《2035年技术化战争》192页干货报告

关于本文件

技术化战争研究团队撰写本报告作为团队战略研究项目。本报告的研究、分析与撰写工作于2022年10月至2023年5月完成。报告基于开源信息与领域专家访谈，回应美国陆军训练与条令司令部副参谋长G-2托马斯·F·格雷科提出的战略问题。

研究问题：
2035年智能化战争将以何种形态呈现？领导者需具备何种技能组合以赢得该环境下的竞争？
• 界定2035年战争中"智能化"的特征
• 智能化战争的兴起将增强现有战争模式、变革现有模式，还是引发军事事务革命？
• 基于上述预测，这是否会导致歼灭战或消耗战频次增加？
• 预测未来领导者需掌握的知识、技能与行为（KSB）以在2035年高效运作
• 现有哪些面向未来领导者的训练、教育或认知提升项目？

概要结论：
基于大国提出的智能化战争概念，至2035年该形态极有可能（71-85%）演进为"技术感知型战争"。量子计算与尖端人工智能技术赋能的"技术感知型战争"将融合太空、网络与认知影响作战，在武装冲突阈值之下实施并贯穿作战行动，最终引发系统对抗与部分自动化战争。

为在此新时代占据优势，未来领导者几乎必然（86-99%）需要：培养对新兴技术的功能性理解；精通人工智能决策流程的复杂性；发展对大数据驱动AI解决方案的深刻认知。这些专业素养对在战术、战役与战略层面建立对关键系统的信任至关重要，使2035年的领导者形成以创新为核心的韧性思维模式。

第一节：2035年技术感知型战争形态解析

2019年提出的智能化战争概念是中国通过融合新兴技术实现非传统战争领域主导权的路径。该概念以物联网为信息基石，整合人工智能、云计算、大数据分析、量子信息与无人系统等技术，直接作用于或控制对手认知域。

图1左侧列示智能化战争的七大关键技术，右侧对应技术感知型战争的相关技术。本团队通过对这些技术演变的研究（详见下文），形成关于2035年战争形态的结论（第一、二节展开论述）。

图1：智能化战争与技术感知型战争关键技术对照

从基础型人工狭义智能到量子脑网络（QBraiNs）

自2019年以来，基础型人工狭义智能（ANI）呈抛物线式发展。大规模数据集的普及推动了AI技术的突破性进展，包括复杂深度学习算法的开发，促使AI在各行业广泛应用。量子计算的出现有望将AI能力提升至新高度。量子计算利用量子力学原理执行传统计算机无法完成的计算，其量子比特（qubit）可同时处于多种叠加态，实现并行处理与指数级加速运算。

量子脑网络（QBraiNs）
量子脑网络（QBraiNs）是由康奈尔大学提出的新兴交叉学科领域，整合神经技术、人工智能与量子计算的知识与方法，旨在开发人脑与量子计算机的增强型连接，实现颠覆性应用。QBraiNs技术通过脑机接口（BMI）构建计算平台，辅助个体分析复杂数据集、识别模式或异常，支撑实时快速决策。

从基础自主无人机到先进自主无人机集群
自主无人机将从基础功能升级为先进全自主无人机集群。未来系统不仅能够完成指定目标，还能通过集群内部通信动态重组编队，利用分布式算法实施有限自主决策。

从信息化/信息战到认知战
信息化与信息战（IO）指通过信息技术与通信网络破坏或操控敌方信息系统、影响其决策，以获取军事行动战略优势。认知战将聚焦运用宣传、虚假信息等心理战术影响目标个体或群体的思维、信念、态度与行为，通过控制人类心理与情感维度（即"认知域"）获取决定性优势。

从人类性能增强（HPE）到超人类性能增强
早期人类增强技术依赖药物、营养补充剂与可穿戴设备提升人体效能。随着战争形态从智能化向技术感知型演进，HPE将升级为超人类性能增强。其核心在于应用CRISPR技术（基于基因组编辑）强化人体机能。

从决策支持系统到QBraiNs指挥官
2019版决策支持系统依赖人工流程与庞大参谋团队生成行动选项。技术化战争研究团队（TWG）指出未来将向QBraiNs指挥官转型——指挥官与核心参谋运用QBraiNs技术实现快速果断决策。

从"人在环内"到"人在环外"
该转变预示攻防系统需从持续人工监管转向部分场景依赖机器自主响应。**人在环外（HOOL）**操作常与"完全自主"同义。美国国防部3000.09号指令将自主武器系统定义为"激活后无需操作员干预即可选择与攻击目标的武器系统"。一旦某国军队采用HOOL模式，竞争国家将被迫效仿。美国陆军未来司令部前司令默里指出：对抗无人机集群时，人类决策与行动速度相较机器如同永恒，五角大楼或需放宽相关交战规则。

