在人工智能落地破局与赋能千行百业进程中，以智算中心为代表的人工智能算力基础设施，被赋予更重要的定位和使命，成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。然而，目前人工智能算力基础设施利用负载情况差异较大，尤其是地方政府或国资平台主导投建的智算设施，赋能价值有待进一步提升。因此，需要厘清智算中心赋能的需求场景、需求场景与所需关键能力的匹配，以及推进赋能落地的生态模式，助力人工智能算力基础设施真正实现赋能价值。 近期，在2025中国（黄石）工业互联网创新发展大会，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）产业与规划研究所发布《人工智能算力基础设施赋能研究报告（2025年）》。报告聚焦智算中心赋能，围绕需求场景、关键能力、落地生态这三个关键环节，阐述最新发展趋势，致力于进一步释放智算中心的赋能效应，助力人工智能与实体经济深度融合。
** 需求场景方面，**大模型预训练、微调、推理场景对计算需求不一，当前各方主体已针对性开展各类场景的支撑。推进基础预训练大模型的训练，需要具备E级（EFlops ）计算能力的高端万卡集群中心支撑。推进小模型（百亿级及以下参数）的训练、微调，或推进模型的推理依托百P级（PFlops）计算能力的中小型智算中心即可支撑。 ** 关键能力方面，训练场景与微调/推理场景在底层支撑能力、创新服务能力、运营保障能力要求有较大区别。在算力市场高阶技术服务需求暴涨的当下，智算中心亟需针对性夯实关键能力，支撑数据处理服务、算力调度服务及推理应用服务等。 落地生态方面，**智算中心赋能需要分场景聚合AI能力主体，推进智算中心赋能所需核心要素主体的协同。智算中心需求场景和关键能力需要有落地生态的加持才能落地，而落地生态需要推进算力、数据、算法、场景、产业等要素间协同协作，助力AI大模型赋能行业场景落地。
报告部分展示
人工智能算力基础设施赋能研究报告（2025年）
随着通用人工智能系统的迅速发展，使这些技术与人类价值、伦理与社会目标保持对齐已成为一项紧迫任务。传统方法通常将对齐视为一种静态的、单向的过程，而本教程将其重新定位为一种动态的、双向的关系：人在其中与 AI 系统不断相互适应。我们提出了一个结构化的人类–AI 对齐框架，并系统性地探讨如何在整个对齐流程中增强人类能动性。 本教程围绕三个核心领域展开：基础（AI 应与哪些价值对齐？）、方法（如何在系统各阶段赋予人类更大的对齐主导权？）、以及实践（AI 部署会带来哪些社会技术影响？）。课程最终将以一个跨学科专家小组讨论作为总结，四位领先学者将围绕新兴的挑战与未来研究方向展开对话。 本教程旨在为参与者提供关键的概念基础、实用的方法论，以及对不断演进的对齐生态的批判性视角。包括幻灯片、代码资源与录制内容在内的全部材料都将在我们的教程网站上公开获取。
https://hai-alignment-course.github.io/tutorial/
1 描述（Description）
通用人工智能的快速发展带来了一个迫切需求：使这些系统与人类价值、伦理原则以及社会目标保持对齐。该挑战被称为 AI 对齐（AI alignment）[1]，它对于确保 AI 系统既能有效运作，又能在最小化风险的同时最大化社会收益具有关键意义。传统上，AI 对齐常被视为一种静态的、单向的过程，旨在引导 AI 系统实现期望结果并避免不良后果[2]。然而，这种单向视角已难以满足需求，因为 AI 系统正以动态且难以预测的方式与人类交互，形成反馈循环，影响着 AI 的行为与人类的反应[3]。这种不断演化的互动关系要求我们从根本上转向一种认识——即人类与 AI 之间关系的双向性与适应性[4]。 尽管以往的对齐教程主要将 AI 对齐视为一种满足人类与机构预期的静态拟合过程，本教程则将对齐重新定义为人类与 AI 之间持续演化的互动过程。为阐明人类与 AI 在对齐中的动态角色，我们提出了一个人类–AI 对齐（Human-AI Alignment）概念框架（见图 1），并系统性地解释人类如何能够在对齐流程的各个阶段获得更强的作用能力。具体而言，本教程围绕三个核心问题展开探讨： 1. 基础（Foundations）——人类期望 AI 与哪些价值与规范对齐？ 1. 方法（Methods）——如何在构建对齐 AI 的过程中赋能人类？ 1. 实践（Practice）——AI 对人类与社会的社会技术影响是什么？
同时，为激发讨论并推动未来研究方向，本教程也将通过综合讨论的形式系统探讨第四部分： 4. 挑战（Challenges）——由三位主讲人与四位跨领域讨论嘉宾，从新兴议题与开放问题出发，对人类–AI 对齐的未来展开深入讨论。
目标（Goals）
本教程旨在通过以下四大目标为受众带来价值： 1. 全面概览（Comprehensive Overview）：提供一个系统化的人类–AI 对齐整体视角，突出人类在对齐流程中的持续参与。 1. 知识与理解（Knowledge and Understanding）：提供与人类价值、对齐技术以及 AI 社会影响相关的系统知识。 1. 实践技能（Practical Skills）：通过交互式代码笔记本与动手练习，使参与者能够掌握可操作的工具，并在多类 AI 系统中实现基本的对齐策略。 1. 促进讨论（Facilitate Discussion）：推动对未来挑战、开放问题与新兴机会的批判性讨论，为参与者未来的研究工作提供灵感。
重要性与影响（Importance and Impacts）
由于当前对齐框架难以充分应对现存的对齐挑战，对掌握人类–AI 对齐全景（包括技术基础与社会技术影响）的专业人才需求正不断上升。本教程旨在弥补这一缺口，使参与者能够在对齐研究、政策制定以及实际部署中发挥有意义的作用。 通过兼顾概念框架、技术方法与批判性讨论，本教程确保参与者能够全面理解当前对齐研究的真实状态，而不会将对齐视为一个已经解决的问题。互动式专家讨论环节进一步培养了受众分析快速演进领域所需的批判性视角与判断能力，使其能够在未来推动人类–AI 对齐方向的深化与创新。
明天的战争不会由最大的舰体取胜，而将由连接到最智能机器的、最敏锐的头脑所赢得。真正的问题不再是“人还是机器？”——而是哪支海军能足够快地将两者融合，从而在谋略、机动和打击上超越对手。
未来的海战胜利，将不属于拥有最大军舰、最多潜艇或最远程导弹的海军，而将属于拥有最智能团队——由人与机器共同组成的团队——能够一起思考、一起决策，并在必要时一起作战的海军。问题不在于机器是否会取代人类，而在于人类和机器将如何协同工作以赢得战争并制霸海洋。
此前此景
每一次新型自主舰艇服役，都会有人问——机器会取代人类将领和水兵吗？但如果你纵观全局，便会看清趋势。海军技术的每一次重大飞跃，起初都引发恐惧，随后却演变为伙伴关系。例如：
• 蒸汽动力 vs 风帆：风帆时代的将领们曾担忧蒸汽机会使舰船变得脆弱且依赖燃煤。几十年内，每支主要海军都依赖蒸汽驱动的舰队，在那里，发动机与水兵协同工作。
