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數據驅動決策已成現實。美軍采用生成式人工智能分析情報并生成戰術處置方案，標志著現代戰爭領域最重大的技術轉向。盡管軍方高層宣稱此舉將提升打擊精度并減少平民傷亡，但仍需直面核心質疑：這些系統究竟是在強化安全，還是在制造危險的新漏洞？

當將地緣政治情報的微妙細節輸入系統（這些系統雖擅長識別宏觀模式卻可能忽略關鍵背景），會產生何種后果？

軍事人工智能的悖論

大型語言模型擅長快速處理海量信息，其分析衛星圖像、通信數據和情報報告的速度遠超人類分析師。這種計算能力賦予軍事指揮官夢寐以求的優勢：加速決策循環并降低不確定性。

但人權組織提出有力警示：這些系統不僅處理數據，更基于訓練識別的模式進行判定。其后果影響攸關生死——當人工智能建議打擊目標或戰術響應時，性命懸于一線。

復雜性催生棘手現實：旨在優化軍事決策的系統反而可能制造新型決策黑箱。人工智能基于數千數據點生成行動建議時，操作員能否真正理解推理邏輯？能否識別系統偏差？

整合型分級難題

最值得關注的癥結在于安全專家稱作"整合型分級"的難題：單份非密文檔看似無害，但數千份經強人工智能整合分析后，可能泄露軍事系統與能力的機密信息。

這徹底顛覆了傳統信息安全認知。傳統分級體系假定人類掌控信息整合權限，但人工智能系統無視邊界壁壘，能發現人類可能忽略的潛在關聯。

影響遠超軍事范疇：商業領域同類系統或能從未加密公開信息中提取人力無法企及的競爭情報——關鍵價值已從單一數據點轉向模式識別。

人機平衡之道

軍方決策者面臨艱難權衡：忽略人工智能意味著可能落后于對手，盲目采用則存在災難性誤判風險。

解決方案并非全盤否定技術，而是建立關鍵決策中保障人類研判權的框架。這意味著構建人工智能充當顧問而非決策者的系統，尤其在高風險場景中。

成功應用需同步認知技術優勢與局限：人工智能擅長海量數據模式識別，卻在情境理解和道德推理方面存在缺陷。當軍事行動需以道德考量作為準則時，這些缺陷尤為致命。

突破二元對立思維

圍繞軍事人工智能的爭論常陷入簡化敘事：或宣稱技術通過精準打擊使人道化戰爭成為可能，或警告其將導致無人擔責的自動化殺戮。真相介于兩者之間。

人工智能處理信息與生成建議的能力將持續進化。核心問題不在是否使用技術，而在于如何設置合理約束與人類監管機制。

這要求軍事戰略家、人工智能開發者、倫理學家與國際法專家開展跨學科協作，構建可解釋系統使人類理解人工智能建議的生成邏輯。

前行路徑

隨著人工智能能力躍升，治理框架需同步進階：包括建立明確追責機制、健全測試規程、形成國際使用規范。

軍方必須抵制在未充分認知局限前部署技術的誘惑。技術專家則需正視軍事應用的特殊風險進行針對性設計。

大數據與人工智能時代正重塑戰爭形態，但根本原則永恒不變：技術服務于人類目標，而非本末倒置。面臨的挑戰是確保這些強大工具強化人類決策，而非侵蝕指導軍事行動的道德根基。

局勢已到緊要關頭——駕馭這場技術變革的方式不僅影響軍事行動，更將塑造國際安全的未來。唯有超越技術樂觀主義與恐懼性排斥，建立兼顧人工智能分析能力與人類核心決策權的精妙框架，方能把握正確方向。

參考來源：aistaffingsoftware

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。

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：

1 Peter Layton, “Fighting Artificial Intelligence Battles Operational Concepts for Future AI-Enabled Wars,” Joint Studies Paper, No. 4, 2021, //www.defence.gov.au/.

2 Peter Layton, “Algorithmic Warfare: Applying Artificial Intelligence to Warfighting,” Air Power Development Centre, 2018, .

