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【引用格式】王立盟. 2025年国外军事智能领域科技发展综述［J］. 战术导弹技术，2026（2）：58-65.

王立盟 


（北京海鹰科技情报研究所，北京 100074）

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图片 摘 要系统梳理2025年国外军事智能领域科技发展动向，剖析技术进展、演进方向及发展态势，综述国外主要国家军事智能战略布局、演习试验、实战应用等情况，通过系统化分析、多源信息整合，从碎片化信息中提炼有价值情报信息，全面展现领域发展全貌。分析认为，2025年国外军事智能技术研发热度持续攀升，受到世界主要国家关注并实现多维度突破。战略层面，多国明确发展重点，制定发展目标与实施举措，并强化专项机构统筹；技术层面，机器智能实现与作战任务深度融合，人机混合智能突破协同决策瓶颈，群体智能达成跨域无人集群高效联动。军事智能已从单一技术应用向“技术—体系—生态” 协同演进，成为大国军事竞争的核心抓手，深刻影响全球军事力量格局。
图片 关键词人工智能；军事智能；机器智能；群体智能；人机混合智能；智能协同；智能集群；人机协作

1 引 言图片

人工智能已成为重塑现代军事力量体系的核心倍增器，不仅能够重构武器装备的认知决策链路，更在战略、战役、战术层面催生出全新的作战范式［1］。当前，以生成式人工智能为代表的人工智能关键技术不断取得突破，大幅提升情报侦察、指挥决策、精确打击、后勤保障等军事任务效能，推动作战力量向无人化、智能化方向演进，驱动军事能力代际跃升，正在改写现代战争的制胜规则与力量格局。2025年，全球地缘政治竞争加剧，局部冲突频发，安全威胁更趋复杂多元。军事智能领域持续受到世界主要国家重点关注，在战略谋划、组织机构设置、安全治理等方面持续发力，多措并举推动军事智能技术发展，在机器智能、人机混合智能、集群智能等领域取得多项突破，人机协同、集群协同等新型作战样式涌现，逐步从理论转向实战验证。

2 主要国家和地区持续优化人工智能顶层战略谋划图片

2.1　调整战略政策方向，驱动人工智能发展逐步由“安全优先”转向“创新主导”

美将人工智能列为“最高优先级的现代化领域”，特朗普2025年1月第二次上任后，迅速调整人工智能战略导向，白宫、战争部及各军种发布多项政策文件，强调采用“创新主导”为核心的发展策略，加速人工智能军事应用，以巩固其全球主导地位。政府层面，1月，美总统特朗普签署《消除美国在人工智能领域领导地位障碍》行政令［2］，废除阻碍美国人工智能创新的相关政策，为维持美人工智能领域的全球领导地位扫清道路。7月，美白宫发布《赢得人工智能竞赛：美国的人工智能行动计划》［3］，围绕加速创新、完善人工智能基础设施建设、引领国际合作与安全治理三大支柱，提出多项政策行动。11月，美总统特朗普签署行政令，启动人工智能领域的“创世纪行动”计划［4］，旨在通过搭建统一人工智能平台，整合“全政府、全社会”科技资源，驱动科研方式变革，以实现“10年内美国科研创新产出和影响力翻倍”的目标，巩固美科技霸权地位。
战争部层面，11月，美战争部发布“关键技术领域”清单［5］，将2022年发布的原14个技术领域缩减至6个，其中应用人工智能技术处于首位，其他技术包括生物制造、对抗性后勤技术等，致力于将美战争部转变为“人工智能优先”的组织，推动人工智能技术快速形成作战能力。军种层面，3月，美太空军发布《2025财年数据与人工智能战略行动计划》［6］，提出4项工作重点，包括建立数据与人工智能的管理机构；培养数据驱动与人工智能赋能的文化；加速数据、先进分析与人工智能技术的采用；加强政府与学术界、工业界及国际伙伴间的合作，以提高太空领域的智能化作战能力。4月，美国海军陆战队发布《人工智能实施计划》，提出全面整合人工智能能力，围绕数字化转型、人才建设、规模化部署、安全治理和加强合作5大战略目标，制定实施举措，以提升决策效率、作战效能和数字化水平。

