新兴技术的应用将对印度武装部队的表现起到关键作用。所有三个军种都了解这些技术创新在现代战争中的重要意义，尽管各军种的发展并不平衡。本分析概述了印度武装部队三个军种在将人工智能（AI）、网络技术和量子技术融入其生态系统方面所取得的进展。它评估了各军种在方法上的差异，并探讨了可能阻碍各军种利用前沿技术的监管、体制和法律问题。
1 引言
各种新兴技术都有军事用途。本文探讨了三项技术--网络技术、人工智能（AI）和量子技术（QT）--及其在印度各军种中的应用程度。虽然所有军种都认识到了新兴技术的重要性，但它们尚未充分利用这些技术的效用。
在具有军事用途的新兴技术中，网络技术的应用最为先进。如今，各军种对这一新兴技术的认识甚至超过了十年前。与此同时，印度武装部队使用人工智能已有一段时间，其形式多种多样，包括自主武器系统（AWS）和致命自主武器系统（LAWS）。在量子技术领域，三军的努力仍处于起步阶段，评估其对印度军队的影响可能为时尚早。
印度在这些新兴技术的开发和应用方面可能起步较晚，但它正在不断努力弥补不足。本分析报告并未深入探讨网络、人工智能和量子技术在进攻性任务和行动中的发展和应用。相反，它着眼于印度政府（GoI）为将这些技术创新融入各军种而正在进行的能力、体制架构和新兴投资。
本文前三节概述了印度军队三个军种整合网络技术、人工智能和量子技术的情况。第四部分研究了围绕这些新兴技术的现有法律法规，这些法律法规可能会影响这些技术在军队中的发展。本文随后介绍了其他国家军队的经验，最后概述了印度军队在整合这些技术时面临的挑战。
表 1：印度陆军应用新兴技术的相关结构
图 1：印度空军应用新兴技术的相关结构
2 当前在武装部队中的应用
2.1 网络技术
a. 海军
印度海军已开始在政府的本土化推动下集成软件定义无线电 (SDR)。国防研究发展组织（DRDO）、先进计算和武器与电子系统工程开发中心（WESEE）以及巴拉特电子有限公司（BEL）正在合作为海军开发 SDR。这些应用包括用于海军固定和机动部队安全无线通信的 SDR 海军战斗（NC）、SDR 战术（Tac）、SDR 背包（MP）和 SDR 手持（HH）。2019 年，国有 BEL 还获得了一份大额合同，向海军交付 SDR，以帮助加强信息共享和态势感知。海军的 WESEE 与先进计算发展中心（C-DAC）合作，共同开发 SDR，并邀请 BEL 作为生产合作伙伴。此外，基于传统系统硬件的通信正在被基于软件的多波段、多功能和多任务平台所取代。
WESEE 已达到 "软件开发和维护项目能力成熟度模型集成（CMMI）3 级评级"。CMMI 是一种流程开发工具，用于改进流程和行为，通过降低软件、产品和服务开发中的风险，帮助组织提高生产力和效率。美国国防部（DoD）在 CMMI 的开发过程中发挥了关键作用，所有国防部和美国政府的软件开发合同都普遍要求采用 CMMI。WESEE 是印度唯一一家获得 "开发和供应商协议管理 CMMI V2.0 3 级 "认证的国防机构。
印度海军拥有自己的内联网或加密网络通信网络，称为海军统一域（NUD）。NUD 主要是海军的内部网络，只运行高度规范或受控的数据，便于隔离和分析。为了维持 NCO 任务和一般和平时期任务的网络，海军拥有约 400 个设施，包括水下、水面、空中和若干岸上支持设施，这些设施通过局域网 (LAN)、广域网 (WAN) 和城域网 (MAN) 相连。这些网络由海军企业广域网（NEWN）提供灵活支持，其密集的光纤电缆遍布 30 个海军基地。此外，海军的桑查尔自动信息交换系统（SAMSS）促进了战术信息的生成，将新德里作战室与所有通信中心以及所有海上作战中心的 ODOC 项目连接起来。其他系统也已投入使用，如计算机化行动信息系统（CAIS）、Saransh 潜艇作战系统（SSCS）、先进轻型直升机战术通信系统（ALH）、Trinetra 独立和网络安全系统（TSANSS）、类似于 ODOC 和 TMS 的战术决策支持系统、武器装备仓库（WED）、船坞计算机化和网络化（C&ND）以及综合后勤管理系统（ILMS）。
