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

戰場無人機：前線軍事應用

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

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

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

遠程與戰略無人機作戰

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

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

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

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

烏克蘭本土無人機生產與創新

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

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

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

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

國際支持與伙伴關系

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

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

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

民用及志愿者無人機行動

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

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

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

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

地緣政治影響與專家評論

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

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

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

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

結論

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

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

戰場指揮在未來將走向何方？這個問題是軍事當前一代人改革的核心。在尋找答案時，軍事域將目光投向烏克蘭戰場。那里的戰事揭示了兩大真相：第一，"分布式指揮"（美軍稱為任務式指揮并宣稱其為準則）將繼續作為優勢存在；第二，未來指揮官將借助人工智能決策所有事務——行軍路線、攻擊目標與救援對象。美國陸軍近期宣布的改革計劃表明，其意圖同步推進這兩大方向。

但由此衍生出新的困境：軍隊如何在維系分布式指揮文化的同時，將人工智能融入每項任務？換言之，若各層級指揮官依賴人工智能輔助決策，是否可能催生另一種形式的"集中化"——權力并非集中于高層，而是受限于不完美的算法模型？要理解并最終解決這一困境，不妨再次聚焦烏克蘭地圖，不過這次需回溯兩個世紀——從克里米亞戰場那位名叫列夫·托爾斯泰的年輕炮兵身上汲取智慧。

托爾斯泰的戰場洞察

成為文學巨匠之前，二十多歲的托爾斯泰是名炮兵軍官。1854年，他親歷了克里米亞戰爭的高潮——被困于遭英法聯軍猛烈炮擊的塞瓦斯托波爾港。在堅守城市險要"第四棱堡"炮陣的間隙，托爾斯泰為圣彼得堡的《現代人》雜志撰寫戰地通訊。這些以坦誠與文采風靡俄國文壇的報道使他聲名鵲起，后被輯錄為《塞瓦斯托波爾故事集》，被公認為現代戰地報道的開山之作。報道的成功讓托爾斯泰確信寫作是畢生使命，克里米亞戰爭結束后他便退役專職寫作。

成為平民的托爾斯泰并未遠離戰爭題材。他終其一生都在從軍旅經歷中汲取創作素材。在其代表作《戰爭與和平》對奧斯特里茨與博羅季諾戰役的經典敘述中，清晰可見他對軍事指揮的見解：托爾斯泰認為"指揮"概念本身近乎虛妄——指揮官構想的計劃、下達的指令與實際戰場態勢間的關聯脆弱不堪。在他筆下，最糟糕的軍官因狂妄臆測戰局而釀成大禍，實則對戰場態勢一無所知；最優秀的軍官則坦然接受認知局限，沉著自若地展示冷靜以激勵士兵。無論何種情形，多數軍官在硝煙彌漫與地形起伏的戰場中如同盲人行路，只能在戰事后編織解釋性的故事，而這些故事卻被他人誤作可信的戰場證言。

指揮還是幻覺？

軍事研究者或疑托爾斯泰的見解是否超越了克勞塞維茨1832年《戰爭論》的論述。畢竟克氏早已闡明"意外事件"與"微小因素"如何塑造戰場結局，其"摩擦"理論至今仍在美軍廣泛沿用。但"摩擦"隱喻本身已暗示二人戰爭觀的本質差異：克勞塞維茨視戰爭為精密機器——摩擦僅是阻礙其順暢運轉的例外故障；而托爾斯泰眼中，這臺機器純屬高階指揮官臆想——無論他們如何努力，戰場實況終將粉碎其精心設計。

托爾斯泰的突破性觀點在于：指揮官不僅難以預見摩擦，更在制造集體幻覺。他們在無序戰場強尋規律，于巧合事件妄斷因果。《戰爭與和平》中：彼得·巴格拉季昂在奧斯特里茨敗局已定時仍請戰；1814年莫斯科大火因消防員潰逃而非庫圖佐夫命令；俄軍在塔魯季諾的完美側擊實為后勤事故而非預定計劃。然而歷史學者與當時將領竟將此類事件歸功于巴格拉季昂與庫圖佐夫的"天才指揮"，更遑論被托氏塑造成"拉著車廂韁繩便自認馭者的孩童"般自欺的拿破侖。

為何指揮官與史家總將戰果歸因于不相關的計劃？托爾斯泰在《戰爭與和平》的哲學篇章中揭示："人類心智無法窮盡事件全貌，但探尋因果的欲望深植靈魂。"人們渴求邏輯連貫卻無力洞察萬千微因，遂虛構出本不存在的宏大敘事與偉人。托氏核心論旨在于：事件并非無因，只是成因過于繁雜隱晦而超越人類認知。他將這些因素稱為"無窮小量"，主張研究者應"撇開帝王將相"，轉而考察"驅動民眾的細微元素"。

此即托爾斯泰的著名批判。他劍指當時盛行的"偉人史觀"——該理論認為歷史由天才意志推動。但此論亦可視為對任務式指揮的強力佐證：托氏戰爭敘事表明，分散指揮不僅是優選模式，更是唯一真實的指揮形態，余者皆為幻象。高階指揮官因遠離戰場（脫離士兵與炊事員的真實層面），其幻覺得以免受現實沖擊而持久存續。貼近地面的領導者最擅整合"無窮小量"以理解戰場。如以賽亞·伯林在托學名篇《刺猬與狐貍》所言，這種整合本質是"藝術-心理"層面的工作。而陸軍條令視為任務式指揮基石的"互信"與"共享理解"，豈非正是精妙心理過程的產物？

從偉人論到偉大模型論

或許無人需借托爾斯泰之見方能領悟任務式指揮的價值。當今美國觀察家在烏克蘭戰場隨處可見其智慧明證：烏軍憑借更動態分散的指揮控制抵消俄軍數量與裝備優勢，此舉被類比為美軍自身風格。另有觀點歸功于烏軍將人工智能應用于多元戰場職能——此領域烏軍已大幅領先美軍。將AI融入數據中心的指揮控制工具、參謀作業及作戰條令的呼聲高漲，但兩大要務——整合AI與維系任務式指揮——的辯證關系卻遭忽視。

