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人工智能（AI）已進入世界各大行業，軍事行業也不例外。幾乎每個國家都在尋找新的方法將人工智能應用到軍隊中，無論是通過作戰、醫療還是分析預測。雖然戰場上的人工智能是頭條新聞（如無人駕駛無人機、智能彈藥等），但其潛力并不止于此。說到人工智能在戰場之外的用途，能夠監測生命體征、定位失蹤人員和進行預測性維護的程序只是軍方如何在非戰斗環境中使用人工智能的一些例子。

本文的目的是探討上述人工智能的用途，具體來說，就是在涉及美國海岸警衛隊（USCG）的深海和近岸搜救（SAR）案例時，分析實施預測分析人工智能機器學習算法的可能性。這將通過將人工智能模型與海岸警衛隊目前用于定位溺水人員的計算機程序（即搜救優化規劃系統（SAROPS））配對來實現。本文的研究將解釋為什么在美國海岸警衛隊中實施人工智能是有益的，同時還將解釋將使用哪種人工智能，以及如何對人工智能進行編程以完成所需的必要任務。本文還將介紹預測分析型人工智能在軍事領域的現狀、美國海岸警衛隊（USCG）當前的搜救協議，以及美國海岸警衛隊（USCG）如何將人工智能與當前的搜救行動結合起來，以提高搜救成功的可能性（POS）。

搜救優化規劃系統（SAROPS）

近 15 年來，SAROPS 已被證明是尋找溺水人員的有效算法，但 SAROPS 在某些方面仍有不足，人工智能算法的加入將使其受益匪淺。就目前而言，SAROPS 有兩大問題需要解決，而人工智能的加入將使其立即受益。

當前 SAROPS 程序的第一個問題是使用起來越來越復雜，需要大量的培訓才能準確操作程序。美國海岸警衛隊退役指揮官德魯-凱西（Drew Casey）（2021 年）說："海岸警衛隊的搜救案例規劃軟件--搜救最佳規劃系統（SAROPS）變得越來越復雜。它不僅需要指揮中心多年的經驗才能掌握其使用方法，還需要掌握其輸出結果的實際應用"（Casey，2021 年）。雖然 SAROPS 是一個有用且有效的程序，但它的操作難度卻越來越大，尤其是在專業技術力量薄弱的小型單元。像 SAROPS 這樣的高難度程序在高壓力環境（如搜救案例）中的學習也具有挑戰性。凱西接著說："現在，行動專家要花費大量時間......接聽來自各種報告來源的電話，并將相關信息分發給......分區指揮部的主題專家。這種控制范圍的擴大和行政消耗的增加從來都不是有意為之"（Casey，2021 年）。隨著 SAROPS 操作難度的增加，這給知道如何使用 SAROPS 的操作專家（Operation Specialist，OS）帶來了巨大的壓力，導致操作專家的壓力增加，犯錯的機會也隨之增加。采用機器學習算法后，一旦人工智能學會了如何實現成功的 SAROPS 案例所需的功能，就不再需要大量的人工輸入。信息可以直接發送到數據庫，然后人工智能就能對其進行標注和相應的使用。使用人工智能將大大減少教導新操作員如何有效使用程序的時間，從長遠來看，它還能確保更高的準確性，因為計算機在標注數據集和輸入信息方面比人類更準確。

這就引出了第二個問題：準確性。SAROPS 是一個需要高度準確性的程序，但遺憾的是，實現最佳結果所需的準確性水平并非總能達到。美國海岸警衛隊海洋學家克里斯蒂娜-福布斯（Cristina Forbes）（2024 年）在談到 SAROPS 的準確性時說：“模型數據的不準確性對海上失聯海員的搜救工作來說非常具有挑戰性，因為搜索將在錯誤的地點進行，從而延誤救援并耗費資源”（福布斯等人，2024 年）。如果在 SAROPS 編程時出錯，后果將是耗費時間，而時間在 SAR 案例中是非常寶貴的。對人工智能進行編程，使其能夠成功地對大量信息進行分類，將大大降低錯誤數據危及任務的風險，因為人工智能不僅擅長準確整理和計算數據，而且讓人工智能發揮主導作用幾乎可以完全消除人為錯誤。這也讓 SRU 在運行時更有把握，知道他們發送的搜索模式是最好的，因此在高度緊張的情況下不會再猜測算法。這是人工智能在搜救領域發揮作用的兩種最直接的方式，美國海岸警衛隊可以通過實施預測分析 ML 程序輕松實現這一目標。

多年來，人工智能一直被用于改進信號情報的收集和分析，但本文探討了生成式人工智能可為戰略情報分析人員執行的一系列任務。文章認為，將生成式人工智能融入情報評估的最穩妥做法是作為人類分析師的 “副駕駛員”。盡管存在不準確、輸入偏差和 “幻覺 ”等問題，但生成式人工智能可以解放時間不足的分析人員，讓他們專注于人類最有價值的任務--運用他們的專業知識、隱性知識和 “現實感”。

人工智能（AI）是無法回避的。我們每個人每天都直接或間接地與它打交道。除了柯潔在圍棋比賽中輸給谷歌的 AlphaGo 這樣的偶然拐點之外，人工智能幾乎沒有大張旗鼓地滲入社會。但現在，圍繞人工智能的爭論非常突出。這主要與用戶友好型生成式人工智能軟件的發布和廣泛采用有關，其中最著名的是 ChatGPT 和 Google Bard。這些功能強大的程序潛力巨大，許多評論家認為它們的影響堪比另一場工業革命。的確，將人工智能應用到各個領域，尤其是醫學領域，可能會帶來革命性的變化；但同樣，它也會帶來巨大的潛在風險--安全、經濟、社會和文化風險。首相蘇納克（Rishi Sunak）希望英國能掌握這個等式的兩面：在人工智能監管和安全方面引領世界，11 月在布萊切利公園舉行的人工智能安全峰會就是一個標志；同時也要抓住這項技術帶來的機遇。八十年前，布萊切利公園的前主人--密碼破譯員、語言學家、數學家和工程師--曾與英格瑪機器搏斗并開創了計算技術的先河。本文關注的是生成式人工智能為他們在情報界的繼承者，特別是那些專注于情報評估技術的繼承者帶來的機遇和挑戰。文章認為，生成式人工智能有可能極大地補充分析工作。但就目前而言，它最有用的應用是作為輔助工具、副駕駛員，它有可能極大地增強分析人員的工作，但也應謹慎使用。

情報與技術是一對老朋友。幾十年來，它們彼此推動著對方的發展。這一點在電子和計算機領域體現得最為明顯。在秘密行動中，情報機構推動了技術的發展。它們還經常是新技術的早期采用者，利用新技術開發、維護和增強能力。畢竟，適應性是成功情報機構的標志之一。英國皇家情報總部成功地從模擬機構轉型為數字機構，如今甚至將自己定位為 “情報、安全和網絡機構”。人工智能已經以多種方式補充了情報工作。各國經常使用人工智能增強系統來協助收集情報。許多在秘密領域工作的私營部門承包商也在人工智能領域大顯身手。由人工智能軟件支持的閉路電視攝像網絡被廣泛用于識別和追蹤城市環境或恐怖風險較高地區（如火車站）的個人或物體。這種技術也為專制政府提供了無與倫比的機會來壓制不同意見或異議，新疆和其他地方的情況就說明了這一點。除數據收集外，這項活動的大部分內容還涉及更輕松、更高效地對數據進行鑒別或選擇，從而為時間有限的分析人員的工作提供便利，因為他們需要評估這些數據的含義。人工智能被廣泛應用于翻譯、將截獲的互聯網流量減少到可控水平、語音識別或在開放的互聯網上搜索對象的協會和聯系人等費力的任務。在英國，INDEX 系統允許分析人員在政府和外部報告中進行搜索。核心信息可以通過自然語言處理系統提取和匯總。但是，正如剛剛退休的英國聯合情報委員會主席西蒙-加斯（Simon Gass）爵士在今年 6 月指出的，“我們正處在這個階段的山腳下”。

需要將生成式人工智能和大型語言模型（LLM）整合到情報評估的正常業務中。簡單地說，生成式人工智能是指 “能夠根據訓練數據生成高質量文本、圖像和其他內容的深度學習模型”。這些技術已經在國防和情報領域受到高度重視。英國國防部國防創新總監約翰-里奇（John Ridge）最近指出，“我們可以肯定的一點是，這類能力將是絕對關鍵的”。這些能力是革命性的，還是只是情報工作的另一個發展階段，還有待觀察。但它們改變商業模式的潛力是顯而易見的。前幾代人工智能主要集中在更有效地收集數據和更有效地整理擺在民間和軍事情報分析師面前的材料上，而生成式人工智能則展示了承擔迄今為止只有人類分析師才能完成的任務的潛力。基于 LLM 的工具（如 ChatGPT）的主要賣點是，它們可以對問題或命令形式的提示做出響應，并利用現有材料在特定參數范圍內做出響應。或者換一種說法，可以命令它們按照特定規格撰寫類似人類的報告，以計算機的速度，根據大量數據提出見解或作出推論。

從這個意義上說，情報分析和評估與其他以研究為基礎的工作領域處于類似的地位，它們可能（而且幾乎肯定會）受到干擾。這些領域包括醫療和法律行業，在這些行業中，根據有關特定主題的全部數字化文獻資料快速、清晰地編寫報告或文件的前景非常誘人。教育領域也受到了影響，其傳統模式正在被檢測機器生成的作品這一挑戰以及人工智能時代究竟什么才是合法研究這一更具哲學意義的問題所顛覆。盡管如此，在這些領域中的每一個領域，理論上都可以在很大程度上將曾經由人類完成的基本任務外包給機器，盡管需要保持謹慎的警惕。這樣做已經產生了令人印象深刻、有時甚至發人深省的成果，比如一篇關于 ChatGPT 對檢測剽竊行為的影響的學術論文，該論文已提交給同行評審的學術期刊，并被其接受，但這篇論文是用 ChatGPT “寫 ”出來的。不過，如果從各行各業廣泛采用 LLM 的軼事證據來看，人類分析師的日子還遠未到頭。在不久的將來，應將 LLMs 視為情報分析員的額外工具，是提高效率和效力的輔助工具。他們是 “副駕駛員”，可以評估論點、進行數據分析或校對，而不是潛在的替代者。就目前而言，在這些領域中的任何一個領域，要想以其他方式開展工作，風險都太大了。情報工作也不例外：在全球競爭的環境中，整合這些工具的必要性只會越來越強，但過快或魯莽行事顯然存在風險。審慎的做法是，情報評估機構利用人工智能增強人類分析師的能力，為他們創造更多的時間和空間，讓他們運用不可或缺的隱性知識和 “現實感”--以賽亞-伯林（Isaiah Berlin）所說的感同身受的理解是歷史解釋的一個關鍵特征--來理解全局。

令人欣慰的是，谷歌Bard也同意這一點。當被問及它能為情報分析帶來哪些好處時，該程序回答說，它可以執行許多有用的任務。這些任務包括收集信息、分析信息、生成報告、交流研究結果、提出情報需求、管理情報資源和監督情報行動，以確保它們符合法律和道德標準。但是，當被要求確定使用 LLMs 進行戰略情報分析的風險時，它指出："重要的是，要將機器的產出與情報分析結合起來： 重要的是要將機器輸出與人工分析和解釋以及對地緣政治環境的全面了解結合起來"。顯然，如果 “言聽計從”，該系統具有巨大的潛力。但在充分挖掘潛力之前，所有相關人員都需要考慮并解決幾個基本挑戰。

這些問題包括通常對 IT 網絡安全性和穩健性的擔憂，例如：確保集成軟件經過安全架構審查所面臨的挑戰、供應鏈風險的可能性、數據存儲的安全性、確保提交給任何系統的查詢都經過加密或不可能被敵方重建。其他值得注意的安全問題來自于大量的訓練數據、數十億個參數以及設計可行工具所需的訓練過程。目前，這項工作是在基于云的系統中進行的，因此除了常見的網絡安全問題外，還增加了數據主權問題。此外，為了最大限度地發揮其價值和效用，特別是在快速發展的情況下，LLM 需要經常或持續訪問互聯網。顯然，有必要將那些與開放互聯網保持聯系的系統與情報分析員處理更敏感材料和制作情報評估產品的封閉、保密網絡分開。

上述問題都不是不可克服的，但這些挑戰突出表明，必須有條不紊地解決這一問題，協調政府各相關機構利益攸關方，以成功實施這一至關重要的信息技術項目。這些挑戰也并不都集中在如何確保系統不被敵對勢力破壞上。還需要考慮監管問題。事實上，大衛-安德森（David Anderson）勛爵在上議院關于人工智能的辯論中指出，"在一個人人都在使用開源數據集來訓練大型語言模型的世界里，英國信息中心受到了《調查權力法》第 7 部分的獨特限制。這些限制'在某些重要情況下影響了英國信息中心的靈活性，影響了它與商業伙伴的合作，影響了它招聘和留住數據科學家的能力，并最終影響了它的效率'。

只要能找到令人滿意的解決方案，LLM 對分析師工作的許多方面都極為有用。其中包括較為傳統但費力的任務，如作為研究助理，就特定主題（如國際爭端的背景）提供近乎即時的不同長度和細節的摘要，或構建時間軸、撰寫簡介、總結或分析冗長的文本，或（假設版權和訂閱問題得到解決）將最新的學術著作納入其中。雖然第一批LLM是在英語語料庫中接受培訓的，但目前開發多語言模型的工作進展順利。當然，鑒于已發現生成式人工智能生成的回復在準確性和完整性方面存在問題，任何此類產品都必須經過主題專家的檢查，類似于跨白廳當前情報小組系統。這可能會提高穩健性和效率，并隨著時間的推移，促進機構學習和流程改革。

但潛力顯然不止于此。生成式人工智能還可以包括更先進、更重要的工作。例如，分析師可以使用 LLM 來審查和驗證他們的書面報告，從而增強現有的分析流程和產品審計程序。例如，可以要求提供任何對關鍵判斷提出質疑或證偽的數據；查詢長期以來生成的報告，以確定已成為傳統智慧的假設；或使用工具生成 “紅隊 ”評估。從理論上講，這種能力可以在幾個方面幫助分析人員識別或根除導致情報失敗的某些偏見因素，并確保報告盡可能是最新的。不難想象，這些工具的提供和適當使用將如何提高分析界的速度、影響范圍和批判性地反思其行為和業績的能力。

目前這一代 LLM 也可以撰寫報告或評估報告。將此類寫作任務的早期起草階段外包給一個工具，可為資源和時間貧乏的情報分析員創造經濟效益。毫無疑問，謹慎采用 LLM 是有道理的。但這項技術仍然有限，需要認真監測。這些局限性帶來了風險，這一點在 2023 年大眾廣泛嘗試使用 LLM 之后已經得到證明和充分記錄（在 META 推出 Threads 之前，沒有任何應用能像 ChatGPT 那樣迅速得到采用，該應用在推出后五天內用戶就達到了 100 萬）。對于情報分析師及其產品的接收者來說，其中許多挑戰都是非常棘手的。其中包括對這些工具所提供信息的準確性和可靠性的擔憂。這些系統非常善于生成似是而非的文本、聲明和結論。但這些可能在現實中沒有任何依據，甚至在建立 LLM 的訓練數據中也沒有任何依據。這種 “幻覺 ”已被廣泛觀察到；在學術工作中，經常出現的 “幻覺 ”是生成不存在的資料來源（例如，引用聽起來很有道理但實際上并不存在的網頁）來支持生成的主張。這究竟是 LLM 的一個特點還是一個缺陷，還存在爭議。無論如何，這都對采用 LLM 進行情報評估構成了重大挑戰。分析人員從這些工具中獲取材料并將其納入分析產品時，必須對基礎源數據進行系統檢查。因此，這項技術提出了一個悖論：一是節省時間，二是增加工作量。