• 铁甲舰与钢制船体：与传统主义者相比，铁甲和钢制军舰相对于木制战列舰而言显得笨拙且不适航。然而，一经实战检验，铁甲舰便改写了海军造舰学——而水兵们也学会了与装甲共存并战斗，而非与之对抗。
• 潜艇与反潜战：早期潜艇被斥为不光彩且难以预测。在两次世界大战中，它们都成为了决定性武器，迫使水面舰队发展声纳、深水炸弹以及将水面舰艇与水下猎手配对的猎杀群。
• 航空母舰 vs 战列舰：战列舰将领最初将航母视为脆弱的辅助舰只。在塔兰托和珍珠港事件之后，海上空中力量成为了核心，而水面舰队也围绕着航母-舰载机群的伙伴关系重组自身。
• 雷达与声纳：起初，许多军官不信任这些奇怪的电子“光点”。随着时间的推移，雷达和声纳成为了人类瞭望哨不可或缺的伙伴，将机器探测与人工判读融合，从而改变了海战战术。
今天关于海上人工智能的辩论，只是同一古老焦虑的最新重演——只是声音更响亮，节奏更快。再次担忧机器会取代水兵、架空指挥或引发无法控制的灾难。然而，历史表明，真正的故事很少是取代；而是重新协商。正如蒸汽、钢铁、潜艇、航母、雷达和声纳从威胁转变为可信赖的伙伴一样，人工智能和自主系统也注定要成为这段长久人机伙伴关系中的新一层，而非其终点。
每一次新型自主舰艇服役，人们都会问——机器会取代人类吗？但如果你纵观全局，便会看清趋势。正如蒸汽、钢铁、潜艇、航母、雷达和声纳从威胁转变为可信赖的伙伴一样，人工智能和自主系统也注定要成为这段长久人机伙伴关系中的新一层，而非其终点。
现状：无人机、幽灵舰队与软件定义的海洋
仔细观察今天的海洋，你已经可以窥见未来海军的雏形。无人水面艇和水下无人机如今正在侦察、巡逻，有时甚至在一度仅由灰色舰体和白色航迹主导的水域发动打击。由无人舰艇组成的实验性“幽灵舰队”正航行在跨洋航线上，发射导弹并将数据馈入作战网络——而少量人类则在遥远的控制室内对它们进行监督。在黑海，低成本的自杀式海上无人机迫使一支规模大得多的舰队重新思考其可以安全活动的距离，证明了软件、传感器和远程操作员的效能远超其自身重量级别。
指挥官们如今对待数据和网络的方式，就如同他们过去看待燃料和弹药一样——是必须加以保护和管理的关键资源。无人机和幽灵舰队不再是海军力量边缘的奇技淫巧；它们是在人、机器和代码更深层次整合方面的首次现实实验，这将定义未来的海上战争如何规划与进行。
美国海军的“海猎手”及其同级的中型无人水面舰，是为追踪潜艇和执行无船员长途任务而专门打造的自主舰艇。像“游侠”和“游牧者”这样的“霸主”幽灵舰队舰艇，已经基本自主地完成了越洋航行，甚至从集装箱化发射器中发射了SM-6导弹，展示了完全无人化射手实践。
在水下，澳大利亚的“幽灵鲨”超大型自主水下航行器项目正在开发超大型自主潜艇，以其隐蔽、远程存在的能力来补充有人潜艇——这明确押注于2030年代和2040年代的水下力量将在人类与机器人之间共享。而在黑海，未来粗暴地提前到来：自2022年以来，乌克兰将无人机、自杀式海上无人机和传统武器结合使用，骚扰并重创了规模大得多的俄罗斯舰队，将高价值单位逼退至塞瓦斯托波尔，同时“海宝贝”海军无人机则打击“影子船队”的油轮和港口基础设施。
在每一个上述案例中，人类都牢固地处于控制回路之中——设计任务、设定边界、批准目标、解读模式，并决定何时升级或降级行动。机器则扩展了作战范围、持久性和精度。它们并未取代海上力量；它们正在悄然重塑它。
为何未来的舰队必须以配对方式思考
海战历来是一场侦察、欺骗与决策之间的竞赛。在导弹时代，这种竞赛时间尺度已被压缩至分钟级；而在高超音速武器、集群无人机与网络战争的时代，它更是缩短至秒级，甚至毫秒级。例如，红海上的一艘驱逐舰，面对自海岸射向商船船队的无人机与导弹混合火力齐射，仅有片刻时间进行探测、分类与拦截。在黑海，指挥官必须同样迅速地判断，一个快速移动的接触目标是无害的小艇，还是一艘正在逼近港口的自杀式海上无人机。
任何人类操作员，无论技艺多么高超，都无法单独、迅速地处理来自雷达、声纳、电子支援侦察、卫星、水下传感器、网络情报及公开来源情报的原始数据，并从中解读出态势。同样，任何人工智能系统，无论其能力多么强大，也无法理解危机所蕴含的政治、文化和伦理背景，或预判对手如何认知风险、荣誉或羞辱——例如，率先开火打击一艘“可疑”船只，究竟能阻止局势升级，还是将引发一场更广泛的战争。
这正是未来海军必须以人机组队为核心构建的原因：
• 机器将负责处理无休止的监视、关联、预测与更新工作——将“战争迷雾”转化为更接近动态气象报告的态势感知，呈现的是行动概率与可能走向，而非屏幕上的原始光点。
• 人类将负责判断框架：此机动是攻击、试探还是信号传递？打击那个雷达是否值得承担局势升级的风险？如何在保护平民和商业交通的同时，避免招致进一步的侵略或误判？
这种伙伴关系带来的最大益处并非更强的火力，而是在于决策更快、更优方面的明确优势。显然，能够更快速地正确理解正在发生什么，并能率先选择更佳应对方案的一方，将赢得胜利。
因此，未来海军将需要：
• 明确的可委托事务条令：机器可在严格界定的范围内提出建议并执行，但人类必须保留对使用致命武力的决策权。
• 记录人工智能建议与数据输入的技术架构，以便在事后可追溯审阅的审计追溯机制。
• 融入克制机制的设计原则：包括地理围栏、明确的识别阈值以及其他旨在降低自动化系统失控风险的“刹车”装置。
• 对网络安全的高度聚焦，因为被攻陷的人工智能不仅是损坏的工具，更是嵌入你决策循环的敌方滩头阵地。
换言之，“人机协同”不仅关乎效率，更关乎维护其行动的合法性。
当今海军将领面临的选择
海军人机协同团队并非遥不可及的幻想。它们已在当下——在原型中队、在试验场、甚至在真实战争中——逐步成型。当前的问题是：各国海军是将这些系统视为可有可无的附加品，还是利用它们来从根本上重新设计其规划、作战和投送海上力量的方式？海军将领与国防长官们面临三大方向性选择：
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抵制转变。固守有人操作平台，浅尝辄止地进行无人系统试验，并将人工智能视为传统的威胁。此路看似安稳——直至首次危机爆发，而对手的集成化人机舰队仅凭其更快速的思考与行动便能占尽先机。
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鲁莽自动化。追逐成本节省与吸引眼球的“机器人舰队”，在缺乏充分条令、训练或伦理保障的情况下推进机器应用。这可能带来短期轰动，但存在战略误判、海上事故和公众强烈反对的风险。
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审慎设计团队。投资于从初始便将人与机器并置的架构、训练体系和法律框架，让各方各司其职，发挥所长。
第三条道路才能造就一支既高效又具合法性的海军。
最终论断
1942年，那些学会信任雷达与声纳——同时并未放弃指挥与判断——的舰队赢得了决定性战役，并改写了海战战略。2020年代正目睹廉价的无人机与精妙的算法在真实战争中发挥远超其自身量级的威力。到2040年代，海洋将充斥着机器船体、静默的水下装置与无形的软件代理。那个时代的制海权，将不属于拥有最壮观阅舰舰队的海军，将属于其人类与机器已真正学会共同思考的海军。
