美军祁观｜AI强军：技术为王、机制为后

以俄乌冲突为代表，新技术赋能正在局部改变战争形态和战场态势。

在之前的专栏里，我们曾谈到美军的技术依赖——以技术发展主导转型，以技术优势确保整体优势，这几乎是深植于其基因的。虽然美军内部各军种对技术赋能的认知不同，但基本路径是相通的——基于大国军事竞争的自我定位，以人工智能（AI）为代表的新技术为赋能手段作为美军当前转型的抓手和未来维持优势的胜负手。

2022财年，五角大楼针对或涉及AI的项目近700个，占用资金超过整个科技研发预算1/6，在过去五年涨了4倍。2023财年，这个数字仍会进一步增加。

如果把军事智能化比作一场国际象棋比赛，那么美军的策略可以说是——技术为王、机制为后。如果王被将死，则棋局告负；后作用极大，自身却也比较脆弱。王是胜负手，但若后的能力不得施展，则技术发展和应用效率便无法提高。

目前，美军的盘面可以归结为四个字：通、同、痛、统。“通”是整体转型目标，“同”是技术实现手段，“痛”是现有技术缺陷和政策机制弊端，“统”是机制调整应对。

智能强军

技术赋能的转型在力量部署、指挥控制、情报态势、火力杀伤、后勤组织、人员培养等各方面，都提出了新的要求。具体到各军种，又有不同的侧重——例如常规领域，陆军首提“多域战”，今年6月又把“联合全域作战”正式写入条令；海军回归制海权争夺，强调“分布式作战”能力；空军强调对等能力对抗下的“穿透型制空”；陆战队体系性转型强调“远征前沿基地作战”；实验并探索“马赛克战”等。

总的说来，各军种都注重平台和力量部署的灵活性和敏捷性，空军将敏捷作战部署（ACE）写入条令，陆战队“减重”转而追求灵活、机动和内线存在能力，陆军加强远程防空和打击能力，海军要在不理想的舰队规模限制下“螺蛳壳里做道场”并希冀通过新的有人无人平台实现分布式杀伤能力。各军种都在强调在新对手当面己方的生存能力，强调广义的网络化、分布化趋势，要求在大国对抗场景下保存自己，并在空间分散、时间集中基础上实现效能的聚合和加成。

“分”与“合”这对基本的军事辩证关系走入了一个新的阶段——能够连通，是分的基础；而分，是为了更好的合。其中的关键在于对数据、信息的链接与处理，提高指挥控制、情报、火力、后勤等各种链路和网络的运行效率。

在人类有组织暴力的历史中，从强调能量的焦耳战，到信息加持赋能的比特战，再到初露苗头但未来尚不确定的智能战或认知战，始终存在着追求能力冗余进而对这一冗余进行管理的周期。冷兵器时代的势能和动能、热兵器时代的火力、信息时代的数据和信息，追求冗余、冗余过剩、管理冗余，周而复始。大国对抗作战环境已出现信息爆炸的趋势，能否实现数据冗余的恰当管理、高效转化，是实现“分”与“合”的关键。

以“联合全域指挥与控制”（JADC2）为例。美军希望实现军种内部、联合部队之间指控系统的互连甚至融合，为多域、跨域、全域作战提供涉及数据标准、架构、AI、云计算等等的解决方案。或者，可以将JADC2理解为大范围分布式军事物联网，逐层逐级渐次演化，各层分别联通，直至全面打通。

2021年5月美国防长奥斯汀签署JADC2战略，2022年3月JADC2执行计划签署实施，当前的工作重点是关键网络的连接和协议转换——空军的“先进战斗管理系统”（ABMS）、陆军的“汇聚/融合”项目（Project Convergence）、海军的“超越/压制”项目（Project Overmatch）均如此。在战区级别，印太与中央司令部是这一工作的样板单位。

