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隨著電子戰技術的持續發展，對高效智能化訓練系統的需求日益迫切。大語言模型（LLMs）作為近年人工智能領域的重大突破，憑借其自然語言處理、決策支持與數據生成能力，在電子戰訓練中展現廣闊應用前景。本文首先闡述LLMs基本原理與工作機制，繼而分析電子戰訓練的需求與挑戰，重點探究LLMs在模擬戰場場景生成、電子戰策略推演等領域的具體應用，解析模型在訓練中的優勢與局限。通過對比分析總結LLMs的實踐成效，探討應用挑戰與改進方向，最終展望該領域發展前景并提出研究建議。

信息化戰爭時代，電子戰已成為現代軍事行動的核心構成。作為提升作戰人員應對電子威脅能力的關鍵手段，電子戰訓練面臨復雜度高、成本昂貴等挑戰。傳統訓練模式過度依賴人工設計與操作，雖具一定成效，卻難以適應戰場的動態演變及電子戰戰術的持續進化，提升訓練系統智能化水平成為電子戰訓練發展的必然趨勢。大語言模型（LLMs）憑借強大的自然語言處理與生成能力，在多個領域展現巨大潛力。在電子戰訓練中，LLMs可實現戰場場景自動生成、電子戰策略動態模擬、紅藍對抗戰術推演數據生成等功能，顯著提升訓練效率與真實性，同時降低訓練成本并增強可擴展性。本文聚焦LLMs在電子戰訓練中的應用，解析其優勢、挑戰與發展路徑，通過詳述LLMs工作原理及其在電子戰訓練中的實施案例，為提升電子戰訓練智能化水平與實踐成效提供實施路徑參考與演訓改進指導。

??電子戰訓練基礎概念與需求??

1. 電子戰訓練概覽?? 電子戰訓練（EWT）指通過模擬敵方電子戰戰術、環境與威脅，幫助軍事人員及相關單位提升電磁環境應對能力的訓練模式。其核心目標在于深化對電子戰技術手段與戰術運作的理解，強化人員應對電子威脅的能力，從而提升整體作戰效能。隨著信息化戰爭的發展，電子戰已成為現代軍事沖突的核心構成，特別是在對抗敵方通信、雷達、衛星導航等電子系統方面。因此電子戰訓練的作用日益凸顯——不僅提升部隊技術裝備的適應性，更強化作戰人員的實戰經驗與應急響應能力。

電子戰訓練通常采用仿真模擬、虛擬環境與實兵演習等方式實施。訓練內容涵蓋電子攻擊（EA）、電子防護（EP）與電子支援（ES）三大領域：

• ??電子攻擊（EA）??：聚焦干擾壓制、欺騙迷惑等對抗手段，削弱或癱瘓敵方電子系統運作能力； ??- ??電子防護（EP）??：確保己方電子設施安全穩定，防范敵方干擾侵襲；
• ????電子支援（ES）??：通過電磁偵聽、情報收集掌握敵方動態及電磁環境關鍵信息，支撐作戰決策。

隨著對抗環境復雜度提升，現代電子戰訓練不僅需模擬敵方戰術，更需覆蓋通信干擾、雷達壓制、導航欺騙及信息作戰等多元場景。訓練系統需具備高度擬真性、動態性與實時性：既涵蓋基礎操作至復雜戰術的全流程演訓，亦需逼真模擬戰場不確定性與復雜性。因此提升電子戰訓練系統的智能化與自動化水平，成為當前研究的關鍵課題。

電子戰訓練需求正日趨多元。傳統訓練模式常受成本高昂、周期冗長、靈活性不足等制約，難以適應快變戰場環境。為突破這些局限，越來越多的研究將先進人工智能技術（特別是大語言模型與自然語言處理技術）引入電子戰訓練。這些新技術使訓練系統能自動生成戰斗場景、模擬復雜電磁態勢并提供實時策略建議，顯著提升訓練效能與擬真度。

2. 電子戰訓練的挑戰與需求??

隨著現代戰爭形態演進，電子戰訓練面臨日益復雜的挑戰。首先，電子戰環境具有高度動態性與不確定性。敵方電子攻擊手段、技術水平及戰術方法可能隨時變化，要求訓練系統具備高度靈活性以實時調整訓練內容與環境，模擬最真實的戰場態勢。傳統訓練模式常難以及時適應這些變化，無法有效反映敵方電子戰手段的更新。

其次，信息技術飛速發展使電子戰體系日趨復雜。現代電子戰訓練需覆蓋通信對抗、雷達壓制、衛星導航對抗、網絡攻防等多類戰術的協同演練。這些手段相互交織且系統協調性要求高，使訓練任務更趨復雜[21]。現有訓練系統在如此復雜環境中常難以保證高效全面的訓練效果，因此將多維多層級的電子戰任務整合至統一訓練平臺成為亟待解決的課題。

電子戰訓練的實時高效特性構成另一重大挑戰。電子戰常要求受訓人員極短時間內做出決策并快速響應戰場變化。部分現有訓練方法需較長的準備執行周期，制約訓練效率并限制演練頻次與深度。實戰中快速響應能力實為決勝關鍵，故訓練系統需具備高度自動化與智能化水平，使其能在短期內模擬各類復雜場景，提供多樣化訓練內容，從而提升訓練時效性與有效性。

訓練成本亦是不可忽視的問題。傳統電子戰訓練通常需大量硬件支持且維護成本高昂，實兵演習的時間與資源投入同樣巨大。隨著訓練需求日益復雜多元，如何在保障質量的前提下降低成本并提升可持續性，已成為該領域關鍵挑戰。

面對上述挑戰，電子戰訓練的技術需求持續攀升。除傳統硬件支持外，大數據分析、人工智能、云計算等智能技術正被引入。通過運用這些新興技術，電子戰訓練系統可自動生成訓練場景、實時調整對抗模式并提供即時反饋評估，從而提升訓練靈活性、實時性與有效性。

大語言模型在電子戰訓練中的應用??

1. 語言模型的戰場場景數據生成?? 在電子戰訓練中，模擬真實戰斗場景對提升訓練效果至關重要。大語言模型（LLMs）憑借強大文本生成能力，可高效生成多樣化電子戰場景數據，幫助訓練系統更準確模擬敵方電子戰戰術和環境變化。具體而言，LLMs能生成與電子戰相關的語料庫，包括敵方電子設備工作原理、潛在干擾策略、攻擊模式及反制措施，從而為受訓人員提供多樣化戰斗場景。LLMs在數據生成中的應用主要包括：

• LLMs可根據預設電子戰目標自動生成敵方電子設備的運作狀態、攻擊方法和應對策略。例如，通過輸入敵方雷達系統基礎參數，LLMs能生成可能的攻擊策略（如干擾和欺騙）以及針對這些策略的有效反制措施。生成數據可用于在虛擬訓練中構建敵方電子戰環境。

• 通過自然語言處理，LLMs能自動生成包含電子設備部署信息、戰術配置和雙方通信內容的戰場動態數據。這些數據可整合至電子戰訓練系統，模擬敵方電子戰策略演變及反制措施調整。此舉既提升訓練多樣性，也強化受訓人員應對復雜戰場局勢的能力。LLMs能根據訓練收集數據生成戰斗場景分析報告。通過總結歸納雙方電子戰數據，模型可生成詳細戰場評估、策略分析等報告，幫助受訓人員更好理解電子戰勝敗因素，為后續戰術調整提供數據支撐。

• 此類數據生成使訓練系統能構建更復雜動態的電子戰場景，讓參訓人員在各種動態變化面前快速響應并執行有效反制。LLMs在數據生成中的應用顯著提升電子戰訓練的真實性和效率，同時減少傳統數據生成過程所需的人工成本和時間消耗。

2. 大語言模型輔助電子戰策略推演??

