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當前國際技術環境正因自主人工智能（AI）代理的加速發展而處于關鍵轉折點。這些平臺能夠感知環境、自主決策并執行復雜任務，幾乎無需人工干預，代表著計算能力的未來方向。其崛起已引發國家與科技巨頭的全面競逐。

這場競爭超越商業范疇，深入國家安全、經濟實力與國際治理領域。研發部署自主AI代理已成為地緣政治戰略的核心要素，亟需系統審視其驅動因素、發展趨勢及潛在影響。

戰場界定：何為自主AI代理？

自主AI代理是在特定邊界內達成預設目標的計算機程序。區別于傳統自動化系統，此類代理利用大語言模型（LLM）實現自適應學習能力、實時數據驅動決策，以及無需逐步人工干預的獨立執行能力。核心特征包括：
? 高級感知（解析傳感器數據與數字輸入）
? 邏輯推演（評估選項并預測結果）
? 行動規劃（生成操作序列）
? 任務執行（與系統或物理世界交互）
 應用場景涵蓋物流優化、科學探索、網絡安全及無人軍事平臺。關鍵技術支撐包括機器學習（尤強化學習）、自然語言處理、計算機視覺及強大算力。美國防部將武器系統自主性定義為"激活后無需人工操作員干預即可選擇并攻擊目標"，清晰劃分自動化功能與真正自主性的界限。

從自動化到自主化演進

自主代理的發展歷程橫跨控制論、控制理論與人工智能數十年積淀。早期成果表現為執行重復任務的工業機器人與存儲人類知識的專家系統。2000年代DARPA無人車挑戰賽推動自動駕駛技術在復雜地形突破。2012年以來機器學習算法（特別是深度學習）的飛躍，使系統能突破預設規則從海量數據中識別復雜模式。政府投資始終是核心驅動力。

2020年《美國國家人工智能倡議法案》確立舉國推進AI研發的戰略框架；中國提出2030年人工智能全球領先目標。這些戰略承諾標志著AI自主性研究從學術探索向國家實力支柱的轉型。

新一代戰爭競爭者圖譜

自主AI競賽呈現大國博弈態勢，各國依托國家資源與產業政策角力：
? 美國：通過國防預算與私營部門創新結合，2024財年投入8.74億美元發展陸海空自主系統。DARPA主導的"空戰演化（ACE）"項目致力開發可執行復雜空戰的AI飛行員，同步構建技術優勢與道德準則雙重壁壘。
? 中國：推動自主無人機、集群系統與指揮平臺研發。
? 歐盟：聚焦安全保障，推行"以人為本AI"的差異化路徑。《歐盟人工智能法案》草案構建全球最嚴苛高風險AI監管體系，對關鍵基礎設施與執法領域自主系統設定強制要求。"地平線歐洲"計劃同步推進研發投入與全球AI標準制定。
 ? 其他力量：俄羅斯在敘利亞實戰測試"天王星-9"戰斗機器人；英國、以色列、印度與韓國聚焦海事系統及反無人機技術，形成多極化競爭格局。

AI競賽的企業引擎

除政府力量外，科技巨頭正推動基礎模型與高階自主代理平臺發展：
? OpenAI：GPT-5突破多模態理解與情境推理邊界，其原生API互操作性、動態實時網絡訪問與高級代碼執行能力，使自主代理可在極少監管下完成復雜任務。
? Google DeepMind：強化學習突破（AlphaGo、AlphaFold）構成代理訓練基石，"雙子座"項目賦能復雜環境多模態推理，開創從零學習復雜任務的代理范式。
? 微軟：將AI深度集成至云與生產力平臺，Azure定位為自主代理構建部署中樞。"Copilot"項目開發可跨應用執行多步任務、實時管理工作流的AI代理。
? Meta AI (FAIR)：聚焦開源AI與具身代理，"Habitat"項目在真實3D環境模擬代理訓練，Llama大模型與海量數據集加速自主代理開發。
 ? Anthropic：專攻高級AI系統安全對齊研究，"憲法AI"開發基于預設原則約束代理行為的機制。

技術能力與現狀評估

政府評估與企業披露信息顯示：
? 軍事應用：無人作戰平臺已投入實戰部署。美海軍"海上獵人"無人艦執行長航時任務，"彈簧刀"巡飛彈藥驗證自主打擊能力。ACE項目AI飛行員在虛擬空戰超越人類。美國防部正試驗AI網絡防御任務。
 ? 非軍事應用：倉儲機器人革新物流體系，自動化假設檢驗加速科研突破，智能電網優化能源分配。國家科學基金會資助災害響應與環境監測代理應用項目。

戰略影響：重塑權力與沖突

自主AI代理普及引發深層戰略變革：
? 軍事條令轉型：自主系統催生蜂群無人機部隊、AI增強指揮控制加速決策周期、持續情報監視偵察等新作戰概念，顯著沖擊傳統軍事平臺架構，使反自主措施成為剛需。美空軍"作戰當務之急（Operational Imperatives）"持續將自主能力列為維持作戰優勢的核心。
 ? 經濟產業競合：自主AI領導權將帶來生產率躍升、新興產業崛起與供應鏈優化紅利，同時引發勞動力市場深度重構。多數國家將AI領先地位與經濟主導權直接關聯，驅動公私領域巨額投入。美國《芯片與科學法案》斥資千億推動本土半導體制造，加強AI硬件基礎。

未來軌跡：場景與未知數

自主AI軍備競賽前景存在多重可能：
? 技術擴散加速：技術門檻降低使更多國家可采購部署先進自主系統，高科技軍事與工業AI準入壁壘瓦解。
? 人機協同深化：近期重點非替代人類而是發展高級協作，AI代理在人類設定邊界內執行專項任務或提供決策支持。
? 突破與斷層：人工通用智能（AGI）可能引發戰略拐點；多代理系統協同、具身大語言模型（LLM）執行復雜規劃與工具使用等近期突破將持續提升能力上限。
? 監管體系分化：各國監管路徑差異將割裂全球技術生態，塑造新型競爭優勢與劣勢。

結論：前路導航

自主AI軍備競賽是21世紀決定性挑戰。該技術蘊含巨大紅利，卻給全球安全、穩定與倫理規范帶來空前風險。當前發展軌跡顯示，地緣政治博弈與企業創新正雙輪驅動技術加速部署。軍事領域尤其缺乏自主系統的國際規范與核查機制，構成最大安全漏洞。

風險緩釋需全球協同行動：優先推進安全對齊研究；建立國際規范框架——或從禁止全自主核發射、無"有意義的人類控制"AI攻擊人類等特定應用開始。未來數年的決策將決定自主AI代理最終成為解決全球性難題的利器，還是失控升級沖突的導火索。"智能體戰爭"的結局將重塑人類安全與世界秩序格局。

參考來源：kingsresearc

顛覆性軍事技術的迅猛發展正重塑現代戰爭格局。人工智能(AI)、自主協同平臺、高超音速武器及太空作戰能力等新興技術將持續影響未來空天資產的設計、運用、指揮控制(C2)及生存能力。為在以技術為核心的網絡化戰場保持競爭力，必須將這些技術突破無縫融入軍事條令、戰略及戰術執行體系。部分技術成本降低帶來的普及性，正挑戰既有軍事優勢。

對手積極投入這些新興技術研發，若不迅速行動將喪失技術優勢。技術領先地位的動搖會削弱威懾能力，進而破壞安全環境穩定并加劇沖突風險。需著重指出的是，這些技術并非孤立存在，它們深度互聯、相互增強，共同產生倍增的戰術與戰略影響。

人工智能與戰爭未來

人工智能作為重塑戰場的革命性力量，以前所未有的規模變革決策模式、情報收集及自主系統。AI驅動的作戰管理系統可實時處理數十億跨域傳感器數據，為指揮官提供增強的戰場態勢感知與優化決策能力，有效破壞敵方"觀察-調整-決策-行動"(OODA)循環。此外，AI系統實現預測性維護、后勤自動化及網絡防御，大幅提升軍事行動的效能與韌性。例如人工智能可探測標志網絡攻擊的流量異常并自動響應。

然而人工智能也帶來獨特挑戰：倫理困境、責任歸屬、訓練數據質量及"幻覺"現象。復雜算法導致"黑箱"決策，操作員難以理解其分析邏輯與結論依據。這種透明度缺失使責任追溯與錯誤識別困難重重。軍事領域若忽視AI倫理、追責及數據質量問題，將引發嚴重后果：削弱系統可信度、增加失誤風險、違反倫理準則乃至導致意外沖突升級。盡管存在挑戰，人工智能仍在迅猛發展，其驅動的決策體系將構成下文所述自主協同平臺的"指揮大腦"。

自主協同平臺與蜂群戰術

自主協同平臺(ACP)作為無人航空系統，通過自主運行或與人操作平臺協同擴展能力邊界。這類顛覆性技術正根本性改變作戰模式，推動軍事行動從傳統集中控制轉向分布式、網絡化、自主化體系。ACP利用人工智能在"人在環中/人在環上"模式下，自主執行情報監視偵察(ISR)、電子戰(EW)及動能打擊任務。其戰場集成形成力量倍增器，既實現殺傷鏈分布式部署與系統冗余強化，又降低高威脅環境下人員風險。

無人機蜂群戰術的擴散應用構成重大戰術威脅。由大量廉價無人機組成的蜂群可對傳統防空系統實施飽和式攻擊——后者原設計用于應對數量有限的高價值目標。無人機技術的普及使國家與非國家行為體均能采用不對稱戰術，動搖西方傳統軍事優勢。

盡管具備顯著優勢，ACP仍存在被黑客入侵操控的風險，使對手能接管平臺或破壞其行動。系統內人工智能可能受欺騙或數據污染，引發不可控危險行為。其他挑戰包括：對高速數據鏈的依賴、致命性自主武器系統(LAWS)的倫理爭議，及易受電子戰與網絡攻擊的特性。這些平臺效能的發揮完全依賴彈性通信網絡，而多數通信網絡正依賴日益爭奪激烈的太空領域。

