浅谈运用人工智能(AI) 协助战场环境情报整备

2025年4月18日15:22:51评论0 views字数 4167阅读13分53秒阅读模式

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【导读】

一、本文探讨"人工智能"(AI)在战场环境情报整备与决策中的应用，当传统情报搜集和分析方法面临现代战争复杂性和海量数据的挑战时，当下AI革命性的解决方案。研究也证明"深度学习"模型在预测敌方行动和"大语言模型"在情报推论中的潜力，同时展示AI如何提升情报的准确性和即时性。

二、通过举例，运用深度学习技术可以分析战机活动模式和预测战备警巡，并通过图像识别、活动分析和路径预测等方法，大幅提升情报准确度和预测能力;此外，研究同时也探讨"大语言模型"在产制战场环境情报表单方面的可行性，同样值得重视。

三、当前美国为保有决策优势，正在推动"全领域指挥管制战略实施计画"(JADC2)及设立“国防创新小组"(DIU)，并利用AI技术提升决策速度；正因为AI在军事情报操作中的应用，显示其能为指挥官提供战场优势的巨大潜力，此类决策系统的重大转变，更值得高度关注。

本文摘于《浅谈运用“人工智能”(AI) 协助战场环境情报整备》，来源于2025年4月最新开源情报，精品译文50页，1.75万字，可为我提供有价值的参考和了解，全网统一售价298元。微信：Lanjunqingbao2081。

关键词：人工智能、战场情报整备、自动化情报整备

这是蓝军开源情报的第 324 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

科学和技术一直在战争的历史上扮演重要的角色，因为这两者与部隊技能力和决策资源息息相关。美军在《联合作战理论与实践》(Joint Operational Warfare:theory and Practice)书中提及:"战争的胜利者将是属于"想的快"(Think fast)，"想的好"(Think better)与"付出决心"(Determination)者;

而《孙子兵法》中也提到:"未战而庙算胜者，得算多也;未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜。"从有战争的年代到现代，如何快速与准确的评估战场情势并做出判断，一直以来都是人类追求的目标，而"人工智能"(Artifi-Cial Intelligence，以下简称AI)的出现带来电脑科学的革命，让"算力"成为军事单位追求的目标。

面对战场的瞬息万变，尤其在情报处理的过程中，同样需要仰赖"算力"的运作，如卫星照相或水文资料，这些庞杂的资料都需要电脑处理，而仰赖传统人力判读已无法追上借助"算力"的效率。美国战争学者马丁‧范克勒维尔德(Martin Van Creveld)曾做出统计，在1963年的陆军，需要指挥一个部队的资讯量是1945年的20倍，凸显处理复杂的资讯成为战争的新挑战;而如何处理这些庞大的资讯，成为美军在现代战争中努力的方向，尤其借助"人工智能"(AI)来进行搜集与处理之工作，也成为美国引入商业模式设立"国防创新小组"(Defense Innovation Unit，以下称DIU)的契机。

撰写本文的目的在探讨如何运用已成熟的"演算法"(Algorithm)，以提升需要在战场环境情报整备的"算力"，并从图像识别、对方机型活动分析和路径预测等实例，说明如何运用现有的深度学习技术，提升情报运用能量。本文同时介绍美军所开发的"全领域指挥管制战略实施计画 " (Joint All-Domain Command and Control，以下称JADC2)，如何提供有效的"决策的资讯量"，并为指挥官在战场判断工作上获取巨大的优势。期望藉本文能够让读者了解AI如何为战场情报整备带来革命，并以美军作法为借镜，避免在第"四次工业革命"中被淘汰;同时也期勉军队能够将更多资源投注于这个焦点领域上，透过使用AI辅助人力作业，从而将宝贵之人力挹注于更关键的领域，达成建军备战的目标。

【结语】

现阶段AI确实已成为在战场上获得优势的有力工具，有学者认为人工智能是未来军事对抗的重点；因此，相关的演算法，发展将成为下一代军事思想的核心，而此类技术的发展与运用，同样值得重视。建议内容摘整如后:

一、重视AI在情报处理潜力，但要谨慎使用

研究显示，AI确实可以大幅提高情报获取和分析的效率，特别是在图像识别、卫星影像分析，以及机型活动预测等方面，更凸显示其具有的优势和潜力，但仍应正视AI背后存在的风险。因为AI与"人"一样存有盲点，许多研究显示，在加入杂讯后，AI的辨识程度未必具有常人般的能力;故在大幅度提高工作效率的同时，也要了解产品的缺点并且加以改进，才能避免错误一再发生。

二、延揽技术人才与提出需求

通过建立和训练神经网路模型，能够解析巨量数据集内的规律，并且进行预测，但这需要有军事人员与技术人才相互配合，让两边的知识互相融合。技术人员需要军事专家提供资料与需求，而军事人员则需要预测的结果，以协助进一步研究;；其间关键因素系军方必须将需求转化为武器系统研发概念及军事应用，这些能力必须依靠长期培养前瞻作战需求与科技发展实力，甚至无法直接聘用产业菁英来取代。故政府在培育及延揽人才等工作上，必须与时俱进、加速前行，才能让国防产业的产品符合当前战场需要。

三、借镜美国DIU成功经验

观察美国正在推进的"JADC2”计划与DIU，正为军事承包商订定一个军事武器的未来标准，加上将整合各军种和盟友的讯息到一个作战云端，并利用既有成熟的AI商业模型，提升决策速度和质量。至于推动DIU必须高度依赖系统整合商，结合现有系统设计、整合与测试评估优势，同时扩大至民间，藉由大厂带小厂，开发武器系统淬炼技术，逐步培养升级为系统商，不仅带动周边产业发展，同时成功将民间产业技术应用在国防领域，并升级技术优势。

总而言之，在现今复杂的战场环境下，具备AI的辅助工具将更占优势，同时藉着加速产、官、学界合作的产业技术整合，将能使我国内产业得以发展，连带提升自主能力，并让军事防御力量获得飞速成长，进而确保国家安全。

《浅谈运用“人工智能”(AI) 协助战场环境情报整备》

第1章前言

第2章 "人工智能”（AI）概论

一、深度学习(Deep Learning)

二、强化学习(Reinforcement LearnIng)

第3章人工智能对于情报主要应用领域与革新

一、AI在战场环境情报整备中的主要应用领域

二、AI加速情报循环的方式

第4章 AI用于情报处理的主要技术

一、影像识别与处理技术

二、社交媒体数据挖掘技术

三、"大数据"(Big Data)分析

四、应用实例

(一)"战备警巡"预测

(二)航舰出现预测

第5章中美运用人工智能在情报与军事决策的实验

一、美军方面

（1）"陆战队学院"(Marine Corps University)的实验

（2）陆军的实验

（3）空军的实验

二、中国的AI实验与进展

第6章整合现有商用AI技术于情报决策的相关计划

一、全领域指挥管制战略实施计划(JADC2)

二、国防创新小组(DIU)

第7章 AI在军事应用的挑战与限制

一、技术挑战(Technical Challenge)

二、数据障碍(Data Barrier)

三、信任度与责任

四、风险

第8章启示建议

一、重视AI在情报处理潜力，但要谨慎使用

二、延揽技术人才与提出需求

三、借镜美国DIU成功经验

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