人工智能在軍事領域的飛躍性開發(fā)和應用已經(jīng)并將繼續(xù)深刻改變未來戰(zhàn)爭的面貌及作戰(zhàn)樣式。為保持全球軍事戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢，美國在這方面從未停止作戰(zhàn)概念更新和實踐探索，其作戰(zhàn)效果由刺殺伊朗伊斯蘭革命衛(wèi)隊“圣城旅”司令官卡西姆·蘇萊曼尼少將的行動便可窺見一斑。
美軍最新提出的馬賽克戰(zhàn)概念通過將人工智能引入C4KISR（即指揮、控制、通信、計算機、殺傷、情報、監(jiān)視、偵察）一體化的殺傷鏈流程，以人工智能技術為核心，智能化武器裝備平臺為支撐，從而引發(fā)從偵察、決策再到交戰(zhàn)的系統(tǒng)性變化，將推動美軍未來作戰(zhàn)進入一個更高的層次。
從美軍殺傷鏈流程看人工智能的應用
目標識別精細化
對威脅與打擊目標的快速精確識別是智能化戰(zhàn)爭中奪取戰(zhàn)場優(yōu)勢的基礎之一。克勞塞維茨在《戰(zhàn)爭論》中認為，戰(zhàn)爭是充滿不確定性的領域。在瞬息萬變的未來戰(zhàn)場環(huán)境中，作戰(zhàn)各方往往都會主動運用多樣化的偽裝、隱身、欺騙和干擾等手段和技術，進行目標識別與反識別對抗，且受氣象環(huán)境、地理條件等客觀因素干擾，識別難度也將進一步增大。因此，僅僅依靠人力或者傳統(tǒng)識別手段很難做到對目標的精確快速識別。人工智能可以依靠深度學習技術，以試驗采集、仿真生成等手段獲得的大數(shù)據(jù)為基礎，進行精細化建模與深度特征學習，進而利用嵌入算法的多類傳感器所感知到的眾多目標數(shù)據(jù)，快速綜合分析出準確的目標屬性，實現(xiàn)復雜目標的智能化、精細化識別，從而提升識別能力。與傳統(tǒng)的目標識別不同，人工智能輔助的傳感器在鎖定目標時可以“化整為零”，選取目標的關鍵點位，實現(xiàn)精準制敵。例如，要想打擊一架敵機，可先將其“拆解”為戰(zhàn)機結構、雷達、通信、動力、武器、載機等目標“點集”，再根據(jù)各部分的作戰(zhàn)效費比，確定目標打擊優(yōu)先級，選擇目標點位。
美軍已將人工智能面部識別和計算機視覺算法用于目標識別上，支援部隊的目標搜索和瞄準能力。這些算法可以運用到戰(zhàn)場上進行多模態(tài)自動化目標識別和基礎設施評估，可分析敵方不同作戰(zhàn)平臺的原始數(shù)據(jù)，也可從人群中識別出目標，區(qū)分不同屬性的目標，甚至能自動瞄準目標。據(jù)美國智庫曾設想的未來戰(zhàn)爭場景——在涉及中國南海領土爭端的有限戰(zhàn)爭中，美海軍陸戰(zhàn)隊突擊隊員交叉檢查基于云的情報數(shù)據(jù)庫并下載更新，幫助機器學習算法識別目標，并忽略新的誘餌和平民目標。
人工智能或將改變未來戰(zhàn)場
美陸軍2020年秋在尤馬試驗場惡劣的沙漠環(huán)境中實地試驗名為“火風暴”的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)從衛(wèi)星、無人機和地面?zhèn)鞲衅鳙@取數(shù)據(jù)，利用算法對潛在目標進行優(yōu)先級排序，并計算最適合應對目標的部隊、裝備以及所在位置，再將信息經(jīng)由陸軍戰(zhàn)術無線網(wǎng)絡直接傳送到指揮控制中心以及火控系統(tǒng)。美陸軍地面車輛現(xiàn)代化項目主管表示，在未來司令部“項目融合”試驗中，“火風暴”人工智能為地面部隊發(fā)送精確的目標數(shù)據(jù)，提供威脅警告，甚至在某些情況下還可將車輛上的武器瞄準敵人。