高超音速武器

高超音速武器是以超5倍音速飛行的導彈系統，標志著現代戰爭的重大變革。雖然高超音速飛行理論已有數十年歷史，但其在機動武器系統的應用卻是近年才出現的顛覆性進展。相較于彈道軌跡固定的傳統彈道導彈，高超音速武器被設計為具有飛行中變軌能力。這種高速機動結合體對現有導彈防御體系構成嚴峻挑戰，使其難以被探測攔截。例如俄羅斯"先鋒"高超音速武器系統據稱可達27馬赫極速，并能攜帶常規與核雙模戰斗部。

高超音速武器對西方形成重大威脅——其速度、機動性與飛行高度使指揮控制中心、空軍基地及海軍港口等關鍵基礎設施面臨迅捷精確打擊。從戰術戰役層面看，高超音速武器的出現將催生新型反制措施、預警系統及適應快速響應的指揮控制體系調整。有效應對該威脅需構建強韌的持續感知網絡，這使天基能力重要性愈加凸顯。

太空作戰

太空已成為軍事行動的關鍵疆域，各國軍事能力日益依賴天基系統支撐。隨著軍事強國在通信、導航、情報監視偵察及進攻性作戰等領域對天基資產投入巨資，該領域爭奪日趨激烈。衛星提供的持續全球覆蓋能力，可實現對對手活動的全天候實時監控。最具顛覆性的太空技術當屬在軌維護裝配與制造能力，該技術通過燃料補給、維修升級顯著延長衛星壽命。

反衛星武器、定向能系統及電子戰能力的擴散突顯大國對制天權的重視。這類武器可物理摧毀或癱瘓衛星，破壞關鍵通信導航監視能力。這對深度依賴天基系統實施戰場感知與指揮控制的北約構成直接威脅（威懾）。隨著太空戰力發展，需制定新作戰條令確保資產高效運用，同時降低對抗性威脅的脆弱性。

結論

人工智能、自主協同平臺、高超音速武器及太空作戰能力的持續演進，將塑造未來空天戰爭形態。這些技術既可增強作戰效能、實現力量倍增、鞏固戰略威懾，又伴隨倫理隱憂、武器擴散風險及網絡威脅脆弱性。

這些新興顛覆性技術正帶來嚴峻挑戰：不少國家獲得削弱西方傳統優勢的新型手段；低成本技術普及使先進戰力"擴散化"，既打破戰場平衡又扭轉北約固有優勢。

優化應用這些技術需提升盟軍互操作性，制定縝密政策與作戰方案以實現效益最大化與風險可控化。唯有強化創新能力與適應能力，空天力量方能應對科技地平線的挑戰。

參考來源：北約

人工智能正在重塑戰爭形態、加速決策進程并影響平民傷亡——但過度依賴將帶來風險與脆弱性。

圖：烏克蘭第24旅使用A1-S Furia無人機，2022年6月29日（烏克蘭國防部供圖）

人工智能（AI）的快速發展正以前所未有的速度變革各行業，戰爭領域亦不例外。各國競相將AI融入軍事行動，其中烏克蘭與俄羅斯在開發自主系統獲取戰場優勢方面處于前沿。但隨著技術融入作戰，關鍵問題浮現：我們應給予多大程度的依賴？又需承擔何種風險？

奧地利外交部長亞歷山大·沙倫伯格警示："這是我們時代的'奧本海默時刻'"。正如核武器在20世紀重新定義戰爭，AI武器系統正在重塑戰場——烏克蘭戰場尤為顯著。在維也納自主武器會議上，沙倫伯格警告AI驅動戰爭可能引發失控軍備競賽的風險：自主無人機與算法驅動的目標鎖定系統或將使大規模殺戮機械化且近乎毫不費力。

五角大樓已在實戰場景中積極測試AI決策工具。例如2024年1月，據報美軍開始在印太地區使用類ChatGPT的生成式AI工具，以強化針對同級對手等高科技對手的戰場決策能力。

由美國防部首席數字與人工智能辦公室（CDAO，2022年設立）主導的AI整合計劃，通過與安杜里爾（Anduril）和帕蘭泰爾（Palantir）等公司合作，加速戰場指揮官決策進程。此舉標志著美軍正借助私營領域創新提升軍事決策能力。

具體而言，安杜里爾的Lattice AI軟件整合傳感器數據實現實時決策，為指揮控制注入自主態勢感知能力。帕蘭泰爾的AI數據融合技術為指揮官提供跨域可執行情報，通過整合陸海空天網電全域數據，實現實時決策、增強戰場感知并確保復雜環境下協同響應。

帕蘭泰爾的AI軟件使烏克蘭成為《時代》雜志所稱的"AI戰爭實驗室"。該技術助力分析衛星圖像、處理無人機鏡頭、融合開源情報，使烏軍得以實時識別與定位俄軍目標。新美國安全中心高級研究員塞繆爾·本德特強調，俄烏戰爭產生的空前數據量正推動軍事AI創新："過去三年積累的數據量橫跨空天陸網領域，相當于數百年的數據總量。交戰雙方正利用這些數據塑造軍事規劃與兵棋推演，尤其在無人機與無人系統應用方面。"

烏克蘭戰場的人工智能軍備競賽

烏克蘭與俄羅斯已陷入AI驅動的無人機競賽，雙方均借助自主技術謀求戰場優勢。面對俄方數量優勢，烏軍在戰爭初期轉向無人機作戰，迫使俄方跟進。隨著俄軍電子戰能力提升（對烏軍無人機實施干擾），雙方技術迭代速度不斷加快。當前俄烏戰爭中，無人機造成約70%的戰場傷亡。

這場"貓鼠游戲"促使雙方采用光纖通信規避干擾，而針對光纖的對抗手段亦在研發中。無人機戰即將進入新階段：AI賦能目標識別系統可在強干擾環境下自主運作，實現最小化人為干預的識別與打擊。

烏克蘭前總司令瓦列里·扎盧日內在2023年11月接受《經濟學人》采訪時，將戰場比作"一戰"僵局："我們已達到導致戰略相持的技術水平。"他強調突破僵局需無人與機器人系統的重大躍升，并承認"難以實現深度且漂亮的突破"。

當前雙方正竭力尋求短期技術突破。這場技術競賽已演變為無人機霸權之爭，而AI賦能的無人機將推動戰爭向算法對抗演進。具備最快適應能力的AI方將主導殺傷鏈中的目標識別與打擊環節，速度與精度成為決勝要素。算法獲取的數據與傳感輸入越多，AI目標識別系統的精準性與殺傷力越強。

AI作戰能力的下一階段進化

某俄羅斯軍事博主在Telegram發文警告，AI將終結傳統戰爭形態，使偽裝、欺騙與電子對抗近乎失效："偽裝無法實現——AI算法憑借算力持續分析偵察數據，可捕捉最細微變化。"

該博主稱，AI將顛覆電子戰：模擬人聲的機器學習系統可攔截通信、操控敵方決策，使無線電偵察過時。"無線電偵察失去意義——GPT聊天機器人能模擬真人語音進行無線電交互，侵入無線電網絡獲取談判信息只會干擾偵察。電子戰喪失價值——每個作戰單元實現自主。"

博主同時強調AI增強型集群武器的進化，包括實時從交戰中學**的無人機、導彈改型與制導彈藥。他認為AI目標識別系統將創造持續進化的戰場，使對抗手段快速過時。

"所有武器都在學。被車輛或坦克規避的反坦克導彈會瞬間回傳數據至載具（如阿帕奇直升機），后者發射的新導彈將'知曉'如何應對之前的規避動作。魚雷、反艦導彈、空對空導彈等所有制導武器同理。這堪稱'新型原子彈'，甚至更為可怕。"

盡管存在此類擔憂，《經濟學人》防務編輯沙什克·喬希指出，AI的直接影響并非完全自主戰爭，而是增強軍事戰略與決策。AI在實戰中最顯著的應用案例是以軍對加沙的轟炸行動，AI目標識別系統在其中發揮關鍵作用。

盡管該博主可能高估AI的短期影響，但其警告反映出對戰爭演變速度的深切憂慮。這場競賽的關鍵不僅在于戰場部署AI，更在于同步開發對抗手段。

人工智能的雙刃劍效應

人工智能將以無與倫比的精度與適應性重塑戰爭形態，但其快速整合伴隨嚴峻風險。盡管可能減少意外傷亡并提升戰場效率，但該技術也可能導致失控升級與對自動化的過度依賴，為未來戰爭帶來不可預知的后果。

究其根本，研究人員仍難以完全理解AI的運作機制（尤其是訓練與決策過程）。AI模型的"黑箱"特性意味著即使開發者也未必明晰其結論生成邏輯。這種透明度的缺失在涉及生死決策的軍事應用中引發重大關切——可靠性、可預測性與問責性至關重要。若軍隊過度依賴AI卻未充分認知其局限，可能部署存在不可預知失效風險的系統（原因包括對抗性操縱、隱性偏差或戰場環境下的運行故障）。

Insight Forward公司首席地緣政治官、喬治城大學兼職教授特雷斯頓·惠特在采訪中表示，他相信AI有助于減少意外傷亡。例如，依賴多源情報的指揮官可能忽視關鍵細節并下達導致平民傷亡的打擊指令，而AI系統可實時處理海量數據，識別人類可能遺漏的細節從而避免此類錯誤。

"AI必將降低平民傷亡，這將成為此類武器的核心優勢，"惠特解釋稱，"盡管人類具備創造力與思辨力，但AI處理信息（包括評估潛在場景）的速度遠超人類。此外，人類的視野更為受限。因此，AI將使武器更有效區分目標。"

然而，AI雖提升精度并減少意外傷亡，但其融入戰爭仍伴隨風險。隨著AI應用規模擴大，過度技術依賴問題將凸顯——當系統失效或受干擾時，軍隊將陷入脆弱境地。

惠特援引軍事史上技術優勢反遭低技術手段壓制的案例，反映出現代軍隊的普遍困境：過度技術依賴可能削弱基礎軍事技能。當戰場技術突發故障（信號干擾、電量耗盡或敵方網絡攻擊）時，士兵是否具備無技術依托的作戰能力？墨西哥緝毒行動中，技術依賴使警員在設備失效時暴露風險，印證技能退化的危險性。

"軍隊過度聚焦技術優勢總會產生問題，"惠特警示，"以色列與美國均面臨此類困境——高度依賴先進技術時，對手以低技術手段實施反制。"

