【导读】

本研究报告深入解构Palantir Apollo平台作为”元星座”作战体系”软件供应链”与”操作系统”的完整机理、技术架构与实战化验证，系统建构DevSecOps（开发、安全、运营一体化）范式在军事领域的工程实践路径。

报告的核心论断是：进入算法战时代，作战优势不再仅仅取决于算法的先进性，更取决于算法从开发、测试到部署、更新的速度和可靠性——即”软件供应链的作战化”。传统军用软件”瀑布式”开发—部署模式（数年一版本、数月一部署）已无法适应智能化战争”小时级迭代、分钟级部署”的作战需求。谁掌握了”作战软件工厂”，谁就掌握了智能化战争的持续竞争力。

报告立足于2024—2026年最新实践，深度剖析：Palantir 2025年美陆军100亿美元10年企业协议整合75份原合同，Apollo作为其单一控制层管理跨云、本地、分类、边缘环境的持续交付；Palantir Federal Cloud Service Forward2026年2月发布，将IL5/IL6认证从云延伸到战术边缘，实现”授权一次、部署到处”；Apollo自主部署到”从悍马车后座到潜艇舰壳”的极端环境；Apollo每天编排数千次零停机升级、跨环境安全提升本体。

管道与应用；Palantir与Nvidia联合发布”主权AI操作系统”参考架构，整合Blackwell Ultra与Palantir完整软件栈支持本地、边缘、主权云部署；Anduril Menace-X作为DDIL环境下的远征C4；Legion Intelligence Centurion在Scarlet Dragon 26-01演习中断网运行、情报摘要生成从4小时压缩至5分钟。报告首次系统提出”作战软件工厂”的完整概念，涵盖需求牵引、快速开发、自动化测试、安全扫描、跨环境部署、持续监控、快速迭代七大环节。

本报告研究成果要点：其一，深度解构Apollo平台的技术架构，包括Apollo Hub、Apollo Spoke、Palantir Foundry/Gotham/AIP的协同工作模式、跨IL2到IL6等多密级环境的部署机制；其二，系统建构DevSecOps军事化的完整方法论。

涵盖容器化、编排、服务网格、CI/CD流水线、蓝绿部署、金丝雀发布等关键技术；其三，剖析在DDIL环境下部署的技术方案；其四，提出中国特色军用软件工厂的建构路径。研究成果对我军软件开发体系的现代化改造、作战应用商店的构建、算法战能力的体系化建设提供具体工程路线图。

本报告《Apollo平台驱动的作战软件持续交付：DevSecOps军事化的工程实践》为“蓝军研究所”的自研报告。需要报告请联系：19118805880（微信同号）。

关键词：Apollo平台；DevSecOps；持续集成/持续交付；软件定义作战；算法战；容器化；作战软件工厂

这是蓝军研究所第 004 期分享

作者 l 研究员010

来源 l 蓝军研究所（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

目录

第1章 算法战时代的软件工程范式革命

1.1 软件定义作战的时代到来

1.1.1 从”平台中心”到”软件中心”的转型

1.1.2 软件驱动的作战能力生成模式

1.1.3 装备硬件寿命内的软件迭代升级

1.1.4 2026年美陆军”软件为主、硬件为辅”的采办转向

1.2 传统军用软件工程的深层痛点

1.2.1 瀑布模型的时代局限

1.2.2 军工”软件烟囱”现象

1.2.3 采办周期与作战需求的错配

1.2.4 传统军工与硅谷的效率鸿沟

1.3 算法战对软件迭代速度的极限要求

1.3.1 敌方新型威胁的快速涌现

1.3.2 战场反馈驱动的算法调整

1.3.3 “算法作战”的作战节奏支撑

1.3.4 案例：Lattice软件为反无人机快速迭代

1.4 DevSecOps理念的军事化诠释

1.4.1 从DevOps到DevSecOps的演进

1.4.2 军事DevSecOps的独特要求

1.4.3 “安全左移”与”运营右移”

1.4.4 军事DevSecOps的成熟度模型

1.5 作战软件工厂概念的提出

1.5.1 CSF的定义与内涵

1.5.2 CSF与传统军工厂的差异

1.5.3 CSF的七大关键环节

图1-1算法战时代军用软件工程范式演进图

图1-2“作战软件工厂”七环节流程图

表1-1传统军用软件工程与DevSecOps对比表

表1-2主要国家作战软件工厂建设进展表

第2章 Palantir Apollo平台的技术架构

2.1 Apollo的战略定位

2.1.1 连接开发环境与作战环境的桥梁

2.1.2 元星座的”软件操作系统”

