战前窗口：美军AI规模化应用的“最后一英里”困局

美军正在大力推进人工智能的规模化应用，试图将技术优势转化为实际作战能力。

白宫要求军方“积极采用”人工智能，五角大楼则提出了建设“人工智能优先”作战力量的目标，标志着美军正将人工智能从辅助工具提升为核心战斗力要素。

在乌克兰和中东的战场上，人工智能赋能的指挥控制系统与低成本半自主无人机已经展现出改变战局形态的潜力。

例如，Palantir的Maven智能系统显著提升了美军对伊朗军事行动中的目标处理速度。然而，这些进展大多集中在情报分析、目标处理和后勤优化等特定环节，属于局部流程的提速，尚未带来战略性的成功，也未从根本上改变美军的整体作战方式。美军的人工智能应用，特别是实体自主系统的广泛部署，距离充分发挥其变革潜力仍有明显差距。

自主无人机作为军事人工智能应用的典型案例，揭示了技术从实验室走向战场面临的共同约束。这些约束不仅存在于单一装备类别，对于从战斗机到无人水面艇的各种平台都具有解释力。

由于自主无人系统属于最难推进的军事人工智能应用之一，国防部可以将其视为牵引整体转型进度的关键挑战，通过解决这一领域的共性难题，为更广泛的人工智能转型创造条件。

当前，美军人工智能的扩散面临着一系列相互关联的障碍。

图1 美军人工智能推广障碍在当前与全面战争情境下的变化｜来源：

在技术层面，自主系统要可靠运行，必须解决感知、推理与机载资源之间的艰难取舍，并在充满对抗和欺骗的真实战场环境中保持性能。战场环境不仅会随天气和地形变化，对手也会主动制造与训练数据不一致的情境来扰乱算法，这放大了系统可靠性缺口。

图2 波士顿基地信息系统安全人员检查服务器（2017年）｜来源：美

文化惯性和组织传统构成了更深层次的阻力。

数十年的军事优势形成了根深蒂固的规范，组织习惯于将新系统装入旧框架，并在选定路径后难以根据反馈及时调整。美国陆军在有人-无人协同领域长达二十年的停滞，生动展示了文化如何固化技术选择，即使早期试验取得了成功，后续发展仍可能逐渐服从于传统的有人航空主导模式，从而限制了组织创新。

官僚程序和采购制度是另一道关键门槛。

旨在加速自主系统交付的“复制者”倡议，其部分目标未能如期实现，暴露出预算安排、专业判断与项目责任分散等问题。尽管行政和立法部门持续推进采购改革，试图简化流程、集中权力，但若缺乏相应的人员专业能力和激励机制的同步支撑，组织图上的简化未必能自动转化为交付效率的提升。

图3 采购人员参加人工智能素养课程（2024年）｜来源：美空军

政治授权与利益协调决定了改革的持续性和资源分配。

对华竞争加剧与乌克兰战争提升了美国迅速采用新兴技术的政治意愿，相关立法也获得了跨党派支持。然而，财政拨款程序、旧系统退出涉及的选区就业、以及五角大楼与国会之间的信息互信，都可能影响政策协调和资源兑现。此外，来自企业员工、公共舆论与国际倡议的社会压力，也可能使技术供应商与军方的合作面临持续争议。

工业体系的供给能力是规模化应用的物质基础。

美国要支撑大规模消耗性无人机的生产，需要重建制造业基础、应对劳动力成本差异，并确保关键零部件供应链的安全。当前的资金扩张为产业提供了有利窗口，但制造能力与其他行业（如人工智能数据中心）对同一批产线的竞争，以及投资周期的波动，都给持续、足量的实物供给带来了不确定性。

可靠性验证与部队整合是技术转化为能力的最后考验。

测试与评估是确保系统安全、有效的必要环节，占用相当比例的时间和成本。

在生存压力下，乌克兰大幅压缩了审批周期，但其快速批准是以战时为限的制度安排。美军则需要在提速与确保可靠性之间找到平衡，尤其是在涉及致命武力的领域。系统交付部队后，能否与现有条令、训练、后勤和信任机制无缝衔接，决定了装备可得性能否转化为持续作战能力。

图4 Blue UAS挑战赛测试无人机能力（2024年）｜来源：DIU

最终，即使技术成熟，人类监督与决策流程仍将构成自主系统运行速度的最终约束。

交战规则、武力使用批准程序以及人类指挥官的责任，都会影响自主系统的实际部署节奏和任务执行频率。人工智能要推动军事体系发生实质性转型，必须使组织流程、责任承担方式与技术进步同步适应。

图5 战略司令部与太空司令部负责人出席参议院听证会（2024年）｜

全面战争的爆发可能会削弱多项制约，强化的政治意愿可能支持加大投入、简化审查，从而加快技术扩散。

然而，部分技术与产业问题无法一夜解决，系统整合的复杂性在高度紧迫的条件下仍会持续存在。等待战争爆发后再启动转型，可能错过关键的调整窗口。战前积累的组织能力、工业基础和人才队伍，其意义远高于临时拼凑的能力。

因此，兑现人工智能的军事潜力，关键在于持续推进协调的组织改革。

这包括将专业人才深入嵌入作战部队，投资于支撑大规模协同的基础设施，建立鼓励一线坦诚反馈并据此调整的机制，以及在测试评估和监督问责方面保持必要的审慎。改革需要识别不同约束的性质，对于保护安全、责任和效能的环节应予巩固，对于妨碍敏捷性的障碍则需集中资源予以突破。

那么，美军究竟需要构建何种人才体系，才能让人工智能专家像飞行员一样在作战部队中扎根？面对供应链的全球依赖，美国工业重建的真实速度与极限又在哪里？在“提速”成为政治共识的背景下，哪些至关重要的审慎环节必须被保留，才能避免技术冒进带来的灾难性风险？

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策划丨林原

文稿丨艾冉

排版丨张纾

责审丨蒲衡

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