大語言模型（LLMs）在電子戰策略推演中的應用顯著提升訓練真實性與決策效能。通過學習海量歷史戰例、反制戰術及戰場情報，LLMs可自動生成多種電子戰策略并模擬推演結果。推演過程中，模型不僅模擬對抗雙方的戰術互動，同時評估各類策略效能與潛在風險，輔助受訓人員快速調整戰術方案。

LLMs在電子戰策略推演的具體應用包括：

• ??基于敵方戰術的攻擊策略生成??：LLMs分析敵方電子戰手段，結合敵電子設備性能及戰術意圖生成攻擊策略。策略涵蓋雷達干擾、衛星信號欺騙、通信壓制等多類技術，同時模擬有效反制措施并提供針對性戰術建議。 ??- 復雜電磁環境下的戰術對抗模擬??：電子戰中雙方行動相互制約形成博弈態勢。LLMs可模擬不同情境下敵我戰術交互，預判敵方動向并生成應對方案。通過多輪推演使受訓人員熟悉各類戰術組合的優劣特性，優化決策流程。
• ??戰術決策后果評估??：LLMs模擬不同策略實施的可能結果，并基于成功率、失敗風險及潛在損失進行對比分析，由此生成完整戰術評估報告輔助決策者科學抉擇。

LLMs可依據各戰術特性生成詳細模擬結果并評估可行性。此舉既幫助受訓人員掌握各戰術實施效果，也為動態戰場環境中的實時決策提供科學支撐。LLMs在電子戰策略推演的應用使訓練更貼近實戰需求，有效提升作戰人員的戰場適應能力與戰術專業素養。

大語言模型在電子戰訓練中的優勢與不足??

大語言模型（LLMs）憑借強大的自然語言生成與理解能力，為電子戰訓練帶來顯著優勢。首先，LLMs有效提升訓練自動化與智能化水平。傳統電子戰訓練的場景構建與反制策略生成常依賴人工設計，耗時費力且難以適應快速演變的戰場需求。而LLMs通過學習海量戰場數據，能自動生成復雜多變的戰斗場景，動態適應不同電子戰戰術與環境變量。基于多樣化輸入數據，模型可生成高度靈活的策略方案，為受訓人員提供差異化作戰情境，大幅提升訓練效率與質量。

其次，LLMs在數據生成方面優勢突出。電子戰訓練需海量作戰數據支撐，涵蓋雙方電子設備信息、攻擊手段及戰術策略等要素。利用LLMs，訓練系統可基于真實電子戰數據自動生成戰斗情報、敵裝備攻擊模式及反制策略，顯著降低人工采集處理成本。模型還能根據訓練進程動態調整生成數據，使訓練更貼合實戰需求，提升真實性與相關性。

然而LLMs在應用中仍存短板。盡管能生成高多樣性作戰數據與場景，但其內容準確性與真實性存在局限：模型的生成能力主要取決于訓練數據質量，而電子戰相關數據通常高度專業復雜；雖然能模擬多種可能場景，但在高精度要求情境下，模型輸出可能存在偏差或無法完全滿足戰術需求。因此受訓人員仍需對生成數據進行驗證修正以確保訓練有效性。

此外，盡管LLMs在眾多領域成果顯著，其推理能力在處理高度復雜動態的電子戰場景時仍面臨制約。電子戰訓練需深度解析雙方電磁態勢并進行多輪模擬決策，但模型可能無法完全處理長時間推演中的復雜交互細節，尤其在需要跨域知識整合與復雜邏輯推理時，其表現可能與專家人工研判存在差距。

總體而言，LLMs在提升電子戰訓練自動化水平、生成多樣化數據及提供實時策略響應方面優勢顯著，但也面臨數據真實性與推理能力的挑戰。隨著技術進步與數據積累，該領域應用效果有望持續優化。

結論??

大語言模型（LLMs）在電子戰訓練中的應用優勢顯著，尤其在提升訓練自動化水平、生成多樣化作戰數據及模擬電子戰策略方面成效突出。通過自動生成復雜戰斗場景并實時調整訓練內容，模型能大幅提高訓練效率與真實性。但需注意：LLMs雖能模擬各類電磁環境，其生成內容的真實性與準確性仍有局限；且在復雜戰術模擬與快變戰場環境下，模型的推理能力可能受限。隨著技術持續發展，LLMs有望在電子戰訓練中發揮更大價值，進一步提升應用效果與精度。

國防政策作為國家安全戰略的基石，通過統籌資源配置與軍事能力發展以應對潛在威脅。基于場景的規劃是國防規劃的核心工具，使政策制定者與軍事戰略家能夠前瞻未來挑戰并構建靈活的響應機制。本文深入探討國防政策與基于場景的防御規劃間的相互作用，闡明政治目標、軍事需求與資源限制間的關鍵關聯。同時，分析北約防務規劃過程（NDPP）作為結構化方法，如何為未來防務需求的能力發展提供重要洞見。

1. 引言

國防政策是國家安全的關鍵要素，涵蓋影響國家在應對不斷演變的風險與威脅時生存與保護的各項決策。國防政策通過文職與軍事部門的協作制定，旨在確保國家能夠在未來沖突或危機中進行自我防御。其制定的核心在于規劃過程，其中可包含基于場景的規劃——該方法支持預判未來威脅并制定應對策略。國家安全與國防規劃相互關聯，是國家整體戰略框架中不可或缺的組成部分。國家安全戰略（NSS）界定國家行為體（通常但不精確地稱為國家）的總體政治與戰略目標，明確其維護安全與應對潛在威脅的優先事項。該戰略作為基礎框架，支撐更具體的政策（如國防政策）制定。

圖. 國防規劃的背景。

圖. 戰略制定與國防規劃過程的交互作用??

國防政策可理解為國家為確保生存并維護其利益而在面臨風險與威脅時采取的一系列過程與行動。該政策整合文職與軍事力量以維護安全，負責界定國家戰略目標（包括軍事力量的使用）。國防規劃衍生自國防政策，涉及識別并發展應對未來安全挑戰所需手段的結構化過程。其內容包括如何運用現有能力、需發展哪些額外能力以應對潛在威脅。能力發展是國防規劃的關鍵成果，通過資源分配創建或提升軍隊實現戰略目標的能力。

此過程涵蓋部隊結構設計、技術投資以及確保軍事資產具備可持續性并能適應未來風險。這些要素共同構建系統化國防體系，確保國家具備應對多維未來場景的備戰能力。

后續章節將探討國防政策與規劃的關系，重點分析基于場景規劃方法的重要性。通過案例研究解析北約防務規劃過程（NDPP），展示這些原則在國際層面的結構化應用實踐。

2. 國防政策：界定能力

國防政策可理解為一套旨在保護國家免遭生存性威脅的行動。巴塔利諾將國防政策定義為"國家為在風險與威脅面前確保生存而采取的一系列行動"。該定義強調需針對廣泛潛在風險（包括即時與長期安全挑戰）進行準備的緊迫性。然而，國防政策不僅限于生存保障——還涵蓋保護戰略利益的更廣泛目標。塔加列夫通過劃分國防政策的兩大核心任務深化此概念：其一，為實現軍事目標而戰略性運用武力；其二，界定應對未來風險與挑戰所需能力。這兩大要素構成國防規劃的基礎，將政治雄心轉化為具體軍事能力。

國防規劃還面臨平衡政治雄心與資源可用性的挑戰。格雷與阿特亞加強調，政治當局對軍事力量的要求與實現目標所需資源配置之間需保持協調。這種平衡對避免軍事資源過度消耗或必要能力發展不足至關重要。

