人工智能（AI）通过革命性地改变信息收集、风险分析和情景规划，同时最大化人力、物力、信息、财务、基础设施以及研发与创新资源的效率，从根本上改变了国防资源管理。通过高级算法、机器学习和大数据分析，军事组织如今在增强实时决策、预测性分析和适应性战略管理方面受益匪浅。本文综合了关于军事人工智能的最新学术辩论和实证研究，既强调了其变革潜力，也指出了其带来的伦理、操作和安全风险。

关键词：人工智能；增强决策；网络安全；国防资源；管理流程；

引言

国防资源管理的新范式反映了持续适应技术变革和应对当代威胁复杂性的必要性。正如Sarjito（2024年）恰当地指出的那样：“人工智能已成为军事结构内创新的核心引擎，能够对新兴风险做出动态、协调的反应。”Mayer（2023年，第521页）也呼应了这一观点，他指出“人工智能技术正在塑造规划和执行军事行动的新程序，在战术和战略层面引发深刻变革。”人工智能的整合需要数据融合、资源互联以及与全球动态的快速协调，从而放大了管理流程作为战略绩效矢量的重要性（Rashid等人，2023年；欧洲议会研究服务中心，2025年）。

国防领域人工智能的理论基础

在国防领域，人工智能（AI）被视为一个多学科的理论、算法模型和机器学习范式集合，它整合了计算机科学、高级统计学要素、认知心理学，以及自然和工程学科。根据Nilsson（2009年）的定义，人工智能的经典定义涵盖了“任何能够在动态环境中智能化、有预见性运行的系统”，Mayer（2023年）也强调了这一点，他将传统的自动化系统与新一代自主系统区分开来，后者“能够在作战环境中适应、独立决策和重新校准”。

一个重要的概念支柱在于对人工智能发展的两种基本范式的探讨方式：

• 符号化（自上而下）方法，侧重于专家系统和逻辑规则，适用于规则明确的任务（Mayer，2023年，第522页）；
• 联结主义（自下而上）方法，侧重于能够从海量数据集中提取模式的人工神经网络（Russell，Norvig，2016年）。

近年来，机器学习（ML）算法——深度学习（DL）——已实现了自动化物体识别、智能文档分析、情景建模、异常检测、自主决策，甚至战略风险预测（Rashid等人，2023年；Mayer，2023年；Sarjito，2024年）。在广阔而复杂的国防领域，这些技术被提炼并实施到音频和视频识别系统（情报、监视与侦察，信号情报）、自主平台（无人机、地面车辆）以及用于多源数据动态分析的决策情报软件中，例如“专家”项目、全球信息主导实验（GIDE）等。

另一个在军事领域确立已久的基本概念是DIKW（数据-信息-知识-智慧）层次结构，它阐释了人工智能如何通过模式识别和语义整合，将从各种来源（传感器、网络等）收集的原始数据转化为决策信息和作战知识（Russell，Norvig，2016年；Mayer，2023年；Sarjito，2024年）。与此概念并行，信号检测理论解释了人工智能在复杂安全环境中快速区分相关信号和信息噪声的重要作用，为敏捷反应和战略预判提供支持（Wickens等人，2004年）。

大多数情况下，人工智能应用根据七种基本模型进行分类（Rashid等人，同上）：

• 自主系统。
• 目标驱动系统。
• 模式与异常识别。
• 预测性分析。
• 辅助决策。
• 人机对话与交互。
• 超个性化/上下文适应。

这些模式存在于诸如面部识别、自动驾驶车辆、预测性维护、人工智能辅助的物流管理、基于虚拟/智能现实的训练与模拟、自优化传感器网络和快速决策工具等技术中（Mayer，同上；欧洲议会研究服务中心，2025年）。

系统理论（Bertalanffy，1968年）、Davis于1989年提出的技术接受模型（TAM）以及复杂自适应系统模型，主导了人工智能在军事结构中的采纳与整合，强调网络韧性、互联互通性以及完全自动化或混合型OODA（观察、判断、决策、行动）循环的开发（Mayer，同上；Sarjito，同上）。

