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自2024年起，俄烏戰爭已成為現代無人機戰爭的試驗場，無人機（UAV）在軍事與民用領域均發揮關鍵作用。眾多觀察家將俄烏沖突稱為全球首場全面無人機戰爭——廉價無人機已從邊緣工具蛻變為戰場最重要且廣泛使用的武器。通過將傳統塹壕戰與"無人機驅動型技術創新"融合，無人機助力烏克蘭部分抵消俄軍在常規火力上的優勢。本深度報告回顧2024至2025年烏克蘭無人機領域關鍵進展，涵蓋戰場運用、本土創新、民用貢獻、外援支持及地緣政治影響，并援引專家與官員的直接論述。

戰場無人機：前線軍事應用

無人航空器已遍布俄烏戰場。幾乎所有烏克蘭旅級部隊均配備專職無人機分隊執行偵察、炮校及攻擊任務。小型第一人稱視角（FPV）無人機（原為業余競速四旋翼）經改裝攜帶爆炸物后可直接撞擊目標。這些成本僅500美元的自殺式FPV無人機可摧毀或癱瘓價值百萬美元的坦克與火炮，生動詮釋無人機的非對稱價值。每日發布的作戰視頻顯示：500美元無人機可擊毀重型裝甲載具，"彰顯其在現代戰爭中的變革性作用"。前線士兵已畏懼頭頂持續的無人機嗡鳴聲——烏步兵報告稱當前空中無人機密度已至"難以往返塹壕而不被偵測或攻擊"的程度。

烏軍將無人機整合為分層防御戰略，常被稱作"無人機防御墻"。沿數百英里戰線，偵察無人機與巡飛彈構成縱深防御區，有效阻滯瓦解俄軍攻勢。該戰術在2024年初炮彈短缺時尤為重要：無人機作為廉價精準替代品填補火力空缺。盡管單架無人機戰斗部遠小于炮彈，但協同蜂群可高效打擊敵軍人員載具，使俄軍大規模進攻集群難以集結。據分析師估算，當前雙方戰場損失約70%歸因于無人機。國際戰略研究所（IISS）指出：俄軍2024年損失逾1400輛坦克及3700輛裝甲車，此等規模毀傷主要源于烏軍激進無人機戰術。

雙方競相調整戰法。面對烏軍無人機"防御墻"，俄軍放棄重型裝甲縱隊，改用摩托車與沙灘車組成小型突擊單元規避無人機偵測。同時俄部署自研無人機展現致命效能：從引導炮火的"海鷹-10"偵察機，到獵殺烏軍榴彈炮的"柳葉刀"巡飛彈。自2022年末，俄軍使用的伊朗制"沙希德-136"自殺式無人機屢次襲擊烏城市與基礎設施，迫使烏方臨時研發反制措施。目前烏軍已列裝可追擊攔截"沙希德"的攔截無人機，電子戰部隊則嘗試干擾或誘偏其航向。烏克蘭上空由此爆發激烈對抗，電子戰與反無人機防御成為雙方日益關鍵的作戰要素。

遠程與戰略無人機作戰

在戰線后方，烏克蘭日益依賴無人機實施遠程打擊高價值俄軍目標。2023至2024年間，烏軍對距前線數百公里的俄軍基地、補給站、煉油廠等基礎設施發動數十次縱深打擊。僅2024年，烏武裝部隊即執行約130次遠程無人機行動，打擊俄境內377個關鍵目標，涵蓋空軍基地、彈藥庫、國防工廠及能源設施。這些突襲標志著烏軍運用無人系統將戰火引向敵后的大膽戰略。

該戰略在2025年6月1日"蛛網行動"中達到頂峰——這場大規模協同無人機攻擊被烏官員譽為"開戰以來射程最遠、最具雄心的打擊"。通過"策劃18個月的奇襲"，烏安全局（SBU）滲透小組深入俄境，將117架小型FPV無人機藏匿于偽裝成普通貨柜的卡車中秘密運輸。早晨時分，特工遠程開啟車頂，從俄領土腹地直接釋放無人機蜂群。這些通過第一人稱視角操控（推測操作員位于境外）的無人機同時突襲多個空軍基地，令俄軍措手不及。據SBU局長瓦西爾·馬柳克透露，無人機在四座基地損毀41架軍機，含戰略轟炸機（圖-95、圖-160、圖-22M3）及A-50預警機。總統澤連斯基盛贊此次"卓越"行動動用117架無人機對應117名操作員，宣稱一夜重創俄軍約34%戰略轟炸機隊。獨立分析評估指出：烏軍"僅憑小型無人機即癱瘓至少十余架俄軍機——包括俄約10%轟炸機隊"，此等戰果在缺乏大型導彈或有人空襲條件下曾不可想象。

烏軍遠程無人機攻擊顯著驗證低成本無人系統的戰略覆蓋力。自2023年起，烏制單向攻擊無人機（多為改裝蘇制機型或本土新設計）已打擊俄本土及克里米亞占領區縱深目標，最遠觸及距烏2500英里的西伯利亞機場。此類行動迫使俄調整防御部署甚至轉移資產。例如在海上無人機反復襲擊軍艦及克里米亞大橋后，俄黑海艦隊主力艦艇基本撤離塞瓦斯托波爾港。分析指出："烏海上無人機迫使俄黑海艦隊棄守克里米亞占領區母港"，攜帶炸藥的烏海軍無人機甚至成功破壞俄軍艦艇與岸基設施。在陸域戰場，烏軍部署小型地面機器人至前線——這些遙控無人地面載具可運送補給、后送傷員乃至攻擊敵戰壕，同時避免人員傷亡。烏方在多域產生威脅。

俄方亦不甘示弱，2024-2025年加強針對烏城市的無人機與導彈打擊，常以"沙希德"無人機群試圖飽和防空系統。這使烏克蘭自身成為反無人機技術試驗場。西方援烏防空系統（如"獵豹"高炮、"IRIS-T"及"NASAMS"導彈）經改裝用于攔截無人機，烏科技界則臨時開發防御手段——從反無人機干擾槍到聯動監控攝像頭與AI的來襲無人機識別軟件。空域對抗場景深刻印證無人系統在攻防兩端已成不可或缺要素。

烏克蘭本土無人機生產與創新

面對持續的無人機軍備競賽，烏克蘭在2024至2025年間大力推進本土無人機產能擴張。戰爭初期該國僅有個位數無人機生產商；至2025年，運營制造商已近500家——涵蓋大型防務企業至小型初創公司。澤連斯基將無人機生產列為戰略優先事項，2025年初宣布烏克蘭年產能可達400萬架。產能躍升規模驚人：隨著新工廠與裝配線投產，簡易FPV無人機月產量從2024年約2萬架飆升至2025年20萬架。大西洋理事會報告稱："今年烏克蘭計劃生產約400萬架各型無人機，超過去年總量兩倍"，產品譜系從微型四旋翼、巡飛彈延伸至可打擊數百英里外目標的大型遠程無人機。

產業爆發式增長源于政策扶持與基層創新共筑的防務科技生態。2022年中啟動"無人機軍團"計劃為軍隊眾籌采購無人機，2023年設立Brave1科技孵化器支持本土開發者。至2025年，Brave1已向無人機及防務科技項目發放超470項資助，1500余家烏科技企業投身無人系統及相關技術研發。政府通過政策激勵零部件本土化——零部件本土化率超50%的企業可獲長期國家合同。烏克蘭企業由此加速機架、電子設備、發動機等核心部件國產化。2025年3月，Vyriy公司實現里程碑突破：量產千架全本土組件（飛控、無線電、攝像頭、發動機等）無人機，顯著降低對外依賴并增強供應鏈抗風險能力。

烏克蘭工程師在戰火中展現卓越敏捷性與創新力。借助3D打印與快速原型技術，新機型設計投產周期縮短至數周。創新成果包括抗干擾光纖制導無人機、應對俄電子戰優勢的AI自主制導實驗機型。觀察家指出："依托戰場快速反饋與精簡采購流程，烏克蘭創新敏捷性遠超西方漫長研發周期"，其無人機以極低成本實現媲美西方型號的作戰效能。官員表示若有額外100億歐元資金及更多組件供應，年產能可進一步擴至1000萬架。

迅猛發展伴隨挑戰：大量新廠商涌入導致質量控制與標準化問題，亟需嚴格規范確保本土無人機可靠性。成功背后存悖論：當前產能已超越軍隊部署能力，預示生產線或將超前于前線需求。盡管如此，烏克蘭崛起為無人機生產大國仍具標志性意義。這個曾依賴外國無人機的國家，正將無人載具列為國家長期科技經濟優先方向，"致力于打造國防科技硅谷"。

國際支持與伙伴關系

認識到無人機的決定性作用，烏克蘭的國際合作伙伴在2024年至2025年期間通過資金、捐贈和技術轉讓加大了支持力度。2023年年中，約20個盟國組成的“無人機聯盟”成立，由英國和拉脫維亞共同主持，旨在協調對烏克蘭無人機項目的援助。截至2025年，該聯盟已承諾投入約27.5億歐元，幫助烏克蘭在2025年前額外獲取100萬架無人機。其中大部分涉及為從烏克蘭制造商處采購提供資金（提振了當地產業）以及供應關鍵部件。進展比期望的要慢——聯盟成員最初依靠自身有限的生產能力——但新的機制正在加速援助。例如，丹麥推出了一種“丹麥模式”，捐贈者的資金（包括凍結俄羅斯資產的利息）被匯集起來，直接從烏克蘭公司采購無人機，繞過了繁瑣流程。預計僅2025年，這種簡化方法就將為烏克蘭無人機領域注入15億歐元。

