2026年6月5日，美发布国家安全总统备忘录NSPM-11，要求战争部长在90天内更新《战争部指令3000.09：武器系统自主性》，此后每年审查一次，以适应人工智能能力快速发展。这项自2012年以来指导美国武器自主性政策的指令，由此首次进入固定修订周期。
当前，人工智能已经进入情报融合、目标识别、威胁排序、任务分配和武器选择等杀伤链环节。自主性也不再只体现为某一平台能否自行导航和攻击，开始延伸到整个作战体系能否自主处理信息、形成决策并协调行动。未来自主作战优势，越来越取决于能否通过软件把分散的传感器、无人平台和武器组织成高效运行的整体。
《战争部指令3000.09》将致命性自主武器系统界定为启动后能够在操作员不再进一步干预的情况下“选择并交战目标”的武器系统。这一定义关注系统承担的功能，并未限定自主能力必须依附于某种物理平台。但长期以来，自主武器更多被理解为无人机、巡飞弹和自动炮塔等末端装备。
随着人工智能进入情报处理、目标识别和火力分配环节，真正决定攻击结果的判断可能在武器平台接收任务前完成。现代作战系统能够汇集卫星、雷达、无人机和电子战设备等信息，筛选潜在目标、判断威胁程度，并根据位置、航程、载荷和任务优先级推荐攻击手段。进一步发展后，系统还可能在人员给出总体任务和授权范围后，自行确定具体目标、攻击顺序和执行平台。
图1 人工智能正由目标识别向作战决策环节延伸
因此，自主能力需要区分不同层次。人工智能仅负责识别目标和推荐武器，属于决策支持；系统在人员给出任务和授权边界后，自行选择目标并分配武器，则进入决策执行；武器本身自主完成导航、搜索、识别和交战，则属于平台自主。
末端无人机即使完全按照指令执行任务，如果上游目标识别模型发生误判、数据受到污染，或任务分配系统错误匹配武器，同样可能造成错误交战。相关测试应根据人工智能在决策链中的位置分层展开。用于情报辅助的模型重点评估准确性和数据可靠性；用于目标推荐的模型进一步评估误识别和对抗欺骗；能够自主选择目标和分配武器的系统，则需要增加失链状态、权限异常和非预期交战等测试。自主武器安全管理也需要由审查单一平台，逐步扩展到目标发现、决策形成、任务分配和武器使用全过程。