例如，美國在"反恐戰爭"中主導信號情報，基地組織則轉向紙質通信與人力傳訊規避偵測。第二次黎巴嫩戰爭中，真主黨使用防火毯遮蔽導彈發射點，使以軍空襲失效。

盡管AI與自主武器必將增強戰場殺傷力，但惠特強調，創新思維與低技術手段仍可消解技術優勢。"先進技術與自主武器無疑提升軍隊殺傷力，"他指出，"但決策者切勿忘記，想象力與低技術方案可瓦解此類優勢。"

美國陸軍戰爭學院助理教授、特種作戰主任保羅·盧申科以以色列在加沙的AI驅動目標識別為例，說明AI已影響實時戰場決策。他指出，基于軍事數據集訓練的機器學習算法可預測敵方位、分析作戰條令并優化打擊方案。

但他警告，AI融入致命行動引發嚴重倫理問題（尤其是自主武器與算法驅動目標識別）。以軍在對哈馬斯作戰中高度依賴名為"薰衣草"的AI目標識別系統，據報該系統篩選出約3.7萬個潛在關聯目標，大幅加速空襲節奏，卻導致大量平民卷入交火。

盧申科還論及"牛頭怪戰爭"概念——AI可能接管更多作戰控制權，指揮地面巡邏、空戰與海戰。他認為這要求軍事架構根本性變革，包括重新定義指揮控制、創建新職業領域并重構集中式與分散式作戰模式。

該構想將AI視為軍事行動的"中央大腦"，以超越傳統方式的速度與精度分析戰場數據并向人機單元下達指令。"牛頭怪"概念體現人機協同的混合模式，在自動化與人工監管間尋求平衡以提升作戰效能。

隨著AI加速融入戰爭，核心問題依舊：應賦予機器多少決策權？代價幾何？

并非所有AI模型均針對全戰場場景訓練，AI自有其局限。諷刺的是，過度依賴AI驅動戰爭的一方可能暴露新弱點——對手必將學會利用這些弱點。

"技術永遠存在漏洞，"惠特指出，"關鍵在于我們部署AI增強網絡防御的效能，但無法排除網絡攻擊成功的可能性——尤其是存在意外內部風險或高能力威脅行為體時。"

若AI目標識別系統依賴預設交戰規則，可能難以適應非常規戰爭。若AI模型主要基于傳統戰爭模式訓練，可能無法識別與應對快速演變的威脅。更甚者，若AI系統優先效率而忽視倫理約束，可能誤判非傳統戰斗人員或物體為合法目標，導致戰場災難性誤判。

俄羅斯在烏克蘭戰場投入民用車輛作戰即為明證。當對手系統性無視國際法與規范時，西方AI模型是否應訓練識別民用戰斗車輛？若俄軍（或其他對手）完全放棄軍服偽裝平民發動襲擊，又當如何？部分俄軍甚至嘗試穿戴烏軍制服滲透防線。

此類戰術暴露戰爭AI研發的根本挑戰：當交戰規則被刻意模糊時，系統如何區分合法軍事目標？對手始終尋求利用技術進步，過度依賴AI可能在未來沖突中制造致命弱點。

參考來源：LAWFARE

世界正處于一個拐點，技術與地緣政治交織在一起，重新定義了戰爭的本質。印度洋-太平洋地區等地緣政治熱點地區的緊張局勢正在加劇，大國競爭愈演愈烈。與此同時，網絡戰和恐怖主義等不對稱威脅的性質日益復雜，需要先進的解決方案。人工智能（AI）在空戰中的應用正在改變各國準備和參與現代沖突的方式。從在有爭議的環境中運行的自主無人機到預先阻止對手行動的預測分析，人工智能正在重塑天空。

在這一動態格局中，人工智能（AI）已成為改變空戰游戲規則的終極手段。2022 年，全球人工智能在軍事領域的市場價值為 83 億美元，預計到 2027 年將達到 192 億美元，年復合增長率為 18.7%。從自主無人機在有爭議的空域執行復雜任務，到預測分析以前所未有的準確性預測對手的行動，人工智能正在徹底改變現代空中力量戰略。正如 Anduril Industries 創始人帕爾默-盧基（Palmer Luckey）所指出的那樣："洛克希德、雷神和傳統的國防公司擅長制造一些東西......但在人工智能、計算機視覺和機器學習方面，它們并不擁有世界上最優秀的人才。這就是為什么我們公司專注于此"。這凸顯了一種地震式的轉變，傳統的國防巨頭正在得到擅長人工智能和自動駕駛的敏捷創新者的補充，在某些情況下甚至是挑戰。

在這一快速發展的格局中，印度處于獨特的位置，它正在利用人工智能來彌合業務差距，加強其戰略自主性，并重新定義其在全球防務中的角色。作為世界第三大軍費開支國和增長最快的國防生態系統之一，印度已采用人工智能驅動的技術來彌補能力差距并增強其戰略威懾力。即將舉行的 “2025 印度航空展 ”以 “通向十億機遇的跑道 ”為主題，反映了這一勢頭。此次活動將重點展示印度在人工智能驅動的無人機、蜂群技術和預測分析方面取得的進步，重申印度致力于在數字主導的時代塑造空戰的未來。

人工智能驅動的無人機進步：空戰的新先鋒

由于人工智能（AI）和傳感器融合技術的融合，無人機（UAV）正在改變空戰。基于人工智能的傳感器融合系統使無人機能夠實時處理來自多個傳感器（如光電/紅外（EO/IR）相機、雷達、激光雷達和通信陣列）的數據，提供無與倫比的態勢感知和決策能力。這種數據融合使無人機能夠自主識別目標、規避威脅和適應動態戰場條件，從而提高任務的成功率。這種能力對于現代戰爭至關重要，因為速度、精度和適應性往往決定著任務的結果。

無人駕駛飛行器（UAV）在空戰中處于人工智能集成的最前沿，應用范圍涵蓋監視、精確打擊和后勤支持。在印度，傳感器融合驅動的人工智能系統正被納入本土平臺，如 DRDO 的 Rustom 無人機和 HAL 即將推出的空中作戰編隊系統 (CATS)。這些系統可實現出色的監視、自主瞄準以及無人機與有人駕駛飛機之間的協同作戰，標志著印度國防能力的重大提升。Big Bang Boom Solutions 等初創公司和 Zen Technologies 等老牌公司也在開發人工智能反無人機系統，該系統可利用傳感器融合智能，實時檢測、分類和消除敵方無人機。此外，印度理工學院（IIT）坎普爾分校和印度理工學院海德拉巴分校等機構也在研究專為高空作業和有爭議空域量身定制的傳感器融合算法，展示了印度在這一領域的本土人才庫。

在全球范圍內，由人工智能驅動的無人機正在突破界限。美國空軍的 “天堡”（Skyborg）計劃將自主無人機與有人駕駛的噴氣式戰斗機配對使用，凸顯了人機合作如何提高任務成功率。與此同時，中國在蜂群無人機技術方面的進步能夠壓倒敵方防空系統，這凸顯了在對抗性空域中對人工智能驅動的自主性的日益重視。對印度來說，在學習全球發展成果的同時提升本土能力對于應對不斷變化的威脅至關重要。

這種技術變革為外國原始設備制造商與印度公司的合作提供了重要機遇。印度強大的初創企業生態系統，加上 iDEX（卓越防務創新）計劃等舉措，為共同開發和共同生產創造了肥沃的土壤。專門從事先進傳感器、人工智能算法和自主技術的公司可以與 TASL、BEL 和 L&T 等印度國防巨頭合作，將全球創新融入印度的平臺。例如，外國原始設備制造商可以貢獻先進傳感器技術或基于人工智能的分析引擎方面的專業知識，同時受益于印度具有成本效益的制造和工程人才。

此外，以 “通往十億機遇的跑道 ”為主題的 “2025 印度航空展 ”為外國原始設備制造商提供了一個與印度公司探索合作的最佳平臺。展會不僅將展示印度在人工智能和無人機技術方面的成就，還將為全球企業提供一個進入印度不斷增長的國防市場的通道，預計到2030年，印度的國防市場規模將達到700億美元。在人工智能驅動的傳感器融合、自主蜂群系統和先進推進技術等領域的合作可以加速創新，為印度和外國利益相關方創造雙贏局面。

印度對人工智能驅動的無人機和傳感器融合的關注，彰顯了其致力于建立一個自力更生的國防生態系統，同時始終走在全球技術進步的前沿。通過促進伙伴關系和利用其創新生態系統，印度正將自己定位為塑造未來空戰的關鍵參與者。

蜂群技術： 空中力量倍增器

人工智能支持的蜂群技術正在重新定義空戰的動態，引入了一種分布式殺傷力和協作決策取代傳統空中優勢概念的模式。相互連接的無人機群既能自主運行，又能協同作戰，以前所未有的效率和規模執行精確打擊、區域拒止、電子戰和偵察等復雜任務，帶來了改變游戲規則的能力。

印度在這一領域進展迅速，SWiFT（隱形機翼飛行試驗臺）計劃等本土努力為自主無人戰斗飛行器（UCAV）鋪平了道路。這一舉措凸顯了印度將尖端人工智能和蜂群技術融入國防架構的行動。利用人工智能算法的進步，印度正在設計蜂群系統，以自主識別目標、確定威脅的優先次序并實施精確打擊，使其成為力量倍增器。傳感器融合和實時分析的集成進一步增強了它們對態勢的感知，即使在高強度的競爭環境中也能做出適應性決策。

在全球范圍內，各國都在推動蜂群能力的發展。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）正在牽頭實施 OFFSET（進攻性蜂群戰術）等計劃，該計劃的重點是在城市戰爭場景中部署無人機群。這些進展表明，在未來沖突中，人工智能驅動的機群在實現作戰優勢方面具有變革潛力。

通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，并能動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析，改變了以網絡為中心的戰爭。

隨著印度越來越重視人工智能在國防中的應用，Tardid 在蜂群智能方面的進步與實現自主、自立戰斗系統的更廣泛目標完全一致。將 OSCAR 納入印度的國防生態系統為全球原始設備制造商提供了一個獨特的合作、共同開發和增強人工智能驅動的無人作戰能力的機會。

印度在印度洋-太平洋地區的戰略地位，加上其蓬勃發展的人工智能生態系統，為蜂群技術的創新與合作提供了巨大的機遇。優化蜂群認知自主響應（OSCAR）就是其中一項工作，這是一個人工智能驅動的框架，旨在增強無人機和水面系統的自主性和協調性。通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析功能，改變了網絡中心戰的游戲規則。