海军在 SDR 开发、责任区最佳或足够的卫星覆盖、远优于全球网络的加密系统等方面处于领先地位。此外，海军还在量子网络、量子密码学、激光通信和超大容量无线网络方面率先进行开发，尽管这些计划可能需要十年才能取得成果。这使海军成为第一个着手发展以网络为中心的部队或开展以网络为中心的战争（NCW）的军种。
前国防参谋长比平-拉瓦特（Bipin Rawat）将军曾指出，海军在网络战能力方面领先于空军和陆军。该军种迅速将网络技术的应用列为优先事项，以满足其通信和决策支持需求。该军种还投资改善其网络安全，以防止在指挥层面、跨平台、指挥总部和基地设施之间的通信受到敌对网络入侵。
b. 空军
空军与海军和陆军一样，也有一个内部网络安全和网络战小组。空军已开始采取措施，将和平时期和战争时期的需求数字化。空军一直在采用数字技术，并认识到这些创新带来的网络安全要求。其内部开发机构--软件开发研究所（SDI），可满足与计算机软件相关的各种需求。软件开发研究所位于卡纳塔克邦的班加罗尔，自 20 世纪 80 年代初以来，其工作重点一直是实现软件驱动的集成以及将软件嵌入飞机。SDI 的举措满足了现代军事航空的各种需求和要求，包括航空电子设备、导航软件、武器系统和传感器。通过 SDI，空军开办了一个软件工程师课程（SEC），其作用是开发和改进软件航空电子设备，并将软件驱动的集成武器纳入平台。
空军过时的监测、监视和通信系统正逐步被更先进的数字化通信网络所取代。贝尔公司开发的空军网络（AFNET）是空军网络系统的重要组成部分，2010 年启动时构成了空军综合空中指挥与控制系统（IACCS）的第一部分。IACCS 依托于 AFNET，这是一个 500-Mbps 的高带宽数字化加密通信网络，取代了空军旧有的 troposcatter 通信技术，是空军 NCW 战略不可或缺的一部分。空军的数字化通信和数据传输依赖于 AFNET，该网络整合了卫星通信（SATCOM）、广域网（WAN）和互联网协议（IP）。其固定和移动资产及设施通过广域网--一个安全的通信网络连接起来。
AFNET 的开放式结构还集成了先进的人机界面 (HMI)。决策者可通过无人机（UAV）和图像情报（IMINT）从远距离的中央设施或装置即时获取实时图像。通过 AFNET，IACCS 将执行所有整合地面和空中传感器、指挥与控制 (C&C) 节点和防空 (AD) 武器系统的行动。
与海军一样，空军也对 SDR 进行了投资，以实现安全加密的双向通信。部分 SDR 是进口的，但空军已转向从国内采购 SDR。作为 2015 年开始并延续到 2025 年的路线图的一部分，空军鼓励发展本土国内产业。它一直在寻求各种技术，特别是网络技术，但并不局限于此，以帮助改善整个作战空间的飞机通信和网络。26 空军一直在寻求技术，尤其是网络技术，以帮助改善整个作战空间的飞机通信和网络。根据路线图，通信需求是为了满足军种对带宽的巨大需求，并产生涵盖语音数据、图像和视频传输的高数据率。作为路线图的一部分，空军计划建立一个具有强大加密和解密能力的高安全性网络。现任空军司令 V.R. Chaudhri 在 2022 年指出，空军正在与 DRDO、学术界和工业界合作，开发网络和人工智能领域的利基能力。
c. 陆军
陆军虽然落后于其他两个军种，但在整合网络技术和发展网络战能力方面采取了各种举措。信号部队（CoS）和信息系统总局（DGIS）构成了陆军网络能力的体制基础。它们负责为网络中心战（NCW）和任何其他相关军事任务和行动提供战术和作战层面的资源。虽然网络中心战（NCW）是两个机构的重叠职能，但指挥中心主要负责基础和高级培训（见表 2）。指挥中心和信息情报总局还确保军队不同指挥中心之间的连接。军事电信工程学院（MCTE）通过最先进的网络靶场和网络实验室开展网络战培训。
陆军一些与网络有关的通信和信息系统正在进行整合。在最高层，陆军军种总部和军种指挥总部正在或已经实现数字化连接。正在整合的上层指挥中心包括战术通信系统（TCS）、指挥信息与决策支持系统（CIDSS）、战场监视系统（BSS）和战斗管理系统（BMS）。在经过广泛的用户试用后，指挥信息与决策支持系统于 2011 年首次投入使用。有 58 个节点连接着陆军的整个网络系统，包括应用软件、原动机、必要的硬件和掩体。然而，在战术和作战层面，基于网络或数字化的连接仍是一个尚未实现的目标。
