**摘要：**具身智能体指能够根据指令完成某种或多种任务并且具备与物理环境交互能力的智能实体。其在服务机器人、智能教育、辅助医疗等领域具有巨大的潜在应用，是实现通用机器人的重要途径之一。随着多模态大模型的发展，具身智能体具备了更强的语言理解、推理判断和环境感知能力，极大地推动了该领域的发展。近年来，具身智能体领域涌现出许多优秀的研究工作，但缺乏系统的调查评述。为了帮助研究者更全面地了解这一领域，对具身智能体的研究进行了深入调研与展望。首先，介绍了多模态大模型，其次回顾了常用数据集和用于构建具身智能体的物理载体。然后，回顾了具身智能体的3个关键研究方向：具身大模型、高级任务规划和低级动作控制。最后，总结了具身智能体领域面临的挑战和存在的局限性，并展望了未来的发展方向。该综述为研究者提供了有价值的参考，旨在促进具身智能体领域的进一步发展与创新。 **关键词：**具身智能体，多模态大模型，机器人，视觉语言模型，具身智能
基于多模态大模型的具身智能体研究进展与展望
论文作者包括来自上海交通大学的朱家琛、芮仁婷、单榕、郑琮珉、西云佳、林江浩、刘卫文、俞勇、张伟楠，以及华为诺亚研究所的朱梦辉、陈渤、唐睿明。 本文第一作者是朱家琛，上海交通大学博士生，主要研究兴趣集中在大模型推理，个性化 Agent。本文通讯作者是张伟楠，上海交通大学教授，研究方向包含强化学习、数据科学、机器人控制、推荐搜索等。 自从 Transformer 问世，NLP 领域发生了颠覆性变化。大语言模型极大提升了文本理解与生成能力，成为现代 AI 系统的基础。而今，AI 正不断向前，具备自主决策和复杂交互能力的新一代 AI Agent 也正加速崛起。 不同于以往只会对话的 LLM 机器人，AI Agent 能够接入互联网、调用各类 API，还能根据真实环境反馈灵活调整策略。AI Agent 因此具备了感知环境和自主决策的能力，已经突破了传统 “问答模式” 的限制，能够主动执行任务、应对各种复杂场景，真正成为用户身边可靠的智能助手。 在这股 AI Agent 浪潮中，每个人都可以有属于自己的 AI Agent。而如何衡量自己的 AI Agent 是否足够强大呢？海量的 Agent 评测方式层出不穷，你是否挑得眼花缭乱？如何在这千军万马中挑选出最适合你的测评方式呢？作为 AI Agent 的开发者，你是否也在思考该从哪个角度来提升你的 “秘密武器”，在这场激烈的 AI Agent 大战中脱颖而出？ 因此，这引出了一个顺理成章的问题： AI Agent 到底和传统聊天机器人有何本质区别？又该如何科学评测 AI Agent？
论文标题：Evolutionary Perspectives on the Evaluation of LLM-Based AI Agents: A Comprehensive Survey * 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.11102
一、从 LLM Chatbot 到 AI Agent
论文指出，AI Agent 的出现是 AI 发展的新阶段。它们不仅仅回复人类对话，还具备了五个维度的进化：
- 复杂环境：Agent 不再局限于单一对话场景，可以与代码库、网页、操作系统、移动端、科学实验等各类环境交互。
- 多源指令：Agent 不只接收人工输入，还能结合自我反思、智能体协作等多源指令。
- 动态反馈：Agent 运行于连续多样的反馈环境，可基于指标、奖励等动态反馈持续优化自身能力，不再局限于被动对话纠正。
- 多模态：Agent 拥有跨模态处理能力，能理解文本、视觉、听觉等多种数据。
- 高级能力：随着外部环境复杂化，Agent 具备了复杂规划、持久记忆、自主推理等能力，实现从被动响应到自主执行的跃迁。
图 1：AI Agent 与 LLM Chatbot 演化的五个维度。
LLM Chatbot 向 AI Agent 的演进，背后主要受两方面推动：一是外部环境的日益复杂，二是内部能力的不断提升。复杂的外部环境促使 Agent 不断成长，而 Agent 能力的提升又推动人们去探索更具挑战性的应用场景。正是这种内外循环、相互促进，成为现代 AI Agent 加速进化的根本动力。因此，论文的总体框架如图 2 所示：我们系统梳理了现有 AI Agent 评测基准，提出 “环境 - 能力” 两方面的分类学。随后进行趋势讨论，对 Agent 评测方法演化趋势的讨论，涉及环境角度，Agent 角度，评估者角度，指标角度，并最终提出基准选择的方法论。
图 2：论文框架总览
二、评测框架与基准盘点 面对 Agent 能力的指数级扩展，原有的聊天机器人评测方法已无法胜任。论文系统梳理了现有 AI Agent 评测基准，提出 “环境 - 能力” 两方面的分类：
- 环境维度：细分为代码、网页、操作系统、移动端、科学、游戏等环境。
- 能力维度：涵盖规划、自我反省、交互、记忆等高级能力。 针对每种环境与能力，论文整理了当前最具代表性的评测基准，并梳理出一套 “实用属性表”，帮助研究者在眼花缭乱的 benchmark 中挑选符合要求的。 以表 1 为例，我们列出了我们认为最重要的属性：真实性，离线 / 在线，评测者，输入模态，主要挑战。并将所有 web 环境的基准归到这些属性中。
表 1：Web 环境下的 Agent 基准以及其各类属性
三、AI Agent 评测方法的进化趋势
图 3：AI Agent 评测未来演化的四个视角。 论文深刻总结了 AI Agent 评测方法的未来趋势，不再只是 “比谁答得对”，而是从四个关键视角全面升级：
- 环境视角：从单模态到多模态、从静态到动态、从少状态到多状态。 最初，Agent 评测只围绕文本展开，如今则逐渐扩展到图片、音频、视频等多种信息形式。静态的数据集已经不能满足需求，动态、实时更新的真实环境成为新常态。同时，评测方式也在转变，开始关注智能体在连续任务过程中的表现和调整，而不再只看最终结果。
- 智能体视角：从单 Agent 到多 Agent、从单轮到多轮互动。 新一代评测不仅关注单个 Agent 的能力，更重视多个 Agent 间的协作与博弈。与此同时，任务由简单的一问一答，演化为多轮对话、持续推理和复杂任务链，考验 Agent 的全局规划与长期记忆。
- 评测者视角：从人工到 AI 自动评测、从通用到个性化。 AI 不再只是被动接受人类评分，越来越多的 Agent 可以自动评判同行，实现规模化、自主化评测。同时，未来的评测将更加关注个性化，衡量 Agent 是否能针对不同用户给出个性化的服务。
- 指标视角：从粗粒度到细粒度，从关注正确率到关注效率、安全与社会价值。 单一的正确率已无法反映 Agent 真实能力。未来评测更强调任务效率、细粒度决策的质量、安全性和伦理性，比如防止误操作、保障用户利益、促进社会善意等。
四、行动指南： 如何选择合适的 Agent 评测基准 面对 AI Agent 的快速发展，论文围绕 “如何用演化视角系统评估 AI Agent” 这一核心问题，提出了一套二阶段的基准选择方法论： 第一阶段：从当下出发。 根据实际任务环境和 Agent 能力，先锁定对应的环境和能力分类（图 2），从属性表（表 1）中精准匹配最适用的评测基准。例如，开发者 Z 开发了能预订航班和酒店的 Agent，应优先考虑 Web 环境和交互能力，选用如 WebVoyager 和 ComplexFuncBench 等基准进行测试。 第二阶段：为未来考虑。 结合评测进化趋势（图 3），开发者 Z 应持续关注环境变化、多模态挑战和社会价值等新维度。随着产品商业化，适时引入动态环境（如 BFCL）、安全性（如 ST WebAgentBench）和个性化（如 PeToolBench）等多样化评测基准，确保 Agent 持续优化与进化。
结语 AI Agent 正在从 “会对话” 进化为 “会行动”，推动人工智能迈向更智能、更自主、更有价值的下一个时代。而如何科学评测 AI Agent，是驱动这一切的关键。如果读者你也关心如何评测新颖的 AI Agent，我们的综述值得一读。
CVPR2025 | ODE：多模态大语言模型幻觉的开集动态评估框架
作者: 涂雅涵、胡锐、桑基韬 论文链接: https://cvpr.thecvf.com/virtual/2025/poster/33160 论文代码: https://github.com/Iridescent-y/ODE
01
研究背景 多模态大语言模型(MLLMs)在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，但“幻觉”问题始终存在——模型会生成看似合理却与图像内容不符的回答。评估MLLMs中的幻觉对于提高模型可靠性和实际应用至关重要。 先前的研究提出了各种基准来评估MLLMs中的幻觉，重点关注不同类型（例如，存在性幻觉和关系性幻觉）或不同难度级别）。但这些基准普遍存在静态局限性：依赖固定测试数据与有限分布，易引发数据污染风险（即测试数据与训练数据重叠导致性能虚高）。例如，本研究发现：在相同语义分布下，模型在COCO2014子集上的表现显著优于最新互联网图像（图1），表明COCO数据可能已在训练中被记忆，导致评估结果失真。
图1：闭集与开集评估方法在多模态大语言模型（MLLMs）中的对比研究表明，开集测试能有效降低数据污染，并为幻觉率评估提供更可靠的衡量依据。 最近研究强调了大语言模型（LLMs）中的数据污染问题。尽管已有工作引入动态评估应对（如DyVal基于有向无环图合成样本，MSTemp重构SST-2数据集样本），但其领域限定，且缺乏针对MLLMs的防污染评估方案。 我们认为，有效的评估基准应该是开放集的，这意味着评估数据在样本和分布级别上对模型都是新颖的。受 LLM 领域污染研究的启发，同时结合多模态模型的特性，本文提出开放集动态评估协议ODE，并具有以下三点特征：（1）确保新数据集在广泛分布上的OOD评估，而非对现有数据集的改写；（2）跨不同模态的动态样本生成；以及（3）从概念粒度到属性粒度再到分布粒度的多层级动态结构。基于这些特征，本文引入了开放集动态评估 (ODE) 协议。 ODE 自动生成数据以评估 MLLM 中的对象幻觉（存在级别与属性级别）。 02
方法介绍
ODE通过四步流程动态生成评估数据：图结构建模真实场景、视觉语义信息的构建、图像生成与过滤、结构化查询设计。
图2：开集动态评估协议的工作流程包括构建图结构并基于该图生成测试样本，具体分为四个步骤。 图结构概念建模： 构建加权图 G=(V,A,E,W)抽象现实场景： ·节点V**：从大规模数据集提取的对象概念（如“猫”、“草地”），区分为实体级与环境级； ·属性A：描述对象的状态、动作、数量等特征； ·边权W：**基于概念共现频率刻画语义关联（如“桌子”与“椅子”的高频共现）。 动态语义场景生成：
