俄羅斯總統普京在“走向未來的俄羅斯”大會上對人工智能的重要性作出了評價——“誰成為人工智能領域的領導者，誰就會成為世界的統治者”。

1、美、俄高度重視人工智能（AI）為軍事裝備賦能

美國將人工智能戰略作為美國國防戰略的一部分，并明確指出：未來人工智能“將改變社會，最終改變戰爭的性質”。俄羅斯也非常重視人工智能技術發展，俄羅斯發布的《2030年前國家人工智能發展戰略》給出了如下定義：“人工智能是一套能夠模仿人類認知功能（包括自我學習和沒有預定算法的方案搜索）的技術解決方案，在執行特定任務時獲得至少與人類智力相當的結果”。

數字計算的優勢是快速和準確地處理大量數據，這和人工智能技術應用有很好的契合度。正是由于需要在短時間內分析處理大量的結構化和非結構化數據（所謂的“大數據”），這是軍事領域開發各種具有人工智能能力的軍事系統的最重要原因之一。軍事部門應用人工智能技術的另一個原因是作戰部隊需要提升軍事上的目標搜索和探測、武器制導、情報偵察等自動化水平，因此，部隊作戰相關的功能系統均通過裝備專門的計算模塊，為人工智能的應用提供數據和計算資源。

2、人工智能在核武器系統中的應用

俄羅斯專家指出，核武器在維護全球地緣政治方面發揮著關鍵作用，智能計算處理系統能夠快速而準確地處理傳入的數據，決策者依靠人工智能來避免對作戰形勢分析的誤判，并提高作戰部隊組織使用戰略武器（包括核武器）的速度。同時，許多研究結論表明，在使用核武器方面，人工智能系統并不完全值得信任。這些科學論文的結論表明，如果人工智能系統能夠發現有機會獲得優勢，系統有可能決定使用精確制導武器和核武器對敵方目標發動先發制人的全球性或局部打擊。蘭德公司的一項研究強調了使用人工智能做出戰略軍事決策的危險性，因為由人工智能驅動的系統缺乏批判性思維，而且有明顯的對抗性傾向。

但需要指出的是，美國部分專家有一種相反的觀點。例如，有人提議創建一個基于人工智能對俄羅斯的核攻擊自動反應系統，西方稱之為“死亡之手”。這樣的系統會以報復性后果警告潛在的對手不要先發制人使用核武器。西方的軍事思想通常采取對敵方領土進行打擊，以實現對自身的有效防御。在任何情況下，為了確保俄羅斯聯邦的安全，需要使用人工智能成為分析動態變化的地緣政治和軍事環境的工具，以輔助支撐決策者做出最終決定。

3、人工智能在典型軍用系統中的應用案例

3.1、人工智能在預警探測系統中應用

2017年以來，美國軍方一直在努力將人工智能整合到現有的偵察和目標識別系統中，成為Maven項目的一部分，并在伊拉克、阿富汗和敘利亞作戰中正式應用這種系統來探測和攻擊目標。2020年初，雷神公司宣布在英國空軍“哨兵”預警機上部署情報、監視、目標捕獲和偵察（ISTAR）系統。該系統是一種人工智能系統，可自主探測陸地和海洋目標，觀察目標運動并完成地形測繪，通過對移動目標的主動性檢測來評估作戰態勢。該人工智能系統還可完成評估無線電環境的情報偵察任務，確定探測到的無線電信號類型和識別發射這些信號的無線電設備，由分散的地理數據生成地理位置信息，根據觀察結果評估各種目標的用途和特征，通過對目標二維圖像的處理獲取三維圖像。此外，人工智能正被應用于各種類型偵察數據的綜合處理。據了解，美國軍方的“火星”計劃（MARS，即機器輔助分析、快速存儲系統）可使美國情報界未來處理存儲在各種數據庫中的大量信息，以便為情報分析人員提供相關信息，目的是輔助分析人員了解人工智能算法的內容和可信度，增強二者協同運作的能力。

今天，俄羅斯等歐洲國家的超視距雷達正在應用人工智能進行賦能，支撐對收到的數百個各種類型的空中目標進行快速標記和個體識別。目前相關技術已經被用于雷達，實現了對無人機等小型目標的自動探測與識別。

3.2、人工智能在指揮控制系統中應用

指揮控制系統使用人工智能技術，有助于提高整體態勢感知和對危險目標的識別能力。指控系統通過收集和處理來自多源的可用信息，可以形成一個綜合的“全球作戰態勢圖”，在此基礎上可以向各級指揮官提出最有效的行動方案。目前，美軍正在進行基于人工智能技術的指控系統的開發，從戰術到戰略上實現集中規劃和協調空中、太空、海上、陸地、網絡和電磁空間中各種規模的軍事行動，這種行動被稱為“多域指揮控制”。

