智能决策与博弈¶
从物理毁伤到决策控制的智能化军事演进
在人类战争形态的历史演进轨迹中，底层通用技术的每一次范式突破，始终是推动作战样式与军事体系变革的核心原动力。当前，随着算力的指数级增长、海量多模态数据的深层积累以及先进算法的涌现，以智能决策与博弈理论为代表的人工智能（AI）技术，正以前所未有的速度和广度，推动全球军事体系由传统的“信息化”向深度的“智能化”跨越。这一跨越并非仅仅是武器装备物理性能指标（如航程、速度、毁伤当量）的线性提升，而是对军事指挥控制（C2）架构、战场资源调度逻辑、作战力量编组模式乃至战争制胜哲学的根本性重塑。
现代战争的复杂性与耦合度已达到历史最高点。在多域作战（Multi-Domain Operations, MDO）环境下，战场空间已经突破传统的陆、海、空三维物理界限，向太空、网络空间、电磁能域以及人类认知域全面拓展。在这种全域交织的环境中，信息呈现出海量、高维、异构、高动态和强对抗的显著特征。传统的基于人类直觉、经验启发以及科层制层级传递的决策模式，在面对毫秒级演变的战场态势时，已暴露出严重的认知负荷过载、响应迟缓及主观偏见等致命缺陷。智能决策与博弈技术的引入，使得机器系统能够处理极高维度的不完全态势数据，在高度不确定性条件下进行深度的逻辑推理、态势预测与策略寻优。这标志着人工智能在军事领域的应用，正从早期的图像目标识别、自然语言翻译和自主导航等基础感知层面，全面向高阶的指挥决策、体系对抗、联合规划等认知与博弈层面纵深发展。
本报告旨在系统性、全景式地梳理2024至2025年间智能决策与博弈理论的最新前沿技术突破，深入剖析其对当前指挥控制系统、战场管理系统以及各类无人系统的深度赋能与促进机制。同时，本报告将前瞻性地论证“决策中心战”、“马赛克战”及“认知域作战”等未来战争样式的颠覆性演变逻辑。在此基础上，客观审视在智能化转型进程中不可避免暴露出的算法黑盒效应、对抗性机器学习风险及国际法理伦理挑战，从而为构筑稳健、敏捷、高效的未来军事智能决策体系提供兼具深度与广度的战略洞见。
智能决策与博弈理论的核心技术突破与算法演进¶
近年来，全球军事智能技术在多智能体强化学习、不完全信息博弈、生成式大模型以及具身智能等关键基础领域取得了标志性的突破。这些技术不再仅仅停留在实验室的仿真模拟阶段，而是开始大规模向复杂动态的真实战场环境迁移，共同构成了新一代智能决策与对抗博弈的底层算法基石。
不完全信息下的多智能体强化学习与策略寻优¶
在迷雾重重、高度对抗的真实物理战场中，交战双方往往无法获取全局视角的绝对透明信息，只能依赖局部、模糊甚至被敌方刻意伪装的态势感知数据。因此，面向不完全信息博弈（Incomplete Information Games）的复杂决策模型，始终是军事人工智能研究领域公认的“皇冠上的明珠”。多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）在此领域的理论拓展与工程应用取得了突破性进展。
为了精确刻画战场上各兵种间的协同与博弈，学术界与工业界将经典的分布式部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）进行了严密的数学形式化扩展。最新的研究框架使得Dec-POMDP能够包容异构智能体网络中截然不同的动作空间、观测空间和状态转移概率动态，这极大地增强了模型对现实中“机-舰-弹-星”等跨域异构兵力协同的表征能力。在多智能体系统的研究范式上，中心化训练与中心化执行（CTCE）、去中心化训练与去中心化执行（DTDE），以及目前最受瞩目的中心化训练与去中心化执行（CTDE）架构，为不同通信带宽限制下的战术协同提供了丰富的理论工具。
然而，传统的MARL算法（如多智能体深度确定性策略梯度，MADDPG）在应对高烈度军事自主控制任务时，普遍面临着收敛效率极其低下、训练过程震荡严重、对抗策略适应性差以及在广阔战场环境中难以获取有效奖励（稀疏奖励陷阱）等痛点。为攻克这一瓶颈，研究人员提出了融合Rainbow模块的增强型深度强化学习算法（Rainbow-MADDPG）。该算法在底层架构上实现了重大创新，通过引入优先经验回放（PER）机制，使得智能体能够更频繁地从具有高信息价值的战术失误或成功击杀中学习；同时，配合多步时间差分（TD）更新机制，系统能够更有效地优化长期任务奖励的分配。此外，动态奖励分配策略的引入，极大地增强了智能体在复杂对抗场景下的协同与自适应决策能力。在高度仿真的陆海空联合平台（如MaCA仿真平台）进行的5对5至10对10的大规模无人机（UAV）海岛夺控任务中，Rainbow-MADDPG在6对6和7对7任务中的平均奖励值分别比基线算法激增了6.05倍和2.5倍，模型整体收敛速度提升了40%，且在残酷的消耗战中，己方作战效能的保持率实现了翻倍。这一算法展现出对大规模、高动态博弈环境的强大统治力，为无人机蜂群防空渗透、集群协同突防等任务提供了直接的技术支撑。
