➤人工智能駕駛的X-62A驗證機採用自博弈對抗算法，經過40億次倣真訓練後，具有較強決策能力，相當於擁有30年駕駛經驗的頂尖飛行員

➤2023年美空軍部長肯德爾宣布至少要發展1000架左右的“協同作戰飛機”即無人僚機，從機隊中選取300架F-35有人戰鬥機，每架配備2~5架無人僚機，這已成為美空軍2024財年預算申請的七大優先事項之一

➤未來智能化戰爭的指揮主體將由人向人機混合智能體轉變，指揮控制權將由人類獨佔向部分讓渡給人工智能轉變

➤在人工智能系統加持下，從傳感器發現目標到開火耗時20秒，加上炮彈飛行時間60秒，無人機傳回目標打擊視頻後進行毀傷評估大約10秒，總計是90秒，天地一體跨域殺傷鏈的閉合時間大大縮短

　　文 | 袁藝 趙頔

　　進入大國競爭時代，美軍為繼續發揮技術型軍隊特點，重新拉大相對於對手的軍事優勢，通過系列綜合性演練和專項演練積極探索無人自主、人工智能等先進技術作戰場景，實驗檢驗適應未來智能化戰爭要求的武器裝備、力量編組、指揮控制和作戰體系等，為打贏一場速度、規模、範圍等方面前所未有的高端戰爭做著準備。

　　通過分析美軍智能化作戰相關軍事演練這種戰爭預實踐活動，可以揭開智能化作戰的面紗，管窺未來智能化戰爭的基本面貌。

美國 MQ-9 無人機（資料照片） 新華社 / 美聯

　　探索前沿智能技術運用

　　增強戰場態勢感知能力

　　人工智能是智能時代戰鬥力的重要增長極。美軍始終緊盯人工智能技術前沿，通過軍事演練探索智能賦能新途徑，積極拓展人工智能在戰場態勢感知領域的應用場景。

　　美軍始於2020年12月的系列“全球信息優勢實驗”，旨在探索通過人工智能謀取信息優勢的新應用場景。

　　其中，第2次實驗中實驗了“蓋亞”戰役級態勢感知系統，該系統以“專家”（Maven）智能算法為基礎，可實時集成陸、海、空、天等各域情報數據，提供對手全球兵力分佈情況以及對手行動的早期預警信息。

　　以ChatGPT為代表的生成式人工智能取得突破性進展後，第6次實驗中實驗了5種不同的生成式人工智能模型，探索其潛在應用案例，以確定各生成式人工智能模型適用的作戰場景。實驗內容包括：利用海量信息檢索與深度挖掘技術，提高情報分析和態勢預判能力；利用計算機視覺檢測和跟蹤目標，提高“時間敏感目標”感知能力；利用自然語言處理算法來分析各類文檔資料，提高情報信息快速處理能力；利用機器學習算法進行預測性維護，提高智能化後勤保障能力等。美國防部還專門成立了“利瑪”生成式人工智能工作組，該機構隸屬於首席數字與人工智能辦公室算法戰部門，後續將深度參與“全球信息優勢實驗”，推進生成式人工智能技術評估與運用。

　　2023年4月，美英澳首次聯合開展“人工智能與自主實驗”，實驗不同人工智能&&協作實時檢測和跟蹤目標，首次在複雜場景中快速部署迭代機器學習模型。

　　從美軍演練人工智能新技術情況來看，智能賦能還存在着尚未挖掘出來的巨大潛能和應用場景。可以預見，未來擁有智能優勢的一方，能夠基於各類人工智能模型，綜合利用大數據、機器學習、數據挖掘等技術，將分佈在各作戰域的海量傳感器聯接在一起，快速高效分析戰場態勢變化，像開了“天眼”一樣，以“上帝視角”洞察戰場態勢、預測戰局發展。