由于国防生产委员会（DPB）对网络连接和应用的 BMS 部分不再感兴趣，该部分已于 2018 年终止。DPB 负责构思和开发适用于战争和军队任务的所有技术创新。BMS 的终止打乱了数字化作战部队倡导者的努力。陆军营级和战斗群级单位本应纳入 BMS 系统。32 陆军的营级和战斗群级单位本应整合到 BMS 系统中。然而，陆军领导层认为没有必要对 BMS 系统进行测试和实战，因为他们认为该系统过于昂贵。
据估计，BMS 的总成本为 300 亿印度卢比，截至本报告撰写之时，陆军尚未花费这笔费用。除了陆军认为高昂的费用外，BMS 还应该为每个士兵配备一台手持计算机，并将微型战术计算机集成到每个战斗群的总部、步兵战车（IFV）和作战坦克中。其目的是通过整合其他信息源，如地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），生成共同的作战画面。
在 BMS 的初始阶段，由于错过了 2012 年的最后期限，因此 BMS 的特点包括设备轻便、通过便携式卫星通信向排一级传输远程通信以及人体工程学。传感器集成是实现 BMS 的关键。BMS 的总体目标是建立从传感器到射手的紧密配合能力。从概念上讲，它还能执行一系列任务，包括营级和战斗群级的决策支持功能和作战态势感知。然而，BMS 还将每个士兵和作战平台连接起来，并通过 CIDSS 将营级和团级指挥官的最高层与战术指挥、控制、通信和信息（TAC3I）系统连接起来，提供一个共同的集中作战图景（见表 1）。TAC3I 过去和现在都可能承担整合陆军战术指挥系统的任务。BMS 连接着陆军从最低层到最高层的各个部门，允许移动和高数据传输速率。然而，陆军仍然受困于传统通信时代，即以语音为中心，而不是以数据为中心。如果 BMS 投入实战，它将大大改善高带宽、远距离通信。其网络将有利于自我配置和定制的快速部署，并将持续滚动覆盖和互操作性结合起来。BMS 实现后，将需要全点或网络拓扑结构。
陆军在通过云网络实现自动化方面取得了进展。与其他两个军种一样，陆军也在购买用于安全双向通信的 SDR，并已发出购买和实地部署 SDR 的招标书。然而，陆军集成 SDR 的尝试必须满足 "便携性 "的要求，并应充分小型化，以免影响步兵的机动性。
表 2：印度陆军的主要新兴技术培训和研发机构
2.2 人工智能
这三项服务仍处于使用人工智能的早期阶段。它们都存在一些同样的问题，这些问题阻碍了它们对网络技术的最佳利用。
a. 海军
海军已经有以半自动形式使用武器的历史。例如，自 2020 年以来，海军一直在使用无人机或无人驾驶飞行器（UAV），主要用于执行情报监视和侦察（ISR）任务。海军使用的是 "搜索者 II "无人机，目前尚未获得作战无人机。目前，海军在应用人工智能时需要考虑几个方面，包括战术数据链（TDL）系统、海域感知（MDA）和战斗管理系统（CMS）。TDL 对海军来说至关重要，因为海军正在努力成为一支蓝水部队，它也是 2015-2030 年印度海军本土化计划（INIP）的组成部分。
除了利用通信技术的巨大进步外，还必须对人工智能进行投资，以建立一个可靠的 TDL 系统，连接分散在海上的所有海军舰艇并实现互操作性。至少对海军而言，其意图是通过人工智能提高态势感知水平。海军意识到，融合传感器数据可提高海军作战环境的准确性。海军正在后勤、人力资源（HR）、船坞管理和培训等领域探索应用人工智能。目前，这些领域仍然是人员密集型的，而人工智能的应用将为这些领域带来更高的效率。印度海军 "瓦尔苏拉 "号（INS Valsura）试图通过咨询国际商业机器公司（IBM）、谷歌、Infosys 和塔塔咨询服务公司（TCS）等多家技术公司来充分利用人工智能。
