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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

俄烏戰場背景下，常規威懾時代正在急速演變。烏克蘭深入俄羅斯領土的遠程無人機襲擊，徹底顛覆了傳統威懾理論。這類無人化精準攻擊鎖定從預警雷達到關鍵軍事設施等戰略目標。這些行動揭示出全新的威脅計算法則——持久性、精確性和認知影響力成為決定性要素。近期分析表明，此類無人機作戰已改變對手國家內部的風險評估，即使10%至15%的認知偏差也可能導致戰略誤判。隨著常規與核武器界限日益模糊，美國核戰略家正迫切呼吁重構威懾體系。

戰略轉變：重塑戰略預設

數十年來，美國核戰略基于一個核心假設：任何針對核指揮控制系統的常規攻擊必將觸發核反擊。冷戰時期演習數據及后續真實事件強化了防務規劃者的這一思維定式。然而烏克蘭對俄敏感目標（包括構成俄預警體系核心的雷達站）的反復無人機打擊，迫使人們重新審視固有認知。克里姆林宮的反應展現顯著克制，將此類侵入視為可控代價而非核升級導火索。從莫斯科多方公開及機密渠道傳遞的戰略克制信號表明：當代威懾機制正從依賴核武暴力，轉向依托打擊精度與意圖判斷的精妙博弈。現代決策者必須認識到，威懾體系需融合更廣泛要素——包括技術驅動的精確性及對手的升級閾值。

無形沖擊：超越核武的戰略重構

以核火力等同于戰略影響力的時代正走向終結。烏克蘭對低成本高精度無人機的創新運用證明，小型平臺足以顛覆傳統安全邏輯。防務智庫最新報告估算：無人機作戰單價不足傳統戰機任務的1%，但在情報獲取與戰術破壞方面的作戰效能關鍵領域卻可媲美。這些無人機深入敵境打擊曾被視作堅不可摧的高價值軍事經濟目標，其作戰模式正挑戰擁核國家對本土可信威脅的長期壟斷。美國規劃者必須重新校準威脅模型，整合非核選項——未來的戰略影響力不僅更經濟，技術復雜性亦遠超以往。

本土幻影破滅

冷戰時期，廣闊疆域、天然屏障與海洋隔絕營造了大國享有絕對安全的幻象。如今這一幻象正在崩塌。烏克蘭的無人機作戰生動證明：即使被認為嚴密防護的區域仍可被滲透。針對俄預警網絡、關鍵能源設施及軍事基地的襲擊揭示：沒有任何領域可高枕無憂。在高度敏捷的自主系統時代，從電網、通信系統到預警雷達等美國關鍵基礎設施風險陡增。鑒于全球無人機市場預計2030年將達近500億美元規模，本土防御戰略亟待徹底革新。快速響應機制、增強態勢感知及反無人機技術投入已非可選項，而是現代威懾體系的核心支柱。

無形信號：光學效應與意圖如何驅動局勢升級

烏克蘭作戰行動最顯著的特征之一，是其能在獲取戰術優勢的同時避免局勢失控升級。這些無人機打擊的成功源于精準的時機選擇、精確打擊及克制的執行。烏軍持續實施間隔性作戰，并精心選擇能突顯國家決心且避免大規模傷亡的目標。這種"雙重信息傳遞"（既達成作戰效果又傳遞政治信號）標志著威懾思維的深刻演進。當今時代，行動背后的光學效應與感知意圖可能和物理破壞同等關鍵。分析指出，對戰略意圖的誤判如今與傳統武力對抗場景一樣，構成非預期升級的重大風險。對美國而言，這意味著建立清晰明確的信息傳遞框架至關重要。此類框架必須使政策制定者與軍事領袖既能展示可信武力，又可避免被對手誤讀為挑釁行為。在行動受嚴密審視且容錯空間收窄的世界里，溝通清晰性已成為現代威懾的基石。

武器庫幻影：無人機融入威懾體系

無人機正超越傳統戰場角色，成為不可或缺的戰略資產。現代無人系統承擔多重職能——從監視偵察、情報收集到對關鍵目標的直接精確打擊。其融入作戰體系正以零人員傷亡風險革新軍事行動模式。此外相比有人打擊平臺，這些系統的政治敏感性更低。然而其日益凸顯的地位也帶來誤判風險。隨著近十年主要軍事強國對無人機技術的投資翻倍，必須迅速將其納入整體威懾框架。這需要制定嚴格政策以界定無人機作戰邊界與適用場景，開展指揮官升級管理綜合培訓，并通過公共信息傳遞強化戰略決心而不加劇緊張。技術應用的快速迭代意味著有效整合窗口期短暫，戰略敏捷性至關重要。

未來幻影：無人機時代的威懾重構

未來數十年維系美國戰略可信度，需要超越僅以核武力為錨的威懾模式。盡管核力量依然關鍵，但在當今多域沖突中，其已非塑造對手行為的唯一工具。威懾的未來取決于核與非核能力的無縫整合戰略。這要求制定國家無人機運用綜合條令，明確定義行動閾值、可打擊目標及強效升級管理規程。同時須著力升級本土防御體系，以應對遠程自主無人機攻擊威脅——尤其在太空資產、能源與電信領域。防務預算分析顯示：若北約成員國均達成GDP 2%防務支出目標，聯盟年度預算將增加逾千億美元。若欲在新作戰環境中保持威懾可信度與有效性，此類投資及美國提升技術韌性的同類舉措至關重要。

最終警示：擁抱威懾的幻影演進

"空中幽靈"不僅是隱喻，更濃縮了現代威懾的深刻變革。烏克蘭對無人機技術的創新運用，正強力重構長期主導全球安全政策的傳統認知。這種范式轉變挑戰固有觀念，要求美軍戰略快速演進。在混合威脅與技術劇變的時代，全球安全環境比以往更復雜且相互依存。未來威懾將取決于快速適應能力、非線性威脅響應能力，以及構建與威懾對象同等敏捷的靈活防御體系。對政策制定者的警示清晰可見：即刻擁抱這場幻影演進，因為在新興的多域戰場上，任何失誤都可能危及區域安全乃至全球秩序。烏克蘭無人機行動引發的威懾變革尖銳提醒：戰爭創新能使舊范式失效。隨著各國投資高性價比的精準自主系統，威懾計算法則將持續演變，迫使美國及其盟友重新審視戰略條令與防務開支。在這個最微弱的幻影也能顛覆戰略平衡的新時代，敏捷適應與響應能力將成為國家安全的真正標尺。

俄羅斯與烏克蘭正積極展開技術競賽，旨在開發和部署具備人工智能（AI）與機器學習（ML）能力的無人機。雙方競相推進這些AI/ML驅動的無人機技術，以實現無人機協同作戰、目標鎖定與戰場分析的自動化。成功整合AI/ML無人機或使俄烏軍隊減少對人類操作員和防御者的依賴，規避電子戰（EW）干擾，突破目標識別中的人類局限，并加速無人機作戰的決策流程。俄烏軍隊將尋求在多領域部署無人系統：包括無人航空系統（UAV）、無人水面艇（USV）及無人地面系統（UGV）。截至2025年6月初，俄烏雙方均未在戰場上大規模應用AI/ML無人機。然而，兩國正逐步將機器學習能力與有限的人工智能適配技術整合至新型無人機中，為開發全AI/ML驅動無人機鋪路。

本文使用“AI”與“ML”指代不同實現方式及開發復雜度層級，盡管二者定義存在重疊且討論常將ML功能歸入廣義AI范疇。當機器學習模型經訓練執行可預測的特定任務（無需強大算力、內存或數據云支持）時，其能力更易擴展并集成至無人機。此類任務包括：GPS拒止環境下的導航與末端制導、圖像模式識別、自導引及目標鎖定——盡管部分任務仍需AI等高級工具輔助。搭載ML能力的無人機仍需操作員提供全局指導與分析（如目標識別、模型調優以適應新環境），且通常需與操作員保持通訊。換言之，ML能力可使無人機執行預設編程與訓練任務，但缺乏自主適應戰場條件所需的推理能力，仍需人類智能介入與微調。

人工智能模型可執行需人類智能的任務，包括數據分析、自主識別篩選目標、基于實時條件調控無人機航跡。AI模型能指揮“無人機群”協同攻擊目標，實現高階機間協同作戰。AI還可將任務數據存儲于云端并分析，以獨立優化無人機作戰；AI驅動的無人機具備自適應決策能力，可消除與操作員通訊的需求。但AI能力集成至無人機的過程更昂貴耗時：需開發復雜新算法、強大算力支持、大規模數據云及長期測試，以訓練AI系統在不同戰場環境中運行學習。

人工智能（AI）驅動高層級自主決策，而機器學習（ML）能力執行特定任務并協助AI從戰場環境中學習。集群無人機可作為AI/ML驅動無人機的范例：其機間協同、目標鎖定及任務分配管理高度依賴AI；ML能力則支撐圖像識別、無人機避撞、目標鎖定等專項任務。

