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戰爭迷霧歷來是任務指揮官的核心挑戰。克勞塞維茨警示的"戰爭摩擦效應"——細微障礙累積導致簡單任務復雜化——在當今戰場數據爆炸與決策周期壓縮的背景下愈發凸顯。全球軍事力量正迎來新范式轉型：軍事信息技術的革命性突破不僅在于自主武器或無人平臺，更在于人類判斷力與人工智能的深度協同，這正根本性重塑任務指揮官在交戰中的決策模式。

圖任務指揮官在未來指控中心交互全息數據，展現AI增強型任務決策的演進方向。

危機與能力的交匯點

2025年3月美陸軍"融合頂點5"演習揭示：依賴紙質流程與割裂系統的傳統任務式指揮架構，已完全無法適應現代戰爭節奏與復雜性。陸軍任務指揮現代化主管帕特里克·埃利斯少將直言："此刻某演習現場，必有情報官將系統數據手抄至便簽紙，穿越戰術作戰中心(TOC)，遞交給火力協調員重新鍵入系統才能生效。"

這種陳舊模式不僅低效，更蘊含災難性隱患。當中俄部署日益精進的軍事能力時，信息處理更迅捷、決策更精準、行動更高效的一方將贏得決定性優勢。五角大樓深刻認知此現實，近財年投入超30億美元發展AI與聯合全域指揮控制(JADC2)，目標直指"在戰術時間窗內建立信息優勢"。

圖人類分析員監控戰場全景圖——該任務日益依賴AI將海量數據流轉化為可執行情報。

增強型任務式指揮架構

美陸軍"下一代任務指揮"(NGC2)項目是踐行該理念的最前沿嘗試。NGC2并非以機器取代任務指揮官，而是構建"人機作戰團隊"框架——AI增強人類認知能力，人類則提供獨有的判斷力、創造力與倫理監督。

NGC2核心運行機制映射人類認知三階段：

• 態勢感知(Sense)：運用先進算法處理情報監視偵察(ISR)數據洪流。YOLO（You Only Look Once）等目標檢測算法識別全動態視頻軍事目標的速度精度超越人類分析員
• 態勢理解(Make Sense)：生成式AI融合無人機影像、信號情報、社交媒體等異構數據，構建人類無法在戰術時限內完成的戰場認知圖景。NGC2項目主管查德·納什強調："現行系統需從多源數據庫提取信息，且不同密級數據庫互不連通。我們通過統一數據層與地圖服務實現跨平臺貫通"
• 決策執行(Act)：基于實時認知實施敏捷響應

圖聯合全域指揮控制(JADC2)依賴連接陸海空天資產的韌性網絡

機器戰爭時代中的人類要素

軍事AI的批評者常將辯論簡化為"人類控制與機器自主"的二元對立。但當前實驗中最有效的軍事AI系統并非取代人類決策，而是實現指數級增強。這一視角應使軍事指揮官、防務戰略家與政策制定者確信：AI在軍事領域的核心價值在于輔助支撐，而非替代人類判斷。

近期"融合計劃"測試中，展示了這種協同效能：坦克乘組在保持戰術機動同時，無縫獲取實時情報流、分析裝備維護數據并協調火力打擊。AI并未代行目標鎖定決策，而是提供增強的戰場感知與分析支持，從而提升作戰效能。

此方案直擊全自主系統的致命缺陷——無法適應真正的新異場景。正如美國陸軍戰爭學院保羅·盧申科所言："并非所有AI模型都經過全戰場場景訓練，AI自有其局限。"強調人類操作員的適應性，恰彰顯人機協作應對突發挑戰的韌性優勢。

戰場作戰模型實證

烏克蘭戰場為人機協作的軍事價值提供強力佐證。成功運用AI協調的無人機蜂群，在最小人工干預下識別打擊目標，同時保留關鍵決策的人類監督權。這些系統將"殺傷鏈"（目標識別至打擊全流程）從分鐘級壓縮至秒級。

同樣，五角大樓"梅文計劃"（Project Maven）證明AI可加速OODA循環（觀察-調整-決策-行動），卻不剝奪人類在致命決策中的判斷權。通過自動化分析監控視頻的繁重工作，AI使操作員聚焦高階戰術決策，同時保持打擊決策的問責制。這凸顯人類在AI決策流程中的核心地位，確保軍事行動的人類控制權。

這些應用揭示AI的核心軍事價值：非替代人類決策者，而是賦能其達成前所未有的決策速度與規模。如烏軍所述，AI算法能"持續審查所有偵察數據，捕捉最細微變化"，為指揮官提供史無前例的戰場感知。這應使軍事領導者與政策制定者確信AI變革作戰模式的巨大潛力。

數據要義與網絡韌性

AI增強指揮的效能根基在于數據質量、可獲取性與安全性。五角大樓聯合全域指揮控制(JADC2)戰略將數據定位為"戰略軍事資產"，需嚴密管理與防護。這驅動了對韌性網絡安全網絡的投資，使其能在"DDIL環境"（拒止/降級/間歇/受限通信場景）中運行。

美參聯會信息主管丹尼斯·克羅爾中將強調：JADC2"超越任何單一能力/平臺/系統"，代表軍事力量管理共享信息的范式轉變。其目標是構建關鍵數據從傳感器→決策者→射手無縫流動的體系，即使遭對手通信干擾仍可持續。

這種網絡中心化方案還解決了長期困擾聯盟作戰的互操作性難題。通過建立通用數據標準與接口，AI指揮系統不僅能跨軍種整合，更能實現盟國間互聯——這在未來多伙伴聯合作戰中至關重要。

國防領導層的戰略啟示

對高級防務領導者而言，AI驅動轉型的影響遠超戰術改進范疇。掌握軍事行動中人機協同的國家將在未來沖突中擁有決定性優勢——情報處理更快、作戰協同更高效、環境適應更迅捷的一方將掌控軍事對抗節奏與結局。

然此轉型亦存重大挑戰：軍事組織需根本性重構訓練、條令與組織結構以優化人機協作；同時須應對過度依賴AI系統的合理擔憂及對手利用技術依賴性的風險。

投入需求巨大：除AI研發部署直接成本外，軍隊需升級網絡、培訓人員、開發新作戰概念。但落后的代價更為高昂。正如國防部副部長凱瑟琳·希克斯警示：維持信息與決策優勢需持續聚焦"增強應對當前未來威脅的部門能力計劃"。

前行之路：通過透明構建信任

實施AI增強指揮的最大挑戰不在技術而在人類心理。軍事人員需建立對AI系統的信任，同時對其局限保持清醒認知。這要求研究者所稱的"校準信任"——明晰何時采納AI建議，何時需人類判斷凌駕算法提議。

美陸軍研究實驗室斯圖爾特·楊強調自然語言交互界面的重要性："士兵應以自然協作方式與機器人互動"。這種以人為本的AI設計確保技術服務軍人而非壓倒軍人。

五角大樓"SABER"（戰場強韌人工智能防護）計劃應對另一關鍵關切：確保AI系統抗對抗攻擊韌性。納撒尼爾·巴斯廷中校指出："作戰人員有權知曉所用AI具備安全性與抗威脅韌性"。

結論：算法優勢

AI驅動的軍事指揮控制轉型不僅是技術進步，更是軍事領導本質的進化。未來指揮官不在人類直覺與機器智能間抉擇，而將無縫整合二者在復雜戰場實現決策優勢。

美陸軍NGC2計劃、五角大樓JADC2戰略及盟國類似工作，是投資新型戰爭形態——信息優勢直接轉化為戰場優勢。掌握人機協同的軍隊將書寫未來沖突規則。

身處此轉折點，防務領導者須認清：問題非AI是否改變軍事行動，而在多快能調整組織釋放其潛能。"算法指揮官"非遙遠概念，而是需即刻關注、重大投入、清醒認知其機遇風險的現實存在。

戰爭迷霧永難消除，但軍事史上首次，指揮官擁有穿透迷霧的工具。新范式下，勝利不僅屬于技術最先進者，更屬于將人類智慧與機器智能無縫結合服務戰略目標者。未來戰爭將由算法指揮官書寫——這些領導者深諳AI時代最強大武器正是人機無間協作。

參考來源：a5dergi

當前及未來可用技術正在且將持續改變作戰環境的本質，這一論斷無可辯駁。然而更具挑戰的是識別哪些技術能使沖突一方對技術弱勢對手形成決定性優勢——尤其是這些技術在多大程度上影響陸地作戰固有的保守性。當前沖突中涌現的技術已呈現趨勢，預示著未來"算法化"戰場的可能形態。本文探討未來二十年戰場的可能圖景，并闡釋高強度沖突中地面部隊在技術飽和戰場運用的挑戰。（注：原文編制過程中未使用人工智能內容生成工具）

未來軍事行動的實施方式將與傳統模式截然不同（Turaj & Bu?ka, 2020）。納戈爾諾-卡拉巴赫（Petrosyan, 2023）、烏克蘭（Hrn?iar & Kompan, 2023; Zahradní?ek et al., 2023）及加沙地帶戰場已顯著展現創新技術引發的變革。這些沖突特征在于：大量使用舊代軍事裝備，輔以一定程度現代技術支撐，實質是源起數十年前的現役武器裝備與現代戰場元素的結合體（Gibradze et al., 2022）。因此稱其為"下一代沖突"并不恰當。同時至少就烏克蘭沖突而言，俄聯邦武裝力量的軍事藝術（尤其沖突初期）呈現高度保守與傳統主義特征：其大規模部署的營級戰斗群在編成、裝備及戰術運用上常不符合現代戰場需求（Grau & Bartles, 2022）。然而這些沖突的鮮明特點是：先進軍民技術（如無人機系統/UAS）正加速融入指揮控制（C2）最底層級的趨勢。該趨勢由技術成熟度與可用性共同驅動。通過多平臺交互或與空基/天基/地基傳感器-效應器的體系化協同（Turaj, 2019），此類系統效能顯著提升，其應用潛力預計將持續擴展。

上述考量促使以軍事專家、指揮官、理論家、學者、研究人員及政界人士為代表的廣泛"軍事共同體"提出關鍵問題：這些技術是否具備"顛覆性"潛力？會否弱化傳統作戰要素的認知？未來能力如何演進？能力如何在地面戰場具象化？軍事藝術將因此發生何種變革？更廣義而言——未來陸地戰場將呈現何種形態？這些問題的答案對建設現代化軍隊具有不可否認的價值，使其能在可預見的未來作戰環境中做好充分準備并有效行動。