人工智能领域的理论和方法论创新仍在继续，显示出整合符号与联结主义范式（混合人工智能）、开发具有元学习能力的自主平台以及适应电子战和现代混合行动扩张的趋势（Rashid等人；Mayer，同上；欧洲议会研究服务中心，2025年）。

人工智能对国防资源管理流程的变革

在详细阐述人工智能对每种特定国防资源的影响之前，有必要回顾一下国防领域的管理流程，它代表了“为达成军事组织目标，而对资源高效利用所进行的规划、组织、协调、训练、指挥和控制-评估等一系列活动”（Webster等人，1989年；Iancu，2023年；欧洲议会研究服务中心，2025年）。所有这些流程都至关重要，因为它们确保了军事系统能够快速适应战略环境的变化，最大化可用资源的价值，并主动预判风险，这些方面在数字化和人工智能爆炸性增长带来的压力背景下变得尤为关键。

人力资源

人工智能在国防部门人力资源（Human Resources）管理中的整合，已在管理流程的效率、客观性和适应性方面产生了显著变革。机器学习算法和某些专业平台使得招聘、选拔、培训和评估流程自动化，将操作绩效提升到高标准（欧洲议会研究服务中心，2025年）。

人员招募和选拔流程得益于某些系统（如HireVue或Pymetrics），这些系统通过分析视频面试和问卷调查的回答，识别出适合该岗位的行为和专业能力，从而减少了主观性，提高了选拔最佳候选人的决策准确性（Rashid等人，同上）。

人力资源管理中另一个特别重要的方面是员工绩效的持续评估和适应性反馈的生成，这是通过诸如Workday、SAP Success Factor或IBM Watson Talent等解决方案实现的。这些平台可以汇总来自日常活动、报告和模拟的数据，从而制定个性化的职业发展计划（Mayer，同上）。这方面的相关例子是美国陆军实施的“Sgt. Star”聊天机器人，它使用自然语言处理技术来回答有关征兵、培训和职业的问题，展示了与应征者和军事人员沟通效率的提升。

在欧洲层面，法国和德国的国防部使用高级分析平台来预测人员流动、规划轮换，并及早识别组织内的“人才”（欧洲议会研究服务中心，2025年）。

利用人工智能集中化这些数据的优势之一是对生理和心理健康的持续监测。人工智能还有助于生成关于未来人员需求的预测性报告，并识别与集体和个人绩效相关的风险，为军事决策者提供了战略决策所需的先进工具组合（Mayer，同上；欧洲议会研究服务中心，2025年）。

然而，必须制定一套伦理法规，以确保算法透明度、决策问责制，并防止军事环境中的歧视行为（Mayer）。

物资资源

国防部门的物资资源（Material Resources）管理需要采取一种综合的人工智能方法，这是优化后勤、采购、维护和库存管理流程的决定性因素（STS罗马尼亚，2023年；Ilie，2024年）。这些流程的重要性源于确保作战连续性、快速响应作战区域需求以及在动态不可预测环境下增强军事结构韧性的需要（Iancu，2014年；Ilie，2024年）。

军事库存跟踪和管理系统广泛使用自动识别工具和技术（射频识别，物联网传感器）以及配备人工智能模块的企业资源规划平台，便于对装备、弹药、食品和备件进行实时监控。在美国，国防后勤局（DLA）使用超过55个人工智能模型来预测需求、防止库存短缺、检测假冒产品并优化采购策略，将成本降低了15-20%，并提高了特定行动的可靠性（Traxtech，2025年）。

基于机器学习算法以及对军事装备和技术运行数据模式分析的预测性维护，能够预见故障并优化维护周期。此外，将人工智能用于预测性维护延长了装备和技术的生命周期，降低了维修成本，并提高了军事装备和技术的可用性。这方面的例子是Datategy平台，它为驱动美军装备的多种发动机提供了预测性分析案例（Datategy，2025年a；Soules等人，2022年）。

