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日益進化的隱形潛艇正推動海洋國家投資戰略無人反潛作戰（ASW）技術。傳感器技術、數字化、數據分析及機器學習的進步——通過整合多無人自主系統數據——正催生人工智能驅動的數字孿生體。這些孿生體基于陸海空天網多域數據，可為集中式指揮控制情報（CCCI）網絡提供增強型戰場態勢感知與認知智能，實現"精確探測能力"與"可靠威懾能力"的同步提升。

本文闡述數字孿生技術在細分領域發展現狀，重點探索認知數字孿生（CDTs）在戰略反潛作戰中的應用范疇，該領域涉及具備增強自主性、干預能力及集群協同的無人水面/水下生態系統。部署CDTs技術可通過彌補人類認知局限，在海軍作戰中發揮"戰力倍增器"效應，從而提升CCCI賦能的反潛作戰效能。

潛艇作為海軍戰役核心力量，憑借日益增強的巡航導彈與彈道導彈能力，在威懾行動、水下作戰及對陸攻擊任務中發揮關鍵作用。作為核三位一體體系中最具生存力的組成部分，海基核威懾力量促使全球大國將多數核彈頭部署于彈道導彈潛艇，確保可靠安全的二次打擊能力。即便在沖突爆發前，潛艇實施隱蔽力量投送的能力已構成戰略優勢。戰術潛艇還為常規遠程打擊行動提供防區外作戰能力，可運用于對陸攻擊任務。雖然潛艇在航速、續航力、靜音性及隱身性方面持續提升，但發展能瓦解敵方水下戰力的反潛武器與系統仍是必要前提。早期第一代反潛戰術嚴重依賴靜態防御手段（如水雷與鏈式防護網），第二代隨水聽器發明演進。1980年代后第三代反潛系統出現，典型代表為"拖曳式陣列監視系統"（SURTASS）——該系統通過艦船拖曳長距水聽器陣列，將聲學情報經衛星傳至地面站。當代反潛系統的情報監視偵察（ISR）能力由水面艦艇、飛機與潛艇組成的互聯網絡支撐。戰略無人反潛作戰預計將從平臺中心控制模式，轉向具備協同控制與認知能力的自主系統，實現持續海上監視、潛艇動向情報搜集、非對稱威脅應對及敵對潛艇壓制等效能。

盡管對敵潛艇的可靠探測、追蹤與情報收集仍是水下作戰核心任務，但六大挑戰制約著反潛行動效能：潛艇操作國激增（42個國家現役潛艇，主要受安全目標、威脅認知、區域態勢及大國戰略關系驅動），其中朝鮮、美國、中國、俄羅斯、日本、韓國與伊朗潛艇數量分別為71、67、59、49、22、19及17艘；此外還面臨靜音性能持續優化的潛艇、"不依賴空氣推進系統"（AIP）降低暴露率、具備終端毀傷力與防區外射程的先進潛射武器、以及溫躍層/環境噪聲等"海水復雜物理特性"遮蔽探測的難題。這些發展在增強潛艇進攻能力的同時，使反潛計劃制定與執行更趨復雜。因此現代反潛系統需具備探測隱形潛艇、隱蔽追蹤（不暴露己方位置）、安全通信及實施精準可靠打擊的能力。隨著傳感器技術、數字化、數據分析、無人系統、自主控制及機器學習的進步，本文探討認知數字孿生（CDTs）作為戰略CCCI網絡實時決策支持工具的適用范疇，以實現精確探測與戰略威懾效能。

圖1：潛艇和反潛戰技術的演變

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

戰場無人機：前線軍事應用

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

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

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

遠程與戰略無人機作戰

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

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

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

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

烏克蘭本土無人機生產與創新

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

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

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

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

國際支持與伙伴關系

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

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

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

民用及志愿者無人機行動

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

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

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

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

地緣政治影響與專家評論

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

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

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

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

結論

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

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

在人工智能迅速成為國家安全、國防及情報行動核心支撐的時代，安全、私有且自主的AI系統重要性不言而喻。全球國防情報機構擁有海量高度機密、任務關鍵型數據，但通過傳統云基生成式AI模型利用這些數據將引發不可接受的風險：包括暴露于外部網絡、潛在數據泄露及敏感信息主權喪失。

當今國家安全機構面臨的挑戰明確：如何在充分釋放大語言模型（LLM）潛能的同時，確保數據隱私、控制權與國家主權不受侵害？

這一迫切需求催生了"預言GPT"等突破性解決方案——專為國防情報行動設計的離線本地部署生成式AI大語言模型。此類平臺標志著新時代的開啟：軍政機構無需再以機密性換取技術進步。

離線大語言模型的剛性需求

部署離線本地LLM已非單純技術偏好，而是國家安全剛需。國防情報組織絕不能將反恐檔案、監控數據或機密情報等敏感數據集暴露給第三方云環境。這些系統中每字節信息皆具戰略價值。"預言GPT"等平臺部署于機構自有安全數據中心，與公共網絡物理隔離，確保在獲取生成式AI分析能力的同時保持信息絕對控制權。

此類系統可在受保護環境內即時處理關鍵任務查詢：嫌疑人畫像、跨境活動分析、網絡威脅監測、密件解讀等，全程杜絕數據外泄。絕對數據隱私保障使其成為全球高風險國防行動唯一可行的生成式AI平臺。

應對現代挑戰的文檔處理擴展能力

現代情報行動日均產生PB級數據：海量文檔、監控影像、截獲通訊、戰場報告及開源情報涌入系統。本地部署LLM專為處理多源百億級記錄設計，以無與倫比的速度與規模實現掃描、攝取、索引與信息關聯。傳統人工分析乃至早期自動化工具均無法應對此數據洪流。先進AI平臺通過秒級篩選海量數據，僅呈現最相關、可執行的洞察，彌合關鍵能力缺口。

無論處理多語種文檔、加密檔案、遺留數據或實時監控流，這些可擴展系統確保關鍵信息零遺漏。

持續調優應對動態威脅

國防情報領域數據相關性瞬息萬變。昨日要聞或成明日黃花，適應性成為安防系統生存關鍵。離線LLM平臺支持持續微調數據模型，實時響應威脅態勢演變、地緣政治新動向及新興戰術。AI引擎通過歷史與實時數據流學習，時刻保持精準性、語境關聯與作戰相關性。

