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本報告《定位、導航與授時未來展望》呈現一項前瞻研究項目的成果，旨在強化瑞士學術界與國防戰略思維的協同效應。項目核心驅動力為：如何利用學術界深厚多元的知識儲備預判具有潛在軍事價值的技術發展趨勢？為此，我們開發并驗證了一套廣泛對接學術研究的系統性方法。該流程旨在評估所有科研方向對軍事需求的潛在貢獻價值，力圖揭示非常規洞見，并規避因認知或體制偏見而草率排除特定領域（非因價值缺失，而是因其超出當前條令或作戰認知范疇）。最終目標是建立一套可系統化前瞻、啟發、指導并影響（AI4）軍隊技術未來的機制。

選擇PNT作為切入點，因其兼具國防關鍵性與學科交叉性，可容納多樣化的科學技術路徑。以PNT為試點主題，我們驗證了方法論框架，并協同國防領域多方利益相關者——測試如何呈現、分析與評估傳統及非傳統理念。除主題性發現外，本報告概述了可復用于其他領域的研究流程，為國防未來能力建設與瑞士學術界的持續互動提供框架。瑞士聯邦國防科技采購局（Armasuisse）下屬的"預見與技術前瞻團隊"致力于探索將蘇黎世聯邦理工（ETH）領域新興技術視角融入現有知識生產與轉化流程的新路徑。為此，與洛桑聯邦理工學院（EPFL）VEGA團隊達成協議，啟動"定位、導航與授時（PNT）未來"前瞻項目。項目目標為：構建PNT技術發展全景圖，識別面向"未來部隊"時間跨度（10年以上）的PNT關鍵機遇與風險。研究基于二手文獻綜述、ETH領域教授與實驗室訪談，以及Armasuisse內部知識整合研討會的成果。本執行摘要闡述項目執行過程，整合研究發現，提煉關鍵主題。附錄包含受訪實驗室名錄。

研究流程與方法論

研究流程包含以下核心環節：
? 范圍界定：明確研究邊界與焦點領域；
? PNT相關實驗室識別：篩選與定位、導航、授時技術相關的科研機構；
? 第一輪訪談：開展初步調研；
? 技術全景圖初版構建：整合初期研究成果；
? Armasuisse內部研討會：關聯研究發現與內部知識體系；
? 第二輪訪談：深化關鍵領域調研；
? 數據分析與整合；
? 知識成果產出。

通過文獻調研初步確定PNT相關實驗室名錄，隨后聯系實驗室負責人（通常為教授）安排訪談。共聯系約30個實驗室，最終完成23次訪談（時長30-60分鐘）。訪談目標包括：理解實驗室研究領域與PNT的關聯性；梳理近十年關鍵創新與變革驅動因素；預判未來重點應用領域與潛在技術突破。

基于訪談數據構建瑞士PNT研究與技術全景圖，形成兩類文檔：

1. 實驗室畫像集：詳述各實驗室研究方向、PNT關聯性及未來影響；
2. 創新驅動聚類分析報告：按創新動因歸類實驗室，提煉核心主題。

研究流程通過可視化形式呈現于報告中，并基于情景規劃生成未來情景敘事文檔。該文檔通過訪談提煉的趨勢與關鍵不確定性構建情景矩陣，衍生四種未來可能性（以敘事形式描述各情景對核心主體的影響）。后續章節為研究發現的宏觀概述，具體細節詳見各實驗室畫像分析。