3. 應對不確定性的規劃準備

基于場景的規劃已成為現代國防戰略不可或缺的組成部分。該方法通過構建假設或真實世界場景模擬潛在威脅，使國防規劃者能夠預判未來軍事需求。

在國防規劃范疇內，必須考量規劃過程的一致性，以及部隊設計與可持續性要素。

圖.不確定性對國防規劃方法的影響（荷蘭案例）

場景分析為評估現有能力適用性、確定應對新興挑戰所需補充資源提供框架。

圖. 場景影響與可能性的正式化處理（荷蘭案例）

3.1 規劃中一致性的作用

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保自上而下的政治指令與自下而上的軍事需求間的一致性。自上而下的一致性指國家安全戰略中界定的政治目標與軍事能力間的協調性。這意味著文職領導人設定的目標必須在現有軍事資源與戰略框架內具備可行性。自下而上的一致性則涉及整合軍事行動反饋、吸納技術創新、并根據市場機遇與威脅演變調整能力。兩種一致性形式對維持高效且適應性強的軍事力量至關重要。

3.2. 部隊設計與可持續性

有效的部隊設計需在作戰能力與長期可持續性間尋求平衡。國防規劃者不僅需考慮軍事資產的即時效用，還需評估其適應未來技術進步與威脅演變的能力。基于場景的規劃為部隊設計提供靈活性，確保軍事能力在不可預見的挑戰中保持有效性。待實現的能力須源自作戰運用理念、組織架構與資金投入的平衡組合。規劃者必須確保軍事力量既能應對當前風險，又具備時間維度上的可擴展性與可持續性。

4. 北約防務規劃過程（NDPP）

北約防務規劃過程（NDPP）為協調各國防務能力與聯盟整體目標提供結構化方法。NDPP于2008年設立，旨在協調北約成員國的防務規劃活動，確保其共同應對當前及未來的安全挑戰。

圖.北約防務規劃過程

NDPP采用五年期循環過程，每四年重復一次，以確保北約軍事力量與動態演化的安全環境保持同步。

圖. NDPP

4.1 NDPP五步過程

步驟1：制定政治指導方針
 北約最高決策機構北大西洋理事會（NAC）設定防務規劃的政治指導方針。該方針明確北約雄心頭等級（LoA），規定聯盟應具備執行的行動類型與數量規模。盟軍作戰司令部（ACO）與盟軍轉型司令部（ACT）提供戰略軍事建議支撐方針制定，并發布《指導原則與規劃假設》指導后續軍事活動。

步驟2：確定能力需求
 根據政治指導方針，盟軍轉型司令部（ACT）協同盟軍作戰司令部（ACO）及北約各職能規劃領域，確定實現北約LoA所需的最低能力要求（MCR）。這些要求基于場景分析與經批準的政治目標制定，確保聯盟履行作戰承諾。該過程每四年執行一次，但可根據形勢變化啟動非常規審查。

步驟3：分配需求與設定目標
 ACT主導能力目標分配，確保北約成員國間責任公平分擔。過程包含與盟國協商確定《能力目標包》，隨后北約國際參謀部（IS）主持多邊會議并提交NAC批準。分配機制依據各國規模與戰略重要性，確保其對北約防務目標作出比例性貢獻。

步驟4：推動實施
 北約防務投資部支持成員國將國家防務規劃與聯盟優先事項對接。在ACT指導下，該過程推動跨國合作以避免能力重復建設，提升發展效率。步驟4為持續性過程，長期支持成員國履行義務。

步驟5：成果審查
 北約每兩年審查成員國能力目標達成進展，全面評估聯盟戰備狀態與LoA實現程度。ACT通過分析《防務規劃能力調查》反饋，評估現役與規劃中軍事力量效能。這一周期性審查過程確保北約防務能力持續優化。

4.2 主權與聯盟凝聚力

盡管NDPP為防務規劃提供結構化框架，但其仍尊重北約成員國的主權。

各國保留決定如何實現分配能力目標的自主權，允許其國防政策具備靈活性。同時，北約確保這些國家層面的努力與聯盟整體目標兼容，促進成員國間的凝聚力與互操作性。

在應對不斷演變的安全挑戰時，國家主權與聯盟凝聚力間的平衡對維持統一防御態勢至關重要。

4.3 北約的基于場景規劃

NDPP高度依賴基于場景的規劃指導能力發展過程。

北約運用多樣化規劃場景模擬潛在未來沖突，并評估部隊應對這些挑戰的戰備狀態。這些場景設計涵蓋從大規模集體防御行動到小型危機管理任務的全譜系突發事件。

基于場景的方法使北約能夠識別能力缺口、優化投資優先級，并確保其軍事力量可應對當前與未來威脅。

在開發場景時，北約兼顧現實與假設性威脅，確保其軍事力量為多維度潛在突發事件做好準備。例如，北約《戰略概念》界定聯盟三大核心任務：集體防御、危機管理與合作安全。NDPP的基于場景規劃工作與這些任務對齊，確保北約根據其LoA保持同時執行大型聯合行動（MJOs）與小型聯合行動（SJOs）的能力。

5. 基于場景規劃中的挑戰

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保所采用的場景兼具現實性與全面性。此類規劃可能過度聚焦特定突發事件，忽視更廣泛的戰略考量。

此外，隨著技術創新與地緣政治動態的演變，防務規劃者必須持續更新場景以保持其對未來威脅的關聯性。這需要從作戰環境中獲取持續反饋，并具備將新情報與技術進展靈活整合至規劃過程的靈活性。

預算限制同樣構成防務規劃的重大挑戰。如巴列斯特羅斯所述，防務能力采辦項目的可行性常受制于財政資源可用性。防務規劃者因此必須在雄心與實用性間尋求微妙平衡，確保軍事能力發展符合可用資金約束。這一挑戰在北約等多國框架下尤為顯著——各國優先事項與財政能力的差異可能阻礙共同防務目標的實施。

結論

基于場景的規劃是現代國防政策的核心工具，為預判未來威脅、協調軍事能力與政治目標提供靈活框架。通過將真實世界與假設場景融入防務規劃過程，政策制定者與軍事規劃者可確保部隊為多維度突發事件做好準備。

北約防務規劃過程（NDPP）展示了基于場景規劃在國際層面的應用范式——通過協調各國努力構建統一且響應迅速的防御態勢。隨著全球威脅持續演變，基于場景的規劃仍將是國防政策的關鍵要素，助力軍事力量裝備升級與戰備提升以應對未來挑戰。

通過維持政治雄心、資源配置與軍事能力間的協調性，防務規劃者可制定靈活且可持續的防御戰略，滿足單一國家及北約等多國聯盟的需求。

參考來源：Sergio Alvaré Peláez

2024年，為適應現代作戰理念，俄羅斯對軍事條令和《2030年前國家人工智能戰略》進行了重大修訂，頒布了人工智能相關標準并投入巨額資金推進實施。目前全球已有60多個國家制定并批準了本國人工智能發展戰略。本文旨在通過公開資料展示人工智能與機器人技術在武器裝備領域的發展方向及應用實例。

人工智能及其實際實現

"人工智能"這一術語自上世紀中葉提出，其軟硬件實現意味著機器能夠像人類一樣思考，在某些情況下甚至更高效。硬件層面，通過在單顆采用并行架構的芯片中集成數百至數千個計算核心，可實現最大運算速度。此類芯片支持互連以成倍提升并行數據處理能力。

人工智能沿兩個方向發展：一是基于專家規則的專家系統（"如果...則"型人類專家經驗）；二是基于"輸入數據-模型正確輸出"配對（"大數據"標注數據庫）的傳統機器學習方法。后者通過迭代調整模型參數，力求使解決方案準確率趨近100%。模型成功訓練的標志是能夠對未知輸入數據給出正確響應。

