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20世紀90年代，技術劇變與美軍在科威特對伊軍的快速決定性勝利，使"軍事事務革命"(RMA)概念在防務專家中普及。三十年后，無人系統與人工智能(AI)的疊加部署正催生二維戰爭新革命。無人系統自下而上改變戰爭（從戰術至戰略），AI則同時貫穿戰爭全維度。AI賦能的無人系統正將雙重革命融合為突破性RMA。為此須掌握這兩大趨勢并加速融入現有條令，方能在未來戰爭中贏得決定性勝利。

無人系統自下而上變革戰爭

俄羅斯烏克蘭戰爭證明，無人系統已從戰術層面塑造戰爭范式。首先，戰術級無人系統部署迫使對手改變整體戰略。三年間，烏軍無人機運用侵蝕俄軍在裝備與人員上的數量優勢，放大其作戰戰術缺陷。相較于2014年快速低成本奪取克里米亞與頓巴斯部分地區，俄軍2022年后進展緩慢且傷亡慘重。無人機戰術效能使"殲滅戰"淪為"消耗戰"。

其次，"蛛網行動"表明無人系統可將戰術行動轉化為戰略勝利。經18個月準備，烏軍突入俄境發動無人機蜂群，摧毀20-40架俄軍戰機（含A-50預警機、圖-95/圖-22M3戰略轟炸機）。此役成為無人系統RMA關鍵轉折點：該行動證明無人系統可突破時空限制，在戰術層面實現重大勝利。盡管烏軍無人系統此前已迫使俄轟炸機內撤腹地，但此役證實無人機作戰可實現縱深打擊。這標志無人系統完成從戰術到戰略的戰爭范式革新——即自下而上的變革。

俄烏戰爭還引發軍事力量到工業界的"由內而外"變革。無人系統戰術成功證明：高精度低成本裝備可顛覆高成本軍事技術的戰略價值。紅海危機進一步固化此現實——胡塞武裝大量依賴無人系統在陸上攔截美軍攻擊。在近期"海空天"會議上，美海軍代理作戰部長詹姆斯·基爾比上將坦言"未充分考量用低功率武器對抗無人機威脅"。這些反思印證戰術實踐如何推動防務資源投資的戰略思考，尤其當無人武器生產成本顯著低廉時。如今非工業界向軍隊提供最具性價比方案，而是軍隊的戰術成功倒逼工業界投資最優解。

人工智能如何橫向變革戰爭

在無人系統革命之上，人工智能創新正全面重塑戰爭形態。從目標鎖定到倫理辯論，AI正革命性改變戰爭各層級。美海軍首席技術官賈斯汀·法內利在"戰爭基石"訪談中將AI稱為"橫向能力"，其同時變革戰略、戰役與戰術層面。

戰術層面，以色列部署AI實現戰力倍增——高效鎖定目標并致命摧毀對手。AI未改變以軍戰略，僅強化其執行力。反觀戰略層面，軍事AI投入增強威懾效能，實現重大突破。

若無人系統創新流向是"作戰部隊→工業界"，AI創新則呈反向流動。以色列防務產業已領跑AI創新曲線，使其能直接將AI融入戰術并調動成熟工業基礎。這揭示無人系統與AI是兩類不同的軍事革命(RMA)：無人系統推動"戰場→工業"轉型，AI則驅動"工業→戰場"變革。

投資模式印證此軌跡。作為未來戰爭最受追捧的戰術優勢，美國防部(DoD)重注AI：僅2022-2023年，AI研發測試評估(RDT&E)資金申請額增長26.4%。關鍵在于這些投資依托商業AI產業，使其成果快速轉化軍用。商業資本注入防務領域表明：軍工復合體不再被動等待戰術演進影響戰略。

啟示：加速規模化推進無人系統與AI雙重革命

盡管存在差異，無人系統與AI革命并非割裂。烏克蘭與加沙戰場已成二者融合的試驗場。當前AI主要通過無人系統賦能以軍目標鎖定與監視，但該AI強國尚未部署全AI驅動的無人系統。有智庫最新報告指出：烏俄雙方已開始將AI融入無人機能力，謀求發展全AI無人系統。