基于图结构，依据边权（共现关联程度）的不同，设计四类分布标准抽取概念进行组合，覆盖从高频到虚构的语义关联：高频共现Standard、长尾分布Long-tail**、随机组合Random****、虚构组合Fictional**。在测试集设计中，视觉信息包括所提取到的两个主要的对象概念及其属性（也可能没有特定的属性），并以“实体+实体”、“实体+环境”两种组合方式呈现。****
图3：四种分布样本示例。 高质量图像生成与过滤：
为避免模型接触过测试数据，采用文本到图像模型（如 FLUX.1-dev）生成测试图像。通过正向提示（如"clear entity"）与负向提示（如"bad anatomy"）优化生成质量，动态调整 prompt 、多次生成避免噪声。基于开放词汇检测模型过滤低置信度样本（实体检测置信度<0.65被丢弃），确保评估数据的可靠性。 结构化查询设计：
设计自动化提示模板评估多维度幻觉： 生成任务：“请描述此图像”，检测模型生成内容的真实性； 判别任务：
·存在性：“图片中存在{对象}吗？” ·属性：“图片中的{对象}处于{状态}吗？/执行{动作}吗？/数量为{数量}吗？” ·反事实查询：如“是否存在{虚构对象}？”，检测存在性/属性虚构倾向 03
评估实验
**
**
合成图像有效性验证
**
**
**对比实验：**相同概念下，**模型在COCO数据表现 > 互联网来源最新图像 ≈ ODE合成图像****→ **某些模型潜在数据污染，合成图像与真实图像评估结果近似。
图4：评估效果对比 ****
图5：图像特征可视化 **特征空间对齐：人为构造数据污染，三类图像特征（基于详细语义描述生成的图像、受污染图像以及未污染真实图像）的可视化分析表明受污染图像形成异常分布，而合成图像与未污染真实图像高度对齐。验证其评估可靠性。
**
幻觉评估分析
在 Standard、Long-tail、Random、Fictional 四种分布下对 8 种 MLLMs 评估，发现静态基准测试与ODE性能之间的不一致性、分布鲁棒性差异**、任务与属性对语义理解的不同适应程度等现象。******
图6：评估结果概览****
动态更新的迭代评估
ODE支持动态更新的benchmark评估机制。更新形式包括引入新的目标概念组合、属性变换，以及更新图的底层知识库，加入更多的物体类别及其关系。文本-图像模型的灵活选择也可以进一步防止风格过拟合，通过多次评估取均值可降低随机性。这种定期更新机制使得benchmark能够覆盖更广泛的分布场景，确保模型评估结果的准确性和全面性。
图7：模型在两个数据集上的生成式与判别式任务（对象存在性幻觉）性能对比，并展示数据集间的差异值 04
框架应用 * 幻觉倾向分析与诊断
针对评估结果构建概念-幻觉频率矩阵并聚类，可定位模型弱点，为针对性优化提供方向。
图8：幻觉分析聚类示例 * 领域特定场景的幻觉检测
ODE 可定制化生成稀有概念组合，填补特定领域现有数据集的局限性（如分布狭窄和样本量小导致对罕见或复杂场景的适应性不足）
图9：ODE在交通运输领域构建的稀有分布样本示例。 * 模型微调优化
结果显示利用 ODE 生成的多样化样本进行模型微调，能缓解幻觉问题。
图10：生成式任务性能对比
图11：判别式任务性能对比 05
总结
ODE 通过开集动态评估协议，首次解决 MLLMs 物体幻觉评估中的数据污染问题，为 MLLMs 的幻觉研究提供了更可靠的基准。其生成的多样化样本与迭代评估能力不仅揭示了模型真实能力边界，还为模型微调与领域适配提供方案。
E N D 文案：涂雅涵 排版：辛梓源 责任编辑：桑基韬、黄晓雯
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种主要的学习范式，专用于求解序贯决策问题，已在多个领域取得突破性进展，从围棋博弈到核聚变控制，再到使大型语言模型对齐人类意图。在本论文中，我们提出了若干具有理论保障的原则化强化学习算法。 首先，我们研究多智能体强化学习（multi-agent RL），即多个决策者在马尔可夫（随机）博弈的标准框架下进行交互，每个智能体可能拥有不同的奖励函数。我们为学习马尔可夫博弈中各种类型的均衡解构建了一整套具备样本效率的算法，尤其适用于需要探索的环境。 其次，我们考虑部分可观测强化学习（partially observable RL），即决策者对系统状态的信息不完备。与传统观点认为部分可观测强化学习本质上不可求解不同，我们识别出一个简单且实用的条件——可观测条件（observable condition），在该条件下，一类丰富的部分可观测模型可以在样本效率上实现可解性。这些模型包括部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）、部分可观测马尔可夫博弈（POMG），以及预测状态表示（predictive state representations）。 最后，我们转向函数逼近下的强化学习，这是当前解决大规模状态-动作空间决策任务最广泛使用的方法论。我们提出了两个简单且通用的算法，分别将经典的拟合Q迭代（Fitted Q-Iteration）与最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）结合“面对不确定性的乐观性”原则，从而优雅地统一解决了大多数函数逼近场景中的强化学习问题。
摘要—对通用人工智能（AGI）的追求使具身智能成为机器人研究的前沿课题。具身智能关注的是能够在物理世界中感知、推理并行动的智能体。要实现鲁棒的具身智能，不仅需要先进的感知与控制能力，还需具备将抽象认知扎根于现实交互中的能力。在这一过程中，两项基础技术——物理模拟器与世界模型——已成为关键推动力量。物理模拟器为训练与评估机器人智能体提供了可控、高保真度的环境，使复杂行为的开发变得安全而高效。相比之下，世界模型为机器人赋予了对环境的内部表示能力，从而使其能够进行预测性规划和超越直接感知的自适应决策。本文系统回顾了近年来通过物理模拟器与世界模型融合学习具身智能的研究进展。我们分析了这两者在提升智能体自主性、适应性与泛化能力方面的互补作用，并探讨了外部模拟与内部建模之间的协同关系，如何推动从模拟训练走向真实部署的跨越。通过整合当前的研究成果与开放问题，本文旨在为构建更强大、更具泛化能力的具身智能系统提供全面的视角。我们还维护了一个持续更新的文献与开源项目仓库，地址为：
https://github.com/NJU3DV-LoongGroup/Embodied-World-Models-Survey。 关键词—具身智能，世界模型，物理模拟器，自动驾驶，机器人学习
1 引言
**1.1 概述
随着人工智能 [1][2] 与机器人技术 [3][4] 的快速发展，智能体与物理世界的交互日益成为研究的核心焦点。通用人工智能（AGI）——即能在多样领域中匹敌甚至超越人类认知能力的系统——的追求，提出了一个关键问题：如何将抽象推理能力扎根于对现实世界的理解与行动之中？
智能机器人作为具身智能体，正在成为通往 AGI 的重要媒介，它们为计算智能与真实环境交互之间架起了物理桥梁。不同于仅在符号或数字数据上运作的“非具身”智能系统，具身智能强调通过与环境的物理交互来实现感知、行动与认知的结合。这一范式使机器人能够在任务执行过程中持续根据来自物理世界的反馈调整其行为与认知，从而使机器人不再只是人工智能的一个应用场景，而是通向通用智能的关键组成部分。 具身智能的意义远不止于完成物理任务。借助对物理身体的感知与行动 [5]，机器人可以通过持续交互实现稳健的经验学习、假设检验与策略优化。这种对感知输入、运动控制和认知处理的闭环整合，构成了真正自主性与适应性的基础，使机器人能够更类人地推理与响应世界 [6]。
随着智能机器人在现实世界中的广泛部署，例如老年照护 [7]、医疗辅助 [8]、灾害救援 [9] 和教育 [10] 等场景，它们在动态不确定环境中自主、安全运行的能力变得尤为关键。然而，应用场景的多样性与技术进步的高速演化，使得亟需建立一个系统性框架来评估与比较机器人能力。建立一个科学合理的机器人智能分级系统，不仅有助于明确技术发展路线，也为监管、安全评估与伦理部署提供了关键指导。 为应对这一需求，近期研究探索了多种机器人能力量化框架，如 DARPA 机器人挑战赛的评估机制 [11]、服务机器人安全标准 ISO 13482 [12]，以及关于自主等级的评述 [13][14]。尽管如此，仍缺乏一个能够综合智能认知、自主行为与社会交互维度的完整分级体系。
在本研究中，我们提出了一个针对智能机器人的能力分级模型，系统地定义了从基础机械执行到高级完全自主社会智能的五个等级（IR-L0 至 IR-L4）。该分级体系涵盖自主性、任务处理能力、环境适应能力与社会认知等关键维度，旨在为智能机器人的技术演进提供统一的评估与指导框架。 推动机器人实现智能行为的核心技术包括两个方面：物理模拟器与世界模型。二者在提升机器人控制能力与扩展潜能方面发挥着关键作用。Gazebo [15]、MuJoCo [16] 等模拟器可对物理世界进行显式建模，提供可控环境，使机器人在部署前能够进行训练、测试与行为调优。这些模拟器如同训练场，帮助机器人在避免高昂代价与现实风险的前提下实现行为预测与优化。 与此不同，世界模型则为机器人提供了环境的内部表征，使其能够在自身认知框架中进行模拟、预测与规划。按照 NVIDIA 的定义，世界模型是“理解真实世界动态（包括物理和空间属性）的生成式 AI 模型” [17]。这一概念因 Ha 和 Schmidhuber 的开创性研究 [18] 而受到广泛关注，该研究展示了智能体如何学习紧凑的环境表征以进行内部规划。 模拟器与世界模型之间的协同作用能够增强机器人在多种场景下的自主性、适应性与任务性能。本文将探讨机器人控制算法、模拟器与世界模型之间的互动机制。通过分析模拟器如何提供结构化外部环境以训练智能体，以及世界模型如何构建内部表征以实现更具适应性的决策，我们旨在全面阐述这些组件如何协同提升智能机器人的能力。
**1.2 覆盖范围与贡献
覆盖范围。 本综述全面分析了机器人控制算法、模拟器与世界模型之间的相互关系，重点关注 2018 年至 2025 年的最新进展。内容涵盖了传统基于物理的模拟器与新兴的世界模型，重点突出其在自动驾驶与机器人系统中的应用。 本综述不同于现有文献，后者通常聚焦于单一组件（如机器人模拟器 [19]–[21] 或世界模型 [22]–[24]），而本研究则系统地探讨了物理模拟器与世界模型在推动具身智能发展过程中的协同作用，揭示它们在智能机器人发展中的互补角色。 主要贡献：