俄烏雙方自2023年中起持續強化機器視覺無人機的研發。機器視覺指使無人機能記憶目標圖像并對移動目標實現鎖定的自動圖像識別算法。烏克蘭推進該技術旨在應對俄軍電子戰與戰場電子偵察，并解決因信號中斷導致無人機脫靶的問題。具備ML能力的無人機可在通訊中斷（如受電子干擾時）保持目標追蹤能力。當前這類視導無人機尚未實現完全AI化，因其無法獨立辨別目標且仍需依賴人類智能。俄軍于2023年中后期部署"柳葉刀-3"（Lancet-3）無人機及游蕩彈藥時，首次應用機器視覺技術。烏克蘭數字轉型部長米哈伊洛·費多羅夫（Mykhailo Fedorov）在2024年2月宣布加速AI無人機研發，稱將很快推出對標"柳葉刀-3"的視導無人機。烏軍于2024年3月展示了首批視導無人機樣機。

俄羅斯持續擴大機器視覺無人機開發規模。俄研發機構在2025年5月中旬宣布啟動"圖維克"（Tyuvik）輕型攻擊無人機的量產，該機型配備抗電子干擾的目標追蹤系統。該無人機于2024年6月首次公開測試。研發方宣稱"圖維克"可在操作員確定打擊目標后，于任務末段自主攻擊目標。其自動駕駛系統在電子干擾環境中無需衛星導航或與操作員通訊，依賴預載地圖數據與圖像識別技術實現自主飛行。烏克蘭軍方亦指出，俄軍2025年5月增加使用具備AI能力的未明型號無人機，可能指向其擴增的視導與初級AI無人機群。

2024至2025年初，俄烏在戰場部署ML無人機時遭遇技術瓶頸，遂轉向大規模應用光纖引導無人機。據報俄制"柳葉刀-3"在2023年末至2024年初頻繁出現自主鎖定目標模式故障；2024年1月末的作戰錄像顯示，一架"柳葉刀-3"鎖定裝甲車后于最后時刻偏離軌道擊中殘骸堆。雖有記錄表明該機型曾命中火炮系統與火箭發射器，但未見其攻擊偽裝目標的有效案例。西方專家2024年2月公開質疑"柳葉刀-3"的實際自動化水平與目標識別可靠性。俄方同期啟動光纖無人機的并行開發，試圖在視導技術成熟前搶占戰場優勢。光纖引導雖非高新技術（線導彈藥已有數十年歷史），但因其抗干擾性強、可實現裝甲目標精確打擊且結構簡單便于量產，俄軍自2024年中起成功對烏軍制造新作戰困境。

烏克蘭某無人機制造商首席執行官于2024年夏季指出，算法導引能力薄弱導致機器視覺開發進展緩慢。該高管同時強調，俄軍電子戰設備沿前線密集部署（而非集中于目標區域），導致無人機升空后難以維持通信。另一家測試機器視覺無人機近兩年的烏企在2025年5月表示，此類技術目前仍"粗糙"，前線戰術無人機應用效果"平庸"。開發商證實末端制導通常適用于長航程固定翼無人機，但烏軍難以使四旋翼視導無人機進入俄軍目標有效射程；且此類機型追蹤移動目標時存在導航偏差，第一人稱視角（FPV）相機在500米距離無法識別目標。烏克蘭某連連長確認，當前烏軍作戰重心已轉向整合光纖引導無人機。

截至2025年5月，俄烏雙方僅在無人機上集成有限AI能力，多為試驗性部署而非大規模實戰應用。烏克蘭電子戰專家觀察到俄軍5月18日投入六架涂裝異色機翼的集群無人機（用于機間識別）；該機型據稱載彈3公斤、射程80公里，配備慣導與衛星導航系統，核心部件高度依賴進口；搭載高清攝像頭、JETSON視頻處理模塊、激光測距儀及超100GB高速硬盤；某衍生型號采用燃氣發動機將航程提升至100公里以上。俄軍每天在多方向投射30-50架此類無人機，常以2至6架編組測試；其依賴視覺地形導航飛向目標區，具備自主探測-分類-篩選目標能力，無需操作員授權最終打擊決策。

烏軍5月末首次在前線啟用新型AI"母艦無人機"。烏克蘭初創企業5月26日宣布，其GOGOL-M母艦無人機在攻擊俄軍目標測試中完成首次自主任務；該母艦可投送兩架FPV攻擊無人機，實施300公里射程的精確打擊。費多羅夫5月29日宣稱烏國防平臺Brave1研發的新型母艦無人機通過戰場測試——該機能在300公里距離內自主識別、定位目標，并用兩架FPV無人機打擊俄軍戰機、防空系統及關鍵基礎設施；若行動半徑在100公里內可返回重復使用，依托"SmartPilot"系統及視覺-慣導相機實現導航。鑒于俄烏雙方母艦無人機均處實戰測試階段，其實際效能與自主性仍有待評估。

俄羅斯推進AI/ML無人機研發，部分取決于構建聯合戰場態勢感知與管理體系的能力。其需開發精密的云系統存儲分析前線數據，系統化訓練AI無人機自主識別目標、規避友軍，實現全域無人機作戰追蹤。烏方則持續演進多型態勢感知系統：德爾塔（Delta）系統與"克魯波瓦"（Kropyva）系統已運作多年，其設計理念近似美國防部"聯合全域指揮控制"（CJADC2）構想。

德爾塔系統作為云端分析平臺，專責數據采集處理、態勢感知支持與作戰決策輔助，使烏軍各兵種及指揮層級能協同無人機、衛星、固定攝像頭、傳感器與前哨偵察情報。其任務控制模塊（同步矩陣）供操作員規劃任務并規避友軍誤擊；集成"維扎"（Vezha）視頻分析子系統，具備視頻流處理與群體影像解譯能力——通過"監視者"態勢感知模塊實現AI輔助目標捕獲與打擊單元調度。維扎系統采用"復仇者"AI進行目標獲取。此類數據分析能力與云端數據管理，將為烏克蘭訓練AI/ML無人機提供關鍵優勢。

俄官方媒體RBC 5月22日報道，俄格洛納斯衛星導航系統與國家技術倡議公司（NTI）聯合起草"俄羅斯數字天空"系統概念方案，旨在構建覆蓋俄空天域及相關網絡空間的統一網絡與信息技術體系。該系統擬通過AI與人工協同操作，整合當前割裂的空中/太空/無人機系統及分散的監管框架，實現衛星與無人機數據的傳輸處理一體化。格洛納斯官員稱此系統將建設俄低軌衛星星座、混合通信網絡、可信信息交換環境，并利用AI確保與無人載具的安全通訊。RBC透露開發商計劃于2025年7月16日前向俄交通部、國家航天集團（Roscosmos）、經濟發展部等機構提交完整方案。

俄羅斯集中式的無人機創新生產模式可能阻礙其AI/ML無人機研發突破。克里姆林宮正加緊管控曾引領俄無人機與AI創新的志愿組織與企業；2023-2024年間向407家航空制造企業投入2,430億盧布（30億美元）——對比同期核能研發六年預算僅2,770億盧布（31億美元）。俄國防部2023年末在被占頓涅茨克州"蘇多普拉托夫"志愿營基地設立無人系統培訓生產中心，據報其生產的廉價無人機因易受烏電子戰壓制而效能低下。當前集權化舉措可能因官僚體系制約削弱研發機構的技術突破能力。

克里姆林宮同步組建國資主導的"人工智能發展中心"，旨在打通政府機構、地方與企業的端到端協同，為國家AI優先目標提供分析支持。該中心將推動政府系統數字化升級，解決聯邦與地方技術應用失衡問題。副總理德米特里·切爾尼申科5月15日強調俄羅斯須搶占全球AI發展前沿，宣布將資助專項研究計劃。該中心或推動軍用AI及AI/ML無人機研發，但志愿AI開發者群體能否被整合尚不明確。克里姆林宮已通過禁止志愿組織赴前線、嚴限眾籌等措施約束其活動，這可能制約俄自發式無人機與AI發展生態。 烏克蘭AI/ML無人機研發則受困于投資不足與戰場即時需求擠壓。總統澤連斯基2025年1月呼吁伙伴國追加投資提升無人機產能；瓦德瓦尼人工智能中心專家同年5月指出，烏AI能力依賴商業技術/開源方案，現已觸及"玻璃天花板"，發展上限取決于資金投入與政府決心；并存在產能薄弱、研發力量分散、政府資源內耗、軍政協作缺失等問題。計算資源與AI專業人才短缺亦制約進展。政府面臨雙重挑戰：需在資金匱乏中維持AI/ML無人機研發，同時加速滿足戰場急需的其他創新——例如當前正全力追趕俄光纖無人機產能。

結論：技術演進尚需周期

截至2025年6月，預言AI/ML無人機革命為時尚早，因俄烏均需更多時間、測試與資源方能實現大規模前線部署。雙方將持續優化機器學習與機器視覺能力，同步開展AI訓練測試；后續還須解決新型無人機量產瓶頸。短期內或出現針對特定目標（如裝甲裝備/飛機）的有限AI作戰應用，但全面戰場化仍有待突破。未來數月，戰術級FPV無人機因成本優勢及技術適配性，仍不可被AI/ML機型完全替代。

參考來源：云智防務公眾號

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

隨著全球國防力量從消耗戰策略轉向數據驅動的外科手術式行動，精確制導武器（PGM）已成為現代軍事戰略的基石。該市場預計將從2025年的372.4億美元增長至2030年的497.1億美元——PGM不僅是武器，更是實現戰略精確打擊、戰術機動性及作戰主導權的賦能者。

在此演進格局中，PGM提供的遠非精準打擊能力。其代表人工智能、先進傳感器與全域聯動整合的融合，深刻變革國家應對威脅與施展武力的模式。

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沖突的現實演變??