定位、導航與授時（PNT）未來趨勢與關鍵不確定性

確定性趨勢（高影響、高確定性）
? 消費電子持續驅動技術革新：推動小型化、低功耗、傳感器融合及內置慣性傳感技術的發展。

? 自動駕駛需求催生自主式PNT系統：促進不依賴外部輸入的自主定位導航授時技術演進。

? 無人機發展提升PNT性能門檻：對定位精度、實時性與抗干擾能力提出更高要求。

? 太空與深海經濟價值凸顯：推動極端環境PNT技術研發投入。

? AI與算力微型化協同發展：計算設備體積縮小伴隨智能化水平躍升。

? PNT破壞成為沖突新維度：安全防護需求倒逼PNT系統抗干擾與可信驗證能力升級。

? 高精度授時重要性陡增：支撐能源網絡、高頻金融交易、云計算數據中心及太空系統等關鍵領域。

不確定性（高影響、高不確定性）
? 地基與天基解決方案的競爭態勢；
? 自主慣性PNT系統與外部依賴型方案的博弈；
? 多源傳感器融合中視覺、激光雷達、雷達等輸入的權重分配。
? 安全防護范式——依賴全球導航衛星系統（GNSS）星座群擴張，抑或新型加密驗證技術突破？
? PNT主導權歸屬：政府主導與私營主導之爭；
? 授時技術路線：微型量子鐘研發與安全分布式授時系統的選擇。

研究價值與目標

PNT作為橫跨工業與國防應用的核心能力體系，其技術演進直接影響多領域戰略布局。本項目通過梳理瑞士科研機構的技術圖譜，為Armasuisse（瑞士聯邦國防科技采購局）未來PNT能力建設提供決策支撐，助力識別關鍵研發方向與潛在技術風險。

隨著基于大語言模型的商用產品取得顯著進展，人工智能（AI）議題在公共討論中持續升溫。隨著AI能力的發展，人們對其經濟與安全影響的擔憂日益加劇。本報告通過實證預測算法進步的方向、速度與指標，為政策制定提供參考。作者闡釋了AI算法改進的可能路徑，并探討各路徑進展的潛在影響。通過研究數值分析、運籌學與計算機科學領域的算法，界定了新算法引入的實證機制及改進定義方式。

作者指出推動AI系統近期發展的兩大關鍵驅動力：允許廣泛改進的新型合成數據生成方法，以及具備更高數據效率的替代架構。若無此類改進，小型模型可能主導市場。若僅實現單一路徑突破，小型模型或成主流，但大型模型仍有存在價值。若雙路徑均獲進展，大型模型可能提供更具實用價值的能力。

主要發現

算法改進存在兩條潛在高影響力路徑：

1. 通過生成合成數據或修剪現有數據，構建更適配AI訓練的數據集以改進算法。
2. 開發數據效率更高的算法（相比Transformer模型計算成本更低或單次迭代效率更優）。

這些路徑可能催生三種AI發展情景：

• 若數據限制成為瓶頸：當額外數據不可獲取導致模型無法有效擴展時，小型專用AI系統可能主導市場。
• 若算法擴展失敗：當通過合成生成獲取額外數據但新算法無法有效提取性能增益時，大型模型研發或持續，但小型系統仍占主流。
• 若算法持續進步：當數據充裕且算法能高效利用時，更大規模模型將在近期AI研究中占據重要地位。

普遍預期人工智能（AI）將在未來軍事行動中發揮關鍵作用。作為美空軍部（DAF）將新興技術融入現代戰爭的重要舉措，蘭德公司研究人員受托研究未來十年支撐有效態勢感知所需的數據、技術、流程與政策框架。為深入理解這些要素與當前技術發展的交叉點，研究團隊系統梳理了現有感知流程的挑戰與改進機遇，重點關注感知發生的場景、工具與主體，特別強調如何融合多源情報實現目標發現、定位與跟蹤。

本報告中，揭示了DAF面臨的核心感知挑戰，評估AI技術的應對潛力。通過構建AI應用對比框架，提出技術采納路徑，并以假想AI系統開展系統性風險評估，展示最佳實踐方案。鑒于AI能力與DAF感知流程的復雜性，二者協同需審慎考量決策者應用方式及其與整體情報周期的整合。

核心發現

? 數據與知識表征需精細構建。高質量數據集須精心設計并配備準確元數據，支撐對象化生產與算法開發。
? 分析師須預判AI故障模式。理解AI訓練數據與知識表征的局限性，有助于優化系統應用效能。
? 專家系統仍具戰略價值。傳統AI技術持續發揮重要作用。
? DAF應為顛覆性技術應用鋪路。當前需優先部署非顛覆性AI技術，為未來重大變革奠定基礎。

