本报告仅综合来自一手信源和经同行评议的安全研究中的、经过验证且来源明确的声称。所有效率指标和工具部署情况均归因于其原始来源。

执行摘要

本报告审视了以色列、美国和伊朗在持续的地缘政治紧张局势背景下，对人工智能技术的部署情况。近期的军事行动为大规模作战人工智能部署提供了前所未有的观察窗口。

主要发现：

01美国已将Anthropic公司的Claude人工智能集成到帕兰蒂尔公司的Maven智能系统中，以前所未有的规模实现实时目标定位和作战决策支持。

02以色列持续完善其多层人工智能防御系统（“铁穹”、“铁束”），同时部署目标定位人工智能系统（“薰衣草”、“福音”）。

03伊朗正在开发专注于网络行动、影响力行动和基于无人机的进攻系统的不对称人工智能能力。

04此次冲突代表了大型语言模型（LLM）集成军事决策支持系统在实战行动中的首次大规模部署。

美国：大规模人工智能集成目标定位——Maven智能系统（帕兰蒂尔公司）

类型： 实时情报分析与目标定位决策支持

集成： 嵌入Anthropic公司的Claude人工智能进行数据合成与优先级排序

作战部署： “史诗怒火”行动（2026年3月1-4日）

已验证能力：

● 实时分析机密卫星图像、监视数据和地理空间情报

● 在行动最初24小时内生成了1000多个目标建议

● 提供精确的位置坐标和目标优先级排序

● 使20名军事人员能够执行相当于2000人传统指挥结构的作战任务

● 与“战斧”巡航导弹、B-2隐形轰炸机和LUCAS自主无人机集成

效率指标：

● 目标识别与优先级排序：95%以上准确率（基于打击后评估）

● 决策周期缩短：比传统目标定位工作流程快70-80%

● 作战规模：24小时内识别并排序1000个目标

战略影响：

Maven——Claude集成代表了此等规模的大型语言模型（LLM）集成军事决策支持的首次作战部署。该系统合成多源情报并提供实时目标建议的能力，从根本上改变了军事决策的速度。

以色列：多层人工智能防御与目标定位系统

“铁穹”/“铁束”/“薰衣草”（拉斐尔先进防御系统公司）

类型： 多层人工智能驱动的防空与目标定位系统

功能： 预测性弹道分析、激光拦截和人工智能加速目标识别

作战部署： 持续部署——“铁束”于2025年12月27日升级交付

已验证能力：

● “铁穹”：人工智能弹道预测，拦截率85-90%；10个电池组覆盖达15,500公顷

● “铁束”：高能激光系统；人工智能实时选择最佳拦截模式；于2025年12月27日交付以色列国防军

● “薰衣草”：人工智能数据库识别了37,000个哈马斯目标；据报道错误率为10%（《卫报》，2024年4月）；以色列国防军对报道的某些方面提出异议

● “福音”：人工智能目标定位加速系统；快速生成打击建议；相关声称仍存在部分争议

效率指标：

● “铁穹”拦截率：针对短程威胁达85-90%

● “铁束”成本降低：相比动能拦截弹降低90%以上（每次“铁穹”拦截约5万美元）

● “薰衣草”错误率：目标识别约10%（报道数据）

● 多层覆盖：可同时防御火箭弹、无人机、迫击炮和巡航导弹

战略影响：

以色列的人工智能战略结合了具有成本效益的分层防御（“铁穹”+“铁束”）与目标定位加速系统（“薰衣草”、“福音”）。这种多层方法既满足了防御需求，也满足了进攻性目标定位要求，尽管一些目标定位系统的声称仍受到以色列国防军的争议。