AI及相关技术的发展和应用，对于建立JADC2并实现“分合平衡”，至关重要。美军希望藉此实现从目标识别、定位追踪、杀伤打击到整体决策评估的精确和高效。目前，有大量机构在从事相关技术工作，如模式识别、深度学习、运动控制等，它们之间又有分工——国防部高级研究计划局（DARPA）专注于未来，联合人工智能中心（JAIC）负责当下，国防创新小组（DIU）专注硅谷的军民融合，各军种下属实验室、训练司令部和各工作组着重实战能力转化，而军外的大批智库则参与技术、战术和战略层面的展望、建议和评估。

除了指控系统，在装备和平台方面，各军种和作战域的AI项目都在推进，如空军的六代机、新型制导弹药和无人机平台，航天领域的空间无人平台、反导系统和高超声速武器，陆军的智能单兵装备和无人平台，以及海军的水上水下无人平台，等等。

具体到作战行动，AI的使用将渗透各个领域和节点：在情侦监（ISR）领域，DARPA有著名的Maven项目、对抗环境目标识别与获取（TRACE）项目等，进行情报数据的收集、管理、理解和深度分析；在卫星通信和网络攻防方面，DARPA与洛马合作开发自适应电子战行为学习系统（BLADE），陆军有战术电子战系统（TEWS）；在作战和装备保障、军事后勤方面，陆军与IBM有个主要装备检修检测项目，空军与洛马的自动后勤信息系统（ALIS）针对F-35进行检修，此外还有军事物流供应链管理、敏捷运输、无人驾驶补给平台等；在战场医疗保障方面，有机器人手术系统（RSS）等；训练和作战模拟方面，有新型兵棋系统、合成联合训练虚拟系统、空战演化系统（ACE），等等。

双重挑战

美军在人工智能的开发上面临双重挑战：一是技术，二是机制。当然，资金方面也存在不确定性，但就目前而言，重点项目基本是有保障的。

技术挑战主要在于三个方面。一是技术本身的可靠性有待验证。比如在广义态势感知领域，AI赋能的提升主要在“态”与“感”，而“势”与“知”则难度很大。此外，在多任务场景下，算法的适应性和灵活性也存在局限，美军的期望能否实现是要打问号的。二是在战场环境，特别是体系对抗环境下，AI赋能系统的生存能力本身就成问题。三是相比民用场景，军事场景下数据的可获取性要差得多。

而更大的挑战在于机制。技术转型考验的不仅是技术本身的研发，更是组织、官僚和管理机制的效能。美军希望JADC2等强军项目做到数据通用、开放架构、开放API，这些没有机制机构的支撑是不可能的。

以五角大楼现有的主要机构来说，机制上的互联互通、共同开发还远远达不到——国防数字服务处（DDS）、人工智能中心（JAIC）、首席数字办公室（CDO）、推进分析办公室（Advana），都是独立王国、各理其政。

国防数字服务处创建于2015年，时任防长的卡特希望从硅谷引入技术专长，重点实现嫁接商业实践经验的软件项目。其部门文化有意将自己区隔开来，甚至员工着装和办公室摆设都更接近于“硅谷style”，而不是五角大楼。

DDS的部门文化，甚至员工着装和办公室摆设，都更接近于“硅谷style”。

联合人工智能中心自2018年成立以来，一直是五角大楼推动AI发展的核心部门，专门负责战略和后端支持。

首席数字办公室同样创立于2018年，2020年重组，主要负责五角大楼的数据管理和使用，为各军种和作战指挥提供处理、存储和管理数据方面的政策指导。

这些部门彼此孤立，在很大程度上拉低了美军内部数据和AI工作的效率并增加了成本。数据管理本是AI开发和算法训练的基础工作，而部门之间的隔阂，使得它们很难获得高质量和易于使用的数据。此外，推动新领域的工作需要有懂行的人在正确位置上，上面这些机构虽然各有侧重且下设工作组、委员会，但真正能把问题讲清楚又能与其他部门准确沟通的人才却始终存在缺口。