面对更为宏观的战略与战役决策，美国国防高级研究计划局（DARPA）主导的“应用于复杂军事决策的不完全信息博弈序列交互”（SI3-CMD）项目，代表了当前博弈论的最高水平。该项目明确致力于开发能够在战略、战术和战役三个层级有效运行的新型AI博弈技术。真实的军事决策往往伴随着极度庞大的状态搜索空间、连续的资源调配数量、高度随机的物理结果以及情报信息的序列化渐进揭示。SI3-CMD项目重点攻克了这些变量交织带来的维度灾难问题。通过采用直接优化策略函数的基于策略的强化学习（Policy Gradient），算法利用从轨迹累积奖励中提取的梯度信息，在处理高维连续动作空间和应对敌方战略欺骗时展现出显著优势。此类算法的突破，使得机器系统具备了在残缺情报下进行长期战略推演的能力。
认知推理的演进：心理理论与因果建模的融合¶
除了底层的强化学习优化，赋予AI“共情”与“预测”能力的“心理理论”（Theory of Mind, ToM）在多智能体战术决策中的融合，成为了2024年以来的另一大亮点。在高度复杂的混合合作-竞争军事环境中，智能体不仅需要规划自身的路径，更需要预测友军的意图以及敌方的反制措施。研究表明，通过将智能体预测其他参与者内部信念状态的能力量化，并将其作为一种内在的奖励信号反馈给MARL系统，能够极大提升整个编队的协同默契度和对敌方意图的敏锐感知。
为了进一步提升复杂空战等高动态场景下的策略可解释性与协同效能，结构因果模型（Structural Causal Models, SCMs）被引入到个体智能体建模中。SCM能够清晰地揭示不同智能体之间的相互影响机制，识别合作倾向，并构建分层策略体系架构。通过有向无环图（DAG），指挥官可以追踪高层战术指令是如何逐层向下分解并激活特定的底层机动技能的，从而明确何种环境条件会触发特定的战术机动组合。
此外，单纯依靠机器漫无目的地试错（Exploration）来学习战术是极其低效的。将人类数百年积累的军事条令（Doctrine）与强化学习结合的MARDOC（MARL + Doctrine）方法，提出了一种定向探索的创新范式。通过将美军等成熟的作战条令转化为算法的初始边界条件，MARDOC给予了智能体在学习初期的“抢跑”优势。实验数据证实，受条令引导的智能体能够更高效地探索战术动作空间，并迅速收敛于具有极高军事应用价值的行为策略，而同时期的传统MARL算法在相同的训练周期内，往往陷入了毫无战术意义的局部最优解中无法自拔。
生成式智能与具身智能的多模态战术转化¶
如果说强化学习解决了“如何做”的决策问题，生成式人工智能（Generative AI）则彻底颠覆了“如何理解”的情报处理模式。生成式智能已突破早期的文本交互局限，迅速向多模态深度理解、通用联合任务推理等军事新质方向演进。其核心能力在于从海量多源异构数据中快速学习，并实时生成具有极高战术或战略价值的新情报、新方案甚至模拟的逼真战场环境。
美国国防部对生成式AI的战略押注凸显了这一趋势。其最新推出的面向全员300万美军、文职及合同人员的生成式AI平台GenAI.mil，旨在将前沿AI作为普遍的“力量倍增器”。该平台经过了严格的受控非密信息认证，确保了战场应用的安全性。在更高的战略层级，美国防部首席数字和人工智能办公室（CDAO）授予了OpenAI价值两亿美元的合同，其核心目标是超越现有的大型语言模型（LLM）能力，开发“原型代理工作流程”。这种半自主的智能体能够接管原本高度依赖人类的情报汇编与日常分析任务。同时，由BigBear.ai开发的虚拟预测网络（VANE）原型，则利用定制化的AI模型，深度聚合和评估来自潜在敌对国家的开源海量媒体数据，在复杂多域环境中提供高清晰度的态势感知，从而提前预测敌对势力的战略行动轨迹。
