譜感知領域實現重大突破：為前線部隊提供前所未有的敏捷、隱蔽、可定制作戰情報能力，陸海軍種均可適配。在2025年巴黎航展（6月16-22日）上，泰雷茲推出新型電子戰解決方案，旨在滿足全軍種對電磁頻譜管控行動深度整合的需求。傳統上僅由高度專業化單位實施的電磁頻譜管控，現已成為所有戰術編隊獲取戰場優勢的先決條件。

隨著電子戰強度持續升級，泰雷茲此款新品致力為包括非專業單位在內的部署部隊提供自主偵測、定位與分析能力。該創新方案源于歐洲競標后法國國防創新局（AID）授予的概念驗證（PoC）項目，在驗證階段成功通過多用戶多場景測試。

泰雷茲無線電通信產品副總裁克里斯托夫·格羅森里（Christophe Groshenry）表示："當前地緣政治格局與新威脅態勢彰顯了電子戰在戰區內日益擴展的作用，所有作戰單位對電磁能力的直接需求持續增長。我們推出的獨特解決方案具有隱蔽易用特性，使非專業部隊能在戰場獲取并保持信息優勢，印證了泰雷茲的創新實力與開發團隊快速響應作戰需求的能力。"

新型載荷重量低于5公斤，功耗控制在40瓦以內，專為輕型無人機優化設計。可搭載于自由飛行無人機、自主無人機或通過線纜供電的系留式無人機平臺，在非主動發射條件下實現數十公里外無線電源偵測——這在對抗環境中構成顯著戰術優勢。

2025年6月17日 軍事合作動態：新加坡國防科技局（DSTA）與意大利ELT集團簽署諒解備忘錄

新加坡國防科技局（DSTA）與意大利ELT集團簽署諒解備忘錄（MOU），旨在深化為新加坡武裝部隊（SAF）共同開發國防技術的合作。該協議于2025年巴黎航展期間簽訂，鞏固了雙方既有的成功合作。雙方將聚焦傳感器與數字技術創新，應用人工智能與機器學習提升電磁頻譜行動（EMSO）能力，以支持新加坡電磁頻譜領域的國防能力建設。

國防科技局局長Ng Chad-Son表示："當今多域作戰環境中，感知-解析-決策能力具有決定性意義。我們期待與ELT集團共同開發電磁頻譜行動創新解決方案，賦能新加坡武裝部隊在復雜環境中實現更快速、更智能、更安全的作戰效能。"

ELT集團首席執行官兼首席運營官多米蒂拉·貝尼尼（Domitilla Benigni）表示："此協議的簽署再次印證我們在電磁頻譜管理領域的專業能力獲得國際認可。新意合作關系持續深化，我們期待與國防科技局在無人平臺電磁頻譜行動等新領域強化協作。"

2025年6月17日 測試設備升級：羅德與施瓦茨推出升級版相位噪聲分析儀

羅德與施瓦茨（Rohde & Schwarz）相位噪聲測試設備行業標準R&S FSWP相位噪聲分析儀及壓控振蕩器（VCO）測試儀完成重大性能升級。該設備是雷達應用及研發制造合成器、恒溫晶振（OCXO）、介質諧振振蕩器（DRO）和壓控振蕩器的理想測試方案。新型選件R&S FSWP-B56G將絕對相位噪聲測量頻率上限從50GHz提升至56GHz——無需外接轉換器，一鍵即可完成操作。此頻段對衛星通信及超高速局域網IEEE 802.3dj、CEI-224G等高速數字應用的抖動測量至關重要。

• 擴展高端信號源加速測量
   升級后的R&S FSWP現支持外接信號源作為本振，實現高達56GHz的絕對相位噪聲測量。采用高端信號源可大幅縮短測試時間：在測試同類高端振蕩器等設備時，僅需少量互相關運算即可完成。根據信號源質量，測量速度較內置源提升最高達1000倍。該設備提供調諧輸出，可將作為本振的信號源頻率鎖定至待測設備頻率。此模式下用戶可選用單/雙外接振蕩器，充分應用互相關技術優勢；亦可采用雙待測設備（2 DUT）模式對兩個相同信號源進行比對測試，并通過3dB校正輸出結果。

• 支持56GHz附加相位噪聲測量
   搭載R&S FSWP-B56G選件的設備可執行高達56GHz的附加及殘余相位噪聲測量（頻率偏移40MHz），適用于放大器等元器件。該應用的內置信號源頻段現已擴展至50GHz（選件支持54GHz）；外接信號源可支持56GHz。

• 新增噪聲系數標記功能
   R&S FSWP新增"NOISE FIGURE MARKER"標記功能。用戶僅需將放大器連接于信號源輸出端與設備輸入端之間，即可輕松完成噪聲系數測量——此創新小信號噪聲系數測量法基于相位解調技術，與相位噪聲測量原理相同。作為兼具信號與頻譜分析功能的設備，R&S FSWP既可基于校準超噪比（ENR）噪聲源執行頻譜分析儀模式的Y因子測量，亦可在相位噪聲測試模式下通過解調實現新型噪聲系數測量。

升級版R&S FSWP相位噪聲分析儀及壓控振蕩器測試儀將于2025年7月上市，并于2025年6月17-19日在美國舊金山莫斯康會議中心舉辦的IMS2025展會羅德與施瓦茨1443號展位首次公開展示。產品詳情參見：//www.rohde-schwarz.com/product/fswp

2025年6月16日 航天進展：英國泰雷茲阿萊尼亞宇航公司宣布ALIGN項目關鍵階段完成

ALIGN是英國首個自主激光星間通信項目。作為萊昂納多（Leonardo）與泰雷茲（Thales）合資企業（股權占比67/33%）的子公司，英國泰雷茲阿萊尼亞宇航公司（Telespazio UK）宣布：自主激光星間千兆網絡（ALIGN）項目第三階段圓滿完成——這是英國開發首套商用自主激光星間立方星通信系統的重要里程碑。該項目獲英國航天局國家太空創新計劃（NSIP）資助，旨在通過激光星間鏈路（ISL）實現安全大容量數據傳輸，徹底革新衛星通信。激光通信傳輸速率較傳統無線電系統提升1000倍，兼具更高安全性與可靠性。

由諾森比亞大學（Northumbria University）主導的ALIGN聯合團隊包含泰雷茲阿萊尼亞、杜倫大學（Durham University）及SMS電子公司（SMS Electronics），并獲洛克希德·馬丁公司支持。自2023年1月啟動第三階段以來，項目成功克服重大技術與進度挑戰，于2025年3月31日截止期限前達成核心目標：

• 激光數據緩沖編解碼板開發
   Telespazio UK成功設計交付激光數據緩沖器（LDB）——作為星間光鏈路（ISL）載荷中央控制系統的定制化集成板卡，集成軟硬件固件，管理所有核心載荷功能并對高速激光數據進行編解碼。

• 光學ISL載荷設計與驗證
   兩臺命名為"FOCUS"（自由空間光通信單元）的光學載荷工程樣機完成構建、集成與測試。該樣機搭載LDB板卡，成功實現單元間高速激光通信演示。

• 立方星平臺集成
  ALIGN團隊完成立方星平臺集成與接口測試，驗證平臺與FOCUS載荷間的電源及數據通信鏈路。

前瞻規劃中，ALIGN團隊正探索第四階段發展機遇。Telespazio UK研發的LDB產品不僅將在ALIGN項目中發揮關鍵作用，更將應用于未來光通信與衛星組網任務，其首次在軌技術驗證已蓄勢待發。

Telespazio UK研發副總裁特雷弗·比爾德（Trevor Beard）表示："我們成功將LDB集成至FOCUS工程樣機，并觀測到自由空間激光鏈路上的端到端高速數據傳輸，這令人倍感振奮。與ALIGN合作伙伴共同開發新型激光器、傳感器及光學組件的過程展現出巨大潛力，這些微型星間鏈路終端呈現的超凡性能令人驚嘆。我們正積極籌備航天級組件的后續工作。"（消息來源：ASD Network）

