导读
近年来，随着大数据、深度学习和传感技术的突破，人工智能（AI）正在深刻改变全球军备竞赛。美国、中国、俄罗斯、英国、法国、以色列、印度、澳大利亚等国纷纷制定国防AI战略，加大研发投入并加快部署。美国通过联合人工智能中心（JAIC）、首席数字与AI官（CDAO）等机构整合资源，推行“Replicator”等项目，计划在2025年前部署成千上万可牺牲的自主武器系统。
中国在“军民融合”驱动下强化“智能化”军队建设，据公开合同数据估算，PLA 2020年在AI相关系统上投入约16亿美元，主要用于情报分析、自动导航及信息战。俄罗斯聚焦水下自主作战和电子战能力建设，已部署多款AI辅助武器，并着力构建类似美国JADC2的自动化指挥网络。英国、法国等欧美国家纷纷发布国防AI战略，英国提出将国防部转型为“AI就绪”组织，法国2019年发布国防部AI白皮书明确研发路线。
以色列建立AI与自治技术管理局，整合产业与军队资源，在反恐战场上率先实战应用AI目标识别。印度、澳大利亚等国虽然起步较晚，但已成立国防AI委员会，启动试验项目并加入国际合作。报告认为，国防AI关键技术（感知系统、决策与指挥控制、自主武器、网络电子战、情报分析、仿真训练等）竞争激烈，将极大影响军队作战模式，甚至重塑战略均势。
同时，AI武器也带来伦理、法律与安全风险，需要加强规范与对抗技术发展。最后，报告根据当前技术态势和政策环境，提出未来发展趋势预测与相应政策建议，以期为决策者提供参考。
全球主要国家国防AI研发与部署现状
美国
美国方面，国防部自2018年起频繁发布AI战略与政策，并相继成立了联合人工智能中心（JAIC）、首席数字与AI官办公室（2022年生效）等专责机构。美国强调“AI赋能指挥决策”和“可牺牲自主系统”的发展方向。2023年8月，国防副部长凯瑟琳·希克斯提出“Replicator”计划，旨在18–24个月内部署数千套小型可牺牲自动化武器系统。
在实战应用上，美军在全球部署多种自主平台：如用于维护海上航道的无人舰队、2017年起通过“Project Maven”利用AI进行图像识别分析；2023年10月，美海军无人作战艇在波斯湾首次自主导弹打击靶标，无需人为实时指挥。目前美军约有800多个活跃的AI项目，涵盖情报分析、后勤维护、电子战等领域。
美国在感知（卫星遥感、巡航导弹传感融合）、决策（JADC2一体化指挥网）、自主武器（“死神”MQ-9等无人机、多域无人舰艇）等方面居于领先地位。
俄罗斯
俄罗斯方面，据美国军事杂志报道，俄军在AI研发上投入大量资源，已识别150余种AI装备。重点领域为无人作战平台（水面、空中、陆地）和电子战、情报分析等。俄军建设了新型指挥系统（类比美军JADC2），如2019年里海舰队演习首次应用自动化指挥控制系统。典型平台包括“猎人”(Skat)隐身无人机、海下“潜航者”(Poseidon)核动力UUV以及“铀”系列无人地面载具等。
同时，俄国防部成立类似DARPA的高新研发机构，加速AI项目立项。不过分析认为俄罗斯在基础AI研究和民用技术融合方面相对薄弱，多依赖国企与高校研发。总之，俄罗斯着力将AI应用于水下作战、导弹与侦察技术，但整体水平仍主要集中在局部能力增强。
英国
英国在2023年发布的《国防人工智能战略》中明确，将把国防部转型为“AI就绪”组织，借助AI实现决策优势。策略文件设立四大目标：组织变革、迅速部署AI、加强产业合作、塑造国际规则。英国强调与工业和国际合作，如与欧盟、美国等盟友共同研究可信自治系统。军用方面，英国已开展“Taranis”无人战斗机和“MAM-L”自杀式无人机等项目试验，英国首相防卫顾问称要将AI应用于军队训练、情报搜集与武器系统。
总体而言，英国国防AI处于积极探索和试验阶段，追求借助AI提升现有作战效率和指挥协同。