2025 年印度航空展強調的主題是 “通向十億機遇的跑道”，因此全球國防原始設備制造商可以與印度公司合作，共同開發專為應對地區和全球安全挑戰而定制的蜂群系統。全球在人工智能算法方面的專業知識與印度具有成本效益的制造和本土研發能力相結合，可以推動蜂群系統的發展，使其成為下一代空戰中不可或缺的資產。

預測分析：第一擊之前制定戰略

在現代空戰中，通過數據驅動的預見性和先發制人的行動，往往在發射第一枚導彈之前就贏得了戰斗。人工智能驅動的預測分析使軍隊能夠預測威脅、優化任務規劃，并在設備故障發生之前就加以緩解，從而徹底改變了戰爭。通過實時分析 PB 級的作戰數據，人工智能可以發現對手戰術中隱藏的模式，檢測機械磨損的早期跡象，并完善戰略應對措施，從而大幅改善高壓條件下的決策。

印度在將預測分析融入國防行動方面走在了前列。印度空軍（IAF）已部署了人工智能驅動的預測性維護系統，將飛機停機時間減少了 30%，提高了機隊的可用性。與此同時，國防智庫、馬德拉斯理工學院和坎普爾理工學院等學術機構以及私營企業正在開發由人工智能驅動的先進戰爭游戲模擬，使軍方能夠模擬復雜的戰斗場景，動態完善戰略理論。

此外，人工智能驅動的健康與使用監測系統（HUMS）和數字孿生技術正在提高艦隊的可靠性和戰備狀態。數字孿生是飛機的實時虛擬復制品，工程師可以在不進行物理試驗的情況下模擬壓力條件、預測故障并優化性能，從而延長飛機的使用壽命并提高任務可靠性。人工智能集成的 HUMS 可持續分析發動機和系統的健康狀況，在潛在問題變得嚴重之前就將其標記出來，從而大幅降低維護成本，提高運營的可持續性。

在全球范圍內，預測分析正在成為下一代戰爭的基石。北約的 “持續威脅探測系統”（PTDS）已經證明了人工智能驅動的監視在識別新興威脅方面的有效性，而美國國防部的 “聯合全域指揮與控制”（JADC2）則集成了人工智能，以增強多域態勢感知和快速決策能力。對印度來說，將這些尖端能力與其不斷變化的地緣政治和作戰挑戰相結合，特別是在印度洋-太平洋和喜馬拉雅地區，將是印度在應對常規和非對稱威脅時保持戰略優勢的關鍵。

挑戰與前進之路

將人工智能融入空戰不僅是一個機遇，而且勢在必行。然而，這種轉變充滿了挑戰，必須準確而緊迫地加以應對。確保以合乎道德的方式部署人工智能、減少網絡安全漏洞以及克服對自主系統的不信任仍然是至關重要的問題。未來的戰場不僅取決于強大的火力，還取決于對人工智能決策的信心--這一因素將決定作戰效率和任務的成功。

要想鞏固其在人工智能戰爭領域的全球領導者地位，就必須加快對人工智能研發的投資，深化公私合作伙伴關系，并培養一支高技能的勞動力隊伍。雖然印度《國防人工智能戰略》和 iDEX（創新促進國防卓越）等舉措標志著重大進展，但其將與與全球最佳實踐保持一致，并通過與美國、以色列和法國等人工智能強國的戰略伙伴關系得到加強。面臨的挑戰不僅僅是開發尖端的人工智能解決方案，還要確保與盟軍的互操作性，從而在聯合行動中實現無縫協調。

此外，必須在創新與監管之間取得微妙的平衡。人工智能的快速發展需要強有力的測試協議、明確的問責框架和嚴格的驗證機制，以確保作戰場景中的可靠性。建立人工智能倫理委員會、用于真實世界測試的沙盒環境和動態政策框架，對于促進行動信任和公眾信心至關重要。

最終度負責任地整合人工智能、確保關鍵數字基礎設施安全以及領導人工智能驅動的作戰戰略的能力將決定其在下一個戰爭時代的角色。

參考來源：iadb

人工智能已經成為現代戰爭的一部分，而且這一作用在未來三到五年內將呈指數級增長。人工智能提供了以極低的成本大大提高軍事行動精確度和決策速度的機會。另一方面，它也帶來了巨大的安全風險和倫理問題。此外，發展速度之快有可能超過監管力度。本文將探討人工智能已經和將要給 21 世紀戰爭帶來的變化。

為何重要

2017 年，俄羅斯總統弗拉基米爾-普京對人工智能未來在戰爭中的重要性做出了一個相當令人不寒而栗的判斷："誰成為這一領域（人工智能）的領導者，誰就將成為世界的統治者。” 俄羅斯、中國和美國正在引領可能是下一場軍事革命。此外，其他幾個國家也在大踏步前進。未來，利用人工智能進行防御的重要性將進一步提高。

范式轉變？

很少有國家擁有建造和維護先進空軍或海軍所需的資源。例如，一艘 “福特級 ”航空母艦的建造費用超過 130 億美元，每年的維護費用為 7 億美元。美國的 F-35 項目是歷史上最昂貴的武器項目，終生造價高達 2 萬億美元。人工智能和自主武器系統以極低的成本提供了相當的性能，有可能顛覆既有的世界秩序。

干掉一架無人機并不難，但要解除多架無人機協同作戰的威脅則是另一回事。美國和英國已經開始在訓練演習中探索無人機群的可能性。當無人機群進行通信時，就能提供準確的戰場實時畫面。隨著自主導航技術的改進和單架無人機成本的相對降低，一名操作員可能很快就能監督數十架甚至數百架無人機。

目前在紅海打擊胡塞武裝的行動清楚地表明了這一現象。這支伊朗支持的部隊正在用廉價的自殺式無人機對美國航運造成破壞。這種在空中和海上使用的單發武器每架只需幾千美元。它們的操作不需要大量的維護或培訓，相比之下，美國和英國目前使用的反制措施極其昂貴。

鋪天蓋地的蜂群攻擊可能造成毀滅性后果。非國家行為者使用自主武器對平民人口中心造成巨大傷害的能力要大得多。

開發反制措施

無人機系統（UAS）主宰未來戰場的前景不容質疑。一些科技公司正在開發反無人機系統，以便比傳統系統更有效、更經濟地擊落敵方無人機。RTX 正在開發 Coyote，它本質上是一種可從各種平臺發射的反無人機。Anduril 是國防領域一家年輕的新興公司，正在開發一種介于導彈和無人機之間的系統 Roadrunner。這個名字是對 RTX 系統的調侃。

另一家國防初創公司伊庇魯斯（Epirus）正在開發一種武器系統，用于對抗成群的無人機。Leonidas 使用高功率微波（HPM）系統來摧毀無人機控制系統。通過對它進行編程，可以區分友軍和敵軍的無人機，從而實施禁飛區。2023 年，該公司與美國陸軍簽訂了一份價值 6600 萬美元的合同，開發 Leonidas。2024 年 8 月，該技術在美國陸軍進行的測試中顯示出了一定的前景。

降低人力成本

全球軍費開支可能在增加；北約 32 個盟國中有 23 個達到或超過了 2% 的開支目標，但軍隊規模卻在縮小。法國、英國和美國的軍隊都面臨著征兵危機。同樣，東亞人口結構的變化也將大大減少日本、韓國等的征兵人數。在不久的將來，將沒有足夠的適齡成年人愿意服兵役。征兵制很少能培養出高素質的士兵，強行將年輕人從勞動力大軍中抽調出來將給經濟帶來嚴重后果。隨著全球生育率在大多數發達國家達到危機水平，人工智能將成為幫助避免戰斗損失和減少對載人車輛依賴的重要工具。

美國已經投入巨資開發自動輔助飛行器，以支持作戰中的載人設備。協同作戰飛機（CCA）計劃旨在減少對駕駛飛機的依賴。CCA 計劃吸引了硅谷的興趣；Anduril 公司擊敗了國防領域更多的知名企業，贏得了一份利潤豐厚的 CCA 合同。該公司也是開發水下無人機的幾家公司之一。中國、俄羅斯和美國也在研發四足無人地面車輛（Q-UGV），它可以大大減少前線作戰損失。與飛行無人機不同，Q-UGV 會觸發誘殺裝置和地雷。此外，Q-UGV 還可以安裝多種附件，用于攻擊空中和地面目標。

更快的決策和威脅分析

美國空軍上校約翰-博伊德（John Boyd）提出了 “OODA 循環 ”來描述朝鮮戰爭中戰斗飛行員的決策過程。該循環代表 “觀察、定向、決策、行動”。后來，它被應用到更高級別的戰斗中，并成為當今大多數西方國家軍隊的標準理論。在現代戰爭中，決策速度和擾亂敵方進程至關重要。

OODA 循環中最重要的一個環節是第一環節：觀察。正如英國前將軍和首相阿瑟-韋爾斯利（最著名的威靈頓公爵）所說："戰爭的所有事務，實際上就是觀察：戰爭中的所有事情，乃至生活中的所有事情，都是努力通過你所做的事情來發現你不知道的事情；這就是我所說的'猜測山丘另一側有什么'。

從本質上講，人工智能可能是看到山那邊有什么的關鍵，并大大縮短做出決定所需的時間。通過將大量數據無縫整合到一個易于管理的界面中，地面指揮官將比信息不那么靈通的對手更有優勢。人工智能還能在威脅分析方面節省大量工時。正如陸軍上校理查德-利奇（Richard Leach）在為國防部撰寫的一篇文章中所解釋的那樣：讓人工智能識別關鍵信息，也許還能進行一些基本分析。讓分析人員專注于難題集，這樣他們就不會浪費時間、資源和人力。

不過，要讓人工智能達到所需的水平，還有一段路要走。美國太空部隊和海軍發現，生成式人工智能目前還不適合用于軍事用途。

倫理與軍備控制

人工智能在未來戰爭中最令人擔憂的一個方面是致命武力的使用。這幾乎不是一個新的擔憂；國際機構在 2012 年就對 “殺手機器人 ”發出過警告。自動化武器系統不會有同情心或道德顧慮。它只會毫不猶豫地行動。讓這個問題更加復雜的是，如果人工智能犯下戰爭罪，誰來承擔責任。如果自動無人機在戰區誤殺或蓄意殺害了一個家庭，誰來承擔責任？雖然美國有明確的人類監督準則，但其他國家甚至非國家行為者可能不會遵循同樣的規則。