智能机器人能力分级标准： 提出一个涵盖自主性、任务处理能力、环境适应能力与社会认知能力四个关键维度的五级能力分级体系（IR-L0 至 IR-L4）。 * 机器人学习技术分析： 系统回顾智能机器人在腿式运动（如双足行走、摔倒恢复）、操作控制（如灵巧操作、双手协调）与人机交互（如认知协作、社会嵌入）方面的最新技术进展。 * 主流物理模拟器分析： 全面对比 Webots、Gazebo、MuJoCo、Isaac Gym/Sim/Lab 等主流模拟器的物理仿真能力、渲染质量与传感器支持能力。 * 世界模型的最新进展： 首先回顾世界模型的代表性架构及其潜在作用，例如作为可控模拟器、动态建模器与奖励模型在具身智能中的应用。进一步探讨专为自动驾驶与关节型机器人设计的最新世界模型方案。
**1.3 结构概览
论文结构如图 2 所示，具体安排如下： * 第 1 节： 引出具身智能的重要性，并阐述物理模拟器与世界模型在其中的作用。 * 第 2 节： 提出一套完整的智能机器人能力分级体系。
第 2.1 节：分级标准 * 第 2.2 节：分级影响因素 * 第 2.3 节：分级定义 * 第 3 节： 回顾机器人在移动性、操作性与人机交互方面的任务能力进展。
第 3.1 节：相关机器人技术 * 第 3.2 节：机器人运动能力 * 第 3.3 节：机器人操作能力 * 第 3.4 节：人机交互能力 * 第 4 节： 讨论主流模拟器在机器人研究中的优缺点。
第 4.1 节：主流模拟器综述 * 第 4.2 节：物理仿真能力 * 第 4.3 节：渲染能力 * 第 4.4 节：传感器与关节组件支持 * 第 4.5 节：讨论与未来展望 * 第 5 节： 介绍世界模型的代表性架构与核心作用。
第 5.1 节：世界模型架构 * 第 5.2 节：世界模型的核心功能 * 第 6 节： 探讨世界模型在自动驾驶与关节型机器人中的应用与挑战。
第 6.1 节：用于自动驾驶的世界模型 * 第 6.2 节：用于关节型机器人的世界模型 * 第 6.3 节：挑战与未来方向
数个世纪以来，步兵进攻总是始于震耳欲聋的枪炮轰鸣。然而当今的许多交火行动，却由无人机率先发起。
如今步兵有效接战目标的能力，已不再受限于士兵的肉眼视距。尽管迫击炮、反坦克导弹、单兵火箭筒和高抛角榴弹发射器等武器系统显著延伸了交战距离，但仍需士兵在武器系统旁操作或依赖前方观察员发现、锁定并协调有效火力。无人机赋能步兵的核心突破，在于将传感器与打击单元融合为远程操控的一体化平台。关键性变革在于：步兵或前方观察员无需亲临武器阵地或目标区域——这不仅改变了交战几何形态，更重构了风险计算模式与步兵编队的战术灵活性。无人机赋能大幅拓展了接触距离，使作战范围远超可视极限。这项轻松覆盖20公里的新型侦察能力，实现了杀伤链的分布式管理，彻底改变了战术机动部队与火力支援的传统关系。
班排级单位现在能自主实施大范围侦察并启动打击。曾经由更高级指挥部垄断的"看见即摧毁"能力，如今已实现基层化装备。
正如间接火力使步兵具备了超越机枪射程的打击能力，无人机应用正从根本上改变步兵的武力运用方式。过去只能控制数百米交火区的排级单位，如今可影响原先需要营级兵力才能覆盖的十几英里区域。机械化合成作战主导了上世纪战场，而在新时代，将战术体系与己方阵地上空的无人机空域相融合的能力，其重要性即使不超越前者，也必将与之并驾齐驱。
近岸空域：新型关键战场
曾被认为与小队战术无关的战场上方1000英尺空域，如今构成了"近岸空域"（air littoral）这一新概念。在乌克兰及其他战场，获取并掌控低空战场空间对最基础的战场活动都日益关键。
首要原因在于近岸空域控制权直接影响近距作战主动权。用于监视和/或游荡弹药的无人机可迅速转为目标指示平台。当与火力结合时，这些系统的持续监视能力使低阶战术单位能实施远超现有直瞄武器射程的战场掌控。
现代安全专家需深刻理解此变革的深远影响：无人机融入步兵编队（下至班组层级）正扁平化传统指挥控制杀伤链——使排级单位具备争夺近岸空域的能力。部队机动、集结区域、指挥控制节点及后勤保障能力一旦被更高级指挥部的情报监视侦察（ISR）资产发现，便长期面临炮火打击威胁。当今变化不在于脆弱性本身，而在于谁能观察、瞄准并利用这种脆弱性。如今，曾依赖营旅级协调的排级单位可直接识别、追踪并打击目标。这种排级乃至班组级新型能力，极大压缩了实施火力打击所需的时间、协调层级及地理限制。曾经视野受限的排级单位，如今能塑造数英里外的战场态势。
这是可见即掌控、掌控即存活的战场。
丧失近岸空域控制权的部队将暴露于敌方火力下，并在接敌前便丧失战斗力。传统杀伤区存在于步枪与机枪最大有效射程内，而今日的交战包线已扩展至无人机可观测的每寸空间。
从无人机班组到刺刀无人机
应对此挑战的一种方案是将常规步兵排重组为两个步枪班、一个武器班和一个无人机班。配备四架大型无人机的无人机班可承担侦察、猎杀、反无人机及火力协调等职能。此构想仍具价值，但未来步兵作战或需更深入变革。
当今排级单位的打击能力，日益取决于其能在近岸空域部署的空中传感器数量——这决定了其抢占制空视野并在敌方反应前发动打击的能力。正如西班牙大方阵（Spanish tercios）从密集长矛阵型演变为精干火力单元，现代步兵或需考虑列装分布式传感器-射手集群。现代步兵力量应确保无人机能力下沉至最低层级：或许每名士兵都应配备无人机，每名步枪手都应成为无人机操作员。
目前第一人称视角（FPV）无人机产能大幅提升。可推行以下方案：从排长到步枪兵，每名步兵携带可快速部署的轻型"刺刀无人机"——这种数秒内即可升空的轻型侦察器，能大幅延伸士兵的即时视距。步枪兵借助"刺刀无人机"可扫描屋顶、窥探墙后、清剿战壕或侦测山谷伏击。若在机腹加挂手雷、C4炸药或聚能装药，它便不仅是侦察器，更是杀戮兵器。这种新型杀伤潜力已令上层迫切希望将此类装备列装部队。
在新型战场空间：飞得更多则看得更多，看得更多则打击更快，打击更快则生存更久。 每个步兵排还需考虑配备建制化近岸空域防御能力及反无人机专用装备。
这不仅是装备更新问题，更需训练步兵理解这种新型暴力工具。运用无人机应如同在交火初期混乱时刻本能还击般自然。若获得充分装备、指挥与训练，这些分散式合成小型步兵-航空传感器-打击群组，如今能独立实施传统上仅能由空中力量或炮兵达成的火力打击。
夺取近岸空域主导权
数十年来，步兵作战遵循着熟悉的节奏。美军老兵观看伊拉克或阿富汗战事时能即刻辨识那些场景：接敌班组在巷道与灌溉渠间机动，依托墙壁巨石掩护，组成射击线等待炮火或空中支援创造进攻条件。尽管武器与通信技术革新，地面作战本质仍未改变——受制于地形、人眼视距及人类移动节奏。
但这种节奏或许正在改变。
未来步兵作战应如当前俄乌军队班排级行动般，在既独立又互联的阶段中展开，重塑地面作战形态。新型交火始于空中而非地面。
阶段一：创造己方无人机升空条件并掌控近岸空域
无人机赋能作战的第一步始于掌控排级单位上方对抗空域的制空权，而非地面行动。无人机班组需配属便携式反无人机武器（电子战干扰器、霰弹枪、拦截网和诱饵系统），依托这些系统确保多个分散发射点安全。士兵需精通无人机紧急发射程序以应对敌无人机接触。排级单位还须制定协调机制，确保无人机操作员规避飞行路径与目标冲突。
发射点安全后，首波升空的侦察平台将与猎杀无人机协同展开扇形搜索，识别战场敌无人机。一经发现，猎杀无人机将立即实施打击。前沿无人机分队则持续保持警戒，准备应对敌无人机反击。
成功掌控此层战场空间的排级单位，将在夺取主动权与创造接敌条件方面获得显著优势。失败则意味着放任敌侦察-打击体系集中火力摧毁己方部队，甚至使其无法与敌地面部队接触。
阶段二：定位打击敌步兵力量
掌控近岸空域后，无人机转向人员目标：侦察平台开始标记敌步兵、武器系统、指挥节点及补给点坐标；游荡弹药与第一人称视角（FPV）无人机将撞击机枪组、在建筑物内引爆、打击暴露班组；无人机同时为迫击炮、火炮或导弹攻击提供坐标。己方操作员持续搜寻敌无人机操作手，预留平台在其发射前实施摧毁。
这是消耗阶段——敌作战体系在己方步兵排目视接触前便已瓦解。
阶段三：支援步兵机动接敌
当敌防御体系瓦解且地形完成测绘后，步兵排开始推进。此时步枪手的传统任务启动：机动、压制、夺控。但无人机赋能步兵的战场态势感知能力远超以往——每条巷道、树线、屋顶均经空中侦察。无人机警戒覆盖侧翼、监控山脊线、实时识别目标。跃进掩护（bounding overwatch）演变为立体协作战术：地面火力组与空中无人机共舞。
人类仍是终结战斗的力量，但如今他们在"空中之眼"掩护下行动——其中多架无人机搭载各类武器，随时响应召唤实施打击。
阶段四：目标区肃清、巩固与空中追击
夺控目标后，无人机持续升空警戒：扫描反扑迹象、巩固阶段提供监视、追击撤退之敌。追击不再因墙壁、树线或人员疲惫终止，而是延伸至数公里外。撤退敌军虽脱离直射火力范围，仍持续面临无人机打击风险。无人机追击无需代价高昂的人力追击，加速扩大敌溃败战果，可能再现海湾战争后未见的战术级"死亡公路"。
阶段五：持续保障、警戒与空域控制
目标区巩固后，无人机仍保持升空：医护兵救治伤员时，指挥官实施重组；连营级无人机协助补给与伤员后送。同时无人机持续巡航——随时引导火力、探测增援、阻止敌无人机重返
重写步兵作战手册
步兵作战似乎已进入新时代：打击敌人不再依赖肉眼视距，排级控制范围不再以米计量而是延伸至数英里。曾专属于前方观察员、攻击直升机及高级指挥部的职能，如今掌握在步枪班与基层指挥官手中。配备无人机的步兵排作战空间已演化为三维战场，其影响范围远超传统地面部队极限。需注意这一变革不仅是技术革新，更需伴随作战条令的演进。
不变的核心使命
步兵根本任务始终如一：通过火力与机动接敌歼敌，以直射火力击退进攻，通过近战与反击夺取地域。从丛林、城市、沙漠到山地，这一使命历经考验，亦将延续至无人机时代。地面部队仍需精研火力指挥、机枪压制与迫击炮协同。从诺曼底到摩苏尔再到库纳尔，用鲜血淬炼的传统战斗操练（如Battle Drill 1A）形成的肌肉记忆不可废弃——当无人机耗尽时，这些技能仍是保命根本。然而这些操练方法必须进化，以适应无人机融入战场的新现实。
三维战场新法则
第一人称视角（FPV）无人机不仅是工具，更催生新型战争形态：每个步兵班成为传感器-射手节点，每个步兵排构成精确打击网络，每道山脊、屋顶与树林线皆可在数秒内完成侦察扫描或打击。在此新战场，视距不再构成限制亦不提供庇护。步兵作战的这一新现实要求对条令进行重大修订。
新基础操练构想
步兵或需从基础操练重构开始。以"徒步遭遇直射火力应对操练"（Battle Drill 1A）为例：现行条令要求班组还击、寻找掩体、机动歼敌。而无人机集成部队可能需要新增并行行动程序：在火力压制下部署侦察无人机，从空中识别敌阵地位置，引导游荡弹药与间接火力实施打击。掌握近战的这一新维度，将显著提升部队生存能力与杀伤效能。