實施建議

? 制定感知能力發展共同路線圖。DAF情報、監視與偵察（ISR）聯隊協同太空軍相關部門，聯合首席數據與人工智能官（CDAO）確立AI融合優先事項。
? 建立前瞻性風險評估機制。DAF各感知機構應對擬采用AI工具開展社會-技術-操作-政治-經濟-可持續性（STOPES）多維評估，首席信息官需確保責任型AI原則在感知領域落地。
? 警惕工具過載效應。ISR聯隊與空戰中心應選擇性開發應用AI感知工具，優先適配現有工作流且降低培訓依賴的解決方案。
 ? 防范技能退化風險。DAF CDAO須制定應對計劃，通過構建訓練數據集、提升分析師數據辨識能力等手段，緩解AI應用可能導致的感知技能衰退。

云計算已成為全球數字經濟的基礎要素，釋放出前所未有的創新和連接水平。為了解這一關鍵使能技術對國際安全的深遠影響，本報告概述了云計算的相關用例、益處和風險，以及其關鍵治理挑戰和對軍備控制的影響。本報告分為兩部分--技術入門和治理入門--提供技術見解和政策分析。

本文對技術進行了通俗易懂的描述，解讀了技術的各個組成部分，同時概述了選定的優勢、風險和相關的國際安全應用。云計算實現了計算資源的可擴展性和靈活性，以及成本效益和實時數據處理與共享。與此同時，云計算也會加劇網絡安全威脅，增加跨境管轄問題，增加對少數大型服務提供商的依賴。

該技術入門指南還將云計算置于更廣泛的人工智能（AI）背景下，強調了云計算在促進和加速人工智能發展方面的作用。隨著國防、關鍵基礎設施和人道主義部門等與國際安全有交集的部門越來越多地采用云計算解決方案，謹慎平衡風險與收益至關重要。

有鑒于此，治理入門概述了與國際安全相關的關鍵治理挑戰。這些挑戰源于技術和商業模式本身的固有因素，以及與云計算交織在一起的地緣政治和國際安全現實相關的更廣泛因素。這些挑戰包括云計算的復雜性、數字主權、市場和地理集中度、與其他技術治理工作的交叉，以及軍事領域使用增加所帶來的治理挑戰。

最后，本報告探討了云計算對軍備控制的影響。它為討論軍備控制討論如何更好地考慮云計算帶來的問題，以及傳統軍備控制機制（如出口控制）如何受到新技術現實的影響提供了一個跳板。

本報告探討了烏克蘭無人機行業的蓬勃發展和演變，重點介紹了為滿足緊迫的國防需求而進行的重大投資和創新產品開發。隨著地緣政治格局的不斷演變，烏克蘭政府已認識到有必要擴大軍事裝備（尤其是無人機）的生產規模并實現其本地化，以增強其國防能力。為促進這一增長，烏克蘭建立了一個全面的支持生態系統，將基礎設施建設與旨在促進創新和本地生產的定向投資相結合。

這個生態系統的一個重要方面是投資者的積極參與，他們不僅提供資金，還為技術進步和部署做出貢獻。從依賴天使投資人向更廣泛的風險資本融資過渡，標志著投資格局發生了關鍵性轉變。新一輪融資的平均規模大幅增加，許多初創企業現在的平均融資額在 100 萬美元到 300 萬美元之間，而以前的平均融資額為 50 萬美元。資本的涌入反映出人們對該行業的創新潛力和盈利能力越來越有信心。

報告對 Swarmer 等成功的烏克蘭初創企業進行了重點案例分析。Swarmer 公司專注于為無人機群開發人工智能解決方案，該公司獲得了 270 萬美元的種子資金，證明了其技術在應對現實國防挑戰方面的可行性。

除投資趨勢外，報告還深入探討了無人機行業的關鍵產品開發領域，包括無人機（UAV）、艦載無人機、地面無人機和電子戰系統。值得注意的是，烏克蘭的無人機生產能力經歷了顯著的轉變，從早期的小規模生產發展到 2024 年預計生產多達 400 萬單元。這一增長得益于自主性、人工智能集成和蜂群技術的進步，這些技術從根本上改變了軍事行動能力。