與其他人工智能系統一樣，LLM 也會在其生成的任何內容中嵌入偏見。該系統的吸引力和潛力在于它有能力攝取和查詢大量資料--基本上是整個開放互聯網--但必然結果是，該系統也會攝取現有的偏見和廢話，這些偏見和廢話可能是關于特定主題的主流敘事，或者是關于特定主題的特定語言。同樣，毫無疑問，破壞性或惡意行為者會利用 LLM 快速、廉價地生成大量虛假信息并充斥網絡。毫無疑問，敵對行為者也會試圖毒害公共或專有 LLM。目前，大多數開放的生成式人工智能應用程序本質上都是黑盒子，這些系統不允許（或不會允許）用戶檢查它們得出特定判斷的過程。這是由于神經網絡依賴多層節點處理數據的本質所致。這種可觀察性的缺乏，再加上基于 LLM 的系統在可復制性方面的某種脆性--即它對準確提示措辭的依賴--帶來了風險和挑戰。事實上，鑒于在專業情報界對分析評估采用可審計程序的重要性，在這些工具被納入正常業務之前，這個問題構成了一個需要克服的重大障礙--或者說需要掌握的挑戰。正如在人工智能之前的時代一樣，結論必然需要由經驗豐富、訓練有素的人員進行檢查、驗證和整個過程的審計。

這些風險有可能被充分降低，使這些工具能夠相對迅速地融入分析流程。許多研究人員正在開發人工智能系統，以識別人工智能在各種情況下生成的內容，如學術論文或視頻文件。還有一些研究人員正在研究可審計的 LLM 系統；還有一些研究人員正在研究如何開發安全的系統，讓分析人員能夠在分類系統和開放的互聯網上進行搜索。但是，即使這些問題可以得到緩解，還有另一個根本性的問題，即這些系統是否只能是衍生系統，因為它們基本上完全建立在基于已有材料的計算模型之上。它們所提供的洞察力能否與任何接近 “想象力 ”的東西相匹配，還是說它們目前的貢獻仍將局限于語法和風格的練習，偶爾會出現幻覺？或者，換一種說法，他們可能會對某個問題進行極其（或表面上）合理的討論，但鑒于這些討論是根據一個統計模型得出的，該模型關注的是某個特定的詞或概念或 “標記 ”與另一個詞或概念或 “標記 ”相聯系的可能性，并以訓練材料為基礎，那么討論結果中是否會存在固有的保守主義或其他偏見？盡管如此，該領域的變化速度之快，即使預測其對情報評估的相對近期影響也充滿了不確定性，突出表明需要不斷審查該領域的發展。

雖然其他類型人工智能的貢獻已經得到證實，但對生成型人工智能的前景過于技術樂觀也會帶來風險。雖然這不是一個精確的類比，但美國情報界在 9/11 事件之前忽視人類情報（HUMINT）技能而青睞高科技的做法，應該為任何想把 LLM 的出現視為減少情報界人力的機會的人提供一個警示。選擇不當的捷徑會造成長期延誤。顯然，政府必須也必須與 LLM 打交道，必須不斷審查現有技術的效用，并愿意在這些系統得到驗證后擴大其使用范圍。但是，除了投資（擁有或使用）LLM，政府還應保留并加倍投資于人。在采用 LLM 的過程中，最大限度地提高效益和降低風險的一個關鍵因素將需要包括保持和發展對情報分析師的培訓，使他們能夠最好地利用這些強大的新工具。這可能包括專業途徑，培養一批善于將生成式人工智能融入分析實踐 “新常態 ”的官員，使他們能夠掌握現有系統，最大限度地發揮其效用，同時將其帶來的風險降至最低。但同時也應保持并優先培養主題和分析技術方面的專家，他們可以用經驗和智慧、隱性知識和人類特有的 “現實感 ”來補充生成式人工智能的巨大威力。在開展這項工作的同時，還應在政府內部（更不用說更廣泛的公眾）開展更廣泛的教育計劃，讓他們了解人工智能的用途和局限性。消費者，尤其是自詡為技術狂熱者和有遠見的 “深層國家 ”或 “小集團 ”的破壞者，應該仔細了解由于 LLM 的便利而繞過其分析機制的局限性和風險。世界不需要唐納德-拉姆斯菲爾德（Donald Rumsfeld）在伊拉克戰爭前的 “特別計劃辦公室”（ChatGPT）。就目前而言，將 LLM 衍生工具整合到分析流程中最合理的使用案例是，由經驗豐富、訓練有素的人類分析師作為 “副駕駛員”，嵌入到仍然樂于向消費者提供不受歡迎的消息的組織中。

人工智能（AI）正開始徹底改變人類生活的方方面面。從協助醫療保健到為商用無人機送貨導航，科學和工程學在提供 "智能機器 "方面取得了前所未有的進展，為人類帶來了巨大的利益。人工智能的影響是如此廣泛，以至于任何領域如果沒有隨之而來的技術飛躍，就一定會錯過未來的科學發展。因此，各國都相當重視開發人工智能的軍事用途，以保持戰區優勢。基于人工智能的技術可用于軍事領域，以執行復雜而嚴苛的任務，特別是在充滿敵意和不可預測的環境中；海洋戰區完全符合這一框架。海洋環境通常沒有地圖，難以導航，使用基于人工智能的系統對船只進行跟蹤、計算、探測、繪制地圖并執行最佳行動，可以增強現有的航海能力。在需要對海洋環境進行持續情報、監視和偵察的作戰地點，人工智能支持的系統可以消除海洋物理學的敵意，即靜水壓力、海洋湍流、熱梯度和海洋鹽度等。所有這些因素使無人智能系統成為海軍力量結構中不可或缺的資產。此外，相對 "雜亂無章 "的海洋環境可能是第一個部署完全自主武器的戰場。

然而，就在這些技術不斷發展的同時，有關使用具有自主能力的致命系統的法律和倫理問題也開始變得日益突出。這些系統在國際法中的地位問題依然存在，特別是《日內瓦公約》第 36 條（第一附加議定書），其中規定各國需要對新武器進行法律審查，以確保其符合國際法。[3] 因此，即使新一代基于人工智能的作戰技術即將問世，賦予此類系統瞄準自主權也必須嚴格遵守國際法的規定。在基于人工智能的海軍作戰的具體背景下，具有瞄準能力的人工智能支持系統需要能夠持續區分軍事資產和民用船只。

本文描繪了人工智能在海軍系統中的發展、其在海軍作戰管理中的整合，以及由此對現有作戰環境產生的影響。本文試圖確定基于人工智能的系統是否是維護海洋公域安全的答案。主導整個討論的三個問題是：人機協作（也稱人機協同）、機器不同程度的自主性以及人工智能可能影響海軍行動的各種任務。本文探討了使用此類系統的原則是如何與此類技術的進步同步發展的，以及以人工智能為中心的作戰環境可能帶來哪些人力、概念和組織方面的挑戰。文章概述了印度在無人海軍系統方面的做法，以及印度海軍在實施國家人工智能戰略時的作戰環境。最后一節建議采取措施，確保向人工智能支持的海軍行動順利轉型。

定義海戰中的"人工智能"

首先，有必要區分基于人工智能的海軍作戰系統和基于人工智能的海軍戰車。雖然兩者并不相互排斥，但正在開發和采用的基于人工智能的海軍作戰系統需要全面的人機協作，而基于人工智能的海軍車輛則不一定有人類監督。人工智能影響和增強海軍行動的兩種大致不同的方式如下：

海軍作戰系統--在海軍作戰系統中應用人工智能，可通過結合軟件流程實現更智能的指揮和控制，從而提高海軍的總體可操作性。這些技術還可用于作戰管理系統，以更好地確定目標和繪制敵方資產圖。將這些系統集成到海軍艦艇的現有傳感器中，將增強艦上軍官的決策過程，"通過智能處理多種信息來源，同時提示系統評估和確認潛在威脅"。各國海軍開發這些系統的目的是提高 "作戰單元的作戰能力"，"在復雜、快速移動的作戰場景中實現快速決策"。

無人駕駛艦艇--人工智能在無人駕駛艦艇中的應用可以從一般的導航支持擴展到完全的自主運行。這些艦艇或車輛（可互換使用）已成為海軍行動的重要組成部分，通常與常規艦艇一起部署，發揮非致命性作用。這些艦艇大致可分為無人潛航器（UUV）和無人水面艦艇（USV），其中大多數由人類直接控制，缺乏任務自主性。這些船只可以通過'遠程遙控'進行遠程操作（簡稱 ROV），遠程遙控允許遠程操作員利用衛星鏈路指揮和監督無人駕駛船只"。

具有一定自主性的無人海軍艦艇通常被歸類為自主水下航行器（AUV）和自主水面航行器（ASV）。斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）關于 "繪制武器系統自主性發展圖 "的報告將自主性定義為 "機器在沒有人類輸入的情況下，利用計算機程序與環境的相互作用執行一項或多項任務的能力"。"這些系統無需人工干預即可執行大多數分析功能，從而減少了對傳統上執行這些功能的人類船員的需求。對于由操作員完全控制的船只，人類被視為 "環內"；對于具有一定程度自主性但受人類監督的船只，人類被視為 "環上"；而對于完全自主執行任務的無系船只，人類被視為 "環外"。這些不同程度的自主性在討論這些無人駕駛資產編程執行的任務類型時尤為重要。圖 1 和表 1 展示了無人艦載機的各種分類。

圖1:無人海事系統分類

表 1： 圖 1 所示無人海上系統的詳細分類

海戰系統中的人工智能

通過信息管理系統將人工智能應用于海軍作戰的目的是影響和增強海軍指揮官的決策過程。在海軍艦艇中使用數字助理來增強導航能力的做法并不是一個新概念，但海軍作戰系統下一步的開創性之處在于它們能夠徹底改變對整艘艦艇甚至整個艦隊的指揮和控制。人工智能軟件使指揮團隊有能力監控實時戰斗情況，并適當利用他們所掌握的海軍資產。這些系統將硬件和軟件（流程）相結合，徹底改變了海軍演習。神經網絡和深度學習算法的結合能夠向指揮團隊展示一幅無縫的作戰畫面，并協助他們做出決策，從而增強他們的人力。如果資產相互連接，這些系統甚至可以提高艦隊的可操作性。以指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）為導向的系統可以連接到單個海軍艦艇，無論其級別如何。潛艇、護衛艦、航空母艦、戰列艦、無人駕駛車輛都可以單獨裝備此類系統，以增強其特定功能。與該系統相連接的無人駕駛資產具有回傳智能視頻分析的能力，能夠提供超視距（OTH）測繪和目標定位，將艦隊的視線延伸到各個方向。

如圖 2 所示，英國皇家海軍計劃在艦艇上安裝人工智能系統，以更好地探測威脅和評估作戰方案。洛克莊園研究公司（Roke Manor Research）的 "STARTLE "機器態勢感知軟件將增強艦艇現有的探測系統，并根據從這些傳感器接收到的數據做出明智的決定。這些系統可識別行為模式，利用深度學習技術運行基于多智能體的模擬，并使最終用戶能夠提高其海洋領域感知能力，以快速分派任務、探測和跟蹤不合作的船只。

圖 2 - 洛克公司的 "STARTLE "威脅監測系統（圖片：Roke.co.uk）。

還計劃為其核潛艇提供基于人工智能的決策支持系統，以減輕潛艇指揮官的負擔。這種支持系統的深度學習算法可以與其他傳感器相關聯，并幫助指揮官 "估計某些戰斗行動的風險和收益，甚至建議采取艇長未考慮的行動。"水下海軍指揮官經常從事枯燥乏味的行動，需要耐心、技能和導航專業知識，最重要的是要有能力對局勢的突然變化做出反應。這些系統可以減輕他們的疲勞，大大提高他們的作戰能力。

在私人運營商中，航空航天制造商勞斯萊斯已表示有意開發完全自主的船舶，擺脫人類船員的束縛。[33] 該制造商 "采用了最新的導航技術，將一系列傳感器與人工智能驅動的計算機相結合。"[34] 該公司已與谷歌云公司合作，將使用谷歌的云學習引擎來訓練其基于人工智能的物體分類系統。[35] 該軟件將主要用于探測、跟蹤和識別。

美國海軍為其瀕海戰斗艦（LCS）采用的 "綜合水上網絡和企業服務"（CANES）系統網絡是利用人工智能擴展和加固現有海軍作戰系統的一個實例[36]。"綜合水上網絡和企業服務 "的升級版將無縫連接艦艇、潛艇、岸上地點和其他戰術節點，增強海軍的可操作性，縮短應對網絡攻擊的行動周期，保護現有作戰系統。 [37]現代海軍艦艇安裝了數量驚人的傳感器套件，通過分析從不同節點接收到的大量信息，升級版的 CANES 網絡可以將信息合理化，消除異常情況并協助人類指揮團隊，同時還能保護系統免受網絡入侵。據克里斯-奧斯本（Kris Osborn）稱，基于人工智能的升級版 CANES 網絡 "正在進行專門配置，以提高自動化程度--在無需人工干預的情況下執行越來越多的分析功能。 "[38]他補充說，"特別是 LCS，它利用了相互連接的水面和多種任務包，這些任務包旨在使用大量艦船系統相互協調--人工智能分析可能會增強這些功能。"[39]美國海軍計劃在未來將升級版人工智能支持的 CANES 網絡擴展到其所有作戰資產，包括其核潛艇和旗艦 "福特 "級航空母艦。

所有這些海軍作戰系統的共同點是能夠從環境反饋中不斷學習。這些系統中嵌入的深度學習算法使它們能夠從各種情況中不斷學習，特別是通過評估人類的長期輸入。因此，為了加快學習過程并超越人類的能力，這些系統越來越依賴于 "機器學習"。正如一份報告所提到的，"機器學習是一種軟件開發方法，通過這種方法，系統可以學習任務并通過經驗提高性能"。[42]這一發展表明，未來的船舶可能會在沒有人類監督的情況下完全自主運行。這些系統可以提供有關水深、水溫和鹽度的信息，以提高聲納的精確度，并通過航點導航和防撞技術協助航向規劃，增強船只的航行能力。 [43]然而，在更具戰爭性的角色中，"機器學習的長足進步為武器系統自主化的發展創造了機會"[44]。這種程度的自主化讓人不禁要問，世界各國海軍是否愿意將如此多的控制權讓給此類作戰管理系統。

人工智能在無人航行器/飛行器中的應用

雖然人工智能在海軍作戰系統中的應用尚處于起步階段，但在無人航行器中的應用已較為成熟。 無人航行器已成為現代海軍結構的一個常見特征，隨著它們被部署執行更復雜的海軍任務，人類對它們的控制程度正在逐步降低。因此，當這些無人艦艇在沒有任何衛星上行鏈路的無系留環境中工作時，它們被賦予了完全的任務自主權。倫理與安全自動機專家肖恩-威爾士（Sean Welsh）認為，在海軍安全任務中，這些艦艇主要被用作增強戰斗力的手段，以提供無縫的海域感知（MDA）。

技術的集體進步使這些航行器能夠執行更復雜的任務，自主性和自身的支持包也得到了提高。Welsh 介紹說，"潛艇發射的 USV 通過系繩與'母'潛艇相連，提供海面視頻通信，而潛艇無需進入潛望鏡深度。這種 USV 然后發射小型無人機（UAV），使潛艇能夠從空中進行偵察。"[46] 雷神公司的 SOTHOC（潛艇超視距有機能力）就是這種系統的一個例子--"它從潛艇廢物處理鎖上彈出的無人發射平臺上發射一次性無人機。 "[47]在水面行動方面，美國海軍的 "海上獵人"（Sea Hunter）就是一個例子，說明如何部署反潛航行器進行大面積監視行動，跟蹤潛艇并將信息反饋給附近的船只或預先確定的指揮站。 [48] 由美國國防部高級研究計劃局（DARPA）研制的 "海上獵手"（Sea-Hunter），又稱 "反潛戰連續跟蹤無人船"（ACTUV），可配備傘降傳感器陣列，使其感知能力提高一千多英尺，增強了其全向無線電連接能力。

無人作戰的另一項發展正在改變海軍任務的性質，這就是所謂的 "蜂群"。蜂群主要是指一組無人機（飛行器），這些無人機（飛行器）本身可以自主行動，但作為一個整體是由遙控操作的。它們是為執行一個總體目標而量身定做的，但每個單元之間又各自獨立。軟件開發使這些單個的無人機能夠在更大的任務范圍內自行執行小型任務，同時又能無縫連接。美國海軍已經投資了一項研究計劃來開發這種能力。該計劃名為 "低成本無人機蜂群技術"（LOCUST），將允許操作人員控制蜂群的行為，同時保留單個無人機的自主性。[50] 美國海軍研究辦公室（ONR）甚至舉行了一次機器人蜂群演示，四艘無人機船在一個區域內巡邏，同時自動保持編隊，人類僅控制蜂群的大動作。 [51] 中國一家科技公司--云洲智能科技公司（Yunzhou Intelligence Technology，簡稱 "云洲科技"）也在萬山群島進行了類似的演示，56 艘自主 USV 裝備了專門開發的 "自主模塊"。與蜂群相關的技術發展有能力改變傳統上以航空母艦等戰略資產為中心的海軍行動。蜂群技術將使海軍能夠分散其較小的戰術資產，執行與大型常規艦艇相同的安全任務，只要這些資產協調一致地執行指定任務即可。