海军还在为其新一代战舰整合使用自动化技术，如综合平台管理系统（IPMS）。IPMS 将用于海军新一代平台的推进、发电和配电、辅助设备、损害控制、转向和稳定的控制和监测。自动化 "智能 "不仅被植入中央处理器，还被植入海军舰艇的各种设备中。前海军军官承认，人工智能和机器学习（ML）不可能替代人类，但它们可以提高人员的绩效。人们对人工智能和 ML 的优缺点都有所认识。在培训和吸收人工智能与 ML 技术方面，海军正在努力在 INS Valsura 建立一个卓越中心（CoE），并于 2020 年在同一地点建立了一个人工智能与大数据分析实验室（BDA）。海军还成立了一个人工智能核心小组，负责监督人工智能计划及其是否遵守规定的时间表。
除了这些举措，海军还与贝尔实验室签署了一份谅解备忘录（MoU）。根据谅解备忘录的规定，海军和贝尔实验室将成立一个技术孵化论坛（TIF），以开发人工智能、量子计算和机器人等新兴技术。国防部（MoD）指出，该论坛的任务覆盖面更广： "TIF的广泛章程包括武器和传感器、信息技术以及人工智能和机器学习、量子计算、自主平台/机器人、图像处理和认知无线电等新兴技术领域的技术开发"。
这项合作是在莫迪政府的旗舰项目 "Atma Nirbhar "倡议下进行的，该倡议旨在促进本土私营企业、初创企业和学术界之间的合作。因此，印度政府决定放弃以 30 亿美元的价格从美国制造商通用原子公司（General Atomics）购买 30 架 "捕食者"（Predator）无人机（属于 LAWS），转而在国内开发这种能力。印度和美国仍有可能恢复购买 30 架 "捕食者 "无人机的交易，印度三军各获得 10 架。此外，印度还在开发人工智能，以提高本土航空母舰（IAC）战斗管理系统（CMS）的性能，该系统有助于探测和应对威胁。它将大大改善 IAC 的传感器到射击环路。
b. 陆军
陆军在接受人工智能方面相对滞后。在内部，陆军成立了陆军技术委员会（ATB），以前隶属陆军训练司令部（ARTRAC），现在隶属于新德里陆军总部的远景规划局（PP）。陆军技术委员会与印度理工学院（IIT）、印度科学院（IISc）以及其他一些研发机构保持着密切的合作关系，以引进包括人工智能在内的新技术，满足陆军的需求。陆军军事电信工程学院（MCTE）在中央邦的 Mhow 建立了人工智能卓越中心（CoE）。陆军正在采取具体措施应用人工智能。最近退休的陆军参谋长（COAS）M.M. Naravane 指出，陆军开发和应用人工智能的主要领域如下：态势感知；传感器融合；更快的决策；以及自主武器系统。他强调，如果要有效利用人工智能，就必须重新定位并改变陆军的作战理论、组织和结构。
表 3：DRDO 为印度军队开发的人工智能系统
2.3 量子技术
印度武装部队投资和应用最少的领域是量子技术。这并不奇怪，因为即使在技术最先进的邦，量子技术在战争中的应用也才刚刚兴起。印度政府在 2020-21 年的国家预算中，首次为量子技术的研发拨款 8000 亿印度卢比，为期五年。投资和应用领域包括 71 投资和应用领域包括："量子计算机和计算、量子通信、量子密钥分发、加密、密码分析、量子设备、量子传感、量子材料、量子时钟"。根据印度政府的量子技术任务，这项研发投资所产生的部分附带利益有可能会帮助军队。军方受益的具体领域包括：网络安全、量子传感和航空航天工程。DRDO 已经与位于德里的印度理工学院（IIT）合作进行了量子密钥分发（QKD）链路的演示，利用商业光纤线路覆盖了北方邦（UP）Prayagraj 和 Vindhyachal 之间 100 公里的范围。
正如 2022 年 2 月的测试所证明的那样，QKD 是当今最安全可靠的数据和代码免于解密的方法，其中包括安全的军用级通信。这与可被窃听者截获的传统通信模式不同。量子加密涉及预先确定的符号或比特，只有两个获得授权的通信者知道并在通信中使用这些符号或比特；如果被窃听者截获，通信者可以知道有多少信息被泄露。如果通信被截获，可以检测到并更改代码。如果要保持通过数字或网络媒体发送的信息的完整性和保密性，作为密码学关键要素的 QKD 就变得非常重要。
a. 海军
海军正在内部研发量子传感器。量子传感器对于探测潜艇至关重要，而海军显然热衷于确保潜艇的安全。目前，公共和私营部门都在努力开发这一利基技术。
