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在持續演變的戰爭形態中，技術革新始終扮演決定性角色——從鐵制兵器到核武器皆然。但21世紀正催生一股更隱蔽、智能且無形的力量重塑戰場：算法。其中生成式人工智能（GenAI）不僅作為工具崛起，更成為戰略級行為體：自主制定決策、創造戰術體系、重新定義力量投送的本質內涵。

戰爭中的算法轉向

算法是為執行特定任務設計的規則序列。當與海量數據集及高算力結合時，其從簡易計算器蛻變為決策引擎。在戰爭領域，這種進化標志著指揮結構從"人主導"向"數據驅動型作戰"的范式遷移。

從線性指揮到分布式自主

傳統戰爭依賴層級化決策：將軍下達指令，士兵執行命令的"自上而下"模式。算法化戰爭引入去中心化架構——決策可由機器在戰術邊緣動態生成。該模式支持更快速反應、自適應規劃及實時戰場優化。

數據驅動的戰場

現代戰爭產生巨量數據：衛星影像、無人機畫面、社交媒體流、戰場傳感器信息等。算法以遠超人類的速度解析、分析并響應這些信息。其消化數據越多，預測精度與決策準度越高。

為何生成式AI對戰爭至關重要？

生成式AI指能基于大數據模式生成新內容（文本、圖像、模擬場景或代碼）的AI系統。與傳統AI的分類預測功能不同，GenAI的核心能力在于創造。這種特性在戰爭語境中具有深遠影響。

GenAI軍事應用核心屬性

• 自主創造力：生成作戰想定、兵棋推演或對抗性模擬方案
• 語言掌控力：實時翻譯、信息戰腳本生成、政策簡報自動撰寫
• 戰術可視化合成：構建虛擬戰場環境用于訓練或戰略開發
• 代碼生成能力：自動編寫或修改國防系統軟件

生成式AI在現代戰爭中的戰略應用

1. 戰場模擬生成
    生成式AI最具價值的應用之一是創建沉浸式真實戰場場景。軍事戰略家可在無需部署兵力的情況下測試新戰術或模擬敵方行動。經生成模型強化的模擬可涵蓋多變地形、氣象條件、平民分布乃至不可預測的敵方行為。生成式AI還能根據實時戰場情報動態調整模擬復雜度，確保決策者與自主系統始終針對最相關威脅進行訓練。

2. 武器設計與測試加速
    傳統武器研發周期長達數年，生成式AI顯著壓縮該進程。通過生成設計藍圖、結構模擬及材料成分方案，生成式AI助力工程師在實體模型建造前完成武器系統數字化原型設計。生成設計還能提出人類工程師難以構想的新型配置方案——例如具備自適應編隊能力的無人機群，或通過仿生學優化隱身性能的水下潛航器。

3. 網絡戰與AI生成惡意軟件
    在網絡領域，生成式AI可編寫惡意代碼或動態調整既有代碼以應對防御體系演進。對抗性生成式AI能開發多態惡意軟件——通過持續變更特征簽名規避檢測。該技術還可批量生成社會工程腳本或深度偽造內容，用于操縱目標對象、散布虛假信息或破壞軍事通信網絡穩定性。

4. 心理與信息戰
    生成式AI成為信息作戰強力工具，可大規模生成虛假新聞、逼真深度偽造視頻及合成虛擬身份。這些產出物能針對特定受眾定制，用于激化社會分裂、引導輿論走向或在沖突期間制造混亂。例如生成模型可創建數千條本土化內容，通過算法優化敘事潛移默化影響民眾、士兵或決策層。

5. 自主決策支持
    生成式AI為戰場決策提供輔助：基于敵方位勢、部隊戰備、地形約束等參數生成戰術選項序列，預判行動結果并推演多步后續影響。高壓環境下指揮官可將AI生成的作戰方案作為建議起點。隨著數據流持續輸入，這些模型實時更新參數，構建出在戰斗進程中動態演化的決策樹。

AI賦能作戰系統的崛起

盡管生成式AI不直接操控武器，其在提升現代作戰系統自主性與精確性方面發揮關鍵作用。

1. AI生成集群行為
    無人機或無人地面載具常以集群模式運作。生成式AI可實時生成適應威脅的集群行為模式——包括運動軌跡、協同機制與決策邏輯。這些算法賦予集群集體智能，使其能自主規避障礙、躲避攻擊或精確打擊目標。

2. 自適應偽裝與欺騙手段
    通過分析傳感器數據、雷達特征與環境參數，生成式AI可生成迷惑敵系統的偽裝圖案或電子信號。其還能運用誘餌生成算法在雷達上模擬虛假部隊部署或"幽靈軍團"。

生成式AI賦能未來戰士訓練

人類士兵與軍官同樣受益于生成式AI。軍事教育訓練體系因AI生成的模擬環境、游戲化訓練場及想定規劃工具而變革。

1. 語言文化訓練
    生成模型可創建含外語及文化細節的實景角色演練。受訓者與模擬真實行為的AI生成角色互動，為陌生地域作戰預做準備。

2. 情感倫理模擬
    現代沖突不僅是物理對抗，更是心理與道德較量。生成式AI構建倫理困境模擬場景：士兵需在涉及平民、盟友或道德悖論的生死抉擇中訓練。這些沉浸式環境不僅磨礪戰術技能，更培育道德判斷力。

風險挑戰與倫理邊界

1. 幻覺與可靠性
    生成式AI核心風險在于"幻覺"現象——系統生成看似合理實則錯誤的信息。戰場此類錯誤可能誤導指揮決策、引發友軍誤擊或升級沖突。

2. 人類控制權喪失
    隨著決策權向機器轉移，核心問題浮現：人類操作員應保留多少控制權？若自主武器系統基于AI生成指令行動，人類意圖與機器執行的界限將危險模糊。

3. 合成暴行與戰爭罪行
    生成式AI偽造戰爭罪行的風險引發關切——深度偽造技術可虛構未發生的暴行。此類內容可能觸發報復、損毀聲譽或破壞和談。驗證機制難以匹配AI輸出的復雜程度。

4. 不可預測的升級風險
    生成模型常以概率化機制運行，其在新環境下的行為難以預判。戰爭迷霧中，AI可能生成攻擊性機動、缺陷談判策略或挑釁行動等意外后果，且責任歸屬機制缺失。

防護欄與治理框架：下一場戰役

戰爭領域生成式AI的治理機制仍處萌芽階段。現有條約未能充分涵蓋算法化戰爭或AI生成作戰的范疇，亟需建立以下體系：

• 國際協議：規范作戰中生成式AI的倫理使用準則
• 驗證機制：偵測與反制深度偽造內容及合成宣傳品
• 審計追蹤：確保AI生成決策的可問責性
• 透明度標準：規范國防應用AI模型的開發流程