對軍事化人工智能的監管帶來了實際問題和無數倫理問題。其中之一就是技術進步的速度。正如在私營部門一樣，人工智能的發展速度超過了立法者的立法能力。在通過立法是一個漫長過程的國家，這個問題尤為突出；而在專制政權中，這個問題就不那么突出了，因為專制政權通常是民主政體的對手。另一個問題是，通過國際法進行監管要求簽署國秉持誠意行事。

歷史表明，這種方法很少奏效。20 世紀 20 年代，全球大國試圖通過限制新軍艦的尺寸來緩解緊張局勢。雖然最初取得了成功，但由此產生的條約缺乏力度，最終在 20 世紀 30 年代被拋棄。同樣，尼克松政府也曾試圖通過限制戰略武器會談（SALT 1 & 2）來緩解與蘇聯的緊張關系。SALT II 于 1979 年簽署，但在蘇聯入侵阿富汗后從未獲得批準。美國與俄羅斯的關系惡化，與中國的緊張關系加劇，使得當前的局勢變得更加復雜。世界大國之間可能缺乏信任，無法對人工智能進行全面監管。

新風險

如果在戰爭中完全剔除人的因素會怎樣？這并不是一個特別新的想法；多年來，專家們一直在努力解決這個問題。在不遠的將來，自主武器系統有可能在空中、陸地和海上做出閃電般的快速決策。在未來的超戰爭場景中，人類的投入將微乎其微。

從好的方面看，去除了人的因素，就消除了自古以來困擾軍事行動的許多摩擦。壓力導致的猶豫和失誤可能會成為歷史。人工智能可以達到人類無法企及的精確度，并大幅減少附帶損害。相反，壞人濫用人工智能能力的能力也令人擔憂。毫不猶豫也意味著沒有道德顧慮。此外，人工智能控制系統升級的風險要大得多。

2010 年 5 月 6 日，華爾街的自動交易引發了 “閃電崩盤”。道瓊斯指數在幾分鐘內下跌了 9%。危機很快被化解，但 “閃電戰 ”的后果并不容易逆轉。核戰爭對任何理性人來說都是不可想象的，但在算法的冷酷邏輯中，先發制人的核打擊可能是最佳選擇。

啟示

通常情況下，軍事革命需要數年時間才能完全實現。人工智能可能會遵循類似的軌跡，但時間要短得多。

更智能、更快速的決策已經顯而易見，在不久的將來只會進一步提高。自主武器具有巨大的性價比，對于所謂的小國來說是一個更容易的切入點。只有最富裕的國家才能負擔得起頂級空軍，但無人機只需極少的成本就能提供與之相當的性能。自主無人機群協同作戰，可以壓倒昂貴得多的防空系統。反制措施已經在研發中，未來幾年還將加速。

人工智能的危險同樣嚴峻。由于機器可以毫不猶豫地實施真正令人發指的行為，因此存在嚴重的道德問題。如果落入壞人之手，軍事化的人工智能將嚴重威脅和平與穩定。然而，開發用于軍事用途的人工智能固然有風險，但更大的風險在于不開發人工智能。

參考來源：247wallst

在人工智能（AI）和無人機技術進步的推動下，現代戰爭的格局正在發生巨變。這些技術的融合不僅增強了傳統軍事能力，還從根本上改變了沖突本身的性質。隨著各國競相開發和部署更先進的無人機系統，其對軍事戰略、倫理道德和全球安全的影響是深遠的。

圖：烏克蘭軍人在一架改裝無人機上安裝彈藥。

無人機戰爭的演變

幾十年來，軍事行動中一直在使用無人機，主要用于監視和偵察。然而，最近的沖突，尤其是烏克蘭和中東的沖突，展示了無人機的攻擊能力。在俄羅斯烏克蘭戰爭的最初幾周，土耳其制造的 Bayraktar TB2 無人機發揮了重要作用，在反裝甲攻擊中發揮了有效作用。同樣，哈馬斯也使用無人機攻擊以色列的防御工事，顯示了無人機作為進攻性武器的多功能性。

隨著無人機技術的發展，其在戰爭中的應用也在不斷變化。如今的無人機配備了先進的傳感器和人工智能算法，可進行實時數據處理和自主決策。這種能力使無人機在執行復雜任務時只需極少的人工干預，這標志著無人機與最初作為偵察工具的角色大不相同。

人工智能在無人機戰爭中的作用

人工智能是這一轉變的前沿。通過增強數據處理能力，人工智能使無人機能夠快速分析大量信息，并在戰場上做出瞬間決策。在傳統指揮控制結構可能受到破壞的高風險環境中，這種能力尤為重要。

將人工智能融入無人機系統帶來了兩大創新：蜂群智能和自主瞄準。蜂群智能可使多架無人機協同作戰，通過協調攻擊壓垮敵方防御。在各種沖突中，無人機群成功地穿透了復雜的防空系統。

此外，目前正在開發的自主瞄準系統可使無人機在無人監督的情況下識別和攻擊目標。這引發了對問責制的倫理關注，以及在戰斗場景中可能出現意外后果的擔憂。隨著各國不斷改進這些技術，完全自主武器——通常被稱為 “殺手機器人”——的前景變得越來越現實。

當前的應用和發展

無人機技術的最新發展表明了創新的快速步伐。例如，赫爾辛（Helsing）等公司推出了人工智能攻擊無人機，能夠在電子干擾環境中有效作業——這是現代戰爭中常見的挑戰。即使沒有持續的數據連接，這些無人機也能保持與目標的接觸，從而提供顯著的戰術優勢。

在烏克蘭，軍方調整了結構，將無人機作戰部隊納入各軍種。第一人稱視角（FPV）競速無人機的引入使烏克蘭軍隊能夠對俄羅斯坦克和部隊編隊實施精確打擊。這一轉變凸顯了無人機技術如何在沖突中提供非對稱優勢，而在沖突中，一方的火力可能比不上傳統火炮。

人工智能驅動算法的使用也增強了無人機收集情報和偵察的能力。無人機現在可以在復雜的環境中自主導航，識別敵軍的生活模式，并根據歷史數據分析預測潛在威脅。這種水平的態勢感知能力對于尋求保持對對手優勢的現代軍隊來說非常寶貴。

戰略意義

隨著無人機越來越先進，它們對軍事戰略的影響也越來越深遠。部署成群無人機打擊敵方目標的能力改變了傳統的空中力量和地面戰概念。軍事規劃人員現在必須考慮如何抵御不僅是單個無人機的攻擊，而且是成百上千架無人機的協同攻擊。

此外，無人機作戰的成本效益也為增加其使用提供了令人信服的論據。無人機的生產成本通常低于有人駕駛飛機，而且可以在不危及人員生命的情況下大量部署。這種經濟優勢可能會鼓勵各國大力投資無人機技術，將其作為軍事武庫的主要組成部分。

無人機技術的擴散也引發了有關戰爭行為的重大倫理問題。自主武器系統有可能在沒有人類監督的情況下運行，這對現有的武裝沖突國際法律提出了挑戰。出于對問責制和平民傷亡的擔憂，倡導團體呼吁先發制人地禁止完全自主的武器。

對策與未來發展

隨著無人機技術的發展，旨在消除無人機威脅的反制措施也在不斷進步。各國正在投資電子戰能力，以干擾或破壞無人機的通信，使其在行動中失去效力。此外，激光武器也在不斷進步，有望在無人機到達目標之前將其攔截。

未來，無人機戰爭很可能會與機器人和機器學習等其他技術進一步融合。將地面機器人與空中無人機相結合的混合系統的開發，可以創造多領域作戰能力，提高戰場效率。

此外，隨著各國加大對無人機技術的投資，圍繞無人機的全球軍備競賽將愈演愈烈。這種競爭不僅會影響軍事戰略，還會影響地緣政治動態，因為各國都在尋求通過技術優勢來確立主導地位。

人工智能與無人機戰爭的交叉代表了軍事史上最重大的變革之一。隨著這些技術的不斷發展，它們將重新定義戰爭的打法和勝負。它們在戰場上提供前所未有的優勢的同時，也帶來了倫理困境，需要政策制定者和軍事領導人認真考慮。

未來的戰爭越來越自動化，越來越依賴人工智能--這一現實要求在武裝沖突中建立新的監管和問責框架。在各國探索這一未知領域的過程中，如何在利用技術進步促進安全與保障人權之間取得平衡，將是塑造未來戰爭格局的關鍵。

參考來源：eurasiare view

在軍事史上，2024 年可能是戰爭急轉直下進入數字化時代的一年。將人工智能（AI）、自動化和先進的機器人技術融入軍事行動不再是科幻小說中的概念。它已經到來，并且正在重塑全球戰場。從人工智能驅動的作戰系統到機器人無人機，未來的戰爭越來越不像是人類的戰爭。但是，這對全球安全、軍事戰略以及這一新領域必然帶來的倫理問題意味著什么？

作為新將軍的人工智能： 智能戰爭的力量

看看烏克蘭的 “復仇者 ”人工智能系統，它是現代戰爭的一個奇跡。這個由人工智能驅動的平臺每周能探測到數千個目標，展示了人工智能在實時作戰行動中的功效。不用再花幾個小時解讀情報；這些系統在眨眼之間就能分析數據并做出決策，就像湯姆-克蘭西（Tom Clancy）為你撰寫戰爭策略一樣。其意義是驚人的--人工智能可以減少人類在高風險情況下的參與，在提供精確性的同時，避免人類操作員的疲勞和失誤。當然，每個人心中都有一個大問題：有一天，人工智能是否會在沒有人類參與的情況下發出開火的命令？

戰壕中的機器人：無人機和機器人戰爭時代

戰場不再只是地面部隊的天下--現在是無人機在天上飛，機器人在移動。部署在中東的武裝機器狗可能聽起來像科幻恐怖片里的東西，但它們非常真實、非常有效。無人機已經從監視工具發展成為致命的戰斗機，這些機器人戰士可以處理后勤、監視和直接交戰等任務。從精確打擊到神風特攻隊任務，無人機正在改寫戰爭規則。無人機的效率、速度和多功能性使它們變得不可或缺。

