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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

在威脅飛速演變的時代，國防機構需要處理海量實時戰場數據，以做出更快、更明智的決策。對軍事和國防團隊而言，充分利用實時數據的能力可能意味著任務成功與失敗的區別。

數字孿生——現實世界資產的虛擬復制品——傳統上被用于協助開發復雜結構，例如噴氣發動機。如今，它們正成為一項關鍵的任務工具，用于追蹤戰場空間中的動態威脅、增強態勢感知以及優化國防后勤。

什么是實時數字孿生？

實時數字孿生是基于軟件、駐留在內存中的虛擬呈現，代表物理系統中的一項資產。它們結合實時數據、實況遙測數據和預測建模技術，為作戰行動提供可操作的情報。它們實時鏡像現實世界的實體，根據傳感器數據、歷史趨勢和預測建模算法（如機器學習）持續更新洞察力。它們還可以融入生成式人工智能（Gen AI）以增強其實時監控和數據可視化能力。

這項技術使軍事行動指揮官能夠在變化對關鍵國防行動產生不利影響之前，對其進行監控、分析和預判。數字孿生還能模擬復雜系統，例如機群、自主無人機和國防供應鏈，提供預測性見解，為戰略規劃和風險緩解提供依據。

傳統的離線或批處理數據分析技術可能導致分析延遲，而實時數字孿生則能持續追蹤、分析和預測運行系統中的變化。這使得軍事和國防人員能夠動態監控數千項戰場資產，檢測異常情況，并精準做出戰略決策。

通過獲取空中無人機或衛星監視數據，實時數字孿生能夠持續追蹤并可視化戰場上敵方軍事單位、飛機和火炮資產的動向，使指揮官能夠基于敵方運動的實時情報做出快速、數據驅動的決策。實時數字孿生還通過幫助識別預示未來潛在威脅的歷史移動模式，來支持戰術軍事規劃。它們也能通過檢測后勤漏洞，協助進入新地形的軍用車輛，使人員能夠規劃替代路線，從而降低作戰風險。

機器學習/人工智能集成的數字孿生如何增強實時軍事行動

實時數字孿生能夠持續處理來自己方資產的實時遙測數據，以檢測部隊運動中的異常、動態供應鏈變化和網絡安全威脅。融入機器學習有助于它們在戰場數據中識別細微模式并對異常（如敵方的意外移動或潛在的系統故障）進行分類。機器學習算法分析傳入的海量遙測數據流，使數字孿生能夠從歷史交戰記錄中學習，幫助軍事指揮官領先于不斷演變的威脅。

在處理實況戰場數據的同時，數字孿生能夠監控機器學習算法的性能，并即時對其進行再訓練，從而提高它們在問題發生前檢測異常和預測問題的能力。這種持續學習能力增強了主動防御措施，使防御策略能夠實時適應新出現的威脅。

數字孿生還可以融入生成式人工智能（Gen AI），在提供持續監控以增強戰場指揮官態勢感知的同時，進一步提升異常檢測能力。生成式人工智能能夠持續攝取和評估經多個數字孿生分析匯總的數據，從而識別具有戰略意義的問題。它還能快速輕松地創建數據可視化圖表，精確定位需要人員實時分析的問題區域。

數字孿生能增強戰場內外的國防后勤能力

由于它們實時追蹤單個資產，數字孿生能夠在快速變化的情況下監控后勤需求，并在需要補給時立即向人員發出警報。例如，它們可以持續追蹤單個武器系統的彈藥儲備，防止交戰中發生短缺。實時數字孿生的優勢不僅限于戰場。國防機構可以利用數字孿生來追蹤和管理數千項關鍵任務資產，從戰斗機到火炮，再到自主監視無人機。每項資產都至關重要，意外故障可能危及任務準備狀態和安全。傳統的維護模式依賴于定期檢查或在問題發生后進行補救性維修，這可能導致更高的運維成本和任務延誤。

為避免這些問題，實時數字孿生還可以通過支持機器學習技術的實時監控，持續評估裝備狀態，識別磨損模式，并在設備故障發生前將其檢測出來。數字孿生不再是等待設備損壞，而是預測部件故障并實現預測性維護，從而減少代價高昂的停機時間并確保裝備保持戰備狀態。