當新型網絡入侵模式顯現或恐怖融資手段進化，系統自動更新知識庫與關聯網絡，確保機構始終保持前瞻優勢。

查詢響應的速度與精度

關鍵國防場景中，時間決定成敗——速度即生命。傳統數據分析方法常產出遲緩、碎片化或不完整結果，迫使決策者在信息殘缺狀態下行動。現代本地部署LLM正徹底改變此局面。

依托自然語言查詢能力，分析人員僅需鍵入類人指令："X組織近期在Y地附近有何動向？"或"匯總提及Z行動的截獲通訊"，即可在數秒內獲取全面精準答案。無需SQL知識、編程技能或技術復雜度，情報以簡明語言快速清晰呈現。系統同時自動化報告生成、關聯多源數據、揭示隱藏模式，顯著提升效率并減輕分析負荷。

全維情報解決方案

離線LLM平臺遠超基礎文本分析，提供跨數據格式的全面情報能力：
? "AI摘要"：從海量數據中提取精煉語義摘要
? "畫像構建"：詳繪人員/團體/實體檔案，揭示關聯與風險
? "自然語言轉SQL"：將用戶友好查詢轉換為可執行數據庫指令
? "文本分析"：實現多語種OCR、文檔摘要、分類及翻譯
? "圖像分析"：處理監控/衛星影像的面部識別、目標檢測、圖像檢索及視覺問答
? "音視頻分析"：語音轉寫、文語轉換、視頻內容解析、情緒檢測及行為識別
跨域集成能力使機構將多源數據統一至智能、可檢索、強關聯的單一環境。

安全至上的架構設計

安全構成系統根基。數據流全生命周期（攝取→分析→存儲）均實施加密防護，通過VPN隧道傳輸并由單向API管控以防未授權訪問。所有AI模型完全運行于機構內部基礎設施，無需互聯網連接，打造免疫黑客攻擊、間諜行為及數據泄露的主權AI環境。

塑造國家安全未來

此類平臺不僅是技術飛躍，更代表新型戰略防御資產。其在無聲守護國家數字邊疆的同時，賦能精準敏捷決策。

多年來情報機構面臨兩難抉擇：或以安全為代價采用強力AI方案，或為保密犧牲技術進步。此困境終獲破解。

隨著全球威脅日趨復雜、情報數據量指數級增長，各國防務情報部門必將需求具備物理隔離能力的自主AI系統。國家安全未來不屬于數據最多者，而屬于能以最快速度、最高確定性處理理解數據并采取行動，且永不放棄主權的掌控者。前路已然明晰：物理隔離、離線本地部署的AI系統將定義下一代國家安全基礎設施。

參考來源：timestech

在當今瞬息萬變的防務領域，數字創新正在變革傳統的軍事戰略。其中最具革命性的變革之一，便是AI增強型指揮控制系統的開發。這些更新的平臺不僅提高了戰場行動的效率，也在實時環境中改變了軍隊準備、執行和創新作戰的方式。那么，AI為指揮控制帶來了什么？為何當下比以往任何時候都更應該采用AI增強型C2系統？

將AI融入C2系統不僅僅是一次技術飛躍——它是強力計算與戰術智慧相結合的戰略復興。隨著戰爭變得更加復雜和數據密集化，對開發智能C2解決方案的需求激增。本文探討了AI在戰術行動中的潛力、AI的優勢，以及圍繞指揮控制優勢展開的軍事AI應用未來。

邁向先進軍事指揮系統的轉型

傳統C2系統的問題在于，盡管在其時代是高效的，但它們往往難以處理海量信息，響應緩慢，并且難以適應不斷變化的環境。現代軍事指揮中心使用先進的AI來消除這些挑戰。它們提供了無與倫比的可擴展性、處理速度和決策支持機制。

將AI深度融入軍事基礎設施的核心，指揮官便能在以前不可行的時間框架內做出明智決策。此類基于AI的決策工具可以分析海量數據，包括衛星圖像、人力情報報告等，在幾秒鐘內提供可行動的情報。

然而，AI在C2中的優勢究竟有哪些？其優勢范圍涵蓋從加速威脅識別和預測分析，到資源的有效分配和任務規劃。AI不是幫手——它是人類決策者的增強劑，在戰場內外都轉變為強大的伙伴。

AI如何改進指揮控制？

那么AI如何增強指揮控制呢？讓我們退后一步，探究其背后的答案。答案在于實時數據處理和態勢推理。

AI支持的指揮控制系統能夠綜合來自各領域——空中、陸地、海上、網絡和太空——的數據。接著，它們利用機器學習模型評估趨勢、預測對手行為、并對各種作戰條件進行建模。這使得響應時間更快，決策更具長遠目標和針對性。

最引人注目的應用之一是實時戰場分析。在實際戰斗情境中，AI能夠處理無人機視頻、攔截通信并進行地形分析，為指揮官按需提供完整的戰場態勢感知。這些情報產品使得適應性機動、更優的部隊部署成為可能，并減少了人員面臨的威脅。

通過引入自動化指揮支持，AI平臺將自動生成任務簡報、評估潛在行動方案，并推薦最佳行動方案。這些功能是補充而非替代人類能力，這意味著戰略控制權仍將掌握在可靠的人手中，而AI則承擔繁重工作。

為何當下采用AI增強型C2系統？

采用AI增強型C2系統的意義何在？答案是數字成熟度與地緣政治必要性的結合。

戰場已轉化為更高維度的棋盤，勝者通吃，這取決于速度、準確性和預見性。現代交戰速度太快，傳統系統難以維持。同時，競爭者正在研發并部署AI，這要求技術先進國家采取積極應對策略。

此外，由傳感器、衛星、可穿戴設備、自主系統等產生的數據量之大，已到了手動處理難以承受的地步。

配備了AI的C2系統能夠篩選這奔涌的數據洪流，對其進行分類和排序，從而能更快、更明智地做出決策。

此外，監視不再是軍事AI應用的唯一組成部分。無論是網絡防御、電子戰還是后勤優化，AI正在各個作戰領域找到自己的位置。對AI輔助指揮控制的投資，是戰略優勢和作戰韌性的保證。