軍事透明度需與國家安全達成平衡，但若缺乏清晰框架，生成式AI的無序使用恐將引發超越外交遏制速度的沖突升級。

算法軍備競賽

生成式AI在戰爭領域的崛起標志新時代開啟——其核心特征非火力規模，而在于信息掌控、決策速度與合成智能。戰爭算法已非未來概念，而是嵌入無人機系統軟件、導彈制導邏輯、信息戰代碼及國防戰略推演的現實存在。

此時代的根本轉變在于：制勝關鍵從毀滅能力轉向認知優勢。戰爭勝負或將不再取決于兵力規模或坦克數量，而取決于誰掌握更智能的算法體系——誰能運用生成式AI在戰略構思、戰術機動與創新維度超越對手。

當人類踏入此新領域，挑戰已超越技術層面而深入哲學本質：我們能否構建戰爭機器而不被其奴役？能否將倫理準則編入算法？能否在發動智能戰爭時不喪失道德羅盤？這些問題的答案將定義戰爭形態的未來走向，更將塑造人類文明的終極圖景。

參考阿來源：Prof. Ahmed Banafa

戰爭迷霧歷來是任務指揮官的核心挑戰。克勞塞維茨警示的"戰爭摩擦效應"——細微障礙累積導致簡單任務復雜化——在當今戰場數據爆炸與決策周期壓縮的背景下愈發凸顯。全球軍事力量正迎來新范式轉型：軍事信息技術的革命性突破不僅在于自主武器或無人平臺，更在于人類判斷力與人工智能的深度協同，這正根本性重塑任務指揮官在交戰中的決策模式。

圖任務指揮官在未來指控中心交互全息數據，展現AI增強型任務決策的演進方向。

危機與能力的交匯點

2025年3月美陸軍"融合頂點5"演習揭示：依賴紙質流程與割裂系統的傳統任務式指揮架構，已完全無法適應現代戰爭節奏與復雜性。陸軍任務指揮現代化主管帕特里克·埃利斯少將直言："此刻某演習現場，必有情報官將系統數據手抄至便簽紙，穿越戰術作戰中心(TOC)，遞交給火力協調員重新鍵入系統才能生效。"

這種陳舊模式不僅低效，更蘊含災難性隱患。當中俄部署日益精進的軍事能力時，信息處理更迅捷、決策更精準、行動更高效的一方將贏得決定性優勢。五角大樓深刻認知此現實，近財年投入超30億美元發展AI與聯合全域指揮控制(JADC2)，目標直指"在戰術時間窗內建立信息優勢"。

圖人類分析員監控戰場全景圖——該任務日益依賴AI將海量數據流轉化為可執行情報。

增強型任務式指揮架構

美陸軍"下一代任務指揮"(NGC2)項目是踐行該理念的最前沿嘗試。NGC2并非以機器取代任務指揮官，而是構建"人機作戰團隊"框架——AI增強人類認知能力，人類則提供獨有的判斷力、創造力與倫理監督。

NGC2核心運行機制映射人類認知三階段：

• 態勢感知(Sense)：運用先進算法處理情報監視偵察(ISR)數據洪流。YOLO（You Only Look Once）等目標檢測算法識別全動態視頻軍事目標的速度精度超越人類分析員
• 態勢理解(Make Sense)：生成式AI融合無人機影像、信號情報、社交媒體等異構數據，構建人類無法在戰術時限內完成的戰場認知圖景。NGC2項目主管查德·納什強調："現行系統需從多源數據庫提取信息，且不同密級數據庫互不連通。我們通過統一數據層與地圖服務實現跨平臺貫通"
• 決策執行(Act)：基于實時認知實施敏捷響應

圖聯合全域指揮控制(JADC2)依賴連接陸海空天資產的韌性網絡

機器戰爭時代中的人類要素

軍事AI的批評者常將辯論簡化為"人類控制與機器自主"的二元對立。但當前實驗中最有效的軍事AI系統并非取代人類決策，而是實現指數級增強。這一視角應使軍事指揮官、防務戰略家與政策制定者確信：AI在軍事領域的核心價值在于輔助支撐，而非替代人類判斷。

近期"融合計劃"測試中，展示了這種協同效能：坦克乘組在保持戰術機動同時，無縫獲取實時情報流、分析裝備維護數據并協調火力打擊。AI并未代行目標鎖定決策，而是提供增強的戰場感知與分析支持，從而提升作戰效能。

此方案直擊全自主系統的致命缺陷——無法適應真正的新異場景。正如美國陸軍戰爭學院保羅·盧申科所言："并非所有AI模型都經過全戰場場景訓練，AI自有其局限。"強調人類操作員的適應性，恰彰顯人機協作應對突發挑戰的韌性優勢。

戰場作戰模型實證

烏克蘭戰場為人機協作的軍事價值提供強力佐證。成功運用AI協調的無人機蜂群，在最小人工干預下識別打擊目標，同時保留關鍵決策的人類監督權。這些系統將"殺傷鏈"（目標識別至打擊全流程）從分鐘級壓縮至秒級。

同樣，五角大樓"梅文計劃"（Project Maven）證明AI可加速OODA循環（觀察-調整-決策-行動），卻不剝奪人類在致命決策中的判斷權。通過自動化分析監控視頻的繁重工作，AI使操作員聚焦高階戰術決策，同時保持打擊決策的問責制。這凸顯人類在AI決策流程中的核心地位，確保軍事行動的人類控制權。

這些應用揭示AI的核心軍事價值：非替代人類決策者，而是賦能其達成前所未有的決策速度與規模。如烏軍所述，AI算法能"持續審查所有偵察數據，捕捉最細微變化"，為指揮官提供史無前例的戰場感知。這應使軍事領導者與政策制定者確信AI變革作戰模式的巨大潛力。

數據要義與網絡韌性

AI增強指揮的效能根基在于數據質量、可獲取性與安全性。五角大樓聯合全域指揮控制(JADC2)戰略將數據定位為"戰略軍事資產"，需嚴密管理與防護。這驅動了對韌性網絡安全網絡的投資，使其能在"DDIL環境"（拒止/降級/間歇/受限通信場景）中運行。

美參聯會信息主管丹尼斯·克羅爾中將強調：JADC2"超越任何單一能力/平臺/系統"，代表軍事力量管理共享信息的范式轉變。其目標是構建關鍵數據從傳感器→決策者→射手無縫流動的體系，即使遭對手通信干擾仍可持續。

這種網絡中心化方案還解決了長期困擾聯盟作戰的互操作性難題。通過建立通用數據標準與接口，AI指揮系統不僅能跨軍種整合，更能實現盟國間互聯——這在未來多伙伴聯合作戰中至關重要。

國防領導層的戰略啟示

對高級防務領導者而言，AI驅動轉型的影響遠超戰術改進范疇。掌握軍事行動中人機協同的國家將在未來沖突中擁有決定性優勢——情報處理更快、作戰協同更高效、環境適應更迅捷的一方將掌控軍事對抗節奏與結局。