美海軍正在利用數字孿生加強其艦隊的維護策略，實現主動維護服務并延長關鍵系統的使用壽命。預測性維護提高了后勤性能和效率，有助于確保更換部件、燃料和維修團隊能夠提前部署，而不是在緊急情況下才做出響應。通過實現這些能力，數字孿生幫助供應鏈最大程度地保障資產的準備狀態和整體彈性。

總結

實時數字孿生正在徹底改變國防行動，它們為戰場上數千甚至數百萬資產提供實時情報、預測性分析以及增強的態勢感知。它們還能夠簡化后勤、模擬高風險交戰，并以前所未有的可視化和控制水平提升任務準備狀態。

通過機器學習和生成式人工智能（Gen AI）的增強，實時數字孿生使軍事領導者能夠進行持續監控，并可靠地檢測細微問題和新出現的威脅。它們利用實時數據自動再訓練機器學習算法的能力，使其能夠適應不斷變化的環境并提供最優洞察力。

隨著國家安全威脅日益復雜化，在一個日益動態變化的國防格局中，實時數字孿生能夠在加強軍事決策、優化部隊部署和確保作戰優勢方面發揮關鍵作用。

參考來源：federalnewsnetwork

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

??帕蘭泰爾（Palantir Technologies）向美國陸軍交付首批AI驅動的戰場情報車，標志著軟件主導的軍事技術進入新階段。??戰術情報目標訪問節點（TITAN）系統是價值1.78億美元合同的成果，該移動式指揮單元旨在優化目標鎖定與決策流程。

??關鍵點：??

• TITAN車輛利用AI處理并分析來自衛星、無人機及其他傳感器的數據
• 帕蘭泰爾成為首個主導大型軍事硬件項目的軟件公司
• 1.78億美元合同按進度推進，預計2026年前完成10套系統的全面交付
• 陸軍最終可能訂購多達150套TITAN系統以擴大應用范圍

??TITAN系統作為先進數據中樞，整合陸、空、天傳感器信息，提升陸軍精準探測與打擊能力。??與傳統軍事硬件項目不同，該計劃由軟件驅動，帕蘭泰爾AI模型實時篩選數據提供可執行情報。首批車輛已交付路易斯-麥科德聯合基地第一多域特遣隊，更多交付計劃于今年晚些時候完成。

??TITAN項目隸屬美國防部"聯合全域指揮控制"（CJADC2）戰略，旨在構建全互聯戰場。??通過將AI分析能力融入軍事決策，該系統預計大幅縮短目標信息處理時間，同時支撐陸軍兩大優先任務：縱深感知與遠程精確打擊。

??技術配置：?? 車輛分為兩種構型：

• 基礎型：搭載于聯合輕型戰術車輛（JLTV）
• 增強型：集成陸軍中型戰術車輛家族（FMTV），可直接連接天基傳感器（使部隊無需依賴云連接即可接收高價值情報）

??以數據分析與AI軟件聞名的帕蘭泰爾，憑借TITAN項目首次成為主要軍事硬件系統主承包商。??此次合作標志著國防領域對AI態度的轉變，五角大樓正日益依賴硅谷獲取下一代戰場技術。

??項目進展：?? 在按計劃、按預算完成首批交付后，美陸軍將對TITAN效能進行評估以決定全面部署。若推進順利，軍方預計采購100至150套系統。此趨勢表明，以TITAN為代表的AI系統將在未來戰爭中發揮更大作用，軟件驅動的智能將變得與火力同等重要。

AI指揮系統"泰坦"標志著美國防務能力進入新階段。美國陸軍近日推出基于人工智能（AI）的移動指揮所原型系統"泰坦"（Titan）。該系統由AI軟件公司帕蘭泰爾（Palantir）開發，通過整合分析戰場數據支持實時作戰決策，被視為以軟件為核心的武器系統實現國防數字化的標志性成果。