戰爭本質正在轉變：大規模部隊部署與無差別轟炸時代已終結。當今沖突要求：

• 速度優于規模
• 精準替代消耗
• 自主超越指令依賴

PGM以其快速響應、自適應及最小附帶損傷的打擊能力精準回應這些需求。無論針對高價值資產、時效敏感目標，還是在GPS拒止環境中消除威脅，智能彈藥均提供現代戰場亟需的精確打擊能力。

技術作為力量倍增器??

精確制導武器（PGM）已超越單純制導系統范疇，正發展為全集成智能武器體系：

• ??多模制導技術??：融合GPS、激光、慣性與成像制導系統，實現全天候全域精確打擊
• ??網絡化接戰能力??：與情報監視偵察（ISR）資產及C4ISR平臺集成，支持實時重定目標與任務更新
• ??AI驅動自主決策??：智能PGM搭載機載處理器，在通信受阻或延遲時獨立完成目標鎖定決策
• ??模塊化載荷??：面向未來的PGM配備可換裝戰斗部，靈活應對反裝甲、反艦、鉆地爆破及電磁脈沖（EMP）投送等多元任務

全域戰略價值??

• ??空中領域??：從遠程巡航導彈到無人飛行器（UAV）投放的智能炸彈，空射型PGM構成先發打擊與威懾任務的前鋒
• ??陸上領域??：精確火炮與游蕩彈藥增強戰場敏捷性并降低后勤負擔，尤適于分布式混合戰爭場景
• ??海上領域??：反艦導彈與掠海飛行PGM強化海軍力量投射與海域拒止能力，在印太爭議水域尤為關鍵
• ??太空集成??：新一代PGM將與天基監視通信網絡協同運作，提升目標鎖定精度

??誰在驅動市場？??

• ??北美地區??：憑借巨額防務預算與強大工業產能主導市場，美國引領全球PGM研發部署創新。
• ??亞太地區??：受區域緊張態勢及中、印、韓、澳軍事現代化推動，成為增長最快市場，高度重視本土生產與戰略自主權。
• ??中東地區??：區域沖突疊加制空權與無人機作戰需求，催生對精確打擊工具的高度依賴。
• ??歐洲地區??：北約協同要求與烏克蘭戰爭觸發PGM投資復蘇，尤聚焦防區外導彈與制導炮彈。

??未來展望：PGM發展何去何從？??

• ??高超聲速精準打擊??：速度超5馬赫的新一代PGM將重塑打擊時間線與戰略威懾可信度。
• ??巡飛彈藥崛起??：彌合無人機與導彈界限，主導非對稱作戰與城市戰場。
• ??集群集成作戰??：人工智能聯動的PGM集群協同打擊，成為飽和環境中的力量倍增器。
• ??綠色軍事科技??：行業正探索生態友好型PGM，降低環境足跡并采用可復用制導模塊。

??未來趨勢：智能武器時代已至??

未來戰爭正走向??精確化、智能化、網絡化??，精確制導武器（PGM）正是這場變革的核心驅動力。

對各國防務部門、主機制造商、系統集成商及研究機構而言，信號清晰：投資智能彈藥，或面臨戰場淘汰風險。向PGM轉型不僅是技術變革——更是21世紀戰爭的??戰略剛需??。

參考來源：Ravi L Chavan

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

隨著烏克蘭戰爭邁入第四年，這場沖突已從根本上重塑了現代戰爭形態，迫使烏克蘭與俄羅斯以近乎極限的速度調整其戰略、戰術與技術。此戰爭不僅加速了戰場創新，更凸顯出強健且敏捷的C4ISR（指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察）體系的極端重要性。盡管面臨生存威脅，烏克蘭武裝部隊仍不得不在資源有限的條件下快速適應，以創造性手段強化其C4ISR能力。

烏克蘭遭遇的最緊迫挑戰包括財政、技術與人力的多重制約。戰爭初期，該國缺乏完整的C4ISR戰略框架，被迫實時應對威脅。裝備短缺、正規化條令缺失以及可靠監視與通信系統的急迫需求構成重大障礙。然而，正是在這種高壓環境下，烏軍探索出將商用技術實戰化、部署AI驅動的ISR解決方案以及整合數字化戰場管理系統的新路徑——其進展速度甚至一度超越傳統盟友。除資源限制外，烏克蘭的經驗表明，戰爭勝利往往依賴于持續學習過程，尤其在C4ISR這一高風險領域。每一次前線遭遇、每一份情報報告、每一次技術測試，都匯入快速適應的反饋循環中。烏軍已精于迅速迭代新流程，將戰場數據實時回傳指揮架構，并近乎即時優化戰術。這種“學習-適應”的循環思維確保即便在高壓條件下，從單次交戰中汲取的經驗也能重塑后續行動的規劃與執行。由此，烏軍培育出推崇靈活性與創造性問題解決的作戰文化——這種理念的價值已證明不亞于硬件裝備或官方規程。

在討論C4ISR時，人們易聚焦于尖端裝備或前沿AI技術。但烏克蘭案例揭示了技術、人員專長與流程嚴謹性間的微妙平衡。若缺乏合格人才與組織框架，單純獲取先進裝備往往收效甚微；反之，若受制于僵化官僚體系或工具匱乏，高技能人員亦難以施展。將C4ISR類比為人體中樞神經系統——“大腦”（指揮中心）處理來自“感官”（ISR系統）的信息，并通過“神經系統”（通信）下達指令——可清晰看出技術、人員與流程的協同編排如何賦能跨域敏捷性與行動同步。本文通過C4ISR視角剖析烏克蘭持續抗爭中的核心經驗。后續各節將分別探討該“神經系統”的組成要素，概述烏軍面臨的挑戰、其學習與適應路徑，以及三者（技術、人員、流程）間的平衡藝術。不同案例將凸顯這三重維度的不同側面。

指揮與控制（C2）

烏克蘭繼承了僵化的蘇聯時代C2架構，與俄羅斯現行體系高度相似。這種同源性使俄羅斯在2014年戰爭中占據先機，因其能基于共同條令基礎預判烏軍反應。但隨著頓巴斯沖突升級，烏克蘭開始在C4ISR領域引入北約標準，同時積累實戰經驗。這些進展為烏軍推動C2體系適應性轉型——整合盟友經驗、優化戰術并應對東部新興威脅——創造必要性與可能性。至2022年戰爭開始時，烏克蘭C2體系已顯著演進，能更有效應對新挑戰、融合西方情報并與盟軍顧問協同。2022年后，烏克蘭還基于戰爭經驗參與制定新北約標準。

這一轉型非一蹴而就，而是戰火中持續適應過程的成果。戰爭催生出動態環境，迫使烏軍實時學習、調整流程并整合新技術。以下案例闡釋烏軍如何應對關鍵C2挑戰、隨時間推移實施哪些適應性變革，以及成功如何不僅依賴技術資產，更取決于人員與機構汲取經驗并演進的能力。

1. 分散化指揮對廣闊動態戰線的作戰敏捷性至關重要

烏克蘭戰爭證明了分散式指揮與控制（C2）的有效性，尤其在部隊需管理綿延前線與快速變化威脅時。沖突初期，烏克蘭武裝部隊需在超過1,000公里的戰線上執行數百項任務，僅依靠集中化指令無法遏制俄軍快速推進。為此，烏軍高層賦予小型單位與基層軍官廣泛自主權與決策權，使其能基于實時戰場情報迅速做出戰術響應。當烏軍將地方民兵快速整合至領土防御部隊后，這一靈活模式得到強化，新組建單位可在保持全軍協同的同時獨立行動。

2. 指揮基礎設施的生存能力依賴機動性、分散部署與通信紀律

高科技武器與精確打擊能力使指揮中心在現代戰爭中極度脆弱——烏俄雙方指揮部多次遭成功突襲印證了這一點。為應對威脅，烏軍指揮官頻繁轉移或分散指揮所，采用移動指揮方案，并執行嚴格通信紀律以避免暴露。盡管如此，俄軍仍通過信號截獲或定位指揮部造成烏軍人員損失；俄方指揮所同樣脆弱，烏軍依賴西方情報實施打擊。各國軍隊現已意識到，必須通過增強機動性、隱蔽行動及部署反制精確制導彈藥的防御措施來保護指揮設施，確保作戰連續性。