3 Steve Ranger, “What Is the IoT? Everything You Need to Know about the Internet of Things Right Now,” ZDNet, 3 February 2020, .

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6 Michael Spencer, “Pseudosatellites: Disrupting Air Power Impermanence,” Air Power Development Centre, 2019, .

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8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

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16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

近日烏軍針對俄空軍基地的前所未有的毀滅性無人機攻擊表明，反無人機（C-UAS）技術需求不僅比以往更加緊迫，其覆蓋范圍也已超越前沿部署陣地的即時防御需求。這場經過精密策劃與實施的襲擊（無人機在攻擊前顯然已規避所有早期偵測與防御系統部署到位）同時揭示：構建多層異構反無人機體系可能是應對威脅的唯一有效方案。

全球軍事規劃者正密切關注此最新動態，并呼吁工業界持續提升反無人機技術的精密度與適用性，以應對不斷演進的威脅環境。今年五月該領域迎來年度最密集的技術推進活動。

圖：郊狼CUAS-雷神公司

美歐反無人機最新工作

商業合作方面，美國航空環境公司（AeroVironment, Inc.）于5月1日宣布收購反無人機與自主系統供應商BlueHalo, LLC。據該公司聲明，此項收購將強化其反無人機解決方案供應商地位，整合射頻對抗、定向能攔截、動能攔截、太空技術及網絡化先進解決方案等能力。

五日后（5月5日），美國防部國防創新單元（DIU）與北方司令部（NORTHCOM）聯合向工業界推出兩項反無人機能力建設機遇：特別發布“低附帶毀傷防御能力”（LCD）招標計劃，該能力將“實現全軍推廣部署”并整合至現有小型反無人機系統列裝項目。

根據聲明闡述，低附帶毀傷防御系統（LCD）旨在“最大限度降低海內外友軍、平民及基礎設施面臨的風險”。國防創新單元（DIU）計劃聯袂北方司令部（NORTHCOM）發起技術挑戰賽，征集無人機探測、識別與跟蹤的創新方案。

5月14日，美國與卡塔爾達成10億美元國防協議，使該國成為“固定陣地低慢小無人機綜合攔截系統”（FS-LIDS）的首個國際用戶，助力應對中東地區無人機威脅。FS-LIDS反無人機方案由雷神、SRC公司與諾格公司聯合推進，集成雷達、先進光電系統、電子戰裝備及動能攔截器等模塊，屬“低慢小攔截系統”（LIDS）系列——該系列還包括機動部署型M-LIDS系統。

該協議涵蓋10套FS-LIDS系統、200套“郊狼Block2型”攔截彈及其發射裝置，以及全套保障服務。

美卡簽約次日，挪威康斯伯格（KONGSBERG）與法國海軍集團簽署全面合作協議，聚焦研發、生產、保障與國際聯合營銷四大領域，其中反無人機解決方案被列為重點合作方向。

同期在德國，聯邦國防軍裝備、信息技術與現役保障辦公室（BAAINBw）于5月16日授權傳感器供應商亨索爾特升級ASUL無人機防御系統功能。該系統具備可擴展的主動/被動雷達、光電傳感器及多型對抗模塊配置方案。根據公告，亨索爾特將"定向強化ASUL系統，提供德軍要求的作戰能力提升"。

5月27日，奎奈蒂克美國公司（QinetiQ US）斬獲4100萬美元三年期訂單，為美陸軍戰斗能力發展司令部（DEVCOM）C5ISR中心的反無人機項目提供軟件及技術集成支持。該公司將推進固定設施、載具平臺與機動部署系統的反無人機能力建設，并承擔研發、測試、部署及訓練等核心任務。

5月28日，加拿大裝甲車制造商羅謝爾（Roshel）宣布推出與英國萊昂納多聯合研制的“議員反無人機車”。該裝備基于“議員皮卡防地雷反伏擊車”（MRAP）平臺，整合萊昂納多“獵鷹盾”反無人機技術。

