俄乌冲突是人工智能目标识别打击技术首次实现全杀伤链、常态化、规模化嵌入的国家间战争。本报告系统复盘该技术在俄乌战场的实战应用图谱,评估其作战效果,揭示其风险,并就我军能力建设与管控对策提出建议。
研究表明,人工智能已贯通“侦察感知—目标自动识别—辅助决策—末端打击”全链条:乌方以Delta、Palantir及众创敏捷路径实现近实时目标识别与火力协调,俄方以Lancet-3E、V2U等自主弹药边打边训,双方共同将侦察—打击周期由“天/时”压缩至“分钟乃至秒”,推动杀伤链由“人在回路”向“人在回路上/回路外”加速演进。无人与FPV打击已占俄军装备损失约六至七成,低成本智能弹药迫使高价拦截,重塑战争经济。
然而,技术应用同时暴露军民甄别失效、机器视觉脆弱、对抗欺骗与算法黑箱等可靠性边界,并稀释了有意义的人类控制,使国际人道法适用、问责归属与升级管控面临深刻挑战;而CCW、联合国大会与REAIM等治理进程受大国分歧掣肘,规则生成明显滞后于战场“事实试验场”的自主化迭代。
报告认为,应用与管控是同一进程不可分割的两面。据此,报告分向提出:一方面加快构建我军多源感知融合、自动目标识别、抗干扰末端自主与有人—无人协同的全链条智能化目标识别打击能力;另一方面落实“安全、可靠、可控”原则,推进技术管控标准与作战条令建设,把握CCW框架窗口、主动塑造国际治理规则,实现能力建设与风险管控并重。
本报告《俄乌冲突人工智能目标识别打击技术应用及管控研究》为“蓝军研究所”的自研报告。需要报告请联系：19118805880（微信同号）。
关键词：俄乌冲突；人工智能目标识别打击；AI赋能杀伤链；自主武器系统；有意义的人类控制；军用AI管控
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编译 l 所长007
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《俄乌冲突人工智能目标识别打击技术应用及管控研究》【目录】
第一章 俄乌冲突人工智能目标识别打击技术应用的全景复盘与研究框架
1.1 研究背景与研究价值
1.1.1 俄乌冲突成为AI目标识别打击技术首个规模化实战检验场
1.1.2 目标识别打击智能化对现代战争制胜机理的冲击
1.1.3 研究价值在于能力研判与规则塑造的双重紧迫性
1.2 核心概念界定与研究边界
1.2.1 AI赋能杀伤链的内涵与“发现即摧毁”特征
1.2.2 目标识别打击技术谱系的构成
1.2.3 研究边界与“应用—管控”双线分析框架
1.3 技术应用演进脉络
1.3.1 由局部辅助向全链条嵌入的三阶段演进
1.3.2 由“人在回路”向“人在回路上/回路外”加速演进
1.4 核心研究问题与结构安排
1.4.1 三个核心问题:范式之变、控制之稀释、管控之路径
1.4.2 研究方法与章节结构
图1-1 AI赋能杀伤链各环节与目标识别打击技术谱系映射图
图1-2 俄乌冲突AI目标识别打击技术应用演进时间线
第二章 战场情报侦察感知与目标自动识别技术的实战运用
2.1 多源情报侦察与近实时数据融合
2.1.1 无人机、卫星与商业遥感的多源情报接入
2.1.2 声学、震动与射频微传感器网络的战场组网
2.1.3 数据融合算法与目标置信度评分
2.2 计算机视觉与目标自动识别、分类、定位
2.2.1 Avengers与Vezha模块对无人机影像的高速目标识别
2.2.2 面向伪装与隐蔽目标的智能甄别
2.2.3 俄军V2U预装影像比对与Lancet车辆轮廓库识别
2.3 人脸识别与开源情报驱动的目标身份确认
2.3.1 Clearview AI对阵亡与被俘俄军的身份识别
2.3.2 “电子敌人”应用与全民众包情报的线索汇聚
2.3.3 身份识别向渗透甄别与认知作战的延伸
图2-1 Delta系统多源情报接入与目标识别数据流转架构图
表2-1 俄乌双方主要目标识别与感知系统能力对比
第三章 人工智能辅助决策、火力引导与杀伤链压缩
3.1 火力协调与打击资源自动匹配
3.1.1 GIS Arta的一分钟成算与两米级定位
3.1.2 Kropyva将下令到打击时间缩短约十倍的火控机理
3.1.3 目标—射手自动匹配与打击资源动态调度
3.2 传感器—射手链路贯通与辅助决策
3.2.1 Delta式共享地图与打击任务向最近射手的分发
3.2.2 置信度阈值触发的辅助决策与任务生成
3.2.3 交战决策权向战术梯队下放的指挥模式之变
3.3 杀伤链压缩及其对制胜机理的重塑
3.3.1 侦察—打击周期由“天/时”压缩至“分钟乃至秒”
3.3.2 由线性杀伤链向弹性杀伤网的演化
3.3.3 “决策优势”竞争下人在回路上而非回路内的定位变化
图3-1 GIS Arta/Kropyva火力协调与传感器—射手链路流程图
图3-2 传统与AI赋能条件下侦察—打击周期时长对比
第四章 末端自主打击与智能弹药的作战运用
4.1 机器视觉末制导FPV的抗干扰锁定运用