戰術行動中的AI：作戰的速度與精度

現代沖突需要機動性。戰術AI以智能偵察、自動化威脅識別和全天候策略生成為形式，提供了這種優勢。

設想一支前沿部署的部隊遭遇了意想不到的抵抗。在舊系統中，未能及時傳遞信息和獲取完整信息可能危及任務。智能C2解決方案將確保單位可用的地面數據得到實時分析，系統會提供替代路線、預備部隊和支持可能方案。

這不僅僅是自動化，更是基于上下文意識的AI決策建模。它正迅速成為先進軍事指揮控制的常態。

AI增強的態勢感知：洞察全局

AI增強的態勢感知是AI增強型指揮控制的代表性能力之一。

那種過去依賴地圖、偵察兵和無線電報告的態勢感知，現在運作于一個由AI連接的互聯設備的數字網格之上。

AI算法利用并處理來自無人機、衛星和物聯網士兵設備的數據，生成實時的、多層次的作戰地圖。這個虛擬戰場不僅能顯示部隊位置，還能預測天氣影響、判定敵人的可能意圖，并通過對其截獲的通信進行情緒分析來評估士氣指標。

其結果是決策延遲減少、意外情況減少，行動準確性提高。

當與自動化指揮支持集成時，指揮官擁有的不僅是數據——他們獲得了深刻洞察力。

競爭格局：誰在領跑AI-C2競賽？

國家	C2中人工智能集成程度	重點項目
美國	高	“專家項目”（Project Maven）、“聯合全域指揮控制”（JADC2）
中國	增長中	“智能化戰爭戰略”
俄羅斯	中等	AI增強型情報、監視與偵察（ISR）平臺
以色列	先進	AI輔助邊境監視 & “鐵穹”系統數據分析

美國及其伙伴正投入數十億美元用于C2系統中的AI。同時，新興國家也在迅速追趕，AI增強型指揮控制已成為一項戰略必需品。

市場洞察：產業將走向何方？

近期的防務市場研究表明，到2030年，全球AI增強型C2系統市場規模將超過150億美元。其增長基于以下因素：

• 地緣政治緊張局勢加劇
• 網絡戰事件增多
• 無人系統需求上升
• 戰場實時分析需求

洛馬、雷神技術和諾斯羅普·格魯曼等公司已經在開發可集成到現有基礎設施中的智能C2解決方案。與此同時，初創公司和AI專家正在自動化指揮支持及AI戰術應用領域提供專業解決方案。

挑戰與倫理考量

盡管AI增強型指揮控制的未來令人振奮，但也并非沒有隱憂。對算法的過度信任、AI模型可能遭受的對抗性攻擊以及自主決策的倫理問題都值得質疑。

軍事中應用AI應遵守國際法準則并尊重人權。AI驅動的決策不應對軍事行動構成威脅，而應改進軍事行動，這可以通過透明度、人類控制和廣泛測試來實現。

結論：指揮控制技術的未來

問題不再是要不要采用AI增強型C2系統，而在于能在多大范圍內多快速度地部署它們。隨著物理戰場與數字戰場的融合，對迅速、明智和智能化響應的要求達到了前所未有的高度。

指揮控制技術時代的特征將是學習、適應和行動——而無須每次都由人類干預。AI不會取代軍事領導者，但它將成為在任務中取得成功不可或缺的助手。

在這個計算機化的戰爭時代，由AI驅動的、以AI為核心的指揮控制系統，是戰略優勢的基石。無論是自動化指揮支持、實時戰場分析、軍事AI應用還是AI戰術行動，這場革命已然開啟。

戰爭地形已然不同。指揮系統必須變革。而AI正引領潮流。

參考來源：defence-industries

隨著美國防部日益聚焦應對同級威脅，軍隊必須做好對抗尖端電子戰能力的準備，包括訓練作戰人員如何探測、識別與應對電子戰攻擊。

??威脅識別與應對??

如前期所述，電子戰最棘手之處在于攻擊的不可見性。這導致眾多作戰人員誤判設備故障，忙于尋求更換或維修，全然不知已遭電子攻擊。

鑒于電子戰對作戰人員的挑戰，美軍各軍種均建立了專屬電子戰訓練體系：

海軍為部署艦員配備艦載電子戰模擬訓練系統，指導其在虛擬環境中識別、理解并應對電子戰威脅。此類模擬環境可復現電子戰場景，強化艦員對抗威脅的持續作戰能力。

海軍陸戰隊與陸軍采取相似但差異化路徑——設立與網絡、太空域能力聯動的專職電子戰部門。這些部門負責構建前沿電子戰能力（涵蓋威脅識別、系統加固與攻擊反制），并將電子戰數據回傳作戰人員輔助行動。

各軍種還開發了作戰視角的模擬訓練系統，能在所有訓練任務中注入電子戰要素。此舉至關重要，因未來所有軍事行動皆無法規避電子戰威脅。

模擬訓練環境與仿真器構建包含動態多元電子戰能力的特定威脅場景，直觀展示武器與通信系統在強電磁對抗中的性能變化，迫使作戰人員在信號干擾/拒止壓力下完成任務。

??跨軍種整合訓練??

盡管現有模擬訓練體系均具實效，但存在共同缺陷——各軍種系統相互孤立。未來作戰必將依托聯合部隊（常伴盟軍協同），而非單一軍種或國家獨立行動。

單一軍種電子戰訓練雖有效，卻不符合現代聯合作戰形態。未來多域作戰必然涉及跨軍種乃至跨國協同，因此電子戰訓練需提升至作戰司令部層級，突破軍種壁壘。

各戰區司令部可整合軍種既有成果，開發適配其任務需求的智能訓練方案。例如印太司令部因責任區多域特性及對手能力高度復雜，需定制專屬訓練體系。

戰區層級的模擬訓練不僅提升司令部能力，其經驗成果更將"下沉"至各軍種。但訓練系統需具備兩大核心功能：生成優化訓練任務的數據資產；持續更新攻擊模式與武器系統（同步對手能力演進）。

??結論??

