本文报道了美海军战争学院评论杂志于发布的文章，介绍了人工智能在俄乌冲突中的首次大规模实战应用，如何改变战争形态，及其引发的技术、战略挑战。

自人类冲突伊始至今，军事领域中的人类智慧催生了许多重大的技术奇迹。美国国防部（亦被称为战争部）近期的动向，标志着战争创新进入了以人工智能为核心的最新浪潮。尽管此浪潮在近期达到高峰，但其蓄势已超过十年。2017年，因军方在尖端人工智能领域落后于商业部门，国防部启动了“专家计划（Project Maven）”，旨在为在叙利亚和伊拉克打击ISIS的军事行动提供人工智能支援。该计划加速交付了涉及“深度学习神经网络”的人工智能技术，包括通过分析无人机影像来识别ISIS武装分子以供后续打击。此举将美国推入了伴随人工智能战争时代而来的伦理与战略考量领域。

如今，多功能的“专家计划”为作战人员需求提供“海量的计算机视觉检测”。除该计划外，美国十八个情报机构及成千上万的情报分析人员正在使用中央情报局开发的生成式人工智能“奥西里斯（Osiris）”，将开源情报处理为带注释的摘要。在这些人工智能项目之上，国防创新单元（DIU）已部署了“复制者”计划的首批能力，该计划旨在连接“水面、水下无人机和巡飞弹药，以创造一个‘地狱景观’”。

尽管国防创新单元目前获取人工智能解决方案的速度快于以往，但美国防部显然仍面临一定程度的人工智能应用难题。美国陆军退役上将马克·A·米利与前谷歌首席执行官埃里克·施密特在2024年合著的文章有说辞，美国对未来的战争准备不足，未能全面接纳人工智能，且无法保护关键武器系统免受无人机攻击。

人工智能对乌克兰战场进程产生了深远影响，冲突双方正以惊人速度进行创新。美国专栏作家兼学者沃尔特·拉塞尔·米德对此评论道：“几周前还无法抵御的武器，今日已可被轻易压制。新的威胁一夜之间就会出现。”这种创新展现了人工智能在现代战场上的效能，并为窥见未来战争严峻且不断演变的图景提供了一个窗口。

提供作战数据

俄乌战争可被视为首场人工智能战争。面对俄罗斯2022年2月行动，乌克兰需要援助。来自以人工智能为核心的公司：微软、Palantir、Clearview以及众多初创企业。其中一些是出于支持该事业而来，包括提供无偿服务者；另一些则受美国与欧洲合同雇佣。这场战争为相关公司提供了扩展客户与测试系统的独特机会。Palantir科技公司首席执行官亚历克斯·卡普表示：“我们在战场上能做到一些在国内环境中无法做到的事情。”利用人工智能软件处理“来自无人机、卫星及地面乌克兰人员等来源的原始情报”——这些工作若由人力完成将耗费无数工时——实现了互利共赢。帮助开发专有人工智能的现实数据，同时也被有效且积极地用于协助保卫乌克兰公民。乌克兰数字化转型部长米哈伊洛·费多罗夫表示：“我们的重要使命是将乌克兰打造为世界的科技研发实验室。”众多在乌克兰设立的人工智能公司与初创企业，连同该国三十万名高水平的软件工程师、产品经理和技术专家，共同构成了这个实验室。斯坦福大学的史蒂夫·布兰克指出，俄乌战争标志着关键战场技术首次主要来自商业部门，而非联邦资助的研究实验室。

此项创新实现了数据驱动的作战，其速度与精度是北约尚未达到的。通过使用“德尔塔”系统——一个由乌克兰军方开发的基于云的情境感知与战场管理系统——乌克兰的战术与战略军事单位得以在平板电脑上查看战场，该平板电脑运行的软件融合了来自卫星、无人机、社交媒体以及商业和政府来源的图像与数据。借助星链和游荡弹药，小型部队可以使用这些平板电脑观察并快速打击以往仅高级指挥部才能攻击的目标。平板电脑上显示的人工智能赋能模型还能提供有效的目标选择方案，并随每次攻击提升其能力。米德写道：“武器重新设计与生产的速度正在加速，超越了以往任何战争所见。”这种变革速度是由精通技术的前线作战人员——其中许多是应征入伍的软件工程师——直接并持续地与远离战场、相对安全的实验室协作所驱动。随后，这些实验室在持续的开发-部署周期中，快速构建并向乌克兰国防部出售新的原型。

