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在人工智能迅速成為國家安全、國防及情報行動核心支撐的時代，安全、私有且自主的AI系統重要性不言而喻。全球國防情報機構擁有海量高度機密、任務關鍵型數據，但通過傳統云基生成式AI模型利用這些數據將引發不可接受的風險：包括暴露于外部網絡、潛在數據泄露及敏感信息主權喪失。

當今國家安全機構面臨的挑戰明確：如何在充分釋放大語言模型（LLM）潛能的同時，確保數據隱私、控制權與國家主權不受侵害？

這一迫切需求催生了"預言GPT"等突破性解決方案——專為國防情報行動設計的離線本地部署生成式AI大語言模型。此類平臺標志著新時代的開啟：軍政機構無需再以機密性換取技術進步。

離線大語言模型的剛性需求

部署離線本地LLM已非單純技術偏好，而是國家安全剛需。國防情報組織絕不能將反恐檔案、監控數據或機密情報等敏感數據集暴露給第三方云環境。這些系統中每字節信息皆具戰略價值。"預言GPT"等平臺部署于機構自有安全數據中心，與公共網絡物理隔離，確保在獲取生成式AI分析能力的同時保持信息絕對控制權。

此類系統可在受保護環境內即時處理關鍵任務查詢：嫌疑人畫像、跨境活動分析、網絡威脅監測、密件解讀等，全程杜絕數據外泄。絕對數據隱私保障使其成為全球高風險國防行動唯一可行的生成式AI平臺。

應對現代挑戰的文檔處理擴展能力

現代情報行動日均產生PB級數據：海量文檔、監控影像、截獲通訊、戰場報告及開源情報涌入系統。本地部署LLM專為處理多源百億級記錄設計，以無與倫比的速度與規模實現掃描、攝取、索引與信息關聯。傳統人工分析乃至早期自動化工具均無法應對此數據洪流。先進AI平臺通過秒級篩選海量數據，僅呈現最相關、可執行的洞察，彌合關鍵能力缺口。

無論處理多語種文檔、加密檔案、遺留數據或實時監控流，這些可擴展系統確保關鍵信息零遺漏。

持續調優應對動態威脅

國防情報領域數據相關性瞬息萬變。昨日要聞或成明日黃花，適應性成為安防系統生存關鍵。離線LLM平臺支持持續微調數據模型，實時響應威脅態勢演變、地緣政治新動向及新興戰術。AI引擎通過歷史與實時數據流學習，時刻保持精準性、語境關聯與作戰相關性。

當新型網絡入侵模式顯現或恐怖融資手段進化，系統自動更新知識庫與關聯網絡，確保機構始終保持前瞻優勢。

查詢響應的速度與精度

關鍵國防場景中，時間決定成敗——速度即生命。傳統數據分析方法常產出遲緩、碎片化或不完整結果，迫使決策者在信息殘缺狀態下行動。現代本地部署LLM正徹底改變此局面。

依托自然語言查詢能力，分析人員僅需鍵入類人指令："X組織近期在Y地附近有何動向？"或"匯總提及Z行動的截獲通訊"，即可在數秒內獲取全面精準答案。無需SQL知識、編程技能或技術復雜度，情報以簡明語言快速清晰呈現。系統同時自動化報告生成、關聯多源數據、揭示隱藏模式，顯著提升效率并減輕分析負荷。

全維情報解決方案

離線LLM平臺遠超基礎文本分析，提供跨數據格式的全面情報能力：
? "AI摘要"：從海量數據中提取精煉語義摘要
? "畫像構建"：詳繪人員/團體/實體檔案，揭示關聯與風險
? "自然語言轉SQL"：將用戶友好查詢轉換為可執行數據庫指令
? "文本分析"：實現多語種OCR、文檔摘要、分類及翻譯
? "圖像分析"：處理監控/衛星影像的面部識別、目標檢測、圖像檢索及視覺問答
? "音視頻分析"：語音轉寫、文語轉換、視頻內容解析、情緒檢測及行為識別
跨域集成能力使機構將多源數據統一至智能、可檢索、強關聯的單一環境。

安全至上的架構設計

安全構成系統根基。數據流全生命周期（攝取→分析→存儲）均實施加密防護，通過VPN隧道傳輸并由單向API管控以防未授權訪問。所有AI模型完全運行于機構內部基礎設施，無需互聯網連接，打造免疫黑客攻擊、間諜行為及數據泄露的主權AI環境。

塑造國家安全未來

此類平臺不僅是技術飛躍，更代表新型戰略防御資產。其在無聲守護國家數字邊疆的同時，賦能精準敏捷決策。

多年來情報機構面臨兩難抉擇：或以安全為代價采用強力AI方案，或為保密犧牲技術進步。此困境終獲破解。

隨著全球威脅日趨復雜、情報數據量指數級增長，各國防務情報部門必將需求具備物理隔離能力的自主AI系統。國家安全未來不屬于數據最多者，而屬于能以最快速度、最高確定性處理理解數據并采取行動，且永不放棄主權的掌控者。前路已然明晰：物理隔離、離線本地部署的AI系統將定義下一代國家安全基礎設施。

參考來源：timestech

人工智能(AI)與軍事平臺的快速融合已引發現代戰爭革命，為決策、偵察與目標鎖定提供前所未有的能力。然而，依賴AI系統亦催生關鍵脆弱性——尤其體現在訓練數據集的完整性層面。美軍計劃推動通過隱蔽行動對對手AI系統實施戰略性數據投毒作戰。通過隱秘破壞這些系統，可在未來沖突中獲得決定性非對稱優勢。此戰略不僅具備作戰可行性，更可依托武裝沖突法(LOAC)框架確保道德與法律層面的正當性，為AI驅動戰爭提供倫理法理制高點。

數據投毒機制與戰略應用

數據投毒指在機器學習模型訓練集中注入污染/對抗性數據，導致模型運行失常。常用技術包括"標簽翻轉"（篡改數據集標簽引發分類錯誤）與"后門攻擊"（植入觸發機制導致定向系統故障）。不少軍事強國日益依賴AI執行軍事決策（含偵察與目標鎖定），通過在訓練階段隱秘注入操控數據，可令敵方AI系統效能癱瘓：錯誤識別裝備或誤判戰場態勢（例如敵方無人機識別軍用車輛系統可能誤判友軍裝備，戰場分析模型或錯誤解讀戰場環境）。此戰術與非對稱作戰經典案例形成歷史呼應——如第二次世界大戰期間密碼破譯作戰，作戰層面的干擾即可獲取重大戰略收益。

對手對數據投毒的防御措施

數據投毒雖可提供戰略優勢，但對手也可開發防御手段保護其AI模型。這些措施包括數據完整性防護、對抗訓練及異常檢測技術。確保訓練數據供應鏈安全、可信數據集驗證與數據查驗，構成對手降低投毒風險的核心方法。

AI模型正增強識別數據異常偏離的能力，使異常檢測成為優先事項。對抗魯棒性訓練與差分隱私技術等防御機制助力AI模型識別細微操控，而實時模型監控可探測AI行為偏差并預警潛在篡改。這種多層防御體系持續挑戰著數據投毒行動的可行性。

為維持優勢，投毒策略需超越報復性行動模式。最高難度與風險的方案是策反對手AI工程師（蓄意操控或利用其AI系統及組件），此舉將確保最大成功率。次選方案包括漸進式投毒（注入微小累積性干擾規避檢測）與隱蔽后門植入（污染數據僅在特定條件激活），后者是實現長期潛伏的終極目標。

數據投毒的對稱性風險

數據投毒非單家可獨掌的單邊武器，其構成對手正積極研發的對等威脅。正如可采取隱蔽手段削弱對手AI可靠性，亦需防范針對己方系統的平行攻擊。此處的對等邏輯非理論鏡像，而是動態非對稱博弈。模型反演、標簽翻轉及清潔標簽攻擊等技術不僅用于破壞對手AI決策，亦可能癱瘓機器學習系統——尤其危及情報監視偵察(ISR)、目標鎖定與后勤優化領域。

與既往關注通用AI隱私（如差分隱私）的案例不同，軍事應用要求技術針對性：

• 基于污染地形數據訓練的ISR分類算法或誤判戰場戰術特征
• 受損視覺訓練集導致目標識別系統誤認友軍
• 受誤導的AI后勤工具或錯誤降級關鍵物資優先級
  此類非動能攻擊雖無物理毀傷，卻具有作戰級影響力乃至災難性后果。

若廣泛采用開源、商用及涉外數據集，可導致脆弱（含軍事與防務關聯領域）。美國首席數字與人工智能辦公室(CDAO)及聯合人工智能中心(JAIC)等機構正布局對抗韌性。對抗訓練或區塊鏈式完整性驗證等技術防御需與隱蔽作戰條令結合。唯有理解此對稱性威脅環境，方能主動發展攻防能力，確保AI戰場戰略優勢。

數據投毒作為隱蔽網絡行動

數據投毒構成隱蔽網絡行動形式——通過操控AI系統影響或削弱外國軍事能力的非動能手段。美國防部《5240.01手冊》（DoDM 5240.01）規定，國防情報機構可在武裝沖突門檻以下開展對外情報與反情報行動（含網絡空間行動），只要行動符合《第12333號行政令》（EO 12333）及批準程序。

雖然美軍DoDM 5240.01未定義具體網絡技術，但允許在適當授權下執行涉及訪問或利用外國軍事技術的情報活動。在此框架下，當數據投毒用于削弱涉及偵察、目標鎖定或作戰規劃的敵方AI系統時，屬于合法隱蔽行動范疇。關鍵的是，此類操控可于和平時期實施，作為情報驅動的環境塑造努力組成部分。

該準備行動契合美軍《聯合作戰綱要JP 3-05》中"環境預置"(PE)概念。PE包含秘密滲透、持續監視與作戰條件營造，為未來行動創造有利態勢。通過隱蔽網絡或人員手段實施的數據投毒，成為該條令的現代延伸——能在對手決策系統投入戰場前實施隱秘削弱。

武裝沖突法原則作為隱蔽行動的分析框架

武裝沖突法(LOAC)適用于武裝沖突期間的軍事行動。但在實踐中，尤其在實施非常規戰爭與敏感活動時，LOAC原則常被規范性運用，以確保從戰前準備到實戰行動的法律倫理連續性。

區分原則
 數據投毒雖不直接造成平民傷亡或設施損毀，區分原則仍可指導其目標選擇。其核心是選擇性削弱關聯軍事目標的AI系統——如敵偵察、目標鎖定或指揮控制系統。例如：向識別軍用車輛的監控模型注入污染訓練數據時，需規避支持民用基礎設施的系統，確保效果始終指向合法軍事目標。

比例原則
 比例原則禁止軍事收益與預期附帶平民傷害失衡的攻擊，此原則在非動能領域仍具相關性——當行動可能間接影響民用系統時。理論上，數據投毒導致模型誤判或引發連鎖物理毀傷。為避免此后果，規劃者須確保污染模型的觸發機制僅作用于作戰意義明確且嚴格界定的軍事場景。

必要性原則
 軍事必要性原則要求任何行動（含隱蔽行動）須產生具體軍事收益。數據投毒通過削弱對手對AI決策（尤情報監視偵察/戰場解析系統）的信賴滿足此要求。但技術效果需審慎評估："確保誤識別"的論斷需更嚴謹表述，應修正為："定向篡改目標分類數據可能統計性增加對手模型誤識概率，削弱其決策優勢。"

