3月11日，美国中央司令部司令布拉德·库珀海军上将向媒体证实，美国正在使用人工智能系统直接支持当前在伊朗上空的作战行动。上将明确指出，是否打击目标始终由人类做出最终决定，但他也解释称，美军正在使用“多种”人工智能工具，帮助“在数秒内筛选海量数据，以便我们的指挥官能够去伪存真，比敌人更快地做出更明智的决策”。

虽然他未具体说明在此次战斗中使用的是哪些人工智能工具，但几乎可以肯定，其中最主要的就是Maven智能系统。

Maven智能系统，通常简称为“Maven”，是由帕兰蒂尔公司开发的指挥控制AI平台。它能融合来自战场上所有类型的超过150种不同传感器的数据；这些传感器涵盖天基卫星、空基ISR无人机、陆基雷达阵列、信号情报，甚至社交媒体帖子。随后，它利用这些数据创建一个单一、数据融合的战场“上帝视角”，可用于规划任务、提名待打击目标、识别能够完成打击的附近武器系统、下达执行打击的战斗任务，并评估打击效果以确保任务完成。

Maven使得对目标执行打击变得如同点击几下鼠标一样简单。因此，该系统将过去需要数百人花费数小时甚至数天才能完成的过程，缩短至几分钟内完成。

图：2025年2月20日，弗吉尼亚州阿灵顿，美国陆军少校、国民警卫队局联合条令团队负责人史蒂文·麦克弗森正在查看Maven智能系统的操作界面。麦克弗森当时正在参加一个学习MSS及其处理从天气到部队位置等海量数据能力的课程。（美陆军军士长惠特尼·休斯摄）

Project Maven由五角大楼于2017年4月启动，其最初目标是利用计算机视觉——这是人工智能的一个领域，旨在分析、解释和理解数字图像和视频——来帮助处理美国ISR飞机和无人机产生的海量影像资料。据报道，一架ISR无人机就能产生TB级的数据，过去需要人工分析师手动仔细筛查才能获取情报价值。这个耗时且昂贵的过程劳动强度极大，由于人力限制，大量影像资料完全被忽略了。

然而不久之后，Maven的复杂性和能力开始增长，最终能够处理和分析来自150多种不同类型传感器的数据流。

如今已投入使用的Maven智能系统能够接收实时情报、监视和侦察数据流——包括视频、图像、雷达和无线电信号——然后应用基于卷积神经网络的计算机视觉来检测和分类人员、车辆、装备等，并在区分敌我双方和平民时对每个目标进行地理标记。

接着，它可以利用这些数据，每小时向用户提名多达1000个打击目标。用户随后可以借助Maven的“AI资产任务推荐器”，根据多种因素（如最适合该任务的弹药、平台飞行时间、武器挂载细节、友军及伙伴部队的位置等）来识别打击每个目标的正确武器。

图：Maven的出现是为了解决快速处理从ISR飞机和无人机收集的数据这一问题。（美陆军国民警卫队军士詹姆斯·沃恩摄）

一旦目标被识别，且合适的武器和平台被确定，Maven可以直接与战场部队通信，甚至直接与平台和武器系统本身通信。2020年，Maven首次在自由堡的测试中，将火力指令传输给美国陆军M142“海马斯”高机动炮兵火箭系统。

到2023年，Maven已展示出其能直接与陆军任务指挥系统（如高级野战炮兵战术数据系统）对接的能力，并在卡塔尔的实战行动中作为“斯巴达之盾”和“坚定决心”行动的一部分，实时生成火力任务。

2025年6月，Maven获得了直接与美国陆军“航空任务规划系统”对接的能力，有效地实现了从传统航空任务规划系统到Maven通用作战图的自动化转换，并创建了一个基于最新可用情报进行有效飞行任务规划的“一站式”平台。

到2026年1月，Maven已部署到美国所有主要作战司令部，并遍及北约盟军指挥行动。

图：杀伤链步骤说明。

Maven的首席架构师、帕兰蒂尔公司的查德·瓦尔奎斯特在最近接受《The Register》采访时表示：“我曾看到统计数据，正常情况下我们需要2000名情报官员来试图做目标选定和查看资料。现在只需要20人，而且他们还能快速连续地完成工作。”

当人们在此背景下谈论Maven的应用时，你常会听到他们提及开启和结束杀伤链，这是执行对战场目标打击的传统方式。杀伤链（在美国作战条令中）从开始到结束有六个不同步骤：发现；锁定；跟踪；瞄准；交战；评估。