　　推進無人系統直接交戰

　　無人裝備由輔戰走向主戰

　　無人系統是智能化戰爭的標誌性裝備。近年來，美軍加快提升無人系統自主水平，反復實戰化演練檢驗無人化作戰能力，推進無人裝備在作戰體系中的角色定位由輔戰走向主戰。

　　以無人機為例，早期無人機主要從事偵察、校射、通信中繼等保障任務，後來逐步發展出察打一體無人機，目前美軍正在探索研發空戰無人機。

　　美國防部高級研究計劃局（DARPA）的“空戰演進”“天空博格人”“遠射”和美空軍研究實驗室的“自主空戰行動”等項目，都是推進無人系統主戰化的重要項目。

　　2024年4月17日，DARPA宣布“空戰演進”項目已首次成功開展了近距離空中纏鬥人機對抗實驗。人工智能駕駛的X-62A驗證機採用自博弈對抗算法，經過40億次倣真訓練後，具有較強決策能力，相當於擁有30年駕駛經驗的頂尖飛行員。

　　實驗中驗證機可迅速選擇爬升、下降等機動操作，從而調整飛行姿態與軌跡，搶佔有利射擊位置，同時，還能在轉瞬即逝的時間窗口內射擊並準確命中對手。相比而言，人類飛行員大部分時間只能被迫採取防禦性機動以規避攻擊。該實驗中人工智能採用了超越人類傳統認知的新型空戰戰術，同時遵循了人類飛行員的安全飛行規範，被稱為人工智能在空戰領域的“世界首創”。

　　美軍還完成了MQ-9A“死神”無人機發射AIM-9“響尾蛇”空空導彈實驗，為無人機配備空戰武器鋪平了道路。美海軍正在實驗給無人艇加裝標準垂發裝置使其可以發射各型防空導彈、反艦導彈、魚雷等，還為無人潛航器配備潛射無人機、魚雷等。美陸軍則實驗給無人車加裝反艦導彈、防空導彈和遠程火炮等。2021年6月，美陸軍進行“自主多域發射器”概念演練，C-130運輸機將加裝“海馬斯”火箭炮的無人車投送至西太平洋某島嶼上，隨後採用“主-從”式機動、自主導航部署形式，發射多枚精確打擊導彈，成功摧毀了紅方艦艇和陸上防空系統。

　　美國軍事專家彼得·辛格認為，“五千年來，戰爭一直是人類的獨角戲，而現在，這個局面已經結束了。”從美軍演練中無人&&的運用情況來看，無人裝備在未來智能化作戰體系中的角色定位，將不僅僅是充當在一線偵察監視預警的“耳目”和“探子”，而且還會去當先鋒、打頭陣。

　　演練智能化力量編組

　　有人無人協同作戰

　　無人系統的大量列裝和普及應用，將催生人機混合編組這種新型力量編組方式。美海軍作戰部長提出，要建立一支由有人和無人&&組成的更大的混編艦隊，使無人系統成為海上兵力結構中可靠且可持續的力量。2023年6月，美海軍陸戰隊發布《機器人與自主系統》報告，認為“解決自主、人機協作、指揮控制等重難點問題，是充分發揮無人系統作戰優勢的關鍵”。

　　近年來，美軍加強了無人機、無人艦、無人地面車輛、無人潛航器等無人系統與有人系統的協同作戰演練。

　　2021年美海軍的“無人系統集成作戰問題-21”演習，旨在整合有人和無人作戰能力，驗證有人無人協同作戰樣式及效果。演習中，無人潛航器、無人機和無人艇與“朱姆沃爾特”級驅逐艦、“洛杉磯”級核潛艇等有人海上作戰&&進行了協同作戰演練。

　　2022年6月，美陸軍開展人機編組測試，機器人戰車潛入敵後發射煙霧彈，遮擋了對手攻擊直升機的視線，然後引導步兵分隊實施了火力打擊。在“匯聚工程-2022”作戰實驗期間，機器人戰車與M1A2坦克組成有人無人編隊，機器人戰車作為前鋒力量執行偵察和火力支援任務，顯著增強了坦克的火力打擊效能。