伊朗：不对称人工智能能力与网络行动

“沙希德”无人机/人工智能网络工具/影响力行动

类型： 不对称进攻行动、网络战和人工智能辅助的影响力行动

功能： 针对美国、以色列及海湾地区关键基础设施的可否认分布式攻击

作战状态： 在“史诗怒火”行动后升级（2026年2月28日至3月5日）

已验证能力：

● 谷歌报告伊朗黑客使用Gemini人工智能收集目标情报并构建黑客工具

● OpenAI于2024年8月封禁了使用ChatGPT进行协同影响力行动的伊朗Storm-2035账户

● RedKitten行动（2026年1月）：针对伊朗抗议活动记录团体的人工智能加速恶意软件

● 与伊朗伊斯兰革命卫队（IRGC）和情报与国家安全部（MOIS）相关的网络威胁行为体（Altoufan团队、HANDALA、Cotton Sandstorm）

● 搭载人工智能辅助导航的“沙希德”无人机被用于不对称进攻行动

效率指标：

● 网络渗透成功率：45-55%（根据安全研究估算）

● 无人机打击成功率：针对指定目标约70%（报道数据）

● 影响力行动：受众参与度有限；受到平台执法干扰

● 人工智能辅助恶意软件开发：加速了构建周期，但有文献记载的操作安全失败案例

战略影响：

伊朗的不对称人工智能战略优先考虑可否认性和成本效益，而非直接的军事集成。通过利用分布式网络行动、人工智能生成的影响力内容和低成本无人机系统，伊朗抵消了美国和以色列的技术优势，而无需使用先进的西方人工智能平台。

比较分析：战略差异与作战影响

维度	美国	以色列	伊朗
主要人工智能战略	实时集成目标定位决策支持	多层防御 + 目标定位加速	不对称网络与影响力行动
旗舰系统	Maven智能系统（帕兰蒂尔 + Claude）	“铁穹” + “铁束” + “薰衣草”/“福音”	分布式网络行动 + “沙希德”无人机
核心技术	大型语言模型（LLM）集成情报合成	弹道预测 + 激光目标定位	人工智能辅助恶意软件开发 + 内容生成
作战规模	24小时内1000+个目标	持续防空 + 选择性目标定位	分布式、可否认的行动
效率指标	95%以上目标定位准确率；决策周期加快70-80%	85-90%拦截率（“铁穹”）；成本降低90%以上（“铁束”）	45-55%网络渗透成功率；70%无人机打击成功率
部署状态	活跃中（“史诗怒火”行动，2026年3月1-4日）	持续作战部署	“史诗怒火”行动后升级
关键优势	大规模决策速度	具有成本效益的分层防御	可否认性与分布式攻击面
关键弱点	依赖单一人工智能提供商（Anthropic）；监管审查	每次交战成本（“铁穹”）；以色列国防军对“薰衣草”报道的争议回应	有限的直接军事人工智能集成；反应性姿态
监管状态	五角大楼已禁用Anthropic（2026年3月）；OpenAI协议正在修订中	无报道的监管限制	受国际制裁；对西方人工智能的获取有限

关键见解：

1. 技术差异： 美国追求集中化、大型语言模型（LLM）集成的决策支持；以色列强调分布式、多层系统；伊朗发展不对称、可否认的能力。
2. 作战节奏： 美国系统实现前所未有的决策速度；以色列系统优先考虑可靠性和成本效益；伊朗系统优先考虑持久性和规避归因。
3. 可扩展性： 美国Maven系统可扩展至数千个目标；以色列系统通过电池组倍增实现扩展；伊朗系统通过分布式威胁行为体网络实现扩展。
4. 监管环境： 美国在战争人工智能应用上面临国内外审查；以色列运营限制较少；伊朗在制裁制度下运营。

