【会员下载】智能化战争的新模式:速度、消耗和军事行动的转型

政治学前沿期刊《智能化战争的新模式：速度、消耗和军事行动的转型》发表于2026年5月29日。

本文分析了人工智能和自主系统塑造的新兴战争模式，尤其关注中国人民解放军的“智能化战争”概念。文章借鉴乌克兰、纳戈尔诺-卡拉巴赫和加沙冲突的实证研究，并通过比较中西方军事理论，提出了三个初步假设：由于精准性、可控性和可持续性的提升，战争可能成为更容易被运用的政策工具；战略优势可能取决于新兴领域的持续消耗能力，而非传统的重心；OODA循环可能既有下降也有加速，从而产生本文所谓的“集中化悖论”——战术分散化与战略集中化并存。这些假设尚需进一步验证，文章也明确承认，在分析快速发展的军事技术时，存在着显著的证据局限性。

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关键词：核武器将战争；人工智能；FPV无人机

这是蓝军开源情报的第 619 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

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一、引言

一些分析人士将智能战争描述为信息化战争发展的一个高级阶段，其根本特征是作战行动融入了人工智能和自主系统。然而，这究竟是一场真正的军事革命，还是渐进式的技术适应，仍然存在很大争议。本文通过系统地考察近期冲突的实证证据，并承认分析快速发展的军事技术所固有的重大不确定性，为这场辩论做出贡献。

到2024-2025年，分析这些发展的经验基础虽然仍不完善，但已变得越来越稳固。据报道，乌克兰在2024年国内生产了150万至170万架无人机，月交付量从约2万架增加到20万架。人工智能的集成似乎改变了战场效能：据报道，人工智能增强型第一人称视角无人机的打击准确率达到 70-80%，而传统系统的打击准确率仅为 10-20%，尽管这些数字存在很大的不确定性，应视为指示性数据而非精确数据。2024年12月，乌克兰军队在利普齐附近进行了可能是首次完全无人化的联合兵种作战行动，部署了 50 多辆无人地面车辆，并与空中 FPV 无人机协调作战。

图 1展示了将这三个命题置于智能化战争这一更广泛背景下的概念框架。每个命题都得到了近期冲突经验证据的支持，初步评估表明，命题一的支持有限，命题二的支持中等，命题三的支持中等到强。

图1 一个用于智能战争的综合分析框架。三种理论传统——各自提出不同的问题——共同驱动着三个经验命题。实线箭头表示每个命题的主要理论驱动因素。虚线段表示通过统一框架进行的横向整合。每个命题也以其他两个框架作为辅助视角。

二、理论框架和研究设计

2.1 运用现有理论框架

本研究运用了三个相互关联的理论体系。首先，它借鉴了军事革命理论。克雷皮内维奇，强调真正的军事革命不仅需要技术变革，还需要同步的理论创新和组织调整。本文提出的观点并非声称人工智能构成了一场已确定的军事革命；相反，它们指出了一些模式，这些模式最终是否具有革命性取决于军队在组织和理论上的调整。

该研究借鉴了指挥哲学和决策方面的学术成果，特别是约翰·博伊德的OODA循环框架。博伊德的洞见——决策周期完成速度快于对手的行动者能够获得竞争优势——为理解人工智能如何改变指挥关系提供了分析依据，尽管本研究质疑博伊德在人工智能出现之前的背景下构建的框架是否能够充分捕捉人机协作的复杂性。通信的改善反而加剧了“战争迷雾”，因为它使得微观管理成为可能——人工智能系统可能会加剧这种动态。

上述三个框架通常独立运用；在此，它们被整合为一个单一的解释结构。RMA理论提出了诊断性问题——人工智能的整合究竟是战争性质的革命性转变、演进式转变，还是仅仅是周期性的转变？攻防理论提出了结构性问题——人工智能如何改变进攻与防御的相对难易程度，从而影响危机稳定性？OODA循环提出了行为性问题——人工智能如何重塑交战双方内部及之间的决策周期？

