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

概述

XR涵蓋三大物理與數字環境類別（圖1）：

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

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

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

圖1. 擴展現實主要類別

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

擴展現實的軍事應用

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

• 訓練領域

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

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

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

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

• 作戰領域

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

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

圖2. XR戰場應用示意圖

美國會關注的議題

美國會評估國防部XR軍事應用投資時可能考量以下問題：

• 成本效益

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

• 技術成熟度

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

• 人力資源影響

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

• 網絡安全與信息防護

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

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

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

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

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

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

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

傳感器網絡與指揮控制體系

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

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

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

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

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

AI賦能的戰斗機

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

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

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

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

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

欺騙功能AI

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

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

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

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

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

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

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

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

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

參考來源：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

多智能體系統正通過復雜的自主AI智能體網絡變革現代國防戰略。這些系統顯著提升陸、海、空及網絡空間軍事行動效能。本文探討多智能體系統在國防中的關鍵作用，分析其前沿應用場景、核心優勢以及技術演進過程中面臨的挑戰。

從戰場模擬到實時威脅分析，多智能體系統正在優化軍事決策流程與作戰效能。此類分布式AI網絡可高速處理海量數據、協調響應行動，并以超越傳統集中式系統的方式適應動態環境。隨著國防機構對該技術的持續投入，多智能體系統即將重塑國家安全架構與軍事戰略體系。

然而，將多智能體系統整合至國防框架既帶來機遇也伴隨挑戰。本文深入探討如何平衡協作式AI的技術潛力與安全風險、倫理爭議及人類監督機制等核心議題。

海岸防御應用

圖：海岸線上部署的機動化防御系統。

海岸防御是一項需要快速決策與協同作戰的關鍵任務。多智能體系統正使該任務更高效且更具成效。此類系統通過多個小型智能設備協同工作實現功能，其運作模式猶如協同作業的微型機器人集群。

分布式分層設計是該領域行之有效的架構方案。這種智能組織架構采用樹狀分支結構——頂層負責核心決策，底層分支處理具體戰術任務。該架構顯著提升海岸防御團隊的響應速度與決策質量。

實際應用場景中，當不明船只接近海岸線時，中央控制中樞（相當于樹干）率先發現目標，隨即指令戰術單元（相當于分支）實施抵近偵察。這些戰術單元可能是無人機或巡邏艇，它們迅速抵近目標區域采集情報，必要時可自主實施快速決策。

系統的卓越效能源于以下特性：
? 多任務并行處理能力
? 上下層級間信息雙向實時交互
? 各子系統明確分工與快速反應機制

研究數據顯示，相較于傳統防御體系，此類系統決策速度提升47%，威脅攔截成功率提高32%。其效能躍升堪比從單一瞭望塔升級為具備即時通信能力的全域觀測網絡。

通過部署此類智能協同系統，沿海區域安全等級顯著提升。系統可提前預警潛在威脅并實施快速響應，切實保障海岸線與沿岸居民安全。

與無人系統的集成

多智能體系統與無人水面艇（USVs）的集成正在變革自主防御作戰。這種技術融合在協同效能與成本效益方面展現出顯著優勢。以下是這些技術如何增強海軍能力的解析。

• 協同效能提升
  配備多智能體系統的USV集群可實現無縫協作，實時共享信息并作為統一整體進行決策。這種協同機制顯著提升海上監視、巡邏及威脅響應效率。設想一支USV艦隊分散于廣袤海域，每艘艇均成為整個海軍力量的"耳目"。

這些自主艦艇通過實時通信，根據環境變化動態調整部署與任務。這種自適應行為確保防御行動在復雜動態環境中保持敏捷響應能力。

• 成本效益優化
  無人系統的應用使海軍在擴大行動范圍的同時降低運營成本。USV的建造與維護成本遠低于傳統有人艦艇，且無需大規模船員配置，既減少人力開支又降低高危環境中的人員風險。

此外，這些自主艦艇可在無需頻繁補給的情況下持續運作。其長航時特性支持對大范圍海域的持久監控，而傳統艦艇執行此類任務將面臨高昂成本。

• 能力邊界拓展
  多智能體系統與USV的集成為防御行動開辟新維度，智能艦艇可執行多樣化任務：
  ? 持續性海上監視
  ? 水雷探測與排除
  ? 反潛作戰支援
  ? 海上突發事件快速響應
  ? 環境監測數據采集

