新产品展示了中国对自动化战斗的追求
快速阅读: 据《防御一》最新报道，近日，中国人民解放军演习中使用的无人机由“智能精准打击系统”指挥，该系统集成了人工智能、云计算等技术，实现自主作战和实时数据处理。这体现了中国军队向智能化作战转型的努力，包括使用大型语言模型和人工智能驱动的自主系统，以提升战场感知、决策和心理战能力。这些进展表明中国正致力于重新定义未来的战争形态。
近日中国人民解放军演习中分散部署的无人机是由中国国防巨头中国北方工业集团的新产品“智能精准打击系统”指挥的。该系统利用无人机实时数据建模战场、追踪目标、制定打击计划、分发火力信息并执行后续打击。根据中国北方工业集团在最近珠海航展展位上播放的视频，除了下达射击指令外，几乎所有的操作都是自主完成的。中国观察家还注意到该系统融合了来自多个来源的战场情报。这体现了中国人民解放军旨在确保未来冲突中主导地位的方式：通过模糊人类监督与机器执行界限的自主能力。中国北方工业集团的智能精准打击系统是中国新生的中国人民解放军信息支援部队构建“网络信息体系”的方式之一。该系统使用人工智能、云计算和大数据技术融合作战单位的数据，创建“动态杀伤网络”。解放军评论员强调网络信息体系在现代战争中的关键作用。所有这些都属于解放军向“智能化作战”推进的一部分，这种作战寻求整合实时战场感知、精确打击和心理战。
为此，解放军国防大学的研究人员强调大型语言模型对军事行动的重要性。通过快速处理大量数据，它们可以简化情报分析、生成代码并加快武器研发进程。解放军还计划使用大型语言模型生成详细且逼真的作战模拟和训练场景，所需时间和人力仅为目前的一小部分。台湾国防安全研究院已注意到解放军的“战颅”兵棋推演系统，其第二代于2020年推出，使用模块化策略适应各种对手——尽管由于复杂场景中的突发行为和不可预测性，其实际应用于实战中仍不确定。同样，中国正寻求将人工智能嵌入军事情报、规划和决策中。“爱武大型语言模型+”系统由中国中国人民武装警察工程大学实验室开发，结合大型语言模型、多模态大数据分析和虚拟助手界面，在指挥信息系统内提供智能交互和任务规划。解放军还设想将人工智能集成到多源情报系统中，为指挥官提供洞察力并加速决策过程。所有这些都被视为帮助解放军进入智能化作战的下一阶段，深度学习和多模态数据处理可以优化目标识别、态势评估和指挥决策。
据解放军评论员称，这些进步促进了迭代反馈循环，改善跨域数据整合、预测分析和实时战场适应——最终形成解放军所谓的“智能化作战指挥”。同时，将“浅层人工智能”集成到无人平台上增强了侦察和精确打击，而将人工智能驱动的自主性嵌入现有武器中。这些进展不仅仅是关于动能效果。解放军少将曾海清指出，大型语言模型还可用于认知战，这是解放军理论中赢得战争的关键，甚至无需进行战斗。认知领域行动融合心理战和网络战手段，试图操纵对手的感知、决策和行为。生成式人工智能工具使解放军能够制作适应性和情境特定的虚假信息，并以精准执行心理战。先进的语言模型可以实时生成所需的故事，利用数字平台影响感知、制造分歧和削弱士气。这服务于解放军的“认知对抗”战术，旨在控制信息流以扰乱对手决策。人工智能驱动的情感分析和预测行为模型可最大程度地发挥这些策略的心理和操作影响。
这些人工智能计划伴随着解放军日益增长的大数据项目，这些项目可以扩展战场感知、精炼预测分析并减少“战争迷雾”。智能算法能够处理海量数据，揭示作战模式，优化后勤保障并改进战术决策。行业支持在中国军民融合战略下，大小防务承包商都在努力确保民用人工智能技术能应用于军事领域。例如，中国北方工业集团在2024年珠海航展上不仅展示了智能精准打击系统，还有九种具有尖端人工智能赋能的作战能力的新系统。其中包括人工智能赋能合成旅，结合下一代装甲车辆、集群无人机、游荡弹药和电子战工具；以及智能数字化指挥控制系统，实现实时态势感知。这些系统的应用已经提升了人们的信心。中国军事分析师声称，这些人工智能驱动的机械化旅在战场数字化方面超越美国同行，巩固了中国在下一代地面作战中的领先地位。小型科技公司也在贡献力量。例如，优视科技开发了支持战略决策和自主运行的军事人工智能模型和系统。这些包括天基“决策大脑”天机，用于作战规划和情报分析；天网，一个实时情报数据库，集成多源数据以增强态势感知；以及天剑，一个综合战场情报系统。优视科技基于自有的军事情报数据库构建其人工智能应用，该数据库包含超过一百万份高质量文档和超过三百太字节的军事图像，据中国数字研究与咨询公司艾芬西报道。天机模型可以整合实时冲突数据，包括乌克兰冲突的数据，中国军事评论员报告称。解放军在人工智能赋能工具上的巨额投入能否成功，将取决于其在实际条件下验证和改进这些技术的能力。他们的挑战包括确保在复杂场景中稳定运行并将其整合到中央控制系统中。然而，解放军在人工智能和大数据方面的目标是明确的：不仅是填补关键能力缺口，而是重新定义战争的可能性。
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