b. 空军
空军认识到量子技术的重要性。正如前空军参谋长（CAS）Bhadauria 在 2020 年指出的那样： "大数据分析、人工智能和量子计算等技术有可能在不久的将来被视为战略作战空间的推动者和破坏者"。然而，没有证据表明该军种正在这方面采取任何举措。
c. 陆军
陆军正在这些领域开展研究。在新德里国家安全委员会秘书处（NSCS）的支持下，陆军在 MCTE 所在的 Mhow 建立了一个量子实验室。该实验室将重点研究量子密钥分发、量子通信、量子计算和后量子密码学。83 将网络、人工智能和量子技术相关的研发放在同一地点，以 MCTE 的形式在一个组织中孵化，这与海军 WESEE 的努力不谋而合，WESEE 是海军执行海军任务的主要技术开发商。
随着时间的推移，印度军队是否会利用量子技术并为特定任务量身定制，我们拭目以待。在撰写本文时，印度军队的三个军种还处于量子技术开发的初期阶段。鉴于量子技术的前景及其与网络安全的交叉性或适用性，未来很可能会像人工智能和网络技术一样进行大量重点投资。
3 监管框架的作用
3.1 网络安全与技术
2000 年通过并于 2008 年修订的《信息技术法》涉及网络干预。几年后，2012 年发布了《国家电子政策》，2013 年发布了《国家网络安全政策》（NCSP）。然而，直到几年前，除了成立印度计算机应急小组（CERT-IN）以及在邦一级和国防部队成立类似组织外，还没有为网络安全做出协调良好、重点突出的努力。2000 年《信息技术法》第 1(2)条和第 75 条规定，印度与信息技术有关的法律适用于印度境内外，只要原因和行动属于印度的领土管辖范围。2000 年《信息技术法》的重点是赋予网络商务权力和加强网络活动，涵盖网络犯罪的某些有限方面。该法缺乏制定武装部队和网络战争规则或条例的授权。
当务之急是提出一部《网络安全法》，涵盖与网络有关的犯罪、违法行为、取证和治安等不同方面，并对开展网络战争和在发生类似攻击时进行防御作出授权规定。网络安全法》应授权行政部门在发生网络战时采取适当行动，包括保护其先驱和前提信息技术基础设施免受攻击，发展威慑能力。针对印度对手开展进攻行动的能力也需要 "综合国家网络战略"。
2013 年发布的《国家网络安全政策》（NCSP）并未涵盖网络力量的创建和应用；印度武装部队的作用、组织、装备和训练，以执行网络行动和网络战争--这造成了国家安全方面的空白。新的网络安全政策/战略将超越 2013 年的迭代版本，其中可能包括一条更快的路线来实施网络战争的初步概念。国家安全委员会秘书处负责协调和监督网络安全问题，包括网络外交。国家安全委员会的国家网络安全协调员负责协调和协同网络安全工作。2019 年成立了国防网络局（DCyA），负责对武装部队进行网络安全和网络战方面的培训和装备。DCyA 的主要目的是满足印度武装部队在安全、进攻和防御任务方面的网络需求。然而，它并不是一个执行全国所有网络安全和战略相关职能的伞式组织。印度有多个机构执行与网络有关的任务、职能和使命（见表 4）。
表 4：印度的多元网络组织
维韦卡南达国际基金会（VIF）在 2019 年的一份分析报告中指出，有必要制定一项 "网络理论"，由民事当局和武装部队共同制定，以应对网络安全挑战，防止在其自身网络中进行间谍活动。武装部队必须拥有网络取证和调查网络犯罪的资源。这些资源可作为三军现有法律部门的补充资源。领导人必须熟悉 2000 年《信息技术法》（2008 年和 2011 年修订），并了解现有法规，如互联网名称与数字地址分配机构（ICANN）（互联网管理组织）制定的法规，以及《塔林手册》和联合国（UN）关于网络战争和网络干预的决议和审议。信息技术法》第 69 条授权政府官员对计算机资源中的任何信息进行拦截、监控和解密。2009 年 10 月 27 日公布了该条下的规则。这些规则没有规定与网络战争和防御或网络战争起诉有关的任何情况，因此需要进行修订。
