人类技术发展与国防工业综合体发展密不可分。正是后者快速吸收着技术诀窍，并且最关键的是，将其规模化至大规模工业生产和实际应用层面。最典型的例子莫过于无人机，它们最初是作为农业测绘和物流等领域的工具出现，但如今已整合到作战行动的所有层面。无人机在军事领域的应用已成为人工智能（AI）技术测试的主要试验场。

尽管人工智能研究早在20世纪中叶就已开始，但直到电子技术特别是机器学习和神经网络得到发展，并应用于图像、搜索和语音领域后，才发生了技术革命。与此同时，其成果开始被世界领先的竞争性经济技术强国，尤其是美国，加速应用于军事领域。

大国战略竞争迫使五角大楼不断寻找新手段，以确保对对手的战术优势。正是从2010年代开始，美国国防部内部人工智能技术的发展开始加速。无人机、卫星和雷达视频与图像处理的自动化，显著加快了对潜在目标的探测速度。

在这一方向上的第一步，是2012年11月21日美国国防部发布的名为"武器系统自主性"（Autonomy in Weapon System）的指令，该指令成为开发无需人类直接干预即可运作的作战系统的临时规范。然而，系统性应用始于2014年之后，当时五角大楼开始积极测试无人机，并于2017年公布了"Maven计划"（Project Maven）。它被解读为美国国防部利用人工智能分析军事数据的倡议。正是这个项目为美国武装部队"人工智能优先"（AI first）的现代条令奠定了基础。

这项美国国防部的倡议，其更广泛的名称是"算法战跨职能小组"（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team, AWCFT），旨在利用人工智能（主要是计算机视觉）分析军事数据。无人机、卫星和雷达视频与图像的自动化处理，能够显著加快对潜在目标的探测速度，同时减轻分析人员的负担。后者的任务是对预处理信息提供判断并提出决策建议。

在这一阶段，主导的方法是"人在回路"（Human-in-the-loop），人工智能的功能在于数据分析和提出建议方案。最终决定权仍归负责的分析师或操作员。

"Maven计划"首次在实战条件下应用这项技术模式的案例是美国军方针对伊斯兰国（ISIS）的作战行动。该计划后来成为美国在伊拉克、叙利亚进行空袭的工具，用于识别胡塞武装控制下也门的发射装置、红海的军舰，甚至在今年初美国军方在委内瑞拉的行动中也有所使用。

"Maven计划"已从一个实验性项目转变为一项正式的持续运行计划（Program of Record）。如今，其商业合作伙伴包括Palantir、Anduril和Amazon Web Services等人工智能领域的领军企业。

"Maven计划"内部首次实验的积极成果，推动了美国国防部在2018年6月（2019年2月公布）正式批准了首份综合性人工智能战略——《国防部人工智能战略》（DoD Artificial Intelligence Strategy）。这份文件为加速应用该技术提供了初始动力。

这项技术的存在成为了美国现代作战概念"马赛克战争"（Mosaic Warfare）和"决策中心战"（Decision-Centered Warfare）的基础之一。正是在高科技冲突条件下，人工智能有望提供主要优势。

"马赛克战争"概念与"Maven计划"同时出现在2017年，并在逻辑上对其进行了补充。其核心在于用大量小型化、专业化模块——如无人机、无人系统、效应器等——取代昂贵且易受攻击的大型平台（例如F-35）。它们的组合（"马赛克"）构成了杀伤网。如果系统中的一个元素失效，该系统会重新配置。这些系统活动的关键要素是人工智能和自主系统。这使得快速发现打击机会、在实时和通信受干扰条件下自动工作成为可能。

与"Maven计划"和"马赛克战争"概念相关联的、更具规模性的作战理念是"决策中心战"模型。

值得关注的是，这个术语源于20世纪下半叶美国军事战略家约翰·博伊德（John Boyd）的理论和实践成果，特别是他的OODA循环（或称"博伊德循环"）概念。后者的核心在于通过更快、更优的决策来战胜对手。快速灵活地遵循OODA循环（观察—定位—决策—行动），会给对手的应对制造持续的困境，并总体上瘫痪其决策系统。