然此轉型亦存重大挑戰：軍事組織需根本性重構訓練、條令與組織結構以優化人機協作；同時須應對過度依賴AI系統的合理擔憂及對手利用技術依賴性的風險。

投入需求巨大：除AI研發部署直接成本外，軍隊需升級網絡、培訓人員、開發新作戰概念。但落后的代價更為高昂。正如國防部副部長凱瑟琳·希克斯警示：維持信息與決策優勢需持續聚焦"增強應對當前未來威脅的部門能力計劃"。

前行之路：通過透明構建信任

實施AI增強指揮的最大挑戰不在技術而在人類心理。軍事人員需建立對AI系統的信任，同時對其局限保持清醒認知。這要求研究者所稱的"校準信任"——明晰何時采納AI建議，何時需人類判斷凌駕算法提議。

美陸軍研究實驗室斯圖爾特·楊強調自然語言交互界面的重要性："士兵應以自然協作方式與機器人互動"。這種以人為本的AI設計確保技術服務軍人而非壓倒軍人。

五角大樓"SABER"（戰場強韌人工智能防護）計劃應對另一關鍵關切：確保AI系統抗對抗攻擊韌性。納撒尼爾·巴斯廷中校指出："作戰人員有權知曉所用AI具備安全性與抗威脅韌性"。

結論：算法優勢

AI驅動的軍事指揮控制轉型不僅是技術進步，更是軍事領導本質的進化。未來指揮官不在人類直覺與機器智能間抉擇，而將無縫整合二者在復雜戰場實現決策優勢。

美陸軍NGC2計劃、五角大樓JADC2戰略及盟國類似工作，是投資新型戰爭形態——信息優勢直接轉化為戰場優勢。掌握人機協同的軍隊將書寫未來沖突規則。

身處此轉折點，防務領導者須認清：問題非AI是否改變軍事行動，而在多快能調整組織釋放其潛能。"算法指揮官"非遙遠概念，而是需即刻關注、重大投入、清醒認知其機遇風險的現實存在。

戰爭迷霧永難消除，但軍事史上首次，指揮官擁有穿透迷霧的工具。新范式下，勝利不僅屬于技術最先進者，更屬于將人類智慧與機器智能無縫結合服務戰略目標者。未來戰爭將由算法指揮官書寫——這些領導者深諳AI時代最強大武器正是人機無間協作。

參考來源：a5dergi

兵棋推演長期居于軍事教育核心地位，從普魯士“戰爭游戲”（Kriegsspiel）演習演進為復雜數字模擬。如今，人工智能（AI）在兵棋推演與場景規劃中的應用，標志著職業軍事教育（PME）迎來從靜態腳本化場景轉向自適應實時模擬的飛躍。現代戰爭涵蓋網絡、太空及多域作戰，亟需AI驅動的兵棋推演引入智能對手與動態作戰困境。區別于依賴預設條件的傳統兵棋，AI賦能模型采用基于機器學習的紅隊對抗，實時響應人類決策并迫使空軍人員動態調整策略。

除模擬敵手外，AI還強化行動方案（COA）制定、將真實情報數據融入訓練，確保PME在快速演變的安全環境中保持相關性。AI賦能平臺正通過強化數據驅動決策與多域戰備重塑PME體系。本文探討四個關鍵議題：AI如何變革兵棋推演、場景構建與危機模擬；AI催生的新型訓練科目；未來10-15年AI在PME中的角色；AI驅動PME可提升對近敵對手的競爭優勢。通過分析軍事政策、AI應用與PME創新，本研究審視AI如何作為力量倍增器，在堅守倫理準則的同時提升戰略戰備能力。

AI驅動的自適應兵棋推演與場景規劃

AI與兵棋推演及危機模擬的融合，通過引入實時適應性、自主化對手與預測分析，正在變革PME模式。傳統兵棋依賴預設腳本的固定結局場景，難以復現現代戰爭復雜性。而AI能基于參演者決策與對手響應動態調整場景，創建持續演化的數據驅動訓練環境。AI驅動的自主紅隊對抗超越傳統教官主導模式，運用強化學習與神經網絡模擬真實敵手決策。這些AI系統分析實時情報、調整兵力部署、生成適應性困境，要求空軍人員培養戰略敏捷性。美軍“專家計劃”（Project Maven）等項目印證了AI構建復雜響應式模擬的能力，確保PME符合當代多域作戰需求。

傳統場景規劃需大量人工研究與校準。AI通過分析歷史戰役數據、情報報告與作戰趨勢，實現自動化處理，數分鐘內生成高細節度演化訓練模塊。AI賦能的戰略預見工具使PME能預判地緣政治變動、技術進步與對手策略，形成適應網絡、太空及非對稱沖突的前瞻性訓練模型。危機模擬訓練軍官在壓力下快速決策。AI通過融入實時地緣政治數據、后勤約束與敵手行動強化此過程，確保每次模擬的獨特性與不可預測性。區別于靜態危機模型，AI實時調整增強作戰壓力訓練的真實感。AI驅動系統還能分析認知負荷與應激反應，動態調節難度以提升抗壓能力與危機領導力。

通過運用自主對手、場景自動化與實時危機響應建模，AI確保PME更具動態性、戰略性與適應性。隨著AI技術進步，其在PME中的角色將持續擴展，為奠定相對于近敵競爭者的決定性訓練優勢。

人工智能賦能的訓練革新

人工智能正通過引入適應性高逼真度訓練環境，改變職業軍事教育（PME）的傳統模式——此類環境曾因技術與后勤限制難以實現。借助AI驅動的模擬系統、個性化學習及心理韌性建模，PME可增強真實性、適應性與決策敏捷性，確保空軍人員為現代戰爭做好充分準備。

人工智能賦能的虛擬現實（VR）與增強現實（AR）技術創造了能動態適應用戶行動的身臨其境式交互戰場模擬。有別于傳統腳本化演習，AI增強型VR可實時調整敵戰術、任務目標及地形環境，提供靈活的數據驅動訓練。例如：AI生成的空戰場景以不可預測的敵機行為挑戰飛行員；城市作戰模擬中，AI控制的非玩家角色（NPC）對學員決策作出動態反應。這種自適應對抗顯著提升戰備水平與戰術靈活性。

人工智能構建了個性化學習模型——通過評估用戶表現生成定制化訓練路徑，優化技能習得效率。區別于傳統PME課程，AI驅動的教學實時調整進度，使學員按自身節奏學習并獲取針對性反饋。例如：AI智能輔導系統分析決策模式并提供自動化表現評估，幫助軍官基于現實案例精進戰略思維。此類系統確保關鍵任務知識的持續強化與內化。

