美军人工智能技术赋能下的杀伤链发展特点研究

面对战场环境日趋复杂、作战领域日益融合以及国防战略的转变，美军相继提出“马赛克战”“联合全域作战”等新型作战概念，积极将人工智能等新兴技术应用于未来战争，寻求在与大国对手的竞争中取得胜利。在实际对抗中，一旦一方杀伤链闭合速度大大快于对手，就会使对方无法跟上战争节奏，从而导致系统性崩溃。基于人工智能的杀伤链问题研究，对提高联合作战指挥效能，推动人工智能技术在军事领域的应用具有一定的意义。

人工智能赋能下的

美军杀伤链军事应用

美军通过将人工智能赋能在杀伤链的“发现、定位、跟踪”“瞄准”“交战”“评估” 环节，显著提升“OODA循环”过程的速度和质量，使得作战效能不断提升。在杀伤链“发现、定位、跟踪”环节，人工智能技术明显提升获取信息的速度和质量。美军针对战场环境的高度复杂性、动态性和不确定性，深度运用认知科学、机器学习等技术和方法，辅助指挥员提高对战场态势的认知速度和准确度。美军先后启动了洞察、心灵之眼、知识导向人工智能推理图谱等大量基础技术典型研究项目，探索发展从文本、图像、声音、视频、传感器等不同类型多源数据中自主获取、处理信息、提取关键特征、挖掘关联关系的相关技术。

在杀伤链“瞄准”环节，人工智能系统可以在短时间内参与甚至主导决策，并直接接入行动环节。美军针对战场环境的快速变化、作战节奏的加快和决策支撑信息的大幅增加，重点运用深度学习、迁移学习、强化学习、认知计算等方法，发展快速制定行动方案并开展行动方案推演的工具，辅助指挥官提高开展快速、有效的决策。近年来，美国防部高级研究计划局及各军种在筹划决策领域启动了多项研发项目，包括“指挥官虚拟参谋”“自动规划框架”“基于人工智能的自动化多系统行动方案分析”等。

在杀伤链“交战”环节，人工智能通过对高度分散的有人-无人编队及无人集群力量进行快速组合和重组来提高美军适应能力，为敌方制造复杂性和不确定性。美军针对聚焦复杂对抗和反介入/区域拒止等恶劣环境，重点运用自主协同算法、监督控制技术等方法，发展无人平台自主作战以及先进的有人-无人编队协同自主能力、增强无人机在拒止环境中的作战能力。近年来，美军在行动控制领域应用人工智能的典型项目包括拒止环境中的协同作战、忠诚僚机、空中博格和空战演进。

在杀伤链“评估”环节，人工智能技术显著提升对毁伤信息判断的准确度以及获取毁伤信息的速度。美军针对复杂作战环境下的毁伤评估时间和评估准确性要求，采用工作流和自动化技术帮助营级指挥官和参谋监控作战行动、同步人员处理、支持实时行动评估，并将各种人工智能算法开始引入到相关毁伤评估研究中，提出了多种毁伤评估模型。近年来，美军在评估领域应用人工智能的典型项目包括联合实弹试验项目、箭2拦截中程弹道试验和海尔法导弹以及增程型先进反辐射导弹。

在杀伤链集成验证方面，美陆军将远程火力与太空、空中侦察情报、人工智能赋能的指控系统集成，形成多域情报融合、信息无缝通联、弹高速匹配的远程火力打击杀伤链，达成20秒“发射到打击”。美陆军通过人工智能赋能情报和指挥控制两个方面，大幅压缩杀伤链闭合时间。在会聚工程-2020作战实验中，美陆军成功将远程火力杀伤链“发现-打击”时间从20分钟缩短到20秒，实现指数级加速。

在项目融合-2020演习中，美军利用星链卫星搭载的传感器探测目标，将数据发送至地面站进行智能决策，大幅度缩短了“侦察—指挥—行动”杀伤链的响应时间。在项目融合-2021演习中，美陆军联合海军、海军陆战队、空军等军兵种演练了联合全域火力打击作战杀伤链，测试了侦察链、打击链、保障链等多种类型作战链条在复杂对抗环境中的效能。在项目融合-2022演习中，美军整合人工智能、机器学习以及通用数据标准，构建了一个链接美国和其盟国以及合作伙伴的联合指挥与控制系统。同时，还在演习中展示进攻性无人机系统蜂群能力。