當前關于軍事未來的啟發性觀點與未來學預測層出不窮。保羅·沙爾（Paul Scharre, 2019）與羅伯特·拉蒂夫（Robert H. Latiff, 2017）的著作尤具價值。兩位作者近乎一致指出：未來沖突將呈現人工智能（AI）賦能系統的自主特性；作戰將主要在網絡空間展開；陸地領域將由"機器人軍隊"主導——或由士兵遠程操控，或具備高度自主性。他們同時警示這些技術應用的法律倫理問題，強調缺乏深思的技術部署可能引發長期毀滅性后果。

馬爾欽·戈爾尼克維奇（Marcin Górnikiewicz, 2019）對21世紀后期沖突的推演極具啟發性。其研究基于"人類將在短期內取得徹底改變傳統武裝沖突形式與方法的技術突破"這一前提，預言包括"武器"與"武裝斗爭"在內的諸多概念將被重新詮釋。未來作戰潛力將不再由其物理組件的量化參數"乘積"所絕對定義（Varecha, 2020a）。軍事力量運用的重心將發生轉移：雖仍聚焦對手弱點，但未來軍隊的首要目標既非作用于作戰潛力的物理組件，亦非精神因素，而是摧毀敵作戰潛力中恢復耗時極長或具"破壞性"的組分——這類破壞將導致敵方認知功能崩潰。隨著人工智能演進，通過投射虛假視覺/聽覺/觸覺/味覺來針對性干預人腦活動機制的認知將深化，最終引發暫時性癱瘓、精神道德休克及現實感知能力喪失。基于深度個體文化密碼與潛意識決策機制的高科技預測方法，將成為預判對手決策過程的關鍵要素。

這意味著下一代作戰域很可能是涵蓋人類感知、推理與決策全維度的認知空間（Malick et al., 2022）。然而此類活動仍處萌芽階段，因當前尚缺實現上述未來效應的能力。本研究旨在"窺探"近未來，力圖描繪20年內作戰環境（尤重陸地領域）的演進輪廓。

鑒于安全環境演變態勢，未來二十年仍將由歷史上引發軍事沖突的相同因素主導。沖突誘因或包括資源爭奪、經濟/意識形態/社會/宗教差異及影響力角逐（《全球趨勢》, 2021）。本研究預期范圍內，革命性變革不會源自新技術手段或其運用理念的根本轉變。但可預見的是，現代及前瞻性裝備的技術性能參數將根本性改變未來軍事行動的整體認知與實施方式。

傳感器升級、自主化、流程自動化與人工智能的融合將產生深遠影響：技術先進的效應器將更精準、互聯更緊密、響應更迅捷、射程更遠且威力更強。這些因素也將重塑軍事藝術——當前對作戰環境的認知、對普適原則法規的傳統"把握"、兵力運用方式，尤其是過時的"戰術、技術與規程"（TTPs），將無法匹配技術先進軍隊的能力需求。

方法論

技術發展與軍事藝術變革之間存在明確關聯性——這種關聯源于創新技術在軍事力量結構中的實施。本研究聚焦未來20年最可能顯著影響常規武裝力量的技術趨勢，這些趨勢將在"算法化"戰場上發揮關鍵作用。此類預測雖具高度抽象性且非直截了當，但對充分發展軍事力量能力至關重要，使其不僅能應對當前威脅，更能應對未來挑戰。本研究目標與貢獻在于：勾勒未來二十年作戰環境發展前景，并闡明技術飽和戰場中地面部隊運用的挑戰。

基于此，作者團隊聚焦兩個核心問題：

1. 新興技術在未來二十年將為作戰環境帶來何種能力？
2. 這些技術將如何影響技術飽和戰場中地面部隊的運用？

研究無意分類描述制造商個體的"革命性"開發項目及技術參數對比，亦不考察技術解決方案或闡明運作原理。技術評估始終基于用戶-決策者視角：這些技術將帶來什么？其融入未來作戰環境"戰斗編成"后，如何影響未來戰場陸地領域的形態？尤其關注在"算法化"環境中對地面部隊行動的潛在影響。

研究采用實證-直覺方法論：

• 基于作者理論研究和分析
• 整合科學文獻、專業出版物、論文及軍事 doctrinal 文件（含國內外）
• 評估當前作戰環境及其發展趨勢
• 遵循常規高強度沖突的實用原則與實踐
• 檢驗既有原則在"算法化"陸地環境中的有效性

數據通過理論研究方法（分析與綜合）進行檢驗，研究發現采用比較法表述，研究問題通過啟發式預測方法驗證。需特別說明：本文結論僅具預測性，未經嚴格實證檢驗。

戰場數字化

當今作戰環境的復雜性與動態性對軍事力量及其多領域發展提出更高要求。關鍵挑戰在于建立并維持戰場態勢感知能力——這對作戰規劃與實施至關重要。隨著作戰環境中事件規模、強度及動態性持續增長，該能力重要性將日益凸顯；未來作戰將作為"跨域行動"組成部分在多個作戰域同步展開。鑒于當前環境特性，信息環境的發展對態勢感知能力影響最為顯著，尤其關乎當前與未來作戰的態勢認知（Fiebich, 2020）。

"洞悉戰場而隱匿己身"自古便是戰場指揮官的圭臬。自18世紀末戰場規模超出單兵目視范圍以來，戰場可視化成為指揮核心需求——催生出觀察員職能體系，通過觀測結果為指揮官構建戰場圖景（Pong, 2022）。數字化既是當代戰場要素，更是未來戰場基石：它賦能指揮官運用博伊德OODA循環（觀察、調整、決策、行動），輔助指揮官藝術化決策作戰系統部署的時機、地點、目的及預期效果。

未來陸地戰場將通過多元傳感器系統實現情報監視偵察（ISR）能力，覆蓋任意地形氣候條件下的物理環境（Rolenec et al., 2022）。陸地領域的數字化態勢圖景將通過寬帶高速加密傳輸，以高清視頻流形式傳遞指揮、遙測與影像信息。這些視頻流源自地面（及地下）、低空與高空多飛行高度、多視角傳感器，傳感器載體不再局限于傳統偵察單位、無人系統（UxS）、機載平臺與衛星。陸地戰場每臺設備乃至單兵都將成為傳感器節點——涉及威脅動態、敵軍部署、友軍定位等全維度戰場信息將實現實時聚合、分析評估與共享。通信設備微型化、多級數據數字化、面向網絡的系統架構及流程自動化，共同壓縮信息流時效，使**通用作戰圖（COP）**能實時覆蓋各作戰域至最低指揮層級。技術進步促使戰場全域融合：除物理域外，"交戰"將同步發生于信息域與認知域；增強現實與虛擬現實支撐的交互模式將成為標準作戰手段。

信息主導權將前所未有地取決于沖突何方能更快采集數據、精準分析并通過AI輔助實現安全定向分發。AI將為自主裝備自動生成行動選項（Koch, 2022），實現高度冗余性，使行動去中心化乃至完全獨立于人力干預。經濟型傳感器與海量數據處理能力的結合，預示實時信息探測、處理與共享的革命性突破。該能力將成為敵軍高價值目標（HVT），亦可能構成己方力量重心（COG）（?lebir, 2022）。當互聯互通被視為決定性優勢，對手必將全力破壞、降級乃至癱瘓高度互聯的信息依賴系統。提供互聯能力與通用作戰圖的信息系統防護性與韌性將成為關鍵制勝因素（Kompan, 2020）。敵方行動導致的任何功能中斷，都可能使作戰系統從互聯協同網絡退化為碎片化網絡——無法完整及時傳輸可溯數據，最終削弱通用作戰圖效能及作戰系統達成預期殺傷/非殺傷效果的能力（《全球趨勢》, 2021）。因此信息系統技術演進必然與其"韌性"發展深度融合。

目標殺傷效能

未來戰場焦點或將從火力轉向基于指揮、控制、計算機、通信、網絡、情報、監視與偵察（C5ISR）體系的信息力量。然而信息雖可提升武器系統效能與決策效率，其本身尚不足以迫使敵人屈從（至少在研究時限內如此）（Z?na, 2021）。

達成預期作戰效果將依賴日趨先進的效應器。武器裝備與彈藥發展的核心趨勢在于持續融合遠程打擊、高速突防、精確制導與實體摧毀能力的增強。現代武器系統的遠程打擊能力已預示：指揮所（Rolenec et al., 2023）、部隊集結點與后勤設施等傳統認為遠離敵方常規火力而相對安全的區域，正面臨日益嚴峻的威脅（Spi?ák, 2022）。

除射程提升外，武器系統（尤其間接火力）的毀傷精度（Varecha, 2020b）與破壞效能（Varecha & Majchút, 2019）正實現根本性突破。此趨勢源于高精度傳感-打擊系統的整合與火控流程自動化——基于精準目標定位信息、先進彈藥末制導能力，實現預定殺傷/非殺傷效果。未來戰場先進彈藥與游蕩彈藥因微型化與動態特性將更具破壞力且更難探測。電子技術正賦予彈藥新能力：可編程空爆、近炸引信及應對新興威脅的制導功能（Breaking Defense, 2023）。此類系統數量增長、效能提升與相對普及化，不僅威脅作戰體系關鍵節點（指揮所/通信設施/高壓武器系統/后勤設施等），更將危及空中領域全單元，包括小型戰術單位乃至戰場單兵。

探測跟蹤高速飛行彈藥與反制遠程微型機動平臺，始終是核心挑戰。定向能武器（DEW）（尤指激光武器）的持續發展可能帶來革命性反制方案。預計二十年內將實現陸地戰場實戰部署：其射速超越現有及未來機械系統，可癱瘓物理目標及信息/通信/指揮控制系統運行。核心優勢在于即時打擊效應、全氣象條件適用性及多目標覆蓋能力。地下等難以觸及目標亦在打擊范圍內，關鍵價值體現為附帶損傷最小化、目標鎖定高速化以及兵力需求銳減。未來DEW將與各軍兵種協同部署，天基平臺亦將用于干擾敵方衛星通信通道。針對單兵的地面DEW應用（如驅散人群）研究亦在推進（Valouch, 2016）。

當前軍事強國正計劃為步兵配裝激光武器。傳統槍械設計潛力趨近極限，單兵彈道防護進步催生新型單兵武器需求（Kulhánek, 2023）。未來或現微型激光武器替代反器材步槍或與輕武器協同作戰（Extance, 2015）。DEW系統能有效應對無人機群代表的分布式低成本威脅，相較傳統武器將具備更高精度與威力，其**"無限彈藥艙"**特性尤具戰略價值（Lockheed Martin, 2023）。