未来的海军，非人之于机器，而是人与机器。
参考来源：raksha
俄罗斯乌克兰战争重塑了当代对战争如何进行与维持的理解。本文认为，现代战争的决定性特征不仅是杀伤链（即连接探测、决策与摧毁的序列）的压缩，更是其在持续干扰下的多样性与韧性。基于乌克兰在整合无人系统、数字化战场管理工具和人工智能方面的经验证据，本分析展示了技术加速如何能在带来短期战术优势的同时，暴露出长期的结构性脆弱。俄罗斯广泛使用的电子战、混合攻击和适应性对抗措施表明，杀伤链优势既充满争夺又十分脆弱。来自以色列、叙利亚和伊朗的对比案例表明，当耐力、后勤和工业产能仍具决定性时，自主性与速度并不能保证战略成功。对北约而言，研究结果强调威慑可信度将取决于由韧性指挥网络、可持续供应体系和政治凝聚力所支撑的分布式、持久性杀伤链架构。文章的结论是，决定未来战争节奏的将是耐力，而非速度。
在乌克兰，从探测目标到实施打击的时间已从数小时缩短至数秒。这种由无人机、商业航天系统和日益普及的人工智能所驱动的压缩，揭示了现代冲突的真正重心：对杀伤链优势的争夺。杀伤链被定义为从探测、决策到摧毁的端到端过程，它是所有现代作战的基础。在此框架下，胜利更少取决于火力，而更多取决于连接传感器与射手的链路的速度、韧性与多样性。
乌克兰利用无人系统和数字化战场管理工具来加速其远程杀伤链。俄罗斯则试图通过电子战、网络行动和对基础设施的混合攻击来破坏它们。双方都在不断调整以重获节奏并剥夺对手的优势。其结果是，这场冲突不仅展示了杀伤链压缩的战略重要性，也揭示了其局限性。包括能源、物流和通信网络在内的民用基础设施，已作为维持战争努力的平行杀伤链而出现。这种压缩与干扰的二元性已成为21世纪战争的一个决定性特征。
本文认为，乌克兰战争带来的决定性启示是，战争的未来将更少取决于杀伤链的压缩，而更多取决于维持这些系统的韧性与多样性。杀伤链优势将属于那些能够在军事和民事领域重建、适应并承受持续干扰的行为体。战术速度必须与结构韧性相辅相成。讨论将通过五个部分展开：（1）界定杀伤链理论的演变并阐释其背景；（2）分析乌克兰战场上的压缩、干扰与多样化；（3）评估人工智能赋能作战与自主性的局限；（4）比较乌克兰经验与其他冲突；（5）概述对北约及其伙伴的战略启示。
利害关系十分严峻。假设未能内化乌克兰的教训，那么，将在未来的冲突中处于结构性劣势——杀伤链更慢、更易受混合干扰的打击、更难以维持长期战斗。对手已经在试验人工智能赋能的目标识别、自主集群和对关键基础设施的破坏。如果不做出调整，就可能将主动权让给那些优先考虑节奏而非合法性、优先考虑胁迫而非正当性的行为体。乌克兰的启示并非简单地认为无人机至关重要或网络战表现不佳；而是认识到现代战争是跨越军事和民事领域的速度、韧性与适应能力的竞赛。秩序的稳定将取决于是否能在其对手定义交战规则之前，获得杀伤链优势。
杀伤链的演变与定义
“杀伤链”这一概念根植于冷战后期，当时美国试图通过技术和信息优势来抵消苏联的数量优势。20世纪70年代末，美国国防部制定了后来被称为“抵消战略”的计划，其核心是“突击破坏者”概念：即使用远程精确制导弹药和实时目标指示，在敌方装甲部队抵达前线之前将其摧毁。这是一项将信息优势转化为杀伤力的战略尝试，为后来成为网络中心战的理论奠定了基础。
到1991年海湾战争时，这些理念已发展为“震慑”学说，强调快速、精确打击对敌方战斗意志产生的心理和系统性效果。在后9/11时代，同样的原则在“发现、锁定、终结”的反恐行动框架下，以更小的规模得到应用，其杀伤链从探测到交战被压缩到几分钟之内，以摧毁恐怖主义网络。每一次演变都反映了相同的逻辑：技术加速将取代数量规模，而信息速度将带来决策优势。
美国空军在21世纪初正式将这一过程编码为“发现、锁定、跟踪、定位、交战、评估”循环，该循环至今仍是联合目标锁定理论的核心。随着时间的推移，这一概念已从战术领域扩展到战役和战略层面的关联。在战术层面，杀伤链的运作以秒或分钟计，例如在反恐突袭或无人机打击中。在战役层面，它们跨越数小时或数天，在整个战区协调多种火力与情报、监视和侦察资产。在战略层面，杀伤链的展开可能需要数周或数月，将国家情报、后勤和工业动员整合到战役规划中。
贯穿这些层面的一个统一见解是，杀伤链的有效性不仅取决于速度，还取决于连接性和韧性。乌克兰的经验代表了这一演变的最先进体现：一个实时、多领域的生态系统，其中商业、军事和民用资产持续互动以产生作战节奏。然而，这也暴露了该范式的局限性。当快速的决策周期未能产生战略成果时，冲突就会演变为消耗战，其中耐力、生产能力和适应性比速度更为重要。
乌克兰战场的压缩、干扰与多样化
乌克兰战争已成为21世纪数据最丰富、技术最活跃的冲突。西方精确制导系统、商业情报监视侦察资产和国内创新的整合，使基辅得以将其远程杀伤链压缩到前所未有的水平。兰德公司报告称，炮击的平均“传感器到射手”周期从2022年的30分钟缩短到2024年的不到1分钟，而对于第一人称视角无人机辅助的接战，甚至短至30秒。
这种压缩基于三项创新：（1）广泛使用第一人称视角无人机进行实时侦察和打击协调；（2）Delta、“克里帕瓦”、GIS Arta等数字化指挥控制工具的普及，整合了战场情报；（3）依赖商业卫星通信和影像，特别是通过“星链”和卡佩拉太空公司的卫星。乌克兰的“无人机军团”计划已培训超过1万名操作员，并计划到2025年中部署约5万架无人机，这标志着民用技术与军事实践前所未有的融合。
消耗仍然严重。皇家联合军种研究所估计，乌克兰每月损失8000至1万架无人机，主要归因于俄罗斯的电子战。然而，这种损失率被快速的本地制造、开源设计和众包维修中心所抵消。乌克兰模式表明，杀伤链优势既依赖于技术先进程度，也同样依赖于工业适应能力。
俄罗斯试图通过系统性干扰来抵消乌克兰的速度优势。其电子战部队（估计沿前线部署了60套主要系统）对GPS和无人机控制频率实施了干扰，降低了情报监视侦察数据流的效率，并瞄准了指挥控制节点。俄罗斯的适应措施相当显著，包括部署“山雀”和“极点-21”电子战系统、“海鹰-30”等人工智能辅助的情报监视侦察无人机，以及广泛使用“柳叶刀”巡飞弹。每一轮压缩都会引发一轮干扰的对抗循环，导致速度带来的回报递减。
近期研究表明，战争的未来不仅取决于压缩，还取决于多样化——即生成并保护多种模块化杀伤链的能力，这些杀伤链能够动态重构以应对攻击。美国和盟国防务界内的“马赛克战争”框架提出了仿照生物韧性建立的“异构、分布式杀伤链”模型。乌克兰的去中心化指挥模式已经反映了这一原则：分层的情报监视侦察网络、冗余的指挥控制节点和多平台协调形成了一个杀伤路径的网状结构。
混合行动与民用杀伤链
对杀伤链优势的争夺延伸至战场之外。俄罗斯的混合战略旨在削弱维持军事节奏的民用基础设施。能源电网、海底电缆、物流走廊和卫星网络都已成为目标。这些构成了“民用杀伤链”，其完整性决定了一个国家维持战争的能力。
在2023年至2025年间，欧洲记录了超过40起与俄罗斯代理势力有关的物理或网络破坏行为。诸如2025年挪威布雷芒厄尔大坝的网络入侵、与电缆干扰相关的瑞典哥得兰岛临时停电，以及对波罗的海海底基础设施的破坏等事件，都展示了一种连贯的破坏模式。此外，在伪造的自动识别系统信号下运作的俄罗斯油轮“影子船队”，模糊了商业与军事领域的界限，造成了持续的海上不稳定。这些行动反映出莫斯科长期以来的信念，即非军事措施可以达成战略效果。