应用"决策中心战"模型旨在并非消灭敌人，而是实现决策优势。顺便提一下，根据美国军事分析人士的解释，"马赛克战争"是"决策中心战"模型的实践实现方式之一。

"决策中心战"的现代版本正在积极发展，以应对中国和俄罗斯大力推行的A2/AD（反介入/区域拒止）概念。人工智能在"决策中心战"应用中的作用在于：确保无人机和无人系统集群的自主控制、网络管理，加速数据分析和为指挥官提供相应建议，以及在信息过载条件下创造决策优势。

值得注意的是，在此阶段，人工智能并未被视为自主武器，而仅仅是增强信息分析处理和相应决策的工具。然而，这是一个至关重要的工具。

涵盖所有上述理论研究的总体概念是"多域作战"条令。它于2017年由时任美国陆军训练与条令司令部司令戴维·珀金斯上将首次提出。其设想是实现陆地、空中、海上、太空、网络空间所有领域行动的整合，以创造协同效应和对敌优势。随后，这一概念被直接整合到更广泛的"联合全域指挥与控制"（Joint All-Domain Command and Control, JADC2）总体学说中。

历届美国政府都支持国防领域的人工智能技术发展。

例如，2023年，先前的人工智能战略得到了更新和扩展。当年11月2日，出现了由美国总统拜登签署的"数据、分析与人工智能应用战略"（Data, Analytics and AI Adoption Strategy）文件。其基础是一个名为"人工智能需求层次"（AI Hierarchy of Needs）的概念。为什么是层次？在此概念框架下工作的基本材料是高质量数据，这些数据被分析、可视化，并立即被负责任的AI（Responsible AI）整合。这将显著加快战场条件下的决策速度，而根据美军目前仍然相关的"博伊德循环"（Boyd's Loop）理论，这反过来将导致对手关键决策中心的协调性被破坏，使其决策陷入混乱。

在特朗普重返白宫后，其首批行政命令之一就涉及进一步加速人工智能应用。在2025年1月23日由美国总统签署的第14179号文件——《消除美国在人工智能领域领导地位的障碍》中，人工智能应用发展被确定为最优先事项之一。正如其名称所示，它取消了2023年上一份战略文件中存在的伦理、官僚等限制。经济竞争力和国家安全被定义为关键优先事项，服从于总体目标——"巩固美国在人工智能领域的全球主导地位"。

国防领域人工智能应用的最新大规模举措是"AI-First加速战略"（AI-First Acceleration Strategy），由美国战争部于今年1月正式启动实施。该战略宣布的主要目标是将美国军队转变为'AI优先的作战力量'（AI-first warfighting force）。该战略将人工智能置于所有组织流程以及私营公司、武装力量和国家机构之间互动的首位。任何决策或流程必须首先利用人工智能进行建模。

在上述战略框架内获得对中国的军事技术优势，也将通过一系列七个项目来确保。特别是基于生成式人工智能（GenAI，能够创造新内容，不同于在分析基础上处理内容的'经典'AI），与领先的人工智能商业开发商进行实验并测试其最新产品（前沿模型）。有趣的是，在所有情况下，都将采用"测试—失败—调整"这种创新（迭代）方法，以取代专注于实现完美规划的传统官僚方法。五角大楼的管理和决策模式最终将转变为以AI为中心的系统。

因此，华盛顿将人工智能整合到军事领域，是这项技术在实践领域首次最大规模的应用。这无疑为美军在决策速度和火力打击效率等方面提供了优势。美国国防部已形成与人工智能相关的军事技术发展路径，正在创建国际标准。

然而，"基于算法的战争"也可能产生大量显著的负面副作用。首先是人类在评估和决策过程中越来越被疏离。与此相关的另一个伦理问题是决策的责任与控制。此外，人工智能不可能成为完美的力量倍增器。现在已经在讨论，当算法可能被对手破解时，该怎么办？

参考来源：Технологічний прорив та конкуренція за стратегічну перевагу, або Етапи впровадження технологій ШІ в армії США. 20 Травня 2026. https://armyinform.com.ua/2026/05/20/tehnologichnyj-proryv-ta-konkurencziya-za-strategichnu-perevagu-abo-etapy-vprovadzhennya-tehnologij-shi-v-armiyi-ssha/