來源：中國(guó)軍網(wǎng)-解放軍報(bào) 責(zé)任編輯：郭妍菲 發(fā)布：2026-04-01 08:35:18
“智能參謀”離我們還有多遠(yuǎn)
■宋可旸 涂一可
今年3月，美國(guó)中央司令部在空襲伊朗行動(dòng)中，首次大規(guī)模使用Anthropic公司開發(fā)的Claude大模型，執(zhí)行情報(bào)評(píng)估、目標(biāo)識(shí)別與戰(zhàn)場(chǎng)模擬等核心任務(wù)——這是迄今為止AI在實(shí)戰(zhàn)中部署的最清晰案例；還有消息稱，美戰(zhàn)爭(zhēng)部正與多家領(lǐng)先人工智能公司建立伙伴關(guān)系，以期運(yùn)用AI對(duì)他國(guó)電力設(shè)施和敏感網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)施自動(dòng)偵察，為其地緣、政治、軍事目標(biāo)服務(wù)。
同樣在今年初，土耳其HAVELSAN公司成功演示自主無人機(jī)蜂群系統(tǒng)，在模擬通信中斷的情況下，該系統(tǒng)能自主完成目標(biāo)分配與協(xié)同攻擊；韓國(guó)陸軍舉行首次AI實(shí)兵演習(xí)，搭載人工智能系統(tǒng)的K-CEV裝甲車在無人機(jī)和機(jī)器人協(xié)同下，自主完成排雷突破、目標(biāo)識(shí)別與火力打擊全流程。從“數(shù)據(jù)處理”到“作戰(zhàn)決策”，一些以AI為核心支撐的新型作戰(zhàn)概念，正以前所未有的速度走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。
但技術(shù)的每一次躍進(jìn)，都伴隨著新的隱憂。當(dāng)大模型能夠在數(shù)秒內(nèi)完成情報(bào)評(píng)估與目標(biāo)識(shí)別，當(dāng)無人機(jī)蜂群能夠在通信中斷時(shí)自主協(xié)同攻擊，一個(gè)根本性問題浮出水面：將決策權(quán)部分交予算法，我們是否做好了準(zhǔn)備？那個(gè)能夠輔助甚至部分替代人類指揮員進(jìn)行決策的“智能參謀”，究竟離我們還有多遠(yuǎn)？我們又該如何把握“智能參謀”應(yīng)用的尺度，使其始終可信、可控？請(qǐng)看本期解讀。
Claude大模型。供圖：陽明
智能決策成為各國(guó)博弈新高地
當(dāng)前，全球主要軍事強(qiáng)國(guó)正將智能決策技術(shù)視為爭(zhēng)奪未來戰(zhàn)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的關(guān)鍵變量，紛紛加速推進(jìn)智能模型在軍事領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用。從生成方案的“虛擬參謀”到分配資源的“智能精算師”，智能決策技術(shù)已初步實(shí)現(xiàn)階段性突破，成為各國(guó)軍事博弈的新高地。
在方案生成領(lǐng)域，混合多模型協(xié)作技術(shù)正為指揮員指揮決策提供全新視角。2026年3月，在冰島舉行的一次競(jìng)賽中，烏克蘭軍方團(tuán)隊(duì)開發(fā)的ODIN多智能體AI系統(tǒng)，從33支參賽隊(duì)伍中脫穎而出。該系統(tǒng)可自動(dòng)融合多源情報(bào)數(shù)據(jù)、自適應(yīng)優(yōu)先級(jí)排序，并生成涵蓋動(dòng)能、非動(dòng)能與網(wǎng)絡(luò)空間的多域行動(dòng)方案。研究顯示，AI用于直接生成行動(dòng)方案時(shí)效果有限，但其在扮演“質(zhì)疑者”角色時(shí)價(jià)值凸顯——它能夠快速解構(gòu)參謀團(tuán)隊(duì)已形成的方案，指出關(guān)鍵假設(shè)、潛在風(fēng)險(xiǎn)和邏輯薄弱點(diǎn)，促使參謀人員重新審視判斷。這種“AI質(zhì)疑、人類決策”的協(xié)作模式，將參謀人員從慣性思維中解放出來，推動(dòng)決策過程更具批判性和適應(yīng)性。
在資源分配領(lǐng)域，智能模型正成為優(yōu)化戰(zhàn)場(chǎng)資源配置的“精算師”。美國(guó)海軍陸戰(zhàn)隊(duì)啟動(dòng)Project Dynamis項(xiàng)目，將Maven智能系統(tǒng)部署至遠(yuǎn)征部隊(duì)，融合艦艇與衛(wèi)星實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，用于輔助評(píng)估打擊方案。據(jù)公開信息顯示，該項(xiàng)目有助于縮短特定環(huán)節(jié)的決策周期。與此同時(shí)，以色列國(guó)防部授予Elbit Systems公司超1億美元合同，開發(fā)“Tzayad”第五代數(shù)字化C4ISR系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成AI輔助決策模塊，可在戰(zhàn)術(shù)邊緣完成目標(biāo)優(yōu)先級(jí)排序，提出火力分配建議，目前正處于列裝推進(jìn)階段。
