人工智能算法在聯合作戰中的運用與思考

從美、俄軍隊建設和自2022年初爆發的烏克蘭危機來看，以人工智能算法為核心的信息化智能化科學技術已正式登上現代戰爭舞臺，并展現了其在情報保障、精確打擊、認知攻防等多方面聯合作戰的強大力量。面對科技之變、戰爭之變、對手之變，必須突破傳統作戰理念的束縛，轉變戰爭形態認識、作戰思維和作戰方式，推動聯合作戰由一體化聯合作戰向智能化聯合作戰不斷發展。

人工智能算法戰的提出

2300多年前，希臘數學家歐幾里得在《幾何原本》中就提出了歐幾里得算法（即輾轉相除法）。而今天的人工智能發展如日中天，算法作為信息技術領域的一個專業術語，通常是指一種有限、確定、有效并適合用計算機程序來實現的解決問題的方法。算法作為衡量各國人工智能發展水平的基本參數，對于人工智能而言，就好比火箭的引擎，在人工智能技術中居于當之無愧的核心地位。

在中國古代，兵學家就早已認識到“算”對于戰爭的重要性，《孫子兵法·始計篇》提到：“夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少也。多算勝，少算不勝，而況于無算乎！”兵書中的廟算可類比為算法戰，即通過計算、運籌來達成戰爭目標。

鑒于算法在人工智能時代對現代戰爭的重要性，美軍首先提出了“算法戰”概念，并將這一概念從實驗室帶到了戰場。2017年4月，美軍提出開始建立算法戰跨部門小組（即Maven計劃）。2020年9月，美國防部發布《國防部數據戰略》，明確提出當前世界已經進入算法戰時代。同年12月，美空軍首次將人工智能部署在一架U-2偵察機上，利用算法控制雷達和傳感器等系統進行戰場感知，這是人工智能自主控制軍用系統的首次嘗試。2022年2月爆發的烏克蘭危機是人工智能首次參與、驗證人工智能算法全面賦能軍事系統的局部戰爭，具有陸戰為基、網絡互聯、智能賦能的顯著特點。算法戰首次亮相烏克蘭戰場，展現了強大的作戰效能。

人工智能算法在聯合作戰中的運用

早在2014年，美國防部就已啟動“第三次抵消戰略”，旨在確保美國在面對潛在對手時以不對稱的方式彌補劣勢地位并保持軍事優勢。在解釋“第三次抵消戰略”的技術要素時，時任國防部副部長羅伯特·沃克突出強調了無人系統、人工智能、機器學習和自主性等新興能力的重要性。他指出，這些技術為聯合部隊提供了巨大優勢，使未來部隊能夠開發和運行先進的聯合協作人機作戰網絡，在太空、空中、海上、海底、地面和網絡領域同步開展行動。人工智能將使聯合作戰網絡中的自主性達到新的水平——有限的決策權下放，從而為人機協作和協同作戰帶來全新的機遇。

增強戰場感知能力，提高聯合作戰決策質量。進入21世紀以來，大數據、人工智能等新興信息技術的迅猛發展，為指揮部與前線戰場提供了強大的情報支撐。一是拓展聯合情報偵察手段，增強戰場感知。在信息化智能化條件下的聯合作戰中，只有奪取制信息權，才能先敵掌握現代戰爭主動權。而人工智能算法將進一步加強對戰場的感知能力，為指揮員篩選出更加準確的信息。例如，在烏克蘭危機中，美明視人工智能公司、法國戰術系統公司等為烏克蘭無償提供人臉識別服務，以鎖定俄軍指揮官。經人臉識別算法和各作戰平臺系統對目標身份進行確認后，結合GPS技術和北約情報部門信息，烏軍迅速定位目標并對其實施精準打擊，造成俄軍多名高級將領陣亡。借助美提供的人臉識別算法，烏克蘭還可識別俄軍戰俘和陣亡士兵的身份，并針對性地開展心理戰。二是輔助科學制定決策，確保精準高效。現代戰爭在物理域、信息域、認知域、社會域的全域作戰空間展開的趨勢愈加明顯，戰爭的混合性也更加突出。聯合全域作戰必將造成戰場信息洪流的指數型增長，且存在大量重復、冗余、虛假信息，從而對分析處理信息造成極大的困難，嚴重降低決策質量和效率。而基于人工智能的C⁴ISR系統能夠基于獲取的情報對敵作戰力量、作戰樣式、交戰規則、指揮控制方式進行分析，以“人在回路”的智能混合模式進行決策和組織協調，從而提高決策效率、精準度和科學性。

加快殺傷鏈閉合，提升聯合作戰指控能力。《孫子兵法·作戰篇》明確指出“故兵貴勝，不貴久”，現代戰爭更是呈現首戰即終戰的特征，所謂“兵貴神速”，表現在現代戰場上就是要更快地完成殺傷鏈閉環。當人工智能算法映射到殺傷鏈上，就能最大限度地壓縮OODA循環時間，從而為戰爭贏得勝勢，為聯合作戰搶得先機。現代戰爭中，美軍憑借信息技術在內的強大的高新技術優勢，持續加快殺傷鏈閉環，其打擊鏈閉環時間在海灣戰爭中是80～101分鐘，在科索沃戰爭中縮短至30～45分鐘，在阿富汗戰爭中縮短到15～19分鐘，在伊拉克戰爭中縮短到10分鐘左右，到了2020年，最短只需20秒。在此次烏克蘭危機中，烏軍還利用包括居民上傳的圖像視頻在內的各類開源情報，借助Telegram聊天機器人和美元星座信息系統等媒介，通過網絡信息技術、人工智能算法和星鏈實施“派單”式作戰，開辟出一條“手機——星鏈網絡/“元星座”信息系統等新型媒介——北約/烏軍情報/指控部門——星鏈網絡——烏軍作戰部隊——打擊目標”的新型殺傷鏈條，以支撐烏軍前方戰場。