人机协同新形态
未来步兵排或将编配无人机分队，与其并肩作战、共同承受伤亡、依托其夺取胜利。正如训练士兵射击、机动与生存，如今也需训练机器具备同等能力。新的操练、编组与本能反应——不仅针对士兵，也面向战场悬停的金属战士。
胜败关键
胜利将属于那些将无人系统融入战术思维核心的军队——不仅是配发无人机，更要重写作战条令。若二十世纪步兵战由堑壕、机枪与机械化定义，那么新世纪的形态将由低空战场决定。未来属于能在近岸空域作战并取胜的力量。
参考来源：warontherocks
士兵与作战物资在战场空间内的机动对军事行动成功至关重要。掌握道路网络状况可确保车辆安全高效通行。本研究聚焦利用三维点云衍生数据产品，对低质量铺装道路网络的车辆通行能力进行远程评估。通过部署地面及机载激光雷达（lidar）传感器生成点云数据，以实现对铺装路面的工程学分析。
开发了系列算法用于提取路网的粗糙度、坡度、曲率半径及宽度参数，并将信息储存用于图形化显示。通过采用"北约机动参考模型"（NATO Reference Mobility Model）在多种道路参数下进行计算机模拟，计算出车辆速度查找表。该查找表可基于提取的道路参数，确定特定车型允许的最大通行速度。研发的图形界面通过红/黄/绿三色方块沿路网显示速度衰减百分比，提供直观的道路状况评估。
本报告概述了开发软件套件的过程，该系统可基于路线几何特征、路况及车辆类型，计算并可视化路网通行速度衰减。所开发的界面有助于制定影响军事机动行动成败的关键后勤决策。
本研究由美国陆军负责采办、后勤与技术的助理部长办公室资助（项目"反介入/区域拒止环境下的力量投射"）。
士兵与作战物资在战场空间内的机动对军事行动成功至关重要。目标区域（ROI）的机动分为两个主要类别：进入（entry）与持续保障（sustainment）。进入指将车辆与装备初始部署至目标地点；持续保障则是为持续使用初始进入路径的护航任务提供长期补给。任务规划者通常从进入角度考量目标区域路网——即每辆载具仅进入目标区域一次。此类规划通常聚焦主干道沿线路线，使大规模（可能重装）部队实现初始进入，并提升这些道路维持持续护航行动的可能性。当考虑质量较低路线（如次级及三级道路）时，路况极少被关注，从而忽视了持续保障的长期影响。任务规划者既缺乏低质道路状况信息，也不掌握特定护航车辆通行次数上限，凸显了当前陆军路线规划能力的局限性。传统道路侦察需通过车辆实地穿行路网（图1）与徒步方式人工绘制道路特征，士兵依据《TM 3-34.81技术手册》第三章（陆军部2016）标准进行标注。评估内容包含通行阻碍物点位、滑坡区域及排水设施。该图表仅记录三项可量化参数：路宽、纵坡坡度及曲率半径（RADC）。但正是这些物理参数为采用北约机动参考模型（NRMM）（Ahlvin与Haley 1992）计算速度衰减提供基础。尽管障碍物是机动性的关键因素，其仅占整体路网的极小部分。而制定可靠机动决策需掌握整个路网交通速度的空间态势感知。
图1. 路线分类标注图（陆军部2016）
图1所示图表因使用符号与缩写记录技术细节而难以解读。概览此图可显示障碍物位置，但无法清晰反映崎岖路段、急弯及陡坡对特定车辆机动能力的影响。最核心缺陷在于该图无法为具体车辆提供速度指引。纸质文件不具备动态更新能力，护航任务后难以补充新数据。此外，无法远程生成测绘结果迫使士兵冒险穿越路网；冲突期间多区域将无法实施为规划目的的先期地面侦察。
掌握路网状况对保障车辆安全高效机动至关重要。本研究聚焦低质铺装路网的车辆通行远程评估。尽管次级与三级道路为高可见度主干网提供战略替代方案，其在持续作战中更易受车队反复通行损毁。进入替代路网存在后勤挑战，理想情况下应通过远程传感器评估以降低士兵暴露风险。
本研究利用激光雷达（lidar）采集数据，提取降低车队速度与效率的关键道路特征。基于激光雷达生成的路面三维点云可实现铺装表面的工程分析。研究团队开发算法自动提取路网粗糙度、纵坡坡度、横坡坡度、曲率半径与路宽参数，并储存信息用于图形化显示。开发的用户界面可将任意陆军载具或载具类型的速度衰减，以红/黄/绿三色覆盖层形式直观呈现在勘测路网上。该方法为任务规划者提供精简工具，使其可视化路线状况并制定车辆机动战术决策。
本项目单元旨在开发软件，基于北约机动参考模型（NRMM）计算的道路地形特征，在覆盖地图上可视化车辆速度衰减。NRMM软件的输入值源自激光雷达直接生成的三维点云或光电传感器的摄影测量数据。
本项目单元需提供首代路网速度衰减可视化软件包。为此，美国陆军工程研究与发展中心（ERDC）开发两项核心功能：
- MATLAB®算法套件及图形用户界面（GUI）：可导入点云并提取NRMM计算特定车辆最大允许速度所需道路参数
- 第二套GUI：以类似谷歌地图/苹果地图交通应用的方式，将速度衰减以红/黄/绿方块标注于地图
随着战场格局演变，武装部队亟需借助人工智能（AI）力量优化军事情报（MI）周期。为顺应人工智能革命并紧跟日新月异的技术发展，本研究选定"武装部队军事情报领域人工智能与数据分析的融合集成——聚焦情报周期优化：印度视角"作为研究课题。该研究剖析了人工智能如何赋能情报周期各个环节——从数据采集直至信息分析与分发，深入探讨传统情报周期流程，论证人工智能以何种形式强化现有流程。第一章涵盖详尽的文献综述。通过考察美、俄、中、英等全球军事强国在军事情报领域的人工智能整合实践，深化了对该领域的认知。此外，第三章陈述了印度在国家层面及三军部队在此领域的进展，并展开评估。研究超越理论探讨，为构建面向未来的军事情报周期提出具体建议：以第二章和第三章的理论框架为基础，结合定性与定量分析，形成切实可行的改革方案。研究结论验证了核心假设，进而在国家与组织层面形成可落地的建议，其中包含将人工智能整合至国防参谋长总部（HQ IDS）的组织架构图。本研究是对安全格局演变的及时响应。通过拥抱人工智能，可在人工智能时代赢得显著竞争优势，确保战场效能并捍卫国家安全。
研究目标
人工智能（AI）的能力与应用范围已实现巨大飞跃，印度武装部队需紧跟这些发展以维护安全和技术优势。随着人工智能日益重要，未来军事主导权将不再取决于军队规模，而取决于算法性能，因此有必要审视当前军事情报如何运用人工智能及其未来应用前景。基于此，印度武装部队军事情报领域中人工智能与数据分析的融合集成——尤其聚焦情报周期的优化——亟需深入研究。有关上述目标的公开文献资源丰富，涵盖书籍、文章、论文及期刊。本论文旨在考察人工智能与印度武装部队现行军事情报框架的整合现状及未来可扩展性方案。基于研究问题，提出如下研究目标：
(a) 研究目标1：分析印度武装部队现行的信息收集、获取、整理、解读、综合与分发体系，研判人工智能与数据分析已优化应用及具优化潜力的领域。
(b) 研究目标2：探究人工智能与大数据的应用如何实现国家层面多情报机构的协同与互操作性，并论证开发契合军事情报认知过程的人本化人工智能接口之必要性。
(c) 研究目标3：明确可扩展性方案，剖析现有组织框架中整合人工智能与数据分析面临的多重挑战，并提出相应建议。
结构
本文按以下章节组织：
(a) 第一章：引言与方法论
本章阐述论文引言，涵盖问题陈述、研究假设、研究范围、数据收集方法及章节架构。
(b) 第二章：情报周期范式转型
本章解析现行军事情报体系、当代情报范式及基于人工智能的情报周期。
(c) 第三章：武装部队中人工智能与数据分析的整合
本章简述武装部队整合人工智能的核心需求、国家及军种层面的现行举措、各国研发中的人工智能模型提案，并概述生成式人工智能。
(d) 第四章：数据收集与分析
本章说明分析数据的采集方法，并详细论述数据分析结果，以验证/推翻研究假设。
(e) 第五章：发展路径、建议与结论
本章提出研究建议并总结全文。
俄罗斯-乌克兰冲突吸引了全球目光，揭示了战争演进的新篇章——其特点在于韧性、创新和多领域协同作战。从地面攻势到网络攻击，再到空间领域的争议性使用，这场战争挑战了传统的军事假设，重塑了战略思维。本文聚焦关键领域——空中、陆地、海洋、网络和太空——借鉴一手经验，剖析现代冲突的教训及其对未来战争的影响。本文基于小组讨论，回顾了这些节目内容，并提供了每期的主要结论和见解。虽然俄乌战争的条件具有独特性，但其许多特点为预测未来大规模冲突提供了关键启示。缺乏明显的空中优势、空间准入的争议性、低成本无人机的广泛使用以及防御工事的普及，都指向了战争中持久的趋势。然而，显著的缺席因素——如美国的隐形能力、核威慑力以及庞大的海军力量——则提醒，每场冲突都有其自身的特性。对于军事专业人士、政策制定者和战略家而言，理解这场战争的创新和局限性都至关重要。随着未来的对手不断适应和演变，一条持久的教训是明确的：成功将属于那些能够整合所有力量工具以获取并保持优势的人。
俄乌战争中陆地战场的经验教训
主要作战背景
讨论首先概述了俄罗斯-乌克兰冲突从2022年2月到2024年底的演变过程：
- 2022年2月，俄罗斯沿多个方向发起入侵（北线从白俄罗斯向基辅进发，东线从顿巴斯向哈尔科夫进发，南线从克里米亚向赫尔松进发）。
- 到2022年4月，俄罗斯在基辅附近的初步推进被击退。
- 乌克兰于2022年9月收复哈尔科夫领土，11月收复赫尔松领土。
- 随后战争陷入消耗性堑壕战，2023年至2024年期间前线相对稳定。
- 2024年8月，乌克兰发动了一次对俄罗斯库尔斯克地区的突袭入侵。目前的战场延绵约1000英里（1600公里），其中500英里（800公里）为激烈接触区，大约40万俄罗斯军队与25万乌克兰士兵对峙。
主要主题与见解
乌克兰的战略需求。科斯坚科（Kostenko）强调，虽然乌克兰需要持续且不间断的武器供应，但真正的胜利将取决于外交努力和军事实力。他坚称，西方伙伴必须区分“停止战争”和“击败俄罗斯”，并认为乌克兰需要的是实现胜利的战略支持，而不仅仅是维持防御阵地。霍奇斯（Hodges）补充说，乌克兰面临的最大挑战在于保持对美国与欧洲将继续支持他们的信心，而不是迫使其基辅做出牺牲乌克兰领土的妥协。
库尔斯克突袭：战略妙棋。2024年8月乌克兰对俄罗斯库尔斯克地区的突袭入侵被强调为一次重大的战略成功。延森（Jensen）指出，乌克兰展示了在静态战线上恢复机动性的能力，通过攻击俄罗斯防御中的“间隙”而非坚固设防的“表面”来实现。这次行动展示了乌克兰对机动战原则的精通，有效地将无人机、电子战和机动走廊结合起来。霍奇斯强调，尽管俄罗斯拥有先进的无人机和监视能力，乌克兰仍然达成了战术突然性；暴露了俄罗斯指挥与控制（C2）的弱点——特别是联邦安全局（FSB）边防部队与总参谋部之间的摩擦；并通过迫使俄罗斯重新分配资源制造了战略困境。他认为，这次行动不仅为乌克兰未来的谈判提供了筹码，也挑战了俄罗斯不可战胜的叙事。