盟國政府也從其庫存中捐贈了大量現貨無人機和巡飛彈藥。美國和波蘭提供了“彈簧刀”（Switchblade）和“戰友”（Warmate）自殺式無人機，英國為城市作戰派發了輕量級“黑黃蜂”（Black Hornet）偵察微型無人機，許多北約國家向前線運送了數百架商用無人機用于偵察。在戰爭早期成名的土耳其“巴伊拉克塔爾”（Bayraktar）TB2無人機持續少量交付（盡管其較大的尺寸使它們在面對2024年改進的俄羅斯防空系統時生存能力降低）。在海上，據報道美國和英國通過提供專業知識并可能包括關鍵部件，協助烏克蘭為其新興的海軍無人機艦隊開發無人水面艇。這種海軍無人機被用于2023年對塞瓦斯托波爾和新羅西斯克的俄軍艦艇進行的引人注目的攻擊，展示了西方技術支持在新領域中的價值。

值得注意的是，國際援助不僅基于硬件，還側重于培訓和知識共享。烏克蘭無人機操作員和工程師接受了有關北約先進無人機系統的培訓，而西方軍方則悄然研究烏克蘭的無人機戰術，以期為自身防務汲取經驗。聯合研發項目也相繼涌現——例如，烏克蘭與波蘭合作開展一個新的遠程無人機項目，美國科技公司則與烏克蘭初創企業合作研究用于無人機情報的人工智能驅動圖像分析。到2024年底，烏克蘭國防部與幾家西方制造商簽署協議，將在烏克蘭本土建立無人機生產或維修設施，從而鞏固了長期伙伴關系。

民用及志愿者無人機行動

烏克蘭無人機領域最顯著的特點之一，是平民和志愿者深度參與無人機的開發與操作。從戰爭初期開始，烏克蘭精通技術的民間力量便積極響應軍隊無人機需求。著名案例是由平民IT專家組建的志愿者無人機部隊"空中偵察"（Aerorozvidka）。該組織2014年僅為小型興趣團體，到2022年已發展為烏軍內部高效的偵察攻擊小隊，不僅自制無人機還將民用無人機武器化。

各地志愿者籌集資金購買現貨無人機——從微型競速四旋翼到重型八旋翼——再進行戰斗改裝。消費級機型被重新涂裝，加裝簡易炸彈投放裝置或紅外攝像頭后送往前線。空中偵察團隊甚至自主設計制造了R-18八旋翼無人機。這款造價約2萬美元的八旋翼飛行器可投擲5公斤（11磅）炸彈并回收重用，已成功摧毀俄軍裝甲車，借助熱成像功能實現夜間40分鐘續航，印證了烏克蘭在壓力下的創新能力。截至2024-25年，數百個志愿團體和初創企業投身類似事業：從3D打印無人機零件到開辦"無人機學校"培訓普通民眾成為熟練的FPV無人機操作員。地方政府亦參與其中——如2024年初日托米爾市議會啟動項目，教導平民為軍隊需求制造操控FPV無人機。

眾籌在此領域至關重要。2022年中啟動的全球捐贈項目"無人機軍團"持續至2024年，籌集數千萬美元用于海外采購無人機及零部件。社交媒體活動常聚焦具體需求（如為某次攻勢眾籌1000架FPV神風無人機），獲得烏國民眾及僑胞的慷慨響應。科技企業家與愛好者俱樂部同樣通過整合資源制造實驗性原型機。這種自下而上的力量在2024年顯著壯大了烏克蘭無人機機隊，本質上動員民用科技圈成為輔助軍工產業。

無人機戰爭中軍民角色的模糊化帶來了機遇與挑戰。一方面，烏克蘭利用現成商用技術與基層人才，快速形成傳統軍隊官僚體系需多年才能發展的能力。但依賴國外商業平臺存在隱患：供應商曾因政治壓力斷供。這也意味著數千平民志愿者需在戰場速成軍事技能，甚至作為無受訓操作員出現傷亡。盡管如此，烏克蘭經驗展示了"大眾化"戰爭模式：普通無人機愛好者能為國防做出切實貢獻。正如專家觀察指出："烏克蘭戰爭中無人機的廣泛應用提供了關鍵啟示——從平民日益深入的參與到過度依賴外國零部件的風險"。基輔正將部分志愿力量制度化：將優秀志愿者部隊編入正規軍，并制定新飛行員標準化培訓計劃。

地緣政治影響與專家評論

2024-2025年烏克蘭無人機的大規模運用產生了深遠的地緣政治影響，引發全球軍事領域既敬畏又焦慮的復雜情緒。對烏克蘭及其支持者而言，無人機行動已成為戰爭中的潛在戰略點。通過平衡技術代差，無人機幫助烏克蘭抵御了數量占優的敵軍。烏方分析人士主張：若將無人機年產量提升至百萬量級，就能用廉價無人機群壓垮俄軍防御體系，其打擊速度將超越對手反應能力。這種思路已影響西方援助策略，盟國正考慮專項撥款以實現烏克蘭的"無人機蜂群"戰略。

國際層面，烏克蘭的無人機成就為未來戰爭形態敲響警鐘。2025年6月的"蛛網行動"尤其震撼北約軍事規劃者。"這次無人機伏擊應給美軍拉響警報"，防務分析師斯泰西·佩蒂約翰與莫莉·坎貝爾在襲擊后撰文警告，指出美軍基地可能同樣脆弱。他們強調"烏克蘭僅用小型無人機就癱瘓了至少十余架俄軍戰機——包括俄轟炸機隊約10%的兵力"，此舉暴露了傳統防御體系面對廉價無人機群的嚴重漏洞。據報道五角大樓高層以焦慮又艷羨的矛盾心態觀戰：既擔憂美軍資產遭遇類似威脅，又垂涎烏克蘭開創的創新戰術。教訓顯而易見：未來任何涉及先進軍隊的沖突都可能充斥無人機，缺乏強力反制手段者必將遭受重創。受烏克蘭戰局直接刺激，西方軍隊正大力投資反無人機系統——從干擾槍、激光武器到戰機加固掩體。

烏克蘭DIY無人機的成功案例鼓舞了一些國家甚至非國家行為體，他們從中發現了不對稱戰爭藍圖：憑借充足現貨技術與獨創性，弱勢方能對抗強敵。英國皇家國際事務研究所指出："烏軍使用廉價無人機打擊俄腹地目標，為快速演變的現代戰爭提供了范本"，呼吁各國政府據此重新思考防務理念。事實上，歐洲防務官員日益將烏克蘭無人機防御視為"抵御激進俄羅斯的歐洲第一道防線"。

專家們最后指出，烏克蘭戰爭催化了全球無人機擴散。作戰無人機曾專屬少數先進軍隊；如今受烏戰啟發，數十國正開發或獲取類似能力。烏克蘭自身也表示戰后要成為無人機技術出口大國，或將重塑國防工業格局。但若落入惡徒之手，同樣的廉價無人機戰術可能用于恐怖活動或制造動蕩（如非國家組織襲擊關鍵基礎設施）。此類憂慮重啟了關于無人機使用國際準則的討論。正如某歐洲分析師所言，烏克蘭局勢意味著"無人機精靈已經逃離瓶子"——當下要務是學會與之共存，并確保盟國在無人機創新與防御領域保持領先優勢。

結論

2024至2025年，烏克蘭的生存之戰日益演變為無人機博弈，在此過程中革新了軍事思想。從戰壕四旋翼到遠程自主轟炸機，無人機滲透進沖突的每個環節。依托本土創造力、全民動員與外圍支持，烏克蘭對無人系統的聚焦不僅在戰場取得成果，更引發戰爭形態的深層變革。隨著該國持續精進無人機武庫與戰術，其經驗為世界提供了些許教益。

參考來源：Drone warfare analyses and expert commentary；news reports on Ukraine’s drone operations and industry；official statements and statistics from Ukrainian authorities and allied officials

在當今瞬息萬變的防務領域，數字創新正在變革傳統的軍事戰略。其中最具革命性的變革之一，便是AI增強型指揮控制系統的開發。這些更新的平臺不僅提高了戰場行動的效率，也在實時環境中改變了軍隊準備、執行和創新作戰的方式。那么，AI為指揮控制帶來了什么？為何當下比以往任何時候都更應該采用AI增強型C2系統？

將AI融入C2系統不僅僅是一次技術飛躍——它是強力計算與戰術智慧相結合的戰略復興。隨著戰爭變得更加復雜和數據密集化，對開發智能C2解決方案的需求激增。本文探討了AI在戰術行動中的潛力、AI的優勢，以及圍繞指揮控制優勢展開的軍事AI應用未來。

邁向先進軍事指揮系統的轉型

傳統C2系統的問題在于，盡管在其時代是高效的，但它們往往難以處理海量信息，響應緩慢，并且難以適應不斷變化的環境。現代軍事指揮中心使用先進的AI來消除這些挑戰。它們提供了無與倫比的可擴展性、處理速度和決策支持機制。

將AI深度融入軍事基礎設施的核心，指揮官便能在以前不可行的時間框架內做出明智決策。此類基于AI的決策工具可以分析海量數據，包括衛星圖像、人力情報報告等，在幾秒鐘內提供可行動的情報。

然而，AI在C2中的優勢究竟有哪些？其優勢范圍涵蓋從加速威脅識別和預測分析，到資源的有效分配和任務規劃。AI不是幫手——它是人類決策者的增強劑，在戰場內外都轉變為強大的伙伴。