適用于海軍作戰系統的深度學習算法概念同樣適用于自主海軍艦艇。 這些無人航行器在沒有人類監督的情況下，不斷從環境中學習，提高執行任務的能力，并增強洞察力。此類無人艦艇的目標自主性可滿足未來戰爭的需要，讓 "海上獵人 "號這樣的自動潛航器在自主執行任務的情況下進行全方位反潛作戰。同樣，如果獲得致命的自主權，自動潛航器很可能成為未來攻擊型潛艇的替代品。自主執行致命任務將使這種無人艦艇能夠為港口、大型船舶、商業船隊、海上交通線甚至核潛艇提供積極保護。可以說，未來的海戰空間將有利于自主系統。那么問題來了，致命自主武器系統（LAWS）何時部署？

致命性自主武器系統（LAWS）

海洋環境被認為是最適合初步部署致命性自主武器系統的區域，因為這里更容易識別資產，而且平民相對較少。[53] 武裝自動潛航器將提高海軍特遣部隊的行動帶寬，因為艦艇將有能力在沒有人工干預或指揮團隊任何投入的情況下發揮作用并攻擊敵方目標。在這場自動化革命的未來，我們很可能會看到這樣一種系統，它將成為海軍指揮和控制的掌舵人，有權在其認為必要時部署致命的無人資產，完全取代人類指揮團隊。在保護極易受到潛艇威脅的海區方面，使用致命性自主武器系統具有不可否認的優勢。在水下執行任務時，部署致命性自主武器系統將更有意義，因為通過遙控潛水器瞄準目標很成問題，由于無線電波在鹽水中的特性，潛艇中現有的通信僅限于 VLF（甚低頻）和 ELF（極低頻）無線電波[54]。

相反，基于人工智能的致命性自主武器系統是否符合國際人道法，則是過去幾年中具有全球意義的一場辯論。就本文而言，采用紅十字國際委員會贊成的定義是合適的。紅十字會使用"'自主武器'作為一個總括術語，包括任何類型的武器，其'關鍵功能'具有'自主性'，這意味著一種武器可以在沒有人類干預的情況下選擇（即搜索或探測、識別、跟蹤）和攻擊（即攔截、對其使用武力、使其失效、破壞或摧毀）目標。 "[55]日內瓦的《聯合國特定常規武器公約》（CCW）一直是圍繞致命性自主武器系統合法性進行討論的平臺，該公約已就這一主題舉行了多輪磋商，但未能就如何規范這些不斷發展的武器系統達成共識。很有可能的是，在就監管致命自主武器系統的任何國際公約達成一致之前，就已經有了 "關鍵功能自主 "的武器系統。國際監管機構只能控制各國想要披露的信息，而各國為開發致命性自主武器系統而實施的任何秘密計劃都將繼續游離于《特定常規武器公約》的范圍之外。為了避免出現這種情況，一個非政府組織聯盟發起了 "制止殺手機器人國際運動"。在人權觀察組織的領導下，該運動一直要求先發制人地全面禁止致命性自主武器系統的部署和開發。[57] 由于其中許多技術都處于先進階段，國際社會對致命性自主武器系統的擔憂并非假設。斯德哥爾摩國際和平研究所的報告建議，《特定常規武器公約》應探討 "有意義的人類控制 "自主系統的概念，以規范致命性自主武器系統。

找到一個中間立場是有余地的，即可以對致命性自主武器系統進行編程，使其符合國際法準則。如果這些基于人工智能的飛行器和系統具有殺傷力并可自由攻擊目標，那么它們的任務自主權可僅限于預先編入其系統的機動程序。軟件開發人員可對其自主瞄準功能進行額外控制。在最基本的步驟中，開發致命的無人潛航器或賦予網絡系統致命能力，只需開發一個簡單的船只識別系統，對獨特的聲學特征做出反應即可。根據美國機器人學家和機器人倫理學家羅納德-阿金（Ronald Arkin）提出的原則，可以對這些系統進行進一步的倫理控制： 這些機制將確保智能行為的設計只在嚴格界定的道德界限內做出反應。為機器學習的學習算法編碼的軟件應具有卓越的目標識別能力，并允許創建技術，以適應道德約束集和隨著學習而發展的基本行為控制參數。

基于人工智能的海軍系統和無人系統的作戰前景

美國和中國在開發基于人工智能的海軍系統方面走在前列，這將增強兩國的海軍能力。兩國都投入了大量資源來制定在本國海軍中實施基于人工智能的系統的行動計劃，并在制定此類計劃的同時制定了支持這種向無人操縱轉變的創新作戰程序。美國國防部制定的《第三次抵消戰略》相當重視發展人工智能的軍事用途，目的是保持戰區優勢。[65]奧巴馬政府時期制定的戰略側重于發展尖端國防技術，以保持美國在戰場技術計算上對俄羅斯和中國等對手的優勢。

與此同時，軍事規劃人員也在提出適合新階段無人作戰的創新作戰概念。預計，蜂群智能和蜂群戰術可作為一種非對稱方法來攻擊美國的高價值武器平臺。 [71]"蜂群 "技術很有吸引力，因為它能讓以較低的軍事對抗概率進行武力投射。[72]在另一端，美國的分布式殺傷戰略旨在擺脫多年來圍繞高價值目標的海軍戰略，將行動能力分布在分散的資產中。 [73] 這兩種戰略都會使目標難以鎖定，并使對手的能力不堪一擊。

總的來說，無人平臺在執行水下任務，尤其是反介入/區域拒止（A2/AD）戰略方面最具潛力。[74] 相反，無人平臺也可用于反介入/區域拒止戰略，正如 ORF 分析師 Abhijit Singh 所說，"無人平臺的決定性特征是能夠將作戰行動擴展到對手的反介入/區域拒止區域，而不會危及機載系統的完整性或將己方部隊置于危險境地。 "[75]無人飛行器可執行各種非致命行動：對淺水沿岸地區進行主動勘測、探測和監測水雷、干擾敵方通信、提供聲學情報、進行海洋學和水文學勘測、為水下平臺提供水下通信，以及對海軍水雷實施主動反制措施[76]。[77]從根本上說，無人平臺有望提高生產率，使有人系統能夠執行更專業/更重要的任務，提高作戰程序的效率。

人工智能在海事領域的后果

未來幾年，圍繞人工智能的炒作肯定會愈演愈烈，隨著越來越多的此類系統得到部署，世界可能很快就會進入人工智能支持的海軍在海上戰場普遍存在的戰爭階段。然而，在海軍作戰中廣泛啟動基于人工智能的系統會帶來多種后果。其中最主要的是來自傳統海軍人員的制度性阻力，他們會反對任何試圖取代他們的舉動。[79] 人工智能支持的海軍作戰系統將要執行的任務目前是由海軍艦艇上或岸上的人員執行的。因此，在海戰決策周期中取代人類分析人員將改變海軍部隊的多個部門。隨著海軍作戰行動的轉變，海軍將需要這些傳統分析人員的幫助，因為作戰程序需要過渡和調整，以適應人機協同作戰。美國海軍人工智能應用研究中心（Navy Center for Applied Research in Artificial Intelligence of the US Navy）就是一個很好的例子，說明一個專門機構是如何負責研究這些課題的。 在這個先于人機協同進行致命交戰的時代，海軍需要向其行動、部隊和系統灌輸各種可能性，無論它們看起來多么遙遠。最值得注意的是，作戰模式和戰術需要進行改革，以適應多車輛控制。

目前，人工智能在海軍作戰中的大部分應用都依賴于人類操作員，因此人機校準極為重要。海軍作戰系統只在作戰場景中執行分析功能，而交戰的最終決定權在于人類海軍指揮官。因此，在作戰中使用人工智能的海軍需要確保人類指揮官和人工智能支持的機器都能理解對方的決策回路。美國工程心理學家約翰-霍克利（John Hawkley）在《愛國者戰爭》一書中寫道："新的自動化系統很少能達到最初的要求。首次使用自動化系統的用戶必須預計到一個調試和校準期，在此期間，系統的實際能力和局限性將被確定。"[82] 霍克利進一步提到了自動化系統的 "脆性"，他在書中討論了 "機器無法可靠地處理不尋常或模棱兩可的戰術情況"[83]。 [83]這也使人類主管人員難以對自動化系統保持警惕，因為他們需要執行 "關鍵功能"，但在其他自主功能中卻處于決策圈之外。[84]受過技術訓練的指揮官對自動化系統沾沾自喜，而經驗豐富的指揮官則對自動化系統心存疑慮，這可能會導致部隊內部出現分歧。[85]這些系統中的自動化系統不應被視作表面價值，正如一份報告所提到的，"相信系統的無懈可擊（即：它總是正確的）可能會使人對自動化系統產生誤解、 86]此外，在一些具有深度學習神經網絡的自主系統中，輸入-輸出過程還不完全透明，這可能會對人機協作造成障礙，因為人類指揮官無法理解系統是如何處理信息并做出決策的。因此，在目前的情況下，"非循環 "自主武器系統極不可能具備致命能力，更何況圍繞著它們的倫理問題。

開發和部署此類系統的另一個障礙是它們容易受到反制措施的影響，其中一些反制措施已經問世。許多人工智能支持的飛行器仍處于設計階段，預計在開發這些飛行器的同時，對手也將投資開發反制措施。聲學隱形和聲學靜音技術已被應用到潛艇中，未來這些技術的改進會讓人工智能艦艇的聲學識別系統徹底崩潰。[88] 聲學隱形技術涉及設計噪聲特征和雷達截面減小的艦艇--新一代柴油電力潛艇就是一個很好的例子。此外，由于水深的限制或敵軍的全球定位系統干擾，無人駕駛飛行器在全球定位系統失效的環境中運行，令人嚴重關切此類系統如何不間斷地工作。非 GPS 制導系統和抗干擾保護軟件需要納入研發過程。許多國家正在開發可對無人系統采取軟殺傷措施的能力，特別是使用黑客攻擊和干擾軟件。[90] 海軍特遣部隊的無人潛航器或 USV 被黑客攻擊并用來對付它的可能性將困擾著每一位海軍指揮官。對無人系統進行黑客防護應是開發人員的首要任務。當這些系統仍在開發階段時，開發人員和最終用戶需要考慮上述所有因素。

印度海軍對無人系統的嘗試

印度很晚才認識到自主系統在軍事領域的潛力，在開發基于人工智能的本土作戰系統和海軍車輛方面遠遠落后于美國和中國等國家。不過，印度政府最近在這一領域表現出了一定的緊迫感，并成立了一個人工智能工作組，探索人工智能可以增強常規能力的各種領域。在 2018 年 4 月的欽奈防務博覽會上，印度總理納倫德拉-莫迪（Narendra Modi）表示： "人工智能和機器人等新興技術或許將成為未來任何國防力量防御和進攻能力的最重要決定因素。印度憑借其在信息技術領域的領先地位，將努力利用這種技術傾斜來發揮自身優勢。"[91] 一位印度政府官員在接受一家印度報紙采訪時補充了這一觀點。他說："世界正在走向人工智能驅動的戰爭。印度也在采取必要措施，讓我們的武裝部隊做好準備，因為人工智能有可能對國家安全產生變革性影響。政府已經成立了人工智能工作組，為其準備路線圖。"[92] 在過去的一年里，印度政府為基于人工智能的研究撥出了一些專款，但無人海軍艦艇和系統的具體研發領域并未得到任何優先考慮。[93] 比較樂觀的是，一些印度大學和研究機構已經開發出了可交由海軍使用的無人潛水器，最近印度首個以人工智能為重點的研究所也在孟買開業。

迄今為止，印度海軍尚未考慮在自主系統時代修改其作戰規程。然而，隨著智能系統在海上安全領域的普及，新德里的海軍戰略家們有必要合理安排行動，以對抗敵對的無人系統。正如 ORF 研究員普山-達斯（Pushan Das）所提到的，"要提高有限反潛資產的作戰效能和靈活性，就必須采用不斷發展的條令和具體的作戰概念，使有人和無人資產能夠協同作戰。 "[96]他補充說，"將有人和無人資產結合起來，將為印度戰艦在高威脅環境下提供高度的戰術靈活性，降低船員的風險，并使目標瞄準更快、更精確。"[97]從根本上說，印度海軍可以部署具有自主能力的海軍車輛執行多種任務，從艦隊保護行動到反潛戰任務，再到沿岸水域偵察。對于印度海軍為印度洋地區（IOR）提供安全保障的主要任務來說，自主系統（包括致命和非致命系統）的應用是巨大的。

印度海軍在開發自動潛航器并將其納入艦隊方面遠遠落后，目前需要將重點放在簡易反制措施上。印度海軍需要獨立于國防研究與發展組織（DRDO），在這一領域開展自己的研發工作，并為此招募懂技術的人員。印度國防機構需要在 "與私營和公共部門合作，促進本土智能技術的發展"[99] 方面表現出一定的緊迫性。印度充分利用了信息技術（IT）時代帶來的好處，并向世界各國提供了經過 IT 訓練的熟練專業人員。印度需要以同樣的活力和魄力開發其龐大的人力資源，將他們的技能導向熟練掌握人工智能相關應用。與大多數開發人工智能相關軍事技術的國家一樣，私營部門的研發工作已自動擴散到國防工業。

結論

本文旨在研究人工智能在海軍行動中的適用性，并對自主海軍任務的不同層面進行了多方面的研究。關鍵問題仍然是，在商業商船數量不斷增加導致海洋環境日益擁擠的情況下，這些基于人工智能的系統能否為海洋公域提供安全保障并保護中立商業。因此，在未來，自主系統最重要的要素將是其同時區分多艘船只和維護商船聲學特征數據庫的能力。這需要商業航運公司的合作，以及對深度學習算法的嚴格測試，以驗證這些自主系統的模式識別過程。雖然自主艦艇可以執行各種海軍任務，但需要在其系統中預設遵守國際海事法和公約的程序，以避免其闖入劃定的專屬經濟區。最重要的是，長期執行閑逛任務的自動艦艇需要使用可持續能源，以確保其任務不會對海洋環境造成任何損害。正如一份報告所提到的，二者之間的矛盾在于，對這些船只的開發進行監管時，"對雙重用途技術的控制不會阻礙有關自主性民用應用的科學研究，從而也不會阻礙經濟發展"。

隨著人類發展的每一個時代，海軍行動都在發生變化，隨著以網絡為中心的戰爭新時代的到來，海軍規劃者將相應地需要考慮到所有的可能性。基于人工智能的系統提供了超越人類可能的機會，為海上安全任務注入了新的熱情。然而，這些技術只有在不對稱的情況下才能在戰場上獲得技術優勢。海軍作戰人員、規劃人員和戰略人員需要認真思考這條自動化之路將把他們帶向何方。雖然否定人工智能系統的發展是在冒險，從長遠來看可能會付出高昂的代價，但從目前的情況來看，更上一層樓就會出現兩支都由人工智能系統指揮的海軍對峙的局面。在這種決策-行動周期完全崩潰的超戰爭場景中，海軍任務與海戰之間的界限可能會變得模糊不清。

軍用機器人技術是現代和未來戰爭的核心技術。該領域的進步與人工智能（AI）、量子計算和大數據等新興和顛覆性技術（EDT）的發展以及民用領域的突破密切相關。軍用機器人是可以根據算法執行自動化、自動或自主行動的系統。在軍事領域，機器人技術有望成為力量倍增器，降低武裝部隊的人力風險和成本，并對 21 世紀的戰略競爭產生重大影響。

隨著技術的進步和生產成本的降低，軍用機器人技術正變得越來越容易為更廣泛的行為者所利用。無人駕駛飛行器（UAV）是軍事機器人技術最發達的領域，最近的調查結果顯示，目前有 95 個國家在使用無人駕駛飛行器，其中 20 個國家擁有武裝無人機，另外 20 個國家正在尋求獲得這種能力。無人地面運載工具（UGV）和無人海上系統（UMS）的發展也日新月異。值得注意的是，無人地面運載工具所涉及的技術與某些民用工業--例如汽車工業--的技術相似，這使得這些系統的開發和生產更加容易，成本更低。由于海洋環境對無人系統仍具有挑戰性，因此 UMS 的設計難度更大。