　　2023年“大規模演習-2023”中，美海軍依託“海戰體系架構”演練有人無人水面艦艇編隊協同作戰，艦艇&&彼此相距數百英里，但充分共享戰場信息，實現了同時從多個方向對目標的火力打擊；海軍陸戰隊演練了運用岸上無人導彈發射車打擊海上目標；海軍第12爆炸物處置機動大隊無人系統排，演練了運用無人系統定位、識別、消除水下爆炸物等科目。

　　2023年9月，美海軍4艘大中型無人艇在亞太地區集結，與“宙斯盾”驅逐艦、瀕海戰鬥艦和P-8A反潛巡邏機進行多域融合、地點分散、海空立體的分佈式作戰訓練。同期的“北方利刃”演習中，MQ-9A“死神”無人機充當“分佈式航空作戰”的通信中繼站，探索了有人無人協同作戰模式下的戰法運用。

　　人工智能領域的莫拉維克悖論認為，對人工智能而言，實現邏輯推理等人類高等級智慧只需要很少的計算量，而實現感知、運動等無意識技能和直覺這種低等級智慧，卻需要消耗極大的計算資源。人類面臨的複雜性問題與機器面臨的複雜性問題可能正好相反，人機各有長短，有很強的互補性，可以通過人機協同，由人負責判斷“是否在做正確的事”，讓機器負責“去正確地做事”。在強人工智能實現之前，人機協同作戰是不可跨越的發展階段。從美軍相關演練情況來看，這一進程已大大加快。

　　在有人無人協同作戰力量建設上，美軍已邁開實質性步伐。以“有人長機+無人僚機”型空中作戰部隊為例，2023年美空軍部長肯德爾宣布至少要發展1000架左右的“協同作戰飛機”即無人僚機，從機隊中選取300架F-35有人戰鬥機，每架配備2~5架無人僚機，這已成為美空軍2024財年預算申請的七大優先事項之一。

　　檢驗智能化指揮控制

　　推進聯合全域作戰

　　聯合全域指揮控製作為美軍“聯合全域作戰”概念的核心，是近年來美軍演練的重要內容。美軍先後實驗檢驗了“晶格”指揮控制系統、“先進戰鬥管理系統”、“凱塞爾”全域作戰套件、生成式人工智能模型等，大力推進指揮控制的智能化，謀求高端戰爭中的決策優勢。

　　2023年5月，在“北方利刃23-1”演習中，美軍實驗了“晶格”指揮控制系統。該系統能夠集成全球陸地、海上、空中和太空多個作戰域的數千個傳感器，自動生成共用作戰態勢圖，利用人工智能技術實現多源數據融合，在戰術邊緣快速自動檢測、跟蹤、分類目標，自動進行威脅警告、彈目匹配、方案優選，支持多殺傷鏈快速閉合，以支撐大規模多域作戰。

　　美軍第6次“全球信息優勢實驗”通過簡化陸、海、空、網跨域通信流程，並依託5類生成式人工智能模型，來支撐印太司令部聯合全域指揮控制流程演練，強調跨域無縫指揮控制，實現了作戰態勢實時精確感知和快速決策。

　　智能化戰爭中戰場情況瞬息萬變，指揮決策難度越來越大，需要引入人工智能技術，運用多種智能輔助決策和任務規劃工具，進行動態任務籌劃、一體化戰鬥管理，以協同全域作戰資源按需聚合，提升智能化指揮決策能力。美軍一系列相關演練表明，未來人工智能將逐步滲透到情報分析、態勢感知、任務規劃、作戰評估等各指揮控制環節，人腦的碳基智能與電腦的硅基智能將緊密協作，“算計與計算”“人謀與機謀”將無縫融合，“觀察-定位-決策-行動”循環（00DA循環）速度和決策質量將大幅提升。可以預見，未來智能化戰爭的指揮主體將由人向人機混合智能體轉變，指揮控制權將由人類獨佔向部分讓渡給人工智能轉變。