从大数据到数据湖
人工收集处理海量结构化与非结构化数据的模式将过渡至数据湖。微软将数据湖定义为"以原始格式存储多源异构数据的大型存储库"，其数据分层存储可满足多样化需求，驱动大数据分析、机器学习与预测性分析。

技术感知型战争：技术水平先进的国家极有可能（71-85%）在2035年前运用技术感知型战争。该战争形态融合量子计算与先进人工智能（介于人工狭义智能与人工通用智能之间），以增强支撑半自动化战争的新兴技术。技术感知型战争的"感知"特指AI自主运作、决策与适应新环境的能力，而非暗示系统具备意识。

在技术感知型战争中，系统间将自主协作通信，以最小化人工干预完成复杂决策、适应动态环境并积累集体经验。随着各国技术感知型战争能力提升，冲突将更早出现在竞争连续谱中，并在作战全程为部队提供支持。政府与军事力量将更多涉足传统陆海空之外领域以支撑国家目标，同时在"灰色地带"加速竞争——降低人员参与度可增强行动合理推诿性、减少人员伤亡风险，从而削弱冲突门槛。主导技术感知型对抗的关键在于比对手更快感知、适应与行动，通过攻击或影响系统体系关键节点诱发或逆转全局瘫痪。

第二节：战争特性的演变

威廉·T·约翰逊与塔米·戴维斯·比德尔在《战争、战略与理论》概述文件中指出：战争特性随时间演变，"高度依赖科学创新、技术变革、人口结构变迁、国内外政治组织与国家政策趋势"。技术化战争研究团队（TWG）分析认为，战争特性在2035年前几乎必然（86-99%）发生转变。前述技术进步预示战场范围将突破传统领域，冲突日益涵盖网络、太空及认知域，模糊平时与战时界限。作战中，增强人类效能的技术将与机器人和自主系统结合，推动半自主与全自主系统加速战争节奏。数字通信与追踪技术将支撑分布式作战，配合超视距动能打击与非物理域攻击获取态势优势。

• 系统对抗预计早于人类物理接触
• 由自动化火力召唤系统支撑的泛在化计算机传感器
• 强化人类与机器人部队及无人载具协同作战
• 量子计算整合实现跨域复杂数据集处理
• 加速兵棋推演与决策进程

图5：技术融合趋势

基于技术融合预测，并非所有军事强国均能同步实现全部技术突破。2035年这些国家极有可能（71-85%）处于关键转型期。尽管对AI发展速度存在不同评估，但人工通用智能（AGI）最早可能在2040年实现（概率46-55%）。研究表明部分技术变革将引发军事革命，但从人工狭义智能（ANI）向人工通用智能（AGI）或超级智能（ASI）的跨越，或将成为军事革命的前置条件，推动技术感知型战争向自动化技术感知型战争形态升级。

军事事务革命

兰德公司研究员兰德·亨德利在1999年研究简报中将军事事务革命定义为"军事行动性质与实施方式的范式转变，其或使主导者的核心能力过时失效，或在战争新维度创造新核心能力，或两者兼有"。几乎可以确定（86-99%），前述颠覆性技术的融合将催生单兵操控的自主无人机集群，在2035年前引发军事事务革命（RMA）。基因编辑与技术强化士兵能力极有可能（71-85%）在2035年前发展至颠覆特种作战小队能力的程度。最终，认知社交媒体战极有可能（71-85%）达到军事事务革命级别——灰色地带运作的国家与非国家行为体将协调信息、太空与网络能力，通过自动化心理攻击操控目标个体或群体的思想与行动。

歼灭战与消耗战

歼灭战与消耗战战略通常溯源至德国军事史学家汉斯·德尔布吕克。拉塞尔·韦格利在《美国战争之道》中总结德尔布吕克观点：歼灭战略旨在摧毁敌方军事力量，消耗战略则力求拖垮对手。在技术感知型战争国家对抗传统战争概念国家的特定案例中，歼灭战发生概率可能（56-70%）上升。掌握技术优势并探索技术感知型战争概念的国家，相对技术落后国家将形成明显非对称优势。类比案例包括1991年"沙漠风暴行动"——号称世界第四大军队的伊拉克军队，因以过时战术对抗技术优势联军，在短期内折损半数战力。近期案例则为第二次纳戈尔诺-卡拉巴赫战争：阿塞拜疆军队运用信息战与无人机传感系统，在44天内击败固守陈旧理念与装备的亚美尼亚军队。

然而对于2035年参与技术感知型战争的国家而言，消耗战几乎必然（86-99%）发生。尖端技术支撑的强化军事行动将加速双方决策与战场适应能力，但难以形成决定性优势。即便某国前线部队遭受重大损耗，运用技术感知能力的特种部队与准军事单位仍可维持长期消耗战条件。俄乌战争中可见新旧技术混用态势：尽管俄罗斯2014年通过灰色地带战术实现克里米亚"既成事实"，但2022年面对吸取教训、整合新技术于军政体系的对手时未能达成目标。