现代诸兵种合成与技术融合。小组成员讨论了战争性质是如何演变的。延森强调需要能够快速适应新技术的“超级战士（super soldiers）”，他指出乌克兰平民如何迅速转变为有效的战士。他强调必须建立旨在适应多种技术涌现的系统，并强调了将战术创新转化为作战优势的挑战。关于装甲战，霍奇斯和延森都同意坦克仍有价值，但必须改变使用方式：训练不足且运用不当的坦克已被证明是无人机的易得猎物。他们建议，未来的坦克设计可能采用无人炮塔、更轻的装甲和集成的电子战能力，延森设想坦克将成为支持电子战和无人机作战的“移动供电平台（mobile power platforms）”。
透明的战场。科斯坚科描述了无人机和卫星如何使战场对双方几乎完全透明，使得像二战时期那样迅速、大规模的推进变得几乎不可能。突然袭击现在只可能在几个旅或更小单位的规模上实现。延森和霍奇斯强调，欺骗行动和特征管理（视觉、热能和电子信号）对于保持作战突然性至关重要。他们警告说，美军目前在诱饵使用方面训练不足，并强调虽然新的伪装技术可以降低可探测性，但纪律严明的执行至关重要。
指挥与控制（C2）挑战。延森强调了乌克兰在指挥与控制方面的局限性。乌克兰目前缺乏师级和军级结构，导致多个旅直接向更高级别总部报告，这在资源使用和作战力量协调方面造成了效率低下。相比之下，俄罗斯保持着适当的分层指挥结构，但受困于领导层不稳定、腐败和政治干预，削弱了其效能。
朝鲜因素。小组还讨论了朝鲜军队与俄军并肩作战的作用。科斯坚科观察到，朝鲜士兵虽然训练有素，但他们依赖20世纪六七十年代的过时战术，以大编队推进，这使其在现代无人机战争面前不堪一击。延森指出，这一事态发展标志着更广泛的国际冲突的早期阶段，并表示“我们已经处于第三次世界大战（World War III）之中”。他指出缺乏互操作性的盟军联合作战困难重重，并报道说惨重的伤亡迫使朝鲜部队从前线撤下。他认为，这种情况挑战了传统的杀伤力概念，因为如今体魄强健的士兵正被远距离操作的无人机操作员杀死。
间瞄火力与机动。延森讨论了现代战争如何要求将电子战与直瞄火力及间瞄火力相融合。他解释了俄罗斯如何通过GPS干扰成功抵消了“海马斯”（HIMARS）高机动性多管火箭系统的效能，但在同步战役级火力方面仍然困难重重。他强调，若没有精妙的欺骗手段或能够压倒敌方防御的协同火力，实现突破仍然代价高昂。
耐力：通向胜利之路。霍奇斯强调了耐力对于乌克兰最终成功的重要性。他解释说，虽然乌克兰不面临人力短缺的问题，但确实存在训练有素的士兵短缺的问题。他建议让女性更多地融入军事角色，并强调确保士兵家属相信亲人会得到适当训练的重要性。尽管面临挑战，他推测乌克兰仍将保持坚强，有超过60%的人口反对任何领土让步。延森总结道，这场战争很可能将通过战略防御与创造性进攻行动相结合的方式结束。他认为，通过对俄罗斯施加持续的经济压力——如操纵油价和制裁等措施——至关重要。乌克兰对俄罗斯炼油厂的成功无人机袭击证明了这种压力的潜力。他说，最终，西方必须迫使俄罗斯陷入战略困境：“在乌克兰流血，或在莫斯科破产（Bleed in Ukraine or go broke in Moscow）。”
主要要点
小组成员为西方政策制定者强调了几个关键点：
- 支持乌克兰不是慈善行为；这服务于美国的战略利益并起到威慑的作用。
- 应加大对俄罗斯的经济压力，以配合军事支持。
- 维持西方支持乌克兰的意愿将是乌克兰胜利的决定性因素。
- 未来的陆战将需要传统诸兵种合成作战与电子战、无人机以及欺骗行动更深入的融合。
这场冲突代表了陆战演进的一个分水岭事件，其中蕴含的关键教训关乎技术融合、适应能力的重要性，以及人类在现代作战中持续发挥的作用。
俄乌战争中海上领域的经验教训
黑海海上冲突
马蒂斯（Mattis）详述了冲突的海上演变过程：首先，乌克兰在敖德萨（Odesa）周围布设水雷以防止两栖登陆，并部署海防巡航导弹（“鱼叉”（Harpoon）和“海王星”（Neptune））以建立初步的海上拒止区。在俄罗斯于2023年7月终止黑海谷物倡议（Black Sea Grain Initiative）并试图封锁乌克兰港口后，乌克兰使用无人水面艇（USV）攻击俄罗斯军舰作为回应，迫使舰队进一步后撤。到2024年1月，乌克兰已使用无人水面艇击沉了多艘俄罗斯舰艇，包括一艘“猛禽”级（Raptor-class）巡逻艇、一艘“蟾蜍”级（Ropucha-class）登陆舰和一艘“猎豹”级（Bykov-class）护卫舰（原文为corvette，俄罗斯称猎豹级为护卫舰）。这些损失导致了俄罗斯海军领导层的更换，并迫使俄罗斯舰队撤退至新罗西斯克（Novorossiysk），并在刻赤海峡（Kerch Strait）周围建立了一个防御堡垒群。马蒂斯概述了乌克兰的四个海上目标及其迄今为止在实现各目标方面取得的成功：
- 防止来自海上的入侵。乌克兰通过水雷和海防巡航导弹已成功实现此目标。
- 防止来自海上的导弹攻击。乌克兰已部分实现此目标；俄罗斯舰艇仍能发射“口径”（Kalibr）巡航导弹，但必须快速返回港口而不是保持部署状态。
- 防止封锁。乌克兰已成功实现此目标；其目前的粮食出口量已超过战前。
- 阻止岸上补给。乌克兰在实现此目标方面取得了部分成功；俄罗斯向克里米亚（Crimea）和叙利亚（Syria）的海上后勤补给已受到严重干扰。
俄罗斯保护克里米亚的主要目标得到了部分维持，但俄罗斯武装力量已失去对其主要海军基地塞瓦斯托波尔（Sevastopol）的有效利用。总体而言，俄罗斯未能实现其大部分海上目标（两栖入侵、有效的导弹攻击和封锁），其唯一的成功之处是通过陆路而非海上补给继续占领克里米亚。
关键技术与战术
小组成员概述了乌克兰的成功如何依赖于几项关键能力：
- 无人水面艇（USV）：诸如“海婴”（Sea Baby）之类的海上无人机在受限水域已被证明是有效的，可执行自杀式攻击并充当其他武器的平台。
- 多样化的无人机能力：乌克兰已开发出具有多种能力的模块化无人水面艇，包括一些装备有空空导弹（已成功击落俄罗斯直升机）的型号、用于空中侦察的四旋翼无人机，以及用于应对水面威胁的火炮。
- 协调的多轴心战术：视频显示无人水面艇以协调编队行动，一些无人机将俄罗斯舰艇驱赶至深水区，以便它们能被其他无人机群攻击。
- 与纵深打击能力整合：当俄罗斯舰艇退至港口时，乌克兰转向使用纵深打击导弹攻击它们。
海上战斗的演变
小组成员强调，这是一场适应与反适应的动态竞赛。早期的无人水面艇攻击利用了俄罗斯的措手不及和缺乏有效反制措施。作为回应，俄罗斯增加了黑海上空的空中监视（直升机和战术飞机），显著降低了无人水面艇的生存能力。到2024年中，由于俄罗斯加强了空中巡逻，乌克兰发现将无人水面艇从敖德萨派往新罗西斯克附近打击目标变得“困难10倍”。乌克兰则通过研发具有防空能力、可打击俄罗斯直升机的无人水面艇来应对，创建了多样化的无人机群，并探索水下无人机以提高生存能力。小组强调，这种行动与反行动的模式将持续演变，优势将属于创新更快并能领先对手防御措施的一方。
向其他战区的可转移性
小组讨论了乌克兰的海上无人机成功案例是否可转移到其他冲突地区。他们指出，黑海的独特特征（封闭海域，博斯普鲁斯海峡（Bosphorus）通道有限，且土耳其已禁止更多俄罗斯军舰进入）为乌克兰创造了优势，这种优势在其他受限水域如波罗的海等地区可能适用，但在菲律宾海之类的开阔大洋环境中效果较差。总体而言，无人水面艇为较小国家提供了一种相对低成本的方法，可在其海岸附近的受限水域剥夺更大规模海军力量的海上控制权。彼得约翰（Pettyjohn）指出，这种方法可以通过层层的反舰巡航导弹辅以无人水面艇和空中无人机，显著增强防御战略。
对未来海军作战的影响
讨论强调了几个对海战的影响：
- 发展反制能力的必要性：马蒂斯称黑海冲突是对“传统海军的一声警钟”，它们必须开发能力以应对来自无人水面艇和无人航空系统（UASs）的威胁。
- 成本强加战略：彼得约翰将无人水面艇集群与胡塞武装（Houthi）在红海针对航运的袭击行动相提并论，廉价的无人机迫使对手消耗昂贵的导弹和资源，为攻击者创造了有利的成本交换比率。
- 与空中力量的整合：格兰特（Grant）强调了黑海冲突的独特条件，即俄罗斯和乌克兰处于“空中力量僵持”状态。她质疑无人水面艇战术对上一支能够夺取制空权的高端空军效果会如何。
- 全域一体化：马蒂斯强调，单靠无人系统是不够的——最有效的方法是将海上、空中、陆地、网络和太空等多领域的协同效应整合起来，以压制对手的防御。
- 扩散风险：小组一致认为，这些能力很可能扩散到包括像真主党（Hezbollah）或胡塞武装这样的非国家行为体在内的各种角色，对全球海上安全构成挑战。
主要要点
小组成员最后总结了他们从黑海冲突中得出的最重要启示：
- 海上领域比陆地领域更有利于无人机实现战略效果，陆地战场上的防御措施造就了“无人机地狱景象”。
- 这是一场行动-反应-反行动的战斗，需要持续创新和适应——没有一劳永逸的解决方案。
- 美国需要加速发展无人艇战术和作战行动，但需将其与现有海军能力整合。
- 对无人水面艇的性价比高的反制措施至关重要，因为这项技术可能会迅速扩散。
- 无人系统并非完整的解决方案，而是更大拼图中的一块。
- 无人机并非航空母舰、潜艇或驱逐舰等传统平台的直接替代品——它们是对这些系统的补充而非取代。
- 制空权等传统能力不应被轻视。
小组成员一致认为，未来海战需要将无人系统有效整合进常规部队结构，既发展进攻能力也发展防御性反制措施，并保持快速适应能力，以应对对手自身作战方法的演变。
俄乌战争中“人的因素”经验教训
人员伤亡与心理影响
指挥官和士兵在现代战争中所承受的巨大心理负担是小组讨论的核心主题。杜特科（Dutko）描述了领导责任带来的情绪压力：“你要为人的生命负责，需要执行不同类型的任务……去保卫祖国、家园、亲人或人民，并尽量减少伤亡。”他指出在执行任务前需要进行心理准备，深知有人可能无法返回。专家们强调了这场战争毁灭性的伤亡率，据报道约有43万俄罗斯人员和6万乌克兰人员伤亡——这些数字使美国近年来的军事行动伤亡相形见绌。如此规模的损失造成了巨大的心理压力，这是大多数西方军队几代人都未曾经历过的。持续暴露在危险之中所带来的挑战，是美国近期军事经验中前所未有的。巴尔诺（Barno）强调，与伊拉克和阿富汗战场上那种间歇性的战斗经历不同（士兵可以返回有舒适设施的基地），乌克兰战争的特点是“永无止境、持续不断、无休止地暴露在危险中”。这种持续的作战压力以美军自朝鲜战争以来就未曾经历过的方式考验着人们的韧性。