制約因素在于：除成本外，高度電力依賴構成顯著弊端——作戰損毀供電系統即致癱瘓。陸戰隊列裝受限于尺寸重量問題（需外骨骼或無人地面載具輔助）。國際激光武器使用公約亦限制其應用：禁止造成永久性視覺損傷或不成比例傷害的作戰行為（Kulhánek, 2023）。

被動防護技術亦取得重大突破：壓制紅外特征信號的技術、車體后方投射影像的電子偽裝系統、可完美折射光線使載具隱形的智能材料，代表未來偽裝技術研發方向（Wang et al., 2013）。研究時限內，全頻譜電磁輻射偽裝技術將為作戰單元及單兵提供高可信度防護。

自主性與速度

自主性指"系統在編程設定參數內，基于獲取知識與動態態勢感知，無需外部干預即可按預期目標運作的能力"（《北約術語庫》在線版）。在本研究語境中，外部干預特指無需大量人工輸入（Rossiter, 2020）。盡管作戰與保障平臺系統的自主化與自動化水平持續提升（Kopulety & Palasiewicz, 2018），人類仍將參與決策回路（"人在回路"），但僅限必要最低程度。其角色在于直接實施戰場指揮（下達指令或授權系統執行特定行動）與復雜作戰管控（Górnikiewicz & Szczurek, 2018）。保留人類決策參與具有顯著優勢：相較人工智能系統，人腦仍是最高級的認知處理系統。AI系統往往脆弱且易在新情境中失誤，而人類智能不僅更具魯棒性，面對陌生動態環境時通常更靈活。盡管人類反應速度不及機器，但在應對新態勢時表現更優（Foster, 2021）。

子流程自主化與自動化及人機交互減少帶來多重效益：最重要的是系統能持續長時間運行，以更高精度與可靠性實現預期打擊效果（如彈藥自主制導），且不受壓力恐懼導致的失誤影響。但決策速度在此特指行動/反應執行時效。

當前及未來軍事平臺的全自主化具有根本重要性。典型案例是防御性反應系統自主探測消除威脅（如迫擊炮彈、火箭彈、巡航導彈或反坦克火箭彈對作戰基地或地面裝備的攻擊）。人類通過目標識別確認威脅并實施反制的傳統決策回路在此失效——因反應時間過短。隨著效應器與彈藥技術發展趨勢（特征為循環自動化、速度、殺傷力、精度、能力與模式提升，如游蕩彈藥與先進彈藥）及陸地戰場密度增加，反應時間將進一步壓縮。另一例證是無人機系統（UAS）：若操作員通信鏈路遭敵破壞，將無法授權對已識別目標實施打擊（Foster, 2021）。

無人系統（UxS）的能力發展與自主性提升與人工智能（AI）進步緊密關聯。當前AI已用于增強現有系統性能（如數據采集分析）。第二階段AI將支持決策：指揮控制（C2）流程不變但顯著加速，特定任務（尤其敵方行動方案分析生成比選）將實現全電子化自動處理。基于AI的解析工具（Matiz-Rojas & FernándezCamargo, 2023）與機器學習模型能結合多因素與不確定性，在更廣背景下解讀敵行為模式，從而更精準預測態勢演進場景。軍事決策將高度依賴AI——這不僅源于數據量指數級增長與處理時效要求（Hlavizna et al., 2023），更因優化作戰力量運用的迫切需求。海量數據優先處理能力將成為關鍵里程碑。第三階段AI將直接對抗復雜敵手系統，該能力是實現平臺及全系統更高自主性的核心要素。

無人機集群作戰

各類別無人機系統（UAS）正加速普及，其能力持續增強而成本不斷降低。數千年來，特定時空的兵力集中始終是戰場成敗關鍵（Fuller, 1993）。該原則至今仍被北約奉為作戰準則，但其在未來是否持續關鍵？無人機集群即為佐證：其通過復雜算法持續變換飛行軌跡的快速機動特性，可能導致防空系統軟件無法處理目標模式而失效（Finlan, 2021）。微型無人機集群潛力不僅體現于數量優勢，短期內它們將實現集群通信、自適應調整戰術技術規程（TTPs），并隨態勢變化聚焦目標打擊（Nohel et al., 2023）。這些系統將充當移動干擾器、移動傳感器或無人系統集群，形成邏輯互聯的電磁頻譜"經典部隊集結"假象，致使敵方徒勞干擾無實際兵力的虛假目標信號；而平臺因高度自主性使傳統反制手段（劫持控制權、干擾通信鏈路、定位追蹤）失效。

無人系統（UxS）將在未來戰場扮演不可替代角色：持續替代人類士兵以優化作戰經濟性與兵力效能。未來二十年各層級新型無人系統普及度將持續提升，能力發展聚焦多技術融合傳感器（晝夜攝像機/熱成像儀/聲學/嗅覺/地震傳感）、微型化、電磁特征抑制及協同能力增強。精密"感知規避"系統（含合作與非合作模式）的發展，將使微無人機集群能在最小間隔下密集部署戰場（Vi?nai & Kandera, 2021），實現全地形（含建筑密集區）部署能力，在復雜多層建筑內部（Hrn?iar & Spily, 2011）及有人駕駛空域同步運作。當前概念顯示微型無人機系統將很快配裝至每名美軍單兵，其設計旨在增強遠程威脅探測能力，確保可靠清除隱蔽目標（Pickrell, 2019）。

其核心任務持續覆蓋情報監視偵察（ISR）、目標指示支援、高價值目標（HVT）獵殺、地面部隊護衛與近距空中支援（CAS）、軍用直升機護航（Blain, 2023）及電子戰支援等傳統領域，同時展現出物資/彈藥/食品補給等持續保障、機動支援與反機動措施（布設雷場/開辟通路）、化生放核（CBRN）物質探測清除、爆炸物處置及人員裝備洗消等新興潛力領域。技術發展也將推動反無人機（C-UAS）防空能力顯著進步，具備"獵殺"敵無人機與游蕩彈藥能力的無人機系統或將成為該領域突破方向。

有人-無人系統協同作戰（MUM-T）

從相對安全的遠程位置對裝備與系統實施半自主控制，現已成為現代戰場固定要素。未來將加速發展徒步/車載部隊與自主系統協同作戰概念——即"有人-無人系統協同作戰"（MUM-T）。該概念定義為"通過同步部署士兵、有人/無人空中地面載具、機器人及傳感器，實現態勢感知增強、殺傷效能提升與生存能力優化"（BAE Systems, 2023）。

未來陸地戰場特征體現為作戰無人系統（UxS）融入部隊編成，例如作為伴隨式陸空協同平臺。基于廣泛算法、機器學習與高速大數據處理，無人系統將逐步實現更高層級自主性：初始階段由操作員遠程操控；待相關概念、技術及操作挑戰解決后，將過渡至部分自主執行任務；遠期或可實現完全自主化。核心效益不僅在于提升作戰系統火力，更在于通過減少有人單元作戰部署，使其聚焦其他任務，從而拓展戰術任務譜系與執行范圍（《航空航天技術》, 2022）。同時無人系統在MUM-T中的普及將量化縮減有人單元部署規模，降低傷亡風險（Zahradní?ek et al., 2022）。

然MUM-T框架內無人系統戰術運用受兩大因素制約：一是物理環境微地形信息處理能力局限（K?i??álová et al., 2022; Mazal et al., 2020）；二是目標精確識別（PID）缺失——因系統尚缺可媲美人腦精度的目標性質判定算法庫。現有作戰識別（CID）能力雖可辨識己方單位，仍無法區分戰場人員屬性（敵軍/平民/其他角色）。

可預見時期內，殺傷/非殺傷效果終決權仍歸屬人類操作員或決策者。盡管如此，MUM-T或將成為陸地戰場關鍵創新：通過分布式智能網絡連接的智能模塊化無人系統，將作為有人平臺的力量倍增器。復雜未來作戰環境必然要求無人系統與有人空/地平臺協同編組作戰。技術進步與AI發展將逐步提升軍用無人平臺自主性與冗余度，大幅減輕未來作戰中MUM-T的后勤與認知負擔（《航空航天技術》, 2022）。

自主/半自主平臺獨立性增強將使"人在環內"模式逐步淘汰，減少MUM-T所需操作員數量。通過降低對無人平臺的直接操控強度，有人單元將獲得戰術、戰役乃至戰略層面的更強戰場掌控力。當人類無需操作"非生命體"平臺的導航與目標識別系統時，操作員可聚焦情報分發、作戰編組協同等復雜任務。鑒于無人系統潛力，MUM-T編組內人機比例將隨時間遞減，但純無人編隊的創建部署仍存疑（《航空航天技術》, 2022）。

外骨骼系統

在未來軍事行動中部署有人-無人系統協同作戰（MUM-T）時，最大挑戰在于將"人類士兵"整合至該體系——正如研究前文所述，與"機器"不同，人類會疲勞且必須在精神、心理和生理層面應對致命無人平臺的動態變化與普及（Yeadon, 2021）。外骨骼系統正是增強部署人員體能的關鍵技術，其大規模應用將催生可稱為"重型徒步步兵"的新兵種或專業部隊（Mudie et al., 2021）。

外骨骼使用熱潮預計將席卷高體能負荷軍種，主要源于裝備武器超重問題（Wu et al., 2021）：
? 爆炸物處理（EOD）分隊需攜行排爆裝備
? 步兵單位背負戰斗載荷長途機動
因此外骨骼發展需聚焦穿戴舒適性與武器系統集成能力（含定向能武器）。

這些"戰士戰甲"將降低士兵代謝消耗：外骨骼承擔機械工作（負重/行走），減少后勤需求并允許戰場兵力更分散部署。同時集成先進通信系統與指揮控制（C2）平臺，使未來戰士能"數據賦能決策優化"（Gruss, 2022）。

未來外骨骼將通過增強防護提升戰場生存力：在標準單兵防護外增設防破片層，重點保護要害部位以降低戰損（Bengler et al., 2023）。關鍵技術突破在于未來二十年設計變革——從"額外負重"轉型為"人機一體"作戰復合體。該概念使士兵能在技術飽和戰場作為高級資產（如無人系統）的控制節點，憑借增強火力、生存力與復雜態勢感知能力，成為自主系統的戰場"人形備份"。

人工智能

人工智能（AI）已被北約列為"新興顛覆性技術"（EDTs）——即能引發多領域突破的快速發展技術（NATO, 2023）。未來二十年AI將爆發式增長，深刻影響全域安全防御需求，并為陸地作戰環境帶來新挑戰。AI結合高級數據分析與"大數據"應用，將根本性改變跨域作戰的信息環境：
? 用于優化"影響力作戰"：迷惑對手/轉移輿論支持/直接干預作戰人員認知（Lucas, 2022）
? 提升現代武器系統殺傷效能：在"目標鎖定"環節全面參與"決策-探測-投射-評估"（D3A）流程
? 通過優化資源分配與打擊資產運用，顯著削弱敵軍作戰潛力