这种方法反映了俄罗斯“主动防御”的条令概念，该概念认为早期破坏对手（军事和民用）系统具有决定性意义。针对欧洲关键基础设施的混合行动，旨在提高支持乌克兰的成本、削弱其凝聚力并侵蚀其韧性。由此产生的环境表明，威慑现在不仅需要保护提供火力的杀伤链，同样需要保护支撑能源、物流和信息生态系统的杀伤链。
人工智能、自主性与节奏合法性困境
人工智能已成为乌克兰指挥和目标锁定系统不可或缺的一部分。“德尔塔”平台利用机器学习整合传感器数据以确定目标优先级。“克罗帕瓦”系统实现火力协调自动化，减少决策延迟。人工智能驱动的图像识别协助处理无人机画面和卫星影像，从而实现更快、更明智的交战决策。
然而，人工智能的整合仍然是部分的。乌克兰的系统保留了人为监督，以确保遵守国际人道法。俄罗斯的方法则更为宽松，在其“柳叶刀”无人机中尝试自主目标锁定，并将人工智能辅助制导集成到其情报、监视与侦察网络中。这种差异反映了一个核心的战略分歧：威权国家倾向于将节奏置于合法性之上，而民主国家则必须在速度与合法性之间取得平衡。
对比经验强化了这种困境。在叙利亚，俄罗斯部队利用人工智能支持的情报、监视与侦察和巡飞弹对非正规部队实施精确打击，展现了高节奏但有限的识别区分能力。在以色列，“火力工厂”人工智能系统在加沙行动中实现了前所未有的打击协同，将杀伤链压缩至十分钟以内。相比之下，伊朗在乌克兰使用“沙希德-136”无人机则显示出相反的情况：低成本、低速、可消耗的系统，为持久力而非节奏进行了优化。这些案例共同表明，人工智能赋能的速度加速提供了战术优势，但不必然带来战略成功。
自主性也引入了人力因素。随着乌克兰面临日益严峻的人口结构限制，无人和半自主系统的扩展代表着一种战略适应，旨在保持战斗力，尽管人员可用性在下降。然而，这种替代只是局部的。可损耗自主系统的使用抵消了人力限制并延长了持久力，但并未消除对人员占领和防御地盘的需求。
战略限制与局限：消耗、升级与持久力
来自乌克兰及可比冲突的经验证据表明，战术速度不能保证战略成功。快速压缩能带来局部优势，但无法决定消耗战争的结果。兰德公司的分析指出，俄罗斯的后勤能力和生产深度使其能够承受损失，而乌克兰在节奏上取得的优势仅带来了微小的领土收益。正如约瑟夫·奈所指出的，网络和人工智能效应已被证明是传统持久力的“放大器，而非替代品”。
此外，升级风险限制了节奏优势可利用的程度。如果俄罗斯面临战场崩溃，使用战术核武器的可能性依然存在。北约缺乏对等的非战略性核选项，这使威慑复杂化并增加了升级风险。杀伤链加速通过缩短决策时间线，可能无意中压缩了升级阶梯，迫使战略困境在数分钟而非数小时内得到解决。
乌克兰战争也表明，高科技冲突可能比预期持续更久。通过精确打击和自动化取得决定性结果的预期被证明是错误的。相反，工业产能、适应性和社会韧性决定了持久力。对北约的启示在于，杀伤链优势必须与长期维持能力和政治凝聚力相结合。
比较可复制性与经验教训
虽然乌克兰提供了无与伦比的经验洞察，但其经验并非普遍适用。本土国防工业和安全边界使以色列得以整合人工智能与自动化；而乌克兰则缺乏这些条件。相比之下，叙利亚的环境使俄罗斯能够在低风险条件下进行试验，而无需面对对等级别的干扰。伊朗的无人机生产模式展示了可扩展性，但在面对先进电子战时则不具备生存能力。
乌克兰的独特优势在于其开源创新生态系统。民用技术专家、志愿者开发人员和公开来源情报社群实时协作以调整系统。“DeepStateMap”和“Molfar Intelligence”等平台模糊了情报与行动主义的界限，创造了一种社会性杀伤链整合形式。该模式反映了一种持续适应的国家能力——这是未来威慑战略的一个关键变量。
战略影响与对北约的政策建议
乌克兰战争揭示了西方防务态势中的结构性脆弱。现代冲突的决定性优势不在于平台数量，而在于杀伤链架构的完整性与适应性。对北约而言，适应这种环境需要围绕四个相互关联的重点重新调整其力量设计：速度、韧性、多样化和持续保障。
- 在监督下制度化人工智能赋能的速度优势
乌克兰的经验证实，人工智能可以加速指挥与控制流程。然而，缺乏监督的自动化会带来升级和错误风险。北约应建立一个操作性框架，使人工智能能够管理目标发现、数据融合和优先级排序，同时保留人类操作员的交战决策权。这种“人在回路之上”的结构既能保持速度，又不会削弱法律和政治问责制。为将此能力制度化，盟军转型司令部应领导一项关于人工智能赋能目标锁定的常设计划。联合演习应测试各国系统间的算法协调、互操作性和决策延迟。在此规模的整合需要共享数据标准、共同的测试制度以及从战术到战略层级的明确问责链。
- 加固与分布式指挥控制网络
乌克兰冲突的每个阶段都表明，电子战和网络干扰能够分割指挥网络。北约不能假设其系统在持续攻击下仍能保持协调一致。因此，盟国应寻求冗余、去中心化的指挥控制结构，使其在脱离上级梯队时仍能自主运行。这包括使用商业卫星、跨域路由协议和适用于降级环境的低带宽战场通信，构成预先配置的后备网络。作战条令应向任务式指挥原则演变，赋予下属单位在通信中断期间的决策权。分布式而非集中化，是对抗频谱拒止和精确打击的唯一可持续防御方式。
- 恢复工业产能与持续保障能力
消耗战的结果取决于工业速度。北约现有的国防工业基础缺乏灵活应变的能力。盟国应建立一个“集体生产框架”，明确关键制造依赖性，并在成员国间分配产能激增的责任。库存管理必须从库存盘点转向产能评估——即评估弹药、无人机和传感器在火力下的替换速度。这将需要一个由预先商定的生产共享协议和融资机制构成的和平时期网络。这不是回归冷战时期的动员，而是对威慑的重校准，以反映工业而非数量的竞争。
- 防御民用杀伤链
俄罗斯针对欧洲能源、物流和信息基础设施的混合战役表明，民用系统已成为战场的延伸。因此，北约的威慑框架必须将这些“民用杀伤链”视为战略资产。盟国应为成员国设定可执行的韧性基准（例如，电网冗余、海底电缆保护、以及针对网络物理攻击的预先安排恢复机制）。这些标准应通过北约-欧盟合作框架下的集体韧性审计进行监督。此领域的威慑将更少来自拒止，而更多来自展现出的快速重建能力。
- 在加速决策环境中管控升级
更快的决策周期伴随着相应的升级风险。如果俄罗斯面临战场崩溃，有限使用核武器仍是一个可能的选择。因此，北约的威慑规划必须纳入时间性升级控制，即确保压缩的杀伤链不会挤占政治决策窗口。这需要现代化核协商机制，使其能在高节奏下运作。决策模拟应测试升级阈值在信息降级和时间约束下如何保持。整合常规速度管理与核信号传递，对于防止无意的危机升级至关重要。
- 重建人力与政治韧性
技术并未取代人类意志的核心地位。乌克兰经验表明，战术系统的重要性低于组织的适应能力和领导层的持久耐力。相应地，北约应投资于人力资本，优先发展认知准备、分布式领导和政治凝聚力。公共传播策略应强调威慑依赖于集体韧性，而非瞬时精确。随时间推移维持民主意志，依然是北约相对于专制对手的比较优势。
结论
乌克兰战争生动展示了现代军队如何在压力下适应。它表明，杀伤链优势是必要的，但不足以确保胜利。技术加速提供了暂时优势；而战略成功取决于持久耐力与恢复能力。