同理，操控偵察數據集可致敵方AI系統誤讀地形或兵力部署。此舉雖非必然導致誤判，但會誘導系統輸出偏差結論——若配合偽裝、誘餌等欺騙行動效果尤甚。目標非無差別故障，而是受控削弱對手系統決策質量。

因此，區分、比例與必要性三項LOAC原則為數據投毒等隱蔽塑造行動提供政策指導框架。雖在和平時期或武裝沖突外情報搜集場景無法律約束力，但其應用能確保隱蔽網絡行動。

政策考量
 AI在軍事行動中角色深化既創造機遇也催生脆弱性。數據投毒作為高性價比、可擴展手段，能對技術先進對手施加不對等代價。實施投毒成本低廉，而對手檢測與消解攻擊的財務與操作負擔巨大。

關鍵前提是：不預設對手遵守國際規范或關注其AI系統完整性。相反，預判對手可能繼續使用已降級或部分受控系統——尤其當系統仍具破壞性產出時。此時數據投毒的戰略收益不在迫使合規，而在侵蝕對手信心、增加誤判風險，通過延遲/誤擊/過度修正削弱戰場效能。

數據投毒行動亦存戰略敘事風險：若受污染對手AI系統致平民傷亡，對手或嫁禍友軍（尤其發現隱蔽干預證據）。這要求精準目標選擇、倫理監督及先制信息戰策略，以塑造全球認知維護合法性。隱蔽行動須權衡其在物理域與敘事域的潛在意外后果。

然而，削弱對手對AI的信任可誘發猶豫、操作失誤與戰略癱瘓。例如：對目標識別算法的不信任或迫使對手回歸低效人工決策。縱使對手繼續使用受控系統，其性能降級仍帶來戰術戰略收益。

盡管承認數據投毒或削弱全球對AI信任，但保障國家安全與護佑官兵的迫切性，使其在具備法律授權、作戰紀律與倫理監督前提下具備應用正當性。

結論

數據投毒作為隱蔽能力體系的新銳力量，在AI驅動戰爭演進格局中提供獨特優勢。隨著AI日益定義現代軍事運作模式，在對手系統實戰部署前實施隱秘降級的能力，使得以預先塑造戰場——無需直接對抗或公開升級。

此能力非無風險：對手或繼續使用受污染AI達成破壞效果，或利用此類行動宣傳造勢，將責任轉嫁并削弱其公信力。故數據投毒運用須受作戰紀律、法律監督與戰略連續性約束，其使用應配合在爭議域維護道德與敘事優勢的整體工作。

最終，未來戰爭決勝關鍵非僅取決于誰建造最先進AI系統，更在于誰能最有效利用、削弱并控制支撐這些系統的底層數據環境。通過將進攻性防御性數據戰略整合至連貫國安框架，可不費一槍一彈贏得AI戰場持久優勢。

參考來源：美國西點

2025年6月18日 美軍網絡安全專項：美空軍與DARPA聯手加速網絡彈性建設

美國空軍將通過DARPA"彈性軟件系統頂層計劃"，在MQ-9"死神"無人機部署基于形式化方法的工具
 強大致命的軍事力量需依靠尖端韌性軟件驅動美軍作戰系統。然而，國防部門依賴使用30年前安全策略的老化IT基礎設施，致使從傳統架構到先進武器系統均存在固有漏洞。與此同時，威脅行為體正積極利用這些漏洞：攻擊關鍵基礎設施、竊取敏感軍事代碼、逆向工程敏感系統以破壞國家安全。為此，DARPA研發了基于形式化方法的強力工具——這套數學嚴謹的軟件開發方法能在部署前消除可被利用漏洞。美國空軍正與DARPA緊密合作，將此項技術納入MQ-9"死神"項目。區別于傳統漏洞后驗模式，形式化方法通過數學證明在開發階段驗證軟件行為，確保軟件精準執行預設功能從而提升本質安全性。目前DARPA多項形式化方法工具已移交軍種部門投入開發與作戰部署。全面提升網絡韌性亟需大規模應用推廣。

圖：2025年4月15日，隸屬于第432聯隊的MQ-9"死神"（Reaper）遠程操控無人機于內華達州克里奇空軍基地滑行待飛。該無人機正接受空軍軟件升級改造，作為國防高級研究計劃局（DARPA）形式化方法應用驗證項目的重要組成部分。形式化方法指通過建立復雜系統的數學模型，運用數學證明確保系統行為符合設計規范的技術體系，其應用將顯著增強軟件系統穩定性及抗入侵能力。

• 彈性軟件系統頂層計劃

DARPA通過該計劃聯合各軍種滿足需求。頂層計劃包含針對作戰平臺的聯合資助項目，旨在評估關鍵指標：韌性水平、成本、時間及專業技術需求等。
每個項目周期約24個月，目標包括：
? 實現本質更安全的軟件系統
? 加速"操作授權"（ATO）流程
? 精簡軟件開發測試環節
? 編制《最佳實踐指南》促進廣泛落地
 DARPA計劃主管斯蒂芬·庫恩指出："當安危系于系統時，國防部現行的軟件'修補祈禱'模式完全不可接受。頂層計劃將韌性工具引入軍種及工業伙伴，并通過經驗總結推動'構建即正確'理念。此舉將形成可復用的模板，助力各機構將DARPA韌性工具集成至平臺與開發生命周期。"

• 美空軍選定MQ-9作為試點平臺

美國空軍選擇MQ-9系統源于其較低的技術應用門檻與組織文化阻力。空軍生命周期管理中心中高空無人機部門總工程師奧倫·愛德華茲表示："此項目將顯著提升韌性武器系統軟件的實戰部署速度。數字化轉型的文化障礙常被誤認為需要巨額資金時間投入才能見效——這種'轉型鴻溝'的認知謬誤已被持續涌現的政府/商用工具證偽。運用DARPA驗證加速工具將部分檢測環節前置至開發周期，不僅提升MQ-9項目敏捷性，更為美空軍及國防部后續項目創造杠桿效益。"
 DARPA正同步與海軍、陸軍及美國航空航天局（NASA）推進其他頂層計劃平臺實驗。（消息來源：ASD Network）

2025年6月18日 軍工動態：泰雷茲推出無人機專用微型電子戰載荷

法國泰雷茲（Thales）公司正式發布一款輕型遙控電子戰載荷，可搭載于小型無人機執行無線電信號偵測定位任務。該微型載荷無需專業訓練即可由軍事人員操作，標志著可快速部署的新一代互操作傳感器誕生，將有效補充戰區內專業電子戰資產。

此系統在電磁頻譜感知領域實現重大突破：為前線部隊提供前所未有的敏捷、隱蔽、可定制作戰情報能力，陸海軍種均可適配。在2025年巴黎航展（6月16-22日）上，泰雷茲推出新型電子戰解決方案，旨在滿足全軍種對電磁頻譜管控行動深度整合的需求。傳統上僅由高度專業化單位實施的電磁頻譜管控，現已成為所有戰術編隊獲取戰場優勢的先決條件。

隨著電子戰強度持續升級，泰雷茲此款新品致力為包括非專業單位在內的部署部隊提供自主偵測、定位與分析能力。該創新方案源于歐洲競標后法國國防創新局（AID）授予的概念驗證（PoC）項目，在驗證階段成功通過多用戶多場景測試。

泰雷茲無線電通信產品副總裁克里斯托夫·格羅森里（Christophe Groshenry）表示："當前地緣政治格局與新威脅態勢彰顯了電子戰在戰區內日益擴展的作用，所有作戰單位對電磁能力的直接需求持續增長。我們推出的獨特解決方案具有隱蔽易用特性，使非專業部隊能在戰場獲取并保持信息優勢，印證了泰雷茲的創新實力與開發團隊快速響應作戰需求的能力。"

新型載荷重量低于5公斤，功耗控制在40瓦以內，專為輕型無人機優化設計。可搭載于自由飛行無人機、自主無人機或通過線纜供電的系留式無人機平臺，在非主動發射條件下實現數十公里外無線電源偵測——這在對抗環境中構成顯著戰術優勢。

2025年6月17日 軍事合作動態：新加坡國防科技局（DSTA）與意大利ELT集團簽署諒解備忘錄

新加坡國防科技局（DSTA）與意大利ELT集團簽署諒解備忘錄（MOU），旨在深化為新加坡武裝部隊（SAF）共同開發國防技術的合作。該協議于2025年巴黎航展期間簽訂，鞏固了雙方既有的成功合作。雙方將聚焦傳感器與數字技術創新，應用人工智能與機器學習提升電磁頻譜行動（EMSO）能力，以支持新加坡電磁頻譜領域的國防能力建設。

國防科技局局長Ng Chad-Son表示："當今多域作戰環境中，感知-解析-決策能力具有決定性意義。我們期待與ELT集團共同開發電磁頻譜行動創新解決方案，賦能新加坡武裝部隊在復雜環境中實現更快速、更智能、更安全的作戰效能。"

ELT集團首席執行官兼首席運營官多米蒂拉·貝尼尼（Domitilla Benigni）表示："此協議的簽署再次印證我們在電磁頻譜管理領域的專業能力獲得國際認可。新意合作關系持續深化，我們期待與國防科技局在無人平臺電磁頻譜行動等新領域強化協作。"

2025年6月17日 測試設備升級：羅德與施瓦茨推出升級版相位噪聲分析儀

羅德與施瓦茨（Rohde & Schwarz）相位噪聲測試設備行業標準R&S FSWP相位噪聲分析儀及壓控振蕩器（VCO）測試儀完成重大性能升級。該設備是雷達應用及研發制造合成器、恒溫晶振（OCXO）、介質諧振振蕩器（DRO）和壓控振蕩器的理想測試方案。新型選件R&S FSWP-B56G將絕對相位噪聲測量頻率上限從50GHz提升至56GHz——無需外接轉換器，一鍵即可完成操作。此頻段對衛星通信及超高速局域網IEEE 802.3dj、CEI-224G等高速數字應用的抖動測量至關重要。

• 擴展高端信號源加速測量
   升級后的R&S FSWP現支持外接信號源作為本振，實現高達56GHz的絕對相位噪聲測量。采用高端信號源可大幅縮短測試時間：在測試同類高端振蕩器等設備時，僅需少量互相關運算即可完成。根據信號源質量，測量速度較內置源提升最高達1000倍。該設備提供調諧輸出，可將作為本振的信號源頻率鎖定至待測設備頻率。此模式下用戶可選用單/雙外接振蕩器，充分應用互相關技術優勢；亦可采用雙待測設備（2 DUT）模式對兩個相同信號源進行比對測試，并通過3dB校正輸出結果。

• 支持56GHz附加相位噪聲測量
   搭載R&S FSWP-B56G選件的設備可執行高達56GHz的附加及殘余相位噪聲測量（頻率偏移40MHz），適用于放大器等元器件。該應用的內置信號源頻段現已擴展至50GHz（選件支持54GHz）；外接信號源可支持56GHz。

• 新增噪聲系數標記功能
   R&S FSWP新增"NOISE FIGURE MARKER"標記功能。用戶僅需將放大器連接于信號源輸出端與設備輸入端之間，即可輕松完成噪聲系數測量——此創新小信號噪聲系數測量法基于相位解調技術，與相位噪聲測量原理相同。作為兼具信號與頻譜分析功能的設備，R&S FSWP既可基于校準超噪比（ENR）噪聲源執行頻譜分析儀模式的Y因子測量，亦可在相位噪聲測試模式下通過解調實現新型噪聲系數測量。