自主系統、有人-無人協同及"重型徒步步兵"都將依賴AI提供的通用作戰圖（COP）。AI將逐步接管陸地作戰環境中非必要人力的領域：軍事水文氣象、戰場測繪、分析支援、后勤系統、關鍵基礎設施防護（Jan?o, 2022）及材料工程。第二類AI優勢領域是人類響應過慢的任務：目標探測、電子戰、網絡防護、爆炸物偵排（Agarwala, 2023）。指揮控制與目標交戰等領域未來二十年仍將保持"人機混合"模式——人類干預負責注入軍事藝術，并規避道德法律困境（Morgan et al., 2023）。

AI重點發展方向已明確聚焦：指揮控制、信息管理、后勤保障與訓練（Grand-Clément, 2023）。這些主題領域緊密關聯，有理由預見AI將為地面部隊提供壓倒非AI敵軍的決定性優勢。

結論

"當今軍隊無法對抗21世紀中葉技術先進的超現代化軍隊"的假設看似直觀卻非完全客觀。畢竟軍事史上不乏證偽案例：本世紀前二十年，全球技術最先進的軍隊在伊拉克與阿富汗平叛行動中僅能實施有限作戰。但需明確——此類"挫敗"根源并非單純源于作戰潛力不足。未來二十年最先進軍隊的能力必將劇變，其增長核心加速器在于創新技術整合，這些技術將在互聯性、速度、殺傷力、自主性、可持續性等領域引發陸地戰場顯著變革。這些因素將根本性影響未來作戰中地面部隊的部署理念。未來作戰環境特征體現為多域互聯同步作戰，行動協同增效需求始終顯著。信息環境容量、吞吐量、速度、數據流冗余度及信息處理能力將成為決定性因素。軍事力量運用的核心意圖將是破壞敵方系統完整性與連通性，癱瘓其鏈路。

可預見陸地戰場將由"混合戰斗系統"主導，但人類仍居核心地位。未來二十年指揮控制（C2）作為核心作戰功能仍不會被AI機器取代——人類扮演決策者角色，機器負責全域數據采集處理分析。無人系統（UxS）替代人類執行高危任務，各類平臺由人類遠程管理或（視自主化程度）至少實施遙控。盡管待控占的物理作戰環境規模顯著擴大，作戰本質并未根本改變。但裝備能力將變革，其運用方式與手段將拓展。從未來軍隊作戰潛力物理組件視角看，遠程殺傷性資產（如作戰無人系統/集群、遠程火力特別是火箭炮與身管火炮、先進彈藥及游蕩彈藥）將至關重要。

效應器射程、速度、精度與殺傷力的持續提升，將影響高價值難替代平臺的生存力及地面部隊自身效能。精準地理定位、高精度實時真實戰場態勢感知、持續傳感器互聯與即時自動化效應器響應的結合，意味著近期軍隊可能不再需要（或無法遵循）傳統認為必要的"集中原則"——即通過時間/空間/規模的集中達成目標。應對技術優勢敵軍火力威脅的潛在方案是深化分布式發展：即戰場兵力分散化（含作戰行動分散化）。由此可預期任務、空間、資源與時間受限的戰術行動將增加。有人/無人作戰系統在技術飽和戰場的生存力，將取決于其進入作戰區域的速度、區域內高機動能力及后續撤離重組再部署能力。小范圍密集部署作戰系統、靜態作戰模式、低水平欺騙偽裝、線性單域作戰及其他"經實戰檢驗但過時"的傳統軍事行動方式，將倍增部隊定位風險及隨之而來的即刻壓制風險。

所有已識別技術將構成整體防御能力與威懾基礎，因其確保技術主導權。故任何國家必須發展并落實于安全領域建設。經合理結構整合與流程實施的技術，必將成為質量優勢的決定因素。但若技術擁有方無法全面認知物理環境能力與給定條件，且不能因地制宜運用軍事藝術、創造力及自身能力，則先進裝備潛力在作戰環境中的應用仍將不足。

俄烏戰場背景下，常規威懾時代正在急速演變。烏克蘭深入俄羅斯領土的遠程無人機襲擊，徹底顛覆了傳統威懾理論。這類無人化精準攻擊鎖定從預警雷達到關鍵軍事設施等戰略目標。這些行動揭示出全新的威脅計算法則——持久性、精確性和認知影響力成為決定性要素。近期分析表明，此類無人機作戰已改變對手國家內部的風險評估，即使10%至15%的認知偏差也可能導致戰略誤判。隨著常規與核武器界限日益模糊，美國核戰略家正迫切呼吁重構威懾體系。

戰略轉變：重塑戰略預設

數十年來，美國核戰略基于一個核心假設：任何針對核指揮控制系統的常規攻擊必將觸發核反擊。冷戰時期演習數據及后續真實事件強化了防務規劃者的這一思維定式。然而烏克蘭對俄敏感目標（包括構成俄預警體系核心的雷達站）的反復無人機打擊，迫使人們重新審視固有認知。克里姆林宮的反應展現顯著克制，將此類侵入視為可控代價而非核升級導火索。從莫斯科多方公開及機密渠道傳遞的戰略克制信號表明：當代威懾機制正從依賴核武暴力，轉向依托打擊精度與意圖判斷的精妙博弈。現代決策者必須認識到，威懾體系需融合更廣泛要素——包括技術驅動的精確性及對手的升級閾值。

無形沖擊：超越核武的戰略重構

以核火力等同于戰略影響力的時代正走向終結。烏克蘭對低成本高精度無人機的創新運用證明，小型平臺足以顛覆傳統安全邏輯。防務智庫最新報告估算：無人機作戰單價不足傳統戰機任務的1%，但在情報獲取與戰術破壞方面的作戰效能關鍵領域卻可媲美。這些無人機深入敵境打擊曾被視作堅不可摧的高價值軍事經濟目標，其作戰模式正挑戰擁核國家對本土可信威脅的長期壟斷。美國規劃者必須重新校準威脅模型，整合非核選項——未來的戰略影響力不僅更經濟，技術復雜性亦遠超以往。

本土幻影破滅

冷戰時期，廣闊疆域、天然屏障與海洋隔絕營造了大國享有絕對安全的幻象。如今這一幻象正在崩塌。烏克蘭的無人機作戰生動證明：即使被認為嚴密防護的區域仍可被滲透。針對俄預警網絡、關鍵能源設施及軍事基地的襲擊揭示：沒有任何領域可高枕無憂。在高度敏捷的自主系統時代，從電網、通信系統到預警雷達等美國關鍵基礎設施風險陡增。鑒于全球無人機市場預計2030年將達近500億美元規模，本土防御戰略亟待徹底革新。快速響應機制、增強態勢感知及反無人機技術投入已非可選項，而是現代威懾體系的核心支柱。

無形信號：光學效應與意圖如何驅動局勢升級

烏克蘭作戰行動最顯著的特征之一，是其能在獲取戰術優勢的同時避免局勢失控升級。這些無人機打擊的成功源于精準的時機選擇、精確打擊及克制的執行。烏軍持續實施間隔性作戰，并精心選擇能突顯國家決心且避免大規模傷亡的目標。這種"雙重信息傳遞"（既達成作戰效果又傳遞政治信號）標志著威懾思維的深刻演進。當今時代，行動背后的光學效應與感知意圖可能和物理破壞同等關鍵。分析指出，對戰略意圖的誤判如今與傳統武力對抗場景一樣，構成非預期升級的重大風險。對美國而言，這意味著建立清晰明確的信息傳遞框架至關重要。此類框架必須使政策制定者與軍事領袖既能展示可信武力，又可避免被對手誤讀為挑釁行為。在行動受嚴密審視且容錯空間收窄的世界里，溝通清晰性已成為現代威懾的基石。

武器庫幻影：無人機融入威懾體系

無人機正超越傳統戰場角色，成為不可或缺的戰略資產。現代無人系統承擔多重職能——從監視偵察、情報收集到對關鍵目標的直接精確打擊。其融入作戰體系正以零人員傷亡風險革新軍事行動模式。此外相比有人打擊平臺，這些系統的政治敏感性更低。然而其日益凸顯的地位也帶來誤判風險。隨著近十年主要軍事強國對無人機技術的投資翻倍，必須迅速將其納入整體威懾框架。這需要制定嚴格政策以界定無人機作戰邊界與適用場景，開展指揮官升級管理綜合培訓，并通過公共信息傳遞強化戰略決心而不加劇緊張。技術應用的快速迭代意味著有效整合窗口期短暫，戰略敏捷性至關重要。

未來幻影：無人機時代的威懾重構

未來數十年維系美國戰略可信度，需要超越僅以核武力為錨的威懾模式。盡管核力量依然關鍵，但在當今多域沖突中，其已非塑造對手行為的唯一工具。威懾的未來取決于核與非核能力的無縫整合戰略。這要求制定國家無人機運用綜合條令，明確定義行動閾值、可打擊目標及強效升級管理規程。同時須著力升級本土防御體系，以應對遠程自主無人機攻擊威脅——尤其在太空資產、能源與電信領域。防務預算分析顯示：若北約成員國均達成GDP 2%防務支出目標，聯盟年度預算將增加逾千億美元。若欲在新作戰環境中保持威懾可信度與有效性，此類投資及美國提升技術韌性的同類舉措至關重要。

最終警示：擁抱威懾的幻影演進

"空中幽靈"不僅是隱喻，更濃縮了現代威懾的深刻變革。烏克蘭對無人機技術的創新運用，正強力重構長期主導全球安全政策的傳統認知。這種范式轉變挑戰固有觀念，要求美軍戰略快速演進。在混合威脅與技術劇變的時代，全球安全環境比以往更復雜且相互依存。未來威懾將取決于快速適應能力、非線性威脅響應能力，以及構建與威懾對象同等敏捷的靈活防御體系。對政策制定者的警示清晰可見：即刻擁抱這場幻影演進，因為在新興的多域戰場上，任何失誤都可能危及區域安全乃至全球秩序。烏克蘭無人機行動引發的威懾變革尖銳提醒：戰爭創新能使舊范式失效。隨著各國投資高性價比的精準自主系統，威懾計算法則將持續演變，迫使美國及其盟友重新審視戰略條令與防務開支。在這個最微弱的幻影也能顛覆戰略平衡的新時代，敏捷適應與響應能力將成為國家安全的真正標尺。