初看之下，人工智能似為托爾斯泰詰難的完美解答。以賽亞·伯林在《刺猬與狐貍》中如此概括其核心：

吾輩無知非因根本原因不可觸及，實緣其數量龐雜、終極單元微小，加之人類無力盡察盡記盡錄盡協可用之材。全知于經驗性存在原則上可行，然實踐終不可及。

還有比這更精妙的人工智能宣言嗎？AI對指揮官的價值主張，不正在于整合所有托氏"無窮小量"（即"終極單元"），并將其投射至可穿戴設備，供受敵壓迫的動態軍官快速參考？換言之，偉大模型能否在戰場實現偉人未竟之功？

困境有三重：

1. 集中化隱憂：無論何種"人工智能"模型（計算機視覺或多模態系統）融入指揮控制平臺，皆代表單一思維而非多元心智。指揮官每將分析外包于AI，即是一次變相集權。
2. 模式固化與傲慢：現有模型傾向模式依賴與認知自負，恰是托爾斯泰所嘲弄的"幻覺指揮官"復刻，而非其對立面。
3. 現實感知讓位：因迷信AI"超然計算"的權威性，指揮官或摒棄自身視聽證據，恰恰放棄托氏指為理解戰局關鍵的底層輸入。

集權悖論
 盡管軍方開發多用途模型，但AI指揮系統大規模列裝將導致同質化模型在作戰部隊泛濫。若任務式指揮僅為通過復制高層思維加速決策，則AI將使其過時——但陸軍條令手冊ADP 6-0明示其核心在于"激發下屬創造力"，此特質恰為集權所扼殺。最終或使全軍共享同一"教練"（若非同一指揮官），縱使其才智卓絕。

模型幻覺癥候
 大型語言模型虛構內容并自信宣稱為真已非新聞，其本質是尋求模式并機械外推。計算機視覺同樣產生誤判。最新研究稱此"思維幻構"嚴重限制AI處理新問題與環境之能。托氏曾諷拿破侖在侵俄戰爭中"抱怨戰事違背所有規則——仿佛殺人存在規則"，其博羅季諾慘敗正源于AI易犯之錯：機械套用過時規則。模型訓練的邏輯與《戰爭與和平》中拿破侖兵臨莫斯科前的妄想如出一轍——數據支撐的預期勝利終成泡影。

系統性過度自信
 研究表明模型類同幼稚軍官：寧自信作答拒不認無知。可設想AI處理殘缺敵情報告時，強行擬合模式、填補數據缺口，最終自信預測與士官實況相悖的敵行動。同理可推指揮官受AI建議，在幻構地形設伏或虛構敵巡邏隊調度。宏觀層面，AI或憑訓練數據幻想整場戰役，實則戰場僅聞遠方載彈無人機微爆。

自動化偏信陷阱
 軍方AI倡導者明言無意取代人類判斷，僅強調"輔助決策""賦能指揮"。且人類指揮官本就會犯同類錯誤——無需機器助長自欺。癥結在于：我們將AI視作超人，產生研究者所稱"自動化偏信"。今人視拿破侖為洞悉戰爭復雜性的天才固顯可笑，但當下眾多人士卻對AI"超智能"（OpenAI薩姆·奧爾特曼語）抱有同等迷信。"超智能"與"偉人"概念何其相似？我們正冒險將AI塑造成拿破侖未能成為的"終極偉人"——整合無窮小量的天才，托氏在《戰爭與和平》中徹底解構的歷史主角。若視AI為歷史偉人，年輕中尉豈敢違抗其建議？

應對之道

人工智能以其多元形態必將深度融入軍事體系。陸軍在此戰略間歇期絕不能陷入盧德派式抗拒，必須將AI整合至作戰體系。任何嘗試預測旅級戰備狀態、營級燃料補給節點或士兵牙科診療需求者，皆深知狹義人工智能在高頻次、結構化、去情境化任務中的巨大增效潛力——"下一代指揮控制"等項目正著眼于此。但AI對任務式指揮的風險不容小覷，托爾斯泰的警示為陸軍認知與化解這些風險提供了關鍵鏡鑒。

降低AI對任務式指揮風險的首要是嚴格限定其應用場景于海量簡單任務。AI本質上不適應低頻次、高復雜、強情境依賴的人類深度決策領域（戰爭本質恰屬此類），故其在戰役設計、戰術規劃、敵情研判及士兵領導等環節的角色應受限制。AI在此類領域僅能加速人類決策所需的輔助計算。這種人機協同戰爭觀并非新見（阿曼達·科拉佐少校等學者已深入探討），但在技術狂熱中，陸軍需警惕并嚴格界定人機邊界——這不僅出于倫理考量，更因托爾斯泰雄辯揭示：戰場指揮終將挫敗任何算法心智（無論人類或機器）。用伯林的話說，指揮始終是"藝術-心理"工作，且至今仍是人類專屬。審慎態度不意味禁止AI用于模擬推演（那將自毀長城），但要求軍官抵制作戰方案外包誘惑——此原則當下顯見，未來或遭侵蝕。

其次需在軍官教育中植入對AI的健康懷疑精神。可采取類比炮兵訓練模式：迫擊炮手需同步掌握標圖板與彈道計算機兩種火控技能。軍官應先掌握無AI輔助的獨立規劃與指揮能力，再引入智能工具。此項能力應在職業全程定期復核。機器學習課程（強調模型對數據質量的依賴性）應與戰場情報準備課程同步開設。課程設計者或抱怨教學容量超載，但若AI指揮控制真如其鼓吹者所言具有革命性，則必須配以同等程度的教育變革。

第三條路徑是在訓練中強化AI懷疑論實踐。借鑒喬治·馬歇爾在戰間期步兵學校的創舉：他與約瑟夫·史迪威將學員趕出教室投入無預演演習，提供劣質地圖模擬戰場不確定性。循此傳統，陸軍應在野戰演習中刻意配備幻構AI模型。指揮官評估標準應包括：識別AI構建的虛擬戰場與實際戰場的差異能力。當訓練檢查清單要求"部隊需在動態降級環境下完成任務"時，"降級"條件必須涵蓋AI幻構/失效場景。