在作战后勤方面，使用人工智能自主驾驶的无人机在难以到达或高风险地区进行物流运输、侦察和快速补给，正在改变传统范式（Infosys BPM，2025年；Verbitskaya，2025年）。导航算法、障碍物规避、负载管理和能源优化使得能够及时适应天气条件，显著缩短交付时间，并最小化资源消耗（Soules等人，同上）。

以下图表展示了物资资源管理中使用的最重要的人工智能工具及其简要描述。

图1：人工智能工具在物资资源管理中的应用

通过实施这些工具，后勤系统变得更加敏捷、可扩展和有韧性——能够最佳地响应现代军事作战环境的需求（Ilie，2024年；STS罗马尼亚，2025年；Traxtech，2025年）。

信息资源

人工智能的应用彻底改变了国防部门的信息资源（Informational Resources）管理，为军事决策者提供了快速决策和高级应对网络威胁所需的信息组合。此外，人工智能是“数据分析、监视和网络情报流程转型的关键要素”（Mayer，第524页）。

大数据、模式识别和异常检测算法能够快速合成海量数据，近乎实时地识别潜在威胁或信息机会，生成集成且相关的作战仪表板（Rashid等人，2023年；King，2024年；Sarjito，同上）。此外，人工智能支持信息危机的早期识别和管理，提供快速决策支持（Johnson，2019年），这也体现在Mayer（2023年，第526页）关于人工智能实施目的的表述中，即“人工智能从根本上改变了管理决策的结构，减少了不确定性，并增强了对网络攻击和虚假信息活动的应对能力”。

在北约内部，信息环境评估（IEA）利用人工智能监控全球信息环境，评估影响力活动、社会行为和叙事传播模式，为作战和战略决策提供支持（北约盟军转型司令部，2025年）。叙事分析、情感分析和社交网络分析等人工智能辅助分析已得到广泛实施，以实时识别假新闻、虚假信息行动并理解相关的社会动态（Maathuis，Cools，2025年）。

在网络安全方面，诸如Darktrace和Microsoft Defender AI等平台监控网络行为、检测异常，并能近乎即时地对网络攻击做出反应，从而提升了防护水平并减少了事件响应时间（Fortinet，2024年；Bonnemaison，2025年）。同时，人工智能算法被用于对军事网络漏洞进行稳健评估，识别数据投毒、规避攻击或模式窃取等风险。这方面的例子是美国国防高级研究计划局（DARPA）开发的“确保战场有效稳健性的人工智能”项目（2025年）。

在信息资源管理领域实施这些关键应用和人工智能工具一方面带来了好处，但另一方面也伴随或产生了一些挑战，军事组织必须予以足够重视。通过自动化数据过滤、聚合和合成，人工智能显著缩短了响应时间，提高了分析准确性，并确保了信息优势，特别是在混合战争和网络冲突领域（FlySight，2023年；McKinsey，2025年）。然而，攻击敏感人工智能系统的风险增加，易受数据伪造影响，或在缺乏人工监督的情况下传播算法错误等风险也随之而来（King，2024年；DARPA，2025年）。

财务资源

人工智能（AI）正在给财务资源（Financial Resources）管理带来重大变化和转型，优化了预算编制、欺诈检测和战略财务规划流程（EY，2025年），促进了预算执行的自动分析，并通过交易分析快速检测欺诈或异常（AOSR，2023年；欧洲议会研究服务中心，2025年）。预测模型有助于模拟财务情景，并根据预期风险分配资金（欧洲审计院，2019年）。根据Sarjito（2024年，第28页）的说法，“管理流程通过减少开支和增加财务执行的可追溯性得到优化”，从而使国防部门机构从被动模式过渡到主动流程，提高了财务执行的效率和透明度（Zentner，2025年）。

诸如IBM Cognos和SAP S/4HANA for Defense等高级平台被用于自动化预算分析、财务风险管理和交易审计，大幅降低了行政成本和处理时间（EY，2025年；Singh，2025年）。

