亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

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

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

在大規模作戰行動（LSCO）背景下——以師級單位為行動主體——戰術目標定位對確保作戰成功至關重要。目標定位官（131A）負責管理目標定位流程，該流程遵循"決定-偵測-投送-評估"（D3A）框架（美國陸軍部，2023）。然而傳統目標定位方法受限于通信效率低下及傳感器至射手數據傳輸延遲，導致響應速度緩慢。隨著戰爭動態性日益增強，快速精準的目標定位解決方案需求愈發凸顯。鑒于此挑戰，"項目融合"（PC）通過整合人工智能（AI）與聯合全域指揮控制（JADC2）平臺等尖端傳感器-射手技術，強化師級目標定位能力。這些技術顯著加速目標獲取與交戰流程，確保LSCO中的戰術優勢（Horning, 2023）。通過變革目標定位能力，“項目融合”旨在使美軍能在快速演變的LSCO環境中超越對手并保持戰術主導權。

項目融合中的傳感器-射手集成

師級LSCO目標定位成功與否取決于傳感器與射手的快速連接——項目融合通過重大技術進步應對此挑戰。傳統系統面臨顯著帶寬限制，延誤關鍵目標數據傳輸，削弱作戰效能。項目融合通過JADC2與戰術云參考架構（TCRI）等創新實現跨域實時數據共享，實現流程現代化。AI驅動工具（如"火風暴"系統）的集成，進一步將目標定位周期從數小時縮短至數分鐘，加速戰場決策（Horning, 2023）。PC21等演習證明：自動化與實時數據融合能極大壓縮傳感器-射手時間線，確保師級指揮官快速果斷行動（Reinier, 2020）。例如AI系統分析無人機、衛星及地面單元傳感器數據，瞬息間向指揮官提供可行動情報。通過突破傳統系統局限，項目融合確保作戰師在面對演進威脅時保持敏捷與戰術優勢（Stout, 2022）。

• 人工智能與云架構賦能
   “項目融合”通過部署AI算法與機器學習模型變革目標定位流程。這些系統實時處理海量傳感器數據，自動識別高價值目標并推薦最優打擊方案。AI驅動分析顯著減輕目標定位官認知負荷，使其聚焦關鍵決策而非數據處理。云架構為分布式數據存儲與處理提供基礎設施，使作戰單元能安全訪問最新戰場情報。戰術邊緣計算設備使前沿部隊能在斷開環境維持目標定位能力，確保作戰連續性（美國陸軍未來司令部，2022）。

• 跨域協同與聯盟互操作性
   除提升處理速度外，“項目融合”的云架構系統增強盟軍互操作性。隨著LSCO日益涉及北約伙伴的聯盟作戰，此能力尤為關鍵。通過集成數據平臺，盟軍可跨境共享實時目標數據，確保協同交戰并降低關鍵行動中的誤判風險。2023年"融合頂點"演習驗證：美國/英國/澳大利亞部隊通過標準化數據格式實現無縫目標信息交換，將跨境打擊協調時間縮短60%（北約聯合能力中心，2023）。

• 未來影響與挑戰
   “項目融合”通過整合傳感器-射手技術、AI與云架構，為LSCO目標定位設定新標準。其成功實施要求持續投資數字基礎設施并推進文化轉型——作戰人員需適應與技術協同決策。隨著系統復雜度提升，網絡安全漏洞與電子戰干擾風險加劇。應對這些挑戰需強化系統韌性協議與持續人員培訓（國防科學委員會，2023）。盡管存在障礙，“項目融合”代表美軍向決策優勢邁進的轉型步伐，為未來高強度沖突中的制勝奠定基礎。

人工智能與自動化對目標定位流程的影響

人工智能（AI）與自動化技術已徹底改變師級部隊在大規模作戰行動（LSCO）中處理與打擊目標的方式。傳統目標定位流程依賴操作員人工解析傳感器數據，導致決策滯后與響應延遲。通過"項目融合"，部隊采用預測性目標定位技術，實現基于敵軍行為模式的主動打擊。該能力經"火風暴"等平臺強化，為指揮官提供實時火力解決方案，顯著降低人為失誤并縮短響應時間（Horning, 2023）。例如AI可識別敵軍行為模式并預測其動向，使指揮官能預判性部署作戰資產——此舉不僅優化戰術決策，更確保美軍戰術機動性超越對手（Patterson, 2024）。通過自動化目標定位流程主體，"項目融合"減輕131A目標定位官的認知負荷，使其聚焦高層決策而非手動數據分析。JADC2與"火風暴"等AI驅動工具整合陸海空天多域數據流，為指揮官提供戰場全景視圖。這種多域全景視角賦能更高效的資產部署，確保在對抗環境中維持主導權。隨著戰爭形態演進，AI與自動化將持續成為美軍LSCO優勢的核心賦能要素。

師級作戰中的未來能力與戰術級目標定位

伴隨技術持續進步，師級目標定位未來能力將實現跨越式發展，有望徹底變革LSCO戰術行動。"項目融合"正為整合高超音速武器、無人機與自主系統等新興技術奠定基礎。這些創新將壓縮傳感器-射手周期，使部隊既能打擊傳統火炮/導彈射程外目標，又能延伸作戰半徑（美國陸軍未來司令部, 2021）。突破性進展在于自主無人機的應用——其可實時收集情報甚至無需人工干預直接打擊目標。在高強度對抗環境中，此類能力使部隊能在無人員介入下監控并打擊目標（Stout, 2022）。當結合AI預測分析時，這些自主平臺將進一步鞏固陸軍在復雜態勢中的戰術優勢。多域作戰（MDO）通過協調陸海空天網五域行動，將在未來目標定位中發揮關鍵作用。這種全域協同模式確保師級作戰保持敏捷性，適應未來沖突的復雜性（Reinier, 2020）。隨著對手持續發展反制美軍能力的手段，跨多域快速實施打擊的能力將成為維持作戰優勢的關鍵。

“項目融合”計劃推動目標定位演進

綜上所述，“項目融合”及其對先進技術整合的強調，正根本性重塑LSCO中的師級目標定位體系。通過建立傳感器-射手無縫鏈接，該計劃加速目標定位流程，使131A目標定位官能實時處理傳遞關鍵數據。AI與自動化的應用進一步提升流程速度與精度，確保師級指揮官擁有在戰場快速明智決策的必要工具。未來，無人機、自主系統與先進通信網絡等尖端技術的持續發展，有望延伸師級戰術目標定位的覆蓋范圍與效能。隨著戰爭形態日趨復雜動態化，快速獲取、分析并打擊目標的能力仍將是維持對敵優勢的決定性因素。

參考文獻

Department of the Army. (2023, August). Field manual 3-60 Army Targeting. U.S. Government Printing Office.

