摘要：军工AI正在重塑现代战争体系，从辅助工具跃升为智能战场的核心中枢。美军通过构建以“数据获取—智能平台—作战应用”为主干的三层级作战架构，实现从感知到打击的闭环式智能决策；系统性赋能无人系统、网络攻防、战场感知、战争推演与后勤保障等五大作战核心领域。SpaceX
军工AI正在重塑现代战争体系，从辅助工具跃升为智能战场的核心中枢。美军通过构建以“数据获取—智能平台—作战应用”为主干的三层级作战架构，实现从感知到打击的闭环式智能决策；系统性赋能无人系统、网络攻防、战场感知、战争推演与后勤保障等五大作战核心领域。SpaceX、Palantir、Anduril等新型防务企业成为关键推动力量，形成“算法主导”的新军工联盟。在此背景下，未来军事竞争重点关注低轨卫星（通导遥一体化）、AI平台与边缘智能、智能无人系统三大方向的融合突破，构建体系化、可实战部署的智能作战能力。
人工智能正成为现代战争体系重塑的核心驱动力，军工AI已从辅助角色跃升为作战中枢
现代战争的战略重心从平台对抗转向信息智能比拼，AI以其在决策效率、打击精度、体系联动等方面的系统性优势，成为国防信息化升级的关键突破口。智能化战争强调速度优势与决策闭环，AI的嵌入使OODA循环（观察-判断-决策-行动）大幅压缩，形成“发现即摧毁”的智能作战新模式。美国、欧盟各国、亚太国家及我国均在加速推进AI军事能力体系化建设，全球智能化军备竞赛持续升温。
美国军工AI相关预算大幅提升，C4I战略重心凸显
根据2025财年美国国防部预算草案，其C4I（指挥、控制、通信、计算机和情报）系统的投资预算高达211亿美元，占年度采购和研发总投入的7%，同比24财年145亿美元大幅提升45.5%。其中包括空军主导的“作战云”、海军的Project Overmatch及陆军的Project Convergence等CJADC2相关项目。美空军还专门整合50项子计划组成“空军作战网络项目群”，以确保CJADC2在战区级别的多域应用能力快速部署落地。
美军正以CJADC2为核心架构，构建“数据获取—平台融合—作战执行”三层级智能战场体系
CJADC2是美军为适应未来多域联合作战而构建的指挥体系。其核心目标在于打通军种壁垒，实现海、陆、空、天、电磁、网络等全域的信息互联与作战协同，从而实现“发现即打击”的高效闭环。在CJADC2架构下，AI算法嵌入至传感器-平台-指挥节点之间的各个环节，极大压缩OODA（观察-判断-决策-行动）循环时间。
1）数据获取层：以SpaceX星链、遥感侦察、下一代GPS等构建智能战场的感知神经网络。在智能战场体系中，数据获取层是构建“感知-理解-决策”链路的起点，其功能相当于战场的“神经末梢”，负责收集、传输与初步处理作战环境中的多维数据。当前，该层以SpaceX星链、遥感侦察系统、下一代GPS为核心支撑，并正加速向“通导遥一体化”方向融合演进，实现多平台、多域、多模态数据的实时共享与精准协同。
2）基础平台层：Anduril“晶格网格”、Palantir Gotham平台等打造智能战场的中枢神经系统。为实现“整合卫星、无人机、武器平台以及其他感知设备等多层次、多来源的数据获取手段，构建起一个全方位、实时化的智能战场感知神经网络”这一目标，基础平台层的核心在于具备强大的数据获取、处理、融合与反馈能力，从而形成具备认知与自适应能力的信息中枢体系。在该体系中，Anduril的“晶格网格”（Lattice Grid）与Palantir的Gotham平台分别扮演前沿感知与后端决策的关键角色，构建了战场智能化体系的“感觉-认知-响应”闭环机制。
3）作战应用层：军事AI赋能，实现智能战场的决策与行动一体化。在作战应用层，人工智能（AI）技术通过生成作战方案、优化火力分配以及实时调整作战行动，实现了决策与行动的高度融合。AI算法能够迅速分析复杂的战场数据，制定高效的作战计划，并根据实时信息动态优化，确保作战行动的灵活性和精准性。AI在作战应用层的深度应用，正加速实现智能战场的决策与行动一体化，提升了军事行动的效率和精准度。
AI正在系统性赋能五大作战核心领域：无人系统、网络攻防、战场感知、战争推演与后勤保障
在无人系统方面，美军推进海空地多域智能无人装备，具备蜂群自主协同能力；在网络攻防方面，AI被用于主动漏洞识别与认知空间作战，如DARPA“AI防火墙”“心智理论”等项目；在战场情报与态势感知中，通过Palantir、TACAI、VANE系统等平台实现多源信息快速融合与实时目标识别，支持战术级预警；在军事训练领域，法国战术AI系统与美军PME体系引入AI进行智能博弈与个性化推演训练；后勤保障方面，以F-35的ODIN系统与美海军LAI系统为代表，AI用于装备状态建模、维修预测与弹性调度，显著提升完好率与战时保障效率。
以AI为核心驱动的“新军工联盟”正重塑美军作战体系架构
以SpaceX、Anduril、Palantir、OpenAI等科技企业为代表的新兴力量，已取代传统军工承包商在关键领域的主导地位，成为推动智能战场体系化升级的核心引擎。这些企业围绕通信组网、数据融合、战术AI与无人系统控制等关键链路，构建起以算法、平台与算力为主轴的“平台型军工生态”。其中，Palantir公司在乌克兰战场广泛部署的Gotham与AIP平台，支撑了乌军从战场信息收集、态势分析到目标打击的全流程智能闭环，已被美军视为下一代AI作战体系的“中枢神经平台”样板。
我国应对标美军三层级智能架构，聚焦低轨星座、AI平台与智能无人系统三大核心方向构建自主体系
在感知层面，重点推进低轨卫星星座及算力星座建设，提升“通导遥一体化”能力，构建天地一体、自主可控的多源感知网络；在平台层面，应加快打造国产化情报融合与战场认知平台，布局类Gotham系统与战术级AI边缘部署节点，提升对战场数据的实时处理与分布式决策能力；在执行层面，推动无人装备体系集群化、智能化升级，强化空地海潜多域的协同打击能力，构建具备灵活性、自主性与任务自适应能力的智能作战体系，实现“数据驱动作战”的完整链条闭环。
1、算法黑箱，决策可解释性不足。深度学习模型难以解释其推理过程，作战指令缺乏可追溯性，降低军方信任，增加误判风险。
2、生成式AI加剧认知战风险。AI可大规模生成虚假信息，扰乱军事舆情与指挥体系，提升信息战的不确定性与攻击强度。
3、自主武器失控引发伦理争议。AI武器自主选择打击目标尚无清晰界限，一旦失控，可能导致越权攻击与战略升级。
4、AI军备竞赛升温，战略稳定性受冲击。智能武器扩散门槛低，易引发误判与冲突升级，国际规则空白加剧系统性安全隐患。
5、数据污染与模型依赖风险并存。AI依赖高质量数据，战时易被虚假或敌方干扰信息误导，影响模型训练与战场判断。
6、平台型企业绑定过深，控制权风险上升。例如，美国Palantir等掌控算法核心，若合作受限或系统封闭，军方将面临“算法锁死”的系统风险。
本文源自券商研报精选
来源：金融界一点号