借鉴乌克兰的经验教训并通过兵棋推演模拟潜在冲突后，坎西安（Cancian）对美军未来与大国发生冲突时可能面临的处境做出了严峻预测：士兵抵达的基地将遍布残骸，数百架被摧毁的飞机、临时搭建的墓地和挤满伤员的医院。他指出：“这是我们70年来真正未曾有过的体验。”
作战意志与适应能力
康纳布尔（Connable）强调，尽管技术发生了变化，但战争从根本上仍然是“两种对立、敌意且不可调和意志的较量”。他批评军事规划者虽然在理论上承认这一原则，但在实践中却未能正确评估和理解它。这种失败导致了对战争初期俄罗斯和乌克兰作战意志的错误判断，延续了美国在阿富汗、越南和伊拉克冲突中的固有模式。专家们指出的适应能力的重要性，或许是这场冲突中最关键的经验教训。乌克兰和俄罗斯军队在适应战术、技巧和技术方面都表现出了惊人的速度。巴尔诺观察到，双方行动的速度“快得我认为世界上任何其他军队都难以复制，包括美军在内”。这种适应能力延伸到了无人机作战领域，双方都在不断开发针对电子战战术的反制措施。杜特科将这种持续的演进描述为“持续开发与持续反制（development and blocking since development）”，指的是干扰装置如何迅速适应新的无人机通信频率。
无人机与不断变化的战场
小组将无人机的扩散视为一种变革性因素，尽管他们在是否称之为“颠覆性因素（gamechanger）”上存在分歧。专家们指出，虽然无人机在未来的冲突中可能很重要，但预计像“捕食者”（Predator）和“死神”（Reaper）这样的大型系统将比小型消耗性无人机更为突出。巴尔诺警告说，美国“在无人机作战领域处于落后状态”，未能从乌克兰人和俄罗斯人日常面对的现实中学到经验。除了无人机带来的技术挑战，他还强调了“有一台专门用来杀死你的机器时刻盯着你”所带来的心理影响。小组讨论了最近的创新成果，例如利用光纤控制的无人机无法被电子战系统干扰。虽然并非无敌，但这些无人机代表了战场上发生的快速技术演变。康纳布尔提供了重要的背景说明，指出自二战以来，无人机就已成为战争的一部分，并且自20世纪80年代以来得到了重大部署。他警告不要过度概括，指出乌克兰的独特条件——一条长达1200公里的静态战线，以及提供无限无人机的工业基地——在其他冲突中可能并不存在。
坦克与诸兵种合成作战
专家们探讨了坦克在现代战场上是否仍然具有相关性。虽然俄罗斯军队已经损失了数千辆坦克，但坎西安指出，在二战库尔斯克战役中也有过类似损失，但并未导致坦克过时。康纳布尔引用了他对423场现代战役（其中61场在乌克兰）的研究，断言坦克通过提供“冲击力、速度[和]直达接触线的机动式防护火力”仍然至关重要。小组一致认为坦克现在是“易受攻击但仍有用的”，其未来的有效性取决于成本动态：如果数百万美元的坦克可能被价值几千美元的无人机群摧毁，军队还能负担得起多少辆？杜特科强调，坦克的心理影响仍然强大，尤其是在与步兵协调的突击中使用时。
现代战争中的突然性
尽管有关于“透明战场”的说法，但小组确认在战术和战略层面上奇袭仍然是可能的。坎西安指出了在这场冲突中明显的四种突然性：战略性的（战争爆发）、技术性的（无人机发展）、政治/外交性的（北约扩张）以及战场上的（持续上演类似一战般的堑壕战）。专家们一致认为，虽然更多的传感器使得隐蔽更加困难，但欺骗和伪装仍然非常重要。正如杜特科所解释的，部队现在会“尝试在不同的森林、建筑物中进行隐蔽”，尽可能隐藏起来。康纳布尔驳斥了技术进步将消除突然性的观点，他说“如果[战场真的完全透明]那人们就不需要再打仗了”。
朝鲜军队介入
小组讨论了2024年朝鲜军队的加入，他们的人海战术据称导致数千人伤亡，给被迫杀死大量攻击者的防御者带来了心理挑战。康纳布尔引用报道称，乌克兰机枪手由于击毙太多朝鲜士兵需要被轮换下前线，这与两伊战争中的类似心理创伤相呼应。巴尔诺认为这是作战中被忽视的一个方面：“杀伤所造成的心理影响可能被低估了，尤其是在大规模杀伤对手时。”他质疑军队如何能让士兵为这种现实做好准备。小组还指出，朝鲜参与这场冲突是其自1953年以来首次实战经历，这可能使其军队在未来冲突中更具实力。
主要要点
专家们强调了几个关键启示：
- 战争中的突然性不可避免——重点应放在应对而非避免上。
- 精确武器因广泛的干扰和反制措施而面临新挑战。
- 网络战被证明不如许多人预测的那样具有决定性。
- 战争从根本上仍然关乎人及对领土的实际控制，正如坎西安所总结的：“如果你真想控制它，占领它，那么你仍然需要用古罗马军团（Roman legions）的方式去做。”
- 巴尔诺在结论中质疑美军是否为适应能力做了充分准备：“当投入一场与你预想大相径庭的战斗时，我们投入了多少时间、精力和努力去灌输这种快速适应的文化？”
讨论强调，尽管技术在演变，但战争中人的维度仍然至关重要。作战的心理负担、作战意志以及适应能力，仍然是决定胜负的关键因素。
俄乌战争中的国防工业基地的经验教训
历史背景与工业基础转型
战前国防工业挑战
2014年冲突前，乌克兰国防工业面临系统性挑战。正如卡伯（Karber）所指，约43%的俄罗斯武器部件来自乌克兰。国家联合企业"乌克兰国防工业集团"（Ukroboronprom）优先考虑对外军售和就业保障，而非乌克兰自身国防需求。邦达尔（Bondar）强调，在亚努科维奇（Yanukovych）亲俄政府期间，存在蓄意削弱乌克兰国防工业独立性的迹象。战前主要问题包括：新型研发资金不足、因缺乏投资导致工程人才大规模外流，以及西方技术与苏制遗留系统整合困难。
2014年冲突后的演变
2014年的初步冲突开启了转型序幕。志愿团体和传统防务实体开始针对战场挑战开发解决方案。软件工程师在发现前线部队缺乏态势感知能力时，自主创建了态势感知与火控系统。这种自发响应为"德尔塔"（Delta）和"克罗皮瓦"（Kropyva）等系统奠定了基础，这些系统后来被乌克兰国防部正式采用。
全面行动的影响与应对
2022年俄罗斯全面行动极大加速了乌克兰国防工业转型，关键进展包括：
- 军民融合：邦达尔描述了"乌克兰式军民融合"的发展，IT专业人士和工程师或直接参军，或提供技术支持。
- 去中心化创新：除传统防务企业外，企业家和小型团体成为重要创新来源。
- 基础设施损毁：约43%的国防工业设施遭俄导弹袭击。卡伯特别提到某设计局遭到的毁灭性打击——40名坚持在空袭警报中工作的技术人员遇难。
- 西方装备维护：乌克兰国防工业转向维护改装西方装备，这些装备常存在电池失效、反应装甲缺失等问题。
快速创新周期与战场测试
所有专家最为强调的见解，是乌克兰前所未有的创新速度。卡伯观察到无人机技术约每六个月发生重大变革——远快于西方典型国防采办周期。"我们西方（包括美国）完全跟不上节奏，单是设计环节就要耗费六年。"邦达尔指出，基于软件的武器系统创新周期可缩短至1-2周，并实现即时战场测试与反馈循环。瓦伦丁（Valentine）剖析了传统美军采办流程的缺陷：依赖基于过时战争经验、在合同授予前数年制定的需求规范。他举例为伊拉克/阿富汗战场（美军掌控空域和电磁频谱）设计的Skydio无人机，在乌克兰受电子对抗环境中初期完全失效。
前沿部署工程师
推动快速创新的关键因素是开发者与前线使用者的直接对接：
- 嵌入式开发：瓦伦丁描述每月部署20-30支跨学科团队赴乌，最终设立包含乌籍工程师的常驻机构。
- 自发流程：邦达尔解释该过程未经官方设计，而是全民动员的自然产物——许多工程师的亲友在前线作战，形成直接反馈渠道。
- 实战经验：卡伯观察到编入作战部队的科学家在旅级工坊组装无人机，并根据战斗员反馈直接改进。
无人机作战演进与挑战
扩散与战术影响
卡伯详述了从2014-15年间连级配发有限无人机，到如今营级规模作战的演变。这种扩散从根本上改变了战场动态，使坦克等曾被视为高生存性平台变得极度脆弱。
电子战挑战
俄乌均迅速提升电子战能力。早期乌军无人机（如美制"大乌鸦"Ravens）易受俄电子干扰，部分甚至被俘获后用于攻击乌军。Skydio被迫将单频段电台升级为抗干扰的多频段跳频系统。视觉惯性里程计技术也有效应对了GPS干扰与欺骗。
未来方向
专家小组探讨了三大趋势：
- 人机比例演进：瓦伦丁追溯从MQ-1无人机（单架需60-70人保障）到1:1操作员/无人机关系，直至未来单操作员控制多自主系统的演进路径。
- 集群发展：虽然完全自主集群能力仍处实验阶段，多名专家视其为必然方向。邦达尔强调有效集群需依赖自主决策导航的尖端人工智能。
- 远程操控中心：瓦伦丁提出当前作战与全自主集群的过渡方案——由小型团队在操控中心指挥数百或数千架半自主无人机。
供应链与生产规模挑战
同级别冲突的规模需求
瓦伦丁强调无人机消耗量史无前例："战事激烈阶段乌军每月消耗10,000架小型无人机。"他指出美军现有库存按此消耗率仅能维持一个半月。
战略供应链脆弱性
传感器、电池、芯片等关键部件依赖国际供应链且易受中断影响。
监管壁垒
多项监管障碍制约美乌合作：
- 《国际武器贸易条例》限制：ITAR对技术转让与合作造成重大阻碍。
- 出口管制分类：瓦伦丁指出商用部件（如亚马逊可购热传感器）一旦集成进无人机系统即受严格管制。
- 安全密级限制：卡伯提到因密级限制难以为乌方提供安全协助。
战后考量与威慑
停火挑战
卡伯强调任何潜在停火都将面临严峻挑战：乌克兰需在2,000公里潜在战线驻防；俄罗斯历来违反协议（《明斯克协议I/II》《布达佩斯备忘录》《中导条约》）。缺乏外部监管的停火将"天然不稳定"。
长期威慑需求
专家提出可持续乌克兰安全的三大支柱：
- 自主国防工业：邦达尔强调需通过人才、资金、投资和技术转移重建乌克兰防务能力。
- 盟友支持：鉴于国防工业建设周期长，西方持续支持对"填补空窗期"至关重要。
- 可信威慑：瓦伦丁指出威慑取决于能否向对手证明"施加不可承受成本"的能力。
政策建议
专家为美国政策制定者提出六大建议：
- 优化协作机制：改革ITAR及出口管制流程，加速美乌合作。
- 建立战略伙伴关系：与关键盟友订立正式伙伴关系以加速技术转移。
- 保障供应链安全：运用《国防生产法》授权建立关键部件本土产能与战略储备。
- 支持知识传递：深化乌军战场创新与战术应用的信息共享。
- 评估生产规模：重新核定美国产能以满足乌克兰战场消耗标准。
- 规划长远重建：通过投资与技术援助支持乌克兰本土国防工业重建。
结论
俄乌冲突彰显现代战争的深刻变革，尤其体现在创新周期速度、无人机扩散和电子战演进层面。传统西方国防采办模式难以匹配乌克兰战场驱动的创新节奏。美国欲维持技术优势并支持盟友，必须在监管框架、供应链安全及创新方法上进行重大调整。正如瓦伦丁精辟总结："核心在于威慑。若无法展现应对能力，便是威慑失效而战争爆发之时。"
俄乌战争中空天领域的经验教训（上）
无人机作战演进
格雷（Gray）——曾担任美国海军情报官并在乌克兰有实地无人机生产经验——强调自主载具通过几项关键特性彻底改变了现代战争：