2025年6月16日 電戰裝備動態：歐洲國家加速部署無人機雷達干擾系統以取代美國技術

歐洲北約成員國正探索將無人機用于空中電磁戰行動（包括雷達干擾），該領域目前是歐洲多國空軍的薄弱環節。意大利萊昂納多公司（Leonardo）透露，10至20個北約國家對其向英國提供的"風暴屏障"（StormShroud）雷達干擾無人機系統表現出濃厚興趣。萊昂納多憑借該產品占據領先地位——該系統將自主研發的"智慧風暴"（BriteStorm）干擾器集成至葡萄牙Tekever公司的無人機平臺。美國、歐洲及以色列競爭者將于本周一開幕的巴黎航展展示其機載電子戰解決方案。當前歐洲在機載電磁戰領域高度依賴美國，部分國家正尋求在美國承諾力度存疑的背景下彌補能力缺口。與此同時，俄羅斯正基于烏克蘭戰場經驗擴充能力體系——在電子戰角色中無處不在的無人機即是明證。"烏克蘭已成為無人機與反無人機的戰場，電子干擾正是其核心組成部分"，荷蘭克林根代爾研究所高級研究員、前歐洲防務局規劃主管迪克·贊迪指出："當前包括電子戰在內的多領域正經歷'無人機化'變革。"

英國皇家聯合軍種研究院分析師賈斯汀·布朗克在三月報告中警示：歐洲北約國家面臨機載電磁戰"關鍵性"能力缺口，若遭遇俄羅斯攻勢將構成重大風險。他呼吁歐洲國家投入資金發展"抵近式"機載電磁攻擊能力，依托"相對廉價"的無人自主系統在敵區上空持久巡弋以實現快速能力擴充。據萊昂納多電子戰銷售副總裁邁克爾·李透露，北約國家及防務巨頭對"智慧風暴"系統展現出"顯著興趣"，但預計2025年第四季度前不會發布官方公告。"部分歐洲國家明確希望降低對美國的技術依賴"，李表示。這位高管雖未透露潛在合作伙伴，但強調萊昂納多已與通用原子（MQ-9"死神"制造商）、土耳其航空航天工業等無人機企業建立合作。盡管"風暴屏障"不會亮相巴黎，萊昂納多將于周一與土耳其Baykar科技公司舉行合資簽約儀式。

區別于武器交戰區外實施的"防區外干擾"，"抵近干擾"通常在敵方防空系統近距展開，而"伴隨干擾"則用于保護己方部隊免遭防空威脅。"波蘭等東歐國家面臨超遠距威脅，無人機升空即需實施抵近干擾"，李解釋道，"因其已處于敵系統打擊范圍內，無法實施防區外干擾"。在萊昂納多看來，無人機抵近干擾器具備成本低、可消耗性強、近距離作戰效能更優等特性，在歐洲戰區可能成為優于防區外干擾的解決方案。不過他也強調兩種手段具有互補性，未來將并存發展。烏克蘭戰局表明：計劃配屬六代戰機的無人系統需"大幅提前"部署，"風暴屏障"等系統可使四/五代戰機提升作戰效能與行動自由度。

"大規模電子戰、誘餌與欺騙平臺本身具有極高價值，烏克蘭戰場已充分印證這一點"，李分析道，"我確信可通過無人機平臺解決集群挑戰，使四代機發揮原始設計效能。"

贊迪則指出將反雷達任務轉移至無人機的趨勢成因："有人戰機因體積與辨識度更易被探測摧毀，且成本極其高昂。此類任務正逐步轉向無人機領域。"盡管萊昂納多憑借英國皇家空軍列裝取得先發優勢，李預計未來12個月內將有競爭對手發布同類產品。"嚴峻的電磁對抗環境催生迫切需求，眾多企業正全力攻關"，李警示道，"若認為沒有其他競爭者開發同類產品實屬盲目自滿。"

雷神公司（Raytheon）生產"微型空射誘餌-干擾型"（MALD-J）導彈——全球首款量產型抵近干擾器；萊昂納多則與歐洲導彈集團（MBDA）合作為英國研發"矛-電子戰"（Spear-EW）抵近干擾導彈。巴黎航展上，雷神將展示為美海軍EA-18G"咆哮者"電子戰機研發的"下一代干擾吊艙"（Next Generation Jammer），其中頻段型號已于去年12月形成初始戰力。包括"智慧風暴"和MALD在內的西方現代雷達干擾系統均采用數字射頻存儲（DRFM）技術——通過記錄并修改敵方雷達信號，制造虛假目標或實施噪聲壓制。

"風暴屏障"技術源于美英F-35戰機配裝的"智慧云"（BriteCloud）數字誘餌系統（英國"臺風"及瑞典"鷹獅"亦可選裝）。李坦言烏克蘭、中東與遠東局勢使"潛在對手正快速學習，'風暴屏障'的研發彰顯英國應對此類威脅的雄心"。德國亨索爾特（Hensoldt）開發的"卡萊特隆攻擊"（Kalaetron Attack）機載干擾器聚焦"臺風"戰機的防區外干擾與伴隨干擾任務，亦支持抵近干擾構型。該公司2023年完成DRFM系統飛行測試，并將亮相巴黎航展。

由西班牙英德拉（Indra）牽頭，聯合亨索爾特、意大利電子（Elettronica）及瑞典薩博（Saab）的聯合團隊，正推進"協同任務敏捷電子攻擊"（REACT）項目——旨在開發可集成于無人戰機實施抵近干擾，或搭載吊艙執行伴隨干擾的多功能干擾能力。該項目繼三年可行性研究與設計階段后，于2023年獲歐盟4000萬歐元資助（總預算6970萬歐元），第二階段將持續至2028年。REACT隸屬于歐盟"永久結構性合作"（PESCO）框架下2019年設立的機載電子攻擊項目。

丹麥武裝部隊5月測試了烏克蘭Skyeton無人機搭載丹麥Quadsat射頻載荷的電子戰系統，稱其具備數百公里外定位攻擊能力，雙方當月即達成電磁頻譜監視合作協議。贊迪總結道："電子戰近年正從平臺中心戰轉型——無論美海軍'咆哮者'專業電子戰機還是法國'陣風'的'頻譜'（Spectra）電子戰套件，核心正轉向無人機承載。"法國泰雷茲（Thales）將于周一發布小型無人機微型電子戰載荷，該公司稱其無線電偵測定位能力將實現電磁情報革命，為部隊提供"前所未有的作戰情報能力"。以色列埃爾比特（Elbit）雖在航展設置電磁戰專區，但聲明不會展出無人機電子戰系統。

李同時指出，"智慧風暴"尚未整合人工智能賦能的"真正認知電子戰能力"，部分受限于AI的功耗需求。"這明確列于技術路線圖，但須探索如何在小型自主載荷上融合機器學習與AI領域的前沿突破"。（消息來源：DefenseNews）

2025年6月13日 網絡安全通報：全球勒索軟件戰術升級加劇企業安全風險

網絡安全公司賽門鐵克（Symantec）6月12日披露："迷霧"（Fog）勒索組織正利用合法開源工具實施網絡攻擊。該團伙通過竊取憑證或利用軟件漏洞滲透目標系統，繼而發起"哈希傳遞"（pass-the-hash）攻擊提升權限，隨后部署開源工具模擬正常活動以規避檢測。今年5月，Fog組織對亞太地區某金融機構使用合法員工監控軟件（Syteca）收集敏感員工信息。該組織還運用后門程序、系統監控工具及其他遠程執行工具建立與命令控制（C2）基礎設施的通信鏈路，維持持久訪問權限、竊取數據并實施額外惡意活動，最終在加密全系統文件前禁用安全工具。我們評估：此類開源軟件的應用標志著勒索軟件戰術對傳統模式的突破，凸顯勒索攻擊持續演進導致的安全風險加劇。（消息來源：Sibylline）

2025年6月16日 軍工試驗動態：切斯動力公司DEFT技術通過英國防部嚴苛驗證

科霍特集團（Cohort plc）旗下切斯動力公司（Chess Dynamics）在國防科技實驗室（Dstl）"冷寂3號"（WINTERMUTE 3）試驗中成功驗證"深度嵌入式特征跟蹤"（DEFT）技術的突出性能。本次嚴苛測試構建了極具挑戰的多目標場景：在復雜背景與多變能見度條件下，水面艦艇、直升機、無人機及陸地載具同步作業。部署于"鷹眼多模態傳感器"（Hawkeye MS）的Vision4ce跟蹤軟件，在晝間光學與紅外傳感器模式下均展現出超越預期的高魯棒性——即使在低對比度環境中仍保持穩定。

