中文版 | 军事领域人工智能发展现状与前景

引言

人工智能（AI）正在全方位变革现代社会，包括军事领域。世界主要国家军事部门积极引入AI技术以增强国防能力、开发新型武器系统并优化决策流程。该主题的现实意义源于技术迅猛发展与各国争夺军事领域技术优势的激烈竞争。

本文全面分析了军事领域人工智能的现状与发展前景，探讨了研究方向、现有成果、主要国家的战略文件以及军事应用中的伦理与法律问题。

​​军事人工智能的定义与关键技术​​

军事领域的人工智能指使军事系统能够执行传统上需要人类智能任务的综合技术体系。关键技术包括：

• ​​机器学习（Machine Learning）​​——无需显式编程、基于数据自主学习的算法
• ​​深度学习（Deep Learning）​​——运用多层神经网络分析复杂数据的机器学习分支 ​​- 计算机视觉（Computer Vision）​​——实现图像视频目标识别与分类的技术
• ​​自然语言处理（Natural Language Processing）​​——计算机系统理解与生成人类语言的方法
• ​​自主系统（Autonomous Systems）​​——保障军事平台自主运行的技术
• ​​决策支持系统（Decision Support Systems）​​——通过大数据分析提供建议的综合系统

各国军事人工智能发展战略

美国

美国是军事人工智能应用领域的领军者之一。2018年，美国国防部成立"联合人工智能中心"（JAIC），旨在加速AI技术在军事研发中的部署。

2019年通过的《美国国防部人工智能应用战略》确定了以下优先方向：

1. 提升态势感知与决策速度
2. 加强装备与人员安全保障
3. 部署预测性维护与补给系统
4. 优化行政管理流程

2020年颁布《国防领域人工智能应用伦理准则》，确立"责任、公平、可追溯性、可控性"四大原则。

2023年更新的《国家国防战略》将人工智能发展列为保持对潜在对手技术优势的核心优先事项。

俄罗斯联邦

俄罗斯积极推进军事AI技术发展。2019年批准的《2030年前人工智能国家发展战略》明确将军事应用列为重点领域。

2021年俄国防部架构内设立"人工智能中心"。官方声明显示军事AI发展重点包括：

1. 机器人化综合控制系统
2. 智能决策支持系统
3. 目标识别技术
4. 大数据信息处理

中国

中国设定2030年前成为全球AI领军者的目标，涵盖军事应用。2017年发布的《新一代人工智能发展规划》将军事AI列为重点方向。

"智能化战争"概念强调AI在各级军事系统的深度整合，重点聚焦：

1. 自主无人系统
2. 智能指挥控制系统
3. 认知电子战技术
4. 军事情报大数据分析系统

欧盟

欧盟成员国通过国家计划与欧洲联合项目发展军事AI技术。2020年2月欧盟委员会发布《人工智能白皮书》，明确军事应用条款。

通过"欧洲国防基金"（EDF）和"永久结构性合作"（PESCO）资助以下领域研究：

1. 自主海洋系统
2. 威胁探测分类系统
3. 关键基础设施防护技术
4. AI赋能网络防御技术
5. 自主与半自主作战技术

配备人工智能的无人机（БПЛА）

配备人工智能组件的无人机已积极应用于军事行动中。典型实例包括：
• MQ-9 Reaper（美国）——搭载自动目标识别系统，可长期滞空执行自主监视任务

• Loyal Wingman（澳大利亚/美国）——具备自主伴随有人战斗机执行侦察任务的无人僚机

• ZALA（俄罗斯）——集成人工智能目标识别与自主导航技术的无人机家族

• Wing Loong（中国）——配备机器学习目标识别系统的察打一体无人机

地面机器人作战系统
• Uran-9（俄罗斯）——集成自主控制组件与目标识别系统的战斗机器人综合体

• MUTT（多用途战术运输平台，美国）——支持步兵作战的自主地面载具

• THeMIS（爱沙尼亚）——模块化无人地面平台，可执行从后勤到战斗的多样化任务

海上自主作战系统
• Sea Hunter（美国）——具备广域自主巡逻能力的无人水面舰艇

• 波塞冬（俄罗斯）——配备核动力装置的自主无人水下航行器

• HSU-001（中国）——执行侦察与反潜任务的自主潜航器

数据处理与决策支持系统

C4ISR指挥控制系统

现代指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察系统（C4ISR）深度整合人工智能技术以实现数据处理与决策支持：
• Project Maven（美国）——运用机器学习算法分析无人机视频素材