AI如何改進指揮控制？

那么AI如何增強指揮控制呢？讓我們退后一步，探究其背后的答案。答案在于實時數據處理和態勢推理。

AI支持的指揮控制系統能夠綜合來自各領域——空中、陸地、海上、網絡和太空——的數據。接著，它們利用機器學習模型評估趨勢、預測對手行為、并對各種作戰條件進行建模。這使得響應時間更快，決策更具長遠目標和針對性。

最引人注目的應用之一是實時戰場分析。在實際戰斗情境中，AI能夠處理無人機視頻、攔截通信并進行地形分析，為指揮官按需提供完整的戰場態勢感知。這些情報產品使得適應性機動、更優的部隊部署成為可能，并減少了人員面臨的威脅。

通過引入自動化指揮支持，AI平臺將自動生成任務簡報、評估潛在行動方案，并推薦最佳行動方案。這些功能是補充而非替代人類能力，這意味著戰略控制權仍將掌握在可靠的人手中，而AI則承擔繁重工作。

為何當下采用AI增強型C2系統？

采用AI增強型C2系統的意義何在？答案是數字成熟度與地緣政治必要性的結合。

戰場已轉化為更高維度的棋盤，勝者通吃，這取決于速度、準確性和預見性。現代交戰速度太快，傳統系統難以維持。同時，競爭者正在研發并部署AI，這要求技術先進國家采取積極應對策略。

此外，由傳感器、衛星、可穿戴設備、自主系統等產生的數據量之大，已到了手動處理難以承受的地步。

配備了AI的C2系統能夠篩選這奔涌的數據洪流，對其進行分類和排序，從而能更快、更明智地做出決策。

此外，監視不再是軍事AI應用的唯一組成部分。無論是網絡防御、電子戰還是后勤優化，AI正在各個作戰領域找到自己的位置。對AI輔助指揮控制的投資，是戰略優勢和作戰韌性的保證。

戰術行動中的AI：作戰的速度與精度

現代沖突需要機動性。戰術AI以智能偵察、自動化威脅識別和全天候策略生成為形式，提供了這種優勢。

設想一支前沿部署的部隊遭遇了意想不到的抵抗。在舊系統中，未能及時傳遞信息和獲取完整信息可能危及任務。智能C2解決方案將確保單位可用的地面數據得到實時分析，系統會提供替代路線、預備部隊和支持可能方案。

這不僅僅是自動化，更是基于上下文意識的AI決策建模。它正迅速成為先進軍事指揮控制的常態。

AI增強的態勢感知：洞察全局

AI增強的態勢感知是AI增強型指揮控制的代表性能力之一。

那種過去依賴地圖、偵察兵和無線電報告的態勢感知，現在運作于一個由AI連接的互聯設備的數字網格之上。

AI算法利用并處理來自無人機、衛星和物聯網士兵設備的數據，生成實時的、多層次的作戰地圖。這個虛擬戰場不僅能顯示部隊位置，還能預測天氣影響、判定敵人的可能意圖，并通過對其截獲的通信進行情緒分析來評估士氣指標。

其結果是決策延遲減少、意外情況減少，行動準確性提高。

當與自動化指揮支持集成時，指揮官擁有的不僅是數據——他們獲得了深刻洞察力。

競爭格局：誰在領跑AI-C2競賽？

國家	C2中人工智能集成程度	重點項目
美國	高	“專家項目”（Project Maven）、“聯合全域指揮控制”（JADC2）
中國	增長中	“智能化戰爭戰略”
俄羅斯	中等	AI增強型情報、監視與偵察（ISR）平臺
以色列	先進	AI輔助邊境監視 & “鐵穹”系統數據分析

美國及其伙伴正投入數十億美元用于C2系統中的AI。同時，新興國家也在迅速追趕，AI增強型指揮控制已成為一項戰略必需品。

市場洞察：產業將走向何方？

近期的防務市場研究表明，到2030年，全球AI增強型C2系統市場規模將超過150億美元。其增長基于以下因素：

• 地緣政治緊張局勢加劇
• 網絡戰事件增多
• 無人系統需求上升
• 戰場實時分析需求

洛馬、雷神技術和諾斯羅普·格魯曼等公司已經在開發可集成到現有基礎設施中的智能C2解決方案。與此同時，初創公司和AI專家正在自動化指揮支持及AI戰術應用領域提供專業解決方案。

挑戰與倫理考量

盡管AI增強型指揮控制的未來令人振奮，但也并非沒有隱憂。對算法的過度信任、AI模型可能遭受的對抗性攻擊以及自主決策的倫理問題都值得質疑。

軍事中應用AI應遵守國際法準則并尊重人權。AI驅動的決策不應對軍事行動構成威脅，而應改進軍事行動，這可以通過透明度、人類控制和廣泛測試來實現。

結論：指揮控制技術的未來

問題不再是要不要采用AI增強型C2系統，而在于能在多大范圍內多快速度地部署它們。隨著物理戰場與數字戰場的融合，對迅速、明智和智能化響應的要求達到了前所未有的高度。

指揮控制技術時代的特征將是學習、適應和行動——而無須每次都由人類干預。AI不會取代軍事領導者，但它將成為在任務中取得成功不可或缺的助手。

在這個計算機化的戰爭時代，由AI驅動的、以AI為核心的指揮控制系統，是戰略優勢的基石。無論是自動化指揮支持、實時戰場分析、軍事AI應用還是AI戰術行動，這場革命已然開啟。

戰爭地形已然不同。指揮系統必須變革。而AI正引領潮流。

參考來源：defence-industries

從精準網絡攻擊到自主化虛假信息攻勢，人工智能正在重塑軍事與恐怖主義行動模式——提升全球網絡沖突的規模、速度與復雜程度

人工智能（AI）通過簡化多項任務并加速在線操作自動化進程，正深刻改變人類生活方式。與此同時，其作為變革性力量介入現代網絡戰，徹底改變了國家與非國家行為體在網絡空間攻防行動的運作模式。

憑借智能威脅檢測、自動化網絡攻擊與自適應惡意軟件等能力，AI正在打破數字沖突的力量平衡。從關鍵基礎設施網絡攻擊、軍事網絡間諜活動與虛假信息攻勢，到恐怖分子招募與在線行動，AI以超乎傳統手段的規模、速度與復雜程度，強化全球網絡行動效能（無論其性質如何）。本文探討AI在網絡行動中的當前應用、變革潛力，以及AI對抗AI的網絡戰在不久未來的深遠影響。

人工智能在軍事網絡行動中的應用

• 情報、監視與偵察（ISR）
   在基于人工智能的情報監視框架下，軍事ISR能力可通過分析無人機、衛星與傳感器等多源海量數據流得到增強。美國國防部"專家計劃"（Project Maven）即運用AI處理無人機圖像識別潛在威脅，加速決策進程。以色列軍隊正開發多軍種人工智能能力（涵蓋情報與網絡作戰領域）。將人工智能與量子技術整合至未來軍事戰略，致力于發展不同人機協同層級的算法戰與網絡中心戰能力。

• 進攻與虛假信息能力
   人工智能使軍隊能夠針對持續演進的復雜系統發起更精準、自適應的網絡攻擊。機器學習算法可識別敵方網絡漏洞并自動部署攻擊程序。例如在烏克蘭沖突中，AI輔助工具被用于分析敵方網絡威脅并協調關鍵基礎設施攻擊響應。AI還能協助開發部署更復雜、可自適應目標（如關鍵軍民基礎設施）的惡意軟件，并有效規避敵方防御系統。

在虛假信息作戰中，AI推動大規模虛假信息制造與傳播。AI協助識別具有輿論影響力的媒體人士以引導公眾活動。利用AI實施大規模虛假信息行動，創建大量偽造網站與外文賬號發布觀點或偏頗文章。此外，使用深度偽造技術生產虛假信息操控輿論。

• 防御能力與反制措施

人工智能通過加速威脅檢測、分析與響應，可顯著提升軍事防御能力。AI系統可運用機器學習與深度學習算法實時識別異常網絡行為與潛在漏洞（包括偽裝合法活動的攻擊）。AI還能實現威脅情報自動化，助力預測并潛在遏制網絡攻擊（避免重大損害）。

AI可輔助海量數據管理、簡化漏洞識別，并持續適應新型網絡威脅。如今，欺騙戰術需同時誤導人類指揮鏈與AI系統。通過滲透敵方AI系統注入錯誤數據，軍隊可扭曲其決策（例如資源誤分配或目標誤識別）。此類雙重欺騙使戰爭復雜化（對手須防范人類與機械的雙重誤判）。

非國家行為體的網絡行動中的人工智能應用

• 準軍事網絡團體與黑客活動分子
   人工智能工具的廣泛普及催生了準軍事與黑客活動網絡團體。在烏克蘭，志愿網絡部隊"烏克蘭網絡軍"通過Telegram等平臺協調針對俄羅斯目標的網絡行動，展現了AI與數字通信工具如何動員非傳統行為體參與網絡沖突。此外，多個具有民族主義、政治或意識形態傾向的黑客團體（專攻DDoS攻擊）利用AI增強與優化網絡攻擊。

• 恐怖主義：招募與激進化
   部分恐怖組織使用AI驅動聊天機器人在通信應用中與潛在招募對象互動。此類機器人可模擬人類對話（根據個體信仰與興趣定制信息），從而提升招募效率。此類技術使組織無需直接人際接觸即可更有效觸達與激進化個體。

生成式AI使恐怖團體得以持續實施虛假賬號社會工程學攻擊（速度與效率提升，可自動整合特定參數）。如虛假信息行動部分所述，AI還可能助力恐怖組織擴大激進化行動規模（通過創建大量網站與通信應用機器人傳播信息，擴大潛在招募人群覆蓋面）。

人工智能融入網絡戰對國際安全的挑戰與風險

將AI能力整合至網絡戰深刻改變了全球網絡沖突格局。AI提升網絡攻擊的速度、規模與復雜程度，使國家與非國家行為體得以發動更具針對性、自主性與規避性的行動。AI技術的持續演進可能模糊戰爭與和平的界限（加劇歸因與追責難度），同時增加局勢升級與誤判風險。

對國際安全的威脅重大。AI驅動的網絡武器可能以前所未有的效能破壞關鍵基礎設施、擾亂經濟并動搖政治體系。若無強有力的國際規范、合作與監管，網絡戰中AI的無序使用或將開啟數字軍備競賽與全球不安全的新紀元。

應對這些挑戰需協同工作構建AI網絡行動治理框架，確保技術進步不超越人類負責任管理的能力邊界。

參考來源：israeldefense

本文探討對抗環境中情報、監視與偵察（ISR）行動的演進，強調需采用名為"邊緣ISR"的去中心化自主方法。該模式依托人工智能與協同作戰飛機等技術，實現不依賴傳統通信的實時決策。適應此變革對未來至關重要...