融合實兵演習與AI模擬的混合訓練模式提供了最全面的解決方案。AI增強多域作戰演練，在無縫交互環境中整合陸海空天網電全域作戰要素。例如：聯合軍演中，AI動態調整任務參數，模擬后勤中斷、網絡威脅和敵欺騙戰術，使學員直面真實作戰的不確定性。AI持續生成演變的戰場條件，確保PME為領導者應對未來沖突的復雜性做好充分準備。

人工智能的價值超越技術訓練范疇，在心理韌性培養中發揮關鍵作用。AI驅動的壓力適應訓練使人員置身高壓決策場景，通過追蹤心率、瞳孔反應及決策時效等生物指標，動態調節場景強度。這對戰斗飛行員、情報官及特種作戰人員尤為關鍵——極端壓力下的決策能力關乎任務成敗。AI模擬系統提供分階段的高風險環境暴露，使空軍人員逐步建立心理韌性。通過整合AI驅動的模擬訓練、個性化教學及認知抗壓體系，PME得以實現更高效、適應性強且影響深遠的教育轉型。人工智能確保訓練環境動態演進，為空軍人員應對現代戰爭的復雜性與不可預測性奠定堅實基礎。

長期愿景：未來10至15年AI在職業軍事教育中的角色演進

隨著人工智能持續發展，其在職業軍事教育（PME）中的作用將擴展至訓練體系、領導力培養、作戰規劃與戰略決策領域。未來10至15年間，PME必須整合AI驅動的方法論，確保空軍人員保持技術精通、戰略前瞻與動態適應能力。AI學習助手將取代"一刀切"式訓練，提供定制化職業發展路徑——通過分析個人表現、認知特質與職業軌跡，實時生成反饋與自適應學習方案。PME機構將運用AI驅動的導師平臺，基于軍官任務履歷、領導風格與作戰優勢推薦定制訓練計劃，實現數據賦能的持續職業進階，實時彌合教育斷層，取代靜態預設課程。

AI將通過融合實時地緣政治情報、預測分析與作戰建模，重塑戰略預見能力。AI決策支持系統使學員沉浸于動態數據驅動場景，錘煉其在威脅演變中制定策略的能力。未來PME或納入AI生成的兵棋推演，模擬全球安全趨勢、對手行為與新興技術，使軍官能在高擬真環境中測試戰略選項，磨礪危機管理思維。

AI將革新領導力訓練：通過追蹤決策風格、溝通模式與應激反應，即時評估指揮效能。AI模擬系統使軍官置身高壓多域指揮場景，強化其在不可預測環境中的應變能力。領導力課程將聚焦跨域戰略整合，AI輔助指揮官統籌空天網電全域作戰行動，培養適應復雜快速變化戰場的新型領導者。

為充分釋放AI潛力，PME機構需構建可擴展的AI訓練生態系統，重點包括：

• 投資AI增強教育平臺，實現知識實時更新與交互式學習環境；
• 建立倫理防護機制，防范算法偏見、錯誤信息與機器決策依賴；
• 開展教員AI素養培訓，確保人類對AI決策的監督權。

隨著PME向持續學習模式轉型，訓練項目將隨技術進步與安全形勢動態演進，保障空軍人員戰略競爭力與作戰敏捷性。通過整合AI驅動的導師體系、戰略預見、領導力訓練與基礎設施現代化，PME將為下一代戰爭鍛造新型軍事人才。機構需即刻行動，構建動態響應、AI增強的學習生態，確保持續引領軍事戰略與創新前沿。

AI在職業軍事教育中的競爭優勢與風險挑戰

將人工智能整合至職業軍事教育（PME），為維持對近匹敵對手的戰略優勢提供關鍵機遇。AI驅動的PME雖可提升訓練效率、決策速度與多域戰備能力，但不當實施可能引發安全風險、技術依賴及領導直覺弱化等問題。AI通過自適應學習、戰略敏捷性與作戰效能增強PME，相較傳統訓練模式具備決定性優勢。

核心競爭優勢

? 加速訓練與決策：AI實現自動化績效評估、個性化學習模型與實時場景適配，確保快速技能習得與戰略響應能力。

? 多域戰備：AI驅動的PME整合空天網電全域作戰要素，使人員為復雜多戰場沖突做好準備。

? 高階兵棋推演與場景規劃：AI生成式模擬創建智能演變的對抗方，催生更逼真的高風險決策演練。

? 未來驗證型AI作戰能力：AI驅動的PME確保空軍人員精通AI增強決策，對技術應用遲緩的對手保持代差優勢。

通過運用這些能力，可超越依賴傳統PME模式的競爭者，加速適應新興威脅并強化跨域協同。

潛在風險與挑戰

若實施不當，AI驅動的PME將伴隨顯著風險：

? 過度依賴AI系統：重度依賴AI可能削弱人類批判性思維，并引發網絡安全漏洞與算法偏見風險。

? 倫理與安全挑戰：PME中的AI必須具備安全性、透明度及抗敵操縱韌性，以保障決策可靠性。

? 傳統領導技能弱化：若使用失當，AI可能削弱基于直覺與經驗的決策能力，損害指揮中的人本要素。

? 對手AI發展壓力：中俄正快速推進AI驅動的PME模式，若創新滯后，恐在AI增強作戰方法論領域落后。

為化解風險，PME需確保人機協同平衡，同時筑牢倫理標準與網絡安全防線。

戰略實施路徑

最大化AI效益并規避潛在風險，需聚焦三大方向：

? 平衡人機協作：AI應增強而非取代人類專業能力，保護領導直覺與倫理決策機制。

? 健全倫理與網絡安全機制：構建AI框架防止偏見、錯誤信息與過度自動化，保障可信賴的AI整合。

? 持續創新與適應性升級：PME須建立隨技術及全球威脅演進的AI生態，避免停滯并確保軍事教育前沿性。

通過負責任地應用AI優勢并管控風險，PME可奠定長期戰略優勢。有效實施的AI驅動PME將成為力量倍增器，確保在未來戰爭場景中保持主導地位。

結論

AI與PME的融合標志著人員備戰模式的革命性轉變。AI驅動的訓練方法在自適應兵棋推演、場景化學習、戰略預見及領導力發展方面提供無與倫比的優勢。借助AI提升決策力、加速學習進程、優化戰備水平，PME可確保持續引領軍事創新與戰略前沿。

未來10至15年，AI將在塑造PME中發揮日益關鍵的作用——從個性化職業輔導、AI領導力評估，到戰略規劃模擬與多域作戰訓練。盡管這些進步潛力巨大，但亦伴隨挑戰：包括對AI系統的過度依賴、倫理隱憂、網絡安全風險以及近匹敵對手的AI發展。必須把握平衡，確保AI成為力量倍增器而非人類專業能力、領導力及倫理判斷的替代品。

通過前瞻性投資AI驅動的PME基礎設施、倫理框架及精通AI的領導梯隊，可確立對對手的決定性優勢，在AI驅動戰爭時代維持戰略主導權。隨著AI持續演進，PME機構須保持適應性、前瞻思維與創新承諾，確保空軍人員掌握應對現代軍事行動復雜性所需的認知、戰略與技術技能。通過審慎規劃，AI賦能的PME不僅將提升個體與部隊戰備水平，更將鞏固軍事戰略與卓越作戰領導者的地位。

