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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

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

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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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, .

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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

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。

??

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

2025年4月11日——英國皇家聯合軍種研究院（RUSI）研究顯示，烏克蘭的AI戰術無人機已造成俄軍重大損失，成為烏克蘭軍火庫中最具殺傷力的武器。而這正重新定義現代戰爭模式。這些無人機結合泰萊達恩FLIR Boson等先進攝像系統，深刻改變戰場形態。研究呼吁西方國家借鑒烏克蘭來之不易的創新成果，以維持未來沖突中的戰略優勢。此外，集成Star-Navi或Night Pulser等數字超微光視覺技術可能顛覆戰局，實現“夜如白晝”的全天候作戰能力。

“敵軍使用1萬美元的單向攻擊無人機，迫使我們用200萬美元的導彈攔截。”

AI與戰術無人機如何重塑現代戰爭

在俄烏沖突的熔爐中，戰爭形態正經歷劇變。英國皇家聯合軍種研究院最新研究表明：三年前尚屬邊緣裝備的戰術無人機，如今已成為烏克蘭最致命武器——其造成的俄軍重大損失，作戰效能達烏軍其他裝備的兩倍。這場由人工智能與創新攝像技術驅動的變革，不僅重塑俄烏戰場格局，更重寫了未來戰爭規則手冊。

從石器時代到硅時代

戰爭始終取決于對信息、人員與裝備的掌控。從石器時代戰士到拿破侖的大軍團，指揮官們以日益精妙的方式統御這些要素。拿破侖通過革新后勤體系實現跨大陸大兵團機動，普魯士戰略家赫爾穆特·馮·毛奇則進一步優化，以“戰爭是藝術而非科學”的格言強調分權化與靈活性。其原則奠定了西方百年軍事戰略根基，直至烏克蘭的無人機戰爭顛覆了這一范式。

20世紀的技術飛躍——無線電、計算機、衛星與精確制導彈藥——催生出“空地一體戰”等理念，令海灣戰爭中薩達姆軍隊數周內潰敗。然而技術進步伴隨脆弱性：依賴海量數據系統的高科技軍隊會釋放可被對手利用的電子信號，而低技術對手則以簡易爆炸裝置（IED）等廉價毀滅性工具反制。

如今，俄烏戰爭將戰爭拖入消耗戰新紀元，既重現一戰塹壕對峙的僵局，又由尖端技術驅動。無人機、電子戰（EW）與遠程傳感器主導戰場，將戰線鎖定于防御堡壘，甚至日常機動都危機四伏。這場革命的核心在于對AI無人機的駕馭，此發展不僅扭轉戰局，更為世界提供關鍵啟示。

烏克蘭防務的支柱

戰術無人機正在重寫陸海空交戰規則。人工智能賦予這些系統前所未有的能力，使其可在GPS拒止環境中自主導航、識別目標并作戰。為優化無人機作戰而成立的烏軍“無人系統部隊”（USF）已整合170余種機型，“無人機軍團”計劃更在2023年前培訓20,000名操作員。烏克蘭國防情報局（DIU）運用AI執行遠程打擊任務，安全局（SSU）則為“海嬰”等海上無人機配備爆炸裝置，將俄黑海艦隊逐出克里米亞要塞。

與傳統軍事裝備不同，烏克蘭無人機采用商用組件與開源軟件構建，兼具成本效益與可擴展性。在國防部創新加速器支持下，該模式將實施周期壓縮至45天。BRAVE1等平臺為無人機集群與替代導航系統等AI解決方案投入650萬美元獎金。這些創新使無人機承擔起從后勤醫療救援到直接作戰（含無人機間對抗）的多樣化角色。

烏軍裝備中的明星是常被稱為“軍事版谷歌”的DELTA戰場管理系統。這套2022年戰前開發的系統整合人工報告、衛星圖像、無人機畫面及網絡數據，通過AI提供實時態勢感知。“單次登錄即可訪問系統所有模塊，”烏軍上校在北約演習中解釋，“DELTA助你構建‘戰爭’空間。”較美軍Palantir系統更簡捷的DELTA，使烏軍指揮官在對抗規模占優但信息匱乏的敵軍時贏得優勢。