乌克兰的战地创新展示了当商业、军事和民用系统整合时，适应性强的民主国家所能取得的成就。然而，它也暴露了持久的制约：压缩的杀伤链放大了遭受干扰的成本，而韧性成为现代战争的限速因素。俄罗斯尽管遭遇战术挫折却仍能坚持，表明工业和社会耐力能够抵消技术不对称。
本文的核心论点是，杀伤链优势衡量的不是速度，而是系统韧性——即在遭受干扰后维持决策和打击能力的能力。未来的冲突将青睐那些能够维持多重、相互重叠的杀伤链（军事、工业、信息和社会）的行为体，使其能够利用敌方弱点并达成战略目标。胜利将不属于最快的网络，而属于最持久的系统。
对北约而言，这些观察构成了明确的战略要务：盟国必须设计能够承受持续压力的分布式、冗余、持久的杀伤链架构。人工智能将推动这场变革，但其成功同样取决于后勤、人力和政治凝聚力。北约的威慑可信度将不取决于其打击速度，而取决于其在遭受干扰后维持作战的能力。因此，乌克兰的核心教训是结构性的：二十一世纪的威慑将取决于整个杀伤链生态系统的韧性。北约的任务是在下一次冲突检验其韧性之前，将这种韧性制度化。
俄乌战争重塑了欧洲的安全格局，引发了北约自冷战以来最重大的转型。本研究探讨了这场冲突如何促使北约重新调整其威慑与防御战略，以应对俄罗斯行为及不断变化的战场动态。通过对学术文献、官方文件和可信报告进行定性分析，本研究认为北约已从“保证”转向更为强硬的威慑方针，增强了前沿存在，增加了防务开支，并采用了有效的新技术。关键发现揭示了关于现代战争的重要经验教训，特别是关于火炮、无人系统和防空的作用。本研究亦探讨了冲突带来的经济与能源影响，指出了制裁如何重塑全球能源市场并加速欧洲能源多样化进程。最终得出结论：无论冲突结果如何，北约的战略转变都标志着欧洲安全格局发生了持久性变化。
本研究旨在填补这一空白，通过整合性视角阐述俄乌战争如何改变了欧洲安全格局，特别是在北约不断演进的战略方面。它将识别已汲取的经验教训并评估当前的应对措施。本研究采用定性方法，借鉴来自历史记录、政策文件、同行评审期刊、政府出版物、国际组织报告、可信媒体及军事纪录片等来源的二手数据。
在这场被称为“无人机战争”的持续冲突中，乌克兰冲突有助于揭示电子战作为现代军事行动中一项关键能力的重要性。随着作战系统高度互联，以及小型商用无人机成为传统、更昂贵且功能较少的无人系统的强力替代品，追踪、拒止、侦测和从敌方通信中收集情报的能力已成为一项关键资产。在这方面，关于俄罗斯——一个被视为在电子战领域占主导地位的国家——在电磁领域的表现是否符合预期，已有诸多讨论。通过其作战和战术战略的演变，评估俄罗斯的电子战能力是否与2022年2月之前西方的假设相符。就此而言，发现截至2022年11月实施的路线修正，已使俄罗斯电子战的表现在西方预期之内，显示出其优势，但也暴露了持续存在的弱点，这些弱点对北约战略界尤为重要。
2022年2月俄罗斯对乌克兰的全面作战及随后的激烈战争震惊了西方战略界。随着俄罗斯军队在西方学者和实践者认为其具备主要优势的领域（例如大规模作战、电子战、进攻性网络活动或心理战）未能有效执行此行动，这种震惊变得尤为强烈。
电子战能力在俄罗斯的战略论述中日益突出，被视为抵消北约网络中心战优势的关键平衡手段。西方军事对高带宽网络、天基资产和精确制导系统等技术的依赖，在俄罗斯的条令中被视为一种弱点，有可能在假设的与北约的冲突中减少现有的力量不对称。俄罗斯条令将电子战（亦称无线电电子战）视为信息战的一个组成部分，旨在通过电磁频谱中的攻击、防护和情报行动，来支持实现对信息空间的主导。俄罗斯国防部2011年发布的一份关于关键条令方面的文件将其概念化如下：……信息空间的活动整体上包括指挥机关在情报、作战欺骗、无线电电子斗争、通信、隐蔽与自动化指挥控制、指挥机关信息工作等领域的活动，以及防御己方信息系统免受无线电电子、计算机和其他影响的行动。
因此，电子战被视为战略、战役和战术层面的重要能力，其主要目标常被概括为使对手“失能”——包括其通信、进行精确打击的能力，或保护其部队免受敌方制导火力打击的能力。电子战对现代俄罗斯条令的重要性在于其主导俄罗斯所称“信息领域”的潜力，该领域在俄罗斯武装力量词典中被理解为“信息的集合，以及在此类行动期间产生的、调节社会关系的系统的集合”。
关于电子战在现代俄罗斯军事条令中日益增强的作用、对电子战系统的巨大投入，以及在包括格鲁吉亚、叙利亚和乌克兰冲突在内的真实战斗场景中部署和测试它们的努力，已有诸多讨论。在2022年2月之前，这些讨论已达成的共识是，电子战是俄罗斯军事能力的关键“力量倍增器”。当俄罗斯军队在冲突爆发后未能主导电磁频谱时，这种认知让位于震惊，进一步加深了将一场特别军事行动演变成自二战以来欧洲土地上最激烈、最漫长战争的困难。
一个初步结论是，尽管西方战略界持续努力发展针对俄罗斯军事战术及其政治和军事领导层组织行为的强大分析能力，但概念上的模糊仍然存在，这阻碍了准确理解和解读俄罗斯在战略领域信号的集体能力。因此，问题出现了：这种最初的欠佳表现是战略和战役误判导致的意外，还是西方分析家高估了俄罗斯电子战能力的表现？
本文旨在阐明俄罗斯军事能力的谜团，通过分析其电子战战术在战争两个特定阶段的表现：一个是以机动战术为标志、旨在夺取关键据点的初始阶段，此阶段电子战系统未能达到预期效果；第二个阶段代表了向消耗战略的转变，在此阶段电子战逐渐成功地缩小了乌克兰军队曾利用的临时机会窗口。目标是评估2022-2024年乌克兰冲突期间俄罗斯电子战能力的展现是否符合2022年2月之前西方的假设。
通过对英文、乌克兰文和俄文作者发表的文献进行比较分析来追求这一目标，并考虑了每个来源的有效性。在撰写本文的研究过程中，发现关于俄罗斯和乌克兰在战争中表现的学术论述，其很大一部分分量依赖于英文作者。由于可能的作战安全考虑本就稀少，俄罗斯和乌克兰的开源报告有时并不可靠，因为它们可能强调或夸大己方的成就。
至于学术或军事科学出版物，如《军事思想》，对入侵开始以来发表的文章的广泛审阅使作者们发现了一个有趣的差异。一方面，关于电子战及相关领域（如网络中心战或信息作战）的文章日益增多，表明这确实是俄罗斯军事机构感兴趣的关键领域。另一方面，这些文章大多是理论性的，并且在提出改进建议时，很少基于从乌克兰冲突中直接获得的经验教训。
关于乌克兰特别军事行动的案例研究很少，即使存在，也主要聚焦于电子战，通常只是在对相关主题的讨论中零散、简短地提及。这反映在西方文献中，对俄罗斯军事思想的评述大多关注整个战争，而非特别是电子战。旨在通过以电子战为重点的视角，并在可能时纳入俄罗斯和乌克兰的观点，来为持续讨论提供支持，从而把握这一机会。
本文首先确立西方学者在2022年2月之前关于俄罗斯电子战能力的共识，其依据是俄罗斯电子战组成部分在格鲁吉亚、叙利亚和2014年乌克兰冲突中日益专业的表现。第二和第三部分分别涵盖了入侵乌克兰的初始阶段以及俄罗斯武装部队随后实施的路线修正。最后，概述了研究的主要发现，包括北约应如何解读俄罗斯电子战能力演变的建议。