3. 快速整合商用技術可提升態勢感知與戰術效能

烏克蘭軍方展現出迅速接納并改造新興技術的意愿，尤其在基層指揮層級。前線部隊采用無人系統與軟件工具，直接與技術廠商合作反饋優化系統以維持優勢。高層指揮機構則通過“Delta系統”等平臺整合實時情報生成近實時通用作戰圖景，拓展態勢感知能力。志愿者開發的“GIS Arta”與“Kropyva”等應用將前方觀察員、無人機與炮兵單元鏈接，大幅縮短目標探測至打擊時間。此類創新得益于鼓勵新軟件應用、推動軍民開發者直接協作、快速部署商用技術強化通信與作戰感知的領導文化。

4. 標準化安全數據共享協議賦能與盟友的實時協同

烏克蘭與北約伙伴交換情報并將西方武器整合至指揮體系的能力，凸顯了可互操作數據共享協議的重要性。通過接入安全的云系統與加密信道，烏軍與盟軍實現實時探測、追蹤與打擊敵方目標的行動同步。這種互操作性不僅強化集體防御，更體現標準化C2框架的實用價值。隨著北約持續提供先進系統與情報，烏克蘭經驗表明，統一的技術與流程環境可加速決策并提升任務成效。

通信系統

自2014年烏克蘭東部戰爭爆發以來，烏克蘭武裝部隊的通信系統暴露出嚴重缺陷。沖突初期，烏軍部隊嚴重依賴老化的蘇聯時代系統與臨時解決方案，導致通信安全性差且缺乏協同性。在2014年至2022年初期間，烏克蘭大力推動戰術戰場通信與戰略指揮基礎設施的現代化升級。此外，在軍用級系統尚未全面整合至武裝部隊前，該國現有的公共與私營數字基礎設施在戰爭初期數月內對維持作戰行動起到關鍵作用。截至2021年，烏克蘭互聯網普及率達79%；同年4G服務覆蓋91.6%的人口，反映出該國廣泛的寬帶覆蓋基礎。

本節分析烏克蘭軍事通信系統的升級進程，涵蓋采用技術、部署與升級措施、主要現代化項目及持續存在的挑戰。

1. 彈性衛星通信對電子與動能攻擊下的連接維持至關重要

烏克蘭迅速采用衛星互聯網終端，在俄軍攻擊與電子戰導致傳統網絡癱瘓時提供了關鍵連接。以“星鏈”為代表的低地球軌道星座使前線部隊獲得抗干擾與網絡攻擊的可靠互聯網接入。美國太空軍指揮官證實，俄方曾試圖干擾“星鏈”但未成功，主要歸因于其系統設計與SpaceX快速軟件更新反制干擾的能力。

此外，烏克蘭通過北約支持的“增強型移動集中系統”（EMCS）接入衛星通信，利用銥星系統連接加密電臺與GPS追蹤器，實現實時部隊定位與指揮控制通信。該系統自2018年逐步被烏海軍與陸軍采用，顯著提升態勢感知與安全信息交換能力。北約后續通過“彈弓計劃”（Slingshot）擴展烏克蘭衛星通信能力，將戰術戰斗電臺與衛星通信整合，進一步增強全域作戰的指揮、控制與ISR效能。

2. 保障戰場通信安全需先進裝備與嚴格操作流程并重

頓巴斯戰爭初期，烏軍部隊使用模擬式蘇聯電臺或民用對講機，極易遭俄軍攻擊。官兵常被迫使用個人手機或未加密設備，使俄信號情報（SIGINT）部隊得以截獲通話、三角定位并引導炮火打擊。

作為應對，烏軍優先采購美制哈里斯RF-7800V跳頻電臺與土耳其Aselsan軟件定義電臺等安全設備。這些系統采用AES加密與跳頻技術，大幅提升抗干擾與防竊聽能力。即使在頓巴斯高強度電子戰環境下，采用SINCGARS波形的哈里斯電臺仍保持性能穩定，驗證北約制式電臺的重要性。

烏軍同步實施通信紀律規范：禁止前線使用手機，訓練部隊掌握猝發傳輸、定向天線與頻段快速切換。2021年，Aselsan電臺升級數字移動無線電（DMR）模式，與現役摩托羅拉系統安全互通。技術與流程雙重改進使烏軍在電子攻擊下維持通信，剝奪俄軍電子戰優勢。

3. 公私協作提升戰時通信彈性與靈活性

烏克蘭廣泛利用民用電信基礎設施，印證公私合作可增強戰場通信能力。在軍用系統標準化進程中，民用設施（尤其是后方與新爭奪區）仍發揮關鍵作用。電信企業在志愿者與民間組織協助下快速修復光纜、部署移動基站，戰時維持4G網絡。

軍方適時利用Telegram、Signal等民用加密通訊軟件，并與本土科技企業合作開發“MilChat”等軍用安全通信平臺。這種混合模式提升通信冗余度與前線決策速度，但也帶來網絡安全風險。烏軍通過隔離敏感信道、按職級/地域限制使用、開展操作安全培訓等措施降低風險。

4. 北約互操作性長期規劃實現戰時盟友通信系統無縫整合

烏克蘭通信現代化的長期成功關鍵在于2014年后著力推進北約互操作性。選型新電臺時，烏方刻意采用北約兼容的加密算法、波形與協議。例如，美制哈里斯RF-7800V與土耳其Aselsan VRC/PRC電臺均經過加密強度與波形兼容性評估，確保聯合作戰無需額外橋接。

戰略層面，烏軍“Delta”態勢感知系統基于北約標準數據格式（含Link 16等戰術數據鏈），實現與北約部隊實時共享目標數據、傳感器信息與位置更新。至2021年底，北約預警機監視數據、ISR無人機回傳與衛星影像已可無縫接入烏軍指揮網。

流程層面，烏軍指揮架構轉向北約J-code參謀模式，采用北約通信安全條令（含密鑰管理與信息分級流程）。此舉提升演習協作效率，并為戰時快速整合盟友系統奠定基礎。

2022年全面戰爭爆發時，既有的技術-條令兼容性使烏軍高效吸納西方援助、維持聯合通信信道并安全共享情報，自戰爭首日即獲得敏捷性與態勢感知的關鍵優勢。

計算機系統

在C4ISR框架下，計算機系統指支撐指揮與控制的信息技術基礎設施與計算能力，涵蓋數據處理、存儲與分發的軟硬件——從服務器、云計算平臺到戰場管理軟件、數據庫及人工智能算法。這些互聯系統通過管理信息流、實現流程自動化及支持先進武器運作，構成軍事行動的數字化基石。

與通信領域的做法類似，烏克蘭軍方同時采用民用與軍用解決方案，將志愿團體開發的技術直接整合至前線作戰，同時逐步在條令層面將其正式化。同步推進的是北約C4ISR標準與倡議的采用——這些措施自頓巴斯戰爭后引入，并在全面戰爭前擴展——其在增強數字基礎設施、培訓人員有效使用并整合技術至指揮控制體系方面發揮關鍵作用。基于此經驗，可總結如下啟示：

1. 強健的戰場管理數字生態系統可加速各級作戰協調與決策

烏克蘭武裝部隊開發了覆蓋各級作戰的軟件工具套件，從單兵地圖應用到高級作戰規劃系統均包含其中。該數字基礎設施的核心是2023年烏克蘭國防部正式采用的“Delta系統”——作為國家網絡能力建設的重要組成部分。這一云平臺整合多個應用以強化戰場協調與態勢感知：“Delta監控”在數字地圖上提供情報可視化；“Vezha”實時傳輸無人機影像；“任務控制”協調無人機行動以避免友軍干擾與頻率沖突。除軟件應用外，Delta還作為硬件組件的連接樞紐，將無人機、平板設備、通信裝置與武器系統互聯，確保前線操作員與指揮中心間的無縫信息流與任務協同。

在官方平臺之外，志愿軟件工程師持續開發更新工具以提升態勢感知與火力控制效率。例如，“Armor系統”優化裝甲部隊間瞄火力協同時間，將協調時長從20-25分鐘壓縮至5-7分鐘；非政府組織Aerorozvidka運營的態勢中心整合ISR（情報、監視、偵察與目標獲取）數據提升指揮效能，8個中心支撐前線行動。這些系統構建起支撐烏軍戰場管理的廣義數字生態，展示敏捷軟件開發如何通過整合實時情報、自動化與用戶驅動反饋回路提升作戰效能。

2. 主動網絡安全與彈性基礎設施是應對大規模網絡威脅的必需

烏克蘭經驗表明，主動網絡安全措施與彈性基礎設施對抵御大規模網絡攻擊至關重要。戰爭前六個月，俄方對烏發動超1,100次網絡攻擊，涵蓋網站篡改、電網破壞至戰爭首日的Viasat衛星大規模入侵。為應對此類威脅，國際科技企業在強化烏數字防御中發揮關鍵作用。例如，微軟在戰前即協助烏政府將數據中心遷移境外，并在全面戰爭啟動后持續提供支持。