參考來源：dsm

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

美國全球角色正遭遇日益激烈的挑戰。在技術競爭激烈、戰略姿態激進的近等對手構成的多極世界中，美國須直面兩大現實：其一，美國海軍不再被默認視為和平時期或競爭中的首選海事伙伴——俄羅斯、伊朗等及其代理實體正運用經濟與政治戰杠桿獲取利益；其二，新興技術使戰爭擴散化，削弱了美國海軍自主塑造與投射力量的能力。灰色艦體不再是制海權的象征。

盡管美國至今接受某種程度的作戰對等性為必然，但沖突性安全承諾與日益多元的對手正通過任務蔓延持續消耗其資源。現實清晰表明：現狀既不穩定亦不可持續。俄羅斯等合法強勢行為體持續侵蝕美國安全承諾的威懾效力，若趨勢延續，美國將在敵意全球公域中陷入過度擴張與孤立。

核心任務與可信自主性
 為實現此目標，美國海軍須聚焦以下任務：首先，界定并驗證海上自主艦艇在動能與非動能效應中的作戰范圍、規模及戰場關聯性；其次，推動反映艦隊可信自主性的海上任務需求。本文中，可信自主性指自主系統、流程或能力在個體層面有效可靠運用，并作為已驗證的兵力賦能模式整合至軍事規劃。最終目標是以智能自主系統規模化增強主力艦隊，維護、保護并投射美國海事利益。該愿景取決于技術、經濟與安全承諾的協同。

戰爭本質的范式轉變
 本文認為，自主系統在海軍架構中的常態化存在標志著戰爭本質的階躍式變革。隨著國家與非國家行為體加速擴充自主系統艦隊，其正以極低成本從零構建海上力量。此變革意義重大：其一，廉價戰力迫使大型行為體調整風險與決策計算邏輯，其更可能被自主系統顛覆而非主導顛覆。強制力不再如托馬斯·謝林理論所言以軍事暴力成本為工具，而轉為利用經濟、規范與軍事的精細化不對稱性；其二，海上沖突不再由海軍壟斷。無人機技術使戰爭民主化，任何行為體均可通過自主系統實現戰場效應倍增與多樣化，此態勢非短暫異常，而是復雜且必然的演化結果。

雙重案例實證
 當前存在兩大實證案例：2022年俄羅斯侵烏戰爭證明，非海軍小國可通過商用現貨（COTS）自主技術與非常規戰術結合，重創所謂大國。盡管俄羅斯不可低估，但烏克蘭的持久抵抗與戰果遠超預期。相比之下，也門胡塞武裝過去一年以數百自主系統攻擊紅海航運通道。俄烏案例展現自主系統在國家間沖突的效能，紅海沖突則表明其對非國家行為體的戰力倍增效應。本文后續章節將分析兩案例中多域自主系統的整合程度，并評估無人機作為戰場效能器的效率。最終章節提煉美國海軍及其戰略競爭者的核心啟示。

經驗教訓、后果與未來戰爭形態

盡管烏克蘭與胡塞武裝使用自主系統的動因與任務存在顯著差異，但其應用為美國海軍未來作戰提供了關鍵啟示。正如美國海軍軍官邁克·尼克博克指出："雙方均有效利用商用現貨或低成本無人系統及反艦巡航導彈，在黑海與紅海對技術及數量占優的對手形成壓力與挑戰。"核心現實在于：自主系統是可擴展、可消耗的海權均衡器，美國需做好自信運用與反制此類裝備的雙重準備。對此，美國防部應關注三大啟示：

第一，海權非專屬
 烏克蘭成功重挫所謂大國艦隊，胡塞武裝則扼制國際航運并打擊美盟資產。新技術可依托舊形態載體展現毀滅性效能——改裝摩托艇、機動皮劃艇與紙質無人系統證明，過時技術仍具殺傷力。