　　需要指出的是，目前人工智能技術和産品在安全可靠性、可解釋性等方面還存在着諸多問題，有可能將虛假、扭曲的劣質信息輸入，還可能出現大模型“幻覺”、無人系統失控等問題。為此，美軍也在加緊研發對抗性人工智能、可解釋人工智能等，且對未經檢驗的人工智能技術進入指揮控制環節持審慎態度。2023年6月，美國防部聲稱在經過適用性和安全性改造前，不會在實際應用中直接部署類似ChatGPT的商業人工智能系統。

　　演練高端先進殺傷鏈

　　智能化殺傷網初現端倪

　　美各軍種在演練中實驗檢驗了無源化殺傷鏈、跨域聯合殺傷鏈、全隱身殺傷鏈、高超聲速殺傷鏈、超遠程殺傷鏈等各種高端先進殺傷鏈，尤其是將人工智能、自主系統融入殺傷網，加速了殺傷鏈閉合，這可能成為其在未來高端戰爭中的“暗招”“奇招”。

　　無源化殺傷鏈方面，2021年4月25日，美海軍在“無人系統集成作戰問題-21”演習中，首先由偵察衛星對可疑海域進行廣域監視，由中型無人水面艦艇等負責搜索跟蹤，發現目標後由MQ-9B“海上衛士”無人機投放被動聲吶浮標，完成精確定位、目標識別和超視距瞄準，然後通過Link-16數據鏈與附近的P-8A反潛巡邏機和SH-60“海鷹”直升機建立&&，將目標信息中繼傳輸至後方驅逐艦，後者發射“標準-6”導彈準確命中目標，殺傷全過程中主要使用的是無源傳感器。無源化殺傷鏈的演練表明，美軍在追求作戰&&和彈藥單體隱身性能的同時，也謀求在電磁頻譜戰支援下放大總體隱身效果，強力推動隱身作戰從個體隱身時代進入體系隱身時代。

　　跨域聯合殺傷鏈方面，美陸軍自2020年起就依託“匯聚工程”開展了跨域聯合殺傷鏈實驗，實驗了“造雨者”“普羅米修斯”“火力風暴”“射擊”4種人工智能系統，通過異構數據標準化、海量數據處理、智能任務規劃、同步高節奏瞄準等，匯聚多域能力構建形成跨域聯合殺傷鏈。其基本作戰流程是：“造雨者”將不同傳感器的多源異構數據進行標準化處理後，傳輸至作戰雲；“普羅米修斯”從作戰雲中獲取並分析海量數據，從中發現目標；“火力風暴”針對發現的目標生成打擊方案，輔助指揮官決策；“射擊”根據指揮官選定的方案，引導武器系統完成射擊。在人工智能系統加持下，從傳感器發現目標到開火耗時20秒，加上炮彈飛行時間60秒，無人機傳回目標打擊視頻後進行毀傷評估大約10秒，總計是90秒，天地一體跨域殺傷鏈的閉合時間大大縮短。

　　美軍演練先進高端殺傷鏈的情況表明，未來將由預先規劃殺傷鏈向臨機規劃殺傷鏈轉變，由單域殺傷鏈向跨域殺傷鏈轉變，由殺傷鏈向殺傷網轉變。由於殺傷網中大規模功能節點並行作業的控制複雜度遠超人的能力，需要借助人工智能技術，創新“人指揮、機器輔助控制”的人機協作指揮控制模式，構建智能化殺傷網，從而實現“多目標-多傳感器-多射手”精確匹配的多域多鏈並行打擊模式，在豐富自身作戰選項的同時，使對手陷入多重困境。□