法国
法国国防部2019年发布AI报告《国防部门的人工智能》，确定了“伦理框架、数据基础、研发路线、治理与创新”等重点。法国重视在情报分析和指挥决策中采用AI，如国防部投资利用AI辅助战场图像处理和海上监视。法国军工企业（达索、空客防务）也参与欧洲无人战机和导弹系统中AI算法研发。截至目前，法国尚未大规模部署自主武器，但在无人侦察机、舰艇自动驾驶和电子战等领域保持跟进。
以色列
以色列长期处于中东冲突前线，率先实战验证AI技术。2025年1月，以色列国防部成立“AI与自治技术管理局”，整合军工、学术界资源，推动AI在各军种的应用。观察人士指出，以色列的AI整合度全球领先。以色列军队在最近的反恐行动中使用AI系统进行目标定位，如在2021年和2023年的战役中利用AI快速识别和打击目标。
军工企业推出了多种自主武器平台：如“Harpy/Harop”反雷达自杀式无人机、“守护者”(Guardian)反无人机炮塔，以及由Elbit开发的自杀式突击无人机LANIUS（属试验性）等。总体而言，以色列借助民用科技优势，着力将AI应用于情报侦察和小型无人兵器，是全球少数具备实战AI应用能力的国家之一。
印度
印度于2019年成立国防AI理事会和国防AI项目署，并预留每年约12亿美元预算用于AI项目。2021年印防长举办首届“国防AI”展览，展示约75项AI技术。印度陆军正在开发无人驾驶地面车辆、情报分析AI工具和预测维护系统，同时借鉴美以联盟经验加强AI培训。尽管目前印度军方在AI装备方面仍处起步阶段，但已明确将其作为国防现代化战略重点，加速与国内外科研机构合作。
澳大利亚
澳大利亚国防部强调“负责任使用AI”，制定了《国防人工智能使用政策》框架。澳军规划了未来二十年六大AI相关采购项目（包括无人海军舰艇、陆军机器人和空军无人机等），并依赖与美国的联合研发，如“忠诚伙伴”(MQ-28A Loyal Wingman)无人机和合作研制水下无人系统。2021年澳防部发布《国防数据战略》，指出未来ADF将越来越依赖AI，必须建设支持AI的数据体系。
2020年发布的《机器人与自主系统概念》指出，AI应在“人控团队”中提升效率、增加兵力密度并带来决策优势。总体来看，澳大利亚采用“渐进演进”战略，将AI技术融入现有体系，侧重联盟合作与双用技术发展。
关键技术领域
感知技术
感知技术（包括多光谱传感、雷达、声纳等）是军用AI的前提。美国在空间侦察和无人机目标识别领域处于领先；中国强调卫星与海底传感器网络建设，俄罗对于用AI增强海底声呐和雷达也很重视。自动化感知为无人系统提供态势感知能力，是“信息-决策-执行”闭环的第一步。
决策与指挥控制
AI用于辅助C4ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察）系统，可实现“知己知彼”下的快速决策。美国提出JADC2概念，将海、陆、空、天、网各种传感器数据AI化融合；中国正在追赶相似的战场网络化指挥体系（PLA目标是缩短“感、判、决、动”响应时间）。英法等国也在各自一体化指挥系统中测试AI辅助规划工具。
自主武器系统
包括无人机编队、导弹系统、无人舰艇、机器人地面车辆等。各国均在研发不同级别自主度的武器：如可自发起攻击决策的“致命自主武器系统”（LAWS）和半自主武器。美国部署了如“死神”MQ-9无人机、陆军“NLOS-LS”自杀式无人系统等；中国展示了无人坦克、小型自杀地面车（“烈爪”系列）和正在研制中的潜艇发射水下无人潜航器；以色列的“哈尔匹”自动反辐射无人机已在实战中使用；英国、法国都在进行无人战机和无人舰船的概念验证。
总体上，无人自主火力是当前最激烈的竞争领域，但各国技术成熟度和实际部署程度差距很大。
网络与电子战
