智能化战争：未来战场的新趋势
智能化战争：未来战场的新趋势
随着人工智能技术的飞速发展，智能化战争正成为未来战场的新趋势。无人平台在侦察监视、信息处理及辅助决策等领域得到广泛应用，推动了初级阶段的智能化战争快速发展。预计在未来十年内，第三次人工智能浪潮将达到顶峰，进一步加速智能科技创新和战争形态的演变。这一过程中，无人智能技术嵌入现有武器装备，提升其作战能力，实现远程操控、隐身穿透等新型作战样式。智能化战争不仅改变了传统作战方式，还催生出专业化无人智能部队，预示着未来战争形态的重大变革。
AGI：战争游戏规则的改变者
近年来，随着人工智能技术的快速发展应用，人们关于人工智能对战争影响的争论从未停止。与人工智能（AI）相比，通用人工智能（AGI）的智能程度更高，被认为是与人类智能相当的智能形式。AGI的出现将如何影响战争，会不会改变战争的暴力性和强迫性？
AGI的颠覆性其实完全不同。它以远超人类的反应速度和知识广度给战场带来巨大改变。更为重要的是，它通过促进科技的快速进步，涌现出巨大的颠覆性结果。未来战场上，自主武器将被AGI赋予高级智能，性能得到普遍增强，并且凭借其速度和集群优势变得“攻强守难”。届时，一些科学家曾预言的高智能自主武器将成为现实，而AGI在其中起到了关键性作用。
智能化武器系统的实际应用
在现代军事科技中，人工智能(AI)的关键技术已深刻改变了武器装备的设计、制造和战场应用。模式识别、专家系统、深度学习和运动控制等技术正在推动军事装备向智能化方向发展。
模式识别技术通过模拟人类感觉器官，赋予武器装备强大的感知能力。美国国防高级研究计划局(DARPA)的“心眼”项目和“图像感知、解析、利用”项目，便是通过卷积神经网络对动态物体进行解构，将影像信息转化为计算机可理解的“知识”。这使得在复杂战场环境中，武器装备能自动识别潜在威胁，极大提升了作战效能。
专家系统（ES）是通过计算机模拟专门知识和经验解决复杂问题的一类智能程序系统。它们由知识库、推理机制、解释机制及用户界面等组成。将专家系统应用于武器装备，可以增强其实时战场态势评估能力，例如在天基、空基及地面控制站之间分享并处理战场信息。美国海军利用网络化专家系统，为所有作战单位提供统一的战场图像，实现协同作战。著名的智能C3I系统便具有帮助指挥官快速判断战场情况的能力，DARPA的“深绿”系统更是用于预测战场变化，帮助指挥员在瞬息万变的战场上做出决策。
深度学习基于多层网络的神经网络，通过自我学习和快速收敛，能够完成高度抽象的人工智能任务。DARPA启动的“对抗环境下的目标识别与自适应”项目，便是利用深度学习技术，在合成孔径雷达图像中自动定位和识别目标。通过多层神经网络模型，武器装备逐层处理目标特征，实现自动目标识别和态势感知。这种技术显著增强了飞行员等军事人员的实时态势感知能力，在作战中发挥了重要作用。
运动控制技术集合了感知、决策和反馈功能，广泛应用于机器人和无人系统。美国的四足“大狗”机器人和双足“阿特拉斯”机器人，通过大量传感器监测本体状态，加之先进的学习算法，能够自主穿越复杂地形，适应高危战场环境。此外，无人系统的集群控制技术，使得多无人系统协同完成作战任务成为可能。美国曾成功测试13艘无人艇组成的集群，自主发现并拦截目标，显示了这一技术的巨大潜力。
无人作战平台的发展现状
目前，世界各国普遍重视智能无人技术装备发展，把其作为军事革命竞争的主轴主线，力图与对手形成“高智”对“低智”的军事代差，谋取和保持军事战略优势。但是，从近几场冲突来看，智能无人装备形态相对单一、技术比较初级，作用发挥处在“+智能”这一初级阶段，距智能化态势感知、信息通联、决策控制、信息对抗、打击评估等要求还有不小差距。