Horning, M. (2023, January 30). Thoughts on PC20: Project Convergence History & Way Forward.

Patterson, L. (2024, March 1). Table of Knowledge Acts as Think Tank for Project Convergence Capstone 4. U.S. Department of Defense.

Reinier, W. (2020, September 10). Campaign of learning: U.S. Army, AFC introduce Project Convergence.

Stout, J. (2022, March 18). Key takeaways from the Army’s Project Convergence Capstone 4. Stout.

U.S. Army Futures Command. (2021, September 15). AFC pamphlet 71-20-06: Army Futures Command concept of fires 2028.

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

盡管商業與消費產業投入擴展現實（XR）技術研發已數十年，近期突破仍為軍事開辟了諸多新型應用場景。美國國防部研究與工程事務副部長辦公室已將XR人機交互列為美國防部（DOD）14項關鍵技術領域之一。隨著美國防部持續推進XR及相關應用開發，美國會正在考量其對國防授權撥款、軍隊結構及網絡安全的影響。

概述

XR涵蓋三大物理與數字環境類別（圖1）：

• 虛擬現實（VR）：完全沉浸式數字環境（例如使用戶置身游戲虛擬世界的視頻游戲）

• 增強現實（AR）：物理環境上的數字對象疊加層（例如在用戶視頻/照片疊加預設特效的Instagram濾鏡）

• 混合現實（MR）：物理與數字環境融合體系，支持實體與虛擬物體交互。區別于AR，MR允許用戶操控物理/數字對象，并在同一混合環境中共享視圖（例如在投影數字地圖上協同標注敵軍位置）

圖1. 擴展現實主要類別

5G與邊緣計算（在“數據源位置或鄰近區域”執行的計算）等關鍵技術將持續拓展XR應用邊界。這些技術可提升數據傳輸速率、增加用戶承載量、縮短延遲時間，從而支撐大規模網絡化應用。美國防部已在劉易斯-麥克科德聯合基地（華盛頓州）與圣安東尼奧聯合基地（得州）測試支持5G的XR應用。

擴展現實的軍事應用

美軍各軍種正探索XR在戰術訓練、飛行訓練、裝備維護、醫療訓練及作戰等領域的應用。

• 訓練領域

美國防部意圖借力“游戲產業成熟的AR/VR與實況訓練技術”開發定制化XR項目。這可使軍隊開展物理環境中成本過高或風險過大的訓練課目，并實現異地官兵協同訓練。

以美陸軍“合成訓練環境（STE）”為例——這個旨在輔助實況訓練的XR系統，力求讓士兵“在首戰開始前，就能與未來并肩作戰的戰友，在包含城市密林、叢林、沙漠及地下空間的復雜作戰環境中開展實戰化訓練”。STE設計目標是通過高效重復訓練提升士兵專業素養，進而增強戰備水平與殺傷效能。

美空軍運用XR開展飛行訓練以降低成本、縮短訓時、減少機體損耗，同時探索維護訓練應用并構建虛擬機庫體系，“實現各類機型全天候隨地訓練”。美海軍則致力通過XR技術聯通全球工程師與維護人員，實施實時遠程協同維修。

美國防部正研究XR在醫療訓練領域的應用。據空軍表述，XR可“在無需增加人力配置的情況下提升訓練可及性”，為人員短缺的醫療培訓課程提供分布式學習解決方案。

• 作戰領域

軍方持續推進XR作戰應用探索（圖2）。長期以來，XR技術已融入飛行員使用的平視顯示器（HUD）及頭盔顯示器（HMD）。這些設備能實時提供飛行參數與傳感器數據，強化用戶態勢感知與武器瞄準能力。以F-35戰機HMD為例，其外置攝像頭賦予飛行員360度全景視野，疊加夜視熱成像功能并同步顯示探測目標技術參數（如高度、速度）。

美陸軍正開發“綜合視覺增強系統（IVAS）”——基于微軟商用HoloLens加固設計的平視顯示器。軍方文件表明，IVAS旨在“整合新一代全天候態勢感知工具與高分辨率數字傳感器，打造提升士兵感知、決策、目標捕獲與交戰能力的單一平臺”。

圖2. XR戰場應用示意圖

美國會關注的議題

美國會評估國防部XR軍事應用投資時可能考量以下問題：

• 成本效益

XR軍事應用前期開發成本差異顯著，其中耗資220億美元分十年部署的IVAS系統屬最大規模項目。不過XR系統部署后可通過避免人員集中、實彈消耗及平臺損耗降低訓練成本。國會或要求獨立評估XR訓練與作戰應用的潛在收益（如認知過載風險）與成本節約空間，研判是否存在成本更低的替代方案。同時需獲取包含維護需求的XR系統全壽命周期成本預測。

• 技術成熟度

部分XR應用（尤以獨立AR系統）已相對成熟，但更多項目仍處早期階段，面臨技術整合難度或部署測試延遲。國會或將持續追蹤XR系統技術成熟度以判定資金支持力度，并評估配套支撐技術的成熟度與資金保障狀況。

• 人力資源影響

XR應用或對軍隊結構與人員配置產生多重影響：若顯著提升訓練作戰效能，可縮減訓練單位編制或降低總兵力需求（以更少兵力維持更高戰備水平）；反之亦可能增加維護保障與網絡安全人員需求，甚至推高總體兵力規模。

• 網絡安全與信息防護

分析人士警示XR系統存在網絡安全漏洞風險，可能遭受竊取數據或操控社交交互的“初始攻擊”。此類漏洞或使對手獲取高價值目標數據庫（含訓練數據、武器維護信息、圖像分類、地圖測繪等）及美軍位置情報。

若對手操控XR系統，可扭曲軍事行動協同的通用作戰視圖，導致人員裝備誤判（引發誤傷或平民傷亡），甚至奪取美軍無人系統控制權（如IVAS系統操控微型無人機執行ISR任務的功能）。美國會可要求聽取國防部XR系統網絡安全測試報告，并對存在重大漏洞的系統凍結撥款資金。