在物理世界適配方面，智能系統(tǒng)正從“實(shí)驗(yàn)室空想”走向“戰(zhàn)場(chǎng)現(xiàn)實(shí)”。韓國(guó)陸軍2026年2月舉行的首次AI實(shí)兵演習(xí)中，K-CEV無人裝甲車完成實(shí)戰(zhàn)化演練。該系統(tǒng)集成360度態(tài)勢(shì)感知與AI目標(biāo)識(shí)別能力，可在雷場(chǎng)、伏擊區(qū)等高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中自主前出，為有人部隊(duì)開辟安全通道。演習(xí)中，K-CEV無人裝甲車與無人機(jī)、機(jī)器人協(xié)同，自主完成了排雷突破與目標(biāo)識(shí)別全流程，驗(yàn)證了智能系統(tǒng)在真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的適配能力。
值得注意的是，這場(chǎng)智能決策博弈已上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面。據(jù)公開信息顯示，美西方國(guó)家已啟動(dòng)多項(xiàng)相關(guān)研究計(jì)劃，試圖構(gòu)建認(rèn)知域智能決策鏈路。日本防衛(wèi)省發(fā)布相關(guān)推進(jìn)方針，將目標(biāo)探測(cè)識(shí)別、情報(bào)分析、指揮控制等領(lǐng)域列為優(yōu)先方向。北約相關(guān)規(guī)劃文件也明確提出，需構(gòu)建聯(lián)盟級(jí)的智能系統(tǒng)測(cè)試評(píng)估框架。眾多國(guó)家級(jí)項(xiàng)目的密集落地，標(biāo)志著智能決策技術(shù)已從分散的技術(shù)演示，加速走向與各國(guó)軍事體系深度融合的關(guān)鍵階段。
尚在“可用”與“可信”之間徘徊
盡管在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了諸多突破，但必須指出的是，“智能參謀”目前尚在“可用”與“可信”之間徘徊。理論層面的不確定性輸出與軍事決策的確定性要求之間的矛盾，構(gòu)成了從“實(shí)驗(yàn)室”走向“戰(zhàn)場(chǎng)”的最大鴻溝。
第一是可靠性。大模型的決策能力，本質(zhì)上是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“投影”。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)攜帶“偏見”或混入噪聲，模型會(huì)放大這些偏差。英國(guó)國(guó)防部發(fā)布的技術(shù)報(bào)告明確指出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的代表性不足可能導(dǎo)致模型在復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下誤判目標(biāo)，且目前缺乏統(tǒng)一的性能指標(biāo)來量化此類風(fēng)險(xiǎn)。
更嚴(yán)峻的是“幻覺”問題。當(dāng)前的智能模型往往“紙上談兵”，看似精通策略，實(shí)際生成的方案卻難以落地，甚至頻頻下達(dá)違背戰(zhàn)場(chǎng)常識(shí)的錯(cuò)誤指令。例如，在需要優(yōu)先攔截高威脅目標(biāo)的防空任務(wù)中，模型可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差而將火力分配給次要目標(biāo)，可靠性大幅下降。大模型的“黑箱”特性，使得指揮員無法明確“它為什么這樣決策”，這在要求絕對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)能娛骂I(lǐng)域是不可接受的。
第二是準(zhǔn)確性。武器目標(biāo)分配涉及火力資源、威脅等級(jí)、地理環(huán)境等多重約束。當(dāng)前大模型對(duì)約束條件的建模能力有限，在復(fù)雜場(chǎng)景下常出現(xiàn)“滿足部分約束”而“忽略關(guān)鍵約束”的情況。在小樣本場(chǎng)景下，模型準(zhǔn)確率出現(xiàn)明顯下降，泛化適應(yīng)能力依然不足。國(guó)際上的相關(guān)研究表明，即使經(jīng)過專門訓(xùn)練的模型，在面對(duì)輕微擾動(dòng)或新型攻擊模式時(shí)，性能仍可能出現(xiàn)波動(dòng)。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)計(jì)劃局的GARD項(xiàng)目專門針對(duì)此類問題，開發(fā)了虛擬測(cè)試平臺(tái)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。