但是，機器人是否可以勝任生死攸關的決策？這正是爭論的焦點所在。雖然擁有一支無人機軍隊聽起來很有趣，但自主殺人機器的道德影響充其量也是模糊不清的。

高超音速導彈：速度殺人

在導彈方面，事情發展得很快。全球大國都在研發高超音速導彈，這使得現代戰斗的風險大大增加。這些導彈的飛行速度是音速的五倍多，防御系統只需幾秒鐘就能做出反應。以色列的 “鐵穹”等防御系統已經在努力工作，但高超音速導彈帶來的新挑戰可能是現有技術無法應對的。速度，似乎是終極武器。

這樣做的目的很簡單：減少誤差，提高先發制人打擊的精確度，并確保敵人永遠不會發現它的到來。但問題是，雖然這些武器先進得令人難以置信，但它們的破壞潛力意味著犯錯的代價會成倍增加。還有什么可能出錯呢？

網絡戰：無聲戰場

在日益數字化的世界中，網絡戰正迅速變得與實體作戰一樣重要。雖然不像高超音速導彈或武裝無人機那樣顯而易見，但網絡能力正在軍事行動中發揮著決定性作用。從關閉電網到發動虛假信息攻勢，戰場已經延伸到你的筆記本電腦上。隨著人工智能融入網絡防御和進攻，未來的沖突完全有可能在開第一槍之前就分出勝負。

有人認為，網絡戰是 “偉大的均衡器”--是小國與軍事巨頭公平競爭的一種方式。但有了人工智能系統的掌舵，可能會面臨一個人類監督微乎其微的時代，而這正是事情變得危險的地方。

無人艦船和車輛：未來的海軍

既然可以派遣機器人，為什么還要拿人類的生命冒險呢？美國海軍正在引領無人系統的發展，其自主艦船已經在波斯灣航行。這些船只可以獨立運行，也可以與其他單位協調運行，從而減少了對人類船員的需求。自主陸地和空中飛行器也取得了類似的進步，將全機器人艦隊的夢想變為現實。

當然，這對人類士兵和水手來說更安全，但準備好把控制權交給機器了嗎？未來的海戰很有可能由機器人艦隊來指揮，它們能夠精準地執行任務，毫不猶豫。但如果這些系統被黑客攻擊或出現故障，會發生什么情況呢？

全球科技軍備競賽：對主導地位的追求

大國在導彈技術、電子設備和無人機（UAVs）方面取得了長足的進步。毫無疑問，正在目睹一場科技軍備競賽，其利害關系前所未有。

軍事技術的激增讓人們擔心，未來的戰爭可能更多的是誰擁有最好的小工具，而不是誰擁有最龐大的軍隊。在這個勇敢的新世界里，軍事優勢可能不是以軍隊的規模來衡量，而是以技術的先進性來衡量。

倫理困境： 人工智能與戰爭道德

在戰爭中整合人工智能和自主武器會引發一些嚴重的倫理問題。如果一架無人機決定消滅一個目標，如果出了問題，誰來負責？隨著機器承擔更多決策角色，正在進入未知領域。

公眾的擔憂與日俱增，許多人質疑讓機器做出生死攸關決定的道德性。此外，還有意外升級的風險--當人工智能系統把一個常規操作理解為侵略行為時，會發生什么？這些問題已不再是假設，全球社會有責任制定明確的指導方針，以免為時已晚。

戰場上的商業技術：現成解決方案的力量

現代戰爭中最引人入勝的趨勢之一也許就是使用現成的商業技術。在烏克蘭，民用無人機被改裝用于軍事用途，使戰場變成了一個高科技游樂場，即使是小角色也能產生重大影響。戰爭技術的 “大眾化”意味著尖端工具不再是超級大國的專屬領域。

這既令人振奮，又令人恐懼。一方面，它讓小國能夠更有效地保護自己。另一方面，它模糊了民用和軍用技術之間的界限，使監管和監督成為一場噩夢。更別提網絡安全方面的影響了。

協作式軍事平臺：共享與創新

隨著軍事技術的飛速發展，國家間的合作變得比以往任何時候都更加重要。北約共享人工智能技術、無人機系統和網絡防御系統的舉措體現了聯盟如何促進創新。這些合作平臺可以快速傳播新技術，幫助盟國始終站在軍事進步的最前沿。

這個想法很簡單：人多力量大。通過匯集資源、專業技術和數據，這些平臺建立起了應對共同威脅的統一戰線。隨著人工智能的飛速發展，合作是跟上現代戰爭需求的唯一途徑。

公眾認知：平衡敬畏與恐懼

可以理解，公眾對這些軍事科技進步的反應不一。一方面，人們對所展示的純粹技術實力感到敬畏。不可否認，機器人軍隊能夠自主作戰的想法很酷，有一種 “終結者 ”的感覺。另一方面，人們對戰爭的非人化以及可能出現的災難性錯誤或意外后果也越來越感到不安。

在 X（前 Twitter）等平臺上，關于自主武器的倫理和人工智能在戰爭中的影響的討論十分激烈。隨著公眾討論的不斷發展，軍事領導人顯然需要對如何使用這些技術保持透明，這不僅是為了贏得戰爭，更是為了贏得人心。

未來戰爭：高科技，低人類

這些進步的核心是戰爭方式的根本轉變。隨著人工智能、機器人和網絡技術占據中心位置，戰場正變得更加自動化、精確化，并有可能失去人性。這些技術的融合將重新定義未來幾十年的戰爭，從人類主導的決策轉變為機器計算的結果。

當我們站在這個新時代的邊緣時，面臨的挑戰將是如何在創新和責任之間找到平衡。戰爭可能再也不一樣了，但全球領導人有責任確保未來的戰斗服務于人類，而不是機器。

生成式人工智能的應用領域遠遠超出了數字助理和在線工具的范疇；其現在正涉足一個風險極大的領域：軍事行動。在國防戰略領域的這一飛躍代表著人工智能應用的重大發展，既是對戰略家和技術專家的挑戰，也令他們興奮不已。

生成式人工智能在軍事規劃中的應用現狀

來自特殊競爭研究項目（SCSP）的專家強調了正在進行的實驗，即根據特定的軍事條令和情報對生成式人工智能進行訓練，以制定作戰規劃。這一發展并不是要取代人類戰略家，而是要增強他們的能力。生成式人工智能在簡化復雜軍事行動的起草方面潛力巨大，不過實際執行仍嚴格受人類控制，并遵守防止自動致命行動的嚴格標準。

這個想法很吸引人：現在，生成式人工智能可以管理各種任務，從平凡的任務，如規劃一周的雜貨清單，到復雜的任務，如總結絕密情報或制定詳細的軍事戰略。不過，這項技術仍然需要一個 "認知副駕駛員"--由人類來監督和驗證人工智能的計劃。

以下是生成式人工智能在全球軍事行動中的三種應用方式。

1.自動威脅模擬：生成式人工智能用于網絡防御，根據以往事件中的模式自動生成網絡攻擊模擬。這有助于軍事網絡防御團隊制定強有力的應對措施，并針對潛在的網絡威脅進行更有效的訓練。

2.場景規劃和策略制定：在戰略行動中，生成式人工智能可以創建詳細的兵棋場景和策略，為特定的軍事形勢提供多種可能的應對措施。這有助于培訓和行動規劃，為軍事戰略家提供基于不同方法的各種潛在結果。

3.信息和心理作戰：生成式人工智能可用于制作量身定制的信息內容和心理作戰活動，以高度適應特定目標受眾的文化和社會背景。這種應用包括生成有說服力的通信，以戰略性的方式影響人們的觀念和行為。

生成式人工智能在創意和戰略領域的未來

從簡單的人工智能任務到更復雜的操作，這表明在未來，生成式人工智能有可能協調軍事和民用生活中更廣泛的方面。這包括從后勤支持到戰略規劃的方方面面，所有這些都將在人類的監督下進行，以避免出現令人擔憂的 "天網 "情況。

對于編劇來說，這項技術的發展提供了豐富的素材。人類角色將如何與能力越來越強的生成式人工智能互動？這種互動會產生什么樣的沖突和解決方案？敘事的可能性既廣泛又深刻，反映了現實世界與技術關系的復雜性。

駕馭新一代人工智能的格局

隨著新一代人工智能不斷滲透到生活的方方面面，它對地緣政治穩定的影響是深遠的，這與第一次世界大戰前的時代有著令人不安的相似之處。然而，在人類和人工智能顧問的精心指導下，我們有希望比過去更有效地駕馭這個動蕩的時代。

這些發展不僅是技術上的，也是鼓舞人心的。在人工智能重塑戰場的同時，它也重塑了敘事景觀，為每個人角色和故事提供了新的挑戰和機遇。無論是在探索戰爭的未來、人工智能的倫理，還是人工智能驅動的企業世界中的微妙動態，不斷演變的人工智能角色都是一個等待探索的敘事金礦。

隨著人工智能的不斷發展，敘事也應與時俱進，以挑戰角色和吸引讀者的方式融入這些技術進步。這不僅是一次反思未來的機會，也是一次通過講述故事塑造未來的機會。

參考來源：AI4ES

以人工智能為代表的新興技術正日益成為影響全球戰略穩定的新變量。作為引領新一輪科技革命的戰略技術，人工智能在國家安全和軍事領域具有顛覆性的潛力。世界主要軍事大國已將軍用人工智能視為戰略競爭新的 制高點。人工智能軍事化的加快推進改變了傳統戰爭模式以及國際軍事競爭態勢。在常規武器領域，人工智能技術擁有增強自主武器威懾、參與輔助決策及 維護網絡安全的能力，可以推動傳統戰爭模式的顛覆性變革，加速戰爭邁向智能化。在核武器領域，人工智能技術與核導彈預警系統、核指揮和控制系統以及自主核運載平臺迭代融合，可以增強核國家核威懾力量，推動核決策走向智能化。從長遠角度來看，人工智能技術的軍事化應用或將改變現有戰略力量的平衡，削弱核國家核威懾的能力，增加危機意外升級的可能性，鼓勵軍備升級和軍備競賽，沖擊和挑戰以核威懾力量為基礎的戰略穩定，進而動搖甚至可能 破壞現有全球戰略穩定的根基。國際社會應聚焦人工智能軍事化過程中相關技術、結構、機制和治理方面的建設，探索降低人工智能軍事應用引發戰略穩定風險的路徑，為建立新型全球戰略穩定體系創造有利條件。