技术进一步革新，但瓶颈仍未攻克。近年来，随着科技的迅速发展，以传感定位、自主导航、智能决策、辅助控制等为代表的智能化技术都取得了重大突破。其中，人工智能技术广泛被应用于态势感知、分析决策和辅助控制模块，使装备初步具备自主学习和适应环境变化的能力。边缘计算与云平台技术将计算和存储能力从固定服务器转移到装备本身或网络云端，大幅提高数据处理应用效率，满足了战时处理海量数据和实时反馈的需求。自主控制与协同作战技术引入各型平台，实现了无人装备自主规划、障碍规避、行动协同等功能。新型材料与能源技术的应用大幅提升了装备的抗毁、续航和适应性能。但由于当前科技水平和制作工艺的限制，在人工智能、大数据应用、脑机融合、多域互联等领域仍存在难以突破的技术瓶颈，使其在军事领域的作用发挥还比较有限。
种类进一步多样，但体系尚未形成。当前，军用智能化无人装备的种类发展更趋多样，覆盖了空中、地面、水面和水下，以及侦察、分析、指挥、控制、打击等多个领域。其中，无人作战平台如无人飞行器、无人地面车辆、无人舰船、无人潜水器、机器人等，初步具备执行侦察、打击、巡逻、运输、搜索等任务，具有良好的复杂环境适应，以及低人员伤亡率。无人侦监设备如边境无人侦监站等，可大幅拓展态势感知触角，延伸感知范围，提升侦察预警能力。无人通联设备如美国“星链”系统等，可在全球范围内提供高速、稳定且成本低廉的通信网络服务。但目前智能化无人装备多以单系统、单平台样式投入使用，因技术机理不同、标准规则不一等原因，还未实现体系支撑、整体运用、链路闭合，难以满足信息化、智能化条件下的联合作战行动支撑保障需求。
智能进一步提升，但制约仍然存在。近年来，各国在态势感知、大数据处理、目标识别与跟踪、路径规划和障碍规避等技术领域取得了明显进步，智能化无人装备自主性、智能性、适应性进一步提升。其中，感知能力通过传感器和多模态数据融合技术，已经能够实现全方位感知周围环境，包括目标检测、障碍物识别、气象状况等。数据处理与分析能力通过高效的算法和数据处理技术，已经可以对大量的传感器数据进行实时处理和分析，从中提取关键信息以支持决策。目标识别与跟踪能力利用图像处理、模式识别和深度学习等技术，初步实现了对海量目标的自动识别和跟踪。但智能化无人装备因其技术机理原因，对网络信息系统支撑要求比较高，在战时高强度复杂电磁环境条件下运用难度大。此外，人类对人工智能技术的探索还处于初级阶段，其可能带来的“人工智能危机”以及大量伦理道德问题，制约了其作用发挥。
应用进一步广泛，但标准还未统一。随着现代战争军事需求的增加和技术的成熟，军用智能化无人装备的研发、生产和运用的规模逐渐扩大。军事领域，许多国家将智能化无人装备列为国防现代化建设的重要方向之一，投入大量资金用于研发、生产和应用，提升其战场效能和作战能力。民用领域，如物流配送、农业植保、城市交通等。虽然智能化无人装备运用呈指数级增加，但目前，对以人工智能、大数据技术为代表的智能化领域还缺乏顶层设计，没有与之配套适用的框架、结构、数据、安全和应用标准体系，以及相关法规的制约，未来可能引发众多分歧和争议。
智能化无人装备在军事上的广泛投入使用，推动作战制胜机理发生了重大变化，智能力、运算力、信息力成为决定战争胜负的首要因素，控制取代摧毁成为了征服对手的首选途径。
“集群式”作战即通过将成本、功能都远低于高质量武器系统的分布式单个无人作战单元，融合为一个集群体系，进而衍生出能力更强、范围更广的作战效能，以合力破敌克敌，实现“1+1>2”的效果。无人作战单元通过配备传感器、定位设备、处理器等完备的硬件，预设相应运行程序规则，并在战前进行大量自主学习训练，确保能依集群需要快速协同反应，形成“集群式”作战体系制胜。典型代表为美国“星链”通信系统和“蜂群式”无人机作战系统等。
“自主式”决策即对现有指挥信息系统进行改造，加装数据处理和分析研判功能模块，依托智能信息系统支撑，在感知阶段根据获取的各类数据，从数据库中匹配对比判断出目标信息，结合战场态势、敌我力量对比等数据，形成辅助意见建议，并自主展开和控制行动，高效精准完成感知、判断、决策、行动、评估闭合回路，形成作战胜势。典型代表如美军F-35战机飞控计算机系统，可依据当前敌情态势进行自主分析决策，为飞行员提供武器弹药选择和攻击方式辅助建议。
