美陆军任务式指挥人工智能解决方案

历代军事将领之言，无不彰显战争之复杂性与明晰通信之永恒需求。随着美陆军依据“接触转型”（TiC）推进变革，其最深远之转变在于通信方式——驱散战争迷雾，使战争兼具科学性与艺术性。本文探讨人工智能（AI）如何突破现有数字系统局限，助力复杂环境下实现更迅捷、更智能之决策。

自佛兰德斯战场与贝洛林苑，至拉马迪与赫尔曼德，美陆军始终依赖无线电语音通信传输关键信息以支持及时决策。然随战场日趋复杂，仅靠语音已显不足。陆军遂辅以文本平台，以提升安全性并将聊天记录作为数据储备。但跨频道碎片化聊天数据泛滥，令指挥官不堪重负，迟滞决策进程。本文提出构建一套由人工智能/机器学习（ML）/大语言模型（LLM）驱动之辅助系统以解决信息过载问题。该系统将分析、归纳并可视化聊天消息中的作战洞见，为领导者提供动态实时之战况图景。此构想契合美国防部及陆军将人工智能融入任务式指挥、规划与决策之倡议（Pfaff & Hickey, 2025）。下文将详述问题症结、拟议方案及实施策略。

现代陆军作战产生海量数字通信数据，尤以联合战事指挥平台（JBC-P）与安卓战术突击套件（ATAK）等聊天系统为甚。信息体量之巨、流速之快与分布之散，严重削弱指挥官态势感知能力，延缓决策效率。

尽管集成战术网络（ITN，美陆军最新通信平台）具备安全实时数据传输能力且陆军推行TiC倡议，指挥官及参谋人员仍难以发挥其潜能之万一。该技术虽提供前所未有的态势感知，部队却如无声呐潜艇艇长般盲目。究其根源有二。

其一，无线电通信属主动交互，收发双方同步参与。文本通信则呈被动状态，发送方无从确知信息是否被阅。高频次聊天常迫使接收方请求重发，徒增延误与混乱。其二，陆军编制体制与作业流程长期围绕无线电主导地位构建——各梯队设无线电话务员、确立同步作战节奏、指挥所配置以无线电为核心。技术虽迭代，组织体系未随之革新。

其后果是信息收集量激增，却无力在各层级（战术、战役、战略）进行及时分析综合以支持决策。美国陆军战争学院警示，现行参谋流程无法驾驭此数据洪流，并明确指出人工智能是将原始数据转化为可操作知识之关键（Pfaff & Hickey, 2025）。多域作战更放大此挑战，亟需快速综合以维持作战节奏、夺取决策主导权（Burdette et al, 2025）。陆军必须采用创新技术，重塑任务式指挥之清晰度与时效性。

提议构建一套集成于陆军认证数字通信平台的人工智能/机器学习/大语言模型辅助系统。该系统将跨聊天室与设备摄取数据，运用自然语言处理（NLP）提取关键事件、实体及关联关系，并随时间推移将其可视化于地理空间地图之上——据此为指挥官提供源自文本通信的动态实时通用作战图（COP）。此法支撑“联合全域指挥控制”（JADC2）循环中“研判”阶段，即人工智能处理海量数据赋能决策（Pfaff & Hickey, 2025），亦契合陆军人工智能赋能任务式指挥及作战概念之愿景（Burdette et al, 2025）。为实现此目标，该辅助系统须具备以下关键功能以应对前述挑战。

关键功能

多平台聊天集成
基于自然语言处理的实时消息解析与归纳
实体识别（单位、位置、事件、威胁）
关键事件时空映射
指挥机构与参谋人员可定制仪表盘
陆军网络安全环境部署
支持任务预演与事后复盘（AAR）

上述功能体现陆军强调借力人工智能提升决策效能、速度与规模之导向（Lohn & Jackson, 2022）。现有商用现货（COTS）方案如GeoBit人工智能、Rocket.Chat已展示聊天转地图合成与安全部署能力，SILVIA于北约应用凸显语音/文本人工智能集成价值，CAMO-GPT与Cyviz符合国防部安全标准并提供可扩展可视化，均印证其作战可行性（CAMOGPT, n.d.; Cognitive Code, n.d.; Cyviz, n.d.; GeoBit, n.d.; Rocket.Chat, n.d.）。