- 延伸射程与降低风险：无人机使部队能在更远距离打击目标，同时最大限度减少人员暴露。
- 技术可及性：军用无人机的硬件组件日益通过商业渠道获得，乌克兰生产中大量部件购自亚马逊和阿里巴巴。
- 快速迭代周期：乌克兰部队每晚更新无人机软件，每数周更新硬件，展现出传统采办无法企及的敏捷性。格雷通过两维度框架（1）廉价至昂贵（2）易被锁定至难被锁定，强调理解成本与目标锁定动态的重要性。
该框架揭示了一项关键中间类别的出现：介于消耗型资产（如弹药或步兵）与昂贵高生存性资产（如航母战斗群）之间。协同作战飞行器（CCA）等自主系统占据此中间地带——价值高于消耗品，却能执行危险任务而不危及人命。格雷主张美国防务采办文化需转向组合模式，接纳更多风险承受与供应商竞争。他预判主要技术进步将源自现有软硬件的整合优化，而非突破性能力，从而打造更具韧性的网状网络和改进的指挥控制系统。
太空领域洞察
加尼翁（Gagnon）对俄乌冲突中太空行动提出关键观察：
信息对抗
俄方入侵前对Viasat的网络攻击是其"信息对抗"理论的典范，该理论采用两类控制手段：（1）技术信息控制：运用网络战和电子战掌控通信；（2）政治信息控制：主导舆论叙事。尽管旨在瘫痪乌军指挥控制，此攻击产生意外后果——影响德国风力涡轮机和全欧网络服务，印证夺取网络与太空优势是现代战役的初期目标。
俄军失败根源
作为战前全球第三大常规军力，俄军却未能取得太空优势，关键因素包括：
▪ 缺乏能执行联合兵种作战的专业士官体系
▪ 组织壁垒导致无法将太空资产整合进"侦察打击复合体"
▪ 无力反制西方伙伴提供给乌克兰的商业卫星情报
常规突袭失效
商用卫星图像的普及使大规模常规部队集结无法达成战略突然性。智库和媒体机构早在入侵前就利用卫星图像追踪乌边境俄军兵力；加尼翁称其为惠及全球安全的商业领域"永不闭合的眼睛"。
美国太空军战略
美国对手近年加速太空武器化，大国正以2022-2023年每年新增200颗卫星的速度扩张太空存在。对此，美国太空军正采取措施：
▪ 从大型单体卫星转向弹性更高的分布式架构
▪ 加速部署太空卫星（2025年计划发射逾100颗）
▪ 发展保护美方资产与威胁对手资产的能力
▪ 反制对手太空扩张
加尼翁强调美军规模缩减——陆军从1990年73.2万人减至44.5万人，海军舰艇从600艘减至300艘，空军战机从约1万架减至5千架——唯有依托太空优势方可维系。若失守此战略高地，与同级别对手的冲突恐陷入乌克兰式僵局。
核心电磁频谱洞察
两位专家均强调电磁频谱在现代战争中的关键地位：该频谱是实现远程锁定机动目标的基础，更是链接传感器、决策者和打击单元的核心纽带。然而美国因20年来未遭遇频谱对抗挑战，可能已丧失此领域优势。格雷指出尽管存在电子战干扰，无人机仍通过频谱机动、弹性通信网络和网状拓扑结构保持高效运作。
核心要旨
本次研讨凸显俄乌冲突的五大变革性启示：
- 无人机扩散正为弱小力量和非国家行为体创造挑战传统优势军队的非对称机遇
- 太空态势感知能力通过消除大型常规行动的突然性，永久改变了战略博弈规则
- 未来部队架构需覆盖"消耗型-高生存型"能力谱系，其中自主系统的中间地带至关重要
- 人的因素仍是决定因素：俄军失利主要源于组织缺陷而非技术差距
- 太空优势已从可选选项变为现代战争基础能力，使规模更小但杀伤力更强的常规部队成为可能
讨论成果强调投资太空能力、接纳自主系统、培养能在对抗性电磁环境中执行联合兵种作战的专业化军事人员的极端重要性。
俄乌战争中空天领域的经验教训（下）
电子战
新型对抗性电磁环境
兰德拉姆（Landrum）强调俄乌双方在此冲突中均未获得制空权，导致阵地战和消耗战。电磁频谱领域的优势争夺持续进行；与西方联军在伊拉克和阿富汗不受挑战的电磁环境不同，乌克兰代表着完全对抗的电磁空间。
技术退化与适应
冷战结束后，西方军队在人力资本和装备现代化方面丧失了三十年的电磁专业能力。与此同时，俄罗斯组建了专业化电子战部队并发展出使其在某些领域占据优势的能力。冲突证明了依赖GPS的系统易受干扰的脆弱性，迫使各方通过替代导航方法进行适应。
对现代系统的影响
几乎所有现代系统都依赖电磁频谱的互联性，使其易受干扰。具体案例包括：
▪ GPS信号干扰影响自主系统导航
▪ 通信网络中断
▪ 电子窃听与信号情报收集
▪ 无人机作战的战术干扰
兰德拉姆阐述俄罗斯最初如何在特定频段操作小型无人机系统（UAS）。当乌克兰开始有效干扰这些频率时，俄方通过切换频段进行适应，为乌军创造了暂时的反制窗口。
未来方向
兰德拉姆指出，未来系统需满足"现代化、敏捷化、灵活化、软件定义化，并能在电磁空间实现快速反应与机动"的要求。采用机器学习和人工智能的认知电子战将对以下方面至关重要：
▪ 电磁环境的快速感知分析
▪ 机器速度的自动化决策
▪ 在敌方干扰中保障己方系统运行
▪ 管理日益复杂的共享电磁空间
对抗性后勤保障
供应链脆弱性
乌克兰冲突暴露了后勤中心、基础设施和运输网络的脆弱性。兰德拉姆指出，西方军队数十年来裁撤了大量后勤保障能力，为求效率将业务外包给商业领域。这种模式在无对抗环境中经过数月规划时可行，但当部队从初始阶段就面临对抗环境时则问题丛生。
分散化生存策略
关键教训是需要将后勤与保障能力分散化以确保生存，同时保持必要时重新聚合的能力。这带来了重大的指挥控制挑战。
基础设施与政策障碍
在欧洲境内调动部队面临多重障碍：道路承重限制、东欧铁路轨距差异、港口设施不足、海关条例与边境通行复杂度，以及跨境运输危险品的难题。兰德拉姆强调这些流程必须在和平时期通过实际演练实现优化，确保危机时期的顺畅运转。
储备与供应链创新
俄乌冲突暴露出炮弹等关键弹药储备不足的问题。基于此，未来采购策略应：
▪ 承担维持更大储备的成本
▪ 采用增材制造（如3D打印）生产特定部件
▪ 放弃封闭系统转向互操作解决方案
▪ 提升分散化后勤的指挥控制能力
防空体系与北约的适应
持续演变的威胁格局
不断变化的威胁态势迫使北约从根本上重新思考综合防空反导策略。斯金格（Stringer）描述现代战场如何呈现爆炸式增长的空中威胁，主要分为两类：
• 低成本威胁端：可大批量生产的廉价单向攻击无人机和第一视角（FPV）无人机，通过数量优势压垮传统防御
• 高技术威胁端：包含AS-24空射弹道导弹在内的高超音速武器，对现有探测拦截体系构成生存性挑战。这种双重威胁环境要求北约部队具备更高水平的反应速度、灵活性和适应能力。
多层防御响应
为此北约正发展多层防空反导战略，其核心包括：
• 感知能力升级：突破传统雷达局限，借鉴乌克兰使用数千个廉价声学传感器探测威胁的做法
• 指挥控制现代化：建立更快速灵活的决策机制
• 战略姿态调整：重定义战备等级以适应动态威胁环境
• 攻防融合：必要时通过打击敌方发射阵地实施先发制人
空中指挥控制系统
为支持新战略，北约正大力投入提升空中指控网络的互操作性：
• 强化标准化协议确保成员国通用流程
• 打通各国指控系统实现联合作战无缝协作
• 以模块化软件开发取代传统整体式系统
• 优化用户界面降低培训负担
• 构建整合多供应商的敏捷开发生态
无人机作战
制空权民主化
斯金格指出无人机技术实现了制空权民主化，使资源有限的行为体能以极小成本执行传统制空任务（制空、打击、情报监视侦察ISR、运输）。这对北约构成挑战的同时也创造机遇。
高低混合策略
高端武器成本持续攀升之际，无人机技术提供了"高低混合"的增效路径：将廉价无人机系统与高端武器组合，可减少昂贵弹药消耗量，实现规模与效能的倍增效应。
超越平台代际
斯金格主张北约应停止讨论平台代际（如第五代F-35），转而聚焦第六代战争形态——强调系统整合与协同能力而非单平台性能。
北约未来空战学说
传统系统的整合价值
两位讲者均强调：新技术固然重要，但现役平台通过持续升级、创新运用策略及融入综合战斗编组，仍可保持作战价值。
实验驱动能力发展
北约联合空战司令部正通过新方法强化能力建设：
• 2023年首创武器战术研讨会
• "拉姆施泰因旗帜"等高端空演
• 合成训练环境应用
可信性威慑
有效威慑需具备技术能力、充足规模及实战制胜的可信度。斯金格强调跨域整合（多域作战）的重要性，并提出应构建避免常规与核反击间产生"悬崖效应"的分级威慑选项。
核心要旨
- 制空权对防止战争陷入高消耗消耗战依然至关重要
- 现代战场动能与非动能效应的整合日益关键
- 自主系统与人机协作正重塑空中作战形态
- 通过人工智能实现机器速度决策已成维持优势的必然要求
- 持续实验验证不可或缺。正如斯金格强调："永远无法达到完美境地，必须不断迭代进化，让对手认知到你们的坚定决心"
俄乌战争中太空与数据领域的经验教训
数字化转型与技术适应
乌克兰数字转型部在该国抵御俄罗斯入侵的韧性建设中发挥关键作用。该部成立于2019年，旨在打造"智能手机上的政府"，并在战时快速调整职能。"Diia"应用程序成为乌克兰人不可或缺的工具，其数字护照在国际边境获得认可；"e-Enemy"应用则让公民直接向军队传送高价值情报，在冲突早期构建了众包情报网络。战争初期，俄军在电子战、情报监视侦察（ISR）、炮兵和无人机技术等常规领域占据优势。乌克兰通过技术创新、道德优势和国际支持实现反制：组建包含专业及志愿"道德黑客"的网军防御关键基础设施。察卡亚（Tskhakaia）强调"这是技术与智慧的战争"，指出随着新技术和反制措施发展，战争形态每六个月就发生剧变。
商业太空与数据能力
此次战争证明商业卫星图像不仅能用于战略情报，更能有效服务于战术战场行动。高捷（Gauthier）描述美国国家地理空间情报局（NGA）最初向乌军提供实时卫星图像时遭遇"官僚障碍"和"文化障碍"。该局最终通过私营企业建立替代传输渠道，使原始图像直送前线部队。雷达图像价值尤为显著——可穿透云层和黑夜探测俄军车队。Ursa Space等公司利用雷达图像持续监控撤离路线、检查道路通行状况、绘制电网损毁图，兼顾军民需求。HawkEye 360等企业的射频采集能力实现近实时GPS干扰地图绘制，帮助乌军识别和反制俄电子战活动。当俄罗斯试图摧毁遥感系统时，私营领域展现出非凡韧性，持续寻找适应方案。
私营领域合作与创新
专家小组强调私营领域合作对支援乌克兰至关重要。贾菲（Jaffe）指出帕兰蒂尔（Palantir）的技术——特别是人工智能功能与算力——极大增强了乌克兰能力。他表示该公司必须"以惊人速度进化"以应对战场变化，聚焦于：整合分散信息构建有效公共作战图景、适应动态情报与作战环境的需求速度、快速应用AI实现图像分析和物流自动化。察卡亚称星链（Starlink）在乌部署是冲突中的"颠覆性因素（gamechanger）"。副总理费多罗夫（Fedorov）直接向马斯克求援后，星链终端的快速响应部署使乌克兰获得压倒性通信优势。这是乌军少数保持技术领先的领域，保障了全国范围内可靠的战场通信、协调与数据流动。亚马逊、谷歌、甲骨文等企业也提供了重要支持。专家指出私营企业在响应乌克兰需求时展现出比政府部门更强的灵活性与敏捷性。