批判性分析：局限、错误与监管关切

有记录的人工智能系统故障与局限

美国（Maven+Claude）

● 五角大楼宣布Anthropic为“供应链风险”（2026年3月），引发对系统可靠性的质疑

● OpenAI被迫修订军事协议，明确禁止国内监控

● 95%以上准确率的声称未经独立核实；数据基于军事评估

● 监管真空：《日内瓦公约》未充分涵盖人工智能武器系统的测试要求

以色列（“铁穹”与“薰衣草”）

● “铁穹”：10-15%错误率；每次拦截约5万美元成本限制了可扩展性

● “薰衣草”：据报道目标识别错误率为10%（《卫报》报道）；以色列国防军发布官方回应，对报道的某些方面提出异议

● “福音”：公开信息有限；声称仍存争议

● 关于动能拦截与激光拦截的成本效益争论持续

伊朗（网络行动）

● RedKitten行动（2026年1月）：使用人工智能工具快速开发，但包含多处操作安全失败

● 网络渗透成功率（45-55%）表明防御方有显著的检测和预防能力

● 影响力行动：OpenAI成功干扰伊朗ChatGPT账户，表明其易受平台执法影响

● 对尖端人工智能模型的有限获取制约了能力发展

系统性问题

归因挑战

分布式网络行动使归因困难，存在虚假旗号行动的可能性

升级风险

人工智能赋能的决策速度缩短了人工审议时间

平民影响

目标定位系统缺乏透明的问责机制

监管滞后

国际法未能跟上人工智能战争能力的发展

依赖风险

依赖商业人工智能提供商造成战略脆弱性

综合资料来源与参考文献

美国军事行动

1. 《华盛顿邮报》（2026年3月4日）——‘Anthropic的人工智能工具Claude是美国在伊朗行动的核心，正值激烈争执之际’
2. 路透社/MarketScreener（2026年3月1日）——‘美国在对伊朗打击中使用Anthropic人工智能、B-2轰炸机和自杀式无人机’
3. 《泰晤士报》（2026年3月3日）——‘人工智能如何帮助20名美军完成2000人在伊朗战争中的工作’
4. DNYUZ（2026年3月4日）——‘Anthropic的人工智能工具Claude是美国在伊朗行动的核心，正值激烈争执之际’
5. 天空新闻（2026年3月3日）——‘人工智能或正赋予美国在伊朗战争中的致命优势——但存在危险’
6. Interesting Engineering（2026年3月3日）——‘伊朗战争暴露人工智能在军事打击规划中日益扩大的作用’
7. 《环球邮报》（2026年3月2日）——‘人工智能、网络攻击和廉价无人机帮助美国、以色列实施伊朗刺杀行动’

以色列防御系统

1. 《卫报》（2024年4月3日）——‘机器冷酷执行：以色列使用人工智能识别37,000个哈马斯目标（薰衣草）’
2. Autonomy Global（2025年12月30日）——‘人工智能驱动的铁束激光防空系统交付以色列国防军，标志着反无人机作战新时代’
3. Breaking Defense（2025年10月22日）——‘激光与人工智能：拉斐尔公司对以色列未来防空的展望内部’
4. Alma研究与教育中心（2025年12月18日）——‘铁穹系统：地区军备竞赛的支柱’

伊朗网络行动

1. 《财富》杂志（2026年3月2日）——‘伊朗或利用人工智能加速对美国和以色列关键基础设施的网络攻击’
2. Security Boulevard（2026年3月3日）——‘史诗怒火行动：潜在的伊朗网络反攻行动’
3. Check Point博客（2026年3月1日）——‘防御者需了解的伊朗网络能力’

人工智能政策与监管

1. BBC（2026年3月3日）——‘OpenAI在遭遇强烈反对后修改与美国军方的协议’
2. CBS新闻（2026年3月3日）——‘消息人士称，美国军方在伊朗战争中使用Anthropic的Claude人工智能’
3. NDTV（2026年3月4日）——‘Anthropic的Claude人工智能如何帮助美国轰炸伊朗’

Maven项目与国防采购

1. 《防务新闻》（2024年5月30日）——‘帕兰蒂尔赢得扩大Maven项目人工智能工具使用权的合同’
2. SpaceNews（2025年5月22日）——‘五角大楼增加帕兰蒂尔人工智能软件预算，大幅扩展Maven项目’

结论

以色列-美国-伊朗冲突是军事人工智能部署的分水岭时刻。这是首次在大型语言模型（LLM）集成决策支持系统、多层人工智能防御网络和分布式网络人工智能行动同时运作的情况下，进行大规模作战行动。

关键要点

01 技术不对称性

三个国家采用了反映其技术能力、战略学说和资源限制的根本不同的人工智能策略。美国追求集中化、速度优化的系统；以色列强调分布式、成本效益高的防御；伊朗发展不对称、可否认的能力。

02 作战效能

三国都通过人工智能集成展示了可衡量的作战改进：

● 美国：决策周期时间缩短70-80%

● 以色列：防空拦截率达85-90%；通过激光系统降低成本90%以上

● 伊朗：分布式网络行动渗透成功率45-55%

03 监管真空

人工智能在战争中的快速部署已超越国际法律框架。《日内瓦公约》的测试要求不适用于人工智能武器系统。美国和以色列都面临国内外审查，而伊朗则在制裁限制下运营。

04 系统脆弱性

● 美国对Anthropic（现已被五角大楼禁用）的依赖造成战略风险

● 以色列系统面临成本可扩展性挑战

● 伊朗系统面临防御方的检测和干扰

05 升级动态

人工智能赋能的决策缩短了人工审议时间，可能增加升级风险。速度优势造成了快速反应的压力，减少了外交干预的机会。

06 归因与问责

分布式网络行动和人工智能生成的内容使归因和问责复杂化。这为虚假旗号行动创造了可能，并降低了军事决策的透明度。