烏克蘭戰場展現的電子戰能力證明：訓練作戰人員識別與挫敗此類攻擊，是未來任務成功的關鍵。為此必須構建全面電子戰訓練體系，但切忌各自為戰。訓練須在戰區司令部層級實施聯合演練，并持續迭代升級以應對日益復雜的威脅演進。

參考來源：Cody Baker

從精準網絡攻擊到自主化虛假信息攻勢，人工智能正在重塑軍事與恐怖主義行動模式——提升全球網絡沖突的規模、速度與復雜程度

人工智能（AI）通過簡化多項任務并加速在線操作自動化進程，正深刻改變人類生活方式。與此同時，其作為變革性力量介入現代網絡戰，徹底改變了國家與非國家行為體在網絡空間攻防行動的運作模式。

憑借智能威脅檢測、自動化網絡攻擊與自適應惡意軟件等能力，AI正在打破數字沖突的力量平衡。從關鍵基礎設施網絡攻擊、軍事網絡間諜活動與虛假信息攻勢，到恐怖分子招募與在線行動，AI以超乎傳統手段的規模、速度與復雜程度，強化全球網絡行動效能（無論其性質如何）。本文探討AI在網絡行動中的當前應用、變革潛力，以及AI對抗AI的網絡戰在不久未來的深遠影響。

人工智能在軍事網絡行動中的應用

• 情報、監視與偵察（ISR）
   在基于人工智能的情報監視框架下，軍事ISR能力可通過分析無人機、衛星與傳感器等多源海量數據流得到增強。美國國防部"專家計劃"（Project Maven）即運用AI處理無人機圖像識別潛在威脅，加速決策進程。以色列軍隊正開發多軍種人工智能能力（涵蓋情報與網絡作戰領域）。將人工智能與量子技術整合至未來軍事戰略，致力于發展不同人機協同層級的算法戰與網絡中心戰能力。

• 進攻與虛假信息能力
   人工智能使軍隊能夠針對持續演進的復雜系統發起更精準、自適應的網絡攻擊。機器學習算法可識別敵方網絡漏洞并自動部署攻擊程序。例如在烏克蘭沖突中，AI輔助工具被用于分析敵方網絡威脅并協調關鍵基礎設施攻擊響應。AI還能協助開發部署更復雜、可自適應目標（如關鍵軍民基礎設施）的惡意軟件，并有效規避敵方防御系統。

在虛假信息作戰中，AI推動大規模虛假信息制造與傳播。AI協助識別具有輿論影響力的媒體人士以引導公眾活動。利用AI實施大規模虛假信息行動，創建大量偽造網站與外文賬號發布觀點或偏頗文章。此外，使用深度偽造技術生產虛假信息操控輿論。

• 防御能力與反制措施

人工智能通過加速威脅檢測、分析與響應，可顯著提升軍事防御能力。AI系統可運用機器學習與深度學習算法實時識別異常網絡行為與潛在漏洞（包括偽裝合法活動的攻擊）。AI還能實現威脅情報自動化，助力預測并潛在遏制網絡攻擊（避免重大損害）。

AI可輔助海量數據管理、簡化漏洞識別，并持續適應新型網絡威脅。如今，欺騙戰術需同時誤導人類指揮鏈與AI系統。通過滲透敵方AI系統注入錯誤數據，軍隊可扭曲其決策（例如資源誤分配或目標誤識別）。此類雙重欺騙使戰爭復雜化（對手須防范人類與機械的雙重誤判）。

非國家行為體的網絡行動中的人工智能應用

• 準軍事網絡團體與黑客活動分子
   人工智能工具的廣泛普及催生了準軍事與黑客活動網絡團體。在烏克蘭，志愿網絡部隊"烏克蘭網絡軍"通過Telegram等平臺協調針對俄羅斯目標的網絡行動，展現了AI與數字通信工具如何動員非傳統行為體參與網絡沖突。此外，多個具有民族主義、政治或意識形態傾向的黑客團體（專攻DDoS攻擊）利用AI增強與優化網絡攻擊。

• 恐怖主義：招募與激進化
   部分恐怖組織使用AI驅動聊天機器人在通信應用中與潛在招募對象互動。此類機器人可模擬人類對話（根據個體信仰與興趣定制信息），從而提升招募效率。此類技術使組織無需直接人際接觸即可更有效觸達與激進化個體。

生成式AI使恐怖團體得以持續實施虛假賬號社會工程學攻擊（速度與效率提升，可自動整合特定參數）。如虛假信息行動部分所述，AI還可能助力恐怖組織擴大激進化行動規模（通過創建大量網站與通信應用機器人傳播信息，擴大潛在招募人群覆蓋面）。

人工智能融入網絡戰對國際安全的挑戰與風險

將AI能力整合至網絡戰深刻改變了全球網絡沖突格局。AI提升網絡攻擊的速度、規模與復雜程度，使國家與非國家行為體得以發動更具針對性、自主性與規避性的行動。AI技術的持續演進可能模糊戰爭與和平的界限（加劇歸因與追責難度），同時增加局勢升級與誤判風險。

對國際安全的威脅重大。AI驅動的網絡武器可能以前所未有的效能破壞關鍵基礎設施、擾亂經濟并動搖政治體系。若無強有力的國際規范、合作與監管，網絡戰中AI的無序使用或將開啟數字軍備競賽與全球不安全的新紀元。

應對這些挑戰需協同工作構建AI網絡行動治理框架，確保技術進步不超越人類負責任管理的能力邊界。

參考來源：israeldefense

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

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

五角大樓的戰略押注

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

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

硅谷入局五角大樓

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

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

改變戰場規則的技術

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

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

靜默的軍備競賽

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

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

參考來源：Marta Reyes

現代戰場已不再僅依賴物理力量與火力優勢。數據、速度與安全通信如今同等重要，甚至更為關鍵。當今軍事與國防行動要求實時情報、協同響應，以及AI驅動工具、無人機與單兵可穿戴設備的無縫整合。

但核心問題在于：傳統網絡并非為此而生。

眾多軍事與公共安全機構仍依賴老舊僵化的通信系統，這些系統難以滿足當下需求。即便升級改造，其底層往往基于公共基礎設施，這導致延遲問題、安全漏洞與不可靠的服務質量（QoS）。