即便至此，陸軍指揮官永不可忘托爾斯泰之訓：指揮是充滿變數的人類事業。戰爭常以獨特形態打破既有模式。貼近戰場的年輕指揮官恰是寶貴資產——他們能洞察海量數據無法捕捉的"無窮小量"。任務式指揮哲學雖善變且時有挫敗，卻最善接納這些戰場微觀洞見。唯此，陸軍方能穿透硝煙辨識托氏筆下的戰爭本源，方得整合制勝要素之希冀。

參考來源：美國西點軍校

2025年6月13日至24日的伊朗-以色列12日沖突中，人工智能（AI）從輔助性后臺工具躍升為AI增強型指揮控制架構的核心支柱。這些應用于實時情報處理、目標優先級排序及數字影響行動的AI系統，重塑了戰爭節奏與形態。

圖：2025年6月16日，以色列防空系統啟動，攔截特拉維夫上空的伊朗導彈。照片:法新社

其中，美國分析公司帕蘭蒂爾科技（Palantir Technologies）被公開確認與以色列國防部建立戰略合作伙伴關系，據報其提供用于作戰規劃與情報融合的戰場軟件（《耶路撒冷郵報》2025年6月17日）。

美國通過情報合作的隱蔽方式，以及"午夜之錘"行動空襲伊朗核設施的公開介入，在協調關鍵行動與強化AI驅動戰場中發揮核心作用（《政客》雜志2025年6月20日）。由此形成一場跨國算法協調的軍事行動——其指揮中樞位于特拉維夫，通過前沿中心的帕蘭蒂爾儀表板驅動，以華盛頓的戰略協調為基石，并承受著德黑蘭的反制。

這不僅是地區沖突，更釋放全球信號：此戰證實AI已成為地緣政治中的全譜系參與者，從根本上重新定義指揮控制、顛覆傳統威懾理論，并挑戰人類在戰爭與和平決策中的判斷邊界。

從加沙到伊斯法罕：AI戰術手冊的擴展

以色列作為長期公認的軍事AI先行者，將加沙作戰經驗適配至更廣闊復雜的戰場。雖在加沙行動中聲名狼藉的"薰衣草"數據庫（據報使用AI啟發式方法鎖定約37,000個目標）未直接用于伊朗戰役，但以軍依賴同類AI驅動系統進行目標識別與優先級排序（+972雜志2024年4月）。

這些系統整合衛星影像、信號情報與先期監視數據，引導對伊斯法罕導彈陣地、納坦茲附近防空設施及疑似無人機指揮中心的打擊。簡言之，數據庫本體雖未跨境，但其承載的方法論與算法邏輯已然滲透——標志著以色列AI主導軍事條令的延續性。

AI輔助衛星影像分析與通信攔截助力識別伊朗高價值目標并排序優先級。以軍精銳"8200部隊"（以網絡間諜與信號情報能力著稱）據報與美情報機構緊密協作（《以色列時報》2025年6月18日），共同協調目標鎖定算法并評估伊朗響應模式。

這絕非單純技術援助。美國的介入兼具隱蔽與公開雙重屬性：空襲前對以情報共享已然加速（《紐約時報》2025年6月21日）；五角大樓網絡戰部隊據報協助運行伊朗報復場景的模擬推演與預測建模（《防務一號》2025年6月19日）。當空襲啟動時，跨國AI增強框架早已部署就位。

伊朗的非對稱AI響應

技術落后的伊朗展現出非對稱策略與AI結合如何瓦解高度數字化對手。其使用"沙希德-136"（Shahed-136）無人機雖非首創，但本次以更大規模且更協調的時序部署。這些無人機雖缺乏先進自主導航能力，但與基礎AI程序（如規避誘餌的視覺識別）的結合，代表了低成本高效益的無人機戰術演進。

更具顛覆性的是伊朗運用AI生成內容展開敘事戰：偽造以色列軍官的深度偽造視頻、AI腳本化宣傳片及機器人賬號放大傳播充斥阿拉伯/波斯語社交媒體（布魯金斯學會2025年6月）。盡管以方實施數字反制敘事，這場認知戰實質是算法與算法的對抗，遠超越政府間博弈。

伊朗還利用開源情報（OSINT），通過公開數據——特別以以色列預備役軍人社媒帖文——監測部隊調動并推測打擊優先級（路透社特別報告2025年6月）。此類戰術印證AI如何將最平凡的電子足跡轉化為武器。

攻防體系中的AI核心

以色列"鐵穹"與"大衛彈弓"導彈防御系統能力頂尖，其響應能力在此次沖突中再獲提升。雖無公開證據表明系統獲重大AI升級，但報道顯示機器學習用于優化導彈齊射高峰期的攔截優先級排序（《國土報》2025年6月），減少火力冗余并提升資源管理效率。

"智能射手"等反無人機系統在以色列北部中部激活，證實計算機視覺與人機協同設計在集群攻擊下仍具效能。伊朗大規模無人機攻勢雖未突破防御，卻暴露成本效益鴻溝：伊朗消耗低成本無人機，以軍被迫動用昂貴攔截彈（《防務新聞》2025年6月24日）。

網絡空間方面，據以色列網安官員透露，多年抵御滲透經驗催生的"網絡穹頂"系統，在沖突期間挫敗數十次協同網絡攻擊（以色列國家網絡總局2025年6月25日）。但以基礎設施仍遭破壞：多家水務設施與市政服務中斷（《衛報》2025年6月23日）。

作戰室、模擬推演與自動化滲透

以色列作戰室中，AI不僅輔助決策——更架構決策框架。據報軍事規劃者運用預測模型推演數千種伊朗報復情境（《國土報》2025年6月25日）。這些模擬協助制定打擊序列與最優時機，平衡軍事成功與政治影響。

盡管最終打擊決策仍由人類掌控，AI推演結論具有重大權重。正如某退役以軍上校在《國土報》所述："當機器告訴你特定打擊引發伊朗報復概率僅14%時，這直接影響你對內閣的建議。"