圖：2月27日，英國首相基爾·斯塔默（右）訪問位于華盛頓特區的帕蘭泰爾總部。/圖片來源：法新社-韓聯社

據彭博社當地時間9日報道，"泰坦"系統通過采集坦克、火炮及部隊的作戰信息，經由衛星數據鏈與指揮部聯通。采集數據通過AI分析實時整合，在復雜作戰環境中實現快速決策。該系統正式名稱為"戰術信息目標訪問節點"（Tactical Information Target Access Node）。

該系統的引入表明現有國防工業結構的變革。??帕蘭泰爾（Palantir）擊敗美國主要防務承包商RTX，成為該項目的總承包商。這標志著軟件公司首次在美國戰場系統領域承擔核心角色。帕蘭泰爾與諾斯羅普·格魯曼（Northrop Grumman）、L3哈里斯（L3Harris）及安杜里爾（Anduril）等防務企業合作生產硬件設備。

??自2003年成立以來，帕蘭泰爾長期為軍方提供信息分析軟件；而通過"泰坦"項目，該公司為"軟件定義武器系統"建立了新樣例。??首席執行官亞歷克斯·卡普（Alex Karp）指出"科技企業必須為捍衛民主參與國防建設"，并積極推動硅谷企業涉足防務領域。

??除引入"泰坦"系統外，美國防部正加大對初創企業的資源投入以推動國防工業創新。??代表性初創企業包括：開發自主無人機、無人水面艦艇與高能電磁武器的安杜里爾（Anduril）、斯特拉托尼（Stratonic）、盾構AI（Shield AI）及埃皮魯斯（Epirus）。

??美政府正擴大軟件定義武器的采購規模。??防長彼得·赫格塞思（Pete Hegseth）表示，約500億美元國防預算將用于引進創新技術；副防長史蒂文·范伯格（Steven Feinberg）亦提出通過增量采購計劃改革，將敏捷初創企業納入主供應鏈。

??傳統防務巨頭正積極應對此趨勢。??洛克希德·馬丁（Lockheed Martin）與130余家AI、航空航天及量子技術初創企業展開合作。硅谷投資者正將重心轉向國防科技領域。彭博社數據顯示，2023年美國防務初創企業風險投資額超71億美元，創歷史新高。

??但爭議隨之而來。??有觀點擔憂過度依賴"星鏈"（Starlink）等特定企業可能導致政治判斷干擾戰場行動成敗。參議員伊麗莎白·沃倫（Elizabeth Warren）指出："像埃隆·馬斯克（Elon Musk）這樣的億萬富翁對國防支出施加過度影響力，是權力濫用的新形態。"

參考來源：chosun biz

美國海軍陸戰隊采用多種防御手段與技術應對各類空中威脅（涵蓋小型無人機至巡航導彈），但當前的挑戰在于尚未形成應對未來戰場無人機群威脅的完備方案。

"最令我徹夜難眠的威脅是集群無人機"，海軍陸戰隊系統司令部陸基防空負責人安德魯·科尼基上校在華盛頓"現代海軍陸戰隊"防務展上如此強調。

科尼基通過兩個案例闡釋其擔憂：2023年俄亥俄州立大學與馬里蘭大學的橄欖球賽因未授權無人機侵入被迫推遲（顯示單架小型無人機即可擾亂大型活動）；震撼全球的無人機燈光秀（展現數百至數千架協同無人機的集群操控能力）——這引發關鍵問題：海軍陸戰隊分隊乃至單兵如何抵御針對陣地的無人機群攻擊。

L-MADIS系統應對小型無人機威脅

過去三年，美海軍陸戰隊已列裝21套輕型海上防空綜合系統（L-MADIS）中的13套。該系統2023年整合至第三陸戰師第三海岸防空營，可有效應對I/II類小型無人機威脅。

科尼基指出，盡管L-MADIS主要作為陸基防空系統開發，但在近期與陸戰隊遠征部隊的聯合測試中展現出優異的海上環境適應能力。

MADIS系統應對高階威脅

針對更復雜的空中威脅，美海軍陸戰隊依賴L-MADIS的升級版——海上防空綜合系統（MADIS）。現役13套MADIS基礎上，計劃2024年9月前增裝7套，顯著提升應對中型空中威脅的能力。

