前言

以“超前谋划”“概念驱动”引领军事能力步步跃升，是美军谋求全球军事优势的一贯做法。2016年8月，哈佛大学国际法和武装冲突研究小组提出“战争算法”（War Algorithm）概念[1]。随后几个月，“算法战”概念逐步成为美军事理论界的研究热点。2017年4月26日，美国防部副部长签发备忘录，宣布由国防部情报和作战支援主管沙纳汉中将领导的“算法战”跨职能小组成立，并授权该小组统一领导美军“算法战”相关概念及技术应用研究活动[2]。至此，“算法战”由概念落地到实际军事应用，受益美军的智能化战争。“算法战”的核心是人工智能武器化，本文梳理研究美军近年人工智能装备/项目[3][4]，以人工智能影响最显著的侦查感知、情报分析、进攻性作战三个领域为切入点，分别从应用场景、主要意图、实现效能、研究/资助单位等几个维度进行探究，供参考。

一、美军近年人工智能装备/项目情况

美军近年在装备和大型项目上融入人工智能的实践越来越多，旨在实现人工智能赋能的“全智能”战场。从战场侦查感知、情报分析，到主战装备的研发，无不采用人工智能技术，增强战场透视感、掌握精准数据分析结果、提升战斗装备智能作战能力。

(一) 侦查感知方面

1. 2017年4月，美国防部宣布成立“算法战跨职能小组”，该项目应用计算机视觉和机器学习到智能采集单元，自动识别针对目标的敌对活动，实现分析人员分析工作的自动化转型，以便获得更多的时间针对基于数据分析结果做出更加有效和及时的决策。

2. 2018年3月，DARPA战略技术办公室（STO）发布“指南针”项目[3]，旨在帮助作战人员通过衡量对手对各种刺激手段的反应来弄清对手真实意图。该项目包含三个技术领域：一是侧重于对手长期的意图和策略的获取；二是为战术和动态作战环境做短期动态感知；三是建立指挥官工具箱。

3. 2018年3月，美陆军组建了认知计算和机器学习团队，目的是增强陆军的电子战，情报、监视与侦查（ISR），侦查、监视和目标获取（RSTA），进攻性网络行动（OCO）、信号情报（SIGINT）、情报处理、加工和分发及大数据分析等能力。

4. 2018年10月，洛克希德·马丁公司宣布，将引入日本NEC公司的人工智能技术，对太空中各类传感器产生的“大数据”进行分析，以快速发现卫星运行中可能的变轨情况或者太空环境变化，预测空间天气对电子系统的潜在影响等。

5. 2018年10月，美国“国家利益”网站报道关于F-35隐形战斗机使用“威胁资料馆”作战的消息，称这个机载“威胁资料馆”可以执行攻击、侦查和作战任务。同时透露该“资料馆”主要依靠人工智能支持的计算机算法实现。

6. 2019年2月，DARPA发布“智能神经接口”“人工智能科学和开放世界新奇学习”项目公告，公告描述实现“人机融合”的思路，以推进第三代人工智能技术的开发，意在网络安全、数据和图像视频分析、无人机群操作等方面起到增强人类自身能力的作用。

详见下表：

(二) 情报分析方面

7. 2015年9月，DARPA发布“小精灵”项目公告，该项目使得集群型无人机可通过C-130运输机进行投放和回收，以执行情报侦察监视、完成高风险区域武器运送等任务。

8. 2018年1月，美空军发布“数字企业多源开发助手” 项目公告，公告指出正在致力研发一种交互式问题解答系统，该系统以虚拟助手的身份帮助分析人员处理海量情报数据，以期提高多源情报分析效率，改进军事情报分析和支持决策制定。

9. 2018年2月，美国家地理空间情报局（NGA）宣布将着力提升人工智能和自动化水平，以增强地理空间的情报分析能力。涉及的方面有：推进相互依存的人机网络概念，使任务自动化和管理、云环境操作成为可能；开发一种自适应系统，可分析用户特性，自动将相关数据分享给类似用户组；开发自动化解决方案，帮助识别分析决策制定中的认知偏差；开发和评估自动化“虚拟助理”技术，帮助集成不同的服务为中心、基于云的架构等。

10. 2018年9月，美空军启动“量子计划”，此计划为美国防创新实验单元欲通过人工智能来对空军的军事计划、规划、预算和执行流程进行智能化提升，构建未来空中作战决策模型，以辅助军事领导人的决策能力。