現階段距無人駕駛飛機或艦船獨立參與戰爭仍有時日。但人工智能（AI）當前即可為海軍提供一項極有價值的基礎貢獻：運用大語言模型（LLM）快速檢索信息，徹底革新訓練與作戰模式。海軍采購、訓練并部署經認證可用于涉密信息網絡的LLM系統，在艦船上構建基于知識庫的智能參考體系。

“哥倫比亞號”核潛艇（SSN-771）部門軍官曾埋頭鉆研魚雷使用手冊、液壓系統設計規范、聲納操作規程、通信協議與導航條令等大量文獻，以掌握戰術運用能力。同樣“托皮卡號"核潛艇（SSN-754）機電長更耗費大量時間研讀《核動力裝置操作手冊》及相關出版物，力求精確執行核動力計劃運維要求。擔任值更官時協調多國演習的復雜條令檢索過程，亦倍感壓力。

試想若初級軍官在資質認證時僅需詢問LLM：“目標運動分析的核心原則是什么？”即可獲得基于海軍所有官方文獻的詳盡解答——ChatGPT等AI程序已證明此類技術完全可行。

更可暢想：當LLM系統吸納海軍所有聲納作戰條令后，其應答目標運動分析的能力將何等強大。通過將每份手冊、指令與海軍通告納入數據庫，操作員與軍官均可獲得精準、實時且全面的專業應答。

以掌握對手最新戰斗序列為例：曾耗費大量時間研判情報產品以識別對手海軍反潛部隊編制。LLM可瞬時提供此類信息。若將海軍情報局等機構的實時情報產品整合入LLM數據庫，操作員便能快速生成全景式敵情清單。

保守觀點認為強制水兵查閱原始文獻能培養更扎實的“照章辦事”能力。但當今艦隊文獻多已電子化，信息獲取媒介本就不會逆轉。且LLM若經規范文獻訓練，其應答必然嚴格符合條令標準。此舉節省的時間將大幅提升組織效能——無論是初級水兵備考資質認證、值更官查詢最新航行限制，還是機電師驗證核裝置維護條件。

部分人擔憂LLM差錯可能導致操作失誤。但需明確：以LLM為參考工具時，人類始終處于決策閉環。指揮官仍行使指揮權，督導官持續履行監督職責，值更團隊多重校驗機制仍可防范失誤。現行分散式條令管理體系下，各艦自編操作指南、標準流程與常規指令本身同樣存在錯漏風險。而LLM數據庫的錯誤可隨條令更新即時修正。

必須區分底層數據錯誤（會誤導人類與LLM）與LLM的“信息幻構”現象。當前主流LLM通過兩種方式大幅抑制幻構：檢索增強生成（RAG）技術，以及在應答正文標注引文來源。RAG將語言模型與外部隊可信數據庫（此處即海軍出版物與指令）動態關聯，使系統生成應答時直接從實體文件/數據集檢索信息，避免依賴內部預測或“猜測”。多數LLM現已采用文內引注機制供用戶驗證可靠性。

相比國防部門正在推進的其他尖端技術，構建基于LLM的軍事通用參考系統成本極低。該技術現成可用，可直接改造商用方案進行部署。

圖：一名美海軍空勤人員在美國軍艦的黎波里（LHA-7）上學習訓練手冊。通過使用LLM來簡化信息搜索，可以徹底改變訓練和操作。該服務需要一個經過認證的LLM用于分類信息網絡，作為船上基于參考的數據庫。

物理實施挑戰
在空間有限的艦艇/潛艇部署獨立LLM需攻克工程難點：額外電力供應與散熱需求必須保障。

LLM訓練階段（如GPT-3）能耗顯著，約消耗1287兆瓦時能源。但部署后運行僅需適度電力——驅動模型的圖像處理器是主要能耗源，典型LLM需5-10個處理器（單處理器功耗約325瓦），總功耗2-3千瓦。這對發電量數兆瓦的艦船供電系統雖屬顯著增量但可控。

新增LLM服務器需占用機架空間，其熱負荷雖增強冷卻系統壓力卻非不可為。艦船常臨時加裝特種設備（同樣擠占空間并增加散熱負荷），潛艇亦可應對臨時攜行設備的熱負荷增量。相比快速獲取全景實時信息的巨大收益，適度技術調整的代價微乎其微，使得LLM集成成為艦船系統可行且高價值的升級方案。

經過海軍條令訓練的LLM必將成為艦員的戰略性輔助工具。該系統將大幅削減文獻檢索耗時，強化按章操作能力，提升關鍵信息可及性，完美契合海軍運用尖端科技的使命承諾。

參考來源：USNI

人工智能（AI）在軍事領域并非新生事物。然而人們常將其誤解為可創造自主武器系統（飛機、機器人、決策工具等）的軟件技術。民用與軍事領域長期致力于開發算法以實現更高級別的自動化。簡言之，生成式AI是使機器能夠創造全新內容的技術——其有別于遵循預設規則的傳統自動化模式，而是依托復雜算法與神經網絡實現創新性產出。正如Thinkbridge所述：“但需明確：這種創新完全基于訓練AI模型的數據，此乃生成式AI的基石；其本質并非真正意義上的原創構想，而是系統根據用戶特定需求以最大能力生成的表征產物。”

當前軍民領域涌現的AI熱潮源于多重需求信號，主要包括但不限于：提升決策速度、應對大數據能力、以及緩解人力短缺的潛在效能。

軍事環境中，這些優勢不僅是錦上添花，更可能成為制勝關鍵。現代戰爭要求在極短時間內處理海量數據，而許多盟國在征募、訓練及保留軍事人員方面日益艱難。因此我們對AI的期望已轉變為：以最少人力在最短時限內處理最大量數據。

本文將聚焦人工智能在空域教育訓練演習評估（ETEE）與空域指揮控制（AirC2）兩大領域的應用前景，核心設問為：AI如何賦能增效？盡管側重空域領域，其洞見原則上適用于其他作戰域。

人工智能在教育訓練演習評估領域的應用

人工智能對教育訓練演習評估（ETEE）最顯著的貢獻在于節省人力，因高效能ETEE實屬勞動密集型領域。從學員技能傳授、考核評估到糾偏改進，均需通過多次重復演練以保持能力迭代；評估環節還需確保人員培訓符合北約標準。這些活動的共性在于高度依賴人工監督與組織，持續消耗有限人力資源——人員負責制定教學綱要、組織訓練科目、設計演習方案、運行想定場景、導入導調情況、實施評估引導以達成訓練目標。若監督職能（監控并糾正參訓人員行動）能部分交由人工智能輔助或接管，人力需求將顯著降低。

