解放軍測試「AI戰場指揮官」！性能優於人類和傳統軟體

中國軍方目前已部署1套人工智慧（AI）代理系統，設計目的是在營級指揮官身旁協助作戰，充當1名高度警覺的「參謀長」。根據發表於中國武器工業類學術技術期刊《指揮控制與仿真》（Command Control & Simulation）的同儕審查論文，這套系統可能是全球首個已實際整合至前線作戰的自主指揮工具。

據《南華早報》報導，這套系統由與中國人民解放軍（PLA）及國防科技大學（NUDT）有關的團隊研發。由國防科技大學研究科學家領導的團隊在3月12日發表的論文中寫道，該系統「已整合進一個可支援營級作戰的指揮資訊平台。」

這套人工智慧結合了大型語言模型（LLM）的語言理解能力，以及具備動態、即時特性的戰場態勢圖。它的設計目的，是要在資訊雜訊中釐清關鍵訊息，不只是儲存資料，還能理解資料背後的脈絡與故事。

它的主要任務，是提出正確的問題。用軍事術語來說，這些問題屬於「關鍵情報需求」，也就是可能左右任務成敗的重要未知資訊。在人類指揮官可能因壓力而難以即時判斷資訊優先順序時，這套人工智慧能夠即時動態生成優先事項。

為了驗證效能，研究人員將這套人工智慧置入1場高風險模擬：兩棲登陸作戰。這類情境通常被視為與武統台灣的潛在衝突高度相關。

報導指出，虛擬戰場中局勢瞬息萬變：壓制火力覆蓋海岸、部隊鞏固灘頭陣地、裝甲車開始向內陸推進。在這片模擬混亂之中，人工智慧的任務是管理整個指揮資訊流。

作為對照組，研究團隊安排了5名具備超過5年兩棲作戰研究經驗、平均服役12年的專家參與測試。結果相當明顯。AI決策反應的時間幾乎是人類的一半，人工智慧將軍事決策核心的「OODA循環」，也就是「觀察、判斷、決策、行動」的流程縮短了43%。

即便在通訊遭干擾、數位訊號模糊不清的情況下，該系統仍能以超過90%的準確率回憶關鍵資訊，表現優於人類指揮官與傳統軟體。

在這項模擬的其中1個特定時刻中，人工智慧的價值更是顯露無疑。當部隊從灘頭向敵方縱深推進時，系統偵測到敵方1個裝甲營的移動。人工智慧立即將這項動態與軍事教範相互比對，迅速辨識出1個危險的漏洞：敵方預備隊的位置不明，這是1個可能導致軍隊遭遇伏擊的盲點。

短短數秒內，系統便將此問題標示為高風險優先事項，並自動指派偵察單位搜尋敵方隱藏的預備兵力，而這件事若由人類處理，可能需要耗費寶貴的數分鐘進行討論與地圖分析。

這項發展正值全球軍隊加速將人工智慧整合進指揮架構之際。各國武裝力量都在尋求提升決策速度，並在愈來愈依賴數據的衝突中取得優勢，尤其是在中國與美國的科技競爭背景下。

研究人員寫道：「這代表指揮模式正從經驗驅動，轉向數據驅動與知識增強的決策方式。」他們將這一趨勢描述為邁向更智慧、更具適應性的戰場代理系統。

與傳統人工智慧系統不同，這套模型整合了1個負責解讀指揮官意圖的大型語言模型，以及1套追蹤戰場實體與事件的即時知識圖譜。這使得系統能夠即時辨識情報缺口，並依據軍事教範生成結構化決策提示，同時提供可追溯的推理路徑。

團隊表示：「未來工作將聚焦於讓不同部隊與不同作戰層級之間實現多代理協同，透過區塊鏈與『聯邦學習』（Federated Learning，1種去中心化的機器學習技術）等技術提升系統韌性，並將模型部署到邊緣設備上，以便在更低層級單位中進行即時運用。目標是在複雜戰場條件下，實現分散式且穩健的決策。」

研究人員也承認，這套系統仍有局限，包括對歷史資料的依賴，以及在缺乏經驗的指揮官身上可能出現的「冷啟動」（cold start）問題，因為這類使用者尚未累積足夠的決策歷史，供系統參考。目前測試仍僅限於傳統兩棲作戰情境，未來仍需進一步研究，才能讓系統適應城市戰與山地戰等更複雜的環境。