详见下表：

(三) 进攻性作战方面

11. 2018年4月，美陆军宣布采用人工智能技术研发能够实现攻击目标自动识别的无人机，旨在作战中精准瞄准对方的人员和装备。目前的军用无人机中，操控仍然是以人为主，此项新技术将实现纯无人干预的无人机目标攻击。

12. 2018年7月，美国防部透露正在大力推进人工智能技术融入主战装备：采取技术手段扩展人工智能应用，同时利用互联网强化“海上网络与体系化服务”（CANES）在航母、两栖攻击舰、驱逐舰以及潜艇等平台上的应用；利用先进的人工智能算法对大型数据进行实时分析，用于识别恶意软件等网络异常现象；美陆军和空军的视情维修（CBM）为人工智能驱动的实时分析成功案例。

13. 2019年，雷声、诺格和洛马等美国防承包商获得了DARPA授予的“进攻性蜂群战术项目”第一阶段的合同，合同内容包括开发小型无人机和地面机器人，实现250数量级及以上的蜂群行动。据透露，蜂群可由成本很低的系统组成，即便战斗中失去了众多无人机个体，也不会影响主体作战任务的完成。

14. 美空军的未来作战构想，在“反介入/区域拒止”环境作战时，所有的第五代战斗机都将配备无人机僚机。美军已经完成了QF-16改装型无人机与F-35战斗机配对作战测试。此外，美军无人作战武装旋翼机（UCAR）已经可以实现在无任何辅助的情况下，对特定战场空间的作战进行意图推理、作战目标优先级划分、个体完成作战任务规划等。

15. 据悉，美国斯坦福大学与Infinite公司联合开发了一种应用人工智能处理芯片的自主网络攻击系统。该系统的主要优势在于打破传统的网络漏洞寻找方式，自主学习网络环境并自行生成特定恶意代码，实现定点网络攻击和信息窃取等操作。该项系统将大大提升美军网络部队的攻击能力，使攻击行动更加高效，攻击手段更加隐蔽和智能。DARPA高度重视，计划予以优先资助。

16. 美军研发的NSM远程打击导弹、LRASM远程反舰导弹等智能导弹，将人工干预、态势感知、自主决策、协同导航及模组化设计等技术应用到传统导弹，使传统导弹在自主威胁感知、自主在线航迹规划、多弹协同、目标价值等级划分和目标识别等方面具有极高的智能化水平。

详见下表：

二、启示

一是人工智能正逐步成为未来智能战场的“杀手锏”。随着信息技术、传感器技术及物联网技术的快速发展，人工智能的军事应用也迈进了“快车道”。美、俄等传统军事强国视人工智能武器化为“改变战争游戏规则”的颠覆性技术，纷纷把人工智能作为武器装备现代化的优先发展方向。具备指挥高效化、打击精准化、操作自动化和行为智能化的人工智能武器装备，在未来战场上将发挥“超人”的“机器智慧”。谁抓住了人工智能发展先机，赋能战场武器装备，谁就获得了极大的战争决胜权。

二是人工智能使战场透视、数据精准可靠、攻击决胜性加强。人工智能之于战场侦查感知方面，可以实现作战能力储备、机载作战工具辅助、敌方态势感知、战场信息采集、太空大数据分析、人机融合等效能，变无形战场为有形，使战场透视化；人工智能之于情报分析，可以实现地理空间情报分析、海量多源情报分析、辅助作战决策、无人机空战支援等，分析海量数据得出定性战场态势及利于指挥决策的结论，不仅提升作战人员的工作效率，更加可以用“数据说话”，支撑科学作战；人工智能之于进攻性作战，可以实现主战装备智能化、网络攻击自主化、有人无人协同化，提升作战决胜率。

参考文献：

[1] 《算法战》, War-Algorithm Accountability,2016年8月，http://blogs.harvard.edu/pilac/files/2016/08/Executive-Summary-%E2%80%94-War-Algorithm-Accountability-August-2016.pdf

[2] 《建立算法战跨职能小组》，Establishment of an AlgorithmicWarfare Cross-Functional Team (Project Maven)，2017年4月，https://www.govexec.com/media/gbc/docs/pdfs_edit/establishment_of_the_awcft_project_maven.pdf

[3]《美军智能武器装备发展概况》，https://www.sohu.com/a/337012140_99989631

[4]《美军人工智能武器化大盘点》，https://www.sohu.com/a/287324632_466840

声明：本文来自网安思考，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。