与此同时，具身智能（Embodied AI）技术则赋予了原本只能在数字空间运行的算法以物理世界的实体操作能力，大幅提升了各类无人平台在未知严酷环境下的自主感知与复杂任务执行能力。在国防工业制造领域，配备智能视频系统的焊接机器人已能自主识别舰艇装甲接合处，大幅提升了生产效率和质量，直接助力将护卫舰的建造周期从两年三艘提升至一年两艘的惊人速度。在战场工程与后勤保障方面，诸如卡耐基梅隆大学研制的模块化轮式机器人系统，能够在人类无法进入的密闭管道内部自主导航、绘制拓扑布局并利用硬化树脂实施快速战损修复。生成式认知与具身执行的深度融合，正在打造具备高度战场生存与作业能力的新一代自主智能体。
| 技术细分领域 | 代表性技术/项目模型 | 核心机制与能力突破 | 典型军事应用场景 |
|---|---|---|---|
| 不完全信息动态博弈 | Rainbow-MADDPG算法, Dec-POMDP架构 | 融合优先经验回放与多步TD更新，解决稀疏奖励陷阱，加速异构体收敛 | 大规模无人机蜂群防空压制、海岛联合夺控6 |
| 认知推理与行为预测 | 心理理论(ToM), 结构因果模型(SCM), MARDOC | 预测敌友信念状态生成内在奖励；军事条令引导缩小探索空间 | 战术机动欺骗、编队协同演化、意图逆向分析11 |
| 多模态生成式智能 | GenAI.mil, VANE原型, OpenAI代理工作流 | 海量跨模态情报瞬时聚合，半自主智能体接管分析流程 | 战略舆情预测、联合战术方案自动生成与比对1 |
| 复杂环境具身智能 | 模块化自主导航机器人, 智能视觉系统 | 物理环境自适应感知与精细化动作控制 | 狭窄管线排雷与战损修复、军舰自动化高频建造1 |
对当前指挥控制（C2）系统与军事组织架构的深度重塑¶
指挥控制（Command and Control, C2）是整个军事体系的中枢神经系统。智能决策与博弈技术的成熟，正以自下而上的方式彻底重塑现有的C2基础设施，推动军事组织结构从工业时代的层级化向数字时代的网络化与软件定义转型。
认知人工智能与OODA环的极速压缩¶
指挥控制的核心逻辑建立在“观察-判断-决策-行动”（Observe-Orient-Decide-Act, OODA）循环的基础之上。在现代高烈度战争中，交战双方本质上是在争夺OODA环的流转速度。谁能以前所未有的速度压缩这一周期，谁就能掌握战场的绝对主动权，实现对敌方的“降维打击”。人工智能通过认知层面的全方位介入，正在将原本以小时或天为单位的决策周期压缩至秒级甚至毫秒级。
在“观察与判断”阶段，认知人工智能极大提升了从嘈杂多源情报、监视和侦察（ISR）网络中提取高价值信息的信噪比。面对海量的无人机高清全动态视频、卫星合成孔径雷达（SAR）图像、截获的射频信号以及社交媒体文本，传统的人类情报分析师群体极易陷入认知瘫痪。而借助大语言模型与卷积神经网络（CNN）深度集成的多模态AI，系统能够以机器速度跨平台执行对象检测与模式识别，自动标记异常并融合拼接出一幅连贯、实时的多域通用作战图（COP）。这种跨域态势感知能力，使得指挥官能够瞬间穿透浓厚的“战争迷雾”，精确掌握战场全貌。
在“决策与行动”阶段，AI算法在联合计划过程（Joint Planning Process, JPP）中发挥了革命性的作用。传统的行动方案（COA）制定需要庞大的参谋团队耗费数日进行兵棋推演。而基于AI驱动的博弈优化系统，能够在几秒钟内穷举并比对成百上千种不同的战术替代方案，评估地形、天气、敌方火力配置等动态因素对不同路径的潜在影响，从而输出最优的兵力调配与火力打击序列。正如2002年奥克兰运动家棒球队通过数据驱动的“魔球”（Moneyball）策略击败传统直觉判断一样，未来的联合部队若不全面拥抱AI/ML赋能的决策支持工具，必将被那些具备更快决策周期的灵敏对手所边缘化。
组织架构重构：基于AI的改进型星形模型¶
为了适应AI在C2系统中带来的决策加速红利，美国国防部等军事机构认识到，仅仅采购先进的硬件和算法是远远不够的，必须对整个军事组织架构进行彻底的系统性改革。依据改进的组织设计“星形模型”（Modified Star Model），这种重构涵盖了五个相互交织的维度：
- 人员（People）：作战人员必须克服深深刻在神经系统中的传统直觉习惯。AI的引入不仅是学习使用新工具，更是重塑认知路径的过程，要求军人从依靠经验的静态思维向适应动态概率输出的数据驱动思维转变。
- 结构（Structure）：C2体系正面临集中与分散的深度平衡。高度集中的科层制往往限制了AI的响应速度；而在现代“联合全域指挥控制”（CJADC2）理念下，AI促使决策权和火力调用权限向战术边缘节点大幅下放，形成分布式的网络拓扑结构，确保在通信被敌方切断的极端情况下，局部节点依然能通过内置AI维持作战自洽。