第三是驗(yàn)證性。現(xiàn)有驗(yàn)證平臺(tái)場(chǎng)景單一、動(dòng)態(tài)性不足，難以復(fù)現(xiàn)電磁對(duì)抗、多批次突襲、氣象變化等復(fù)雜條件。北約2024年修訂的AI戰(zhàn)略明確提出，需構(gòu)建聯(lián)盟級(jí)的AI測(cè)試、評(píng)估、驗(yàn)證與確認(rèn)框架，并解決測(cè)試環(huán)境碎片化問題。同時(shí)，不同研究團(tuán)隊(duì)采用不同指標(biāo)，導(dǎo)致算法性能難以橫向?qū)Ρ?。相關(guān)分析認(rèn)為，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的持續(xù)基準(zhǔn)測(cè)試機(jī)制，使得模型在部署后的性能變化難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修正。算力支撐不足也導(dǎo)致驗(yàn)證效率有待提升，算法迭代速度受限。
技術(shù)的優(yōu)越性往往伴隨著安全的脆弱性——當(dāng)“智能參謀”以驚人的效率處理情報(bào)、分配火力、推演方案時(shí)，它也在無形中為對(duì)手打開了全新的攻擊窗口。在網(wǎng)絡(luò)空間，敵方可能滲透指揮鏈路，篡改AI輸入數(shù)據(jù)甚至接管系統(tǒng)，讓“智能參謀”從“友軍”淪為“內(nèi)鬼”；在電磁域，AI依賴的通信、算力與感知鏈路一旦被切斷或干擾，系統(tǒng)將直接失效，讓“最強(qiáng)大腦”淪為“睜眼瞎”；在感知層，對(duì)抗樣本攻擊可通過精心偽裝的假目標(biāo)、假信號(hào)欺騙AI傳感器與識(shí)別模型，讓“算法之眼”與真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)截然相反，其建議淪為致命的誤導(dǎo)。
構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的“信任鏈條”
可靠性、準(zhǔn)確性、驗(yàn)證性、安全性——這幾道關(guān)口環(huán)環(huán)相扣，其中每一道關(guān)口，都足以將“智能參謀”擋在實(shí)戰(zhàn)門檻之外。未來的破局之路，需在技術(shù)融合、模式重塑與標(biāo)準(zhǔn)驗(yàn)證上同步發(fā)力，構(gòu)建起人機(jī)協(xié)同的“信任鏈條”。
技術(shù)路徑上，需走向“規(guī)則約束”與“智能輔助”的深度融合。單純使用智能模型生成的戰(zhàn)場(chǎng)方案“靈感火花”頻閃，卻難以保證邏輯嚴(yán)謹(jǐn)。更優(yōu)的做法是用智能模型將自然語言指令轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器語言，由傳統(tǒng)規(guī)劃算法進(jìn)行邏輯校驗(yàn)與可行性推演，這既能發(fā)揮大模型的語義理解優(yōu)勢(shì)，又保留了傳統(tǒng)算法的邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性。同時(shí)，還應(yīng)通過集成地理信息系統(tǒng)、距離計(jì)算器等外部工具，融合視覺、空間感知能力，發(fā)展多模態(tài)模型，讓智能模型從“空想”變?yōu)椤皩?shí)算”，確保生成的方案實(shí)際可行。
作戰(zhàn)模式上，需明確“人機(jī)分工”的邊界。智能模型應(yīng)定位為“參謀”而非“指揮員”，僅負(fù)責(zé)提供多方案建議和潛在風(fēng)險(xiǎn)提示，由人類指揮員保留最終決策權(quán)。此外，還應(yīng)建立“決策日志”系統(tǒng)，系統(tǒng)全程記錄依據(jù)和路徑，便于人類追溯驗(yàn)證。
驗(yàn)證體系上，需建立涵蓋準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性、可追溯性的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。搭建適配智能模型的仿真測(cè)試平臺(tái)，平臺(tái)支持復(fù)雜電磁環(huán)境與動(dòng)態(tài)態(tài)勢(shì)生成，讓算法在具有隨機(jī)性的“準(zhǔn)戰(zhàn)場(chǎng)”中接受檢驗(yàn)，避免因訓(xùn)練數(shù)據(jù)單一而陷入“高分低能”的評(píng)估陷阱，讓智能模型面對(duì)不同戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境也能游刃有余。
技術(shù)融合解決“會(huì)不會(huì)”的問題，模式重塑解決“誰做主”的問題，驗(yàn)證體系解決“信不信”的問題——這三大支柱共同指向一個(gè)目標(biāo)：構(gòu)建多層次、可靠性強(qiáng)的保障體系，讓智能模型的“不確定性輸出”逼近“確定決策”的邊界，將“決策偏差”控制在可接受范圍，讓“不透明決策”透進(jìn)一縷可追溯的光。
從“可用”到“可信”，“智能參謀”的進(jìn)化過程沒有捷徑可走。我們必須清醒看到，智能模型的“推理”本質(zhì)是概率生成，“理解”本質(zhì)是模式匹配。AI歸根到底是一種益智增強(qiáng)的工具——它用強(qiáng)大的信息整合能力輔助判斷，用實(shí)時(shí)反饋能力提示風(fēng)險(xiǎn)，而最終決策權(quán)始終掌握在指揮員手中。智能決策的到來不可逆轉(zhuǎn)，唯有構(gòu)建可信、可控、可靠的人機(jī)協(xié)同生態(tài)，才能真正釋放實(shí)戰(zhàn)潛能。