雖然AI無人機競賽已啟，軍事適應更多是追趕而非主導這些革命的快速演進，對大國競爭產生關鍵影響。唯有以技術發展部署的速度與規模實施雙重革命，方能掌控變局。

參考來源：geop olitical monitor

根據埃利奧特·科恩（Eliot Cohen）的軍事革命認知框架，俄烏戰爭中無人機系統（UAS）的廣泛運用代表著作戰方式的根本性變革——因其展現了新型武器、新型組織形態與新型作戰模式三者的交匯。這種變革深刻體現在部隊籌劃與執行戰役、作戰情報融合及指揮控制模式的轉型中，尤其對戰爭戰役層級產生重大影響。

隨著師級與軍級指揮官如今必須應對持續監視能力（其剝奪了傳統作戰突襲優勢）同時運用縱深打擊與戰役塑造新能力，烏俄兩軍的經驗為戰役指揮官適應新現實提供了關鍵啟示。無人機系統的普及已根本性改變作戰環境，形成近乎持續的戰場監控態勢，對傳統軍事行動理念構成嚴峻挑戰。

本文依據新興實證闡明無人機系統如何體現新型武器、組織形態與戰爭范式，通過俄烏戰爭視角分析其對戰役作戰的變革性影響。繼而探討此次革命對美國陸軍戰役層級的戰略意義，并就其條令體系、組織結構與指揮官培養提出具體建議，以保障其在未來沖突中保持優勢。

無人機系統作為新型武器：變革作戰能力??

無人機應用的演進體現了其如何改變戰役作戰。在2024年初阿夫季夫卡戰役中，烏克蘭軍級指揮官每周在整個作戰區域部署無人機系統，這些系統不僅是戰術資產，更是戰役設計的組成部分。它們實現了作戰縱深的持續監視，根本性改變了部隊規劃與執行行動的方式。更突出的是，無人機系統與戰役火力結合創造了縱深打擊和戰役態勢塑造的新可能性，使指揮官能跨多域多距離同步影響戰場。

烏克蘭軍隊在改造商用無人機技術方面展現出顯著創新，進一步延伸了作戰影響。新美國安全中心防務項目主任斯泰西·佩蒂約翰指出：烏軍常規化使用配備熱成像技術的改裝商用無人機執行夜間行動，實現24小時持續監視打擊能力。戰役層面上，這種持續觀察能力改變了指揮官理解與塑造戰場的方式。

縱深打擊與戰役態勢塑造??。2024年4月別爾哥羅德突襲行動中，烏克蘭部隊協調運用超200架無人機，展示了無人機系統如何賦能戰役級規模的作戰行動。這些將偵察、電子戰和打擊任務整合的行動，根本性改變了戰役規劃與執行的關系。突襲迫使俄軍戰役指揮官調動大量資源防衛后方區域，證明無人機系統使較小規模部隊能實現以往需龐大兵力才能達成的戰役效果。

烏克蘭軍隊開創了運用無人機實施戰術打擊和戰場態勢塑造的創新方式，特別是通過第一人稱視角（FPV）無人機與巡飛彈的整合運用。雖然這些系統射程不及典型縱深打擊武器，但對其作戰半徑內的高價值目標極為有效。烏軍指揮官利用系統低成本高精度特性，發展了"第一人稱視角無人機實時偵察定位+巡飛彈精確打擊裝甲/炮兵/指揮所"等新戰術理念。

??表.俄烏戰爭中無人機系統符合科恩軍事革命標準的應用??

俄烏戰爭中的軍事變革（RMA）標準對照表

軍事變革標準	俄烏戰爭中的證據
新武器	? 無人機系統（UAS）類型空前擴散和多樣化 ? 快速的技術進步（如：波伯重型第一人稱視角轟炸機、沙希德-136） ? 人工智能和機器學習的融合 ? 易獲取且具成本效益 ? 空中力量能力的擴散化
新組織	? 烏克蘭無人系統部隊的創建 ? 無人機操作員新穎的招募和培訓方法 ? 專業無人機團隊的組建（飛行員、爆炸物處理專家、維護人員） ? 民用無人機操作教育的整合 ? 俄羅斯提出的"以無人系統為中心"的旅級概念
新的作戰方式	? 戰場在垂直和水平方向上的擴展 ? 新戰術（如：無人機群、無人機編隊） ? 與傳統武器系統的整合 ? 決策和指揮結構的變化 ? 對軍隊和公眾認知的心理影響 ? 戰爭經濟計算的變化 ? 新反無人機戰略的發展