文章解析對抗環境中ISR行動的發展趨勢，聚焦向"邊緣ISR"的轉型。這種新范式使前沿部署單元能自主完成情報搜集、分析與分發，無需依賴傳統通信鏈路或中央支援。文章指出，傳統ISR方法在同級對抗沖突中已然失效（此類沖突中電磁頻譜主導權面臨挑戰）。邊緣ISR通過自主系統、機載處理與網狀組網等技術，確保在嚴苛環境中維持有效情報獲取與決策能力。核心挑戰包括：集中式控制依賴（對抗場景中不切實際）與現行ISR條令對持續連接的預設。文章強調國防部門須優先發展邊緣ISR能力，賦能部隊在電磁干擾下獨立作戰。協同作戰飛機（CCA）被列為ISR領域重大突破，可在自主運行同時向地面單元傳輸關鍵情報。結論呼吁向分散式ISR行動轉型，加強人工智能整合、提升盟軍互操作性，并通過演訓備戰未來沖突。總體而言，邊緣ISR被視為在日益復雜對抗環境中確保決策優勢的核心要素。

情報、監視與偵察（ISR）行動在電磁頻譜（EMS）無法確保優勢的環境下必須演進，利用新興技術與前沿部署能力以維持未來沖突中的競爭優勢。ISR行動是決策制定的基石，須為沖突全階段的戰場指揮官與前沿作戰部隊提供支持。依賴電磁頻譜絕對控制權與后方遠程支援的傳統ISR作戰理念，在同級對抗中已不可行——這一結論在涉及美空軍"敏捷戰斗部署"（ACE）架構下空中力量運用的討論中尤為顯著。邊緣ISR突破傳統情報作業模式，強調在作戰前沿區域實施任務分配、情報收集與分析，此舉既能縮短通信鏈路，又可提升精準打擊能力。

邊緣ISR是一種變革性情報作業方式，使前沿部署部隊能在對抗環境中自主實施情報搜集、利用與決策，無需后方支援。該方法通過聚焦邊緣計算、網狀組網與自主決策技術，在復雜多變的作戰環境中克服傳統ISR的局限性。不同于追求單一基于電磁頻譜控制的"完美"解決方案，邊緣ISR代表作戰條令的根本性轉變，采用多重互補手段維持高效ISR能力，即使在傳統連接中斷時仍能提供高保真情報并支持及時決策。美空軍敏捷戰斗部署（ACE）策略要求ISR行動在基礎設施與連接受限的嚴苛環境中保持可行性。將協同作戰飛機（CCA）整合至ISR任務中，開創了多任務ISR平臺的新維度——此類平臺無需依賴后方支援即可完整執行"發現、定位、跟蹤、瞄準、交戰與評估"（F2T2EA）全流程。

當前ISR框架與挑戰

現行ISR條令預設電磁頻譜（EMS）絕對控制權，使軍方既能拒止對手使用頻譜，又能通過后方遠程支援與縱深資產保持不間斷通信。過去二十年的反恐作戰中，藍軍無需擔憂連接受阻即可無礙運作。然而，在勢均力敵的對抗中，電磁頻譜控制權存在爭奪，后方支援行動與處理、利用及分發（PED）活動變得不可靠，導致重大情報缺口。現行情報條令假設前沿部隊、空中作戰中心（AOC）與分布式通用地面系統（DCGS）資產間保持持續連接。曾被認定具備電磁干擾（EMI）抗性的技術（如SpaceX星鏈衛星通信系統），在烏克蘭戰場已被俄軍證明存在易受干擾缺陷——表明無通信系統能在對抗環境中真正免疫。

當前框架的核心挑戰在于對集中式控制的依賴（需持續協同），這在通信鏈路不可靠或中斷的對抗環境中難以實現。此局限性在空軍未來作戰兩大支柱——先進戰斗管理系統（ABMS）與敏捷戰斗部署（ACE）中尤為顯著。

美空軍對先進戰斗管理系統能力的預期依賴凸顯此脆弱性：高層意圖通過全域資產實施戰場指揮控制。ABMS概念要求與戰場邊緣、太空及全球資產建立可靠自適應連接，確保指揮官能在最高對抗環境中維持統一控制。然而，相關技術仍處研發階段，作戰成熟度存在重大缺口。這些限制凸顯需發展適應對抗環境的ISR理念與技術，為前沿部署部隊提供自主作戰工具與指南。鑒于新系統采辦周期漫長，國防部與空軍無法坐待ABMS就緒后再調整ISR系統作戰戰術。

在電磁頻譜對抗環境中實施敏捷戰斗部署（ACE），因分散編組需更長通信鏈路傳輸處理數據，使ISR行動復雜度倍增。ACE條令要求前沿部署部隊在靠近對手的簡陋基地運作（相比友軍主基地距離更近）。此臨近性與有限基礎設施加劇情報收集與分發的挑戰。前沿部隊須應對對手電磁頻譜拒止，同時自主完成情報任務分配、收集、處理與分發。在ACE部署點或戰場邊緣，后方通信支援無法保障，催生ACE與邊緣ISR間的標準需求。盡管未來沖突中電磁頻譜爭奪將趨激烈，但對抗程度存在波動。

在連接受限或帶寬不足的場景中，傳統ISR與邊緣ISR要素結合的混合方案更為適宜。"邊緣連接"等能力計劃通過集成作戰網絡為戰術邊緣用戶提供通信支持，但這些系統仍需爭奪電磁頻譜開放帶寬。健全的邊緣ISR條令必須明確前沿部隊在無后方支援下的自主運作方式、制定ISR執行應急預案，并優先資源配置應對挑戰。

定義邊緣ISR

邊緣ISR代表著情報作業的范式轉變，整合自主軟件、機載處理、網狀數據鏈與新系統，結合演進戰術實現與過去二十年截然不同的作戰方式。其賦能前沿部署部隊在戰場邊緣直接實施情報搜集、分析與分發，無需依賴脆弱通信鏈路或中央支援（此時分布式通用地面系統（DCGS）更聚焦戰略級ISR）。在傳統ISR方法（依賴與指揮控制中心的可靠通信）可能失效的對抗環境中，此方法通過互聯情報搜集系統生成可行動信息，具有不可或缺性。

作為軍事力量，必須敢于突破傳統ISR方法。邊緣ISR構建了在電磁頻譜拒止環境中發展分散式情報搜集與分發能力的框架（此時主作戰基地的支援無法抵達）。該框架應融合采用自主處理技術的新興系統，實現任務分配、收集、處理、利用與分發全流程。

試想前線部隊配備背包式無人機與射頻天線：這些AI驅動無人機自主飛行偵察，運用計算機視覺識別敵目標（無需依賴易受干擾的無線電通信），同時降低被敵信號情報偵測的概率。系統隨后定向傳輸發現成果以減少暴露己方位置的風險。此外，部隊可嘗試接收來自鄰近空/地系統、天基系統或高頻傳輸的單向信號，獲取已處理ISR情報以規避上行鏈路電磁干擾。此類作戰概念將最大程度受益于協同作戰飛機（CCA）——其配備ISR傳感器與機載處理能力，可處理情報并隱蔽傳輸至地面部隊。

時效性情報（如目標數據或敵襲預警）需在邊緣處理以實現快速響應。但對于需大量數據關聯或專業知識的復雜分析，混合方案（結合邊緣與后方支援能力）可能更有效。這些理念還能促進國防部各需求部門形成共識，開發滿足新興需求的用戶無關型集成ISR能力。

處于電磁干擾屏蔽下的前沿部署部隊須具備自主分配ISR任務與及時分發情報以實施任務指揮決策的能力。通過優先本地決策與自主任務分配，分散式ISR模型對緩解對手電磁頻譜干擾與基礎設施限制風險至關重要。推動此范式轉變的兩大要素為人工智能與協同作戰飛機。

轉型ISR：擁抱技術革命

我們正見證一場由全球人工智能霸權競爭驅動的軍事變革。

情報界擬優先發展并訓練利用先進自動化與AI驅動系統的自主任務分配ISR行動，為電磁干擾下任務保障做準備。前沿部署部隊與武器系統必須能獨立分配并執行ISR任務，同時在作戰域內無縫共享情報——完全獨立于分布式通用地面系統（DCGS）與空中作戰中心（AOC）。此轉型需對戰術、技術與程序（TTPs）進行重大調整，并在連接受限的演習中實踐相關概念，教育ISR部隊及國防部其他部門如何在無后方支援下作戰。自主任務分配ISR行動可包括脫離系留抵近的無人資產，在假定前沿部隊控制下執行任務并回傳數據。