人工神經網絡由多層神經元組成，每層執行特定非線性數學函數。神經網絡雖屬機器學習范疇，但其并行架構可顯著擴展至復雜計算任務。2012年，神經網絡數學算法與硬件加速器（神經加速器）的協同發展使圖像識別效率超越人類水平。這一突破促使各國加強人工智能監管：加拿大2017年率先推出國家戰略，俄羅斯于2019年跟進。根據俄羅斯總統令《關于俄羅斯聯邦人工智能發展》現行版，人工智能技術涵蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識別與合成、智能決策支持及前沿AI方法。

技術實現與硬件發展

現有數十種神經網絡架構（如卷積網絡、自動編碼器、生成對抗網絡、變換器）。開發框架方面，美國主導的PyTorch和TensorFlow占據主流，以及中國PaddlePaddle、MindSpore，以及俄羅斯ПЛАТФОРМА-ГНС、PuzzleLib。服務器級神經加速器以美國NVIDIA為龍頭，推理環節則廣泛采用NVIDIA、中國瑞芯微及國產產品：K1879ВМ8Я及其模塊（模塊股份公司）、K1945ВМ028系列（海泰克）、СКИФ（埃爾維斯科研中心），部分場景使用"厄爾布魯士2С3"處理器（MCST公司）。

模塊公司在"微電子-2023"和"軍隊-2024"論壇公布的路線圖顯示，2025-2027年將推出Aramis（25瓦）和Portos（100瓦）訓練/推理加速器，以及5納米工藝的Athos（2.5瓦）推理芯片。這些加速器可集成于專用模塊或配備必要I/O接口的單板計算機。

前沿技術探索

新型脈沖神經網絡（SNN）信息編碼方式開辟了神經加速器新方向，通過降低內存與計算單元間數據傳輸壁壘，實現運算速度與能效的數量級提升。但該技術面臨訓練算法復雜（脈沖不可微分）、需專用開發框架及新型物理元件產業化不足等挑戰。

國際方面，美國英特爾推出Loihi 2脈沖芯片及LAVA框架。俄羅斯"莫提夫NT"公司基于傳統CMOS晶體管研發"阿爾泰-3"加速器及配套框架。俄羅斯多家機構（如NIEME股份公司）正聯合研發基于憶阻器的新型脈沖神經加速器。

盡管武器系統開發者鮮少公開AI實現細節，但上述技術路徑為我們理解現代軍事裝備的智能內核提供了參考依據。

人工智能與自主作戰系統

在俄羅斯、美國、中國、以色列、德國、澳大利亞、英國等先進國家，人工智能技術應用、高超音速武器系統研發測試、新物理原理武器研制，以及陸海空潛多域作戰機器人和復合機器人系統的開發正迅猛發展。多極化世界格局下，技術競賽與智力角逐持續升級——政治版圖由多個實力相當的權力中心構成。各國高度重視武器裝備領域人工智能與機器人技術的發展。

眾多國家資助的科研項目持續推進，吸引尖端企業、科研機構與高校參與協作。人工智能（自主作戰系統——機器人）軍備競賽自2010年代中期起主要在美俄中三國展開，特別軍事行動進一步激化了這一競爭。

全球專家普遍認為，陸海空潛多域作戰機器人（無論集群或單兵部署，統稱無人作戰系統）是人工智能軍事化最具前景的方向之一。戰場態勢感知能力至關重要：誰能率先發現敵人、識別目標參數與環境態勢，便已贏得半局勝利（正如凱撒大帝公元前47年所言"我來，我見，我征服"）。無人作戰系統的"耳目"——配備人工智能目標識別功能的全景光電系統與無線電偵察設備，以及持續更新的敵我目標特征庫（涵蓋熱成像、雷達、聲學與視覺多模態），成為決勝關鍵。

人工智能是提升無人作戰系統自主性、作戰效能及多軍種協同能力（涵蓋陸海空天部隊）的核心技術，可顯著減少人員傷亡。將人工智能融入無人作戰系統以實現高效作戰任務的主要目標（按優先級排序）：

1. 形成新型作戰能力；
2. 增強自主決策水平；
3. 提高技戰術決策合理性；
4. 實現戰場全域（陸海空潛天）實時態勢支持；
5. 降低火力與信息對抗環境下裝備操作人員風險；
6. 通過快速智能處理海量模糊非結構化數據降低決策不確定性；
7. 維持高強度作戰節奏；
8. 減少載人裝備人員損失；
9. 提升系統可靠性與安全性。

當前人工智能技術在各領域高速發展，但其在武器裝備等領域的應用方法論體系尚未健全，相關系統研發與運維經驗仍顯不足。這導致項目規劃與風險評估存在困難，人工智能應用計劃常需動態調整。例如：美國空軍無人機發展計劃五年內三次修訂，最終拆分為大型/小型無人機專項計劃；美國防部無人作戰系統跨軍種計劃十年間歷經五次修訂；《自主化地平線》無人航空系統自主化發展綱要因人工智能技術突破，僅四年即發布新版。

上述現實要求基于既有項目版本與理論框架，系統分析無人作戰系統人工智能研發現狀與前景，評估技術應用方法論演進趨勢，為后續決策提供審慎依據。

俄羅斯戰斗機器人

俄羅斯空軍總司令維克托·邦達列夫將軍于2017年2月表示，俄羅斯正在研發配備人工智能的導彈，可在飛行中切換攻擊目標。俄羅斯軍工委員會批準計劃，至2030年通過遠程控制與人工智能機器人平臺實現30%軍力占比。

2017年5月，俄羅斯防務承包商克朗施塔特集團首席執行官透露："已存在完全自主的AI操作系統，支持無人機集群自主執行任務、分工協作"。俄羅斯正測試多款自主/半自主作戰系統，如卡拉什尼科夫"神經網絡"戰斗模塊——配備機槍、攝像頭與AI系統，據稱無需人工干預即可自主完成瞄準決策。

在"軍隊-2022"論壇上，基茲利亞爾機電廠股份公司展示新型"臺風-VDV"裝甲車搭載的反無人機遙控戰斗模塊。該模塊集成AI自動瞄準系統與增強現實戰術目鏡，獲俄國防部認證嘉獎。在火炮難以打擊的據點，可攜帶40公斤TNT的"天蝎-M"智能機器人展現獨特價值，其復雜地形機動能力與快速打擊效能無可替代。

俄白兩國正積極研發海空無人作戰系統：無人艇（BEC）及反無人艇偵察打擊無人機。網絡流傳俄軍首次在特別軍事行動區實戰測試自殺式無人艇的影像（特種部隊軍官Telegram頻道"迷霧彼端"5月13日披露）。視頻顯示高速機動艇抵近岸邊后引爆戰斗部。該自殺式無人艇最大航程250公里（戰斗部當量250公斤TNT），若減輕載荷可延伸至300公里，計劃將戰斗部提升至350公斤。多國正研制超大型海上無人機（SBEC），近期頻現10噸級自主無人潛航器（ANPA）報道（詳見《祖國軍械庫》2024年第4期俄等國SBEC與ANPA專題）。未來計劃驗證此類機器人集群作戰模式，當前正完善使用理念、建造技術及海上作戰體系定位，同步開發含AI技術的控制系統。