俄羅斯烏克蘭的全面戰爭已進入第三個年頭，西方持續暴露出軍事戰備狀態中的諸多頑疾——從彈藥庫存，到供應鏈韌性與采購的靈活性。這場最初被預測為速戰速決的行動，已演變為一場曠日持久的高強度消耗戰，并正在重塑全球關于武裝力量結構、威懾力以及未來軍事力量的認知。

這場沖突證明了將低成本的非對稱性技術與傳統動能作戰相結合在戰場上的威力。無人機集群擾亂了對手的裝甲編隊；像155毫米榴彈炮這樣的遠程火炮仍具決定性作用，然而西方的生產能力一直難以滿足持續的需求。消耗戰，這一曾被視為20世紀遺跡的戰爭形式，已重返舞臺中心。

隨著戰爭的持續，各國正在重新調整其武裝力量態勢和國防規劃——不僅是為了支持烏克蘭，更是為應對曠日持久、多域沖突的新形態做好準備。軍事演進的下一章將由人工智能、量子計算和自動化所塑造——這些技術不僅在改變戰術結果，更在深層次上決定著哪些國家能夠長期維持戰爭。

國防工業基礎

烏克蘭的火炮彈藥消耗量在數月內就超過了北約的生產能力，突顯出一個根本性問題：西方國防工業的結構是為追求和平時期的效率而構建，而非戰時緊急狀態。數十年來，開支重點反映的是平叛行動，而非大規模常規戰爭。國防制造商遵循緩慢、官僚化的采購周期，依據長期項目規范而非作戰需求進行生產。這種模式已難以為繼。

俄烏沖突的一個關鍵教訓是戰場持久力與工業適應能力之間的重要聯系。俄羅斯的國防工業基礎并非為持久戰打造，在壓力下艱難轉型。相比之下，烏克蘭依靠外部支持網絡的能力使其獲得了更具韌性的長期態勢——這突顯了一個靈活、現代化的國防工業基礎（DIB）的戰略價值。

人工智能驅動的后勤保障和量子增強型模擬將決定哪些軍隊能夠維持現代戰爭。已在烏克蘭投入應用的預測性后勤能預判戰場需求，確保在關鍵物資短缺前完成補給。確實，在戰略層面存在對抗性后勤的背景下，包含動態快速變化的威脅環境在內的眾多變量，都需要人工智能的速度來進行分析。而在戰役和戰術層面，戰地指揮官若能獲取融合了政治、軍事、社會、自然環境等多重因素的精妙模式分析，就能在戰區維持作戰行動，迫使敵方面對多重、復雜的困境。

人工智能驅動的供應優化將分析實時戰場態勢以動態調整生產和分配。未能將人工智能整合到后勤、制造和部署中的國家，其響應能力將更弱，并最終落后。

國防工業的人工智能驅動型重啟

高科技武器的大規模生產在戰時條件下遭遇失敗。美國的“復制者計劃”正試圖通過將人工智能驅動的自動化整合到國防生產中，來扭轉這種效率低下的局面。這種轉變與第二次世界大戰時期相似，當時諸如福特、好時（Hershey）和Singer Sewing Machines等工業巨頭紛紛轉向軍工生產。如今的不同之處在于，軟件定義的戰爭要求企業具備實時迭代、快速擴展和自主系統集成的能力。

烏克蘭已經以超越傳統國防制造商的速度，部署人工智能驅動的無人機生產、戰場分析和智能彈藥。在慕尼黑安全會議上，丹麥首相梅特·弗雷澤里克森警告道：“如果處于戰爭狀態的國家能夠比我們其他人生產得更快，那我們就有問題了。”國防生產的未來將青睞那些利用人工智能縮短OODA循環（觀察、判斷、決策、行動）、加速設計、測試與制造周期的公司。

人工智能驅動的非對稱作戰：成本 vs 復雜性

傳統軍事平臺正受到低成本、高影響力技術的沖擊。一架價值500美元的無人機可以讓一輛價值1000萬美元的坦克喪失作戰能力。烏克蘭無人機已使三分之一的黑海艦隊損失了作戰能力。人工智能驅動的集群作戰——網絡化、自主化的巡飛彈藥——已迫使軍隊重新考慮那些大型、集中化的指揮節點，它們如今已成為易被攻擊的目標。烏克蘭俄羅斯在人工智能輔助偵察、無人機協同和戰場分析方面各自都有成功案例，標志著人工智能在現代沖突中的快速演進。

速度和規模現在比成本和復雜性更重要。在人工智能已嵌入情報、監視和偵察（ISR）、自主無人機目標定位和自動化部隊協同的情況下，原本為長達數十年的采購周期而設計的整體化、昂貴且發展緩慢的武器項目，正在非對稱作戰環境中被重新審視。在以往的沖突中，那些缺乏資源去擊退一個更強大、更富有的對手的國家處于顯著劣勢。而俄烏戰場則證明，通過精準應用低成本的非對稱性能力，它們能有效拉平與遠比自己強大的對手的對抗態勢。許多較小的國家很可能會注意到這一點，并尋求運用同樣的裝備策略來對沖侵略風險。更大、更富裕的國家無法忽視這一趨勢——它們不僅需要應對這種非對稱性威脅，還需要發展此類能力以與主戰武器系統協同作戰。力量投送和全球威懾仍然需要在全球范圍內運用大型武器系統；然而，低成本人工智能驅動的非對稱性能力能讓軍隊給潛在對手制造多重困境。協作作戰飛機（CCA）——與傳統戰斗機協同開發并作為其組成部分的自主化無人飛機——就是一個例子。

指揮控制中的人工智能：人類會始終掌控嗎？

致命性自主武器（LAWs）不再是理論概念。人工智能輔助目標定位系統已經投入實戰應用，烏克蘭利用人工智能增強的情監偵能力預測敵方動向。爭論的焦點已不再是人工智能是否會用于戰場決策，而是如何確保其使用受到道德約束、法律可追責并與國際人權準則保持一致。

當前關鍵的倫理與法律區分在于“人在回路中”（需要監督）、“人在回路上”（監督可選）和“人在回路外”（完全自主做出致命性決策）三種模式。在致命性打擊中消除人類監督的趨勢，有違戰爭中的相稱性、問責性和區別對待原則。如果人工智能決策循環過快，使人類無法進行有意義的干預，我們就有將道德與法律責任交給算法的風險，從而削弱作為戰爭法基石的問責性。

一個將實時作戰決策率先托付給人工智能的國家，不僅將重新定義軍事力量，還可能從根本上改變交戰規則，為缺乏人類倫理判斷的戰爭開創危險先例。這一轉變將標志著自核武器以來最深刻的軍事變革，但與人類決策仍居核心的核威懾不同，完全自主的武器可能移除戰爭與不受制約的機器驅動暴力之間最后的屏障。任何在致命性武力中整合人工智能的行為，都必須受到嚴格的法律框架和國際監督的約束，以防止不可逆地滑向毫無道德約束的算法戰爭——這是向失去人性的沖突深淵更進一步。

量子計算：即將到來的網絡軍備競賽

量子計算的軍事潛力目前仍多停留在理論層面，但其長遠影響關乎生存能力。最緊迫的擔憂在于加密領域：當前的密碼系統在量子解密技術實現實際部署時將立即失效。北約、中國和俄羅斯已在競相研發抗量子的安全協議。這場競賽的獲勝者將在未來數字戰爭中擁有顯著優勢。

技術不僅在重塑戰場，也在重塑戰爭的準備和背景：量子增強型模擬可能會改變軍事規劃，允許戰略家們以更精細的精度模擬復雜的、多變量沖突。人工智能驅動的網絡戰已經在不斷升級——作為更廣泛心理戰一部分的深度偽造虛假信息宣傳、自動化黑客攻擊以及人工智能增強型網絡攻擊正成為國家行為的標配工具。

誰在引領人工智能驅動的軍備競賽？

人工智能驅動的軍備競賽正在多個戰線展開。傳統國防企業正努力跟上人工智能驅動作戰的速度和適應性，而從敏捷初創公司到科技巨頭的原生人工智能公司則正快速進入國防領域。美國、中國、俄羅斯、英國、以色列及主要歐洲國家正通過部門合作、自主武器項目和人工智能增強型指揮控制系統將人工智能整合到軍事行動中。這場競賽的結果將決定誰將主導21世紀的軍事力量未來——不僅在于對人工智能的采用，更在于相比對手能否更快地規模化、迭代和實戰部署人工智能驅動能力。

隨著烏克蘭戰爭的持續，它已成為未來沖突的活體試驗場——一個非對稱戰術、實時決策系統和數字能力正在重新定義力量如何被投射與維持的地方。那些將塑造21世紀安全秩序的國家，并非只是率先整合人工智能的國家，而是能最快將其規模化（跨越國防、后勤、制造和工業韌性等多個領域）的國家。

正如核武器在20世紀重新定義了威懾一樣，人工智能和量子技術正在重新定義戰略持久力的條件。未來的戰爭并非取決于哪個國家部署了最先進的戰斗機或導彈系統；而是取決于誰能在整個國防生態系統中將智能、自主性與敏捷性融為一體。

除了直接的軍事應用外，人工智能的經濟杠桿作用同樣具有決定性，因為那些利用人工智能提升工業生產力、優化金融系統并推動技術創新的國家，將產生支撐持續國防努力所必需的經濟盈余。一個國家維持戰時經濟的能力與其國內的人工智能能力密不可分，因為人工智能驅動的制造、能源和資源管理效率構成了支撐長期軍事力量的生產基礎。在由人工智能主導的時代，經濟韌性與國防能力將密不可分，這強化了一個觀念：技術優勢不僅僅是戰場優勢——它是戰略持久力的根基。

參考來源：defense daily

當前海底作戰討論多聚焦關鍵水下基礎設施（CUI）攻擊，如電力通信電纜與油氣管道。盡管這些全球信息能源網絡的節點至關重要，在急速演變的海底戰場中它們僅是目標群組之一。未來海底作戰將日益體現為：在布滿傳感器網絡、通信節點、自主裝備樞紐及能源系統的密集戰場爭奪控制權，各類商業、科研與軍用資產均可能列入海底打擊清單。哈德遜研究所2023年報告《突入堡壘：以更強聲學優勢維系美軍主導地位》甚至將即將到來的海底控制權爭奪類比二戰與冷戰時期的空戰："對手防御體系升級可能壓制美軍海底行動，使潛艇難以執行擊沉大國兩棲艦隊或追蹤俄羅斯彈道導彈潛艇等核心任務，"該研究所國防概念與技術中心高級研究員布萊恩·克拉克（Bryan Clark）與蒂莫西·沃爾頓（Timothy A. Walton）寫道："為維持海底進攻優勢，美國海軍需借鑒空戰經驗，部署專用于壓制或摧毀敵方海底防御的支援系統。"

