主要軍事大國推進算法戰的進展與趨勢

郝澤澳 胡藝婷

現代戰爭正朝著指揮控制更廣更深、指揮決策流程更加復雜的方向發展。這些變化使得人工智能的軍事化應用更加緊迫，人工智能在軍事領域的蓬勃發展催生戰爭形態的深刻變化，受到主要軍事大國的廣泛關注。算法在人工智能軍事化領域的核心地位使其受到各主要軍事強國的青睞，各國從人工智能的基礎研究角度出發研究算法，在本國特色的基礎上，通過相關軍事機構、科研院所的牽頭和保障，形成了各具特色的算法戰研究體系。

美國推進算法戰的舉措與進展

美國算法戰機構建設美國是“算法戰”這一概念的首創國。“算法戰”這一概念可追溯至2013年4月美國“大西洋理事會”網絡治理倡議研究項目主任詹森·希利發表的一篇題為《“震網”事件預示“算法戰”時代來臨》的文章。2016年9月哈佛大學的《戰爭算法問責》報告則給出了“戰爭算法”的相關定義。2017年4月26日，美國防部正式建立算法戰跨職能小組（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team，AWCFT），標志算法戰這一概念正式被美軍承認。算法戰跨職能小組是目前美軍專門從事算法戰研究的機構，按照美軍相關規劃，分管情報工作的國防部副部長將監督算法戰跨職能小組的工作，美國防部內多個項目組將為算法戰跨職能小組的工作提供支持，戰時該小組還會受到美國防情報局的支援。

美國防部算法相關機構

與算法戰密切相關的另一個機構是國防部聯合人工智能中心（JAIC），這個成立于2018年的機構一直是美軍從事人工智能轉化領域的核心機構，下設任務部、能力發展部、規劃預算采辦部、戰略與政策部，分別負責各專業領域人工智能相關研究及科技合作、人工智能相關基礎能力建設、預算規劃、人工智能發展戰略制訂。在算法戰領域，聯合人工智能中心通過與美國各大科研機構的合作與交流，加深對算法戰相關問題的研究力度，結合自身的科研實力合理解決各類具體問題。美國防部設置的“首席數字和人工智能辦公室（CDAO）”負責國防部數字化與人工智能相關事務，該辦公室的成立是為了改進整個國防部的人工智能、數據和分析能力，從算法戰角度看，該機構很有可能在美軍各軍種推廣算法戰概念的進程中起到關鍵作用。算法戰跨職能小組、聯合智能人工中心和首席數字和人工智能辦公室是美國防部涉及算法戰這一概念的重要機構，它們將在發現算法需求、研究相關算法、拓寬交流渠道、推廣算法戰概念幾大流程中起到不可或缺的作用，并將進一步影響算法戰相關發展戰略、政策制度的制訂。

2017年11月1日，在華盛頓舉行的英偉達GPU技術大會上，一個顯示屏展示了用于執法的車輛和人員識別系統，會議展示了人工智能、深度學習、虛擬現實和自主機器技術

政策法規層面，目前美國算法戰建設遵守《為人工智能的未來做好準備》《國家人工智能研究與發展戰略規劃》《國防部人工智能戰略》等人工智能戰略性文件，配合美軍遠、中、近三個軍用人工智能發展階段，實現從智能化無人裝備到智能化輔助決策再到人工智能向指揮控制及多空間發展。