2017年末，北約盟軍轉型司令部（ACT）啟動“空域指揮控制規劃及ETEE領域人工智能應用”研究項目。該項目由德國空軍牽頭，ACT及德法空軍專家、聯合空中力量能力中心提供支持。2018年最終委托CAE公司交付分析報告、技術演示系統（軟件）及進展報告等成果。研究聚焦聯合部隊空中組成部隊（JFAC）司令部空域指揮控制規劃周期內人工智能的開發與應用，次要目標在于評估人工智能如何通過規劃環節的方案生成加速進程、釋放資源，從而賦能JFAC的ETEE體系。

研究通過2019年指揮所演習（CPX）收集規劃全程的難點數據。德國空軍識別出若干需深入研究的重點規劃任務，其中進攻性復合空中作戰（COMAO）規劃占據最大工作量。COMAO規劃人員稀缺、時限壓力及海量數據處理需求遂成為研究核心焦點。CAE公司同時利用此次演習解析空域指揮控制運作機理，為演示系統開發奠定基礎。

研究重點構建的技術演示系統包含可瞬時生成進攻性COMAO方案的智能體。該智能體涵蓋目標匹配流程（作戰平臺及武器與目標的匹配）、SUPPLAN M航線規劃方案遵循、紅方戰斗序列（ORBAT）響應等模塊。作為初代演示系統存在特定限制：僅攻擊已知目標、無夜間作戰及氣象規避功能。若該智能體具備實戰應用前景，技術發展前景將極具潛力，未來還可擴展至防御性戰斗機作戰等其他規劃流程。

2022年2月“卡爾卡天空”演習啟動前，基于數千組COMAO想定訓練的AI智能體完成部署。演習期間，卡爾卡天空JFAC指揮官獲得與人工規劃團隊相同數據支撐下由智能體生成的行動方案（COA）。通過參數調整，智能體可在極短時間內生成多套方案，使指揮官能依據專業認知和現行指令選擇最優人工或AI方案。

在預設約束下，AI智能體證實其可在30秒內為任何給定任務生成精簡空中計劃。其響應速度可使人工規劃團隊直接采用AI方案作為基準框架，繼而補充時間節點、任務排序及多任務協同等細節，顯著節省工時并實現單任務多方案生成。盡管測試規模有限，AI智能體已成功驗證其效能。

演習結束并完成研究報告后，德國空軍尋求北約機構及各成員國支持以持續推進該項目，拓展人工智能在空域指揮控制領域的應用。欲使采購流程延續，需更多北約國家支持空域指揮控制規劃與ETEE領域的人工智能探索擴展計劃。唯有如此，方可在北約指揮控制與教育訓練演習評估體系中集成定位精準的人工智能系統。

2022年“卡爾卡天空”演習聚焦智能體測試，紅方空中態勢輸入、白方導調交互、防御性戰斗機作戰、空中加油等環節未獲深度評估。慕尼黑德國聯邦國防軍大學負責演示系統軟件開發，正借助更先進硬件持續優化，未來可補全現有功能缺失。紅方態勢與導調交互屬非作戰影響類功能，人工智能應用風險較低（僅限于ETEE領域），且能發揮顯著效益。

2024年3月德累斯頓舉辦的拉姆施泰因空軍基地技術博覽會及“信息決策與執行”智庫（TIDE）第五屆研討會上，該項目成果引發廣泛討論，有望推動北約機構及成員國深化研發支持。當前暫無新增行動計劃，組織方正著力宣傳研究成果，以期在北約框架內組建專項團隊推進空域指揮控制人工智能研發。

人工智能在空域指揮控制領域的應用

指揮控制（C2）指“經正式任命的指揮官為完成任務對所屬及配屬部隊行使職權與指揮的行為”。C2體系由人員、組織、流程、方法及裝備構成，核心產出作戰命令；系統需支撐數據采集、態勢推演、意義構建與方案規劃方能生成有效指令。

本文聚焦作為空域指揮控制體系核心樞紐的聯合部隊空中組成部隊（JFAC）司令部。該司令部核心產物是每日發布的“空中任務命令”（ATO），明確所有相關單位的具體任務時空節點。此命令由作戰計劃處經詳細規劃生成，ATO周期自規劃至執行歷時72小時，意味著JFAC司令部需同步處理多份ATO文件。除ATO外，司令部每日還產出“空域管制令”（ACO）、“特別行動指南”（SPINS）及“作戰任務數據鏈指令”（OPTASK LINK）等系列文件。

空域指揮控制涵蓋復雜且全面的流程體系，多數環節依賴人員判斷，故人工智能無法完全替代JFAC司令部規劃職能。應著重考量人工智能在哪些任務節點最具應用價值及整合可行性——即如何通過人工智能提升空域指揮控制效能？由此視角切入，人力節省、流程加速與效能提升這三項相互關聯的任務將因人工智能技術獲得顯著效益。

對JFAC司令部而言，人力節省或非首要效益。司令部需針對每次行動的具體目標、潛在目標、敵力規模、敵方武器系統、地理因素、威脅等級、可接受風險水平及可用作戰能力等要素定制方案。因常態化人力缺口狀態，降低人力需求成為直接效益：雖無法直接裁撤處室單元，但針對參數化例行流程、海量數據集分類計算等無需人員判斷的中間功能實施精準自動化，可在保留人力監督職能的同時聚焦核心任務。

人工智能加速規劃流程（72小時ATO生成周期）的潛力更易引發指揮層與實操者共鳴。所有作戰行動本質上處于高度動態環境——敵方位移、目標變化及威脅等級持續演變。人工智能可加速這些動態參數的評估進程，從而壓縮ATO制定周期。但需明確：人工智能無法壓縮ATO全周期時間，其72小時設定旨在為執行環節預留足夠余量、保障行動可預測性，以及提前規劃彈藥調度、航空器配置及兵力增援等資源配置方案，此類決策環節具有不可壓縮性。

最終，將人工智能融入ATO規劃周期能優化系統間數據手動轉譯等低效環節，顯著提升效能。北約部隊當前主要依托綜合指揮控制系統（ICC）支撐規劃流程，但ATO生成中仍有多環節需人員交互評估與判讀。時間壓力常導致人工疏漏：或未充分考察所有選項，或欠缺深度分析。若人工智能能以更高精度完成此類例行任務，將產生質變性影響。