由于大國擁有龐大的國防預算和研發（R&D）技術能力，預計它們將引領未來軍用機器人技術的開發、部署和使用。此外，大國之間重新開始的競爭也刺激了它們在這一領域的投資。大國在軍用機器人方面的政策、理論和能力是了解全球趨勢和軍用機器人潛在未來的基礎。因此，本文分析并比較了美國、中國和俄羅斯在以下方面的發展：(1) 與國防相關的創新政策；(2) 將軍用機器人技術融入軍隊的理論演變；(3) 不同類型軍用機器人技術的投資和能力。

圖 1：每個國家的 RAS 項目數量。(資料來源：B： B. Torossian 等人，"機器人和自主系統的軍事適用性"，海牙安全研究中心，2020 年 2 月：20）。

美國保持技術領先地位的目標

美國與國防有關的創新政策仍然依賴于冷戰時期的 "抵消戰略"，其目的是保持對競爭對手的技術優勢，以確保戰略主導地位。美國的投資力度超過其他任何國家，自 1983 年以來，每年用于國防創新的支出始終在 550 億美元以上。然而，美國國防部（DoD）的預算并不完全足以維持長期發展，因為電子戰技術的研發成本非常高昂。國防高級研究計劃局（DARPA）和國防創新單元（DIU）等政府機構之間的合作，以及與硅谷和世界上最好的私營科研機構和大學網絡的聯系，使美國在軍用機器人研發領域繼續保持領先地位。科學進步還得益于美國自由和以市場為導向的經濟體系。

在條令方面，美國認為使用軍用機器人可提供戰略、作戰和戰術優勢。機器人能力旨在威懾競爭對手，減少人員參與野戰任務的 "三D"（枯燥、危險和骯臟）。在缺乏適當條令的情況下，美國陸軍發布了一份題為《美國陸軍機器人與自主系統戰略》的指導性文件，詳細闡述了無人系統的四項主要戰術任務：（1）提高態勢感知能力；（2）提供后勤保障，減輕士兵的體力負擔；（3）促進移動和機動能力；（4）保護前線的人類部隊。這份文件于 2017 年發布，說明美國在將軍用機器人技術融入武裝部隊的條令思考方面領先于競爭對手。

在能力方面，美國的機器人武庫依然無與倫比。美國軍方目前擁有 26 種無人機，從微型無人機到大型無人隱形無人機應有盡有。美國還得益于在該領域數十年的經驗、強大的機構支持和最大的采購市場（預計到 2025 年將達到 94.8 億美元）。關于 UGV，美國正在逐步部署更多的系統，重點是機器人和士兵之間的有人無人單元組隊。海軍陸戰隊和美國陸軍都配備了 Milrem Robotics 公司的 THeMIS UGV，預計到 2025 年，整個 UGV 采購市場將增長兩倍，達到 3.845 億美元。UMSs 采購市場在質量和數量上的增長可能最為顯著，預計到 2025 年將達到 11.26 億美元。這涵蓋了海軍能力的整個范圍，從便攜式 Battlespace UUV 到 XLUUV 無人潛艇。國防部還開發了蜂群技術，使無人機群能夠集體行動，2017 年的 Perdix 測試就表明了這一點。

總體而言，美國在國防創新、條令演進和軍用機器人實戰方面的表現表明，它有能力繼續在這一領域占據主導地位。美國的軍事預算規模、軍民兩用和與軍事有關的研發力度，以及國防部各部門與一流科技大學之間的合作，都使美國在軍用機器人領域的競爭中占據主導地位。此外，美國還可以依靠與世界上一些經濟和技術最先進的國家（如日本、韓國和北約成員國）建立的龐大伙伴關系和聯盟網絡。國際合作，如澳大利亞、英國和美國之間的 AUKUS 三邊條約，主要側重于共享軍民兩用技術，從而為美國的國防創新努力起到了力量倍增器的作用。這是與俄羅斯和中國的顯著區別。圖 1 顯示了全球民用和軍用機器人與自主系統（RAS）項目的數量，并凸顯了美國（連同英國）在這一領域的主導地位。

圖 2：在國防、太空、機器人和運輸領域排名前五的國家。(資料來源：J： J. Gaida 等人，"ASPI 的關鍵技術追蹤--未來力量的全球競賽"，澳大利亞戰略政策研究所，2023: 17）。

中國在創新和軍用機器人領域的大幅趕超

自 2012 年起，中國開始實施一項名為 "軍民融合"（MCF）的國防創新政策。MCF 政策旨在促進中國民用技術企業與軍隊之間的融合。MCF 已成為中國的主要戰略措施之一，追趕技術更先進的國家，并在 2049 年超越美國成為全球領先強國。通過改革中國科學院，將研究機構、私營企業和國防企業集團改革，中國在開發創新技術方面達到了令人矚目的先進水平。然而有專家稱，中國還不能獨自確保整個先進電子或半導體供應鏈的安全。圖 2 顯示了國防、太空、機器人和運輸領域排名前五的國家。這凸顯了中國在新興技術開發方面的領先地位，其中包括與機器人相關的國防應用。

中國在將軍用機器人技術融入武裝部隊的條令方面也正在取得進展。正如一位觀察家所指出的，這是 "中國人民解放軍（PLA）從歷史上專注于國內安全和中國大陸防務向新興的在中國海岸以外部署軍事力量的條令演變 "的直接標志。通過 "前沿防御"（FD）概念，打算采用非對稱作戰手段，在近海擊敗更強大的對手。在這方面，EDT 是中國國防態勢的基礎，因為自動化和機器人化是 FD 的兩個組成部分。它們能讓解放軍更快、更明智地做出決策，應對更廣泛的威脅。據報道，中國正在考慮使用自主武器在戰場上取得戰術和作戰優勢的可能性。無人系統的實戰化和集成化也被視為中國尋求戰略首要地位的象征性基準。

中國正在大力投資人工智能和機器人能力：2018 年，與人工智能相關的國防支出達到 27 億美元，2019 年軍用機器人的收購市場占 14.4 億美元。中國軍用機器人相關發展在無人機領域引人注目。從 20 世紀 90 年代生產仿制無人機的低成本模型開始，中國已成為 "無人機橫向和縱向擴散的推動力"。中國現在可以生產與美國產品相媲美的尖端系統，如 GJ-11。中國向至少 16 個國家出口無人機就是這一成功的例證。雖然中國的無人潛航器過去并不特別先進，但現在已經取得了顯著的進步，例如攜帶輕機槍的 "利爪一號"。預計在 2019 年至 2025 年期間，UGV 采購市場將以年均 64% 的速度增長，達到 4.656 億美元。關于 UMS，中國正尋求通過 HS001 等無人駕駛系統挑戰美國的海上霸主地位。預計到 2025 年，中國的 UMS 采購市場將增長七倍，達到 8 億美元。

總體而言，中國已成為開發 EDT 的領頭羊，在某些關鍵軍民兩用技術方面超過了美國，如協作機器人和高超音速飛行器。過去幾年，中國的技術進步的確令人矚目。然而，在可預見的未來，中國經濟體制改革的緩慢、繁瑣程序以及人口和經濟方面的挑戰可能會帶來一定的限制。在國防創新方面，中國正努力超越西方體系，形成關鍵技術的獨立供應鏈。因此，成效是顯而易見的，也是巨大的，特別是考慮到其采購市場的預期大幅增長。但中國是否有能力在軍用機器人領域超越美國，目前尚不清楚。

俄羅斯為在技術競爭中的措施

俄羅斯在過去十年中修訂了與國防相關的創新政策。其中包括成立先進研究基金會（ARF），這是一個類似于美國 DARPA 的機構。2008 年，俄羅斯還在阿納帕建立了 "時代技術城"（Technopolis Era），這是一個類似于 "軍事硅谷 "的綜合體，用于開發和測試 EDT。Technopolis Era 的建立表明，俄羅斯政府正在努力 "發展一個廣泛的--而且仍在不斷擴大的--國防研發合作平臺網絡，其中包括武裝部隊、國家民事機構和私營機構"。迄今為止，這些舉措似乎并不成功，這主要是由于俄羅斯的創新表現不佳，以及 ARF 預算規模較小。俄羅斯在全球創新指數中排名第 45 位，在人工智能和其他 EDT 方面并不領先。此外，ARF每年的預算為6300萬美元，俄羅斯的投資遠遠低于美國和中國。俄羅斯國防工業還過度依賴外國制造的電子產品和半導體，因為國內幾乎不具備這方面的生產能力。2022 年俄羅斯入侵烏克蘭后，西方國家對俄羅斯實施制裁，使問題更加嚴重。圖 3 顯示了自 2019 年 1 月以來對俄羅斯的半導體出口變化情況。

圖 3：2019 年 1 月至 2022 年 11 月對俄羅斯的集成電路出口額。(資料來源：D. Andrew et al： D. Andrew 等人，"俄羅斯在美國和盟國的出口限制下轉移進口來源"，華盛頓國際貿易協會，2023 年 1 月：13）。

在條令層面，大多數觀察家認為，在新一代戰爭（NGW）范式下改革后的俄羅斯軍隊將使俄羅斯能夠進行現代聯合作戰和混合戰爭，包括使用軍用機器人。該范式的一個目標是用機器人取代約 30% 的人類部隊。同樣，俄羅斯 2019 年的主動防御（AD）作戰概念依賴于先發制人化解試圖攻擊本國的敵人的邏輯，包括通過廣泛使用 EDT。俄羅斯繼續尋求用機器人取代其武裝部隊中的某些人類任務，據報道，俄羅斯還尋求為機器人分配直接作戰任務。俄羅斯已投資開發 FEDOR 等仿人機器人，這些機器人將能夠攜帶武器并執行基本的步兵任務。然而，俄羅斯似乎并沒有像大多數專家在俄烏戰爭前所認為的那樣，將機器人系統納入其武裝力量條令。這表明俄羅斯在這一領域落后于美國和中國。

近年來，俄羅斯在機器人系統的研發和集成方面投入了大量資金。無人機幾乎已被整合到各個軍事層面，并得到越來越多的使用。俄羅斯的工作重點是生產成本低廉的戰術無人機，如 S-70 Okhotnik 或 Grom。預計到 2025 年，無人機采購市場將達到 10 億美元。鑒于其陸地大國的歷史定位，俄羅斯正在大力發展 UGV。UGV 采購市場預計將從 2019 年的 9000 萬美元增長到 2025 年的 3 億美元。據報道，俄羅斯武裝部隊在敘利亞和烏克蘭的行動中使用了各種類型的 UGV，從而積累了戰場經驗。然而，這些系統（如 Uran-9）大多表現不佳。俄羅斯沒有優先發展 UMS，主要是因為缺乏技術專長和資金。除了 "波塞冬"--據說是一種正在研發的核動力和核能力系統--俄羅斯的 UMS 不太可能達到美國或中國的水平。預計到 2025 年，俄羅斯 UMS 的采購市場將達到 8180 萬美元。

總體而言，即使在 2022 年與烏克蘭開戰之前，俄羅斯也在竭力發展反彈道導彈。這包括其國防相關創新政策改革不成功，機器人技術投資和性能水平遠低于美國和中國。西方對大多數工業產品和技術的制裁削弱了俄羅斯開發和生產軍用機器人的能力。俄羅斯被中國臺灣半導體制造公司和英特爾等集成電路行業領先企業列入黑名單，中國拒絕向其提供先進技術，這些都是重大制約因素。然而，俄羅斯仍有可能通過白俄羅斯、土耳其和中國等國獲得西方制造的敏感先進技術，盡管獲得的速度和成本要低得多。此外，雖然俄羅斯在 NGW 范式下的條令發展似乎提高了其軍事能力，但其武裝力量在烏克蘭的表現卻表明并非如此。事實上，20 世紀的軍事條令概念似乎仍占主導地位。

結論

三大軍事強國--美國、中國和俄羅斯（在較小程度上）--在發展軍用機器人技術的戰略競爭中處于領先地位。有三個指標可用來評估和比較它們在這一領域取得的進展。

在與國防有關的創新方面，美國處于領先地位。美國可以利用其比較優勢，如龐大的軍事預算、硅谷與軍事技術發展的聯系以及強大的學術和研究機構網絡。然而，中國的軍民融合政策正在迎頭趕上，在創新能力方面正在縮小與美國的差距。中國已經在一些關鍵領域處于領先地位。俄羅斯無法對其國防創新體系進行連貫的改革，而且在創新方面投入的資金有限，這意味著俄羅斯將難以保持競爭力。

對條令的分析表明，這三個國家的目標都是越來越多地將軍事任務交給機器人系統。美國和中國在將軍用機器人技術納入武裝部隊的計劃概念發展方面走在前列。更具體地說，這兩個國家在考慮何時以及如何將無人駕駛飛行器用于軍事應用方面取得了重大進展，而俄羅斯卻未能做到這一點，在對烏克蘭的戰爭中，機器人系統的出現微乎其微。

就能力而言，美國在軍用機器人領域的投資規模仍然無與倫比。美國也是唯一開發和采購海陸空全方位能力的國家。中國在過去十年中取得了長足的發展，可以想象，中國將在多個領域挑戰美國的軍事主導地位。俄羅斯在軍事機器人系統方面的支出僅是美國和中國的一小部分，盡管它在 UGV 領域取得了進步。未來，俄羅斯很可能能夠在一些利基市場上競爭，比如低技術含量的戰術無人機，但總體而言，它很可能會繼續落后于其他兩個軍事大國。

歸根結底，通過對這些國家在三項指標上的比較可以發現，美國很可能仍將是軍用機器人研發和實戰方面的領先大國，而中國正在成為一個嚴重的競爭對手。在不久的將來，俄羅斯實際上將退出高水平的競爭，特別是在其與烏克蘭的戰爭造成國防和經濟后果之后。因此，軍事機器人領域的大國競爭已成為中美之間的二元競爭。

不過，地區大國也將在某些領域展開競爭。技術先進的國家，如以色列、英國、澳大利亞和歐盟成員國，都在增加軍用機器人的研發項目（見圖 1）。因此，可以預計，未來美國和中國這兩個大國將在軍用機器人領域占據主導地位，而中小強國則可能在某些細分領域處于領先地位。

在這個前所未有的技術驅動轉型時代，比以往任何時候都更需要積極投資開發強大的人工智能（AI），用于兵棋推演以支持決策。通過推進人工智能系統并將其與人類判斷力相結合，將能夠增強全域感知，提高決策周期的速度和質量，為新的行動方案提供建議，并更迅速地反擊對手的行動。因此，必須加快人工智能的發展，以幫助更好地應對目前需要人類智慧才能應對的現代挑戰和困境的復雜性，并在可能的情況下嘗試超越人類智慧--不是取代人類，而是以機器的速度增強人類決策并為其提供更好的信息。盡管深度強化學習在智能體行為開發方面不斷取得令人鼓舞的成果，可用于戰斗建模和模擬中常見的長視距復雜任務，但仍需進一步研究，才能使人工智能的規模擴大到能夠處理兵棋推演中錯綜復雜的廣闊狀態空間，從而進行概念開發、教育或分析。為了幫助應對這一挑戰，在研究中，正在開發和實施一個分層強化學習框架，其中包括多模型方法和維度不變觀測抽象。

利用人工智能進行兵棋推演

鑒于這些令人擔憂的活動以及最近在人工智能變革能力方面取得的突破，顯然必須開始更認真地投資于專門用于兵棋推演的人工智能開發。美國國家人工智能安全委員會（NSCAI）[27]詳細闡述了兩個信念：（1）"計算機系統解決問題和完成原本需要人類智慧才能完成的任務--在某些情況下甚至超過人類的表現--的能力迅速提高，正在改變世界"；（2）"人工智能正在擴大美國已經進入的脆弱窗口"。因此，有鑒于此，NSCAI得出結論："美國必須立即行動起來，將人工智能系統投入實戰，并在人工智能創新方面投入更多的大量資源，以保護美國的安全，促進繁榮，保障民主的未來"[27]。NSCAI [27] 認為，通過推進人工智能系統并將其與人類判斷力相結合，將能夠增強全域意識，提高決策周期的速度和質量，為不同的作戰行動提供建議，并更迅速地反擊對手的行動。