无人机的新颖应用是俄乌战争的标志性创新，一系列新的部署与设计正在投入使用。双方均以“空中上千名狙击手”饱和战场空间，快速打击地面与空中目标。更昂贵的火炮与反坦克导弹或许能击中并摧毁装甲车辆，但一群廉价的无人机更有可能发现、追上并打击车辆最薄弱之处。根据乌克兰议会国家安全、国防与情报委员会主席罗曼·科斯坚科的说法，无人机造成的伤亡约占俄乌双方伤亡总数的百分之七十——在某些战斗中高达百分之八十。乌克兰与俄罗斯各自计划在2025年生产三至四百万架无人机。作为对比，可以考虑同一战场中传统战争的结果。2023年，美国向乌克兰提供了三十一辆先进的“艾布拉姆斯”坦克。自那时起，其中十九辆已被击伤、摧毁或被俘获，且几乎所有剩余坦克均已从前线撤出。“艾布拉姆斯”坦克的遭遇预示着未来战争，对此至少米利与施密特看法一致：“未来战争将不再取决于谁能集结最多兵力或部署最佳战机、舰船与坦克。相反，它们将被日益自主的武器系统与强大算法所主导。”

尽管无人机的广泛使用可能是这场战争的标志性创新，但或许对未来战争影响最大的创新是乌克兰的模块化人工智能应用。人工智能正日益用于帮助无人机自动检测、锁定并引导至预定目标，即使在飞行员通信受干扰时亦然。在此类人工智能的增强下，无人机的成功命中率从大约百分之十至二十提升至约百分之七十至八十。乌克兰技术人员已将此类人工智能代码构建成模块，可即插即用于不同设计的无人机，以及需要目标检测的炮塔和其他平台。乌克兰另一项新的人工智能能力与声音相关。随着俄罗斯部署新武器，人工智能模型被训练用以识别这些武器产生的声音，仅需约一周时间收集足够大的数据集。尽管人工智能已赋能无人机的精确打击，但它还可能协助大规模或集群无人机攻击。据报道，乌克兰与俄罗斯均曾实施无人机集群攻击，操作员团队远程将无人机控制成集群，或同时发射数架“即瞄即射”无人机。尽管“无人机间自主协作的水平未知”，但乌克兰利用商业领域技术进步的能力表明，人工智能可在支持无人机“决策”能力方面发挥作用，乌克兰三至十架无人机集群的报道即为证据。

可以设想，人工智能能够控制大型集群，使无人机共享信息并协调行动。若一架无人机探测到对抗措施或障碍，理论上可通知一架监视无人机，后者进而警告集群其余部分并协调规避或风险缓解措施。攻击时，监视无人机可指挥针对目标采取必要行动。人工智能控制的集群攻击很可能压倒主要常规系统，而无人机集群也是对抗来袭无人机集群的合理防御手段。俄乌战争双方均在积极寻求人工智能控制的无人机集群。此发展意味着融合自动导航与目标识别功能，从而消除了人类对目标交战过程的监督。在俄罗斯，此种自动瞄准技术走向实用化的早期迹象已然出现。俄罗斯的“赫柏”诱饵“据报道采用网状调制解调器，使其能共享数据并形成某种集群”。

尽管乌克兰凭借商业领域享有技术优势，但俄罗斯愿意交换战时数据，这为从伊朗等来源获得人工智能发展援助打开了大门。2024年3月，俄罗斯与伊朗签署了一项人工智能合作协议。2024年末，俄罗斯总统发起了与金砖国家的人工智能合作网络，汇集了来自俄罗斯、巴西、印度、阿拉伯联合酋长国等国家的二十家公司。俄罗斯人工智能领域内的研发支出增加了百分之四十。这些国内与合作很可能深化并加速俄罗斯的人工智能发展。

在即将到来的、更由人工智能驱动的战争时代，战斗将涉及网络化自主系统，这些系统将在空中、陆地、海洋、太空及网络领域以前所未有的速度与规模游弋、发现并消灭目标——其中网络领域是人工智能与数字信息的关键通道。避免被探测将成为首要任务。优势将属于拥有能够更快、更好、更廉价地进行创新的精通技术的作战人员与开发者的一方。高损耗率将要求高产能与快速制造能力，而人工智能赋能战争将需要庞大的数字基础设施——此基础设施将成为敌方攻击目标。正如戴维·彼得雷乌斯将军与安迪·亚库利斯所言：“美国必须彻底改革其国防体系，从作战概念、组织结构、训练到武器系统、采购与制造。”

驱动机器人技术

乌克兰“哈尔蒂亚”旅指挥官向地面无人机器人部队下达了一项任务：在一周内，对利普齐（哈尔科夫地区一个被俄军占领的乌克兰村庄）的俄军阵地发动一次全无人机突击。该部队修订了作战方案，在突击开始前四十八小时，无人机已进入攻击位置。目标是在俄军发动反攻前，击中其指定目标。

2024年12月20日拂晓，乌克兰的空中无人机提供了战场态势感知。同时，多波武装空中与地面无人机攻击了俄军加固阵地。乌克兰截获的信号显示俄军陷入恐慌。一次协调的空中与地面无人机联合攻击似乎出乎俄军意料。两小时内，乌克兰的全无人机突击取得成功，且无一架无人机损失。乌克兰步兵部队随后迅速跟进并占领了阵地。