此外，邊緣ISR須強化聯合部隊的互操作性。開發標準化數據共享、協同分類與通信協議，確保不同軍種與國家的ISR資產自項目啟動即可無縫協作。這在聯盟作戰中尤為突出（跨平臺跨域情報共享與行動協調是任務成功核心）。

美空軍協同作戰飛機（CCA）或"忠誠僚機"系統與邊緣ISR相連接：提供可在對抗空域運作的可消耗資產，兼具傳感器、自動目標識別機載處理器、通信網關與武器平臺功能。此類平臺的多任務性使多架飛機能在防衛空域或資產時執行ISR職能。作為無人系統，CCA需通過后方或直連有人機的強健通信鏈路實現"忠誠僚機"角色。此類系統可執行電子戰與戰場空中通信節點等附加功能。

CCA為通信中繼補充孤立部隊與上級指揮架構的斷點，在傳統網絡受擾環境中維持信息流。其自主運作能力使其成為對抗環境下維持態勢感知與協同作戰的關鍵。若未充分開發無上級連接的TTPs或條令，CCA系統將無法實現"忠誠僚機"終極目標，也難以證明對ISR任務的實質貢獻。將CCA或類似系統整合至邊緣ISR行動，可增強ISR執行與連接的靈活性與擴展性，確保前沿部隊在獨立運作時仍能達成任務目標。具體可通過執行偵察任務，利用機載處理進行自動目標識別，并通過定向或低可探測數據鏈向地面部隊分發情報（避免暴露位置）。

結論

邊緣ISR通過實現分布式情報收集、自主分析與彈性通信，為克服當前對抗環境局限、保持決策優勢提供關鍵路徑。美國空軍須優先發展并實施邊緣ISR理念，應對對抗環境的復雜挑戰。國防部須推進分散式ISR框架：從集中模式轉向分散式ISR行動，賦能前沿部署部隊最小化后方依賴獨立作戰；利用新興技術并加速整合AI驅動系統與自主平臺，增強實時決策能力與電磁頻譜拒止抗性；開展對抗性ISR演訓，制定模擬電磁頻譜對抗環境的學習目標，為ISR操作員與邊緣單元備戰；強化互操作性，通過標準化協議、共享情報平臺與分類機制，促進聯合部隊與盟軍協同ISR能力；拓展協作ISR平臺，將CCA等系統全面融入ISR角色，強調其作為ISR平臺與通信中繼的潛力（既維持連接又貢獻感知網格）。

參考來源：othjournal

在當今世界，多數人可能認為無處不在的無線通信已使實體基礎設施依賴成為歷史。但事實恰恰相反。

我們比以往任何時候都更加依賴橫跨海底、連接全球國家、企業與個人的海底光纜網絡。此類基礎設施支撐全球通信與產業運轉——據多方估算，海底光纜承載著全球95%以上的互聯網流量，日均促成超10萬億美元的金融交易。我們對海底設施的依賴還延伸至電力、油氣領域，這些與通信網絡共同構成必須嚴加防護的關鍵攻擊面。

簡言之，海底光纜是國家安全與現代社稷運轉不可或缺的關鍵基礎設施。然而它們正面臨日益頻繁且嚴重的威脅（從意外損毀到蓄意破壞）。此三篇系列博客的首篇將解析現代海底威脅的深層背景。

競爭加劇的領域

2024年發布的政策交流智庫報告《從海底到太空》指出："技術與作戰能力的進步使地緣競爭延伸至海底。隨著深水機動、測繪與作業能力的提升，海底關鍵海事基礎設施如同新時代水下戰爭中暴露的國家安全軟肋。"

顯然，此類威脅重大且令人擔憂。盡管水下戰爭并非新概念，但近年事件敲響警鐘：海底關鍵基礎設施面臨的威脅正危及國家安全。

例如，2024年11月，連接德國-芬蘭與瑞典-立陶宛的波羅的海海底光纜遭切斷；隨后芬蘭-愛沙尼亞主輸電海底電纜受損，導致愛沙尼亞電力供應嚴重中斷。這些事件凸顯波羅的海地區近年已成為全球海底基礎設施破壞活動的熱點區域。

系列事件促使北約啟動"波羅的海哨兵"行動，動用飛機、軍艦與無人機加強波羅的海船只監控，在地緣緊張達歷史峰值之際保護關鍵海底電纜。

各國政府面臨的核心挑戰在于：海洋威脅正超越傳統領域，采用更多灰色地帶、閾值下戰術作為施加影響與保持競爭優勢的必要手段。威脅層級持續上升，復雜對手群體擴大，變化速度預計只增不減。

鑒于海洋覆蓋地球70%以上面積，實現全域防護（尤其以經濟高效方式優先部署傳感器、平臺與效應器，實現威脅干擾的事前偵測與威懾）面臨嚴峻挑戰。

威脅特征解析

由于威脅加劇，三大能力領域愈發關鍵：情報、監視與偵察（ISR）；反潛作戰（ASW）；關鍵海底基礎設施防護（CUIP）。政府與商業運營商不僅目睹這些領域威脅激增，更意識到傳統能力與反制措施正日益失效。

在ISR領域，派遣載人潛艇執行高危任務的意愿極低，某些場景甚至不可行。但通過戰略部署的預警指標獲取情報（贏得水下領域競爭優勢）的需求卻持續增長。

類似地，多區域同步持續應對ASW威脅的及時決策，亟需海量情報信息支撐。事實上，挑戰規模已超越多數國家現有兵力結構。

疊加上述威脅的是關鍵海底基礎設施（CUI）風險的攀升——全球經濟活動與繁榮高度依賴于此。盡管此類基礎設施全球布局已有數十年，但直至近年才被視為敵方攻擊目標。如各國媒體報道所示，水下沖突形態正在轉變，CUI脆弱性正成為重點打擊對象。

歸根結底，人類深水機動、測繪與作業能力的提升，使作為國家安全基石的近海關鍵基礎設施，在水下戰爭新時代面臨更高風險。無人平臺的普及更使威脅效力倍增。

如何應對海底光纜威脅？敬請關注《開發水下戰場空間》系列下篇，將解析英國強化海底威脅應對的必行之策，以及關鍵能力缺口如何阻礙進展。

參考來源：baesystems

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

戰場上，瞬間決策往往決定成敗。海軍陸戰隊歷來依賴訓練與領導力應對戰爭復雜性。然而，隨著現代戰場日益數據驅動化，亟需匹配其復雜度的工具。人工智能（AI）應運而生——這種"力量倍增器"旨在增強而非取代人類決策。

盡管AI具備變革潛力，美軍尚未以應對威脅演變所需的速度實現全面整合。正如馬克·米利上將與埃里克·施密特近期指出："軍方尚未真正擁抱人工智能……其推進速度過于遲緩。"這凸顯海軍陸戰隊主導AI整合的必要性與機遇。然而，釋放AI全部潛能需超越商用現成技術的定制化方案。深刻理解軍事需求開發的人工智能與大語言模型（LLM）系統，可提供提升決策與作戰能力所需的精確性與適應性。

整合AI不僅是技術采納，更是技術駕馭。圍繞任務定制的AI/LLM能力培訓計劃，對陸戰隊員有效運用系統至關重要。與可信賴伙伴合作開展系統高階訓練，將確保陸戰隊在現代戰場保持領導優勢。

指揮控制（C2）中的AI應用

指揮控制是軍事行動的中樞神經。快速精準處理海量信息的能力關乎成敗，這正是AI的用武之地——協助指揮官梳理陸、海、空、天、網多域數據。通過將原始數據轉化為清晰可操作的洞見，AI賦予指揮官在復雜環境中快速明智決策的優勢。

成功關鍵不僅在于部署AI系統，更在于有效運用。專為軍事決策設計的AI系統可過濾冗余信息，聚焦核心數據。這些系統幫助指揮官掌控瞬息萬變的態勢，但陸戰隊員需理解如何信任系統建議，同時保持領導力核心的人類判斷。

實現平衡的最佳途徑是定制化訓練計劃：既聚焦技術操作，更培養人機協同決策藝術。通過任務導向的AI系統訓練，陸戰隊可確保AI成為決策流程的增效工具，而非替代品。

情報監視偵察（ISR）中的AI賦能

現代戰場僅收集情報已不足夠，需快速處理、解析并行動。數據爆炸式增長使AI的價值凸顯——它能實時篩選衛星圖像、截獲通信等海量信息，高亮關鍵情報。

但需清醒認知：AI效能取決于使用者。專為ISR構建的AI平臺可通過多源數據融合將能力提升至新高度，但陸戰隊員需接受針對實際場景的系統培訓。這意味著不僅要教授操作技能，更要訓練解讀AI輸出并快速自信響應的能力。

最終，AI應被視為強化戰場陸戰隊員本能與經驗的工具，而非替代者。定向功能訓練能確保AI與陸戰隊既有技能洞察力形成協同增效。

人工智能時代的火力部署

火力部署的精準性、時機與協同是制勝關鍵。隨著戰爭復雜化，人工智能通過提升目標鎖定精度與速度，強化火力作戰職能。人工智能驅動系統可識別高價值目標，并基于實時戰場變化調整火力任務。

通過簡化通信與協調流程、確保火力任務符合法律標準、促進跨域聯合作戰，AI重塑火力體系。然而，AI整合至火力領域帶來倫理挑戰。海軍陸戰隊須嚴格測試驗證AI系統，確保其區分戰斗人員與非戰斗人員，恪守比例性與區分性原則。人類監督仍至關重要——指揮官須保留干預權限，在AI異常時及時禁用。