- 流程（Processes）：确立了AI在情报合成、部队战备评估以及复杂行动方案（COA）分析等可重复信息流中的主导地位，同时将需要模糊道德判断、创新性和溯因推理的战略环节保留给人类。
- 激励（Incentives）：解决组织内部对自动化的抵触情绪。由于担心AI取代人类的核心指挥职能或导致不可控的战术失误，存在着隐性的“自动化排斥”。必须建立正向激励机制，鼓励指挥官在演习中大胆应用AI建议。
- 领导与管理（Leadership）：高层将领的战略视野成为驾驭这种转型的关键。领导者必须防止组织陷入“局部优化而全局僵化”的困境，推动跨军种的数据壁垒破除与标准统一。
通过融合中央集权的战略连贯性与战术去中心化的自适应响应能力，AI赋能的混合指挥控制模式（Centaur Model）正在成为大国竞争中的标配架构。
对战场管理系统与后勤资源的全局优化效能¶
战场管理系统（BMS）负责作战资源在正确的时间、以正确的数量投送到正确的地点。在强电磁干扰和反介入/区域拒止（A/AD）的严酷对抗环境中，传统的静态后勤计划和线性资源分配模型往往在开战初期即宣告破产。如今，基于AI的全局优化算法与预测性分析体系，正在赋予BMS前所未有的敏捷性与抗毁韧性。
数据驱动的预测性分析与动态后勤调度¶
在复杂的多域战场上，后勤补给线的稳定与否直接决定了战争的持续能力。预测性分析（Predictive Analytics）正通过整合多平台的结构化与非结构化数据，深刻改变军事决策制定过程（MDMP）中的后勤环节。当传统补给路线遭到敌方火力封锁或电子切断时，AI系统能够通过预测模型主动预判物资消耗率，识别替代的地形运输路线，或者在精确计算风向、敌方防空火力覆盖范围后，自动生成最优的物资空投坐标。
这种从“被动等待呼叫”向“主动预判投送”的转变，极大地提升了联合部队在动荡环境中的作战连续性。在底层的调度算法上，研究者构建了包含区间参数与多目标优化的动态战场资源调度模型。通过部署自适应的NSGA-II（非支配排序遗传算法II）等先进启发式算法，系统能够在突发事件（如桥梁被毁、仓库遇袭）发生时，迅速在“最大化任务完成质量”与“最小化计划调整成本”之间找到最佳的帕累托前沿（Pare托 Frontier），实现后勤与兵力资源的即时动态重分配。
边缘计算网络与云原生架构的算力分配¶
随着AI服务在战场前线的爆炸式增长，对计算和通信资源的需求呈现几何级数上升。为了缓解后方数据中心的计算压力，并避免因单点通信故障导致的算力瘫痪，边缘计算优先网络（ECFN）成为了智能电网及军事战术网络的核心解决方案。
在包含异构云计算和多租户场景的云原生架构中，集成了深度强化学习（DRL）的容器调度算法展现出强大的性能。面对多种类型的AI服务请求及高度动态的工作负载，DRL模型联合混合整数线性规划（MILP）技术，能够智能化地进行分布式模型训练数据的分区与下发。这不仅大幅优化了边缘数据中心的计算资源利用率和负载均衡，还能在激烈的对抗环境中，确保诸如导弹预警、无人机目标识别等高优先级关键突发任务的执行效率与系统稳定性。
跨域态势感知融合与敏捷杀伤链编织¶
在作战资源调度的高级形态中，算法战（Algorithmic Warfare）通过整合射频频谱、雷达、光学等多域传感器，使得战场管理系统能够编织出无缝隙的“敏捷杀伤链”（Agile Kill Chains）。C3 AI Decision Advantage等决策平台，能够原生整合国防部和情报界现有的数据结构（Data Fabrics）。这些平台利用数据真实性算法自动剔除敌方故意注入的虚假或欺骗性信号，为下游火力单元提供高保真度的目标实体目录。
同时，随着频谱拥挤和电子战频率的增加，基于射频环境的强化学习（RFRL）成为保障通信与实施电子压制的关键。升级版的RFRL Gym仿真环境不仅支持单智能体训练，更深度集成了Ray RLlib的多智能体强化学习（MARL）功能，使得军方能够在复杂的合作或竞争频谱场景下，训练出能够自动规避干扰、实施认知无线电通信或执行精准军用通信干扰的智能算法。这种跨域、跨频段的数据流转与自动优化，彻底打通了“传感器-射手”之间的应用互操作性，让原本机械的杀伤链进化为高度自适应的智能“杀伤网”。
无人系统与人机混合智能的跨越式演进¶