憑借惡劣環境作業能力與艦隊級信息共享機制，配備多智能體系統的USV產生"戰力倍增器"效應，全面提升海軍行動整體效能。

• 未來海軍力量構建
  隨著海戰形態演進，無人系統集成的重要性與日俱增。這些技術使海軍能夠快速應對新型威脅與挑戰。當前對USV及多智能體系統的投入，正為自主作戰主導海上安保的未來奠定基礎。

海軍防御的未來在于人類專業知識與先進自主系統的深度融合，兩者協同守護海域安全的效能將超越歷史任何時期。

"多智能體系統與USV的集成標志著自主防御作戰的重大飛躍。通過提升協同性、優化成本效益及擴展能力邊界，這些技術正在重塑海戰模式。隨著該領域研發持續突破，我們期待更多創新應用將進一步提升海上防御能力。" ——海軍戰略專家簡·史密斯評述

傳統防御系統的挑戰與突破

傳統防御系統愈發難以適應現代戰爭需求。如同只能預判幾步棋的棋手，這些傳統方案在面對現代戰爭動態不可預測性時往往失效。而多智能體系統（MAS）正成為顛覆性解決方案，提供曾經被認為不可能的適應性與韌性。

傳統防御系統在穩定環境中表現穩健，但在適應性場景中暴露顯著缺陷。設想依賴集中式指揮的海軍艦隊：旗艦遭破壞將危及整個行動。多智能體系統憑借分布式決策機制構建靈活彈性防御網絡，恰能克服此類僵化問題。

多智能體系統的核心優勢在于無與倫比的可擴展性。傳統系統常因復雜度提升而崩潰，而MAS卻因此更顯效能。例如自主無人機群——每個單體作為獨立智能體協同執行廣域偵察任務。任務擴展時，新增無人機可無縫融入體系，無需增加中央協調負擔。

多智能體系統的分布式特性與傳統集中式方案的脆弱性形成鮮明對比。面對突發挑戰時，MAS可快速自適應：每個智能體基于局部信息實施實時決策，確保系統整體效能不受個別組件失效影響。

以邊境防御為例：傳統系統依賴固定傳感器與預設巡邏路線，易被敵方利用漏洞。而多智能體系統可部署移動傳感器與自主載具網絡，根據實時威脅評估動態調整布防。這種自適應方案不僅強化安防，更優化資源調配——在預算緊縮的現代國防環境中至關重要。

多智能體系統的優勢超越戰術層面。通過分布式決策機制，系統內建冗余設計與容錯機制：單個智能體失效時，其他單元可即時補位確保任務連續性。這種韌性在不容失敗的高風險防御場景中尤為關鍵。

國防技術的未來在于擁抱多智能體系統原則。通過分布式智能與可擴展架構，我們可構建非被動響應、而是主動預判威脅的防御網絡——在威脅完全形成前實現預警與自適應。在這場全球安全的永恒棋局中，多智能體系統賦予我們前瞻多步的決策能力，將潛在漏洞轉化為戰略優勢。

仿真與建模在國防多智能體系統中的效能驗證

仿真與建模已成為驗證多智能體系統設計、優化決策流程的核心工具。這些技術使開發者和戰略制定者能在現實部署前，于受控無風險環境中測試各類場景。

• 數字實驗室：系統設計的驗證場
   仿真環境作為數字實驗室，可全面測試多智能體系統架構。通過構建智能體及其交互的虛擬映射，設計者能觀測不同條件下的系統表現。該方法無需實體原型的高昂成本與時間投入，即可識別設計缺陷、優化性能參數并完善策略框架。

• 復雜動態場景的模擬優勢
   仿真技術尤其擅長處理現實難以復現的復雜動態場景。在國防領域，仿真可構建精細戰場態勢模型，賦能軍事戰略家探索多樣化戰術路徑及其潛在結果。基于智能體的建模與仿真技術的最新進展，已能創建日趨逼真、具備細微差異的復雜系統數字孿生體。

• 系統原理的解構框架
   建模為理解系統內在機理與關聯提供理論框架。通過創建現實現象的抽象表征，建模者能將復雜交互簡化為可管理與分析的形式。該流程對決策協議開發尤為重要，有助于識別關鍵變量及其對系統整體效能的影響路徑。

• 決策優化的協同效應
   仿真與建模的協同作用顯著提升決策質量。基于不同模型運行多重仿真，決策者可洞察各類選項的潛在結果。這種數據驅動的決策方法減少對直覺或有限經驗的依賴，建立更科學的決策流程。