升級版R&S FSWP相位噪聲分析儀及壓控振蕩器測試儀將于2025年7月上市，并于2025年6月17-19日在美國舊金山莫斯康會議中心舉辦的IMS2025展會羅德與施瓦茨1443號展位首次公開展示。產品詳情參見：//www.rohde-schwarz.com/product/fswp

2025年6月16日 航天進展：英國泰雷茲阿萊尼亞宇航公司宣布ALIGN項目關鍵階段完成

ALIGN是英國首個自主激光星間通信項目。作為萊昂納多（Leonardo）與泰雷茲（Thales）合資企業（股權占比67/33%）的子公司，英國泰雷茲阿萊尼亞宇航公司（Telespazio UK）宣布：自主激光星間千兆網絡（ALIGN）項目第三階段圓滿完成——這是英國開發首套商用自主激光星間立方星通信系統的重要里程碑。該項目獲英國航天局國家太空創新計劃（NSIP）資助，旨在通過激光星間鏈路（ISL）實現安全大容量數據傳輸，徹底革新衛星通信。激光通信傳輸速率較傳統無線電系統提升1000倍，兼具更高安全性與可靠性。

由諾森比亞大學（Northumbria University）主導的ALIGN聯合團隊包含泰雷茲阿萊尼亞、杜倫大學（Durham University）及SMS電子公司（SMS Electronics），并獲洛克希德·馬丁公司支持。自2023年1月啟動第三階段以來，項目成功克服重大技術與進度挑戰，于2025年3月31日截止期限前達成核心目標：

• 激光數據緩沖編解碼板開發
   Telespazio UK成功設計交付激光數據緩沖器（LDB）——作為星間光鏈路（ISL）載荷中央控制系統的定制化集成板卡，集成軟硬件固件，管理所有核心載荷功能并對高速激光數據進行編解碼。

• 光學ISL載荷設計與驗證
   兩臺命名為"FOCUS"（自由空間光通信單元）的光學載荷工程樣機完成構建、集成與測試。該樣機搭載LDB板卡，成功實現單元間高速激光通信演示。

• 立方星平臺集成
  ALIGN團隊完成立方星平臺集成與接口測試，驗證平臺與FOCUS載荷間的電源及數據通信鏈路。

前瞻規劃中，ALIGN團隊正探索第四階段發展機遇。Telespazio UK研發的LDB產品不僅將在ALIGN項目中發揮關鍵作用，更將應用于未來光通信與衛星組網任務，其首次在軌技術驗證已蓄勢待發。

Telespazio UK研發副總裁特雷弗·比爾德（Trevor Beard）表示："我們成功將LDB集成至FOCUS工程樣機，并觀測到自由空間激光鏈路上的端到端高速數據傳輸，這令人倍感振奮。與ALIGN合作伙伴共同開發新型激光器、傳感器及光學組件的過程展現出巨大潛力，這些微型星間鏈路終端呈現的超凡性能令人驚嘆。我們正積極籌備航天級組件的后續工作。"（消息來源：ASD Network）

2025年6月16日 電戰裝備動態：歐洲國家加速部署無人機雷達干擾系統以取代美國技術

歐洲北約成員國正探索將無人機用于空中電磁戰行動（包括雷達干擾），該領域目前是歐洲多國空軍的薄弱環節。意大利萊昂納多公司（Leonardo）透露，10至20個北約國家對其向英國提供的"風暴屏障"（StormShroud）雷達干擾無人機系統表現出濃厚興趣。萊昂納多憑借該產品占據領先地位——該系統將自主研發的"智慧風暴"（BriteStorm）干擾器集成至葡萄牙Tekever公司的無人機平臺。美國、歐洲及以色列競爭者將于本周一開幕的巴黎航展展示其機載電子戰解決方案。當前歐洲在機載電磁戰領域高度依賴美國，部分國家正尋求在美國承諾力度存疑的背景下彌補能力缺口。與此同時，俄羅斯正基于烏克蘭戰場經驗擴充能力體系——在電子戰角色中無處不在的無人機即是明證。"烏克蘭已成為無人機與反無人機的戰場，電子干擾正是其核心組成部分"，荷蘭克林根代爾研究所高級研究員、前歐洲防務局規劃主管迪克·贊迪指出："當前包括電子戰在內的多領域正經歷'無人機化'變革。"

英國皇家聯合軍種研究院分析師賈斯汀·布朗克在三月報告中警示：歐洲北約國家面臨機載電磁戰"關鍵性"能力缺口，若遭遇俄羅斯攻勢將構成重大風險。他呼吁歐洲國家投入資金發展"抵近式"機載電磁攻擊能力，依托"相對廉價"的無人自主系統在敵區上空持久巡弋以實現快速能力擴充。據萊昂納多電子戰銷售副總裁邁克爾·李透露，北約國家及防務巨頭對"智慧風暴"系統展現出"顯著興趣"，但預計2025年第四季度前不會發布官方公告。"部分歐洲國家明確希望降低對美國的技術依賴"，李表示。這位高管雖未透露潛在合作伙伴，但強調萊昂納多已與通用原子（MQ-9"死神"制造商）、土耳其航空航天工業等無人機企業建立合作。盡管"風暴屏障"不會亮相巴黎，萊昂納多將于周一與土耳其Baykar科技公司舉行合資簽約儀式。

區別于武器交戰區外實施的"防區外干擾"，"抵近干擾"通常在敵方防空系統近距展開，而"伴隨干擾"則用于保護己方部隊免遭防空威脅。"波蘭等東歐國家面臨超遠距威脅，無人機升空即需實施抵近干擾"，李解釋道，"因其已處于敵系統打擊范圍內，無法實施防區外干擾"。在萊昂納多看來，無人機抵近干擾器具備成本低、可消耗性強、近距離作戰效能更優等特性，在歐洲戰區可能成為優于防區外干擾的解決方案。不過他也強調兩種手段具有互補性，未來將并存發展。烏克蘭戰局表明：計劃配屬六代戰機的無人系統需"大幅提前"部署，"風暴屏障"等系統可使四/五代戰機提升作戰效能與行動自由度。

"大規模電子戰、誘餌與欺騙平臺本身具有極高價值，烏克蘭戰場已充分印證這一點"，李分析道，"我確信可通過無人機平臺解決集群挑戰，使四代機發揮原始設計效能。"

贊迪則指出將反雷達任務轉移至無人機的趨勢成因："有人戰機因體積與辨識度更易被探測摧毀，且成本極其高昂。此類任務正逐步轉向無人機領域。"盡管萊昂納多憑借英國皇家空軍列裝取得先發優勢，李預計未來12個月內將有競爭對手發布同類產品。"嚴峻的電磁對抗環境催生迫切需求，眾多企業正全力攻關"，李警示道，"若認為沒有其他競爭者開發同類產品實屬盲目自滿。"

雷神公司（Raytheon）生產"微型空射誘餌-干擾型"（MALD-J）導彈——全球首款量產型抵近干擾器；萊昂納多則與歐洲導彈集團（MBDA）合作為英國研發"矛-電子戰"（Spear-EW）抵近干擾導彈。巴黎航展上，雷神將展示為美海軍EA-18G"咆哮者"電子戰機研發的"下一代干擾吊艙"（Next Generation Jammer），其中頻段型號已于去年12月形成初始戰力。包括"智慧風暴"和MALD在內的西方現代雷達干擾系統均采用數字射頻存儲（DRFM）技術——通過記錄并修改敵方雷達信號，制造虛假目標或實施噪聲壓制。

"風暴屏障"技術源于美英F-35戰機配裝的"智慧云"（BriteCloud）數字誘餌系統（英國"臺風"及瑞典"鷹獅"亦可選裝）。李坦言烏克蘭、中東與遠東局勢使"潛在對手正快速學習，'風暴屏障'的研發彰顯英國應對此類威脅的雄心"。德國亨索爾特（Hensoldt）開發的"卡萊特隆攻擊"（Kalaetron Attack）機載干擾器聚焦"臺風"戰機的防區外干擾與伴隨干擾任務，亦支持抵近干擾構型。該公司2023年完成DRFM系統飛行測試，并將亮相巴黎航展。

由西班牙英德拉（Indra）牽頭，聯合亨索爾特、意大利電子（Elettronica）及瑞典薩博（Saab）的聯合團隊，正推進"協同任務敏捷電子攻擊"（REACT）項目——旨在開發可集成于無人戰機實施抵近干擾，或搭載吊艙執行伴隨干擾的多功能干擾能力。該項目繼三年可行性研究與設計階段后，于2023年獲歐盟4000萬歐元資助（總預算6970萬歐元），第二階段將持續至2028年。REACT隸屬于歐盟"永久結構性合作"（PESCO）框架下2019年設立的機載電子攻擊項目。

丹麥武裝部隊5月測試了烏克蘭Skyeton無人機搭載丹麥Quadsat射頻載荷的電子戰系統，稱其具備數百公里外定位攻擊能力，雙方當月即達成電磁頻譜監視合作協議。贊迪總結道："電子戰近年正從平臺中心戰轉型——無論美海軍'咆哮者'專業電子戰機還是法國'陣風'的'頻譜'（Spectra）電子戰套件，核心正轉向無人機承載。"法國泰雷茲（Thales）將于周一發布小型無人機微型電子戰載荷，該公司稱其無線電偵測定位能力將實現電磁情報革命，為部隊提供"前所未有的作戰情報能力"。以色列埃爾比特（Elbit）雖在航展設置電磁戰專區，但聲明不會展出無人機電子戰系統。

李同時指出，"智慧風暴"尚未整合人工智能賦能的"真正認知電子戰能力"，部分受限于AI的功耗需求。"這明確列于技術路線圖，但須探索如何在小型自主載荷上融合機器學習與AI領域的前沿突破"。（消息來源：DefenseNews）

2025年6月13日 網絡安全通報：全球勒索軟件戰術升級加劇企業安全風險

網絡安全公司賽門鐵克（Symantec）6月12日披露："迷霧"（Fog）勒索組織正利用合法開源工具實施網絡攻擊。該團伙通過竊取憑證或利用軟件漏洞滲透目標系統，繼而發起"哈希傳遞"（pass-the-hash）攻擊提升權限，隨后部署開源工具模擬正常活動以規避檢測。今年5月，Fog組織對亞太地區某金融機構使用合法員工監控軟件（Syteca）收集敏感員工信息。該組織還運用后門程序、系統監控工具及其他遠程執行工具建立與命令控制（C2）基礎設施的通信鏈路，維持持久訪問權限、竊取數據并實施額外惡意活動，最終在加密全系統文件前禁用安全工具。我們評估：此類開源軟件的應用標志著勒索軟件戰術對傳統模式的突破，凸顯勒索攻擊持續演進導致的安全風險加劇。（消息來源：Sibylline）

2025年6月16日 軍工試驗動態：切斯動力公司DEFT技術通過英國防部嚴苛驗證

科霍特集團（Cohort plc）旗下切斯動力公司（Chess Dynamics）在國防科技實驗室（Dstl）"冷寂3號"（WINTERMUTE 3）試驗中成功驗證"深度嵌入式特征跟蹤"（DEFT）技術的突出性能。本次嚴苛測試構建了極具挑戰的多目標場景：在復雜背景與多變能見度條件下，水面艦艇、直升機、無人機及陸地載具同步作業。部署于"鷹眼多模態傳感器"（Hawkeye MS）的Vision4ce跟蹤軟件，在晝間光學與紅外傳感器模式下均展現出超越預期的高魯棒性——即使在低對比度環境中仍保持穩定。