在数据保护方面，任何政府都很难在发生窃取数据的网络攻击时，利用《宪法》第 352 条a 在网络领域采取军事行动。由于网络安全状况不佳，网络攻击频繁发生，而印度又是数据盗窃的多发地，因此现行宪法条款中没有任何具体规定允许采取应对措施。第 352 条既没有包括网络战争在内的具体条款，也没有包括政府援引《宪法》诉诸网络战争和实体战争的任何条款。
不执行第 352 条，启动所有适当措施，包括有限的网络战争和网络防御，而不诉诸宣布紧急状态，可能最符合国家利益。不过，在某个阶段，政府可能会考虑对任何网络攻击做出正式回应，无论是否使用第 352 条。在网络战争或网络攻击爆发引发紧急状态的情况下，可以援引《印度宪法》第 51A 条，并在 c 节中明确要求 "维护和保护印度的主权、统一和完整 "和 d 条 "保卫国家并在需要时为国家服务 "的规定，招募技术人员并提高国家的网络能力，以保护印度的网络主权。
第 51A 条说： 拟议的《网络安全法》有助于推动印度签署《网络犯罪公约》或《布达佩斯公约》，在国际层面遏制网络犯罪。布达佩斯公约》制定于 2001 年，旨在打击网络犯罪。一些国家，如南非和厄瓜多尔，已经调整了其国内法律，使之符合《布达佩斯公约》的标准和要求，而其他国家则反对这样做，如印度。要求印度签署《布达佩斯公约》的压力已经很大，但印度一直拒绝签署。在国际层面上，印度最多同意由联合国牵头打击网络犯罪。
这就涉及到网络武器的开发问题，时任国家网络安全协调员（NCSC）的拉杰什-潘特（Rajesh Pant）中将明确排除了出口和进口网络武器的可能性。他提请注意印度与联合国 "在国际安全背景下促进网络空间负责任国家行为政府专家组（UNGGE）"达成的协议，其中规定了网络武器进出口的规范。"软件 "在印度外贸总局管理的《特殊化学品、生物体、材料、设备和技术（SCOMET）军火清单》第 6 类第 6A021B 条中定义和管理如下： (1) 专门设计用于军事用途和专门设计用于军事武器系统建模、模拟或评估的 "软件"； (2) 专门设计用于军事用途和专门设计用于军事行动场景建模或模拟的 "软件"； (3) 用于确定常规武器、核武器、化学武器或生物武器效果的 "软件"； (4) 专门设计用于军事用途和专门设计用于指挥、通信、控制、计算机和情报（C4I）应用的 "软件"。
然而，尽管 2015 年制定了网络空间良好和负责任行为规范的子集，但UNGGE却陷入困境，因为俄罗斯等在 2017 年退出，实际上搁置了它们早先达成的协议。即使印度不出口或进口网络武器，也没有任何规定禁止该国发展网络武器。因此，政府也有必要保留保护可能参与使用网络武器的网络人员或部队的权力，而无需向公共领域的任何人做出任何解释。有必要加强 1973 年《刑事诉讼法》第 197 条，该条规定，除非事先征得政府同意，否则不得指控政府雇员在以官方身份履行保护印度联邦的职责时犯罪。
3.2 人工智能
目前还没有专门针对人工智能、大数据 (BD) 和 ML 的法律。印度也没有关于 "人工智能 "的法律定义。2018 年，政府发布了两份人工智能路线图--即由工商部组建的人工智能特别工作组发布的《人工智能特别工作组报告》和 Niti Aayog 发布的《国家人工智能战略》。根据《2022 年全球法律洞察（GLI）报告》，政府的首要任务是促进人工智能及其在医疗保健、电子商务和国防等各个领域的应用。然而，正如互联网与社会中心（CIS）所指出的那样，Niti Aayog 关于人工智能的报告：在发布之前缺乏对其建议的充分公开审查，在不了解人工智能应用如何在各行各业发挥作用以及它们在多大程度上影响各行各业的情况下提出了建议。
尽管 Niti Aayog 报告强调了人工智能对公共政策的重要性，但报告并未涉及印度特有的社会和部门挑战。此外，考虑到印度现有的大数据量，市场竞争会受到严重影响。亚马逊和 Flipkart 等电子商务领域的大公司很可能会垄断该行业，因为它们可以非同一般地了解消费者的偏好，而且开发复杂的自学计算机算法的成本很高。印度竞争委员会（CCI）并不阻止竞争者之间应用人工智能复制垄断，竞争者可以通过合谋提高或降低产量并决定市场价格，从而抬高集体利润。印度法律并不认为人工智能的应用会助长竞争者之间的串通，成为市场优势和垄断的来源。目前，印度尚无法律规范人工智能在民用和商业领域的应用，更不用说针对印度国防军的法律了。
