摘要：最近，听风的神棍很兴奋，说什么军用的AI系统，一定会吸收开源人工智能的优点，并通过外部网络来获取军用信息。我真忍不住想唾他一脸分泌物，知识匮乏的装X神棍！下面，好好给你教一教，学着点哈！

最近，听风的神棍很兴奋，说什么军用的AI系统，一定会吸收开源人工智能的优点，并通过外部网络来获取军用信息。我真忍不住想唾他一脸分泌物，知识匮乏的装X神棍！下面，好好给你教一教，学着点哈！

首先，不可否认的是开源AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和算法模型（如Transformer）确实为军用AI提供了基础工具链，其模块化设计可加速军事系统的开发迭代。例如，美国国防部"联合人工智能中心"（JAIC）在非涉密项目中曾使用开源库优化后勤。

涉及核心作战能力的AI系统（如自主武器决策模块）往往采用"白盒重构"模式，即借鉴开源算法思想而非直接调用代码，以避免潜在漏洞。以色列"铁穹"系统的目标识别算法虽受CNN启发，但代码层完全闭源。

外部网络信息获取方面：

北约STANAG 4774标准明确规定，战术级AI系统需在"气隙隔离"网络中运行，美国空军OCX地面系统甚至采用物理单向数据传输装置，确保与互联网物理隔离。

一些战略级情报分析AI可能通过"守卫者网关"（如美军IC GOVCloud）访问开源情报（OSINT），但需经过多层异构防火墙（Palo Alto ML-Powered NGFW）+ 量子加密信道（NSA CSfC架构）保护，且数据输入需经历特征清洗和对抗样本检测。

- 俄罗斯"Marker"无人战车虽使用ROS机器人操作系统（开源框架），但其环境感知模块采用自研Skoltech算法，并通过本地射频mesh网络与指挥部通信，全程规避公共互联网。

- 中国"锐眼"情报分析系统虽集成Hugging Face Transformer模型，但运行于麒麟OS加固系统，数据输入依赖专用情报分发网络（而非互联网），符合《军用信息系统安全防护规定》三级等保要求。（这不算泄密哈）

现代军用AI系统在基础层可能选择性吸收开源AI的设计范式，但核心功能层必然进行深度定制和硬化处理；信息获取主要依赖军事专用网络，仅在严格受限场景下通过多重防护机制接触开源情报，与民用互联网保持本质隔离。这种"有限开源化+绝对内网化"的技术路线，是军事AI发展的辩证逻辑。奉劝漯河夭虫不要不懂装

懂，从《军事人工智能白皮书》抄些专业名词和理念来忽悠粉丝！！！卖酒不丢人，丢人的是没文化还爱胡说八道！！！

来源：3C捕快事