第二大挑戰？多國政府首選衛星通信作為最易獲取的解決方案，但此路徑存在重大缺陷。

為維持戰略優勢，軍事力量必須轉向私有化高帶寬無線網絡——這類網絡可為關鍵任務提供無懈可擊的安全性、保障性QoS與超低延遲。

軍隊的數字障礙賽：傳統網絡何以成為戰場短板

試想一支特種部隊在城區沖突地帶執行任務，依賴以下要素：

• 實時無人機畫面獲取態勢感知
• 一鍵加密通信實現即時協同
• 增強現實（AR）疊加生成數字化戰場地圖

此時網絡突發擁塞，導致視頻流延遲、指令滯后與連接中斷——只因關鍵任務應用運行在優先保障民用流量的共享基礎設施上。

后果嚴重。前線士兵極其依賴實時通信執行任務。

此類情形絕非孤例。諸多國防機構仍依賴公共或過時基礎設施，導致：

• 安全風險——共享頻譜與第三方網絡運營商滋生網絡攻擊、干擾與竊聽漏洞。
• 服務質量（QoS）不可控——軍用與民用流量競爭引發帶寬擁塞與性能劣化。
• 高延遲——公共基礎設施數據路由經全球節點低效傳輸，拖慢戰場實時決策。
• 移動性缺失——傳統網絡難以為快速機動部隊、車輛與航空器維持無縫連接。
• 覆蓋與射程局限——公共網絡與民用用戶共享帶寬，導致擁塞、覆蓋盲區與軍用可用性下降。

破局之道？轉向可提供完全控制、強化安全與實時性能的私有無線網絡。

公共網絡與衛星何以成為國防行動的軟肋

眾多軍事機構依賴公共與商業網絡混合解決方案，包括：

• 公共蜂窩網絡（移動通信）
• 衛星通信（遠程行動）
• 與民用服務共享的政府租賃基礎設施

盡管此類方案提供廣泛覆蓋，卻在關鍵任務環境中引發嚴重限制。

衛星通信：隱秘的脆弱環節

衛星網絡雖為軍事通信提供全域覆蓋與偏遠地區機動性，但與專用私有國防網絡相比存在重大風險：

抗擾性與抗攻擊能力薄弱

盡管具備優勢，衛星系統極易遭受網絡攻擊、干擾乃至物理摧毀。路透社近期報道指出，部分國家正重新評估衛星軍事通信依賴度——新興技術已對其在沖突場景下的生存能力構成嚴峻威脅。

傳統網絡的物理與技術局限

衛星通信在軍事機動行動中面臨顯著挑戰，尤其在復雜地形與高程變化環境中。依賴機械旋轉維持衛星波束指向的拋物面碟形天線，難以在移動中保障穩定連接。這一缺陷在信號遮擋頻繁的城鎮作戰與復雜地形戰場中尤為突出。此外，機動衛星終端需配備小型天線，但其較寬的波束寬度常導致監管限制，削弱了安全無縫連接的精準維系能力。

因素	衛星網絡（商業和共享）	專用及受控的私人國防網絡
安全性	由第三方提供商運營，加密和訪問控制依賴外部政策	完全由軍方控制，確保端到端加密并符合安全標準
服務質量（QoS）	與商業用戶共享帶寬，存在擁塞風險，無優先級保證	為關鍵任務應用保證帶寬和網絡切片
延遲	數據需傳輸數千公里至地面站，延遲較高	通過本地處理及邊緣計算實現超低延遲
可靠性	因地緣政治、商業或監管決策易中斷服務	關鍵任務正常運行時間保障，采用冗余架構，不依賴外部提供商
控制	依賴商業衛星運營商控制路由、訪問和政策	軍方全權擁有和運營，對流量路由、安全性和可用性擁有完全自主權
部署靈活性	在爭議地區覆蓋受限，依賴衛星定位	可部署于城市、偏遠或惡劣環境，支持定制化配置

衛星通信雖具廣域覆蓋優勢，卻無法滿足實時軍事行動所需的高安全性、低延遲與性能保障要求。

私有無線網絡為此提供更優選擇。欲了解私有網絡如何克服衛星局限，請參閱我們的深度分析報告。

私有國防網絡的戰術優勢

與公共或共享網絡不同，私有無線基礎設施專為軍事行動構建——確保無懈可擊的安全性、不間斷的性能與實時響應能力。

1. 安全性：定制化加密與端到端控制

• 零信任架構防范未授權訪問
• 網絡切片與隔離實現流量分段，強化安全防護
• 專用頻譜降低干擾與網絡攻擊風險
• 端到端加密保障實時情報安全共享

在此處詳細了解私有網絡如何增強軍事通信網絡安全。

2. 保障性服務質量(QoS)：優先保障國防行動

• 網絡切片為高優先級應用預留帶寬并優先傳輸，顯著降低延遲
• 指揮中心、無人機與前線部隊間無間斷通信
• 為無人機監視與AI分析提供穩定高帶寬連接

3. 超低延遲：實時決策支持

• 本地化邊緣計算處理數據，無需遠程傳輸，大幅降低延遲
• 本地化網絡架構（對比全球分散路由）避免傳輸減速
• 自主軍用系統、無人機集群與AI輔助作戰依賴低于10毫秒(ms)的響應時間

任務機動性：隨時隨地的安全網絡部署

現代國防行動日益強調機動性與去中心化。軍事力量必須具備快速部署、建立通信并再度轉移的能力——全程保持連接不中斷。

此時，靈活且可快速部署的網絡解決方案便成為關鍵要素。

車載基站（COW）與自動校準技術：移動國防網絡的變革者

戰術機動部隊或前沿部署基地無法承受手動配置校準網絡所需的數小時乃至數日等待時間。搭載自動校準技術的車載基站（COW）解決方案應運而生——該技術是確保戰場即時穩定連接的核心工具。