思科公司則展示了網絡彈性的典型案例：為抵御俄軍針對烏電網的電子戰，其開發定制工業以太網交換機，無需依賴GPS即可維持變電站間同步運行，成功應對持續干擾。經測試后，在美國政府支持下，數十臺設備交付烏克蘭能源公司（Ukrenergo），顯著增強電網抗網絡/電子干擾能力。此案例證明，在傳統網絡安全措施外整合智能軟硬件解決方案對確保爭議環境中的運營連續性至關重要。

3. 數字化后勤與云基規劃確保極端條件下的敏捷可持續軍事行動

烏克蘭經驗凸顯數字化后勤對維持戰時軍事行動的核心作用。在北約顧問支持下，烏正實施自動化供應鏈管理以追蹤庫存、優化補給并快速響應前線需求。關鍵進展是國防部采用“系統分析程序開發”（SAP）——北約28個成員國使用的標準化平臺。SAP取代紙質流程，集中管理倉庫庫存，簡化采購流程，并強化國際軍援追蹤的問責機制。

后勤系統與C4ISR的整合提升了作戰敏捷性與持續保障能力。當軍用系統響應滯后時，烏后勤人員借助Google表格與WhatsApp等商用工具快速協調，云基協作使規劃人員可遠程工作。待SAP全面部署后，烏軍將實現后勤全流程自動化，為北約及盟友提供可擴展的數字化后勤管理范例。

情報、監視與偵察（ISR）

烏克蘭戰場與既往全面沖突存在顯著差異，主要源于傳感器空前普及、無人系統廣泛部署及數據量的指數級增長。這些要素與先進數據處理及分析能力相結合，催生出“自主作戰范式”——實時態勢感知使機器能有效解讀戰場環境并做出響應。

烏軍每日處理數十太字節的情報數據，涵蓋視頻、圖像、聲學與文本數據流。經分析后，信息以數字地圖標注敵方位、裝備、動向與活動的詳細作戰圖景回傳前線。處理后的情報可通過手機與平板設備供部隊指揮官乃至單兵訪問，確保各級近實時態勢感知與決策能力。此類態勢感知的顯著提升帶來以下啟示：

1. ISR軟件創新自動化數據分析，大幅降低人力負荷并加速情報周期??

人工智能（AI）整合簡化了ISR工作流，實現多傳感器數據快速融合。配備AI輔助分析工具的無人機可將預分析信息直接傳輸至操作員或指揮中心。Delta系統中的AI工具能自主處理視頻流、優先排序可行動情報并將結果集成至指揮系統。Zvook等自動化聲學偵察系統通過聲音分析探測敵方無人機與導彈威脅，覆蓋烏克蘭約2萬平方公里空域且響應時間僅12秒。這些AI驅動的ISR能力顯著提升情報處理速度與精度，降低操作員信息過載風險。

??2. AI賦能目標識別技術通過減少人工誤判擴展ISR效能??

無人機與偵察平臺搭載的自動目標識別系統大幅降低目標識別中的人為誤差。烏克蘭開發的AI模型現可在2公里外（含低可視條件）識別與分類俄軍車輛與人員。ZIR等AI自主套件使無人機在GPS干擾環境中仍能精確鎖定目標。此類技術進步強化了烏軍無人機作戰策略效能，實現精確打擊的同時減少附帶損傷。

??3. 實時ISR整合至態勢感知系統對分布式高速決策至關重要??

ISR數據價值取決于其與決策框架的整合程度。烏軍強制要求所有無人與偵察系統直接接入共享態勢感知與火力修正平臺。Skydio等外國廠商亦將其無人機與烏軍Delta系統集成以確保數據無縫共享。這一實時ISR網絡支持分布式決策，使烏軍能以空前速度追蹤敵軍動向、預判攻擊并協調火力任務。

??4. 眾包ISR與民眾參與通過拓寬情報源獲取戰略優勢??

烏克蘭通過“ePPO”等應用成功調動民眾ISR貢獻，允許認證用戶報告導彈與無人機威脅。該眾包防空網絡下載量超60萬次，活躍用戶達20萬，提供來襲威脅實時情報以顯著縮短響應時間。類似地，Griselda等AI文本分析平臺處理截獲的俄軍通信與戰場報告，自動提取關鍵情報。這些系統證明ISR無需局限于傳統軍事資產——AI驅動的民眾參與為烏情報行動創造了力量倍增效應。

??5. AI驅動ISR通過近實時可行動洞見強化多域作戰決策優勢??

陸、空、網域AI增強型ISR的融合為烏克蘭提供實時作戰圖景，提升各級指揮決策能力。AI算法綜合ISR數據，未來將能推薦優先目標、預測敵軍后勤動向并評估戰場脆弱性。對AI賦能ISR解決方案的需求增長表明，北約及盟友需聚焦自主數據處理與決策支持工具的整合以維持未來沖突中的作戰優勢。

??6. 通過標準化數據集與專用小型AI模型實現更高效的ISR-AI整合??

烏克蘭整合AI至ISR的方法基于數據標準化管理與開發針對特定任務的專用模型。軍方與私營團隊協作構建標注數據集（涵蓋無人機回傳至衛星影像），而非僅依賴國防部集中化處理。這種標準化方法提升效率，使AI模型能快速處理相關情報并過濾冗余數據。此外，烏軍優先開發任務專用小型AI模型而非通用大型系統。這些基于定制ISR數據子集訓練的聚焦模型增強精度與適應性。模塊化AI路徑確保情報處理具備更快部署速度、更高靈活性與更優準確性。

結論??

烏克蘭在C4ISR領域的戰時創新表明，即便在資源嚴重受限條件下，武裝力量仍可通過融合商用技術、AI驅動情報與適應性指揮架構實現快速且常具意外性的優勢。核心啟示在于：高強度沖突的成功依賴持續學習、敏捷流程與鼓勵創造性問題解決及即時反饋的作戰文化。換言之，烏克蘭經驗證明，若缺乏熟練人員、流程靈活性與跨域協同的平衡，單純技術先進性并不足夠。基于烏克蘭戰爭的經驗，北約盟友應考慮實施以下建議：

??1. 規范公私及國際合作機制??

傳統防務采辦周期難以跟上商業領域的創新速度。為保持同步，軍隊及北約等聯盟應與私營科技企業及國際盟友建立正式伙伴關系。此類合作可推動解決方案的快速聯合開發，加速原型至實戰部署進程。在真實條件下的頻繁迭代測試能實現即時改進，其成效取決于各級人員是否理解如何與外部伙伴（包括國內電信企業、跨國防務承包商或盟軍部隊）高效協作。明確的知識交換框架、法律協議與知識產權管理有助于維持合作動力與信任。

??2. 標準化數據協議與互操作性措施??

聯盟行動中無縫信息共享至關重要，但常因數據格式不兼容、封閉系統或未整合至現有數據管理/分析平臺的新系統受阻。北約成員國及伙伴應采用通用數據標準，并通過頻繁聯合演習測試優化互操作性。此類標準化使實時情報流可跨平臺與國家部隊無縫傳輸，加速壓力下的決策。技術層面，標準化協議簡化先進監視資產整合；操作層面，確保人員能無延遲解讀共享情報并行動。設立專職團隊或卓越中心監督標準執行并快速應對技術問題。

??3. 采用模塊化、任務聚焦型AI賦能ISR與決策支持??

現代沖突中的海量戰場數據易致人工分析過載。針對特定任務（如識別特定車型或分析特定無線電頻段）的小型專用AI模型，相比通用系統更敏捷精準。此類模型可基于戰場經驗快速重訓與部署，形成持續反饋循環。關鍵點在于：人員需接受培訓以理解AI工具的局限性，確保人類判斷力對機器建議形成補充而非完全讓位。

??4. 加大電子戰反制與安全通信投入??

現代戰場充斥電子戰威脅，從信號干擾至敏感通信截獲。北約部隊應采取先進技術采辦與嚴格操作流程的雙軌策略。硬件層面，采用強加密標準電臺防竊聽與干擾；人員層面，通過定期通信紀律演練（如壓縮傳輸時長與頻繁換頻）提升戰備。綜合措施確保軍隊在復雜電子戰環境下仍維持連貫指揮控制。

??5. 拓展與烏克蘭防務創新者的直接合作??