提升武器裝備智能化水平，增強聯合作戰精打效能。快速發展的人工智能技術加速推動著武器裝備智能化迭代進程。武器裝備搭配人工智能算法不僅能使作戰需求更加快速、精確，還能顯著增強武器裝備的制導能力、毀傷效果等，大大提高武器裝備的打擊效能。一是改變傳統武器裝備作戰方式。人工智能算法的出現，無疑給傳統武器裝備安上了“智腦”。例如，美軍將集成在智能芯片中的人工智能算法植入制導炮彈中，使其能夠自主識別作戰目標。二是提高無人武器的“自組織性”。人工智能技術與無人武器相結合，可以使無人武器按照提前設定好的作戰目標，根據實際情況來調控自己的行動。例如，在烏克蘭危機中，俄烏雙方都使用小型無人機探索開展“智能游擊戰”，即無人機自組織搜索目標，將目標參數及坐標直接發至任務部隊，并依令予以打擊。

用“智算”推動聯合作戰向智能化轉變

以網信能力建設為立足點，構造聯合作戰智算中心。未來高端對抗，斗的是信息，打的是算法，爭的是智能。這就要求必須握住網信能力建設這個基本點，基于最新人工智能理論和人工智能計算架構，打造智能算力、軍事算法和軍事大模型一體化的新型聯合作戰智能基礎設施，以智算中心作為聯合作戰的“智能神經中樞”，對全軍軍事資源池進行高效管理和智能調度。

為此，一是要構建各類軍事大模型，基于新型聯合作戰場景完成大模型的訓練、調試和部署，搭建起聯合作戰人工智能生態。二是要研發具有特色的智能算法框架，即在社會通用算法基礎上，構建與軍隊實際需求和職能使命相匹配的智能算法框架。三是要建立全軍軍事訓練數據樣本上報機制，對樣本數據進行采集、整理和標注，支撐算法模型訓練。四是要建立全流程監管和及時干預制度，基于“零信任”原則，適時開展仿真、演習等，驗證質效，確保訓練模型的安全與可靠、數據樣本的干凈與精準、智能算法的最優與適用。

以智能算法創新為突破點，提高聯合指揮控制一體化程度。采用人工智能算法，可以發揮高性能計算優勢和大數據分析優勢，進一步加強聯合指揮控制的人機協作程度，從而實現人和機器的優勢互補。指揮員運用人工智能算法可以從海量、多元、異構的情報數據中快速發掘支撐聯合指揮控制的關鍵信息，科學輔助指揮員掌握判斷情況、定下行動決心、計劃組織作戰、協調控制行動、評估戰場態勢。

為此，需創新發展算法戰核心概念，依靠更強的算法算力，加快推進機械化信息化智能化融合發展，全面實現作戰平臺、信息系統、指揮控制的智能化一體化，奪取戰場主動權，有效破擊和降維打擊美盟智能化作戰體系。

以智能武器裝備為主攻點，增強聯合作戰打擊效能。人工智能技術和武器裝備的結合，使得新型武器裝備呈現出了顯著的智能化特征。從目前來看，智能化武器裝備主要表現為兩種形態：一是智能增強的武器裝備；二是無人智能武器裝備。未來，要立足于這兩種形態，發展智能化武器裝備，推動軍事裝備現代化、智能化，以增強聯合作戰行動打擊的毀傷效能。

為此，一是要研發智能化作戰核心算法。無論哪種形態的智能化武器裝備，算法仍然是其區別于傳統概念武器的核心，故而必須研發支持無人智能集群的整編隊形控制算法和復雜聯合作戰場景下的優化算法。二是要創新發展無人智能集群武器裝備的戰術戰法。利用無人智能集群魯棒性強、自組織性強等優點，在陸海空天等領域形成類似“狼群”“魚群”“蜂群”等的無人智能集群，以展現無人集群全域聯合攻防新樣式。三是要加強有人無人武器裝備的一體化協同作戰。智能增強武器在人機功能互補、優勢互補方面具有強大優勢，利用機器超強的計算推理能力可以增強指揮員在復雜戰場環境下的認知能力和決策指揮能力。

以智能作戰保障為支撐點，破解聯合作戰需求迷霧。人工智能算法在軍事領域的應用，不但使戰爭形態加速向智能化演變，還推動后勤保障由物力型、信息型向智能型轉型增效。在信息化智能化條件下，通過分布自主協同技術，構建態勢智能感知、任務智能分配、行動智能調控的智能保障系統平臺，可以高效融合多種保障功能，有力有效保障聯合作戰。

為此，一是要掌握保障資源底數。運用物聯網技術、大數據和智能算法，準確掌握和跟進軍地保障資源地理分布、品種結構和演變動態，依托可視化技術，對作戰供應進展進行全程跟蹤；二是要精準主動直達需求側。依托智算中心，實施需求預測、按需定制保障，自動對部隊人員、物資、裝備等動態進行采集，實時更新相關指標參數，實現由被動式保障向主動式保障轉變。

責任編輯：王宇璇