伊朗战争表明，人工智能与“马文”（Maven）类系统已被推向美军行动的中心位置，通过聚合战场数据大幅加速目标锁定与决策进程。与此同时，硅谷在现代战争中的角色愈发凸显，军方情报与作战基础设施的部分环节正外包给科技公司。这一转型在提升效率的同时，也引发了关于打击精度、平民伤亡，以及国家安全对私营行为体依赖度的质疑。

2026年2月下旬，美国与以色列以“史诗之怒”（Epic Fury）与“咆哮雄狮”（Roaring Lion）为代号，对伊朗发动协同军事行动——此次行动被视为2003年入侵伊拉克以来美军最大规模的军事动作。冲突期间，中央司令部（CENTCOM）打击了逾11000个目标，伊朗则以数千枚导弹与无人机回击。伊朗最高领袖阿亚图拉·哈梅内伊在首轮打击中殉难。然而，仅凭这些数据无法捕捉这场战争的历史意义；真正使此次冲突区别于以往的是人工智能、自主系统与商用技术的核心地位——它们不再仅是辅助工具，而已被置于作战中枢。

“马文”项目启动于2018年。在大语言模型出现之前，该单元已联合多家公司支撑“马文”项目，推进“计算机视觉”——一种能在卫星影像中检测与区分物体的AI能力，协助分析人员审阅视觉数据。

马文项目助力机器学习在侦察、监视、情报分析与地理空间情报领域的加速部署。这一脉络最终催生了帕兰提尔科技（Palantir Technologies）开发的“马文智能系统”（Maven Smart System），而今该系统已成为美军AI驱动作战的基石。

背景

美国国防部已将帕兰提尔指定为马文AI系统的“唯一责任供应商”——该系统用于战场数据分析、目标识别与军事决策支持。这份合同标志着马文项目从实验阶段过渡至美军常设基础设施层级。据援引资料，该系统能够实时分析卫星数据、无人机画面、传感器输入与战场情报，为军事指挥官生成“统一作战图景”。值得注意的一点是帕兰提尔与美国“AI赋能战争”领域更广战略之间的直接关联，这本身表明美国政府正逐步将情报分析与目标锁定基础设施外包给硅谷私营公司——这一趋势模糊了政府、军方与科技企业之间的边界。

分析与发现

A. 硅谷在美国国防部中的角色

近年来，硅谷在美国国防部体系内的角色显著扩张；这种合作已超越过去十年间网络安全领域有限的研究项目，如今成为美军数字化转型的支柱。认识到人工智能、机器学习与大数据分析等新兴技术迭代迅速，五角大楼日益转向与硅谷科技公司建立伙伴关系，以提升决策质量、作战效能与情报优势。这一趋势的典型例证是与帕兰提尔科技、谷歌云及微软等企业的巨额合同，这些企业参与了马文项目与“联合作战云能力”（Joint Warfighting Cloud Capability）等项目。美国国防部目前与旧金山湾区企业签有200余份活跃合同，其中大量与数字作战行动直接相关。然而，这种广泛合作并非始终顺遂。当前，国防部旗下AI系统开发的主体已由硅谷的私营承包商主导。从五角大楼视角看，与硅谷合作是战略必需——该地区工程师与研究人员在图像处理、数据分析与深度学习平台设计等领域位居世界前列。通过2018年设立“联合人工智能中心”（JAIC），五角大楼实质上打开了与科技公司直接对接的门户。该机构负责将新兴民用技术适配军事应用，并制定战争中AI使用的伦理与技术标准。借助这一模式，美军能以接近私营部门的节奏创新，而不至于在官僚程序中缠斗数年。硅谷已成为美国现代战争基础设施的关键构件，商用技术与军事应用之间的界线日益模糊。帕兰提尔、安德瑞尔工业（Anduril Industries）与SpaceX等企业如今在作战数据分析、自主无人机与军用卫星通信中扮演枢纽角色。截至2024年9月，商用科技企业在美国国防部研发预算中的占比已从2015年的11%升至2024年的37%以上。这种广泛合作在提升军事效率的同时，也引发了关于透明度、社会监督，以及国家安全对私营部门与科技投资者过度依赖的新忧虑。

（附：美国国防部与帕兰提尔合同条款部分截图）

B. 马文项目在对伊打击中的作用

马文系统将卫星影像、无人机视频、雷达数据与信号情报整合进统一界面，使操作员几乎同步完成目标识别、武器类型推荐与攻击方案生成。成效显著：行动首24小时内打击逾千个目标——若仅靠人工分析，这一节奏不可想象。整个过程仅动用了此前同类行动所需分析人员的10%。

然而，该系统的局限同样醒目。马文整体准确率估计约60%，而人类分析员约为84%。尽管如此，帕兰提尔首席技术官仍将其描述为“首次大规模AI赋能作战行动”——这一定性引发了对AI目标锁定伦理考量与平民保护机制充分性的严重质疑。正是这些关于防护性保障的担忧，近期也导致了Anthropic与国防部之间的争议。

C. 马文的沿革

“马文项目”是美国国防部将人工智能应用于军事数据分析的项目之一，启动于2017年，官方名称为“算法战跨职能小组”（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team），首要目标是利用机器学习对侦察无人机拍摄的图像与视频进行自动分析。该项目最初旨在加速海量战场数据的处理，尤其中东方向行动。关于项目起步的早期信源见于国防部2017年声明。马文项目聚焦无人机影像分析——利用机器视觉算法检测航拍画面中的人员、车辆与可疑物体。此前此类影像须由人工分析员手动审阅，耗时极长。项目目标是减轻分析员工作负荷、提升作战决策速度。五角大楼官方报告强调，该系统扮演“决策支持”角色，并非完全替代人工。帕兰提尔科技这一名称频繁与美国国防数据分析项目关联。帕兰提尔是政府大数据分析与情报软件领域的重要承包商，其产品如“Palantir Gotham”用于防务与安全机构。尽管马文项目由多家承包商广泛参与执行，媒体关注多集中于谷歌初期与五角大楼的合作，而帕兰提尔等企业在数据分析与AI相关的防务技术生态中亦保持活跃。

根据白宫4月8日发布的统计，战争头38天内美军在伊朗境内打击逾13000个目标——包括逾2000个指挥控制节点、1500个防空目标与1450个工业基础设施相关目标。

白宫强调“所有这些目标均属合法军事性质”。然而《纽约时报》等媒体通过报道与图像记录了民用设施的损毁。这些报道引发一波批评浪潮，并提出疑问：对AI系统的过度依赖是否导致目标锁定失误、推高了平民伤亡。

在对伊作战期间，帕兰提尔产品“马文智能系统”在战场情报采集与分析中扮演核心角色。据五角大楼数字与人工智能事务高级官员卡梅伦·斯坦利（Cameron Stanley）所述，该系统从雷达信号、卫星与无人机影像、电子通信及其他情报馈入等多源采集敌军兵力位置数据，并将其整合为统一的战场作战图景。

斯坦利于3月12日在帕兰提尔“AIPCon 9”大会上作上述表态。他表示，马文不限于目标识别——据其介绍，系统还能判定最适合交战每个目标的己方单位，并向美军作战单位提供具体作战选项，包括攻击路线、所需弹药类型及其他任务执行相关信息。他解释，此前指挥官须同时查阅八九个不同系统方能作出战场决策，而马文如今将所有信息聚合至单一可视化界面。由此，指挥官只需数次点击即可完成目标识别、选定合适攻击编成并启动作战流程。

参考来源：https://english.iswnews.com/39739/maven-in-the-iran-war/