針對無人艇與登陸部隊的反制無人機研發同步推進。2023年俄生產14萬架無人機，2024年計劃倍增產量（含AI型號）。約90家大中小企業以高水平科工量產能力生產各類無人機。ZALA AERO公司新型"55型"無人機配備四臺微型發動機，兼具FPV無人機的高機動與靜音特性。該機可從集裝箱集群發射，熱成像導引頭自主索敵攻擊。自主模式下，操作員可全程目視目標直至命中，且通訊鏈路抗電子干擾。升級版"柳葉刀"能以200公里/小時速度攜帶2公斤戰斗部直擊敵方無人機操作站天線（詳見《祖國軍械庫》2024年第2期俄新型無人機專題）。

2024年莫斯科直升機展亮相白俄羅斯產"獵人"升級版察打一體無人直升機系統，含兩架無人直升機、指控站、兩輛運輸平臺及機載防御系統。單機載荷200公斤，續航6小時/150公里，配備16枚反坦克炸彈、7.62毫米機槍塔及16枚非制導火箭彈。除反無人機與裝甲目標外，還可執行邊防巡邏、態勢監控與火力校射任務。

2024年完成測試的蘇霍伊公司"獵人"重型攻擊無人機（第六代平臺）列裝部隊，可打擊陸海空目標。最大速度1000公里/小時，升限18公里，航程6000公里，載彈量8噸。性能全面超越美國MQ-9與X-47B（速度400/990公里/小時，升限15/12公里，航程1900/3900公里，載彈1.7/2噸）。該型機全球罕見，載彈量堪比有人戰機，可獨立執行任務或與蘇-57協同作戰。無人機群與單架蘇-57編組可大幅提升火力密度與突防效能。相比有人機，無人機成本低至十分之一，且無需培養耗時數年、耗資數百萬美元的飛行員，顯著降低人員傷亡風險。無人機戰損僅影響裝備庫存，無人員損失。

人工智能、虛擬技術、通信與戰爭

美軍正同步推進擴展現實技術在軍事任務中的應用，涵蓋實戰與人員訓練領域。根據美國國會研究服務局報告，源于電子游戲快速發展的"擴展現實"技術已在軍事領域實際應用，包括虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）。

• 虛擬現實指通過技術手段構建的非物質世界，人類可通過視覺、聽覺與觸覺感知；
• 增強現實通過計算機技術將圖形元素疊加至現實世界影像；
• 混合現實則實現人類通過實體界面與虛擬對象交互。

依據美國防部2022年預算，擴展現實技術涉及30余項采購計劃，總投入超220億美元。各軍種均開展其在訓練與作戰中的應用研究，最成功案例集中于態勢感知增強、團隊協作訓練、武器裝備操作技能提升、醫療救護與復雜設備維護領域。實戰中，AR技術用于武器制導及戰場態勢與裝備狀態顯示。例如，F-35戰術戰斗機飛行員配備洛克韋爾柯林斯與埃爾比特系統公司聯合開發的第三代頭盔顯示器系統（F-35 Gen III HMDS），內置投影顯示屏實現360度視場，集成通訊設備與夜視儀。制造商數據顯示，截至2022年1月該設備累計飛行超32萬小時。單價40萬美元的頭盔相比1.48-3.37億美元的整機成本微不足道。

美軍正系統性整合擴展現實技術，其在作戰與訓練中的應用配合現代化便攜式信息處理傳輸設備，將推動美軍戰備水平與協同能力質的躍升。

2024年2月，中國披露新型AI電子戰系統，可實時無縫監測敵方電子設備輻射源，以空前速度識別信號特征并有效壓制，同時保障己方通信暢通。該系統能無障礙探測追蹤吉赫茲頻段信號（含星鏈衛星頻率）。專家認為，其小型化、高性能與低功耗特性或將引發戰術乃至戰略層面的"深度變革"。

俄羅斯推出無人機探測系統，可顯示空中目標型號。通過神經網絡優化光學探測器，使探測距離提升40%，并實現反無人機系統全自主運行。

綜上，本文審視了21世紀初多極世界中陸海空潛多域人工智能與機器人技術的發展方向及應用實例。結論顯而易見——新一輪多維度技術競賽已然拉開帷幕...

參考來源：arsenal otechestva

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

隨著軍隊面向日益復雜與技術驅動的未來，人工智能（AI）的整合正迅速成為其作戰戰略的核心要素。AI技術有望從后勤供應鏈到決策制定與戰斗行動的各個環節帶來變革。然而，與任何新興技術類似，其整合過程充滿挑戰。理解AI技術的發展軌跡對于評估其潛在影響至關重要，而"Gartner技術成熟度曲線"等模型將成為研判未來技術演進的重要工具。

AI整合評估框架

Gartner技術成熟度曲線是追蹤新興技術成熟度、應用采納與社會影響力的模型，包含五個階段：技術萌芽期、膨脹預期的頂峰、幻滅低谷、復蘇爬升期與生產力平穩期。該模型幫助組織判斷技術發展階段，并制定實驗、擴展或實戰整合的適配策略。

對軍事而言，AI技術目前處于技術萌芽期向膨脹預期頂峰的過渡階段。盡管對AI潛力的熱情高漲，該技術仍處于實驗與早期應用階段。這意味著在將AI整合至兵力設計規劃時，必須審慎評估其優勢與局限。美軍《兵力設計2030》作為海軍陸戰隊未來兵力結構與作戰能力的戰略藍圖，AI在轉型中的角色具有重要地位。通過明確AI在Gartner曲線中的定位，可更有效規劃未來5年、10年與15年的發展路徑，確保AI成為其作戰體系與未來戰備的組成部分。

未來五年（2025-2030）：AI整合關鍵期

《兵力設計2030》是美海軍陸戰隊未來十年的轉型路線圖。至2030年，AI將在后勤、決策與作戰策略等關鍵領域實現實質性應用。未來五年的重點在于將AI系統整合至低風險、高回報場景——尤其是人力成本高企與重復任務密集的領域。

后勤與供應鏈自動化突破

未來五年，將在后勤與供應鏈自動化領域取得重大進展。鑒于其全球部署帶來的巨大后勤壓力，AI驅動系統（如自動駕駛載具、預測性維護系統與需求預測算法）將優化供應鏈管理。AI可監測裝備損耗并預測維護需求，減少停機時間并保障戰備狀態。無人機與機器人運輸隊還可在高危環境中執行物資投送，在提升效率的同時降低人員風險。

AI增強作戰決策

至2030年，陸戰隊將依賴AI分析海量作戰數據以支持戰場指揮官決策。AI可處理衛星影像、傳感器數據與人工情報，提供實時戰場洞察，加速指揮官決策速度與精度。盡管對機器驅動的分析與建議的信任度需逐步建立，但通過漸進式整合，AI將深度嵌入戰術行動與戰略規劃的決策流程。

自主系統戰力升級

AI驅動的自主系統（包括無人機與無人地面載具）將在偵察監視與戰術行動中發揮更大作用。至2030年，將部署可在對抗環境中運行的AI自主平臺集群，強化偵察效能、獲取拒止環境情報并提供實時戰場態勢感知。這些系統的開發需確保與現有指揮控制體系的互操作性，并整合至當前兵力結構中。

海軍陸戰隊與AI：未來十年（2030-2035）

至2035年，人工智能將在陸戰隊實現深度整合與廣泛作戰部署。部隊將跨越初期應用階段，進入大規模AI實施期，重點提升作戰效率、精度與適應性。

人工智能在作戰策略與執行中的作用將更加突出。屆時，陸戰隊將配備具備動態自主任務規劃能力的AI系統。這些系統可整合實時情報數據，基于戰場態勢變化自主生成戰術策略。機器學習算法將實現自適應靈活作戰策略，使部隊對威脅變化的響應更敏捷。此外，AI驅動系統將強化目標識別能力，減少附帶損傷并提升打擊精度。