實施持續高精度戰術打擊的能力，根本性改變了烏克蘭指揮官準備與掌控戰場的方式。通過系統性削弱俄軍戰斗力并破壞其行動，烏軍得以創造決定性機動與反擊機會。這種戰術創新產生了戰役級影響，使烏軍能在戰爭各階段奪取主動權并塑造有利戰場態勢。但需強調：這類短程系統不能替代真正的縱深打擊能力（如"沙希德"等遠程無人機系統可在敵后深遠區域實施打擊），而是作為補充能力提升烏克蘭軍隊在戰術和戰役層級的整體作戰效能。

??與傳統部隊整合??

俄烏戰場指揮官開創了復雜運用無人機系統的新模式：在支持地面機動的同時實施獨立縱深作戰，促成無人機系統與傳統部隊間新型作戰協同效應。這種整合超越了簡單的支援關系，代表戰役效果思維的新范式。通過實施持續監控并同步開展精確打擊，烏軍指揮官根本性改變了其戰場準備與掌控方式。

例如2022年末赫爾松戰役期間，烏軍運用小型無人機集群識別俄軍防御陣地并引導遠程火力，使其在發動地面攻勢前快速削弱敵軍戰斗力。這種無人機賦能的目標鎖定能力使烏軍指揮官能以空前速度和規模塑造戰場態勢，為成功解放該城的反擊創造有利條件。

大衛·漢布林指出：無人機與炮兵的整合尤為變革性——無人機使烏軍炮兵具備"致命精確度"，實現實時火力修正和即時毀傷評估。此能力改變了火力支援計算法則，使指揮官能以前所未有的精度和響應速度部署炮兵。無人機與火炮的配合還使烏軍能在作戰縱深全域打擊目標，包括俄軍關鍵指揮所、后勤樞紐與交通線。

確保戰役成功的新型組織結構??

烏克蘭無人系統部隊的創建代表對此作戰革命最全面的組織響應。烏軍2024年組建的"無人系統部隊"（USF）聚焦戰役級整合與效能，區別于傳統軍兵種側重戰術運用的架構。該部隊保留專門的戰役級建制單位，既能支援軍師級作戰，又可實施獨立縱深行動。此組織創新表明：在戰役層級，無人系統需建立力量結構與指揮關系的新范式。以"配備超百萬架國產第一人稱視角無人機系統"支持作戰為目標，該新兵種通過大規模投入無人機技術與組織建設，彰顯烏軍圍繞無人系統重構軍事體系的決心。任命被譽為首位在實戰中有效部署無人機的指揮官——瓦迪姆·蘇哈列夫斯基上校擔任首任部隊司令，印證了高層指揮對無人作戰實戰經驗與專業能力的高度重視。

通過設立無人系統專有兵種，烏克蘭無人系統部隊實現了軍事組織確保戰役成功的根本性變革。此舉加速新戰術、技術與流程的研發推廣，將無人能力重要性制度化，確保其融入作戰規劃與執行的各個環節，由此培育創新適應文化。該部隊為軍隊如何將戰術勝利轉化為戰役優勢提供范本：通過在戰役層級整合專業知識與資源，使成功戰術與技術得以在全軍快速推廣。這種將戰術創新迅速轉化為戰役能力的特點，正是烏克蘭抵抗俄羅斯行動的關鍵因素。

• ??戰役指揮部的轉型??
  為將無人系統整合至所有作戰職能，烏克蘭軍師級參謀機構已通過流程調整來適應持續監控能力與新打擊手段。情報部門創新開發處理分析無人機海量信息的新方法，作戰部門則建立充分運用無人能力的規劃流程。例如烏克蘭戰役指揮部設立專職無人機單元，負責將無人機作戰納入整體戰役規劃。這些單元密切協同情報與作戰部門確保無人能力全力支持戰役目標，同時作為全軍快速推廣新戰術技術的渠道，確保實戰經驗能大規模迅速應用。烏軍參謀機構還開發新流程管理無人機行動產生的海量數據，包括運用人工智能與機器學習算法處理影像、識別目標及確定情報采集優先級。這些技術創新使烏軍指揮官能以空前速度理解作戰環境并做出決策。