然而，該行業面臨著一些可能阻礙其發展的挑戰。這些挑戰包括缺乏資金、出口限制以及來自大型國際制造商的競爭壓力。報告強調，行業利益相關者之間必須不斷創新和合作，才能有效克服這些障礙。

總之，本報告闡述了烏克蘭無人機產業的愿景，即強勁增長、戰略創新和重要的投資機會。研究結果強調，需要國內和國際參與者的持續支持，以充分發揮這一新興行業的潛力，增強烏克蘭在全球舞臺上的防御能力。

人工智能（AI）有可能在社會、經濟和政策的各個方面帶來變革，包括國防和安全。英國希望成為在民用和商業應用領域推廣人工智能以及負責任地發展國防人工智能的領頭羊。這就要求對與人工智能軍事應用相關的新出現的風險和機遇，以及英國如何與其他國家開展最佳合作以減輕或利用這些風險和機遇，有一個清晰而細致的認識。

2024 年 3 月，英國國防部（MOD）國防人工智能與自主單元（DAU）和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）聯合委托蘭德歐洲公司（RAND Europe）開展一項簡短的范圍界定研究。該研究的目的是初步探討人工智能在軍事上的應用可能在戰略層面產生風險和機遇的方式，因為迄今為止的大部分研究都集中在戰術層面或非軍事主題（如人工智能安全）上。后續工作將更詳細地探討這些問題，為英國在這些問題上的國際參與戰略提供信息。

本技術報告旨在為理解人工智能軍事應用所帶來的戰略風險和機遇設定一個基線。一份獨立的總結報告則側重于為決策者提供高層次的研究結果。

人工智能的出現正在給競爭和沖突帶來深刻變化

人工智能最好被理解為一套雙重用途的通用技術，以硬件為基礎，但以軟件為核心。與傳統軍事技術不同的是，它們高度民主化，擴散速度極快。創新是由商業用途的私營部門驅動的，而不是由政府或國防部門驅動的。對軍事應用和影響的集體認識正在提高，但起點較低。辯論往往優先考慮某些引人注目的問題，如致命自主武器系統（LAWS）或人工智能（AGI），而忽略了其他議題。它只關注戰術，而忽視戰略；只關注風險，而忽視機遇；或只關注軍事人工智能的直接后果，而忽視從長遠來看可能影響最大的二階和三階效應。

為了解決這個問題，國防部和國防和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）委托進行這項研究，以制定一個概念框架，規劃軍事人工智能帶來的戰略風險和機遇。

圖 0.1 框架：人工智能軍事應用的戰略風險與機遇

人工智能對國防和安全構成復雜、重大且未被充分認識的風險

本報告詳細探討了許多風險和機遇，其中最緊迫的包括

• 信息操縱，如人工智能深度偽造，這不僅會引發政治、經濟和社會問題，還會在危機時刻影響軍事決策。

• 賦予非國家行為者挑戰國家軍隊主導地位的不對稱能力，或者在最壞的情況下，賦予他們新的大規模毀滅性工具（如生物武器）。

• 人工智能對對手之間攻防平衡、戰爭升級動態以及核威懾穩定性的相互影響。這些問題在超級大國競爭加劇的情況下，在世界已經在應對其他不安全因素（如烏克蘭、以色列-伊朗\移民、氣候變化等）的情況下，尤其令人擔憂。

• 與未來出現的任何人工智能相關的潛在災難性安全和安保風險。

在英國國內，還需要應對對國內政治和經濟產生破壞性影響的重大問題。這些問題決定了國防的目的和手段。在國外，人工智能同樣會對以規則為基礎的國際秩序的健康產生深遠影響，這取決于各國、工業界和民間社會是否以及如何有效地共同管理其影響。人工智能專家非常擔心，人工智能會在多大程度上使世界許多地方的平衡傾向于壓制性和獨裁的治理模式，同時有可能顛覆民主政治、污染信息環境和破壞社會的戰斗意志。