DEFT人工智能算法演示了非凡跟蹤能力：在復雜環境中維持強目標鎖定，動態適應對比度變化、目標尺寸、方位角及運動模式變化；其細粒度分類功能可辨別不同艦船類型，滿足自主導航與海事執法關鍵需求。

核心性能亮點包括：
? 對高機動目標實現卓越閉環跟蹤，展現鷹眼平臺與Vision4ce技術的尖端性能
? 以低噪聲清晰圖像識別熱特征與關鍵目標的業界領先紅外能力
? 全時域作戰能力確保復雜環境下的持續探測跟蹤
? 直觀操縱桿界面降低操作負荷，目標鎖定后實現可靠跟蹤

在為期一周的試驗中（含每日拆裝流程），鷹眼MS平臺始終保持極高可靠性、魯棒性與精確度。其精密運動機構與強勁電機有效抵消風力干擾，維持毫米級定位精度。

切斯動力圖像處理總監史蒂夫·霍格表示："試驗證實Vision4ce技術具備真實環境下的卓越性能，我們基本實現了'即瞄即捕'（point and shoot）能力——自動模式輸出高質量數據且操作培訓需求極低。DEFT系統在復雜多目標場景中維持精準識別跟蹤的能力，印證了我們在AI監視解決方案的領軍地位。該驗證成果建立超越內部測試的關鍵公信力，表明技術已就緒應對現代國防應用需求。"

成功試驗推動切斯動力建立高效自動化流程：快速迭代開發增強型AI模型，并通過軍事終端用戶實戰反饋驗證系統易用性。Dstl發言人評價："本次多目標高速艦船交叉機動測試中，切斯目標探測跟蹤系統表現優異。操縱界面直觀易用，目標選定后的跟蹤穩定性令人印象深刻。"

DEFT技術代表切斯動力光電系統實時視頻處理方案的最新突破，旨在提供先進自主能力的同時降低培訓需求與操作復雜度。詳情參見：www.chess-dynamics.com

2025年6月13日 網絡威脅關鍵點

? "Mirai"僵尸網絡新變種將持續推高錄像設備安全風險（詳見《賽比林網絡每日分析報告》2025年6月9日）
? 惡意npm軟件包攻擊事件凸顯全球企業安全風險（詳見《賽比林網絡每日分析報告》2025年6月10日及下文技術分析）
? 分布式拒絕服務（DDoS）攻擊激增加劇金融業安全威脅（參見下文技術分析）
? 新型"智能攻擊"（SmartAttack）揭示智能手表設備對物理隔離環境的安全威脅
? "迷霧"（Fog）勒索軟件持續演進的戰術突顯企業安全風險加劇

本周事件技術分析

不明威脅行為體正針對全球開發者實施破壞性網絡攻擊：攻擊者首先向npm軟件包（"express-api-sync"和"system-health-sync-api"）注入惡意代碼。這些軟件包通常用于下載實現應用程序間數據同步的接口（API），但篡改后的軟件包將在受感染系統秘密安裝后門程序。"express-api-sync"利用靈活參數執行遠程指令，隨后刪除所有系統文件（含源代碼、配置文件及本地數據庫）致使系統癱瘓；"system-health-sync-api"則偽裝合法功能執行數據同步配置，在收集大量系統信息后實施文件刪除，其跨系統運作能力較前者更復雜。

兩個軟件包均通過簡單郵件傳輸協議（SMTP）隱藏命令控制（C2）通信以規避檢測，并預設三個執行端點確保平臺級文件刪除的冗余保障。據報道，這些攻擊不留執行痕跡，彰顯威脅行為體的高階能力。

"迷霧"勒索組織使用合法開源工具實施攻擊：該團伙慣用竊取憑證或已修補漏洞（含CVE-2024-40711），常針對微軟Exchange服務器實施滲透。其后通過哈希傳遞攻擊提升權限，部署開源工具模擬合法活動規避檢測。2025年5月，該組織曾對亞太某金融機構使用開源員工監控軟件"Syteca"竊取敏感信息，并通過指令清除軟件痕跡凸顯其隱蔽能力。該組織還運用后門程序、系統監控工具及遠程執行工具建立C2通信，維持持久訪問、竊取數據并實施附加惡意活動——含利用開源工具"GC2"竊取谷歌云盤/SharePoint文件，以及"C2信標Adaptix"。

非窮盡防護建議清單
? 持續監控設備與網絡異常活動
? 將已公開入侵指標（IoCs）添加至安全系統，配置防火墻阻斷惡意IP外聯
? 部署基于行為的終端檢測響應（EDR）方案，優先識別初期入侵跡象
? 開展網絡安全意識培訓，提升用戶識別釣魚攻擊及社會工程能力

（消息來源：Sibylline）

2025年6月13日 測試設備發布：羅德與施瓦茨推出革命性FSWX信號與頻譜分析儀

羅德與施瓦茨（Rohde & Schwarz）發布全新FSWX信號與頻譜分析儀——全球首款配備多輸入端口的多通道信號分析儀，開啟信號分析新紀元。該儀器首創尖端多路徑架構實現創新互相關功能，結合卓越的低相位噪聲（保障高信號純度）、無雜散動態范圍及優異殘余誤差矢量幅度（EVM），提供市場獨有的射頻性能。8 GHz超寬內部帶寬可全面分析復雜波形與調制方案，配合高速測量及定制化分析工具，FSWX為現代射頻應用樹立性能新標桿：涵蓋有源射頻元件測試、前沿汽車雷達測試、復雜機載雷達場景、航空航天衛星測試，直至5G+等WLAN與蜂窩技術的最新挑戰。

羅德與施瓦茨頻譜與網絡分析儀、電磁兼容及天線測試副總裁邁克爾·菲施萊恩（Michael Fischlein）表示："FSWX徹底重構了信號分析技術。其創新架構使用戶能應對無線通信與雷達技術演進中先前無法實現的復雜測量場景——簡言之，FSWX實現了不可能測量的創舉。"該儀器創新設計包含多輸入端口、互相關能力、先進濾波器組及寬帶模數轉換器（ADC）。

• 多輸入端口
   多通道FSWX可同步測量同頻/異頻信號源。各同步輸入端口均支持4 GHz分析帶寬，用戶能無縫解析多信號交互效應，開拓全新測量場景（如波束賦形天線陣列相位相干性測量，適用機載/汽車雷達傳感器）。

• 多路徑架構與互相關功能
   先進多路徑架構支撐FSWX獨有互相關模式：單路信號在內部被分離輸入雙獨立路徑（各含專用本地振蕩器與ADC）。基于此設計，數字后端應用高級互相關算法可有效消除儀器固有噪聲，顯現在傳統分析中難以觀測的雜散。此功能在測量誤差矢量幅度（EVM）等移動通信關鍵指標時尤其重要——傳統分析儀的附加寬帶噪聲會限制EVM測量精度，而FSWX通過互相關功能為待測設備提供無干擾的精準EVM分析。該架構同時支持高級觸發選項（如可在分頻器后各接收路徑獨立設置中頻/射頻功率觸發），輕松解析雙射頻信號間的相互影響。

• 先進濾波器組與寬帶ADC
   傳統頻譜儀在微波頻段采用YIG濾波器實現預選，但其頻率響應特性常需在寬帶分析中旁路。FSWX采用覆蓋全頻段的濾波器組結合寬帶ADC，無需YIG濾波器即可執行預選信號分析。濾波器組提供高精度優化配置，顯著降低雜散信號干擾風險；窄帶應用仍可選配YIG濾波器。

• 創新固件應用
   FSWX搭載CrossACT（跨應用控制觸發）固件功能：跨輸入通道同步多路測量，支持多工具同步分析。此功能簡化對比流程（例如判定雷達信號諧波對5G信號EVM性能的影響）。基于Linux的操作系統提供高安全性及長期支持，滿足高敏環境需求，其穩定性使FSWX成為嚴苛應用的理想之選。

羅德與施瓦茨將于2025年6月17-19日在美國舊金山莫斯康會議中心舉辦的IEEE MTT-S國際微波研討會（IMS）1443號展位首次公開展示FSWX分析儀。

參考來源：BATTLESPACE

人工智能（AI）正日益成為指揮控制（C2）及相關決策鏈的關鍵組成。AI系統通過賦能指揮員依托數據信息實現更快、更高效的決策支持，其核心價值在于顯著加速指揮控制活動。然而此類系統兼具高度復雜性：決策結果常呈“黑箱效應”難以解析驗證，且面臨倫理思量困境。為消減這些缺陷，人類操作員無需認同AI的每項決策，但必須保留對系統的實質性掌控權，確保可隨時干預并中止特定決策。鑒于AI賦能的指揮控制活動持續加速，指揮機構維持這種“可干預性”的能力將面臨嚴峻挑戰。

引言??

高效遂行作戰行動離不開信息的快速共享與處理。隨著數字化系統與傳感器陣列的普及使當代戰場呈現“數據富集化”特征，指揮員必須處理持續膨脹的數據量以有效實施作戰。為迅速解析數據內涵，指揮員日益依賴基于人工智能（AI）的決策支持系統。AI在指揮控制（C2）領域的深度應用正加速從戰役規劃、戰斗執行到作戰行動的全鏈路決策進程，成為應對戰爭演變中速度、規模與復雜性升級的“關鍵賦能器”。此處C2特指“指揮官對所屬部隊行使指揮權與作戰指令下達以達成任務目標”的行為。

AI的戰略價值提升及其引發的“C2加速效應”，使指揮體系面臨多重挑戰：包括系統過度依賴、可信度缺失、操作訓練不足等固有問題，以及AI賦能的指控系統在戰術、技術與倫理層面構成的“三維風險”。核心矛盾在于如何認知AI應用于C2的固有缺陷，并通過平衡“人機協同決策”機制予以消解。

本文主張：AI驅動的C2加速既具必要性又存戰略價值，但必須確保人類持續“接入”AI輔助決策回路——“決策回路”指代完整決策流程，“接入”狀態意味著人類無需認同AI每項決策，但須保留決策實施中的干預權與緊急中止能力。論文首先剖析“AI加速C2”的收益風險及衍生影響，繼而聚焦該進程對陸軍指揮機構的具體效應，最終為歐洲地面部隊提出針對性建議。

1. AI賦能的C2加速效應影響分析??

技術創新及時有效的應用對戰爭實施具有關鍵作用。自海灣戰爭精確制導彈藥與數字系統問世以來，軍事領導者始終致力于打造新興技術賦能的高效快速部隊。與此同時，戰場電子化與數字化革命使傳感器與數據系統呈指數級增長——能否及時有效進行數據優先級排序將獲得決定性優勢。為AI算法提供數據的傳感器至關重要，其信息處理速度遠超人類能力上限。因此，對全域傳感器海量數據進行優先級排序是支撐C2決策的核心環節。

AI帶來的效率增益正全域加速指揮控制活動。正如沃特林（2023）強調：數據的戰術價值存在有效期，信息有效性驗證周期必須短于其戰術價值存續期。該過程同時依賴硬件與帶寬能力以實現數據高速傳輸。為避免系統過載，AI可進一步優化數據傳輸優先級。這在電子飽和戰場尤為重要——陸軍部隊無法依賴海空平臺級帶寬資源時，AI可最大化有限帶寬利用率，從而提升決策精確度與效能。