圖：2024年12月20日，德事隆系統公司MK 4.8 HQ"航空探針"無人機系統在阿拉巴馬州紅石兵工廠測試飛行。該型號于2024年末列裝陸軍。

• 采取差異化組織架構??
   俄軍在戰役層面采用顯著不同的組織路徑：嘗試將無人機能力整合進現有指揮體系，同時在更高層級保留專業無人機單位。俄烏兩軍路徑差異凸顯組織適應性對發揮新戰力的重要性。俄羅斯經驗印證將顛覆性技術納入現存組織架構的挑戰，強調面對革命性軍事技術時組織變革的必要性——俄軍試圖將無人機系統嵌入傳統指揮控制體系，限制了其在戰役層級充分運用這些能力。

• ??戰役作戰新范式??
   無人機整合對戰役藝術的變革構成此次革命最深遠影響，標志著無人化時代實施大規模作戰的新認知。傳統基于集中兵力達成突然性的戰役機動理念，在持續監控環境下需根本性重構。烏克蘭戰役指揮官發展出"分布式作戰+欺騙戰術+效果聚合替代兵力集結"的新戰法，將這些變革延伸至戰術適應之外。

• ??戰役決策機制轉型??
   無人系統時代使戰役決策周期經歷深刻變革。軍師級指揮官如今面臨"探測-打擊"時間窗急劇壓縮的環境，同時需處理海量實時情報。烏軍創建新型決策流程：在任務式指揮框架下向低階梯隊下放重要權限，既保持戰役協同性又實現戰機快速捕捉。

人工智能與機器學習同無人系統的結合正重塑戰役決策流程，指向無人系統自主性不斷提升的未來趨勢——烏克蘭開發搭載AI目標識別功能的無人機即為例證。盡管引發人類監管的重要質疑，此發展對戰役指揮控制影響深遠：可能顯著加速決策循環。例如烏軍指揮官試驗具備預設參數自主識別打擊能力的AI無人機系統，雖人類操作員保留武器使用授權權，這些系統仍標志自主作戰的重大邁進。此類系統的運用或將急劇提升作戰節奏，使指揮官能捕捉瞬時戰機并快速響應戰場變化。

然而無人系統自主性提升也對戰役指揮控制帶來嚴峻挑戰。隨著系統獨立行動能力增強，指揮官必須開發確保人員控制與責任追溯的新機制，這需要構建強健指揮控制架構、明確交戰規則及操作員培訓體系。

• ??戰役作戰半徑的演進?? 通過無人機運用，"戰役作戰半徑"概念發生本質演變。烏軍展示在以往需投入重兵的距離實施縱深打擊與戰場塑造的能力，更重要的是這些行動呈現戰役協同新范式：無人系統使指揮官能同步影響戰場多節點。此能力要求戰役設計新思維，統籌無人機系統創造的機遇與脆弱性。2024年4月對距烏邊境1300公里的俄韃靼斯坦地區目標的打擊，印證無人機如何擴展戰役作戰半徑，標志指揮官能以有限資源在前所未有縱深塑造戰場的革命性可能。

無人機拓展戰役半徑對沖突地理范圍產生深遠影響。隨著打擊距離持續延伸，前沿與后方的界限日益模糊，挑戰傳統戰場幾何概念，要求指揮官更廣闊地審視作戰環境。此外，無人機遠程打擊能力可能以意外方式升級沖突——當戰場邊界擴展，卷入額外行為體或引發報復的風險隨之升高。指揮官必須審慎評估無人機行動的戰略影響，確保其充分融入整體戰役計劃。

?對美國陸軍戰役法的影響??

• ??條令演變??
  無人機系統對作戰方式的變革要求從根本上改變其戰役法思路。戰役條令必須演進以適應持續監控和精確打擊能力的新現實。當敵軍能在作戰縱深保持持續觀察時，傳統作戰安全與突襲理念需重新修訂。更新后的條令應強調欺騙戰術、電子戰能力及在敵方監控下有效作戰的能力。

盡管承認無人機系統重要性，陸軍當前現代化戰略仍需大幅擴展以應對此革命性的戰役影響。美國防部"復制者計劃"（旨在快速擴展自主能力）作為一項重要工作，必須融入戰役條令與概念的全面轉型。例如陸軍需制定新條令概念：運用無人機系統支援縱深行動（含情報收集、目標鎖定和打擊任務），這些概念須解決無人系統在延伸距離和爭議環境中運行的獨特挑戰（如通信可靠性、導航精度和生存性）。