DEFT人工智能算法演示了非凡跟蹤能力：在復雜環境中維持強目標鎖定，動態適應對比度變化、目標尺寸、方位角及運動模式變化；其細粒度分類功能可辨別不同艦船類型，滿足自主導航與海事執法關鍵需求。

核心性能亮點包括：
? 對高機動目標實現卓越閉環跟蹤，展現鷹眼平臺與Vision4ce技術的尖端性能
? 以低噪聲清晰圖像識別熱特征與關鍵目標的業界領先紅外能力
? 全時域作戰能力確保復雜環境下的持續探測跟蹤
? 直觀操縱桿界面降低操作負荷，目標鎖定后實現可靠跟蹤

在為期一周的試驗中（含每日拆裝流程），鷹眼MS平臺始終保持極高可靠性、魯棒性與精確度。其精密運動機構與強勁電機有效抵消風力干擾，維持毫米級定位精度。

切斯動力圖像處理總監史蒂夫·霍格表示："試驗證實Vision4ce技術具備真實環境下的卓越性能，我們基本實現了'即瞄即捕'（point and shoot）能力——自動模式輸出高質量數據且操作培訓需求極低。DEFT系統在復雜多目標場景中維持精準識別跟蹤的能力，印證了我們在AI監視解決方案的領軍地位。該驗證成果建立超越內部測試的關鍵公信力，表明技術已就緒應對現代國防應用需求。"

成功試驗推動切斯動力建立高效自動化流程：快速迭代開發增強型AI模型，并通過軍事終端用戶實戰反饋驗證系統易用性。Dstl發言人評價："本次多目標高速艦船交叉機動測試中，切斯目標探測跟蹤系統表現優異。操縱界面直觀易用，目標選定后的跟蹤穩定性令人印象深刻。"

DEFT技術代表切斯動力光電系統實時視頻處理方案的最新突破，旨在提供先進自主能力的同時降低培訓需求與操作復雜度。詳情參見：www.chess-dynamics.com

2025年6月13日 網絡威脅關鍵點

? "Mirai"僵尸網絡新變種將持續推高錄像設備安全風險（詳見《賽比林網絡每日分析報告》2025年6月9日）
? 惡意npm軟件包攻擊事件凸顯全球企業安全風險（詳見《賽比林網絡每日分析報告》2025年6月10日及下文技術分析）
? 分布式拒絕服務（DDoS）攻擊激增加劇金融業安全威脅（參見下文技術分析）
? 新型"智能攻擊"（SmartAttack）揭示智能手表設備對物理隔離環境的安全威脅
? "迷霧"（Fog）勒索軟件持續演進的戰術突顯企業安全風險加劇

本周事件技術分析

不明威脅行為體正針對全球開發者實施破壞性網絡攻擊：攻擊者首先向npm軟件包（"express-api-sync"和"system-health-sync-api"）注入惡意代碼。這些軟件包通常用于下載實現應用程序間數據同步的接口（API），但篡改后的軟件包將在受感染系統秘密安裝后門程序。"express-api-sync"利用靈活參數執行遠程指令，隨后刪除所有系統文件（含源代碼、配置文件及本地數據庫）致使系統癱瘓；"system-health-sync-api"則偽裝合法功能執行數據同步配置，在收集大量系統信息后實施文件刪除，其跨系統運作能力較前者更復雜。

兩個軟件包均通過簡單郵件傳輸協議（SMTP）隱藏命令控制（C2）通信以規避檢測，并預設三個執行端點確保平臺級文件刪除的冗余保障。據報道，這些攻擊不留執行痕跡，彰顯威脅行為體的高階能力。

"迷霧"勒索組織使用合法開源工具實施攻擊：該團伙慣用竊取憑證或已修補漏洞（含CVE-2024-40711），常針對微軟Exchange服務器實施滲透。其后通過哈希傳遞攻擊提升權限，部署開源工具模擬合法活動規避檢測。2025年5月，該組織曾對亞太某金融機構使用開源員工監控軟件"Syteca"竊取敏感信息，并通過指令清除軟件痕跡凸顯其隱蔽能力。該組織還運用后門程序、系統監控工具及遠程執行工具建立C2通信，維持持久訪問、竊取數據并實施附加惡意活動——含利用開源工具"GC2"竊取谷歌云盤/SharePoint文件，以及"C2信標Adaptix"。

非窮盡防護建議清單
? 持續監控設備與網絡異常活動
? 將已公開入侵指標（IoCs）添加至安全系統，配置防火墻阻斷惡意IP外聯
? 部署基于行為的終端檢測響應（EDR）方案，優先識別初期入侵跡象
? 開展網絡安全意識培訓，提升用戶識別釣魚攻擊及社會工程能力

（消息來源：Sibylline）

2025年6月13日 測試設備發布：羅德與施瓦茨推出革命性FSWX信號與頻譜分析儀

羅德與施瓦茨（Rohde & Schwarz）發布全新FSWX信號與頻譜分析儀——全球首款配備多輸入端口的多通道信號分析儀，開啟信號分析新紀元。該儀器首創尖端多路徑架構實現創新互相關功能，結合卓越的低相位噪聲（保障高信號純度）、無雜散動態范圍及優異殘余誤差矢量幅度（EVM），提供市場獨有的射頻性能。8 GHz超寬內部帶寬可全面分析復雜波形與調制方案，配合高速測量及定制化分析工具，FSWX為現代射頻應用樹立性能新標桿：涵蓋有源射頻元件測試、前沿汽車雷達測試、復雜機載雷達場景、航空航天衛星測試，直至5G+等WLAN與蜂窩技術的最新挑戰。

羅德與施瓦茨頻譜與網絡分析儀、電磁兼容及天線測試副總裁邁克爾·菲施萊恩（Michael Fischlein）表示："FSWX徹底重構了信號分析技術。其創新架構使用戶能應對無線通信與雷達技術演進中先前無法實現的復雜測量場景——簡言之，FSWX實現了不可能測量的創舉。"該儀器創新設計包含多輸入端口、互相關能力、先進濾波器組及寬帶模數轉換器（ADC）。

• 多輸入端口
   多通道FSWX可同步測量同頻/異頻信號源。各同步輸入端口均支持4 GHz分析帶寬，用戶能無縫解析多信號交互效應，開拓全新測量場景（如波束賦形天線陣列相位相干性測量，適用機載/汽車雷達傳感器）。

• 多路徑架構與互相關功能
   先進多路徑架構支撐FSWX獨有互相關模式：單路信號在內部被分離輸入雙獨立路徑（各含專用本地振蕩器與ADC）。基于此設計，數字后端應用高級互相關算法可有效消除儀器固有噪聲，顯現在傳統分析中難以觀測的雜散。此功能在測量誤差矢量幅度（EVM）等移動通信關鍵指標時尤其重要——傳統分析儀的附加寬帶噪聲會限制EVM測量精度，而FSWX通過互相關功能為待測設備提供無干擾的精準EVM分析。該架構同時支持高級觸發選項（如可在分頻器后各接收路徑獨立設置中頻/射頻功率觸發），輕松解析雙射頻信號間的相互影響。

• 先進濾波器組與寬帶ADC
   傳統頻譜儀在微波頻段采用YIG濾波器實現預選，但其頻率響應特性常需在寬帶分析中旁路。FSWX采用覆蓋全頻段的濾波器組結合寬帶ADC，無需YIG濾波器即可執行預選信號分析。濾波器組提供高精度優化配置，顯著降低雜散信號干擾風險；窄帶應用仍可選配YIG濾波器。

• 創新固件應用
   FSWX搭載CrossACT（跨應用控制觸發）固件功能：跨輸入通道同步多路測量，支持多工具同步分析。此功能簡化對比流程（例如判定雷達信號諧波對5G信號EVM性能的影響）。基于Linux的操作系統提供高安全性及長期支持，滿足高敏環境需求，其穩定性使FSWX成為嚴苛應用的理想之選。