同樣，在軍事人工智能方面的領導力也可能帶來巨大的利益。

其中許多潛在風險也可能成為戰略優勢的機遇。人工智能的利弊平衡取決于各國如何快速有效地調整武裝部隊等機構，以利用人工智能的優勢。同樣，這也取決于各國政府如何在國際上施加影響，使全球軍事人工智能行為朝著符合本國利益和價值觀的方向發展。這就意味著各國政府要愿意進行重大投資、組織改革和文化變革，以改變國防部門對新技術的態度。

需要采取緊急行動，降低新出現的風險，利用各種機遇

為了應對這些挑戰，各國必須緊急制定一項全面的行動計劃，考慮到人工智能技術進步、圍繞人工智能或通過人工智能進行的地緣政治競爭以及國際體系中圍繞人工智能不斷演變的規范之間復雜的相互作用。這應利用一套影響不同受眾的機制工具包，運用外交、信息、軍事和經濟（DIME）杠桿，匯集一套積極主動的行動方案：

• 努力促進負責任地采用人工智能，最大限度地發揮其對國防的益處。
• 努力限制非國家行為者、恐怖主義行為者或敵對/無賴國家采用軍事人工智能，同時也要讓他們付出代價，以影響他們的行動。
• 努力為軍事人工智能制定全球、小型和雙邊治理安排。

這也應借鑒其他領域的經驗教訓--如本報告所述--以及最近關于人工智能的高級別倡議的勢頭。突出的例子包括布萊切利峰會、軍事領域負責任的人工智能（REAIM）峰會和《軍事人工智能政治宣言》。

表0.2塑造全球國防人工智能發展的機制工具包

為了了解人工智能企業的技術崗位設置現狀和技術人才供需，中國軟件行業協會教育與培訓委員會（簡稱“教培委”）研究團隊在2020 年下半年，對數十家不同類型的人工智能企業和開設了人工智能專業的高校進行了走訪調研。本報告將從人工智能行業應用發展現狀、人工智能企業運營模式和人才培養方式、技術崗位設置和技術人才供需等方面展示研究成果。

本報告得到了來自軟件與信息技術服務企業、高校和教育機構的專家們鼎力支持。

在這篇簡短的報告中，我們列出了大數據、機器學習和人工智能領域的主要趨勢，重點關注將在未來12-18個月影響所有行業的公司和組織的項目。幫助企業應用數據和人工智能的工具無疑正變得越來越簡單。但對數據和人工智能興趣的增長帶來了更廣泛的應用、更廣泛的用戶，以及有趣的新挑戰。

以下是我們2022年報告中涉及的幾個主題:

現代數據平臺 機器學習中的模型樞紐 大型語言模型 圖情報 以數據為中心的人工智能 新的擴展工具

本白皮書從人工智能治理的實際問題出發，結合當前人工智能治 理在國內外的發展現狀，提出了人工智能治理的6條基本原則，并在 基本原則的基礎上給出具體的行動建議，期待為社會各方提供有益參考。

作為引領未來的戰略性技術，人工智能的迅猛發展將進一步釋放歷次科技革 命和產業變革積蓄的巨大能量，給全球經濟發展、國家治理、社會建設和人民生 活帶來重大而深遠的影響，推動人類邁入以科技進步與產業革新為基礎的智能社 會。但也應該看到，人工智能在創造經濟發展新引擎、推動人類文明邁上新臺階 的同時，模糊了虛擬與現實、數字和實體的界限，給人類社會的法律規范、道德 倫理、公共治理等方面帶來了挑戰。最近幾年，人工智能負面案件頻出，引發了 很多關于音視頻造假、監控隱私、算法偏見、創作版權、就業等各個方面的社會 性問題。因此對人工智能治理的研究迫在眉睫，只有通過深入的研究把握技術的 本質特點，通過務實的行動控制潛在的風險，通過充分的溝通獲得人們的信任， 才能消除人工智能發展進程中的阻礙，促進人工智能對人類福祉的提升。

//www.zhizhi88.com/wp-content/uploads/2021/06/white_paper_on_artificial_intelligence_governance_-v1-0-_public_version.pdf

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf