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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

2025年4月11日——英國皇家聯合軍種研究院（RUSI）研究顯示，烏克蘭的AI戰術無人機已造成俄軍重大損失，成為烏克蘭軍火庫中最具殺傷力的武器。而這正重新定義現代戰爭模式。這些無人機結合泰萊達恩FLIR Boson等先進攝像系統，深刻改變戰場形態。研究呼吁西方國家借鑒烏克蘭來之不易的創新成果，以維持未來沖突中的戰略優勢。此外，集成Star-Navi或Night Pulser等數字超微光視覺技術可能顛覆戰局，實現“夜如白晝”的全天候作戰能力。

“敵軍使用1萬美元的單向攻擊無人機，迫使我們用200萬美元的導彈攔截。”

AI與戰術無人機如何重塑現代戰爭

在俄烏沖突的熔爐中，戰爭形態正經歷劇變。英國皇家聯合軍種研究院最新研究表明：三年前尚屬邊緣裝備的戰術無人機，如今已成為烏克蘭最致命武器——其造成的俄軍重大損失，作戰效能達烏軍其他裝備的兩倍。這場由人工智能與創新攝像技術驅動的變革，不僅重塑俄烏戰場格局，更重寫了未來戰爭規則手冊。

從石器時代到硅時代

戰爭始終取決于對信息、人員與裝備的掌控。從石器時代戰士到拿破侖的大軍團，指揮官們以日益精妙的方式統御這些要素。拿破侖通過革新后勤體系實現跨大陸大兵團機動，普魯士戰略家赫爾穆特·馮·毛奇則進一步優化，以“戰爭是藝術而非科學”的格言強調分權化與靈活性。其原則奠定了西方百年軍事戰略根基，直至烏克蘭的無人機戰爭顛覆了這一范式。

20世紀的技術飛躍——無線電、計算機、衛星與精確制導彈藥——催生出“空地一體戰”等理念，令海灣戰爭中薩達姆軍隊數周內潰敗。然而技術進步伴隨脆弱性：依賴海量數據系統的高科技軍隊會釋放可被對手利用的電子信號，而低技術對手則以簡易爆炸裝置（IED）等廉價毀滅性工具反制。

如今，俄烏戰爭將戰爭拖入消耗戰新紀元，既重現一戰塹壕對峙的僵局，又由尖端技術驅動。無人機、電子戰（EW）與遠程傳感器主導戰場，將戰線鎖定于防御堡壘，甚至日常機動都危機四伏。這場革命的核心在于對AI無人機的駕馭，此發展不僅扭轉戰局，更為世界提供關鍵啟示。

烏克蘭防務的支柱

戰術無人機正在重寫陸海空交戰規則。人工智能賦予這些系統前所未有的能力，使其可在GPS拒止環境中自主導航、識別目標并作戰。為優化無人機作戰而成立的烏軍“無人系統部隊”（USF）已整合170余種機型，“無人機軍團”計劃更在2023年前培訓20,000名操作員。烏克蘭國防情報局（DIU）運用AI執行遠程打擊任務，安全局（SSU）則為“海嬰”等海上無人機配備爆炸裝置，將俄黑海艦隊逐出克里米亞要塞。

與傳統軍事裝備不同，烏克蘭無人機采用商用組件與開源軟件構建，兼具成本效益與可擴展性。在國防部創新加速器支持下，該模式將實施周期壓縮至45天。BRAVE1等平臺為無人機集群與替代導航系統等AI解決方案投入650萬美元獎金。這些創新使無人機承擔起從后勤醫療救援到直接作戰（含無人機間對抗）的多樣化角色。

烏軍裝備中的明星是常被稱為“軍事版谷歌”的DELTA戰場管理系統。這套2022年戰前開發的系統整合人工報告、衛星圖像、無人機畫面及網絡數據，通過AI提供實時態勢感知。“單次登錄即可訪問系統所有模塊，”烏軍上校在北約演習中解釋，“DELTA助你構建‘戰爭’空間。”較美軍Palantir系統更簡捷的DELTA，使烏軍指揮官在對抗規模占優但信息匱乏的敵軍時贏得優勢。

無人機革命之眼

烏克蘭無人機的作戰效能取決于先進的攝像模塊，這對情報、監視與偵察（ISR）至關重要。泰萊達恩FLIR Boson系列（尤其是售價約1,592美元的320x256型號）是熱成像的常用選擇，為Quantum Systems Vector等無人機提供全天候作戰能力。ZIR系統搭載集成AI軟件的緊湊型數碼相機，可在3公里距離實現90厘米精度的目標識別。烏克蘭戰場使用的Skydio X10D無人機配備輻射熱成像相機及六臺超廣角導航相機，支持300米范圍內GPS拒止環境自主作業。即便是The Fourth Law公司為FPV無人機開發的50-100美元低成本攝像模塊，也能實現自主目標追蹤。

這些與AI結合的相機系統，使無人機能以最小人工干預識別鎖定目標，相較早期依賴持續人工操控的系統實現質的飛躍。但具體相機型號與配置存在差異，除FLIR Boson外的產品價格因代工銷售模式常不透明，需直接詢價獲取精確成本。

關鍵點在于：當前視覺系統的局限使戰爭中的AI尚未發揮全部潛力。熱成像相機雖能通過熱信號高效定位指定目標，但在光電/紅外（EO/IR）相機難以應對的微光環境及遠距離場景中表現不足——這對需精確辨別目標的關鍵識別環節尤為致命。執法級標準RGB相機可滿足日間需求，但夜間效能驟減。FLIR Boson在暗夜表現出色，卻存在同等距離與識別精度局限。理想方案需具備以下特性：經濟高效的24/7全天候運行、遠近程皆優的性能、暗夜中提供類白晝清晰圖像、且無需紅外或閃光照明的隱蔽操作。雖未投入實戰，Star-Navi XHC5602系列相機展現出此類潛力，其宣稱在完全黑暗環境下有效探測范圍覆蓋數米至無限遠。

AI系統：24小時全天候晝夜應用

• 顛覆性技術：將黑夜轉化為白晝

AI系統的超微光視覺依賴先進攝像模塊與AI處理技術。Star-Navi/Night Pulser的XHC5602系列相機靈敏度達0.001勒克斯，可在近全暗環境下捕捉彩色圖像，是夜間作戰的理想選擇。AI模型如“零參考深度曲線估計”（ZeroDCE）通過調節亮度與動態范圍增強圖像，使夜景呈現白晝效果；“循環生成對抗網絡”（CycleGAN）則利用非配對數據實現晝夜圖像轉換，確保技術普適性。

對超微光視覺AI系統的需求激增，源于無人機監控、自動駕駛及安防監測等近全暗環境應用場景。將夜景轉換為類白晝畫面的能力顯著提升作戰效能，在俄烏沖突等無人機嚴苛作戰環境中尤為關鍵。

• AI應用前后對比

AI應用前，土耳其拜拉克塔TB2等無人機雖具備監視打擊能力，但易受干擾且需持續與操作員通信。這種依賴性在對抗環境中嚴重限制其航程與精度。沖突初期，俄軍電子戰系統曾癱瘓烏軍無人機作戰，皇家聯合軍種研究院（RUSI）估計烏軍月損無人機達10,000架。

AI技術徹底改變戰局。無人機現可自主導航、實時分析影像并在無飛行員指令下實施打擊，部分任務替代99%人力。ZIR與Skydio X10D等系統能在強電子戰環境中運行，AI制導導航有效反制俄軍干擾。這一轉型使無人機更具韌性與精確性，助力烏克蘭以消耗戰略對抗強敵。

• 精度挑戰

盡管取得進展，無人機精度仍面臨持續性挑戰，主要源于俄軍電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。這些手段破壞通信導航系統，導致無人機偏離目標或完全失效。高損毀率凸顯現代戰爭的“貓鼠游戲”本質——對抗雙方持續快速適應以反制新技術。

為提升精度，俄烏正強化AI驅動的自主化能力。新型無人機設計為無需GPS或持續人工操控，通過機載傳感器與機器學習實現導航打擊。ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，Skydio X10D實現300米GPS拒止環境作業，均為初期成功案例。BRAVE1聚焦無人機集群與替代導航技術，有望進一步降低對脆弱信號的依賴。此外，被長期忽視的光纖等有線通信因抗干擾性強、可靠性高重新興起，增強無人機作戰數據傳輸能力。

• 啟示

俄烏戰場無人機革命為長期沉溺技術優勢的西方軍隊敲響警鐘。此沖突暴露了數據密集型系統的脆弱性，同時彰顯經濟型AI無人機的威力。正如烏克蘭前總司令兼駐英大使瓦列里·扎盧日內所言：生存取決于快速適應能力。必須汲取烏克蘭在生死存亡中淬煉的實戰經驗，以應對大規模自主武器威脅。

• 競爭格局分析
  俄烏沖突已變革無人機戰爭形態，人工智能與先進攝像系統鑄就戰術優勢。

本競爭分析聚焦烏克蘭AI無人機的性能、攝像模塊、成本、精度及電子戰挑戰，通過對比俄烏系統并評估市場動態，結合最新研究與戰場進展揭示優勢、劣勢及改進機遇。

市場概覽

2024年全球軍用AI市場規模達93.1億美元，受自主無人機與實時決策系統需求驅動，預計至2030年將保持13%年復合增長率。烏無人機生態涵蓋170余種機型，“無人機軍團”計劃培訓20,000名操作員，BRAVE1平臺為AI研發投入650萬美元。

俄烏無人機戰爭參與者

• 烏克蘭：運用國產系統（如DELTA、ZIR系統）及西方合作（如Skydio、Quantum Systems）。核心優勢包括快速迭代能力、商用組件應用及AI驅動的自主性。

• 俄羅斯：部署“立方體-BLA”、“見證者-136”等無人機，AI能力有限且聚焦數據分析而非自主決策。俄方優勢在于大規模量產與電子戰反制手段。

• 西方供應商：FLIR Systems（攝像模塊）、Helsing AI（HX-2 Karma無人機）等企業以較高成本為烏克蘭提供先進技術支持。

• 增長領域：近白晝級超微光視覺系統（如實現“夜轉晝”效果的技術）正日益成為需隱蔽全天候作戰場景的可行替代方案。此類系統高度適配AI技術，確保晝夜作戰效能均等。

產品對比

• 烏克蘭AI無人機系統

  • 能力：烏克蘭無人機在自主性、目標識別及陸海空多域作戰方面表現卓越。DELTA系統整合多源數據（無人機畫面、衛星圖像、人工報告）實現實時態勢感知，被譽為“軍事版谷歌”。AI增強末段導航等功能，使無人機在電子戰干擾下仍能鎖定目標。例如ZIR系統實現3公里距離90厘米精度，Skydio X10D具備300米GPS拒止環境導航能力。低成本海上無人機（如"海嬰"）成功襲擾俄黑海艦隊，展現多場景適應性。
  • 攝像模塊：常用模塊包括應用于Quantum Systems Vector無人機的FLIR Boson 320x256（熱成像，約1,592美元），以及Skydio X10D的輻射熱成像與導航相機。低成本方案如The Fourth Law公司FPV無人機相機（50-100美元）支持目標追蹤。這些系統利用AI實時分析，減少人工干預。
  • 價格：商用組件使成本保持低位。FPV無人機單價500-2,000美元，AI增強型號略高。FLIR Boson以1,592美元提供高性價比熱成像能力，Skydio與ZIR相機價格因專有技術未公開。
  • 精度：行業報告顯示AI無人機命中率達70-80%，遠超手動操作型號（10-50%）。自主性緩解電子戰干擾，但抗干擾仍是挑戰。
  • 電子戰韌性：烏克蘭采用跳頻與自主導航反制俄軍干擾。克拉特公司"幽靈龍"等系統通過神經網絡光學導航實現無GPS作戰，但可擴展性有限。

• 俄羅斯無人機系統

  • 能力：俄軍“見證者-136”、“立方體-BLA”等無人機重數量輕質量。“立方體”宣稱具備AI目標識別，但實際自主性有限，多依賴預設坐標。“頓巴斯穹頂”系統僅將AI用于數據分析而非無人機控制，實時適應性落后于烏克蘭。
  • 攝像模塊：具體參數稀缺，俄無人機多采用基礎光電傳感器，缺乏烏軍FLIR Boson或Skydio系統的熱成像與AI增強能力，制約低能見度環境作戰效能。
  • 價格：俄制無人機成本低廉（如“見證者-136”單價約2萬美元），支持大規模部署，但簡易設計犧牲精度與抗毀性。
  • 精度：俄FPV無人機命中率僅10-20%，受烏軍電子戰反制影響顯著。依賴人工/半自主系統導致易受信號干擾。
  • 電子戰韌性：俄電子戰優勢突出，干擾系統致烏軍月損萬架無人機。但其自研無人機缺乏先進反制措施，易受烏軍防御系統壓制。

• 西方供應系統

  • 能力：亨氏HX-2“業力”、Quantum Systems Vector等西方無人機具備尖端AI自主瞄準與電子戰抗性。HX-2可在無持續數據鏈條件下重識別目標，同時保持人工監督確保倫理合規。
  • 攝像模塊：FLIR Boson占主導地位，高價型號（如640x512分辨率）可選。Skydio X10D多相機套件增強ISR與導航能力，性能遠超俄制產品。
  • 價格：西方系統成本較高（10,000-50,000美元）。FLIR Boson等模塊性價比尚可，但整機系統若無補貼將超出烏軍預算。
  • 精度：AI與強健傳感器使西方無人機在理想條件下命中率達80-90%，但在烏部署規模有限制約實戰影響。
  • 電子戰韌性：先進信號加密與自主性降低受干擾風險，但高成本導致可擴展性不及烏軍本土方案。

競爭優勢與劣勢

• 烏克蘭

  • 優勢：
    • 創新速度：前線反饋驅動的快速迭代超越俄羅斯緩慢研發周期。Swarmer、KrattWorks等初創企業數月內交付AI解決方案。
    • 成本效益：商用組件與開源軟件維持無人機經濟性，支持大規模部署。
    • AI整合：DELTA系統與AI無人機提供更優態勢感知與自主性，抵消俄軍規模優勢。
    • 合作伙伴：與Skydio、Helsing等西方企業合作提升技術能力，同時保持本土主導權。
  • 劣勢：
    • 電子戰脆弱性：盡管有進展，干擾仍降低無人機效能，高損毀率加劇資源壓力。
    • 可擴展性局限：預算限制與依賴外國組件制約俄式規模量產。
    • 監管缺口：據行業分析，缺乏統一AI戰略恐致碎片化發展。

• 俄羅斯

  • 優勢：
    • 大規模量產：“見證者-136”等低成本無人機實現數量壓制，支撐消耗戰。
    • 電子戰實力：精密干擾系統癱瘓烏軍作戰，彌補技術劣勢。
    • 外部支持：外圍設計與組件突破制裁強化供應鏈。
  • 劣勢：
    • AI滯后：有限自主性與依賴人工系統降低精度與適應性。
    • 技術劣勢：基礎傳感器與相機落后于烏軍AI增強系統，動態環境效能受限。
    • 中心化模式：相較去中心化創新生態，適應速度遲緩。

• 西方供應商

  • 優勢：
    • 技術領先性：FLIR Boson、Skydio X10D等先進AI與相機樹立性能標桿。
    • 倫理框架：人機協同系統符合國際規范，增強全球公信力。
    • 研發能力：雄厚投資驅動尖端方案，賦能烏軍裝備體系。
  • 劣勢：
    • 高成本：昂貴系統難以適配烏克蘭消耗戰略。
    • 部署受限：官僚程序與出口管制制約戰場應用。
    • 依賴風險：過度依賴西方技術或削弱烏克蘭自主能力。

精度挑戰與緩解策略

盡管AI技術取得進展，無人機精度仍是痛點，主要源于電子戰（EW）的干擾與欺騙戰術。在強干擾下，烏克蘭FPV無人機命中率降至30%~50%（新操作員僅10%），俄軍無人機表現更差（10%~20%）。主要影響因素包括：

• 信號中斷：干擾切斷無人機-操作員鏈路，導致導航失效。

• 環境因素：偽裝與誘餌欺騙AI識別，神經網絡難以應對隱蔽目標。

• 硬件限制：無人機邊緣計算能力有限，識別精度低于人工操作。

• 緩解策略

  • 增強自主性：烏克蘭正開發無需GPS或持續信號的無人機，如克拉特公司“幽靈龍”采用光學導航。BRAVE1支持的集群技術旨在通過協同攻擊壓制電子戰防御。
  • AI優化：在緊湊數據集訓練輕量化AI模型，確保適應性且不超載處理器。未來系統將實現從起飛到打擊的端到端自主。
  • 韌性通信：光纖等有線通信系統因抗干擾可靠性強重新興起，支撐無人機數據傳輸。
  • 反電子戰戰術：Skydio X10D采用的跳頻與信號加密降低脆弱性。烏軍ZIR系統在電子戰環境中達90厘米精度，為廣泛推廣設定標桿。
  • 合作：與亨氏AI等企業合作可集成先進抗干擾技術，但需控制成本。

市場機遇與威脅

• 機遇

  • 全球需求：俄烏戰爭實戰檢驗的無人機吸引全球關注，確立其防務技術出口國地位。“戰爭實驗室”提升可信度。
  • 成本領先：經濟型AI無人機可從高價西方系統奪取市場份額，尤其在預算受限地區。
  • 集群技術：按計劃推進的2025年無人機集群技術將重定義戰術，創造先發優勢。
  • 公私協同：與企業的敏捷合作可擴大創新規模，吸引投資。

• 威脅

  • 電子戰升級：持續投入干擾技術，削弱精度優勢。
  • 資源約束：有限資金與依賴外國組件或致生產瓶頸。
  • 技術擴散風險：開源策略若致AI軟件流向非國家行為體，可能無意助長對手。

建議

• 加速自主化研發：優先發展端到端AI系統以降低電子戰脆弱性。投資集群技術實現防御壓制，目標達成80–90%全條件命中率。
• 攝像供應多元化：突破FLIR Boson限制，開發本土或替代模塊以降低成本依賴。為FPV無人機研發匹配Skydio性能的低成本高清相機。全面部署Star-Navi級超微光視覺系統。
• 強化電子戰反制：規模化應用跳頻與光學導航系統并集成至全機型。關鍵作戰中復興有線通信。
• 制定AI戰略：建立統一軍事AI路線圖，避免碎片化發展并確保長期競爭力。
• 深化合作：在獲取補貼技術同時建設本土能力以維持自主。與企業共同開發集群及抗干擾方案。
• 出口實戰驗證技術：全球推廣無人機，借已驗證效能反哺后續研發。

參考來源：Bilal Hussain

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

人工智能（AI）正引發全球各行業的革命性變革，防務領域亦不例外。隨著全球安全威脅日益復雜化與數字化，各國正重新思考如何保障邊境安全、解析情報并執行任務。從增強態勢感知到高性價比解決方案，AI正為更智能、更高效、更安全的防務系統開辟道路。

至2028年，全球軍事AI支出預計將突破300億美元。歐洲正加速防務AI投資布局，為具備技術響應能力的企業創造重要機遇。

現代防務中AI的角色：核心創新

防務領域正經歷由AI技術進步驅動的結構性變革，重塑軍事行動的規劃、執行與評估方式。以下歐盟支持的項目彰顯AI如何應對戰略防務優先事項（據最新行業洞察）：

• AI4DEF：智能化決策與多域作戰

"國防人工智能"（AI4DEF）項目聚焦運用AI提升態勢感知、優化決策能力，并強化跨域（含無人機任務與聯合情報監視偵察/ISR分析）規劃效能。通過AI整合，防務系統可實現海量數據實時處理，驅動快速精準決策。該項目凸顯歐洲將AI嵌入陸、空、網、天多域作戰的實踐路徑。

• ARCHYTAS：高能效與成本效益AI方案

"基于非常規加速器的可靠/高能效AI系統架構"（ARCHYTAS）項目優先開發可擴展的節能AI基礎設施，集成神經形態計算與光電加速器等前沿技術，兼顧性能與可持續性目標。此項目反映歐洲現代防務系統對技術創新與環境責任的雙重關注。

• STORE：防護成像與戰術數據安全

"光電圖像識別評估共享數據庫"（STORE）計劃旨在構建AI算法支撐的安防成像數據庫，實現戰術級實時分析。該計劃增強地面作戰態勢感知能力，確保關鍵任務成像系統符合嚴苛網絡安全標準——這對保護當今技術驅動沖突環境中的國家利益至關重要。

歐洲防務AI

歐洲國家正通過"歐洲防務基金"（EDF）等倡議追求更高防務自主權與創新能力。該基金資助AI、先進計算與互操作性解決方案的跨境研發。AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等項目印證了歐洲強化防務韌性、降低對外部技術依賴的決心。

隨著歐洲各國加大推進軍事能力現代化，北美企業引入AI解決方案并與歐洲協作正加速形成。然而，歐洲市場的進入面臨監管復雜性、文化差異與本地化銷售策略需求等挑戰。

AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等防務AI進展標志著行業變革機遇。通過提升態勢感知、優化決策與強化網絡安全，AI正助力防務機構高效運作。對企業而言，此刻是將專業能力引入、共塑防務創新未來的最佳時機。

參考來源：eurodev

執行摘要：

• 俄羅斯大幅增加對人工智能（AI）的投資，將國家預算的相當比例投入AI驅動的軍事研究。此項資金旨在強化俄羅斯在現代戰爭中（特別是人工智能軍事應用領域）的技術優勢。

• 俄軍對烏克蘭的全面入侵成為首場大規模應用AI技術的重大沖突。烏克蘭在美國AI企業支持下成功反制俄軍，迫使俄羅斯加速AI與指揮系統、無人機及防空網絡的整合進程。

• 無論俄烏戰爭結局如何，俄羅斯對AI的重點關注與高速發展已使其在面對西方武器系統時占據優勢。

• 俄羅斯AI發展可追溯至20世紀60年代的早期蘇聯實驗。然而真正加速始于2014年非法吞并克里米亞后的軍事AI研發進程。

2月12日，總部位于德國的歐洲領先防務科技公司Helsing宣布將向烏克蘭交付6000架HX-2攻擊無人機（Helsing.ai，2月12日）。該型無人機搭載機載人工智能（AI）系統，具備無信號或持續數據連接條件下自主搜索、重識別與接戰能力，可抵御電子戰（EW）手段干擾。此次交付系繼當前正在執行的4000架HF-1攻擊無人機訂單后新增采購。此前，俄羅斯副總理德米特里·切爾尼申科宣布將國家預算的5%投入人工智能科研領域，另有15%用于其他AI工具相關研究（Tsargrad.tv，1月31日）。此項資金的核心目標之一是利用AI技術解決軍事應用難題（俄羅斯政府官網，1月31日）。隨著技術在俄烏全面戰爭中占據核心地位，部分俄國內外軍事專家將AI的廣泛應用稱為即將到來的"軍事革命"——鑒于俄羅斯在侵烏戰爭中獲得的實戰經驗，其或將成為該領域的全球主導力量之一（Discred.ru，2024年1月14日；Kommersant.ru，2021年9月15日；Focus.ua，2023年5月26日；Army.ric.mil.ru，2022年1月10日）。

俄羅斯人工智能從蘇聯時代至2021年的發展軌跡

俄羅斯AI技術的根源可追溯至1960年代，與澤列諾格勒"科學城"（Наукоград）的建立直接相關。該"科學城"項目（除其他科研方向外）開發了早期AI技術，獲得蘇聯總理阿列克謝·柯西金、電子工業部長亞歷山大·肖金及國防工業聯合體其他要員支持（俄羅斯科學院官網，2018年8月9日）。1962年，相關研究在物理問題科學研究院（Научно-исследовательский институт физических проблем）框架下啟動，來自物理、信息技術、數學、生物學與神經外科等領域的專家在此開展人工神經網絡項目實驗。彼時實驗的核心目標在于提升蘇聯防空反導（PVO-PRO）系統效能。

盡管蘇聯領導層對新興技術領域關注不足，但部分武器系統仍配備了全自動化的早期AI系統。例如，1983年蘇聯通過第686-214號決議，向海軍列裝首批P-700花崗巖反艦巡航導彈（具備艦載與潛射型號，可打擊海上與地面目標）（俄新社，2023年8月15日；機械制造科研生產聯合體官網，2024年3月2日通過網頁存檔訪問）。1991年蘇聯解體后，因軍費縮減，軍用AI研究陷入停滯（俄羅斯科學院官網，2018年8月9日）。

俄羅斯軍事現代化進程中AI技術的重要性重獲關注始于2014年——因非法吞并克里米亞及煽動烏東頓巴斯地區沖突導致俄西方關系惡化。2017年，俄羅斯總統普京宣稱"AI不僅是俄羅斯的未來，更是全人類的未來……掌握該領域主導權者將成為世界主宰"（Topwar.ru，2021年4月6日）。兩年后，《2030年前人工智能發展戰略》的頒布成為俄羅斯AI發展里程碑（克里姆林宮官網，2019年10月10日）。該戰略通過總統令確立為國家AI發展計劃基石，旨在"使俄羅斯AI技術占據全球市場重要份額"（克里姆林宮官網，2019年10月10日）。

2021年俄國防務專業期刊《軍事思想》（Военная Мысль）刊文詳述俄軍AI應用的七大領域（Cyberleninka.ru，2024年2月22日訪問）：火控系統（定位追蹤飛行目標）；防空反導系統（探測摧毀飛行器）；多域指揮控制（海量信息數據采集處理與系統化）；戰場及遠程機器人作戰系統；電子戰；訓練模擬器；可自主追蹤切換目標的智能武器系統。

盡管俄軍政高層認可AI的戰略價值，但在2022年2月全面侵烏前，其應用僅呈零星展示。實質性變革始于俄軍在烏克蘭戰場遭遇西方特定類型武器系統后——面對作戰困境，俄軍開始加速AI技術整合進程。

俄烏戰爭與AI軍事應用

俄羅斯對烏克蘭的全面行動成為首場主動應用人工智能（AI）的重大武裝沖突，但此舉亦使俄軍陷入困境。據俄方消息源披露，由于美國向烏軍提供支持（特別是運用美企Maven與Palantir的AI技術），烏方得以收集、解碼并翻譯（轉烏克蘭語與英語）俄軍通信信息。報道稱，此類支持主要用于打擊俄軍目標，使美國得以在實戰中"測試其對俄軍事AI能力"（Vzglyad，1月8日）。俄軍無力反制西方技術，促使俄羅斯加大投入強化自主AI能力建設。

例如，AI成為俄國防部主辦的"軍隊-2023"論壇核心議題。俄國防部創新發展部負責人亞歷山大·奧薩德丘克少將宣稱：
 "2023年論壇科工議程的主導議題涵蓋AI、國防工業復合體多元化、最先進指揮控制系統、偵察體系、精確制導武器與機器人技術。無人機議題（及AI應用）獲重點關注……實質上，我們正在見證一個新興資本與技術密集型產業的誕生。大量此類項目與解決方案……正被成功整合至參與特別軍事行動的俄軍作戰體系。"（俄新社，2023年8月15日）

鑒于戰場直面西方AI技術的挫敗經驗，俄國防部正整合資源試圖追趕西方競爭對手。關鍵舉措包括2022年8月成立專門機構，其職能聚焦"武器裝備生產中的AI能力開發"（塔斯社，2022年8月17日）。至2023年8月，俄國防部宣布推進超500項AI相關項目，其中222項將于當年底完成部署（《紅星周刊》，2022年9月23日；俄新社，2023年8月15日）。此外，俄羅斯通過委托"時代"軍事科技城、俄羅斯電子股份公司與聯合航空制造集團等企業，構建軍用AI研發體系（Cnews.ru，2019年7月11日；《紅星周刊》，2021年4月19日；Vz.ru，2024年1月19日）。

2023年，俄軍事專家系統分析AI賦能戰場效能的重點領域，涵蓋指揮控制、先制能力開發、戰場態勢圖生成、作戰建模、威脅預測、行政規劃與戰場監控（Cyberleninka.ru，2024年2月20日訪問）。AI應用將大幅優化戰前準備與實戰指揮控制系統效能。俄烏戰爭進程進一步印證AI作為戰爭要素的戰略價值。據俄方消息，俄軍持續在"鎧甲"S-1、S-300、S-400及2019年列裝的S-350"勇士"中程防空系統中應用AI技術。盡管信息源存俄方主觀性，但該策略對抗擊美制ATACMS導彈與英法"風暴陰影"/SCALP-EG導彈顯現成效（Topwar.ru，2024年7月4日）。

俄方亦加速無人機AI技術研發。據俄防空博物館館長、軍事專家尤里·克努托夫透露，俄羅斯正為2019年首展的"扎拉柳葉刀"游蕩彈藥集成AI技術，使其具備"從多獨立發射平臺齊射無人機群，升空后通過信息交互自主分配任務"的能力（MK.ru，2024年1月3日）。

評估俄羅斯AI軍事優先戰略的初期成效可見，俄方正著力推動"軍事AI應用常態化"。最新研究顯示，俄媒涉及AI的報道中83%呈正面基調，僅17%為負面（RUND大學，2024年）。研究指出，鑒于"北約威脅迫近與軍備競賽升級"，俄媒存在"為軍事AI應用正名的顯著趨勢"，總體而言"俄羅斯輿論已呈現AI軍事應用常態化態勢"（RUND大學，2024年）。

結論

盡管俄羅斯在AI領域的起步較晚，其企業實力遜于北美與中國同行，但表象可能具有誤導性。自全面侵烏以來，莫斯科對AI（涵蓋軍事與民用）的重視顯著提升。最新數據顯示，俄羅斯現已成為全球AI整合度前十國家之一，其在公共生活與經濟各領域的滲透率居于前列（Lenta.ru，2024年3月13日）。

然而，俄軍事專家（如軍事科學院高級研究員弗拉基米爾·普里赫瓦季洛夫）坦言："當前我們幾乎無望在AI應用上趕超中美，技術能力存在代差"（Lenta.ru，2024年1月16日）。但三大因素可能縮小差距：其一，俄烏戰爭為俄羅斯提供了實戰環境下AI應用的獨特數據池；其二，威權體制賦予俄快速動員內部資源實現特定目標的能力，使克里姆林宮在AI資源分配上具備決策效率優勢；其三，俄羅斯與委內瑞拉等威權國家開展AI合作，創造技術協同進步機遇。鑒于俄朝軍事安全合作強化，雙方或拓展至AI領域。

盡管俄朝在AI等創新領域的合作本身不構成直接威脅，但在網絡間諜活動升級的背景下，此類協作可能催生新型風險。

最終，俄羅斯對軍事AI應用的日益重視凸顯其彌合技術鴻溝（尤其對美）的決心。無論能否全面追平全球AI發展，俄方依托戰場經驗與戰略聯盟強化的AI能力，或將重塑未來軍事格局與沖突形態。

參考來源：jamestown

美國及北約軍事規劃者可將從烏克蘭無人機戰爭中汲取關鍵經驗，以構建針對俄羅斯及同級對手的防御與威懾體系。

俄羅斯烏克蘭戰爭凸顯了敏捷跨域聯合目標鎖定周期在傳感器密集且透明度日益提升的戰場環境中的核心價值——快速鎖定敵方目標并保持決定性優勢。盡管俄軍在入侵首年實施動態殺傷鏈過程中遭遇困境，但其基于烏克蘭戰場的節奏與需求進行適應性調整，逐步改進并調整偵察打擊與火力循環體系，顯著提升了響應效能與適用性。這種軍事適應性及持續學習能力為美國及其北約盟友帶來了多維挑戰、戰略機遇與潛在風險。

俄羅斯2022年目標鎖定困境

俄羅斯烏克蘭戰爭的第一年暴露出其現有殺傷鏈的諸多缺陷與挑戰。這些挑戰同時存在于負責戰略與戰役縱深目標打擊的“偵察打擊回路”，以及其戰術層面對應體系“偵察火力回路”，主要源于以下六大因素：

首先，俄羅斯缺乏持久縱深情報、監視與偵察（ISR）能力，突出表現為天基對地觀測資產不足，以及可大規模部署的遠程目標捕獲無人機系統（UAS）稀缺。盡管擁有多種戰術無人機，但其數量不足以彌補高損耗率，也無法滿足多軸線戰場的全域作戰需求。同樣關鍵的是，俄羅斯老化且稀缺的遠程監視衛星群（僅包含三顆光學衛星與三顆合成孔徑雷達衛星）被證明難以滿足烏克蘭戰場的作戰節奏與需求，導致關鍵時效性問題。

其次，俄軍近實時情報數據分析與快速分發利用能力薄弱且流程繁瑣。不同戰線報告顯示，俄軍間接火力任務常出現長達四小時的延遲，而巡航導彈與彈道導彈打擊所需地理空間數據的采集、處理與最終應用間隔更久。盡管天基資產在“關鍵目標摧毀戰略行動”中支持了對基礎設施與軍事目標的戰略打擊，但效果參差不齊。

第三，精確打擊任務在規劃與能力選擇上協調失當。例如分析人士指出，俄軍雖彈藥庫存充足，但目標選定人員普遍存在優先級錯配問題——寶貴的“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈被用于打擊小股部隊集結點，而針對大型機場的打擊編組僅包含少量巡航導彈。

第四，俄軍指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施存在嚴重缺陷，包括通信中斷與責任區劃分不清。此外，非專業步兵在爭議環境中運用C4I技術引導火力的訓練與經驗水平不足。各軍種C4I系統互操作性差且裝備不均衡加劇了這一問題——多數俄陸軍部隊要么無法獲取“百靈鳥”戰術C4I加固計算機，要么存在誤用現象。

圖：俄羅斯士兵準備“柳葉刀”巡飛彈藥。圖片來源：Zala Aero

第五，俄軍傳感器與打擊單元整合效能低下。初期俄軍巡飛彈藥與攻擊型無人機存量極少，導致2022全年及2023年部分時段動態目標鎖定能力受限。2022年2月僅有少量“獵戶座”中空長航時戰斗無人機從克里米亞出動執行任務，但隨著烏防空系統升級（至少擊落六架）逐漸退居二線，“柳葉刀-3”巡飛彈藥也極為罕見。

最后，烏軍向機動分散化轉型顯著削弱了俄殺傷鏈效能。

俄羅斯正在重構其殺傷鏈節點

隨著2023年初戰場態勢惡化，俄羅斯通過向地面部隊大規模部署中短程無人機系統（含商用型號）啟動殺傷鏈適應性調整，以提升態勢感知與目標探測能力。“海鷹-10/30”、“扎拉”、“埃勒倫3S”與“超視距”固定翼無人機開始密集進入烏克蘭空域，致使烏軍常面臨多架俄軍無人機通過互鎖目標回路實施協同偵察。這些無人機通常由軸線指揮官下屬炮兵旅無人機連操作，為戰術火炮與遠程火力提供目標定位，常利用近程防空（SHORAD）漏洞深入敵軍前沿后方。

自2023年下半年起，俄軍使用“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈與蘇-34戰斗機和“龍卷風-S”火箭炮發射的D-30SN滑翔炸彈，對烏軍戰役縱深高價值目標（如機場、S-300與“愛國者”防空系統、“海馬斯”火箭炮）實施精確打擊的頻率穩步上升。在戰術層面，配備陀螺穩定激光指示器的“海鷹-30”無人機為“亡命徒”240毫米（射程9公里）與“紅土地”152毫米激光制導炮彈及新型Kh-38ML激光制導空對地巡航導彈提供靜止/移動目標照射。

“伊斯坎德爾”打擊頻次與響應速度的提升，可能暗示俄軍正將建制化“伊斯坎德爾-M”營級單位配屬至集團軍炮兵旅（傳統上僅編入集團軍群），使戰術層級指揮官獲得遠程精確打擊選項。

圖：一架Zala ISR無人機正在觀察對烏克蘭一座橋梁的伊斯坎德爾-M戰術彈道導彈襲擊。圖片來源：Zala Aero

目標鎖定與數據共享能力提升

在整場沖突中，俄羅斯持續優化全軍數據共享與處理機制，具體措施包括建立集成化指揮中心——將來自無人機、前沿觀察員、信號情報與電子戰的實時ISR數據整合為統一作戰態勢圖。在此背景下，商用技術（如基于安卓系統的通用態勢感知軟件、智能手機與星鏈衛星終端）的廣泛采用，為聯合部隊提供了多設備冗余連接，從而提升跨軍種目標鎖定能力。俄羅斯還致力于將人工智能（AI）整合至指揮控制體系與打擊平臺，以強化決策支持與高階目標鎖定效能。

俄羅斯縮小戰術傳感器至射手間隙

最具戰略意義的適應性調整之一是大規模將“扎拉柳葉刀-3”巡飛彈藥與武裝化第一視角（FPV）無人機納入偵察火力回路。這些低特征值系統將傳感器與效應器融合為單一平臺，可實時精確動態打擊目標，執行反炮兵、反裝甲至反人員等多類任務。“柳葉刀-3”還與具備信號中繼能力的“扎拉”ISR無人機協同使用，打擊敵前沿后方約70公里的高價值目標。如圖1所示，2024年1月以來已公開記錄近1500次“柳葉刀-3”打擊（占2023年1月以來總量的65%）。這些可擴展、高性價比的平臺為俄軍提供了響應迅速、建制化、超視距的精確打擊能力，與其傳統火力形成互補，并催生出小型專業化“獵殺”無人機作戰小組。

圖1 -俄羅斯柳葉刀在烏克蘭的使用情況

俄羅斯國防工業基礎的適應性轉型

俄羅斯國防工業正加速轉型以支撐戰場快速演進。盡管面臨西方制裁，其精確制導彈藥與無人機產量持續攀升，部分制造商甚至將廢棄商場改造為生產中心。與此同時，國家主導與民間志愿相結合的模式每月向前線輸送數萬架第一視角（FPV）無人機。俄當局在喀山阿拉布加建立大型工廠，目標每年生產多達1萬架“天竺葵”單向攻擊無人機。此外，俄政府官員近期聲明及莫斯科陸軍裝備展主題均凸顯“速度、精度、規模”三位一體發展理念，明確將無人機、機器人系統與人工智能應用列為研發重點與未來能力建設優先方向。

總體而言，這些進展標志著俄羅斯殺傷鏈與聯合作戰整合能力持續提升。但各部隊適應程度差異顯著，不同目標鎖定回路的重疊導致互操作性與沖突消解難題，可能影響火力任務的分配效率與響應速度。

啟示與建議

軍事規劃者可從以下方面汲取關鍵經驗，以彌合能力缺口并強化對俄及同級對手的防御威懾：

1. 效費比導向的技術整合：低成本無人機、巡飛彈藥與商用通信技術賦能俄軍殺傷鏈民主化，增強戰場態勢適應力，提升火力精度與響應速度。
2. 編制結構調整趨勢：俄軍對精確彈藥與無人系統的依賴加深，或推動編制改革——包括為集團軍炮兵旅配屬專職“伊斯坎德爾-M”導彈營，以及跨軍種層級組建專業化無人機部隊。
3. 體系集成瓶頸：俄偵察打擊與火力回路的潛力仍受制于多系統整合不足、目標數據傳輸遲滯及人員訓練水平低下。
4. 藍軍應對策略：俄軍目標鎖定能力的提升將同步增加“藍軍”威脅，凸顯分散部署、作戰安全與信號管控對規避敵方傳感器與效應器的重要性。
5. 結構性弱點打擊：俄對外國高技術部件與精密設備的嚴重依賴構成體系漏洞，美北約應強化針對性遏制。
6. 無人系統增量投資：大規模投入可擴展、低成本、多任務無人機與巡飛彈藥，與傳統火力形成互補并優化殺傷鏈。
7. 跨域協同強化：優先提升無人機、地面部隊、空中資產與海軍單元間的傳感器互操作與快速交叉提示能力，釋放多梯隊跨域火力潛能。
8. 對抗能力升級：增強反無人機、近程防空、網絡戰與電子戰能力，持續削弱“紅軍”C4ISR體系效能。
9. 實戰化訓練拓展：大幅擴展無人機、巡飛彈藥與商用移動通信技術的作戰實驗與訓練，加速殺傷鏈實戰應用。

參考來源：Federico Borsari

在無人機系統快速擴散與東亞地區緊張局勢加劇的背景下，韓國宣布成功測試新型雷達技術，顯著提升其探測與監視能力。2025年4月17日，韓國國防發展研究院（ADD）通報已完成人工智能驅動的光子雷達系統戶外演示，該系統可探測數公里外的小型無人機。

韓國國防發展研究院2025年4月17日發布的新型AI光子雷達運作流程圖（圖片來源：ADD）

該系統自2022年啟動研發，基于顛覆性技術原理。與傳統雷達依賴電磁波不同，光子雷達采用調制光信號，具備更高分辨率、更強電子對抗抗性，并提升對隱蔽/微型空中目標的探測能力。結合AI驅動分析算法，該系統可在復雜或低對比度環境中識別雷達信號特征極弱的飛行物。

ADD稱試驗成功實現小型無人機遠程探測，但出于軍事安全考量未透露具體探測距離與目標尺寸。此次保密凸顯項目的敏感性——旨在彌補韓國空域監視體系的關鍵短板：對常規避傳統光學/紅外傳感器的低空威脅的探測能力。

該研發是應對無人機入侵頻發（意外、敵對或軍事性質）整體戰略的一部分。朝韓非軍事區及爭議海域已成為執行偵察或破壞任務的無人機高頻活動區域。鑒于此，開發隱蔽、響應迅速的全天候探測系統成為首爾戰略優先事項。

技術細節與戰略意義
 ADD發布的系統運作流程圖顯示光子模塊集成、機載算法分析與實時可視化工具協同工作。雖未透露量產計劃，此次測試標志著韓國在應對新興空中威脅的國產化解決方案研發中邁出關鍵一步。

長期看，此項技術突破不僅將強化韓國領土防御能力，更有助其國防工業在先進探測領域確立地位。中美及歐洲多國正重資投入新一代雷達與反無人機系統，韓國此舉彰顯其維護技術戰略自主權、為傳感器密集化與無人機飽和化戰場預作準備的決心。

技術成熟度驗證
 此次測試驗證了ADD的技術成熟度。AI與光子技術的國防整合能力，使韓國在應對低信號特征空中威脅時獲得顯著作戰優勢。持續演變的安防環境中，遠程探測小型無人機的能力正成為戰術優勢與技術主權的核心要素。

參考來源：armyrecognition

圖戰斗系列

2019年1月，美陸軍部長（SECARMY）要求陸軍科學委員會（ASB）研究人工智能（AI）如何改善戰場上的戰役和戰術表現。具體而言，他希望ASB確定陸軍在人工智能實施方面的獨特挑戰，確定陸軍的行業最佳實踐，并審查對手在戰場上對人工智能的潛在使用。

為了進行這項研究，ASB組建了一個研究小組，成員包括建立人工智能系統和指導人員，以及在實驗室、學術界、工業界和軍方有經驗的人員。該團隊還得到了負責人工智能實施的陸軍人工智能任務組以及陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍夜視局高級政府聯絡員的協助，他們幫助約束該研究并為陸軍的人工智能實施提供指導。在收集數據的同時，研究小組還會見了來自政府、工業和學術界各組織的130多名人士。

AI在戰場上的前景和挑戰

在工業革命期間，機器開始執行以前需要人類體力勞動的任務。今天，一場認知革命正在發生，機器開始執行以前需要人類認知的任務。例如，我們問智能手機問題，并期望得到合理的答復，我們在網上買東西，并得到類似產品的推薦。

目前還不清楚我們是否了解認知革命的所有影響，但研究小組認為，它將改變戰爭特征，因為它提高了決策到行動的速度、規模和范圍，超過了人類在沒有援助的情況下所能完成的大量任務。人工智能是認知革命的核心，在戰場上優化使用人工智能將需要陸軍采用新的思維方式，包括一個反應靈敏的采購過程。

為了這項研究的目的，研究小組將人工智能定義為計算機系統執行通常需要人類智慧的任務能力。有許多關于人工智能的方法。

美國的對手已經在使用人工智能。俄羅斯和中國定期公布在戰場上進行的自動駕駛車輛實驗。成功實施人工智能的一個關鍵是數據標簽化。中國和俄羅斯的領導層都宣布人工智能是未來，誰能領導認知革命，誰就能在戰場上獲勝。除了僅僅使用人工智能，美國的對手希望實現人工智能的優勢。

目前的美國防部政策劃定了自主和協作，這決定了人工智能如何被用于支持各種作戰任務。因此，需要對人工智能采取多種方法，以確保人工智能系統在戰場上的最佳應用。無論采用哪種方法、作戰使用或政策要求，快速反饋周期將推動對作戰任務的評估，并將采用人工智能來告知如何收集和調節數據、如何運行算法以及如何優化人機界面。換句話說，人工智能最終將被用來衡量人工智能在戰場上的使用情況。這對軍隊來說也是顛覆性的。

同時，美國陸軍有幾種可能的方式在戰場上使用人工智能。下一個垂直升降飛機可以與使用綜合視覺增強系統（IVAS）的下一代戰斗車輛和士兵合作。一旦這些部件被聯網，相對于士兵在獨立系統中所能做到的，人工智能將提供更高的速度、范圍和規模。因此，人工智能將被用于自主機動、輔助目標識別和/或自動目標識別、任務規劃等。

人工智能給戰場帶來的優勢伴隨著風險和挑戰。有效使用有幾個潛在的障礙，如缺乏互操作性，數據饑餓，以及被對手利用。這些都是眾所周知的。但也有圍繞可靠性、信任、道德和可解釋性的問題，所有這些都有助于操作者理解人工智能的決策或建議。不是所有的人工智能系統都能做到這一點。

圖5 陸軍使用人工智能的潛力和挑戰

人工智能在工業中的應用

研究小組訪問了工業界，以了解商業企業如何利用人工智能，減少風險，并克服固有的挑戰。成功應用人工智能的共同主題涉及快速和持續的適應性和改進，可由以下方法促成：

• 使用常見的人工智能平臺

• 整理數據，特別是通過事實標簽

• 用模擬數據增強真實數據

• 創建架構和基礎設施，支持數據流和競爭所需的高性能計算

• 開發與技術共同發展的運行概念，例如，特斯拉的軟件更新方式是根據人們如何使用車輛來發展和展示新功能的。

• 知道在哪里應用人工智能來解決價值最高的問題，帶來最好的投資回報

• 獲取人工智能技能人才，由于競爭激烈，即使是像亞馬遜這樣的公司也面臨挑戰。

競爭也促使行業發展出一套實踐，允許快速變化和升級，特別是在軟件方面，進入正常生產，同時確保高質量。這種實踐--DevOps--結合了開發（Dev）和信息技術運營（Ops），以縮短系統開發的生命周期，并提供持續、高質量的交付（圖1）。

企業在實驗室中創建、整合和測試人工智能，將其發布給消費者，并部署到現場。當它被使用時，它被監測，并根據該系統的運行和使用情況，制定計劃，產生升級。企業重新編碼，重新開始循環以提高性能。DevOps循環需要一個底層數據層來迭代AI。與軟件升級不同，軟件升級可能是按月推送的，而人工智能周期必須是連續的，操作非常迅速，以確保最佳性能。

美國陸軍的進展

在收集數據的過程中，研究小組了解到，陸軍已經開始組織將人工智能帶到戰場上。陸軍成立了人工智能工作組，并與卡內基梅隆大學（CMU）合作成立了陸軍人工智能中心。陸軍也已經開始在陸軍未來和概念中心、訓練和條令司令部（TRADOC）以及其他地方開發人工智能的概念。

也可以說，這些人工智能的工作在很大程度上是不協調的。有許多陸軍項目使用人工智能。但陸軍成功運作的人工智能不能像在工業界觀察到的那樣快速發展。往往沒有共同的基礎設施，所以用于每個系統的計算、網絡和數據都是獨立的。

與工業界相比，陸軍人工智能活動的另一個不足之處是系統分析和建模與仿真（M&S）不足。例如，在x系統中加入人工智能將使任務的有效性提高y量；它將改變殺傷率，或完成任務的時間，或任務成功的概率，等等。就研究小組所能確定的而言，那些能夠顯示人工智能可能帶來什么價值的A-B測試還沒有做。

陸軍面臨的一個潛在挑戰是目前美國防部的采購環境，這使得復制工業界的快速開發周期變得極為困難。陸軍要購買一個可以像谷歌和其他公司那樣每天進行更新的系統是非常困難的。

陸軍可以自行解決的另一個挑戰是缺乏獲得、管理和使用其人工智能能力所需的足夠人才。陸軍有與增長和保留STEM資格人員有關的人才管理問題，而人工智能從業者在這一領域中所占的比例更小。有一些專家，但陸軍并沒有很多。

隨著陸軍繼續組織將人工智能帶入戰場，相當明確的是，最佳應用將出現在哪里（圖2）。有幾十種情況下，人工智能會增強陸軍的作戰功能，以包括一些人類參與可能有限的任務。

圖2 AI在戰場上的潛在應用

這些賦能器中的大多數已經在開發中，它們很少從頭開始。戰場上的使能因素往往可以建立在商業技術之上。

根據人工智能任務組的報告，目前的陸軍人工智能生態系統以CMU的人工智能中心為中心（圖3）。它與各利益相關者保持著聯系，包括實驗室和材料開發商、陸軍訓練中心和作戰社區。通過人工智能任務組，該中心還與美國防部的聯合人工智能中心進行協調。

圖3 當前陸軍AI生態系統

美陸軍人工智能生態系統專注于開發和實戰原型；從定義下一代系統的人工智能要求，到為傳統平臺開發人工智能解決方案。這種在戰場上的人工智能整合將迫使陸軍以新的方式運作。除了解決商業從業者確定的挑戰和減輕潛在對手的攻擊，陸軍必須解決地方性的挑戰，包括以下能力：

• 確定人工智能投資的優先次序，以獲得最大的戰場影響

• 構建一個SoS框架，利用獨立開發的、異質的、支持人工智能的平臺

• 通過繁忙的操作網絡調動數據、模型、算法和反饋

• 測試不斷發展的系統，并驗證其對敵方攻擊的復原力

圖17 SoS企業架構集成

雖然商業從業者可能擁有他們的整個人工智能企業，但軍隊不會。陸軍將從國防工業基地內的不同來源購買技術，它將不得不使它們一起工作。一旦完成這項任務，數據、模型、算法和反饋都必須在一個繁忙的操作網絡上移動。陸軍將不會有使用工業界所享有的那種基礎設施的好處。

陸軍還需要采用類似于DevOps周期的方法，以支持持續改進的方式將原型轉化為記錄項目（POR）。這將需要有能力（對陸軍來說是新的）測試不斷發展的系統并驗證對攻擊的適應性。陸軍將不得不改變其運作方式，以采用DevOps循環。

建議

根據其數據收集、分析和發現，研究小組在六個類別中提出了建議(圖4)。

結論

人工智能將通過提高決策的速度、規模和范圍來改變戰爭的特征，而這是人類所能實現的。如果陸軍對采用MDO是認真的，它就需要認真地采用協作性人工智能。

人工智能對陸軍和其對手都將是顛覆性的，因為：

• 完整的戰場效果將需要不斷地收集和整理數據，而迄今為止雙方都沒有做到這一點
• 每一方都將不得不在異質平臺上發展人工智能之間的合作
• 人工智能DevOps周期的快速執行是成本密集型的，并且厭惡官僚主義

美國陸軍將需要開發一個人才管道，使其成為人工智能能力的聰明買家和聰明用戶。

有說服力的動機：美國的對手已經在做這些事情了。