羅德與施瓦茨將于2025年6月17-19日在美國舊金山莫斯康會議中心舉辦的IEEE MTT-S國際微波研討會（IMS）1443號展位首次公開展示FSWX分析儀。

參考來源：BATTLESPACE

盡管商業與消費產業投入擴展現實（XR）技術研發已數十年，近期突破仍為軍事開辟了諸多新型應用場景。美國國防部研究與工程事務副部長辦公室已將XR人機交互列為美國防部（DOD）14項關鍵技術領域之一。隨著美國防部持續推進XR及相關應用開發，美國會正在考量其對國防授權撥款、軍隊結構及網絡安全的影響。

概述

XR涵蓋三大物理與數字環境類別（圖1）：

• 虛擬現實（VR）：完全沉浸式數字環境（例如使用戶置身游戲虛擬世界的視頻游戲）

• 增強現實（AR）：物理環境上的數字對象疊加層（例如在用戶視頻/照片疊加預設特效的Instagram濾鏡）

• 混合現實（MR）：物理與數字環境融合體系，支持實體與虛擬物體交互。區別于AR，MR允許用戶操控物理/數字對象，并在同一混合環境中共享視圖（例如在投影數字地圖上協同標注敵軍位置）

圖1. 擴展現實主要類別

5G與邊緣計算（在“數據源位置或鄰近區域”執行的計算）等關鍵技術將持續拓展XR應用邊界。這些技術可提升數據傳輸速率、增加用戶承載量、縮短延遲時間，從而支撐大規模網絡化應用。美國防部已在劉易斯-麥克科德聯合基地（華盛頓州）與圣安東尼奧聯合基地（得州）測試支持5G的XR應用。

擴展現實的軍事應用

美軍各軍種正探索XR在戰術訓練、飛行訓練、裝備維護、醫療訓練及作戰等領域的應用。

• 訓練領域

美國防部意圖借力“游戲產業成熟的AR/VR與實況訓練技術”開發定制化XR項目。這可使軍隊開展物理環境中成本過高或風險過大的訓練課目，并實現異地官兵協同訓練。

以美陸軍“合成訓練環境（STE）”為例——這個旨在輔助實況訓練的XR系統，力求讓士兵“在首戰開始前，就能與未來并肩作戰的戰友，在包含城市密林、叢林、沙漠及地下空間的復雜作戰環境中開展實戰化訓練”。STE設計目標是通過高效重復訓練提升士兵專業素養，進而增強戰備水平與殺傷效能。

美空軍運用XR開展飛行訓練以降低成本、縮短訓時、減少機體損耗，同時探索維護訓練應用并構建虛擬機庫體系，“實現各類機型全天候隨地訓練”。美海軍則致力通過XR技術聯通全球工程師與維護人員，實施實時遠程協同維修。

美國防部正研究XR在醫療訓練領域的應用。據空軍表述，XR可“在無需增加人力配置的情況下提升訓練可及性”，為人員短缺的醫療培訓課程提供分布式學習解決方案。

• 作戰領域

軍方持續推進XR作戰應用探索（圖2）。長期以來，XR技術已融入飛行員使用的平視顯示器（HUD）及頭盔顯示器（HMD）。這些設備能實時提供飛行參數與傳感器數據，強化用戶態勢感知與武器瞄準能力。以F-35戰機HMD為例，其外置攝像頭賦予飛行員360度全景視野，疊加夜視熱成像功能并同步顯示探測目標技術參數（如高度、速度）。

美陸軍正開發“綜合視覺增強系統（IVAS）”——基于微軟商用HoloLens加固設計的平視顯示器。軍方文件表明，IVAS旨在“整合新一代全天候態勢感知工具與高分辨率數字傳感器，打造提升士兵感知、決策、目標捕獲與交戰能力的單一平臺”。

圖2. XR戰場應用示意圖

美國會關注的議題

美國會評估國防部XR軍事應用投資時可能考量以下問題：

• 成本效益

XR軍事應用前期開發成本差異顯著，其中耗資220億美元分十年部署的IVAS系統屬最大規模項目。不過XR系統部署后可通過避免人員集中、實彈消耗及平臺損耗降低訓練成本。國會或要求獨立評估XR訓練與作戰應用的潛在收益（如認知過載風險）與成本節約空間，研判是否存在成本更低的替代方案。同時需獲取包含維護需求的XR系統全壽命周期成本預測。

• 技術成熟度

部分XR應用（尤以獨立AR系統）已相對成熟，但更多項目仍處早期階段，面臨技術整合難度或部署測試延遲。國會或將持續追蹤XR系統技術成熟度以判定資金支持力度，并評估配套支撐技術的成熟度與資金保障狀況。

• 人力資源影響

XR應用或對軍隊結構與人員配置產生多重影響：若顯著提升訓練作戰效能，可縮減訓練單位編制或降低總兵力需求（以更少兵力維持更高戰備水平）；反之亦可能增加維護保障與網絡安全人員需求，甚至推高總體兵力規模。

• 網絡安全與信息防護

分析人士警示XR系統存在網絡安全漏洞風險，可能遭受竊取數據或操控社交交互的“初始攻擊”。此類漏洞或使對手獲取高價值目標數據庫（含訓練數據、武器維護信息、圖像分類、地圖測繪等）及美軍位置情報。

若對手操控XR系統，可扭曲軍事行動協同的通用作戰視圖，導致人員裝備誤判（引發誤傷或平民傷亡），甚至奪取美軍無人系統控制權（如IVAS系統操控微型無人機執行ISR任務的功能）。美國會可要求聽取國防部XR系統網絡安全測試報告，并對存在重大漏洞的系統凍結撥款資金。

執行摘要：

• 俄羅斯大幅增加對人工智能（AI）的投資，將國家預算的相當比例投入AI驅動的軍事研究。此項資金旨在強化俄羅斯在現代戰爭中（特別是人工智能軍事應用領域）的技術優勢。

• 俄軍對烏克蘭的全面入侵成為首場大規模應用AI技術的重大沖突。烏克蘭在美國AI企業支持下成功反制俄軍，迫使俄羅斯加速AI與指揮系統、無人機及防空網絡的整合進程。

• 無論俄烏戰爭結局如何，俄羅斯對AI的重點關注與高速發展已使其在面對西方武器系統時占據優勢。

• 俄羅斯AI發展可追溯至20世紀60年代的早期蘇聯實驗。然而真正加速始于2014年非法吞并克里米亞后的軍事AI研發進程。

2月12日，總部位于德國的歐洲領先防務科技公司Helsing宣布將向烏克蘭交付6000架HX-2攻擊無人機（Helsing.ai，2月12日）。該型無人機搭載機載人工智能（AI）系統，具備無信號或持續數據連接條件下自主搜索、重識別與接戰能力，可抵御電子戰（EW）手段干擾。此次交付系繼當前正在執行的4000架HF-1攻擊無人機訂單后新增采購。此前，俄羅斯副總理德米特里·切爾尼申科宣布將國家預算的5%投入人工智能科研領域，另有15%用于其他AI工具相關研究（Tsargrad.tv，1月31日）。此項資金的核心目標之一是利用AI技術解決軍事應用難題（俄羅斯政府官網，1月31日）。隨著技術在俄烏全面戰爭中占據核心地位，部分俄國內外軍事專家將AI的廣泛應用稱為即將到來的"軍事革命"——鑒于俄羅斯在侵烏戰爭中獲得的實戰經驗，其或將成為該領域的全球主導力量之一（Discred.ru，2024年1月14日；Kommersant.ru，2021年9月15日；Focus.ua，2023年5月26日；Army.ric.mil.ru，2022年1月10日）。

俄羅斯人工智能從蘇聯時代至2021年的發展軌跡

俄羅斯AI技術的根源可追溯至1960年代，與澤列諾格勒"科學城"（Наукоград）的建立直接相關。該"科學城"項目（除其他科研方向外）開發了早期AI技術，獲得蘇聯總理阿列克謝·柯西金、電子工業部長亞歷山大·肖金及國防工業聯合體其他要員支持（俄羅斯科學院官網，2018年8月9日）。1962年，相關研究在物理問題科學研究院（Научно-исследовательский институт физических проблем）框架下啟動，來自物理、信息技術、數學、生物學與神經外科等領域的專家在此開展人工神經網絡項目實驗。彼時實驗的核心目標在于提升蘇聯防空反導（PVO-PRO）系統效能。

