集中兵力悖论：人工智能时代的兵力集结之道

兵力集中（Mass）原则历来是军事战略的基石。这一原则传统上被定义为在决定性节点集结战斗力以压制对手，其战略价值从拿破仑战争至今始终贯穿联合部队规划。然而，人工智能的进步正从根本上重塑现代战争中兵力聚合、运用与反制的模式。

当代兵力集中体现为跨域作战效能的聚合与目标导向的协同。这一过程依赖于合成海量信息以支持任务指挥，并在现代军事行动中生成作战节奏。

何为兵力集中？

美国陆军条令将战争中的兵力集中原则定义为"在最具优势的时空节点聚合战斗力以取得决定性战果"。现代兵力集中理论的根基可追溯至19世纪初对拿破仑战争的分析。克劳塞维茨在《战争论》"空间兵力集中"章节中，将力量集中视为决胜战役的定律式准则。若米尼则强调战争的根本原则在于将"战略级兵力组合"作用于"战区的决定性节点"。通过富勒在20世纪初构建战争科学的尝试，这些概念最终演化为现代战争的兵力集中原则。

现代军事理论中的兵力集中定义始终处于动态演进，且不局限于物理维度。该原则逐步发展为不仅包含部队规模，更涵盖火力投射强度——这一概念至今仍体现在模拟作战的兰彻斯特方程中。诸多战略家认识到影响部队战斗力生成的关键因素，涵盖士气、补给线直至基于能力与训练的诸兵种合成体系。即便在苏联军事学说中，"力量与手段的关联"也通过多维系数分析部队将潜在战力转化为实际聚合效能的能力。富勒的战争科学更强调从心理、伦理与物理维度综合考量军队时空兵力集结的关键作用。

兵力集中的本质在于透彻理解敌我力量与战场环境的互动关系，从而识别出时空维度最具优势的效能聚合目标。这些被选定的决定性节点，或使敌方力量处于险境，或保障己方战力安全。理想状态下，在决定性节点的力量集结将产生复合系统特有的非对称优势——整体效能超越局部之和，通过机动制造冲击波与错位效应实现战局突破。

人工智能与现代战争中的兵力集中

人工智能本质上是战争中的信息处理技术。通过数据采集与底层模式算法训练，军事组织理论上可获取决策优势——洞察敌我力量与地形交互形成决定性节点的转瞬战机。这种信息优势依托于计算基础设施的巨额投入（处理信息）与情报体系的完善（采集足够数据识别系统趋势与潜力）。前陆军参谋长詹姆斯·麦康维尔上将认为，AI可辅助士兵在海量信息中筛选出攻击敌方的"正确箭矢"。现任参谋长兰迪·乔治上将指出，该路径需扁平化网络架构以实现更数据中心化的任务指挥，并运用AI模拟战场场景以磨砺战术判断。

此类理念自1990年代《21世纪部队》纲领发布后持续演进，该文件倡导掌握"数字化战场"相关技术、先进电子战与改进型作战网络，实现对敌作战空间纵深的同步打击。陆军现行多域作战概念通过"聚合"理念将这一思想延伸至多域多维——多域多梯次能力协同作用于决定性节点。

现代兵力集中取决于信息优势与效能聚合的时空路径选择。信息成为战斗力生成的核心倍增器：对己方力量的深度认知与环境反馈的快速适应能力，可生成作战节奏并实现快于敌反应的决策优势。这一过程的关键在于创新人机协同模式，将人类判断优势与优化任务指挥的AI代理有机结合。

现代战争中的兵力集中生成

若无法获取信息优势，现代战争中的兵力集中将面临边际效益递减困境。以俄罗斯为例，其以透支经济与人口未来为代价仅换取数百米推进，且时空协同效能低下。俄军作战艺术未能实现现代兵力集中——跨域聚合与协同打击，导致战术退化为无协同反攻的人海消耗与远程导弹盲目打击。

人工智能为现代冲突中动能与非动能火力的集中提供强大赋能。AI与机器学习算法通过快速处理海量数据实现目标识别、追踪与推荐，消除人为瓶颈，赋予使用方决策优势。以色列运用"福音"与"薰衣草"系统自动化锁定哈马斯建筑与人员目标即为例证（尽管存在武装冲突法伦理争议），其展现的高作战节奏验证了该能力。目标识别速度的提升使以军将打击范围扩展至大量次级目标，但需保持人工复核机制以避免误判。

超越物理维度，AI可使部队在信息维度达成兵力集中。自然语言处理等技术赋予指挥官分析舆情态势、民众叙事反应的独特能力。合法运用时，该信息流可定制化生成认知塑造内容，或至少阻止对手计算宣传。信息洪流远超人类处理极限，必须借助AI融合传统信息战理念与认知战等新兴概念。

参考来源：mwi