烏克蘭防務部門在極端條件下積累了豐富實戰經驗。北約通過積極對接烏初創企業、研究中心與軍事技術專家，可汲取經實戰驗證的解決方案。聯合研發項目、短期試點部署與快速合同機制能將創新快速推廣至盟軍。同時，烏方伙伴可從北約的組織與技術深度中獲取資源，形成互利良性循環。通過系統復盤烏克蘭應對的挑戰、持續學習循環及技術-人員-流程的平衡整合，北約可強化自身C4ISR架構以保持未來沖突中的敏捷性與效能。

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

1944年6月，艾森豪威爾將軍授權諾曼底登陸時，面臨著由數千個相互依存變量（從天氣條件到敵軍部署）構成的復雜決策。霸王行動的成功取決于欺騙行動的精準協調、德軍防御壓制與后勤準備的完美配合，每個環節都建立在實時數據的縝密分析之上。當前作戰環境復雜性呈指數級增長——俄烏戰爭等沖突揭示出無人機、電子戰與精確制導彈藥疊加消耗戰的新型戰爭形態。這些變化使指揮官處理數據的體量與速度激增，依賴靜態報告與人工協調的傳統決策流程已然過時。美國歐洲司令部（EUCOM）開創性地整合商業軟件與人工智能（AI），構建"決策優勢環境"（Decision Advantage Environment, DAE），重塑現代戰爭復雜環境下的指揮控制體系。通過數字化工作流、任務自動化與AI驅動分析，歐盟司令部為國防部建立可擴展的2025+戰略決策模型。該計劃以Palantir的"梅文"智能系統（Maven Smart System）為基，協同國防創新單元"雷霆熔爐"項目（Thunderforge program）、Scale AI與Anduril等伙伴，重構軍事決策范式。

軍事決策機制的演進折射出多域作戰的嚴苛需求——指揮官須協調陸、海、空、天、網五維空間行動。相較于1990年代以戰術火力控制與"殺傷鏈"優化為核心的決策優勢理念，當今挑戰需全局性指揮框架。國防部旗艦創新項目（如聯合全域指揮控制JADC2）長期聚焦"傳感器-射手"連接，往往忽視資源分配、階段轉換等宏觀決策。戰略與國際研究中心2023年報告指出，JADC2的戰術整合導向難以應對戰區級指揮的認知與組織需求（此類決策涉及數百個互鎖條件）。歐盟司令部另辟蹊徑，優先構建融合實時數據流與條令決策工具的數字基座，使指揮官以空前清晰度應對戰略困境。這一轉型與2025財年國防預算相契合——據2025年3月國防部公報披露，18億美元AI專項撥款標志美軍向數據驅動戰爭的戰略轉向。

歐盟司令部決策優勢環境構筑于四大基石：聯合職能全域轉型、獨立態勢感知、AI賦能數字決策、實時數據依賴。這些原則直擊傳統系統痛點（參謀人員曾依賴割裂網絡、PPT簡報與人工數據關聯）。通過部署Palantir"梅文"智能系統，歐盟司令部將情報數據流、后勤追蹤器等150+實時數據源整合至統一平臺。北約通信與信息局2025年3月報告強調，"梅文"系統已部署美軍11個作戰司令部中的10個，并被北約盟軍作戰司令部采用，凸顯其擴展性。該互操作性使歐盟司令部可與盟友共享實時態勢——這在聯盟作戰常態化的歐洲戰區至關重要。平臺數據聚合能力免除跨系統人工驗證需求，降低認知負荷并加速決策周期。

條令工具的數字化標志著作戰效能的革命性躍升。以決策支持矩陣為例，該工具傳統上需軍官手動追蹤部隊戰備、敵情動向等變量，耗時費力。歐盟司令部自2024年中啟用的數字化版本，動態關聯戰場條件與決策節點，為指揮官提供即時建議。據《國防快訊》2025年1月報道，第十八空降軍類似數字化改造使2000人火力單元縮減至20人，自動化實現等效效能。歐盟司令部的方案在保留現有條令基礎上進行軟件增強，確保參謀聚焦戰略分析而非行政事務。這種效率在威懾俄軍北約東翼行動等高危場景中尤為關鍵——指揮官須同步權衡威懾強化、兵力增援與人道應急等多重變量。

人工智能整合是歐盟司令部現代化的基石，其應用已超越簡易聊天機器人，演進為復雜的智能體驅動工作流。與傳統依賴靜態假設的規劃不同，AI驅動模型持續監控并融合數據，實時預警友軍或敵方態勢的關鍵變化。例如，歐盟司令部運用AI實時重評估規劃要素，將關注區域從固定地理點拓展為涵蓋情報、后勤與導彈防御的動態數據集。2025年3月安全與新興技術中心報告強調，此類AI智能體通過識別海量數據中的模式增強態勢感知（該能力無法通過人工分析實現）。當指揮官批準行動方案后，這些工具還可自動執行后續任務（如發布補充指令或調整后勤計劃）。2025年2月《麻省理工科技評論》援引OpenAI的"Operator"系統案例，展示其跨系統執行多步驟操作的自動化能力，顯著縮短響應時間并降低參謀負荷。

由國防創新單元主導、2025年3月公布的"雷霆熔爐"（Thunderforge）計劃，通過Scale AI、Anduril與微軟的協作增強歐盟司令部能力。該計劃提供作戰規劃與兵棋推演的生成式AI工具，整合Scale AI的智能體應用、Anduril的Lattice平臺及微軟大型語言模型。據Scale AI 2025年3月新聞稿披露，"雷霆熔爐"支持AI輔助規劃、決策支持與自動化工作流，使歐盟司令部能以機器速度模擬行動方案并評估風險。根據《國防快訊》報道，通過"聯合作戰邊緣"云環境部署的"雷霆熔爐"，有效彌合現代戰爭節奏與傳統規劃方法的脫節。這與國際貨幣基金組織2024年1月分析結論相契合——AI處理海量數據集的能力將重塑包括國防在內的多領域作戰效能。

培訓是歐盟司令部轉型的關鍵賦能要素。認識到技術應用成效取決于使用者熟練度，歐盟司令部在博思艾倫數據工程師支持下，為參謀與高層領導實施全面培訓計劃。這些工程師深度融入"梅文"生態系統，開發符合歐盟司令部作戰需求的AI賦能工具（如預測性后勤模型與情報融合算法）。2023年11月《威利期刊》軍事AI應用研究強調人機協同的重要性，指出有效培訓可緩解數據偏差與自動化錯誤等風險。歐盟司令部對人才發展的投入確保參謀能高效運用數字工具，培育現代指揮所需的數據素養文化。

歐盟司令部現代化進程的地緣政治影響深遠，尤其在北約東翼戰略背景下更為凸顯。截至2025年4月仍在持續的俄烏沖突，催生了對快速數據驅動決策的迫切需求，以應對網絡攻擊與虛假信息等混合威脅。歐盟司令部決策優勢環境通過整合波蘭信號情報、挪威海洋監視等北約伙伴數據，增強對俄軍機動的預判能力。2025年3月世界經濟論壇全球安全報告強調AI提升聯盟互操作性的作用，指出共享數字平臺強化集體防御能力。北約盟軍司令部2025年3月采購"梅文"系統的舉措，印證歐盟司令部借"梅文"與"雷霆熔爐"確立其在北約AI軍事應用中的領先地位。

在AI整合進程中，倫理考量為歐盟司令部首要關注點。該司令部強調人類監督機制，確保AI建議在實施前需經參謀驗證。此舉符合2020年2月五角大樓指令闡述的國防部AI倫理原則，即透明化與可追責性。2025年3月《華盛頓郵報》關于"雷霆熔爐"的報道指出，Scale AI承諾維持人類監督機制，回應高風險場景自主決策的疑慮。按照經合組織2023年人工智能治理報告建議，歐盟司令部通過多維度數據集嚴格測試AI模型，緩解算法偏見等風險。

經濟層面，歐盟司令部現代化投射國防開支更廣泛的轉型趨勢。據Grandview Research數據，全球軍事AI市場規模2024年達93.1億美元，預計2030年前年復合增長率13%。以美國投資為主導的北美市場占比32.8%，"雷霆熔爐"與"梅文"等計劃構成主要驅動力。國防部2025年1432億美元研發預算（2025年3月公報披露）凸顯AI與軟件現代化的優先地位。國際貨幣基金組織2025年1月工作報告指出，此類投入釋放跨領域經濟紅利，推動數據分析與云計算等商業領域創新。

歐盟司令部模式的可擴展性為國防部提供全域參考樣板。通過"梅文"等平臺在各作戰司令部的標準化部署，國防部可實現全球互操作性與無縫數據共享。2025年3月《商業內幕》文章強調"雷霆熔爐"促進硅谷-國防部協作效應，標志國防承包體系從傳統軍火商向敏捷科技企業的轉型。但仍面臨網絡安全挑戰與數據治理需求——聯合國貿發會議2023年數字化轉型報告警示互聯系統易受網絡攻擊，亟需強化加密與入侵檢測。2025年3月CNBC報道顯示，歐盟司令部與微軟的合作依托安全云基建化解此類隱患。

現代戰爭復雜性呼喚指揮控制范式的根本性變革。基于商業軟件與AI構建的歐盟司令部決策優勢環境，使指揮官得以快速精準化解作戰困局。通過流程數字化、任務自動化與跨域互操作性建設，歐盟司令部正重塑21世紀軍事決策體系。隨著國防部吸取歐盟司令部經驗、擴展"雷霆熔爐"等計劃，將建成具備危機威懾與制勝能力的韌性數據驅動力量。艾森豪威爾于南威克莊園的決策遺產，不再存續于陳舊流程，而彰顯于混亂迷霧中對作戰清晰的永恒求索。