基于海量數據的AI網絡系統日趨復雜化，其部署運作難度同步增大。地面部隊管理此類系統面臨獨特挑戰：需建立更多連接節點、保障高能耗系統電力供應、應對復雜地形干擾。為構建AI輔助C2體系建立的節點網絡，更易成為敵對國家與非國家行為體網絡攻擊的突破口。硬件與軟件的雙重制約使AI系統實戰部署仍存挑戰。

指揮官在作戰中必須應對“戰爭迷霧”（克勞塞維茨提出的不確定性概念）、摩擦阻力、戰場恐懼及態勢突變。虛擬環境研發的AI系統初涉高風險實戰環境時極易出現異常。其原因包括訓練數據缺失或受安全/后勤限制無法開展實戰化測試。AI系統持續面臨“戰略混沌”中戰場摩擦、多義性及多重可能結果的壓力。

AI在C2決策相關的倫理道德領域同樣存在局限。當前無人干預的致命性自主武器系統實施動能打擊決策，已違反《國際人道法》武裝沖突條款。這引發責任歸屬與可追溯性質疑：若AI決策違反國際人道法，追責主體如何界定？以軍事必要性為由授權AI處理道德困境的做法，仍存國際爭議（Johnson, 2023）。該爭議將深度影響AI在軍事體系及C2決策回路中的定位。

AI與C2結合可指數級提升通信能力、數據分析與決策效率。隨著技術進步，AI賦能的C2發展具有必然性。然而C2全流程自動化將催生新脆弱性并危及系統生存能力：基于網絡連接的AI系統及其數據存儲節點面臨多重網絡攻擊風險。更關鍵的是，決策加速正改變戰略戰役層級的戰爭節奏，理解這些新動態成為當務之急。C2中AI自動化程度最終取決于部隊結構需求、戰場約束與任務目標。

武器系統與決策鏈的AI應用將重塑戰略格局與力量平衡。軍隊戰略原則須納入AI與C2加速要素。值得注意的是，AI將深刻改變戰爭的倫理屬性與法律特征。歐洲地面部隊需展現對國際秩序及其規則體系的維護承諾——若欲充分利用AI賦能的C2優勢，其指揮機構必須直面這些挑戰。

2. AI賦能C2加速效應對地面部隊指揮機構的深層影響??

決策結構中的所有信息最終匯聚至指揮員。指揮員的戰場態勢感知能力取決于信息數量、關聯價值及其獲取、理解與響應速度。有學者將態勢感知定義為“士兵對己方與敵方的相對位置關系，以及周邊作戰意圖的認知程度”。AI通過優化數據優先級排序與分發效能，協助指揮員預判敵軍動向并規劃己方兵力部署。在聯合全域作戰背景下，AI對戰場態勢的“實時全景掌握”，可加速多軍種在“決策回路”中的行動協同。該能力通過預判敵方行動增強部隊“抗毀韌性”，使地面部隊能在AI支持下實施精準高效作戰。

AI通過彌補人類“認知與生理局限”進一步提升地面部隊戰力。C2流程中“關鍵環節自動化”可有效抑制疲勞與人為失誤。倫理層面而言，整合“戰場微觀態勢”與法律體系的AI系統，可實現更精確的“武裝沖突法比例評估”及合規打擊決策。盡管將倫理準則植入AI無法消除算法偏見，但結合人類監管可降低“違法使用武力”風險。隨著AI加速C2全流程，通過抑制人因失誤提升決策可靠性的框架愈發重要。

然而AI系統的“技術新穎性”與“快速迭代”特性，阻礙指揮機構深度整合應用。要使AI有效支持C2決策，系統除準確性外更需具備“可信賴屬性”。當AI輸出結論的“驗證復雜度”遠超傳統模式時，指揮員決策意愿顯著降低。這種“黑箱效應”——即不可解析的AI輸出——持續削弱信任根基。“技術脆弱性”構成另一信任障礙，例如支撐AI決策的“關鍵數據鏈”可能因戰場環境失穩。標準化演訓體系、抗毀架構與“高質量數據鏈”仍是建立人機信任的基石。

AI引發的“C2半自動化轉型”，促使指揮員角色從“系統主導者”轉向“團隊協作者”，深刻改變行為模式與認知框架。該轉型易滋生“決策依賴癥”，若缺乏批判性思維，指揮員可能誤判“失真AI結論”。當系統“突發失效”或“可靠性降級”時，過度依賴將削弱戰場“自主應變力”。“創造性思維”與“動態適應力”始終是C2決策核心，AI應作為賦能模塊而非替代要素。歐洲地面部隊需貫徹“用戶中心”研發原則，引導作戰人員參與AI系統“需求設計”與“實裝訓練”。配合“持續強訓”，官兵將逐步掌握技術特性、構建“邏輯理解力”并建立“作戰信任度”。

AI在深度融入“決策回路”后已非被動工具，正演變為戰爭中的“戰略行為體”。這引發出超越常規的倫理詰問：是否應賦予AI“責任主體”身份及其相應權責？AI依賴度提升正重構指控體系內的“跨域協作機制”，亟需建立承認AI作戰主體地位的“新型條令架構”。

指揮官應對AI輸出保持“合理性存疑”，培養“批判思維”、“直覺感知”與“倫理抉擇”的復合決策素養。隨著“決策回路超速化”與AI依賴加深，人類（尤其指揮員）在C2中的職能定位需“動態校準”。歐洲地面部隊應警惕“AI專屬脆弱域”：重點防范“數據投毒”與“網電突襲”。強化“系統全維監控”、設限“網信活動邊界”及“安全數據實踐”，是維持AI戰場“存活性”與“可信度”的關竅。在滿足上述條件且確保人類“全時介入”決策回路的前提下，歐洲地面部隊方能有效釋放AI的C2賦能價值。

結論??

人工智能（AI）在指揮控制（C2）活動與決策中的作用將持續呈不可逆指數級增長。這將加速決策回路的運轉以及支撐決策的數據處理與分發進程。為維持“全時介入”決策回路，指揮機構必須重構職能定位并重組現有C2體系。人類參與及監督機制仍不可或缺——AI賦予的作戰效率、態勢感知與響應速度，不應以犧牲倫理準則與責任追溯為代價，更不應“主導指揮思維”。AI研發應用須恪守“輔助而非替代”原則，維護人類在C2決策回路的核心地位。

若未能融入部隊文化及條令體系，AI等“顛覆性技術”將無法釋放全部潛能。為充分獲取戰爭各層級的AI決策紅利，歐洲地面部隊亟需革新C2架構，并通過系統化訓練使指揮員隊伍掌握工具底層邏輯。最終，AI在C2領域的重要性攀升將使“高效應用者”贏得戰略優勢，此趨勢將重塑全球力量平衡。歐洲地面部隊唯有實現“風險控制”與“效能釋放”的動態平衡，方能維持軍事優勢。

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人工智能（AI）正引發全球各行業的革命性變革，防務領域亦不例外。隨著全球安全威脅日益復雜化與數字化，各國正重新思考如何保障邊境安全、解析情報并執行任務。從增強態勢感知到高性價比解決方案，AI正為更智能、更高效、更安全的防務系統開辟道路。

至2028年，全球軍事AI支出預計將突破300億美元。歐洲正加速防務AI投資布局，為具備技術響應能力的企業創造重要機遇。

現代防務中AI的角色：核心創新

防務領域正經歷由AI技術進步驅動的結構性變革，重塑軍事行動的規劃、執行與評估方式。以下歐盟支持的項目彰顯AI如何應對戰略防務優先事項（據最新行業洞察）：

• AI4DEF：智能化決策與多域作戰

"國防人工智能"（AI4DEF）項目聚焦運用AI提升態勢感知、優化決策能力，并強化跨域（含無人機任務與聯合情報監視偵察/ISR分析）規劃效能。通過AI整合，防務系統可實現海量數據實時處理，驅動快速精準決策。該項目凸顯歐洲將AI嵌入陸、空、網、天多域作戰的實踐路徑。

• ARCHYTAS：高能效與成本效益AI方案

"基于非常規加速器的可靠/高能效AI系統架構"（ARCHYTAS）項目優先開發可擴展的節能AI基礎設施，集成神經形態計算與光電加速器等前沿技術，兼顧性能與可持續性目標。此項目反映歐洲現代防務系統對技術創新與環境責任的雙重關注。

• STORE：防護成像與戰術數據安全

"光電圖像識別評估共享數據庫"（STORE）計劃旨在構建AI算法支撐的安防成像數據庫，實現戰術級實時分析。該計劃增強地面作戰態勢感知能力，確保關鍵任務成像系統符合嚴苛網絡安全標準——這對保護當今技術驅動沖突環境中的國家利益至關重要。

歐洲防務AI

歐洲國家正通過"歐洲防務基金"（EDF）等倡議追求更高防務自主權與創新能力。該基金資助AI、先進計算與互操作性解決方案的跨境研發。AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等項目印證了歐洲強化防務韌性、降低對外部技術依賴的決心。

隨著歐洲各國加大推進軍事能力現代化，北美企業引入AI解決方案并與歐洲協作正加速形成。然而，歐洲市場的進入面臨監管復雜性、文化差異與本地化銷售策略需求等挑戰。

AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等防務AI進展標志著行業變革機遇。通過提升態勢感知、優化決策與強化網絡安全，AI正助力防務機構高效運作。對企業而言，此刻是將專業能力引入、共塑防務創新未來的最佳時機。

參考來源：eurodev

美國網絡司令部、陸軍網絡司令部、聯邦緊急事務管理署（FEMA）及產業界領導人齊聚"2025聯邦行政論壇國防與國土安全網絡進展及最佳實踐"研討會，共議優先發展人工智能、威脅情報與網絡韌性如何強化國家網絡安全防御以應對持續涌現的新型威脅。專家組成員包括：

• 詹姆斯·休伊特準將，美國網絡司令部J3現任作戰副總監
• 布萊恩·維斯涅夫斯基準將，陸軍網絡司令部司令動員助理
• 格雷格·愛德華茲博士，聯邦緊急事務管理署首席信息安全官
• 拉蒙特·科普蘭，威瑞森聯邦解決方案架構高級總監

美國網絡司令部強化跨機構網絡防御

美國網絡司令部J3現任作戰副總監詹姆斯·休伊特準將指出，當前網絡攻擊者"技術手段與戰術、技術與程序（TTPs）迭代速度空前"。他強調需加強網絡安全措施以應對威脅激增，并著重闡明跨機構協作（尤其是國防部、國土安全部與FEMA間）對構建統一網絡防御戰略的重要性。休伊特還論及數據標準化在網絡安全中的關鍵作用："我們擁有大量網絡安全工具...但過往未能有效整合網絡全域數據、日志與掃描信息實現聚合與聯邦化。"他解釋稱，此項"戰場空間感知"舉措通過設備級風險識別強化整體安全態勢。

陸軍網絡司令部論AI驅動威脅情報與網絡防御

陸軍網絡司令部司令動員助理布萊恩·維斯涅夫斯基準將重點介紹其AI驅動成果："近期推出的'全景節點'AI原型系統成效顯著。"該計劃由艾倫·莫倫科普夫主導，利用AI增強風險評估、漏洞管理與威脅情報。維斯涅夫斯基詳述AI如何擴展防御能力："原型系統核心目標在于構建與企業任務保障服務自動化交互機制...并與網絡威脅情報協同應用，從而實現漏洞管理、風險管理與事件響應的規模化處理。"美國網絡司令部對該系統的采納標志著自動化網絡防御重大突破，凸顯政府網絡行動全面整合AI的必要性。