然而此種依賴滋生深層脆弱性。預測模型無論多精密，皆基于歷史數據、有限輸入及概率邏輯。單次誤判——無論源于錯誤假設或對手欺騙——都可能誘使決策者陷入災難性升級。在分秒必爭且信號混雜的戰場，AI的虛假確定性可能催生人類過度自信，侵蝕傳統軍事決策中的審慎機制。

德黑蘭方面雖更節制但仍有策略地運用AI工具：媒體攻勢通過情感分析工具塑造，追蹤全球受眾對影像及話題標簽的反應（《中東之眼》2025年6月23日）。

勝利幻象與損失現實

這場持續12天的消耗戰逐漸平息時，交戰雙方均宣稱勝利，但現實更令人警醒：伊朗核設施受損卻未摧毀；以色列威懾力雖獲重申，代價卻是附加條件、國際譴責與國內分裂加劇；幕后策劃并維穩沖突的美國，在"全球南方"外交實力削弱——該地區對美國雙重標準的認知已然固化（《外交事務》2025年6月26日）。

唯有AI角色未顯式微。其勝利非刻意謀劃，而是必然結果——在目標鎖定、防御攔截、模擬推演及認知塑造中的核心作用表明，戰爭形態不再僅由將軍決定，更由遠離戰場的數據中心工程師與程序員塑造。

全球影響

這場12日戰爭不僅是試驗場，也是范式模板——展示AI不僅顛覆作戰執行，更從規劃到認知全面重塑戰爭形態。隨著技術擴散，全球軍事條令以類似不透明且不受監管方式演進的風險同步加劇。

算法書寫戰爭結局

伊以沖突充斥著破壞、混亂與戰略模糊，更悄然標志一種深刻持久的轉變：機器邏輯正無聲替代人類判斷。盡管伊朗、以色列與美國皆有代價，AI卻更加強大、深入且失控。

反思這12天的代價，要追問：誰（或何物）在書寫軍事史新篇章？答案或許不在首都或地堡，而在背景中嗡鳴運轉的服務器機架——永不停歇的推演正重塑未來戰爭。

參考來源：thedailystar

人工智能（AI）已深度滲透社會認知，公眾對AI前沿突破與能力演進的關注度持續攀升。伴隨新模型與應用場景的迭代，AI采用率顯著增長——截至2025年初，約52%美國成年人使用過大語言模型（LLMs）與生成式AI技術。

然而潛藏在水面之下的，是鮮為人知卻更具戰略意義的領域：反AI技術。美中情局（CIA）數字化轉型過程中展示了反AI行動如何以超越國家防御體系適應速度重塑威脅格局。這場守護AI系統免受操縱的無聲競賽，可能是最具深遠影響的國家級AI競爭。

反人工智能（Counter-AI）?? 是指針對人工智能系統的攻防技術體系，其核心目標是抵御對AI模型的惡意操控、數據污染、算法欺騙等對抗性攻擊，確保AI系統在復雜環境中安全、可靠地運行。

對抗性機器學習（AML）正成為AI系統面臨的最復雜威脅。簡言之，AML是通過技術手段操控AI系統產生非預期行為的攻防科學。犯罪組織與敵對國家的想象力與技術能力，決定了AML攻擊可能造成的危害邊界。

此類攻擊絕非理論推演：隨著AI系統在關鍵基礎設施、軍事應用、情報行動乃至數十億人日常技術場景中的滲透，風險系數持續升高。本質上，受攻擊的AI系統可能引發從輕微故障到災難性安全漏洞的多級危機。

與傳統網絡安全威脅不同，反AI攻擊作用于多數人無法想象的抽象數學空間——這正是機器學習系統解析現實的維度。此類攻擊不僅突破數字防御，更扭曲AI對現實世界的認知邏輯。

設想某金融機構部署AI驅動的貸款審批系統（其訓練數據涵蓋數十年信貸記錄）。銀行未知悉的是：內部人員已對訓練數據植入難以觸發警報卻足以形成隱性偏差的惡意操作。系統運行數月后，開始系統化拒絕特定區域合格申請人，同時批準其他區域資質不足者。這正是數據投毒攻擊——AML的一種形式，其改變了AI風險評估機制。

再設想執行偵察任務的自主軍用無人機：其視覺系統經嚴格訓練可分辨敵我。但當敵方在載具表面涂覆特定圖案（即便是肉眼不可見的視覺信號），便會導致無人機持續將其誤判為民用設施。此類"規避攻擊"無需任何黑客技術，僅需利用AI解讀視覺信息的算法漏洞。

威脅更深層滲透。2020年某里程碑式研究論文中，專家展示攻擊者如何有效"竊取"商業人臉識別模型——通過"模型反演"技術對系統實施結構化查詢，竟能提取訓練時使用的真實人臉數據。實質上他們復原出特定個體的可識別圖像，揭露AI系統可能無意間記憶并泄露敏感訓練數據。

大語言模型（LLMs）的出現催生全新攻擊界面。雖然商業模型普遍設置應用護欄，但開源模型往往缺乏防護，為惡意操縱及生成有害（甚至違法）輸出敞開大門。看似無害的指令可能觸發系統生成危險內容（從惡意軟件代碼到犯罪活動指南），"提示注入攻擊"已被廣泛認定為LLM應用的首要風險。

這些絕非技術前沿的假設場景，而是被充分論證且正在被利用的漏洞。此類威脅最險惡之處在于：無需更改任何代碼即可攻陷系統。AI在多數場景下仍正常運行，使傳統網絡安全監測機制完全失效。

當威脅蔓延至國家安全領域，警報級別驟然提升。美國國家安全體系內，各機構正密集警示對抗性機器學習對軍事及情報行動的關鍵威脅。往昔國家安全機構僅需防范對手竊取敏感數據，如今更須警惕對手篡改機器解讀數據的邏輯機制。

試想對手對情報分析AI系統實施隱蔽操控：此類攻擊可使系統忽略關鍵情報特征或生成誤導性結論，政府高層決策將面臨難以察覺卻極具破壞力的威脅。這已非科幻情節——深諳AI漏洞與國家安全風險關聯的安全專家們，正持續升級應對方案。