4.1.1 TFL-1模块末段400—500米的自主锁定与三模式运用
4.1.2 由光纤制导向机器视觉锁定的抗干扰路径转变
4.1.3 首批3000架机器视觉无人机订购与规模化列装
4.2 巡飞弹自主目标选择与集群化运用
4.2.1 俄军Lancet-3E的AI自动目标识别与多弹协同攻击
4.2.2 V2U自主巡飞弹的无GPS导航与战场AI训练
4.2.3 Klin、Artemis-10等新型自主弹药的作战试用
4.3 有人—无人协同中人在回路的稀释
4.3.1 由持续操控向“锁定即打击”的自主化跃迁
4.3.2 侦察—打击“猎杀组”中自主末段与人工确认的分工
4.3.3 自主目标选择比例扩大的作战牵引与操作员角色变化
表4-1 俄乌双方主要AI末制导/自主打击平台技术参数对比
图4-1 机器视觉末制导FPV在电子战环境下的自主锁定打击流程图
第五章 俄乌双方人工智能目标识别打击运用的路径比较与作战效果评估
5.1 两条技术生成与运用路径的比较
5.1.1 乌军自下而上、商业敏捷、众创迭代的创新路径
5.1.2 俄军自上而下、边打边训、军工主导的迭代路径
5.1.3 两条路径在识别打击链上的能力错位与趋同
5.2 作战效果的多维评估
5.2.1 毁伤贡献:无人打击占俄军损失约六至七成、FPV占反炮兵近半
5.2.2 杀伤链压缩与抗干扰生存能力的实测表现
5.2.3 成本交换:低成本智能弹药迫使高价拦截的经济失衡
5.3 作战效果的边界与局限
5.3.1 机器视觉在低质图像与运动目标下的识别短板
5.3.2 末端自主尚不能打击特定要害部位的毁伤局限
5.3.3 效果随战场区段、电磁环境与产能波动的差异
表5-1 俄乌AI目标识别打击技术生成与运用路径比较
图5-1 2024—2025年无人/FPV打击对俄军主要装备毁伤贡献占比
第六章 人工智能目标识别打击的技术风险与可靠性边界
6.1 目标误识别与军民甄别失效风险
6.1.1 V2U尚不能可靠区分军用与民用目标的误击风险
6.1.2 计算机视觉将民用车辆、诱饵误判为目标的失效样式
6.1.3 人脸识别误识别导致错误身份判定的风险
6.2 系统脆弱性与战场适应性不足
6.2.1 Lancet自主模式因故障疑遭停用暴露的成熟度不足
6.2.2 低质图像、运动目标与算力不足制约的锁定失败
6.2.3 “交付即用”下未充分测试系统的可靠性隐患
6.3 对抗欺骗、电子战与数据—黑箱风险
6.3.1 充气诱饵、热诱饵与伪装网对自动识别的欺骗
6.3.2 打击侦察节点以瘫痪对方识别链的反制
6.3.3 战场自训练数据依赖与算法“黑箱”的不可解释与偏差
表6-1 AI目标识别打击五类技术风险及其典型表现与诱因
图6-1 针对AI自动识别的对抗欺骗与反识别链手段示意图
第七章 人机控制演变、法律伦理挑战与国际治理博弈
7.1 人机控制演变与“有意义的人类控制”之争
7.1.1 由“人在回路”向“人在回路上/回路外”的控制退位
7.1.2 CCW框架下“情境适当的人类判断与控制”的界定分歧
7.1.3 杀伤链机器速度化对指挥官控制角色的根本追问
7.2 自主打击对国际人道法与问责的挑战
7.2.1 区分、比例与预防原则在自主目标选择下的适用困境
7.2.2 加沙“薰衣草”系统二十秒定人对人类审查的警示
7.2.3 自主打击致害的问责真空
7.3 军用AI管控进程与大国治理博弈
7.3.1 CCW/GGE十余年未成约束性条约与联合国大会决议的推进
7.3.2 REAIM《行动蓝图》与美《负责任军用AI政治宣言》的规范尝试
7.3.3 美俄立场分歧与“事实试验场”下的治理赤字
7.3.4 中国“安全、可靠、可控”主张与CCW框架下的治理路径
图7-1 人机控制“回路内—回路上—回路外”谱系与自主打击定位图
表7-1 军用AI/自主武器主要治理机制及主要方立场对比
第八章 结论、趋势研判与对我启示
8.1 主要研究结论
8.1.1 AI全链条嵌入使目标识别打击范式发生质变
8.1.2 应用与管控是同一进程不可分割的两面
8.2 发展趋势研判
8.2.1 自主度持续上升与人类控制的加速退位
8.2.2 算法外溢、技术扩散与杀伤链向杀伤网演化
8.2.3 低成本智能弹药重塑战争经济与攻防平衡
8.3 对我军智能化目标识别打击能力建设的启示
8.3.1 构建多源感知融合与自动目标识别的全链条能力
8.3.2 发展抗干扰末端自主与低成本可消耗打击力量
8.3.3 健全有人—无人协同与数据—算法战时迭代机制
8.4 对我参与军用AI管控与国际治理的对策
8.4.1 推动技术管控:可靠性、可测试性与可追溯性标准建设
8.4.2 落实“安全、可靠、可控”:人机控制标准与作战条令
8.4.3 把握CCW框架窗口、塑造国际治理规则与话语
图8-1 面向我军的智能化目标识别打击能力建设与管控对策框架图
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