人工智能演进

生成式人工智能系统的全球发展正以惊人速度推进。根据非营利研究机构Epoch AI的估计，目前全球人工智能能力每年增长十四倍。这不仅影响人工智能算法本身，还影响其架构和计算能力。作为对比，尽管传统计算机的计算能力近年来“仅”每18个月翻一番，但人工智能能力的快速增长意味着，仅在几年前还只能在大型数据中心运行的人工智能模型，如今已能在人工智能赋能的边缘设备上运行。

世界领先的科技公司，以及数量有限的颠覆性人工智能初创企业，正在设定这一发展的节奏。然而，它们的应用本质上主要是民用的，因此“现成”使用时仅提供有限的军事效用。从军事角度看，任务是评估人工智能系统在当前和未来应用中的潜力和局限。乌克兰战争中的可用发现为此提供了基础。

来自乌克兰战争的发现

“在战场上，我没有看到一个乌克兰士兵。[…] 只有无人机，而且数量非常多。伙计们，别来。这是一场无人机战争。” ——一名投降的俄罗斯士兵

乌克兰战争痛苦地表明，上述创新竞赛不仅发生在工业层面，也发生在战场上。由此产生的技术发展已导致战争方式的急剧变化，并对连通性和作战节奏提出了新要求。新武器系统的开发和战场流程本身的自动化都在高速推进。为了保护己方部队，士兵正越来越多地被无人系统取代。人工智能等技术为此创造了先决条件。

一个很好的例子是乌克兰开发的用于协调侦察和打击任务的“德尔塔”系统。德尔塔系统实时处理来自无人机、卫星和其他传感器的数据，使用人工智能算法分析敌方动向，从而实现精确的炮兵打击。自动识别目标和协调攻击的能力显著提高了乌克兰防御的效能。人工智能支持的图像识别系统也被用于自动识别敌方车辆和阵地并确定其优先级。

因此，人工智能技术在战场上的使用早已成为现实。目标识别和导航等领域的初步能力已成功实现。预计这些能力将迅速扩展并转移到其他平台和系统。新的应用领域也将被开辟。从乌克兰的角度看，有必要进行前瞻性思考，创造一个能够持续整合新发展的环境，并使之与作战需求保持恒定一致。只有这样，才能确保在不断适应和发展的过程中，保持高度的集成性，并能逐步纳入新的创新系统。

从陆军视角看未来战场

图：陆地实验系列2024。 爱沙尼亚制造商Milrem Robotics的TheMIS（履带式混合动力模块化步兵系统）无人地面车辆（UGV）展示了与一个步兵排的GTK Boxer装甲车的协同。

持续发展和平时期的军事能力对于保持国际环境中的竞争力至关重要。这对于无人系统的使用和人工智能的集成等颠覆性技术进步尤其如此。对德国陆军而言，这意味着现在必须弥补在提供相应能力或防御这些能力方面的落后，并尽早对未来需求形成清晰认识。这使得能够有针对性地引导自身的发展和采购流程。以下论述概述了当前关于这一复杂问题的思考。

变化的威胁态势：未来的战场将由全面的自动化和集群能力决定性地塑造。主要威胁来自低空无人系统和远程武器系统。来自电磁频谱的威胁同样危险。为了应对这些已识别的挑战，在动态作战环境中快速、关键的决策不可或缺。

作战影响：重点正转向纵深精确性和效能，这需要高度灵活的指挥控制系统。新的优先事项在于防区外打击能力和高首发命中概率，而近程战术交战则退居次要地位。弹性的指挥能力和稳健、前推的战斗支援对于成功的作战行动至关重要。

关键技术——人工智能：陆军必须始终与高度机动的合成兵种作战保持一致。人工智能的集成是应对日益增长的复杂性的核心组成部分。目标必须是在快速实施和稳健应用之间取得平衡，而“软件定义防务”的概念为发展提供了必要的框架。

尽管这种描述仅勾勒了非常粗略的轮廓，但它仍然很好地概述了陆地部队即将转型所面临的多方面挑战。触发因素是未来必须应对的新威胁态势。目前服役的武器系统，辅以新能力，必须根据其在战斗中的重要性重新排序。通过所有部队的协同作用实现高战斗力的不变要求仍然不受影响。人工智能对未来陆军的巨大潜力已被认识到。释放这种潜力是未来十年最大的挑战之一。