在人工智能技術展現出洶涌澎湃發展趨勢的當下，建設以智能技術武裝的新型軍隊，打贏 以信息化智能化為特征的新型戰爭，成為當前世界主要軍事強國的優先發展目標。以“意志的屈 服”、“不戰而屈人之兵”為標志的“制智能權、制意識權”將成為未來軍事斗爭的最高級、最有效、最 具震懾力的軍事優勢。文中從軍事作戰特點和人工智能的優勢入手，分析軍事領域對人工智能的 需求。針對感知、指揮、打擊、互聯的作戰鏈條，提出人工智能技術在軍事領域的應用方向，探索如 何通過人工智能在軍事領域的應用“有效塑造態勢、管控危機、遏制戰爭、打贏戰爭”。

引言

隨著深度學習、機器視覺等核心技術的大發展 和大突破，人工智能迎來新一輪的發展熱潮，并邁入 “黃金時期”。如今，人工智能技術已經深入交通、 服務、醫療健康、教育、就業、公共安全與防護等民用 領域［１］ ，代替“懶人”完成部分體力和腦力工作。當前，智能技術正不斷顛覆信息化時代下的軍 事理論、作戰規則和作戰方法，有力推進新軍事體制變革，逐漸改變未來戰爭的形態［２］ 。美軍將人工智 能視為“改變游戲規則”的顛覆性技術，并已經在無 人作戰平臺、電子戰、輔助指揮決策等技術領域中對 人工智能技術進行嘗試和應用。 加快軍事智能化發展，提高基于網絡信息體系 的聯合作戰能力、全域作戰能力 ［３］ 。智能技術對我 們來說，既有挑戰也存在機遇。面臨新形勢下的威 脅態勢，面向新時期軍事作戰需求，我們要找準定 位、明確目標、奮勇攻關，有效應對內外環境變化帶 來的風險挑戰，努力抓住科技進步創造的發展機遇， 實現“彎道超車”。

軍事領域對人工智能的需求

2.1 軍事作戰特點

按照克勞塞維茨《戰爭論》的定義，戰爭無非是 擴大了的搏斗，是迫使敵人服從我們意志的暴力行 為［２６］ 。千百年來戰爭形態和手段及樣式雖歷經變 遷，但戰爭本質核心卻始終如一，這就是消滅敵人， 保存自己。軍事作戰特點主要包括以下三點。 １）非友好、非合作、不可控。戰爭的成敗可能 決定了對抗雙方的生死存亡，使得對抗雙方盡其所 能地欺騙對方、盡可能地隱瞞自己的真實意圖、盡可 能地利用對方所有可能漏洞，從而使得對抗雙方都 無法全面有效地掌握戰爭的真實狀態，導致戰場局 勢不可控。正如丘吉爾所說：“一旦開了第一槍或 引爆第一顆炸彈，政治領導人就失去了對戰爭的掌 控權，戰爭本身成為了主導者。” ２）不確定性大。作戰是敵我雙方持續對抗的 過程，然而，復雜戰場環境、指揮決策、對抗手段等多 種不確定性因素必然會產生作戰空間、作戰力量、作 戰規則、作戰流程等要素的不確定性。由此，要求指 揮員要善于未雨綢繆，周密制定計劃，創造有利于我 而不利于敵的戰機，能夠基于瞬息萬變的戰場情報 數據及時調整作戰行動。 ３）作戰規律難以掌握。一方面，由于“戰爭迷 霧”的存在，在戰場環境下對作戰數據的獲取往往 是不完整的、不完備的、甚至是虛假的，使得軍事裝 備自身難以自己學習訓練，從而無法掌握作戰客觀 規律繼而變成軍隊可用裝備。另一方面，隨著各種 偵察探測手段引入現代戰爭中，各種信息充斥戰場， 數據的過剩、超載、盈余、膨脹使得很多有價值的信 息淹沒在數據海洋中，導致不可靠、不相關、模棱兩 可和互相矛盾的信息呈指數級的增加，進而增加判 斷的復雜性。伴隨一批新興技術理論的不斷突破和技術應用 范圍的持續擴大，多種新質武器的相繼問世，未來戰 爭將會是在陸、海、空、天、電、網上進行的全維戰爭， 是戰場信息處理能力、輔助決策能力、快速打擊能力 的比拼。未來戰爭空間多維、力量多元、樣式多樣、 節奏加快等突出趨勢，對戰場信息的接收與認知、對 戰場態勢的評估與預測、對作戰行動的快速應變等 能力要求將遠遠超出作戰人員的思維能力，必然需 要依靠具有超強計算、學習和理解能力的機器進行 威脅研判和作戰輔助決策。

2.2 人工智能的優勢

人工智能自誕生之日起即被賦予了一項崇高使 命，即代替人類完成繁重、危險和重復性工作。面對 這些工作，人工智能具有速度更快、精度更高以及抗 疲勞性更強等顯著優勢。隨著人工智能的發展，其 對軍事調度、戰場行動認知與決策的能力將逐漸超 越人類。 １）人工智能善于解決復雜信息認知問題。人 工智能技術能夠打破現有作戰規則，使得機器像人一樣對復雜問題進行認知，積累經驗，解決問題。通 過對戰場大數據的有效開發，提高指揮員對多個戰 場空間情報的發現和深度認知能力，利用數據挖掘 分析方法從海量多源異構信息中得到高價值軍事情 報信息，大幅度提高情報分析處理能力，從而能夠把 握戰場發展動向，預估敵我態勢變化，破除“戰場迷 霧”。 ２）人工智能善于解決復雜狀態空間問題。人 工智能技術在繼承機器優勢的同時，具備針對復雜 任務進行高效率的信息搜索和優化處理能力，是解 決不確定性和復雜性的有力武器。圍棋在走法上有 １０ １７０ 種可能，比全宇宙的原子數 １０ ８０ 都要多，然而 相比于圍棋，戰爭要更加的復雜多變。戰爭具有更 強的戰場開放性、攻防隱蔽性、作戰多維化等特點。如今，人工智能已經攻破圍棋的堡壘，正在向復雜度 更高的“星際爭霸”游戲發起挑戰。 ３）人工智能善于自我學習實現能力升級。人 工智能技術可以通過系統后臺進行無監督學習和機 器博弈，從而達到系統性能的自我提升和優化的目 的。以圍棋為例，ＡｌｐｈａＧｏ 只花了幾個月的時間，學 習人類對弈的三千萬棋局，在通過海量的歷史棋譜 學習參悟人類棋藝的基礎之上，進行自我訓練，擊敗 了人類頂尖棋手。而 ＡｌｐｈａＧｏ Ｚｅｒｏ 與 ＡｌｐｈａＧｏ 有著 本質的不同，它不需要通過學習歷史棋譜從而掌握 人類的先驗知識，而僅靠了解圍棋對弈的基本規則， 通過自我博弈和自我進化，迅速提升棋藝，實現對 ＡｌｐｈａＧｏ 的百戰百勝［２７］ 。可以預見，應用人工智能技術，能夠在很大程度 上提升作戰指揮活動的觀察、判斷、決策、行動等關 鍵過程的作戰能力。人工智能技術將成為軍事變革 的重要推手，必將催生新的戰爭樣式，推動戰爭形態 的加速轉變。

３ 人工智能軍事應用方向

3.1 軍事智能技術體系框架

未來戰爭，從能力上我們希望具備更加透徹的 感知、更加高效的指揮、更加精確的打擊和更加自由 的互聯。由此帶來的眾多跨作戰空間裝備之間數據 互聯、任務協同及海量戰場異構數據實時處理等問 題必須由更加深入的智能才能得到有效的解決，繼 而對感知、指揮、打擊、互聯等作戰能力產生催化劑 的作用，形成一體化智能作戰鏈條，顛覆性提升體系 作戰效能。軍事智能技術體系框架如圖 １ 所示，包括賦能 體系、軍事智能系統、作戰體系等三個方面。

圖 １ 軍事智能技術體系框架 賦能體系：以機器學習、人機交互、計算機視覺 等人工智能算法為依托，形成面向軍事應用的人工 智能優化算法引擎，實現人工智能技術在軍事領域 的賦能。軍事智能系統：應用賦能技術，面向軍事作戰需 求，依托作為人工智能算法“倍增器” 的基礎支撐， 實現感知、指揮、打擊、互聯形成的 ＯＯＤＡ 作戰鏈路 的智能化。作戰體系：在空中作戰、反導反臨作戰、太空對 抗、陸海作戰等行動中，作戰部隊利用軍事智能系 統，與人協同，提升作戰效能，形成對敵方的非對稱 優勢。

3.2 更加透徹的感知，實現信息優勢

在探測感知領域，主要可在目標信息獲取、戰場 數據分析等方面應用自然語言處理、元學習、隨機森 林等職能技術，實現信息優勢，如圖 ２ 所示。

１）應用于目標信息獲取。 綜合利用微波輻射、 可見光、多光譜、紅外、聲學、磁力等多種探測手段， 實現對戰場目標信息的高效準確采集和獲取；應用 多譜段－多體制協同探測、多源數據智能融合等技 術，提高對目標的多維特征提取，精確解算目標位 置，實現對目標屬性、類型、國別、身份、敵我等快速 準確識別，實現目標信息的所見即所得［２８］ 。美國防 部高級研究計劃局（ＤＡＲＰＡ） ２０１０ 年啟動了“心靈 之眼”項目［２９］ ，旨在研發視覺智能系統，通過無人作 戰平臺觀察目標作戰信息，并為作戰人員及時提供 應對手段。該項目主要通過運用智能圖像處理和機 器視覺等技術，對視頻信息中物體的動作和行為進行辨別和分析，通過對物體動態行為信息的準確感 知，以實現復雜作戰環境中對潛在威脅進行識別和 認知。無獨有偶，美國防部于 ２０１７ 年成立了“算法 戰跨職能小組” ［３０］ ，旨在解決美軍在中東地區對 Ｉ? ＳＩＳ 進行反恐作戰過程中遇到的海量情報分析困難 問題。該項目通過運用深度學習、計算機視覺等技 術，利用數臺計算機代替數以千計的情報分析人員， 提高情報提取的效率和精度，以支撐更及時有效的 決策［３１］ 。