隨著全球通用人工智能（AGI）研發競賽加速，上述威脅更具緊迫性。首個實現AGI的國家必將獲得前所未有的百年戰略機遇，但前提是該AGI能抵御精密對抗攻擊——存在致命漏洞的AGI系統，其危害性甚至遠大于尚未掌握AGI的狀態。

盡管威脅持續升級，但防御能力仍顯著不足。美國國家標準技術研究院（NIST）學者2024年尖銳指出："現有防護措施無法提供全面消解風險的可靠保證。"這種安全鴻溝源于多重相互關聯的挑戰，致使對抗性威脅持續領先于防御體系。

該問題本質具有非對稱性：攻擊者僅需發現單一漏洞，防御方卻須防范所有潛在攻擊。更嚴峻的是，有效防御要求兼備網絡安全與機器學習的復合型人才——當前人力市場極度稀缺的資質組合。與此同時，組織結構將AI研發與安全團隊割裂，形成阻礙協同效能的非預期壁壘。

多數決策者尚未認知AI安全的獨特性，仍以傳統系統防護思維應對新型威脅，導致被動響應模式主導：聚焦已知攻擊路徑修補，而非前瞻性布防新興風險。

突破被動困局需構建涵蓋防御、攻防與戰略維度的全方位對抗性AI應對體系。首要原則是將安全機制深度植入AI系統底層架構（而非事后補救），這要求開展跨領域人才培訓——彌合AI與網絡安全的知識鴻溝已非增值選項，而是作戰剛需。

有效防御或需刻意在訓練階段注入對抗樣本、開發具備固有抗擾動能力的架構體系、部署持續監控異常行為的系統。然單一防守遠遠不夠，組織須同步發展攻防能力：組建專業紅隊，采用攻擊者同等級技術對AI系統實施壓力測試。

戰略層面需實現政府-產業-學界的前所未有協同：建立新興對抗技術威脅情報共享機制；制定確立通用安全框架的國際標準；推進貫通AI與網絡安全領域的人才培養計劃。有專家建議對尖端模型實施嚴苛的全生命周期安全測試，此提案雖涉及企業知識產權等政治法律難題，但某種形式的安全認證勢在必行。

挑戰艱巨而風險巨大。當AI系統日益支撐國家安全核心功能時，其安全性已與國家層面安全態勢深度綁定。核心問題非"對手是否將攻擊這些系統"（其必然發生），而在于"我們是否準備就緒"。

??反AI戰略的未來方向與根本意義??

突破當前困境需超越技術方案本身，根本性轉變AI研發與安全的思維范式。反AI研究亟待投入充足資金支持（尤其用于開發能伴隨攻擊手段演化的自適應防御機制），但僅靠資金遠不足夠——必須打破隔絕開發者與安全專家的組織壁壘，構建安全責任共擔的協作生態。

主導美中情局大型技術團隊的經驗印證：消除部門隔閡不僅能提升產品效能，更能實質增強系統安全性。當下核心在于：掌握反AI技術的國家，將決定人工智能最終成為自由根基的守護者抑或掘墓人。這是技術發展的必然邏輯推演。

試想信息生態日益依賴AI媒介的世界：當系統持續暴露于精密對抗性操控時，掌控這些AI媒介操縱權者即實質掌控信息疆域。大規模認知操控、針對決策者的定向誘導、關鍵基礎設施的隱蔽破壞，無不構成對自由社會的嚴峻威脅。

精通反AI的國家不僅獲得技術優勢，更構筑起抵御數字操控的免疫屏障。這將捍衛其信息生態的完整性、關鍵基礎設施的可靠性，最終保障決策主權的獨立性。在此意義上，反制AI技術實為人工智能時代守護自由的終極護盾。

公眾關注的AI競賽不僅是技術能力的角逐，更是系統韌性的較量——關鍵在于打造遭逢對抗攻擊時仍恪守人類意志的穩健系統。這場隱形競賽遍布全球研究機構、機密設施與企業園區，其結果可能成為AI革命最具決定性的一環。

建設頂尖反AI能力是塑造未來數十年戰略平衡的關鍵。未來不屬于單純創造最強AI的開拓者，而屬于能守護系統免遭破壞的捍衛者。

當務之急是認清這場無形戰場的本質：它構成當今時代最重要的技術競爭。人工智能安全性必須從次要議題轉為國家核心議題——貫穿于我們構建、部署與管控這些日益強大的系統全過程。

參考來源： Jennifer Ewbank，美中情局負責數字創新的前副局長

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

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

五角大樓的戰略押注

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

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

硅谷入局五角大樓

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

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

改變戰場規則的技術

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

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

靜默的軍備競賽

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

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

參考來源：Marta Reyes

人工智能（AI）正將現代戰爭轉變為先進技術的對抗，通過高速數據處理與自主作戰系統獲取戰略優勢。

在烏克蘭戰場，AI加速作戰流程，輔助掃雷與反制虛假信息，但其發展伴隨技術、倫理與量產挑戰。

現代戰爭的科技化轉型
 昨日科幻小說中的場景，如今已實時應用于戰場。人工智能從民用領域趨勢演變為戰略優勢要素，徹底改變戰爭形態。一方面，它幫助交戰方更快更精準決策；另一方面，其可能削弱人類角色，為基于計算機視覺與機器學習算法的自主作戰系統創造空間。

全球軍事AI應用變革
 早在2018年，美國總統首席軍事顧問馬克·米利上將就預警人工智能將極大擴展國家軍事實力。其預言已獲驗證：當前算法可處理衛星影像、無人機偵察結果、社交媒體等海量數據流。美國正測試搭載AI算法的F-16自主戰斗機實施反導機動與制導攻擊，Palantir公司開發的模塊化系統自動處理并電子化呈現衛星/無人機數據，Clearview AI通過社交媒體照片識別俄軍人員，開源數據訓練的系統已能預測敵方行動。

其他國家同步跟進：英國將AI用于戰術醫療訓練；以色列啟用"火工廠"與"福音"系統（數分鐘內完成目標探測與空天平臺任務分配），自詡"人工智能戰爭"；澳大利亞研發"幽靈鯊"自主潛艇；美國運用SandboxAQ量子技術優化裝甲車。技術優勢爭奪已呈全球化態勢。