聯邦緊急事務管理署在網絡威脅情報與備戰中的角色

聯邦緊急事務管理署首席信息安全官格雷格·愛德華茲博士闡述該機構網絡安全職責時稱："我們必須聚焦最嚴峻威脅，而網絡威脅情報對此至關重要...雖非身處前線...我們負責協調。"他詳述了FEMA"網絡安全顧問計劃"——該計劃向地方辦事處派遣專家協助風險緩解與威脅情報工作。"我們稱其為網絡安全顧問而非網絡保護團隊（如美國網絡司令部所屬）。但當我們將顧問派往災區現場時，發現存在網絡專業能力缺口。領導現場響應的聯邦協調官需與州、地方官員及聯邦政府協作，但其專長在災難管理而非網絡安全。為此我們基于任務需求與威脅情報戰略部署顧問，確保其出現在最需要區域。"這些顧問通過提供現場網絡安全專長支持FEMA網絡韌性建設。

產業合作強化政府網絡安全

威瑞森聯邦解決方案架構高級總監拉蒙特·科普蘭描述該公司作為聯邦網絡現代化及部署安全訪問服務邊緣（SASE）方案關鍵伙伴的角色。"我們協助聯邦機構建立連接，聚焦網絡現代化以確保數據驅動時代任務就緒。"他強調威瑞森網絡安全戰略："致力于從網絡底層構建安全——引入SD-WAN、SASE服務以保護終端設備。"威瑞森通過將安全嵌入網絡基礎設施核心，助力政府機構主動防御進化中的網絡威脅，確保任務連續性、擴展性與韌性。

2025年及未來優先事項

專家組提出2025年重點方向：運用AI實現威脅快速檢測與響應；持續實施零信任提升身份安全；推進"網絡司令部2.0"計劃優化行動與人員專長。其他重點包括升級聯邦網絡彈性、擴展"前出狩獵行動"主動消除威脅、通過數據合理化改進分析能力。

科普蘭強調：面對由創新、自動化與主動防御定義的安全未來，需在傳統防御方法外構建涵蓋威脅情報、檢測與緩解措施的綜合韌性體系。

參考來源：//governmenttechnologyinsider.com/ai-threat-intelligence-and-cyber-resilience-help-shape-priorities-for-the-departments-of-defense-and-homeland-security/

當AI智能體需協同工作時，傳統單智能體架構常顯不足，形成制約性能與可靠性的瓶頸。

選擇合適的多智能體協調策略并非技術細節問題——而是關鍵任務。智能體間協調失效可能導致災難性故障、行為沖突及系統性低效。

然而，有效協調可釋放顯著優勢：基于當前需求彈性調整系統規模的可擴展性；通過專用智能體實現任務專業化；以及通過任務分配規避單點故障提升系統魯棒性。

本文探討多智能體系統中集中式與分布式控制策略的核心差異。

何為多智能體協調策略？

多智能體協調策略是組織多個自主AI智能體（為共同目標協作）的決策制定、信息流與任務分配的系統性方法。任何協調策略的核心組成部分包括：

通信協議：智能體交換信息的方法
決策層次結構：決定決策制定方式與層級的架構
狀態管理：維持系統狀態感知的路徑
沖突解決機制：處理優先級競爭或資源爭用的流程

在企業AI系統中，協調機制對應對多項技術挑戰至關重要。這些挑戰包括：
? 資源爭用：多個智能體需爭奪有限資源；
? 冗余操作：智能體無意間重復執行任務；
? 死鎖：智能體相互阻塞導致進程停滯；
? 目標沖突：可能損害系統性能的意圖分歧。

理解集中式多智能體協調策略

集中式協調策略指單一智能體或組件維持全局系統狀態，并為系統中所有智能體制定決策，引導其行動以實現共同目標。該策略采用分層架構：頂層中央控制器通過預設通道向執行智能體下達指令，執行智能體則通過結構化機制反饋信息。

此種技術架構為復雜協調任務提供顯著優勢。中央控制器憑借完整系統信息實現全局優化，確保確定性行為與結果一致性。全局視角實現高效資源分配并在執行前預防沖突，使集中式控制對關鍵任務系統尤為有效。

空中交通管制系統是集中式協調的典型實例——控制塔臺指揮多架飛機維持安全與效率。類似地，工業制造場景的機器人常采用中央控制器協調裝配線機器人的精確移動與交接動作。

分布式協調策略指決策權分散于多個智能體的方法，各智能體基于局部信息運行，通過點對點交互實現系統級目標協調。

該架構依賴智能體間的直接通信網絡，每個實體基于局部系統視角與本地目標自主決策，同時遵循協調協議。

分布式系統的技術特征體現為去中心化決策流程（消除單點故障并支持信息并行處理），以及通過簡單局部交互涌現群體智能的突現行為（如雷諾茲基于基礎規則與局部通信實現的鳥群模擬研究）。

群體機器人是分布式控制的典型案例：多個簡易機器人無需中央指令，通過局部交互協同完成任務。類似地，去中心化金融系統不依賴中央機構，利用共識算法驗證分布式節點交易。

此類分布式方案常采用以下技術協議：
? 流言協議（信息傳播）
? 共識算法（跨智能體協同決策）
? 市場機制（資源分配）

集中式與分布式多智能體協調策略差異

兩種策略的選擇影響系統性能至容錯能力等全方位特性，具體差異如下：

決策流程

集中式協調通過單點決策流程運行，利用全局系統可見性。此類系統憑借全局優化能力，可基于完整信息制定決策，實現資源統一分配與權威指令執行。以分層規劃算法為例，該方法確保行動一致性，但應對局部條件變化時靈活性受限。

分布式系統采用多種共識機制，允許多節點參與決策，包括多數決投票系統、基于拍賣的資源分配方法及基于局部信息的自主決策。合同網協議即分布式策略范例，允許節點依據能力與當前負載競標任務，形成類市場環境。

兩種方法的技術影響顯著：集中式系統初始決策速度更快，但隨復雜度提升面臨可擴展性挑戰；中央控制器失效將導致系統癱瘓，形成危險單點故障。分布式系統雖更具韌性，需復雜協調機制，并可能導致跨組織結果不一致。

集中式系統初期實施較簡單，但規模擴展后復雜度驟增。分布式系統需更高前期設計復雜度，但在動態環境中（尤其采用AI代理工作流時）展現更優適應性。

信息流與通信模式

集中式協調系統采用中心輻射模式傳輸信息，數據匯聚至中央節點后分發。這種層級結構建立清晰的通信通道，決策通過組織自上而下傳達。中央節點匯總輸入、處理信息并發布指令，確保策略統一執行與系統級高效更新。

分布式協調通過點對點通信網絡運行，信息在節點間橫向流動且無需中央仲裁。此類系統常采用流言協議（節點周期性隨機選擇鄰居交換信息，逐步實現全網數據傳播）。

此類局部信息交換降低單點依賴，但引入數據復制開銷與同步挑戰（如分布式哈希表DHTs以通信開銷增加為代價提升數據可用性）。

兩種模式的性能特征差異顯著：集中式系統常規操作延遲較低，但峰值負載時中央節點面臨帶寬瓶頸；其請求-響應通信模式優化效率，但中央節點故障易致系統癱瘓。分布式系統采用發布-訂閱機制分攤帶寬需求，減少擁塞但可能增加整體延遲。

集中式系統若中心節點失效將導致服務完全中斷，但邊緣節點故障不影響整體運行。分布式系統則實現優雅降級——局部網絡不可達時仍以效率降低為代價維持運行。這種韌性需付出代價：維持信息新鮮度需更頻繁同步，迫使系統架構師在計算與網絡延遲間權衡平衡。

可擴展性特征

集中式協調方法因設計限制面臨固有擴展瓶頸。隨系統規模擴大，計算瓶頸以O(n2)復雜度顯現（n代表智能體數量）。

此二次方增長在現實案例中顯著：NOX控制器最大處理能力為每秒3萬流請求，而企業網絡常需超千萬流請求，凸顯集中式架構的根本瓶頸。

分布式協調方法展現O(n)復雜度的優異擴展特性。通過將協調限制于鄰近節點或有限組群，系統處理負載隨網絡規模線性分布。

這使得系統可擴展至更大規模智能體群，避免集中式架構的計算爆炸問題。容錯能力亦隨規模提升增強，錯誤保持局部化而不會在協調機制中擴散。

地理分布對集中式系統提出額外挑戰：通信延遲與網絡復雜度正相關。當通信延遲隨距離顯著增加時，采用鄰近節點交互的稀疏控制器性能可能優于全連接通信的集中式系統。

此性能權衡在地理分散系統（如分布式數據中心）中尤為突出，需平衡空間靈活性與協調開銷。

增強型集中式控制器（如Beacon）通過并行處理實現優異性能（24.7微秒延遲處理1280萬流），而分布式控制器（如Kandoo與DIFANE）在百萬級流量下保持低延遲且無單點故障。

最優解取決于具體應用需求，分布式方法通常為企業級AI部署提供更優容錯能力與可擴展性。

實施復雜度與開發開銷

集中式協調系統通過直白的實施模式提供顯著的開發優勢。單一控制點管理所有智能體，調試流程因執行路徑可預測而更直觀。

然而，隨著狀態復雜度提升，集中式系統在管理并發操作時面臨嚴峻挑戰，處理復雜互依智能體狀態時易成瓶頸。

分布式協調引入額外實施障礙，開發團隊需應對競態條件、局部故障場景及復雜狀態同步問題（此類問題復現與調試難度極高，凸顯AI智能體開發的常見挑戰）。

但此方法在實現專用智能體行為時優勢顯著：各組件可更高自主運行并降低通信開銷（對通信故障頻發系統尤為重要）。

兩種方法的技術考量差異顯著：集中式系統通常提供更強狀態一致性保障，但需穩健死鎖預防機制；分布式系統必須設計精巧沖突解決策略并優雅處理競態條件。

開發框架映射此分野：Kubernetes等編排平臺提供集中式控制平面，而Holochain等點對點框架與智能體AI框架支持真正分布式協調。

行業經驗表明，團隊常低估從集中式轉向分布式實施的復雜度躍升。僅調試基礎設施就需大量投入——可視化信息流與重建分布式執行時間線的專用工具對維持系統可靠性至關重要。

任務分配與資源管理

集中式協調系統遵循全局優化原則進行任務分配：中央控制器掌握全部資源信息，可確定性指派任務。

該方法通過匈牙利分配法等算法實現高效資源利用（基于完整成本矩陣將任務最優匹配至智能體）。中央控制器可實施效用函數，平衡系統級性能目標與個體智能體能力。

分布式系統采用基于協商與市場原則的分配機制。合同網協議允許智能體自主發布任務、接收投標并分配合約，無需中央監管。類似地，基于拍賣的方法實現任務涌現式分配（智能體依據能力與當前負載競標）。此類系統常達成帕累托效率（無法在不損害其他智能體前提下優化任一智能體處境）。

納什均衡等數學模型為不同范式的資源分配效率比較提供理論基礎。去中心化并行隨機梯度下降（D-PSGD）算法表明，當有效利用局部信息時，分布式系統有時可超越集中式方案。這在時空靈活性可通過協調優化模型開發的地理分布式系統中尤為顯著。