第三节：2035年领导者需具备的战争技能

陆军将人才属性划分为七类"才能领域"，细分为42项"才能"，最终分解为199项可衡量的知识、技能与行为（KSB）。其中"知识"指个体掌握的事实与信息，"技能"指可执行的能力，"行为"指行动方式。技术化战争研究团队（TWG）分析表明，未来领导者几乎必然（86-99%）需强化现有KSB、学习新技术并培养新型技能与行为。Shield AI专家访谈指出，领导者必须发展以下知识与技能：深入理解新兴技术、精通人工智能决策流程、掌握大数据驱动AI解决方案。理解AI训练机制与决策逻辑对建立未来关键系统的信任至关重要。

图6（下方）绿色标注部分为TWG认定的2035年战争必备属性。团队将其与陆军《人才属性框架》199项KSB（黑色标注）对比，发现红色标注五项属性未涵盖于现有框架：从失败中学、接受失败、人本工程、应用程序接口（API）、对系统（含AI/ML）的信任。

图6：技术感知型战争必备属性对照

从失败中学与接受失败
失败常为创新突破的前提。IBM创始人托马斯·沃森曾言："加速成功的最佳方式是将失败率翻倍"。技术感知型环境中，接受失败的行为特质与从失败中学的技能至关重要，但这与美军现有文化相悖。凯西·哈斯金在《陈腐问题的良解：陆军文化及其变革必要性》中指出："现行体制旨在防范失败，却无人意识到此举亦扼杀卓越"。技术快速迭代环境下的创新需自下而上的试错机制，并将成功经验全军共享。

人本工程
波士顿学院2021年设立的人本工程专业，将人文素养与工程课程结合，以设计思维为核心，强调跨学科团队协作的实践学**。在日益数字化与自动化的军事领域，技术升级需超越纯工程视角，构建以人为核心的体系——这不仅是伦理要求，更是效能保障。

应用程序接口（API）
TWG研究揭示跨领域技术融合需API技能支撑。API作为现代与未来软件开发的关键，使开发者能整合多系统功能。军事单位常受系统异构困扰，未来快节奏作战环境要求各级领导者理解如何利用API实现数据无缝交互，并快速整合攻防功能模块。

系统信任
托克维尔在《论美国的民主》中指出："民主社会中的科学从业者……质疑系统，执着于可感知的事实"。尽管写于1840年，此观察至今适用。陆军《人才属性框架》七处提及"信任"，均指向人际信任，未涉及系统信任行为。建议陆军扩展信任定义，或将系统信任纳入新型行为准则。

研究团队采用名义群体法（NGT）识别《人才属性框架》中需强化的才能领域。分析表明，技术感知型战争时代领导者需重点发展以下才能：

才能（才能领域）	技术通识（专业知识与个人能力）	经验开放性（个人特质）	数理素养（专业知识与个人能力）	问题解决（认知能力）	系统思维（认知能力）

图7：技术感知型战争需强化才能领域

1. 技术通识：基础计算机技能、高阶计算机技能、网络安全知识、数据科学、创新技术、技术适应力
2. 经验开放性：好奇心、创新思维、智力效率、包容性、模糊容忍度、适应性
3. 数理素养：基础数学、高等数学、基础科学、数学推理、数学知识、科学方法论
4. 问题解决：问题解决能力、结构化问题分析、故障排除、非结构化问题应对
5. 系统思维：战略思维与系统化思考

现有面向未来领导者的培训、教育与认知提升项目

美国国防部（DoD）、高等院校与民间企业已探索多种创新教育模式，以满足不同学习偏好世代的需求。图8（下方）概述各机构采用的新型方法。按顺时针方向：国防部通过43项认知人类性能增强项目（含高校合作）覆盖多研究领域，军事机构还探索特定药物与神经系统刺激剂在训练与任务中的应用。

图8：现有培训、教育与认知项目概览

日本神田外语大学与新西兰联合理工学院等高校运用虚拟现实（VR）与增强现实（AR）等沉浸式技术强化语言学习与互动教育。纽约伦斯勒理工学院学生通过沉浸式实验室掌握中文的速度是同龄人的两倍。乔治城大学与麻省理工学院等顶尖学府研究神经可塑性方法以加速技能适应，医疗机构采用类似技术优化治疗方案以提升患者积极性。多所大学试验个性化学习模式，包括采用AI导师与助教的订阅制项目，实现无真人教师参与的互动教学。德国马尔堡菲利普斯大学率先启用全职机器人讲师"尤基"。美国国防部可借鉴此类颠覆性教育模式优化未来培训体系。