在接下来的实证分析中，每个命题都对应到这三个框架中：命题一（战争作为并行工具）主要涉及攻防理论和武力运用的政治经济学；命题二（消耗能力）主要涉及RMA理论和组织适应性问题；命题三（OODA循环的下降和集中化悖论）主要涉及OODA框架，并探讨攻防对危机稳定性的影响。将这三个框架视为单一分析体系的各个方面，而不是视为平行的文献，可以更系统地应用于各种案例，并明确证实或否定的标准。

2.2 关键概念定义

鉴于该领域尚处于起步阶段且存在争议，本文为构建后续分析的四个关键概念提供了正式的操作定义。

2.2.1 情报

本文将情报定义为系统地收集、处理、利用和传播信息，以支持在不确定性下做出决策——包括分析成果、产生分析成果的过程以及维持分析成果和产生过程的制度机制。在混合战争和非对称战争中，情报发挥着尤为核心的作用，原因有三。

首先，当敌对双方与平民混杂在一起时——例如哈马斯在加沙，或叛乱分子在伊拉克和阿富汗——区分敌我双方的责任就从军事行动阶段转移到了情报阶段，使得目标情报的质量成为法律和道德行为的主要决定因素，其次，在非常规环境下，相关的信噪比很低，因此，人工智能赋能的多源情报（信号情报、图像情报、开源情报、人力情报）融合既成为作战的必要条件，也成为新的失效点。第三，在认知领域作战中，关于敌方信息环境的情报本身就成为一种可武器化的资产。因此，下文提出的观点应被理解为人工智能如何重塑情报-决策-行动链，而不仅仅是重塑行动链本身。

图 2展示了消费能力的四个维度及其向战略优势的趋同，并以乌克兰和中国的经验案例来说明每个维度在实践中的应用。

图 2智能战争中消费能力的四个维度。

三、历史视角：人工智能在军事领域的应用，2014-2025 年

要理解当前的发展趋势，需要将其置于人工智能军事应用的更广泛发展轨迹中进行考察。本文对人工智能军事融合模式进行了历史回顾，并指出了四个不同的发展阶段。

图 3描绘了人工智能军事一体化在四个时期（2014-2025 年）的历史演变，展示了从战略阐述、理论发展和作战证据到当前加速和多样化的发展历程。

图 3人工智能军事一体化发展历程（2014-2026）。分为五个阶段，以2026年美以伊三国冲突作为首次实战压力测试。资料来源：拉斯卡，2021；卡尼亚，2021；Shaikh 和 Rumbaugh，2020；欧洲理事会，2022年；Bondar，2025；亚伯拉罕，2024；施密特，2024；联合国大会 A/RES/79/62，2024 年；Thomas，2025；ACLED，2026；Fox 和 Gady，2026；关键威胁项目，2026 年；英国议会，2026年。

3.1 第一阶段：战略制定（2014-2016 年）

主要大国开始制定将人工智能融入国防的明确战略。美国于2014年启动了国防创新计划，为第三次抵消战略的概念奠定了基础。。DeepMind 的 AlphaGo 在 2016 年击败世界冠军李世石的象征意义不仅限于游戏，它还表明了人工智能在复杂战略决策方面的能力，这引起了世界各地国防机构的关注。

3.2 第二阶段：教义发展（2017-2019 年）

中国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，明确将人工智能发展与国家安全目标联系起来。美国2018年的《国防战略》强调了人工智能，并成立了联合人工智能中心，旨在协调国防部的人工智能工作。俄罗斯虽然在人工智能发展方面落后于中国，但在此期间也阐述了其军事人工智能方面的雄心，尽管实际执行情况远落后于其言辞。

四、实证分析

古典战略思想长期以来一直在探讨军事力量与政治目标之间的关系。波森对军事理论的分析强调了组织利益如何影响部队的运用偏好，而比德尔表明，战术熟练程度往往比技术优势更重要。布罗迪认为，核武器将战争从一种取胜的手段转变为一种威慑手段——“我们军事机构的主要目的一直是赢得战争。从现在起，它的主要目的必须是避免战争。”弗里德曼扩展了这一分析，考察了核战略如何通过关于反击力量与反价值目标的理论辩论而演变。