集中式系統通過全局知識實現最優分配，但易受瓶頸制約；分布式方案（如地理分布式數據中心采用的方法）通過自適應局部條件的自主智能體獲得韌性。

在無法獲取完整信息的動態環境中，此類分布式機制通常犧牲部分理論效率以換取更強魯棒性與可擴展性。

混合方法與適用場景

混合協調策略融合集中式與分布式控制要素，以克服純方案的限制。此類系統通常采用分層協調架構：中央樞紐監管高層策略，而智能體半自主運行。

該方法平衡集中式AI治理與分布式執行，允許各領域自主管理流程，同時由中央團隊確保標準統一與戰略協同。

混合系統技術實現：包括聯邦聚合（本地模型獨立運行并周期性向中央系統同步更新）。實際案例如DAIS AI框架：以聯邦方式將AI計算分布至邊緣、霧與云節點，結合本地處理與中央編排，提升可擴展性與韌性。

策略選擇考量
? 集中式控制：適用于小規模系統（需強一致性與緊密協調）
? 分布式方法：適合需容錯與本地適應性的地理分散大規模系統
 ? 混合模型：最佳適配復雜混合需求場景（如供應鏈網絡：本地節點自主優化，同時向中央系統提交全局監控）

金融交易系統常采用集中式控制保障精準與一致性，內容分發網絡依賴分布式系統實現擴展性與冗余。混合方法在地理分布式數據中心等場景表現卓越——通過非對稱納什議價模型按貢獻比分配收益，同時中央協調優化工作負載。

組織可隨系統成熟度調整協調策略：初期采用集中式控制強化治理，隨規模擴展逐步引入分布式元素。關鍵在于持續對照業務目標評估系統性能，動態平衡集中控制與分布式自主權，適應需求變化與技術演進。

參考來源：galileo

現代戰場已不再僅依賴物理力量與火力優勢。數據、速度與安全通信如今同等重要，甚至更為關鍵。當今軍事與國防行動要求實時情報、協同響應，以及AI驅動工具、無人機與單兵可穿戴設備的無縫整合。

但核心問題在于：傳統網絡并非為此而生。

眾多軍事與公共安全機構仍依賴老舊僵化的通信系統，這些系統難以滿足當下需求。即便升級改造，其底層往往基于公共基礎設施，這導致延遲問題、安全漏洞與不可靠的服務質量（QoS）。

第二大挑戰？多國政府首選衛星通信作為最易獲取的解決方案，但此路徑存在重大缺陷。

為維持戰略優勢，軍事力量必須轉向私有化高帶寬無線網絡——這類網絡可為關鍵任務提供無懈可擊的安全性、保障性QoS與超低延遲。

軍隊的數字障礙賽：傳統網絡何以成為戰場短板

試想一支特種部隊在城區沖突地帶執行任務，依賴以下要素：

• 實時無人機畫面獲取態勢感知
• 一鍵加密通信實現即時協同
• 增強現實（AR）疊加生成數字化戰場地圖

此時網絡突發擁塞，導致視頻流延遲、指令滯后與連接中斷——只因關鍵任務應用運行在優先保障民用流量的共享基礎設施上。

后果嚴重。前線士兵極其依賴實時通信執行任務。

此類情形絕非孤例。諸多國防機構仍依賴公共或過時基礎設施，導致：

• 安全風險——共享頻譜與第三方網絡運營商滋生網絡攻擊、干擾與竊聽漏洞。
• 服務質量（QoS）不可控——軍用與民用流量競爭引發帶寬擁塞與性能劣化。
• 高延遲——公共基礎設施數據路由經全球節點低效傳輸，拖慢戰場實時決策。
• 移動性缺失——傳統網絡難以為快速機動部隊、車輛與航空器維持無縫連接。
• 覆蓋與射程局限——公共網絡與民用用戶共享帶寬，導致擁塞、覆蓋盲區與軍用可用性下降。

破局之道？轉向可提供完全控制、強化安全與實時性能的私有無線網絡。

公共網絡與衛星何以成為國防行動的軟肋

眾多軍事機構依賴公共與商業網絡混合解決方案，包括：

• 公共蜂窩網絡（移動通信）
• 衛星通信（遠程行動）
• 與民用服務共享的政府租賃基礎設施

盡管此類方案提供廣泛覆蓋，卻在關鍵任務環境中引發嚴重限制。

衛星通信：隱秘的脆弱環節

衛星網絡雖為軍事通信提供全域覆蓋與偏遠地區機動性，但與專用私有國防網絡相比存在重大風險：

抗擾性與抗攻擊能力薄弱

盡管具備優勢，衛星系統極易遭受網絡攻擊、干擾乃至物理摧毀。路透社近期報道指出，部分國家正重新評估衛星軍事通信依賴度——新興技術已對其在沖突場景下的生存能力構成嚴峻威脅。

傳統網絡的物理與技術局限

衛星通信在軍事機動行動中面臨顯著挑戰，尤其在復雜地形與高程變化環境中。依賴機械旋轉維持衛星波束指向的拋物面碟形天線，難以在移動中保障穩定連接。這一缺陷在信號遮擋頻繁的城鎮作戰與復雜地形戰場中尤為突出。此外，機動衛星終端需配備小型天線，但其較寬的波束寬度常導致監管限制，削弱了安全無縫連接的精準維系能力。

衛星通信雖具廣域覆蓋優勢，卻無法滿足實時軍事行動所需的高安全性、低延遲與性能保障要求。

私有無線網絡為此提供更優選擇。欲了解私有網絡如何克服衛星局限，請參閱我們的深度分析報告。

私有國防網絡的戰術優勢

與公共或共享網絡不同，私有無線基礎設施專為軍事行動構建——確保無懈可擊的安全性、不間斷的性能與實時響應能力。

1. 安全性：定制化加密與端到端控制

• 零信任架構防范未授權訪問
• 網絡切片與隔離實現流量分段，強化安全防護
• 專用頻譜降低干擾與網絡攻擊風險
• 端到端加密保障實時情報安全共享

在此處詳細了解私有網絡如何增強軍事通信網絡安全。

2. 保障性服務質量(QoS)：優先保障國防行動

• 網絡切片為高優先級應用預留帶寬并優先傳輸，顯著降低延遲
• 指揮中心、無人機與前線部隊間無間斷通信
• 為無人機監視與AI分析提供穩定高帶寬連接

3. 超低延遲：實時決策支持

• 本地化邊緣計算處理數據，無需遠程傳輸，大幅降低延遲
• 本地化網絡架構（對比全球分散路由）避免傳輸減速
• 自主軍用系統、無人機集群與AI輔助作戰依賴低于10毫秒(ms)的響應時間

任務機動性：隨時隨地的安全網絡部署

現代國防行動日益強調機動性與去中心化。軍事力量必須具備快速部署、建立通信并再度轉移的能力——全程保持連接不中斷。

此時，靈活且可快速部署的網絡解決方案便成為關鍵要素。

車載基站（COW）與自動校準技術：移動國防網絡的變革者

戰術機動部隊或前沿部署基地無法承受手動配置校準網絡所需的數小時乃至數日等待時間。搭載自動校準技術的車載基站（COW）解決方案應運而生——該技術是確保戰場即時穩定連接的核心工具。

• 快速部署與再部署能力：軍事單位可在數分鐘內建立并反復遷移安全大容量通信節點，保障偏遠或敵對環境下的作戰靈活性。
• 自動校準：傳統網絡校準需人工調諧，耗時且暴露人員于風險中。自動校準技術實時調整連接參數，確保無縫無干擾運行。
• 高帶寬低延遲連接：支持多千兆鏈路，賦能實時視頻情報、無人機協同與AI驅動分析。

通過車載基站與自動校準技術，軍事團隊即便身處最嚴苛環境，仍可依托即時高帶寬連接保持戰備狀態。

私有網絡在國防行動中的卓越應用場景

? 指揮與控制（C2）通信——部署部隊與總部間安全、低延遲的信息交互。

? 態勢感知與軍事物聯網（MIoT）——實時千萬像素級監控、無人機情報與單兵可穿戴設備互聯。

? 自主載具與無人機集群——依賴超低延遲與高帶寬連接的AI驅動軍事運輸系統。

? 增強現實/虛擬現實（AR/VR）軍事訓練——5G驅動的AR與VR技術強化戰場模擬，為士兵提供實戰化訓練場景。

? 戰術網絡（MANETs/VANETs）——自組織、移動中的臨時軍事網絡保障動態環境下的連接。

結論：國防的未來屬于私有無線網絡

現代國防行動需要安全、高性能且始終在線的通信網絡。依賴公共基礎設施將導致關鍵漏洞——現代軍隊已無法承受此類風險。為確保任務成功、部隊安全與實時戰略協同，必須克服安全隱患、延遲問題與連接不可靠等挑戰。

答案很明確？專為數字化戰場構建的私有軍用無線網絡。

• 通過加密彈性基礎設施實現關鍵任務級安全性
• 專用高性能連接保障帶寬優先級
• 與人工智能、無人機、物聯網及實時分析無縫集成
• 依托自動校準戰術網絡實現快速部署與機動能力

切勿將關鍵軍事通信交付處于偶然狀態。應構建直面日常挑戰的安全高性能私有網絡。

參考來源：ceragon

近年來，美國國防部（DoD）、學術界及其他政策制定者已廣泛關注人工智能（AI）在戰爭中的應用問題。此類關切常引發關于在戰場部署AI驅動技術時需建立或強化"適當人類判斷"的呼吁。盡管相關術語仍顯模糊，但近期政府指導文件（如國防部第3000.09號指令）日益強調人類判斷在軍事AI整合中的重要性。然而，現有監管框架或未能充分應對一項關鍵風險：即便存在人類監督，AI系統仍可能觸發快速、失控的升級態勢。

特朗普政府《消除美國AI領導力障礙》行政令為解決AI賦能戰爭的升級風險提供契機。此類風險源于兩個相互關聯的動因：其一，AI系統間的交互可能引發人類無法預測或控制的快速意外升級，導致有效人類監督失效；其二，時間壓力下的AI-人類互動可能促使指揮官日益依賴機器判斷，實質將關鍵決策權讓渡于AI系統。現有的人類監督模式未能化解這些升級風險。若缺乏有效機制阻止沖突各方由AI驅動的升級進程，決策回路中的人類介入僅能延緩而非阻止戰場態勢升級。某些情況下，人類干預甚至可能因在已然動蕩的AI交互中注入額外復雜性與不確定性，反而加劇升級風險。

2010年"閃崩"事件的警示

華爾街為AI驅動軍事升級風險提供了極具參照價值的類比。2010年5月6日，道瓊斯工業平均指數在五分鐘內暴跌超9%。這場因算法意外行為加劇的"閃崩"事件造成約1萬億美元市場損失，揭示了自動化系統如何引發快速失控的升級過程。該事件與軍事風險存在驚人相似性：正如相互作用的交易算法導致市場崩潰，軍事人工智能系統的交互可能引發不可控的沖突升級。隨著各國軍隊部署Palantir Gotham等先進AI決策支持系統，此類風險愈發緊迫。在美國加速AI發展的政策轉向背景下，軍事領導者必須借鑒金融監管機構對閃崩的應對經驗，實施強力保障機制防止AI系統意外引發沖突升級。

