测试

深度转型

若接触式转型（TiC）旨在"即时解决问题把握机遇"，深度转型（DT）则指"通过陆军级流程管理，在国防规划周期内打造所需部队力量"。基于TiC阶段的技术积累，DT时期人工智能将日趋统一化，趋近（或略逊于）通用人工智能（见图5）。对陆军而言关键在于：AI能力将从"人类可执行任务加速器"转向"人类无法企及的新任务领域"。尤为重要的是，AI演进将与3D打印、自动驾驶载具（需AI驱动）等新兴技术融合。统筹管理这些技术的整合，将为后续革命性优势奠定基础。

图5. 深度转型期各作战功能的AI赋能潜力

开篇推演中的桥段打印案例预示专用AI系统将如何趋向统一，并通过整合新兴趋势创造潜在优势。大型复杂桥段打印虽属概念驱动转型（CDT）范畴，但其雏形将在DT阶段显现。此阶段AI的路径规划与平台优化能力将与3D打印机管理、机器人仓储职责相融合（图5）。其形态表现为：后勤AI接收网络电缆或螺母库存警报后，执行决策流程——通过优化算法判定应自主打印或外部调配资源。配送资产可能包含自动驾驶载具。简言之，后勤AI将从库存管理、路径优化等专用功能，扩展至全供应链统筹优化。

图5同时预示DT阶段其他变革。火力作战功能（WfF）的演进尤为典型：在TiC优势基础上整合更多系统流程，构建统一AI火力体系。例如强化反火力（侦测+打击）能力，融合更多打击资产与毁伤效果。

传感器赋能的AI将改变反火力侦测模式：能力覆盖全域战场，并引入无需暴露自身的无源传感器。反火力侦测指通过弹道计算探测弹药并预测发射点，现依赖专用雷达发射器。而主动防护系统（APS）的摄像头等传感器在扫描无人机/反坦克武器时，可兼作迫击炮、火箭弹及弹道导弹的反火力侦测节点。这些平台或自主预测发射点，或发送原始数据至火力单元。无源传感（如光学摄像）规避了现役反火力雷达开机即暴露高价值目标的困境。简言之，AI赋能的APS将通过无源传感实现反火力侦测能力战场全域化。

图6. 动态电磁干扰
同期AI火力决策将从TiC阶段演进：统一致命/非致命效果（迫击炮、无人机、电子战、烟雾遮蔽），实现跨梯队协同。TiC阶段，AI可支持师级火力单元优化火箭炮、榴弹炮及迫击炮部署。DT阶段，目标影像（含热成像与红外）、干扰源探测及APS反火力数据将增强火力AI优化能力。优化内容包含：瞬时决策目标移交下级梯队，或判定游荡弹药/身管火炮（或多效协同）为更优打击方案。非致命优化涵盖AI监控频谱扫描，动态调整干扰器匹配敌电磁转换速度（图6）。这些增强将随更多系统能力融入企业级AI，成为火力AI持续演进环节。

DT阶段，各作战功能日趋统一的AI系统与新兴趋势交汇，将催生人类无法企及的优势。后勤案例中，AI在动态作战环境下统筹优化全供应链——此类精准库存管理与最优配送任务，亚马逊等巨头仅在静态环境中可实现。然亚马逊的失误代价远低于大规模作战，其优化成果源于无对手攻击配送资产、仓库、总部或桥梁的和平环境。当前军事后勤为求简捷，甘愿牺牲效用（无法为所有单位最大化保障）。设定保障优先级仅因简化执行而非优化。AI统一化将实现人类力所不及之事，为CDT阶段的革命性优势筑基。

概念驱动转型

概念驱动转型（CDT）指"陆军新兴作战概念中的长期愿景"。回顾图1所示框架，CDT聚焦七至十五年周期；其核心目标是建立针对所有对手的压倒性优势——这种优势体现为决策速度与质量、部队防护及杀伤效能上的革命性突破，远超尚未释放AI潜力的地面部队（如2020年前后的美军）。图7通过开篇推演案例，展示此类压倒性优势的具象形态。

图7. 概念驱动转型期各作战功能的AI赋能潜力
AI对美陆军的最大价值在于推动"马赛克战争"（MW）实现潜能。该理论聚焦"通过人类指挥与机器控制，快速组合与重组更分散的作战单元，为美军创造适应性与灵活性，同时给敌军制造复杂性与不确定性"。马赛克战争是合成作战的新形式，通过拼合差异化模块（马赛克瓷片）构建完整作战体系（马赛克全景）；图7提供进一步阐释。其与传统"单解拼图"模式（碎片仅一种正确排列）形成鲜明对比。

马赛克战争的核心优势在于：通过定制化作战编组向对手施加多重困境——将重型高端平台与大量小型专用自主/消耗型作战单元结合。本质是以多样化"小瓷片"补充少数"大瓷片"。马赛克与拼图可产出相同系统，但前者具备强韧性而后者脆弱。示例如下：
• 一艘护卫舰与数艘无人艇可替代三艘驱逐舰组成的水面行动群
• 一支打击机分队可由单架战机（充当C4ISR平台）指挥远程导弹群及搭载传感器/电子战设备的无人机群替代
• 地面部队中，小型作战单元可通过增配中小型无人地面载具（UGV）和/或无人机（UAV），增强自卫、情报侦察与后勤能力