具體涵蓋哪些資產與防御體系？

• 固定式傳感器網絡：專為監控咽喉要道、專屬經濟區及公海航路設計的高敏探測器陣列，可持續監視水面/水下行動。切斷、欺騙或干擾其運作將在態勢感知領域制造盲區。

• 能源與對接站：支撐無人潛航器（UUV）及其他自主海底系統長期原位部署的關鍵設施。包括：美海軍"前沿部署能源通信前哨站"（FDECO）等UUV對接系統；Teledyne Marine公司的"海底超級充電器"等固定能源裝置；潮汐能、熱能或有線供電充電站。

• 信中繼系統：海底聲學中繼器、光通信鏈路及數據傳輸節點對分布式水下作戰至關重要，并承載海底平臺與水面、空中及天基資產的連接功能。

• 定位導航授時（PNT）基礎設施：為超出GPS覆蓋范圍的水下裝備提供校準服務的節點，以及本地/區域UUV部署所需的遠程基線（LBL）信標，對持續水下行動不可或缺。癱瘓或欺騙此類設施將導致資產失控，增加任務失敗風險。

• 模塊化發射系統：裝載無人載具、傳感器或效應器的預置載荷模塊，可在和平時期布設并于武裝沖突時遠程激活。預先摧毀此類系統可消除其潛在的作戰效能。

海底打擊需依托具備精準定位能力、高機動性、可自主實施動能/非動能打擊（通過預編程或遠程更新目標數據）的平臺。多型此類系統已接近實戰部署階段：

安杜里爾工業公司（Anduril Industries）"銅斑蛇"（Copperhead）系"高速水下彈藥"——融合UUV與魚雷特性的混合裝備，含兩種構型：21英寸（533毫米）直徑型號（對標美海軍Mk-48重型魚雷），以及12.75英寸（324毫米）直徑的Copperhead-M型（對標美海軍Mk-54輕型反潛魚雷）。

雷神公司（RTX）"梭魚"（Barracuda）作為有線制導半自主滅雷潛航器，可改造為進攻性海底打擊武器。滅雷行動本質是通過摧毀敵布設的海底動能效應器來爭奪海上戰場控制權的防御性作戰。"梭魚"由無人水面艇（USV）的發射筒投放，可通過增強耐壓性、加長線纜或改用無纜聲學通信實施自主作業，以實現對深海目標的打擊。

萊多斯公司（Leidos）"海矛"（Sea Dart）系專為情報偵察監視（ISR）及反潛戰（ASW）優化的低成本自主潛航器（AUV），具備武器化攻擊海底目標的潛力。其19小時續航能力及600米（1968英尺）潛深支持對多種海底設施的防區外打擊。現有152毫米（6英寸）及226毫米（9英寸）直徑型號，323毫米（12.75英寸）構型正在論證中。

阿雷特公司（Areté）"鮣魚"（REMORA）由海軍小企業創新研究計劃（SBIR/STTR）資助研發，是可拓展的流體動力載荷投送系統，支持從各類UUV外部布設一次性載荷。該模塊通過高強度真空吸附于載體外殼，由載具以高頻穿殼聲學信號指令自主釋放。以諾格公司"蝠鲼"（Manta Ray）為代表的BWBUG可搭載多組"鮣魚"模塊，通過集群化動能效應器實施海底目標打擊。

海底打擊無需徹底摧毀目標即可達成作戰或戰略效果。輕微損傷（如電力傳輸受限、水聽器陣列性能衰減或耐壓殼體破損）即可導致局部區域情報偵察中斷、指揮通信中斷、電池耗盡或預置效應器失效等"任務效能癱瘓"。受損系統的修復或更換需專業船只、遙控潛航器（ROV）及訓練有素人員在高危環境中作業。對手可能因缺乏維修能力或處于對抗環境而無法響應，使輕微打擊轉化為長期戰場癱瘓。

正如空戰發展出針對后勤樞紐、雷達陣列、通信節點及彈藥庫的打擊模式，海底與海床作戰（SSW）將促使國家與非國家行為體不僅攻擊關鍵水下基礎設施（CUI），更將全面打擊水下戰場空間的系統與設施。在戰役層面，海底打擊對保障有人潛艇等高價值水下平臺機動自由至關重要；其更提供了一種在避免暴露身份與引發公開沖突的前提下投射力量、提高對手代價的戰略力量倍增手段。

參考來源：marinetechnologynews

圖：烏克蘭軍隊去年在愛沙尼亞測試了KrattWorks的“幽靈龍”無人機。

烏軍“蛛網行動”——??自殺式無人機利用光學導航突破干擾封鎖??

烏克蘭6月1日對俄軍多個空軍基地的突襲摧毀或損傷多達41架軍用飛機（含該國最先進轟炸機），預估損失總額達20至70億美元。這場策劃一年半的行動展現驚人精度：據稱烏克蘭特工通過卡車將數十架第一人稱視角（FPV）攻擊無人機秘密運入俄羅斯境內，部署于停放目標戰機的機場跑道附近。被襲基地包括距烏4300公里的伊爾庫茨克基地及1800公里外的摩爾曼斯克南部基地，行動由烏克蘭境內遠程操作員同步操控實施。

這場超遠程打擊被譽為開戰以來最具創造力的突襲。事實上，IEEE Spectrum持續追蹤報道了烏克蘭軍用無人機項目（涵蓋攻防任務及陸海空領域）的發展進程。本文最初發布于4月6日，詳細解析烏軍另一項創新舉措——應用基于人工智能的導航軟件，使攻擊無人機能在強干擾環境下精確打擊目標。

當愛沙尼亞初創企業克拉特沃克（KrattWorks）于2022年中向烏克蘭交付首批“幽靈龍”偵察四旋翼無人機時，其管理團隊預估戰場需求將給予他們約六個月的迭代周期。這款翼展46厘米的飛行器遠比戰爭初期民用級無人機堅固，但短短三個月后，研發團隊便發現精心調試的設備已然過時。

干擾與欺騙（當時唯一有效的無人機防御手段）技術的飛速發展，迫使該團隊開啟不間斷的創新馬拉松。其最新成果是神經網絡驅動的光學導航系統——當所有無線電與衛星導航信號遭干擾時，該系統仍能維持無人機執行任務。該技術于去年12月在烏克蘭投入測試，標志著抗干擾自主無人機（UAV）發展新趨勢。這款新型飛行器在無人機與電子戰（EW）干擾/欺騙技術的對抗中開啟新階段——后者旨在切斷無人機與操作員間的通訊鏈路。目前俄烏前線部署著數以萬計的干擾裝置，用以防御那些可殺傷士兵、摧毀裝甲車輛及其他無人機、破壞工業設施甚至擊毀坦克的自殺式無人機。

“電子戰局勢瞬息萬變，”克拉特沃克聯合創始人兼運營總監馬丁·卡明直言，“我們必須持續迭代技術，這如同貓鼠游戲。”

愛沙尼亞邊境區域持續遭受歐盟伽利略衛星等導航系統的干擾，甚至導致塔爾圖機場航班偶爾取消。去年11月的衛星影像顯示，俄羅斯正沿波羅的海國家邊境擴建軍事基地。

圖：2024年，在烏克蘭基輔附近的測試中，一名技術人員準備釋放一架配備了Auterion軟件的無人機。

??神經網絡自主導航技術解析??

在克拉特沃克（KrattWorks）擁有潔白墻壁的寬敞車間里，工程師們正測試著軟件系統。占據整個空間的赭石色工作臺上，陳列著該公司多款裝備：包括數架作誘餌之用的煙灰色固定翼無人機，以及拳頭產品“幽靈龍”偵察四旋翼無人機。

歷經三代升級的幽靈龍已遠勝2022年初代版本。原始指揮控制頻段無線電被??智能跳頻系統??取代——該系統持續掃描可用頻譜以定位未受干擾頻段，使操作員能在六個射頻頻段間切換，確保強干擾環境下仍維持操控并回傳視頻信號。

該無人機的??雙模衛星導航接收器??可在四大主流定位系統（GPS/伽利略/北斗/格洛納斯）間切換，并配備防欺騙算法：通過比對衛星導航數據與機載傳感器信息，抵御誘導無人機誤判高度自毀的復雜欺騙攻擊。

四旋翼啞灰色機體核心搭載基于機器視覺的運算平臺，其1GHz Arm處理器賦予幽靈龍最新??超視距作戰能力??：無需全球導航衛星系統（GNSS）即可自主導航。該平臺運行的神經網絡借鑒了傳統目視導航模式，通過比對地標影像與地圖坐標實現定位。具體而言，無人機利用下視光學攝像頭獲取實時畫面，與預存衛星圖像比對以確定自身位置。

“即使迷失方向，系統仍可識別交叉路口等地貌特征來修正航跡，”卡明解釋道，“它具備自主決策能力——選擇返航或穿越干擾區域直至重建衛星定位鏈路。”

圖：來自Krattworks的幽靈龍（Ghost Dragon）偵察無人機可以通過探測飛過的地標來自主導航。

打造成本殺傷效率超群的無人機系統??

正如機槍與坦克定義一戰，無人機已成為烏克蘭抗俄的象征性武器。正是被圍困的烏克蘭率先顛覆軍用無人機概念——摒棄價值數千萬美元的“捕食者”、“死神”等高端機型，轉而批量采購數百美元級的民用航拍無人機（電影制作者與愛好者常用機型），將其改造為高效殺傷兵器。《紐約時報》近期調查顯示當前沖突中70%傷亡由無人機造成。

“烏軍火炮數量遠遜俄軍，必須用無人機彌補戰力，”基輔電子戰公司Kvertus商務總監謝爾蓋·斯科里解釋，“一枚百萬美元導彈或殺傷12至20人，但同等資金可購一萬架無人機（每架搭載四枚榴彈），足以殲滅上千人員或摧毀200輛坦克。”

干擾與欺騙等電子戰技術旨在消除無人機威脅。遭干擾的無人機若失去操控信號與空間定位，將墜毀或隨機飛行至電量耗盡。英國智庫皇家聯合軍種研究所（RUSI）數據顯示烏軍月均損失約一萬架無人機（主因系干擾），含未抵目標的爆炸載荷型自殺式無人機及幽靈龍等長航時偵察機型。

“無人機已成消耗品，”卡明指出，“單架偵察機或執行10至15次任務即達成本閾值——因損毀只是時間問題。”

為突破電子防御，2024年初俄軍出人意料地采用光纖制導方案。這些配備線纜卷盤的有線無人機宛如放風箏的致命變體，可距操控員20公里外作戰——漂浮在后的發絲般光纖提供抗干擾鏈路。

“目前尚無反制光纖無人機的有效手段，”烏克蘭無人機初創公司Huless聯合創始人瓦迪姆·布魯金告訴IEEE Spectrum，“俄軍迅速實現規模化部署，正在前線實施飽和式攻擊，這對烏克蘭構成重大威脅。”

烏軍雖亦試驗過光纖技術，但終未獲推廣。“光纖成本超500美元，常高于無人機本體價值，”布魯金分析，“在爆炸載荷機型中使用將擠占戰斗部重量，偵察機型則需犧牲攝像模組與傳感器的性能空間。”

圖：2025年1月16日，在哈爾科夫州的俄羅斯邊境附近，一名烏克蘭士兵準備了一架第一人稱視角的無人機。

??微型無人機即將實現自主獵殺決策??