陸軍條令還需演進以應對戰役作戰中人工智能及自主系統日益普及的狀況，要求制定明確的倫理法律框架規范系統運用，建立全面操作員培訓與認證標準。條令同時需解決戰役層級人機協同的挑戰（含指揮控制架構、數據管理及決策支持系統）。

• ??指揮人才培養與教育??
  未來軍師級指揮官及參謀人員必須理解無人機系統的機遇與局限，并開發新型戰役決策方法。烏克蘭經驗表明：在無人機密集型環境中成功的戰役指揮官既需精通技術能力，又須專注戰役法本質——這使得指揮人才培養成為重點領域。

職業軍事教育必須發展以適應新作戰環境。陸軍應調整中級/高級軍校課程，強化包含持續監控與精確打擊能力的戰役法更新內容。教育須超越技術認知，培養能將無人能力融入復雜戰役設計的指揮官。例如陸軍院校應在核心課程增設無人機系統模塊（重點是其戰役影響），包含近期沖突中無人機運用案例研究、模擬無人機密集型環境的兵棋推演，以及開發測試新戰役概念的機會。

人才培養項目需更注重培育在復雜數據富集環境中有效運作的認知技能：含臨界思維訓練、應變能力及不確定條件下的快速決策能力。指揮官還須適應向部下授權及在分散式指揮結構中運作的模式。

• ??組織適應性??
  為有效運用無人能力，美軍須考量重大組織變革。盡管羅伯特·索拉諾中校等人主張效仿烏克蘭建立獨立無人機兵種，但陸軍應審慎權衡如何在保持作戰效能前提下實現跨梯隊的無人能力整合。烏克蘭實踐印證：成功整合無人能力需創新參謀機構組織與流程，這使得戰役指揮部的轉型尤為迫切。陸軍必須構建新型戰役指揮部范式：在維持快速決策能力的同時，有效處理并響應無人機系統提供的海量信息。例如可參照烏克蘭模式，在軍師級指揮部設立專職無人機單元。該單元負責協同情報、火力與機動要素，統籌規劃作戰縱深的無人作戰行動。

陸軍還須投資支撐大規模無人作戰的技術基礎設施：含健壯通信網絡、數據管理系統及能處理無人機傳感器海量信息的分析工具。開發含網絡安全和電子防護功能的新系統也至關重要，以確保爭議環境中無人機系統的運行完整性。

適應變革的建議方案??

• ??編制結構調整??
  為應對作戰方式的轉型，陸軍須實施多項關鍵舉措。首先應參照烏克蘭模式，在軍師級建立戰役層級無人作戰編隊。這些編隊須兼具獨立縱深作戰與支援常規部隊能力，同時開發新型戰役整合方式。

美國防部"復制者計劃"為快速擴展自主能力提供框架，要求陸軍構建專屬組織結構以高效部署系統。此框架應包含在戰役層級設立類似烏克蘭模式的專用無人作戰中心，負責開發實施新戰役概念。

陸軍還應考慮組建專職"無人系統司令部"，統籌規劃與監管部隊無人作戰能力。該司令部將作為無人系統條令、訓練及裝備發展的核心樞紐，確保全軍形成協調統一的整合路徑。

• ????訓練教育革新??
  為提升官兵應對無人作戰挑戰的能力，陸軍須全面改革各層級訓練教育體系。改革內容應包括：開發聚焦無人系統戰術運用的專項課程；將無人作戰場景融入現役訓練演習。訓練項目應強化無人機與反無人機系統的實操經驗，使士兵在真實作戰環境中熟悉其性能邊界。

戰役演習需納入真實無人威脅與戰機要素，使指揮與參謀人員精熟未來作戰環境。陸軍應借鑒烏克蘭經驗：開設無人機操作員與任務規劃師專項課程；建立強調技術精通與戰役整合的無人作戰專屬訓練體系。例如創設針對軍師級參謀的專項訓練項目，核心內容為無人系統融入戰役規劃與執行。該項目應包含：無人機性能邊界理論授課、實裝操作訓練、模擬無人密集型環境復雜性的推演。