烏克蘭戰場創新與實踐
 烏克蘭身處戰局，其作戰成果直接依賴AI快速部署。為加速研發成立的Brave1集群已支持約千個項目，含多項AI方案。"格麗塞爾達"系統整合衛星、無人機、社交媒體與敵方數據庫信息流，并入"鎧甲"、"蕁麻"、"甜菜"與"吉斯藝術"系統，將"發現-摧毀"鏈條時間壓縮至極限。"螳螂分析"平臺追蹤虛假信息網絡與克里姆林宮宣傳。

攻擊型無人機領域AI同樣關鍵："薩克爾"偵察無人機在通訊中斷時仍能自主運作，基于計算機視覺的AI算法使其可識別偽裝載具。此類"機械鳥"已通過實戰檢驗，抗俄電子戰系統能力成為烏軍顯著優勢。與此同時，無人機"蜂群"協同系統重要性凸顯——大量無人機無需持續操控即可協同行動，極大提升敵方防空壓力。

地面系統中AI亦發揮作用：國民警衛隊測試基于AI的TGP戰斗模塊，炮塔自主識別目標、計算彈道、追蹤敵軍，僅將開火決策權留予人類操作員。該設計在炮火與自殺式無人機威脅下顯著提升士兵生存率。

掃雷領域AI應用同步擴展：初創公司UADamage運用無人機與傳感器探測地表/地下雷區，大幅提升排雷效率并降低工兵風險。

系統挑戰與倫理困境
 盡管軍事AI進展顯著，挑戰依然存在。技術局限與產能不足制約廣域戰場監控系統規模化部署。此外，戰斗模塊自主性提升引發倫理爭議：在可能誤判或危及平民的場景中，依賴算法決策是否安全？部分國家已開始討論禁止完全自主攻擊無人機系統。

對烏克蘭而言，問題更為緊迫——戰爭正實時進行。因此，國家與私營制造商需平衡技術應用速度與法律道德原則。與此同時，本土AI研發開辟獨特前景：烏工程師積累的經驗或使該國未來躋身防御技術領導者之列。

未來展望與總結
 已有跡象表明，AI正成為戰場決定性力量，重塑情報、規劃與打擊模式。身處當代技術最密集戰爭的烏克蘭，不僅引進西方技術，更在短期內構建高效自主解決方案生態。面對俄羅斯龐大資源儲備，AI創新正成為基輔的"不對稱應對"利器。

軍事AI的持續發展將降低人員傷亡，提升作戰速度與精度，優化后勤與反情報。但完全自主化需謹慎對待，國際人道法原則必須嚴格遵守。在此框架下，人工智能將成為可靠盟友，助力烏軍保持對敵質量優勢。

參考來源：thegaze

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

人工智能正通過智能監控、生物識別核查與實時威脅檢測重塑邊境安全，為國家安全構建防護屏障。

導言：人工智能引領邊境安全革命

人工智能解決方案與先進防御技術的融合已超越傳統信息戰潛力。AI系統正在改變戰爭與邊境防御"灰色地帶"中知識存儲、信息傳輸與潛在操控的方式。本世紀最重大變革之一正是戰爭、技術與網絡空間的交匯。人工智能技術以其可擴展性與易獲取性，實現了戰略軍事戰術與民用安全防護的民主化。

人工智能與尖端防御技術的結合正在全球范圍重新定義邊境安全，印度在此領域嶄露頭角。2025年印度國防預算攀升至810億美元，較2021年科技投資增長33%。

人工智能融入安全生態：印度

國家邊境防御涉及包含復雜圖像、文本、語言與其他加密信息的異構數據集。鑒于武裝沖突與虛假信息的交互可能引發國內外矛盾，敏感數據處理必須精確無誤。

全球82%的防務領導者優先考慮AI整合（Statista，2024年），而印度78%的AI防務項目實現本土化（印度國家轉型委員會，2024年）。對于首席信息官（CIO）與國防部長而言，把握AI在電子戰（EW）、信息戰（IW）與新一代創新中的潛力，是應對地緣政治威脅、維護國家主權的關鍵。

全球195個國家中78個部署AI驅動監控系統，面部識別技術采用率達68%（布魯金斯學會，2024年）。印度國防研究與發展組織（DRDO）下屬人工智能與機器人中心（CAIR）沿印巴控制線（LoC）與中印實控線（LAC）部署140套AI系統，日均處理1.2拍字節數據，入侵檢測準確率達97%。

人工智能推動防務發展：印度

最新研究數據顯示，共計106個AI賦能項目已成功配置于各類防務應用。2022年新德里舉行的DRDO人工智能解決方案研討會，集中展示了75項新研發的AI產品與技術，涵蓋網絡安全、監控、自動化、人類行為分析、后勤保障等領域。

人工智能在反恐斗爭與邊境安全強化中成效顯著。2023年峰會期間，總理納倫德拉·莫迪強調AI在國家安全領域的倫理化部署。預計AI將使數字經濟占比從11%提升至2026年的22%。

受周邊態勢驅動，印度DRDO與以色列合作研發緊湊型無人機，用于突破敵方防御與執行戰略行動。國防綜合參謀部正制定為期15年的AI整合防務發展戰略路線圖。

全球范圍內，搭載量子傳感器的AI無人機單次掃描覆蓋1000平方公里（DARPA，2025年）。印度2021年"達克辛·沙克提"演習首次亮相75架集群無人機，現經電子戰干擾升級后，在800公里巡邏范圍內降低成本40%（DRDO，2025年）。

人工智能正將邊境安全鍛造成全球的智能堅盾。從電子戰無人機到抗信息戰指揮中樞，這些技術賦能主動防御混合威脅。印度創新成果——DRDO的D4系統、CAIR傳感器、IIT機器人——與全球最佳實踐融合，確立其區域強國地位。與xAI、Sahana System等企業的合作確保可擴展、面向未來的防御體系。