"無人機系統在偵察、瞄準與打擊領域的快速崛起，使得MADIS等先進防空系統成為保障部隊安全與戰斗力的關鍵"，未來武器系統產品經理克雷格·沃納中校在2024年12月聲明中強調。MADIS不僅具備威脅探測、追蹤與攔截功能，更通過展示反制能力形成戰略威懾。

MRIC系統攔截巡航導彈驗證潛力

面對巡航導彈等高端威脅，海軍陸戰隊計劃列裝經實戰驗證"高效能"的中程攔截能力系統（MRIC）。該系統在攔截巡航導彈領域展現顯著優勢。

集群威脅待優先破解

通過近期測試，海軍陸戰隊明確了防空能力升級重點。科尼基將破解無人機群威脅列為首要任務，次要優先級包括：非動能發射系統、被動探測能力提升、移動感知攔截能力，以及虛實結合的綜訓體系。他特別強調MRIC系統需集成被動探測能力（無需主動雷達輻射即可偵測威脅）。

未來防空能力持續演進

軍方正加速研發應對未來多維空中威脅的解決方案：破解無人機群難題、升級現役系統、融合新興技術。這些舉措對維持制空權與部隊防護至關重要。軍方預計，通過與工業伙伴的深度協同，相關領域將在近期取得突破性進展。

參考來源：raillynews

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

英國國防部正加速推進戰略性地基防空（GBAD）現代化計劃，以應對無人機戰爭擴散與先進導彈威脅。2025年4月23日發布的英國議會報告強調，該計劃是英國陸軍轉型的基石，也是保障英國及盟軍應對21世紀戰爭現實的關鍵組成。

英國通過新型地基防空系統提升防空戰備能力，應對不斷演變的無人機與導彈威脅。（圖片來源：陸軍識別集團編輯）

英國國防大臣瑪麗亞·伊格爾向議會詳細說明，陸基防空計劃旨在構建分層集成防空體系，確保包括無人機系統（UAS）、高速噴氣機與巡航導彈在內的各類空襲威脅能在不同高度與距離被有效攔截。該體系包含反小型空中目標、短程防空（SHORAD）及中程防空（MRAD）能力。

根據規劃，英國陸軍目標在2026年7月實現中程防空初始作戰能力（IOC），包括部署兩座防空導彈作戰中心與兩套增強型無線網絡（WEN）系統。至2027年6月，計劃還將整合800枚由泰雷茲貝爾法斯特公司生產的「輕型多用途導彈」（LMM）——這種多目標精確制導武器專為壓制無人機、直升機與輕型飛機設計。

烏克蘭戰爭徹底重塑了對現代防空需求的認知。雙方大規模低成本使用無人機、游蕩彈藥與遠程導彈攻擊，暴露出傳統防御體系的致命弱點。烏軍高度依賴機動防空系統與電子干擾技術應對威脅，而俄軍戰術則展示了無人機與導彈飽和打擊的破壞潛力。

對英國等北約成員國而言，這些經驗至關重要。2022年英國使用角斗士訓練系統進行的兵棋推演顯示，現有防空體系存在嚴重漏洞：大規模協同導彈攻擊可能突破本土防御，對關鍵軍事設施造成毀滅性打擊。因此，陸基防空計劃不僅是升級——更是抵御全譜現代空中威脅的根本需求。

該計劃由駐索尼島貝克軍營的英國陸軍第7防空群主導，下轄裝備「星光」高速導彈系統的第12皇家炮兵團與操作尖端「天劍」系統的第16皇家炮兵團，輔以第106（義勇騎兵）皇家炮兵團預備役部隊的支援。2022年正式列裝取代「輕劍」系統的「天劍」系統具備跨越式能力，集成雷達、指揮控制與導彈發射單元，可同時引導多枚導彈攻擊不同目標——這對無人機或巡航導彈飽和攻擊的高威脅環境至關重要。

鑒于無人機威脅激增，陸基防空計劃已開始為徒步近戰部隊部署反無人機系統（C-UAS）。盡管當前部署數量有限，但相關能力正在擴展升級。英國正轉向聚焦非動能反無人機方案，如定向能武器與電磁干擾系統。創新成果包括「射頻定向能武器」（RFDEW），該武器通過高能無線電脈沖癱瘓無人機——在無人機密集戰場中成為傳統彈藥的效費比替代方案。