沙希-谢卡尔-文帕蒂（Shashi Shekhar Vempati）在其 2016 年关于印度人工智能革命的论文中认为，印度必须将机器智能视为其国家安全战略的关键要素。例如，美国和日本将人工智能视为双边关系的重要组成部分。美国和印度最近达成的 "关键与新兴技术倡议"（iCET）是朝着在人工智能领域建立双边合作的方向迈出的重要一步。然而，印度和美国在大数据和数据保护方面存在相当大的分歧。至少从 2019 年起，《个人数据保护法案》（PDPB）将提交人民院（议会下院）审议，该法案旨在解决 "个人数据和敏感数据的所有方面 "问题，以及这些数据是否应留在印度境内以及哪些数据可存储在其他地方的问题。即使数据确实流出了印度，该法案也将考虑出口数据的副本是否应保留在印度境内。
除立法外，印度政府还必须制定一项国家战略，把握可能产生长期战略影响的新兴技术趋势。印度必须认真评估国防高级研究计划局（DARPA）与私营部门和学术界合作开展国防研究的模式，以创造规模足够大的军民两用技术，从而开发民用技术应用。具体而言，需要对国防高级研究计划局（DARPA）的网络大挑战模式进行研究，以成功激励学术界和私营部门。随着人脸识别、无人机监控（UAS）和自动驾驶汽车等人工智能技术的出现，印度的监控法律需要重新审视--这些技术为各邦提供了新的监控途径，并对言论自由和集会权等公民权利产生影响。各部门的保护措施可以补充和扩大国家隐私立法中所表达和规定的基本保护措施。
互联网与社会中心（CIS）在评论国家工业技术研究院（NITI Aayog）的文件《国家人工智能战略》时指出，印度目前的知识产权（IP）制度并没有为人工智能的研究和应用提供足够的激励。专利法》第 3(k)条允许算法免于申请专利，而《计算机相关发明（CRI）指南》也引发了争议，因为在没有硬件组件的情况下，只有软件可以申请专利。NITI Aayog 的文件对是否应允许算法专利，以及如果允许，允许到什么程度等实质性问题保持沉默。
还需要在《CRI 指南》或《专利法》中对人工智能算法和非人工智能算法进行标准化区分。印度政府必须优先发展激励和鼓励人工智能创新的知识产权框架。印度的版权法与为阅读、观看和聆听人类创造性工作而创建或训练的人工智能系统相抵触。事实上，与《2000 年信息技术法》第 66 条一并解读的第 43 (a) 条将使复制创意作品的现有人工智能算法承担侵权责任。
4 其他国家的经验教训
4.1 中国
中国正在关注人工智能在军事领域的研发和应用。这得益于《国家安全法》（2015 年）和《国家情报法》（2017 年）等法律，以及《新一代人工智能发展规划》等举措，并推动军民融合，使中国所有参与人工智能开发的国家和私营部门实体同步发展。过去，中国主要通过所谓的 "长城防火墙 "来控制国内的互联网接入。自 2015 年 7 月以来，中国政府实施并起草了一系列关于互联网控制和国家获取私人数据的法律。网络安全法》第 37 条要求关键领域的网络运营商将其积累或生产的数据存储在国内。
此外，该法还要求在中国境内积累的商业信息和中国公民的数据必须存储在国内服务器上，未经许可不得传输到国外。该法还禁止出口任何可能造成国家安全威胁或损害公共利益的经济、技术或科学数据。中国网络空间管理局（CAC）于 2016 年 12 月发布了首个《国家网络安全战略》，重申了中国在网络空间发展和安全方面的立场和建议，为中国的网络安全工作提供了指导。该战略旨在将中国建设成为网络强国，同时促进网络空间安全、开放、有序，维护国家主权。该战略认为，网络安全是 "国家主权的新领地"，是行使和系统管理网络控制权的基础。
4.2 俄罗斯
俄罗斯对量子计算进行了投资，主要是在俄罗斯量子中心，但其投入的资源远不及美国等其他国家。这在一定程度上与 20 世纪 90 年代以来俄罗斯科研能力的整体下降有关。据了解，弗拉基米尔-普京总统增加的研发支出仅占俄罗斯国内生产总值（GDP）的1%，2018年用于基本科学研发的拨款为1870亿兰特（约合30亿美元）。