盡管美國在大多數領域都享有軍事優勢，但機器學習（ML）的擴散已開始為競爭對手和其他國家行為者提供無數的破壞機會[28]。因此，現在比以往任何時候都更有必要積極開展研究和實驗，以便對人工智能的優缺點以及如何將其用于規劃和兵棋推演有一個扎實的了解，只有這樣，國防部才能更好地做好準備，以應對戰略突襲和破壞[28]。例如，如今的作戰行動分析主要側重于評估友軍的計劃，而很少強調對手可能會如何根據自身的目標和能力做出反應[26]。盡管不遺余力地試圖了解對手的想法以及他們在沖突中會如何行動，但總是會受到自己想象力的限制。托馬斯-謝林（Thomas Schelling）在他的 "不可能定理"（Impossibility Theorem）中說得最好： "一個人，無論他的分析多么嚴謹，想象力多么豐富，都不可能做的一件事，就是列出一個他不會想到的事情清單"[29]。人工智能支持的兵棋推演甚至有可能克服這一限制，創造出有自己目標的智能體，而這些智能體并不一定受限于思維和計劃方式，因為思維和計劃方式通常是通過幾十年的經驗根深蒂固的。此外，僅從數據中學習新的行為，人工智能就能自動執行原本需要人類智慧才能完成的任務[30]。

雖然在機器學習領域已經開展了大量研究，但兵棋推演和軍事規劃與迄今為止使用人工智能解決的傳統問題--如圖像分類和自然語言處理--有很大不同。任務分析和規劃通常需要人類的直覺和啟發式方法來限制搜索問題的規模 [28]。雖然啟發式方法確實能更容易地找到可接受的解決方案，但這些解決方案的可擴展性或可靠性通常不足以評估可能出現的大量突發情況 [28]。此外，直覺也可能在非常復雜的問題中失效，例如那些涉及到有許多不同參與者的高維空間以及復雜的武器和傳感器交互的問題[28]。不幸的是，這些復雜性正是可能決定未來戰爭的特征[26], [28]。

幸運的是，迄今為止，競技游戲已成為學習如何實施人工智能以支持兵棋推演的良好試驗平臺。早期的成功包括掌握跳棋[32]、五子棋[33]、國際象棋[34]和圍棋[35]。人工智能方法在視頻游戲中也取得了成功，如 Atari 游戲 [36]、超級馬里奧兄弟 [37]、Quake III [38]、Dota 2 [39]、星際爭霸 II [40] 和無上限德州撲克 [41]。然而，競技游戲通常都有一套固定的規則、確定的參數和基于已知變量的可預測結果。雖然這些游戲能為戰略、決策和風險評估提供有價值的見解，但真實世界中的兵棋推演場景往往更加復雜--可能的初始游戲狀態更多，分支系數更大，因此結果更加難以預測。因此，如何將人工智能從這些游戲中獲得的成功轉化為真正的軍事行動是一項挑戰。不過，從這些游戲中獲得的人工智能學習和適應能力方面的進步，為人工智能在作戰模擬中更細致的應用奠定了堅實的基礎。

利用 "半人馬 "概念進行兵棋推演

正如 CeTAS 報告[31]所詳述的那樣，可以采用大量不同的方法來利用人工智能支持兵棋推演；不過，在本文剩余部分的范圍內，將討論人工智能與兵棋推演的關系，即創建能夠在戰斗建模和模擬所特有的龐大而復雜的狀態空間中做出理性決策的智能體。

然而，要證明人工智能能夠贏得游戲或取得超人的表現，只是證明人工智能確實能為兵棋推演者、作戰規劃者和戰場指揮官提供有用見解的第一步[42]。盡管如此，設想這些智能體將成為創建現代決策輔助工具的基礎，與更傳統的工具相比，這些工具能為決策者提供更高的準確性、速度和靈活性[28]--有可能加快決策過程并提供關鍵的洞察力。隨著進一步深入多域作戰[26]，在面對人工智能對手時，忽視這一步會帶來巨大風險。

雖然人機協作的概念最初是由 Licklider 在 1960 年提出的[43]，但前國際象棋世界冠軍加里-卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）在 1997 年輸給 IBM 的 "深藍"（Deep Blue）[44]多年后，首次提出了 "半人馬國際象棋"（Centaur Chess）的概念。盡管被人工智能擊敗，卡斯帕羅夫并沒有將人工智能視為一種威脅，而是鼓勵將人工智能視為一種工具，當它與人類的能力相結合時，可以帶來前所未有的成就[44]。卡斯帕羅夫在他的著作《深度思考》（Deep Thinking： 機器智能的終點和人類創造力的起點[44]》一書中，卡斯帕羅夫強調了利用人類和機器互補優勢的必要性。計算機擅長暴力計算，每秒能分析數百萬個局面，同時輕松計算出最佳的近期戰術行動。另一方面，人類對戰略、創造力和考慮特定棋步長期影響的能力有更深刻的理解，而這一切主要靠直覺[44]。卡斯帕羅夫認為，人類的直覺和機器的計算結合在一起，往往能比頂尖特級大師或計算機單獨發揮出更強的棋力。卡斯帕羅夫指出，在許多情況下，即使是排名相對較低的棋手與計算機配對也能勝過頂級特級大師。

有趣的是，卡斯帕羅夫還指出，隨著計算機國際象棋程序變得越來越強大，人類棋手在這種半人馬合作關系中的角色也發生了變化。最初，人類專注于戰略，而計算機則專注于戰術，但隨著國際象棋人工智能的改進，人類越來越多地開始扮演 "質量控制 "的角色，確保計算機推薦的棋步與人類更廣泛的戰略目標相一致[44]。事實上，卡斯帕羅夫經常說，國際象棋的未來可能不是人類與機器的對決，而是人類與機器配對，使用何種界面，能下出最好的棋。這種合作融合了機器的計算能力和人類提供背景、理解和直覺的能力--這種協同作用所產生的棋藝水平超過了任何一方單獨發揮所能達到的水平。

為兵棋推演開發人工智能

雖然有許多不同的人工智能技術和方法可以應用于兵棋推演，如監督學習、無監督學習、遺傳算法、自然語言處理、決策樹、專家系統、博弈論、對抗網絡等，但本文主要關注的是推進強化學習（RL）領域的需求，以支持為兵棋推演開發智能體行為。

說到機器學習，主要有三種類型：監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習依賴于標注數據，每一組輸入都有相應的預期輸出。它類似于范例學習，最適合圖像分類、回歸和語音識別等任務。相反，無監督學習不依賴于標記數據。相反，它能發現數據中的模式或結構，比如對數據點進行分組或聚類，最適合異常檢測、降維和數據分割。值得注意的是，還有其他類型的機器學習，如遷移學習、主動學習、自我監督學習等；不過，這些通常是上述兩類學習的擴展或組合。

雖然戰爭的基本性質保持不變，但軍事戰略仍在根據新技術帶來的能力不斷演變。因此，軍事領導人必須了解新興的顛覆性技術，以保持部隊的相關性。量子技術就是這樣一種技術，由于其在廣泛領域的潛在應用，它在過去幾年里受到了廣泛關注。特別是，量子技術有望通過大幅提升當前的軍事技術，在戰爭的各個領域實現突破。本文基于現實評估，探討了量子技術在國防領域的三大應用--量子計算、量子傳感和量子通信--及其對未來戰爭的影響。

隨著美國國家戰略重點轉向與大國競爭，對美國海軍陸戰隊是否能滿足美國需求提出了質疑。海軍陸戰隊目前的兵力設計是針對大規模兩棲聯合強行進入作戰（JFEO）和岸上持續作戰而優化的。然而，隨著遠程精確導彈、先進預警雷達、無人機（UAV）和網絡能力在全球的擴散，美國前國防部長羅伯特-蓋茨（Robert M. Gates）以及新美國安全中心（Center for a New American Security）和戰略與預算評估中心（Center for Strategic and Budgetary Assessments）的學者們對海軍陸戰隊數十年來的多海軍陸戰隊遠征旅兩棲聯合強行進入作戰（JFEO）組織設計和相關投資提出了質疑。作為回應，海軍陸戰隊第 38 任司令戴維-伯杰（David H. Berger）將軍于 2020 年 3 月宣布了 "兵力設計 2030"（Force Design 2030），概述了海軍陸戰隊當前兵力設計的不足之處以及變革的必要性，以保持海軍陸戰隊在競爭環境中與先進的同級競爭對手的相關性。

《2030 年部隊設計》是適應性的縮影，是一種應對選擇性壓力的生存機制。迫使海軍陸戰隊進行變革的主要選擇性壓力之一是同行競爭對手的技術以前所未有的速度進步。雖然技術本身并不會改變戰爭的根本性質，但它肯定會影響必須采用的制勝戰略。由于技術在國家安全中的重要性，美國政府每年繼續投入數十億美元資助國防實驗室，如國防高級研究計劃局（DARPA）、海軍研究辦公室和陸軍研究實驗室。這些研究機構開發新的國防技術，并隨時向領導人通報這些技術可能對戰爭各個方面產生的影響。不過，海軍陸戰隊的最終責任是采用和調整這些新技術，使其能夠為聯合部隊提供相關的獨特能力。各級領導層對新興技術的進一步了解將加速新技術的采用，這也是快速技術進步的要求。本文是作者試圖提高人們對量子技術這一重大新興技術和潛在顛覆性技術及其對未來戰場潛在影響的認識，從而使海軍陸戰隊能夠共同積極地維持一支適合未來需求的部隊。

結論

量子技術不會取代現有技術，相反，它將增強現有技術。量子密碼分析可以使美軍，特別是海軍陸戰隊在進攻和防御領域的網絡行動多樣化。抗量子算法的發明和實施就是網絡防御的一個例子。量子優化算法可以解決各種優化問題，包括但不限于路線規劃、供應鏈、多無人機部署和導彈防御，在提高作戰效率的同時減少所需資源。量子模擬可以開發出更輕、更堅固、更節能的材料，使海軍陸戰隊能夠在分布式環境中以更輕的足跡維持更長的時間。量子傳感器可以實現擴展導航和寬帶無線電頻率接收，同時占用空間更小，幾乎沒有電磁特征。量子網絡可提供高水平的通信安全，并實現量子信息的分發。

值得注意的是，由于實施方面的工程挑戰，這些應用仍停留在理論層面。第二次量子革命的大多數技術距離實際應用還有幾十年的時間。海軍陸戰隊不應該太有遠見，因為它必須能夠隨時投入戰斗--但同時，它也不應該太近視，以免在未來落伍并失去相關性。美國同行競爭對手的技術突飛猛進，要求海軍陸戰隊迅速采用新技術。及時合理地獲取、發展條令并在戰術上運用新技術的一個先決條件是，各級領導層要保持對新興顛覆性技術的集體認識，以便海軍陸戰隊能夠適當地組織、裝備和訓練海軍陸戰隊員，使其成為國家未來的替補部隊。

一種新的軍事力量倍增器正在出現。這就是軍事物聯網（MIoT），一個從不斷擴大的網絡來源中獲取數字數據并加以整合，從而創建一個多維情報和行動世界的世界。軍事物聯網由許多技術促成，其中有些是我們熟悉的技術，有些是新技術，但由于設備互操作性的進步和信息處理能力的提高，所有技術都在不斷融合。MIoT 正在成為新的軍事前線，帶來了非凡的能力進步，但也帶來了規劃、管理和部署方面的挑戰。

我們生活在一個互聯的世界。在這個世界里，任何類型的設備或機器，無論是數字還是模擬的，都可以利用體積小、重量輕、價格低廉的無線傳感器和交換機連接到網絡上。所創建的網絡可能在設計上受到限制（即所謂的 "邊緣計算 "模式），也可能是全球數據云的組成部分。但原則上，一切都可以與其他一切相連接。對于軍方來說，這為情報和實時控制從交通或基礎設施管理到動能戰場等各種情況創造了可能性。

從傳感技術中獲取情報并非新生事物。在軍事領域，它已有一個多世紀的歷史。例如，英國陸軍在第一次世界大戰中設計的坑道傳感器。在西線靜止的塹壕戰中，地道挖掘成為一種重要的進攻戰術，陸軍缺乏監聽敵方地道挖掘活動的人員；取而代之的是安裝了遠程傳感器（Tele-geophones 和 Seismo Microphones），只需兩名士兵在中央監聽交換站就能監測 36 個地點。

在第二次世界大戰中，雷達技術脫穎而出，這項傳感技術于 1904 年由德國研究人員首次申請專利，但在成為重要工具之前一直被忽視。隨后，美國在 20 世紀 50 年代部署了聲音監視系統來探測蘇聯潛艇。

所有這些傳感器技術都使用網絡中的遠程設備來整合數據，從而提高數據在沖突中的價值。但是，這些設備成本高昂，有時還不可靠，最常見的是有線設備，其帶寬、數據存儲容量和處理能力近乎無限，早于互聯網時代。

軍事物聯網則不同。如今的傳感器無處不在，具有移動性。它們可在從移動電話蜂窩網絡到安全點對點通信等各種通信網絡中運行。它們可以在大范圍內以低功耗運行（如已在樓宇管理系統中廣泛使用的 WLAN 網絡），并可在不使用服務的情況下持續運行數年。它們可以報告機器和設備的位置和狀態，執行命令，或使用生物識別數據來識別人員和監控生活功能。最重要的是，它們具有潛在的互操作性，能夠將數據輸入各種網絡和機器智能功能。

要實現物聯網的潛力，面臨的挑戰相當大。它需要高水平的組織技能和數據處理能力，以整合普適傳感、普適計算和普適通信。軍事組織必須能夠接受來自各種動態傳感器的信號，如靜態地面傳感器和士兵佩戴的傳感器，以及來自固定和移動設備的數據，包括來自無人機和衛星的情報。它們需要敏捷地跟上不斷變化的技術，同時向潛在對手隱藏自己的能力和知識。

例如，在五年或十年后，MIoT 技術確實有可能讓士兵舉起一個手掌大小的設備，只需輕觸按鈕，甚至在黑暗中，就能在幾秒鐘內知道周圍每個人的身份。然而，要實現這一目標，就必須具備連接多個數據庫和匯集一系列探測技術的能力。這種態勢感知的好處還必須與公民的隱私權和數據保護權相平衡。

圖 1：指揮網絡

只要能夠應對這些挑戰，就有機會創建一個以無與倫比的豐富信息為基礎的領域，其高速、高帶寬網絡既安全又不受干擾，互聯和自愈網絡及數據庫支持人工智能實時決策，豐富的數據與軍事組織及其條令完全融合。

將人工智能（AI）融入陸軍后勤工作，可以徹底改變供應鏈管理、優化資源配置并增強決策能力。不過，這需要采取全面的方法，解決實施過程中的挑戰和問題。

人工智能技術的迅猛發展為將其應用于包括陸軍后勤在內的各行各業提供了新機遇。認識到人工智能的潛力，陸軍應努力大規模利用其能力，并將其應用到戰術層面，以改善供應鏈管理、資源分配和決策過程。通過與《聯合出版物 4-0：聯合后勤》、《野戰手冊 4-0：維持行動》和《陸軍條令出版物 4-0：維持》中概述的指導原則保持一致，陸軍可以在日益復雜和快速發展的世界中發展適應性強、反應迅速和有效的后勤行動。然而，將人工智能融入陸軍后勤工作會帶來一些挑戰和問題，如在自動化與人類專業技能之間找到最佳平衡點、確保強大的網絡安全、解決倫理問題以及使勞動力適應不斷變化的技術環境。本文探討了在陸軍后勤中整合人工智能的潛在優勢和劣勢，并討論了在最大限度地提高效益的同時，最大限度地降低風險和解決與實施人工智能相關的問題所需的全面方法。

最大化供應鏈管理： 真實案例

人工智能在大幅提升陸軍供應鏈管理方面的變革能力毋庸置疑。正如美陸軍物資司令部前司令埃德-戴利（Ed Daly）將軍所強調的那樣，人工智能對于實現實際后勤所需的相關速度至關重要。他的愿景是將人工智能和機器學習無縫融入陸軍后勤流程的方方面面，從而為戰場上的士兵提供無與倫比的效率和及時支持。為支持這一觀點，《國際生產經濟學雜志》上發表的一項研究顯示，將人工智能融入供應鏈管理可將效率提高 20% 或更多。

