【前沿洞察内参】生成式 AI 与具身智能融合:美军战场卫勤决策体系研究

本报告围绕生成式AI与具身智能在军事卫勤领域的技术耦合、应用落地及发展前景开展系统研究，以美军联合全域指挥控制（JADC2）框架为研究背景，系统梳理视觉语言模型、视觉语言动作模型、大模型边缘部署等关键支撑技术的核心原理与战场适配特性，深入解析美军GAIO、JWCC、TITAN等典型项目的建设路径、运行机制及实施成效，对比分析美国、日本、以色列等国家在无人卫勤领域的研发投入、技术路线与模式差异，科学研判当前技术应用过程中存在的瓶颈问题与潜在安全风险，并结合技术发展规律对2028年前技术成熟拐点、集群智能演进趋势及国际竞争格局进行精准预判。研究表明，多模态大模型的深度应用可有效提升卫勤装备的环境理解能力与自主决策水平，JADC2框架通过全域数据整合与协同调度，推动卫勤保障模式从烟囱式孤立运行向全域协同联动转型，使伤员救治响应效率实现从小时级向分钟级、秒级的跨越式提升；当前，大模型幻觉、对抗性攻击、可解释性不足等突出问题仍严重制约其实战化应用，边缘算力提升与轻量化模型研发是突破上述技术瓶颈、推动卫勤智能装备落地列装的关键方向。

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