陸基防空計劃不僅是戰術需求，更是產業投資。從泰雷茲貝爾法斯特采購800枚LMM導彈，彰顯英國強化本土國防工業基礎的決心。此舉契合《綜合評估與國防指令文件》強調的自主能力、北約互操作性及大規模沖突戰備等戰略目標。

在俄烏沖突重塑威脅環境的背景下，英國強化地基防空能力具有及時性與必要性。地基防空體系不僅能防護關鍵設施與部署部隊，還將為聯盟作戰提供戰略縱深。隨著全球軍事學說在無人機擴散與精確打擊壓力下演進，英國地基防空現代化成為面向未來的決定性舉措。陸基防空計劃憑借其集成架構、動能/非動能能力與分層防御理念，標志著英國防空戰略的轉型轉折——未來數十年將持續塑造英倫三島及盟友的安全格局。

參考來源：armyrecognition

2025年3月25日，北約通過正式采購美國帕蘭蒂爾技術公司開發的"北約Maven智能系統"（MSS NATO）這一人工智能作戰平臺，邁出軍事能力現代化新步伐。該協議由北約通信與信息局（NCIA）與帕蘭蒂爾公司簽署，旨在為盟軍作戰司令部（ACO）提供戰略技術資產，以應對不斷演變的全球安全環境。

圖：MSS NATO系統通過交叉分析傳感器、衛星、ISR系統及人工報告等多源數據實現情報融合自動化（圖片來源：北約）

作為NCIA、歐洲盟軍最高司令部（SHAPE）與帕蘭蒂爾協作的產物，MSS NATO系統旨在為盟軍提供適應現代作戰需求的下一代數字基礎設施。這一統一指揮控制解決方案整合了包括大語言模型（LLM）、生成式AI與機器學習在內的先進技術，顯著增強情報融合、態勢感知、作戰規劃與決策速度。

NCIA總經理路德維希·德坎普斯表示，MSS NATO是提升盟軍效率與響應能力的關鍵賦能器，系統設計注重安全性與互操作性，確保與北約現有作戰架構無縫銜接，助力構建更緊密的聯盟數字環境。

帕蘭蒂爾高級顧問肖恩·馬納斯科從工業角度指出，北約采用MSS NATO反映其通過顛覆性技術保持優勢的戰略意圖。系統在SHAPE的部署標志著北約框架內對長期戰略創新的行動。

SHAPE參謀長馬庫斯·勞本塔爾將軍確認這一發展方向，指出ACO正通過技術應用前沿定位使北約更敏捷、更具適應性。MSS NATO通過復雜數據運用為作戰實施提供具體優勢，強調創新已成為作戰能力的核心要素。

此次采購的顯著特點是采購流程速度創紀錄：僅用六個月完成需求定義、方案評估與協議簽署，成為史上最快采購案例之一。這既體現機構數字化轉型決心，也反映對混合威脅升級與信息主導權競爭加劇背景下整合顛覆性技術的緊迫認知。

系統將在簽約后30天內投入運行。除即時部署外，MSS NATO還將作為整合其他新興技術的基礎平臺。其技術框架支持集成高級建模、復雜場景模擬及聯盟正在開發的未來AI模型，通過模塊化架構構建持續創新生態體系，錨定技術基地協作。

MSS NATO的核心能力體現于多源情報自動化融合：通過交叉分析傳感器、衛星、ISR系統與人工報告數據，生成持續更新的連貫戰術圖景，強化指揮官戰場預判能力。系統運用預測算法識別敵方行為模式、探測潛在威脅并精確標定優先目標，提供作戰規劃分析與模擬工具，支持快速測試多場景方案并基于動態調整。

相較于剛性系統，MSS NATO具備靈活集成生成式模型與LLM等新AI模塊的能力，同時保持網絡安全與抗數字威脅韌性。作為互操作系統，它有效促進各軍事單元協調，克服各國系統技術碎片化問題。開放式架構支撐戰略擴展性，使其成為可容納未來電子戰、認知戰與行為分析技術的長期基礎設施。