技术演进与创新周期
引人瞩目的观察是乌克兰技术创新速度的飞跃：战争爆发后，乌国防工业基地迅速扩张至500余家企业，生产无人机、无人地面载具、弹药和火箭等装备。政府通过降低监管要求、为军备制造商提供税收激励、将利润率从1%提升至25%（超过北约17%均值）以鼓励冒险，推动了这一增长。察卡亚指出冲突中的技术创新通常会在6-12个月内被复制或反制。这种快速周期要求持续创新以维持战场优势。
决策与OODA循环
此次冲突凸显了加速"OODA循环"（观察-判断-决策-行动）的极端重要性。高捷阐释商业图像和算法战显著加速了这一循环，使"弱势军队"能有效对抗依赖传统教条和大规模兵力的强敌。贾菲强调决策速度已实现"数量级级提升"，演进中呈现两大主题：
▪ 整合：网络、作战职能和供应链日益融合，使利益相关方、信息与组件协同运作
▪ 人工智能融合：AI正以"相关速度"提升探测精度、评估数据质量并作出决策
改变现代战争力量格局
俄乌冲突表明坦克或步兵数量优势等传统军事要素正丧失决定性作用。正如察卡亚所述："若不持续创新，终将失败。"技术和创新已成为现代战争关键要素，数据优势在决策质量和速度上提供显著增益。乌克兰拥有"透明战场"的经验使优势从"隐匿方转向侦测方"，创造了战争新形态。无人机、商业卫星图像和先进数据分析从根本上改变了军事行动方式。
后勤保障即作战系统
乌克兰冲突印证后勤与保障系统不仅是行政功能，更是关键作战体系。贾菲指出这些系统直接制约作战能力，使其成为行动"不可或缺的组成部分"。后勤网络挑战包括：
▪ 盟国间网络互操作性问题
▪ 先进情报能力与基础保障系统脱节
▪ 需通过自动化后勤实现"推送"而非"申领"模式
▪ 整合"前线消耗-工业基地生产"完整供应链的重要性
核心启示
专家小组总结俄乌冲突的主要启示及对未来战争的影响：
- 信息优势与决策速度：商业图像和算法战使乌克兰在对阵强敌时实现紧密决策循环（OODA循环）。未来冲突中，旨在提升决策质量与速度（而非单纯处理信息）的系统将在加速决策周期中获得优势
- 原始情报直送前线：向前线部队直接提供原始情报能力（而非加工情报），催生了创新战术应用与适应
- 创新周期：技术优势通常在反制措施出现后最多维持一年，要求持续创新
- 全域整合：跨网络、作战职能和供应链的整合至关重要，需将前线至工业基地视为统一系统
- AI作为力量倍增器：AI正从情报到后勤改变所有领域。察卡亚预测一年内将出现"纯AI操控的无人机"和AI驱动决策
- 透明度与叙事控制：商业图像助乌克兰记录俄军行动，使全球公众直面战争实况并争取国际支持。尽管技术变迁，道德高地仍是持续抵抗的关键因素
- 自下而上创新与用户中心设计：向前线直接提供工具催生了自上而下途径无法产生的创新战术解决方案——尤其当这些工具可在智能手机上零培训使用时
乌克兰冲突已成为军事技术与作战概念的试验场，加速了创新周期，并展示小国如何通过技术、适应性和国际合作有效对抗强大对手。
俄乌战争中全社会韧性的经验教训
自下而上的韧性：乌克兰防御的根基
整个讨论中强调的一项最重要见解是，乌克兰成功的抵抗源于自下而上的方法，而非自上而下的政府指令。尼科拉克（Nykorak）强调，乌克兰的韧性来自于其人民，而非其机构："这场战争教会我们许多经验，但最重要的或许是：韧性不能仅在制度中建立；它是在人民之中建立的。"当俄罗斯于2022年2月发动全面入侵时，成千上万的乌克兰平民立即自愿参军服役，而其他人则以志愿者身份支持战争努力。企业捐赠物资，普通公民也找到了贡献方式。这种自发的动员展现出了强大的战斗意志，让许多预测乌克兰会因俄罗斯压倒性的军事优势而迅速陷落的国际观察家感到惊讶。小组成员指出，这种以人口为中心、自下而上的国家韧性方法为其他国家提供了一个关键教训。传统的安全框架通常侧重于自上而下、由权威机构主导的准备工作，但乌克兰的经验表明，在民众层面培养韧性至关重要。
女性在防务中的作用与军事装备的演变
讨论的重要部分集中在女性对乌克兰防御能力的贡献上。尼科拉克分享了一些引人注目的数据：
- 乌克兰拥有全球最多的女性战斗岗位人员。
- 超过7万名女性在乌克兰武装部队服役。
- 约5万名女性担任全职战斗岗位。
- 截至2025年初，约25,000名女性在前线积极服役（2024年初为5,000人）。
尼科拉克强调，"女性与男性一样有能力拿起武器作战"，并且从战地医护兵到无人机操作员再到情报人员，在各种战斗岗位上都展现出高效水平。讨论强调了女性的参与如何推动军事装备设计的创新。尼科拉克展示了一种专门设计的女性防弹衣，它考虑了解剖学差异，提供更好的防护，同时更轻（仅重5公斤，而标准防弹衣重12公斤）。这种装备不仅有益于女性——它也代表了对所有士兵人机工程学的进步，因为男性士兵同样要求这种更轻便、更符合人体工学的装备。这项创新也指出了一个更广泛的教训：即军事装备需要适应不断演变的战争性质。正如尼科拉克所解释的，战争已从传统战斗转变为"无人机战争"，96%的伤亡是由弹片而非子弹造成，这要求为所有士兵采取不同的防护方法。
本土生产与经济韧性
讨论中强调的另一项非凡成就是乌克兰在战时维持甚至发展了其工业基础。面对全面入侵，乌克兰制造商在国内开发了高质量的军事装备，包括制服、靴子和防弹衣，形成了尼科拉克所称的"双赢局面"：这些制造商雇佣了国内流离失所者，尤其是因战争失去家园和生计的女性。这种方法同时增强了乌克兰的军事能力，又为流离失所的公民提供了经济机会，展示了全社会韧性如何延伸到军事防御之外，包含了经济的可持续性。
“立即武装女性”倡议
尼科拉克描述了她的组织"立即武装女性"（Arm Women Now），该组织倡导为在乌克兰国防和安全部门服役的女性提供平等机会和适当装备。该倡议已向前线超过12,000名女性保卫者提供免费装备，并在国际上积极发声，传播乌克兰女性保卫者的声音。这项工作展示了公民社会组织如何能够补充政府的努力，特别是在官僚体系可能适应缓慢的领域。正如尼科拉克所指出的，作为公民社会的代表，像她这样的组织可以迅速行动以满足即时需求，同时倡导系统性变革。
对未来安全与威慑的启示
讨论最后反思了乌克兰经验对全球安全的更广泛启示。麦金尼斯（McInnis）强调，全社会的韧性应被视为威慑战略的一个关键组成部分："在我们讨论威慑俄罗斯时，我们会谈论‘豪猪战略’（porcupine strategies），谈论‘相互保证摧毁’（MAD）……全社会的韧性确实需要成为这套更广泛战略（旨在说服俄罗斯不越界）的必要组成部分。"她指出，威慑从根本上讲是心理层面的算计，需要令人信服地展示抵抗的意愿和能力。乌克兰的经验表明，这种得到全社会韧性支持的战斗意志，在面临数量上占优势的对手时也能成为决定性因素。尼科拉克补充说，"普京只懂武力的语言"，并强调需要强大的意志和足够的军事能力来威慑未来的侵略。她将乌克兰描绘成"欧洲所有国家安全的一堵墙"，这表明乌克兰的抵抗对欧洲安全具有更广泛的影响。
核心启示
- 自下而上 vs. 自上而下的韧性：乌克兰的经验表明，国家韧性源自人民的战斗意志，而不仅仅是源自政府或军事指令。
- 包容性的防御力量：将女性整合到战斗角色中显著扩大了乌克兰的军事能力，数万名女性在前线岗位有效服役。
- 以人为本的装备设计：战争推动了军事装备的创新，考虑了人机工程学和解剖学差异，提高了所有士兵的效能。
- 国内生产能力：即使在战时，乌克兰也维持并发展了其工业基础，在国内生产高质量军事装备，同时创造就业机会。
- 公民社会补充政府：像"立即武装女性"（Arm Women Now）这样的组织展示了公民社会如何能够快速满足需求，同时倡导系统性变革。
- 全社会的威慑：乌克兰的经验表明，全社会韧性应被视为威慑战略的重要组成部分，与传统军事能力形成互补。
- 战争性质的演变：向"无人机战争"的过渡要求装备和战术的适应，突显了灵活性和创新的重要性。
此讨论为其他国家思考如何在潜在威胁下构建社会韧性提供了宝贵见解，强调仅靠军事硬件是不够的，还需要相应的战斗意志和全社会动员能力。
第四次工业革命持续推进，使本年度的十大新兴技术报告呈现一系列应对全球缺口与关切的突破性集成创新。遴选折射出技术演进本质的多元性——部分技术（如结构电池复合材料）代表应对长期挑战的全新路径，而另一些技术（如治疗神经退行性疾病的GLP-1胰高血糖素样肽-1及先进核能技术）则展现成熟创新的颠覆性应用潜能。每项技术都标志着科学成就与满足全球需求实践潜力的关键转折点。（关于第四次工业革命如何激发"突破浪潮"的深度解析，详见本报告终章《从微弱信号到社会变革》）。
以能源系统与材料的融合为例，本年榜单彰显其带来的功能与效率飞跃。结构电池复合材料通过"无质量"能源系统实现运输升级，将能量存储融入承重结构。在新型能源探索中，半透膜材料的突破使渗透能系统催生"盐能"应用。最终，在非碳能源领域，新一代核电站创新设计即将投入运行。
生物技术领域亦为本年度十大技术贡献重大健康突破。基于生物学的干预手段正超越传统药物模式，成为治疗与监测的双重解决方案。例如工程化活体疗法——经基因改造的微生物成为"活体工厂"，可按需生产药物及治疗物质。GLP-1类药物（以减肥与Ⅱ型糖尿病管理著称）正拓展应用于阿尔茨海默症、帕金森病等脑部疾病。预计自主生化传感技术（分析设备持续监测化学/疾病标志物）将大规模替代一次性检测。
核心工业流程正经历可持续与高效化的根本性重构。本年十大技术中的绿色固氮技术，将大气氮转化为作物营养用氨，显著降低肥料碳足迹；纳米酶（实验室合成的具酶催化特性纳米材料）则提升工业流程稳定性，降低生产成本并简化合成工艺。
互联系统的可信度与安全性是网络化未来的基石。协同传感技术即依赖于此：分布于家庭、车辆及工作空间的传感器正通过人工智能系统实现互联互通。值得注意的是，《2025年全球风险报告》再次将虚假信息列为当前核心风险。生成式AI水印技术（嵌入隐形标记验证内容真实性）或将成为破局关键。
10大技术
- 结构电池复合材料： 实现运动中的能源与工程融合。
- 渗透能系统： 将盐分转化为能源。
- 先进核能技术： 以新一代核能驱动发展进程。
- 工程化活体疗法： 按需提供治疗的定制微生物。
- 神经退行性疾病GLP-1疗法： 激活脑神经通路延长健康寿命。
- 自主生化传感技术： 构建实时监测的生物传感器网络。
- 绿色固氮技术： 重塑氨生产路径实现净零排放。
- 纳米酶技术： 仿生自然催化剂推动健康与环境突破。
- 协同传感技术： 赋能互联系统实现情境感知决策。
- 生成式水印技术： 通过隐形防篡改标记增强可信度。
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