摘要：人工智能技术在大数据时代的飞速发展，已经渗透到了医疗保障、物流运输、教育服务、数据通信、智能汽车、智能监控及工业应用等各行各业，彰显出了人工智能作为新兴科技的价值和发展潜力。此外，在军事领域人工智能技术发挥着不可替代的作用，例如网络通信安防、智能文件管理、智能识别以及情报分析等。基于此，本文对人工智能在军事领域的应用及发展展开论述。

关键词：人工智能；军事领域；应用；发展

一、发展背景

1.1概述

人工智能隶属于计算机科学，人工智能的目标是为了探索人类智能的实质，通过利用计算机技术把人类智能移植到机器上，从而让智能机器可以在平时的生活场景中做出和人类思维相似的反应，这一技术的运用研究涵盖了语音、图像识别、智能机器人等。自1956年约翰·麦卡提出“人工智能”这一概念，到几十年后的今天，人工智能技术愈发成熟，在日常生活中运用范围辐射越来越广。

人工智能技术不是单一的科技，而是涵盖了多个新型技术的集合，主要包括ML机器学习（Ma⁃chine Learning）、机器人技术（robot-technology）、CV计算机视觉（Computer Vision）、生物识别技术（Bio⁃metrics）以及NLP自然语言处（Natural Language Processing）五类技术。其中，机器学习是核心，也是让计算机具备智能化发展的基本途径。机器学习主要的研究内容是如何利用计算机去实现或模仿人的学习行为，当获得新知识时，去重构已经具备的知识体系从而达到优化自身性能的目的。由于计算机设备不具备人类的自主思考能力，所以机器设备在不同环境下所产生的反应主要是依靠算法以及计算机技术对人类行为方式的模仿，可见机器学习是一项多学科交叉、复杂程度极高的计算技术。

1.2人工智能技术的快速发展

人工智能作为人类智慧的辅助和延伸，突破了人类认知效率低、考虑因素有限等生理限制。目前，人工智能技术在自然语言处理、图像识别、无人驾驶、医学诊断、军事智能化等领域取得了许多突破性的研究进展，例如在图像识别领域，部分基于人工智能技术开发的应用系统的识别率可达95%以上，其准确性已远超人类的平均水平。随着大数据、云计算和深度学习等新兴技术的快速应用与发展，人工智能技术在情报分析、军事决策等领域的优势日益凸显。

世界各军事强国纷纷加紧制定、部署人工智能未来发展战略计划，试图占领新一轮科技革命高地。人工智能技术正不断改变着未来战争形态，催生新的作战模式。军事情报领域也由过去完全依靠人力进行情报分析转向了高度人机协同的新的工作模式，人工智能技术必将成为情报工作人员强有力的帮手。

二、人工智能技术在指挥和控制系统中的应用

美国《国防战略指南》明确地提出了以“跨域协同增效”为核心的“联合介入行动”和“全球一体化作战”等体系作战概念。同时，美国空军发布的《空军未来作战概念》也强调了快速响应、作战方案快速生成与决策的能力。这种多域指挥和控制（MDC2：Multi-Domain Command&Control）将成为未来战争的主要形式并决定着战争的走向。但多域指挥和控制存在着跨平台联合作战规划难、多兵种指挥协调性差、多武器系统精确控制要求高等诸多难点，仅凭传统的人类指挥作战难以在短时间内做出快速合理的全局部署。而应用人工智能技术可以实时地呈现跨域战场态势、快速地提供决策部署并协同调配人员和武器等作战要素。美军设想的未来指挥控制模式是：从全球的感知单元和武器网络收集数据并快速地形成能够支撑行动的有用情报，进而在各军种部门之间实现共享，辅助决策系统将综合各类情报形成作战策略供指挥官参考，在决策选定后由系统生成作战规划并协同调度各军种和武器系统。

2017年，洛克希德·马丁公司与美国空军合作进行了多域指挥和控制系统的推演，检验空、天和网络作战域中的作战计划编制，使空中作战的各种系统能够实现互通。后续将创建综合任务指令系统，实现对所有空、天和网络部队的任务分配。此外，美国陆军正在研发自动计划框架原型系统。该系统能够执行军事决策所需的任务自动分配到对应兵种和单位，减小指挥人员的工作负担并提高决策部署效率。

三、人工智能技术在军事后勤的具体应用

3.1综合情报感知

综合情报感知涵盖了人员信息、物资信息、战场信息、武器装备信息这四个方面。人员信息感知实现了对后勤资源的精准调度，其具备的能力除了可以收集战场上士兵的移动轨迹和位置外，还具备伤员定位搜救和情况远程回送的功能；物资信息感知具备支撑物资管理、查询等功能，实现了军需物资从生产到使用的整个过程跟踪与监控这一目标，物资信息包含了像枪弹、燃料、药品等各种军需物资在运输和使用过程中其状态数据内容的收集和处理；战场信息感知实现了对于敌方在战场上的部署、行动、武器装备这类信息的收集和发送，为部队在定位敌方目标以及评估敌方战斗力等方面提供数据支撑；武器装备信息可以实现各类武器装备位置、武器使用状态、各个设施的信息收集，可以在部队武器装备、设施方面为部队提供支持。

3.2信息分析融合

信息分析与融合能力包括多级信息融合与综合信息统计分析。在战场上，将伤员的地理位置、移动轨迹以及心跳速率等信息进行融合，从而分析、判断伤员的受伤情况是否严重，利用多类型传感器将声音、光照、电磁、心率等产生的信息进行融合；战场上想要更加精准的判别敌方的行动部署等信息，就要对战场上敌方士兵、人员或者设备的活动轨迹以及武器装置的类型这类信息进行融合、分析，帮助指挥员更准备判断当前战场上的态势。

3.3战伤医疗救护

在现实战争现场中，受伤的士兵大部分无法第一时间获得医疗援助，一是因为伤员的受伤程度远远超出了现场医护人员的救治能力范围，二是有可能因为该片区医护人员数量配备不足。所以在战场上要先对受伤的士兵进行分类，受伤较为严重的士兵应该最先得到医疗救护。因此人工智能技术为医疗救助开辟了新领域，美国的远程医疗与先进技术研究中心与CR（组合变量）分析公司在军事医疗领域开展合作，研发自动加固战斗伤员护理系统，该系统主要是针对战场上伤员的诊断和指令，但是就目前的技术发展限制，该系统还没有完全独立出来成为一个完整的自动医疗救助系统，更像是一款智能软件，它能辅助医护人员诊断伤员的受伤情况，监测伤员身体情况并且及时为病人提供治疗服务。同时，为了更好地在远程手术以及人员疏散活动中给人类士兵提供保障服务，美国特别重视将人工智能技术与机器人手术系统（RSS）及机器人地面平台（RGP）进行集成，在恶劣的环境下，利用人工智能配置的医疗系统可以分析、整理出军人的历史病例辅助医生进行治疗等。

[参考文献]

[1]张睿涵，王明生.国家安全视野下人工智能带来的机遇与挑战[J].网络安全技术与应用，2024，（09）：142-144.

[2]兰堙，陈丽霞.数字科技赋能军事体能训练的路径研究[C]//陕西省体育科学学会，陕西省学生体育协会.第二届陕西省体育科学大会论文摘要集（墙报）.陕西师范大学体育学院;，2024：1.DOI：10.26914/c.cnkihy.2024.015115.

[3]唐冠群，孙玉慧，储昱玲.人工智能对未来战争的影响和挑战[J].中国军转民，2024，（11）：66-67.