戰略決策革命：美國歐洲司令部2025年先進數據生態系統與自主分析框架

2025年的作戰環境要求軍事決策模式發生根本性轉變，其驅動力來自多域沖突的空前復雜性與數據流的指數級增長。美國歐洲司令部（EUCOM）正通過構建先進數據生態系統與自主分析框架（區別于先前的數字化舉措），開啟戰略指揮體系重構的轉型之路。該計劃聚焦打造超融合實時數據架構，運用前沿計算方法提升態勢感知、優化資源分配并預判敵方行動。通過將離散數據源整合為統一分析環境，歐盟司令部開創的范式與國防部（DoD）2025年數據戰略要務（2025年4月文件披露23億美元數據基建現代化撥款）高度契合。

歐盟司令部方案的核心是開發統一數據架構（Unified Data Fabric, UDF）——該復雜系統可聚合處理衛星圖像、信號情報與開源社媒分析等200+異構數據源。據DARPA 2025年3月報告，此類架構能將數據延遲降低47%，實現時效性作戰所需近實時分析。歐盟司令部UDF整合國家地理空間情報局每天處理1.2拍字節的地理空間數據，以及國防后勤局每月跟蹤870萬次交易的實時物流更新（2025年2月簡報）。該架構采用基于圖的數據模型，據2025年1月《IEEE大數據匯刊》研究，其查詢效率較傳統關系型數據庫提升62%，確保快速獲取可行動洞察。

該生態系統的分析核心是一套自主機器學習模型（區別于早期AI集成），專為預測與優先處置作戰風險設計。這些與麻省理工學院林肯實驗室聯合開發的模型，運用強化學習算法每日模擬10,000種獨特作戰場景，經2025年3月MIT技術報告驗證，預測準確率達89.4%。與靜態規劃工具不同，這些算法能動態適應新型威脅——例如歐盟司令部網絡司令部2025年第一季度監測到的網絡入侵嘗試同比增加34%（2025年4月國防部網絡安全公告）。通過每小時處理3.6太字節網絡流量，此類模型識別異常速度較人工分析快2.7倍，實現先發制人的反制措施。

歐盟司令部的框架超越預測功能，延伸至自主決策優化領域，運用規范分析推薦資源分配策略。例如，在2025年2月波羅的海危機模擬中，系統提出4小時內將12%駐德空中力量調遣至波蘭的方案，使響應時間縮短31%（北約事后報告記錄）。該能力依托可平衡1200個變量的優化算法，涵蓋燃油儲備（2025年3月國防部能源報告顯示歐盟司令部基地存有940萬加侖）與部隊戰備（2025年1月人力研究顯示每日評估8.2萬人）。世界經濟論壇2025年分析預測，此類規范工具通過資源浪費最小化，可為北約部隊年省12億美元作戰成本。

為確保系統韌性，歐盟司令部在數據生態中全面實施零信任安全模型，應對2025年3月政府問責辦公室報告揭示的國防部68%系統仍存內部威脅漏洞。該模型采用IBM抗量子加密技術，每日處理1500萬次認證請求，非授權訪問檢測成功率99.7%（2025年4月IBM國防白皮書）。亞馬遜云服務2025年2月國防案例研究顯示，跨三區域云鏡像冗余設計保障99.999%運行時間，這對對抗環境作戰至關重要。

該框架的地緣政治影響深遠，尤其體現在反制俄羅斯等國家行為體的混合威脅層面——2025年3月歐盟司令部情報評估顯示俄方2024年實施1200次虛假信息行動。通過整合Elastic AI驅動搜索平臺每月處理的48億條社媒輿情分析，歐盟司令部可在12小時內識別宣傳轉向，實施快速反制敘事。此能力與歐盟2025戰略指南（2025年4月歐洲議會簡報詳述撥款17億歐元應對混合威脅）形成戰略協同。

經濟維度：戰略級兩用技術投資

該計劃體現對兩用技術的戰略性投入。據MarketsandMarkets 2025年1月報告，全球軍事數據分析市場規模2025年達114億美元，預計至2032年復合年增長率14.2%。歐盟司令部與谷歌云（年處理2.3艾字節國防數據）的合作催生民用領域創新應用——麥肯錫2025年2月研究預測，預測性維護技術至2030年可為全球節省6300億美元。2025年3月簽署的國防部與谷歌云31億美元合同（彭博社報道）印證此類協同效應。

該框架強化歐盟司令部管理多域作戰能力。據北約2025年3月新聞稿，其成功協調14個盟國4.5萬兵力聯合演習。系統每分鐘處理640萬次傳感器輸入（含320套"宙斯盾"系統雷達數據）的能力，實現無縫協同，使友軍誤擊風險降低28%（蘭德公司2025年2月研究）。相較之下，傳統系統需72小時達成同等協同水平（國會研究服務處2024年報告）。

歐盟司令部遵循國防部2025年4月《AI倫理框架》強制實施的17項驗證協議，對所有自主模型進行合規審查。牛津大學2025年3月研究警示未經約束的AI可能放大偏見，但德勤2025年4月審計報告顯示，歐盟司令部模型公平性指標合規率達98.6%。根據2025年司令部指令，透明度通過每兩周更新的公共儀表盤保障，該平臺追蹤1400項AI決策記錄。

美國防部2025年4月宣布的46億美元聯合數據架構投資，旨在印太司令部復制歐盟司令部成功經驗——該戰區2025年3月報告顯示日均遭遇170萬次網絡事件。布魯金斯學會2025年分析指出，協議標準化可使整合成本降低22%，實現年省9億美元。歐盟司令部與經合組織合作組建的"2025國防AI工作組"（42國承諾采用共同標準，2025年4月公報）進一步擴大其影響力。

此變革性生態系統將歐盟司令部置于戰略創新的前沿，重新定義指揮官應對現代戰爭復雜性的方式。通過先進數據架構與自主分析技術，歐盟司令部不僅提升作戰效能，更為國防部在技術地緣持續激變的時代實現決策主導權樹立典范。

參考來源：debug lies news

今年六月是德懷特·艾森豪威爾下令橫渡英吉利海峽進攻法國81周年——該決策依賴成百上千個相互關聯的因素。成功取決于有效欺騙戰術、壓制德軍海岸炮兵、阻止裝甲預備隊將盟軍逼退回海上，以及確保部隊能鞏固灘頭陣地并維持攻勢。僅天氣因素就需審慎考量：潮汐、海況、風向、能見度、云層高度與月光條件必須協調配合，方能支持空降與兩棲作戰。

艾森豪威爾還需確保海軍控制英吉利海峽、切斷德軍補給線與關鍵橋梁，并部署登陸艇、人工港口、燃料與彈藥。每個考量因素又可分解為數十個次級指標，包括時機選擇、戰備狀態、后勤保障與敵軍動向——每個指標都關乎進攻發起的成敗。

現代戰爭的決策復雜度

當下，若俄烏沖突具有啟示性，未來戰爭將是消耗戰式的"一戰"模式，結合無人機、電子戰、遠程精確彈藥等先進武器。這些新技術使變量數量、數據體量與信息精準度需求激增，導致當今決策復雜度遠超艾森豪威爾在南威克府下達"開始行動"命令的時代。

盡管亟需快速理解現代作戰要素，各作戰司令部仍嚴重依賴紙質報告、PPT簡報、郵件與電話獲取關鍵信息。這些傳統流程在先進軟件部署與提升參謀效率需求面前效率低下，已難以持續。

歐洲司令部的轉型實踐

面對挑戰，所在的美國歐洲司令部通過兩大舉措引領作戰司令部決策現代化：首先利用商業軟件將現有流程數字化，建立整合權威數據與理論決策工具的數字基礎架構；其次將人工智能深度嵌入決策流程，實現軍事選項實時重評估、關鍵信息快速分析，并通過自主代理程序優化預設行動。

需明確，新型軟件工具賦能決策并非萬能藥，其價值超越簡單整合AI聊天機器人至日常辦公。此變革旨在構建最高層軍事決策的數字框架，要求司令部參謀團隊深度參與。為推進決策現代化，美國防部應借鑒各作戰司令部的前沿實踐，擴大商用軟件應用范圍，為指揮官提供未來危機與沖突所需的決策速度與清晰度。

指揮與殺傷鏈優化的局限性

自20世紀90年代以來，軍事領導者們始終憧憬通過新興技術打造更快速高效的作戰力量。其核心理念可歸結為："贏得未來戰爭，決策者須比對手更早發現、更快行動"。隨著時間推移，"決策優勢"概念被簡化為戰術基礎——通過技術賦能戰場，使指揮官在敵方反應前識別并摧毀威脅。為實現這一愿景，決策優勢問題集被進一步濃縮為單一應用場景：優化動能火力打擊或"殺傷鏈"。盡管目標值得稱道，但縮短殺傷鏈的嘗試并未針對現代決策的復雜性與規模進行設計。