北約采購帕蘭蒂爾Maven智能系統不僅是技術升級，更標志著軍事數字信息認知、處理與行動模式的根本轉型。通過將人工智能融入作戰條令，北約正朝著"基于數據安全智能利用的決策優勢"模式行動。

參考來源：armyrecognition

馬里蘭州阿德爾菲——適逢國家機器人周，美國陸軍研究人員重點展示了多項旨在推動戰場人機融合的前沿研究成果。

美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（DEVCOM ARL）的機器人研究涵蓋地面/空中自主系統與能源技術，支撐未來系統的機動性與靈活性。ARL機器人團隊與工業界、政府及學術界合作，致力于提升士兵防護與作戰支持效能。

近期突破性成果之一是生成式人工智能與機器人技術的集成應用，實現戰場毀傷評估作業。ARL機器人現能理解并響應自然語言，為士兵提供類人交互體驗。

"我們正在彌合人機鴻溝，使機器人更直觀、響應更迅捷，最終為士兵創造更高實用價值，"**人工智能機動與移動（AIMM）**項目首席研究員菲爾·奧斯汀表示，"ARL團隊已演示交互式雙向通信系統，支持人機實時信息交換。"通過自然語言交互，機器人能更高效傳遞戰場毀傷評估與任務執行報告等關鍵信息，提升戰場作戰效能。

AIMM項目同時聚焦自主越野機動、人導式機器學習及超越點對點移動的戰術行為開發。項目經理烏達姆·席爾瓦指出，陸軍作戰復雜性要求系統具備隱蔽機動、任務規劃與編隊控制等能力。"我們在越野機動領域取得顯著進展，"席爾瓦稱，"現可實現作戰速度下的茂密植被環境自主導航。"

ARL研究人員深化外部協作。AIMM框架下，團隊與Overland AI公司合作開發地面自主系統軟硬件雙用方案，使車輛能在作戰速度下自主穿越復雜地形。

另一自主項目"人機協作"（HAT）正在構建尖端技術工具包，支持人機持續任務規劃、執行與評估循環，提供更精準的態勢判斷。項目經理布蘭登·佩雷爾曼博士解釋："這種迭代評估機制能縮短決策周期，幫助士兵及時識別自主系統偏差原因。"

"該項目賦予士兵運用ARL多項目研發的人導式機器學習等技術糾正機器人行為的能力，"佩雷爾曼強調。HAT項目確保陸軍軟件持續迭代以應對敵方戰術演變。該軟件兼容多接口，可將任務規劃導入任何適配載具，并配備數據同步與重傳組件，整合機器人視頻流、定位導航與授時數據，構建戰場復雜態勢全景視圖。

HAT項目的研究成果將縱向擴展至陸軍指揮鏈更高層級，橫向覆蓋乘車-徒步協同、空地協同等多域作戰功能，推動未來研究向縱深發展。

上述案例展現了ARL在機器人領域多維度創新成果，旨在強化軍事能力并確保技術優勢。

參考來源：美國陸軍

圖戰斗系列

2019年1月，美陸軍部長（SECARMY）要求陸軍科學委員會（ASB）研究人工智能（AI）如何改善戰場上的戰役和戰術表現。具體而言，他希望ASB確定陸軍在人工智能實施方面的獨特挑戰，確定陸軍的行業最佳實踐，并審查對手在戰場上對人工智能的潛在使用。

為了進行這項研究，ASB組建了一個研究小組，成員包括建立人工智能系統和指導人員，以及在實驗室、學術界、工業界和軍方有經驗的人員。該團隊還得到了負責人工智能實施的陸軍人工智能任務組以及陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍夜視局高級政府聯絡員的協助，他們幫助約束該研究并為陸軍的人工智能實施提供指導。在收集數據的同時，研究小組還會見了來自政府、工業和學術界各組織的130多名人士。

AI在戰場上的前景和挑戰

在工業革命期間，機器開始執行以前需要人類體力勞動的任務。今天，一場認知革命正在發生，機器開始執行以前需要人類認知的任務。例如，我們問智能手機問題，并期望得到合理的答復，我們在網上買東西，并得到類似產品的推薦。