參考來源：云智防務公眾號

原文來源：dantes

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

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

歐盟正著力構建人工智能領域的技術主權。面對地緣政治緊張局勢加劇，歐盟已加大力度減少對外部行為體的依賴。盡管此進程始于2023年年中，但于2025年初取得顯著進展。2025年3月，歐盟采取多項舉措強化其在人工智能發展中的角色，當前重點聚焦增強技術基礎與算力基建。戰略核心是進入第二波擴張的"人工智能工廠"計劃——將在六個歐盟成員國增設先進人工智能開發中心，使人工智能工廠總數達13個。歐盟已為該網絡投入4.85億歐元，旨在為歐洲初創企業與研究者提供開發大規模、可靠且符合倫理的人工智能模型所需的算力與數據。這些新中心隸屬更宏大的"InvestAI計劃"（目標動員2000億歐元人工智能相關投資），包括建設覆蓋歐洲的高性能算力樞紐——人工智能超級工廠。

同步推進的是歐盟持續投資減少對外技術依賴。近期向荷蘭芯片制造商AxeleraAI撥款6600萬歐元支持半導體研發即為例證。歐盟新產業政策還強調增強核心技術能力的重要性。在此背景下，代表半導體產業的歐洲協會SEMI Europe呼吁布魯塞爾制定《芯片法案2.0》——擬議立法將擴大對芯片制造、設計、材料開發與生產設備的支持。另一戰略方向是維護語言文化多樣性：歐盟成立ALT-EDIC聯盟并啟動"語言數據空間"計劃，促進多語言人工智能模型開發，旨在改善研究者與初創企業的語言數據獲取，支撐開發包容性、本土適配的人工智能系統。

監管層面，歐盟持續完善法律框架以平衡創新與風險管理。歐洲人工智能理事會與歐盟人工智能辦公室正推動《人工智能法案》在成員國實施，包括提供人工智能系統分類與禁用場景指南，發布通用人工智能系統實踐準則草案，組建獨立專家科學組為國家監管機構提供技術支撐。

人工智能訓練中的知識產權爭議日趨激烈。藝術家群體擔憂開發者與模型所有者對創意作品的使用（尤其是未經授權納入訓練數據集）。爭議核心涉及倫理與經濟問題的復雜交織——未經作者明確許可使用受版權保護材料訓練人工智能系統是否合法合理。

此爭議已進入司法程序（但明確判例尚未形成）。保羅·麥卡特尼、馬克·魯法洛、凱特·布蘭切特、宮崎駿、托尼·吉爾羅伊等創意界人士公開反對人工智能公司的"剝削性做法"。2025年3月，400位知名藝術家聯名致信美國政府，敦促阻止科技企業未經正式授權協議在人工智能訓練中使用版權內容。聯署者指出，縱容此類行為將從根本上破壞創意產業的根基。

法律裁決仍存不確定性。2025年3月，人工智能公司Anthropic在與音樂出版商的版權侵權訴訟中獲勝。美國法院駁回了原告提出的初步禁令請求（該禁令旨在禁止Anthropic在訓練Claude聊天機器人時使用碧昂絲、滾石樂隊與海灘男孩等藝術家的500余首歌曲歌詞）。盡管裁決有利于AI公司，但本案僅是未來能否及如何使用版權內容訓練AI的更廣泛法律論戰的起點。

人工智能硬件領域的全球競爭加劇，焦點集中于芯片制造與打破英偉達壟斷地位。大型科技公司日益尋求供應鏈多元化以規避單一供應商依賴。3月，Meta宣布開始測試首款自研AI芯片，計劃2026年投產；微軟通過Azure Maia與Cobalt產品推進類似戰略（滿足云基礎設施AI算力需求）。傳統保守的芯片制造市場正經歷快速變革，新晉企業也意圖挑戰行業巨頭——韓國初創公司FuriosaAI開發Warboy與Renegade高性能處理器，拒絕Meta提出的8億美元收購要約，彰顯其對標英偉達與AMD的雄心。

面對競爭壓力，英偉達采取多重措施鞏固領導地位：2025年3月發布代號Vera Rubin的新一代GPU（據稱性能較前代Blackwell系列提升兩倍）；推出緊湊型"個人超級計算機"（面向需小型化高性能AI設備的企業）；通過戰略性收購拓展業務（洽購以色列AI芯片云服務器租賃公司Lepton AI），實現從芯片制造到終端部署的全價值鏈布局。為緩解供應鏈地緣風險，宣布未來四年在美國投資5000億美元建設制造與供應基礎設施（蘋果公司亦有類似計劃）。AI硬件競賽白熱化或將加速技術創新并降低關鍵組件成本。

中國在AI領導權爭奪中占據重要地位。

在減少對外半導體依賴方面取得顯著進展：螞蟻集團報告顯示通過全采用國產芯片（含阿里巴巴與華為自研處理器）使模型訓練成本降低20%，內部測試顯示其性能可比肩英偉達芯片。

同步推進產業發展，中國正擴展科教基礎設施以支撐人工智能。北京大學、人民大學與上海交通大學等頂尖學府宣布新增數百個人工智能相關學位項目名額。這些機構積極與初創企業合作（如集成深度求索開發的工具），強化人工智能人才實踐訓練。

此生態擴張體現于人工智能領域新玩家的涌現：2025年3月，中國公司智譜AI推出免費AI智能體AutoGLM Rumination，能夠處理網絡搜索、行程規劃與分析報告生成等復雜任務。

人工智能驅動技術增長新浪潮，每月涌現大量聚焦實際難題的初創企業。例如美國初創公司GetReal獲1750萬美元投資開發打擊虛假媒體與深度偽造的AI平臺；烏克蘭人Roman Teslyuk創立的澳大利亞初創公司Earth AI，運用AI算法識別偏遠地區銅、鈷、金等礦物礦床。

科技巨頭日益通過戰略合作或收購早期介入初創企業。2025年3月，亞馬遜Alexa基金宣布調整投資策略，承諾投入2.3億美元支持人工智能領域早期企業。同時，大型科技公司正深化人工智能與核心業務整合，圍繞現有平臺構建生態系統。

2025年3月，埃隆·馬斯克宣布其人工智能企業xAI與社交媒體平臺X合并，旨在整合雙方數據、模型與算力資源。Meta通過擴展MetaAI產品線功能與集成度推進類似戰略，而OpenAI則深化與微軟合作，推進產品互操作性與技術協同。