定位追蹤實時化
對目標的實時定位與追蹤是智能化戰(zhàn)爭中塑造有利戰(zhàn)場態(tài)勢的關鍵之一。在殺傷鏈中，從發(fā)現(xiàn)目標到做出決策之間需要保持對目標的實時跟蹤監(jiān)視，進而選擇合適的時機作出決策，啟動殺傷程序，而動態(tài)的戰(zhàn)場目標往往變幻莫測，令人難以捉摸。美軍嵌入武器裝備平臺中的人工智能算法使設備具有了像人一樣感知和思考的能力，能夠根據(jù)目標情況分配偵察監(jiān)視力量，保持對目標的持續(xù)跟蹤，大大改善了對目標的定位與追蹤能力。在智能化戰(zhàn)爭背景下，無人機與偵察衛(wèi)星相結合，對戰(zhàn)場空間保持全天候不間斷監(jiān)視。人工智能輔助的先進傳感器和作戰(zhàn)平臺能夠實現(xiàn)對目標數(shù)據(jù)信息的全域感知和實時共享，讓一線作戰(zhàn)部隊能夠及時感知最新的目標態(tài)勢，提高目標跟蹤精度和目標身份識別能力，改善態(tài)勢感知能力，優(yōu)化決策水平，快速定制殺傷。
刺殺蘇萊曼尼所使用的MQ-9收割者無人機裝載了AN/AAS-52MTS-B多光譜瞄準系統(tǒng)，能夠對地面目標實現(xiàn)遠程監(jiān)視和跟蹤。整個行動過程中，MQ-9一直在近萬米高空巡航偵察，跟蹤監(jiān)視蘇萊曼尼從下飛機到乘車準備離開機場直至坐在車里的全程，通過搜索其高清視頻和圖片數(shù)據(jù)對比，甚至是人臉識別，確認目標后，一擊必殺。2020年9月3日，在美軍的一次演示試驗中，一門榴彈炮通過采用人工智能技術的指揮控制網(wǎng)絡和一種新型超高速炮彈，成功攔截擊落了一枚模擬巡航導彈。這一殺傷鏈過程離不開人工智能技術對目標的實時追蹤、定位與測距。
MQ-9收割者無人機
決策過程快速化
快速奪取決策優(yōu)勢是智能化戰(zhàn)爭中營造作戰(zhàn)勝勢的主要因素之一。美空軍上校約翰·博伊德由對戰(zhàn)斗機空中格斗的思考提出“OODA周期”理論，以觀察、判斷、決策以及行動循環(huán)描述基本作戰(zhàn)過程�；趯�“OODA周期”的傳統(tǒng)理解，作戰(zhàn)雙方收集戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)，根據(jù)現(xiàn)有知識和既定目標數(shù)據(jù)做出判斷，選擇行動方案并執(zhí)行；誰能先于對方完成“OODA周期”，誰就能率先奪取主動權。而在智能化戰(zhàn)爭語境下，“OODA周期”與馬賽克戰(zhàn)的核心思想不謀而合——以決策為中心，聚焦破擊敵“判斷”環(huán)節(jié)，由人類指揮官負責指揮、由人工智能賦能的機器負責控制，對己方高度分散的部隊快速重組，使得戰(zhàn)場態(tài)勢復雜化，擾亂敵方對戰(zhàn)爭形勢的判斷，使其無法掌握真實的戰(zhàn)場信息，或者即使掌握戰(zhàn)場態(tài)勢信息，也難以判斷己方作戰(zhàn)意圖，進而陷入決策困境。馬賽克戰(zhàn)的關鍵是要以最快的速度給敵方施加最多的困境，作戰(zhàn)重點是擾亂敵方“OODA周期”的“判斷”環(huán)節(jié)，目的是比敵方更快速、更高效地做出戰(zhàn)場決策。
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