目前還不清楚我們是否了解認知革命的所有影響，但研究小組認為，它將改變戰爭特征，因為它提高了決策到行動的速度、規模和范圍，超過了人類在沒有援助的情況下所能完成的大量任務。人工智能是認知革命的核心，在戰場上優化使用人工智能將需要陸軍采用新的思維方式，包括一個反應靈敏的采購過程。

為了這項研究的目的，研究小組將人工智能定義為計算機系統執行通常需要人類智慧的任務能力。有許多關于人工智能的方法。

美國的對手已經在使用人工智能。俄羅斯和中國定期公布在戰場上進行的自動駕駛車輛實驗。成功實施人工智能的一個關鍵是數據標簽化。中國和俄羅斯的領導層都宣布人工智能是未來，誰能領導認知革命，誰就能在戰場上獲勝。除了僅僅使用人工智能，美國的對手希望實現人工智能的優勢。

目前的美國防部政策劃定了自主和協作，這決定了人工智能如何被用于支持各種作戰任務。因此，需要對人工智能采取多種方法，以確保人工智能系統在戰場上的最佳應用。無論采用哪種方法、作戰使用或政策要求，快速反饋周期將推動對作戰任務的評估，并將采用人工智能來告知如何收集和調節數據、如何運行算法以及如何優化人機界面。換句話說，人工智能最終將被用來衡量人工智能在戰場上的使用情況。這對軍隊來說也是顛覆性的。

同時，美國陸軍有幾種可能的方式在戰場上使用人工智能。下一個垂直升降飛機可以與使用綜合視覺增強系統（IVAS）的下一代戰斗車輛和士兵合作。一旦這些部件被聯網，相對于士兵在獨立系統中所能做到的，人工智能將提供更高的速度、范圍和規模。因此，人工智能將被用于自主機動、輔助目標識別和/或自動目標識別、任務規劃等。

人工智能給戰場帶來的優勢伴隨著風險和挑戰。有效使用有幾個潛在的障礙，如缺乏互操作性，數據饑餓，以及被對手利用。這些都是眾所周知的。但也有圍繞可靠性、信任、道德和可解釋性的問題，所有這些都有助于操作者理解人工智能的決策或建議。不是所有的人工智能系統都能做到這一點。

圖5 陸軍使用人工智能的潛力和挑戰

人工智能在工業中的應用

研究小組訪問了工業界，以了解商業企業如何利用人工智能，減少風險，并克服固有的挑戰。成功應用人工智能的共同主題涉及快速和持續的適應性和改進，可由以下方法促成：

• 使用常見的人工智能平臺

• 整理數據，特別是通過事實標簽

• 用模擬數據增強真實數據

• 創建架構和基礎設施，支持數據流和競爭所需的高性能計算

• 開發與技術共同發展的運行概念，例如，特斯拉的軟件更新方式是根據人們如何使用車輛來發展和展示新功能的。

• 知道在哪里應用人工智能來解決價值最高的問題，帶來最好的投資回報

• 獲取人工智能技能人才，由于競爭激烈，即使是像亞馬遜這樣的公司也面臨挑戰。

競爭也促使行業發展出一套實踐，允許快速變化和升級，特別是在軟件方面，進入正常生產，同時確保高質量。這種實踐--DevOps--結合了開發（Dev）和信息技術運營（Ops），以縮短系統開發的生命周期，并提供持續、高質量的交付（圖1）。

企業在實驗室中創建、整合和測試人工智能，將其發布給消費者，并部署到現場。當它被使用時，它被監測，并根據該系統的運行和使用情況，制定計劃，產生升級。企業重新編碼，重新開始循環以提高性能。DevOps循環需要一個底層數據層來迭代AI。與軟件升級不同，軟件升級可能是按月推送的，而人工智能周期必須是連續的，操作非常迅速，以確保最佳性能。

美國陸軍的進展

在收集數據的過程中，研究小組了解到，陸軍已經開始組織將人工智能帶到戰場上。陸軍成立了人工智能工作組，并與卡內基梅隆大學（CMU）合作成立了陸軍人工智能中心。陸軍也已經開始在陸軍未來和概念中心、訓練和條令司令部（TRADOC）以及其他地方開發人工智能的概念。