烏克蘭正將戰略重心轉向自主導航技術。去年七月，裝備美國奧泰里昂（Auterion）公司自主導航系統的自殺式無人機成功摧毀配備干擾裝置的俄軍坦克縱隊。

“這些坦克因強力干擾令常規手段難以打擊，配備自主導航系統是唯一能突破防御的裝備。”

圖：無人機操作員克服電子干擾的一種方法是，在無人機飛行時，通過光纖線與無人機進行通信。這是俄羅斯部隊喜歡的一種戰術，盡管這種特殊的第一人稱視角無人機是烏克蘭的。它于2025年1月29日在基輔附近示威。

奧泰里昂CEO洛倫茲·邁爾表示，該技術名為“末端制導系統”，是邁向智能全自主無人機的第一步。該系統使無人機能直接突破干擾——無論防護目標是坦克、戰壕或軍用機場。“若在千米外鎖定目標后突遭干擾，傳統操作員會丟失目標，但自主系統仍持續追蹤。”邁爾在采訪中強調。

圖：Auterion公司的“終端制導”系統利用已知的地標來確定無人機尋找目標的方向。

克拉特沃克試驗的光學導航技術則是更前沿的創新，今年才投入實戰。邁爾預計到2025年底，各公司將推出集成視覺導航（抗GPS干擾）、末端制導與智能目標識別的全自主方案。“操作員僅需指定打擊區域，目標確認由無人機自主完成，"邁爾解釋道，"精確制導炮彈雖具類似能力，但無人機可實現大規模遠程集群作戰。”

奧泰里昂公司2017年創立時主營民用無人機軟件（如生鮮配送），2024年初投身軍工領域，旨在為民主國家提供抵御威權體制的防衛技術。此后該公司與烏克蘭無人機廠商及部隊密切合作實現技術飛躍。

但人均GDP僅5,760美元（遠低于歐洲38,270美元平均水平）的烏克蘭難以長期負擔西方裝備。所幸該國擁有歐洲規模最大的工程師群體——戰前便是西方企業設立IT與軟件開發中心的首選地，如今這批人才正投身軍事技術“民技軍用”浪潮。

某不愿具名的烏克蘭遠程自殺無人機初創公司創始工程師透露，其開發自主目標跟蹤系統“純粹為降低成本”。該公司軍品售價僅為西方競品的零頭。

俄烏開戰三年內，烏克蘭建成世界級國防科技生態：不僅吸引西方創新者加入，更在多領域實現反超。成功秘訣在于快速迭代機制與前哨部隊的緊密協作，這也成為奧泰里昂的發展范式。“打造頂尖產品必須深入需求最前沿，這正是扎根烏克蘭的原因。”

烏克蘭Huless公司的布魯金認為：自主系統在無人機戰爭的戰略價值將遠超俄軍光纖方案。自主無人機除規避干擾外，其航程僅受電池容量限制，可攜帶更多彈藥或更高性能傳感器，且大幅降低操作員技能門檻。“理想狀態下，無人機應自主完成起飛-巡航-索敵-打擊-戰果回傳全流程，這正是技術演進方向。”

這場“貓鼠游戲”遠未終結。克拉特沃克等企業正研發使無人機作戰更廉價高效的下一代技術，例如構建“集群網狀網絡”：先遣偵察無人機通過視覺導航定位目標，后續自殺無人機群實施飽和攻擊。“十架自主無人機僅需一名操作員監控，無需高階操控技能，”時刻關注愛俄邊境俄軍力量增強的卡明指出，“愛沙尼亞人口有限，必須找到無人機作戰新范式。”

參考來源：IEEE Spectrum

隨著全球國防力量從消耗戰策略轉向數據驅動的外科手術式行動，精確制導武器（PGM）已成為現代軍事戰略的基石。該市場預計將從2025年的372.4億美元增長至2030年的497.1億美元——PGM不僅是武器，更是實現戰略精確打擊、戰術機動性及作戰主導權的賦能者。

在此演進格局中，PGM提供的遠非精準打擊能力。其代表人工智能、先進傳感器與全域聯動整合的融合，深刻變革國家應對威脅與施展武力的模式。

??

沖突的現實演變??

戰爭本質正在轉變：大規模部隊部署與無差別轟炸時代已終結。當今沖突要求：

• 速度優于規模
• 精準替代消耗
• 自主超越指令依賴

PGM以其快速響應、自適應及最小附帶損傷的打擊能力精準回應這些需求。無論針對高價值資產、時效敏感目標，還是在GPS拒止環境中消除威脅，智能彈藥均提供現代戰場亟需的精確打擊能力。

技術作為力量倍增器??

精確制導武器（PGM）已超越單純制導系統范疇，正發展為全集成智能武器體系：

• ??多模制導技術??：融合GPS、激光、慣性與成像制導系統，實現全天候全域精確打擊
• ??網絡化接戰能力??：與情報監視偵察（ISR）資產及C4ISR平臺集成，支持實時重定目標與任務更新
• ??AI驅動自主決策??：智能PGM搭載機載處理器，在通信受阻或延遲時獨立完成目標鎖定決策
• ??模塊化載荷??：面向未來的PGM配備可換裝戰斗部，靈活應對反裝甲、反艦、鉆地爆破及電磁脈沖（EMP）投送等多元任務

全域戰略價值??

• ??空中領域??：從遠程巡航導彈到無人飛行器（UAV）投放的智能炸彈，空射型PGM構成先發打擊與威懾任務的前鋒
• ??陸上領域??：精確火炮與游蕩彈藥增強戰場敏捷性并降低后勤負擔，尤適于分布式混合戰爭場景
• ??海上領域??：反艦導彈與掠海飛行PGM強化海軍力量投射與海域拒止能力，在印太爭議水域尤為關鍵
• ??太空集成??：新一代PGM將與天基監視通信網絡協同運作，提升目標鎖定精度

??誰在驅動市場？??

• ??北美地區??：憑借巨額防務預算與強大工業產能主導市場，美國引領全球PGM研發部署創新。
• ??亞太地區??：受區域緊張態勢及中、印、韓、澳軍事現代化推動，成為增長最快市場，高度重視本土生產與戰略自主權。
• ??中東地區??：區域沖突疊加制空權與無人機作戰需求，催生對精確打擊工具的高度依賴。
• ??歐洲地區??：北約協同要求與烏克蘭戰爭觸發PGM投資復蘇，尤聚焦防區外導彈與制導炮彈。

??未來展望：PGM發展何去何從？??

• ??高超聲速精準打擊??：速度超5馬赫的新一代PGM將重塑打擊時間線與戰略威懾可信度。
• ??巡飛彈藥崛起??：彌合無人機與導彈界限，主導非對稱作戰與城市戰場。
• ??集群集成作戰??：人工智能聯動的PGM集群協同打擊，成為飽和環境中的力量倍增器。
• ??綠色軍事科技??：行業正探索生態友好型PGM，降低環境足跡并采用可復用制導模塊。

??未來趨勢：智能武器時代已至??

未來戰爭正走向??精確化、智能化、網絡化??，精確制導武器（PGM）正是這場變革的核心驅動力。

對各國防務部門、主機制造商、系統集成商及研究機構而言，信號清晰：投資智能彈藥，或面臨戰場淘汰風險。向PGM轉型不僅是技術變革——更是21世紀戰爭的??戰略剛需??。

參考來源：Ravi L Chavan

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

"深度感知"概念在軍事討論與媒體報道中持續升溫（尤以美國為甚），預示新興軍事技術營銷策略中正涌現新熱詞。本文解析深度感知內涵，并將其置于當前社會-技術-法律研究議程的關注視野。

觀點是：深度感知代表軍事AI新趨勢。通過分析"感知"前冠以"深度"的修辭，將其與廣為人知的AI賦能戰爭敘事（即追求更高精度、速度與可擴展性）相類比。深度感知項目的支持者提出類似承諾（包括打造"透明戰場"）。盡管存在內在相似性，深度感知能力的進展可能未獲軍事AI領域追蹤者的充分關注。通過策略性冠名"深度感知"，新項目似在援引中立性與客觀性——但軍事技術密切觀察者不應忽視此點，因其或掩蓋更復雜的深層問題。

AI在傳感技術中的角色

傳感技術在軍事領域并非新事物。多年來，軍事情報依賴衛星與無人機等工具強化態勢感知。然而，傳感技術日益與AI數據處理及分析系統深度融合。隨著軍方收集數據量的激增，其對AI處理篩選"可行動"信息的依賴度持續攀升。反之，AI與軍事行動的整合愈深，對高質量實時數據的需求愈強。此動態雖被廣泛認知，但關鍵點在于將新平臺與系統單純地框定為"傳感"平臺。此框架淡化其對AI技術的關鍵依賴，并遮蔽其倫理與法律影響。例如，洛克希德·馬丁F-35戰斗機被宣傳為AI賦能戰機，標榜其傳感器"融合"可提供"增強態勢感知、生存力與殺傷力的戰場統一畫面"。強調"傳感器融合"的營銷話術，或令人忽視該數據收集對AI技術訓練與實驗的重要性，以及戰場畫面生成不僅依賴傳感器、更仰仗AI的本質。

深度感知核心項目：HADES與TITAN

2030年陸軍首要任務是：在戰場各層級實現比敵人更遠、更持久的監視與感知。如何達成？需要從多源收集分析空前規模的原始數據。

美國前陸軍部長克里斯汀·沃姆斯2023年3月在年度國防計劃會議上的發言，凸顯陸軍廣泛現代化行動（尤以情報、監視與偵察ISR為重）。此行動核心是開發"深度感知"能力——AI驅動數據處理技術，旨在以前所未有的精度增強戰場數據收集分析能力。

