场景设想：2045年东欧战场
观察人工智能增强的湿间隙跨越（WGX）行动，宛如目睹蜂群协作。第五军主控AI系统从容掌控全流程：从初始侦察、方案规划、3D打印桥段组件并运抵水域，直至组装完整桥梁。AI甚至指挥车辆通过模块化桥梁。传感器持续监测水流、桥段扭力、车辆载重等参数，使跨越行动迅捷非凡。海量传感数据支撑AI同时高速调度多辆载具。但主控AI的功能远不止于此——其覆盖从规划筹备到执行评估的全链条。
规划阶段，AI为参谋团队构建方案核心框架，生成并解答情报需求，跨梯队实现纵横双向计划协同。它数秒内完成百人脑力工作：分析地形气象，调取历史档案与实时影像数据；快速制定行动方案（COA），精准预判敌军条令、近期动向、战力构成及部署态势；按指令将欺骗战术融入每个方案，通过大小行动组合构建虚实相间的战场迷雾。
方案生成后，AI将己方计划导入"蓝方推演角色"，与"红方敌军角色"进行兵棋对抗。数百轮推演迭代（耗时仅数秒）优化三套方案并降低风险。更同步整合常被忽视的交通管制、非致命火力、指挥所机动等要素，同时为欺骗计划构建精准信号与干扰噪声。整套参谋规划产物（整合军事决策流程第2-5阶段）仅需指挥官与作战官七分钟指令交互即可完成。
主控AI输出包含情报收集计划，调度人力与自主系统满足情报需求。经数分钟人工审核后，收集计划获批，跨越方案随新情报输入持续优化。
五小时内，决策所需最低情报集完备。指挥官与参谋团队佩戴虚拟现实目镜，沉浸式审阅AI呈现的影院级方案推演。在虚拟战场交互调整后方案获批。第五军主控AI无缝协同军种、下属师旅及盟军伙伴的同类系统。24小时内，跨梯队指令流程完结，计划经纵横双向协同演练。演习在实景数字孪生战场复现方案推演全过程。
AI对行动执行同样带来变革。实战跨越中，主控AI同步调度资源、削减冗余、指挥自主系统。依其参与制定的计划，精准部署机动、防护、保障等要素。例如：在人工协助下，后方工业级3D打印机生产自主桥段组件，其自行驶入拖车运抵作业区；组件卸车后自主入水衔接，人工仅需核验连接点。
全景视角下，载人/无人、自主/遥控、消耗型/高价值系统如马赛克般精密嵌合。其中：3D打印模块化系统扫描电磁频谱（EMS）敌情并动态调整干扰；俯瞰跨越区或延伸侦察；中继友军通讯。河面部署的模块化泳动无人机（桥段缩微版）监测水流、探测水雷、警戒敌艇蛙人。地面士兵标定阵地，自主挖掘机群迅疾构筑载具掩体。数公里外，某旅级单位借助全地形车搭载3D打印伪装罩（模拟补给车与迫击炮载具），实施模拟师级规模的佯动。佯动配备拟人化AI聊天机器人，在电磁频谱开展动态对话增强真实感。主控AI遵循"任务式指挥"原则，最大限度授权平台级AI协调行动。从天空到水下，每项作战功能（WfF）均获强化，为美军缔造压倒性优势。
主控AI的防护效能尤为卓越。通过集成渡场周边多源传感器并赋能机器视觉，防御武器真正形成梯次防护体系：机枪群、微波发射器、防御无人机、声波武器、激光器、导弹发射器与诱饵装置无缝联动。各类传感器实时记录交战数据，使主控AI急速判定敌方位与兵力，据此向决策者推荐应对方案及支援任务。
AI同样变革作战流程终环——评估阶段。机器分析、观测数据瞬时转化为经验教训、人机摩擦消减三重合力重塑评估模式。例如交战记录使主控AI精准分析防护成败；当桥段因3D打印缺陷连接故障，系统即刻标注问题并实施修正；"邻单位经验壁垒"等人际摩擦成为历史陈迹——各梯队AI持续开展纵横交互。从规划、准备、执行到评估的完整作战流程，在概念框架未变前提下获机器速度加持。
主控AI类系统虽具革命性，但每次突破实为渐进式革新而非断代跃迁。相较前代技术，其革命性体现在多年技术积淀、传感器普及及AI与3D打印等系统的深度整合。
美陆军人工智能战略认知框架
美国陆军未来司令部正在制定前瞻性作战概念——"连续转型"（CT）。正如詹姆斯·雷尼上将在《军事评论》文章中阐述的，该概念横跨三个时间维度（如图1所示）。本文探讨美军如何利用人工智能在三重维度获取战场优势，尤其聚焦通过把握前两维度的当前趋势构建渐进优势，进而在第三维度形成针对所有对手的压倒性战力。这种压倒性优势相较于未应用AI的军队将呈现革命性跃变。基于此，前述推演场景正是概念驱动未来的预演：AI赋能的陆军将具备更迅捷的行动速度、更卓越的决策能力、更强悍的杀伤效能及更完善的部队防护能力，全面超越任何对手。本文亦将剖析预期挑战、潜在应对方案，以及陆军为何需将此路径纳入人工智能国防优势战略体系。
图1. 美陆军未来作战理念的持续转型（图由陆军未来司令部提供）
接触式转型
接触式转型（TiC）前瞻两年周期，旨在"即时解决问题并把握机遇"。基于此短周期特性，TiC聚焦运用现有或近期可用的技术能力。其核心矛盾在于：人工智能如何在现有部队中创造优势，同时融入渐进式变革，为后续概念驱动转型（CDT）阶段的革命性压倒优势奠定基础。化解此矛盾需明晰AI技术现状与发展趋势。
当前人工智能仍属高度专用型（即"狭义人工智能"ANI），现有产品应用场景极为有限。使用过ChatGPT等大型语言模型（LLM）聊天机器人的用户皆知：其文本理解能力卓越。例如能精准响应"解析美国独立战争中的作战艺术运用"或"总结附件文章"等指令。不同产品及指令表述会导致体验差异，但响应通常能展现对细节（如作战艺术的精妙之处）、事实等的深度把握。其他知名AI应用包括Alphabet旗下Waymo自动驾驶汽车及人脸识别系统。然此类应用均属专用领域——以机器速度高效执行特定任务：如文本交互、驾驶或罪犯识别。
人类则属通用智能体——既能完成上述任务，又能跨任务迁移经验，甚至尝试处理未经训练的新问题（见图2）。简言之，人类虽反应较慢，却具备应对非常规场景（如特殊交通状况）的适应力。在此狭义AI现状下，TiC阶段的渐进优势如何体现？
图2. 人工智能
其形态表现为：多种狭义人工智能系统以机器速度执行人类可完成但效率受限的职能，从而创造优势。图3展示AI为陆军带来的渐进变革案例。车辆主动防护系统（APS）（含图3）与命令生成（未含图3）两大领域尤具AI赋能潜力，主要对应防护与指挥控制作战功能（WfF）。
APS可借鉴数十万辆自动驾驶汽车的技术理念。这些车辆通过摄像头、雷达、声呐及全球定位系统等传感器采集数据，输入车载专用AI系统（见图4）。该平台AI在保持行驶路线同时，决策应对道路危险、其他车辆及结冰路面等状况。平台系统随企业级AI新增场景训练持续更新。装甲车辆APS可遵循类似模式。
