《核指挥、控制与通信体系（NC3）：战略预警、决策支持与自适应瞄准子系统导论》2025最新报告

本导论全面阐述核指挥、控制与通信（核指挥控制通信）系统及子系统，重点聚焦战略预警机制、决策支持框架与自适应瞄准能力。本技术文件为人工智能-核指挥控制通信情景推演演习提供基础知识体系。随着情景演练探索各种突发状况与决策节点，深入理解这些子系统至关重要。

美国核指挥控制通信体系架构

核指挥控制通信确保传输信息的完整性，必须具备生存能力以可靠克服核攻击影响。核指挥控制通信执行五项关键职能：

1. 态势监控；
2. 计划制定；
3. 决策形成；
4. 部队指挥；
5. 部队管理。

在美国体系下，人员、程序流程、设施、装备与通信五大要素构成核指挥控制通信基础设施，通过军事指挥官协助总统行使对美国核武器作战的指挥权，所有要素需在核攻击或核战争爆发前后持续运作。

核指挥控制通信与人工智能整合前景

鉴于核指挥控制通信由相互关联的系统与子系统构成的复杂网络（而非孤立组件集合），人工智能的集成并非如表面般简单。此外，众多系统同时支持核与常规任务，此现象被称为"纠缠问题"。

换言之，常规与核力量通过作战重叠形成"纠缠"，具体表现为双能力平台、共享指挥控制节点及集成决策支持系统。这种纠缠引发对危机中意外升级与误判风险的担忧。纠缠力量模糊了常规与核作战的界限，致使对手难以区分行动本质属核或常规。

更重要的是，研讨会重点研讨的三个维度——战略预警、决策支持与自适应瞄准——深度互联，形成数据收集、分析与行动的持续循环。

由于这些系统相互依赖且紧密耦合，人工智能的潜在作用不限于单一应用，而是可同步增强核指挥控制通信架构的多个方面。例如，人工智能驱动的预测分析可模拟多类威胁情景。该能力不仅通过强化战略预警改进早期威胁识别，还通过提供实时态势感知、辅助决策支持及促进自适应瞄准来支撑决策者。

为理解这些系统的内在关联，请参考以下高度简化的示例：

战略预警作为第一道防线，负责早期探测潜在威胁。该功能依赖传感器网络（如卫星、雷达及其他情报收集系统）监控作战环境。例如，早期预警系统可探测导弹发射或敌方军力部署异常动态。

一旦通过战略预警识别潜在威胁，决策支持系统负责综合分析多源数据以构建连贯的态势图景。这些系统整合多传感器输入、情报报告与实时通信，使指挥官能快速评估各行动方案的风险与收益。

瞄准系统利用战略预警与决策支持的输出优化瞄准数据库。在此场景中，人工智能通过基于最新情报动态更新与优先级排序目标信息，实现该过程的"自适应"强化，从而形成更灵敏灵活的瞄准策略。例如，若早期预警系统探测到新导弹发射且决策支持系统分析威胁轨迹与潜在影响，自适应瞄准功能可快速重新排序目标、部队管理需求及其他响应选项。

同等重要的是，在核指挥控制通信语境下（尤其涉及第三项"通信"职能时），人工智能通过在多重路径中传输信息确保指挥信息在压力环境下（包括可能遭遇对手干预、监视甚至攻击时）持续流动——这一作用未来将日益重要。人类无法以机器速度执行这些任务，使得现有系统亟需尖端人工智能增强。

那么，在这一体系系统中，人工智能最可能基于必要性被集成于何处？实际上全系统均存在此类机遇。如前所述，当今美国多数核指挥控制通信基础设施仍属冷战遗产。因此，现行现代化努力为全系统集成人工智能提供关键契机，从而提升韧性、优化操作并增强战略效能。

美国战略司令部2025年态势报告强调这一转变。该文件首次设立核指挥控制通信与人工智能专项（与网络安全并列）。安东尼·科顿上将指出人工智能对核指挥控制通信现代化进程具有"核心"价值——体现在数据收集处理、与盟友快速信息共享及增强决策支持方面，同时强调人类判断仍保持核使用决策的最终权威。科顿上将另指出人工智能能快速分析海量情报、监视与侦察数据流，为指挥官提供远超传统方法的全面统一作战图景，并通过共享数据集实现盟友贡献。在此背景下，美国战略司令部视人工智能为强化威慑、实现核常能力紧密集成、通过加速决策保持战略优势的关键。

基于当前发展，可合理推测该推进已启动。例如，开放人工智能公司与美国国家核安全管理局监管的三个能源部国家实验室（洛斯阿拉莫斯、劳伦斯利弗莫尔与桑迪亚国家实验室）合作，供通过安全审查的研究人员在核情景等高级研究任务中测试其推理模型。Anthropic公司也于2024年4月启动与国家核安全管理局和能源部的保密合作，评估其Claude 3.7 Sonnet模型在核领域的性能与风险。尽管细节仍属机密，开放人工智能公司声明该倡议将支持实验室"降低核战争风险、保障全球核材料与武器安全"的工作，并实施"使用场景的审慎选择性审查及获安全许可开放人工智能研究人员的AI安全咨询"。Anthropic公司同样表示该合作将"确定大语言模型如何助推或应对核领域国家安全风险"。

所有这些进展表明尖端人工智能的集成很可能已在推进。但人工智能在核指挥控制通信中的应用有何具体范例？基于美国战略司令部优先事项、核态势评估等官方文件提示及领先研究中心见解，可明确人工智能主要作用集中于战略预警与决策支持，自适应瞄准作为次要仍关键的应用领域。例如，根据这些文件与指标，可推测战略预警系统将利用人工智能驱动融合降低误报率并加速威胁确认。特别值得注意的是，人工智能通过快速整合异构输入实现多传感器融合，以区分真实弹头与诱饵、评估损伤及探测对手行为变化。人工智能增强的决策支持系统将同步合成数据，在瞬间推荐行动方案与应急预案，同时保留人类指挥官的最终决断权。最终，2022年核态势评估将"自适应核计划"列为核指挥控制通信五项核心功能之一。该"自适应"组件标志着与传统弹道计算及发射计划算法的背离——后者以固定飞行剖面与预定后勤链支撑打击选项，转向人工智能工具可实时持续生成、评估与重排序替代打击方案，随新情报与威胁出现调整瞄准与支持计划的新模式。

为本研讨会之目的，已归类若干子系统并推断其支持的主要功能。鉴于核指挥控制通信系统对国家安全的性质与重要功能，其大部分内容仍属机密，故作者尝试提供对这些系统的见解并串联人工智能已集成及潜在集成的节点。