从美军杀伤链流程看人工智能的应用

马之璇

人工智能在军事领域的飞跃性开发和应用已经并将继续深刻改变未来战争的面貌及作战样式。为保持全球军事战略竞争优势，美国在这方面从未停止作战概念更新和实践探索，其作战效果由刺杀伊朗伊斯兰革命卫队“圣城旅”司令官卡西姆·苏莱曼尼少将的行动便可窥见一斑。美军最新提出的马赛克战概念通过将人工智能引入C⁴KISR（即指挥、控制、通信、计算机、杀伤、情报、监视、侦察）一体化的杀伤链流程，以人工智能技术为核心，智能化武器装备平台为支撑，从而引发从侦察、决策再到交战的系统性变化，将推动美军未来作战进入一个更高的层次。

目标识别精细化

对威胁与打击目标的快速精确识别是智能化战争中夺取战场优势的基础之一。克劳塞维茨在《战争论》中认为，战争是充满不确定性的领域。在瞬息万变的未来战场环境中，作战各方往往都会主动运用多样化的伪装、隐身、欺骗和干扰等手段和技术，进行目标识别与反识别对抗，且受气象环境、地理条件等客观因素干扰，识别难度也将进一步增大。因此，仅仅依靠人力或者传统识别手段很难做到对目标的精确快速识别。人工智能可以依靠深度学习技术，以试验采集、仿真生成等手段获得的大数据为基础，进行精细化建模与深度特征学习，进而利用嵌入算法的多类传感器所感知到的众多目标数据，快速综合分析出准确的目标属性，实现复杂目标的智能化、精细化识别，从而提升识别能力。与传统的目标识别不同，人工智能辅助的传感器在锁定目标时可以“化整为零”，选取目标的关键点位，实现精准制敌。例如，要想打击一架敌机，可先将其“拆解”为战机结构、雷达、通信、动力、武器、载机等目标“点集”，再根據各部分的作战效费比，确定目标打击优先级，选择目标点位。

美军已将人工智能面部识别和计算机视觉算法用于目标识别上，支援部队的目标搜索和瞄准能力。这些算法可以运用到战场上进行多模态自动化目标识别和基础设施评估，可分析敌方不同作战平台的原始数据，也可从人群中识别出目标，区分不同属性的目标，甚至能自动瞄准目标。据美国智库曾设想的未来战争场景——在涉及中国南海领土争端的有限战争中，美海军陆战队突击队员交叉检查基于云的情报数据库并下载更新，帮助机器学习算法识别目标，并忽略新的诱饵和平民目标。

人工智能或将改变未来战场

美陆军2020年秋在尤马试验场恶劣的沙漠环境中实地试验名为“火风暴”的人工智能系统，该系统从卫星、无人机和地面传感器获取数据，利用算法对潜在目标进行优先级排序，并计算最适合应对目标的部队、装备以及所在位置，再将信息经由陆军战术无线网络直接传送到指挥控制中心以及火控系统。美陆军地面车辆现代化项目主管表示，在未来司令部“项目融合”试验中，“火风暴”人工智能为地面部队发送精确的目标数据，提供威胁警告，甚至在某些情况下还可将车辆上的武器瞄准敌人。

定位追踪实时化

对目标的实时定位与追踪是智能化战争中塑造有利战场态势的关键之一。在杀伤链中，从发现目标到做出决策之间需要保持对目标的实时跟踪监视，进而选择合适的时机作出决策，启动杀伤程序，而动态的战场目标往往变幻莫测，令人难以捉摸。美军嵌入武器装备平台中的人工智能算法使设备具有了像人一样感知和思考的能力，能够根据目标情况分配侦察监视力量，保持对目标的持续跟踪，大大改善了对目标的定位与追踪能力。在智能化战争背景下，无人机与侦察卫星相结合，对战场空间保持全天候不间断监视。人工智能辅助的先进传感器和作战平台能够实现对目标数据信息的全域感知和实时共享，让一线作战部队能够及时感知最新的目标态势，提高目标跟踪精度和目标身份识别能力，改善态势感知能力，优化决策水平，快速定制杀伤。