也可以說，這些人工智能的工作在很大程度上是不協調的。有許多陸軍項目使用人工智能。但陸軍成功運作的人工智能不能像在工業界觀察到的那樣快速發展。往往沒有共同的基礎設施，所以用于每個系統的計算、網絡和數據都是獨立的。

與工業界相比，陸軍人工智能活動的另一個不足之處是系統分析和建模與仿真（M&S）不足。例如，在x系統中加入人工智能將使任務的有效性提高y量；它將改變殺傷率，或完成任務的時間，或任務成功的概率，等等。就研究小組所能確定的而言，那些能夠顯示人工智能可能帶來什么價值的A-B測試還沒有做。

陸軍面臨的一個潛在挑戰是目前美國防部的采購環境，這使得復制工業界的快速開發周期變得極為困難。陸軍要購買一個可以像谷歌和其他公司那樣每天進行更新的系統是非常困難的。

陸軍可以自行解決的另一個挑戰是缺乏獲得、管理和使用其人工智能能力所需的足夠人才。陸軍有與增長和保留STEM資格人員有關的人才管理問題，而人工智能從業者在這一領域中所占的比例更小。有一些專家，但陸軍并沒有很多。

隨著陸軍繼續組織將人工智能帶入戰場，相當明確的是，最佳應用將出現在哪里（圖2）。有幾十種情況下，人工智能會增強陸軍的作戰功能，以包括一些人類參與可能有限的任務。

圖2 AI在戰場上的潛在應用

這些賦能器中的大多數已經在開發中，它們很少從頭開始。戰場上的使能因素往往可以建立在商業技術之上。

根據人工智能任務組的報告，目前的陸軍人工智能生態系統以CMU的人工智能中心為中心（圖3）。它與各利益相關者保持著聯系，包括實驗室和材料開發商、陸軍訓練中心和作戰社區。通過人工智能任務組，該中心還與美國防部的聯合人工智能中心進行協調。

圖3 當前陸軍AI生態系統

美陸軍人工智能生態系統專注于開發和實戰原型；從定義下一代系統的人工智能要求，到為傳統平臺開發人工智能解決方案。這種在戰場上的人工智能整合將迫使陸軍以新的方式運作。除了解決商業從業者確定的挑戰和減輕潛在對手的攻擊，陸軍必須解決地方性的挑戰，包括以下能力：

• 確定人工智能投資的優先次序，以獲得最大的戰場影響

• 構建一個SoS框架，利用獨立開發的、異質的、支持人工智能的平臺

• 通過繁忙的操作網絡調動數據、模型、算法和反饋

• 測試不斷發展的系統，并驗證其對敵方攻擊的復原力

圖17 SoS企業架構集成

雖然商業從業者可能擁有他們的整個人工智能企業，但軍隊不會。陸軍將從國防工業基地內的不同來源購買技術，它將不得不使它們一起工作。一旦完成這項任務，數據、模型、算法和反饋都必須在一個繁忙的操作網絡上移動。陸軍將不會有使用工業界所享有的那種基礎設施的好處。

陸軍還需要采用類似于DevOps周期的方法，以支持持續改進的方式將原型轉化為記錄項目（POR）。這將需要有能力（對陸軍來說是新的）測試不斷發展的系統并驗證對攻擊的適應性。陸軍將不得不改變其運作方式，以采用DevOps循環。

建議

根據其數據收集、分析和發現，研究小組在六個類別中提出了建議(圖4)。

結論

人工智能將通過提高決策的速度、規模和范圍來改變戰爭的特征，而這是人類所能實現的。如果陸軍對采用MDO是認真的，它就需要認真地采用協作性人工智能。

人工智能對陸軍和其對手都將是顛覆性的，因為：

• 完整的戰場效果將需要不斷地收集和整理數據，而迄今為止雙方都沒有做到這一點
• 每一方都將不得不在異質平臺上發展人工智能之間的合作
• 人工智能DevOps周期的快速執行是成本密集型的，并且厭惡官僚主義

美國陸軍將需要開發一個人才管道，使其成為人工智能能力的聰明買家和聰明用戶。

有說服力的動機：美國的對手已經在做這些事情了。