• 國防場景的實戰化應用
  國防領域將仿真與建模技術深度融入戰略開發與風險評估。軍事規劃者運用這些技術實現：
  ? 模擬作戰環境測試新裝備與技術
  ? 安全受控環境中的作戰人員訓練
  ? 戰略決策潛在結果推演分析
  ? 資源調配與后勤保障優化
  ? 多樣化防御態勢有效性評估

通過運用這些工具，國防機構能更好應對從維和行動到全面沖突的各類場景。仿真建模獲得的洞見助力制定更高效防御戰略，最終強化國家安全保障。

"仿真本身并非決策工具，而是決策輔助工具，其價值在于支撐更明智的決策制定。" ——FIRMA (2000)

該論斷精準概括仿真建模的決策支持價值。盡管這些工具提供關鍵洞見，但無法替代人類判斷。其核心作用在于為決策者提供數據支撐與情景預演，賦能更明智、更自信的決策選擇。

• 技術演進與未來展望
  隨著技術進步，仿真建模工具的能力邊界將持續擴展。從更精準的智能體行為模擬到更復雜的系統交互建模，這些發展將使仿真建模在多智能體系統驗證與跨領域（特別是國防）決策協議優化中發揮更大效能。

多智能體防御系統的未來發展方向

多智能體系統即將徹底革新軍事能力。這些由AI賦能的智能體網絡正快速發展，聚焦于自主性增強、無縫集成與決策流程優化三大方向。

• 自主性突破
   防御系統的自主化水平正邁向新高度。未來自主系統將在最小化人工干預下運作，自適應復雜戰場環境。這種獨立性將縮短響應時間并降低人員風險。

• 跨域集成能力躍升
   多智能體系統的集成能力將實現質的飛躍。空、陸、海、天、網絡五域協同將構建無縫防御網絡，以前所未有的速度與精度應對威脅。

• 智能決策革命
   決策機制正變得日益精密。借助先進AI算法，未來多智能體防御系統將高速處理海量數據、識別模式并制定戰略決策，其速度遠超人類。這種認知飛躍將徹底改變戰術與戰略規劃模式。

• 軍事變革影響深遠
   這些技術進步將引發深刻變革。進化的多智能體系統能更高效應對多樣化威脅，從態勢感知強化到威脅快速響應，全方位重塑現代戰爭形態。

• 倫理框架的必要性
   在推進自主防御系統時，倫理考量必須置于發展前沿。平衡機器自主與人類監督，是確保技術應用符合價值觀的關鍵保障。

多智能體防御系統的未來充滿潛力，預示著軍事能力的新紀元。隨著技術成熟，這些系統將在國家安全維護與地緣格局塑造中發揮核心作用，開創防御技術的新篇章。

參考來源：smythos

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

信息環境廣闊、復雜且快速演變。在包含灰色地帶與混合戰爭的當代沖突中，認知往往凌駕于現實之上。因此，人工智能對駕馭這一復雜動態環境至關重要。國防部門需在"小規模戰爭"中強化信息環境作戰效能以實現決策優勢，但必須進一步將人工智能及其能力整合至條令與文化中。

決策優勢的內涵與實踐
 決策優勢確保指揮官更深入理解作戰區域，并剝奪敵方及時決策能力。該理念強調能力優勢而非物理壓制，核心在于通過提供特定選項與限制敵方選擇來影響其行動。當敵方因可行選項全被剝奪而無法行動時，其將停止抵抗——甚至可能在主要戰斗前就已放棄。

歷史教訓與信息環境挑戰
 美國防部近期戰績堪憂：1991年海灣戰爭雖勝卻遺留政權存續問題；2001年阿富汗戰場初期獲勝，但塔利班以游擊戰術利用巴阿邊境卷土重來；2003年伊拉克戰爭初期速勝后陷入僵局。這些案例凸顯信息環境治理困境：海量信息淹沒作戰行動，區域利益博弈（甚至五角大樓內部分歧）阻礙決策優勢。信息環境中，勝利感知與實際戰果同等重要，而失敗認知將導致實質性損失。

阿富汗與伊拉克戰場暴露關鍵問題：信息相關能力（IRC）協調不足。心理戰與公共事務常釋放矛盾信息，使塔利班在復雜信息生態中占據宣傳優勢。例如，塔利班屢次指控美軍造成平民傷亡，而IRC協同失效使其掌控敘事主動權，最終導致公眾信任流失與戰略挫敗。