美军刺杀苏莱曼尼所使用的MQ-9收割者无人机装载了AN/AAS-52 MTS-B多光谱瞄准系统，能够对地面目标实现远程监视和跟踪。整个行动过程中，MQ-9一直在近万米高空巡航侦察，跟踪监视苏莱曼尼从下飞机到乘车准备离开机场直至坐在车里的全程，通过搜索其高清视频和图片数据对比，甚至是人脸识别，确认目标后，一击必杀。2020年9月3日，在美军的一次演示试验中，一门榴弹炮通过采用人工智能技术的指挥控制网络和一种新型超高速炮弹，成功拦截击落了一枚模拟巡航导弹。这一杀伤链过程离不开人工智能技术对目标的实时追踪、定位与测距。

MQ-9收割者无人机

决策过程快速化

快速夺取决策优势是智能化战争中营造作战胜势的主要因素之一。美空军上校约翰·博伊德由对战斗机空中格斗的思考提出“OODA周期”理论，以观察、判断、决策以及行动循环描述基本作战过程。基于对“OODA周期”的传统理解，作战双方收集战场态势数据，根据现有知识和既定目标数据做出判断，选择行动方案并执行;谁能先于对方完成“OODA周期”，谁就能率先夺取主动权。而在智能化战争语境下，“OODA周期”与马赛克战的核心思想不谋而合——以决策为中心，聚焦破击敌“判断”环节，由人类指挥官负责指挥、由人工智能赋能的机器负责控制，对己方高度分散的部队快速重组，使得战场态势复杂化，扰乱敌方对战争形势的判断，使其无法掌握真实的战场信息，或者即使掌握战场态势信息，也难以判断己方作战意图，进而陷入决策困境。马赛克战的关键是要以最快的速度给敌方施加最多的困境，作战重点是扰乱敌方“OODA周期”的“判断”环节，目的是比敌方更快速、更高效地做出战场决策。

一方面，人工智能可协助人类指挥官指挥快速复杂的作战行动，直接为“任务式指挥”提供决策支持能力：一是缩短己方决策时间，二是运用迷惑、干扰等手段增加敌方决策时间。美《陆军条令》将“任务式指挥”定义为：“在一体化地面作战过程中，指挥官通过使用任务式指挥行使权力和进行指挥，以使具有灵活性和适应性的领导者在按照指挥官意图的前提下发挥符合作战纪律的主动性。”简而言之，美军所说的“任务式指挥”即上级指挥官只向下级指挥官下达任务目的，而不规定完成任务所使用的手段和方式。然而，目前的实践表明这一指挥方式容易对己方“判断”环节造成消极影响。因为基层指挥官缺乏高级参谋的协助，会造成误判或是又回到按习惯指挥的老路上，反而使敌方更容易预测其行动。马赛克战将人类的创造性与人工智能的强大运算能力相结合，人工智能可以为指挥官提供计算工具，赋予基层指挥官快速控制分散的部队、适应战场空间环境的能力，以此克服“任务式指挥”的局限性，并缩短决策时间使己方获取决策优势，也给敌方决策施加困境。

被美国刺杀的伊朗将领苏莱曼尼

美陆军正在利用人工智能技术制定新的“任务式指挥”概念，将机器学习与任务指挥能力相结合，以提升人类在任务规划、准备和执行过程中的决策能力。其核心是由对机器人收集的数据进行合理的管理、处理和分发，让机器人成为人的得力助手，从而使人能够更快、更有效地做出决策。 在干扰、欺骗敌方决策方面，美军正在探索利用“深度伪造”技术合成假音频、假视频投放至敌军内部，向敌军下达错误命令，干扰敌指挥控制系统，致使敌方决策失误。

另一方面，人工智能可辅助人类情报分析师综合评估海量战场信息，间接辅助指挥官决策。情报是决策的基础，《孙子兵法》中充分强调了“知”的重要性，认为“知彼知己，胜乃不殆;知天知地，胜乃可全”，这里的“知”指的就是情报。在充满不确定性、瞬息万变的复杂战场环境下，尤其是时间紧迫时，人工智能能夠比人类情报分析师更高效快速解读碎片化甚至是相互矛盾的海量信息，还可接收和过滤相关实时信息，帮助制定作战决策。2019年1月，美国家情报总监办公室颁布了指导美国情报界人工智能技术发展的纲领性文件——《AIM倡议：机器增强情报战略》，旨在通过重点发展和快速采用人工智能、自动化和增强（AAA）技术，利用“机器增强情报”战略来指导美国情报界的人工智能工作，以提高情报工作效率、任务能力和决策能力。美国防情报局、国防高级研究计划局、地理空间情报局等多家军事情报机构都在如火如荼地发展人工智能项目计划，试图将人工智能技术优势转化为情报决策优势。比如地理空间情报局将智能处理技术运用于战场空间情报分析，使指挥员能够全维实时感知战场态势，从而快速做出决策。

