2025年，美军将人工智能更多地视作日常工具，而非实验室实验。最大的变化并非某款新型机器人或某项“自主”突破，而是一股稳步将数据转化为速度的推动力，旨在使部队能更快规划、更早维修装备，并基于更清晰的信息做出决策。

这一转变体现在五角大楼为加速人工智能部署并规范其使用而开展的工作，以及各军种为解决维修积压、受干扰通信和超负荷作战中心等实际问题而实施的具体举措。

2025年“军事人工智能”的面貌

2025年，绝大多数重要的人工智能工作可归为四类：

• 决策支持：通过整理数据、呈现模式，帮助参谋人员更快制定方案。
• 情报与态势感知：加快传感器与情报信息流的处理与共享速度。
• 维护与后勤：预测故障、识别供应风险、减少停机时间。
• 培训与人力资源：培养人工智能素养，测试更安全、经批准的工具。

这与五角大楼通过首席数字与人工智能办公室下辖的“人工智能快速能力小组”采取的“快速应用”姿态相符，该小组的设立旨在加速先进人工智能能力在整个部门的推广。

美陆军：人工智能向战术边缘推进

美陆军2025年的重点是将人工智能交到那些无法依赖完美网络的部队手中。

最清晰的例子之一是一项旨在扩展人工智能赋能“边缘”工具的大型合同。《华尔街日报》报道，陆军向TurbineOne公司授予了一份价值9890万美元的合同，以帮助士兵在设备上处理战场数据，即使在云连接不可靠的情况下也是如此。目标是在强干扰环境下实现更快的威胁识别和决策。

与此同时，陆军继续围绕预测性分析构建其持续保障方法。陆军官网的一篇文章将“预测性后勤”描述为向主动、数据驱动的保障模式的转变，旨在需求产生前预测需求并在短缺发生前配置补给。

这对2025年的士兵而言意味着：等待分析的时间更少，利用本地数据采取行动的能力更强，以及更迫切地需要训练人员质疑而非盲目相信人工智能的输出。

美海军：更智能的水下能力，以及更快修船的压力

2025年美海军的人工智能应用有两条主线。

• 水下力量。11月，海军海上系统司令部宣布，海军已接收未来的“马萨诸塞”号攻击型核潜艇，这是一艘“弗吉尼亚”级攻击型潜艇。海军将其描述为增加了隐身和监视能力，文章证实其于2025年完成海试，并于11月21日移交海军。
• 战备与维修。海军也处于一场日益激烈的争论中心，即部队在不受承包商瓶颈制约的情况下，能以多快的速度维修装备。拟议的《战士维修权法案》的一页摘要列举了海军不得不将承包商空运至海上舰艇进行简单维修的案例，并指出对技术数据和知识产权的限制可能导致军人无法自行维修。

这两条主线以一种简单的方式相连：舰队可以增加高端能力，但仍需保持平台正常运行和可部署状态。

这对2025年的水兵而言意味着：更关注基于状态的维护和维修权限，以及对影响战备的数据权利问题更感紧迫。

（图片说明） 加利福尼亚州罗伯茨营（2024年11月5日）——两艘无人水面艇作为协同编队，利用微光摄像头搜索入侵水面船只并将其识别为友方、敌方或中立。在近期海军研究生院联合跨部门野外实验活动中，这两艘无人艇由“海狐”号船只跟随，船上载有海军研究生院研究员肖恩·克拉格伦德。演习数据将用于评估和扩展一个改进探测能力的人工智能神经网络。（美国海军照片，由大众传播二级专家安德鲁·兰霍尔夫拍摄）

美海军陆战队：“普罗米修斯”项目与“人工智能赋能的决策优势”

对美海军陆战队而言，2025年是将人工智能推动工作正式纳入军种级计划的一年。

9月，海军陆战队宣布启动“普罗米修斯”项目，将其描述为一项与联合全域指挥控制及海军的“超越”项目相联系的现代化努力。新闻稿称，助理司令签署备忘录确立了该项目，并设立了一个高级治理委员会来推动。