• 快速部署與再部署能力：軍事單位可在數分鐘內建立并反復遷移安全大容量通信節點，保障偏遠或敵對環境下的作戰靈活性。
• 自動校準：傳統網絡校準需人工調諧，耗時且暴露人員于風險中。自動校準技術實時調整連接參數，確保無縫無干擾運行。
• 高帶寬低延遲連接：支持多千兆鏈路，賦能實時視頻情報、無人機協同與AI驅動分析。

通過車載基站與自動校準技術，軍事團隊即便身處最嚴苛環境，仍可依托即時高帶寬連接保持戰備狀態。

私有網絡在國防行動中的卓越應用場景

? 指揮與控制（C2）通信——部署部隊與總部間安全、低延遲的信息交互。

? 態勢感知與軍事物聯網（MIoT）——實時千萬像素級監控、無人機情報與單兵可穿戴設備互聯。

? 自主載具與無人機集群——依賴超低延遲與高帶寬連接的AI驅動軍事運輸系統。

? 增強現實/虛擬現實（AR/VR）軍事訓練——5G驅動的AR與VR技術強化戰場模擬，為士兵提供實戰化訓練場景。

? 戰術網絡（MANETs/VANETs）——自組織、移動中的臨時軍事網絡保障動態環境下的連接。

結論：國防的未來屬于私有無線網絡

現代國防行動需要安全、高性能且始終在線的通信網絡。依賴公共基礎設施將導致關鍵漏洞——現代軍隊已無法承受此類風險。為確保任務成功、部隊安全與實時戰略協同，必須克服安全隱患、延遲問題與連接不可靠等挑戰。

答案很明確？專為數字化戰場構建的私有軍用無線網絡。

• 通過加密彈性基礎設施實現關鍵任務級安全性
• 專用高性能連接保障帶寬優先級
• 與人工智能、無人機、物聯網及實時分析無縫集成
• 依托自動校準戰術網絡實現快速部署與機動能力

切勿將關鍵軍事通信交付處于偶然狀態。應構建直面日常挑戰的安全高性能私有網絡。

參考來源：ceragon

現代戰場要求快速、精準的決策以確保任務成功。傳統云計算系統雖功能強大，卻因延遲、有限連接性與安全漏洞等問題，難以滿足孤立及敵對環境的需求。戰術邊緣計算應運而生，成為變革性解決方案——通過在無人機、傳感器、載具或單兵穿戴設備等數據源頭直接進行實時處理，實現即時響應。

通過分布式計算能力，戰術邊緣系統在最需要的時空節點為作戰人員提供可行動洞察。本文探討戰術邊緣計算如何與現有軍事基礎設施整合、其在現實場景中的應用，以及在極端部署條件下面臨的挑戰。

何為戰術邊緣計算？

戰術邊緣計算使數據能在采集點本地處理（如作戰人員設備、無人機或載具），無需依賴集中式云基礎設施。這種去中心化方法確保在對抗性或偏遠環境中實現更快決策、更高作戰彈性與強化安全性。

核心優勢：
? 降低延遲：本地數據處理最大限度減少滯后，支持關鍵場景下的快速決策。
? 優化帶寬：本地數據過濾減少向中央節點傳輸的信息量，緩解通信網絡壓力并節省帶寬資源。
? 增強彈性：去中心化架構抵御中斷風險，確保即使與中央指揮的連接中斷，系統仍可持續運作。
? 提升安全性：敏感數據保留在本地區域，降低遭攔截或泄露風險。
? 支持先進技術：戰術邊緣計算賦能實時運用先進技術，增強作戰能力。

應用場景：
? 實時數據分析：即時解析傳感器數據，提供零延遲可行動情報。
? 自主系統：機載處理使無人機與機器人平臺能自主導航地形并獨立決策。
? 強化態勢感知：本地整合傳感器數據，生成全景環境視圖以加速決策。

挑戰：
 盡管戰術邊緣計算具備變革性優勢，仍面臨保護邊緣設備安全、平衡加密需求與低延遲要求，以及應對電力與存儲容量等資源限制的難題。

現代化影響:
 戰術邊緣計算通過系統現代化改造、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，實現對現有基礎設施的補充。該路徑契合強調速度、適應性與信息主導的作戰條令。

戰術邊緣計算如何整合現有軍事基礎設施

戰術邊緣計算旨在通過現代化改造老舊系統、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，增強并補充現有軍事基礎設施。其整合路徑如下：

升級老舊系統：
邊緣計算為老舊軍事平臺賦予現代化能力。例如：
? 數字化士兵計劃：配備可穿戴傳感器的士兵可在依賴老舊通信網絡時，實現本地數據處理與共享。
? 老舊戰機數據融合：F-35等平臺運用邊緣計算整合多源傳感器數據，為飛行員提供實時態勢感知。
通過為老舊系統加裝邊緣賦能技術，軍隊可在延長現有裝備服役壽命的同時獲得先進能力。

部署戰術邊緣服務器：
戰術邊緣服務器作為本地化樞紐，處理物聯網設備、傳感器與自主系統生成的數據。其功能包括：
? 就近處理數據消除延遲
? 在網絡中斷時為關鍵任務應用提供分布式存儲
? 通過本地運行人工智能驅動分析實現實時決策
例如：偵察任務中運用戰術服務器現場解析無人機影像，向戰場部隊投送可行動情報。

支持自主系統：
自主無人機與載具依賴機載邊緣計算實現自主導航與威脅偵測。此類系統：
? 無需外部指引即可適應動態環境
? 與其他作戰單元通信實現協同作戰
該整合降低對集中式控制的依賴，同時提升戰場全域作戰效率。

構建統一生態系統：
邊緣計算支撐「戰場物聯網」（IoBT）互聯環境，實現士兵、載具、無人機與指揮中心無縫數據共享。該生態系統：
? 在具備連接時同步邊緣設備與中央云系統數據
? 通過多源實時更新為指揮官提供全景作戰視圖

部署戰術云端節點：
便攜式戰術云端節點將類云能力直接投送至戰場，實現本地托管計算密集型應用。其功能包括：
? 過濾非必要信息降低帶寬占用
? 為偏遠地區離線任務預加載關鍵數據