2.2　优化组织机构设置，加强人工智能领域统筹管理

主要国家通过组织机构的新建、调整，强化人工智能监督指导，促进战略统一，推动技术自主研发和创新。1月，以色列国防部成立人工智能和自主管理局，负责监督人工智能和自主技术发展，推动技术创新，提升军事部门智能化作战能力［7］。6月，美商务部宣布将原“美国人工智能安全研究所”重组为“美国人工智能标准与创新中心”，协助产业界制定自愿性标准，以摆脱“繁重或不必要的审查与监管”限制，优化人工智能领域创新环境［8］。8月，美战争部宣布将首席数字和人工智能办公室转由战争部研究与工程副部长领导，以统筹人工智能战略制定、技术研发与实施部署，简化管理与监督流程［9］。11月，俄罗斯总统普京表示，俄将制定国家级人工智能实施计划，并成立国家级工作组，重点推进4项任务，包括制定俄全国人工智能实施计划、推动国家级数据中心建设、指导本国大语言模型研发，以及形成从基础语言模型研发/训练到应用的全套技术能力［10］。

2.3　制定监管政策，强调人工智能安全、负责任地使用

主要国家和地区发布人工智能研发应用指南，增强公众信任和技术应用的安全性，同时建立国际层面的对话机制，为全球人工智能治理提供指导。4月，美白宫管理与预算办公室发布两份备忘录，用于指导各机构人工智能应用与采办。其中，《通过创新、治理与增强公众信任加速联邦人工智能应用》（M-25-21）备忘录要求，各机构设立首席人工智能官，以加速人工智能创新，并降低人工智能风险。《提升政府人工智能采办效率》（M-25-22）备忘录强调建设竞争性人工智能市场、跟踪人工智能性能、管理风险以及跨职能协作，并通过创建在线共享资源与工具库，促进人工智能采办［11］。6月，日本防卫省发布首份《人工智能武器研发的应用指南》，明确禁止开发可在无人类干预下自动识别目标，并实施攻击的“致命性自主武器系统”，并制定人工智能武器平台的开发原则和标准［12］。8月，联合国大会通过决议，建立“人工智能治理全球对话”机制，计划定期组织各国政府、产业界与学术界，围绕国际合作及治理经验等议题开展研讨，标志着联合国人工智能治理“从原则走向实践”。

3 机器智能技术全面融入国防业务管理与作战环节图片

3.1　生成式人工智能从技术探索进入实战化验证初期

美加快探索生成式人工智能技术在国防领域的应用，通过打造全部门通用平台，加速生成式人工智能在国防业务中的广泛应用，同时与前沿人工智能企业合作，加快成熟商用产品的引入，辅助海量情报数据处理和分析，提升国防业务管理智能化水平。12月，美战争部推出人工智能平台GenAI.mil，并集成谷歌的Gemini（政府版）大模型［13］，聚焦海量情报数据分析、后勤规划及建模仿真等核心场景，旨在利用生成式人工智能技术打造更高效、更具韧性的国防业务流程。该平台具有安全可靠、覆盖范围广等特征，通过自然语言处理、检索增强生成等技术，支持文档、视频及图像等数据处理，并接入谷歌搜索工具进行数据校准，降低大模型幻觉风险。此外，美战争部也在评估xAI、Anthropic、OpenAI等公司大模型产品，以发挥各模型优势，综合提升军事赋能效益。虽然生成式人工智能已展现出巨大潜力，但在军事领域实现全面应用仍面临诸多挑战。一方面，技术局限性依然突出，现有模型在处理高鲁棒性要求的作战任务时，不可解释性仍是主要障碍。另一方面，数据安全风险不容忽视，作战人员在使用商用大模型时，可能无意暴露战略思维模式或敏感数据，如何在提升决策优势的同时，有效管控算法偏见及伦理安全风险，是当前国防科技转型的核心难点。