除前述復合空中作戰規劃外，空中加油任務規劃等需統籌多重參數限制的耗時項目同樣值得探索。本研究雖未涉及該領域測試，但這恰是后續人工智能增效研究的重要方向。

挑戰

盡管對人工智能持樂觀態度，但軍事任務具有特殊屬性且伴隨特殊后果。因此必須直面挑戰——涵蓋從人員培訓到人工智能產品與流程的可靠性及透明度等全維度問題。

人工智能通常被視為軟件的子集。這意味著若其要提升空域指揮控制效能，需嵌入或兼容空域作戰中心武器系統（該體系包含空域指揮控制所用軟件及應用）。當前北約部隊主要采用綜合指揮控制系統（ICC）支撐空域指揮控制，這套存在數十年的軟件仍在持續更新維護。除規劃周期外，ICC還用于戰斗管理、指揮控制及戰報生成等任務。另一關鍵工具是北約通信與信息局當前正在采購的空域指揮控制系統（ACCS）——其功能與ICC一致。無論采用ACCS或未來其他系統，均將面臨與ICC相同的限制與挑戰：在現有軟件中嵌入或運用人工智能時的兼容性問題。

在大型組織中，核心命題在于：實施空域指揮控制智能化需遵循何種準則？應制定明確的參數、指南及優先級，以系統性解決“如何正確實施”的關切。評估人工智能能力邊界、界定任務范疇、發掘潛在應用場景將發揮關鍵作用。

其他挑戰同樣不容忽視：軟件升級因涉及開發、測試、評估、實施等環節而成本高昂且耗時漫長；并非所有成員國均采用ICC或ACCS系統，責任分擔機制亟待同步探討；甚至需協商軟件架構的政治法律考量、國家利益平衡及功能模塊集成等深層議題。

人工智能在教育訓練演習評估與空域指揮控制領域的應用，要求各國與司令部間強化標準化協作。否則可能引發系統應用泛濫，阻礙北約盟國間順暢協同作戰。

最終需警醒：人工智能驅動系統具備強大效能，但遭破壞或網絡攻擊時將引發重大乃至災難性后果。必須對所有空域指揮控制系統實施強固防護，并構建后備流程確保訓練有素人員可隨時接管操作。

結論

提升人工智能算法能力是任務指揮官應對戰爭日益加劇的速度與復雜性的必要條件。未來戰場亟需開發比現系統更快、更優、更經濟的敏捷自適應智能輔助工具——其核心前提在于：若指揮控制流程仍主要依賴人工操作，未來信息流與作戰節奏必將超越現有人力承受極限。當空域指揮控制與教育訓練演習評估受限于人工輸入與推理時，決策速度、精度及效能將因數據處理量與復雜度的持續增長而日益惡化。

關于“空域指揮控制與教育訓練演習評估是否需要人工智能”命題，答案無疑是肯定的。但如前述討論，必須清醒認識潛在影響與后果：能否應對相關挑戰與限制？是否在要求人工智能以正確方式執行正確任務？

盡管人工智能無法在轉瞬間融入空域指揮控制與教育訓練演習評估體系，但若北約期望保持戰略優勢，采取漸進式路徑逐步整合人工智能已成為必然選擇。

參考文獻：

1.Krishnan, A., Mitra, S. and Zarkadas, A., Thinkbridge, [website], 2024, What Is The Difference Between Generative AI And Automation? (accessed 30 August 2024).

2.CAE: Canadian Aviation Electronics Ltd.

3.Kalkar Sky: the computer-assisted exercise Kalkar Sky took place in February 2022 to certify the German Joint Force Air Component (JFAC) Command to take place in Very High Readiness Joint Task Force (VJTF) 2023.

4.The Ramstein AB Tech Expo, also known as the Air Innovation Conference HQ AIRCOM, aims to foster innovation, collaboration, and education by bringing together government and industry to address mission requirements and technology solutions.

5.TIDE Sprints tackle interoperability from multiple perspectives, including people, processes, and technology, by encouraging operators, engineers, scientists, and academics to share ideas and collaborate on current and future solutions.

6.Voke, M., R., ‘Artificial Intelligence for Command and Control of Air Power’, The Wright Flyer Papers, no. 72, 2019, pp. 1–35.

7.Schubert, J., Brynielsson, J., Nilsson, M. and Svenmarck, P., 2018, Artificial intelligence for Decision Support in Command and Control Systems. In: 23rd International Command and Control Research & Technology Symposium ‘Multi-Domain C2’, Pensacola, Florida, USA, 6–9 November. Stockholm, Sweden: Swedish Defence Research Agency, pp. 2–12. Available from artificial intelligence in air command and control – Google Scholar [accessed 7 February 2024].

8.Valliani, J., 2024, A Guide to Adopting AI Features in Your Company. Atlassian, products and news, published 26 June. Available from A Guide to Adopting AI Features in Your Company – Work Life by Atlassian (accessed 30 July 2024).

9.Goecks Vinicius, G., Waytowich, N., Asher Derrik, E., Park, S., Mittrick, M., Richardson, J., Vindiola, M., Logie, A., Dennison, M., Trout, T., Narayanan, P., and Kott, A., 2023, On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control. The Journal of Defense Modeling and Simulation, Volume 20, Issue 4, pp. 495–508.

當前正值顛覆性技術劇變時代，“人工智能”（AI）領域尤為如此。盡管由商業部門開發且為其服務，人工智能顯露的軍事應用潛力正推動全球武裝力量開始試驗雛形階段的“AI賦能防御系統”。對率先充分理解人工智能、進而改革現有人本中心兵力結構并接納“AI作戰模式”的國家而言，或將獲得顯著的“先發制人”優勢。

澳大利亞國防學院探索了適用于近中期“AI賦能戰爭”的海陸空作戰概念。鑒于大量底層“窄人工智能”技術已在商業領域成熟發展，此舉并非純理論推演。當代人工智能的“通用屬性”意味著其初期應用將嵌入現有作戰層級結構，而非構建全新體系。

本文聚焦空中領域。為集中論述，嚴格限定于“防空作戰”范疇，避免擴展至聯合與聯軍作戰層面。即便如此，仍可探索激發未來思考與備戰準備的作戰概念。關鍵需認知：人工智能是其他技術的“激活劑”。其并非獨立作用體，而是與眾多數字技術協同運作——為這些技術注入某種形式的“認知能力”。