該計劃核心包含兩大項目：高精度探測與利用系統（HADES）與戰術情報目標接入節點（TITAN）地面站。HADES計劃下，陸軍為ISR任務配備航空器，為"作戰人員"提供"深度感知"能力，同時提供先進數據處理能力以支持目標捕獲與指定。TITAN被宣傳為陸軍"下一代"ISR地面站，旨在為"野戰炮兵提供深度感知"。與Palantir、Anduril等私企合作進一步凸顯對機器學習處理傳感器數據的依賴，以"向戰術邊緣傳遞可行動目標信息"。Palantir作為主要防務承包商，通過提供AI服務（含對烏軍支持）發揮關鍵作用。

應關注深度感知發展，確保法律學者與實踐者不致忽視其在既有軍事傳感與AI討論中的角色。安全領域討論常高度政治化（如加沙"薰衣草"系統使用案例所示）。主張將此類技術框定為天然"傳感器"代表一種戰略轉向，轉移對驅動戰爭的算法之關鍵討論的關注。下文將進一步解析深度感知概念并探討其廣泛影響。

何謂深度感知之"深度"？

深度感知的起源可追溯至美國陸軍"實現比敵人更遠、更廣、更持久監視"的優先事項。2023年10月，美國陸軍在《野戰手冊2-0：情報》中給出模糊定義，稱深度感知系"運用師協調火力線以外的能力收集支持目標鎖定、態勢理解或決策的數據信息"。2024年陸軍代表進一步闡述：深度感知關乎"實現超視距監視（...）穿透山體或深入敵境觀察"。然而，這些定義未能準確反映深度感知能力對AI應用的內在依賴——即需AI過濾、處理與分析激增的傳感器數據。

以美國陸軍未來司令部HADES項目為例，其將深度感知承諾付諸實踐。2024年11月，HADES項目接收首架龐巴迪環球6500飛機。該機型體現陸軍對更高、更快、更遠、更廣監視的追求，是提供空中、天基與衛星數據的多平臺之一。其高空作業能力契合深度感知關鍵特性，即創造"師協調火力線以外"的視野，呼應陸軍"縱深區域"概念（指超視距區域）。

HADES實現深度感知的另一關鍵能力是"填補信息缺口"。即使在通信降級環境（如遭敵方干擾阻斷），HADES仍能持續收集傳感器數據。因此"深度"亦指系統的抗干擾韌性，確保持續監視。

除擴展監視范圍外，陸軍通過深度感知項目延伸超視距"視野"。近期對HADES項目成員的訪談揭示另一關鍵目標：提供"預警與指示"、開發"目標行為模式"、賦予"探測-定位-識別-追蹤關鍵目標"能力。這種預測性強調再次印證深度感知討論與軍事AI廣泛辯論緊密關聯。

類似地，TITAN項目承諾處理"太空、高空、空中與地面層"傳感器數據。通過將多源傳感器數據整合至單一平臺（即數據融合），其利用機器學習將數據轉化為增強態勢感知與決策的可行動情報。傳感器整合超越地面或空中作戰，支持多域作戰——當代戰爭軍隊的優先事項。

如項目所示，僅有傳感器遠遠不足。此類技術部署產生海量數據，需算法系統將其轉化為可行動情報并預測時空缺口中的事件。例如當環境因素損害圖像質量時，此需求尤為迫切。

由此，深度感知演變為軍事AI討論新趨勢。HADES與TITAN等系統以更高空、更快速、更遠距的感知能力，生成人類無法實時分析的巨量數據。為實現軍事感知核心目標（將數據轉化為明智決策、態勢感知或可行動情報），單純數據收集遠不足夠，需額外能力將數據集轉化為決策洞見。

HADES與TITAN項目與私企合作進一步凸顯對AI賦能能力的依賴。通過與Palantir等公司開發的AI技術，深度感知計劃得以運行。例如TITAN項目與Palantir領銜的企業聯盟（含Anduril Industries、諾斯羅普·格魯曼與L3哈里斯）合作，"為作戰人員生產交付決策級目標信息"。

深度解析深度感知：風險何在？

論及深度感知，關鍵風險何在？圍繞深度感知項目及其與AI應用的糾葛，需考量三大影響。

首要影響：以HADES與TITAN項目為代表的深度感知，強化了軍方對AI系統的依賴。此類系統對分析集成傳感器采集的海量數據至關重要。這種依賴性必然要求將標榜"深度感知"平臺的分析系統，納入軍事AI的廣泛法律辯論。當前法律辯論關注AI驅動決策的速度可能削弱攻擊中決策者采取關鍵預防措施的能力。同時，AI系統的不透明性引發對問責機制及指揮官確保系統合規國際人道法能力的擔憂。

次要影響：隨著數據收集量增長，軍方對集成分析數據以輔助決策的企業的依賴度將持續攀升。此與軍事-工業-風險資本復合體與AI交集的批判性討論緊密相關。私企提供的平臺與軟件對處理融合深度感知數據（設計上更廣、更快、更遠）不可或缺。近期研究顯示，AI防務承包商涉足軍事事務催生原型戰爭理念、試錯思維與更高風險容忍度。對HADES與TITAN等深度感知技術及平臺，須在與私企合作時嚴格審查，確保問責與監督。

第三影響：深度感知系統應置于"感知作為非中立主觀行為"的宏觀語境下理解。媒體與批判安全研究強調感知對象、時機與方式選擇的政治意涵，引發安全語境下可見性與不可見性考量（含被感知者形象塑造問題）。例如HADES本質是空基監視項目，凸顯遠程安全實踐、個體隱私及操作者"自上而下"感知的倫理法律爭議。

綜上，監控深度感知項目需直面其與軍事AI法律辯論、軍事-工業-風投復合體及傳感技術非中立性的內在關聯。

展望

本文建議軍事AI研究者保持廣泛關注，警惕可能邊緣化或策略性回避關鍵辯論的新興熱詞。目標是將深度感知項目納入議程，激發對其內涵的深入探究。諸如"深度感知"等術語常被復雜縮寫、技術行話、軍事黑話與保密性包裹。穿透營銷策略、剖析技術本質并審視其政治法律影響至關重要。本文為此討論提供切入點——未來數年其相關性將日益顯著。

參考來源：opiniojuris

人工智能（AI）正將現代戰爭轉變為先進技術的對抗，通過高速數據處理與自主作戰系統獲取戰略優勢。

在烏克蘭戰場，AI加速作戰流程，輔助掃雷與反制虛假信息，但其發展伴隨技術、倫理與量產挑戰。

現代戰爭的科技化轉型
 昨日科幻小說中的場景，如今已實時應用于戰場。人工智能從民用領域趨勢演變為戰略優勢要素，徹底改變戰爭形態。一方面，它幫助交戰方更快更精準決策；另一方面，其可能削弱人類角色，為基于計算機視覺與機器學習算法的自主作戰系統創造空間。

全球軍事AI應用變革
 早在2018年，美國總統首席軍事顧問馬克·米利上將就預警人工智能將極大擴展國家軍事實力。其預言已獲驗證：當前算法可處理衛星影像、無人機偵察結果、社交媒體等海量數據流。美國正測試搭載AI算法的F-16自主戰斗機實施反導機動與制導攻擊，Palantir公司開發的模塊化系統自動處理并電子化呈現衛星/無人機數據，Clearview AI通過社交媒體照片識別俄軍人員，開源數據訓練的系統已能預測敵方行動。

其他國家同步跟進：英國將AI用于戰術醫療訓練；以色列啟用"火工廠"與"福音"系統（數分鐘內完成目標探測與空天平臺任務分配），自詡"人工智能戰爭"；澳大利亞研發"幽靈鯊"自主潛艇；美國運用SandboxAQ量子技術優化裝甲車。技術優勢爭奪已呈全球化態勢。

烏克蘭戰場創新與實踐
 烏克蘭身處戰局，其作戰成果直接依賴AI快速部署。為加速研發成立的Brave1集群已支持約千個項目，含多項AI方案。"格麗塞爾達"系統整合衛星、無人機、社交媒體與敵方數據庫信息流，并入"鎧甲"、"蕁麻"、"甜菜"與"吉斯藝術"系統，將"發現-摧毀"鏈條時間壓縮至極限。"螳螂分析"平臺追蹤虛假信息網絡與克里姆林宮宣傳。

攻擊型無人機領域AI同樣關鍵："薩克爾"偵察無人機在通訊中斷時仍能自主運作，基于計算機視覺的AI算法使其可識別偽裝載具。此類"機械鳥"已通過實戰檢驗，抗俄電子戰系統能力成為烏軍顯著優勢。與此同時，無人機"蜂群"協同系統重要性凸顯——大量無人機無需持續操控即可協同行動，極大提升敵方防空壓力。

地面系統中AI亦發揮作用：國民警衛隊測試基于AI的TGP戰斗模塊，炮塔自主識別目標、計算彈道、追蹤敵軍，僅將開火決策權留予人類操作員。該設計在炮火與自殺式無人機威脅下顯著提升士兵生存率。

掃雷領域AI應用同步擴展：初創公司UADamage運用無人機與傳感器探測地表/地下雷區，大幅提升排雷效率并降低工兵風險。

系統挑戰與倫理困境
 盡管軍事AI進展顯著，挑戰依然存在。技術局限與產能不足制約廣域戰場監控系統規模化部署。此外，戰斗模塊自主性提升引發倫理爭議：在可能誤判或危及平民的場景中，依賴算法決策是否安全？部分國家已開始討論禁止完全自主攻擊無人機系統。

對烏克蘭而言，問題更為緊迫——戰爭正實時進行。因此，國家與私營制造商需平衡技術應用速度與法律道德原則。與此同時，本土AI研發開辟獨特前景：烏工程師積累的經驗或使該國未來躋身防御技術領導者之列。

未來展望與總結
 已有跡象表明，AI正成為戰場決定性力量，重塑情報、規劃與打擊模式。身處當代技術最密集戰爭的烏克蘭，不僅引進西方技術，更在短期內構建高效自主解決方案生態。面對俄羅斯龐大資源儲備，AI創新正成為基輔的"不對稱應對"利器。

軍事AI的持續發展將降低人員傷亡，提升作戰速度與精度，優化后勤與反情報。但完全自主化需謹慎對待，國際人道法原則必須嚴格遵守。在此框架下，人工智能將成為可靠盟友，助力烏軍保持對敵質量優勢。

參考來源：thegaze