２）應用于戰場數據分析。 綜合利用大數據、機 器學習、數據挖掘等技術，尋找在復雜作戰過程中產 生的海量數據之間的內在關聯關系，快速高效分析 戰場作戰行動和態勢變化，將偵測到的戰斗力量分 布與活動和作戰環境、敵作戰意圖及機動性有機聯 系起來，分析并推理事件發生的原因，得到敵方兵力 結構和使用特點的估計，通過已知事件推測將來可 能發生的事件［３２］ 。ＤＡＲＰＡ 于 ２０１１ 年設立“洞悉” 項目［３３］ ，旨在研發一套情報分析系統，將操作員的 知識和推理能力融入到系統當中，從而提高快速應 對網絡威脅和非常規戰爭的能力。該項目主要運用 異構信息關聯、多源智能融合等技術，通過分析和綜 合多源傳感器探測信息和不同資源情報數據，輔助 增強情報分析人員的信息處理與共享能力。ＤＡＲ? ＰＡ 于 ２０１９ 年設立了“以知識為導向的人工智能推 理模式”項目［３４］ ，旨在研發一套半自動化的人工智 能推理系統，將通過語言和常識推理得到的知識庫 應用于復雜現實事件的理解中，解決多源信息阻礙事 件理解的問題。該項目運用知識圖譜等技術，通過對 復雜事件內部組成元素和時間線進行推理和預測，快 速識別不同事件之間的關聯性，提升事件理解能力。

３. ３ 更加高效的指揮，實現決策優勢

在指揮控制領域，主要可在作戰方案推演、遠程 指揮控制等方面應用平行仿真推演、腦機融合等智 能技術，實現決策優勢，如圖 ３ 所示。 １）應用于作戰方案推演。通過深度學習技術， 訓練智能體對戰場交戰規則、作戰指揮決策、事件認 知推理等知識進行學習和模擬，提升智能體認知的 智能性、實時性與科學性。在戰場態勢實時共享的 基礎上，對戰場數據進行智能化處理，通過平行仿真 推演作戰方案，形成對對手下一步可能的軍事行動 和戰場演進趨勢的智能預測，自動匹配最佳行動策 略［３５］ 。２００７ 年，ＤＡＲＰＡ 安排了名為“深綠”的系統 研發項目［３６］ ，旨在建造一套人工智能作戰輔助決策 系統。該系統利用平行仿真、動態博弈等技術，基于 戰場實時數據，可動態模擬戰場敵我雙方作戰行動， 并預測戰場態勢走向，幫助指揮官提前思考，縮短決 策時間。ＤＡＲＰＡ 于 ２０１８ 年啟動了 “ 指南針” 項 目［３７］ ，該項目主要通過利用大數據分析、博弈對抗 等方法對戰場數據進行分析，構建敵方作戰行動與 路徑模型，幫助作戰人員確定敵方真實作戰意圖，制 定并選取我方最有效的行動方案。

２）應用于智能化遠程指揮控制。應用“元宇 宙”概念，利用人工智能技術構建與真實戰場平行 的虛擬作戰空間，采用語音識別、手勢識別、腦機接 口等智能人機交互技術，使指揮員、作戰人員有沉浸 式的體驗，實現人與機器之間，指揮單元、精確打擊 武器與信息應用系統之間的無障礙溝通［３８］ 。２０２１ 年 ８ 月，在美國海軍年度最大規模活動“海－空－天 博覽會”上［３９］ ，海軍信息戰系統司令部首次驗證了 “周邊環境智能談話接口”項目開發的能力，展示了 智能化、自然交互技術如何實現未來信息戰。該項 目旨在為海軍指揮控制引入下一代數字助手，通過 使用人工智能和機器學習來理解說話的人是誰、談 話的內容是什么，談話可被決策者當作一種獲取所 需信息的直接途徑，幫助決策者獲得及時的、合成后 的資訊。

３. ４ 更加精確的打擊，實現力量優勢

在武器打擊領域，主要可在單武器平臺自主作 戰、作戰編組分布式殺傷等方面應用計算機視覺、多 智能體協同等智能技術， 實現力量優勢， 如圖 ４ 所示。

１）應用于單武器平臺自主作戰。 以人工智能 技術為核心，綜合多種嵌入人工智能算法的武器裝 備平臺為手段，在多重維度實時精確打擊，實現武器 的單體智能［４０］ 。美國戰斧導彈在攻擊目標過程中， 如果目標或任務發生變化，便根據指令在戰區上空 盤旋，然后自主搜索和重新選擇、確定合適的攻擊目 標。美國研制的“黃蜂” 導彈，裝有一套先進的探 測、控制設備，可實現目標偽裝設施的識別以及多任 務目標的智能化自主分配，從而達到最大的效費比 和命中精度。

２）應用于作戰編組分布式殺傷。 借鑒自然界 生物群體行為的智能集群與協同技術，通過去中心 化提高了系統抗毀傷性以及任務成功率；通過簡單 作戰單元間的信息高效交互提升系統的整體效應和 群體智能水平，從而最終實現復雜戰場條件下任務 的自主分解、作戰單元的自主協同、作戰方案的自主 規劃和作戰對象的自主打擊［４１］ 。ＤＡＲＰＡ 于 ２０１４ 年設立了“拒止環境中的協同作戰” 項目［４２］ ，旨在 研發一套自主協同作戰系統，實現一名操作人員對 多架無人機進行指揮。該項目通過先進算法和模塊 化軟件架構，解決無人機集群在復雜干擾條件下無 法完成作戰任務的問題，提升無人機集群完成任務 的能力。ＤＡＲＰＡ 于 ２０１５ 年設立了 “ 小精靈” 項 目［４３］ ，旨在建立一套可回收重復使用的無人機作戰 集群，實現一種穩定可靠、經濟實惠的作戰方式。該 項目通過運用一體化設計、自主協同規劃等技術，完 成戰前對戰場區域的大規模快速偵查和欺騙干擾等 作戰任務。

３. ５ 更加自由的互聯，實現網絡優勢

在戰場互聯領域，主要可在戰場網絡韌性通聯、 網絡攻防等方面應用認知計算、博弈對抗等智能技 術，實現網絡優勢，如圖 ５ 所示。１）應用于戰場網絡韌性通聯。利用人工智能 技術敏捷感知網絡環境、靈活加載通信波形、自主管 控網絡資源，提升戰場通信網絡體系韌性。近年來， 為了不斷適應新的軍事戰略和作戰形勢，美軍一直 在探索如何在反介入／ 區域拒止作戰環境中確保靈 活、敏捷、彈性的有保障通信系統。美國空軍實驗室 與加拿大國防研發中心通信研發中心開展了“挑戰 與對抗性環境中有保障通信”項目研究［４４］ ，主要針 對未來作戰人員可能面臨的惡劣通信條件，特別是 在偏遠與服務欠缺條件下以及動態與對抗環境中， 通過開發新的概念與技術，實現靈活與自適應頻譜 接入，保證魯棒而可靠的通信能力。２０１７ 年，ＤＡＲ? ＰＡ 啟動了“無線電頻譜機器學習系統”項目［４５］ ，通 過人工智能理解無線電信號，改善推廣頻譜共享技 術，增強無線通信能力。２）應用于網絡攻防。以人工智能為武器，使惡 意攻擊行為可以自我學習，并根據目標防御體系的 差異自適應地“隨機應變”，通過群招潛在的漏洞達 到攻擊的目的。同時，采用人工智能技術可以改善 網絡安全現狀，能更快地識別已知或未知威脅并及 時響應。美國斯坦福大學和 Ｉｎｆｉｎｉｔｅ 初創公司于 ２０１７ 年聯合推出了一型自主網絡攻擊系統，該系統 圖 ５ 網絡互聯＋ＡＩ 技術的應用 的核心處理單元是一種定制的人工智能處理芯 片［４６］ 。該新型網絡攻擊系統能夠在特定的網絡中 運行，完成信息的自主采集、學習和攻擊程序的自主 編寫，并且可以對攻擊程序進行自適應動態調整，具 備較強的隱蔽性和破壞性。２０１８ 年 ＤＡＲＰＡ 啟動了 “利用自主系統對抗網絡對手計劃” 項目［４７］ ，旨在 建立安全可靠的網絡代理，實現對僵尸網絡的有效

遏制。該項目通過開發定量框架和算法，完成對僵 尸網絡的精確識別、推斷存在的漏洞以及生成軟件 補丁，減少對系統的不良影響。

３. ６ 更加堅實的支撐，實現賦能優勢

１）具有智慧的人工智能系統為軍事智能化提 供“新動能”。傳統機器學習方法需要在系統部署 前，利用數據集對系統進行訓練。一旦完成訓練智 能體所應對的場景和問題將被固化從而無法應對新 場景，而再次訓練效率低下且工作量大。在執行軍 事作戰行動時，需要人工智能系統能夠在任務中自 我學習和改進，將先前的技能和知識應用于新的情 況，以應對各類作戰場景［４２］ 。２０１７ 年，ＤＡＲＰＡ 安 排了名為“終身學習機器” 的項目［４８］ ，通過利用目 標驅動感知進行持續學習，形成對新情景的自主適 應，改變當前智能體無法應對未訓練場景的情況。２）低功耗、強算力、易擴展的智能芯片為軍事 智能化提供“新基建”。作為人工智能技術的重要 物理基礎，當前主流人工智能芯片存在功耗大、內存 帶寬不足、框架固化等瓶頸。為更好支撐人工智能 的軍事領域應用，下一代人工智能芯片應具備低功 耗、強算力、易擴展等特點。２０２０ 年，英偉達公布了 其用于超級計算任務的人工智能芯片［４９］ ，算力提升 ２０ 倍以上。２０２０ 年 １０ 月，英特爾宣布獲批一項與 美國軍方合作項目的第二階段合同［４９］ ，旨在幫助美 國軍方在國內生產更先進的人工智能芯片原型，這 種封裝技術能夠將來自不同供應商的“小芯片” 集 成到一個封裝中，從而實現把更多功能整合進一個 更小的成品中，同時降低其功耗.