此外，陸軍應運用虛擬與增強現實技術構建沉浸式訓練環境，精準模擬無人作戰挑戰。此類環境須為指揮官提供在真實數據富集場景中實踐決策與指揮控制的機會。

• 條令體系發展??
  加速制定反映無人作戰現實的新戰役條令對陸軍至關重要。新條令應聚焦關鍵領域：無人系統融入合成兵種作戰、無人密集環境指揮控制、戰役層級反無人機作戰、自主系統縱深運用。條令制定需直接汲取烏克蘭經驗，同時考量美軍獨特需求與能力。應特別關注人工智能與自主系統的整合——這些領域蘊含機遇與風險需審慎評估。

例如陸軍需創建支持多域作戰的無人系統運用框架，明確無人機如何與太空、網絡及電子戰能力整合，在戰役縱深產生協同效應。管理無人作戰產生的海量數據是條令必須應對的另一關鍵維度：需制定或完善數據采集、處理、利用與分發準則，明確與聯合部隊及多國伙伴的互操作性與數據共享標準。

• ??技術整合路徑??
  開發管理無人系統海量數據的新手段是陸軍核心挑戰，包括：創建AI賦能的無人機情報處理系統、構建健壯彈性通信網絡、將無人系統整合進現役指揮控制架構、實現全梯隊反無人機能力。支撐無人作戰的技術體系須兼具處理復雜行動的精密性與戰時維護的簡易性——這對未來部隊建設構成嚴峻挑戰。

圖：烏克蘭無人系統部隊兩名士兵正校準"吸血鬼"無人機。該六旋翼飛行器可攜帶十五公斤彈藥或其他物資。（烏克蘭國家通訊社奧萊娜·胡迪亞科娃攝）

具體而言，陸軍應投入先進數據分析與機器學習能力，實現無人機傳感器數據的自動化處理利用。這些能力需具備戰術層級的可擴展性與可部署性，使指揮官快速洞悉復雜戰場態勢。另一要務是優先發展能在爭議環境中支撐無人作戰的防干擾安全通信網絡，此類網絡須在降級條件下保持運行，確保指揮控制鏈路完整性。

結論??

無人機驅動的作戰革命要求陸軍徹底變革其能力體系、組織架構與條令準則。俄烏戰例證明：成功適應不僅依賴技術方案或戰術創新，更需戰役指揮官在戰役設計、參謀機構與決策方式上的根本性轉變。若未能順應這些變革，在未來沖突中或釀成災難性后果——潛在對手正展現出日益精密的無人機作戰運用能力。

未來沖突勝負取決于陸軍能否在保持傳統作戰能力精熟度的同時，將戰役法適配無人化時代。這種轉型需要精準平衡新技術運用與戰役法基本原則的堅守，要求制定符合美國軍事需求與戰略目標的更新方案，而烏克蘭經驗為此提供了寶貴洞察。

正如杰奎琳·施耐德（Jacquelyn Schneider）與茱莉亞·麥克唐納（Julia Macdonald）所論證：成功軍事創新的核心不僅在于采納新技術，更在于開發能將新能力有效融入更廣軍事行動的作戰概念。無人機系統融入作戰革命遠非單純戰術或技術挑戰，其要求從根本上重新思考現代軍隊的戰役層級的作戰模式。

成功駕馭此變革的能力將決定其在未來沖突中的效能。汲取俄烏戰爭經驗并致力改革，陸軍方能引領作戰革命的新時代。最終，陸軍必須通過條令、編制與訓練的深度革新，在充分釋放無人機系統潛能的同時管控其風險挑戰——唯有以整體統籌推進創新，方可確保美軍在未來戰場的持續優勢。

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

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

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

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

火藥的發明通過礦山開發與社會基礎設施建設助力民生改善，同時也從根本上改變了戰爭形態。如今在21世紀，人工智能（AI）被稱為"第三次戰爭革命"，其不僅因賦予社會新便利的潛力受關注，更因可能徹底變革戰爭本身而引發熱議。事實上，在艾倫·圖靈1950年代提出AI基礎概念約70年后，AI驅動的自主無人系統與機器人主導新戰場的可能性正逐漸成為現實。

美國與北約正加速適應新興顛覆性技術（EDTs）以保持軍事優勢，因為他們預判強力AI與自主武器將主導未來戰爭。這源于高速網絡與大數據等信息通信技術（ICTs）的最新發展（多數可轉軍事用途），以及所謂軍事信息化進程的快速推進。例如，具備自主導航能力的無人機技術、自動駕駛必需的圖像識別技術、利用先進壓縮技術的大數據處理技術已在民用領域實用化，同時也面臨軍事轉用（spin-on）。