2010年閃崩后，股票市場實施了針對個股的"熔斷機制"——在極端波動期間暫停交易以恢復市場穩定的制度。這項監管創新為軍事AI系統提供了可行路徑：當檢測到危險升級跡象時，自動觸發限制AI驅動作戰行動的保障機制。正如熔斷機制通過強制暫停交易防止市場連鎖崩盤，戰場版熔斷機制可在沖突強度超過預設閾值時自動限制AI系統作戰范圍，防止失控升級。這類機制將為軍事指揮官爭取評估局勢的時間，避免小規模交火演變為全面沖突。

盡管閃崩最初歸咎于人為失誤，但美國證交會與商品期貨交易委員會調查揭示高頻交易算法（HFT）才是主要推手。事件始于標普500電子迷你期貨合約的巨額拋售，觸發高頻算法間的連鎖反應——機器快速來回交易加劇市場崩跌。技術故障與去中心化交易等市場結構問題也放大了危機。雖然確切原因仍存爭議，但該事件證明多重復雜交互（多AI系統間、AI與人類交易員間、人類決策者間）可導致局勢急速升級。金融市場這種升級模式與AI賦能軍事系統的風險異曲同工：看似理性的個體反應疊加可能引發災難性系統效應。

人工智能決策與升級風險

當人工智能系統彼此互動或與人類交互時，其行為可能偏離預期，形成使人類監管復雜化的涌現性動態。2010年閃崩事件中，高頻交易算法在未預見的極端案例中快速交易貶值證券——這種無約束的算法響應源于其內在的對抗性設計邏輯：既試圖利用市場低效又激進規避損失，從而放大波動性。更值得警惕的是，人類干預未能阻止崩盤反而加劇危機：投資者拋售持倉加速螺旋下跌。值得注意的是，這發生在監管嚴密的金融市場，理論上AI行為應更易預測。若閃崩能在如此受控環境中爆發，瞬息萬變的現代戰場上"瞬時戰爭"的爆發速度將更為驚人。

人工智能互動的速度與不可預測性在戰爭中的風險更為嚴峻。不同于在結構化約束下運行的金融交易算法，軍事AI系統將在非結構化高壓環境中對抗敵方系統。這些系統可在毫秒級處理信息并實施戰術調整，遠超人類反應速度。當多個AI驅動決策系統（AI-DDS）交互時，快速遞歸決策可能觸發不可預測的沖突動態，導致無意識升級風險激增。這種挑戰凸顯出建立AI安全機制的必要性——確保軍事指揮官保持有效控制，防止自動化連鎖反應引發失控升級。

盡管現行國防部政策要求人類對AI行為實施裁決權，但未來戰斗場景可能不容許充分審議時間。在動態作戰態勢中，指揮官或更傾向依賴AI提供的目標選定與武器配置建議。盡管人類仍保留對AI建議目標的批準權，但這往往意味著對機器決策的高度信任。這種對人工智能的遵從不僅可能出現在激烈交戰中——即使感知到對手的領土侵犯意圖，也可能促使人類信任AI判斷。

人工智能決策還是AI指令？

時效性軍事決策的復雜性凸顯了失控升級的風險。試想某AI系統向防御方預警俄羅斯坦克穿越蘇瓦烏基走廊。此時系統將發出攻擊警報并提出若干防御選項。由于響應時間僅數分鐘，軍事指揮官須在沖突升級風險與接敵必要性間權衡。鑒于預警期極短，核實敵情或參考應急預案均不可行。因此指揮官可能完全依賴AI判斷。時間壓力或迫使指揮官優先快速響應而非深入分析，使人類判斷淪為流程性步驟。

速度在交易與戰爭中均構成關鍵戰術優勢。歷史上，軍隊通過靜態流程圖式作戰計劃維持行動速度，但此類計劃頻繁過時且更新成本高昂，凸顯AI賦能決策的吸引力——可動態整合敵方行動至實時軍事決策流程。AI工具比人類參謀更快更全面地處理數據，整合人類難以即時察覺的細微線索與模式，形成全面戰略。與傳統計劃不同，AI決策具備適應性，可有效應對動態威脅。正如算法革新交易，AI工具將助力軍事指揮官創新并挫敗敵方戰術。

何種因素可能促使軍事AI系統升級沖突？核心驅動或在于此類系統的根本目標：最大化獲勝概率。在戰略決策中，某些孤立看似合理的行動可能導致更糟的長期后果。單次囚徒困境中，背叛具有工具理性（確保個體最優結果），但當雙方均背叛時整體結果惡化；金融市場上個體拋售在下跌中看似理性，但集體行為加劇波動加速崩盤。以戰場勝利為優先的AI系統可能視升級為最佳即時策略。然而，正如背叛瓦解合作、恐慌拋售惡化危機，專注短期軍事勝利的AI或能贏得戰斗卻引發意外全面沖突——瞬時戰爭。

戰場熔斷機制

為應對"黑色星期一"的大規模拋售，紐約證券交易所（NYSE）實施了熔斷機制——當標普500等主要指數價格劇烈波動時暫停所有交易。2010年閃崩事件暴露了全市場熔斷機制的局限性，促使實施個股熔斷機制以更精細應對系統性風險。然而將此類方案移植至戰場環境面臨挑戰：熔斷機制本質依賴中央控制（由NYSE而非個體交易員觸發），而作戰環境缺乏中央控制，傳統熔斷機制在沖突升級管理中既不現實亦無效。

熔斷模型為控制AI驅動升級提供關鍵框架，但戰場應用需通過可量化參數衡量沖突升級。參戰人員數量增長、戰線擴展、武器類型多樣化等要素均可納入"升級指標"構建。國際軍控條約可基于該指標，強制要求所有AI系統集成熔斷機制。禁止化學武器組織等成功先例已為此類國際合作奠定基礎。當戰場升級速度超出閾值，該機制將激活于所有自主武器系統與AI驅動決策系統（AI-DDS），暫時中止或縮減進攻行動以防止失控升級，但關鍵情報監視目標獲取與偵察（ISTAR）資產仍保持運行，確保指揮官在暫停期間維持態勢感知并作出知情決策。

此類機制的潛在風險在于：若侵略方以不觸發熔斷機制的方式實現軍事目標，可能形成單邊優勢。為緩解此問題，升級指標設計需考慮隱蔽侵略形式，框架應包含允許防御方實施相稱反擊而不致升級的機制。即便此方案可能導致防御方承受短期戰術失利，但其核心價值在于確保小規模沖突不會迅速演變為全面戰爭。

戰場熔斷機制：防患于未然

缺乏國際監管體系為美國軍事領導力在管控升級風險方面創造機遇。五角大樓首席數字與人工智能辦公室（Chief Digital and Artificial Intelligence Office）作為AI部署與政策制定領域的領跑者，可開發并分析模擬升級場景的模型。此類仿真能為測試降級機制（含熔斷機制實施）提供實證基礎，從而為符合美國戰略利益的循證政策制定提供依據。

美國金融市場證明有效監管通過預防災難性錯誤與構建信任鞏固主導地位。閃崩事件后，熔斷機制與其他管控措施向投資者確保算法交易不會演變為市場破壞行為，從而強化了美國全球金融領導地位。軍事AI領域同理：指揮官只有在確信先進系統不會引發災難性沖突時才會部署。正如交易算法在保持競爭優勢的同時運行于防護框架內，軍事人工智能系統需配備既能防止升級又不削弱戰術效能的管控機制。

預防戰場意外升級符合特朗普總統"終止戰爭而非發起戰爭"的承諾。正如金融監管者在維持市場效能的同時實施防閃崩機制，軍事領導者可開發確保AI驅動決策強化而非損害美軍優勢的管控措施。通過國際外交將熔斷機制整合至軍事AI系統，體現了在維持美國戰略主導地位與防范失控升級之間尋求平衡的務實路徑。

該方案契合本屆政府更廣泛的AI戰略——在管理戰略風險的同時強調美國領導力與創新。若無適當防護機制，多AI系統在戰斗場景中的互動可能導致快速失控升級，使美軍卷入超出戰略利益的沖突。此結果將損害美國根本目標：保障國家的長期安全、穩定與繁榮。通過引領軍事AI系統有效管控機制開發，美國可在保持技術優勢的同時防范可能損害國家利益的意外升級。

參考來源：CENTER FOR ETHICS AND THE RULE OF LAW

信息環境廣闊、復雜且快速演變。在包含灰色地帶與混合戰爭的當代沖突中，認知往往凌駕于現實之上。因此，人工智能對駕馭這一復雜動態環境至關重要。國防部門需在"小規模戰爭"中強化信息環境作戰效能以實現決策優勢，但必須進一步將人工智能及其能力整合至條令與文化中。

決策優勢的內涵與實踐
 決策優勢確保指揮官更深入理解作戰區域，并剝奪敵方及時決策能力。該理念強調能力優勢而非物理壓制，核心在于通過提供特定選項與限制敵方選擇來影響其行動。當敵方因可行選項全被剝奪而無法行動時，其將停止抵抗——甚至可能在主要戰斗前就已放棄。

歷史教訓與信息環境挑戰
 美國防部近期戰績堪憂：1991年海灣戰爭雖勝卻遺留政權存續問題；2001年阿富汗戰場初期獲勝，但塔利班以游擊戰術利用巴阿邊境卷土重來；2003年伊拉克戰爭初期速勝后陷入僵局。這些案例凸顯信息環境治理困境：海量信息淹沒作戰行動，區域利益博弈（甚至五角大樓內部分歧）阻礙決策優勢。信息環境中，勝利感知與實際戰果同等重要，而失敗認知將導致實質性損失。

阿富汗與伊拉克戰場暴露關鍵問題：信息相關能力（IRC）協調不足。心理戰與公共事務常釋放矛盾信息，使塔利班在復雜信息生態中占據宣傳優勢。例如，塔利班屢次指控美軍造成平民傷亡，而IRC協同失效使其掌控敘事主動權，最終導致公眾信任流失與戰略挫敗。

人工智能賦能信息作戰
 美國防部近十余年持續投資人工智能，代表性項目Project Maven通過機器學習整合多源監視數據（無人機視頻、紙質文檔、硬盤數據等），加速決策分析與信息優勢構建。2018年《國防戰略》確立多域作戰概念，強調信息環境貫穿所有戰爭域。然而，灰色地帶與混合沖突仍存挑戰——非國家行為體借助生成式與判別式AI技術，在國家級行為體支持下實施低于全面戰爭門檻的對抗。

2022年，英偉達GPU/TPU架構推動AI技術普及，國防部開始將AI融入組織文化與作戰。信息作戰部門需利用現成AI工具增強行動，塑造信息環境以實現決策主導。例如：判別式AI可通過自然語言處理實施社交媒體情感分析與影響評估；生成式AI可制作超現實音視頻素材，削弱敵方決策時效性。

制度整合與未來方向
 人工智能尚未深度融入國防部文化、組織與條令體系。當前要務是將AI納入信息作戰框架，觸發"軍事事務革命"。任務定制化訓練須整合AI能力，軍事教育體系需確保AI在攻防行動中占據核心地位。Project Maven僅是起點，AI應成為灰色地帶競爭與高強度混合戰爭中的決策中樞。

盡管AI無法徹底杜絕"阿富汗式潰敗"，但其為國防部提供了駕馭復雜信息環境的最優工具集，至少可確保指揮官優先事項與戰場實況動態對齊。未來，AI驅動的情報融合與認知塑造能力，將成為維持信息優勢、避免戰略被動的關鍵支柱。

參考來源：by Matthew Fecteau