無人機革命之眼

烏克蘭無人機的作戰效能取決于先進的攝像模塊，這對情報、監視與偵察（ISR）至關重要。泰萊達恩FLIR Boson系列（尤其是售價約1,592美元的320x256型號）是熱成像的常用選擇，為Quantum Systems Vector等無人機提供全天候作戰能力。ZIR系統搭載集成AI軟件的緊湊型數碼相機，可在3公里距離實現90厘米精度的目標識別。烏克蘭戰場使用的Skydio X10D無人機配備輻射熱成像相機及六臺超廣角導航相機，支持300米范圍內GPS拒止環境自主作業。即便是The Fourth Law公司為FPV無人機開發的50-100美元低成本攝像模塊，也能實現自主目標追蹤。

這些與AI結合的相機系統，使無人機能以最小人工干預識別鎖定目標，相較早期依賴持續人工操控的系統實現質的飛躍。但具體相機型號與配置存在差異，除FLIR Boson外的產品價格因代工銷售模式常不透明，需直接詢價獲取精確成本。

關鍵點在于：當前視覺系統的局限使戰爭中的AI尚未發揮全部潛力。熱成像相機雖能通過熱信號高效定位指定目標，但在光電/紅外（EO/IR）相機難以應對的微光環境及遠距離場景中表現不足——這對需精確辨別目標的關鍵識別環節尤為致命。執法級標準RGB相機可滿足日間需求，但夜間效能驟減。FLIR Boson在暗夜表現出色，卻存在同等距離與識別精度局限。理想方案需具備以下特性：經濟高效的24/7全天候運行、遠近程皆優的性能、暗夜中提供類白晝清晰圖像、且無需紅外或閃光照明的隱蔽操作。雖未投入實戰，Star-Navi XHC5602系列相機展現出此類潛力，其宣稱在完全黑暗環境下有效探測范圍覆蓋數米至無限遠。

AI系統：24小時全天候晝夜應用

• 顛覆性技術：將黑夜轉化為白晝

AI系統的超微光視覺依賴先進攝像模塊與AI處理技術。Star-Navi/Night Pulser的XHC5602系列相機靈敏度達0.001勒克斯，可在近全暗環境下捕捉彩色圖像，是夜間作戰的理想選擇。AI模型如“零參考深度曲線估計”（ZeroDCE）通過調節亮度與動態范圍增強圖像，使夜景呈現白晝效果；“循環生成對抗網絡”（CycleGAN）則利用非配對數據實現晝夜圖像轉換，確保技術普適性。

對超微光視覺AI系統的需求激增，源于無人機監控、自動駕駛及安防監測等近全暗環境應用場景。將夜景轉換為類白晝畫面的能力顯著提升作戰效能，在俄烏沖突等無人機嚴苛作戰環境中尤為關鍵。

• AI應用前后對比

AI應用前，土耳其拜拉克塔TB2等無人機雖具備監視打擊能力，但易受干擾且需持續與操作員通信。這種依賴性在對抗環境中嚴重限制其航程與精度。沖突初期，俄軍電子戰系統曾癱瘓烏軍無人機作戰，皇家聯合軍種研究院（RUSI）估計烏軍月損無人機達10,000架。

AI技術徹底改變戰局。無人機現可自主導航、實時分析影像并在無飛行員指令下實施打擊，部分任務替代99%人力。ZIR與Skydio X10D等系統能在強電子戰環境中運行，AI制導導航有效反制俄軍干擾。這一轉型使無人機更具韌性與精確性，助力烏克蘭以消耗戰略對抗強敵。

• 精度挑戰

盡管取得進展，無人機精度仍面臨持續性挑戰，主要源于俄軍電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。這些手段破壞通信導航系統，導致無人機偏離目標或完全失效。高損毀率凸顯現代戰爭的“貓鼠游戲”本質——對抗雙方持續快速適應以反制新技術。