本文以黑海为背景，将乌克兰的海上行动视为一个当代案例研究，旨在探讨如何对抗一支传统上占优势的海军以实现海上拒止。尽管缺乏一支蓝水舰队，但乌克兰通过综合运用陆基反舰导弹、无人水面艇、特种作战和实时情报（包括西方情报、监视与侦察资产的支持），有效地挑战了俄罗斯的海上主导地位。“莫斯科”号巡洋舰沉没以及对塞瓦斯托波尔持续打击等事件表明，即使没有对等的平台或吨位，也能实现拒止作战，这再次印证并延伸了米兰·维戈、伊恩·斯佩勒和萨姆·坦格雷迪等理论家的见解。虽然乌克兰的方法建立在长期存在的不对称和拒止性战略传统之上，但其多域应用——结合无人系统、分布式作战和数据驱动的目标锁定——突显了21世纪海上冲突不断演变的特征。通过将乌克兰的经验置于更广泛的海上拒止和非正规海上战文献背景中，本文强调了其延续性与创新性，为现代海军提供了条令层面的启示。文章认为，在有争议的近海环境中，仅靠海军优势是不够的，并在结论中提出了强调分布式杀伤、基础设施韧性、反无人机防御以及在降级指挥控制条件下进行训练的建议。
俄乌战争深刻重塑了人们对现代战争（涵盖陆、空、网络，尤其是海上领域）的既定认知。其中最引人注目的军事进展之一，是乌克兰在缺乏传统蓝水海军的情况下，出人意料地成功挑战了俄罗斯在黑海的海上力量。这种通过使用导弹、无人机、特种部队和实时情报实现的不对称破袭，严重削弱了俄罗斯黑海舰队的作战自由和战略态势。该舰队曾被视为俄罗斯海上主导地位的支柱，如今却被迫从关键位置后撤，采用新的基地策略，并重新评估其部队防护措施。这些事件作为一个基础性案例研究，展示了常规海上力量如何能被非常规手段所瓦解。
本文认为，乌克兰的攻击俄舰艇并非源于常规的“兵力对等”对抗，而是源于其对不对称海上拒止作战原则的创新应用。不对称战争，特别是在海上领域，使较弱的一方能够利用较强对手系统中的弱点——例如对高端平台的依赖、集中化的指挥结构或可预测的后勤链。伊万·阿雷金-托夫特的战略互动理论表明，当较弱一方采取与其对手根本不同的战略时（例如间接对抗与直接对抗），其成功的几率会显著增加。在乌克兰的案例中，这意味着部署无人水面艇、陆基导弹打击、网络破袭和特种作战，以打击俄罗斯舰队暴露的基础设施和资产。
这种不对称适应挑战了长期以来对“制海”与“海上拒止”的区分。制海意味着能够为自身目的自由利用海洋空间，而海上拒止则侧重于阻止对手做到同样的事情。乌克兰已证明，无需匹敌敌方舰队的吨位或获得制海权，也能实现海上拒止——即通过使海上行动对俄罗斯（特别是在黑海西北部）而言变得高风险、高成本和不可预测。此外，乌克兰的行动体现了海上拒止作战的原则，融合了动能打击、西方情报支持、电子战和分散式目标锁定。这种作战样式反映了21世纪冲突的一个更广泛趋势，即成功并非源于单一能力，而是源于跨域多样化系统的有效整合。
因此，乌克兰的经验不仅是物质受限下韧性的案例研究，也预示着未来在有争议的近海环境中海战的发展方向。本文运用海上拒止学说的分析框架来审视乌克兰的海上行动。它探讨了一个传统国家行为体如何通过“非传统”手段重新定义海上战场，并总结了对现代海军战略的启示，强调了分布式杀伤、跨域协调以及基础设施与信息韧性日益增长的重要性。
地球观测卫星是有效应对人类某些最紧迫挑战（包括有限资源管理和灾害损失最小化）的关键信息收集工具。合成孔径雷达是一种主动式遥感仪器，工作在电磁频谱的微波波段，得益于其能在所有光照和天气条件下收集可靠图像，是一种优选的地球观测系统。SAR数据的获取采用侧视观测几何，即雷达指向垂直于卫星平台运动方向。这种观测几何，结合被照射地形的地貌，会导致称为“叠掩”和“阴影”的几何畸变。这些畸变降低了所收集图像的可用性，因为它们实际上遮蔽了图像的部分区域，阻碍了可操作见解的提取。虽然几何畸变在SAR图像中始终存在，但其位置和覆盖范围可以通过控制卫星与被照射地形之间的相对方位来调控。对于在严格操作要求下收集全球一致性数据集的传统SAR卫星而言，此类调控历来难以实现。然而，近年来商业SAR卫星星座的出现，重新定位了通过精细调整观测几何以最大化感兴趣区域可见性的可行性。商业SAR星座以任务为单位运行，赋予数据终端用户在指定期望观测参数（包括获取时间和观测几何）方面的灵活性。然而，由于缺乏用于规划观测以使感兴趣区域可见性最大化的正式工具，导致在轨能力与交付数据质量之间存在不匹配。具体而言，目前缺乏用于识别有利于可见性的观测几何的系统性方法。
本文以逐步推进的方式填补这一空白。首先，开发了开源雷达处理软件的扩展，使其能够针对任何卫星-目标相对几何关系，在二维畸变掩模中预测叠掩和阴影。随后，定义了可见性度量，用以表示特定观测几何相对于畸变掩模的有利程度。通过计算覆盖整个样本空间的几何关系下的可见性度量得分，可以创建完全表征给定感兴趣区域可见性特征的可见性图。为了扩大可见性图在观测规划中的适用性，创建了一组可推广的可见性图，以便在计算受限和信息有限的任务场景中估算感兴趣区域的可见性特征。接着，通过开发首个明确考虑可见性的SAR观测调度算法，将可见性图直接整合到卫星运行中。最后，在轨道设计过程中考虑可见性，为预定义感兴趣区域可见性特征的最优重复地面轨迹轨道参数建立通用指导原则。
当使用本文开发的观测规划工具时，对于单个任务可获得高达90%的感兴趣区域可见性改善。将可见性整合到观测调度中，在传统性能指标适度降低的情况下，实现了全星座范围18%的可见性提升。对于为最大化过境几何质量而设计的轨道，观测机会的可见性特征获得了成倍的改善。鉴于同时期灵活、高分辨率SAR观测能力的激增，本文的贡献具有时效性，并为获取对有限资源管理、灾害响应及其他应用最大程度有用的SAR数据奠定了基础。
本文结构如下。第2章详细回顾了与SAR几何畸变建模、观测调度和轨道设计相关的文献。第3章在背景材料的背景下列举了本研究工作的目标和贡献。第4章描述了一种可见性度量的开发，该度量可系统性地量化给定感兴趣区域下特定观测几何的有利程度。在此基础上，第5章提出了一种在受限任务场景中使用可推广可见性图来估算有利观测几何范围的方法。第6章展示了将感兴趣区域可见性纳入SAR卫星星座观测调度过程，并分析其对系统性能的影响。第7章提出了用于指导未来SAR卫星部署的轨道可见性性能总体趋势。最后，第8章给出了结论和未来工作建议。
过去十年标志着人工智能在各个领域的崛起与融合。如今，世界各国的军队都在应用人工智能以优化并彻底革新作战战术。乌克兰战争展示了人工智能驱动技术如何增强传统军事装备，例如通过自动化无人机的起飞、着陆乃至目标锁定。此外，人工智能已在信息战中开始发挥关键作用，使双方能够操纵公众舆论、破坏对手稳定、误导民众，同时也能够反击虚假信息。这项定性研究分析了俄乌冲突双方在信息和动能战中对人工智能融合的路径，预测了人工智能在战争中的未来，并为应对现代冲突中人工智能驱动的挑战提供了政策建议。
引言
人工智能正在重塑现代战争的性质。加速的目标识别、决策制定和情报分析仅是人工智能为现代战争带来的一些变化，使其更加精确、自适应和以数据驱动。市场分析预测，军事领域的人工智能市场在近年将有显著增长。鉴于人工智能近期的进步，在军事环境中充分发挥人工智能潜力的武装冲突案例研究相对较少，这使得乌克兰战争的研究具有独特性；一些媒体，如《时代》杂志，已将其称为“第一次人工智能战争”。