第二，非常規戰爭仍具戰略價值
 致命武力的低門檻準入使非國家行為體能復雜化戰場空間。理解、利用與消解新興技術的影響需依托特種作戰部隊（SOF）——其作為唯一能下沉至單元層級主動籌備超賦能沖突的力量，依賴去中心化指揮架構與靈活可調兵力結構。美軍特種部隊兼具二者優勢，而海軍僅在前者具備基礎，后者仍是二戰兵力設計的遺留桎梏。試圖以歷史兵力結構重塑地區穩定（對中東略有認知者皆知此為荒謬目標）注定失敗。

第三，大國正在觀察
 正如美國從烏克蘭與紅海汲取經驗，其他大國亦在同步學習。通過伊朗向胡塞武裝輸送武器與資金，大國驗證了其"反介入/區域拒止"（A2/AD）架構無需直接介入即可生效，得以觀測并精確評估美方反應。

美軍"瘋狂科學家實驗室"此前曾論述，包括自主行動型先進戰場機器人系統及更廣泛人機協同趨勢在內的無人系統，將在未來作戰力量中占據顯著比重。本文將解析俄羅斯戰場自主系統三大發展趨勢——揭示其如何擁抱顛覆性技術。

未來十年對俄軍具有里程碑意義：歷經數十年技術投資、新武器測試驗證與未來戰爭概念研究后，俄軍將進入成果轉化期。以下三大趨勢值得關注，首當其沖的是俄軍作戰無人系統的研發與應用。

趨勢一：作戰無人系統研發深化

敘利亞戰場經驗與二十年美軍無人系統應用觀察，促使俄羅斯國防部決心擴展無人作戰能力，超越現有實時戰場監視的情報、監視與偵察（ISR）無人機體系。未來十年，俄軍將完成多型處于不同研發階段的作戰無人機測試評估，包括：
? 重型"獵人"攻擊無人機（UCAV）
? 敘利亞戰場驗證的中型"獵戶座"無人機
? 以色列許可證組裝的國產"前哨"無人機
? 中型"海盜"無人機
? 對標美國"全球鷹"的遠程"阿爾蒂烏斯"無人機

這些無人機需數年時間方能列裝，部分型號處于工廠測試階段，另有型號進入軍方測試評估。根據型號差異，其航程覆蓋百余公里至數千公里，可搭載多樣化武器執行多域任務。

俄地面部隊正測試全系列無人地面戰車（UGV），涵蓋從微型到坦克級平臺，配備機槍、火炮、榴彈發射器與傳感器。俄國防部正探索此類UGV在城市戰等多樣化作戰場景的應用模式。海上領域，俄致力于列裝無人水下/水面航行器（UUV/USV），以增強艦船與海上資產的ISR范圍與能力，同時賦予反潛、排雷甚至作戰功能。事實上，俄海軍計劃為艦艇配備空基、水面及水下無人系統，使每艘軍艦成為無人技術的搭載平臺與運用節點。

圖：克朗施塔特技術公司研制的俄羅斯"獵戶座-E"中空長航時無人機

趨勢二：自主控制技術漸進升級

另一重要趨勢是從人工操控向有限人工智能（AI）驅動的全自主模式逐步轉型。俄國防部已明確要求無人系統在快節奏動態戰場實現自主運行。盡管復雜技術障礙可能使完全自主方案在本十年內難以實現，國防部仍將推動開發者取得階段性成果，使作戰載具具備有限半自主能力。此外，國防部期望AI能指揮空、陸、海基無人系統的集群行動。為實現目標，俄已設立多個高科技武器研發測試中心，包括類DARPA機構"高級研究基金會"（負責AI與集群技術開發）及國防部直屬的"ERA科技園"。

圖：Uran-9無人地面戰車

趨勢三：搶占國際軍貿市場份額

未來近期，俄國防工業將與國際領先軍火出口商爭奪無人/自主系統市場份額。當前無人系統市場仍由美、以等主導。跡象表明，俄可能向中東等地區潛在客戶推銷部分無人機與UGV系統。例如，部分國家據稱有意本土化生產俄軍主力無人機"海鷹-10"。隨著全球軍隊日益認知無人系統替代昂貴有人裝備的效益，俄將積極把握該領域安全采購趨勢帶來的商機。