AI用于网络安全与电子战对抗。例如，AI可自动检测和响应网络攻击，或用于电子战中实时识别敌方雷达/通信信号并自适应干扰和反干扰。美军在波斯湾等地测试无人舰艇自主执行电子监视任务，中国则强调自动化的电子监测与反制措施。最新研究提到“认知电子战”，即AI系统能实时分析电磁环境并快速反制敌方干扰。
同时，各国担忧敌方对AI系统发动对抗攻击：如对传感数据进行对抗样本攻击，诱骗识别系统。
情报分析
AI在情报领域应用最早也最广泛，用于图像识别、信号分析、大数据挖掘等。美国“Project Maven”已用AI快速分析无人机影像；中国每年在情报分析与预测维护上花费数亿美元。印度和澳大利亚等国也积极采用AI处理侦察卫星和传感器数据。AI可以极大提高情报处理速度，但也依赖大量高质量数据。
仿真与训练
AI正在改变军事训练方式。AI可在模拟器中生成智能红军蓝军对手，提升训练真实度；AI还可分析训练数据，为教官提供反馈和改进建议。美国CAE、GA等公司已在虚拟训练平台中引入AI，对参训人员进行个性化指导。无人机飞行模拟、网络安全对抗演练等也广泛使用AI辅助评估。简而言之，AI使训练更高效、更具针对性。
典型作战运用案例
无人机群体攻击
在最新冲突中，美中俄等国验证了无人机编队协同作战概念。2023年，乌克兰战场上出现了大量侵入和反制无人机群的报道（美军已在演习中测试无人机群）。以色列在加沙战事中利用AI辅助系统加速目标识别和打击流程，提高了打击精度。未来，无人机集群可承担监视、目标标定、自主打击等任务，极大提高“点杀”效率。
自主水面/水下作战
美国“Sea Hunter”反潜无人舰艇等概念已试验自主航行并侦察水下潜艇。2023年美军首次测试无人艇自主导弹攻击。中国海军展示的JARI无人舰和仿生“海蜥蜴”无人艇表明 PLA 正探索无人舟艇支援两栖攻击和水面战。俄罗斯的“潜航者”核动力无人潜航器、美国的“海神”(Poseidon)同为大国竞赛焦点。此外，AI用于反潜战，例如自动化声呐目标识别。
指挥控制与态势认知
在多国联合演习中，AI辅助C2系统已开始进行测试。例如，美军在“联合全域”概念中使用AI工具优化火力编配，俄军曾在里海演习中试用自动化指挥网。AI还被应用于辅助战场决策模拟和战场态势可视化，加快指挥官决策速度。
网络与电子战对抗
2020年初COVID-19疫情期间，美中俄网络攻防就活跃使用AI工具。现役例子包括AI驱动的网络攻击检测系统和自动信号情报分析。2019年卡巴尔演习中，美军曾用AI分析敌方通信频谱并实时生成反制方案；俄罗斯也推出AI辅助雷达和干扰系统。
辅助智能传感器与装备维护
AI在舰载/机载雷达、卫星图像自动目标识别中的作用日益突出。同时，AI驱动的预测维护系统能够基于传感器数据预测战机、舰船等关键设备故障，已被美国海军和空军采用减少停机时间。
战术与战略影响
人工智能将在战场效率、决策速度和战争形态上带来革命性影响。战术层面，多国军事分析指出，AI可在海量信息中快速识敌、自动化编队攻击、实时调整战术，例如自动目标分配和弹药投放优化将成为常态。技术成熟将增强“无人”兵力在非对称作战中的作用（如反恐、反潜、航母护卫），同时提高常规大规模战场的火力覆盖和反应速度。
战略层面，AI缩短了决策时间窗口，使冲突升级抑制和外交调解更加困难。美国学者指出，中美俄等大国间若普遍部署高度自主武器系统，一旦发生误判事故可能导致快速失控的冲突升级。各国仍需评估AI在核、常规兵器运用中的稳定性和战略威慑影响。
伦理法律与国际规范
AI武器的开发和使用引发伦理与法律双重考量。国际人道法（IHL）对自动化武器的适用仍在讨论中。2019年，《联合国限制武器公约》（CCW）专家组通过11项指导原则，明确人道法应适用于所有自主武器，并必须保留人的决策或控制。大多数国家（包括中美俄以色列英法等）都公开承诺，作战时保留一定程度的“有意义人控”，以保持责任可追溯。