人工智能分析海量數據、預測未來趨勢和資源分配需求的能力是陸軍后勤的另一大優勢。通過利用人工智能驅動的分析，陸軍可以更精確地預測士兵的需求，確保重要物資在正確的時間和地點到達目的地。此外，預測分析還能通過簡化人員和裝備分配來優化陸軍行動。陸軍后勤中的預測分析可以確定車輛部件何時需要更換，從而在故障發生前進行主動維護。這種方法可節省大量成本并提高運營安全性，減少因維護和事故而計劃外停機的可能性。此外，預測性分析還可以通過預測供應需求和驗證在正確的時間和地點是否有正確的資源來完善供應鏈管理。這一戰略可提高運營效率、縮短交付周期并提高供應鏈的可見性。

自適應后勤與決策： 對實時信息做出反應

適應當地快速變化條件的能力是現代軍事行動的重要組成部分。適應性后勤和決策對于維持陸軍在復雜環境中的有效性和反應能力至關重要。人工智能通過提供實時信息、復雜的分析和先進的決策支持工具，有可能徹底改變軍事后勤的這一方面。

人工智能在適應性后勤方面的一個重要優勢是它有能力收集和分析來自各種來源的大量數據，包括傳感器、衛星和其他情報平臺。此外，人工智能還能訪問來自不同陸軍源系統的記錄系統數據，如全球指揮與控制系統-陸軍、后勤現代化計劃、港口自動化工具和運輸協調員移動信息自動化系統 II。人工智能還可以利用非陸軍系統，如全球決策支持系統和后勤功能區服務。通過這種全面的數據分析，可以做出更明智的決策，提高后勤效率。

這些信息可為作戰環境提供全面的最新情況，使指揮官能夠根據實時情報做出明智決策。通過獲取準確及時的數據，陸軍可以更有效地應對新出現的威脅，最大限度地降低風險，并抓住機遇。

除了提供實時信息外，人工智能還能通過識別人類分析人員可能不易察覺的模式和趨勢來加強決策。通過機器學習算法和先進的數據分析，人工智能系統可以發現隱藏的相關性，并產生可操作的見解，為戰略和戰術決策提供依據。例如，人工智能可以幫助預測敵人的動向，預測后勤瓶頸，或在潛在的供應鏈中斷發生之前加以識別。有了這些洞察力，指揮官就能做出更明智的決策，更有效地分配資源，并在戰場上保持競爭優勢。

人工智能還能通過自動化某些后勤規劃和決策環節，提高陸軍應對突發事件和緊急情況的能力。例如，人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的環境條件或供應鏈的突然中斷，自動調整物資和人員的路線。通過實現這些流程的自動化，陸軍可以最大限度地減少延誤，并確保將關鍵資源運送到最需要的地方，即使在不確定和逆境中也是如此。

人工智能在適應性后勤中的另一項應用涉及使用模擬和優化技術來支持復雜多變條件下的決策。人工智能驅動的模擬模型可以幫助指揮官探索各種場景，評估潛在的行動方案，并確定實現目標的最有效策略。這可以使后勤計劃更加穩健、更具彈性，并提高任務的整體成功率。

反駁意見

雖然將人工智能融入陸軍后勤會帶來諸多益處，但也有合理的擔憂和潛在的弊端需要考慮。一些批評者認為，依賴人工智能可能會導致過分強調技術，而忽視人的經驗和直覺，而人的經驗和直覺在復雜和不可預測的情況下至關重要。人工智能有可能造成虛假的安全感，導致過度自信和戰略失誤。

此外，與實施人工智能技術相關的巨大成本，如基礎設施升級、軟件開發和持續維護，可能會超過潛在的好處。預算限制和相互競爭的優先事項可能會使為人工智能集成分配足夠的資源變得具有挑戰性，從而可能限制其有效性。

另一個令人擔憂的問題是人工智能系統易受網絡攻擊和敵方操縱。隨著人工智能驅動的后勤系統對陸軍行動越來越關鍵，它們也成為對手試圖破壞或損害軍事能力的高價值目標。制定強有力的網絡安全措施至關重要，但無法保證這些防御措施在應對快速發展的威脅時始終有效。

此外，還要考慮與軍事后勤中的人工智能有關的倫理問題。使用人工智能可能會導致決策偏差、缺乏透明度或意想不到的后果。必須明確界定人工智能系統行動的責任，以確保在出現錯誤或故障時能追究責任。

最后，將人工智能融入陸軍后勤可能會給后勤軍事職業專業帶來意想不到的后果。雖然特定任務的自動化可以提高效率，但也可能導致工作崗位的轉移，并需要對勞動力進行大量的再培訓。確保陸軍能夠適應這些變化并保留一支熟練的勞動力隊伍至關重要，但這需要持續的努力和投資。

雖然反駁意見中提出的擔憂不無道理，但必須指出，不應完全否定整合人工智能的潛在好處。相反，有必要采取一種平衡的方法，仔細考慮與人工智能實施相關的風險和挑戰，同時尋求利用其在陸軍后勤中的變革潛力。通過制定全面的戰略，陸軍可以解決這些問題，最大限度地發揮人工智能集成的效益。

結論

將人工智能融入陸軍后勤工作，為徹底改變供應鏈管理、優化資源配置和加強決策過程提供了眾多機會。然而，至關重要的是要認識到并解決與實施人工智能相關的挑戰和問題，如在自動化和人類專業知識之間取得適當平衡、確保強大的網絡安全、解決道德問題以及使勞動力適應不斷變化的技術環境。

為了充分利用人工智能的潛力，陸軍應采取全面的方法，包括投資人工智能基礎設施、促進公共和私營部門之間的合作、為人員提供持續的教育和培訓，以及制定強有力的網絡安全措施。此外，必須就人工智能在軍事后勤中的道德影響保持公開對話，并建立明確的指導方針和問責結構，以確保負責任地部署人工智能。

通過采取全面的方法，陸軍可以克服與人工智能集成相關的挑戰，釋放其變革潛力，并在日益復雜和快速發展的全球安全環境中保持競爭優勢。

從 20 世紀 70 年代開始，軍事理論家們開始預測，高精度常規武器與先進傳感器網絡的結合將徹底改變未來戰爭的特點，使快速精確的攻擊能夠迅速壓倒對手，為取得決定性的軍事勝利創造機會。幾十年后的今天，這一愿景的重要部分似乎已經實現；越來越精確的常規武器和大型傳感器網絡使美國等大國能夠在快速軍事行動中戰勝武器裝備較差的對手，如伊拉克、塞爾維亞、阿富汗和利比亞。盡管大多數人都承認，這些軍事勝利的政治結果遠沒有那么具有決定性，但許多分析家仍然預測，未來精確常規武器將繼續推動更具決定性的常規戰爭，讓采用并最好地利用這種武器的一方戰勝對手。

美國精確武器在戰場上取得的巨大成功是不可否認的，但它們并不能為未來的精確武器沖突提供特別好的指導。美國的成功反映了不成熟的精確軍事革命，在這場革命中，美國享有擁有此類武器的巨大優勢，而對手卻沒有。然而，隨著我們深入 21 世紀，精確常規革命的早期階段正迅速讓位于更加成熟的階段，在這一階段中，此類武器的擴散和廣泛采用將出現與美國早期軍事成功基本無關的新動態。未來大國之間的戰爭很可能會趨向于時間更長、曠日持久的沖突，因為超級大國會尋求在不升級到核戰爭的情況下脅迫對方。大量的精確常規武器非但不會緩解這種困境，反而可能會加劇常規軍事僵局，雙方都會削弱對方的力量投射能力。今天，我們很可能正在烏克蘭看到這種僵持沖突的一個版本。

在探索精確制導戰爭的未來時，軍事分析家們最好考慮一下以往軍事革命的歷史模式，在這些革命中，早期采用者的最初主導地位經常讓位于能力擴散的成熟制衡。以往的此類革命起初似乎為長期存在的軍事困境提供了獨特的技術解決方案，但隨著這些技術被更廣泛地采用，作戰人員一再重新認識到，在戰勝擁有類似武裝的對手時，在制造大規模武器和投射力量方面的基本軍事優勢與以往一樣重要。美國與其為追求神話般的精確 "銀彈 "而削弱其整體兵力，不如考慮如何使精確打擊武器最好地支持所需的平衡兵力，以威懾未來的短期或長期常規戰爭，并在必要時取得勝利。

軍事革命，過去和現在

幾個世紀以來，新技術周期性地以戲劇性的方式改變著戰爭的特征，這一過程通常被稱為軍事革命。長期以來，歷史學家一直在研究新興技術對戰爭的影響，而以政策為導向的軍事革命研究則起源較晚。20 世紀 70 年代，美國軍事改革者在反思國家最近在越南的失敗后，開始實施提高美國常規兵力殺傷力和反應能力的計劃，更加強調利用由先進傳感器精確制導的彈藥在戰場上擾亂和擊敗對手。幾十年來，各國軍隊一直在努力提高武器的精確度，而美國軍事改革者則首先通過 "突擊突破 "等計劃和 "空地作戰 "等新條令發展，系統地尋求利用精確武器和網絡化傳感器的優勢。到 20 世紀 70 年代末，蘇聯元帥尼古拉-奧加爾科夫（Nikolay V. Ogarkov）用劃時代的語言將美國的軍事改革描述為一場軍事技術革命，這場革命不僅將改變歐洲常規兵力的平衡，還將從根本上重塑未來戰爭的特征，使技術優勢的作戰者能夠迅速、果斷地解除對手的武裝并擊敗對手。

伊拉克軍隊在 1991 年的 "沙漠風暴 "行動中被迅速摧毀，表明蘇聯對軍事革命的這種預測很可能是有先見之明的。就在蘇聯解體的同時，美國的戰略家們也在借鑒奧加爾科夫的理論來探索軍事技術發展的未來，以求對新出現的安全環境有所了解。到 20 世紀 90 年代中期，軍事技術革命或軍事事務革命（RMA）的概念已成為美國國防政策分析的主要內容。從那時起，通過精確制導武器、先進傳感器和網絡化指揮控制（C2）能力的結合來追求決定性的軍事優勢，推動了美國的許多軍事創新和條令。

然而，1991 年波斯灣戰爭后，美國并非唯一對精確制導 RMA 的可能性印象深刻的國家。雖然美國戰略家們試圖擴大他們在海灣戰爭中獲得的優勢，但俄羅斯等的理論家們卻集中研究先進精確制導武器的效用。將傳感器、網絡和遠程精確火力結合起來，建立了一個反介入/區域封鎖系統，以威懾美軍，并在必要時阻止美軍在周邊集結以發動決定性攻擊。當代戰略家們撰文指出，有必要效仿美國在使用精確制導武器方面的成功經驗，破壞對手的軍事系統，迅速取得決定性勝利。俄羅斯軍事思想家也認識到遠程精確火力和先進的電子戰與網絡戰能力對威懾和破壞北約沿其邊境干預的重要性，盡管在烏克蘭的糟糕表現讓人懷疑俄羅斯軍方對這種能力的追求有多有效。盡管如此，考慮重返戰略競爭的美國戰略家們面對的對手在廣泛的技術能力、作戰概念和制勝理論上都有相似之處。

精確打擊軍事革命已進入托馬斯-馬亨肯（Thomas G. Mahnken）所說的 "成熟階段"。在這一階段，早期創新在國際體系中擴散，并被大規模復制。重要的是，軍事革命的成熟往往與早期采用者迅速喪失優勢有關。

早期的非對稱優勢隨后走向成熟，對稱性不斷增強，這種模式在歷史上屢試不爽。近代早期的西班牙軍隊利用火器、聯合武器戰術和財政軍事國家建設稱霸歐洲戰場--直到他們的眾多對手復制并超越了他們的成就。拿破侖的軍隊在作戰組織和社會動員方面也享有類似的優勢，直到他的對手通過采用法國的創新技術來適應。普魯士利用鐵路和電報進行大規模動員，建立了德意志帝國，但在第一次世界大戰中，德國面對同樣組織嚴密的對手時卻無法復制這一成功。第二次世界大戰初期，德國在裝甲戰中迅速取得了成功，但在戰爭的最后幾年，盟軍同樣對其進行了改造。

核革命

早期開發、隨后迅速適應的軍事革命進程在核武器的發展中也很明顯。美國在第二次世界大戰的最后幾天率先生產出第一批核武器。美國領導人希望核武器能在美國重建國際秩序的同時威懾并在必要時擊敗未來的侵略。然而，蘇聯和英國領導人也很快決心發展核武庫，以確保自身的安全和地位。

雖然美國領導人很快就掌握了核武器的革命性政治潛力，但美國軍事戰略家們卻在如何利用這種新武器實現戰時目標的問題上苦苦掙扎。至少在最初，美國軍事領導人將核武器視為戰時轟炸計劃的延伸。在未來的戰爭中，美國將利用其小型核武庫摧毀對手的工業戰爭制造能力。如果對手不屈服，美國將調動其龐大的常規軍事資源，在戰場上擊敗癱瘓的對手，就像當年對付軸心國一樣。因此，美國軍事領導人在戰后初期一直專注于與遠距離運載核武器相關的技術和作戰問題，特別是通過組織美國空軍。通過投資核武器，美國政治領導人希望抵消蘇聯在常備常規兵力方面的優勢，遏制蘇聯的影響力，同時避免國內經濟和社會成本的癱瘓。

1949 年 8 月蘇聯的核武器試驗本身并沒有從根本上改變美國核戰略的輪廓。雖然蘇聯核打擊的威脅具有至高無上的政治重要性，但在未來的戰爭中，即使相互使用核武器是否能起到決定性作用也并不明確。杜魯門政府的 NSC-68 報告認真對待了蘇聯發展核武器的問題，但同時也指出，核交換的結果難以預測，因此美國不僅需要龐大的核武庫，還需要打贏一場長期常規戰爭的能力。

在 1952 年的《國防白皮書》中，英國領導人更進一步描述了在所謂的斷后戰爭中，新興核武庫與常規作戰能力之間的概念互動。現在，超級大國戰爭的早期階段將由載人轟炸機投送核武器，雙方都試圖穿透對方的防空系統。此時，雙方都會動員起來進行常規消耗戰。在早期核交換中表現較好的一方將在隨后的常規戰爭階段占據優勢，但核打擊力量需要與防空、常規常備兵力和工業動員能力等優先事項相平衡。

今天看來，超級大國在核交換后發動一場斷后常規戰爭的想法難以置信，但在 20 世紀 50 年代初的政治和軍事背景下，這一想法并沒有后來看起來那么牽強。在這一時期，美國的核武庫規模仍然相對較小，用轟炸機將核彈投送到蘇聯的防御陣地以打擊不確定的目標仍然是一個不穩定的計劃。蘇聯的 "核武庫 "狀況更糟，幾乎沒有能用的彈頭或轟炸機。在這種情況下，全面核交換可能不會立即產生戰略決策的猜測并非不切實際，超級大國繼續以剩余常規能力作戰的可能性也并非不切實際。

無論 1952 年的 "斷后戰爭 "核戰略理論有什么優點，但隨著核武器數量和規模的急劇增長，它很快就黯然失色了。哈里-S-杜魯門總統針對蘇聯的核試驗，授權開發威力更大的聚變武器或 "氫 "武器，其破壞力比早期的裂變裝置高出數個數量級。威力更大的武器庫越來越多地不僅部署在轟炸機上，而且部署在遠程彈道導彈上，這些導彈能夠繞過現有的防空系統，在數分鐘而不是數小時甚至數天的飛行時間內打擊目標。

高速導彈上攜帶的大量氫彈使得在核戰爭后重新組織常規戰爭的想法變得越來越天方夜譚。隨著蘇聯研制出自己的氫彈，到 20 世紀 50 年代中期，美國的核規劃越來越強調對蘇聯核兵力進行先發制人的攻擊，以限制對美國社會造成的破壞。到 20 世紀 50 年代末，核火力的持續擴張甚至使這一限制損失的使命也受到質疑，因為即使只有幾枚導彈在第一次打擊中幸存下來，也會對侵略者造成無法接受的嚴重報復性損失。