3.2　人工智能大幅提升战场情报处理与指挥决策效率

人工智能实战应用进程不断推进，在情报处理、目标识别、作战规划等方面应用效能显著增强。3月，美国防创新小组宣布，将与Scale AI 公司合作推进“雷霆熔炉”（Thunderforge）项目［14］，利用人工智能建模与仿真工具，快速处理大量信息，加快关键任务规划速度，并整合安杜里尔、微软等公司先进技术，探索人工智能在作战规划、战场资源分配和战略评估等方面的潜在应用。9月，乌克兰在前线部署名为“清晰”的人工智能软件，将识别俄军目标时间从数小时缩短至数秒，可减少多达90%人工审核工作量，显著缩短目标识别和信息处理的时间，提高情报获取速度和精确度。该软件可扫描无人机图像和视频，具备快速视觉解码、自动地理标记、自动生成与解析正射影像图等功能，已在“阿喀琉斯”、第40海岸防御旅等多支前线部队试用，累计250余名飞行员、分析员和情报人员参与使用［15］。9月，美海军陆战队宣布全面部署“专家智能系统”［16］，该系统可整合来自不同军种的多源数据，形成完整战场态势图，大幅提升情报处理和决策效率。

3.3　人工智能与仿真技术结合以加速能力验证与军事转化

依托高精度智能仿真技术，在低成本、低风险条件下对新型智能系统和作战概念进行验证与对抗评估，有效缩短人工智能技术成熟周期。6月，美洛马公司宣布启动“人工智能搏击俱乐部”计划，开发一款具有多域仿真能力、满足国防部通用标准的数字孪生平台，可模拟陆、海、空、太空多域作战任务场景，并采用虚拟智能对抗赛的形式对各类智能系统进行全面评估，以广泛吸引非传统供应商参与国防业务，加速先进人工智能技术的军事转化［17］。11月，美空军未来司令部发布信息征询书，开发具备“超实时”模拟能力的智能化兵棋推演系统，仿真速度高达真实时间的万倍，可支持未来部队设计与决策。该系统采用强化学习构建可模拟复杂对抗行为的智能体，集成神经符号推理与大语言模型，实现行动方案快速生成、评估和优化，并支持数百用户使用［18］。

4 人机混合智能技术加速有人/无人协同实战化进程图片

4.1　“协同作战飞机”实现从概念到试飞的突破

作为美军重构未来空战体系的关键一环，“协同作战飞机”（CCA）项目正从概念蓝图加速迈向实战部署。美空军于2024年4月选定美安杜里尔公司与通用原子公司负责“协同作战飞机”项目第一阶段两款无人机原型的研制生产，实现从概念到试飞的突破，验证无人机自主飞行与任务执行能力，为未来大规模采购奠定基础。在美空军“协同作战飞机”项目下，8月，通用原子航空系统公司YFQ-42A无人战斗机（图1）在加利福尼亚州完成首次飞行试验［19］，该无人战斗机以“开局”系列无人机为基础，应用XQ-67A“机外感知站”项目积累的数据和经验，采用数字工程和模块化开放系统架构，从提出概念到试飞仅用16个月。
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▲ 图1   YFQ-42A飞行试验▲ Fig.1   YFQ-421A flight test

10月，美国安杜里尔公司的YFQ-44A无人机（图2）完成首飞，该无人机集成了“晶格”（Lattice）人工智能系统，实现传感器数据的快速整合、处理，具备自主飞行、航线规划和目标排序能力，同时采用开放式架构［20］，支持传感器即插即用，可快速换装不同雷达、光电和电子战武器包。根据计划，美空军将在项目增量Ι阶段采购100~150架“协同作战飞机”，预计2026财年做出生产决策，未来总共采购并部署至少1000架。这两型无人机的首飞标志着美军有人/无人协同作战力量跨越技术验证门槛，为未来大规模列装奠定坚实基础。
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▲ 图2   YFQ-44A无人机▲ Fig.2   YFQ-44A UAV

4.2　多项人工智能飞行员协同能力测试成功开展

当前，无人系统已成为不可或缺的作战力量，增强自主性正成为各军事强国提高无人作战能力的重要方向［21］，人工智能技术的应用大幅降低人机协同复杂度，有效扩展自动控制能力边界，最大化发挥有人/无人作战体系效能。2025年初，美空军在“翠旗”演习中开展“空战进化”项目试验，在F-15EX中集成美雷多斯公司开发的“阿尔法马赛克”（Alpha Mosaic）智能体（图3），该智能体可快速处理复杂战场信息，根据作战场景优化机载武器与目标匹配，为作战人员提供决策支持［22］。6月，瑞典萨博公司与德国赫尔辛公司联合开展人工智能战斗机飞行试验，首次实现人工智能控制的超视距空战演练。期间，“鹰狮 E”战斗机通过集成赫尔辛公司开发的“半人马”智能系统，实现自主规避、目标识别与自主决策，此次试验累计模拟飞行时间超过50万小时，智能系统通过强化学习算法，实现在数小时内学习获得等同于50年飞行员的飞行经验［23］。7月，美空军在佛罗里达州埃格林空军基地完成人机协同训练，期间飞行员驾驶F-16战斗机与F-15E战斗机，在模拟空战场景中各自成功操控2架XQ-58A“女武神”无人机，验证有人驾驶战斗机与半自主系统之间的实时协同能力［24］，标志其在人机协同能力整合方面迈出重要一步。
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▲ 图3   F-15EX 战斗机集成“阿尔法马赛克”智能体▲ Fig.3   Integration of Alpha Mosaic intelligent agent in F-15EX fighter jet