為提升精度，俄烏正強化AI驅動的自主化能力。新型無人機設計為無需GPS或持續人工操控，通過機載傳感器與機器學習實現導航打擊。ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，Skydio X10D實現300米GPS拒止環境作業，均為初期成功案例。BRAVE1聚焦無人機集群與替代導航技術，有望進一步降低對脆弱信號的依賴。此外，被長期忽視的光纖等有線通信因抗干擾性強、可靠性高重新興起，增強無人機作戰數據傳輸能力。

• 啟示

俄烏戰場無人機革命為長期沉溺技術優勢的西方軍隊敲響警鐘。此沖突暴露了數據密集型系統的脆弱性，同時彰顯經濟型AI無人機的威力。正如烏克蘭前總司令兼駐英大使瓦列里·扎盧日內所言：生存取決于快速適應能力。必須汲取烏克蘭在生死存亡中淬煉的實戰經驗，以應對大規模自主武器威脅。

• 競爭格局分析
  俄烏沖突已變革無人機戰爭形態，人工智能與先進攝像系統鑄就戰術優勢。

本競爭分析聚焦烏克蘭AI無人機的性能、攝像模塊、成本、精度及電子戰挑戰，通過對比俄烏系統并評估市場動態，結合最新研究與戰場進展揭示優勢、劣勢及改進機遇。

市場概覽

2024年全球軍用AI市場規模達93.1億美元，受自主無人機與實時決策系統需求驅動，預計至2030年將保持13%年復合增長率。烏無人機生態涵蓋170余種機型，“無人機軍團”計劃培訓20,000名操作員，BRAVE1平臺為AI研發投入650萬美元。

俄烏無人機戰爭參與者

• 烏克蘭：運用國產系統（如DELTA、ZIR系統）及西方合作（如Skydio、Quantum Systems）。核心優勢包括快速迭代能力、商用組件應用及AI驅動的自主性。

• 俄羅斯：部署“立方體-BLA”、“見證者-136”等無人機，AI能力有限且聚焦數據分析而非自主決策。俄方優勢在于大規模量產與電子戰反制手段。

• 西方供應商：FLIR Systems（攝像模塊）、Helsing AI（HX-2 Karma無人機）等企業以較高成本為烏克蘭提供先進技術支持。

• 增長領域：近白晝級超微光視覺系統（如實現“夜轉晝”效果的技術）正日益成為需隱蔽全天候作戰場景的可行替代方案。此類系統高度適配AI技術，確保晝夜作戰效能均等。

產品對比

• 烏克蘭AI無人機系統

  • 能力：烏克蘭無人機在自主性、目標識別及陸海空多域作戰方面表現卓越。DELTA系統整合多源數據（無人機畫面、衛星圖像、人工報告）實現實時態勢感知，被譽為“軍事版谷歌”。AI增強末段導航等功能，使無人機在電子戰干擾下仍能鎖定目標。例如ZIR系統實現3公里距離90厘米精度，Skydio X10D具備300米GPS拒止環境導航能力。低成本海上無人機（如"海嬰"）成功襲擾俄黑海艦隊，展現多場景適應性。
  • 攝像模塊：常用模塊包括應用于Quantum Systems Vector無人機的FLIR Boson 320x256（熱成像，約1,592美元），以及Skydio X10D的輻射熱成像與導航相機。低成本方案如The Fourth Law公司FPV無人機相機（50-100美元）支持目標追蹤。這些系統利用AI實時分析，減少人工干預。
  • 價格：商用組件使成本保持低位。FPV無人機單價500-2,000美元，AI增強型號略高。FLIR Boson以1,592美元提供高性價比熱成像能力，Skydio與ZIR相機價格因專有技術未公開。
  • 精度：行業報告顯示AI無人機命中率達70-80%，遠超手動操作型號（10-50%）。自主性緩解電子戰干擾，但抗干擾仍是挑戰。
  • 電子戰韌性：烏克蘭采用跳頻與自主導航反制俄軍干擾。克拉特公司"幽靈龍"等系統通過神經網絡光學導航實現無GPS作戰，但可擴展性有限。

