智库研究报告—《MWI Autonomy Papers 2025》分析

根据《MWI Autonomy Papers 2025》（现代战争研究所：自主化专题论文集）分析：

一、总体判断

1.自主化与人工智能已成为现代战争核心变量

·2024—2025年多场现实冲突（俄乌战争、中东冲突等）表明，AI与无人系统已深度嵌入作战全流程。

·自主化不再是“未来概念”，而是当前战场的现实能力竞争点。

2.战争形态正在向“机器加速—人类监督”模式转变

·作战节奏显著加快，“机器速度（Machine Speed）”成为关键优势。

·各国普遍采取“人控/人在环（Human-on-the-loop）”而非完全放权的自主作战模式。

二、人工智能在军事领域的核心作用认知

（一）AI的本质定位

·AI是工具，不是战略

·AI只能解决特定问题，不能替代战略判断与指挥艺术。

·误用AI可能带来更高的系统性风险与机会成本。

·当前AI的核心能力是模式识别，而非通用智能

·擅长：图像识别、目标筛选、异常检测、数据压缩与加速决策。

·短板：泛化能力弱、脱离训练环境即性能骤降。

（二）军事应用边界

·适合AI的场景：

·大规模情报处理（ISR）

·持续监控、快速筛选

·变量超出人类认知极限的复杂问题

·不适合AI的场景：

·规则明确、数据结构化的问题（可用传统算法）

·高法律、伦理与政治风险的致命决策

三、AI与作战指挥控制（C2）的影响

1.指挥决策权不能完全自动化

·AI必须作为辅助决策工具，而非致命权力的主体。

·黑箱算法在军事法理与责任追溯上存在不可接受风险。

2.使命指挥（Mission Command）面临重塑

·AI介入可能削弱下级指挥员的自主判断能力。

·需防范“算法依赖症”，保持人类对不确定性的处理能力。

3.信任问题是人机协同的关键制约

·调研显示，美军军官对AI并非天然信任。

·缺乏透明度与可解释性将直接降低战场采用率。

四、AI加速“杀伤链/打击链”的现实路径

（一）D3A/F2T2EA流程中的AI嵌入点

1.判定（Decide）

·支持敌情判断、行动方案推演、资源优先级排序。

2.发现（Detect）

·目标识别、传感器融合、异常行为发现。

·是AI当前最成熟、最具价值的应用环节。

3.打击（Deliver）

·武器-目标匹配优化、时序规划。

·仍需人工审查以符合交战规则。

4.评估（Assess）

·战果评估、毁伤判读、反馈修正。

（二）明确限制

·黑箱模型（如深度神经网络、GAN）不适合直接用于目标决策。

·大语言模型（LLM）缺乏军事语义与作战语境理解，存在误导风险。

五、无人系统的发展态势

1.俄乌战场验证了“无人化消耗战”模式

 ·大量低成本无人机用于侦察、打击、消耗防空资源。

 ·无人系统更新迭代速度远快于传统装备体系。

2.无人系统正形成“战术级体系化力量”

 ·从单一平台向编组、蜂群、体系协同发展。

 ·美军提出“陆军无人机兵种化（Drone Corps）”设想。

3.中东与伊朗案例显示无人打击的战略外溢风险

 ·低门槛精确打击能力改变地区安全结构。

 ·非国家行为体也可具备准战略打击能力。

六、反无人系统（C-UAS）成为刚性需求

1.低空、小型、低成本目标对传统防空构成挑战

2.反无人作战呈现“三层对抗循环”

·无人→反无人→反反无人

3.手段趋向多样化

·电子战、网络战、火炮、防空炮、激光与软杀伤并重。

4.战术防空火炮重新获得价值

七、信息战与认知域作战的新变化

1.AI驱动的信息战进入“规模化、自动化”阶段

·俄中广泛使用AI生成虚假信息、深度伪造内容。

·影响选举、金融市场、社会稳定。

2.认知域作战成为独立作战维度

·AI实现舆情实时监测、内容快速生成与投放。

·美军心理战力量面临“人力不足—任务过载”问题。

3.美军强调AI赋能心理作战部队

·提升分析速度、传播规模与风险评估能力。

八、关键启示与趋势研判

1.未来战争是“人类负责合法性，机器负责速度”

2.自主化优势不在单项技术，而在体系整合

3.反无人、反AI将成为对等竞争的核心领域

4.数据、训练环境与组织适配能力决定AI军事价值

5.伦理、法律与信任问题将直接影响作战效能