述策

執(zhí)筆 “述策”團隊

說明：以下摘自“述策”團隊2025年6月最新策劃完成的報告《人工智能軍事運用案例解析——以俄烏戰(zhàn)爭和以哈沖突為主》之“前言”部分。該報告共6萬余字，主要內(nèi)容是分析俄烏戰(zhàn)爭、以哈沖突及近年來其他幾場軍事沖突（包括美國AI圖像識別系統(tǒng)在中東的戰(zhàn)爭實踐、土耳其無人系統(tǒng)在敘利亞與利比亞的AI實戰(zhàn)應(yīng)用、阿塞拜疆在納卡沖突中的AI作戰(zhàn)經(jīng)驗等）中有代表性的人工智能系統(tǒng)及其具體如何在戰(zhàn)爭中發(fā)揮作用。“述策”團隊之前完成的《美軍人工智能政策及發(fā)展應(yīng)用調(diào)研報告》（具體介紹見次條文章）主要從“規(guī)劃和政策”的角度進行調(diào)研，現(xiàn)在完成的《人工智能軍事運用案例解析——以俄烏戰(zhàn)爭和以哈沖突為主》則主要從“案例解析”的角度進行分析，側(cè)重點不同。

早在2017年，時任美國國防部副部長羅伯特·沃克（此人卸任國防部副部長后曾擔(dān)任美國國家人工智能委員會主席）就指出：“人工智能將像核武器一樣改變戰(zhàn)爭的本質(zhì)。”其實在某種程度上，人工智能比核武器更“實用”，因為核武器一般不輕易投入實戰(zhàn)，主要是用來“嚇人”（威懾），而人工智能在戰(zhàn)爭中的作用是“打人”，已經(jīng)大量投入戰(zhàn)場且效力驚人。

在下一場戰(zhàn)爭中，如果不能將人工智能熟練運用到戰(zhàn)場上，很可能遭到對手降維打擊。俗話說“天下武功，唯快不破”，人工智能的巨大優(yōu)勢之一就是一個“快”字。打個不太恰當(dāng)?shù)谋确剑愕娜^還沒伸出去，可能已經(jīng)挨了對方幾拳。

此言絕非危言聳聽。

烏軍的人工智系統(tǒng)GIS Arta

規(guī)避對方打擊的一個辦法是“跑”（不管是打了就跑還是打不贏就跑），但面對人工智能，這法子不太好使了。俄軍被烏軍發(fā)現(xiàn)后，往往只剩3-5分鐘的生命時間，因為烏軍的GIS Arta人工智能系統(tǒng)從發(fā)現(xiàn)目標(biāo)到首輪打擊，往往只需要3-5分鐘。這是什么概念？與過去傳統(tǒng)的作戰(zhàn)模式相比，在人工智能的加持下，其響應(yīng)速度是以前的5倍！

烏軍的人工智能系統(tǒng)從發(fā)現(xiàn)目標(biāo)到實施打擊的響應(yīng)時間已經(jīng)很短了，但與另一個國家相比又被甩了幾條街——以色列。在以哈沖突中，以軍對某些目標(biāo)從識別到下達空襲命令的時間，竟然不足20秒！幾乎不給對方留反應(yīng)時間，夠快夠狠。

以軍三大人工智能系統(tǒng)Lavender/Gospel/Where’s Daddy 協(xié)同打擊流

硬幣有正反，凡事有利弊，人工智能使“發(fā)現(xiàn)-打擊”的響應(yīng)時間大大縮短，這也意味著目標(biāo)判定和打擊決策往往是由人工智能自主進行，人工干預(yù)的情況很少甚至沒有。人工智能的優(yōu)勢突出，但缺點也同樣明顯，比如它是沒有感情的工具，有時判定目標(biāo)可能出錯，決定實施打擊可能失當(dāng)，由此造成了一些誤傷平民的事件。人工智能判定一個目標(biāo)該不該打，其決策過程很復(fù)雜，可以說是“黑箱”，人工復(fù)核人工智能提出的打擊建議時，短時間內(nèi)往往搞不清楚人工智能的決策邏輯。例如，當(dāng)人工智能系統(tǒng)把某建筑識別為目標(biāo)，其理由可能包含數(shù)百個變量維度，人工復(fù)核需要不少時間，等人工復(fù)核完，該建筑物內(nèi)的“敵人”可能早就跑路了。

在這種情況下，以軍為防止“敵人”逃脫，往往“寧可錯殺，不可放過”，放任人工智能自己做主進行擊殺。比如，當(dāng)人工智能發(fā)現(xiàn)一群人正在從一輛卡車上卸貨，這種情況一般有兩種可能：一是當(dāng)?shù)孛癖娬谛毒仍镔Y，二是哈馬斯分子在卸軍火。對人工智能來說，很難判定搬運者的主觀意圖。而以軍則不管三七二十一，為排除一切可能的隱患，往往設(shè)定人工智能判定為后者，毫不猶豫進行打擊。值得注意的是，人工智能系統(tǒng)對“目標(biāo)合法性”的判斷依據(jù)多源于概率模型而非證據(jù)鏈條，這直接沖擊了《日內(nèi)瓦公約》中關(guān)于區(qū)分原則（Distinction）與比例原則（Proportionality）的核心價值，在國際上引發(fā)了諸多爭議和聲討。