无人系统作为智能决策与博弈技术最直接的物理载体，其发展已经跨越了早期依赖人类远程遥控（Tele-operation）的初级阶段。当前，依托于边缘算力的激增和强化学习算法的优化，无人平台正向着大规模集群化（Swarm Intelligence）、高度单体自主以及深刻的人机混合编组（MUM-T）方向发生着颠覆性的跃升。
全域化的智能集群与海上无人平台重构¶
群体智能技术彻底打破了传统武器装备高昂成本与低容错率的束缚，构筑起全域化、可消耗且极具韧性的智能集群作战能力。在空中战场，无人机蜂群的协同博弈对抗技术已趋于成熟。通过在三维虚拟战场中精确建立包含高价值目标（HVT）的攻击与运动模型，系统利用动态博弈机制自动求解出针对敌方防空网的最佳响应策略集合。在这种机制下，成百上千架低成本无人机能够以极高的协同度实施多方向、多波次的饱和攻击，使得敌方有限的防御通道瞬间过载。
在海战领域，2024年见证了多款具有划时代意义的人工智能新型装备的列装入列。1月份，全球首艘配备先进人工智能电子战系统的“枪鱼”无人艇正式入役土耳其海军。该艇具备最大400海里的航程与长达24小时的持续航行能力，其最高航速达36节，能在复杂海况下自主执行侦察与电子压制任务。7月份，由荷兰与比利时联合打造的“奥斯坦德（Ostende）”号反水雷母舰开始海上试验。相较于传统扫雷舰，新舰的本质是一座“无人系统母港”，它具备了高度集成的无人系统操作中枢，能够同时指挥大型自主无人机、水面无人艇及“蝠鲼”等水下无人潜航器，执行近海及远洋极端复杂的反水雷与反潜任务。这些装备的服役，标志着海战模式正在从围绕大型航母的编队作战，向以无人系统为触角的分布式海上行动演进。
突破极限的“空战进化”与信任校准¶
在人机混合智能领域，最引人瞩目的突破无疑是美国国防高级研究计划局（DARPA）主导的“空战进化”（Air Combat Evolution, ACE）项目。该项目以最具挑战性的战斗机视距内空中格斗（Dogfight）为核心切入点，试图彻底改写空战的规则。
ACE项目构建了一个划时代的“分层自主”框架：它将空战决策剥离为高阶认知与底层执行两个层面。人类飞行员的职责被升华为“任务指挥官”，负责制定全局交战策略、挑选并优先排序目标、决定最终的武器使用效果；而繁琐且需要极高反应速度的底层功能——即战机的气动控制、高G力机动动作与格斗战术，则完全交由AI系统自动接管。
该项目的进展速度令人震撼。在2020年8月的AlphaDogfight虚拟仿真试验中，约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）开发的AI算法，在模拟F-16的空战中以5-0的绝对优势击败了经验丰富的美军王牌飞行员。更为关键的是，ACE项目并未止步于计算机屏幕。在不到三年的时间内，这些算法成功完成了从虚拟到现实（Sim-to-Real）的跨越。2022年底至2023年初，搭载ACE算法的特制F-16测试机（即X-62A VISTA可变飞行模拟器测试机）在加州爱德华兹空军基地完成了历史性的实弹试飞。在多天的飞行中，AI代理完美控制了一架全尺寸的喷气式战斗机，并与人类飞行员进行了真实的协同与对抗，这在人类航空史上尚属首次。
这一技术突破的背后，是对“人机信任校准”（Trust Calibration）的深刻考量。在时速马赫、生死系于一瞬的高空，如果人类飞行员无法绝对信任AI的动作逻辑，便会频繁强行介入，从而彻底抵消自治系统的优势。为此，ACE项目在试飞过程中实施了严密的生理数据监测，衡量飞行员的心率、视线轨迹等指标，以量化和校准其对AI的心理依赖程度。只有当人类飞行员确信AI能在边界可控、行为可预测的前提下完美执行格斗任务时，他们才能将全部注意力转移到更宏大的超视距（BVR）战区指挥中。这种“有人-无人”编组（MUM-T）的技术不仅限于美军。在欧洲，空客公司也在柏林航空展上推出了支持有人战机的“僚机”（Wingman）概念原型，旨在以经济高效的手段成倍放大21世纪30年代空军战斗机群的整体作战规模，以抗衡对等或近对等的敌方力量。
对未来作战样式的颠覆性影响与战争哲学演变¶
智能决策与博弈技术的深度渗透，不仅在战术物理层面提升了武器装备的杀伤效能，更在战略与战役维度催生了全新的战争理念。传统的基于钢铁消耗与火力覆盖的工业时代战争逻辑正在被剥离，取而代之的是一场围绕算法、速度、复杂性与认知操控展开的第六代战争（6GW）。
算法战与决策中心战的崛起¶
未来战场的制高点不再仅仅是制空权或制海权，而是“制信息权”与“制决策权”。“算法战”（Algorithmic Warfare）概念应运而生，其核心在于将计算力与高级算法作为最致命的武器，深度穿透情报、机动、火力与后勤等战争要素。通过以机器速度洞察战场态势、自动化响应并实施全局优化，算法战旨在确保决策优势（Decision Dominance）。