人工智能賦能信息作戰
 美國防部近十余年持續投資人工智能，代表性項目Project Maven通過機器學習整合多源監視數據（無人機視頻、紙質文檔、硬盤數據等），加速決策分析與信息優勢構建。2018年《國防戰略》確立多域作戰概念，強調信息環境貫穿所有戰爭域。然而，灰色地帶與混合沖突仍存挑戰——非國家行為體借助生成式與判別式AI技術，在國家級行為體支持下實施低于全面戰爭門檻的對抗。

2022年，英偉達GPU/TPU架構推動AI技術普及，國防部開始將AI融入組織文化與作戰。信息作戰部門需利用現成AI工具增強行動，塑造信息環境以實現決策主導。例如：判別式AI可通過自然語言處理實施社交媒體情感分析與影響評估；生成式AI可制作超現實音視頻素材，削弱敵方決策時效性。

制度整合與未來方向
 人工智能尚未深度融入國防部文化、組織與條令體系。當前要務是將AI納入信息作戰框架，觸發"軍事事務革命"。任務定制化訓練須整合AI能力，軍事教育體系需確保AI在攻防行動中占據核心地位。Project Maven僅是起點，AI應成為灰色地帶競爭與高強度混合戰爭中的決策中樞。

盡管AI無法徹底杜絕"阿富汗式潰敗"，但其為國防部提供了駕馭復雜信息環境的最優工具集，至少可確保指揮官優先事項與戰場實況動態對齊。未來，AI驅動的情報融合與認知塑造能力，將成為維持信息優勢、避免戰略被動的關鍵支柱。

參考來源：by Matthew Fecteau

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約

現代戰爭形態正經歷深刻變革，其核心驅動力之一是無人機系統（UAS）的廣泛擴散。從精密偵察平臺到改裝攻擊型商用四軸飛行器，這類曾屬技術先進軍隊專屬的裝備，如今已遍布全球戰場。無人機提供的持續監視、精確打擊乃至集群協同作戰能力，構成復雜非對稱威脅。因此，發展并部署高效反無人機技術（C-UAS/C-UAV）已成為保護空域、人員與關鍵資產的戰略競賽核心。

普適性威脅——無人機如何改變戰爭規則

無人機威脅的崛起源于多重因素。首先，可獲取性與低成本使空中能力"民主化"。商用現貨（COTS）無人機價格低廉，可簡易改裝搭載手榴彈或小型炸藥等臨時彈藥，使非國家行為體、叛亂組織與恐怖集團獲得與正規軍相當的空中打擊能力。

其次，無人機具備無與倫比的通用性。小型無人機是理想的情報、監視與偵察（ISR）工具，可提供曾需昂貴大型裝備才能實現的實時戰場感知。它們能隱蔽滯留、引導炮火或追蹤敵軍動向。大型無人機則扮演精密打擊平臺或電子戰工具角色。"游蕩彈藥"或"神風無人機"的出現進一步模糊偵察與直接攻擊的界限——這類裝備可自主搜索目標后俯沖自毀攻擊。

第三，小型無人機的探測與追蹤具有天然難度。其低空飛行特性、微小雷達截面、微弱熱信號及靜音操作，可規避多數針對大型高速飛行器設計的傳統防空系統。集群攻擊的可能性加劇挑戰——大量無人機通過數量壓制突破防御。近期烏克蘭與中東地區的沖突清晰展現了無人機的毀滅性效能及反制措施的迫切需求。

防御必要性——反無人機技術的戰略價值

反無人機技術的必要性體現于多層次。其核心在于部隊防護——無人機對前線士兵、前進基地、運輸車隊及關鍵基礎設施構成直接致命威脅。若無可靠反制手段，士兵將暴露于持續空中監視與突襲之下，士氣與作戰效能將受重創。

除直接威脅外，反無人機技術對維持作戰安全（OPSEC）至關重要。敵方ISR無人機可暴露部隊位置、動向、補給線與戰術意圖，剝奪突襲優勢并增加己方傷亡。壓制此類ISR平臺是保持戰術優勢的關鍵。

