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戰爭迷霧歷來是任務指揮官的核心挑戰。克勞塞維茨警示的"戰爭摩擦效應"——細微障礙累積導致簡單任務復雜化——在當今戰場數據爆炸與決策周期壓縮的背景下愈發凸顯。全球軍事力量正迎來新范式轉型：軍事信息技術的革命性突破不僅在于自主武器或無人平臺，更在于人類判斷力與人工智能的深度協同，這正根本性重塑任務指揮官在交戰中的決策模式。

圖任務指揮官在未來指控中心交互全息數據，展現AI增強型任務決策的演進方向。

危機與能力的交匯點

2025年3月美陸軍"融合頂點5"演習揭示：依賴紙質流程與割裂系統的傳統任務式指揮架構，已完全無法適應現代戰爭節奏與復雜性。陸軍任務指揮現代化主管帕特里克·埃利斯少將直言："此刻某演習現場，必有情報官將系統數據手抄至便簽紙，穿越戰術作戰中心(TOC)，遞交給火力協調員重新鍵入系統才能生效。"

這種陳舊模式不僅低效，更蘊含災難性隱患。當中俄部署日益精進的軍事能力時，信息處理更迅捷、決策更精準、行動更高效的一方將贏得決定性優勢。五角大樓深刻認知此現實，近財年投入超30億美元發展AI與聯合全域指揮控制(JADC2)，目標直指"在戰術時間窗內建立信息優勢"。

圖人類分析員監控戰場全景圖——該任務日益依賴AI將海量數據流轉化為可執行情報。

增強型任務式指揮架構

美陸軍"下一代任務指揮"(NGC2)項目是踐行該理念的最前沿嘗試。NGC2并非以機器取代任務指揮官，而是構建"人機作戰團隊"框架——AI增強人類認知能力，人類則提供獨有的判斷力、創造力與倫理監督。

NGC2核心運行機制映射人類認知三階段：

• 態勢感知(Sense)：運用先進算法處理情報監視偵察(ISR)數據洪流。YOLO（You Only Look Once）等目標檢測算法識別全動態視頻軍事目標的速度精度超越人類分析員
• 態勢理解(Make Sense)：生成式AI融合無人機影像、信號情報、社交媒體等異構數據，構建人類無法在戰術時限內完成的戰場認知圖景。NGC2項目主管查德·納什強調："現行系統需從多源數據庫提取信息，且不同密級數據庫互不連通。我們通過統一數據層與地圖服務實現跨平臺貫通"
• 決策執行(Act)：基于實時認知實施敏捷響應

圖聯合全域指揮控制(JADC2)依賴連接陸海空天資產的韌性網絡

機器戰爭時代中的人類要素

軍事AI的批評者常將辯論簡化為"人類控制與機器自主"的二元對立。但當前實驗中最有效的軍事AI系統并非取代人類決策，而是實現指數級增強。這一視角應使軍事指揮官、防務戰略家與政策制定者確信：AI在軍事領域的核心價值在于輔助支撐，而非替代人類判斷。

近期"融合計劃"測試中，展示了這種協同效能：坦克乘組在保持戰術機動同時，無縫獲取實時情報流、分析裝備維護數據并協調火力打擊。AI并未代行目標鎖定決策，而是提供增強的戰場感知與分析支持，從而提升作戰效能。

此方案直擊全自主系統的致命缺陷——無法適應真正的新異場景。正如美國陸軍戰爭學院保羅·盧申科所言："并非所有AI模型都經過全戰場場景訓練，AI自有其局限。"強調人類操作員的適應性，恰彰顯人機協作應對突發挑戰的韌性優勢。

戰場作戰模型實證

烏克蘭戰場為人機協作的軍事價值提供強力佐證。成功運用AI協調的無人機蜂群，在最小人工干預下識別打擊目標，同時保留關鍵決策的人類監督權。這些系統將"殺傷鏈"（目標識別至打擊全流程）從分鐘級壓縮至秒級。

同樣，五角大樓"梅文計劃"（Project Maven）證明AI可加速OODA循環（觀察-調整-決策-行動），卻不剝奪人類在致命決策中的判斷權。通過自動化分析監控視頻的繁重工作，AI使操作員聚焦高階戰術決策，同時保持打擊決策的問責制。這凸顯人類在AI決策流程中的核心地位，確保軍事行動的人類控制權。

這些應用揭示AI的核心軍事價值：非替代人類決策者，而是賦能其達成前所未有的決策速度與規模。如烏軍所述，AI算法能"持續審查所有偵察數據，捕捉最細微變化"，為指揮官提供史無前例的戰場感知。這應使軍事領導者與政策制定者確信AI變革作戰模式的巨大潛力。

數據要義與網絡韌性

AI增強指揮的效能根基在于數據質量、可獲取性與安全性。五角大樓聯合全域指揮控制(JADC2)戰略將數據定位為"戰略軍事資產"，需嚴密管理與防護。這驅動了對韌性網絡安全網絡的投資，使其能在"DDIL環境"（拒止/降級/間歇/受限通信場景）中運行。

美參聯會信息主管丹尼斯·克羅爾中將強調：JADC2"超越任何單一能力/平臺/系統"，代表軍事力量管理共享信息的范式轉變。其目標是構建關鍵數據從傳感器→決策者→射手無縫流動的體系，即使遭對手通信干擾仍可持續。