4.3　智能化无人与反无人作战力量强势崛起

智能化无人作战与反无人防御系统快速发展，多型装备集成先进智能技术并形成实战效能。9月，美红猫公司宣布，将在“黑寡妇”等无人作战平台集成Safe Pro Group公司的人工智能威胁检测系统（Safe Pro Object Threat Detection，SPOTD）。该系统已在俄乌冲突中应用，采用计算机视觉技术，可在无人机本地直接处理4K高清视频，实时检测、识别和分析威胁，为地面部队提供实时告警。此系统已完成超188万张无人机图像训练，覆盖乌克兰超过80 km2的区域，可识别地雷、集束弹药和未爆炸弹药等150多种爆炸物威胁。系统在实战应用中，累计识别出超过3万个威胁，取得良好作战效果［25］。10月，美安杜里尔公司向美北方司令部交付基于“晶格”软件架构的新型一体化反无人机作战系统，该系统集成“移动哨兵”传感器系统、具备无源射频感知和电子干扰能力的“脉冲星”系统等，可自主完成无人机探测、跟踪、拦截等多项任务，提供全方位无人机威胁防护能力。

5 群体智能技术强化多域无人集群协同能力图片

5.1　基于人工智能的无人集群任务规划取得重要进展

主要国家利用人工智能技术实现对多架、多域无人系统的统一任务规划与操控。6月，美海军推出由海军航空兵作战中心研发的“优化跨域集群感知系统”（Optimized Cross Domain Swarm Sensing，OCDSS）人工智能任务规划系统［26］，该系统依托数千次仿真模拟，可快速生成无人平台、传感器及编队的多域作战方案，且支持作战规划人员根据威胁等级、任务需求和环境变化，动态调整集群配置，显著提升无人系统跨域作战效能。此前，该系统已在“海岸三叉戟”演习中成功应用于港口安保任务，并在马里兰州完成实地演示验证。这种以仿真替代实装测试的技术路径，可有效降低系统研发与部署成本，但由于仿真环境与真实战场存在显著差距、复杂电磁干扰和突发威胁情境覆盖不足等局限，其可靠性仍需经实战对抗检验。未来，该系统将被部署至海军及海军陆战队，全面提升无人作战任务效能。

5.2　人工智能操控多架无人系统实现自主协同执行任务

通过开展多项演习试验，验证复杂战场环境下，无人集群自主执行作战指令、灵活重组、协同执行任务的能力。2月，美国L3哈里斯（L3Harris）公司推出“异构无人集群的自主多域作战弹性平台”（Amorphous，Autonomous Multi-domain Operations Resiliency Platform for Heterogeneous Unmanned Swarms）指挥控制系统，该系统采用开放式架构，可由单一操作员通过平板电脑控制陆海空等多域、数千个无人平台（图4），执行情监侦、目标定位、集群攻击、无人机防御等攻防作战任务［27］，形成非对称集群作战优势。
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▲ 图4   “异构无人集群的自主多域作战弹性平台”概念图▲ Fig.4   Conceptual diagram of amorphous，autonomous multi-domain operations resiliency platform for heterogeneous unmanned swarms
6月，北约X特遣部队在波罗的海实施无人系统海上试验，评估无人系统在多域环境下提供持续情监侦、威胁探测与跟踪的能力，同时整合多域无人系统，通过标准化通信技术实现集群互联，提升战场态势感知能力，充分验证了跨域无人集群在提升海上态势感知、保障海底基础设施及海上交通线安全方面的关键价值。此次试验旨在深化作战人员对各种无人系统的了解和运用能力，涉及“德里克斯”H8，“魔鬼鱼”T-12、T-18，“魔鬼射线”T-24、T-38，“航行者”，“全球自主侦察艇”等多种无人系统［28］。9月，以色列机器人公司Xtend推出XOS智能操作系统［29］，可同时指挥控制多无人平台，使无人集群在卫星导航受限、强电磁对抗环境中编组运行，并根据指挥员作战意图，自主协同执行情报收集、侦察、监视和精确打击等作战任务。然而，群体智能技术从演示验证向规模化实战部署的门槛还较高，制约了其作战效能的充分释放。一是在未来强对抗、高动态战场环境中，大规模集群能否保持实时、低延迟通信，以及在部分节点损毁后能够快速实现自组网重构，仍需进一步验证；二是面对电磁脉冲、智能诱饵等低成本反集群手段，集群自防御能力还需进一步提升；三是人工智能决策的不透明（“黑箱”）性，易引发指挥员对机器自主判断的信任危机，更导致自主打击行动中的法律责任归属模糊，这些问题将可能制约全自主模式的实战授权，限制群体智能作战能力的发挥。