2.1.3 相对于DoD Platform One、AWS的差异化

2.2 Apollo的核心架构组件

2.2.1 Apollo Hub：中央控制器

2.2.2 Apollo Spoke：分布式代理

2.2.3 声明式配置管理

2.2.4 期望状态调节机制

2.3 与Foundry、AIP、Gotham的协同

2.3.1 Apollo作为部署与管理层

2.3.2 Foundry Ontology的跨环境提升

2.3.3 AIP大模型的分布式部署

2.3.4 Gotham国防应用的持续交付

2.4 Apollo与Kubernetes的关系

2.4.1 Apollo在K8s之上的更高层抽象

2.4.2 军事场景中的K8s定制化

2.4.3 大规模K8s集群的管理

2.5 Apollo的关键能力

2.5.1 零停机升级：thousands per day

2.5.2 跨环境部署：cloud到edge

2.5.3 安全合规监控

2.5.4 版本控制与回滚

图2-1Palantir Apollo平台核心架构图

图2-2Apollo与Foundry/AIP/Gotham协同部署示意图

表2-1Apollo核心组件功能对照表

表2-2Apollo与主流CI/CD工具能力对比表

第3章 DevSecOps军事化的关键技术栈

3.1 容器化技术

3.1.1 容器化的军事价值

3.1.2 军事应用的容器化改造

3.1.3 容器镜像的签名与安全

3.1.4 军事场景中的容器安全防护

3.2 容器编排

3.2.1 K8s的核心概念

3.2.2 军事K8s集群的部署模式

3.2.3 联邦K8s在跨域场景的应用

3.2.4 K8s在DDIL环境的定制

3.3 CI/CD流水线

3.3.1 军事CI/CD的独特要求

3.3.2 源代码管理军事化

3.3.3 自动化构建与测试

3.3.4 制品仓库

3.3.5 部署自动化

3.4 服务网格

3.4.1 微服务架构的必然选择

3.4.2 军事场景中的流量管理

3.4.3 服务间安全通信

3.4.4 可观测性

3.5 基础设施即代码

3.5.1 Terraform、Ansible等主流工具

3.5.2 军事IaC的规范化实践

3.5.3 IaC与GitOps的融合

3.5.4 军事场景中的IaC安全

图3-1DevSecOps军事化技术栈全景图

图3-2军事CI/CD流水线端到端流程图

表3-1DevSecOps核心技术栈军事应用对照表

第4章 从需求到部署的敏捷工程实践

4.1 前向部署工程驱动的需求提出

4.1.1 FDE理念的核心

4.1.2 前沿部队的紧急需求上报

4.1.3 需求的形式化与优先级排序

4.1.4 案例：Palantir在乌克兰前沿的FDE实践

4.2 敏捷开发与快速原型

4.2.1 Scrum、Kanban等敏捷方法

4.2.2 军事场景中的敏捷调整

4.2.3 快速原型与MVP

4.2.4 与前沿用户的紧密协作

4.3 算法模型的训练与验证

4.3.1 云端集中训练与本地训练

4.3.2 军事数据的隐私保护训练

4.3.3 联邦学习在分布式训练的应用

4.3.4 模型评估与验证

4.4 自动化测试与安全扫描

4.4.1 单元测试、集成测试、端到端测试

4.4.2 SAST、DAST、SCA安全扫描

4.4.3 军事场景中的红队测试

4.4.4 AI模型的对抗性测试

4.5 蓝绿部署与金丝雀发布

4.5.1 蓝绿部署的军事应用

4.5.2 金丝雀发布的风险控制

4.5.3 A/B测试在军事场景的适用性

4.5.4 部署失败的自动回滚

图4-1前向部署工程到部队的敏捷工程闭环图

图4-2蓝绿部署与金丝雀发布的军事应用流程图

表4-1敏捷工程各阶段的军事定制化实践表

第5章 应对复杂战场环境的部署策略

5.1 DDIL环境的独特挑战

5.1.1 DDIL的定义与场景

5.1.2 战场通信链路的不可靠性

5.1.3 传统部署机制的失效

5.1.4 案例：Scarlet Dragon 26-01演习验证

5.2 边缘计算与断网部署

5.2.1 边缘节点的软件预置

5.2.2 断网自主运行的软件设计

5.2.3 数据同步的机会窗口利用

5.2.4 案例：Legion Centurion在断网条件下运行

5.3 PFCS Forward：授权一次、部署到处

5.3.1 PFCS Forward的架构创新

5.3.2 IL5/IL6认证从云到边的延伸

5.3.3 Apollo Hub的分布式部署

5.3.4 空气隔离网络的更新机制

5.4 多云与本地混合部署

5.4.1 云无关性的技术实现

5.4.2 AWS、Azure、GCP的军事化应用

