<p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 人工智能正重塑现代军事,从指挥决策到精确打击,智能算法已重塑战场规则。2025年7月,俄军通过地下情报网获取精准信息,在1小时内向乌克兰顿巴斯前线倾泻50枚FAB-500滑翔制导炸弹,导致乌军两个营级战术群几乎全灭。这场被俄媒称为最完美空袭行动,展示了现代战争中情报、智能决策和精确打击的融合。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 与此同时,英国陆军正加紧研发一款名为“阿斯加德”(Asgard)的AI目标定位系统,并获得英国国防部超10亿英镑资金支持。这套系统可在几分钟内完成威胁目标监测与锁定,大幅提升远程打击效率。世界军事强国竞相布局人工智能军事应用。算法、数据与自主系统成为决胜关键,但AI“黑箱”决策、数据依赖及伦理风险仍待破解。无形战场上的智能博弈已定鼎未来战局。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;">一、指挥结构变革:从拿破仑时代到AI智能体</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 现代军事指挥结构仍保留着工业时代为大规模军队设计的底层架构。随着战争维度向空中、太空和信息域扩展,指挥所需处理的信息流呈指数级增长,导致机构规模持续膨胀。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 这种扩张带来边际效益递减,造成协调效率低下。庞大、静态的指挥所已成为现代精确打击武器的理想目标,俄乌战争中“指挥所墓地”的存在便是明证。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 基于大语言模型的AI智能体,是能够感知、决策和采取行动的自主软件,现已成熟到可部署在指挥系统中。这类智能体可自动化多源情报融合、威胁建模和方案生成等参谋业务,显著加速决策循环。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;">二、智能武器系统:从无人机到激光防御</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 无人机已成为战场“新宠”,正从过去的战场配属角色加速向战场主战角色转变。纳卡冲突中,无人机作为空中打击力量主体,被大规模用于战场,阿塞拜疆军队对亚美尼亚军队的攻击75%以上由无人机完成。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 俄乌冲突中,作战双方均投入大量无人机,配合传统兵种执行多样化任务。小型、轻型和微型战术无人机在高烈度地面攻防中展示出较高的作战效费比,对支撑持久行动发挥了不可替代作用。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 激光武器已经走向战场。俄罗斯研制的“佩列斯韦特”激光武器可用于防空和反导,中国向沙特提供的“寂静狩猎者”激光武器可应对低空慢速的无人机和导弹,使用成本低,可靠性高。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 人工智能与激光武器的结合正在显著改善系统反应效率,提升拦截成功率。激光武器平均单次作战成本较低,虽不像某些宣传说的仅消耗数美元,但相比单价数百万美元的传统防空拦截弹,仍具有显著性价比优势。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;">三、情报革命:从传统侦察到“全民间谍时代”</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 俄乌冲突揭示了情报工作的革命性变化。亲俄地下组织协调员谢尔盖·列别捷夫从2014年起便在尼古拉耶夫地区活动,通过当地居民网络构建起一条直达俄军总参谋部的情报链。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 列别捷夫以“抵抗基辅政权”为名,动员顿巴斯居民通过手机APP实时上报乌军动向。他宣称“每10个当地人中就有3个为我们工作”。这种平民参与的情报网络使传统战场透明度彻底改变。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> AI目标定位系统依托计算机视觉、传感器融合及AI算法等技术,实现对特定目标的自动识别、空间坐标计算及属性分类。系统通过传感器获取环境感知数据,运用模型进行数据分析处理,识别预设类别目标,并计算输出目标精确位置信息。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;">四、五角大楼的AI进展:从概念到实战部署</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 美国国防部正积极推进人工智能在军事中的应用。2024财年投入8.74亿美元发展陆海空自主系统。DARPA主导的“空战演化”(ACE)项目致力于开发可执行复杂空战的AI飞行员。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 美国海军“海上猎人”无人舰执行长航时任务,“弹簧刀”巡飞弹药验证自主打击能力。ACE项目AI飞行员在虚拟空战中超越人类,展示了人工智能在复杂决策环境中的优势。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 2025年8月,Auria公司宣布成功向海军海上系统司令部交付了其自主平台CAASI(认知自主人工智能系统)的最小可行产品。这是一种无监督机器学习系统,使用专利技术实时分析网络流量,识别异常或恶意行为。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;">五、风险与挑战:技术局限与伦理困境</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> AI目标定位系统很大程度上依赖复杂的深度学习技术,其决策过程难以被理解和追踪,导致系统得出的结论缺乏透明度和可解释性。这种情况产生“黑箱”效应,指挥员无从得知系统如何认定某一目标为重要军事设施而非民用建筑。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 数据依赖性是其另一个关键弱点。系统的识别准确率需建立在大量高质量且标注精准的特定场景数据基础上。然而,实战数据的稀缺性使得训练数据集难以全面覆盖复杂的战场环境。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 敌方可通过数据污染、算法模型攻击、通信干扰等手段,诱使系统生成虚假目标热力图,导致指挥人员误判战场态势。这种对抗性攻击是AI军事应用面临的重要挑战。</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 俄军在顿巴斯的成功空袭,背后是地下情报网提供的48小时前预警,坐标误差不超过15米。智能算法已能够将传统48小时的作战周期压缩至6小时,乌军士兵感叹:“我们刚完成部署,炸弹已经落在头顶。”</b></p><p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 这一切仅仅是个开始。美国DARPA的“空战演化”项目正在培育能进行空战的AI飞行员;激光武器与人工智能协同拦截无人机已成为现实。</b></p> <p class="ql-block"><b style="font-size:22px;"> 未来战场已从钢铁洪流转向算法博弈,智能优势正重新定义军事霸权。当AI以毫秒级决策碾压传统指挥周期,以厘米级精度重构杀伤链条,胜利的天平将倾向算力更强、数据更优、人机协同更高效的一方。这场无形战场的革命,最终考验的是人类驾驭智能的智慧与底线。</b></p> <p class="ql-block"><span style="color:rgb(237, 35, 8);">(图片下载于网络,如有侵权请告知)</span></p>