盡管蘇聯領導層對新興技術領域關注不足，但部分武器系統仍配備了全自動化的早期AI系統。例如，1983年蘇聯通過第686-214號決議，向海軍列裝首批P-700花崗巖反艦巡航導彈（具備艦載與潛射型號，可打擊海上與地面目標）（俄新社，2023年8月15日；機械制造科研生產聯合體官網，2024年3月2日通過網頁存檔訪問）。1991年蘇聯解體后，因軍費縮減，軍用AI研究陷入停滯（俄羅斯科學院官網，2018年8月9日）。

俄羅斯軍事現代化進程中AI技術的重要性重獲關注始于2014年——因非法吞并克里米亞及煽動烏東頓巴斯地區沖突導致俄西方關系惡化。2017年，俄羅斯總統普京宣稱"AI不僅是俄羅斯的未來，更是全人類的未來……掌握該領域主導權者將成為世界主宰"（Topwar.ru，2021年4月6日）。兩年后，《2030年前人工智能發展戰略》的頒布成為俄羅斯AI發展里程碑（克里姆林宮官網，2019年10月10日）。該戰略通過總統令確立為國家AI發展計劃基石，旨在"使俄羅斯AI技術占據全球市場重要份額"（克里姆林宮官網，2019年10月10日）。

2021年俄國防務專業期刊《軍事思想》（Военная Мысль）刊文詳述俄軍AI應用的七大領域（Cyberleninka.ru，2024年2月22日訪問）：火控系統（定位追蹤飛行目標）；防空反導系統（探測摧毀飛行器）；多域指揮控制（海量信息數據采集處理與系統化）；戰場及遠程機器人作戰系統；電子戰；訓練模擬器；可自主追蹤切換目標的智能武器系統。

盡管俄軍政高層認可AI的戰略價值，但在2022年2月全面侵烏前，其應用僅呈零星展示。實質性變革始于俄軍在烏克蘭戰場遭遇西方特定類型武器系統后——面對作戰困境，俄軍開始加速AI技術整合進程。

俄烏戰爭與AI軍事應用

俄羅斯對烏克蘭的全面行動成為首場主動應用人工智能（AI）的重大武裝沖突，但此舉亦使俄軍陷入困境。據俄方消息源披露，由于美國向烏軍提供支持（特別是運用美企Maven與Palantir的AI技術），烏方得以收集、解碼并翻譯（轉烏克蘭語與英語）俄軍通信信息。報道稱，此類支持主要用于打擊俄軍目標，使美國得以在實戰中"測試其對俄軍事AI能力"（Vzglyad，1月8日）。俄軍無力反制西方技術，促使俄羅斯加大投入強化自主AI能力建設。

例如，AI成為俄國防部主辦的"軍隊-2023"論壇核心議題。俄國防部創新發展部負責人亞歷山大·奧薩德丘克少將宣稱：
 "2023年論壇科工議程的主導議題涵蓋AI、國防工業復合體多元化、最先進指揮控制系統、偵察體系、精確制導武器與機器人技術。無人機議題（及AI應用）獲重點關注……實質上，我們正在見證一個新興資本與技術密集型產業的誕生。大量此類項目與解決方案……正被成功整合至參與特別軍事行動的俄軍作戰體系。"（俄新社，2023年8月15日）

鑒于戰場直面西方AI技術的挫敗經驗，俄國防部正整合資源試圖追趕西方競爭對手。關鍵舉措包括2022年8月成立專門機構，其職能聚焦"武器裝備生產中的AI能力開發"（塔斯社，2022年8月17日）。至2023年8月，俄國防部宣布推進超500項AI相關項目，其中222項將于當年底完成部署（《紅星周刊》，2022年9月23日；俄新社，2023年8月15日）。此外，俄羅斯通過委托"時代"軍事科技城、俄羅斯電子股份公司與聯合航空制造集團等企業，構建軍用AI研發體系（Cnews.ru，2019年7月11日；《紅星周刊》，2021年4月19日；Vz.ru，2024年1月19日）。

2023年，俄軍事專家系統分析AI賦能戰場效能的重點領域，涵蓋指揮控制、先制能力開發、戰場態勢圖生成、作戰建模、威脅預測、行政規劃與戰場監控（Cyberleninka.ru，2024年2月20日訪問）。AI應用將大幅優化戰前準備與實戰指揮控制系統效能。俄烏戰爭進程進一步印證AI作為戰爭要素的戰略價值。據俄方消息，俄軍持續在"鎧甲"S-1、S-300、S-400及2019年列裝的S-350"勇士"中程防空系統中應用AI技術。盡管信息源存俄方主觀性，但該策略對抗擊美制ATACMS導彈與英法"風暴陰影"/SCALP-EG導彈顯現成效（Topwar.ru，2024年7月4日）。

俄方亦加速無人機AI技術研發。據俄防空博物館館長、軍事專家尤里·克努托夫透露，俄羅斯正為2019年首展的"扎拉柳葉刀"游蕩彈藥集成AI技術，使其具備"從多獨立發射平臺齊射無人機群，升空后通過信息交互自主分配任務"的能力（MK.ru，2024年1月3日）。

評估俄羅斯AI軍事優先戰略的初期成效可見，俄方正著力推動"軍事AI應用常態化"。最新研究顯示，俄媒涉及AI的報道中83%呈正面基調，僅17%為負面（RUND大學，2024年）。研究指出，鑒于"北約威脅迫近與軍備競賽升級"，俄媒存在"為軍事AI應用正名的顯著趨勢"，總體而言"俄羅斯輿論已呈現AI軍事應用常態化態勢"（RUND大學，2024年）。

結論

盡管俄羅斯在AI領域的起步較晚，其企業實力遜于北美與中國同行，但表象可能具有誤導性。自全面侵烏以來，莫斯科對AI（涵蓋軍事與民用）的重視顯著提升。最新數據顯示，俄羅斯現已成為全球AI整合度前十國家之一，其在公共生活與經濟各領域的滲透率居于前列（Lenta.ru，2024年3月13日）。

然而，俄軍事專家（如軍事科學院高級研究員弗拉基米爾·普里赫瓦季洛夫）坦言："當前我們幾乎無望在AI應用上趕超中美，技術能力存在代差"（Lenta.ru，2024年1月16日）。但三大因素可能縮小差距：其一，俄烏戰爭為俄羅斯提供了實戰環境下AI應用的獨特數據池；其二，威權體制賦予俄快速動員內部資源實現特定目標的能力，使克里姆林宮在AI資源分配上具備決策效率優勢；其三，俄羅斯與委內瑞拉等威權國家開展AI合作，創造技術協同進步機遇。鑒于俄朝軍事安全合作強化，雙方或拓展至AI領域。

盡管俄朝在AI等創新領域的合作本身不構成直接威脅，但在網絡間諜活動升級的背景下，此類協作可能催生新型風險。

最終，俄羅斯對軍事AI應用的日益重視凸顯其彌合技術鴻溝（尤其對美）的決心。無論能否全面追平全球AI發展，俄方依托戰場經驗與戰略聯盟強化的AI能力，或將重塑未來軍事格局與沖突形態。

參考來源：jamestown

近年來，美國國防部（DoD）、學術界及其他政策制定者已廣泛關注人工智能（AI）在戰爭中的應用問題。此類關切常引發關于在戰場部署AI驅動技術時需建立或強化"適當人類判斷"的呼吁。盡管相關術語仍顯模糊，但近期政府指導文件（如國防部第3000.09號指令）日益強調人類判斷在軍事AI整合中的重要性。然而，現有監管框架或未能充分應對一項關鍵風險：即便存在人類監督，AI系統仍可能觸發快速、失控的升級態勢。