在这一背景下，“决策中心战”（Decision-Centric Warfare）正加速取代冷战以来主导军事思想的“消耗战”（Attrition Warfare）。过去数十年，诸如美国等军事强国主要依赖于隐形战机、精密的航空母舰打击群与高精尖的精确制导武器，试图在物理层面以不对称的技术代差无情地消灭对手的有生力量。然而，随着防空导弹、高超音速武器以及反介入/区域拒止（A2/AD）技术的全球扩散，这种单纯依赖大型平台消耗对手的战略，其采购与维持成本已变得完全不可持续。
决策中心战提供了一条截然不同的制胜路径：战争的目的不再是毁灭敌方的每一辆坦克，而是通过比对手做出更快、更准的决策，同时向敌方指挥节点施加多重、瞬息万变的战术困境，致使其认知过载与指挥瘫痪。在这套哲学下，敌方由于无法理解战场的演进逻辑，其反击将始终慢半拍，最终在物理力量未被完全消灭前，抵抗意志与组织架构便已宣告崩溃。
马赛克战：利用不对称复杂性构建高韧性杀伤网¶
为具体落实决策中心战的战略构想，DARPA的战略技术办公室（STO）创新性地提出了“马赛克战”（Mosaic Warfare）这一极具前瞻性的作战概念。
“马赛克”一词极为形象地揭示了其本质。传统的武器装备（如F-35战斗机或宙斯盾驱逐舰）就像是高度精密且互锁的拼图块，它们被精雕细琢以适应特定的体系位置。一旦某一块拼图丢失或损坏，整个战术画面便会出现致命的缺口，系统效能骤降。相反，马赛克战将这些庞大、昂贵且僵化的多功能平台，无情地拆解为成千上万个功能单一、成本低廉且可随时消耗的微小节点（即“瓷砖”）——这些节点包括分布式的红外传感器、低轨道通信微卫星、廉价的自杀式无人机以及后方的远程火力投射器。
在强大的AI机器通信网络与人类指挥的联合调度下，这些零散的节点能够根据实时战况，动态组合、解散并瞬间重新拼装成定制化的“兵力包”（Force Packages）。例如，在地面冲突中，一架隐蔽的微型无人机前哨发现敌方装甲目标后，AI网络能在毫秒级内自动匹配最佳火力，将坐标直接传送给后方几百公里外的非视距导弹阵地，完成跨域击杀。
马赛克战通过制造一种不对称的“复杂性”来压倒对手。对于美军而言，CSBA主导的多场以2035年为背景的兵棋推演（涵盖了刚果联合特遣部队维和、以及在坦桑尼亚/肯尼亚摧毁敌方传感器综合体等场景）证实了马赛克战的五大核心假设优势：它显著提升了兵力组合的不可预测性，使得指挥官能够同时发起多条战线的饱和攻击，极大地加快了自身的决策循环，并确保了即使在局部节点遭受重大战损时（犹如掉落了几块马赛克瓷砖），整体杀伤网的架构依然完整且致命。它将战争系统演化得如同人类历经5亿年进化的免疫系统一般——高度分布式、无中心化弱点、具备强大适应力与自愈韧性。
| 评估维度 | 传统消耗战与平台中心战 (Platform-Centric/Attrition) | 决策中心战与马赛克战 (Decision-Centric/Mosaic) |
|---|---|---|
| 力量底层架构 | 高度集成、精密互锁的单体“拼图”式多功能平台 | 分布式、去中心化、低成本可消耗的单一功能“瓷砖” |
| 战争制胜机理 | 依靠技术代差或绝对规模，实施物理上的毁灭与消耗 | 以极速OODA环制造操作与认知困境，瘫痪敌方决策系统 |
| 系统鲁棒与韧性 | 存在关键单点故障风险（中心平台受损导致整体瘫痪） | 具备极高抗毁性与自愈力（节点损失不影响整体杀伤网） |
| 作战指挥控制 | 预设僵化战术计划，层级分明的自上而下指令传导 | AI网络智能控制与人类高阶指挥结合，动态自适应组合重构 |
| 战略发展困境 | 研发周期长达数十年，装备采购与维持成本面临财政枯竭 | 亟需解决跨网络数据通信协议统一与AI底层决策可解释性问题 |
认知域作战（COGINT）：心智架构的精准操控与算法博弈¶
随着信息技术的无孔不入，未来战争的边界已不可逆转地从传统的陆、海、空、天、电磁五大物理域，纵深拓展至最为隐秘且关键的第六域——人类的意识与认知域。“认知域作战”（Cognitive Warfare）正在颠覆千百年来兵法中对于“攻心”的感性认知，将其转化为一门由大数据、神经科学与高级AI算法精密驱动的硬科学。