洛克希德·馬丁公司、哈里斯公司和Alphabet公司正在為美國空軍開發一種基于人機混合智能的戰略指揮與作戰控制系統。在戰爭中，除了傳統的指控任務外，該系統還被用于在無交互情況下實現作戰系統的自主指揮控制。俄羅斯聯邦正在開發新的基于人工智能的指控系統，通過在航空航天部隊和地面部隊之間，應用一套跨平臺的目指、火力和電子壓制手段的打擊鏈路閉合控制系統協調組織軍種間合作，提高協同作戰能力。

3.3、人工智能在武器系統中應用

人工智能可以提升武器系統對于來自航空航天預警和導彈預警系統的數據處理速度，并自動控制防御手段，抵御從不同高度、速度和方向來襲的各種武器的大規模襲擊。敵方使用超音速武器致使作戰部隊對防御的反應時間要求急劇增加。在這種情況下，人工智能可以幫助作戰部隊的指揮控制中心及時、正確地識別目標，并快速發出指令，以正確的順序與之交戰。美國計劃在戰略層面的統一信息管理系統中使用人工智能作為系統的管理工具，通過綜合管理分散部署在世界各地的相關設備及信息，以解決防空和導彈防御問題。俄羅斯航空航天部隊擁有一個作戰戰術自動防空控制系統，該系統正在開發使用人工智能技術來協調S-300和S-400系統、“貝殼”地對空導彈發射器系統和選定的空域管理設備，實時分析態勢情況，確定目標參數并提出目標交戰方案。

智能彈藥能夠在接近目標時自我修正彈道或在最佳時間點爆炸。人工智能在智能彈藥應用方面也取得了一定進展，通過連續自動分析武器系統中的各種傳感器接收到的技術參數，以確定軍事裝備的作戰使用范圍。目前，智能彈藥可以是各種射彈、導彈、炸彈、魚雷、水雷、特種航天器和單用途攻擊型無人機。一種現代智能彈藥是由以色列拉斐爾先進防御系統公司開發的Spice 250精確制導防區外滑翔彈藥。該彈藥被放置在航空運載器的機翼下，它擁有75公斤的彈頭。該種智能彈藥由于部署了分離后機翼釋放裝置，可自主攻擊100公里以內的目標。洛克希德·馬丁公司和雷神公司為美國防空系統研發了更復雜的智能彈藥，能夠形成針對帶有多彈頭的洲際彈道導彈的對抗措施。俄羅斯軍火制造商也在研究生產智能彈藥，已知應用包括Krasnopol型制導炮彈、多管導彈系統的遠程引信和帶有智能自導頭的巡航導彈等產品。

3.4、人工智能在無人系統中應用

人工智能系統還可以直接用于戰場上和戰場外使用的無人設備。典型的案例是無人機、地面無人車輛、以及各種水面和水下無人裝備。人工智能技術已在美國空軍F-16、F-22和F-35戰斗機的單機和無人機機群的協同運用。例如，打擊和偵察無人機與遠程雷達探測飛機和基地巡邏飛機自主協同作戰。

現代攻擊型無人機XQ-58“女武神”，由美國Kratos Defense &Security Solutions公司開發。該型無人機在2019-2020年進行了試驗，被定位為有人控制的戰斗機的“僚機”。同時，美國海軍正在開發一種大排量無人水下航行器，自主航行時間至少為70天，可獨立制導，避開各種障礙物并識別水下和水面目標。

美國DARPA正在實施一系列計劃，致力于研究無人機（一組多達幾百架）、自主水面無人艇和水下潛航器以及陸基移動無人車平臺的組群使用，以達到相應的作戰目的。俄羅斯也在開發相關的跨域無人系統，包括用于偵察、巡邏、掃雷和火力支援的Uran-9和Soratnik陸基機器人設備、Galtel水下/海底探測系統、“獵人”攻擊型無人潛航器和“波塞冬”核動力潛航器。

3.5、人工智能在電子對抗與網絡系統中應用

電磁空間控制權正在成為戰爭勝利的關鍵因素之一。發達國家實施了大量的項目，以改善無線電對抗系統的智能化水平。美國洛克希德·馬丁公司正在為美國DARPA實施BLADE（BehavioralLearning for Adaptive Electronic Warfare System）計劃，目的是開發一種自主電子對抗系統，在運行過程中，能夠不斷地評估敵人的電子對抗系統的有效性。該系統還能夠實施電子對抗措施，人工智能技術在確保系統的有效性方面發揮了關鍵作用。