量子信息科学领域的最新全球突破并非俄罗斯研究人员的成果。美国担心的是与中国的 "量子差距 "越来越大，而不是来自俄罗斯。俄罗斯总统就本国人工智能的发展发布了一项法令。该国家战略为增强该国的人工智能专业知识、教育计划、数据集、基础设施和法律监管体系制定了五年和十年基准。有证据表明，俄罗斯将继续推进其 2008 年国防现代化议程，要求到 2025 年实现全国 30% 军事装备的机器人化。莫斯科于 2019 年 12 月宣布，计划在五年内投资 7.9 亿美元用于量子研究，俄罗斯量子技术路线图就体现了这一点。并非所有这些举措都与军事有关，关于俄罗斯如何将这些技术应用于军事的公开信息也很少。正在进行的俄乌战争可能会阻碍、束缚或至少推迟量子技术在民用和军用领域的投资和应用。
4.3 巴西
2018 年首个国家网络安全战略》（又称 "E-Ciber"）是巴西首次系统性地尝试制定涵盖不同部门和整个巴西社会的网络安全整体观点。该战略试图建立一种网络安全文化，明确传达政府在未来几年的作用和号召力。国家网络安全法》很可能随后出台。巴西政府将网络安全视为信息和通信安全的一部分，其中包括网络防御、实体安全和组织数据安全等概念。
2005 年的《国防政策》首次提到网络空间是国家安全的一个战略领域，2008 年的《国防战略》将其具体化。在随后的十年中，网络安全和国防的军事化进程由此开始。从那时起，国防部（MoD）的年度预算中就拨出了大笔资金，用于建立网络防御军事系统，包括但不限于网络防御中心（CDCiber）和巴西网络防御司令部（ComDCiber）。例如，2014 年《网络防御军事理论》将 "网络防御定义为保护国家信息系统、为国家情报目的收集数据以及破坏对手信息系统的一系列进攻性、防御性和探索性行动"。将内容监管与网络安全混为一谈，有可能导致 "GSI（网络安全）、武装部队（网络防御）和联邦警察（网络犯罪）的角色和职责 "更加混乱。尽管三者应继续确保在事件响应中更好地协调，但更大的混乱不仅会加剧 E-Ciber 所强调的三个裂痕，而且在制定《国家网络安全法》的背景下也会被证明是有风险的。
巴西推出了一项新的人工智能战略，旨在平衡新兴技术的道德应用，同时促进该领域的研究和创新。经过 2019 年 12 月至 2020 年 3 月期间的公众审议和参与，该战略制定了六个目标： "制定指导负责任地使用人工智能的道德原则；消除创新障碍；改善政府、私营部门和研究人员之间的合作；发展人工智能技能；促进技术投资；推动巴西科技走向海外"。
5 结论
印度武装部队正准备将新兴技术纳入各军种。然而，海军面临着一些挑战，特别是缺乏足够的人工智能方面的人才，无法可靠地确定应用领域。海军仍然缺乏数据科学人才和技能，其他两个军种也同样如此。各军种都缺乏训练有素的人员来开展攻防网络行动。随着海军与 Indraprastha 技术学院等文职机构签署谅解备忘录，并开设了数据科学硕士课程，这一缺口正逐步得到弥补。然而，适用于海军需求的人工智能相关举措必须从海军内部产生，而不是从外部专业人士那里获得。海军目前正在解决其中的部分问题。
就陆军而言，尽管印度理工学院（IIT）和印度科学院（IISc）等印度技术机构的学术界对国防相关研究表示出极大的兴趣和热情，但他们在孵化基于人工智能的研究方面收效甚微。不过，陆军在 MCTE 下对人工智能、网络和量子技术综合研发的孵化有望取得成果。陆军信号兵团（CoS）通常被认为是计算机科学专业知识的主要宝库，由于它与人工智能领域密切相关，一些人认为，信号兵团必须成为开展人工智能相关研究的牵头实体。其他组织，如陆军信息系统总局（DGIS）有一大批非专业军官，他们被派往信息系统总局工作，任期有限，几乎没有专业知识。印度三军的所有内部研发中心，如空军的软件开发研究所（SDI）、海军位于 INS Valsura 的 CoE 或陆军的人工智能中心（CAI）或位于 Mhow 的 MCTE 的量子实验室。
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