隨著戰爭數字化程度加深，網絡安全對維持AI系統作戰完整性至關重要。至2035年，陸戰隊或采用AI實施攻防一體的網絡安全措施。AI算法將協助探測漏洞、防御網絡攻擊甚至自主發起反制。此類整合需建立嚴格倫理框架與監管機制，規避意外后果并防范敵方對AI系統的操控。

基于AI的訓練系統將顯著提升陸戰隊員戰備水平與技能熟練度。至2035年，AI驅動的模擬訓練與虛擬環境將提供個性化訓練體驗。系統可根據個體學習進度與需求自適應調整，提供高擬真度作戰場景模擬。AI還可評估訓練表現、提供反饋與定向技能強化，確保部隊持續保持應對未來挑戰的敏捷性。

海軍陸戰隊與AI：未來十五年（2035-2040）

至2040年，人工智能將全面融入陸戰隊作戰與戰略框架，成為從訓練到實戰、后勤等所有任務環節的無縫化組成部分。

未來十五年內，AI將發展為指揮控制系統的核心要素。至2040年，可預見具備自主管理與協調大規模作戰能力的AI指揮控制系統。這些系統能在人類指揮官指導下實時評估戰場態勢、執行復雜任務并調配資源，大幅縮短決策周期并提升作戰效率，助力部隊更快速精準達成目標。

從無人機到機器士兵的自主作戰平臺或成為前線行動主力。至2040年，AI驅動的作戰單元將被整合至高風險環境（如高對抗區域或高強度作戰）中，作為力量倍增器維持戰略優勢。

隨著AI深度嵌入軍事體系，人機交互與自主作戰倫理問題將凸顯。海軍陸戰隊需在2040年前制定明確的AI作戰使用政策，確保其應用符合部隊價值觀與倫理標準。陸戰隊員與AI系統的協同信任關系，將成為技術成功的關鍵要素。

結語

未來5年、10年與15年，AI整合將革新陸戰隊的作戰效能、效率與戰略決策能力。盡管AI技術將經歷Gartner技術成熟度曲線的各個階段，但至2040年其必將成為部隊不可或缺的裝備。從優化后勤到增強戰斗力，AI將在塑造陸戰隊未來中發揮關鍵作用，確保其準備好應對日益復雜和對抗性世界的挑戰。兵力設計2030作為轉型路線圖，為打造更具適應性與技術先進性的部隊確定指南。

傳統防空系統專為應對更大、更昂貴的威脅設計，難以為廣泛使用的微型/迷你無人機（UAV）提供經濟有效的反制措施。隨著國家與非國家對手日益采用無人機實施協同攻擊，發展低成本防御手段的需求尤為迫切。本文探討低成本動能效應器在反制無人機威脅中的作用，分析其效能、運營成本與差異化設計理念。

反無人機系統的成本考量

任何動能反無人機（C-UAV）系統均需權衡初始采購與長期運營成本。采購成本涵蓋武器系統購置、初始彈藥庫存、輔助設備與保障服務，通常構成系統生命周期內最大單次支出。而運營成本（如后續彈藥采購、維護、備件供應、操作員培訓與后勤）則是決定系統長期經濟性的關鍵因素。

戰略與國際研究中心（CSIS）估算顯示：由5部發射器組成的"愛國者"導彈連，配備標準彈藥量（含兩次導彈重裝）系統成本達4億美元，導彈成本更高達6.9億美元。這凸顯高端防空導彈系統（SAM）的核心問題——考慮彈藥庫存儲量時，彈藥成本可能遠超系統本身。若疊加操作員培訓、備件維護與應對未來技術過時的預留資金，總成本更為驚人。

圖：被擊落的"天竺葵-2"單向攻擊無人機（俄制Shahed-136許可證生產版本，據信經改造提升抗電子戰能力）

鑒于無人機威脅部分源自廉價商用現貨產品，持續對抗中需實現擊落成本與威脅成本的粗略對等。單發成本（單枚彈藥成本）與單次交戰成本（含所需彈藥數量、系統維護、運營支出與人力成本）成為評估C-UAV系統的更優指標。理想情況下，可持續C-UAV系統的單次交戰成本應與目標威脅成本處于同一量級。

以俄羅斯使用的Shahed-131/136（及國產"天竺葵-1/2"）單向攻擊無人機為例，其單價估算為2萬至5萬美元。該系列無人機在2022年末烏克蘭戰場聲名狼藉，盡管烏軍組織防空系統對抗其對能源網絡的持續打擊，但成功攔截的戰略成本依然巨大——2022年末至2023年初，烏境內40%能源基礎設施受損。能源短缺引發的經濟、社會與政治后果表明：缺乏有效防御覆蓋將付出慘痛代價。

采購部門需在C-UAV防御系統能力與維持成本間尋求最佳平衡。此類成本不僅涉及資金，更關乎彈藥儲備規模——烏克蘭沖突等場景中，C-UAV彈藥庫存儲量需達數千枚級別。顯然，傳統防空導彈的儲備成本遠超多數預算承受范圍，這凸顯開發新型C-UAV系統與彈藥的迫切性。下文將簡要分析兩類C-UAV效應器：無人機攔截器與C-UAV防空導彈。

無人機攔截器

無人機攔截器涵蓋固定翼與多旋翼設計，能力各異且通常作為防空導彈系統的經濟替代方案。這類亞音速平臺由電動機驅動的螺旋槳提供動力，若發射后未使用通常可回收。其殺傷機制因設計而異——部分采用高爆破片（HE-FRAG）戰斗部，部分直接撞擊目標，亦可通過網彈發射器等非致命手段使威脅失效。

主流設計為十字形四旋翼加長機身，依靠速度與質量撞擊摧毀目標無人機。與優化懸停性能的四旋翼（如大疆Mavic系列）不同，此類攔截器聚焦加速與沖擊力，通過簡單碰撞傳遞足夠動能摧毀目標。

圖：MARSS集團的"攔截者-SR"在計算機模擬中動能摧毀II級威脅目標的示意圖

多家公司開發了適配不同威脅與作戰需求的無人機攔截器。MARSS集團推出的"攔截者-SR"（短程型）與"攔截者-MR"（中程型）分別亮相2022年利雅得世界防務展與2023年倫敦國際防務展。中程型可在8公里內壓制I/II級無人機，輕量化的短程型則針對1公里內的I級威脅，兩者均采用動能撞擊而非爆炸物以降低成本、重量與附帶損傷風險。這些自主系統依賴與MARSS的NiDAR指揮控制系統聯網的外部傳感器探測目標，發射后通過機載紅外導引頭與光電傳感器跟蹤目標。

俄羅斯的"莫洛特"（錘式）便攜式攔截器重1.5-2公斤，射程1公里，同樣采用動能撞擊，從手持發射筒以"發射后不管"模式出擊，配備紅外導引頭。烏克蘭的"毒刺"無人機則針對III級目標（如"沙希德"無人機），采用十字形設計，配備爆炸戰斗部，速度達160公里/小時，作戰高度3公里，但遙控操作特性限制了大規模部署潛力。

專用無人機攔截器雖性能可靠，但通用四旋翼方案成本更低。MBDA與Fortem Technologies合作開發可適配多種四旋翼的"戰斗部-傳感器"組合套件，集成至"天空衛士"反無人機系統。該套件含多普勒雷達與高爆破片戰斗部，雷達在最佳距離觸發戰斗部。烏克蘭已展示將商用無人機改裝為攔截器的案例，通過加裝碰炸引信戰斗部攻擊敵方直升機，堪稱"簡易版近程防空系統"。