戰術邊緣計算的核心組件

加固型硬件：
 部署于軍事環境的邊緣設備必須具備輕量化、耐用性與高能效。此類系統設計需耐受高溫、嚴寒或物理沖擊等極端條件，同時維持高性能運作。

優化軟件：
戰術邊緣軟件須優先確保速度與效率。算法需快速處理海量數據，并根據任務需求輸出定制化可行動洞察。

人工智能與機器學習（ML）：
 AI與ML通過實現預測性分析、威脅偵測與自主決策，在戰術邊緣計算中發揮關鍵作用。模型量化等技術可在不犧牲精度前提下壓縮機器學習模型，適配資源受限的硬件部署。

可靠網絡：
 維持設備間通信對協同作戰至關重要。戰術邊緣網絡需平衡帶寬效率與可靠性，確保在拒止或降級環境中仍能實現不間斷數據交換。

安全協議：
 邊緣設備必須具備防篡改特性及抗網絡攻擊能力。加密技術與安全啟動機制確保敏感信息在作戰全程受到保護。

惡劣環境中部署戰術邊緣服務器的挑戰

盡管戰術邊緣計算潛力巨大，但在嚴苛環境中部署服務器面臨顯著障礙：

環境壓力：
 極端條件——例如溫度波動（-50°C至55°C）、濕度、沙塵暴、水浸、載具/飛機引發的沖擊振動、太陽輻射——可能損害服務器性能。必須采用加固型設計確保設備在此類條件下的耐用性。

網絡限制：
 由于敵方干擾或基礎設施有限導致的間歇性連接，維持可靠通信十分困難。邊緣服務器需在斷聯時自主運作，同時優先保障關鍵數據傳輸的帶寬效率。

電源挑戰：
偏遠部署常缺乏穩定電力供應。服務器須依賴電池或便攜發電機，并通過優化能效實現持續運行。

安全風險：
鄰近敵方的作戰環境加劇網絡攻擊與物理篡改風險：
? 加密協議在傳輸過程中保護敏感數據。
? 防篡改設計確保設備即使遭物理破壞仍能安全運作。

高壓環境下的可靠性：
 硬件韌性對維持極端壓力下的運行可靠性至關重要。先進散熱機制與自動系統恢復協議有助于緩解硬件故障或網絡中斷影響。

可擴展性與靈活性：
動態戰場環境要求模塊化硬件解決方案，可通過增加內存或GPU等升級應對數據量增長或新應用需求。

戰術邊緣計算的應用

實時監視與偵察：
 作戰行動高度依賴無人機與傳感器獲取態勢感知。戰術邊緣計算使這些系統能在本地處理監視數據，為士兵即時提供敵軍動向或潛在威脅的洞察。

自主系統：
 配備邊緣計算的自主載具與無人機可在不依賴外部支援的情況下，導航復雜地形、識別障礙或威脅并實時通信。這使動態戰斗場景中的快速響應成為可能。

單兵穿戴技術：
 增強現實（AR）眼鏡等可穿戴設備為士兵提供實時戰術信息，如部隊位置或目標數據。戰術邊緣計算確保這些設備在戰場條件下無縫運作。

戰地醫療支持：
 集成邊緣計算的AI診斷工具可即時分析生命體征或醫學影像掃描，協助醫護人員在戰區實施急救。自主醫療無人機通過投送物資或遠程支援，進一步提升戰場醫療保障。

后勤優化：
邊緣賦能系統根據任務需求或環境條件預測裝備需求，在減少后勤瓶頸的同時確保物資的及時投送。

提升實時決策能力

戰術邊緣計算通過實現數據在采集源（如戰場、無人機或載具內部）的本地化處理，顯著增強實時決策能力。這種模式消除對集中式基礎設施的依賴，極大降低延遲，確保可行動情報的即時可用。通過本地處理數據，作戰人員能更快作出信息完備的決策——這在分秒必爭的高風險場景中至關重要，任何延誤都可能導致任務失敗。

關鍵提升領域包括：
? 降低延遲：數據在現場處理而非傳輸至中央服務器，使決策時間從秒級縮短至毫秒級。
? 強化態勢感知：對傳感器與影像數據的實時分析，即時解析威脅、戰場態勢與關鍵任務信息。
? 對抗環境韌性：戰術邊緣計算確保即使與中央指揮的通信中斷，決策能力仍可持續運作。
? 自主系統支持：無人機等自主系統借助邊緣計算即時響應環境變化，消除行動延遲。

該策略確保決策速度與沖突節奏同步，在動態且資源受限環境中提供戰術優勢。

提升目標系統的精準度

戰術邊緣計算通過在采集點（如無人機、載具或武器平臺）直接進行實時數據處理與分析，顯著提升目標系統的精準度。這種本地化處理減少延遲，確保目標鎖定決策基于最新、最精確的信息。其提升目標系統的關鍵路徑包括：

? 實時數據分析：邊緣計算本地處理傳感器與影像數據，即時完成目標識別、追蹤與分析，消除向中央服務器傳輸數據引發的延遲。
? 改進目標追蹤：通過降低網絡延遲，確保對移動目標的持續追蹤，即便在建筑物密集或交通復雜的城區等復雜環境中也能實現。
? 增強傳感器融合：整合雷達、攝像頭與紅外傳感器等多源數據，生成目標位置與運動的統一精準視圖。
? 對抗環境韌性：邊緣計算獨立于集中式基礎設施運行，在通信降級或受干擾場景中仍維持功能。

這些能力確保目標系統更快、更可靠，并能更好適應動態戰場條件。

安全處理

戰術邊緣計算通過結合先進加密技術、分布式處理及針對邊緣環境獨特挑戰的強化安全框架，實現數據安全管理。核心方法包括：

數據安全：
? 加密：所有數據在存儲與傳輸過程中均加密，確保敏感信息即使通過開放或敵對網絡仍受保護。
? 本地處理：在邊緣本地處理數據，避免敏感信息傳輸至中央服務器，降低遭攔截或監視風險。
? 零信任安全：零信任網絡訪問（ZTNA）確保僅經認證的用戶與設備可訪問敏感資源，采用最小權限原則與持續監控限制入侵損害。
? API安全：通過強認證、加密、速率限制與定期審計保護連接邊緣設備的API，防止漏洞危及防御系統。
 ? 抗敵手韌性：通過微隔離、相互TLS（mTLS）安全通信、數據歸零功能（節點受攻擊時快速銷毀數據）等機制，強化邊緣節點抵御物理與網絡威脅。