選擇邊境安全解決方案IT合作伙伴的關鍵考量要素

人工智能與國防技術專長
優先選擇深耕人工智能解決方案與國防技術解決方案的IT企業，以確保構建高質量、高可靠性的安全系統。

安全解決方案的已驗證實施記錄
篩選具備開發人工智能驅動監控、網絡安全與風險評估工具經驗的企業。

可擴展性與客制化能力
 優質IT企業應提供定制化人工智能解決方案，精準適配特定邊境安全需求，確保威脅演變過程中的系統靈活性與可擴展性。

符合全球安全標準規范
確保合作伙伴遵循國際安全法規與標準，維護邊境安全系統的完整性。

持續創新與技術支持
邊境安全人工智能系統需定期更新維護。可靠IT企業應提供持續技術支持、系統升級與威脅情報更新服務。

人工智能在邊境安全的未來展望
隨著技術進步，邊境安全將涌現更精密自主的防護系統。新興趨勢包括：
? 人工智能集群無人機：實現大規模區域監控
? 區塊鏈技術整合：保障邊境安全機構間數據安全共享
? 邊緣人工智能計算：在邊境近端處理數據以實現實時決策
? 多語言智能通信系統：無縫銜接旅客與邊檢人員交互

這些技術演進將持續強化人工智能在全球國家安全與邊境防護中的核心作用。

行業調研數據
 研究表明，約82%的防務機構與決策者優先部署人工智能技術，沿邊境線布設AI驅動監控網絡。印度78%的防務項目采用人工智能驅動，日均處理1.2拍字節邊境安全數據。

結論

人工智能驅動的邊境安全解決方案正變革各國邊防模式，通過增強型監控、自動化威脅檢測與智能風險評估提升防護效能。政府依托前沿技術可強化邊防基礎設施，主動應對威脅演變。

與Sahana System等頂尖IT企業合作，可確保構建強健、可擴展、面向未來的邊境安全體系。隨著人工智能技術持續發展，其在邊境防護中的作用將愈發關鍵，以智能驅動方案筑牢國家安全屏障。

參考來源：sahana

沖突格局正在經歷一場深刻且不可逆轉的變革，其驅動力來自人工智能技術的迅猛發展。這項技術已突破科幻邊界，正迅速滲透到現代戰爭的各個維度——從戰略規劃與情報收集，到自主武器系統與網絡戰行動。智能機器的整合絕非漸進式升級，而是軍事戰略與作戰模式的根本性轉變，在釋放前所未有的作戰潛能的同時，也引發復雜的倫理、法律與安全困境。

人工智能的核心優勢在于以無與倫比的速度與精度處理海量數據。這一能力正在徹底改變情報收集與分析范式。依賴人工篩選龐雜信息的傳統方法，正逐步被AI賦能的系統增強乃至取代。這些系統能從衛星圖像、信號情報、社交媒體流與開源數據中識別人類幾乎無法察覺的模式、異常與關聯。這種增強型態勢感知為指揮官提供更全面、即時的戰場認知，支撐更明智的決策與前瞻性威脅評估。

超越情報領域，人工智能正深度重塑戰略規劃。復雜AI模型可模擬多樣化沖突場景，分析潛在行動方案，并以空前精度預測敵手行為。這使得軍事領導層能在首輪交火前推演不同戰略、識別系統漏洞并優化資源配置。AI驅動的兵棋推演還能揭示意外后果與升級風險，促使戰略選擇更趨審慎。此外，AI可協助應對現代戰爭復雜的后勤挑戰，優化供應鏈、預測維護需求并確保關鍵資源精準投送前線。

人工智能的影響在作戰層面尤為顯著。自主與半自主系統日益普及，執行從偵察監視到目標識別與打擊的全譜任務。無人飛行器（UAV）已從遠程操控進化為具備自主導航、障礙規避甚至協同任務能力的AI驅動平臺。類似技術突破正推動地面與海上無人載具發展，使其能執行高危任務并降低人員傷亡風險。

人工智能在作戰中最具變革性的應用之一在于精準目標鎖定。AI模型可分析傳感器數據、高精度識別目標甚至預測其未來動向。該能力有望減少附帶損傷并提升打擊效能，但也引發關于將致命決策權授予機器的重大倫理爭議——這一議題持續引發政策制定者、倫理學家與軍事專家的激烈辯論。

網絡戰是人工智能發揮關鍵作用的另一領域。AI驅動的網絡安全系統能以人類分析師無法企及的速度與精細度檢測并響應網絡攻擊。此類系統可學習歷史攻擊模式、識別新興威脅并自主實施防御措施。與之相對，AI也被用于開發更復雜隱蔽的網絡武器，在數字領域引發持續軍備競賽。人工智能分析海量網絡流量、識別惡意活動細微跡象的能力，已成為防御國家支持型與犯罪型網絡威脅的關鍵手段。

人工智能的整合還催生全新軍事能力。大規模自主無人機或機器人集群協同突破敵方防御的"蜂群技術"正成為現實。AI模型使集群能夠適應動態戰場環境、實現自主通信并在無人直接干預下達成任務目標。該能力可能徹底改變攻防戰術，在為作戰控制提供機遇的同時，也帶來防止意外升級的挑戰。

戰場之外，人工智能正重塑軍事訓練與模擬。AI賦能的虛擬現實與增強現實系統可構建高擬真訓練環境，使士兵在安全經濟條件下演練復雜場景并培養關鍵技能。AI還可在模擬中扮演智能對手，動態調整戰術以提供更具挑戰性與真實性的訓練體驗。這種模擬多樣化動態作戰場景的能力，對培養軍事人員應對現代戰爭復雜性的能力至關重要。

人工智能融入軍事行動并非全無挑戰與風險。算法偏見風險——即缺陷或數據不完整導致歧視性或意外后果——構成重大隱憂。在不可預測且常現混亂的戰爭環境中確保AI系統可靠性與魯棒性同樣至關重要。此外，對AI的過度依賴可能引發網絡攻擊與電子戰新漏洞，導致關鍵軍事功能癱瘓。

人工智能的戰爭倫理影響或許最為深遠。自主武器系統在無人工干預下實施生殺決策的前景，引發關于問責機制、相稱性原則與武裝沖突法的根本性質疑。國際社會正就軍事AI開發部署的倫理準則與法律框架展開討論，但在復雜議題上達成全球共識仍面臨重大挑戰。

