美军对抗性后勤中的人工智能应用分析

传统战争中后勤一般待在后方，但在现代战争中，作战双方都已具备覆盖陆、海、空、天、网全域的远程精确打击能力，这意味着后勤节点、运输线、物资储备点，会大量暴露在火力威胁之下。2020年美军由此提出“对抗性后勤”(Contested Logistics)的概念，核心理念是：后勤保障本身就是战场，首要目标必须从“追求高效”转变为“确保有效”。对应要求后勤体系必须具备精准预判需求、动态优化资源、任务自主执行等能力。这三项能力的共同技术底座，正是以人工智能、机器学习、数字孪生为代表的智能化技术体系。

关键词：对抗性后勤、人工智能、预测性维护、供应链管理、

预测性后勤

【预测性维护与状态维护(PdM/CBM+)】

预测性维护(Predictive Maintenance，PdM)与基于状态的维护增强版(Condition-Based Maintenance Plus，CBM+)是美军在装备保障领域智能化投入最为密集、成效最为显著的方向。

美空军快速保障办公室(RSO)与美国C3 AI公司(C3.ai, Inc.)联合研发的预测分析和决策助手(PANDA)系统，是美军当前规模最大的企业级AI装备维护预测性工具。该系统已被指定为空军CBM+和预测性维护的记录系统，其核心功能是将后勤数据转化为可操作的预测性维修警报。PANDA系统具备跨多个职能和组织的数据采集、存储、分析与分发能力，输入美空军飞机传感器数据、历史维修记录和任务日志后，可利用机器学习算法识别异常模式，在部件实际失效前生成维修建议。

美国C3 AI公司PANDA系统飞机备用组件预测界面

美陆军正在推进的车辆物流与保障智能工具与分析系统(VITALS)是针对地面车辆平台的AI驱动预测性维护系统，由美国通用动力陆地系统公司(General Dynamics Land Systems)开发。VITALS通过收集与分析装甲车辆维护数据，建立包含93种不同训练场景的预测模型，可根据车辆驾驶方式推送个性化预警;车队管理模块能够吸收车辆数据，生成精准的部件和维修需求快照，并随数据积累持续优化预测精度。VITALS推动美国陆军从被动式或计划式维护向预测性维护全面转型，最终实现“按需维修”，提升战备完好率的同时优化稀缺人力资源配置。

VITALS车队管理模块

美国海军则通过企业远程监控(Enterprise Remote Monitoring，eRM)系统推动舰艇维护的智能化转型。该系统将综合状态评估系统(ICAS)与远程支持系统相结合，实现对舰艇关键系统的持续状态监控与故障预测。2025年美海军DDG-62“菲茨杰拉德”号驱逐舰，作为首艘配备AI系统监控的驱逐舰已投入使用。eRM v4版本进一步整合AI分析能力，可为舰载系统提供基于数据的维护决策支持。

美国海军CBM+ES系统示意图

美国海军陆战队正从传统的备件囤积模式向数据驱动的CBM+策略转型。海军陆战队后勤司令部与国防创新单元(DIU)合作，引入美国Uptake公司的AI分析平台，将原始传感器数据转化为实时、可执行的维护建议，成效体现在三个方面：减少非预期装备故障、优化维修排程以降低停机时间、改进维修备件分配以降低成本。此外，海军陆战队第39航空大队(MAG-39)与Tagup公司合作启动了AI驱动的航空后勤项目，聚焦提升飞机战备完好率;Tagup公司同时获得了陆战队战场医疗后勤的AI合同，将预测分析延伸至医疗物资保障领域。

美国Uptake公司Federal系统车辆风险监控界面

【供应链与库存优化】

在后勤保障的供应链与库存优化领域，美军通过人工智能技术实现从“以防万一”的囤积模式向“准时、精准”的需求驱动模式转型。

供应链管理方面，美国国防后勤局(DLA)作为美军后勤保障的核心机构，已开发部署多套AI驱动的风险评估与决策支持模型。其中，业务决策分析(BDA)供应商风险评估模型通过分析供应商行为模式、质量数据、定价异常和部件性能，自动化识别提供假冒、不合格或高价物品的高风险供应商。

在合同管理领域，DLA长期合同谈判分析(LNA)工具采用经验驱动的概率建模，通过高级模拟量化需求可变性带来的过度采购风险与大订单量的单位价格优惠之间的平衡关系，帮助机构做出最优价值采购决策;该工具还通过实时仪表盘支持供应商调整生产和库存策略以响应需求变化。

DLA还引入了Interos风险管理AI平台，用于绘制全球供应链图并识别脆弱节点，可提前预测假冒零件或不可靠供应商，为决策者提供供应链中断的早期预警。2025年11月，供应链AI公司Exiger也获得美国陆军数百万美元合同，向陆军物资司令部授权使用其1Exiger软件。该软件将在所有主要陆军维持类别中提供AI驱动的多层供应链风险评估与管理能力，覆盖从原材料到最终交付的全链条可见性。

美国大型咨询公司安永(EY)与美国政府曾合作构建了军事后勤供应链数字孪生模型。该模型基于实时数据、模拟、机器学习和推理进行预测分析与可视化，能够排查从技术硬件原材料到研发融资的全环节风险，实现复杂全球供应链的决策优化。基于数字孪生模型的AI分析运维与后勤数据，实现了提前3至7天、以75%至90%的准确率预测设备故障。