值得注意的是，尽管中国政府支持禁止“自主致命武器系统”的使用，但并不反对研发。2023年中美高层启动双边讨论，就是评估AI军用风险的一步。总体而言，尚无全球共识的法律条约，各国更多在原则层面交流意见。西方国家倡议严格限制人工决策脱手的“杀伤性自主系统”（LAWS）；中国、俄罗斯等则倾向于强调现有国际法并通过不完全禁止方式约束。
实际操作中，美英等国已建立内部AI伦理准则（如美军《AI道德使用原则》），以内部规则指导研发和部署。公开信息显示，各国仍存在巨大分歧：如在CCW会谈中，仍有少数国家主张不对系统进行任何限制。因此，国际社会当前主要关注确保自主系统符合区分性、相称性原则并保留人类“最终控制权”。
风险与对抗手段
军事AI系统面临多种风险：技术漏洞、对抗攻击、系统故障和滥用等。对抗机器学习攻击是重要风险之一：研究表明，通过在输入数据中添加微小扰动（“对抗样本”），可以欺骗AI视觉或识别系统导致错误判断。例如，敌方可为AI视觉传感器制造伪装图案，使友军无人车被误识为障碍；亦可投放诱饵干扰雷达信号，迷惑自动目标识别。
针对这些威胁，一般建议**保持“人控”或“人监控”**策略，当出现异常结果时由人类决策介入；同时，采用对抗训练（将已知攻击手法纳入训练集）来增强AI模型鲁棒性。
电子对抗手段也在演进。对抗AI传感器的手段包括红外或雷达隐形涂层、信号干扰和数据虚假注入。在无线电和网络空间，防守方可利用AI自动检测敌方窃听/干扰，从而优化反制计划。网络攻防方面，各国正投入AI用于自动化漏洞扫描与深度学习驱动的入侵检测。对付敌方AI系统，本质上也是对抗算法：可以通过“对抗干扰”手段（例如欺骗敌方无监督学习模型）来降低其效能。
报告强调，在高对抗环境下，强化指挥链和训练以让人员能迅速识别AI失误尤为重要。
技术对抗如“反AI武器”也受到关注。例如，美、以等国考虑开发能自动跟踪和击毁敌方无人机群的激光武器或拦截无人机。信息对抗上可使用干扰数据链路，使自主系统短时间失联。总的来说，稳定和可靠的AI系统需要综合验证与漏洞挖掘，对手也会加速研究“AI对抗AI”的新武器，各方须同时发展攻防平衡的策略。
未来趋势与政策建议
展望未来，军用AI技术将继续沿着算力更强、算法更成熟、应用更广的方向发展。技术趋势可能包括：深度学习与强化学习更紧密地融入自主武器；量子计算和5G/卫星互联网等技术与AI集成以加快决策；多智能体强化学习提升无人系统协同行动能力；以及融合大语言模型（LLM）的指挥决策支持。
大国竞赛下，技术扩散速度加快，中小国家也有机会通过购买成熟AI系统弥补军力缺口。AI伦理和国际规范领域可能出现动态调整：在经历乌克兰、巴以冲突等“实战演示”后，各国对无人机自主程度和打击规则将形成更成熟的战术教训，国际社会或推动形成更有约束力的多边协议（虽然短期内依然面临阻力）。
政策建议上，报告认为：首先，各国政府应加快制定完善的国防AI战略，明确研发重点和使用原则（坚持AI伦理和人权责任）。例如，建议借鉴英国和法国做法，成立跨部门AI协调机构，统筹军民力量。第二，应投入科研与人才培养，支持军民融合项目，争取在计算芯片、自主算法等核心领域实现突破，减少对外依赖（中国需增强先进芯片研发，美国亦须确保供应链韧性）。
第三，国际合作与规范建设不可忽视：大国之间应保持军事热线和危机沟通机制，以防AI武器误用导致冲突升级；同时，通过多边论坛推进AI武器透明度和信任措施。第四，各军种需开展AI训练与演习，加强官兵对AI系统的理解和驾驭能力，防范系统故障时的应对失误。最后，应加大对AI对抗技术的研究（如对抗ML防御、电子战对决AI），并在战术层面预留“AI反AI”作战单元。