美國新興企業Anduril Industries推出"走鵑-M"攔截器，采用雙渦輪噴氣發動機與垂直起降能力，存儲于獨立發射容器。渦輪噴氣引擎在攔截器中屬非常規選擇——雖比火箭發動機速度低，但比電動螺旋槳更快且更昂貴。

與"走鵑-M"類似，德國迪爾防務公司（Diehl Defence）的"蟬"式反無人機方案也加入低速、小型、低成本攔截器陣營。"蟬"采用十字翼結構，機頭安裝五葉螺旋槳，由機載電池驅動，翼面配備機動舵。其配備主動雷達導引頭用于末端制導，并通過地面發射單元指令修正彈道。迪爾公司提供兩種殺傷選項：可重復使用的網彈發射器版本與高爆破片戰斗部版本。

據悉該攔截器與Skysec公司聯合開發，后者生產外觀相似的"哨兵捕捉"網彈攔截器。"哨兵捕捉"射程5公里，極速65米/秒，重1.8公斤，翼展300毫米，長度700毫米。迪爾公司在其基礎上加裝高爆破片戰斗部升級而成"蟬"式，可集成至"守護者"模塊化反無人機系統或獨立使用，計劃2026年投產。

無人機攔截器具備單價低、生產周期短、采用商用組件等優勢。專用自主攔截器與遙控四旋翼方案的成本差異，折射出其所應對威脅體系的經濟性與可獲得性特征。

C-UAV防空導彈系統與混合設計方案

防空導彈系統（SAMs）在射程、速度、機動性、戰斗部質量與自主性方面表現卓越，其作為單向飛行器可自主或通過火控雷達引導完成發射至攔截全過程。由于組件復雜，其單發成本高于無人機攔截器，對于10公里內目標而言，性價比不及火炮或便攜式系統。盡管具備反無人機能力，但其高昂成本促使人們尋求替代方案或開發經濟型防空導彈以應對無人機威脅。

圖：L3Harris的"吸血鬼"C-UAV系統可模塊化裝載于豐田Tacoma等民用皮卡，具備多平臺適配性

BAE系統公司為傳統70毫米"九頭蛇"非制導火箭彈推出"先進精確殺傷武器系統"（APKWS）制導套件。該套件采用半主動激光（SAL）制導技術，依賴發射平臺的外部激光指示器照射目標，通過傳感器捕捉目標表面反射的激光信號，由彈載制導計算機持續更新飛行路徑。此方案賦予老舊彈藥新生——非制導火箭彈本身已是相對廉價的一次性消耗品。

APKWS II采用分布式孔徑半主動激光導引頭（DASALS）的獨特設計：在火箭彈翼部安裝四個微型SAL導引頭取代傳統彈頭中心導引頭，彈翼配備襟翼實現轉向控制。該設計兼容現役"九頭蛇"戰斗部，制導模塊可插接于戰斗部與火箭發動機之間。加裝可選近炸引信后，該武器儼然成為小型近程防空導彈。

L3Harris技術公司將APKWS套件改造為"吸血鬼"C-UAV系統的殺傷單元。"吸血鬼"系統可搭載四聯裝導彈吊艙，與配備晝夜通道及激光指示器的Wescam MX-RSTA光電瞄準具聯動。該系統已在烏克蘭戰場實戰中成功攔截"沙希德-136"無人機。BAE系統公司聲明其最大射程為5公里（旋翼平臺發射），地面發射射程顯著降低。由于沿用"九頭蛇"火箭設計，若保持通用性則難以提升射程。

另一低成本應用案例是Hades防御系統公司的RP-24多管火箭系統。該系統基于57毫米S-5火箭彈與可編程定時引信，配套HAWK雷達可探測6公里內雷達截面積0.01平方米的空中目標。火箭彈發射后依賴發射器精確方位對準，引信按預設時間引爆攔截目標。該方案雖成本極低，但難以應對機動空中威脅。

圖：RTX公司"郊狼Block 2"設計為微型防空導彈，采用火箭助推發射與渦輪噴氣發動機動力

RTX公司推出小型防空導彈/混合C-UAV彈藥"郊狼Block 2"。Block 2型與Block 1型差異顯著：前者形似小型防空導彈，采用火箭助推發射后切換渦輪噴氣發動機持續推進，極速達555公里/小時。該導彈作為美軍"機動式低慢小無人機綜合挫敗系統"（M-LIDS）組成部分，與Ku波段射頻火控雷達（KuRFS）協同工作，末端制導采用Ku波段主動雷達導引頭，配備近炸引信高爆破片戰斗部。

采用民用市場可獲取材料制造導彈的新興趨勢，旨在最大限度降低武器成本與研發生產周期。愛沙尼亞Frankenburg技術公司正開發"Frankenburg導彈Mark 1"，計劃2025年在烏克蘭測試。該導彈設計射程2公里，作戰高度1公里，開發進展迅速——阿聯酋IDEX 2025防務展上，其概念模型已搭載于Milrem公司"浩劫"無人地面車輛（UGV）。

值得關注：遙控武器站與霰彈槍方案

圖：緊湊型雷達陣列搭配光電引導的遙控武器站（RWS）與發射可編程空爆彈藥的輕量化30毫米機炮，可構成反無人機（C-UAV）解決方案。該配置可集成至現有載具且不影響其核心功能。（克里斯·穆爾維希爾）

討論C-UAV系統時若忽略遙控武器站（RWS）將失之偏頗。車載RWS搭載輕量化30毫米機炮已成趨勢，既可作車載C-UAV方案組成部分，亦能為輕型防空資產提供額外防護。在2024年歐洲薩托利防務展上，KNDS法國公司推出4×4 VBMR-L Serval裝甲車的C-UAV改型，配備MC2-Technologies MATIA雷達與ARX 30遙控武器站（搭載30×113毫米30 M 781 MPG機炮）。據稱可編程空爆彈藥已接近實用化，其通過在最佳距離形成破片云，較傳統彈藥顯著提升毀傷概率。此類方案在全球防務展中日益常見。

低成本近防概念

部分概念設計宣稱成本效益優于30毫米可編程空爆彈藥。梅德韋杰夫視察俄羅斯無人系統與技術中心期間亮相的"泰坦"系統，采用24管霰彈槍基座（可旋轉俯仰槍管），配備晝間攝像頭跟蹤目標，疑似為載具提供末端點防御。盡管槍管尺寸顯示射程極近，但若其齊射能力屬實，可為車載C-UAV應用提供最后防線。

未來展望

無人機技術持續演進，反制能力必須同步升級。動能C-UAV系統的效能評估需綜合威脅壓制能力、成本效益與可擴展性。傳統防空導彈雖具價值，但其高昂成本難以應對海量廉價無人機威脅。制導火箭彈改造方案與無人機攔截器等新興方案，在成本與能力間實現平衡。低成本動能效應器的開發將發揮關鍵作用，確保防御能力與無人機生態的爆炸式增長保持同步。

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

人工智能正通過智能監控、生物識別核查與實時威脅檢測重塑邊境安全，為國家安全構建防護屏障。

導言：人工智能引領邊境安全革命

人工智能解決方案與先進防御技術的融合已超越傳統信息戰潛力。AI系統正在改變戰爭與邊境防御"灰色地帶"中知識存儲、信息傳輸與潛在操控的方式。本世紀最重大變革之一正是戰爭、技術與網絡空間的交匯。人工智能技術以其可擴展性與易獲取性，實現了戰略軍事戰術與民用安全防護的民主化。