库存优化方面，美国国防高级研究计划局(DARPA)曾于2019年发起LogX美军后勤智能化项目，目标为：解决现有联合后勤体系信息滞后、缺乏预测与弹性能力的问题，研发实时后勤与供应链系统态势感知、未来状态预测及韧性评估的AI工具。LogX项目要求实现后勤信息的数字化、云端化快速共享，提供库存现状和未来态势预测能力，保障战时物资的动态供应。目前LogX已完成关键原型演示，正进入技术转移与实际部署准备阶段。

美国陆军装备司令部(AMC)开发的“Weapon System 360”工具可实时监测坦克、飞机、车辆等武器系统的健康状态，显示缺件情况并指引补给来源，为指挥官提供完整的武器装备物资供应链视图。同样由AMC开发的“ParaLine”软件支持扫码盘点、离线工作并与全球战斗支援系统(GCSS-Army)同步，可将库存处理时间缩短约50%。

【运输调度优化与预测性后勤】

运输调度优化与预测性后勤，是为了在对抗性环境中实现物资配送的动态规划与物资状态的实时透明。

运输调度优化方面，美国国防部国防创新单元(DIU)联合亚马逊云科技、C3 AI和谷歌公共部门推进的空中物流优化(ALO)项目，目标是利用AI优化军事空运调度模式。各参与方的独立解决方案均取得了可量化的成效：C3 AI将数据收集到生成洞察的时间缩短92%，从3天降至约2小时，并帮助降低燃料消耗;谷歌公共部门为海军空中物流办公室(NALO)将调度流程从数周缩短至数小时，支持实时响应运营中断;亚马逊云科技开发的路线方案将所需飞机数量最多减少50%，任务运营成本节约12%，托盘交付费用降低10%。

美国陆军也在探索美国Govini公司的Ark人工智能应用套件应用于物流领域。Ark套件可利用实时数据、陆军条令和跟踪软件来监控弹药等物资，从而实现实时库存和物流态势感知，并且具备自动安排物资以“合适的数量和合适的类型”进行交付的能力。

美国Govini公司Ark套件在物流方面的应用

预测性后勤方面，美陆军使用的下一代指挥控制(NGC2)已经集成人工智能和机器学习技术，来过滤和验证海量数据，支撑精准预测和优化补给，后续有待在2026年夏季的“融合项目拱顶石6”(PC-C6)演习中规模化测试。

“码文”智能系统(Maven Smart System，MSS)是美国国防部部署最为广泛的人工智能系统之一，最初应用于无人机视频图像处理，现已扩展至后勤保障领域。2025年2月，在北卡罗莱纳州举行的空降作战演习中，第419采购支援旅借助MSS系统为第18空降军和第143远征保障司令部提供采购需求支持。据称MSS系统可为师和军级单位提供持续的可视化后勤保障通用作战图，覆盖接收、集结、后续调动与整合、战区开设、战区配送及战区保障的所有阶段，全面支持大规模作战行动。

近期，美国国防部采办与保障副部长办公室开展测试了全球评估与后勤分配指导助手(GALAGA)，该系统由美国CYPR AI公司与美空军联合开发通过快速建模与仿真，优化冲突时期的全球物资调配决策，并能通过跨军种任务推演精准识别联合部队的能力缺口。据称GALAGA能自主学习美军后勤与供应链数据，直接指导未来的国防采办与预算分配。

【趋势分析与若干认识】

数据整合先行，平台化部署成为前提。美军各后勤保障的智能化系统几乎无一例外地建立在统一数据平台之上，例如美国陆军最新投入使用的Vantage数据平台将全球战斗支援系统(GCSS-Army)、联合作战资金管理系统(GFEBS)等多源数据汇聚于单一信息源;DLA也推进数字互操作性升级各板块系统;美国空军PANDA依托企业级AI平台实现全机队数据贯通。

从被动响应到主动预判，预测性后勤成为核心理念。无论是装备领域的预测性维护，还是物资领域的需求预测，抑或供应链领域的风险预判，其共同逻辑均是将决策节点前移，实现从“保障等需求”到“保障领先于需求”的转变。

商业技术深度嵌入，政企协作模式固化。美国C3 AI公司服务于美国空军的预测分析和决策助手(PANDA)系统以及空中物流优化(ALO)项目;Uptake公司和Tagup公司分别嵌入陆战队CBM+方案;Exiger公司为美国陆军提供供应链AI软件;Interos公司为DLA提供全球供应链风险绘制平台。美军各军种的后勤AI系统已形成“少数核心商业伙伴+多军种复用的技术架构”的格局。

困难与挑战依然显著。首先是系统碎片化问题尚未根本解决，各军种系统的互操作性仍有待验证;而且数据可靠性不足，战时传感器数据可能因电子战干扰而缺失或失真;另外技术作战环境适配性不强，当前AI模型多基于和平时期数据训练，在大规模对抗条件下的表现未经充分检验;网络安全与伦理风险存疑，AI驱动的后勤系统一旦遭受敌方网络攻击或数据投毒，可能产生系统性保障瘫痪。(来源：北京蓝德信息科技有限公司)

主要参考资料：

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