效益

提升态势感知。作战挑战：指挥官常于多聊天平台接收碎片化更新，难以实时构建连贯战场图景。商用现货方案：GeoBit人工智能运用自然语言查询将非结构化聊天内容转化为地理空间可视化。指挥官可动态查看部队机动、威胁报告及关键事件地图标注，深化理解并加速响应（GeoBit, n.d.）。
加速决策进程。作战挑战：参谋人员耗费大量时间人工解析聊天记录并汇编摘要，导致快节奏作战中关键决策延误。商用现货方案：CAMOGPT与Rocket Chat提供人工智能驱动的归纳工具，可从聊天线程提取关键信息，无需人工综合即可实现快速理解与及时决策（CAMOGPT, n.d.; Rocket.Chat, n.d.）。
减轻认知负荷。作战挑战：参谋军官面临海量信息冲击，易致疲劳、疏漏及反应迟缓。商用现货方案：SILVA运用语音与文本指令处理技术简化数字系统交互。其可解释人工智能特性高亮相关数据，减少人工筛选，使参谋专注于分析与规划（Cognitive Code, n.d.）。

平台	聊天合成	地理空间映射	安全部署	军事应用
GeoBit AI		✓	✓	✓
Rocket.Chat	✓	✓	✓	✓
SILVIA	✓		✓	✓
Lattice		✓	✓	✓
CAMOGPT	✓		✓	✓
Cyviz		✓	✓	✓
商用现货人工智能辅助系统对比（Anduril, n.d.; CAMOGPT, n.d.; Cyviz, n.d.; Cognitive Code, n.d.; GeoBit, n.d.; Rocket.Chat, n.d.）

强化协同联动。作战挑战：跨域（陆、空、网）及跨梯队部队难以维持通信同步与共识理解。商用现货方案：Rocket Chat集成地理空间工具并实现跨网络安全部署，支持战术分队、总部及联盟伙伴间无缝通信——促进纵向与横向协同（Rocket.Chat, n.d.）。
可扩展支撑。作战挑战：现代作战需工具具备跨域扩展性并适应多元任务——从人道主义援助至高强度冲突。商用现货方案：Anduril Lattice融合多域（空、陆、海、网）传感器数据形成统一通用作战图。其边缘计算能力支持规模扩展与环境适配，助力达成联合全域指挥控制（JADC2）目标（Anduril, n.d.）。

上述效益与军地领域研究结论相印证。人工智能驱动系统可精简决策流程、提升数据可见性并增强敏捷性（Bourgeois, 2014）。于军事语境下，人工智能强化指挥控制（C2）韧性，赋能适应性任务式指挥（Burdette et al, 2025; Jensen & Kwon, 2025）。

实施考虑因素

拟议人工智能辅助系统须符合陆军网络安全与数据治理政策，包括VAULTIS框架（可视、可及、可懂、互联、可信、互操作、安全）（Pfaff & Hickey, 2025）。与现有平台集成需协同项目主管与网络主管部门，以保障互操作性与安全性。

初期部署应瞄准计划进入战斗训练中心（CTC）轮换之部队，以支撑观察控制/导调员职能并验证作战效用。美国陆军战争学院主张通过作战实验实施自下而上优化，第十八空降军与美印太司令部“风暴破坏者”倡议即为明证（Pfaff & Hickey, 2025）。Rocket.Chat之部署灵活性与Anduril之JADC2集成能力表明，现有平台可支撑试验性推广与迭代优化（Rocket.Chat, n.d.; Anduril, n.d.）。

尽管商用现货产品近似目标方案，陆军仍需量身定制人工智能辅助系统以满足精确需求。SAP全球作战保障系统-陆军版（GCSS-A）与甲骨文集成人事薪酬系统（IPPS-A）的部署教训警示定制化不足之风险——二者均遭遇用户不满与再培训周期（美国政府问责局, 2021; 美国国防部, 2023）。任何选定商用现货方案均须包含明确功能规范。

为确保采纳率与性能表现，我们建议采用敏捷软件开发生命周期（SDLC）方法（美国政府问责局, 2020）。此举亦可管控风险，保障人工智能辅助系统适应性。

交互式原型开发：于试点项目部署最小可行产品（MVP），收集用户反馈。
冲刺周期：采用2-4周开发冲刺，嵌入利益相关方评审环节。
用户故事：立足指挥官视角界定需求。
持续集成/持续部署（CI/CD）：自动化测试与陆军网络（NIPR/SIPR）部署流程，实现快速更新。

除技术部署外，陆军须整备人员队伍与组织架构以充分释放人工智能效能。这要求一项审慎的转型战略。组织与人员适应

组织和工作力变革

人工智能集成需系统性组织变革。须通过附加技能标识（ASI）固化人工智能相关岗位，建立培训管道，并组建融合人类判断与人工智能精度的人机协作团队（HMTs）（Pfaff & Hickey, 2025）。任务式指挥中心卓越中心（CoE）与陆军人工智能集成中心（AI2C）已奠定基础。为引导此转型，科特八步变革模型为人工智能/机器学习/大语言模型技术融入陆军系统与流程提供实用框架（Kotter, 1996）：