五角大樓的首位首席數字與人工智能官

美國算法戰實際應用算法戰與打擊ISIS中的無人機情報分析需求聯系密切，美國防部的“專家項目”便是這一需求的體現。該項目從為戰術無人機采集的空中全自動視頻增強及自動化處理的任務出發，通過組織數據標記工作及開發、獲取和修改算法，實現圖像識別算法問題的解決。在這一算法的基礎上，算法戰跨職能小組將開發出可用于不同地區更高層次偵察、監視、情報搜集任務的算法。專家項目利用深度學習和計算機視覺算法來檢測、分類和跟蹤運動圖像中的目標，該項目所涉及的相關算法將減輕人力篩選情報的負擔，在情報判讀領域提供一定的智能化輔助決策能力。專家項目還強調了軍事情報系統與現有成熟的商用人工智能相關算法的集成問題，由于軍事情報系統的產生要普遍早于各種商用人工智能的開發，因此還需專門將各成熟的商用人工智能相關算法與軍事情報系統軟件進行整合。專家項目涉及的第一個應用于戰術無人機的算法已于2017年12月正式投入使用。算法戰以及專家項目最初與處理分析無人機采集運動圖像密不可分，通過采用計算機視覺算法和機器學習，算法戰逐漸超越無人機圖像識別范疇，開始向情報分析和判讀方向發展。圖像識別及情報分析是美軍算法戰的重要應用領域，伴隨計算機視覺算法的進一步發展，這類算法極有可能在巡飛彈實現深度應用，使巡飛彈在面對精心偽裝的敵方目標時發揮作用。

算法戰的另一大應用是賦能美軍指揮決策。算法戰賦能指揮決策主要體現在人工智能賦能指揮決策上，作為人工智能的靈魂，算法對決策指揮的意義可想而知。指揮決策可覆蓋陸海空天網絡電磁多個維度，涉及戰役和戰術層面。戰術層面，人工智能在作戰計劃推演、預判對方行動方面發揮重要作用，其中，作戰計劃推演部分涉及以任務流模式引導作戰各環節，利用任務監控和可選作戰方案相關算法對各作戰方案的結果進行模擬，按照不同特定環境對模擬結果進行歸納。戰術層級預判對方行動往往體現在空戰一類的激烈對抗中。戰役層面，算法以人工智能為牽引研判對手下一步行動。戰役層面涉及的對手信息更為廣泛，涵蓋兵力、裝備、后勤等軍事要素以及氣象、地形、水文等自然要素，因此，算法在指揮決策中的第一大任務便是對戰場信息進行歸類以提供數據保障。算法在指揮決策中的第二大任務是將傳統的人工決策轉化至人工+機器輔助決策。機器輔助決策需要算法對方案的復雜度、可行度做出驗證。機器輔助決策的另一大優勢是搜集和研判敵方作戰樣式信息，利用算法對數據進行分析，進而模仿敵方行為，得出下一階段可能發生的事件。2022年，美軍從頻繁的空天偵察活動出發，結合俄軍作戰樣本所設計算法進行分析，得出俄軍即將發動進攻的結論。

算法戰還將為美軍無人裝備的控制提供關鍵方案。美軍的無人裝備智能化發展已涵蓋陸、海、空三軍，最能體現人工智能應用的當屬美海軍的無人艇項目。美海軍無人艇的自主控制離不開避障算法和路徑規劃算法。避障算法基于以聲波、光學/紅外信號為主的探測手段，搜集多種類型數據進行分析，強調無人艇對障礙（自然或人工）、風浪的規避以維護自身安全，且算法本身要面對隨時隨地都可能出現的障礙。路徑規劃算法則強調對執行任務路徑的最佳選擇，路徑可能伴隨戰場條件的變化而變化。2020年10月、2021年6月，美海軍“游騎兵”和“游牧民”號無人艇完成從墨西哥灣到美國西海岸的自主航行，在98%的航程中，兩艘無人艇處于自動駕駛狀態，體現了算法對自主控制的巨大效能。不過美軍現有無人裝備的算法還存在設定環境較為單一、對平臺運動復雜度估計不夠、對敵打擊模擬不夠等問題，亟待在改進算法原理和海量數據訓練算法兩大環節上發力。