要使AI真正變革火力領域，專為目標鎖定與火力控制定制的AI解決方案需提供現成系統無法企及的精準性與適應性。這些方案設計隨現代戰爭復雜性演進，在對抗環境中提供優勢。培訓陸戰隊員整合此類先進工具，需匹配系統復雜度的專業知識。與專精軍事AI系統的供應商合作，對保障火力任務精度與倫理標準至關重要。

人工智能賦能機動作戰

機動作戰是海軍陸戰隊核心理念，強調敏捷性、主動權奪取及對敵身心壓制（參見《美海軍陸戰隊作戰條令第1號：作戰》（MCDP 1, Warfighting））。這一快節奏、動態變化的作戰環境，正是AI協助陸戰隊應對復雜性的絕佳場景。人工智能可為指揮官提供敵軍動向實時洞察、預測戰場態勢演變，并基于海量數據提供戰術選項。

關鍵在于，軍事AI系統并非通用方案。專為機動作戰設計的AI系統能整合地形、氣象、敵軍編成等關鍵戰場信息，針對具體場景提供實時解決方案。美國防部《2023年人工智能戰略》強調此類能力對維持復雜戰場作戰優勢的重要性。

然而，即便最先進的AI也無法孤立運作。陸戰隊員需理解如何將AI洞察與戰術經驗融合。定制化訓練項目在此發揮關鍵作用：不僅教授AI系統操作，更培養關鍵時刻信任系統與依賴直覺的判斷力。通過恰當訓練，AI將成為機動作戰的強力伙伴，助力陸戰隊保持敏捷與先發優勢。

人工智能重塑后勤體系

后勤是維持軍事行動的生命線。人工智能通過預測補給需求、協調運輸、實時庫存追蹤，優化供應鏈管理，確保物資高效抵達前線。

未來后勤依賴能應對軍事特有復雜性的AI平臺——從對抗環境到不可預測補給路線。專為軍事后勤設計的AI與LLM系統不僅提升效率，更提供彈性與實時適應性，使陸戰隊能在壓力下維持持續供應鏈。為釋放系統潛能，陸戰隊員需接受先進AI后勤平臺專項訓練，確保其與作戰現實無縫整合。由此，他們將具備在高/低強度沖突中管理AI驅動后勤的能力。

人工智能在部隊防護中的應用

人工智能通過分析數據流加速威脅檢測，強化部隊防護。AI驅動系統（如自主無人機）可監控周邊區域并識別異常活動，降低人員風險。

海軍陸戰隊將受益于AI驅動的防護平臺——其增強型威脅檢測與快速響應能力可保障關鍵資產安全。專為防御設計的系統能實時處理海量監控數據，但充分運用這些平臺需陸戰隊員接受任務導向的AI系統培訓，以提升戰備狀態并保持倫理監督。

人工智能賦能信息域作戰

信息時代，掌控敘事權與掌控戰場同等重要。人工智能通過協助管理海量信息、識別虛假情報、保障關鍵數據安全發揮核心作用。無論是監控社交媒體虛假信息，還是在網絡威脅危及任務前實施偵測，AI助力陸戰隊掌控信息環境。

真正價值源自專為軍事信息作戰定制的AI系統。人工智能解決方案可同步監控多信道，實時標記虛假信息活動，并為陸戰隊提供反制工具。

AI效能取決于使用者。為最大化系統效用，陸戰隊員需接受信息域AI運作專項訓練。定制化訓練項目可展示如何利用AI管理信息流、保護敏感數據、確保行動在威脅演變中保持安全。通過AI與專業訓練的結合，海軍陸戰隊可在信息域維持戰略優勢。

結語

人工智能已非遙遠概念，而是海軍陸戰隊未來的核心工具。為保持現代戰爭效能，陸戰隊須將AI全面納入作戰體系。然而，僅采納技術遠遠不夠——陸戰隊員需精通其運用。AI提供從快速決策到精確打擊的非凡優勢，但確保其合理合規使用取決于陸戰隊員自身。

《美海軍陸戰隊第5231.4號命令》確立的原則保障AI負責任整合與清晰監督。陸戰隊員始終保持控制權，以AI增強而非替代人類判斷。人類因素至關重要，尤其在應對AI作戰倫理挑戰時。陸戰隊需持續測試驗證AI系統，確保其遵循交戰規則并保護非戰斗人員。

與私營企業合作對釋放AI潛能至關重要。陸戰隊無法依賴現成方案，需定制化應對挑戰的工具。通過與AI及軍事技術專家協作，可開發符合獨特需求的系統。持續研發投入將確保陸戰隊在關鍵時刻擁有最佳裝備。

對抗環境中AI尤為重要。在此類場景中，通信與補給可能中斷，AI可協助應對挑戰。基于有限數據實時決策的系統對維持行動連續性至關重要。AI還將在人機協同、任務規劃與戰場威脅評估等領域發揮核心作用。

然而，缺乏恰當訓練則一切歸零。各級陸戰隊員需掌握有效運用AI的技能。訓練非一次性工程，需隨技術同步進化。通過教導陸戰隊員理解、信任并在必要時質疑AI，可確保其成為決策流程的可靠伙伴，而非拐杖。

正如米利上將與埃里克·施密特所言，軍方AI應用進展遲緩。這為海軍陸戰隊提供引領變革的機遇。當前果斷行動可使其成為軍事AI應用的典范。這不僅關乎技術領先，更關乎保持前瞻性，為未來挑戰做好準備。

歸根結底，AI是工具——正確運用可提升陸戰隊戰場效能與敏捷性。通過投資適配系統、訓練與伙伴關系，海軍陸戰隊將確保直面明日挑戰。人工智能不會取代戰爭中的人類因素，而是強化之，賦予陸戰隊在日益復雜世界中引領勝勢所需的優勢。

從使用商用小型無人機，到"柳葉刀"自殺式無人機與Z-16偵察無人機，烏克蘭沖突見證了基于無人機的戰場情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）及精確打擊能力的空前擴散。本文重點探討俄羅斯如何快速適應并發展其無人機能力，將無人機從非主流輔助工具轉變為近乎無處不在的關鍵資產，助力部隊實現高精度目標定位、跟蹤與打擊。

當俄軍縱隊越過白烏邊境涌入烏克蘭時，戰場陷入混亂。烏克蘭第43炮兵旅旅長奧列格·舍夫丘克上校指揮著三組2S7"牡丹花"203毫米重型榴彈炮——這種冷戰時期設計的可怕武器用于反炮兵作戰與戰術核打擊，可將110公斤ZOF-43炮彈投射至37公里外。這意味著守衛基輔的三組炮群具備早期壓制俄軍的獨特優勢，阻止其按計劃推進與集結——但前提是指揮官能準確定位目標位置。最初，他們接收過來自霍斯托梅爾機場防御部隊的常規火力請求，但很快，從事婚禮攝影的平民開始致電舍夫丘克，提議用大疆無人機協助尋找目標，并通過WhatsApp和視頻通話共享情報。

另一案例中，第43旅獲悉俄軍正在進入射程內的某村莊，但具體位置不明。據舍夫丘克向記者復述，目標定位小組使用谷歌地圖找到村內商店電話，聯系店主確認俄軍方位。他如此描述對話："晚上好，我們是烏軍！村里有'俄國佬'嗎？——有。——在哪兒？——漢娜奶奶家后面。——漢娜奶奶住哪棟房子？"基于此信息，該旅成功實施火力打擊。通過類似聯絡方式，他們還借助村民觀察未觀測炮擊的落點，結合谷歌地圖調整射擊坐標。顯然，當時俄軍難以建立"偵察-火力"聯動體系，無法在烏軍火炮暴露后數分鐘內實施反制。

在第43旅服役的2S7 Pion向目標發射炮彈。盡管缺乏持久的ISTAR，但火炮的射程使它們能夠對俄羅斯部隊進行早期和猛烈的打擊。(烏克蘭國防部)

第43旅在數月后才獲得自主無人機用于校射與目標偵測。當被問及戰前是否無需空中偵察時，舍夫丘克回答："需求一直存在，但應用方式本應不同。原計劃是：偵察兵發現目標，向我們通報坐標，我們執行射擊。但實踐證明，若射手無法目視目標，打擊效能將驟降數倍。"他此處所指的前沿觀察員與偵察分隊是多數部隊的標配，其原則自間瞄火力興起以來基本未變：目視目標區的觀察員通過無線電通報坐標，必要時修正火力（盡管西方軍隊追求首輪效力射）。然而，戰事快速發展，雙方殺傷效率提升迫使俄軍哈爾科夫方向某指揮官抱怨，其前沿觀察員拒絕離開掩體，轉而依賴大疆無人機執行任務。隨著俄軍進退與烏軍應變，俄軍ISTAR作戰性質發生轉變——從教條化的傳統模式，演變為空前強調精確性的新型態。

Orlan-10與ISTAR戰場博弈

自沖突爆發以來，俄烏雙方持續爭奪情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）優勢。俄軍可能在無人空中偵察領域占據上風，但實際態勢因戰區與參戰部隊而異。俄羅斯國防部數據顯示，2018年俄軍列裝2000架無人機（UAV），其中多數為"海鷹-10（Orlan-10）"。該型無人機最初整合至炮兵旅執行反炮兵校射與偵察任務，后期逐步推廣至其他部隊。這意味著戰爭初期，俄軍炮兵常對區域目標實施無差別覆蓋射擊。第43旅參謀長謝爾蓋·奧格連科上校指出："他們主要實施面目標打擊。去年夏季典型場景是：夜幕降臨后，俄軍對每片林帶、樹叢與溪流實施無差別炮擊，無論是否存在人員。其彈藥儲備極為充裕。"直至2022年末，多數俄軍炮兵單位才開始使用大疆無人機與"海鷹-10"進行校射。