陆地领域人工智能发展的要求

人工智能应用在解决被认为是“框内”的问题时特别高效，即那些可以基于高质量数据基础和针对性训练来解决的任务。然而，战场上军事领导者面临的实际挑战往往在于解决“框外”问题，尤其是在必须做出决定性决策的不明确情况下。正是在这里，所有维度上快速增加的传感器数量、所获数据或已在传感器平台上生成的评估结果的快速传输，以及为巩固作战态势图而进行的数据自动关联，开始发挥作用。“战争迷雾”将会改变，但它将依然存在。只有通过使用人工智能，我们才能在包括纵深的与敌方部队的交战竞赛中赢得优势。因此，在战场上稳健地集成人工智能需要与作战需求紧密联系。相应地，开发人工智能应用的准则必须是始终如一地“从作战向外思考”。除此之外，人工智能应用可以在战斗中提供多样化的附加价值，释放这种价值将成为未来几年的重点。

在高度机动的合成兵种作战中，人正日益成为限制因素。必须通过人工智能赋能的系统，尽可能有效地支持人员完成各自的任务。指挥控制、侦察、效果和支援都同样受到影响。应特别优先考虑基于人工智能的决策过程支持和传感器到射手链的优化。特别是在高度危险和时间紧迫的任务中，应寻求改进，使人类主要承担监督职能。

人工智能体是一种基于人工智能的计算机程序，可以根据操作员的指令自主执行复杂任务。与响应提示的更简单人工智能（如聊天机器人）不同，人工智能体也可以在特定上下文之外操作。它们可以独立制定策略以实现总体目标，并将该目标分解为更小、可管理的任务。人工智能体的基本运作模式基于一个三元组：

感知：智能体通过传感器从其环境中捕获数据。

处理与决策：智能体分析感知到的数据以评估环境状态，并推导出最佳行动方案。

行动：智能体执行物理或数字行动以影响环境并完成任务。

人工智能体可以作为无人系统的一个组成部分发挥作用，例如用于自主侦察任务、后勤支持或分析大量数据。其独立决策的能力使其能够高效地执行定义的任务，而无需持续的人工控制。

未来，联邦国防军可能会部署数百甚至数千个不同的人工智能体。这些智能体必须针对各自的任务进行专门的开发和训练。实际上，每个传感器、每个武器系统、每辆战斗车辆以及每个指挥所和作战中心都将拥有专门的人工智能体。在战斗中，这些系统将独立交互，并自动交换数据和见解，无需任何人工干预。作为纯粹独立解决方案的人工智能技术将无法提供期望的附加价值。相反，人工智能体必须始终与其他能力结合构思和实现，以充分利用速度和性能上的优势。

为避免不良发展和孤立解决方案，新的人工智能开发必须在现有系统体系内持续测试并逐步集成。目前正在建立的陆地领域数字化系统中心为此提供了基础，并应始终致力于陆军新人工智能能力的开发和集成。

当前人工智能活动

图：当前人工智能在陆地领域的活动

所有工作的起点是目前正在实施和规划的一系列人工智能评估。这些评估包括八项人工智能研究，其中部分研究相互关联、相互支持。

正在研究经典的深度学习方法和生成式人工智能方法。重点在于开发演示器，使操作员能够评估所追求的方法在多大程度上带来作战优势。只要可能，实际系统将被纳入调查。民用人工智能发展的高速度也推动着军事调查快速前进。例如，具备推理能力的现代人工智能系统越来越能够从给定上下文中得出逻辑结论。基于由此获得的经验，将推导出成功装备发展的后续步骤。

展望

利用人工智能的进步将显著塑造军事能力的进一步发展。对陆军而言，这意味着需要全面的人工智能支持，以满足未来作战中对速度和精度的要求。这种支持必须迅速建立起来。尽管在数字化、数据掌握和人工智能系统操作培训领域仍存在挑战，但我们始终在与作战需求紧密协调下推进。在集成新的人工智能能力时，必须始终评估对军事指挥官决策权的任何限制是否可容忍甚至可取。

陆军的能力必须继续加强。在此必须特别重视未来技术的开发和使用。因此，必须特别关注作为所有领域催化剂的关键技术——人工智能。现有的人工智能专业知识必须进一步建立和扩展。

跟上民用人工智能发展的步伐，并将新开发的方法快速转移到军事用途，在未来几年仍将是一项重大挑战。

参考来源：Novum Bellum. Artificial Intelligence on the Battlefield, Findings and Requirements for Enhancing Capabilities in Land-Based Operations. November 18, 2025. https://novumbellum.org/en/artificial-intelligence-on-the-battlefield-findings-and-requirements-for-enhancing-capabilities-in-land-based-operations/