海军陆战队自己的“普罗米修斯”项目页面直指核心问题：对抗环境下的指挥控制面临风险。它称，以机器速度“聚合、协调、分析并共享融合数据”的能力是作战要务，其支柱包括可靠的指挥控制、战场态势感知和人工智能赋能的作战管理。

这对2025年的海军陆战队员而言意味着：在连接传感器、射手和数据流方面开展了更有条理的工作，并极度强调战术边缘的速度和联合互操作性。

美空军：人工智能作为作战管理中的队友

美空军2025年人工智能领域的头条是人机协同在指挥控制中的应用。

9月，空军发布了“决策优势冲刺——人机协同”第二阶段的结果。空军一份新闻稿引用了一位“先进作战管理系统”负责人的话，称该活动证明人机协同“已不再是理论”，并强调将操作员判断与人工智能速度相结合，以在联合和联盟行动中获取决策优势。

这一点很重要，因为作战管理是战争中最棘手的“数据问题”之一。空军正试图帮助机组人员从“更多数据”转向“更优选项”，同时不跳过人类判断。

这对2025年的空军人员而言意味着：进行了更多将人工智能纳入规划和协调回路的实验，并明确传递了人工智能是支持而非权威的信息。

美太空军：治理与文化，而不仅仅是工具

美太空军采取了一条更正式、以计划驱动的路径。

2025年3月，该军种发布了其《2025财年数据与人工智能战略行动计划》，将其描述为变得更数据驱动和人工智能赋能的路线图。该计划强调在治理、文化、快速技术应用和伙伴关系方面的指导。

太空作战数据密集、时效性强且处于对抗环境。这使得治理和标准化不仅仅是文书工作，而是确保人工智能工具安全、一致和可信的关键。

这对2025年的“守护者”而言意味着：更关注整个机构“如何应用人工智能”，包括培训和防护措施，而不仅仅是新软件。

美海岸警卫队：清单、政策与受控使用

隶属于国土安全部的海岸警卫队在2025年进行了自己的人工智能现实评估：在扩展人工智能应用之前，先了解已有资源，并控制人员可使用的工具。

国土安全部发布了一份人工智能用例清单，其中包含总结海岸警卫队人工智能用例的部分。

2025年3月，一份发至整个海岸警卫队的通告（ALCOAST）为使用人工智能（包括承包商支持的应用）的指挥部和项目建立了人工智能清单要求。

到2025年6月，海岸警卫队的指南也收紧了关于商用生成式人工智能工具的规则，引导用户使用经批准的联邦工具，而非开放的商业系统。

这对2025年的海岸警卫队员而言意味着：政策界限更清晰，人工智能使用报告要求更多，并推动使用能更好保护敏感数据的经批准工具。

重大误解：“人工智能意味着自主战争”

许多人听到“军事人工智能”就以为五角大楼将作战决策交给了机器。但这并非2025年大多数部署内容的重点。

2025年的模式是决策支持、预测性维护、后勤预测和更快分析。即使在“人机协同”实验中，空军传递的核心信息也是将操作员判断与人工智能速度相结合，而非取代人。

用通俗的话说，对部队而言有什么变化

纵观全军，2025年人工智能的实际前景体现在：

• 更少的意外故障：通过预测性维护和更好的供应规划。
• 更快的规划与协调：在作战中心和参谋工作中。
• 新的规则与培训要求：使人员知道何时使用及何时不使用人工智能。

风险也很简单：如果人们将人工智能输出视为真理，错误可能会迅速扩散。这就是为什么2025年也带来了更多的治理、清单和限制。

参考来源：

DoD CDAO: AI Rapid Capabilities Cell fact sheet and launch coverage.
U.S. Air Force: DASH 2 battle management results.
U.S. Space Force: Data and AI FY2025 Strategic Action Plan and announcement.
U.S. Marine Corps: Project Dynamis page and press release.
U.S. Navy (NAVSEA): Delivery of future USS Massachusetts (SSN 798).
Warrior Right to Repair Act one-pager (Warren-Sheehy).
Army AI at the edge: reporting and contract coverage (TurbineOne).
DHS and Coast Guard AI inventory and policy notices