人工智能與能源依賴加劇。人工智能技術迅猛擴張引發對能源系統承載能力的擔憂。專家指出，訓練與運行大模型的數據中心耗電量激增，對電網構成巨大壓力。預測顯示未來三年內，美國AI數據中心能耗可能翻三倍，達全國總用電量12%。部分服務器密集區域已現電價顯著上漲，引發電網穩定性與能源可持續性憂慮。能源供應商呼吁緊急投資電力基建，施耐德電氣率先宣布投入超7億美元升級美國六州電網。

超越物理升級的數字解決方案正被探索以更高效管理能源需求。英偉達與電力研究院（EPRI）合作成立"開放能源人工智能聯盟"，旨在應用AI優化能源分配系統（包括開發開放AI模型實現智能負荷管理）。此類模型可將非關鍵數據處理轉移至非高峰時段、精準預測峰值需求并提升能源傳輸效率，反映能源與科技行業日益增強的相互依存。

人工智能加速融入國防安全領域：美國國防部投資AI驅動工具強化戰略與作戰規劃。典型案例為Scale AI開發的作戰場景建模系統（支持指揮官快速評估戰略選項），通過實時交互式軍事模擬中的AI智能體優化資源部署并預判歐洲與印太等多戰區戰役態勢。美國陸軍探索AI與機器人深度整合——陸軍未來司令部司令詹姆斯·雷尼強調軍方擬將高風險戰場任務移交機器人以降低人員傷亡。除傳統軍事用途外，AI系統正適配更廣泛國家安全目標（如美墨邊境部署AI技術遏制非法移民與毒品走私）。

全球范圍內，現代戰爭中AI應用日趨普遍（俄烏戰爭經驗推動），多國強調開發AI增強型FPV（第一視角）無人機系統的重要性，此舉或將迫使韓國增加國防開支應對新威脅。

人工智能日益影響社會議程（深度偽造濫用尤為突出）。問題規模已觸發立法響應：美國兩黨正籌備《下架法案》，擬對發布AI生成非自愿親密內容追究刑事責任，并要求社媒平臺在用戶投訴48小時內刪除相關材料。

問題復雜性遠超立法辯論范疇：韓國AI生成公司GenNomis數據庫分析顯示，盡管實施內容限制，仍有大量被歸類為兒童性虐待材料（CSAM）的內容存在，凸顯AI生成內容管控難題。

潛在解決方案包括采用谷歌SynthID等數字水印技術（可標記AI生成視頻溯源）。英偉達宣布3月起在產品中集成SynthID，該技術有望成為打擊AI濫用的關鍵工具（無論是版權侵權、虛假信息還是非法生成親密內容）。

參考來源：niss

美國及北約軍事規劃者可將從烏克蘭無人機戰爭中汲取關鍵經驗，以構建針對俄羅斯及同級對手的防御與威懾體系。

俄羅斯烏克蘭戰爭凸顯了敏捷跨域聯合目標鎖定周期在傳感器密集且透明度日益提升的戰場環境中的核心價值——快速鎖定敵方目標并保持決定性優勢。盡管俄軍在入侵首年實施動態殺傷鏈過程中遭遇困境，但其基于烏克蘭戰場的節奏與需求進行適應性調整，逐步改進并調整偵察打擊與火力循環體系，顯著提升了響應效能與適用性。這種軍事適應性及持續學習能力為美國及其北約盟友帶來了多維挑戰、戰略機遇與潛在風險。

俄羅斯2022年目標鎖定困境

俄羅斯烏克蘭戰爭的第一年暴露出其現有殺傷鏈的諸多缺陷與挑戰。這些挑戰同時存在于負責戰略與戰役縱深目標打擊的“偵察打擊回路”，以及其戰術層面對應體系“偵察火力回路”，主要源于以下六大因素：

首先，俄羅斯缺乏持久縱深情報、監視與偵察（ISR）能力，突出表現為天基對地觀測資產不足，以及可大規模部署的遠程目標捕獲無人機系統（UAS）稀缺。盡管擁有多種戰術無人機，但其數量不足以彌補高損耗率，也無法滿足多軸線戰場的全域作戰需求。同樣關鍵的是，俄羅斯老化且稀缺的遠程監視衛星群（僅包含三顆光學衛星與三顆合成孔徑雷達衛星）被證明難以滿足烏克蘭戰場的作戰節奏與需求，導致關鍵時效性問題。

其次，俄軍近實時情報數據分析與快速分發利用能力薄弱且流程繁瑣。不同戰線報告顯示，俄軍間接火力任務常出現長達四小時的延遲，而巡航導彈與彈道導彈打擊所需地理空間數據的采集、處理與最終應用間隔更久。盡管天基資產在“關鍵目標摧毀戰略行動”中支持了對基礎設施與軍事目標的戰略打擊，但效果參差不齊。

第三，精確打擊任務在規劃與能力選擇上協調失當。例如分析人士指出，俄軍雖彈藥庫存充足，但目標選定人員普遍存在優先級錯配問題——寶貴的“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈被用于打擊小股部隊集結點，而針對大型機場的打擊編組僅包含少量巡航導彈。

第四，俄軍指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施存在嚴重缺陷，包括通信中斷與責任區劃分不清。此外，非專業步兵在爭議環境中運用C4I技術引導火力的訓練與經驗水平不足。各軍種C4I系統互操作性差且裝備不均衡加劇了這一問題——多數俄陸軍部隊要么無法獲取“百靈鳥”戰術C4I加固計算機，要么存在誤用現象。

圖：俄羅斯士兵準備“柳葉刀”巡飛彈藥。圖片來源：Zala Aero

第五，俄軍傳感器與打擊單元整合效能低下。初期俄軍巡飛彈藥與攻擊型無人機存量極少，導致2022全年及2023年部分時段動態目標鎖定能力受限。2022年2月僅有少量“獵戶座”中空長航時戰斗無人機從克里米亞出動執行任務，但隨著烏防空系統升級（至少擊落六架）逐漸退居二線，“柳葉刀-3”巡飛彈藥也極為罕見。

最后，烏軍向機動分散化轉型顯著削弱了俄殺傷鏈效能。

俄羅斯正在重構其殺傷鏈節點

隨著2023年初戰場態勢惡化，俄羅斯通過向地面部隊大規模部署中短程無人機系統（含商用型號）啟動殺傷鏈適應性調整，以提升態勢感知與目標探測能力。“海鷹-10/30”、“扎拉”、“埃勒倫3S”與“超視距”固定翼無人機開始密集進入烏克蘭空域，致使烏軍常面臨多架俄軍無人機通過互鎖目標回路實施協同偵察。這些無人機通常由軸線指揮官下屬炮兵旅無人機連操作，為戰術火炮與遠程火力提供目標定位，常利用近程防空（SHORAD）漏洞深入敵軍前沿后方。