在很多人印象里，俄羅斯是僅次于美國的軍事強國，但俄烏戰(zhàn)爭把俄羅斯拉下了神壇。至少從俄烏戰(zhàn)爭中雙方對人工智能的開發(fā)利用看，俄羅斯的整體表現(xiàn)似乎不如烏克蘭。俄羅斯主要依賴傳統(tǒng)的軍工體系，聚焦于裝備體系內(nèi)集成、科研驅(qū)動與國防主導(dǎo)研發(fā)。烏克蘭則充分利用民間活躍的科技力量，與200多家本土科技企業(yè)建立了臨時合作機制，直接將初創(chuàng)公司工程師派駐前線旅團，與作戰(zhàn)部隊協(xié)同開發(fā)AI識別系統(tǒng)與火控軟件。前線士兵的反饋可在1–2天內(nèi)回傳技術(shù)團隊，推動軟件每日迭代。這種“24小時打包上線-72小時實戰(zhàn)驗證”的速度，是常規(guī)軍工體系難以比擬的。俄烏兩國對人工智能進行軍事開發(fā)和利用的兩種模式各有優(yōu)劣，相比之下，實踐證明烏方的模式似乎更靈活、實用、有效。當(dāng)然了，如果能夠把俄烏兩國兩種模式的優(yōu)點結(jié)合起來，效果無疑會更好。

人工智能是隨著ChatGPT于2022年底首次發(fā)布才真正火起來的，而DeepSeek等后續(xù)人工智能產(chǎn)品扎堆問世又“火上澆油”了一把，使人工智能市場的供需都更旺了。就人工智能的軍事運用而言，其實早在2017年就已經(jīng)顯示出了其廣闊的前景。2017年8月至2018年12月，美軍在敘利亞使用帶有Maven人工智能系統(tǒng)（注：該AI系統(tǒng)由美國國防部于2017年正式啟動，旨在通過人工智能手段，輔助處理無人機收集的大量視頻影像數(shù)據(jù)，從而自動識別敵方人員、車輛、武器與活動跡象）的MQ-9無人機執(zhí)行了超過11,000小時的飛行任務(wù)，其中約有38%的目標(biāo)識別與打擊建議由AI系統(tǒng)首次提出，最終確認命中率（Hit Rate）達84.3%，高于傳統(tǒng)人工情報分析指引的平均命中率（約71%）。

8年過去了，美國在人工智能的軍事開發(fā)和利用上做得怎么樣呢？“述策”團隊以研究美軍為主，而且未來我國軍事解決臺灣問題時美國有軍事干預(yù)的可能，因此“述策”團隊專門研究了美國對人工智能的軍事開發(fā)和利用，策劃完成了4萬字的報告《美軍人工智能政策及發(fā)展應(yīng)用調(diào)研報告》。

ChatGPT發(fā)布后，引無數(shù)人追捧，似乎美國在人工智能領(lǐng)域又一馬當(dāng)先了。后來，中國的DeepSeek橫空出世，而且研發(fā)成本低得多，又讓很多國人熱血沸騰，覺得美國的人工智能也沒什么了不起。再加上美國近年來沒有打仗，在戰(zhàn)場上運用人工智能最出風(fēng)頭的是以色列和烏克蘭，以致于有人認為美國在人工智能的軍事開發(fā)和利用上不行了。

對此，我們不能極端，而應(yīng)該客觀視之理性對之。盡管在臺前出風(fēng)頭的是以色列和烏克蘭，但其背后大概率離不開美國的技術(shù)支持。例言之，以色列曾開發(fā)過一款人工智能武器HARPY無人機，其名字取自希臘神話中的鳥身女妖哈耳庇厄（Harpy），它可以從卡車上發(fā)射的，對雷達系統(tǒng)進行自主攻擊，被稱為“雷達殺手”。1994年，該型無人機以5500萬美元的價格賣給中國。2004年，該型無人機運回以色列進行升級，而美國則趁機搗亂，以該人工智能武器含有美國技術(shù)為借口，要求以色列扣住無人機，不準(zhǔn)出售給中國。最后，以色列將該型無人機原樣歸還了中國，沒有進行升級。

美國的人工智能系統(tǒng)Project Maven

以山姆大叔的行事風(fēng)格，一向不允許其他國家在高科技尤其是軍事科技上超過自己，加上美國對烏克蘭和以色列都提供了包括技術(shù)等方面的大力支持。由此大致可以研判，美國在人工智能的軍事開發(fā)和利用上不會差，就算暫時落后也有能力后發(fā)先至，其武器庫中甚至可能擁有超過目前在俄烏戰(zhàn)場和以哈沖突中大出風(fēng)頭的人工智能系統(tǒng)，只是沒有公開不為人知而已。可以確定的是，早在2022年，美國五角大樓就已經(jīng)在推進JADC2系統(tǒng)（聯(lián)合全域指揮與控制），并將人工智能嵌入多域戰(zhàn)場的實時決策機制之中。

“述策”團隊自主策劃完成的報告《人工智能軍事運用案例解析——以俄烏戰(zhàn)爭和以哈沖突為主》共6萬余字，主要分四個部分：一、俄烏戰(zhàn)爭中AI應(yīng)用的案例分析；二、以哈沖突中AI技術(shù)運用的案例分析；三、其他軍事沖突中運用AI技術(shù)的案例分析；四、總體評估與對策建議。在本報告中，重要的信息和數(shù)據(jù)都用腳注形式注明了出處（腳注約180多處）。該報告目錄如下——

目錄1

目錄2

目錄3

目錄4