特朗普政府《消除美國AI領導力障礙》行政令為解決AI賦能戰爭的升級風險提供契機。此類風險源于兩個相互關聯的動因：其一，AI系統間的交互可能引發人類無法預測或控制的快速意外升級，導致有效人類監督失效；其二，時間壓力下的AI-人類互動可能促使指揮官日益依賴機器判斷，實質將關鍵決策權讓渡于AI系統。現有的人類監督模式未能化解這些升級風險。若缺乏有效機制阻止沖突各方由AI驅動的升級進程，決策回路中的人類介入僅能延緩而非阻止戰場態勢升級。某些情況下，人類干預甚至可能因在已然動蕩的AI交互中注入額外復雜性與不確定性，反而加劇升級風險。

2010年"閃崩"事件的警示

華爾街為AI驅動軍事升級風險提供了極具參照價值的類比。2010年5月6日，道瓊斯工業平均指數在五分鐘內暴跌超9%。這場因算法意外行為加劇的"閃崩"事件造成約1萬億美元市場損失，揭示了自動化系統如何引發快速失控的升級過程。該事件與軍事風險存在驚人相似性：正如相互作用的交易算法導致市場崩潰，軍事人工智能系統的交互可能引發不可控的沖突升級。隨著各國軍隊部署Palantir Gotham等先進AI決策支持系統，此類風險愈發緊迫。在美國加速AI發展的政策轉向背景下，軍事領導者必須借鑒金融監管機構對閃崩的應對經驗，實施強力保障機制防止AI系統意外引發沖突升級。

2010年閃崩后，股票市場實施了針對個股的"熔斷機制"——在極端波動期間暫停交易以恢復市場穩定的制度。這項監管創新為軍事AI系統提供了可行路徑：當檢測到危險升級跡象時，自動觸發限制AI驅動作戰行動的保障機制。正如熔斷機制通過強制暫停交易防止市場連鎖崩盤，戰場版熔斷機制可在沖突強度超過預設閾值時自動限制AI系統作戰范圍，防止失控升級。這類機制將為軍事指揮官爭取評估局勢的時間，避免小規模交火演變為全面沖突。

盡管閃崩最初歸咎于人為失誤，但美國證交會與商品期貨交易委員會調查揭示高頻交易算法（HFT）才是主要推手。事件始于標普500電子迷你期貨合約的巨額拋售，觸發高頻算法間的連鎖反應——機器快速來回交易加劇市場崩跌。技術故障與去中心化交易等市場結構問題也放大了危機。雖然確切原因仍存爭議，但該事件證明多重復雜交互（多AI系統間、AI與人類交易員間、人類決策者間）可導致局勢急速升級。金融市場這種升級模式與AI賦能軍事系統的風險異曲同工：看似理性的個體反應疊加可能引發災難性系統效應。

人工智能決策與升級風險

當人工智能系統彼此互動或與人類交互時，其行為可能偏離預期，形成使人類監管復雜化的涌現性動態。2010年閃崩事件中，高頻交易算法在未預見的極端案例中快速交易貶值證券——這種無約束的算法響應源于其內在的對抗性設計邏輯：既試圖利用市場低效又激進規避損失，從而放大波動性。更值得警惕的是，人類干預未能阻止崩盤反而加劇危機：投資者拋售持倉加速螺旋下跌。值得注意的是，這發生在監管嚴密的金融市場，理論上AI行為應更易預測。若閃崩能在如此受控環境中爆發，瞬息萬變的現代戰場上"瞬時戰爭"的爆發速度將更為驚人。

人工智能互動的速度與不可預測性在戰爭中的風險更為嚴峻。不同于在結構化約束下運行的金融交易算法，軍事AI系統將在非結構化高壓環境中對抗敵方系統。這些系統可在毫秒級處理信息并實施戰術調整，遠超人類反應速度。當多個AI驅動決策系統（AI-DDS）交互時，快速遞歸決策可能觸發不可預測的沖突動態，導致無意識升級風險激增。這種挑戰凸顯出建立AI安全機制的必要性——確保軍事指揮官保持有效控制，防止自動化連鎖反應引發失控升級。

盡管現行國防部政策要求人類對AI行為實施裁決權，但未來戰斗場景可能不容許充分審議時間。在動態作戰態勢中，指揮官或更傾向依賴AI提供的目標選定與武器配置建議。盡管人類仍保留對AI建議目標的批準權，但這往往意味著對機器決策的高度信任。這種對人工智能的遵從不僅可能出現在激烈交戰中——即使感知到對手的領土侵犯意圖，也可能促使人類信任AI判斷。

人工智能決策還是AI指令？

時效性軍事決策的復雜性凸顯了失控升級的風險。試想某AI系統向防御方預警俄羅斯坦克穿越蘇瓦烏基走廊。此時系統將發出攻擊警報并提出若干防御選項。由于響應時間僅數分鐘，軍事指揮官須在沖突升級風險與接敵必要性間權衡。鑒于預警期極短，核實敵情或參考應急預案均不可行。因此指揮官可能完全依賴AI判斷。時間壓力或迫使指揮官優先快速響應而非深入分析，使人類判斷淪為流程性步驟。

速度在交易與戰爭中均構成關鍵戰術優勢。歷史上，軍隊通過靜態流程圖式作戰計劃維持行動速度，但此類計劃頻繁過時且更新成本高昂，凸顯AI賦能決策的吸引力——可動態整合敵方行動至實時軍事決策流程。AI工具比人類參謀更快更全面地處理數據，整合人類難以即時察覺的細微線索與模式，形成全面戰略。與傳統計劃不同，AI決策具備適應性，可有效應對動態威脅。正如算法革新交易，AI工具將助力軍事指揮官創新并挫敗敵方戰術。

何種因素可能促使軍事AI系統升級沖突？核心驅動或在于此類系統的根本目標：最大化獲勝概率。在戰略決策中，某些孤立看似合理的行動可能導致更糟的長期后果。單次囚徒困境中，背叛具有工具理性（確保個體最優結果），但當雙方均背叛時整體結果惡化；金融市場上個體拋售在下跌中看似理性，但集體行為加劇波動加速崩盤。以戰場勝利為優先的AI系統可能視升級為最佳即時策略。然而，正如背叛瓦解合作、恐慌拋售惡化危機，專注短期軍事勝利的AI或能贏得戰斗卻引發意外全面沖突——瞬時戰爭。

戰場熔斷機制

為應對"黑色星期一"的大規模拋售，紐約證券交易所（NYSE）實施了熔斷機制——當標普500等主要指數價格劇烈波動時暫停所有交易。2010年閃崩事件暴露了全市場熔斷機制的局限性，促使實施個股熔斷機制以更精細應對系統性風險。然而將此類方案移植至戰場環境面臨挑戰：熔斷機制本質依賴中央控制（由NYSE而非個體交易員觸發），而作戰環境缺乏中央控制，傳統熔斷機制在沖突升級管理中既不現實亦無效。

熔斷模型為控制AI驅動升級提供關鍵框架，但戰場應用需通過可量化參數衡量沖突升級。參戰人員數量增長、戰線擴展、武器類型多樣化等要素均可納入"升級指標"構建。國際軍控條約可基于該指標，強制要求所有AI系統集成熔斷機制。禁止化學武器組織等成功先例已為此類國際合作奠定基礎。當戰場升級速度超出閾值，該機制將激活于所有自主武器系統與AI驅動決策系統（AI-DDS），暫時中止或縮減進攻行動以防止失控升級，但關鍵情報監視目標獲取與偵察（ISTAR）資產仍保持運行，確保指揮官在暫停期間維持態勢感知并作出知情決策。

此類機制的潛在風險在于：若侵略方以不觸發熔斷機制的方式實現軍事目標，可能形成單邊優勢。為緩解此問題，升級指標設計需考慮隱蔽侵略形式，框架應包含允許防御方實施相稱反擊而不致升級的機制。即便此方案可能導致防御方承受短期戰術失利，但其核心價值在于確保小規模沖突不會迅速演變為全面戰爭。

戰場熔斷機制：防患于未然

缺乏國際監管體系為美國軍事領導力在管控升級風險方面創造機遇。五角大樓首席數字與人工智能辦公室（Chief Digital and Artificial Intelligence Office）作為AI部署與政策制定領域的領跑者，可開發并分析模擬升級場景的模型。此類仿真能為測試降級機制（含熔斷機制實施）提供實證基礎，從而為符合美國戰略利益的循證政策制定提供依據。