自2023年下半年起，俄軍使用“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈與蘇-34戰斗機和“龍卷風-S”火箭炮發射的D-30SN滑翔炸彈，對烏軍戰役縱深高價值目標（如機場、S-300與“愛國者”防空系統、“海馬斯”火箭炮）實施精確打擊的頻率穩步上升。在戰術層面，配備陀螺穩定激光指示器的“海鷹-30”無人機為“亡命徒”240毫米（射程9公里）與“紅土地”152毫米激光制導炮彈及新型Kh-38ML激光制導空對地巡航導彈提供靜止/移動目標照射。

“伊斯坎德爾”打擊頻次與響應速度的提升，可能暗示俄軍正將建制化“伊斯坎德爾-M”營級單位配屬至集團軍炮兵旅（傳統上僅編入集團軍群），使戰術層級指揮官獲得遠程精確打擊選項。

圖：一架Zala ISR無人機正在觀察對烏克蘭一座橋梁的伊斯坎德爾-M戰術彈道導彈襲擊。圖片來源：Zala Aero

目標鎖定與數據共享能力提升

在整場沖突中，俄羅斯持續優化全軍數據共享與處理機制，具體措施包括建立集成化指揮中心——將來自無人機、前沿觀察員、信號情報與電子戰的實時ISR數據整合為統一作戰態勢圖。在此背景下，商用技術（如基于安卓系統的通用態勢感知軟件、智能手機與星鏈衛星終端）的廣泛采用，為聯合部隊提供了多設備冗余連接，從而提升跨軍種目標鎖定能力。俄羅斯還致力于將人工智能（AI）整合至指揮控制體系與打擊平臺，以強化決策支持與高階目標鎖定效能。

俄羅斯縮小戰術傳感器至射手間隙

最具戰略意義的適應性調整之一是大規模將“扎拉柳葉刀-3”巡飛彈藥與武裝化第一視角（FPV）無人機納入偵察火力回路。這些低特征值系統將傳感器與效應器融合為單一平臺，可實時精確動態打擊目標，執行反炮兵、反裝甲至反人員等多類任務。“柳葉刀-3”還與具備信號中繼能力的“扎拉”ISR無人機協同使用，打擊敵前沿后方約70公里的高價值目標。如圖1所示，2024年1月以來已公開記錄近1500次“柳葉刀-3”打擊（占2023年1月以來總量的65%）。這些可擴展、高性價比的平臺為俄軍提供了響應迅速、建制化、超視距的精確打擊能力，與其傳統火力形成互補，并催生出小型專業化“獵殺”無人機作戰小組。

圖1 -俄羅斯柳葉刀在烏克蘭的使用情況

俄羅斯國防工業基礎的適應性轉型

俄羅斯國防工業正加速轉型以支撐戰場快速演進。盡管面臨西方制裁，其精確制導彈藥與無人機產量持續攀升，部分制造商甚至將廢棄商場改造為生產中心。與此同時，國家主導與民間志愿相結合的模式每月向前線輸送數萬架第一視角（FPV）無人機。俄當局在喀山阿拉布加建立大型工廠，目標每年生產多達1萬架“天竺葵”單向攻擊無人機。此外，俄政府官員近期聲明及莫斯科陸軍裝備展主題均凸顯“速度、精度、規模”三位一體發展理念，明確將無人機、機器人系統與人工智能應用列為研發重點與未來能力建設優先方向。

總體而言，這些進展標志著俄羅斯殺傷鏈與聯合作戰整合能力持續提升。但各部隊適應程度差異顯著，不同目標鎖定回路的重疊導致互操作性與沖突消解難題，可能影響火力任務的分配效率與響應速度。

啟示與建議

軍事規劃者可從以下方面汲取關鍵經驗，以彌合能力缺口并強化對俄及同級對手的防御威懾：

1. 效費比導向的技術整合：低成本無人機、巡飛彈藥與商用通信技術賦能俄軍殺傷鏈民主化，增強戰場態勢適應力，提升火力精度與響應速度。
2. 編制結構調整趨勢：俄軍對精確彈藥與無人系統的依賴加深，或推動編制改革——包括為集團軍炮兵旅配屬專職“伊斯坎德爾-M”導彈營，以及跨軍種層級組建專業化無人機部隊。
3. 體系集成瓶頸：俄偵察打擊與火力回路的潛力仍受制于多系統整合不足、目標數據傳輸遲滯及人員訓練水平低下。
4. 藍軍應對策略：俄軍目標鎖定能力的提升將同步增加“藍軍”威脅，凸顯分散部署、作戰安全與信號管控對規避敵方傳感器與效應器的重要性。
5. 結構性弱點打擊：俄對外國高技術部件與精密設備的嚴重依賴構成體系漏洞，美北約應強化針對性遏制。
6. 無人系統增量投資：大規模投入可擴展、低成本、多任務無人機與巡飛彈藥，與傳統火力形成互補并優化殺傷鏈。
7. 跨域協同強化：優先提升無人機、地面部隊、空中資產與海軍單元間的傳感器互操作與快速交叉提示能力，釋放多梯隊跨域火力潛能。
8. 對抗能力升級：增強反無人機、近程防空、網絡戰與電子戰能力，持續削弱“紅軍”C4ISR體系效能。
9. 實戰化訓練拓展：大幅擴展無人機、巡飛彈藥與商用移動通信技術的作戰實驗與訓練，加速殺傷鏈實戰應用。

參考來源：Federico Borsari

本文就先進人工智能（AI）或人工通用智能（AGI）潛在涌現帶來的國家安全影響作證的機會。

美國、中國及全球頂尖AI實驗室正競相研發具備跨領域人類級或超人類智能的AGI。其發展速度、潛在突破及后AGI時代的格局仍存爭議且充滿不確定性。但鑒于AGI出現的可能性及其深遠影響，國家安全界必須嚴肅對待并制定應對計劃。

試想以下場景：若未來幾年某頂尖AI實驗室宣布其即將推出的模型能一鍵生成相當于百萬名頂尖程序員（前1%水平）的生產力，政府將如何應對？其國家安全影響將極為深遠，可能徹底打破現有網絡攻防平衡。在蘭德公司，正為此預作準備。研究表明，AGI將帶來五大國家安全挑戰：

1. 超級武器
    AGI可能通過突然涌現的顛覆性武器（例如能精準識別并利用敵方網絡漏洞、實施"完美首輪網絡打擊"徹底癱瘓報復性反擊的能力）帶來決定性先發優勢。此類優勢可能打破關鍵戰區軍事平衡，引發大規模擴散風險，加速技術競賽。

2. 系統性轉變
    AGI可能引發國家實力工具的系統性變革，重塑全球力量格局。軍事創新史表明，技術應用能力比科學突破更具戰略價值。隨著美國及其盟友、競爭對手軍隊大規模部署AGI，軍事競爭基礎要素（隱蔽與偵察、精確打擊與規模壓制、集中與分散指揮控制）可能被徹底顛覆。善于利用并管理AGI引發系統性轉變的國家，將大幅擴展其影響力。

