《指挥、控制与信任：海战人工智能的真正挑战》最新报告

从法国海军的嵌入式数据中心到美国舰船的预测性维护软件，人工智能（AI）已在改变海上战争形态。然而，对算法信任度、伦理框架以及多国系统协同运作复杂性的顾虑，仍在制约其广泛部署。

「CommandGPT，基于潜艇威胁指数、雷区分布图、天气预报及当前燃油预估，请推荐穿越或绕行查理咽喉点的最优航线，以实现隐蔽性最大化与安全性最优化。」光标闪烁。五秒后：「建议航线：从阿尔法点（北纬37°00′，东经20°00′）经西部浅水走廊至布拉沃点（北纬36°30′，东经22°00′），保持10-12节航速区间。该方案能最大限度规避潜艇与雷区威胁，结合当前天气优化燃油消耗，并预设检查机制应对突发状况。航行安全。」底部浮现选项：查看系统推演逻辑。

尽管「CommandGPT」当前仍属虚构，但人工智能在海上战争中已非未来概念。其与指挥系统的融合——尤其在数据整合、威胁评估与决策支持领域——正深刻改变海军作战节奏。核心问题已非「AI能否辅助指挥决策」，而是「其辅助边界应拓展至何处」。

指挥领域AI：从能力提升到复杂挑战

AI赋予舰长显著战术优势已成共识。英国BMT集团亚太区业务总监格雷姆·奈勒向本刊指出，指挥控制（C2）系统集成AI旨在「使海军能在复杂对抗领域做出更快速、更明智的决策」。

现代海战场正加速演变：对抗主体多元化、态势模糊化、冲突激烈化成为新常态。泰雷兹集团海军部门总监泽维尔·梅斯内向本刊透露，客户普遍反馈作战环境复杂性激增，「威胁呈现出高速化、隐身化与饱和化特征」。为应对挑战，现役载人/无人平台均配备声呐、雷达、红外与电磁等多样化传感器集群，实时构建全域作战图景。但由此引发的数据洪流，正日益超出指挥系统与人员的处理极限。

AI技术为破局提供路径。算法升级正持续优化传感器识别精度与雷达性能，系统级数据融合技术推动战场态势感知向实时化、精准化演进。其应用更延伸至预测性维护领域，并在无人系统群体中实现有限自主决策。

以法国海军为例：2020年依托土伦海军数据与人工智能服务中心（CSDIAM）启动C2系统AI融合试验；至2023年，「普罗旺斯」号FREMM型反潜护卫舰率先搭载嵌入式数据中心（DHE）。该中心由法国军备总局（DGA）、泰雷兹集团、海军集团与法国海军联合开发，通过采集传感器原始数据并运行AI算法，赋予海军超越作战管理系统（CMS）预设框架的数据运用能力。泰雷兹研发创新总监文森特·吉克尔向本刊阐释：「DHE本质是舰载AI工作站，官兵可据此审查系统输出、标注数据，并直接参与算法优化。」

「普罗旺斯」号验证成功后，DHE系统开始覆盖「克莱蒙梭2025」航母打击群核心战力——「戴高乐」号航母及护航舰艇同步部署，更拓展至潜艇、直升机与海上巡逻机。法国海军上校泽维尔向本刊表示：「DHE显著提升战场态势解析能力，其赋予的信息优势与预警时效，直接转化为战术主动权。」

正如坦格雷迪与加尔迪西在《人工智能与战争——大数据、AI与机器学习如何变革海战》所述：「AI提供了应对数据洪流的工具，缓解认知过载，并为指挥官建立决策支持机制，加速其制定、评估与执行作战方案的进程。」值得注意的是，当前AI主要压缩单舰OODA（观察-调整-决策-行动）循环周期，但将优势扩展至整支舰队或多国联军时，更复杂的挑战随之显现——冲突根源已非作战情报中心内部矛盾，而在于海军体系、作战理念、法律框架与文化传统间的深层裂隙。

泰雷兹梅斯内总监揭示关键症结：「无人机实战操作仍需多人协同」，点明人类基础设施仍是自主化进程的根基。若将这一现实映射至多国海军联盟——各国独有的数据集、军事学说与信任定义标准——便催生出算力无法解决的跨体系协同难题。

聚焦三大核心矛盾：AI训练机制、输出结果可信度、跨国行动管理框架。每项均包含技术、操作与政治三重维度。它们将决定AI能否成为联合特遣部队的真正战力倍增器，抑或在最需凝聚力时沦为体系崩解的导火索。