• "安德洛墨达-D"指挥信息系统（俄罗斯）——集成AI组件处理多源数据

• 联合指挥控制信息系统JOCAS（中国）——应用人工智能技术解析情报信息

电子战系统
• "帕兰汀"认知电子战系统（俄罗斯）——采用机器学习算法适应变化的电子战环境

• DARPA认知电子战项目（美国）——具备自动识别与对抗新型敌方信号的自主对抗能力

网络安全与网络战系统
• DARPA网络超级挑战赛（美国）——研发可自主检测与修复软件漏洞的系统

• 中国智能网络安全计划——应用AI技术实现网络空间防护及实施进攻行动的综合系统

后勤保障与维护系统

预测性维护系统（美国）——基于传感器数据分析的军事装备预测性维护系统
自动化后勤管理系统——用于优化物资供应与库存管理的智能化系统

军事人工智能未来发展趋势：未来5-10年技术方向

武器系统自主性提升
核心趋势是发展更高自主性的武器系统。随着机器学习与计算机视觉技术进步，军事装备将具备自主制定复杂决策的能力。

重点发展方向包括：
• 集群智能技术（Swarm Intelligence）——多自主系统协同作战能力，如美国"OFFSET"项目展示的数百架无人机协同技术，以及中俄类似研发成果

• 多领域自主系统——可在空、陆、海、网络空间多域协同行动的复合系统

• 自适应行为系统——无需操作员干预即可学习并适应战场环境变化的智能武器系统

决策支持系统的发展

日益复杂的战场环境与多源数据量的激增，要求新的信息处理与决策方法：
• 认知型指挥控制系统——能整合分析异构数据，为指挥官提供战场全景视图与决策建议的综合系统

• 预测分析系统——基于历史数据与实时信息预测态势演变，预判敌方行动的智能平台

• 多模态交互界面——通过语音、手势、增强现实实现人机自然交互的操控系统

人工智能与武器系统整合
• AI增强型高精度武器——可自主选择最优弹道、识别目标并自适应对抗措施的导弹与制导炸弹

• 智能制导系统——运用计算机视觉算法在恶劣条件（低可视度、主动对抗、城市环境）下精确锁定目标的导引装置

• 自适应电子战系统——实时分析电磁环境并动态调整参数实现高效对抗的智能电子战平台

军事人工智能近期关键技术突破展望

1. 量子计算赋能军事AI

量子计算机发展为军事AI开辟新可能。量子算法具备以下潜力：
• 破解现代加密技术

• 优化复杂后勤保障与战术规划

• 模拟物理过程以研发新型武器系统

• 处理海量情报数据

主要国家推进量子技术研发：
• 国家量子计划（美国）

• 量子信息国家实验室（中国）

• "量子技术"国家专项（俄罗斯）

2. 神经形态计算革命

模拟人脑结构的神经形态计算机将推动军事AI跨越式发展：
• 能效优势——支撑长时作战的自主系统

• 小样本自适应学习能力

• 抗损毁韧性——部分组件失效仍维持运行

典型项目包括：
• SyNAPSE（DARPA，美国）

• BrainScaleS（欧盟）

• 神经形态计算系统（俄罗斯）

3. 大型语言模型军事集成

LLM技术为军事AI开辟新维度：
• 多语种文本情报处理与分析

• 截获信息的实时翻译与语义解析

• 敌军行为模拟训练系统构建

• 心理战信息内容智能生成

4. 新一代生物识别技术

融合人脸、步态、声纹等识别技术的新型系统将实现：
• 高精度人员身份核验与权限管控

• 人群密集区域潜在威胁实时监测

• 多生物特征融合识别能力（虹膜/静脉/微表情）

未来军事人工智能系统前瞻

1. 全自主作战系统
   尽管存在伦理争议，全自主武器系统研发持续推进，重点方向包括：
   • 自主作战空中系统——无人战斗机与轰炸机（如FCAS[未来空战系统]、Tempest[暴风]、"猎人"项目）

• 地面机器人作战平台——自主坦克、步兵战车与火力支援系统（如Robotic Combat Vehicle[机器人战车]、"铀"、"标记"项目）

• 海基自主作战系统——执行侦察、反潜与对陆打击任务的无人潜航器/水面舰艇

2. 网络中心化综合作战体系
   "系统之系统"概念通过AI整合多平台传感器实现协同优化：
   • 多域作战（MDO）——空、天、陆、海、网络空间全域AI协调