近中期內，人工智能的核心吸引力在于其快速識別模式、探測海量數據中隱藏目標的能力。在為移動系統賦予新型自主性的同時，AI將徹底變革戰場全域的目標感知、定位與識別能力，“戰場隱蔽性”將日益困難。然而人工智能并非完美：其固有缺陷包括“易受欺騙性”“系統脆弱性”“跨任務知識遷移障礙”及“高度數據依賴性”。

因此人工智能的核心作戰效能可概括為“探測與反制”。依托機器學習，AI在“高雜波背景”中識別隱藏目標的能力遠超人類且速度驚人；但另一方面，人工智能也易受多種手段欺騙——其卓越的目標探測能力缺乏穩健性支撐。

傳感器網絡與指揮控制體系

“探測能力”構建的起點是在敵方力量可能活動的陸海空天網全域最優位置布設大量低成本“物聯網”（IoT）傳感器。這一理念已在“綜合防空系統”（IADS）中得到部分實踐——通過地面雷達站鏈與“空中預警機”協同探測高低空目標。空戰中“AI賦能防御概念”主張大規模增補現有高成本、數量受限的傳感器部署方式，轉而采用海量具備AI功能的小型低成本地面及機載傳感器。

擴展型物聯網傳感器網絡中的小型單元可利用“邊緣計算”技術，將預處理數據經云端傳輸至融合中心并匯入指揮控制系統。此類微型傳感器雖可搭載主動短程雷達發射器，但受制于“供電瓶頸”而應用受限。更可行的方案是采用被動式物聯網傳感器，探測涵蓋聲學、紫外、紅外、無線電及雷達頻段的電磁頻譜信號。單個傳感器性能或許有限，但當數百個節點數據整合時，便可實現三維空間內的空中目標追蹤與識別。

地面防空物聯網傳感器通常采用固定持久部署，而“無人機”（UAV）搭載的傳感器續航時間可達數小時至一晝夜。新興物聯網技術（如“高空氣球”“微衛星”及“偽衛星”）有望大幅提升續航能力，這些平臺均可集成AI功能。

建設采用被動探測模式的大型物聯網傳感器網絡后，滲透飛行器必須規避雷達、數據鏈及通信等輻射源以防暴露。盡管如此，常規飛機排放的噪音、熱輻射及可視特征仍可能泄露行蹤。因此構建“深層次物聯網傳感器網絡”至關重要：當飛行器接近已知傳感器時或通過機動降低輻射（尤指前向輻射），但深層網絡仍可從側翼及后方探測到規避中的目標——即使其未直接進入主探測區。

AI實現的超大規模物聯網傳感器網絡將部分處理數據經云端輸送至融合設施，由AI執行深度解析。此過程可套用“觀察-研判-決策-執行”（OODA）模型：“觀察”環節AI既作用于各物聯網節點邊緣計算，也參與融合中心數據處理；“研判”階段AI在“作戰管理系統”中發揮核心作用，不僅生成近實時全景空情圖，還能預判敵機行動軌跡；隨后的“決策”AI層基于防空單元可用狀態，向人類指揮官提交按威脅等級排序的攔截目標清單、推薦跨域攻擊最優方案、行動時間節點及防誤傷措施，此時人類通過“人在回路”或“人在環上”模式保持深度介入；經人工批準后，最終“執行”環節由AI主導——自動分配武器至各目標并傳遞制導數據、確保友軍誤傷規避、確認打擊完成狀態、必要時下達彈藥補給指令。

AI賦能的戰斗機

隨著多款高性能無人機投入應用，開發具備“視距內空戰”能力、利用“人工智能”進行戰術決策的無人機，似乎已成為一項明確的工程任務。美國空軍（USAF）計劃在2024年重啟2020年“AI駕駛戰機對抗人類飛行員”的試驗——此次將采用“實體戰術戰機”而非模擬系統。實戰化、經優化的“AI賦能近距格斗無人機”可實現比有人戰機更“小型化”“輕量化”與“低成本化”；若執行防御任務，甚至無需掛載武器即可瓦解敵方空襲。

該無人機可由“指揮控制系統”指派，對敵機實施“攔截”“逼近”并啟動“格斗”。敵有人戰機因此被迫分心應對，“攻擊路徑”遭到干擾，進而暴露于其他有人作戰系統的打擊范圍。若敵機進行規避機動，“燃油消耗率”將激增，可能需提前撤離以返回遙遠的基地。

另一方面，“AI武裝戰斗機”可根據實際戰況，采用“人在環內”或“人在環上”模式運作。但武器掛載會帶來“工程設計難題”：引發“通信穩定隱患”、觸發“武裝沖突法律風險”并衍生“戰術顧慮”。綜合考量下，采用“鎖定-全程伴飛”模式的無人機更具優勢——該型無人機“鎖定”敵機后持續伴飛，實時“廣播”其航跡與詳細參數。

“AI戰斗機”可執行“戰斗空中巡邏”（CAP）或“地面待命攔截”（GAI）任務。CAP任務需要較大機體以保證有效“滯空時間”（同尺寸無人機滯空能力遠超有人戰機），但機體增大將加劇“設計”與“操作”復雜度。執行GAI任務時，無人機可設計得更輕巧（更接近導彈構型），例如美空軍“XQ-58A女武神”驗證機：從固定發射架升空，傘降回收，并可部署于“可移動貨運集裝箱”中。若GAI型AI無人機無需機場，將簡化“多層防空體系”構建流程，更能催生“分布式防空”等創新理念——在物聯網傳感器網絡內分散部署GAI無人機，由指揮控制系統遠程調度實施“快速反應攔截”，與CAP有人戰機“協同作戰”。此類無人機同樣無需武器掛載即可發揮效用。

關鍵在于，此類“AI賦能的綜合防空系統”需明晰“人機任務分工”：人類承擔“高層級認知功能”的決策職責（制定“全局作戰策略”、篩選及“排序目標”、批準“交戰”），AI則執行“低層級認知功能”（如“飛行器機動控制”與“格斗戰術實施”）。

欺騙功能AI

AI的“探測功能”需輔以“欺騙功能”形成作戰效能。攻擊方需充分掌握目標及防御信息以確保打擊成功率。“AI賦能欺騙系統”可在物理戰場與網絡空間全域部署，旨在通過構建誤導或混淆態勢破壞敵方“探測效能”。此類系統還可融入“精密欺騙行動”，發揮協同效應。