操作保障：
? 行為分析：監控設備行為以偵測可能指示篡改或入侵的異常活動。
? 備份策略：安全備份系統確保敏感數據在中斷或攻擊時仍可恢復。

抗干擾保護：
? 去中心化架構：消除對集中式基礎設施的依賴，確保通信中斷時仍可持續運作。
? 抗電子戰能力：系統設計可抵御干擾與網絡攻擊，在對抗環境中維持功能。
? 自適應安全框架：零信任網絡訪問（ZTNA）根據實時狀況動態調整訪問控制，防止未授權訪問并減輕干擾影響。
? 冗余與故障切換機制：邊緣系統內置冗余設計，確保部分故障時任務仍無縫執行。

上述措施共同保障戰術邊緣計算系統在鄰近敵方的對抗環境中，維持高水平的隱私與安全性。

未來潛力

人工智能與戰術邊緣計算的融合將重新定義軍事戰略：
? 自主系統將實時評估戰場態勢，其策略調整速度遠超人類操作員。
? 增強的態勢感知能力通過精準預測敵軍動向或資源分布，賦能指揮官在高壓下作出精確決策。
? 國防機構與科技企業的合作將驅動硬件設計、機器學習算法與安全網絡解決方案的突破性進展。

隨著全球軍隊加大對戰術邊緣技術的投入，其不僅提升作戰能力——更在塑造以速度、彈性與智能主導的未來戰場形態。

結論

戰術邊緣計算通過需求節點的實時數據分析加速決策進程，并與現有基礎設施無縫集成，正在引發軍事行動的深刻變革。然而，在嚴苛環境中部署此類系統需克服環境壓力、網絡限制、電源制約、安全風險、可靠性要求、可擴展性需求、人為因素及嚴苛標準合規等挑戰。

通過采用加固型設計、安全通信協議、先進散熱系統與模塊化配置應對這些障礙，軍隊可確保戰術邊緣計算在極端條件下仍能提供可靠性能——為分秒必爭的作戰人員賦予關鍵優勢。

參考來源：//www.linkedin.com/pulse/tactical-edge-computing-key-faster-smarter-military-michael-kimes-jkzre

集群智能已非科幻——2025年，AI機器人如黃蜂群般協同突襲、壓制敵軍，成為國防領域顛覆性力量。受蟻群與鳥群等自然集群行為啟發，去中心化系統正重塑軍事戰略。

依托AI群體智能，防御集群正滲透戰場各個維度——無論是嚴苛的物流支援還是戰術打擊，應有盡有。本文解析2025年集群技術爆發，聚焦推動這一浪潮的真實玩家與核心趨勢。

集群技術爆發：為何2025成為元年

2025年，集群智能成為軍方應對高風險混亂局面的王牌，將AI自主性與自然協作機制深度融合。美國國防部通過《2025財年國防授權法案》（NDAA）向新興技術投入8950億美元，其中AI集群技術位列網絡安全、物流與作戰優先級（K&L Gates，2025）。

國防高級研究計劃局（DARPA）多年深耕該領域，五角大樓"復制者"計劃更目標2026年前部署數千架低成本智能無人機（美聯社，2023）。集群技術具備抗毀性——單點打擊無法癱瘓任務，規模效應使其成為現代戰爭的戰力倍增器。

Swarmbotics AI的ANTS系統：地面集群突擊

Swarmbotics AI的ANTS系統是地面集群作戰先鋒——無人地面載具（UGV）如蟻群般執行爭議區域物流或安防清掃。該系統采用商用現貨技術與AI網狀網絡，具備低成本、高耐用與可擴展性，完美契合2025年低成本裝備"蜂群"部署戰略。其設計呼應DARPA AMASS計劃中"數千集群固守防線"的愿景，今年將啟動實戰化測試（Swarmbotics AI，2025）。

DARPA OFFSET計劃：無人機集群戰術化

DARPA"進攻性集群賦能戰術"（OFFSET）計劃是集群技術重鎮，已在城市作戰演練中測試超250個空陸機器人集群。自2017年起，OFFSET的AI系統使集群能自主組織偵察、打擊與信號干擾——2025年這些戰術將完成實戰化升級（DARPA，2023）。想象集群數分鐘內封鎖城市街區，以數量與智能壓制敵軍——這項戰術革命今年步入成熟期。

Festo仿生蜂：空中集群精準打擊

Festo推出的34克仿生蜂無人機（BionicBee）將蜂群策略引入2025年空防體系。這款2024年面世的AI協調集群采用室內GPS在狹小空間編隊，專為偵察與基地防御設計。其輕量敏捷特性可實時向部隊回傳情報，令敵方防不勝防。隨著2025年人機協同成為焦點，仿生蜂或為步兵先鋒，點亮戰場態勢。

2025年驅動防御集群的核心趨勢

何種力量助推集群攻勢？2025年國防趨勢已全面備戰：

大規模部署：五角大樓"復制者"計劃要求部署數千可消耗機器人——ANTS等集群技術成為解決方案（美聯社，2023）。
AI自主性：OFFSET驗證AI可自主操控集群——2025年NDAA通過試點項目支持該能力（K&L Gates，2025）。
網絡安全優勢：集群可干擾或欺騙敵方網絡——仿生蜂或實施通信壓制，契合國防部AI戰略目標（《國家法律評論》2025）。
成本效益：ANTS等低成本機器人適應2025年預算緊縮——規模優勢碾壓昂貴單體裝備。

未來展望：集群主宰戰場
 至2025年末，防御集群或全面接管戰場——ANTS在戰區運輸物資，OFFSET無人機強攻城市，仿生蜂巡視防線。NDAA中與烏克蘭等盟友的AI協作條款，暗示全球集群作戰藍圖。

制造業持續賦能——Factorem.co等平臺可按需提供3D打印或數控加工部件，支持零最小起訂量與實時AI報價。這只是首輪齊射——下期季度報告將追蹤這些戰斗機器人如何重塑2025年前線格局。

參考來源：factorem