在财务欺诈预防方面，人工智能通过Tookitaki、Fortinet和TMForum等系统变得不可或缺，这些系统能实时识别异常行为模式并阻止可疑交易（Fortinet，2024年；Tookitaki，2025年）。这类网络利用神经网络和异常检测来打击网络钓鱼、挪用公款和腐败行为（TMForum，2023年）。

在战略预算规划领域，ThroughPut和Artiv AI平台能够进行财务情景模拟和分配优化，加速决策过程并减少人为错误（DefenseOne，2024年；ThroughPut，2025年）。近期分析强调，全球军事预算中用于人工智能和自主系统的支出份额急剧增加（Markets and Markets，2025年）。

国防基础设施

俄罗斯-乌克兰冲突再次凸显了国防基础设施的重要性。在军事术语中，国防基础设施被定义为“支持、部署和运作一国武装力量所必需的永久性建筑和设施”（RAND，2025年）。我国的专业文献使用了“领土基础设施”这一概念，它代表“和平时期建设的所有工程、目标和设施，在危机局势或战争时期可用于国防目的，以增强国家地理因素所提供的优势和属性，从而维持国防体系乃至整个经济和军事潜力的活力和可靠性。”（Cernaianu，2006年）。显而易见，罗马尼亚的解释更具综合性，并强调了利用此类资源的时机。

人工智能对国防基础设施的保护和优化具有显著影响，作用于并同时改变了该资源的每个组成部分，重点既包括后勤部分，也包括控制论和作战部分。

通过将人工智能整合到关键基础设施中，武装力量获得了快速检测威胁、自动化监控和维护流程、增强作战韧性，并确保物理和数字安全的能力（Dataegy，2025年b；欧洲议会研究服务中心，2025年）。

高级人工智能解决方案被实施用于对军事设施的持续监视、来自多个传感器（雷达、红外、光电、声纳）的数据融合、异常的早期识别和有效的风险管理。例如Scylla AI等平台在威胁检测方面展示了超过96%的准确性，而AI驱动的传感器融合则结合并解读来自多种不同传感器（如相机、激光雷达、雷达和惯性传感器）的数据，以产生比任何单一传感器更准确、全面和智能的环境或系统理解。这项技术实现了更智能的决策，提供了更深入的洞察，推动了自动驾驶车辆、工业环境中的预测性维护以及国防应用中增强的态势感知等领域的发展（Aquah，2025年；Shaw，2024年）。

对于国防基础设施韧性而言，人工智能既在风险管理层面（模拟攻击、破坏或故障场景）也在运行管理层面得到应用（Dataegy，2025年）。近期研究强调，将人工智能整合到国防基础设施中，对于在受对抗和/或复杂环境中保持作战优势和军事系统的响应能力至关重要（Shaw，2024年；PwC，2025年）。

研发与创新（RDI）资源

研发与创新（RDI）资源的整合是军事现代化的基本支柱，确保了对人工智能、机器人技术、无人机、自主系统和数字化等颠覆性技术的快速适应。近年来国防部在该领域的大量投资，其短期和中期目标是发展自主设计、测试和实施尖端技术的能力，同时促进与国际伙伴和创新公司的合作（Construct Intelligence，2025年；Mihaltianu，2025年）。

国家无人机计划、罗马尼亚中型长航时（MALE）无人机平台以及与全球技术领导者（Baykar，Elbit Systems，Thales，Shield AI）的伙伴关系等项目表明，研发与创新（RDI）资源既投向发展国家专业技能，也投向先进技术的转让。OVES Enterprise和Carfil Brasov等公司正大力投资于研发和制造用于复杂任务的无人机，而与国际实体的伙伴关系则促进了具备人工智能能力的探测、反无人机和智能弹药系统的快速整合（Smid，Margaritescu，2025年）。

研发与创新和数字化的刺激体现在采用所有国防资源的SMART管理解决方案、在训练中使用虚拟或增强现实，以及在国家或区域层面创建和实施创新生态系统与技术卓越中心等方面。