技术变革能否达成预期的赋能乃至重塑战争形态，最终还是取决于管理机制中的规则、思维、组织和人。对此，美军高层亦有反思，顶层机制重组已在进行。

机制重组

在民用市场，人工智能的运用使得商务、生产和投资生态都发生了变化，这些都看在美军高层的眼中。2021年底，五角大楼宣布设立新衙门——首席数字与人工智能办公室（CDAO），作为五角大楼融合AI、大数据和分析工作的机构，推动以JADC2等重点项目为牵引的整体AI转型战略。

今年2月1日，CDAO开始运作，6月1日正式全面接管相关业务——将上面提到的三个“老”部门和分别负责的数据、分析和AI工作纳入一体。CDAO直接向副防长报告，而不是和老部门一样由五角大楼首席信息官（CIO）领导。

五角大楼最初打算保留几个老机构独立的一把手——虽设置新部门协调统筹，但几家单位与CDAO之间没有实际的领导关系——但到CDAO正式官宣时改成了一新对三老的上下级关系。之所以做出这样的调整，无非是为了提高对数据、软件和AI开发与应用的一体化管理水平，提高规划、执行和评估的整体性。

“素人”克雷格·马泰尔被任命为首任首席数字与人工智能官。美军急于向AI商业生态学习和借鉴的态度，由此可窥一斑。在坐上CDAO头把交椅之前，马泰尔在网约车公司Lyft（Uber的竞争对手）负责机器学习开发。此外，他还曾是文件共享软件Dropbox公司机器学习团队的一把手，曾在职业社交网络平台LinkedIn负责多个AI小组工作，在还在美国海军研究生院研究和教授自然语言处理超过10年时间。

但对于在“总部机关”工作来说，马泰尔完全是个“素人”。他认为自己能得到这一职位，主要原因在于美军迫切希望从业界获得经验支持，特别是把AI与相关应用进行提速和规模化——较之美军，业界能够更加高效地实现“适应-试错-调整-创新”这一闭环。

CDAO二把手玛格丽特·帕尔米，是海军数字战争办公室（DWO）的创始人和原主任，离开DWO后，她曾任海军作战次长特别助理。作为五角大楼的“老人”，她弥补了马泰尔机关工作经验的匮乏，这对CDAO早期工作开展和后期规划铺开至关重要。

此外，CDAO还有5个副手职位，分别负责采购、政策、企业能力、作战支持和数字服务。

和做企业一样，CDAO的定位以客户为导向，前期工作主要是厘清工作目标、圈定合适人选，以及理顺五角大楼内部相关部门协调机制，找出人员、平台、流程和工具方面的缺陷。目前，这一工作得到了五角大楼“负责任人工智能工作委员会”（RAI）的支持。RAI成立之初的主要工作便是在五角大楼各部门间做协调，以便制订6月23日发布的“负责任AI战略与执行路线”。近两个财年中，整合过去不同机构负责的数据将是CDAO工作的重中之重。

和任何机制调整一样，CDAO的未来充满了不确定性——新人、外人、新思想和老人、老办法之间的矛盾，一直是美军现代化面临的挑战。今年4月18日，美空军和太空部队首任首席架构官普雷斯顿·邓拉普辞职。他是继空军采办、技术与后勤助理部长威尔·罗珀、空军首任首席软件官尼古拉斯·柴兰、国防部首任首席软件官杰森·韦斯之后，离职的第四位负责数字现代化相关业务的高级官员。

围绕数据和AI军事应用对知识、技术、项目进行整合，需要在集成、精简、理顺三项工作中一体推进又有所取舍。CDAO在早期工作中能否尽快确定重点并达成初步目标，很大程度上要看它能否获得官僚组织和政策流程上的支持——不仅仅是五角大楼高层的背书，更要有来自各军种的授权，例如共享那些从未开放共享的数据。

AI及相关技术在俄乌冲突的情报、指挥、破袭和信息舆论战中均有所表现，这次冲突不是这些技术作用于战场的开始，或者说它只是相对初级的低端局。AI能否颠覆战争形态是个开放问题，但它是美军试图维持优势的技术必然。优化实现机制是取得技术、组织、人与文化聚合的前提，技术为王，机制为后，虽不能确保军事转型的实现，但二者缺一不可。

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祁昊天，系北京大学国际关系学院助理教授。