• 俄羅斯無人機系統

  • 能力：俄軍“見證者-136”、“立方體-BLA”等無人機重數量輕質量。“立方體”宣稱具備AI目標識別，但實際自主性有限，多依賴預設坐標。“頓巴斯穹頂”系統僅將AI用于數據分析而非無人機控制，實時適應性落后于烏克蘭。
  • 攝像模塊：具體參數稀缺，俄無人機多采用基礎光電傳感器，缺乏烏軍FLIR Boson或Skydio系統的熱成像與AI增強能力，制約低能見度環境作戰效能。
  • 價格：俄制無人機成本低廉（如“見證者-136”單價約2萬美元），支持大規模部署，但簡易設計犧牲精度與抗毀性。
  • 精度：俄FPV無人機命中率僅10-20%，受烏軍電子戰反制影響顯著。依賴人工/半自主系統導致易受信號干擾。
  • 電子戰韌性：俄電子戰優勢突出，干擾系統致烏軍月損萬架無人機。但其自研無人機缺乏先進反制措施，易受烏軍防御系統壓制。

• 西方供應系統

  • 能力：亨氏HX-2“業力”、Quantum Systems Vector等西方無人機具備尖端AI自主瞄準與電子戰抗性。HX-2可在無持續數據鏈條件下重識別目標，同時保持人工監督確保倫理合規。
  • 攝像模塊：FLIR Boson占主導地位，高價型號（如640x512分辨率）可選。Skydio X10D多相機套件增強ISR與導航能力，性能遠超俄制產品。
  • 價格：西方系統成本較高（10,000-50,000美元）。FLIR Boson等模塊性價比尚可，但整機系統若無補貼將超出烏軍預算。
  • 精度：AI與強健傳感器使西方無人機在理想條件下命中率達80-90%，但在烏部署規模有限制約實戰影響。
  • 電子戰韌性：先進信號加密與自主性降低受干擾風險，但高成本導致可擴展性不及烏軍本土方案。

競爭優勢與劣勢

• 烏克蘭

  • 優勢：
    • 創新速度：前線反饋驅動的快速迭代超越俄羅斯緩慢研發周期。Swarmer、KrattWorks等初創企業數月內交付AI解決方案。
    • 成本效益：商用組件與開源軟件維持無人機經濟性，支持大規模部署。
    • AI整合：DELTA系統與AI無人機提供更優態勢感知與自主性，抵消俄軍規模優勢。
    • 合作伙伴：與Skydio、Helsing等西方企業合作提升技術能力，同時保持本土主導權。
  • 劣勢：
    • 電子戰脆弱性：盡管有進展，干擾仍降低無人機效能，高損毀率加劇資源壓力。
    • 可擴展性局限：預算限制與依賴外國組件制約俄式規模量產。
    • 監管缺口：據行業分析，缺乏統一AI戰略恐致碎片化發展。

• 俄羅斯

  • 優勢：
    • 大規模量產：“見證者-136”等低成本無人機實現數量壓制，支撐消耗戰。
    • 電子戰實力：精密干擾系統癱瘓烏軍作戰，彌補技術劣勢。
    • 外部支持：外圍設計與組件突破制裁強化供應鏈。
  • 劣勢：
    • AI滯后：有限自主性與依賴人工系統降低精度與適應性。
    • 技術劣勢：基礎傳感器與相機落后于烏軍AI增強系統，動態環境效能受限。
    • 中心化模式：相較去中心化創新生態，適應速度遲緩。

• 西方供應商

  • 優勢：
    • 技術領先性：FLIR Boson、Skydio X10D等先進AI與相機樹立性能標桿。
    • 倫理框架：人機協同系統符合國際規范，增強全球公信力。
    • 研發能力：雄厚投資驅動尖端方案，賦能烏軍裝備體系。
  • 劣勢：
    • 高成本：昂貴系統難以適配烏克蘭消耗戰略。
    • 部署受限：官僚程序與出口管制制約戰場應用。
    • 依賴風險：過度依賴西方技術或削弱烏克蘭自主能力。

精度挑戰與緩解策略

盡管AI技術取得進展，無人機精度仍是痛點，主要源于電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。在強干擾下，烏克蘭FPV無人機命中率降至30%~50%（新操作員僅10%），俄軍無人機表現更差（10%~20%）。主要影響因素包括：