為持久常規戰爭做好準備的呼吁在實施過程中也面臨著巨大的政治和社會障礙。在政治上，西方領導人對準備大規模核戰爭和艱苦的常規消耗戰的財政成本表示反對。盡管杜魯門的 NSC-68 號文件呼吁進行廣泛的經濟動員，但艾森豪威爾政府的 "新視野 "政策卻尋求加強核能力以達到威懾目的，同時不再強調常規戰爭。到 20 世紀 60 年代初，肯尼迪政府試圖重振常規能力，不是為了發動一場艱苦的常規消耗戰，而是為了在更有限的沖突和危機中恢復機動靈活性。約翰-肯尼迪總統和國防部長羅伯特-麥克納馬拉（Robert S. McNamara）削減國防開支的愿望促使他們采納了 "確保摧毀 "框架，在此框架下，美國的核兵力任務是通過生存和報復而非先發制人的自衛來威懾蘇聯。為攻擊后動員（甚至是攻擊后生存）做準備的定期嘗試也沒有受到公眾的熱烈歡迎。

斷后戰爭理論的消亡對未來的國防規劃產生了深遠的影響。美國領導人和軍事戰略家越來越多地預測，未來的大國戰爭將是短平快的。盡管從 20 世紀 60 年代中期開始，美國的宣示政策就一直強調 "戰略穩定"，但在實踐中，美國仍在尋求各種方法來限制核攻擊對自身造成的損害，包括發展先發制人的攻擊能力，以破壞對手的指揮系統，并在敵方核兵力仍在地面或水下時將其摧毀。即使美國的戰略家們在努力解決核威懾的悖論，許多人仍然認為，一旦發生核戰爭，無論經濟潛力或常規軍事力量如何平衡，先發制人的一方都將享有重大優勢。

現代技術將賦予進攻方壓倒性優勢的信念不僅影響了核戰略，也影響了對精確制導常規武器的思考。到了 20 世紀 80 年代，精確制導武器的支持者同樣認為，盡早積極地使用這類武器將使美國能夠擾亂并擊敗對手，而不論其經濟或常規軍事潛力如何。20 世紀 90 年代和隨后 10 年初的短兵相接的戰爭似乎證實了這種打擊敵對國家的潛力。

畢竟，20 世紀 50 年代和 60 年代的核戰略家們認為，即使在核武器技術廣泛擴散的 "成熟 "革命背景下，核武器也具有決定性作用。問題仍然存在： 在成熟的精確打擊能力體系下，我們對未來沖突的預期會是什么？

成熟的精確打擊

試圖設想未來核戰爭的戰略家們面臨著一個巨大的障礙，那就是從未發生過這樣的戰爭。因此，對這一不可思議的現象進行思考需要相當豐富的想象力，以確定關鍵因素并推斷重要趨勢。在想象成熟的精確打擊革命下的沖突時，我們享有一些優勢，包括在過去幾十年中發生的幾場沖突中，戰斗人員都使用了精確制導的常規武器。然而，一個共同的實證挑戰依然存在，因為在我們最近的案例中，很少（如果有的話）能被認為是 "成熟 "的，即雙方都能用精確常規打擊摧毀對方。在美國主導的戰爭中使用精確制導武器與 1945 年對日本使用核武器類似：都是早期革命階段的產物，可作為未來分析的試金石，但其具體特征不太可能在成熟、擴散的體系中重現。俄羅斯對烏克蘭的入侵提供了一些暗示，說明即使在精確武裝的戰場上也可能存在那種常規僵局，盡管迄今為止雙方都沒有實現精確軍事革命支持者所設想的那種對敵方作戰系統的系統性、遠程破壞。因此，探索一個成熟的精確常規體系的動態也需要豐富的想象力。

精確制導武器無疑激發了人們的想象力。從 1991 年海灣戰爭開始，通過發布大量精確制導武器工作的視頻記錄，國際受眾得以在前排觀看精確制導武器的使用。它們突然襲擊并摧毀特定目標的能力主導了公眾的討論。從視頻中較難發現的是這種精確打擊系統的更大 "后端"，包括監視對手的傳感器、將傳感器數據轉化為可行動目標的情報過程、向這些目標運送彈藥的飛機和導彈、協調這些活動的指揮系統以及將整個過程聯系在一起的網絡。

破壞的首要地位

在離散物體爆炸的戲劇性視頻中完全看不到精確制導武器使用的思想基礎，即不把對手視為需要推翻的單一兵力，而是將其視為需要破壞的系統。在這一框架下，精確制導武器不是針對敵方的大部分兵力，而是針對其軍事系統中的關鍵節點：傳感器、分析人員、指揮官以及使敵方軍隊得以運作的網絡。無論是美國的 "全球公域進入與機動聯合概念"、俄羅斯的 "主動防御"，還是中國的 "系統對抗"，有針對性地破壞對手的系統都是當今主要軍事力量準備精確制導戰爭的核心。通過利用精確制導武器的獨特能力打擊對手系統中的脆弱節點，這些主要國家的軍隊都在尋求瓦解對手的抵抗能力。總體而言，這是一種明智的方法，從伊拉克和塞爾維亞到也門和亞美尼亞，各國軍隊在精確制導武器的攻擊下都經歷了巨大的破壞，這也驗證了這種方法的正確性。

至于這種破壞在未來戰爭中是否同樣有效，就不那么確定了。在未來裝備精良的平等國家之間的沖突中，并非對手軍事系統的所有要素都同樣容易受到精確常規攻擊的破壞。通常情況下，敵方體系中的大型固定節點在精確攻擊面前的脆弱程度要明顯高于那些規模較小、機動性較強或更容易隱藏的要素。這一觀察結果具有重要意義。一旦其他精確武器分散在卡車、飛機或艦船上，精確武器就不可能非常有效地摧毀這些武器。當然，精確武器依賴于指揮設施，而指揮設施本身也容易受到攻擊。破壞指揮系統將進一步削弱對手打擊小型、機動和隱蔽目標的能力。但破壞大型指揮系統并不能輕易阻止對類似的大型知名目標的攻擊，因為這些目標可以提前定位，并在極少的外部支持下發動攻擊。因此，擁有遠程精確攻擊能力的交戰方將很難限制對手的類似系統對自己的固定、高價值目標造成的破壞。移動式和分散式精確攻擊系統之間的相互作用將微乎其微；相反，面對指揮系統的破壞，每一方都可能將自己的破壞性攻擊主要指向對方的固定、高價值目標。

除主要 C2 設施外，另一類可能的高價值目標是主要后勤樞紐。港口、機場、火車站、橋梁、燃料儲存地、發電廠、大宗儲存設施和數據中心只是主要軍事力量賴以投射力量和維持作戰行動的固定設施中的一小部分。摧毀這些目標或使其癱瘓，將極大地削弱對手向特定戰區投送力量或在戰區內機動的能力。與大型指揮設施一樣，這些固定的后勤資產也是一組目標，可在沖突前加以發展，并在相對較少的支持下用遠程導彈進行攻擊。

說到在大規模戰爭中擾亂對手兵力，最后一組關鍵目標將是主要的海上資產，如航空母艦和兩棲作戰群。如果主要海上資產在港口被發現，它們與其他固定目標幾乎沒有區別，可以相對容易地受到攻擊。在海上攻擊軍艦則是另一個問題。在敵方基地附近行動的軍艦很可能會面臨反艦導彈群的巨大威脅，盡管這種攻擊對遠海軍艦的數量會有所下降。隨著指揮控制功能的崩潰，在任何距離上瞄準海上戰艦都可能變得更加困難。在未來的沖突中，我們可能會看到在港口和敵對海域的主要戰艦會在早期階段被突然摧毀，隨后隨著主要戰艦尋求避免在海上被發現以及 C2 功能的崩潰，精確打擊能力會顯著下降。

因此，在成熟和擴散的精確打擊機制下發生的沖突與近期的沖突既有相似之處，也有不同之處。龐大的精確遠程常規武器庫仍將對對手的行動造成重大破壞。然而，當雙方都擁有類似水平的精確打擊能力時，新出現的沖突就不太可能像近幾十年來那樣一邊倒。雖然精確制導武器的早期交換可能會摧毀大型戰艦等關鍵移動資產，但雙方都不可能完全摧毀對方分散的移動精確攻擊能力。因此，雙方都有可能轉而攻擊固定的高價值目標，如 C2 設施和后勤樞紐，以進一步破壞軍事行動。相互攻擊易受攻擊的 C2 系統將形成一個自我強化的循環，不斷降低攻擊動態、移動目標的能力。在軍事行動層面，成熟精確打擊系統之間的沖突很可能會產生一種相互干擾。

脅迫的挑戰

盡管精確武器具有破壞潛力，但它并未改變將戰場勝利與更大的政治目標聯系起來的戰略挑戰。成熟的精確革命所面臨的根本問題將是如何利用戰時破壞來實現更大的戰略效果和政治目標。在成熟的精確革命下，利用對手的混亂將難上加難，因為自己的主要兵力也同樣受到了干擾。我們應該懷疑，在成熟的精確革命下，常規沖突將面臨拖延和消耗的高風險。

鑒于目前圍繞精確武器的 "神秘感 "及其快速、決定性地贏得戰爭的所謂能力，很少有人會預測精確常規沖突會陷入僵局。這種 "神秘感 "是幾十年來使用精確武器對付武器裝備較差的對手所建立起來的，它可能是精確打擊機制的最大戰略資產。自 1991 年海灣戰爭以來，通過精確打擊進行壓倒性破壞的威脅對常規沖突產生了強大的威懾作用。

如今，俄羅斯等發展自己的精確攻擊能力，使人們對美國的力量投射能力產生了嚴重懷疑，這表明對手潛在的常規精確攻擊的威懾力依然強大。我們可以期待，精確常規攻擊的潛在威脅將繼續制約未來的大國戰爭。因此，加強精確打擊能力以強化常規威懾是一項明智的政策。

不過，如果威懾失敗，精確打擊的神秘感也會迅速消退，因為精確打擊能力并沒有解決在戰時脅迫對手的難題。各國偶爾也會依靠 "兵力 "來奪取自己想要的東西，但在大多數情況下，戰爭的終結需要脅迫對手做出政治讓步，即威脅對手的價值觀，使其同意自己的要求。這種強制脅迫的理論要求是眾所周知的；脅迫者必須將傷害對手的能力與傷害對手的意愿結合起來，然后以一種令人信服的方式向對手傳達這種能力和可信度。在實踐中，戰時卓越是很難實現的。作戰人員很難發現并攻擊對手所重視的東西。對手采取的反制措施會削弱脅迫工具的效力。可信度更是難以衡量。政治領導人會限制兵力的使用，以避免事態升級或國內反彈。領導人和公眾對暴力的反應是憤怒，這使得評估政治利害關系的 "理性 "價值變得更加復雜。溝通也并非易事。領導人的不同世界觀使他們難以進行有效溝通。領導人有強烈的動機避免戰時討價還價，因為他們害怕進一步鼓勵對手。這些阻礙有效 "卓越 "的因素意味著，國家往往難以將其破壞性的戰場能力與快速的政治成功聯系起來。

精確打擊能力幾乎無法緩解這些戰時脅迫的障礙。精確打擊能力確實能提高快速摧毀一組特定目標的能力，但它們并不能提供更多關于應打擊哪些目標的洞察力，也不能削弱對手通過加固、隱蔽或分散來采取反制措施的能力。精確打擊能力對改變特定政治問題上的利益平衡作用甚微，在邊際上，由于公眾習慣了以極低附帶損害為特點的沖突，精確打擊能力可能會削弱公眾對傷亡的容忍度，從而使可信的威脅變得更加復雜。精確打擊對避免誤解或鼓勵早期和平談判的作用不大，特別是如果對手的領導層和通信受到破壞，就更難進行迅速談判。

早期的精確常規革命證實了在戰時迫使對手的持續挑戰。1991 年，美國的精確攻擊不足以迫使薩達姆-侯賽因撤出科威特；只有在美國地面部隊與伊拉克對應部隊交戰之后，侯賽因才下令撤出被占領土。1999 年，美國對塞爾維亞的脅迫性攻擊確實產生了效果，但這是在經過多個月的轟炸以及塞爾維亞在外交和經濟上日益孤立之后才取得的。美國分別于 2001 年和 2003 年入侵阿富汗和伊拉克，其目標不是威懾，而是通過地面入侵實現政權更迭。2006 年，以色列竭力脅迫真主黨。北約在 2011 年脅迫利比亞，結果卻摧毀了卡扎菲政權。沙特領導的空襲未能迫使也門胡塞武裝投降。俄羅斯正在進行的打擊烏克蘭能源基礎設施的行動尚未取得更好的結果。

最近的歷史還表明，在未來戰爭中，常規精確打擊還存在其他一些限制。首先，防御者可以修復已損壞的目標，因此需要反復進行再攻擊，以確保這些目標無法繼續運作。其次，用多種武器攻擊每個目標意味著常規精確打擊需要許多精確武器。85 第二，用多種武器攻擊每個目標意味著精確的常規打擊需要許多精確武器。即使是在寬松環境下作戰的兵力也曾多次出現關鍵精確武器不足的情況。第三，未來的沖突很可能更重視超遠距離的常規攻擊，以更好地迅速瓦解對手的指揮和后勤能力。然而，由于遠程武器比短程武器昂貴得多，武器的射程和火力之間仍然存在著巨大的機會成本。綜合考慮，作戰節奏的加快和遠程打擊資產的稀缺性表明，精確打擊系統的威懾能力將在最初的暴力沖突之后隨著彈夾的耗盡和損害的修復而急劇下降。然而，在強制理論中，正是未來暴力的前景迫使對手屈服。雖然最初的精確常規武器交換會造成巨大的破壞，但精確攻擊的收益會迅速減少，這對有效的脅迫構成了進一步的障礙。

如果脅迫仍然困難重重，那么國家將如何利用其破壞性精確攻擊來實現特定的戰時目標呢？在成熟的精確打擊體制下，未來沖突的關鍵變量將是時間。破壞性精確打擊能力將是一種浪費資產。彈夾將迅速耗盡，指揮和控制能力將迅速退化，對手將采取更有效的反制和維修措施。未來精確常規沖突的關鍵戰略問題將是如何利用這種初期爆發的破壞力來支持實現軍事和政治目標的其他努力。

一個可能的答案是 "既成事實"，在這種沖突情況下，一方利用其常規攻擊能力擾亂對手的反應，同時通過無需脅迫的 "兵力攻擊 "實際奪取一塊關鍵領土。一旦占領新領土，侵略者就可以設法阻止對手反擊。既成事實 "概念為整合遠程精確火力以實現更大的政治軍事目標提供了路線圖，其優點在于強調精確打擊在破壞和威懾方面的優勢，同時避免對通過轟炸迅速迫使對手投降的可疑依賴。

然而，使用精確常規火力支持既成事實戰略也會帶來嚴重風險。首先，它假定侵略者能夠在足夠長的時間內干擾防御者以實現其兵力目標。這種破壞性攻擊不太可能阻止擁有類似武器的對手以自己的破壞性精確攻擊進行報復。在精確攻擊能力成熟、擴散的世界里，侵略者不僅必須破壞防御者，還必須在防御者的報復性破壞面前投射自己的力量奪取地形--這是一個困難的命題。一些旨在擊敗既成事實戰略的作戰概念強調，防御方必須采取自己的破壞性攻擊。例如，美國的 "空海一體戰 "概念試圖在沖突開始時對對手兵力發動縱深破壞性打擊來應對對手的反介入能力。

既成事實方法面臨的第二個挑戰是需要克服地方防御，而精確打擊能力將增強地方防御。雖然遠程武器仍然少之又少，但短程精確火炮和火箭彈的數量將大大增加。侵略者的兵力也需要在這種日益危險的近距離戰斗中取得勝利。因此，其他分析家建議通過加強 "鈍兵力 "來應對既成事實，而對手必須克服這些鈍兵力才能完成野蠻攫取。2022 年初，俄羅斯兵力在試圖奪取基輔時遇到了重重困難，其最初攻勢被烏克蘭無人機和便攜式反坦克火力擊潰，這就是這一挑戰的生動體現。如果侵略者無法克服當地的防御，那么其既成事實就會失敗。

最后，既成事實戰略還必須阻止防御方在初期破壞消失后發動更大規模的反擊。大規模常規攻擊（包括破壞性精確打擊）將使威懾難以重建。首先，一旦遭到攻擊，防御方很可能會憤怒反擊，這可能會使立即討價還價變得困難。其次，防御方有強烈的動機避免立即談判，以免 "獎勵 "進一步的侵略。第三，常規精確兵力一旦使用，很可能會失去一些威懾性的神秘感，尤其是當防御方從最初一波打擊中恢復并重組兵力時。第四，防御方可能會橫向升級沖突，包括進行間接攻擊--例如，在遙遠的戰區發動攻擊或進行遠距離封鎖。一些分析家建議采用此類間接方案，以便在未來沖突中實現橫向升級，從而擊敗既成事實。所有這些都假定侵略者最初的破壞和力量投射進展順利；如果防御者能夠挫敗侵略者奪取領土的企圖，那么重建威懾將更加困難。