俄羅斯推進算法戰的舉措與進展

俄羅斯算法戰機構建設與美國類似，俄羅斯在人工智能領域，特別是算法戰方面投入了一定力量，但是與美國相比差距較為明顯。經過多年建設，俄羅斯建立起一套較為有效的人工智能軍事化科研體制。《未來俄軍用機器人應用構想》《2030年前人工智能國家發展戰略》《2021—2025年俄聯邦國防計劃》等法規確定了人工智能技術在俄軍發展前景中的重點地位，算法戰建設也受到一定重視。

俄羅斯的算法戰機構建設服務于人工智能技術軍事化的總體構想，通過結合俄現有軍事工業結構，制訂人工智能相關技術清單進行分工。整體呈現出俄中央政府牽頭、利用現有體系各部門分工協作、加速軍民融合的特點。

負責俄羅斯人工智能總體規劃設計的部門是俄羅斯遠景研究基金會（FPI），該組織由俄聯邦中央政府牽頭成立，受俄聯邦政府負責軍工部門的副總理直接管理。遠景研究基金會瞄準人工智能基礎性、顛覆性技術發展，其研究內容包括軍用算法。

實現算法戰應用也離不開跨軍種先期研究和特種規劃局、特種科研中心等組織，它們是將算法成果應用于智能化武器裝備的關鍵。2022年8月17日，俄羅斯國防部創新發展部負責人亞歷山大·奧薩楚宣布俄軍已組建一個專門開發人工智能技術和智能化武器的部門，旨在加強AI技術在軍用武器和特種裝備模型制造方面的應用。這個部門將對標美國防部“首席數字和人工智能辦公室”，將算法和人工智能相關技術擴展至各軍種。

俄羅斯遠景研究基金會（FPI）瞄準人工智能基礎性、顛覆性技術發展等內容

KUB-BLA巡飛彈

高校、公司等科研機構的合作是俄羅斯算法戰建設的一個重要途徑。俄政府計劃于2022年9月啟動國家人工智能中心，該中心可促進人工智能項目在研究機構和技術公司等不同組織中的擴展。俄國防部、遠景研究基金會以及俄各大高校之間建立聯合研發機制，通過有償吸納科研成果的形式促進機構參與的積極性。創建于2018年6月的“時代”軍事科技城是俄羅斯首個用于軍事科技研發、試驗、生產及教育的綜合性基地，已成為俄羅斯人工智能軍事化應用的重要“孵化器”。

俄羅斯算法戰實際應用俄羅斯算法戰的首要應用是賦能武器裝備作戰運用。航空器領域，算法的應用主要包括無人機控制及無人機編隊問題。控制領域，國防部智能技術裝備科研試驗總中心與俄聯邦科學院控制問題研究所合作，開發測試了包括無人機群指揮控制在內的自主智能算法及視覺識別算法。2022年，俄軍首次運用KUB-BLA巡飛彈，這款巡飛彈結合人工智能視覺識別算法，用于對目標進行實時識別和分類，巡飛彈本身也具備一定的蜂群作戰能力。俄軍已將其投入到獵殺落單部隊和特定裝備的任務，并取得一定效果。俄軍無人智能裝備強調算法對態勢感知、自主控制、編隊協同、決策分析的賦能，無人智能裝備所處的情景更加危險，對算法成熟度的要求更高。

服務以認知戰為代表的混合戰爭同樣是俄羅斯算法戰的重要應用，也是俄羅斯算法戰應用的亮點。伴隨互聯網的深度發展，以社交媒體為代表的“算法認知戰”正在成為影響社會輿論走向的重要推手。算法認知戰最關鍵的部分在于對于廣大受眾的精準推送，通過大數據殺熟、高強度推送、精心搭配推送內容、碎片化閱讀、情感調動等方式外加主流輿論的引導，實現公眾認知的改觀。戰爭朝向算法精心編排推送內容主導輿論、算法編排結合自媒體播報的角度發展，意圖重塑認知。俄羅斯算法認知戰結合各部門的通力協作，實現認知戰對戰爭整體進程尤其是戰爭對民生的影響。制約俄羅斯算法戰在認知領域應用的是話語權問題，結合今年以來俄羅斯媒體被西方廣泛封殺的事實可以看出，西方國家在社交平臺層面的巨大優勢是俄羅斯算法認知戰發展的重大障礙，要想發揮算法戰對認知戰的作用，俄羅斯必須廣泛開辟自身具有影響力和傳播力的平臺。