“体系式”毁瘫即在智能化信息处理系统支撑下，分析查找敌体系关键节点和弱点，综合运用传统火力和网络、电磁、激光等新型杀伤手段，精准削弱、杀伤敌作战体系主要支撑目标、核心功能，使其体系处于降效、混乱状态，夺取综合控制权，瘫痪敌各类作战体系。典型代表为美军“舒特”网电攻击手段，通过电子攻击将网络攻击代码“注入”目标系统，实现了网络战和电子战的一体复合运用。
“算法式”对抗即利用在算法、算力、数据基础等要素层面的优势，构建“快敌一步、高敌一筹”的数据分析系统，加快作战全程中的分析决策过程，更快完成“OODA”回路，从而掌握战场信息优势、时间优势以及决策和行动主动权。典型代表为美国防部领导的“算法战跨职能系统”，通过开发图像识别算法，分析海量视频数据，从中提炼出有效的情报辅助决策。
国际竞争态势
为增强在人工智能领域的全球竞争力，美国、俄罗斯、日本等主要大国加紧对人工智能军事应用的战略布局。首先，通过更新和调整人工智能领域的顶层战略规划，为未来的发展提供明确指导；其次，针对未来战争需求，加快人工智能技术与军事领域的深度融合，推动装备系统的智能化、自主化和无人化发展；此外，积极创新作战概念，以驱动作战力量创新，进而提升作战效能和竞争优势。
美国国防部发布《数据、分析与人工智能采用战略》，旨在扩展整个国防部体系的先进能力，以获得持久的军事决策优势。俄军颁布被称为“3.0版本”的《2024年至2033年俄罗斯武器装备发展纲要》，旨在为未来10年武器装备发展提供指导，纲要强调继续推进核武器和常规武器建设，并重点研究人工智能和机器人技术、高超音速武器和其他基于新物理原理的打击兵器。
美军自2005年开始每隔几年都会发布一版“无人系统路线图”，以展望并设计空中、地面、水面/水下等各领域无人系统平台，贯通研发—生产—测试—训练—作战—保障等无人化武器装备发展链路。目前，世界上已有70多个国家可以研发无人化系统平台，各种类型的无人机、无人车、无人船（艇）、无人潜航器如雨后春笋般不断出现。2024年7月15日，美军参联会前主席马克·米利接受《美国防务新闻》采访时称，到2039年，三分之一的美军部队将由机器人组成。俄军研发的平台-M作战机器人、“柳叶刀”自杀式无人机和S70“猎人”重型无人机等，已投入实战检验。
面临的挑战与风险
智能化战争在带来革命性变化的同时，也带来了诸多风险和挑战：
战场态势感知复杂性：海量数据和瞬息万变的战场环境对指挥员的预判能力提出极高要求，单纯依赖经验已难以应对。
作战时间压缩：OODA循环周期缩短，从海湾战争的约3天到纳卡冲突的近乎实时同步，要求快速决策和反应。
智能武器的自主性风险：基于规则或意图自主行动的智能武器可能带来不可预测性和潜在威胁。
生存防护难度增加：隐身突袭、高超声速武器等新质毁伤手段使防御更加困难。
精准突防难题：面对全流程、立体化的防空反导体系，突破防御需要更高精度和创新战术。
认知对抗升级：智能化战争中，心理战和舆论控制成为关键，对作战双方的认知水平提出更高要求。
未来发展方向
面对智能化战争带来的机遇与挑战，未来发展方向主要包括：
技术创新驱动：加强神经网络算法、智能传感等关键技术研究，推动智能化作战体系向强智能阶段发展。
作战理念革新：确立“制智权”争夺的核心地位，探索人机协同作战、智能无人集群等新型作战方式。
训练模式转变：强化人在智能化系统中的作用，同时开发针对智能化作战系统的自主训练机制，提升其作战效能。
指控模式演变：
- 远程遥控：初级阶段由人类远程操控武器平台完成作战任务。
- 人机融合：通过科学分工实现人机优势互补，共同完成作战目标。
- 智能赋能：高级阶段武器系统可模拟甚至超越人类思维，独立自主地实施作战指挥。
总体而言，智能化作战模式正面临多重挑战，但随着技术进步和理念创新，其未来发展将为军事领域带来深远变革。