这个过程并不简单。在实际战斗中，很有可能这些步骤中的许多——甚至全部——需要由不同的资产完成，且每一步之间都可能有基于资产可用性和距离的延迟。在电影中，美军总有一队飞机刚好在头顶盘旋，随时可以执行任何即时任务，但在现实中，战争往往是相当忙碌的工作，你并不总能随心所欲地挑选可用的资产。

正如空军F-16飞行员、米切尔航空航天研究所高级研究员希瑟·彭尼所说，在过去的中东冲突中，美军有时需要数小时才能开启和结束一条杀伤链，F-16战机会在她所说的“杀伤箱”内徘徊数小时，等待联合部队空中部队指挥官下达武器投放命令。

而那位指挥官则在等待分析师们仔细研判无人机视频流、卫星图像和战场地图；同时其他人则在查看战区可用的武器；可能及时运送它们的飞机；可能需要紧急起飞以支援打击飞机的空中加油机，以及更多其他事项。总而言之，这个过程涉及八到九个独立的人工操作系统，它们通常是各自独立、相互隔离的。

图：杀伤链的各步骤传统上是按顺序进行的。（Sandboxx News）

尽管这听起来很繁琐，但美国在快速开启和结束杀伤链方面很可能是世界第一。尽管俄罗斯在此方面的表现在过去四年的乌克兰战事中有所提升，但俄罗斯军队对仅在自己边境另一侧的乌克兰目标开启并结束一条杀伤链，过去常常需要数天时间。

开启和结束杀伤链所需的时间极为重要，这不仅是因为你想将目标从战场上清除。所有现代作战行动的一个关键要素，是试图在你自己构建杀伤链的同时，去破坏你敌人的杀伤链。开启并结束一条杀伤链所需的时间越长，该杀伤链就越容易受到破坏，例如，通过击落正在跟踪目标的MQ-9无人机。如果目标丢失，你必须在能够重新发现他们后，从头开始整个过程。

但Maven并未真正采用这种传统的杀伤链模式。相反，是美国更现代作战模式的支柱，该模式被称为“杀伤网”。

“杀伤网”并非执行十几条各自使用专门分配资产的独立杀伤链，而是将所有这些杀伤链的所有步骤，分布到战场空间内的所有资产中去执行。这创造了传感器，甚至可能是打击能力的冗余。这意味着，如果你用来跟踪目标的无人机被击落，任务会无缝转移给下一架能执行相同任务、距离最近的无人机，将所有杀伤链互联起来，直到它们形成一个由平台和能力组成的、比独立杀伤链更具韧性的蜘蛛网。

图："杀伤网"的可视化展示，这是杀伤链的更现代版本，其中杀伤链的步骤被分配到不同资产上。

然而，这并非Maven在战场上的唯一应用方式。对于作战飞行员而言，Maven的战场空间管理工具可以说同样重要。由于Maven接收来自战场空间各处传感器的实时数据流，并将其融合成单一的俯瞰视图，从而能够利用最新可用信息进行非常有效的任务规划。这对于飞入有争议空域的飞行员至关重要，他们需要知道何种类型的防空资产部署在何处、其最大目标捕获范围等信息，以降低风险并最大化任务完成概率。

在这些情况下，飞行员需要极其最新的情报，而这些情报直到现在还必须由分析师们仔细分析图像，试图判断他们看到的是哪种类型的地对空导弹阵地，以及其在照片或视频中的精确坐标。

Maven不仅限于筛选数据以识别目标、友军和非战斗人员。它还能以其他方式监控广阔的战场空间，利用相同的目标检测能力，在目标突然出现时通知用户。它甚至能识别个体的行为模式，这些模式可能值得进一步研究，并向用户发出警报。

为Maven提供动力的人工智能并不显眼或外露。构成Maven企业的先进人工智能系统对用户而言反而是隐形的，用户在某种程度上能够像玩实时战略游戏一样掌控战场空间。

Maven的开放系统软件架构最终可能被证明是其最有价值的资产，因为其本身就是为与第三方应用程序协同工作而构建的。这意味着Maven可以作为任何尚未出现、甚至已经出现的多种新能力的情报分析支柱。2025年12月，美国陆军南欧特遣部队非洲公共事务处将Maven与Dataminr First Alert平台集成，将实时新闻警报直接输入Maven，以支持各责任区内的信息战，并与常见社交媒体平台集成，以“可视化社交媒体舆情”并提供关键洞察。

开发人工智能作战能力可以说是当今美军可以关注的最重要的威慑措施。虽然智能目标瞄准能力本身不足以打开霍尔木兹海峡，但美军在此次战斗中使用Maven及类似工具所获得的经验，必将在未来很长一段时间内带来回报。

参考来源：sandboxx