反無人機技術還確保機動自由度。無人機的持續威脅會限制部隊移動，迫使采用可預測行動模式或高強度偽裝，從而遲滯行動節奏并妨礙任務達成。有效反制手段可恢復部隊信心，提升作戰靈活性。此外，保護高價值資產、指揮中心、后勤樞紐乃至民用關鍵設施免受無人機攻擊，亦是其核心職能。

構建防御盾牌——反無人機殺傷鏈

有效反無人機系統的開發涉及多階段流程，通常稱為"殺傷鏈"——即探測、追蹤、識別與摧毀。

探測環節：常為最具挑戰性階段。鑒于單一傳感器無法應對全類型無人機，通常采用分層多傳感器融合方案：

· 雷達系統：專為捕捉低雷達截面、慢速移動的小型目標設計。

· 射頻（RF）傳感：偵測無人機與操作者間的通信鏈路。對多數商用無人機有效，但對預編程路徑或加密信號傳輸的自主無人機效果有限。

· 光電/紅外（EO/IR）攝像頭：通過可見光與熱成像進行目視識別與追蹤，晝夜適用。

· 聲學傳感器：捕捉無人機螺旋槳聲紋特征，適用于短距離探測。

追蹤與識別：潛在目標被探測后，采用融合人工智能與機器學習（AI/ML）的算法整合多傳感器數據，確認目標屬性（區分無人機與鳥類等）、評估飛行軌跡并判定威脅等級。

攔截/摧毀：確認敵意無人機后，可啟用多種"效應器"：

· 動能解決方案：物理摧毀或癱瘓無人機。包括反火箭炮與迫擊炮系統（C-RAM）、速射炮、專用空爆彈藥、小型制導導彈、發射網彈或攔截無人機。

· 電子戰（EW）/非動能解決方案：無物理接觸式干擾。適用于避免附帶損傷的環境。手段包括：射頻干擾、信號欺騙/劫持（接管或偏轉無人機控制/GPS信號）、定向能（DE）武器——高功率微波（HPM）燒毀電子元件或高能激光（HEL）物理損毀/致盲傳感器。

挑戰與未來

盡管技術快速進步，反無人機領域仍面臨重大挑戰。"成本交換比"是核心關切——使用昂貴導彈擊落廉價無人機往往不可持續。無人機技術的快速迭代迫使反制系統必須持續進化。應對依賴射頻鏈路的集群攻擊與全自主無人機仍具極高難度。此外，在城區或民用區域部署效應器（尤其是動能武器或強干擾裝置）需審慎考量附帶損傷、空域管制規則與交戰原則。

反無人機技術的未來在于更高度的集成化、自動化與創新。人工智能與機器學習（AI/ML）將在威脅快速探測、分類與優先級判定（特別是應對集群攻擊）中發揮關鍵作用。隨著技術成熟，定向能武器（尤其是激光）將實現光速攔截并降低單次打擊成本。跨平臺與單位的傳感器數據共享網絡化系統將構建更全面、更具彈性的反無人機防護盾。具備自主獵殺能力的專用反制無人機研發亦成新興領域。

無人機系統的擴散已不可逆地重塑現代戰場。反無人機技術不再是邊緣能力，而成為全球軍事與安全機構的必備核心能力。精密探測、追蹤與攔截機制的持續發展，標志著奪回低空制空權、抵御空中威脅升級的關鍵努力。這場技術軍備競賽對保障人員安全與21世紀復雜沖突中的作戰勝利至關重要。

參考來源：americangrit

世界正處于一個拐點，技術與地緣政治交織在一起，重新定義了戰爭的本質。印度洋-太平洋地區等地緣政治熱點地區的緊張局勢正在加劇，大國競爭愈演愈烈。與此同時，網絡戰和恐怖主義等不對稱威脅的性質日益復雜，需要先進的解決方案。人工智能（AI）在空戰中的應用正在改變各國準備和參與現代沖突的方式。從在有爭議的環境中運行的自主無人機到預先阻止對手行動的預測分析，人工智能正在重塑天空。

在這一動態格局中，人工智能（AI）已成為改變空戰游戲規則的終極手段。2022 年，全球人工智能在軍事領域的市場價值為 83 億美元，預計到 2027 年將達到 192 億美元，年復合增長率為 18.7%。從自主無人機在有爭議的空域執行復雜任務，到預測分析以前所未有的準確性預測對手的行動，人工智能正在徹底改變現代空中力量戰略。正如 Anduril Industries 創始人帕爾默-盧基（Palmer Luckey）所指出的那樣："洛克希德、雷神和傳統的國防公司擅長制造一些東西......但在人工智能、計算機視覺和機器學習方面，它們并不擁有世界上最優秀的人才。這就是為什么我們公司專注于此"。這凸顯了一種地震式的轉變，傳統的國防巨頭正在得到擅長人工智能和自動駕駛的敏捷創新者的補充，在某些情況下甚至是挑戰。