2018年斯拉夫兄弟演習中，士兵將"海鷹-10"無人機運載至指揮車后方。該機型設計為前線部隊快速組裝部署。[俄羅斯國防部]

盡管構成俄軍空中ISTAR體系支柱，"海鷹-10"在烏克蘭戰場無人機討論中逐漸淡出視野。但其持續應用仍具研究價值。這款固定翼無人機由圣彼得堡特種技術中心設計制造，2013年前后列裝俄軍。按美軍標準屬"第二類無人機"，全重不超過16.5公斤（基礎型12公斤，視載荷而異），作戰半徑150公里（中繼支持下可達600公里），滯空時間超10小時，傘降回收。典型作戰編組為2-3架無人機，由單一MP32M1指控車操控。

"海鷹-10"載荷高度多樣化，已知存在11種子型號。烏克蘭士兵拆解機型發現搭載松下普通數碼相機，另有型號配備熱成像儀或云臺控制數碼相機（可實現鏡頭與機身獨立運動）。部分型號搭載電子戰載荷，最著名的RB-341V"萊爾-3"系統利用"海鷹-10"攔截監控3G/4G通信，戰前即用于定位烏軍部隊并向士兵手機發送動搖士氣信息。另一低調型號"沙沙聲"系統專為定位壓制反炮兵雷達設計，據2016年俄國防部泄露文件顯示，該系統曾通過信號情報定位AN/TPQ-48"尋火者"雷達，并通過干擾欺騙使其無法捕捉最終摧毀它們的炮火軌跡。

*俄軍第150摩步師士兵在2019年演習中準備發射"海鷹"無人機。[俄羅斯國防部]

"海鷹-10"即便搭載熱成像載荷，仍屬相對簡易的無人機系統，因其不具備自動生成可操作坐標的功能。其使用方式主要有兩種：一是作為三角定位工具，模擬前沿觀察員角色；二是懸停目標上空，由操作員依據視頻畫面手動標定坐標生成火力請求。這種模式在彈藥充足且目標集中時適用。火炮作為間瞄武器存在固有精度局限——炮彈飛行受裝藥溫度、身管溫度、陣地校準精度及身管磨損影響，氣象條件亦會改變彈道軌跡。最終形成的"打擊區"通常呈雪茄狀覆蓋目標區域。若需摧毀林緣某單門火炮及操作組，往往需發射數十枚炮彈，耗時耗彈且加速身管損耗。俄軍對此的應對策略是實施覆蓋打擊：如動用BM-21"冰雹"火箭炮營齊射720枚20公斤彈頭火箭彈，覆蓋四座足球場面積區域。彈藥充足時，ISTAR精度提升并非剛需。但隨著烏軍炮兵分散部署（甚至單炮獨立作戰）以提升生存性，俄軍ISTAR體系被迫轉型。

精確打擊需精準定位

俄軍整合多型反炮兵ISTAR資產定位打擊烏軍火炮，包括1L219"動物園-1"反炮兵雷達、AZK-7M聲測系統及1B75"青霉素"聲測/熱源定位系統。這些系統可探測25公里內大口徑（152/155毫米及以上）火炮射擊，其中"青霉素"據俄媒稱能在5秒內完成定位。然而烏軍迅速研發反制手段：使用反輻射導彈、M982"神劍"GPS制導炮彈及制導火箭彈攻擊"動物園"雷達，迫使俄軍限制雷達開機時間。2022年末某俄媒采訪"動物園-1"操作員時，其坦言系統需謹慎使用以防暴露。此類系統與"海鷹-10"協同構建的反炮兵ISTAR體系雖仍具成效，但烏軍分散部署與彈藥短缺迫使俄軍轉向精確打擊模式。2023年起，俄軍顯著增加"海鷹-30"無人機與3OF39M1"克拉斯諾波爾-M1"激光制導炮彈的協同使用。

"海鷹-10"攝像頭拍攝的俄軍炮擊觀測畫面。鏡頭十字準星顏色變化是該機型視頻流顯著特征。[俄羅斯國防部]

"海鷹-30"是"海鷹-10"的升級版，最大起飛重量27公斤，載荷8公斤，可同時搭載三組任務模塊。其作戰半徑通過中繼擴展至500公里，最大時速170公里，續航8小時，升限5000米，可實時回傳光電傳感器視頻數據（未被干擾情況下）。核心升級在于配備激光目標指示器，能為俄軍火炮提供精確坐標或為制導彈藥提供激光引導。"克拉斯諾波爾"152毫米激光制導炮彈射程20公里，配備6.5公斤彈頭，適用于打擊牽引/自行火炮甚至坦克。2022年俄軍可能已快速耗盡該彈庫存（部分報告稱曾無制導發射），但2023年俄高精度系統公司CEO稱其產量激增20倍，并推出M2改進型（增大彈頭/優化制導）。（編者注：俄工業部門曾將"克拉斯諾波爾-M2"宣傳為155毫米版本，但后續出現GRAU代號3OF95的152毫米版本，亦稱"M2"，導致型號體系混亂。）

與"海鷹-30"協同后，俄軍反炮兵作戰可實現單發精確打擊。盡管低云層可能干擾導引頭，木質掩體亦可削弱毀傷效果（但能保全火炮），該組合仍顯著提升效能。烏拉爾運輸機械設計局（俄現代火炮設計方）宣布計劃將"海鷹-30"直接整合至Msta-SM2自行火炮，暗示未來部分火炮或脫離炮群獨立作戰（需配備激光制導彈藥）。此外，2023年9月多段視頻顯示俄軍對烏軍后方橋梁實施精確打擊，據稱由蘇-34戰斗轟炸機發射Kh-38ML激光制導導彈（射程40公里/250公斤高爆彈頭）完成，而目標指引正由"海鷹-30"提供。

Z-16與"柳葉刀-3"：俄羅斯無人機體系的戰術革新

2022年7月，社交媒體流傳數段視頻顯示白色雙十字翼無人機高速突襲烏軍載具，標志著Zala Aero公司"柳葉刀-3"游蕩彈藥首次現身前線。初期使用頻率較低——親俄網站lostarmour.info統計顯示截至2022年末僅記錄100次攻擊。但如同"克拉斯諾波爾"炮彈，"柳葉刀"系列游蕩彈藥的使用量急劇攀升，成為ISTAR戰場最具標志性的變革。

圖中左上為Z-16-3型無人機，下方為"產品-51-3"，右側為"產品-52-3"。對比后兩者可見，"產品-51-3"前部十字翼更大、后翼較小，該型擁有更遠射程并搭載5公斤戰斗部。[Mztourist，維基共享資源；CC-BY-4.0]

"產品-52"（亦稱Z-52或"柳葉刀-3"）是"柳葉刀"家族游蕩彈藥成員，最新量產型為"產品-52-3"。其射程達30-40公里，極速80-110公里/小時，標配光電/紅外雙模攝像頭（早期型號僅日間攝像頭）。與舊型號的核心差異在于配備激光雷達引信，可在距目標極近處引爆戰斗部，有效突破某些防護。該型采用彈射發射，配備KZ-6型3公斤聚能裝藥戰斗部，可穿透等效215毫米均質鋼裝甲，擅長打擊火炮/坦克彈藥儲存區等薄弱部位，并具備打擊移動目標能力。

"克拉斯諾波爾"雖能攻擊時速36公里內的移動目標，但隨著西方火炮列裝，烏軍發現其機動性足以在暴露后快速轉移，規避BM-21營齊射或"克拉斯諾波爾"打擊。而"柳葉刀"在追蹤公路機動火炮方面表現卓越，常采用2-3架"菊花鏈"式協同攻擊提升毀傷概率。盡管滯空時間僅40分鐘，其自身可執行ISTAR任務，但通常需在目標確認后使用——這正是Zala Aero公司Z-16偵察無人機的核心價值所在。

游蕩彈藥重構反炮兵條令
 2022年7月至2025年2月，lostarmour.info網站記錄"柳葉刀"系列超3000次攻擊。使用高峰出現在2024年5月俄軍哈爾科夫攻勢期間，133公里戰線單月實施108次打擊，最深突入烏軍后方50公里。攻擊多針對馳援前線的運輸載具，顯示俄軍當時已掌握ISTAR戰場主導權。

俄軍轟炸機投放配備UMPK滑翔制導組件的FAB-3000炸彈。Z-16等無人機協助此類打擊，消除傳統前沿空中管制員的暴露風險。[俄羅斯國防部]

Z-16系列屬第二類無人機（約5種子型號），基礎型滯空超4小時，作戰半徑75公里，升限5000米，極速110公里/小時。制造商宣稱其具備電子戰抗性與低雷達反射特征，起飛重量10.5公斤（含1.8公斤載荷），標配高清光電/熱成像雙模攝像頭。該型可在目標區持續搜索，通過熱源探測或炮口閃光定位烏軍火炮，3000米觀測距離使其有效識別林線隱蔽火炮。Z-16常為"柳葉刀"及常規炮兵提供激光指示，并參與探測烏軍無人機操作組，引導針對性打擊。其熱成像性能尤受重視，同時支持UMPK滑翔炸彈投擲——這類武器對烏軍構成重大威脅。Z-16還為"伊斯坎德爾-M"短程彈道導彈（9M723型）提供基礎設施與載具坐標，顯示其電子戰環境下的持續作戰能力。