人工智能與尖端防御技術的結合正在全球范圍重新定義邊境安全，印度在此領域嶄露頭角。2025年印度國防預算攀升至810億美元，較2021年科技投資增長33%。

人工智能融入安全生態：印度

國家邊境防御涉及包含復雜圖像、文本、語言與其他加密信息的異構數據集。鑒于武裝沖突與虛假信息的交互可能引發國內外矛盾，敏感數據處理必須精確無誤。

全球82%的防務領導者優先考慮AI整合（Statista，2024年），而印度78%的AI防務項目實現本土化（印度國家轉型委員會，2024年）。對于首席信息官（CIO）與國防部長而言，把握AI在電子戰（EW）、信息戰（IW）與新一代創新中的潛力，是應對地緣政治威脅、維護國家主權的關鍵。

全球195個國家中78個部署AI驅動監控系統，面部識別技術采用率達68%（布魯金斯學會，2024年）。印度國防研究與發展組織（DRDO）下屬人工智能與機器人中心（CAIR）沿印巴控制線（LoC）與中印實控線（LAC）部署140套AI系統，日均處理1.2拍字節數據，入侵檢測準確率達97%。

人工智能推動防務發展：印度

最新研究數據顯示，共計106個AI賦能項目已成功配置于各類防務應用。2022年新德里舉行的DRDO人工智能解決方案研討會，集中展示了75項新研發的AI產品與技術，涵蓋網絡安全、監控、自動化、人類行為分析、后勤保障等領域。

人工智能在反恐斗爭與邊境安全強化中成效顯著。2023年峰會期間，總理納倫德拉·莫迪強調AI在國家安全領域的倫理化部署。預計AI將使數字經濟占比從11%提升至2026年的22%。

受周邊態勢驅動，印度DRDO與以色列合作研發緊湊型無人機，用于突破敵方防御與執行戰略行動。國防綜合參謀部正制定為期15年的AI整合防務發展戰略路線圖。

全球范圍內，搭載量子傳感器的AI無人機單次掃描覆蓋1000平方公里（DARPA，2025年）。印度2021年"達克辛·沙克提"演習首次亮相75架集群無人機，現經電子戰干擾升級后，在800公里巡邏范圍內降低成本40%（DRDO，2025年）。

人工智能正將邊境安全鍛造成全球的智能堅盾。從電子戰無人機到抗信息戰指揮中樞，這些技術賦能主動防御混合威脅。印度創新成果——DRDO的D4系統、CAIR傳感器、IIT機器人——與全球最佳實踐融合，確立其區域強國地位。與xAI、Sahana System等企業的合作確保可擴展、面向未來的防御體系。

選擇邊境安全解決方案IT合作伙伴的關鍵考量要素

人工智能與國防技術專長
優先選擇深耕人工智能解決方案與國防技術解決方案的IT企業，以確保構建高質量、高可靠性的安全系統。

安全解決方案的已驗證實施記錄
篩選具備開發人工智能驅動監控、網絡安全與風險評估工具經驗的企業。

可擴展性與客制化能力
 優質IT企業應提供定制化人工智能解決方案，精準適配特定邊境安全需求，確保威脅演變過程中的系統靈活性與可擴展性。

符合全球安全標準規范
確保合作伙伴遵循國際安全法規與標準，維護邊境安全系統的完整性。

持續創新與技術支持
邊境安全人工智能系統需定期更新維護。可靠IT企業應提供持續技術支持、系統升級與威脅情報更新服務。

人工智能在邊境安全的未來展望
隨著技術進步，邊境安全將涌現更精密自主的防護系統。新興趨勢包括：
? 人工智能集群無人機：實現大規模區域監控
? 區塊鏈技術整合：保障邊境安全機構間數據安全共享
? 邊緣人工智能計算：在邊境近端處理數據以實現實時決策
? 多語言智能通信系統：無縫銜接旅客與邊檢人員交互

這些技術演進將持續強化人工智能在全球國家安全與邊境防護中的核心作用。

行業調研數據
 研究表明，約82%的防務機構與決策者優先部署人工智能技術，沿邊境線布設AI驅動監控網絡。印度78%的防務項目采用人工智能驅動，日均處理1.2拍字節邊境安全數據。

結論

人工智能驅動的邊境安全解決方案正變革各國邊防模式，通過增強型監控、自動化威脅檢測與智能風險評估提升防護效能。政府依托前沿技術可強化邊防基礎設施，主動應對威脅演變。

與Sahana System等頂尖IT企業合作，可確保構建強健、可擴展、面向未來的邊境安全體系。隨著人工智能技術持續發展，其在邊境防護中的作用將愈發關鍵，以智能驅動方案筑牢國家安全屏障。

參考來源：sahana

本文聚焦武器管理系統及其自動化對國防領域創新與互操作性的促進作用。研究提出，自動化能以自下而上的方式全面優化軍事體系。方法論層面，通過解析創新與互操作性概念的當代價值，論證軍事管理數字化與流程精簡對國防建設的持續積極影響。研究發現，自動化可通過深化國防領域各板塊發展及其聯動效應推動創新，其中自下而上的視角成為軍事體系優化的關鍵維度。

在互操作性討論中，自下而上的視角揭示了當前歐洲框架在提升軍事互操作性方面的缺陷。武器管理系統自動化則表明，看似細微的舉措能夠有效滿足現代國防的關鍵需求。本研究因此大膽嘗試為歐洲防務關鍵步驟的實施提供新路徑。

在各國致力于軍事現代化、使其適應國際體系日益緊張局勢的過程中，人們日益意識到歐洲國家需要全面提升軍事能力。僅增加兵員數量和擴充武器庫的規模與種類遠遠不夠；軍事體系必須通過改進實現全流程作戰行動的順暢運轉。當前軍事體系仍缺乏保障這種順暢運作的基礎設施，武器管理與配發便是典型例證。匈牙利公司LoxoLock（2024b）指出，美軍射擊訓練中60%的時間耗費于行政流程。顯然，這些領域亟需改進以優化軍事行動全流程。LoxoLock正是推動此類變革的企業之一，其"將武器管理帶入數字時代"的口號承諾消除紙質文檔與人為失誤，實現全流程數字化與精簡，從而提升軍事內部運作效率（LoxoLock, 2024a, p.1）。

本文聚焦這一流程優化與數字化轉型過程，探討其如何引發軍事行政體系的根本性變革。具體而言，將研究武器管理數字化如何促進歐洲軍事創新與互操作性發展。本文核心論點是：在歐洲各國軍隊中推行標準化、數字化武器管理系統所具備的創新驅動力與互操作性優勢，能夠以自下而上的方式推動軍事體系的整體優化。研究旨在大膽論證：改進此類看似次要的環節可對國防領域產生全局性積極影響。選擇創新與互操作性作為研究視角，使其與當前國防領域的核心議題形成深度關聯。

為此，本研究首先概述武器管理系統的基本要素。內容涵蓋武器彈藥系統（WAM）的歷史沿革與現狀，解析該系統實現協調運作面臨的普遍挑戰與缺陷，并探討國際協作方式在軍事順暢運作中的必要性演進。第三、第四部分將直接切入流程優化與數字化議題，分析其對創新與互操作性的影響。

第三部分拓展研究視野，論證通過流程優化與數字化實現軍事行政自動化，如何對國防領域產生廣泛積極影響。通過建立這一宏觀視角，本節將剖析當代軍事格局中私營產業與國家軍隊的深度融合、研發在國防領域的關鍵作用以及國防治理機制，進而闡釋自下而上的自動化進程如何優化軍事體系的特定維度。

最后部分轉向互操作性議題，探討自動化如何促進歐洲軍事合作這一關鍵領域。基于第三部分建立的宏觀基礎，研究視角將再次聚焦具體問題，重點分析自動化如何助力互操作性國防治理體系的構建與運作。這為后續探討歐洲層面政策實施奠定理論基礎，從而強化"自動化可自下而上推動國防體系及其運作機制現代化"的核心觀點。