国防资源管理中的人工智能前景

人工智能的演进在战略、作战和战术层面为国防资源管理开辟了新的视野。未来几年，人工智能将对军事领域的各个方面产生决定性影响，从决策流程到关键基础设施安全，再到数字化国防学说的发展（MSS Defence，2025年；Parangat，2025年）。

基于大数据和预测模型的人工智能能力将继续变革军事决策链，实现快速情景模拟、预见新兴风险，并在作战区域生成适应性干预措施。决策支持系统（DSS）或用于战略模拟的数字孪生等技术将为军事决策者提供实时数据，减少人为错误并加速适应新型冲突（Dragomir，2025年；Futures Platform，2025年）。同时，人工智能将越来越多地用于融合和整合从开源情报、信号情报和人工情报来源获得的数据，最大化信息优势（北约盟军转型司令部，2025年）。

一个主要趋势是自主系统（无人机、地面车辆、集成传感器等）的扩散，这些系统能够在没有人员直接交互的情况下执行复杂任务（MSS Defence，2025年；Parangat，2025年）。特别是群体智能，将能够实现分布式兵力和资源的同步行动，增强韧性、对任务和作战空间具体情况的适应性，并显著减少人员在敌对环境中的暴露。将这些系统连接到边缘计算网络和卫星，将为所有前沿（陆、空、海、太空、网络）提供实时防御（SmartDev，2025年）。

可持续性正在成为优先事项，人工智能将成为减少资源消耗、优化物流和基础设施维护的工具，确保预算效率和低环境影响（Parangat，2025年；SmartDev，2025年）。通过军事设施的能源和物资消耗的SMART管理，人工智能系统将直接有助于向绿色国防的过渡，符合欧盟和北约的战略（MEAT，2024年）。

发展公私合作伙伴关系和国家级研发与创新生态系统，将不仅能够快速采纳技术进步，还能确保数字主权和加强国际合作（罗马尼亚数字化管理局，2024年）。国防即服务（DaaS）模式，包括卫星服务或情报、监视与侦察平台，将使管理流程更加灵活、可扩展且在财务上可预测（MSS Defence，2025年）。

最具挑战性的前景仍然是与人工智能在社会各级和各领域的治理和监管相关的前景。随着决策越来越多地委托给机器，对透明度、算法问责制和伦理控制的需求变得更为迫切。来自各领域的专家现在提议制定一个国际适用的法律框架，以制裁滥用行为并管理人工智能和自主致命武力的道德困境（Universul Juridic，2025年；European Parliament，2025年）。

人工智能不会自动解决安全环境中的紧张局势，但它无疑将是未来军事优势的关键，使得有效整合人工智能的国家能够适应性地应对、智能地防护并预见混合战争的新范式。

结论

本文论证了人工智能已成为国防资源管理中一个具有战略意义的变革性矢量，推动了现代军事系统的效率、适应性和韧性。将人工智能整合到国防资源管理流程中，平衡了快速决策的需求与日益严格的安全要求。通过自动化、大数据分析、模拟和自主性，军事结构获得了主动和适应性应对、管理复杂情景，并在全球竞争和新兴危机压力下持续创新的能力。

人工智能带来的益处——降低成本、提高响应速度、向预测性和主动性作战模式转型——正在国内外军事实践中得以实现。利用人工智能实现物流流程自动化、快速检测漏洞、优化各类资源以及算法辅助决策，正不仅成为机遇，也成为了标准的作战要求。

同时，人工智能的扩展也带来了若干重大挑战：网络安全风险、对复杂基础设施的依赖、对伦理和算法治理的迫切需求，以及具有战略影响的自主决策错误风险。决策的去人格化以及将关键任务委托给人工智能代理，使得必须保持最终的人类控制，并实施一个健全的法律框架，以防止具有致命性或严重地缘政治潜在影响的滥用和事件。

未来属于那些展现出灵活性、创新力，并且能够以透明、负责任和经法律验证的方式确保人机互操作性的军事和民用组织。持续投资于研发、国际合作以及发展理解和驾驭人工智能的人力技能，将是数字战争加速演进背景下保持信息优势及战略和技术韧性的关键。

参考文献：见原文