军事大模型正由辅助工具加速嵌入作战杀伤链，成为局部冲突中压缩决策周期、提升打击节奏的关键支撑。本研究以2026年美以伊冲突（史诗狂怒行动）与俄乌冲突为实战锚点，系统考察军事大模型的作战应用与发展态势。
研究首先复盘两场冲突的作战节奏跃升，揭示传统决策周期与打击节奏的结构性失配；继而界定军事大模型区别于通用大模型与传统机器学习的能力构成，拆解其依托Maven智能系统等载体的集成架构。
在此基础上，以杀伤链为骨架，逐环考察大模型在感知融合、意图研判、方案生成、目标排序与打击中的赋能机理与压缩效应。研究进而对史诗狂怒行动的实战效能展开检验，在量化规模跃升的同时，揭示目标识别准确率缺口、模型幻觉与陈旧数据误判，以及决策权由人在回路向人在环上迁移所引致的自动化偏见与问责稀释。
针对大模型作战体系的对抗脆弱性，研究确立“模型即对抗域”的双向分析框架，厘清数据链、模型本体、算力与电磁网络的攻击面及反制路径。
最后研判军事大模型由单点工具向智能体网络与杀伤网体系演进的趋势，并就我军大模型自主建设、杀伤链压缩能力锤炼、模型可信度评估与对抗条件下的鲁棒性提出启示。
本报告《局部冲突中军事大模型的作战应用及发展研究》为“蓝军研究所”的自研报告。联系电话：19118805880（微信同号）。
关键词：军事大模型；杀伤链压缩；史诗狂怒行动；俄乌冲突；人机协同；智能体网络；对抗脆弱性；决策权迁移
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编译 l 所长007
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《局部冲突中军事大模型的作战应用及发展研究》【目录】
第一章 决策周期困境与需求牵引
1.1 两场局部冲突的作战节奏跃升复盘
1.1.1 史诗狂怒行动的打击规模与节奏特征
1.1.2 俄乌冲突的情报融合与无人机自主化趋势
1.2 传统决策周期与打击节奏的结构性失配
1.2.1 人工情报处理与目标生成的工时瓶颈
1.2.2 杀伤链各环节人工衔接的时延累积
1.3 军事大模型压缩决策周期的需求牵引
本章图表
表1-1 史诗狂怒行动与历史典型空袭战役开战阶段打击规模、节奏对比
第二章 能力构成与系统载体
2.1 军事大模型的概念界定与能力边界
2.1.1 军事大模型与通用大模型、传统机器学习的区分
2.1.2 多模态军事数据融合的能力与局限
2.2 大模型的核心能力维度
2.2.1 多源情报的语义融合与态势生成
2.2.2 意图研判与作战方案的推理生成
2.2.3 智能体化的任务规划与自主执行
2.3 大模型的系统载体与集成架构
2.3.1 Maven智能系统与AIP的模型集成机制
2.3.2 开放架构下的第三方工具与模型接入
2.3.3 保密环境部署与模型选择约束
2.4 国外军事大模型的研发主体与供给格局
本章图表
表2-1 军事大模型与通用大模型、传统机器学习／计算机视觉的能力维度区分
图2-1 Maven智能系统多源情报融合与大模型集成架构
第三章 典型应用与压缩机理
3.1 感知融合环节：多源情报的实时汇聚与目标检测
3.1.1 卫星、无人机与传感器数据的本体化融合
3.1.2 海量检测结果的跨时序模式识别
3.2 意图研判环节：对手行为的语义解析与态势预测
3.2.1 基于多源信号的对手意图解读
3.2.2 战场态势的动态预测与告警
3.3 方案生成环节：作战方案的自动生成与优化
3.3.1 行动方案的快速生成与排序
3.3.2 武器—目标匹配与打击包编成
3.4 目标排序与打击环节：目标库构建与杀伤链闭合
3.4.1 目标的战略价值排序与目标库提名