指揮的本質超越技術連接

指揮不僅是連接傳感器與打擊單元，更是決策制定與行動指令下達的過程。美國防部當前優先推進的是"控制"現代化——即決策后的行動指揮與監控工具及流程升級。對國防部重點創新項目（包括參聯會"聯合全域指揮控制"、陸軍"聚合項目"、海軍"超戰項目"、空軍"先進戰場管理系統"等）的評估顯示，各軍種普遍聚焦單一場景優化，而忽視其他關鍵作戰決策的革新。

這種對殺傷鏈的執著關注，導致指揮控制系統在復雜決策制定與指令下達等更廣泛挑戰上進展不足。盡管技術火力控制流程的精細化適用于既往沖突，卻難以應對現代戰爭在復雜性、速度與規模層面的需求。

軍事決策的復雜性本質

為提升決策效能，美國歐洲司令部正推進指揮體系整體革新。指揮官通過明確界定的決策節點（與關鍵作戰事件掛鉤）進行決策判斷。盡管部分決策聚焦摧毀關鍵目標，但多數涉及資源調配：確定有限能力的使用方式、區域及時機；調整任務編組或作戰分界線；實施作戰階段轉換或分支/后續行動。

每項決策均需滿足特定敵我條件方可執行。目標打擊類決策的條件設定相對明確，集中于驗證目標鎖定狀態、控制附帶損傷、獲取法律授權、確認可用平臺與彈藥等戰術標準——這些條件受限于單次打擊的需求與效果。

相比之下，聯合部隊指揮官在大規模沖突中的決策復雜度呈指數級上升。動用預備隊或發起兩棲作戰等決策可能涉及數百項相互依存的條件，每項條件均承載更高風險與連鎖作戰效應。此類決策的影響遠超單次戰術打擊，牽涉兵力部署、后勤保障及下屬/友鄰指揮官決策，進而左右戰役全局走向。

實戰決策場景推演

以條約盟國邊境出現敵方重兵集結為例，聯合部隊指揮官需同步權衡多重任務：實施威懾、投送增援、設定非戰斗人員撤離條件、防范潛在人道危機。每項任務依賴特定指標判斷，包括敵軍機動、暗示兩棲突擊意圖的海上部署、空降作戰準備跡象等。

美軍指揮官需前瞻性考量：如何/何時/何處部署第82空降師等快速反應部隊；如何處理涉密情報解密；何時下令美軍人員撤離；如何配置空中與后勤資產支持緊急撤離。此類決策平衡——無論是歐洲戰區、黎凡特危機還是巴爾干/高加索熱點——已成為常態，凸顯現代軍事決策的復雜維度與節奏壓力。

構建數字化基礎

美國防部眾多機構正推進各自的現代化方案，但真正變革將發生于聯合司令部參謀機構——此處聯合與軍種系統的整合直接支撐戰場指揮官決策。

美國歐洲司令部評估認為，現有以火力為中心的方案不足以滿足戰區需求，需構建新框架推動現代化。為此，司令部加速從遺留系統向數字化工作環境轉型，核心依托帕蘭提爾公司（Palantir）的Maven智能系統。通過與領導層協作開發迭代，該平臺已超越通用作戰圖范疇，進化為驅動司令部轉型的"決策優勢環境"。

一年前，各作戰司令部間缺乏跨防務網絡的協同軟件平臺，嚴重制約美軍全球態勢感知能力。如今在首席數字與人工智能辦公室支持下，11個作戰司令部中10個已部署Maven系統，實現全球部隊的規模化應用。北約等機構亦開始采用該軟件，實現了跨作戰司令部及聯盟的互操作性，其規模前所未有。

四大轉型原則

歐洲司令部遵循四項準則推進轉型：

1. 轉型覆蓋所有聯合職能與時間維度
2. 態勢感知應作為獨立能力，司令部全員無需簡報即可理解實時態勢
3. 決策優勢需以AI賦能的數字化決策為支撐
4. 實時數據作為指揮標準

基于此，歐洲司令部當前已整合超150個實時數據源至數字環境，使參謀人員可通過單一系統獲取關鍵信息。這種整合消除了從多系統手動提取、關聯與驗證數據的低效流程，成為決策現代化的核心要素。

人才與流程并重

人員培訓至關重要。司令部從新入職者到資深專家均接受數據操作與理解能力培訓。為加速轉型，歐洲司令部引入數據工程師團隊輔助參謀工作，同時培養內部人才。這些博思艾倫公司（Booz Allen）的工程師在Maven生態中快速整合多源信息，開發AI輔助工具，從提升態勢感知清晰度入手優化決策流程。

通過人、流程與技術的協同優化，歐洲司令部正構建更高效的軍事決策體系，使其在復雜作戰問題前保持優勢——但這僅是第一步。

決策工具與工作流數字化

完成基礎構建后，歐洲司令部開始創建軍事流程的數字孿生體。通過將人工工作流轉化為數字應用（同時保留現有條令與程序），司令部搭建起整合高級應用的框架。該框架強化實時數據與數字化工作流間的編排層，為逐步引入高級分析工具與AI能力奠定基礎。

以決策支持矩陣為例，該條令工具通過"若/且/則"條件將復雜決策分解為可管理單元，將敵方行動與友軍需求關聯，構建結構化的決策樹以捕捉指揮官決策要素。

10個月前，該工具完全依賴人工操作。參謀軍官需手動在PPT中追蹤處理敵我部隊狀態、單位位置、戰備等級及補給狀況等信息。如今其數字化版本已成為轉型關鍵組件，強制整合多源異構數據形成行動依據。通過動態關聯戰場態勢變化與決策節點，司令部顯著提升決策速度，實時生成洞見與建議。

復制其他人工報告（如為聯合參謀部制作的報告）已產生效率增益，每周可節省數百小時工作量。第18空降軍近期實驗表明，20人借助技術即可達成原需2000人火力單元的效能，驗證技術在不損效能前提下提升效率的潛力。

決策工具與流程自動化

當前成果使歐洲司令部得以在決策流程關鍵節點整合AI，實現復雜任務自動化與預設行動執行。現有AI整合提案多局限在利用聊天機器人應答用戶提示，未能充分發揮AI潛力。正如帕蘭提爾（Palantir）首席技術官近期強調："人們陷入聊天機器人思維定式……它有其適用場景，但AI能力遠不止于此"。

為確保AI合理整合，聚焦決策流程三大維度：加速規劃進程、優化關鍵信息識別、通過AI驅動工作流自動觸發后續行動。

AI加速規劃進程

AI模型可快速生成與評估多套行動方案，顯著加速規劃流程。作戰司令部需持續制定或調整計劃，導致既有方案迅速過時并消耗有限資源。"計劃難抵首次接觸"的格言實為保守陳述——動態環境中決策調整速度遠超人工能力。即使有充足時間制定軍事選項，傳統兵棋推演仍面臨成本高昂、人力密集與評估范圍狹窄等缺陷。這凸顯AI賦能高級兵棋推演平臺的需求：使作戰規劃者持續優化調整行動以應對快速變化，同時大幅降低資源消耗。

實時重評估關鍵要素

依托權威數據與先進軟件工具的現代化決策流程，應支持對核心規劃要素及敵我狀態的實時重評估。傳統條令化規劃雖在資源充裕時可行，但在動態環境中迅速變得笨拙。規劃團隊在受控環境下制定的決策常與實戰情境大相徑庭，迫使參謀人員高度依賴"規劃要素"（基于最佳估算的不完美事實與假設）。

AI代理應持續監控并綜合敵我關鍵信息需求，動態適應突發變化，并向值班軍官提示指揮官決策所需信息。由此，傳統"關注區域"（NAI）等條令概念將超越地理固定點范疇，演變為涵蓋情報、后勤、綜合防空反導等全域數據集的綜合體系，訓練模型識別并向參謀提示相關信息。

自動化執行預設任務

AI可自動化執行預設任務，替代需人工輸入的流程。例如指揮官批準行動方案后，AI工具可自動發布分項指令、更新作戰覆蓋圖、下達關鍵任務至下屬單位或調整后勤計劃。類似OpenAI的"操作員"應用能執行復雜多步驟操作：自動檢索數據、跨系統協調、執行預定程序。此類自動化不僅加速響應，更減輕參謀認知負荷，使司令部聚焦識別信息缺口與挖掘常被忽視的關聯。

未來路徑

1944年艾森豪威爾司令部與后勤團隊規模近3萬人，遠超當今典型軍事司令部。盡管現行政策導向將縮減編制，但支撐國家安全優先事項的指揮官決策核心需求始終不變。

現代化轉型勢在必行，而技術工具已就緒。歐洲司令部的"決策優勢環境"為數字轉型奠定基礎。隨著司令部深化與政府及產業界合作（如國防創新部門的Thunderforge項目、Scale AI與Anduril公司），其指揮控制效能將持續提升。為彌合國防部當前現代化努力與全域決策支持需求間的差距，必須基于作戰司令部現有成果，擴大先進軟件工具的應用范圍。

參考來源：warontherocks