其他國家推進算法戰的舉措與進展

除美俄等專注于算法戰研究并成立專職部門的算法戰第一梯隊外，日本、韓國、以色列等軍事大國的算法戰研究依舊依附于人工智能整體建設，并作為人工智能的一個分支存在，沒有成立專職算法研究機構。與美俄等國的算法戰應用相比，這些國家的算法戰應用基本處于裝備智能化發展和回應特定戰場需求環節，其應用很難離開美國的支持。從政策法規角度看，這些國家的算法戰建設策略依然以人工智能整體規劃方案為綱，短時間內不會形成獨立的算法戰指導規則。

“城墻衛士行動”中哈馬斯導彈爆炸

將算法戰與戰爭實際需求融合是這些國家推進算法戰的重要表現。2021年5月，以色列對哈馬斯發起“城墻衛士行動”，11天的行動中，以色列依靠信息搜集技術、人工智能輔助的決策系統，實現了對哈馬斯火箭彈發射陣地、彈藥庫、部隊集結地域、軍事工廠和高級指揮官住所的有效打擊。此次行動利用了“煉金術士”“福音”“深度智慧”三個人工智能系統，利用戰場信息處理、態勢感知、輔助決策、情報分析等相關算法作為支持，提升了以色列軍隊的戰場態勢感知能力，算法成為以色列軍隊戰力放大器。

其他國家的算法戰建設仍受制于其人工智能研究規模及其對算法戰這一新質作戰概念認知不足。由于軍費等因素影響，其他國家對人工智能的軍事應用大多停留在賦能裝備智能水平層面，而對于認知戰、在指揮流程引入人工智能使用等領域研究較少，仍需大國提供幕后支持。更高層次的人工智能軍事應用涉及的算法種類更多、數據更多，對算法性能的要求更高。正是在這些問題的推動下，算法戰才開始凸顯其地位與價值。加強人工智能基礎研究、建設專職算法戰研究機構的重要性逐漸上升。

結語

算法戰的實質是人工智能軍事應用，算法戰設計覆蓋認知作戰、指揮控制等的大范圍到武器裝備智能化的小范圍。人工智能研發和生產規模不同的國家，其算法戰相關研究所涉及的領域也不同，與人工智能國際交流類似，算法戰的發展也將形成國際合作，即一國通過算法戰支持他國軍事行動。就目前的發展趨勢而言，有人裝備的輔助決策和無人裝備的自主控制將是各軍事大國算法戰建設的重點。戰略競爭層面，需要算法戰賦能頂層設計，提出具有戰略意義的算法戰思路和相關算法，從全局高度牽引人工智能領域基礎科學的研究。

算法戰發展的另一可能方向是結合政治經濟外交手段實現對人工智能企業、科研機構及其研制算法的影響，這些手段可專門針對人工智能企業，通過投資限制、實體清單等形式從側面干預對手算法戰發展。美國對華非特定指定國民軍工復合體企業清單（NSCMIC）投資限制清單對中國人工智能企業的投資限制，可能預示以其他手段干預算法研究也將成為算法戰的一部分。未來算法戰的實施內容將突破算法自身，形成包含算法研究、算法標準制訂、政治經濟手段干預為一體的混合行動。

算法是人工智能的靈魂，加強算法人才培養，發展人工智能領域基礎科學，做好戰略和戰術層級戰爭算法設計，將算法同智能化戰爭各要素結合起來，才能在算法戰中取得領先地位。