美國金融市場證明有效監管通過預防災難性錯誤與構建信任鞏固主導地位。閃崩事件后，熔斷機制與其他管控措施向投資者確保算法交易不會演變為市場破壞行為，從而強化了美國全球金融領導地位。軍事AI領域同理：指揮官只有在確信先進系統不會引發災難性沖突時才會部署。正如交易算法在保持競爭優勢的同時運行于防護框架內，軍事人工智能系統需配備既能防止升級又不削弱戰術效能的管控機制。

預防戰場意外升級符合特朗普總統"終止戰爭而非發起戰爭"的承諾。正如金融監管者在維持市場效能的同時實施防閃崩機制，軍事領導者可開發確保AI驅動決策強化而非損害美軍優勢的管控措施。通過國際外交將熔斷機制整合至軍事AI系統，體現了在維持美國戰略主導地位與防范失控升級之間尋求平衡的務實路徑。

該方案契合本屆政府更廣泛的AI戰略——在管理戰略風險的同時強調美國領導力與創新。若無適當防護機制，多AI系統在戰斗場景中的互動可能導致快速失控升級，使美軍卷入超出戰略利益的沖突。此結果將損害美國根本目標：保障國家的長期安全、穩定與繁榮。通過引領軍事AI系統有效管控機制開發，美國可在保持技術優勢的同時防范可能損害國家利益的意外升級。

參考來源：CENTER FOR ETHICS AND THE RULE OF LAW

俄羅斯技術官僚討論西方生成式聊天機器人威脅的表象之下，是俄羅斯人工智能產業的全面軍事化進程。T-invariant調查揭示俄軍如何運用AI實現自殺式無人機的光學導航（規避敵方電子戰干擾）、優化無人機群戰術、重構軍事物流體系，并將密碼學重心轉向網絡攻擊而非數據防護。盡管俄羅斯在民用AI競賽中落后——百億億次級超級計算與大語言模型（LLMs）領域雙線潰退——但其"主權AI"戰略聚焦算力需求較低的軍事應用。在這場暗戰中，俄羅斯擁有充足智力與計算資源儲備。

新冷戰下的AI戰爭敘事
 關于AI戰爭角色的論調已成為新冷戰雙方的高頻議題。埃隆·馬斯克近期警告"大國戰爭將是無人機與AI的對抗"，擔憂可能引發"終結者式"場景，呼吁西點軍校協助防范并擴大美國無人機產能。類似討論主導俄羅斯政治話語，高層官員召集政府會議研討"如何運用AI提升現役戰區作戰效能"。

主權人工智能戰略
 俄羅斯正推進名為"主權人工智能"的技術——該術語雖具宣傳色彩，卻植根于實質性戰略目標（下文將深入解析）。戰爭在阻礙AI發展的同時，亦加速其軍事化進程，尤其軍事AI模型領域"不惜代價投入"。鑒于本文聚焦軍事AI應用，公開信息稀缺——此非俄獨有現象，中美烏等國皆然。

"主權AI"概念由俄總統普京首創，經2024年11月7日索契瓦爾代俱樂部會議發言后引發關注。會上，俄羅斯量子中心聯合創始人魯斯蘭·尤努索夫警示生成式聊天機器人傳播"左翼自由主義議程"對俄青年的意識形態侵蝕。

尤努索夫警告稱："近年AI訓練數據日趨合成化，加劇模型極端化風險。但更危險的是AI對青年思維的隱性塑造，植入常源自海外（尤其跨大西洋）的意識形態。嚴監管必要但禁令無效，須培育本土AI技術。所幸俄已取得重大進展，成為全球唯三具備完整IT技術棧的國家——此乃真正主權根基。"

俄羅斯是否真正擁有"完整IT技術棧"存疑。缺乏本土高端處理器產能，技術自主主張堪憂——尤努索夫或心知肚明。現實中僅一國擁有完整技術棧，且仍需國際合作。

普京隨后發言承認AI具核能般的雙刃性，指出："禁止AI不現實，競爭環境下其發展不可避免。鑒于俄現有優勢，我們有望躋身領跑者。主權至關重要——多數平臺境外開發并塑造世界觀，我們必須覺醒并發展自主主權AI。俄儲行、Yandex等企業正積極布局且成效顯著，尤其在自我迭代領域前景廣闊。"

俄版AI硬件困境與迂回路徑

"自我迭代"具體含義尚不明確——可能指代尤努索夫警告的合成數據訓練導致模型崩潰。但普京的核心觀點是："競爭正在激化。我并非指武裝對抗，但經濟角力使AI發展不可阻擋。"在這場競賽中，若無法研發對手競相突破的武器即意味著失敗。盡管普京在瓦爾代論壇回避"武裝對抗"措辭，俄羅斯軍事AI野心已昭然若揭。但"憑借現有優勢躋身領跑者"的論斷是否可信？所謂"優勢"究竟何在？

最可能的解釋是，俄儲行（Sber）、Yandex等企業及某些隱秘機構多年積累的AI模型儲備構成其底氣。

自上而下的技術桎梏
開發生成式、導航式或其他類型AI模型需巨額資金與尖端技術支撐。

全面侵烏與制裁前的解決方案
 彼時俄羅斯科技巨頭采取直截了當的策略——采購海外硬件。Yandex與Sber從貨架購置構建超級計算機所需的一切：英偉達或英特爾GPU、Infiniband/以太網互聯設備、存儲驅動器、冷卻系統及其他精密組件。這些部件經進口、組裝、調試后形成完整算力體系。

軟件層面，Yandex自研AI訓練架構，Sber則依賴TensorFlow、PyTorch等美國框架，甚至通過微軟Azure云服務擴展算力。例如Sber"Kristofari"超算曾配置Azure接口以獲取額外計算資源。

資金充足時（如采購超萬塊英偉達GPU），企業采購無阻——供應商提供全流程服務。算力不足？可租賃谷歌或微軟云資源。

制裁沖擊與灰色突圍
 需清醒認知：全球尚無單一國家能獨立制造尖端處理器。荷蘭ASML生產光刻機，但芯片制造依賴臺積電——這些均屬百億美元級技術生態。此乃俄羅斯從未考慮自研處理器的根本原因。

2022年2月后的制裁初期引發震蕩，半導體供應鏈幾近斷裂，即便"貝加爾"等國產處理器仍需臺積電代工。但隨著時間推移，灰色進口市場悄然成型。基礎芯片全球年產量以十億計，完全阻斷對俄供應近乎不可能。小型批發商建立起芯片輸送渠道——不僅涵蓋基礎型號，甚至包括英偉達H100等先進產品。此類芯片年產數十萬枚，追蹤每批次流向難度極高（英特爾至強等通用芯片管控更松）。"MGU-270"超算即由此類灰色部件組裝而成。俄羅斯至今未展現自研同級芯片能力，中國亦未掌握量產技術——即便突破，對俄供應亦無保障。

技術代差與替代路徑
 需注意：GPU等芯片全球流通量級龐大，且隨技術迭代（尖端→過時）數量激增，追蹤難度呈指數級上升。灰色渠道雖能運作，但僅限老舊型號，使俄羅斯天然滯后2-3年。當需求躍升至20萬塊H100或馬斯克"巨像"超算所用的最新H200時，灰色市場即失效——其無法替代直接供應鏈，存在體量瓶頸與制裁打擊風險。

軟件生態相對穩定。AI開發核心框架PyTorch與TensorFlow雖深度綁定英偉達架構，但本身屬開源項目，CUDA驅動與專用庫亦可自由獲取。云服務訪問問題亦有變通方案。

對普通開發者而言，Yandex Cloud或Cloud.ru可維護庫更新并確保與新芯片兼容——前提是能獲取硬件。

差異化競爭與軍事AI前景
 系統性滯后不可避免。對比ChatGPT-3.5與ChatGPT-4o（免費版）即可感知兩年技術代差。但俄羅斯仍可通過資金、芯片與軟件組合開發特定領域AI模型。