俄罗斯和乌克兰都在信息和动能战中利用人工智能，但在规模、侧重点和战略目标上有所不同。乌克兰融合人工智能的特点在于双重路径：提升军事能力以及发展可持续的技术部门以支持长期经济增长。这场战争促进了乌克兰武装部队与外国科技公司之间的合作，使其成为一个创新环境。与此同时，俄罗斯尽管面临国际制裁，仍在继续努力增强现有的人工智能能力并构建新的能力。本研究以俄乌战争为案例，考察了人工智能的融合应用，重点阐述这些技术如何重塑当代冲突，以及这对未来战争意味着什么。
本研究采用定性方法来探索和理解人工智能在战争中的应用与影响。当前持续的俄乌战争被选为案例。数据收集自近年发表的学术出版物、政策报告和新闻报道。通过主题分析，确定了与人工智能在战争中运用相关的关键模式和主题。结果确定了两个主要领域：信息战和动能战。每部分分析了两个行为体对人工智能驱动技术截然不同的运用。然而，本研究的范围受到可获得的军方人工智能应用政府数据有限，以及冲突本身不断演变的性质所限制，后者制约了最新信息的可获得性。
信息战
人工智能已成为信息战中的关键工具。其发起信息拒止攻击的能力可以阻断对可靠信息的获取，破坏政府稳定并制造社会紧张。它可以在部分受监管的社交网络上快速、低成本地生成和传播具有两极分化效应的虚假信息，强化现有偏见，甚至导致用户激进化。虽然冲突双方都在其信息攻势中利用人工智能，但这些工作的目的和效果各不相同。利用深度伪造和人工智能驱动的聊天机器人来推广其叙事并削弱对手的凝聚力，而对手则通过人工智能支持的工具来应对这些行动。因此，双方都将人工智能用于进攻和防御目的，俄罗斯传播并维护其叙事，而乌克兰在反击俄罗斯信息传播的同时推广自身叙事。然而，俄罗斯的宣传运动遇到了局限，特别是在西方媒体中，内容审核限制了其传播范围。
首先，俄罗斯在其信息行动中应用了人工智能生成内容，如深度伪造。2022年3月，一段伪造泽连斯基总统投降的深度伪造视频在一家乌克兰新闻网站发布，此前一个被黑的新闻滚动条上也出现了类似信息。尽管该深度伪造的来源仍未知晓，但乌克兰官员在事件发生前已警告可能出现这类视频。他们发布了一段视频作为回应，解释国家支持的深度伪造如何制造恐慌。
除了深度伪造，俄罗斯支持的行为体还使用旨在模仿人类用户的人工智能驱动的聊天机器人。此类账号在他人的发布内容下生成评论。此前，社交媒体平台曾移除大量与俄罗斯机器人相关的虚假账户，这些账户散布了关于乌克兰的各种叙事。乌克兰则追踪和删除此类内容，但信息生成的速度和广度使得应对极具挑战。此外，人工智能还被用于创建模仿人类撰写内容的社交媒体帖子、文章和文件。例如，有网络曾使用人工智能算法篡改声誉良好的新闻报道，在短时间内于多个网站发布大量文章，极大地加速了虚假信息的传播。这些实例突显了如何利用人工智能来操纵信息环境、制造社会分裂并影响有关公众舆论。
乌克兰也使用了深度伪造来推广其信息宣传。2022年4月，乌克兰发布了一段视频，其中俄总统在马里乌波尔巡视并描述了据称是俄罗斯军队的行为。此外，乌克兰利用人工智能来打击网络上产生的虚假信息。一个例证是人工智能在开源情报中的应用，这涉及收集、评估和分析公开可获取的信息以解决特定的情报问题。人工智能驱动的开源情报调查使独立记者、数字活动家和媒体能够分析大量信息，包括卫星图像和社交媒体地理定位，以核实视觉证据、反驳虚假陈述并记录潜在的违反国际法行为。因此，乌克兰的一些初创公司使用人工智能系统快速识别网站和社交媒体上的虚假叙事，帮助当局快速应对新出现的叙事。
乌克兰国防部曾公布一种工具，利用从社交媒体资料中收集的数据库，识别和确认在战场上阵亡的俄罗斯士兵。
信息战中的人工智能极大地增强了信息行动的规模和速度，但其总体影响仍存争议。总体而言，人工智能加剧了信息战的激烈程度，既充当了虚假信息的工具，也作为反击它的工具。
动能战
在常规军事行动方面，人工智能提升了战略决策、侦察和精确打击能力，但也引发了关于冲突升级、不可预测性和伦理影响的担忧。在俄乌战争中，人工智能的融合已影响了战场动态，使乌克兰能够将其融入无人机战争和情报领域，并与西方科技公司在创新解决方案上开展合作。另一方面，俄罗斯主要在无人机中应用人工智能。尽管俄罗斯军队规模更大，但其应用面临局限，部分原因是受国际制裁影响。
根据相关评估，俄罗斯的排名相对靠前，而乌克兰的排名则较为靠后。然而，乌克兰已在多个领域应用人工智能，国际合作促进了其发展。据报道，乌克兰的核心目标是通过依赖软件和无人系统，在全战场范围内最大化自主性，以弥补其在作战人员数量上的劣势。军方代表也指出人类固有的脆弱性，如心理问题和疲劳，是追求此目标的关键原因。然而，存在某些限制，例如传感器无法在恶劣天气条件下正常工作，或难以追踪快速移动或隐蔽的目标。这些挑战导致乌克兰采取了渐进式方法，小步推进人工智能融合。乌克兰利用人工智能的领域之一是情报。用于分析截获的无线电和电话通话的语音识别算法，帮助乌克兰预测俄军动向。乌克兰运用人工智能模型快速评估无人机镜头和卫星图像，并收集社交媒体数据，以识别俄军位置、军火库及其他重要系统和设施。这些进步与对能源基础设施的打击有关，例如发生在俄罗斯一家炼油厂的事件。
西方协助侦察和精确打击。美国在乌克兰战场测试了其“专家计划”项目。该项目旨在收集、处理和分析部队调动信息。项目数据从多种渠道获取，包括卫星图像和个人社交媒体账户。通过利用嵌入算法和收集到的数据，可以预测敌方部队的动向并采取行动击退进攻。该项目创建了对抗战线的统一态势图。“专家计划”的主要目标之一是开发自动目标检测。当这项技术与无人机技术结合时，可以创造出能够在有限人力监督下打击目标的自导航神风无人机群。这种能力减少了对直接人力介入的依赖。乌克兰还使用了由澳大利亚提供的硬纸板无人机、英国提供的3D打印自杀式无人机、德国提供的人工智能支持侦察无人机以及挪威提供的小型军事侦察无人机。
此外，乌克兰正在国内开发人工智能驱动的军事技术。乌克兰武装部队已拨出巨资用于建设多支“无人机军团”。在无人机开发中，人工智能实现了起飞、着陆和目标获取的自动化。据乌克兰方面称，在人类选择目标并确认后，数据被传输到作战管理系统，能将目标摧毁时间缩短至仅三十多秒。谷歌前首席执行官埃里克·施密特将乌克兰称为“世界无人机实验室”，因为这里有数百家专门从事无人机生产的初创公司。
俄罗斯将无人机用于情报和目标识别，以及遥控扫雷机器人。然而，没有确凿证据表明人工智能被用于决策或指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察系统。国际制裁通过切断半导体和微处理器等关键材料的进口，制约了俄罗斯军事人工智能的发展和实施。此外，俄罗斯正面临专业人士和IT公司的人才流失。许多研究中心和大学已停止与俄罗斯在人工智能开发上的合作。尽管有报道称俄罗斯有超过一百种不同类型的无人载具处于不同阶段，但其主要使用的是无人机等传统人工智能赋能系统。专家估计，俄罗斯在冲突开始时拥有一定数量的无人机，并很快从外部获得了额外补给。尽管如此，官方文件描述了俄罗斯发展先进人工智能驱动技术以增强军事实力的雄心，例如依赖算法来稳定连接并促进独立无人机间数据传输的无人机蜂群。俄罗斯相关无人机制造商也开发了新型无人机，据报道其能够在蜂群中自主行动，识别目标并设定优先级。此外，计划包括将人工智能用于运输军事装备的后勤目的。