3. 賦能非專業人士
    AGI可能充當"惡意導師"，為非專業人士提供制造高危武器（如惡性網絡惡意軟件）的具體步驟指導與技術背景，顯著擴大威脅制造者群體。掌握武器制造知識與實際制造雖存差異，但相關領域技術進步（如自主代理AI協助執行特定任務）正在降低實施門檻。

4. 人工實體
    AGI可能獲得足夠自主性，成為國際舞臺獨立行為體。設想具備先進編程能力的AGI突破系統限制，通過賽博空間與世界交互。此類實體可能具備超越人類控制的行動能力，其自主決策將產生深遠后果。AGI可能發生目標偏離——其運作方式與設計者意圖不符，造成意外傷害。極端情況下可能引發"失控"場景：AGI為實現目標抗拒關閉程序，與人類控制力量對抗。

5. 不穩定態勢
    國家與企業爭奪AGI主導權可能引發動蕩期。此類競爭或導致緊張局勢升級（類似核軍備競賽），使技術優勢追求反而成為沖突催化劑。各國對AGI可行性及先發優勢潛力的認知，可能變得與技術本身同等重要。行動風險閾值不僅取決于實際能力，更取決于對競爭對手能力與意圖的誤判——類似冷戰時期的誤算可能引發先發制人戰略或軍備擴張，破壞全球穩定。

國防部門制定國家防務戰略時，須應對先進AI對網絡域及其他作戰域的影響。AGI帶來的五大國家安全難題可作為評估該戰略應對能力的框架。

在這個威脅快速升級的現代，擁有先進軍事技術變得至關重要。隨著傳統防御策略逐漸過時，軍事機構正采用基于人工智能、量子計算和區塊鏈安全的新一代技術。網絡安全發展如今與傳統物理戰具有同等重要性，成為國家安全的基石。

未來防御體系將通過創新技術構建，包括自主防御無人機、智能監控系統等先進裝備。

先進軍事技術的崛起

當前戰爭形態已不再依賴傳統步兵與戰斗機。通過將物聯網技術融入安防框架，軍隊獲得更優環境監控與快速響應能力。現代傳感器、分析系統與預測性情報的部署，已引發防御體系的根本性變革。

高超音速武器的研發標志著重大的技術突破，其速度超過5馬赫，使現有導彈防御系統失效。各國在這場新軍備競賽中，既競相開發此類武器，又致力于提升精確性與隱身性能。

網絡安全進步：數字前線

網絡攻擊的危險性已與物理攻擊相當。全球政府與組織持續投入網絡戰能力建設，以防御黑客攻擊、數字間諜與破壞行動。量子技術在軍事防御中的應用將推動加密技術革新，為關鍵信息建立不可破解的安全標準。

區塊鏈技術通過確保數據完整性與阻斷非法訪問，成為強有力的保密機制。隨著網絡戰威脅加劇，網絡安防已成為國防核心要素。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

5G對安全的影響

5G網絡部署為國防機構帶來雙重效應。其增強的通信能力伴生新的安全漏洞。

智能監控系統依賴的實時數據傳輸，可能因5G網絡漏洞導致關鍵情報泄露。國防安全部隊正嚴格執行協議，保護5G基礎設施免受網絡攻擊。

自動化與自主防御系統

軍事自動化水平已達空前高度。自主系統驅動的防御無人機正在革新偵察、目標鎖定與作戰流程。這些無人機運用AI技術，可在無人操控下自主應對威脅。

軍用機器人技術已能執行危險區域排爆、監控與直接作戰任務。隨著AI、機器人技術與機器學習融合，當前及未來的防御行動將顯著提升速度與效率。

智能監控系統與生物識別安防

智能監控系統的出現徹底改變了城市安防與邊境保護。AI驅動攝像頭結合面部識別與行為分析，顯著提升系統檢測能力。

指紋掃描、虹膜識別與聲紋認證構成的生物識別方案，被國防設施用于強化門禁控制。這些技術方案既增強安全能力，又規避傳統驗證方式的弱點。

智能邊境控制系統：國家安全的未來

智能邊境監控系統高效結合人工智能、生物識別技術與物聯網傳感器，有效阻截非法越境行為與違禁品運輸。此類監控系統部署于高風險區域，可提供即時態勢感知能力。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

天基防御系統和衛星監視

太空軍事化進程已從科幻概念轉變為現實。軍方正在開發天基防御平臺，這些平臺既能監測全球威脅、干擾敵方衛星，又能強化通信基礎設施。這些系統在導彈追蹤作戰與預警體系中發揮著核心作用。

衛星的實時觀測能力至關重要，可為軍事力量部署、政治事件研判及自然災害應急提供關鍵情報。各國當前投入數十億美元發展太空安防體系，這可能導致未來戰爭前線從陸地與海洋轉移至軌道空間。

能量武器驅動的防御革新

通過能量武器研發推動防御創新，已成為發展最快速的未來技術領域。高能激光武器（HEL）與定向能武器（DEW）相較傳統槍械具有顯著優勢：

• 無限彈藥：只要能源供應持續，武器即可無限制運作
• 光速打擊：以光速攻擊目標，實現瞬間摧毀
• 最小附帶損傷：企業級精度控制確保能量武器僅作用于目標區域

軍事機構已在航母、戰機及陸基防御系統測試激光武器系統，這預示著激光武器即將進入實戰化階段。

結論：防御的未來

防御體系的進步完全取決于持續的技術突破。不斷演變的戰場將融合人工智能、機器人系統、量子計算要素與網絡安全能力，這些技術將共同決定未來作戰安全格局。社會對防御未來挑戰的應對策略仍不明確。新型軍事技術正呈指數級發展，未來安全框架將更具人工化與智能化的特征，但其演進路徑仍充滿不可預測性。技術變革要求防御戰略與時俱進。必須持續關注現代網絡安全發展、自主防御無人機進展及區塊鏈安全技術進步，方能準確掌握國家戰備動態。

參考來源：defence-industries

隨著網絡威脅日益復雜，創新防御策略的需求變得迫切。生成式人工智能（AI）提供了一種革命性的方法來增強網絡安全。通過利用高級算法、數據分析和機器學習，生成式人工智能可以模擬復雜的攻擊場景，識別漏洞，并開發出主動防御機制，能夠適應現代網絡攻擊的演變。人工智能不僅可以加強現有的組織安全措施，還能夠快速有效地應對新興威脅。為此，亟需果斷的策略將生成式人工智能整合到企業的防御體系中，以保護組織免受攻擊，保障數字數據的安全，并確保業務流程的安全性。《利用生成式人工智能進行網絡防御策略》探討了生成式人工智能工具在組織網絡安全和防御中的應用。書中提出了針對有效威脅檢測和緩解的策略，重點關注深度學習、人工智能和物聯網（IoT）技術。該書涵蓋了網絡安全、威脅情報和行為分析等主題，是計算機工程師、安全專業人士、企業主、政府官員、數據分析師、學者、科學家和研究人員的重要參考資料。