• 信號中斷：干擾切斷無人機-操作員鏈路，導致導航失效。

• 環境因素：偽裝與誘餌欺騙AI識別，神經網絡難以應對隱蔽目標。

• 硬件限制：無人機邊緣計算能力有限，識別精度低于人工操作。

• 緩解策略

  • 增強自主性：烏克蘭正開發無需GPS或持續信號的無人機，如克拉特公司“幽靈龍”采用光學導航。BRAVE1支持的集群技術旨在通過協同攻擊壓制電子戰防御。
  • AI優化：在緊湊數據集訓練輕量化AI模型，確保適應性且不超載處理器。未來系統將實現從起飛到打擊的端到端自主。
  • 韌性通信：光纖等有線通信系統因抗干擾可靠性強重新興起，支撐無人機數據傳輸。
  • 反電子戰戰術：Skydio X10D采用的跳頻與信號加密降低脆弱性。烏軍ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，為廣泛推廣設定標桿。
  • 合作：與亨氏AI等企業合作可集成先進抗干擾技術，但需控制成本。

市場機遇與威脅

• 機遇

  • 全球需求：俄烏戰爭實戰檢驗的無人機吸引全球關注，確立其防務技術出口國地位。“戰爭實驗室”提升可信度。
  • 成本領先：經濟型AI無人機可從高價西方系統奪取市場份額，尤其在預算受限地區。
  • 集群技術：按計劃推進的2025年無人機集群技術將重定義戰術，創造先發優勢。
  • 公私協同：與企業的敏捷合作可擴大創新規模，吸引投資。

• 威脅

  • 電子戰升級：持續投入干擾技術，削弱精度優勢。
  • 資源約束：有限資金與依賴外國組件或致生產瓶頸。
  • 技術擴散風險：開源策略若致AI軟件流向非國家行為體，可能無意助長對手。

建議

• 加速自主化研發：優先發展端到端AI系統以降低電子戰脆弱性。投資集群技術實現防御壓制，目標達成80–90%全條件命中率。
• 攝像供應多元化：突破FLIR Boson限制，開發本土或替代模塊以降低成本依賴。為FPV無人機研發匹配Skydio性能的低成本高清相機。全面部署Star-Navi級超微光視覺系統。
• 強化電子戰反制：規模化應用跳頻與光學導航系統并集成至全機型。關鍵作戰中復興有線通信。
• 制定AI戰略：建立統一軍事AI路線圖，避免碎片化發展并確保長期競爭力。
• 深化合作：在獲取補貼技術同時建設本土能力以維持自主。與企業共同開發集群及抗干擾方案。
• 出口實戰驗證技術：全球推廣無人機，借已驗證效能反哺后續研發。

參考來源：Bilal Hussain

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

美國及北約軍事規劃者可將從烏克蘭無人機戰爭中汲取關鍵經驗，以構建針對俄羅斯及同級對手的防御與威懾體系。

俄羅斯烏克蘭戰爭凸顯了敏捷跨域聯合目標鎖定周期在傳感器密集且透明度日益提升的戰場環境中的核心價值——快速鎖定敵方目標并保持決定性優勢。盡管俄軍在入侵首年實施動態殺傷鏈過程中遭遇困境，但其基于烏克蘭戰場的節奏與需求進行適應性調整，逐步改進并調整偵察打擊與火力循環體系，顯著提升了響應效能與適用性。這種軍事適應性及持續學習能力為美國及其北約盟友帶來了多維挑戰、戰略機遇與潛在風險。

俄羅斯2022年目標鎖定困境

俄羅斯烏克蘭戰爭的第一年暴露出其現有殺傷鏈的諸多缺陷與挑戰。這些挑戰同時存在于負責戰略與戰役縱深目標打擊的“偵察打擊回路”，以及其戰術層面對應體系“偵察火力回路”，主要源于以下六大因素：

首先，俄羅斯缺乏持久縱深情報、監視與偵察（ISR）能力，突出表現為天基對地觀測資產不足，以及可大規模部署的遠程目標捕獲無人機系統（UAS）稀缺。盡管擁有多種戰術無人機，但其數量不足以彌補高損耗率，也無法滿足多軸線戰場的全域作戰需求。同樣關鍵的是，俄羅斯老化且稀缺的遠程監視衛星群（僅包含三顆光學衛星與三顆合成孔徑雷達衛星）被證明難以滿足烏克蘭戰場的作戰節奏與需求，導致關鍵時效性問題。