5.4.3 本地数据中心与云的融合

5.4.4 主权云与国际云的边界

5.5 面向不同安全等级的部署

5.5.1 IL2、IL4、IL5、IL6分级

5.5.2 跨密级数据流转的合规

5.5.3 部署过程中的安全审计

5.5.4 密级降级与”跨越气隙”的挑战

图5-1DDIL环境下的多层次部署策略图

图5-2PFCS Forward跨密级部署架构图

表5-1不同战场环境部署策略对照表

表5-2DoD IL等级与部署要求对照表

第6章 Apollo赋能的作战能力实战验证

6.1 案例一：美陆军100亿美元Palantir企业协议

6.1.1 75份合同整合的采办革命

6.1.2 Apollo作为单一控制层的价值

6.1.3 跨全军的软件持续交付网络

6.1.4 从”多个烟囱”到”一个操作系统”

6.2 案例二：MSS NATO 30天快速部署

6.2.1 采办到部署仅30天的极限压缩

6.2.2 Apollo在NATO跨国环境的部署

6.2.3 32国联盟场景下的统一部署

6.2.4 2025—2026年持续能力扩展

6.3 案例三：Palantir-Nvidia主权AI操作系统

6.3.1 Blackwell Ultra + Palantir全栈整合

6.3.2 面向本地、边缘、主权云的参考架构

6.3.3 主权AI在国防领域的战略意义

6.3.4 对我国军事AI国产化的启示

6.4 案例四：Anduril Lattice秒级迭代

6.4.1 反无人机威胁的快速演化

6.4.2 Lattice软件24小时内响应新威胁

6.4.3 Menace-T、Menace-X等边缘部署

6.4.4 200亿美元合同支撑的迭代能力

6.5 案例五：“决绝之怒”行动中的软件敏捷

6.5.1 AI模型根据战场反馈日更新

6.5.2 新型算法数小时内分发前沿

6.5.3 跨CENTCOM、SOCOM等的协同部署

6.5.4 大规模AI决策的软件供应链保障

图6-1五大案例Apollo赋能作战能力对比图

图6-2主权AI操作系统架构图

表6-1五大案例Apollo部署规模与效能对照表

表6-2Apollo驱动的作战能力量化对照表

第7章 作战软件工厂的管理与文化变革

7.1 平台工程团队的组织建设

7.1.1 跨职能团队的组成

7.1.2 SRE（站点可靠性工程师）的引入

7.1.3 军事平台工程师队伍建设

7.1.4 案例：Palantir前向部署工程师模式

7.2 指挥员与作战人员的”软件思维”

7.2.1 从”装备用户”到”软件用户”

7.2.2 前沿部队的反馈机制

7.2.3 案例：AIP Bootcamp的赋能模式

7.2.4 我军作战人员数字素养提升

7.3 采办流程的深层改革

7.3.1 从采购”黑盒”到采购”开放架构”

7.3.2 从一次交付到持续服务

7.3.3 100亿美元、200亿美元IDIQ的启示

7.3.4 中国军事采办体制的适应性改革

7.4 DORA度量指标体系

7.4.1 部署频率

7.4.2 变更前置时间

7.4.3 变更失败率

7.4.4 恢复时间

7.5 敏捷开发的安全合规挑战

7.5.1 敏捷与合规的辩证关系

7.5.2 自动化合规审查

7.5.3 军事场景中的合规压力

图7-1作战软件工厂管理与文化变革框架图

表7-1DORA度量指标军事化应用表

表7-2平台工程团队岗位职能对照表

第8章 迈向自主作战运维与我军路径

8.1 AIOps：作战运维的下一站

8.1.1 AIOps的核心思想

8.1.2 基于AI的系统异常检测

8.1.3 根因分析的自动化

8.1.4 军事场景中的AIOps

8.2 预测性维护与主动运维

8.2.1 软件故障的预测

8.2.2 基础设施故障的预测

8.2.3 主动运维对作战续航的支撑

8.3 自动化资源调度与容量规划

8.3.1 弹性伸缩的军事应用

8.3.2 多云资源的动态调度

8.3.3 高峰负载的自动扩容

8.4 自我修复系统的探索

8.4.1 自愈合系统的技术路径

8.4.2 军事场景中的自愈合案例

8.4.3 从”人工运维”到”零运维”的远景

8.5 我国军用软件工厂建设路径

8.5.1 顶层规划：军用DevSecOps国家战略

8.5.2 关键技术：容器、K8s、Istio国产化

8.5.3 平台建设：中国版”Apollo”

8.5.4 生态构建：军民融合软件产业

8.5.5 人才培养：军事软件工程师队伍

图8-1我军作战软件工厂建设路线图

图8-2自主作战运维演进路径图

表8-1中美军用软件工厂建设对比表

表8-2我军软件工厂建设关键任务与时间表

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