杀伤打击精确化

杀伤打击精确化是智能化战争制胜的决定性要素之一。智能化战争中的精确杀伤打击是指在人工智能时代，以人工智能技术为核心，综合多种嵌入人工智能算法的武器装备平台为手段，在多重维度实施精确打击。相对信息化战争中传统的精确打击而言，智能化战争中的精准定制杀伤融合了多种快速发展中的人工智能技术，具备五大新特点：情报检索高效快速，目标锁定“化整为零”，杀伤流程趋于自主，作战编组灵活分散，杀伤效果集约可控。

美空军上校约翰·博伊德

人工智能精准定制杀伤的原理是利用深度学习以及综合机器视觉技术，进行目标筛选和追踪，同时发挥人工智能在态势感知、运算速度方面的巨大优势，引导火控系统根据实时情况快速精准评估，并根据打击效果实时调整任务和战术。在杀伤效果上，精准定制杀伤根据目标属性、战场环境和杀伤要求，自主定制并调整攻击组合、时序与方式，达成警告、干扰、压制、降级、失能等多种损伤效果。例如美军在刺杀苏莱曼尼时使用的AGM-114R9X型地狱火导弹直接将目标人物杀死在车辆内部，除目标车辆车身遭受巨大的破坏外，对周边目标造成的伤害几乎可以忽略不计。美陆军2020年秋在“项目融合”演习中测试杀伤链，其流程为：来自低轨卫星、灰鹰无人机以及地面传感器的数据传输至指挥控制中心，指控中心利用人工智能对数据进行分类、处理和分析，计算出打击该特定目标的最佳武器，M109自动榴弹炮、灰鹰无人机或地面平台向目标开火，整个过程不到20秒。

风险：可靠性与安全性有待考量

人工智能虽然在优化美军杀伤链流程中表现出巨大应用潜力，能够使目标识别精确化，定位跟踪实时化，决策过程快速化，杀伤打击精确化，但是在技术安全性、人机关系、法律等方面的安全性和可靠性仍有待考量。

一是技术安全性问题。当下人工智能技术的成熟运用仍存在诸多阻碍和风险。从杀伤链中敌我双方对抗的角度看，一方面，己方的目标识别、跟踪系统还无法完全做到智能化，民用领域曾出现过自动驾驶车辆由于未识别出行人而酿成撞人致死事故，以此为鉴，军事领域的应用要十分审慎;另一方面，敌方如果利用诸如“深度伪造”的人工智能技术手段故意释放迷惑性信息欺骗我方，或者用一般的技术手段篡改我方人工智能算法，致使我方杀伤链流程的任意一环出现错误，其后果都将不堪设想。

AGM-114地狱火空地导弹

二是人机关系问题。通过前文的分析，不可否认的是，人工智能确实能够以其强大的数据处理、分析和融合能力，在复杂多变的战场环境下减轻参谋人员和指挥官的负担，甚至能够模拟人类思维进行感知和判断。但是在人机关系层面，无论人工智能技术发展到多么成熟的程度，杀伤链中的决策权都必须牢牢掌握在人类手中，人类在决策环节必不可少。因为人工智能技术只要掌握了正确的算法和合适的数据，就可以很快地对目标发动精准杀伤打击，如果将是否发动攻击的决策权交由人工智能，那么将给未来的国家安全造成巨大隐患，这一点不亚于克隆技术被滥用的危害。人工智能的使用必须有边界，即决定权要交由人类。

三是法律问题。法律的出台是为了保护人工智能技术的健康发展，规定其边界，使其不被滥用。目前国际社会对于人工智能军事化应用的立法还尚未成熟。试想，如果嵌入了人工智能算法的一枚导弹在识别目标时出现失误，将无辜平民误判为打击目标而杀死，那么，其背后应该受到法律制裁的主体应该是谁，各个主体又该承担多少责任，都缺乏法律的界定。

责任编辑：张传良