在這一快速發展的格局中，印度處于獨特的位置，它正在利用人工智能來彌合業務差距，加強其戰略自主性，并重新定義其在全球防務中的角色。作為世界第三大軍費開支國和增長最快的國防生態系統之一，印度已采用人工智能驅動的技術來彌補能力差距并增強其戰略威懾力。即將舉行的 “2025 印度航空展 ”以 “通向十億機遇的跑道 ”為主題，反映了這一勢頭。此次活動將重點展示印度在人工智能驅動的無人機、蜂群技術和預測分析方面取得的進步，重申印度致力于在數字主導的時代塑造空戰的未來。

人工智能驅動的無人機進步：空戰的新先鋒

由于人工智能（AI）和傳感器融合技術的融合，無人機（UAV）正在改變空戰。基于人工智能的傳感器融合系統使無人機能夠實時處理來自多個傳感器（如光電/紅外（EO/IR）相機、雷達、激光雷達和通信陣列）的數據，提供無與倫比的態勢感知和決策能力。這種數據融合使無人機能夠自主識別目標、規避威脅和適應動態戰場條件，從而提高任務的成功率。這種能力對于現代戰爭至關重要，因為速度、精度和適應性往往決定著任務的結果。

無人駕駛飛行器（UAV）在空戰中處于人工智能集成的最前沿，應用范圍涵蓋監視、精確打擊和后勤支持。在印度，傳感器融合驅動的人工智能系統正被納入本土平臺，如 DRDO 的 Rustom 無人機和 HAL 即將推出的空中作戰編隊系統 (CATS)。這些系統可實現出色的監視、自主瞄準以及無人機與有人駕駛飛機之間的協同作戰，標志著印度國防能力的重大提升。Big Bang Boom Solutions 等初創公司和 Zen Technologies 等老牌公司也在開發人工智能反無人機系統，該系統可利用傳感器融合智能，實時檢測、分類和消除敵方無人機。此外，印度理工學院（IIT）坎普爾分校和印度理工學院海德拉巴分校等機構也在研究專為高空作業和有爭議空域量身定制的傳感器融合算法，展示了印度在這一領域的本土人才庫。

在全球范圍內，由人工智能驅動的無人機正在突破界限。美國空軍的 “天堡”（Skyborg）計劃將自主無人機與有人駕駛的噴氣式戰斗機配對使用，凸顯了人機合作如何提高任務成功率。與此同時，中國在蜂群無人機技術方面的進步能夠壓倒敵方防空系統，這凸顯了在對抗性空域中對人工智能驅動的自主性的日益重視。對印度來說，在學習全球發展成果的同時提升本土能力對于應對不斷變化的威脅至關重要。

這種技術變革為外國原始設備制造商與印度公司的合作提供了重要機遇。印度強大的初創企業生態系統，加上 iDEX（卓越防務創新）計劃等舉措，為共同開發和共同生產創造了肥沃的土壤。專門從事先進傳感器、人工智能算法和自主技術的公司可以與 TASL、BEL 和 L&T 等印度國防巨頭合作，將全球創新融入印度的平臺。例如，外國原始設備制造商可以貢獻先進傳感器技術或基于人工智能的分析引擎方面的專業知識，同時受益于印度具有成本效益的制造和工程人才。

此外，以 “通往十億機遇的跑道 ”為主題的 “2025 印度航空展 ”為外國原始設備制造商提供了一個與印度公司探索合作的最佳平臺。展會不僅將展示印度在人工智能和無人機技術方面的成就，還將為全球企業提供一個進入印度不斷增長的國防市場的通道，預計到2030年，印度的國防市場規模將達到700億美元。在人工智能驅動的傳感器融合、自主蜂群系統和先進推進技術等領域的合作可以加速創新，為印度和外國利益相關方創造雙贏局面。

印度對人工智能驅動的無人機和傳感器融合的關注，彰顯了其致力于建立一個自力更生的國防生態系統，同時始終走在全球技術進步的前沿。通過促進伙伴關系和利用其創新生態系統，印度正將自己定位為塑造未來空戰的關鍵參與者。