6 发展态势分析图片

6.1　顶层设计密集落地，军事智能化全面加速

当前，全球军事智能化呈现全面加速态势，世界主要国家积极布局，通过密集出台顶层政策，明确将人工智能确立为军事发展的核心驱动力，推动人工智能上升为国家战略和军事优先发展方向；依托专门机构，强化人工智能军事应用统筹，突破传统国防采办和研发体系的官僚壁垒，加速先进技术向战斗力的转化；同时不断完善人工智能基础设施建设，为大规模人工智能集成提供高性能算力支撑，以系统推进人工智能的军事化应用，抢占智能化战争制高点。随着各项政策的实施落地，军事智能发展逐步进入以顶层战略为牵引、以深度组织重构为支撑、以开放创新生态为加速器的“全面加速”新周期。

6.2　大模型国防应用获得突破，算法成为未来战争的制胜关键

随着2022年生成式人工智能技术取得突破性进展以来，在全球范围内掀起一场深刻的技术革命与产业浪潮，以ChatGPT、Claude等为代表的大模型实现多模态融合与深度推理能力的跃升，在情报处理、任务规划、决策建议等领域，展现出巨大应用潜力，并实现在国防领域的全面部署。主要国家通过设立生成式人工智能工作组、引进前沿商业大模型，以及开发军事专用大模型等举措，加速推动生成式人工智能与国防领域的深度融合。同时，以深度学习、强化学习等为代表的数据处理算法，深度融入各作战环节，与“感知—认知—决策—行动”作战流程深度整合，显著提升态势感知、目标识别、威胁评估等任务的智能化水平，推动作战决策从经验驱动向数据驱动转变。

6.3　无人智能作战力量实现规模化运用，引领作战样式变革与效能提升

当前，军事智能正从技术赋能迈向体系重塑的新阶段，逐步进入智能化作战能力转型的关键窗口期。人工智能深度融入军事领域，驱动武器装备形态、指挥控制与作战模式的全面变革，推动信息化战争向智能化战争加速转变，引发从情监侦、目标发现定位、快速战场决策再到精确化打击杀伤的系统性变化。同时无人机、无人艇等无人系统逐步跃升成为关键作战力量，形成“单兵与集群协同，有人与无人混编”的全新作战力量格局，有望改写未来战争的制胜逻辑，成为引领作战样式变革与效能提升的关键力量。

7 结束语图片

2025年，世界主要国家持续优化战略布局与组织机构设置，通过设立自主无人系统和人工智能专项工作组，推动统一技术标准并整合分散项目，全力扫清体制与技术发展障碍，推动军事智能从辅助赋能向智能优先的深度转型。在国防业务管理方面，通过部署生成式人工智能平台，打通国防业务管理全流程；在作战效能提升方面，利用智能算法大幅提升情报分析、指挥控制、无人平台协同等作战效能，实现快速整合海量异构数据、自动拟制作战方案、缩短指挥决策周期，加速多域一体化智能作战体系成型；在战术运用方面，发展集群协同作战能力，实现多平台在统一调度下执行作战任务，通过分散部署，大幅提升系统抗毁能力与战场适应能力［30］，力争在大国军事竞争中抢占技术制高点。

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