3.4.2 法理依据的自动生成与打击决策衔接
3.4.3 识别—决策—行动的单系统闭环
3.5 史诗狂怒的机器速度集中打击与俄乌的人机协同消耗
本章图表
图3-1 军事大模型嵌入杀伤链的感知—研判—决策—打击压缩机理
表3-1 大模型在杀伤链各环节的赋能功能与对应系统工具
表3-2 史诗狂怒与俄乌冲突大模型运用范式对照
第四章 史诗狂怒行动检验：大模型嵌入杀伤链的效能跃升与内生短板
4.1 效能跃升的量化表征
4.1.1 打击节奏与规模的数量级跃升
4.1.2 情报处理人力的大幅压缩
4.2 准确性与可靠性的内生短板
4.2.1 目标识别准确率与人工水平的差距
4.2.2 模型幻觉与陈旧数据导致的误判
4.3 决策权由人在回路向人在环上的迁移
4.3.1 高速提名下人工审查的实质弱化
4.3.2 机器速度与认知速度脱节下的橡皮图章风险
4.4 责任归属与伦理代价
4.4.1 误击平民事件的责任链条分析
4.4.2 算法客观性表象下的问责稀释
本章图表
表4-1 史诗狂怒行动打击规模与情报处理效率阶段数据
表4-2 大模型与人工分析目标识别准确率对比
图4-1 误击平民事件的失效传导与责任链条
第五章 军事大模型作战体系的对抗性脆弱与反制路径
5.1 数据—模型—算力链路的体系依赖
5.1.1 多源数据链与边缘算力的单点依赖
5.1.2 对商业前沿AI实验室的供给依赖与主权风险
5.2 模型本体的对抗攻击面
5.2.1 对抗样本与数据投毒对感知环节的诱偏
5.2.2 提示注入与智能体劫持对决策环节的渗透
5.3 电磁与网络域对闭环的截断与诱偏
5.3.1 通信与数据链中断对实时融合的瓦解
5.3.2 网络攻击对系统可用性与完整性的侵蚀
5.4 面向大模型作战体系的反制路径
5.4.1 数据欺骗与态势诱偏的反制手段
5.4.2 关键节点压制与链路截断的反制重心
本章图表
图5-1 大模型作战体系的攻击面与攻击向量映射
表5-1 面向大模型作战体系的攻击向量、作用环节与反制路径对照
第六章 军事大模型由辅助工具向智能体网络与杀伤网的演进
6.1 由辅助工具向智能体化的能力跃迁
6.1.1 单一大模型向多智能体协同与智能体网络的演进
6.1.2 自主规划与可审计执行的平衡
6.2 多模态融合与主权专用模型的技术走向
6.2.1 跨模态军事数据的统一表征突破
6.2.2 主权模型与领域专用模型的构建
6.3 由单点工具向杀伤网的体系嵌入
6.3.1 大模型在CJADC2与杀伤网中的节点定位
6.3.2 战役筹划到杀伤链的全程智能体覆盖
6.4 国外军事大模型的列装与制度化进程
本章图表
表6-1 军事大模型由辅助工具向智能体网络演进的能力阶段特征对照
表6-2 国外军事大模型列装与制度化进程关键里程碑
第七章 对我启示
7.1 综合判断
7.1.1 大模型嵌入杀伤链的效能边界与可持续性
7.1.2 决策权由人向人机迁移的不可逆趋势
7.1.3 较量重心由平台性能转向数据—模型—算力体系
7.2 对未来战争形态的认识
7.2.1 机器速度集中打击与人机协同消耗并存
7.2.2 杀伤链压缩重塑作战节奏与决策门槛
7.2.3 数据质量与模型可信度决定打击成效
7.3 对我军建设与战争准备的启示
7.3.1 统筹建设自主可控的军事大模型与作战体系嵌入接口
7.3.2 立足局部冲突战例锤炼杀伤链压缩能力
7.3.3 构建大模型可信度评估与人在环上控制机制
7.3.4 重点突破对抗条件下的模型鲁棒性与数据链韧性
7.3.5 谋划面向对手大模型作战体系的反制手段
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