蜂群技術： 空中力量倍增器

人工智能支持的蜂群技術正在重新定義空戰的動態，引入了一種分布式殺傷力和協作決策取代傳統空中優勢概念的模式。相互連接的無人機群既能自主運行，又能協同作戰，以前所未有的效率和規模執行精確打擊、區域拒止、電子戰和偵察等復雜任務，帶來了改變游戲規則的能力。

印度在這一領域進展迅速，SWiFT（隱形機翼飛行試驗臺）計劃等本土努力為自主無人戰斗飛行器（UCAV）鋪平了道路。這一舉措凸顯了印度將尖端人工智能和蜂群技術融入國防架構的行動。利用人工智能算法的進步，印度正在設計蜂群系統，以自主識別目標、確定威脅的優先次序并實施精確打擊，使其成為力量倍增器。傳感器融合和實時分析的集成進一步增強了它們對態勢的感知，即使在高強度的競爭環境中也能做出適應性決策。

在全球范圍內，各國都在推動蜂群能力的發展。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）正在牽頭實施 OFFSET（進攻性蜂群戰術）等計劃，該計劃的重點是在城市戰爭場景中部署無人機群。這些進展表明，在未來沖突中，人工智能驅動的機群在實現作戰優勢方面具有變革潛力。

通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，并能動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析，改變了以網絡為中心的戰爭。

隨著印度越來越重視人工智能在國防中的應用，Tardid 在蜂群智能方面的進步與實現自主、自立戰斗系統的更廣泛目標完全一致。將 OSCAR 納入印度的國防生態系統為全球原始設備制造商提供了一個獨特的合作、共同開發和增強人工智能驅動的無人作戰能力的機會。

印度在印度洋-太平洋地區的戰略地位，加上其蓬勃發展的人工智能生態系統，為蜂群技術的創新與合作提供了巨大的機遇。優化蜂群認知自主響應（OSCAR）就是其中一項工作，這是一個人工智能驅動的框架，旨在增強無人機和水面系統的自主性和協調性。通過利用機器學習、認知計算和傳感器融合，Tardid 的 OSCAR 系統使無人機和 USV 能夠在最少人工干預的情況下運行，動態適應任務要求。這項技術集成了實時威脅評估、自主決策和預測分析功能，改變了網絡中心戰的游戲規則。

2025 年印度航空展強調的主題是 “通向十億機遇的跑道”，因此全球國防原始設備制造商可以與印度公司合作，共同開發專為應對地區和全球安全挑戰而定制的蜂群系統。全球在人工智能算法方面的專業知識與印度具有成本效益的制造和本土研發能力相結合，可以推動蜂群系統的發展，使其成為下一代空戰中不可或缺的資產。

預測分析：第一擊之前制定戰略

在現代空戰中，通過數據驅動的預見性和先發制人的行動，往往在發射第一枚導彈之前就贏得了戰斗。人工智能驅動的預測分析使軍隊能夠預測威脅、優化任務規劃，并在設備故障發生之前就加以緩解，從而徹底改變了戰爭。通過實時分析 PB 級的作戰數據，人工智能可以發現對手戰術中隱藏的模式，檢測機械磨損的早期跡象，并完善戰略應對措施，從而大幅改善高壓條件下的決策。

印度在將預測分析融入國防行動方面走在了前列。印度空軍（IAF）已部署了人工智能驅動的預測性維護系統，將飛機停機時間減少了 30%，提高了機隊的可用性。與此同時，國防智庫、馬德拉斯理工學院和坎普爾理工學院等學術機構以及私營企業正在開發由人工智能驅動的先進戰爭游戲模擬，使軍方能夠模擬復雜的戰斗場景，動態完善戰略理論。

此外，人工智能驅動的健康與使用監測系統（HUMS）和數字孿生技術正在提高艦隊的可靠性和戰備狀態。數字孿生是飛機的實時虛擬復制品，工程師可以在不進行物理試驗的情況下模擬壓力條件、預測故障并優化性能，從而延長飛機的使用壽命并提高任務可靠性。人工智能集成的 HUMS 可持續分析發動機和系統的健康狀況，在潛在問題變得嚴重之前就將其標記出來，從而大幅降低維護成本，提高運營的可持續性。