人工智能赋能下的杀伤链发展特点

精准目标识别，积极提升态势感知能力和动态规划能力。为了在未来高动态的战场空间取得胜利，持续感知和快速处理分析，获得信息优势至关重要。美军依托大量分布式无人自主平台上的低成本传感器，与空天和网络空间防区外高端平台上精密传感器互为补充，构建弹性持久的态势感知体系；采用边缘计算和自动化技术在传感器端进行数据分析，加快情报处理的速度，降低了通信网络的负担；运用人工智能技术，处理和融合来自大量异构传感器的多种可信数据，提供对全球任何地方敌手行动的感知信息，从对手目标和活动的识别扩大到对手意图分析，在整个作战环境中形成对敌手持续及时的全面态势感知。如跨域海上监视和瞄准（CDMaST）项目，已完成了海上“系统之系统”概念体系结构的开发，正在进行工程化研究，这种架构利用新兴网络使能技术，将新兴的无人系统、武器系统、海底预置系统、有人系统等联接起来，组成协同网络，以较低成本提升美海军各系统的作战效能和适用性。

科学辅助决策，谋求加强智能辅助决策的可靠性和快速性。作战决策辅助是指控领域的重难点问题，也是人工智能赋能下的杀伤链环节中的重要一环。美陆军在21世纪初就开展了一系列智能决策计划，最受瞩目的要属其从2007年开始启动的“深绿计划”，该计划由三个部分组成，“闪电战”“水晶球”“指挥官助手”。主要功能是辅助指挥员拟制行动指令，填补行动细节、研发替代方案和评估本次决策对整个作战方案带来的影响。2016年，美陆军启动了“指挥官虚拟参谋”项目，主要功能是数据聚合、集成敏捷规划、计算机辅助运行评估和持续预测，美陆军通信与电子研究、开发和工程将其打造为一个开放式架构平台。美陆军在指控领域的智能化成果中可以看出，美如今更加注重通过算法推演提升其辅助决策的科学性，随着其系统的迭代升级，更加推动其早日实现火力网的智能化指令控制。

精确火力打击，提高精准杀伤能力。智能化战争中的精确杀伤是指在人工智能时代，以人工智能技术为核心，综合多种嵌入人工智能算法的武器装备平台为手段，在多重维度实施精确打击。“项目融合”是美国陆军为推进“多域作战”转型开展的实兵研习，是美国防部“联合全域作战”转型建设的组成部分。该项目自2020年开始，到2023年被叫停，在PC-22中，美军大约测试了300项新技术，且规模再次扩大，在这次演习中再次使用了SHOT算法，将海军的战斧导弹、SM-6导弹和陆军的LRHW（远程高超声速武器）连接到杀伤链中。PC-22中杀伤链的许多节点通过网关聚合链接，相较PC-21和PC-20，传感器至射手链接的速率大大提升。

结 语

加快发展人工智能技术赋能杀伤链，缩短杀伤链闭合时间。未来战争中，战场态势可能进入“读秒时代”，美国防部和各军种持续加强人工智能赋能下的杀伤链建设，通过压缩各环节时间来获取决策优势。传统的OODA作战响应周期链在融入快速战力投送技术预各种智能运算技术后，可释放巨大的作战效力，通过“快”制“慢”，夺取作战先手。为在未来战争中获得优势，亟需大力推动人工智能技术在军事领域的应用，提升智能化制空能力。为此，着力发展无人平台AI系统、战术协同单元，提升敏捷作战能力；应对海量情报信息，实现高效、精准信息获取能力；面对复杂战场态势和高动态战场环境，提升态势理解和决策能力；寻求作战资源与任务目标最优匹配，加快杀伤链动态构建。

发展跨域杀伤网动态可重构技术，提高杀伤链抗毁重组能力。美军杀伤链建设是建立在“马赛克战”“决策中心战”“联合全域作战”等作战思想基础上的，代表着美军对未来作战场景、作战样式的创新设计以及固定杀伤链抗毁能力的担忧。“杀伤链”某个关键节点一旦被破坏后，则无法完成闭合回路实现打击。应重点发展动态可重构的智能杀伤网，根据作战进程和作战需求的变化，依托智能组网实现作战力量的动中拆分、动中组合，将分散的陆、海、空、天等多域作战资源优选组合、能力动态集成，增强作战体系的灵活性、适应性，以及对冲抵消杀伤网节点的聚集效应，使对手难以找到破击己方体系的关键节点。

关注人工智能赋能下的杀伤链不确定性，推动多边治理进程。应关注人工智能赋能下杀伤链建设带来的隐私安全、社会稳定、财富分化等不确定性。加强政策引导和支持，发挥国家治理对人工智能全领域的安全保障能力。一是要聚焦关键技术科研公关。超前布局，整合资源，集智攻关，力争建立优势。二是深耕基础研究领域。鼓励院校、科研院所、企业、个人遵循人工智能技术研发规律，实现技术突破。三是畅通科研主体研发渠道，推进军用技术与民间企业融合发展。

责任编辑：刘靖鑫