随着人工智能、大数据、云计算等技术的研发，现代战争正加速向数据驱动、算法支撑和智能决策方向发展。数据获取、信息处理和决策响应能力成为影响作战效能的重要因素。在此背景下，美国国防部于2017年启动“专家”人工智能计划（Project Maven），利用人工智能和机器学习技术提升情报处理效率，缓解无人机、卫星等侦察平台产生大量数据所带来的分析压力。经过持续研发，“专家”人工智能计划由面向计算机视觉目标识别的专项工程发展成为集数据融合、人工智能分析、辅助决策和开放集成于一体的“专家”智能系统（Maven Smart System，MSS），成为美国国防部推进军事人工智能应用的重要平台之一。
“专家”智能系统采用开放式系统架构，融合计算机视觉、多源情报融合、大语言模型、检索增强生成等多项关键技术，实现了卫星遥感、无人机侦察、信号情报、开源情报等多源数据的统一接入、关联分析和智能处理，为目标识别、态势感知、任务规划、辅助决策以及联合指挥控制提供技术方案。
随着美国国防部“联盟联合全域指挥与控制”（CJADC2）建设，“专家”智能系统已逐步应用于多军种、多作战司令部及北约联合行动相关场景，并在战场情报分析、目标管理、毁伤评估和联合作战等方面开展应用验证。本报告将围绕美国国防部“专家”智能系统的发展历程、体系架构、核心技术、典型应用、项目管理模式及发展趋势开展系统分析，介绍其对军事智能化发展的技术特点及应用模式，为理解美国军事人工智能的发展方向及相关技术体系提供参考。