在精確打擊能力成熟且不斷擴散的今天，即使是既成事實的戰略也可能難以奏效。這種戰役的決定性因素不是精確武器本身，而是侵略者或防御者以常規方式投射力量奪取或保衛領土的能力。精確常規武器的廣泛擴散將大大增加雙方投射力量的難度。雖然在精確打擊系統方面擁有優勢是有益的，但真正起決定性作用的能力仍將是超越和對抗對手精確能力的力量投射能力。

例如，雖然阿塞拜疆在 2020 年 9 月與亞美尼亞的沖突中因使用精確常規武器而備受關注，但事實上，阿塞拜疆的勝利來自于其不斷增強的奪取地形的能力，即使面對亞美尼亞的猛烈反擊。只有當阿塞拜疆兵力包圍該地區首府舒沙時，亞美尼亞領導人才被迫讓出有爭議的地形。精確火力是阿塞拜疆取得成功的關鍵因素，但事實證明，不顧亞美尼亞的抵抗而投射火力的能力是決定性的。同樣，盡管俄羅斯兵力在 2022 年春季艱難地抵達基輔，但到了當年秋季，烏克蘭兵力通過相當傳統但卻非常有效的聯合兵種機動，從俄羅斯人手中奪回了領土。盡管精確常規武器日益擴散，但軍隊仍然對傳統作戰能力的持續相關性感到 "震驚"。

隨著精確常規武器的擴散，實現政治目標和結束相對較小的沖突將變得更加困難。成熟的精確常規武器革命的世界很可能以軍事僵局為標志，這與早期的決定性戰爭的愿景相去甚遠。精確革命的真正受益者不一定是那些擁有最精確武器的國家，而是那些最有能力在對手轟炸下繼續作戰的國家。

新的斷后場景

在精密常規武器成熟的時代，兩個裝備精良的對手之間的持久沖突會是什么樣子？最近在納戈爾諾-卡拉巴赫和烏克蘭發生的戰爭提供了一些線索，盡管由于俄羅斯軍隊在烏克蘭的表現出人意料地不盡如人意，這些線索可能比預期的要少。然而，任何人都不能從俄羅斯的失敗中得出結論，認為未來的沖突對其他國家，甚至是美國來說會更容易。成熟的精確打擊機制之間的真正沖突仍在未來。

成熟的精確打擊戰可能會出現的一種情況是未來中美之間的大規模沖突。雖然對這種戰爭的想象必然是推測性的，但它也為我們提供了一個機會，以確定成熟精確打擊革命中未被充分研究的要素，并對其進行進一步分析。冷戰初期的 "斷后戰爭 "理論在這里發揮了最大作用。為了特別關注常規能力，我們還將暫時假設雙方都沒有迅速使用核武器或經濟崩潰。這樣一場曠日持久的常規戰爭會是怎樣的呢？

這在很大程度上取決于沖突的具體政治途徑，也許是臺灣問題，但就目的而言，中美之間的大規模戰爭很可能會迅速升級為可預見的大規模精確常規交火模式。中美兩國目前都在宣揚強調早期大規模使用破壞性攻擊的作戰條令。然而，這種大規模交火不太可能具有決定性意義。雙方都無法阻止對方發動毀滅性的破壞性攻擊。因此，雙方的指揮和后勤能力都將受到嚴重削弱。戰區內的中美海軍兵力，尤其是航空母艦和大型兩棲艦艇等大型平臺，可能會接二連三地被擊沉。然而，這些毀滅性和破壞性攻擊本身并不會結束沖突。

如果雙方都無法迫使對方接受條件，接下來會發生什么呢？這種曠日持久的沖突可能會經歷幾個階段。在這種大規模精確火力交火之后，持續的戰斗將不得不由殘余的 "現役兵力"--那些在初始交火中并非優先目標的傳統常規系統--來打。小型水面作戰艦艇、幸存的潛艇以及攜帶短程炸彈和導彈的殘存戰術飛機將是近期的首選平臺，因為它們至少具有短距離投射力量的能力。鑒于中國擁有龐大的小型戰斗機艦隊，且許多空軍基地距離臺灣島近在咫尺，因此中國可能會在這種攻擊后的周邊環境中享有戰術和作戰優勢。大陸可能會對臺灣采取封鎖和轟炸的脅迫戰略，而美國將難以應對。然而，鑒于以往脅迫行動所面臨的挑戰，拼湊起來的脅迫方式似乎也不太可能使臺灣迅速投降。

由于戰區內的剩余兵力不足以取得勝利，預計雙方都會向沖突地區增派主力部隊。例如，戰爭開始時，并非每艘美國航空母艦都在西太平洋；即使戰區內的每艘航空母艦都在中國的首次打擊中被摧毀，美國仍有戰略儲備。中國也有未參加行動的海軍兵力。其他力量投送能力也是如此，包括總部單位、傳感器系統、油輪和兩棲運輸艦。隨著指揮系統的退化和彈藥庫的耗盡，這些兵力甚至可能在以后更大規模、更常規的戰斗中相遇。在短期內，這一 "重組 "階段很可能對美國有利，因為美國在世界各地部署的力量仍有很大的縱深可供利用。然而，戰區內的兵力平衡可能會出現非常難以預料的搖擺，就像 1943 年美國新型戰艦抵達之前第二次世界大戰太平洋海上對抗中的情況一樣。

隨著后方的常規能力從戰區外向前推進，每一方都將面臨盡快重建其精確常規能力的巨大壓力。在指揮網絡和傳感器系統相對完好的情況下，遠程導彈的價值將不如沖突開始時那么大，但這類武器在可用的時候和可用的地方仍然具有強大的威力。隨著新的主力兵力向前推進，他們的行動將以對關鍵指揮和動力投射系統的定期 "外科手術式 "精確攻擊為間歇。如果一方能夠以明顯高于另一方的速度生產新型遠程導彈，那么它將在持久的常規戰爭中占據微弱但重要的優勢。然而，繼續 "狙擊 "主要的動力投射資產很可能不會產生多少優勢，反而會進一步延長沖突。

如果常規沖突真的曠日持久，預計參戰各方的后勤能力將面臨巨大考驗。例如，會認為中國會利用其短程戰術飛機在當地的直接優勢，對臺灣進行持續的常規轟炸，希望迫使臺灣投降。然而，這樣的空襲行動將帶來挑戰，即在機組人員和裝備日益疲勞的情況下維持高出動率。在對抗性環境中，雙方都將難以在海上和空中長時間維持高強度的作戰行動。鑒于美國在海外高強度作戰方面擁有更豐富的經驗，因此可能在兵力持久性方面享有一些優勢。然而，從長遠來看，最終結果可能是一場 "中等強度 "的沖突，在這種沖突中，部隊重組的時間較長，而突然爆發的高強度戰斗則會使剩余兵力在遠離本土的情況下掙扎著進行打擊和物質維持。

之后，如果不發生大規模核戰爭或經濟突然崩潰，預計雙方都會開始調動更強的工業能力來重新制造戰爭物資。雖然無法知道這些物資會是什么樣子，但可以推測，雙方都會尋求迅速迭代沖突本身產生的新戰術和程序，就像盟軍在部署 B-24 戰斗機時，將其與無線電測向站結合起來對付德國 U 型潛艇，以及將主要水面戰斗機重新用作防空平臺，以增強對神風特攻隊的防御火力一樣。或許可以猜測，在沖突中快速生產和迭代的那些東西看起來更像是可攻擊的機器人，而不是像杰拉爾德-R-福特號（CVN 78）這樣的大型平臺。未來這場曠日持久的常規戰爭很可能會刺激大規模自主機器人戰爭的發展，就像第二次世界大戰改變和增強了有人駕駛的軍事航空一樣。同樣不清楚的是，這種新出現的激進能力是否以及如何使交戰雙方能夠投射力量、相互脅迫并最終結束沖突，不過，如果這種創新能夠實現更低成本的遠程精確常規攻擊，那么即使不使用核武器，也會對雙方造成巨大的經濟和社會破壞。

上述情況雖然必然是推測性的，但卻能想象在成熟的常規精確打擊革命下持久沖突的輪廓。從這個思想實驗中，可以得出一些一般性結論。首先，不應指望在未來大國間的主要戰爭中出現銀彈。強大的遠程精確打擊綜合體是美國追求的重要工具，但不損害傳統的軍事能力。在未來的常規戰爭中，無論導彈或傳感器變得多么先進，艦艇、飛機和士兵的數量仍然非常重要。即使對于航母和加油機等 "脆弱 "系統來說也是如此，因為足夠數量的航母和加油機將能夠吸收遠程火力，同時仍能支持較為溫和的作戰行動。雖然精確打擊系統對常規威懾做出了重要貢獻，但美國也需要對在攻擊后環境中作戰和取勝所需的常規兵力進行大量均衡投資。擁有繼續作戰的能力，首先就能提高啟動精確打擊系統的威脅的可信度。

其次，在精確反擊戰中繼續作戰的能力不僅取決于武器系統，還取決于靈活的指揮和控制。鑒于美國及其對手都非常重視擾亂敵方的決策，應該預料到，指揮與控制目標將成為裝備精良的精確常規武器的大國之間未來沖突的主要焦點。在常規武器的早期交鋒中贏得優勢的重點，引導人們關注提高軍事決策速度的必要性，以便更好地在自己被打亂之前打亂對手。然而，在一個擁有大量精確常規武器的世界里，沒有理由認為攻擊敵人的速度稍微快一點，就能使自己的指揮和控制更安全地免遭反擊。雖然決策速度仍很重要，但它必須與必要的應變能力和靈活性相平衡，以便在曠日持久的常規沖突中既能承受兵力和網絡的打擊，又能繼續戰斗。

第三，核武器仍然非常重要。由于精確常規武器不太可能迅速結束未來有核國家之間的戰爭，需要認真對待大規模持久常規戰爭的可能性。然而，正如上文所描述的曠日持久的戰爭場景中日益絕望的階段所充分表明的那樣，這種戰爭具有核升級的重大風險。強大的核威懾作為防止對手破壞性升級的后盾變得更加重要。此外，在未來的沖突中，無論是否使用戰略核武器進行打擊，戰略核武器的優勢都將提供額外的強制影響力。即使在追求先進的精確常規武器的同時，美國也會盡可能保持戰略核優勢。將兵力現代化與軍備限制相結合的有效競爭戰略會維持美國的戰略核優勢，從而加強核威懾與常規威懾。

第四，盟友非常重要。為簡單起見，上述方案有意忽略了安全合作伙伴。然而，盟友在這樣的沖突中非常重要。只要盟國擁有自己的精確打擊系統，就能在初期較長時間內干擾對手的行動。即使沒有自己的精確打擊系統，盟國的傳統常規兵力在攻擊后的環境中仍然非常重要，在這種環境中，小型水面戰斗艦和戰術飛機的價值將迅速增加。在曠日持久的沖突中，即使是姍姍來遲的盟國也能提供寶貴的資源來維持戰斗，包括正常運轉的指揮和傳感器能力，以及避免了最初重大精確打擊交換的作戰兵力。最后，盟友或合作伙伴即使根本不參戰，也能提供重要的脅迫手段。在攻擊后的環境中，美國和中國都必須迅速做出決定，在其他地方抽調兵力，將其調入主戰場。其他戰區伙伴兵力的存在，無論是印度兵力還是俄羅斯兵力，都會給兩國帶來越來越大的壓力，迫使他們減少損失，在常規或核全面破壞之前找到一些退路。

第五，應著眼于國防工業基礎，而不僅僅是為了長期競爭。需要激增彈藥生產以滿足未來安全需求并不是什么新觀點，但常規戰爭的終結方案如此之少的事實突出表明，既需要大量儲存短程彈藥，也需要在發射后盡快重建遠程兵力的能力。烏克蘭戰爭凸顯了這一問題，因為美國正在削減短程精確武器庫存以支持烏克蘭兵力；未來的高強度精確沖突將對遠程巡航導彈等更加稀缺的資源提出更高的要求。同樣，美國可能會更多地考慮在未來斷后的常規環境中，主要的力量投射能力已經失效，但武裝沖突仍在繼續，在這種情況下，什么樣的廉價、長腿能力可能最有用。一些不適合高強度沖突初期階段的系統--例如速度較慢、非隱形的無人機--可能會在高端傳感器退化、彈倉空虛后變得更加有用。在這種情況下，盟國和合作伙伴也可能成為重要的物資來源，包括在長期作戰行動中提供彈藥。如果兵力的規模在戰斗中仍然重要，那么大規模工業（無論如何構想）仍然是戰場規模的重要推動力。

熱核武器壓倒性的火力使人們不再認為成熟的核革命可能會迅速引發斷后戰爭。隨著美蘇兩國核武器規模和數量的增加，任何一個超級大國在核沖突的最初幾天甚至幾小時之后就會動員起來的想法變得越來越難以接受。因此，人們放棄了在大規模核破壞后進行曠日持久的常規沖突的想法，轉而強調先發制人的限制性攻擊和可生存的二次打擊兵力的重要性。

雖然 "后發制人 "的想法與成熟的核革命并不相稱，但如果將其與日益成熟的精確常規武器革命相比較，則會產生巨大的共鳴。與之前的核武器一樣，精確常規系統為攻擊和破壞對手的行動提供了無與倫比的機會。然而，與核武器不同，精確常規武器缺乏摧毀整個社會的壓倒性火力。因此，隨著精確常規武器的成熟和擴散，我們很可能會看到以相互精確干擾和暴力僵局為特點的沖突再次爆發，在這種情況下，作戰雙方都在努力積累軍事資源，以便在曠日持久的常規沖突中取得勝利。斷后戰爭理論預測，在這種情況下，最初交換 "革命性 "軍事武器的決定性作用要小于交換武器后繼續進行常規戰爭的更大結構性能力。烏克蘭戰爭可能就是這種持久沖突的預演。

精確常規武器提供了一種新的重要軍事工具，應竭盡所能在這一關鍵能力上領先于對手。但追求精確制導的優勢不能以犧牲更大的常規和核軍事能力為代價，這些能力是遏制與同級競爭對手的沖突，并在必要時在沖突中取得勝利所必需的。精確常規打擊本身并不能贏得戰爭。在精確打擊占主導地位的時代，它們并不能贏得戰爭，而在精確打擊系統廣泛擴散的未來，它們更不可能贏得戰爭。未來沖突的關鍵問題仍然是如何利用精確常規武器的優勢，同時保持在短期或長期常規沖突中作戰并取得勝利的能力。在新的戰略競爭時代，通過整合多種不同能力來打贏重大戰爭的深厚能力將成為最強大的常規威懾力量。

在過去的幾年里，人工智能（AI）系統的能力急劇增加，同時帶來了新的風險和潛在利益。在軍事方面，這些被討論為新一代 "自主"武器系統的助推器以及未來 "超戰爭 "的相關概念。特別是在德國，這些想法在社會和政治中面臨著有爭議的討論。由于人工智能在世界范圍內越來越多地應用于一些敏感領域，如國防領域，因此在這個問題上的國際禁令或具有法律約束力的文書是不現實的。

在決定具體政策之前，必須對這項技術的風險和好處有一個共同的理解，包括重申基本的道德和原則。致命力量的應用必須由人指揮和控制，因為只有人可以負責任。德國聯邦國防軍意識到需要應對這些發展，以便能夠履行其憲法規定的使命，即在未來的所有情況下保衛國家，并對抗采用這種系統的對手，按照其發展計劃行事。因此，迫切需要制定概念和具有法律約束力的法規，以便在獲得利益的同時控制風險。

本立場文件解釋了弗勞恩霍夫VVS對當前技術狀況的看法，探討了利益和風險，并提出了一個可解釋和可控制的人工智能的框架概念。確定并討論了實施所提出的概念所需的部分研究課題，概述了通往可信賴的人工智能和未來負責任地使用這些系統的途徑。遵循參考架構的概念和規定的實施是基于人工智能的武器系統可接受性的關鍵推動因素，是接受的前提條件。