利普齐之战“是战争性质转变的重要一步，从纯人类行为转向21世纪某种截然不同的形态，”澳大利亚陆军退役少将米克·瑞安表示。在直接战斗中用自主武器系统替代人类作战人员——此乃乌克兰军方目标——标志着关键差异。机器不知恐惧、痛苦或疲倦，且可消耗性远高于人类。“那不过是个铁罐子。损失一架无人机远胜于牺牲一条人命，”乌克兰地面无人机器人部队指挥官对记者如是说。

然而，利普齐的无人机并非自主运行；乌克兰操作员远程操控了每一架无人机，并事先进行了三次突击演练。使无人机或移动机器人实现自主，需要模块化的人工智能模型来帮助它们在物理世界中感知、导航与行动。此类模型不同于在网络领域生成输出的大型语言模型。相较于开发空中与海上系统，开发自主地面机器人是更为困难的任务。地面环境更为复杂，包含多样且不平坦的地形、交通密集的城市迷宫以及分隔化的建筑结构。利用人工智能实现地面机器人自主性，需要大量与环境相关的数据，而传统上这类数据的收集与整理成本高昂。

但此类自主性已近在咫尺。在2025年1月6日于拉斯维加斯举行的消费电子展上，英伟达首席执行官黄仁勋宣称“一切可动之物皆将自主”。他进一步表示：“物理人工智能将化身为各行各业各种形态的机器人。”黄仁勋详细介绍了“世界基础模型”，这是一个旨在帮助人工智能理解物理世界并加速自主机器人开发的神经网络。“机器人大脑”——即模块化人工智能——驱动着自主移动系统。例如，英伟达的Thor芯片尺寸与智能手机相仿，能够运行自动驾驶车辆。此机器人大脑处理来自激光雷达、雷达和车载摄像头的输入数据，进而生成驾驶、泊车等动作。首先，机器人大脑由计算机“训练”。接着，大脑在“世界基础模型”中进行练习，模拟物理世界场景并收集数据以助其学习与改进。例如，一个“世界基础模型”可为自主叉车的“大脑”创建一个虚拟仓库供其练习、学习与改进。经过学习赋能、训练有素的“大脑”随后被部署于自主运行的机器人中。

模拟过程比现实世界数据收集更为迅捷。“世界基础模型”基于两千万小时的视频进行训练，专注于物理动态动作，并包含一个基于物理的模拟器。这些能力共同模拟了基于物理学的预期物理环境与使用案例，并生成“合成数据”。众多公司正利用英伟达的“世界基础模型”加速自主机器人技术发展：

• 工业化与仓储：凯傲集团与埃森哲正致力于提升制造、仓储及供应链中系统与流程的自主性。
• 自动驾驶汽车：丰田等汽车公司寻求创建范围广泛的驾驶场景——涵盖不同天气、光照与路况——以提升性能与安全性。
• 人形机器人：波士顿动力等公司使用英伟达的Isaac GROOT捕捉人类动作，“世界基础模型”则在场景中利用这些数据教导机器人模仿人类。

“世界基础模型”正积极推动人工智能能力发展。该模型正在产出合成数据，而可公开获取的数据（由于网络域名所有者对其数据使用施加限制）正在减少。此模型还能训练大型语言模型，这些模型通常缺乏对物理世界的深入理解。部分专家认为，物理世界模型对于实现人工通用智能——或称人类水平智能——是必要的，例如知名开发者、“人工智能教父”之一的杨立昆即持此观点。

此类发展能力与美国国防部密切相关，该部正为各作战域寻求数以千计的可消耗自主系统。美国陆军对此需求尤为迫切，其宣称的目标是“首次接触零伤亡”。为实现此目标，陆军计划利用机器人塑造首次接触——而这将需要自主系统。敌方将持续试图干扰或破坏远程遥控操作——此问题可由自主系统规避。这些自主系统还必须为多样化的地面环境——城市、滨海及沙漠——进行开发，并能快速适应不断变化的敌方战术与武器。

未来战争将日益涉及自主系统。米利估计，约三分之一精良军队的军事力量可能在十五年内实现机器人化。此类军事系统将源自一个新兴的全球机器人产业。仅就人形机器人市场而言，截至2026年，全球至少有上百家制造商。数家主要机器人制造商预计于2025年开始大规模生产。全球金融服务巨头摩根士丹利预测，到2040年，全球将拥有八百万台人形机器人。

英国皇家联合军种研究所的一份报告指出：“致命性自主武器系统的扩散不可避免。”相较于以往的系统，这些机器将以更高的精度与确定性实施杀伤，不受爱恨情感影响，并具备超越人类的速度与机动性。其滥用可能性与潜在影响似乎无可估量。摧毁无人机器的威胁，其威慑效果远不及战争中人类遭受苦难的威胁。世界正面临一个伦理困境。实现治理并确保致命性自主权的正当使用，维持人类控制以限制此种自主权，以及在人工智能时代重新思考威慑战略，仅仅是这一新前沿领域所面临的诸多挑战中的几项。