這種網絡中心化方案還解決了長期困擾聯盟作戰的互操作性難題。通過建立通用數據標準與接口，AI指揮系統不僅能跨軍種整合，更能實現盟國間互聯——這在未來多伙伴聯合作戰中至關重要。

國防領導層的戰略啟示

對高級防務領導者而言，AI驅動轉型的影響遠超戰術改進范疇。掌握軍事行動中人機協同的國家將在未來沖突中擁有決定性優勢——情報處理更快、作戰協同更高效、環境適應更迅捷的一方將掌控軍事對抗節奏與結局。

然此轉型亦存重大挑戰：軍事組織需根本性重構訓練、條令與組織結構以優化人機協作；同時須應對過度依賴AI系統的合理擔憂及對手利用技術依賴性的風險。

投入需求巨大：除AI研發部署直接成本外，軍隊需升級網絡、培訓人員、開發新作戰概念。但落后的代價更為高昂。正如國防部副部長凱瑟琳·希克斯警示：維持信息與決策優勢需持續聚焦"增強應對當前未來威脅的部門能力計劃"。

前行之路：通過透明構建信任

實施AI增強指揮的最大挑戰不在技術而在人類心理。軍事人員需建立對AI系統的信任，同時對其局限保持清醒認知。這要求研究者所稱的"校準信任"——明晰何時采納AI建議，何時需人類判斷凌駕算法提議。

美陸軍研究實驗室斯圖爾特·楊強調自然語言交互界面的重要性："士兵應以自然協作方式與機器人互動"。這種以人為本的AI設計確保技術服務軍人而非壓倒軍人。

五角大樓"SABER"（戰場強韌人工智能防護）計劃應對另一關鍵關切：確保AI系統抗對抗攻擊韌性。納撒尼爾·巴斯廷中校指出："作戰人員有權知曉所用AI具備安全性與抗威脅韌性"。

結論：算法優勢

AI驅動的軍事指揮控制轉型不僅是技術進步，更是軍事領導本質的進化。未來指揮官不在人類直覺與機器智能間抉擇，而將無縫整合二者在復雜戰場實現決策優勢。

美陸軍NGC2計劃、五角大樓JADC2戰略及盟國類似工作，是投資新型戰爭形態——信息優勢直接轉化為戰場優勢。掌握人機協同的軍隊將書寫未來沖突規則。

身處此轉折點，防務領導者須認清：問題非AI是否改變軍事行動，而在多快能調整組織釋放其潛能。"算法指揮官"非遙遠概念，而是需即刻關注、重大投入、清醒認知其機遇風險的現實存在。

戰爭迷霧永難消除，但軍事史上首次，指揮官擁有穿透迷霧的工具。新范式下，勝利不僅屬于技術最先進者，更屬于將人類智慧與機器智能無縫結合服務戰略目標者。未來戰爭將由算法指揮官書寫——這些領導者深諳AI時代最強大武器正是人機無間協作。

參考來源：a5dergi

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

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

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

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

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

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

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

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

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

人類必須留駐決策鏈的原因簡明：

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

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

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

人類決策的不可替代性

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

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

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

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

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

參考來源：美國陸軍

俄烏戰場背景下，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。

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。

??

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

"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

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

在無人機系統快速擴散與東亞地區緊張局勢加劇的背景下，韓國宣布成功測試新型雷達技術，顯著提升其探測與監視能力。2025年4月17日，韓國國防發展研究院（ADD）通報已完成人工智能驅動的光子雷達系統戶外演示，該系統可探測數公里外的小型無人機。

韓國國防發展研究院2025年4月17日發布的新型AI光子雷達運作流程圖（圖片來源：ADD）

該系統自2022年啟動研發，基于顛覆性技術原理。與傳統雷達依賴電磁波不同，光子雷達采用調制光信號，具備更高分辨率、更強電子對抗抗性，并提升對隱蔽/微型空中目標的探測能力。結合AI驅動分析算法，該系統可在復雜或低對比度環境中識別雷達信號特征極弱的飛行物。

ADD稱試驗成功實現小型無人機遠程探測，但出于軍事安全考量未透露具體探測距離與目標尺寸。此次保密凸顯項目的敏感性——旨在彌補韓國空域監視體系的關鍵短板：對常規避傳統光學/紅外傳感器的低空威脅的探測能力。

該研發是應對無人機入侵頻發（意外、敵對或軍事性質）整體戰略的一部分。朝韓非軍事區及爭議海域已成為執行偵察或破壞任務的無人機高頻活動區域。鑒于此，開發隱蔽、響應迅速的全天候探測系統成為首爾戰略優先事項。

技術細節與戰略意義
 ADD發布的系統運作流程圖顯示光子模塊集成、機載算法分析與實時可視化工具協同工作。雖未透露量產計劃，此次測試標志著韓國在應對新興空中威脅的國產化解決方案研發中邁出關鍵一步。

長期看，此項技術突破不僅將強化韓國領土防御能力，更有助其國防工業在先進探測領域確立地位。中美及歐洲多國正重資投入新一代雷達與反無人機系統，韓國此舉彰顯其維護技術戰略自主權、為傳感器密集化與無人機飽和化戰場預作準備的決心。

技術成熟度驗證
 此次測試驗證了ADD的技術成熟度。AI與光子技術的國防整合能力，使韓國在應對低信號特征空中威脅時獲得顯著作戰優勢。持續演變的安防環境中，遠程探測小型無人機的能力正成為戰術優勢與技術主權的核心要素。

參考來源：armyrecognition

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