俄羅斯也將人工智能應用到電子對抗系統中，Palantin和Bylina系統是具有人工智能元素的俄羅斯電子對抗系統的實例。Palantin系統是用于進行電子偵察和壓制敵人的無線電通信系統，提供各種無線電對抗手段。RB-109ABylina無線電電子對抗群組自動控制系統能夠對復雜、無線電電子防御進行詳細分析，從而挑選出需要優先進行無線電壓制的目標，并優化無線電干擾系統操控流程，保障其與自身無線電設備的電磁兼容性。

網絡空間作為各個國家、組織和個人之間對抗的領域，重要性急劇增加。由于國家網絡空間入侵的存在，導致北約國家在2018年對軍事理論進行了重大調整，同時對國家政策進行了相應的改變。人工智能算法可以自動檢測到威脅的存在，評估危險性，并修改自己的軟件以保護免受威脅。人工智能網絡系統有可能同時進行網絡防御和網絡攻擊行動。人工智能支撐下的信息系統，能夠生成假照片、音頻和視頻等數據，并在互聯網上創建虛構的或真實人的虛假資料。這些技術可以被用來制造“假新聞”。人工智能技術在無線電制導導彈和電子對抗中的應用，包括高速和穩定的通信鏈路自主對策。OmniSIG傳感器軟件目的是解決無線電制導導彈和無線電電子對抗問題，它使開發無線電通信和雷達信號一體化智能處理成為可能。

3.6、人工智能在其他領域應用

人工智能的另外一個重要應用領域是軍事后勤，以及人員的移動和部署。人工智能的應用使后勤操作在安全、速度和成本方面得到優化。人工智能后勤系統已經在美國軍隊中使用，以評估潛在的儲備需求并確定最有效的交付方式。該系統能夠持續自動分析來自武器中各種傳感器的技術參數，以確定軍事裝備維修工作的范圍。美國軍方已與IBM簽訂合同，在該公司的Watson自動化組件中提供后勤處理服務，該組件提供數據云存儲和智能處理。云存儲用于數據下載到運輸設備和其他設備上的傳感器。美國海軍使用的Watson版本被用來制定海軍集團和單艦的最佳后勤供應計劃，并監督其實施過程。

應用人機混合智能技術的軍事訓練模擬器，能夠將現實世界和虛擬世界進行關聯。人工智能應用提供了武器系統的真實視覺表現、動態變化的戰斗環境、來自各種傳感器的模擬信息和時間、天氣和空間特征的外部條件。虛擬現實智能技術在國外武裝部隊單兵訓練中也得到了廣泛使用。一組士兵配備了相應的傳感器系統，可以在野外進行練習，而另一組通過通信線路連接到傳感器的虛擬工作站進行訓練，按單位劃分可計劃和執行虛擬打擊的區域。俄羅斯武裝部隊中也有大量的人工智能模擬器，盡可能接近現實地模擬各種武器和軍事裝備的訓練和使用，涵蓋武器、大炮、坦克和飛機等多個軍種武器裝備的模擬。

人工智能在對生物識別領域應用廣泛，確定訪問權（進入房舍、獲取信息、控制軍事設備），識別軍事人員的狀況，預測影響行動規劃的天氣因素，指導特殊武器（激光、網絡或大規模毀滅性武器）的使用。基于人工智能的技術也被廣泛用于各種瞄準器和視覺信息顯示設備--從各種汽車的擋風玻璃到特殊頭盔和護目鏡。

4、人工智能技術應用展望

隨著新概念和新技術的出現，人工智能在軍事中的應用將繼續增長。人工智能的未來應用必將超出本文所討論的范圍。未來，軍方部署在空中、海上和地面載體上的各種作戰指揮人員控制的武器將被攜帶武器并擁有自主和群體智能的無人平臺取代。

未來人工智能應用將具有如下特點：

首先，人工智能技術變得越來越復雜。在未來，目前這個時代的尖端人工智能成就將被視為低端技術，與未來的人工智能概念不一致。

其次，當前人工智能武器系統的核心是為特定系統和它所解決的任務而專門設計的硬件和軟件。到目前為止，還沒有一個智能群體控制系統能夠提供對多個異質武器系統和設備的自主集中控制，并涌現新的群體智能。發達國家已經在進行異構、異智無人集群使用的探索。智能群體控制系統的出現，通過自主優化組合各種傳感器和武器自主重構形成“快速打擊鏈”，將導致武裝作戰方法的深層次的變革，因為它將使人的直接參與作戰變得沒有必要。

最后，基于人工智能的武器裝備的硬件和軟件，都是先從民用開始，這將是人工智能技術在軍事領域應用的一個普遍趨勢，即最初開發并經過驗證的商業解決方案被優化應用于軍事領域，這將減少人工智能構建軍事系統的時間和成本。

審核編輯 ：李倩