与传统的心理战（PsyOps）、信息战（InfoOps）或纯粹的网络攻击不同，认知域作战的目标是系统性地破坏、篡改或控制敌方决策者、作战人员乃至整个国家民众的感知架构与逻辑推理机制。它不再仅仅是散布谣言，而是利用AI实施规模化、精准定向的思想注入与意志摧毁。北约转型司令部（NATO ACT）的研究明确指出，认知战是将传统的兵力火力行动与虚拟空间的脑力干扰进行联动，通过算法对人类认知过程中的漏洞进行系统性利用。
在这一背景下，“认知情报”（Cognitive Intelligence, COGINT）作为一种突破性的军事情报采集与分析学科宣告诞生。传统的情报学科在面对现代第五代/第六代战争的认知空间时往往力不从心，而COGINT的使命是系统地映射、保护并战略性地剥削现代冲突环境中的人类决策架构体系。通过融合个人数字足迹扩散、深度多模态数据分析以及行为科学模型，COGINT能够以前所未有的极高精度，对敌方个体（如高层将领）或庞大群体的人类意动过程（Conative Processes）和意志机制（Volitional Mechanisms）进行逆向描绘与预测。
这种结合了生成式AI（如深度伪造Deepfakes与情感操纵大模型）的攻击手段，能够以精准的信息在精准的时间点，在敌方内部制造广泛的偏见、误判与认知瘫痪，使得物理火力的打击效果在精神层面被无限放大。然而，这一领域同样存在深层的局限与隐患。研究表明，当前的生成式AI系统从根本上擅长于归纳逻辑（Inductive Logic），即从历史数据中总结规律进行概率推断；但在面对极端突发情况、毫无历史先例可循的战场迷雾时，指挥官所必须具备的溯因推理（Abductive Logic，即在未知与不可知面前的直觉创新判断），依然是目前任何AI模型都无法模拟的人类核心优势。因此，如何在全面引入AI认知加速武器的同时，避免指挥体系丧失应对黑天鹅事件的原创决策能力，是构筑未来军事组织心智防线的核心挑战。
技术脆弱性、对抗安全风险与伦理护栏¶
尽管智能决策与博弈技术为未来战场描绘了一幅极具科幻色彩与颠覆性的全景图，但作为一种本质上由庞大统计概率模型驱动的数学系统，AI在军事领域的规模化武器化部署，依然面临着极度严峻的技术脆弱性、隐性安全威胁以及复杂的国际法与伦理边界挑战。
对抗性机器学习（Adversarial ML）的隐性致命威胁¶
在民用领域容错率较高的错误识别，一旦被移植到分秒必争且人命关天的战场上，便可能引发灾难性的系统性崩溃。敌方不必从物理上摧毁部署有AI的军事设备，只需针对机器学习模型本身的数学漏洞发动“对抗性攻击”（Adversarial Attacks），便能轻易致盲感知系统、诱导错误决策，甚至通过级联效应触发不可控的战争规模升级。
当前的军事对抗性AI威胁主要通过以下三个关键阶段的攻击向量展开：
- 数据投毒攻击（Poisoning Attacks）：在军用AI模型的训练或微调阶段，敌方网络部队隐蔽地向训练数据库中注入含有恶意特征标记的数据。例如，在训练识别敌方特定型号坦克的射频或红外特征模型时，潜入微小的噪波关联。这将导致模型在实战部署后，将带有该噪波特征的敌方单位误认为友军，或者对特定威胁视而不见，从根源上摧毁了模型的基础判断逻辑。
- 规避攻击（Evasion Attacks）：这发生在模型已经部署至前线的测试或推理（Inference）阶段。敌方通过向输入传感器的图像、视频或雷达波形中，添加人类肉眼或传统滤波器根本无法察觉的微小数学扰动（如物理空间中的对抗性涂装补丁），迫使敌方的AI视觉或多模态系统发生灾难性误判，将高价值的军事目标（如导弹发射车）识别为无害的民用巴士，从而实现全频段的“数字隐身”。
- 模型窃取攻击（Extraction Attacks）：敌方通过高频次、系统性地向暴露在外围的军事AI接口发送探测性输入，并记录其输出响应。通过大量数据的逆向工程分析，敌方能够极其精确地重建出己方绝密AI算法的内部参数权重、决策边界甚至拓扑结构。这不仅意味着核心算法机密的严重泄露，更为后续发动针对性极强的规避攻击提供了完全透明的白盒环境。
为了应对这些游走在代码边缘的新型威胁，美国陆军网络协同研究联盟（CCRA）已将资金与研发重心转向机器学习边缘的防御操纵，致力于通过强化ML底层基础科学，构建能够抵御未知对抗逻辑的坚固防火墙。更为激进的是，DARPA设立了“战场有效鲁棒性的人工智能安全”（SABER）项目。该项目正在建立世界首个专门针对军事AI的“红方团队”（Red Team），配备了最顶尖的反AI工具箱，对美军现役和即将服役的自主地面和空中系统进行实战化的渗透评估，力图在敌方发现漏洞之前先行打补丁，消除实验室纯净环境与泥泞战场之间的致命安全落差。
