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汉风军事知识库:【年度综述】2025年国外军事智能领域科技发展综述|2026-10-01

【引用格式】王立盟. 2025年国外军事智能领域科技发展综述[J]. 战术导弹技术,2026(2):58-65.

王立盟 


(北京海鹰科技情报研究所,北京 100074)

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图片 摘 要系统梳理2025年国外军事智能领域科技发展动向,剖析技术进展、演进方向及发展态势,综述国外主要国家军事智能战略布局、演习试验、实战应用等情况,通过系统化分析、多源信息整合,从碎片化信息中提炼有价值情报信息,全面展现领域发展全貌。分析认为,2025年国外军事智能技术研发热度持续攀升,受到世界主要国家关注并实现多维度突破。战略层面,多国明确发展重点,制定发展目标与实施举措,并强化专项机构统筹;技术层面,机器智能实现与作战任务深度融合,人机混合智能突破协同决策瓶颈,群体智能达成跨域无人集群高效联动。军事智能已从单一技术应用向“技术—体系—生态” 协同演进,成为大国军事竞争的核心抓手,深刻影响全球军事力量格局。
图片 关键词人工智能;军事智能;机器智能;群体智能;人机混合智能;智能协同;智能集群;人机协作

1 引 言图片

人工智能已成为重塑现代军事力量体系的核心倍增器,不仅能够重构武器装备的认知决策链路,更在战略、战役、战术层面催生出全新的作战范式[1]。当前,以生成式人工智能为代表的人工智能关键技术不断取得突破,大幅提升情报侦察、指挥决策、精确打击、后勤保障等军事任务效能,推动作战力量向无人化、智能化方向演进,驱动军事能力代际跃升,正在改写现代战争的制胜规则与力量格局。2025年,全球地缘政治竞争加剧,局部冲突频发,安全威胁更趋复杂多元。军事智能领域持续受到世界主要国家重点关注,在战略谋划、组织机构设置、安全治理等方面持续发力,多措并举推动军事智能技术发展,在机器智能、人机混合智能、集群智能等领域取得多项突破,人机协同、集群协同等新型作战样式涌现,逐步从理论转向实战验证。

2 主要国家和地区持续优化人工智能顶层战略谋划图片

2.1 调整战略政策方向,驱动人工智能发展逐步由“安全优先”转向“创新主导”

美将人工智能列为“最高优先级的现代化领域”,特朗普2025年1月第二次上任后,迅速调整人工智能战略导向,白宫、战争部及各军种发布多项政策文件,强调采用“创新主导”为核心的发展策略,加速人工智能军事应用,以巩固其全球主导地位。政府层面,1月,美总统特朗普签署《消除美国在人工智能领域领导地位障碍》行政令[2],废除阻碍美国人工智能创新的相关政策,为维持美人工智能领域的全球领导地位扫清道路。7月,美白宫发布《赢得人工智能竞赛:美国的人工智能行动计划》[3],围绕加速创新、完善人工智能基础设施建设、引领国际合作与安全治理三大支柱,提出多项政策行动。11月,美总统特朗普签署行政令,启动人工智能领域的“创世纪行动”计划[4],旨在通过搭建统一人工智能平台,整合“全政府、全社会”科技资源,驱动科研方式变革,以实现“10年内美国科研创新产出和影响力翻倍”的目标,巩固美科技霸权地位。
战争部层面,11月,美战争部发布“关键技术领域”清单[5],将2022年发布的原14个技术领域缩减至6个,其中应用人工智能技术处于首位,其他技术包括生物制造、对抗性后勤技术等,致力于将美战争部转变为“人工智能优先”的组织,推动人工智能技术快速形成作战能力。军种层面,3月,美太空军发布《2025财年数据与人工智能战略行动计划》[6],提出4项工作重点,包括建立数据与人工智能的管理机构;培养数据驱动与人工智能赋能的文化;加速数据、先进分析与人工智能技术的采用;加强政府与学术界、工业界及国际伙伴间的合作,以提高太空领域的智能化作战能力。4月,美国海军陆战队发布《人工智能实施计划》,提出全面整合人工智能能力,围绕数字化转型、人才建设、规模化部署、安全治理和加强合作5大战略目标,制定实施举措,以提升决策效率、作战效能和数字化水平。

2.2 优化组织机构设置,加强人工智能领域统筹管理

主要国家通过组织机构的新建、调整,强化人工智能监督指导,促进战略统一,推动技术自主研发和创新。1月,以色列国防部成立人工智能和自主管理局,负责监督人工智能和自主技术发展,推动技术创新,提升军事部门智能化作战能力[7]。6月,美商务部宣布将原“美国人工智能安全研究所”重组为“美国人工智能标准与创新中心”,协助产业界制定自愿性标准,以摆脱“繁重或不必要的审查与监管”限制,优化人工智能领域创新环境[8]。8月,美战争部宣布将首席数字和人工智能办公室转由战争部研究与工程副部长领导,以统筹人工智能战略制定、技术研发与实施部署,简化管理与监督流程[9]。11月,俄罗斯总统普京表示,俄将制定国家级人工智能实施计划,并成立国家级工作组,重点推进4项任务,包括制定俄全国人工智能实施计划、推动国家级数据中心建设、指导本国大语言模型研发,以及形成从基础语言模型研发/训练到应用的全套技术能力[10]。

2.3 制定监管政策,强调人工智能安全、负责任地使用

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