其次，俄軍近實時情報數據分析與快速分發利用能力薄弱且流程繁瑣。不同戰線報告顯示，俄軍間接火力任務常出現長達四小時的延遲，而巡航導彈與彈道導彈打擊所需地理空間數據的采集、處理與最終應用間隔更久。盡管天基資產在“關鍵目標摧毀戰略行動”中支持了對基礎設施與軍事目標的戰略打擊，但效果參差不齊。

第三，精確打擊任務在規劃與能力選擇上協調失當。例如分析人士指出，俄軍雖彈藥庫存充足，但目標選定人員普遍存在優先級錯配問題——寶貴的“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈被用于打擊小股部隊集結點，而針對大型機場的打擊編組僅包含少量巡航導彈。

第四，俄軍指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施存在嚴重缺陷，包括通信中斷與責任區劃分不清。此外，非專業步兵在爭議環境中運用C4I技術引導火力的訓練與經驗水平不足。各軍種C4I系統互操作性差且裝備不均衡加劇了這一問題——多數俄陸軍部隊要么無法獲取“百靈鳥”戰術C4I加固計算機，要么存在誤用現象。

圖：俄羅斯士兵準備“柳葉刀”巡飛彈藥。圖片來源：Zala Aero

第五，俄軍傳感器與打擊單元整合效能低下。初期俄軍巡飛彈藥與攻擊型無人機存量極少，導致2022全年及2023年部分時段動態目標鎖定能力受限。2022年2月僅有少量“獵戶座”中空長航時戰斗無人機從克里米亞出動執行任務，但隨著烏防空系統升級（至少擊落六架）逐漸退居二線，“柳葉刀-3”巡飛彈藥也極為罕見。

最后，烏軍向機動分散化轉型顯著削弱了俄殺傷鏈效能。

俄羅斯正在重構其殺傷鏈節點

隨著2023年初戰場態勢惡化，俄羅斯通過向地面部隊大規模部署中短程無人機系統（含商用型號）啟動殺傷鏈適應性調整，以提升態勢感知與目標探測能力。“海鷹-10/30”、“扎拉”、“埃勒倫3S”與“超視距”固定翼無人機開始密集進入烏克蘭空域，致使烏軍常面臨多架俄軍無人機通過互鎖目標回路實施協同偵察。這些無人機通常由軸線指揮官下屬炮兵旅無人機連操作，為戰術火炮與遠程火力提供目標定位，常利用近程防空（SHORAD）漏洞深入敵軍前沿后方。

自2023年下半年起，俄軍使用“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈與蘇-34戰斗機和“龍卷風-S”火箭炮發射的D-30SN滑翔炸彈，對烏軍戰役縱深高價值目標（如機場、S-300與“愛國者”防空系統、“海馬斯”火箭炮）實施精確打擊的頻率穩步上升。在戰術層面，配備陀螺穩定激光指示器的“海鷹-30”無人機為“亡命徒”240毫米（射程9公里）與“紅土地”152毫米激光制導炮彈及新型Kh-38ML激光制導空對地巡航導彈提供靜止/移動目標照射。

“伊斯坎德爾”打擊頻次與響應速度的提升，可能暗示俄軍正將建制化“伊斯坎德爾-M”營級單位配屬至集團軍炮兵旅（傳統上僅編入集團軍群），使戰術層級指揮官獲得遠程精確打擊選項。

圖：一架Zala ISR無人機正在觀察對烏克蘭一座橋梁的伊斯坎德爾-M戰術彈道導彈襲擊。圖片來源：Zala Aero

目標鎖定與數據共享能力提升

在整場沖突中，俄羅斯持續優化全軍數據共享與處理機制，具體措施包括建立集成化指揮中心——將來自無人機、前沿觀察員、信號情報與電子戰的實時ISR數據整合為統一作戰態勢圖。在此背景下，商用技術（如基于安卓系統的通用態勢感知軟件、智能手機與星鏈衛星終端）的廣泛采用，為聯合部隊提供了多設備冗余連接，從而提升跨軍種目標鎖定能力。俄羅斯還致力于將人工智能（AI）整合至指揮控制體系與打擊平臺，以強化決策支持與高階目標鎖定效能。