综上所述，国防AI已成为未来战争重要的决定性因素，各国都在积极布局。只有全面、高度整合技术与组织、并注重伦理法律约束，才能在激烈竞争中占据有利地位，同时降低科技失控风险。
全球国防 AI 里程碑
2019 年
- 美国发布首部国防人工智能战略
- 法国国防部发布AI应用报告
2021 年
- 印度成立国防AI理事会与AI项目署
- 英国公布国防AI战略
2022 年
- 美国成立首席数字与AI官（CDAO）办公室
2023 年
- 英国更新《综合评估》并推进AI战略
- 美国启动“Replicator”项目
- 美军无人舰艇首次自主实弹攻击测试
2025 年
- 以色列设立国防部AI与自治技术管理局
典型国防 AI 系统与平台
| 系统／平台 | 功能描述 | 部署状态 | 来源 |
|---|---|---|---|
| MQ-28A “忠诚伙伴”(澳) | “翼人”协同作战无人机，可与有人战机配合作战 | 原型试验中 | — |
| JARI 多功能无人水面舰艇(中) | AI驱动的舰艇，可执行侦察与支援任务 | 概念验证 | — |
| “海蜥蜴”两栖无人艇(中) | 两栖无人作战平台，用于登陆和火力支援 | 原型展示 | — |
| 无人自主快艇 (美) | 含目标识别和武器发射能力 | 部署测试 | — |
| “Harpy”（以） | 反雷达巡航自杀式无人机 | 已服役 | 开源资料 |
| MQ-9 “死神” (美) | 长航时侦察/打击无人机 | 大量服役 | 开源资料 |
参考文献
- Kania, E. B., “AI Weapons in China’s Military Innovation”.
- 撕简丹, 等, “中国军事科技发展”.
- Cheney, G., et al., Algorithmic Warfare: Russia’s AI-Enabled Weapons.
- 英国国防部, Defence Artificial Intelligence Strategy (2023).
- Prater, B., “Israel’s New AI Initiative” (JNS 2025).
- Singh, B. R., “Implementing AI in the Indian Military” (Delhi Policy Group 2022).
- Langley, J., “Evolution Not Revolution: Defence AI in Australia” (2023).
- 法国国防部, L’intelligence artificielle au service de la défense (2019).
- CIGI, The United States Kick-Starts the Autonomous Weapons Era (2024).
- Arms Control Association, Geopolitics and Regulation of Autonomous Weapons (2025).
- Human Rights Watch, Stopping Killer Robots (2020).
- JAPCC, “Adversarial Machine Learning” (2022).
- Military Aerospace Electronics, “AI in Electronic Warfare” (2025).
- Breaking Defense, AI in the Loop: Simulation Training (2025).
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