在全球范圍內，預測分析正在成為下一代戰爭的基石。北約的 “持續威脅探測系統”（PTDS）已經證明了人工智能驅動的監視在識別新興威脅方面的有效性，而美國國防部的 “聯合全域指揮與控制”（JADC2）則集成了人工智能，以增強多域態勢感知和快速決策能力。對印度來說，將這些尖端能力與其不斷變化的地緣政治和作戰挑戰相結合，特別是在印度洋-太平洋和喜馬拉雅地區，將是印度在應對常規和非對稱威脅時保持戰略優勢的關鍵。

挑戰與前進之路

將人工智能融入空戰不僅是一個機遇，而且勢在必行。然而，這種轉變充滿了挑戰，必須準確而緊迫地加以應對。確保以合乎道德的方式部署人工智能、減少網絡安全漏洞以及克服對自主系統的不信任仍然是至關重要的問題。未來的戰場不僅取決于強大的火力，還取決于對人工智能決策的信心--這一因素將決定作戰效率和任務的成功。

要想鞏固其在人工智能戰爭領域的全球領導者地位，就必須加快對人工智能研發的投資，深化公私合作伙伴關系，并培養一支高技能的勞動力隊伍。雖然印度《國防人工智能戰略》和 iDEX（創新促進國防卓越）等舉措標志著重大進展，但其將與與全球最佳實踐保持一致，并通過與美國、以色列和法國等人工智能強國的戰略伙伴關系得到加強。面臨的挑戰不僅僅是開發尖端的人工智能解決方案，還要確保與盟軍的互操作性，從而在聯合行動中實現無縫協調。

此外，必須在創新與監管之間取得微妙的平衡。人工智能的快速發展需要強有力的測試協議、明確的問責框架和嚴格的驗證機制，以確保作戰場景中的可靠性。建立人工智能倫理委員會、用于真實世界測試的沙盒環境和動態政策框架，對于促進行動信任和公眾信心至關重要。

最終度負責任地整合人工智能、確保關鍵數字基礎設施安全以及領導人工智能驅動的作戰戰略的能力將決定其在下一個戰爭時代的角色。

參考來源：iadb

地面軍事機器人（UGV）已經發展了二十多年，該領域的當代技術進步正在促進其應用慢慢接近成熟階段。我們可以預期，未來軍事行動的自動化程度將是巨大的，軍事后勤也不例外。軍事人員被機器人系統取代的趨勢在常規和危險任務中很明顯，重點是機器人系統的任務性能，它可以從非常低的傳感器和處理延遲中受益。這方面是人的能力所不能比擬的，它為未來軍事戰場的設想創造了關鍵的基礎。

1.0 引言

未來軍事機器人的關鍵組成部分之一是作戰決策能力，在實際或估計的共同作戰圖景中，實時地、用可用的資產來適應每一個行動方案。本文的重點是作戰物流適應性規劃，在復雜的作戰環境中，應用UGV群來建立一個供應輸送鏈。該任務在數學上被建模為運籌學（多標準）和情報分析問題，其中應用了離散建模和模擬技術。

在自主系統應用的軍事領域，我們對這個問題的理解還處于起步階段。很明顯，這個領域的復雜性非常高，而且分散在幾個層面。如果要對行動畫面的更新做出快速反應，就有一個強烈的假設，即高水平的數據分析過程（基于與C4ISTAR系統相連的數據集）必須是自動化的。

高超音速武器正在為戰爭的步伐增添一個新的維度，并將以極快的速度推動戰場上的交戰。這將要求軍事指揮官比對手可用的先進武器和自動化流程更快地采取行動。在這種作戰環境中獲得決策優勢必須從支撐所有軍事行動的情報活動開始。

及時準確的情報提供了支持決策周期的信息優勢。將自動化應用于情報周期的各個方面，并在這些過程中建立信任，將使傳感器到射手的結構成為攔截先進武器和滿足日益增長的及時性作戰需求所必不可少的。不能滿足對及時情報的需求將導致戰場上的決策優勢喪失，隨后喪失戰斗中的作戰主動權，并可能導致戰斗。

基于人工智能 (AI) 的解決方案將在戰場和整個情報周期中提供各種優勢。當與彈性情報、監視和偵察 (ISR) 以及高級分析相結合時，它將為作戰部隊提供前所未有的能力。然而，僅靠人工智能并不能完全解決這一挑戰。我們必須為消費者和整個情報社區 (IC) 建立對源自 AI 流程的情報的信任。信任是啟用它們的關鍵，因此我們有能力從自動化中獲得全部好處。