• "作战云"体系——AI驱动的传感器-打击武器全域联网

• 人机协同作战系统——战场环境下人类与自主系统高效互动范式

3. AI对抗反制系统
   应对敌方AI军事化发展的反制技术包括：
   • 对抗性神经网络——生成欺骗敌方识别系统的伪装目标

• 自主系统电子压制技术——干扰敌方AI装备的通信与控制链路

• AI定向网络武器——针对军事AI系统的特种网络攻击程序

军事人工智能的伦理与法律问题

1. 自主系统行动责任问题
   自主系统的应用引发核心伦理争议：传统战争中武器使用责任由军人及指挥层承担，而自主系统可能导致的误判或非法行动责任归属成为难题。

2. 主要解决方案路径
   • "有意义的人类控制"原则——人类须保留致命武力使用等关键决策权

• "负责任设计"原则——开发者须内置安全机制并确保符合国际人道法

• 指挥层级责任——批准使用自主系统的军事指挥官承担连带责任

3. 军事人工智能国际法律规制
   国际社会正积极探讨自主武器系统监管框架：
   • 《特定常规武器公约》（CCW）——2014年起定期召开致命性自主武器系统（LAWS）专家会议

• "阻止杀手机器人"运动——国际非政府联盟推动全面禁止自主武器系统

• 《塔林手册2.0》——国际专家制定的网络战国际法适用指南（含AI军事应用条款）

4. 各国军事AI伦理规范
   主要国家制定差异化监管政策：

美国
2020年国防部颁布五大AI伦理原则：

1. 责任——保持适当层级的人类介入
2. 公平——最小化算法偏见
3. 可追溯——方法与数据透明度
4. 可靠性——安全防护与效能保障
5. 可控性——意外后果侦测与规避能力

欧盟
《欧洲人工智能法案》核心要素：
• 人类监督机制

• 技术可靠性保障

• 数据隐私管理

• 算法透明度

• 非歧视性设计

• 社会生态效益评估

俄罗斯
2021年《2024年前人工智能与机器人监管纲要》基本原则：

1. 人权与自由保障
2. 系统安全性
3. 技术透明度
4. 技术主权维护
5. 综合发展战略

中国
2021年《新一代人工智能伦理规范》要点：

1. 人格尊严与权利保护
2. 隐私与数据安全
3. 可控可靠的技术标准
4. 公平非歧视原则
5. 负责任使用框架

关于禁止自主武器系统的争议

针对是否全面禁止自主武器系统存在多方立场分歧：

支持禁止的论据
• 道德层面对机器赋予生杀决策权的不可接受性
• 降低武力使用门槛导致冲突升级风险
• 确保系统符合国际人道法的技术复杂性
• 系统故障、目标误判与不可预测行为的潜在风险

反对禁止的论据
• 提升打击精度与降低附带损伤的军事效益
• 保护己方作战人员免受战场威胁
• 禁令执行核查的技术难度
• 非缔约国可能获得不对称技术优势

中间立场建议
• 实施监管而非全面禁止
• 建立自主武器系统测试认证标准
• 强制保留"有意义的人类控制"机制

军事人工智能对战略稳定的影响

现代冲突性质的演变
AI技术的军事化正在深刻改变战争形态：
• 作战节奏加速——自动化决策系统可实现人类无法企及的反应速度，催生"超高速战争"概念
• 武力使用门槛降低——无人员伤亡风险的自主系统可能增加军事行动频率
• 新型不对称对抗——AI技术鸿沟催生新型非对称冲突模式
• 模糊战和界限——AI赋能的网络战可在"灰色地带"持续实施

战略平衡格局转变
军事AI发展正重塑全球战略态势：
• 核威慑体系动摇——AI驱动的战略力量侦察跟踪技术、高精度常规打击系统、智能反导系统的组合可能削弱核威慑有效性
• 新兴力量中心崛起——AI技术突破国可能获得战略优势重构国际秩序
• 意外升级风险加剧——自动系统在危机中误判敌意或采取过激反应

人工智能时代的威慑新范式
应对AI军事化催生新型威慑理论：
• 多域融合威慑——整合核、网络、太空与AI能力的复合威慑体系
• 跨领域威慑（Cross-Domain Deterrence）——以动能打击回应网络攻击等跨域反制策略
• 韧性威慑（Deterrence by Resilience）——展示关键系统抗毁能力的生存性威慑
• 国际管控机制——建立类核军控的AI武器核查制度

参考来源：Elcomrevue