AI为战场赋能，国外人工智能大模型技术发展与军事应用分析

作者：军鹰智库 来源：军鹰动态

摘要:近年来，基于 Transformer 架构的人工智能大模型技术迅猛发展，已成为推动新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，并深刻重塑现代军事作战形态。生成式预训练模型向大规模、多模态、高智能化方向的演进，为战场态势感知、情报分析、指挥决策等军事领域带来了显著技术优势。美国、北约及其盟国正积极推进军事大模型的研发布局，加速技术军事化应用进程，同时也面临伦理失范、数据安全与系统可靠性等多重挑战。本文系统梳理了国外人工智能大模型军事化应用的发展历程与技术现状，并对未来发展趋势与治理挑战进行了前瞻性展望。

关键词:人工智能大模型；军事应用；Transformer；多模态；预训练模型；指挥决策自动化

发展历程

人工智能大模型的军事应用演进与其技术发展阶段紧密耦合，大致可划分为五个阶段。

2017 年成为技术发展的关键转折点，Google 团队提出 Transformer 架构，依托自注意力机制实现并行化训练与长程依赖建模，成为大模型发展的基石。美国国防高级研究计划局（DARPA）随即启动基于该架构的情报融合研究项目，探索其处理海量战场数据的潜力。

2022 年至今则是对话、对齐与深度融合时代，ChatGPT 的发布引发全球关注，基于人类反馈的强化学习（RLHF）成为模型对齐的核心技术，多模态与具身智能成为发展重点。2022 年俄乌冲突中，“梅文系统” 被部署至美军驻德指挥中心，为乌军提供俄军装备位置情报支持。2023 年，美国国防信息系统局将生成式 AI 纳入 “技术观察清单”，并成立 “利马”（Lima）工作组，推动其在情报分析与作战规划中的落地。

技术现状与挑战

（一）核心技术特征

模型规模持续扩张，参数从千亿向万亿级别迈进，训练数据达万亿 token 规模。例如，Scale AI 公司为美国陆军开发的 Donovan 系统集成大量实战数据，构建专用于战场决策的大语言模型，支持参谋人员高效管理增量战场信息。

多模态融合能力增强，文本、图像、音频、视频的统一建模成为主流。GPT-4V、Gemini 等模型在军事环境理解与情报分析中展现价值。“梅文系统” 已整合卫星图像、雷达、红外传感与通信拦截数据，实现多源异构战场信息融合。

推理与泛化能力提升，大模型在战术推理、作战规划、代码生成等复杂任务中表现突出。2023 年 7 月，美国空军在演习中测试大语言模型执行军事任务，将传统需数小时的信息查询任务缩短至 10 分钟，有效支持决策制定与火力打击。

效率与轻量化并行发展，在模型规模扩大的同时，压缩、蒸馏与量化技术持续进步，以适应边缘部署需求。美空军 “战备” 智能应用程序融合多源信息优化保障流程；诺格公司 EMRIS 传感器采用开放式架构，支持软件定义功能，体现软硬件协同优化趋势。

（二）主要挑战

训练与推理成本极高，大规模军事大模型的训练与部署需巨额资源投入。OpenAI 与美国国防部 2023 年签订的合同金额达 2 亿美元，专用于开发网络防御、威胁检测与作战分析等 AI 原型系统。

存在幻觉、偏见与误导风险，军事决策对准确性要求极高，而 AI 模型的 “幻觉” 问题可能引发致命后果。美军曾在模拟实验中观察到 AI 决策系统出现异常行为，反映出决策偏差的潜在风险。

数据隐私与战场安全争议突出，军事数据高度敏感，大模型训练数据的获取与使用面临特殊挑战。敌方可能通过污染训练数据或干扰软件更新实施破坏，俄乌冲突中双方均尝试以电子战手段干扰对方 AI 系统。

伦理与安全对齐问题未彻底解决，自主武器系统的伦理问题已成为关注焦点。DARPA 已启动相关项目，旨在为自主武器系统制定评估基准，构建量化评估其遵守人类道德规范的能力。

军事应用场景

人工智能大模型已在军事领域多个关键场景实现深度落地，成为提升作战效能的核心支撑。

指挥决策与作战规划领域的应用正在加速突破。Scale AI 开发的 Donovan 系统集成实战数据构建专用大语言模型，能够辅助参谋人员管理增量战场信息，支撑联合全域指挥控制中的决策制定。美国海军部署的 AI 助手 Amelia 整合多项网络服务，可为军事人员提供实时信息查询与指令响应支持。在 2023 年的军事演习中，大语言模型将传统需数小时的作战信息查询任务压缩至 10 分钟，为火力打击决策提供快速支撑。

战场支援与后勤保障场景的应用价值逐步显现。美空军 “战备” 智能应用程序通过融合装备状态、物资库存与任务需求等多源信息，优化维修保障流程与物资调度路径，提升后勤响应效率。OpenAI 与美国政府还开展合作，探索利用大模型开发预防老兵自杀的辅助工具，拓展了军事 AI 在人员关怀领域的应用。

总结与展望

人工智能大模型已成为全球军事科技竞争的战略制高点。未来其军事应用发展将呈现多维度演进趋势。

模型能力向战术推理与动态适应升级，未来模型需具备高效信息处理、精准情境理解与价值判断能力，以适配复杂多变的战场环境。效率革命将推动边缘部署加速，通过模型压缩、稀疏化与软硬件协同技术降低应用成本，满足战机、舰船等边缘平台的部署需求。

法规与治理体系将持续强化，各国正加快制定军事大模型在数据安全、伦理规范与作战使用方面的监管框架，美国国防部发布的自主武器系统指令已明确 AI 应用需遵循负责任、可追溯等伦理原则。垂直领域深度融合成为必然趋势，军事领域将涌现更多覆盖情报、指挥、后勤、网络安全的专用大模型，呈现专业化、精细化发展特征。

开源与闭源模式将长期并存，形成 “巨头闭环保障核心安全、开源推动技术民主化” 的格局，Meta 等企业的开源模型为非机密军事研究提供基础支撑，而 OpenAI、Microsoft 等则通过闭源模式保障核心作战系统的安全性。

可以预见，人工智能大模型技术将持续重塑现代战争形态与军事能力生成模式，但也必须在技术先进性、作战安全性与伦理可接受性之间寻求平衡，确保其负责任的发展与应用。未来军事竞争不仅是装备与兵力的较量，更是人工智能能力与数据优势的比拼。

信息来源

1.OpenAI 与美军合作相关：https://english.alarabiya.net/business/technology/2024/01/17/ChatGPT-maker-OpenAI-working-with-US-military-on-cybersecurity-tools

3.美国空军演习相关：https://news.viasat.com/newsroom/search-press-releases/viasat-supports-u-s-air-force-in-major-indo-pacific-military-exercise