圖："海鷹-10"無人機

全球技術趨勢同步演進

上述趨勢與全球軍用無人技術發展主線吻合，主要國家與客戶正測試評估新概念武器。經歷近年沖突檢驗的現代化俄軍，將在未來近期吸收實戰經驗、獲取新技術備戰下一場戰爭，并向意愿客戶與盟友推廣解決方案。

參考來源：madsci

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

集群智能正成為現代軍事戰略的關鍵要素，烏克蘭對俄作戰成為此類技術的核心試驗場。受蟻群與鳥群等自然協同行為啟發，去中心化無人機系統正在重塑戰爭形態。烏克蘭部署的無人機集群已證明低成本智能機器人改變戰場平衡的潛力。

防御集群激增：烏克蘭無人機戰升級

2025年3月，烏克蘭實施重大無人機行動，發射343架無人機集群襲擊莫斯科，創沖突爆發以來最大規模跨境空襲。同年烏克蘭計劃國產450萬架無人機，凸顯其無人機戰的戰略決心。盡管俄軍兵力約60萬對烏軍88萬存在數量劣勢，烏軍無人機技術聚焦有效彌合差距。

烏克蘭無人機優勢：現役裝備解析

FPV無人機：單價約400美元的第一視角無人機已成打擊俄軍坦克利器，常與偵察單元配合提升精確打擊效能。

遠程自殺式無人機：國產UAS SETH型無人機實現對俄本土煉油廠、恩格斯空軍基地等縱深目標打擊。該機型設計規避電子對抗措施，維持作戰有效性。

AI創新：烏克蘭整合人工智能提升無人機自主性，實現最小人工干預的目標識別與攻擊。該技術突破俄電子戰壓制，并通過私營企業合作加速AI應用。

Swarmbotics AI的ANTS系統：地面集群戰術突破

Swarmbotics AI研發的"自主網絡化戰術集群"（ANTS）無人地面載具專為協同作戰設計，該系統鏡像烏軍無人機集群戰術，為物流與安保行動提供可擴展解決方案。

DARPA OFFSET計劃：城市戰無人機集群

國防高級研究計劃局（DARPA）推進"進攻性集群賦能戰術"（OFFSET）項目，目標部署250+自主系統集群執行城市作戰。該計劃汲取烏軍無人機作戰經驗，突顯集群戰術在現代戰爭中的價值。

Festo仿生蜂：偵察型空中集群

Festo推出的34克重、翼展240毫米仿生蜂無人機展現仿生飛行能力，專為集群偵察任務設計，契合緊湊型無人機情報搜集趨勢。

2025驅動防御集群趨勢：烏克蘭經驗啟示

大規模部署：烏軍無人機行動驗證集群數量壓制效能。美國防部"復制者"計劃目標2026年前部署數千自主系統，體現該戰略思維。

AI自主性：AI整合實現集群去中心化決策，增強復雜環境適應性與抗毀性。

網絡安全優勢：無人機集群具備破壞敵方通信網絡潛力，提供電子戰戰略優勢。

成本效益：FPV等低成本無人機成為對抗昂貴傳統軍事資產的有效手段。

未來趨勢：集群技術演進方向

超大規模化：DARPA OFFSET與AMASS等項目探索大規模集群部署，基于烏軍無人機作戰洞察深化應用。

AI進化：AI進步將提升集群自主決策能力，支持更復雜自適應作戰。

混合集群：空、陸、海無人機整合為協同作戰單元，提供多域戰術解決方案。

反制措施：隨集群技術普及，電子戰與定向能武器等先進反制手段研發將加速。

結語

烏克蘭創新運用無人機集群凸顯集群智能在現代戰爭的變革潛力。低成本AI增強型無人機賦予戰略優勢，挑戰傳統軍事范式。隨著技術演進，無人機集群作用將持續擴展，塑造未來軍事戰略與防務規劃。

集群技術亟需快速支援——Factorem.co提供按需精密CNC加工與3D打印無人機部件，支持實時AI報價與零起訂量服務。

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