廣泛分散的移動式“邊緣計算系統”通過發射可變保真度信號群，可生成復雜電子誘餌。雖可借助道路網絡部署“無人地面載具”模擬機動防空系統等特定功能，但依托“無人機平臺”部署可實現最優機動性。其戰術目標是在短暫攻擊期間遮蔽戰場態勢。

成本更高的方案是采用“無人機電子復制技術”——模擬大量防御戰機在目標區域各CAP戰位升空，營造“防御力量遠超預期”的假象，誘使敵方攻擊編隊因預判高戰損而撤退。“欺騙功能”還可與“被動防御措施”及“作戰路徑選擇”深度集成。機場通常在戰前提前建設，可針對性設計抗打擊能力。但現代“精確制導武器”削弱了“加固工事”的防御效果，“分散部署”成為優選方案。AI技術將使這一分散部署策略的可行性達到數十年來新高。

永久性機場周邊可設若干“臨時起降場”。此類場站設計使用壽命為數周至數月（遠低于永久機場的幾十年）。沖突期間，戰機可在永久機場與臨時起降場持續輪轉。這種機動將與“AI賦能欺騙行動”深度融合，旨在迷惑敵方決策——使其無法確定打擊目標，最終徒勞攻擊無戰機駐扎區域。該戰術通過強化“戰爭迷霧”，操控敵認知模式，精準削弱敵作戰效能。

敵反航空作戰可投入的戰機、“防區外武器”及彈道導彈數量有限。攻擊無戰機駐扎的機場既使有人戰機蒙受不必要損耗，又造成珍貴彈藥儲備浪費（短期沖突中不可補充）。“AI欺騙系統”與“物理分散部署”相結合，既可降低敵空襲效能，又能誘使敵方消耗有生力量。此類分散部署的傳統痛點是：多臨時機場運作戰機需在各點位“復刻后勤支援體系”，導致人力和資源成本激增。AI賦能系統可破解此困局——永久機場可通過“智能物流通道”聯接其大型倉庫與臨時起降場的耗材補給點，當前已有成熟AI技術應用于倉儲端。

現代化倉庫已具備四大特征：“庫存實時監測”“AI機器學習云端大數據物聯網實時訂購”“機器人揀貨”“載具自動轉運”。部分倉庫引入“按需3D打印”技術，滿足老舊設備備件的一次性需求，避免大量占庫。新建的“物流控制中樞”集成多源數字信息，運用大數據分析技術實現供應鏈（含運輸環節）全景實時可視化。同類技術可應用于耗材儲備設施管理。

在補給運輸通道層面，“AI智能物流”可采用“機器人卡車編隊行駛”模式（亦稱“集群隨行技術”）：頭車由人類駕駛領航，多輛無人載具緊密跟隨。研發“無人化機場物流卡車”比陸軍補給車技術門檻更低——前者主要在勘測過的鋪裝道路上運行，并可依托GPS導航。

臨時起降場端可全面部署AI賦能系統。通過整合“人工智能”“機器學習”“大數據”“云計算”“物聯網”“自主運行”及“機器人技術”，此類基地能以遠少于現役編制的人員規模高效生成作戰架次：包含“自主加油裝彈”的可服役戰機機器人化保障成為可能；“AI預測性維護”將大幅減少計劃外維修頻次。機場可呈現“無人值守”狀態，由永久基地或異地“工程物流中心”遠程管控，甚至采用“可再生能源+儲能電池”實現半自主供能。

臨時機場的啟用設備或已預置完畢，戰時激活即可。另一種方案是預設基礎設施網絡，待“即插即用”系統與載具通過首輪卡車編隊運抵后，迅速接入機場“體系中的體系”。正如本次聚焦防空的討論所揭示：AI正如同現代版的“機器之魂”，深度滲透多數軍事裝備，勢將開辟空戰新紀元。鑒于空軍轉型常需數十年沉淀，推動這場“未來空戰革新”已刻不容緩。

參考來源：

1 Peter Layton, “Fighting Artificial Intelligence Battles Operational Concepts for Future AI-Enabled Wars,” Joint Studies Paper, No. 4, 2021, //www.defence.gov.au/.

2 Peter Layton, “Algorithmic Warfare: Applying Artificial Intelligence to Warfighting,” Air Power Development Centre, 2018, .

3 Steve Ranger, “What Is the IoT? Everything You Need to Know about the Internet of Things Right Now,” ZDNet, 3 February 2020, .

4 Maj Peter W. Mattes, USAF, “What is a Modern Integrated Air Defense System,” Air Force Magazine, 1 October 2019, .

5 Duncan Stewart et al., “Bringing AI to the Device: Edge AI Chips Come into Their Own,” Deloitte, 9 December 2019, .

6 Michael Spencer, “Pseudosatellites: Disrupting Air Power Impermanence,” Air Power Development Centre, 2019, .

7 Sarah Lewis, “OODA Loop,” TechTarget, June 2019, .

8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

9 Joseph Trevithick, “Navy Establishes First Squadron to Operate Its Carrier-Based MQ-25 Stingray Tanker Drones,” The Drive, 1 October 2020, ; and Kyle Mizokami, “Russia’s ‘Hunter’ is Unlike Anything in America’s Arsenal,” Popular Mechanics, 10 August 2020, .

10 Patrick Tucker, “An AI Just Beat a Human F-16 Pilot in a Dogfight — Again,” Defense One, 20 August 2020, ; and Secretary of Defense Dr. Mark T. Esper, “Secretary of Defense Remarks for DoD Artificial Intelligence Symposium and Exposition,” US Department of Defense, 9 September 2020, .

11 “Combat Air Patrol,” Wikipedia, ; and Lt Col Ernani B. Jordao, “An Investigation of the Combat Air Patrol Stationing in an Integrated Air Defense Scenario,” (BS Thesis, Brazilian Air Force Academy, 1971), .

12 Joseph Trevithick, “This Containerized Launcher for the XQ-58A Valkyrie Combat Drone Could Be a Game Changer,” The Drive, 16 October 2019, .

13 Col Daniel Javorsek, USAF, “Air Combat Evolution (ACE),” DARPA, .

14 Miranda Priebe et al., “Distributed Operations in a Contested Environment: Implications for USAF Force Presentation,” RAND Corporation, 2019, .