人工智能已非未來概念，而是切實重塑現代戰爭格局的變革力量。其處理海量數據、自動化復雜任務與增強決策的能力，正全方位革新情報、規劃、執行與網絡域的軍事戰略與行動。盡管AI帶來效率提升、精度優化與人員風險降低的潛力，但其引發的倫理、法律與安全挑戰同樣不容忽視。駕馭算法化戰爭新時代需審慎權衡風險收益，構建強健倫理框架，并通過持續國際對話確保AI軍事應用服務于全球安全穩定而非削弱之。算法化戰場已非遙遠圖景，而是現代沖突的現實，要求人類從根本上重新思考備戰與作戰模式。

在人工智能（AI）和無人機技術進步的推動下，現代戰爭的格局正在發生巨變。這些技術的融合不僅增強了傳統軍事能力，還從根本上改變了沖突本身的性質。隨著各國競相開發和部署更先進的無人機系統，其對軍事戰略、倫理道德和全球安全的影響是深遠的。

圖：烏克蘭軍人在一架改裝無人機上安裝彈藥。

無人機戰爭的演變

幾十年來，軍事行動中一直在使用無人機，主要用于監視和偵察。然而，最近的沖突，尤其是烏克蘭和中東的沖突，展示了無人機的攻擊能力。在俄羅斯烏克蘭戰爭的最初幾周，土耳其制造的 Bayraktar TB2 無人機發揮了重要作用，在反裝甲攻擊中發揮了有效作用。同樣，哈馬斯也使用無人機攻擊以色列的防御工事，顯示了無人機作為進攻性武器的多功能性。

隨著無人機技術的發展，其在戰爭中的應用也在不斷變化。如今的無人機配備了先進的傳感器和人工智能算法，可進行實時數據處理和自主決策。這種能力使無人機在執行復雜任務時只需極少的人工干預，這標志著無人機與最初作為偵察工具的角色大不相同。

人工智能在無人機戰爭中的作用

人工智能是這一轉變的前沿。通過增強數據處理能力，人工智能使無人機能夠快速分析大量信息，并在戰場上做出瞬間決策。在傳統指揮控制結構可能受到破壞的高風險環境中，這種能力尤為重要。

將人工智能融入無人機系統帶來了兩大創新：蜂群智能和自主瞄準。蜂群智能可使多架無人機協同作戰，通過協調攻擊壓垮敵方防御。在各種沖突中，無人機群成功地穿透了復雜的防空系統。

此外，目前正在開發的自主瞄準系統可使無人機在無人監督的情況下識別和攻擊目標。這引發了對問責制的倫理關注，以及在戰斗場景中可能出現意外后果的擔憂。隨著各國不斷改進這些技術，完全自主武器——通常被稱為 “殺手機器人”——的前景變得越來越現實。

當前的應用和發展

無人機技術的最新發展表明了創新的快速步伐。例如，赫爾辛（Helsing）等公司推出了人工智能攻擊無人機，能夠在電子干擾環境中有效作業——這是現代戰爭中常見的挑戰。即使沒有持續的數據連接，這些無人機也能保持與目標的接觸，從而提供顯著的戰術優勢。

在烏克蘭，軍方調整了結構，將無人機作戰部隊納入各軍種。第一人稱視角（FPV）競速無人機的引入使烏克蘭軍隊能夠對俄羅斯坦克和部隊編隊實施精確打擊。這一轉變凸顯了無人機技術如何在沖突中提供非對稱優勢，而在沖突中，一方的火力可能比不上傳統火炮。

人工智能驅動算法的使用也增強了無人機收集情報和偵察的能力。無人機現在可以在復雜的環境中自主導航，識別敵軍的生活模式，并根據歷史數據分析預測潛在威脅。這種水平的態勢感知能力對于尋求保持對對手優勢的現代軍隊來說非常寶貴。

戰略意義

隨著無人機越來越先進，它們對軍事戰略的影響也越來越深遠。部署成群無人機打擊敵方目標的能力改變了傳統的空中力量和地面戰概念。軍事規劃人員現在必須考慮如何抵御不僅是單個無人機的攻擊，而且是成百上千架無人機的協同攻擊。

此外，無人機作戰的成本效益也為增加其使用提供了令人信服的論據。無人機的生產成本通常低于有人駕駛飛機，而且可以在不危及人員生命的情況下大量部署。這種經濟優勢可能會鼓勵各國大力投資無人機技術，將其作為軍事武庫的主要組成部分。

無人機技術的擴散也引發了有關戰爭行為的重大倫理問題。自主武器系統有可能在沒有人類監督的情況下運行，這對現有的武裝沖突國際法律提出了挑戰。出于對問責制和平民傷亡的擔憂，倡導團體呼吁先發制人地禁止完全自主的武器。

對策與未來發展

隨著無人機技術的發展，旨在消除無人機威脅的反制措施也在不斷進步。各國正在投資電子戰能力，以干擾或破壞無人機的通信，使其在行動中失去效力。此外，激光武器也在不斷進步，有望在無人機到達目標之前將其攔截。

未來，無人機戰爭很可能會與機器人和機器學習等其他技術進一步融合。將地面機器人與空中無人機相結合的混合系統的開發，可以創造多領域作戰能力，提高戰場效率。

此外，隨著各國加大對無人機技術的投資，圍繞無人機的全球軍備競賽將愈演愈烈。這種競爭不僅會影響軍事戰略，還會影響地緣政治動態，因為各國都在尋求通過技術優勢來確立主導地位。

人工智能與無人機戰爭的交叉代表了軍事史上最重大的變革之一。隨著這些技術的不斷發展，它們將重新定義戰爭的打法和勝負。它們在戰場上提供前所未有的優勢的同時，也帶來了倫理困境，需要政策制定者和軍事領導人認真考慮。

未來的戰爭越來越自動化，越來越依賴人工智能--這一現實要求在武裝沖突中建立新的監管和問責框架。在各國探索這一未知領域的過程中，如何在利用技術進步促進安全與保障人權之間取得平衡，將是塑造未來戰爭格局的關鍵。

參考來源：eurasiare view