俄羅斯顯然未參與"通用人工智能（AGI）"競賽（當前條件亦不允許），"誰需要AGI"的論調不過是酸葡萄心理。但AI領域廣闊，俄版"主權AI"在部分前沿方向或能突破——因其設計直指"前線"需求。此類場景無需H100級芯片，轉而依賴英偉達Jetson或AMD Xilinx等可編程邏輯芯片，形成差異化技術路徑。

百億億次級計算競賽

俄羅斯正進行一場代價高昂的戰爭。多方估算顯示，三年間俄方在不同戰線投入約3000億美元。莫斯科雖未公開具體開支，但五角大樓評估其前兩年（截至2024年2月）耗資2110億美元。后續年度開支或維持千億美元水平。這筆資金是否龐大？從任何標準看都堪稱天文數字，但在當今AI競賽中卻相形見絀。

軟銀與OpenAI主導的"星門計劃"（Stargate）公開投資額為五年5000億美元，其隱性目標是開發無人理解的通用人工智能（AGI）。這僅是眾多項目之一，整個AI生態系統涵蓋市值近千億美元的企業與數百億融資，競相推動模型進化（谷歌、馬斯克的x.AI"巨像"超算等項目尚不計入）。全球AI總投資逼近萬億美元，奧特曼去年預估僅芯片生產就需5-7萬億美元。在此規模下，微軟重啟三里島核電站為數據中心供電的計劃亦如靴上微塵。俄羅斯既無此財力，戰時狀態更斷絕籌資可能。中國半導體狀況雖優于俄羅斯，但與美企差距仍大，尤其在制裁環境下。

AI成本飆升與戰爭驅動
 《自然》雜志近期聚焦OpenAI的o3模型指出："o3已屬資源密集型——在ARC-AGI基準測試中單任務平均耗時14分鐘，單次嘗試成本或達數千美元。"這與秒級響應的Deep Researcher等月費20-200美元模型形成霄壤之別。

戰爭再次成為科技進步的驅動力，而AI是優先領域。但戰爭對美國尚屬假想情景，對俄羅斯卻是日常現實。俄無力參與AGI等長期不確定的全球競賽，其急需的是當下可行的解決方案。

正如T-invariant報道"MSU-270"超算時所言："這臺旗艦學術超算將專攻AI領域，由普京之女葉卡捷琳娜·季霍諾娃領導的莫斯科國立大學AI研究所主導。季霍諾娃承認俄在'百億億次級競賽'中'追隨而非引領趨勢'，但強調俄采取'更務實的AI發展路徑'，聚焦'無人機與油氣領域的應用需求'。"

季霍諾娃對俄AI發展持現實態度。改變現代戰爭形態的核心技術？答案眾所周知——無人機。涵蓋水面/水下無人載具，但最具顛覆性的是可攜帶致命載荷、遠程操控或自主行動的無人機群。

19世紀，隨著火炮精度與射程提升，軍隊摒棄密集縱隊沖鋒。21世紀，無人機興起使軍事部署從大規模預備隊集結轉向快速機動打擊單元。但無人機欲在敵后自主行動，必須配備AI。除作戰外，無人機在后勤保障與密碼學革新中亦發揮關鍵作用。

最后需指出：若非深陷戰爭，俄羅斯或有余力參與"百億億次級競賽"，但當前其戰略重心已然轉移。

無人機'游擊時代'終結
 首先需明確：無人機（UAV）的具體戰術技術參數仍屬機密或僅有概略信息。本文聚焦點非無人機本身，而是AI模型在軍事無人機中的應用。

參考2024年12月"戰爭研究所（ISW）"報告：俄烏雙方正組建無人系統新軍種。烏克蘭成立"無人系統部隊（USF）"，普京亦宣布俄類似計劃。當前兩國無人機作戰仍高度依賴民間力量——瓦格納集團在巴赫穆特戰役開創無人機大規模使用先例，志愿組織自籌資金完成組裝與操作員培訓。無人機常無視戰場指揮官反對投入實戰。

然而，俄國防部正將此類力量整合為獨立軍種。一方面，戰時重組將沖擊既有生產部署機制；另一方面，俄專家評估6-12個月內此舉將顯著提升無人機戰力并拓展作戰范疇，包括開發無法由作坊式車間仿制、需專業訓練操作的高端機型。

普京聲明、季霍諾娃表態及防長別洛烏索夫2024年8月組建"先進無人機技術盧比孔中心"，均預示俄作戰無人機部隊轉型在即。無人機"游擊戰時代"正走向終結。俄羅斯似乎愿承受短期戰術混亂（包括戰場協同性下降），以換取近期的戰略優勢。

"主權AI"實質解析

普京倡導的"主權人工智能"、季霍諾娃對其適用范圍的界定、封閉式超算的擴散及別洛烏索夫對軍用無人機生產的重組，共同指向同一軌跡：俄羅斯的"主權AI"本質即軍事化AI。

具體研發細節雖鮮為人知，但采購模式、機構調整與硬件瓶頸等線索均表明核心戰略——將AI模型投入實戰。俄羅斯兼具算力資源（制裁下仍存）與技術專長推進此進程。唯一制約因素？先進芯片短缺——這不僅影響百億億次級計算，更制約下一代無人機與機器人發展。

但灰色進口渠道與"MSU-270"超算案例證明迂回路徑可行。這一現實應引起芯片制造商與制裁執行者警覺：技術壁壘正被突破，代差縮小速度或超預期。

軍事物流：AI顛覆后勤規則
 當AI革新作戰系統時，其最關鍵應用之一在于破解軍事物流難題。軍事格言"浪漫者研究戰術，務實者鉆研后勤"絕非戲言——現代后勤學誕生于二戰美軍太平洋戰場補給實踐。如今戰場環境更趨復雜，蒙日-坎托羅維奇運輸問題（約束條件下最優資源配置）成為軍事AI的理想挑戰場。

與民用物流（路網穩定僅流量波動）不同，戰區動態損毀特性（橋梁坍塌、補給線切斷、倉庫被毀）要求AI系統實時重算路徑，最小化威脅暴露，同步規劃替代存儲點與運輸線。這超越單純導航，需融合威脅預測、資源優化與應急方案調整。

密碼學與AI：攻防新維度
 AI模型興起重塑密碼學格局。AI不僅是加解密工具，更成為"破解用戶"（通過深度偽造/釣魚獲取密碼）與侵蝕基礎設施（包括目標機構依賴的AI模型）的利器。

AI在經典密碼學挑戰中亦取得突破。通過海量數據分析，AI可基于頻率分析與關鍵詞模式識別破譯多種加密方法。若數據泄露同時暴露密文與明文，AI即可據此自訓練。社交媒體公開帖文等用戶行為數據，亦被用于分析寫作模式以破解加密通訊。

T-invariant披露"MSU-270"超算后，熟悉莫大計算中心運作的HPC專家透露：在為季霍諾娃AI研究所組裝新機同時，俄聯邦安全局（FSB）密碼通信與信息學院（IKSI）曾計劃專用超算，但因多重阻礙擱置。"戰前已撥備至少兩臺超算資金，包括IKSI專機，"該專家稱，"制裁導致組件漲價、采購困難，最終僅夠建造一臺。據我所知密碼學超算計劃暫緩。"

俄超算企業代表推測IKSI專家或正使用"MSU-270"，這解釋了該機開發保密性與空前的訪問限制——不同于前輩"羅蒙諾索夫"系列，"MSU-270"首次禁止其他院校研究者使用。熟悉IKSI運作的消息源指出："FSB密碼學家是智力精英，與數學家無異。蘇聯時期他們與美國專家展開破譯競賽，如今技術迭代競爭更烈。軍方雖有'時代科技城'等資源，但密碼學家仍需專屬算力。"

未來戰場啟示
 從光學導航無人機到AI集群作戰，從動態物流優化到密碼攻防升級，俄羅斯正構建以軍事需求為導向的AI生態系統。制裁陰影下的技術突圍與灰色供應鏈運作，揭示現代軍事競賽的復雜生態。當"主權"與"軍事化"成為同義詞，全球技術博弈進入全新維度——這里沒有永恒領先者，唯有持續進化的生存者。

參考來源：//t-invariant.org/2025/03/sovereign-means-military-how-russia-militarized-ai-drone-and-cryptography-industries/