15 Stefan Schrauf and Philipp Berttram, “Industry 4.0: How Digitization Makes the Supply Chain More Efficient, Agile, and Customer-Focused,” Strategy& and PWC, 7 September 2016, .

16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

近年來，無人機已成為現代戰爭的標志性技術。從小型商用四旋翼飛行器到精密遠程系統，這些無人航空載具（UAV）正深刻重塑戰場形態。其低成本與易部署特性引發全球多國政府的高度關注。這一轉變在持續進行的烏克蘭戰爭中尤為顯著——無人機在情報搜集、目標鎖定及直接攻擊敵方裝備人員等環節發揮著核心作用。

俄烏無人機戰爭

烏克蘭戰場已成為各類無人機技術與反制手段的試驗場。

近期戰例是烏克蘭對俄實施的大規模無人機集群襲擊。數十架無人機經協同編隊深入俄羅斯領土（包括別爾哥羅德、韃靼斯坦及克拉斯諾達爾地區），同步攻擊煉油廠與軍事基礎設施。此舉不僅彰顯烏克蘭日漸增強的敵后打擊能力，更凸顯協同無人機集群構成的重大威脅。尤為重要的是，這標志著基輔方面戰術轉型，將無人機運用推向戰略前沿。

俄方當時宣稱通過電子戰系統與地對空導彈防御攔截了多數無人機。然而后續衛星圖像與開源情報證實：至少部分無人機成功突破防御并造成重大設施損毀。該事件暴露出同時偵測與壓制大量低空小型無人機的極端困難性。

而就在幾天前，據烏克蘭國防情報局向全球披露的戰報：烏方無人機襲擊摧毀了逾40架縱深部署于俄境內的軍用飛機。一位匿名烏克蘭高級軍官向美聯社透露，此次遠程打擊經18個月周密策劃，由總統澤連斯基親自督導實施。

澤連斯基表示，117架無人機從俄聯邦安全局（FSB）地方辦公室附近區域協同出擊。俄羅斯媒體發布的社交媒體畫面顯示，無人機從卡車貨廂的發射容器中升空，于6月1日同步襲擊多個軍用機場的41架軍機，包括A-50預警機、圖-95及圖-22M戰略轟炸機。俄軍此前曾使用圖-95與圖-22轟炸機對烏實施導彈打擊，A-50則承擔偵察與指揮職能。

據美聯社報道，烏克蘭國防情報局官員后續確認此次行動摧毀約34%的俄軍戰略轟炸機隊。俄羅斯國防部承認這些襲擊，并補充說明伊爾庫茨克地區（距烏4000公里）及北部摩爾曼斯克的空軍基地亦有飛機損傷與火災發生。

作戰中的無人機運用

除直接攻擊外，無人機在前線其他領域同樣發揮關鍵作用。在烏克蘭東部戰場，俄烏雙方部署數千架第一人稱視角（FPV）無人機執行偵察與直接打擊任務。此類無人機常配備爆炸裝置，由佩戴視頻護目鏡的操作員引導實施“自殺式打擊”，可實現精準點殺傷。社交媒體近期涌現大量視頻，展現FPV鎖定孤立無援的單兵實施絕殺的場景。阿夫迪夫卡與巴赫穆特周邊戰事的影像資料還證實：這些裝置被用于癱瘓坦克、摧毀掩體及襲擾步兵單位。

烏克蘭無人機部隊精通商用無人機改裝技術，并能協調廣闊戰線的協同打擊。作為回應，俄軍重點投入電子對抗手段（包括信號干擾與欺騙）以破壞無人機通信導航。

但前線還存在其他限制無人機效能的應對方法。

反制無人機的手段

鑒于現代作戰中無人機應用激增，據報道全球軍隊正研發三類反無人機技術與戰術：動能、電子與程序化應對手段。

1. 電子對抗（EW）：

電子干擾是最廣泛使用的無人機壓制手段，涵蓋GPS干擾、射頻干擾及信號欺騙。俄羅斯部署“克拉蘇哈”（Krasukha）及“驅離”（Repellent）系列移動式電子戰系統，用于保護關鍵資產并破壞無人機行動。但電子對抗并非萬全之策：多數商用無人機預編程“自動返航”或“跟隨”功能，信號中斷時仍可觸發；現代集群攻擊常采用不依賴持續操控的自主無人機，使其抗干擾能力顯著增強。

2. 動能攔截武器：

導彈、高射炮乃至激光器等傳統防空武器可摧毀無人機，但對高速小型目標常顯成本過高或響應遲緩。這催生了以色列“鐵光束”（Iron Beam）激光系統及美制“郊狼”（Coyote）攔截無人機等專用裝備的發展熱潮。在烏克蘭戰場，雙方更多采用簡易應對手段：包括隨手武器射擊，甚至使用霰彈槍擴大彈著散布面。此外，雷達制導自行高炮（如德國援助的"獵豹"（Gepard）系統）經證實能有效攔截低空無人機。

3. 程序化應對與戰術調整：

除硬件方案外，前線部隊通過戰術調整降低無人機威脅。烏軍精于運用偽裝、煙霧及誘餌欺騙操作員，部隊機動常選擇低能見度時段，單位頻繁轉移陣地規避偵測。有報道稱甚至采用充氣假目標誘導攻擊火力，掩護真實坦克、裝甲運兵車等裝備。上述措施配合便攜式雷達、聲學傳感器及人工瞭望哨使用，可預警來襲無人機，為地面單位爭取反應時間或尋求掩體。

反無人機戰略的未來發展??

北約等軍事聯盟正投資構建分層反無人機系統，整合傳感器、電子戰工具、動能攔截武器及人工智能驅動的指揮系統。其核心目標可概括為：在不同環境中實時偵測、追蹤并摧毀無人機。

由此，定向能武器（如激光與微波系統）等新興技術有望提供針對無人機集群的性價比防御方案——至少在相對開闊區域適用。英國陸軍已測試能精準擊落無人機的激光武器，其附帶損傷可控制在最低限度。

然而迄今尚無單一反制手段被證實完全有效，尤其針對集群式自主無人機。隨著無人機技術日益精密與普及，軍事規劃者必須采用融合技術、戰術及訓練的多層防御策略，以有效應對這一漸長的威脅。烏克蘭戰爭不僅暴露全球頂級軍隊的脆弱性，更在決定未來戰爭走向的關鍵領域加速了技術創新。

參考來源：intellinews