戰后ISTAR體系展望

烏克蘭戰場日均運作數萬架無人機，本文聚焦的三大俄軍裝備（"柳葉刀"、Z-16、"海鷹"系列）料將成為戰后俄ISTAR體系支柱。俄軍已掌握從戰術突襲到縱深打擊的多層次運用能力，預示其未來沖突中將保持進攻性與效能。整體態勢顯示，俄軍自2022年依賴面殺傷彌補精度不足的困境，已轉型為日均實施精確打擊的成熟體系。這種轉變依托于目標精確定位能力的提升，以及主要作戰軸線持續維持的ISTAR資產密度——即便承受損耗，仍能對烏軍施加持久壓力。

參考來源：euro-sd

人工智能正在徹底改變現代戰爭，賦能軍隊更快決策、更精準情報與更安全行動。從全球沖突中的AI驅動系統，到印度海軍"Samvaad.Ai"項目，軍事技術正重塑各國防務戰略。但伴隨這一劇變而來的棘手問題是——各國如何駕馭AI之力而不失控？

2021年出版的《人機協同》一書提出研發能快速處理海量數據識別打擊目標的系統。這項最初為解決目標識別與決策瓶頸而構想的技術，如今已成現實。隨著現代戰爭、情報行動與決策流程的極速演進，整合尖端AI技術已至關重要。生成式AI（Gen AI）與先進機器學習（ML）的出現，使得全球軍隊得以運用AI進行戰略決策，提升作戰效能與實時戰場感知。俄烏戰爭、以哈沖突等持續全球對抗，凸顯AI在現代軍事戰略中日益增長的重要性。印度海軍通過"Samvaad.Ai"等項目將AI融入防務，印證該技術如何提升軍事行動的安防性、敏捷度與任務成功率。

生成式AI的演進催生出能生成類人內容（文本、圖像、音樂等）的先進模型。該技術不僅在防務領域開辟新徑，更深度影響客服、內容創作與娛樂等行業。OpenAI的ChatGPT堪稱典范，其革命性對話AI能力已突破傳統應用場景，實現個性化應答與客服自動化，助力企業提升支持效率、寫作自動化與工作流整合。

中國深度求索（DeepSeek）公司是該領域有力競爭者，其R1等模型以強悍性能與高性價比方案引發關注。這些模型擅長處理大數據集，提供從自然語言處理到復雜分析的多元服務，適配防務、醫療與企業解決方案等多領域需求。

與此同時，Ollama平臺提供生成式AI本地化部署方案，強化隱私保護與人機交互控制。該平臺支持在用戶系統直接運行大型語言模型（LLM），在軍事、金融等數據安全敏感領域優勢顯著。Ollama可實現ChatGPT、DeepSeek等模型的無縫部署，確保組織完全掌控數據，降低對云系統依賴與網絡安全風險。

生成式AI與大型語言模型（LLM）解析

生成式AI指通過大數據學習生成文本、圖像等新內容的算法，其通過模仿人類創造力實現內容自動化生產與決策優化。在防務領域，該技術應用于從營銷文本生成到3D建模等場景。大型語言模型作為其子集，專精人類語言處理與生成，依托海量文本訓練實現類人語法、語義與語境模擬。OpenAI的GPT系列與DeepSeek的LLM即為典型，廣泛應用于機器翻譯、聊天機器人、內容生成等自然語言處理（NLP）任務。

實戰中的AI力量

俄烏與以哈沖突凸顯AI的戰爭角色。俄軍運用AI無人機實施精確打擊，烏軍則借助機器學習反制網絡攻擊。這些模型經定制適配行業需求：軍事領域用于情報分析、報告生成、文檔摘要與多語種自動翻譯；防務航天領域協助處理衛星、無人機與偵察任務的海量數據，快速提取行動洞見。

Ollama平臺支持在本地基礎設施部署先進LLM與AI模型。相較于引發數據安全擔憂的云方案，Ollama確保所有AI進程運行于安全環境，尤其適合數據完整性至關重要的防務領域。該方案允許用戶在本地硬件運行模型，在確保數據主權的同時集成前沿AI技術，規避云端方案的潛在風險。

2023年特拉維夫大學講座中IDF 8200部隊數據科學與AI中心主任展示的"Lavender AI"運作模型簡化演示文稿](圖片說明)

AI在全球沖突中的應用

持續進行的俄烏沖突成為現代戰爭中AI技術整合的典型案例。俄羅斯部署AI無人機執行偵察與精確打擊任務，提升軍事行動的速度與精度。這些具備自主操作能力的無人機運用先進傳感器與算法處理實時數據，為軍事人員提供可行動情報。烏克蘭則采用AI強化網絡防御，借助機器學習偵測并瓦解俄方網絡攻擊。此外，烏方在監控系統中利用AI分析衛星影像，通過計算機視覺算法追蹤俄軍動向與炮兵陣地，獲得戰術優勢。

以色列軍方在加沙沖突初期使用名為"薰衣草（Lavender）"的AI系統識別空襲目標。該系統累計處理逾3.7萬名潛在武裝分子目標，包括哈馬斯。多數情況下，"薰衣草"的輸出結果被視同人類決策直接執行。

除"薰衣草"外，以色列情報部隊還部署"福音（The Gospel）"AI系統。該系統通過大數據分析識別與哈馬斯及PIJ關聯的目標（人員或設施），自動化初步篩選并向人工審核員提供建議。"福音"的整合大幅加速目標鎖定流程：2021年沖突期間，加沙1500個打擊目標中約200個由該系統選定；而自2023年10月7日以來，以國防軍（IDF）報告的2.2萬個打擊目標中，"福音"發揮關鍵作用。

隨著AI在戰爭中承擔更多職責，倫理爭議日益加劇。如以色列"薰衣草"般由自主系統決定生死的案例，引發問責制討論。各國需在AI戰略優勢與人道責任間尋求平衡，確保戰場應用的合規性。

印度的AI戰術優勢
 印度正加速AI防務應用，重點將生成式AI整合至陸軍作戰框架。由海得拉巴Zenerative Minds公司開發的"Samvaad.Ai"項目（印度海軍IDEX Disc挑戰計劃組成部分），成為AI驅動知識管理與分析系統的典范。該平臺不僅適用于其他國防與準軍事力量，還可擴展至民用敏感數據領域，通過AI知識管理、實時數據分析與自動化報告優化軍事決策與行動協調。其核心優勢在于靈活部署（本地或云端）、多格式數據處理能力，以及可控環境下的高精度協作與全安防保障。

福音目標識別系統示意圖

AI防務應用預期成效

印度通過將AI系統部署于軍用安全數據中心，實現敏感數據完全管控，最大限度降低泄露與網絡威脅風險，擺脫對云端訪問的依賴，顯著強化網絡安全。

AI系統可處理監控錄像、衛星圖像、戰場通信記錄與地理空間情報等結構化/非結構化數據，整合文本文件（作戰手冊、戰術簡報）、音視頻數據及無人機、戰場傳感器與物聯網設備的實時信息流，為指揮官構建可行動情報庫，支撐關鍵任務決策。

通過自然語言查詢實現實時信息檢索，AI生成洞見優化后勤、部隊調度與任務策略，加速精準決策。結合兵棋推演模擬提供場景化決策支持，幫助指揮官預判戰術結果并完善方案。

自動化生成結構化行動后報告（AAR）、戰術簡報與風險評估，提升戰后分析與戰略規劃效率。這些報告整合關鍵情報，為高層與前線指揮官提供精準時效數據。

AI驅動的定制化軍事訓練模塊根據角色優化技能培養，采用沉浸式數據學習法強化戰術演練、標準流程（SOP）與作戰條令，通過個性化學習路徑確保戰備水平與知識留存。

基于角色的安全數據訪問機制，支持步兵、炮兵、通信、網絡與航空等兵種獲取任務專屬信息，AI跨部門情報關聯增強協同作戰能力。

AI持續監測軍用網絡潛在網絡攻擊，分析模式識別入侵企圖與電子戰威脅，遵循印度計算機應急響應小組（CERT-In）標準與其他軍用安防框架，守護關鍵基礎設施。

在山區、密林等偏遠戰區，通過無人機或移動單元搭載小型GPU與緊湊計算設備，實現無云端依賴的實時數據處理，確保指揮官在隔離/沖突區域獲取AI分析支持。

AI集成計算機視覺實時解析戰場態勢：搭載攝像頭的無人機持續監控敵情、分析地形并識別武器/載具等威脅，結合生成式AI秒級處理視覺數據生成可行動情報。

未來戰爭趨勢

未來戰爭將轉向AI無人機、機器人、網戰能力與人類部隊協同的集成作戰體系，實現更高速、精準與高效的軍事行動。印度通過"Samvaad.AI"等項目引領轉型，運用生成式AI強化戰場情報、戰略規劃與網絡防御。

核心啟示

生成式AI與先進機器學習融入印軍作戰框架，標志著國家安全強化的重大進步。通過AI知識管理、實時情報與預測分析，軍隊得以提升決策質量、行動效率與戰備水平，同時掌控數據主權。

全球視角下，AI對防務戰略的影響在俄烏、以哈等沖突中凸顯——提升打擊精度、作戰速度與戰略決策。然而，AI軍事化應用的加速催生重大倫理問題，尤其是自主系統生死決策的人道影響。

隨著技術演進，各國需建立強健倫理框架，平衡AI戰略優勢與戰爭責任。LLM、AI無人機等系統的擴展應用雖展現防務轉型潛力，但亟需審慎監管確保其符合國際人道標準。印度等國的AI防務進程表明：唯有將倫理考量納入開發部署全周期，方能使技術進步負責任的服務于國家安全。

參考來源：raksha-anirveda

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