这表明双方都在战场上应用人工智能，俄罗斯尽管存在技术差距和国际压力，仍在继续努力开发先进的、基于人工智能的军事技术。这种转变突显了军事优势不再仅仅取决于军队规模，还取决于一个国家能多有效地整合包括人工智能驱动技术在内的尖端技术。这场冲突表明，一个数量上处于劣势但技术上适应力强的行为体，可以利用人工智能给对手带来战略和经济成本。然而，传统战争方法仍占主导地位，人工智能主要作为提高其效能的辅助工具。鉴于人工智能仍处于测试和增强阶段，认为其在持续冲突中起决定性作用还为时过早。尽管如此，乌克兰战争已被贴上“第一次人工智能战争”的标签，为未来的军事对抗开创了先例。这突显了各国可能如何根据本世纪的技术现实调整其军事战略。
预测人工智能在战争中的未来
全球大国间的新军备竞赛已在进行中，各国正积极投资人工智能以获取军事优势。俄罗斯总统普京曾宣称：“谁成为这个领域的领导者，谁就将成为世界的统治者。” 对俄罗斯等而言，人工智能的进步提供了一个缩小与美国军事能力差距的机会，并可能改变全球力量平衡。例如，美国国防部已启动“复制者”计划，旨在多个领域部署自主系统，并推出“协同作战飞机”项目，以开发用于情报、监视和侦察等任务的无人驾驶喷气机。
这些发展突显了人工智能正加速融入军事领域，并在未来大国竞争中日益重要。通过提升决策速度、改善打击精度以及塑造信息环境，人工智能为对抗各方提供了战略优势。在未来冲突中，军事结果可能不仅取决于常规力量，还取决于人工智能驱动系统的有效部署。此外，冲突升级的可能性越来越大，因为自动化系统的反应速度快于人类决策所需时间，这呼吁各国制定共同的法律框架。
尽管人工智能带来明显优势，但也引发了需要审慎考虑的伦理困境。尽管人类情感常被视为军事行动中的障碍，但“人马协同模式”强调将人类智慧与机器能力相结合以确保克制，因为自主决策存在贬低人类生命价值并导致非人化的风险。情感抽离可能提高作战效率，但会削弱同理心，从而可能加剧暴力。此外，责任归属变得高度复杂，引发了关于行为体根据国际法应承担何种责任的担忧。在实践中，人马协同模式确保人类参与关键决策。例如，人工智能驱动的目标识别系统可提供建议，但最终决定权仍掌握在人类操作员手中。
军事人工智能的伦理治理可以从历史上禁止化学和生物武器中汲取关键教训。相关国际公约确立了禁止无差别且对人类构成严重风险武器的国际规范。可以采用类似的、基于类别的方法，禁止具有不可接受的高群体伤害风险的应用，例如完全自主武器系统。然而，存在一个使这种类比复杂化的区别：人工智能本身并非武器，而是一种可集成到武器系统或用于其他任务的技术。这种双重用途特性使得禁令具有挑战性，因为用于军事行动的同一人工智能工具也可能应用于民用环境以提高效率。因此，传统的、侧重于限制技术本身的防扩散方法可能无效，治理反而需要针对人工智能的灵活监管框架。另一个挑战是需要让广泛的行为体参与进来，这使得协调变得困难。
俄乌战争作为一个先例，说明了人工智能如何能影响战略和结果。未来的冲突可能更依赖自主系统而减少人类参与，这引发了重要的伦理关切。随着大国加速对人工智能技术的投资，一场新的军备竞赛似乎很可能发生。乌克兰战争也表明，小型国家和非国家行为体也能采用人工智能，这给战争带来了新的不确定性并改变了力量平衡。最终，战争的未来将取决于如何在人工智能的战略优势与其带来的道德和法律困境之间取得平衡。
结论与政策建议
俄乌战争展示了人工智能对当代战争的重大影响。双方以不同方式将人工智能融入其信息行动。利用深度伪造和人工智能驱动的聊天机器人来强化其叙事并塑造国内外认知。与此同时，运用人工智能支持的工具来推进自身叙事、反击信息传播并争取国际受众。
乌克兰的常规军事行动也出现了大量人工智能融合案例，包括利用人工智能面部识别来辨认阵亡士兵、利用语音识别算法预测敌军动向，以及使用无人机进行侦察和精确打击。西方的支持使得新的人工智能技术得以在乌克兰进行测试。俄罗斯对人工智能的使用受到国际制裁及其所造成的技术差距的限制。尽管俄罗斯在无人机中应用了人工智能，但其在人工智能驱动的决策以及指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察系统方面的能力，据报仍不如乌克兰先进。
尽管如此，俄罗斯的政策目标包括通过鼓励军民合作来发展C4ISR能力。2022年，俄罗斯启动了国家人工智能中心，以评估各行业的人工智能解决方案，吸引了2000名参与者。另一项举措涉及评估可用于军事用途的民用信息技术解决方案（包括人工智能驱动的方案），并为此建立专门的研发实验室。此外，2023年12月，资金被分配给六个组织，用于建立人工智能研究中心以进行研究和培训。为解决资源限制，俄罗斯于2023年5月概述了到2030年实现“技术主权”的愿景，重点关注增强国内在微电子、机器人、无人机和软件领域的研发。俄罗斯国内微芯片生产商贝加尔此后成立了一个分支机构，专门开发人工智能芯片，以减少对英伟达等外国生产商的依赖。
考虑到现代战争的现实，拥有先进人工智能能力的行动方应为志愿者引入人工智能培训和指导计划，并分享其创新成果。2024年9月，北约完成了一次大规模年度反无人机系统技术互操作性演习，涉及二十个国家和五十家公司，乌克兰首次参与其中。同时，发展反无人机技术也至关重要，包括能够自动探测无人机的视频监控系统、传感器和雷达。目前，乌克兰在战场上使用的美国技术有据可查的例子还不多，例如Axon公司的Dedrone便携式传感器。需要进一步的反无人机支持。
还应制定关于人工智能合法及合乎伦理的部署指南，以确保透明度、问责制并遵守国际法。这些指南将涉及平民保护、数据安全和算法偏见，同时保持人类对重要决策的监督——即所谓的“人马协同模式”。
为防御信息战中的人工智能部署，媒体科技公司应加强其内容审核系统，并改进算法以检测虚假信息和深度伪造。这可以通过识别网络流量中的异常（例如异常的登录行为）来实现。已有软件旨在检测社交媒体上人工智能驱动的活动，例如印第安纳大学开发的Botometer。它可以通过分析个人资料特征（包括连接、社交网络动态和随时间变化的活动模式）将X上的账号分类为机器人或人类。主要挑战在于如何将这些工具有效整合到社交媒体平台中，包括那些更具地域针对性的平台。对政府、非政府组织和科技公司的普遍建议包括：教育公众了解人工智能可能被滥用的情况，并提升媒介素养。
然而，政策制定者的任务超越了眼前的冲突，并且因人工智能的双重用途性质而变得复杂。其他领域的先例假设有效治理不应禁止人工智能本身。相反，重要的是识别并限制人工智能最危险的军事应用，例如完全自主武器。这与《不扩散核武器条约》形成对比，后者旨在禁止整类武器，同时允许和平用途。这种方法不适用于像人工智能这样的技术，因为其民用和军事功能深度交织。
总体而言，人工智能在俄乌战争中的使用凸显了其对于信息战和军事行动日益增长的影响。随着人工智能的持续发展，它将在塑造当前及未来冲突的战略和结果方面发挥越来越关键的作用。这种日益增长的影响凸显了各国需要共同努力，制定强有力的指导方针，以确保负责任地使用人工智能。
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