基于此背景，本文擬梳理AI軍事化應用的期待與隱憂，并指出國家應采取的應對之道。

將發生何種改變與預期？

AI的軍事化應用使得基于民用技術無人機與偵察衛星獲取的精確目標信息實現快速決策成為可能，并通過高精度導彈等制導武器構建創新性攻擊循環以摧毀目標。典型案例是AI驅動的攻擊無人機與目標鎖定系統已在烏克蘭與以色列的實際作戰空間投入使用。AI運用還可通過對海量信息數據的快速精準分析，以及以可視化形式向指揮官與士兵提供分析結果，大幅提升指揮控制能力。為滿足此類AI武裝武器系統的增長需求，眾多高科技企業與防務產業正持續競逐開發。

當前，生成式AI的快速演進與普及（如美國ChatGPT）因其在安防與軍事領域的積極應用而備受關注。特別是結合邊緣計算[的多模態生成式AI（持續收集并利用文本、圖像、語音等海量數據），將實現快速信息處理與戰場態勢分析，有助于提升作戰效能與士兵生存率。

另一方面，利用敵方生成式AI散播虛假信息正引發社會動蕩與治安惡化。在戰場認知戰場景中，伴隨網絡攻擊，敵方信息操控可能導致指揮所與部隊的混亂與恐慌，進而嚴重影響作戰行動。潛在應對措施包括引入預測性分析及AI生成虛假信息的早期偵測技術。

由此可見，AI技術正以攻防兼備之姿在軍事領域發揮日益重要作用。隨著人機協作持續深化，指揮官與士兵得以將有限時間與資源集中于創造性、生產性任務，由此有望奪取戰場軍事優勢。

存在哪些隱憂與問題？

盡管AI軍事應用快速推進，諸多問題仍未解決，具體包括透明度與問責機制缺失、誤判風險及倫理議題。

一般而言，AI決策過程不透明且問責機制模糊，這促使亟需發展具備問責機制的"負責任AI"（Responsible AI），以確保人類持續監控與干預。這意味著隨著AI軍事應用普及，西方國家應推動軍事領域采用負責任AI，強化對惡意使用的識別與防御能力。

此外，若相關AI算法或訓練數據存在偏差，可能導致錯誤判斷與選擇，引發AI軍事誤用。此類風險或導致意外軍事升級，包括對民用設施誤炸、虛假信息擾亂及戰事延長等。

同時，AI軍事化伴隨的倫理問題已引發關注。目前，《特定常規武器公約》（CCW）政府專家組（GGE）正致力于規范致命性自主武器系統（LAWS）——此類系統可在無人為判斷或干預下自動實施攻擊——使其應用符合人道主義與國際法。

然而，該國際框架的討論甚至無法就LAWS定義達成共識，部分原因在于LAWS并非真實存在的裝備，預計聯合國層面談判將陷入重大僵局。另一方面，應對AI技術快速演進刻不容緩，國際競爭正持續加速。為突破困局，2023年"負責任軍事領域人工智能（REAIM）峰會"召開，旨在促進具有共同問題意識的相關國家合作治理AI軍事應用。盡管AI軍事化國際討論勢頭令人欣慰，但AI實際開發、部署與運作層面是否仍存問題？

構建AI互操作性

當前，各國正將AI作為經濟發展關鍵要素投入國家力量進行開發與應用。然而，若各國采取獨立發展路徑且忽視保障AI系統兼容性，可能導致安全領域出現互操作性缺失的系統。即使在理應實施聯合軍事行動的盟國之間，也存在擔憂——各國社會實施先進技術的規模與速度差異，或導致成員國在聯合AI行動中出現能力分化與極化。

為使盟國與伙伴國未來能如既往般高效實施聯合作戰，必須建立軍事AI聯合應用的通用框架，具體而言需確保軍事領域AI互操作性。事實上，美國人工智能國家安全委員會（NSCAI）在警示先進技術可能分化歐洲與印太地區盟友的同時，強調需推進協調性AI軍事技術的早期采用。此背景下需注意，"五眼聯盟"情報同盟正圍繞AI、網絡、半導體等先進技術（含民用領域）展開協調，以保障AI軍事應用的互操作性。

參考來源：SPF

"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

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