开篇推演的湿间隙跨越（WGX）是AI与3D打印协同实现马赛克战争的典范：桥段经打印后自主运抵河岸组装；空中无人机群中继友军通信、实施观测打击、通过电磁频谱（EMS）干扰定位追踪敌军；水面无人艇监测水流并扫描水雷；地面自主挖掘机集群快速构筑渡场防御工事；佯动部队通过模拟坦克、救护车等载具，辅以聊天机器人模拟电磁活动，使旅级单位呈现师级规模假象。这正是AI协调马赛克瓷片的潜力——辅助参谋与指挥官设计新编组模式，在提升己方能力的同时制造对手困境。

在CDT阶段，还将整合欺骗、情报与作战行动——当今需耗费巨量脑力且难以速成的任务。欺骗的核心在于诱使敌方采取/放弃行动以创造友军优势。历史反复证明欺骗具有决定性作用（如特洛伊木马计以少量兵力实现多年强攻未果的破城）。但欺骗需将真实/虚假行动与敌情观察精密同步。欺骗虽未被视作马赛克，实则契合其本质：通过瓷片组合成"双凸透镜影像"，使友军视角与敌军视角呈现迥异图景，同时监测敌军是否按预定逻辑解读。欺骗本质是投放精准"信息碎瓷片"构建可信叙事。

在WGX场景中，欺骗、情报与作战的协同可表现为：营造"佯动部队实施真渡河，真实渡河实为佯攻"的假象。即编排事件链并监控敌军反应，验证其是否"以假为真、以真当假"。面对成千上万的友军行动，如何精密编织谎言？美军曾在1944年诺曼底登陆与1991年海湾战争完美演绎，但需数月演练以防泄密。而AI将大幅简化该过程——欺骗、情报与作战的资源协同可转化为优化问题，再以机器速度进行兵棋推演（如图7所示）。

结论与未来路径

人工智能可缔造压倒性优势，但实现之路需持续技术演进及国家AI优势战略协同。压倒性优势将是AI能力持续整合的产物。接触式转型（TiC）阶段，AI以机器速度执行诸多人类任务。然人工通用智能（AGI）的缺失可能导致专用AI产品丛生——例如解析上级命令的大型语言模型（LLM）与理解地图影像的机器视觉AI并存。深度转型（DT）阶段将见证AI日益统一化，甚至出现真正AGI。此进程或催生如推演中"主控AI"的指挥所系统：执行全流程命令处理、识别情报需求、构建推演收集计划，并通过有人/无人系统监管执行。此类渐进突破终在概念驱动转型（CDT）阶段汇聚为压倒性优势。

构想的CDT未来即推演中的湿间隙跨越（WGX）场景——人类与自主系统协同创造决策速度质量、防护效能及杀伤力维度的压倒性优势，碾压未释放AI潜力的地面部队。趋近AGI的统一化AI将加速规划协同，如欺骗、情报与作战的整合案例所示。防护领域的飞跃尤为关键：单平台主动防护系统（APS）将升级为APS协同防护整支编队。观俄乌战争可知防护发展滞后于威胁演进，故出现无人机猎杀载具、坦克加装简易格栅等场景。防护进步不止于此：APS可跨军种协同，并整合自主挖掘机与AI管控辐射控制等无源措施。杀伤力提升同样显著——马赛克战争（MW）成为可能，跨军种AI协同减轻联合作战与火力协调负担。然此CDT愿景绝非必然实现。

表. 美联邦政府最近在人工智能方面的重大政策

需制定缜密战略：不仅明确目标、路径与手段，更要协调陆军与政府及产业界行动，并通过法律战、出口管制等措施制造对手困境。如表所示（仅列部分近期联邦行动），AI已是国家核心优先事项；产业界同样高度关注（如2025年4月28日全球市值第三的芯片商英伟达股价所示）。如何制定陆军AI战略以获取联邦战略与产业趋势的协同效应，需专项研究。战略必须聚焦制造对手困境：应延缓或剥夺对手哪些能力？如何协同此类遏制行动与联邦战略及产业诉求？制造困境至关重要——压倒性优势源于己方加速与对手降速的双重作用。

陆军与联邦AI战略及产业行动的协同，对解决技术、法律与流程难题不可或缺。例如AI消耗巨大电力、产生高热与电磁辐射、且趋向数据中心集中化（而非终端边缘计算）。陆军无法独立解决，但产业界可以且已在行动，联邦战略对引导产业破解军事难题至关重要。同样，模型开发者天然倾向构建封闭系统，导致系统互操作性缺失。若未与联邦战略协同及产业互动，陆海空军或被迫绑定互不兼容的供应商，随时间推移丧失优势，代价将是数十亿美元与数年心血付诸东流。最后，本文对各阶段陆军AI应用的预期堪称乐观：若逆势而行，必然错失压倒性优势；若借势而为，将加速用例部署（尤其具军民两用价值的场景）。

图8. 陆军达成压倒性优势路径图

AI已至转折点：可提供真实（虽仍有限）的功能价值；此价值将随AI能力整合与AGI实现而剧变。在持续转型的三重维度中，AI能强化陆军形成渐进优势。然陆军显然无法独力达成，故亟需立即构建作战概念，制定陆军AI战略并与联邦战略及产业行动协同，同步谋划如何制造对手发展困境以扩大优势。全社会正经历AI革命，此刻正是播下军事革命火种的良机——一场使陆军在行动速度、决策质量、杀伤效能与部队防护上全面超越任何对手的革命（见图8）。参考来源：美国陆军