谢林强制理论区分了蛮力（通过直接使用暴力来克服抵抗）和胁迫（通过威胁或有限的武力使用来影响对手的选择）。佩普对强制性空中力量的研究表明，战略轰炸很少能仅凭惩罚就实现政治目标，还需要直接削弱军事能力的拒止战略。这些基础性见解表明，人工智能对武力运用的影响不仅取决于技术能力，还取决于这些能力如何与政治目标和对手的反应相互作用。

图 4人工智能下的OODA循环：三种运行模式。相同的OODA框架；人与机器之间以及不同层级之间的权力分配不同。

五、结论

本文探讨了关于智能化战争中新兴模式的三个初步命题，发现这些命题得到了不同程度的经验支持，同时也承认现有证据存在重大局限性。

关于第一点（战争作为一种并行手段）：虽然有充分证据表明战争的精确度和成本结构发生了变化，但尚缺乏行为证据表明战争已成为一种更常规的政策工具。乌克兰冲突造成的巨大破坏——尽管人工智能已被整合，但仍造成数十万人伤亡——构成了重要的反证。评估：支持有限。

关于命题二（消费能力）：多个参与者的投资和生产规模模式证实了消费能力的战略重要性。然而，俄罗斯未能将工业优势转化为战场胜利，表明消费能力本身并不能决定战局——组织适应同样至关重要。评估：中等程度支持。

关于命题三（OODA循环加速和集中化悖论）：OODA循环加速和战术授权的证据相当充分。集中化悖论——即战术自主性需求与战略干预能力之间的结构性矛盾——获得了初步的实证支持，并为理解新兴的指挥挑战提供了一个潜在的宝贵框架。评估：中等至强支持。

分析表明，我们目前的理解还非常有限。在考察早期军事革命时，同时代的人常常误判技术变革究竟代表的是渐进式的适应还是真正的革命，并且经常对这些变革有利于哪一方得出错误的结论。类似的不确定性也体现在当前对人工智能赋能战争的评估中。本文所识别出的模式或许预示着根本性的变革，也可能被适应性反制措施和组织学习所取代，从而恢复原有的动态。只有时间、持续的实证观察和严谨的分析才能揭示哪种发展轨迹更为准确。

显而易见的是，世界各国的军事组织都在大力投资人工智能技术整合，因为他们认为这类技术将发挥决定性作用。无论这些评估最终是否正确，这些投资本身正在以影响未来数十年国际安全的方式重塑军事能力、理论和部队结构。理解这些发展——同时对分析的局限性保持应有的谦逊态度——是学术界和政策制定者迫切需要完成的任务。

《智能化战争的新模式：速度、消耗和军事行动的转型》

【目录】

摘要

一、引言

二、理论框架和研究设计

2.1 运用现有理论框架

2.2 关键概念定义

2.3 研究设计和案例选择

2.4 相互竞争的解释和替代假设

三、历史视角：人工智能在军事领域的应用，2014-2025 年

3.1 第一阶段：战略制定（2014-2016 年）

3.2 第二阶段：教义发展（2017-2019 年）

四、实证分析

4.1 方案一：从最后手段到平行工具

4.2 方案二：新兴领域的消费能力

4.3 方案三：OODA下降与中心化悖论

4.4 加沙案例：人工智能在城市反叛乱中的目标定位

4.5 2026年美国-以色列-伊朗冲突：饱和、成本交换和升级

五、 挑战、失败和局限性

5.1 技术脆性和失效模式

5.2 适应周期和应对措施发展

5.3 成本交换的复杂性

5.4 组织和教义上的障碍

六、对战略和政策的影响

6.1 危机稳定性和升级动态

6.2 军备控制和国际治理

6.3 政策权衡

七、 未来研究方向

7.1 纵向效果研究

7.2 组织比较分析

7.3 人工智能故障分析

7.4 人机协作动力学

7.5 平民伤害和国际人道法合规性

八、结论

获取资料目录：19118805880（微信同号）

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