营造紧迫感——利用战斗训练中心观察控制/导调员见闻，凸显态势感知短板。
组建指导联盟——纳入人工智能集成中心、任务式指挥卓越中心及战斗训练中心领导层。
塑造变革愿景——“赋能决策主导之人工智能任务式指挥”。
传播变革愿景——融入职业军事教育、条令更新及领导者发展项目。
授权广泛行动——破除培训缺失等障碍，鼓励指挥官采纳技术。
创造短期成效——于战斗训练中心展示人工智能辅助事后复盘之成功案例。
巩固成果，深化变革——扩展至师级与军级演习。
锚定新文化——固化人工智能岗位，更新条令，确保战略对齐。

虽“整体健康与健身”（H2F）条令未涉信息技术，但其通过条令、领导力与训练整合新能力的模式值得借鉴（陆军部, 2020）。陆军后勤与人事系统数字化转型经验亦印证技术须与组织文化及工作流程对齐之必要性（Burdette et al, 2025）。伴随组织对齐推进，下一要务是确保长效维持与资源保障。

维持与资源保障

人工智能辅助系统需可持续资金与采办路径。美陆军战争学院研究强调，须运用其他交易授权（OTA）与列编项目等灵活机制，支撑快速原型设计、迭代开发与规模化部署（Pfaff & Hickey, 2025）。成本估算显示，基础模型年耗约六万美元，先进大语言模型则需数百万美元，另含基础设施与数据准备费用（Pfaff & Hickey, 2025）。

借助Cyviz与Rocket.Chat等成熟商用现货平台，可通过其他交易授权降低开发成本、加速进程。然长效维持不止于初期节支，更需全生命周期规划、供应商合作及以用户为中心的设计——陆军微软Dynamics 365与Lightspeed POS等企业系统实践已佐证此点（Bourgeois, 2014）。

生命周期规划包括：

第一阶段——试点部署（第1年）：向计划进入战斗训练中心轮换部队部署最小可行产品。收集观察控制/导调员与终端用户反馈以优化功能。
第二阶段——作战扩展（第2-3年）：扩展至师级与军级演习。集成任务式指挥系统并开展互操作性测试。
第三阶段——全面作战能力（第4年及以后）：实现战术、战役、战略层级全面集成。固化人工智能岗位，更新条令，嵌入陆军全域训练与规划周期。

资金策略：

其他交易授权——支撑快速原型设计与迭代优化
列编项目——提供长效维持与制度保障
供应商合作——确保定制方案、持续技术支持及对需求演变的响应

战略对齐与未来展望

本构想契合陆军人工智能赋能战争之演进路径。兰德公司分析指出，规模优势、欺骗手段、任务式指挥与网络韧性系未来制胜关键（Burdette et al, 2025）。赋能分散执行、强化指挥控制网络韧性之人工智能工具，于对抗环境中价值显著（Jensen & Kwon, 2025）。伦理与治理挑战亦须正视。美国国家人工智能安全委员会强调，负责任人工智能须具备透明度、问责制及与民主价值观之对齐（美国国家人工智能安全委员会, 2021）。陆军须确保人工智能工具恪守职业道德（Wong & Gerras, 2015）。任何拟定制商用现货产品均须满足严苛标准：

可解释输出——制造商须清晰阐明辅助系统运作机理，建立输入与输出关联。
人在环内——人类对一切关键决策保有最终责任。人工智能可生成通用作战图，但操作员须承担决策责任。
契合陆军价值观——解决方案须遵循美国国家人工智能安全委员会阐明之原则：“……官员运用人工智能须符合有限政府与个人自由原则（美国国家人工智能安全委员会, 2021）。”

通过协调技术、伦理与治理，陆军可确保人工智能集成强化任务式指挥，且不损核心价值。

结论

随着战争日趋复杂、数据饱和且跨域联动，传统通信系统之局限愈发凸显。

本文揭示一迫在眉睫之难题：碎片化数字通信令指挥官不堪重负，损害其及时、明智决策之能力。基于联合多国训练中心观察控制/导调员的一线观察，并对照“接触转型”与“联合全域指挥控制”等战略倡议，本文论证现行编制体制与作业流程同现代通信平台能力存在错位。

提议的人工智能辅助系统提供了一项变革性方案——将聊天数据合成为可操作洞见，实时可视化作战动态，恢复各梯队指挥官之决策主导权。此构想绝非臆测：其植根于现有商用现货技术，经作战用例验证，并获军事条令与民用数字化转型最佳实践双重支撑。

实施须审慎而严整。建议采用敏捷软件开发生命周期方法、分阶段部署，并与陆军网络及训练周期深度融合。组织适应同等关键，需设立新岗位、构建培训管道并推动文化变革——以科特八步模型为指导，借鉴“整体健康与健身”等成功条令转型经验。

人在环内保障机制与可解释输出对维系信任与合法性至关重要。不作为之代价非以美元计，而体现为作战节奏丧失、机遇错失与优势衰减。

参考文献

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