算法黑盒与可解释性人工智能（XAI）的战略迫切性¶
深度强化学习模型动辄包含数十亿甚至万亿级的参数，其通过非线性激活函数映射产生的决策输出，对人类而言是一个无法穿透的“黑盒”。在和平时期的棋盘博弈中，算法的不可解释性尚可容忍；但在军事领域，这种不透明性直接威胁着指挥决策的合法性与有效性。
如果一线指挥官收到由自动化系统生成的致命打击指令，却无法得知该指令是依据何种具体情报或逻辑推导而来的，便会陷入深刻的“自动化偏见”（Automation Bias）或“过度怀疑”的双刃剑中。一方面，人类天生存在的拟人化（Anthropomorphism）倾向以及AI领域的邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger effect，即系统对其输出的盲目过度自信），可能导致操作员对AI产生未经证实的盲目信任，进而引发误击平民或友军的惨剧；另一方面，由于缺乏透明度导致的信任崩塌，会让指挥官在关键时刻拒绝执行AI的优选方案，致使高昂代价建立的决策加速系统沦为摆设。
因此，可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）技术的发展被提升到了前所未有的战略高度。DARPA的XAI项目以及瑞典国防研究局等机构的并行研究，明确要求在不显著牺牲预测精度的前提下，构建能够输出清晰逻辑链条的新型机器学习技术。XAI技术致力于将高维特征图谱转化为操作员能够直观理解的自然语言或视觉热力图证据包，使得人类、法律审查员及军事指挥体系能够确切知道AI“为什么这样做”。分析专家强烈呼吁，将稳健的XAI原则作为军事AI系统部署的硬性先决条件，并将其作为未来军控多边协议的核心基石，以防止盲目的AI军备竞赛将人类拖入不可知的战争深渊。
联合国裁军事务厅在2025年《军事人工智能、和平与安全对话》中也对此作出了深刻的警告与呼吁，强调各国必须从空泛的伦理原则，切实过渡到量身定制的、聚焦具体应用的风险应对法律框架中。只有在明确了AI技术在特定业务背景下如何与现存的国际人道法（IHL）、区分原则与相称性义务相互作用之后，智能机器才能真正在维护国家安全与维持全球战略稳定之间找到平衡。
结论¶
纵观2024至2025年间智能决策与博弈技术的发展脉络，可以得出明确结论：人工智能已完全跨越了辅助工具的门槛，正在迅速演变为驱动新一轮全球军事体系根本性变革的底层核心架构。从融合优先经验回放与心理理论的复杂多智能体博弈网络，到具备极高跨域多模态推理能力的生成式智能体，这些技术正在系统性地剥离现代战争操作环节中的“人力依赖”，将战场对抗的节奏暴力推升至机器速度。
短期与中期内，这种技术爆发将持续并深度重塑当前的指挥控制体系与战场管理基础设施。通过极速压缩OODA决策循环、在云原生与边缘计算网络中实现数据要素的动态无缝融合，以及运用预测性分析重构后勤补给网，军事组织正在实现由“经验直觉驱动”向“全息数据驱动”的惊人跨越。以DARPA“空战进化”项目为代表的人机混合编组（MUM-T）从虚拟推演向实机试飞的里程碑式成功，更是宣告了以“人类战略指挥、机器战术执行”为核心的分层自主作战模式已正式具备了实战化的物理基础。
在更为长远且深邃的战略图景中，“决策中心战”与“马赛克战”的理念将彻底颠覆传统基于“昂贵单体平台”的消耗战建军逻辑。未来，具有决定性意义的不再是谁拥有火力最猛的超级战舰或战机，而是谁能通过AI网络，将海量低成本、去中心化且可随时消耗的异构节点，实时编织成一张具有极高抗毁性与自愈力的智能杀伤网。在这场极致的复杂性博弈中，物理域的精准火力投射将与认知域深层的心智操控紧密嵌合，以制造压倒性的多重决策困境，从根本上瘫痪对手的认知判断与组织抵抗意志。
然而，通往智能化战争之巅的道路绝非坦途。算法的黑盒不透明性、对抗性机器学习所暴露的致命数据投毒与规避风险，以及过度拟人化带来的自动化信任偏见，如同悬在智能化战场上空的达摩克利斯之剑。未来战争的绝对优势，将不只属于那些拥有最大规模算力集群或最先进强化学习模型的实体，而是属于那些能够以最具远见的战略勇气重塑组织架构、确立完善的战时人机信任校准机制，并在AI应用中构筑起具备深度可解释性与强韧抗干扰防御壁垒的战略主体。在这场从“物理能量释放”向“决策数据控制”演进的划时代军事革命中，深刻理解并掌握智能博弈核心规则的一方，必将主导未来大国博弈的最终胜局。