俄羅斯縮小戰術傳感器至射手間隙

最具戰略意義的適應性調整之一是大規模將“扎拉柳葉刀-3”巡飛彈藥與武裝化第一視角（FPV）無人機納入偵察火力回路。這些低特征值系統將傳感器與效應器融合為單一平臺，可實時精確動態打擊目標，執行反炮兵、反裝甲至反人員等多類任務。“柳葉刀-3”還與具備信號中繼能力的“扎拉”ISR無人機協同使用，打擊敵前沿后方約70公里的高價值目標。如圖1所示，2024年1月以來已公開記錄近1500次“柳葉刀-3”打擊（占2023年1月以來總量的65%）。這些可擴展、高性價比的平臺為俄軍提供了響應迅速、建制化、超視距的精確打擊能力，與其傳統火力形成互補，并催生出小型專業化“獵殺”無人機作戰小組。

圖1 -俄羅斯柳葉刀在烏克蘭的使用情況

俄羅斯國防工業基礎的適應性轉型

俄羅斯國防工業正加速轉型以支撐戰場快速演進。盡管面臨西方制裁，其精確制導彈藥與無人機產量持續攀升，部分制造商甚至將廢棄商場改造為生產中心。與此同時，國家主導與民間志愿相結合的模式每月向前線輸送數萬架第一視角（FPV）無人機。俄當局在喀山阿拉布加建立大型工廠，目標每年生產多達1萬架“天竺葵”單向攻擊無人機。此外，俄政府官員近期聲明及莫斯科陸軍裝備展主題均凸顯“速度、精度、規模”三位一體發展理念，明確將無人機、機器人系統與人工智能應用列為研發重點與未來能力建設優先方向。

總體而言，這些進展標志著俄羅斯殺傷鏈與聯合作戰整合能力持續提升。但各部隊適應程度差異顯著，不同目標鎖定回路的重疊導致互操作性與沖突消解難題，可能影響火力任務的分配效率與響應速度。

啟示與建議

軍事規劃者可從以下方面汲取關鍵經驗，以彌合能力缺口并強化對俄及同級對手的防御威懾：

1. 效費比導向的技術整合：低成本無人機、巡飛彈藥與商用通信技術賦能俄軍殺傷鏈民主化，增強戰場態勢適應力，提升火力精度與響應速度。
2. 編制結構調整趨勢：俄軍對精確彈藥與無人系統的依賴加深，或推動編制改革——包括為集團軍炮兵旅配屬專職“伊斯坎德爾-M”導彈營，以及跨軍種層級組建專業化無人機部隊。
3. 體系集成瓶頸：俄偵察打擊與火力回路的潛力仍受制于多系統整合不足、目標數據傳輸遲滯及人員訓練水平低下。
4. 藍軍應對策略：俄軍目標鎖定能力的提升將同步增加“藍軍”威脅，凸顯分散部署、作戰安全與信號管控對規避敵方傳感器與效應器的重要性。
5. 結構性弱點打擊：俄對外國高技術部件與精密設備的嚴重依賴構成體系漏洞，美北約應強化針對性遏制。
6. 無人系統增量投資：大規模投入可擴展、低成本、多任務無人機與巡飛彈藥，與傳統火力形成互補并優化殺傷鏈。
7. 跨域協同強化：優先提升無人機、地面部隊、空中資產與海軍單元間的傳感器互操作與快速交叉提示能力，釋放多梯隊跨域火力潛能。
8. 對抗能力升級：增強反無人機、近程防空、網絡戰與電子戰能力，持續削弱“紅軍”C4ISR體系效能。
9. 實戰化訓練拓展：大幅擴展無人機、巡飛彈藥與商用移動通信技術的作戰實驗與訓練，加速殺傷鏈實戰應用。

參考來源：Federico Borsari

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

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約