近日，北约在爱沙尼亚边境举行“刺猬25”联合军演。其中，一套名为“雅典娜”的人工智能（AI）军事指挥系统引发外媒关注。该系统基于神经形态计算架构，采用生成式AI技术，在模拟攻击场景测试中，仅用5分钟就生成10套完整作战方案，其响应速度和决策效率远超人类指挥团队。
重塑现代军事指挥体系
众所周知，在第五代通信、量子传感等颠覆性技术推动下，现代战争的信息化程度正呈现几何级数增长态势：一架侦察无人机每秒可传回5GB影像数据，电子战系统可同时监听数百个无线电频道，卫星网络时刻追踪成千上万个地面目标……战场数据生成速率逐年大幅递增，传统指挥体系已难以满足现代战争对态势感知实时性和决策精准度的严苛要求。在此背景下，新一代AI军事指挥系统成为军事技术发展的必然选择。
AI军事指挥系统是一种利用人工智能技术处理和整合战场海量信息的决策支持系统。其核心工作原理是通过机器学习算法实时分析多维数据，自动完成战场态势评估、威胁等级排序，模拟“参谋思维”识别目标规律推演战场走向，生成相应作战方案并协调武器平台实施打击。
区别于传统指挥体系，AI军事指挥系统以秒级响应重构从侦察到打击的“杀伤链闭环”，通过算法加速OODA（观察—判断—决策—行动）循环，实现快速决策与资源优化配置。这类系统依托人工智能、大数据分析和边缘计算等技术，实时融合多源信息，处理海量战场数据，帮助指挥官从纷繁复杂的战场信息中快速抓取关键情报，显著提升指挥决策效率。
从辅助分析到自主决策
此前，AI技术在军事领域的应用主要集中在数据分析环节。如以色列“苍鹭”无人机加装AI图像分析模块，使其雷达能较为精确地穿透伪装，发现目标。德国联邦国防军的一项测试表明，利用AI技术预测装备零部件的故障时间点，可提前优化维修资源配置，将战车完好率从68%提升至92%，同时大幅提高资源调度效率。
随着AI技术的持续发展，其在军事领域的应用正从数据分析向更高级的指挥决策环节拓展。全球许多国家正加速推进AI军事指挥系统的研发与应用，并在关键技术领域取得一定进展。
在火力分配环节，以色列的“火力工厂”AI系统可根据空袭目标数量计算所需弹药量，确定打击目标的优先级，根据位置、视线、有效性和可用弹药等因素为不同目标选择最佳武器平台。
作战行动层面，无人机蜂群战术同样得到AI技术的强大赋能。无人机蜂群能在AI的指挥下自主规划最优侦察路线，一旦发现高价值目标，系统能自动指派携带精确制导弹药的无人机实施快速精准打击。
技术迭代的发展方向
当前，在AI军事指挥系统研发的竞争中，各国正沿着几个关键方向加速技术突破。
一是脑机接口融合。法国防务巨头泰雷兹公司等机构正加紧测试视觉皮层投射技术。该项前沿技术能将高度凝练的战场态势信息，通过神经接口，绕过传统屏幕与图像解析步骤，直接编码投射至指挥官的视觉神经皮层，形成直观的“脑内成像”。测试数据显示，该技术可降低传统人机交互中信息转译存在的误差风险，将战场态势感知延迟缩短至50毫秒内，使指挥决策效率接近人类生理极限水平。
二是抗干扰进化。以色列国防军利用生成式对抗网络（GAN）技术进行针对性训练，模拟再现对手使用的各类战术欺骗手段，通过持续不断地让AI军事指挥系统在虚拟欺骗环境中进行攻防对抗训练，显著提升AI识别真伪和抗诱骗的能力。测试数据显示，最新一代AI军事指挥系统的抗干扰能力已提升8倍。这种算法层面的韧性增强，将成为未来电子对抗与信息战中决定系统稳定性的核心要素。
三是AI算力下沉。这一技术方向的核心在于将AI指挥决策能力从传统的指挥中枢向战场末端延伸，从而提升独立作战单元的自主性和生存能力。以外军正积极研发的单兵AI头盔系统为例，该系统通过在装备中嵌入高性能AI处理芯片，实现了AI算力的本地化部署。在遭遇通信中断或进入信号黑障区等极端环境下，士兵仍能利用本地算力自主完成目标识别与分析任务，并将误判率控制在5%以内。
得益于AI技术在战场态势感知、战术决策优化和资源调度等方面的优势，当前AI军事指挥系统已从技术验证阶段逐步迈向实战化部署，成为多国军事智能化转型的核心支柱。与此同时，也应该看到，这一技术的快速发展也伴随着多重挑战。
撇开伦理与法律问题，仅在技术层面，就面临多重难题。比如AI系统的“黑箱”特性导致决策过程缺乏透明度，战场误判风险难以避免；电子战环境下的AI抗干扰能力仍待提升，对手可能通过数据污染或算法欺骗诱导系统做出错误决策等。
分析人士指出，未来AI军事指挥系统的发展须在技术创新与伦理约束之间寻求平衡。一方面要持续突破关键技术瓶颈，提升系统的自主决策能力和战场适应性；另一方面须建立完善的人机协同机制和算法问责体系，确保AI始终处于人类有效监管之下。（王奕阳）
来源：中国国防报
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