在现代战争中，人工智能（AI）的迅速发展正在重新定义多域战场的战术与战略。2024年9月，美国的《军事评论》杂志发布了一篇题为《利用人工智能改造多域战场：目标探测、预测性分析和自主系统》的研究报告，探讨了人工智能在军事领域特别是在多域战场中的潜在应用。本文将基于该报告，深入分析人工智能如何在目标探测和预测性分析方面提升作战能力。
人工智能与多域战场
随着科技的飞速进步，人工智能已经成为现代战场上不可或缺的一部分。这些技术的普及和发展，使得作战人员能够获得前所未有的能力和优势。特别是在目标识别和决策支持方面，AI为作战人员提供了更快、更准确的操作手段。在多域作战中， AI 系统通过快速处理来自多种无人机传感器的数据，显著提高了目标识别的效率，减少了传统方法下的时间滞后。
目标探测能力的提升
当代技术特别是卷积神经网络（CNN）的应用，使得AI系统在训练目标探测模型时能飞速识别ISR（情报、监视与侦察）视频中的重要目标。通过分析和训练，AI能够在复杂环境中迅速识别出敌方装备。AI系统还能够对目标打击后的效果进行预测性分析，帮助决策者在作战中做出快速反应。
建立这些高级目标探测模型的困难之一在于高质量数据的收集。只有在准确丰富的数据基础上，AI才能有效优化其性能。尤其在动态的战场上，敌方可能使用多种假装和反侦察措施来迷惑目标探测模型，这就要求作战人员不断更新和调整训练数据，以适应新的战场环境和敌方特征。
数据收集的挑战
高质量数据的收集并非易事。作战人员必须应对各种挑战，包括获取准确的信息、收集不同情境下敌方装备的多角度图像等。为确保机器学习模型的稳定性与准确性，数据的多样性与质量极为重要。在敌方对战斗机动方向有所了解的情况下，确保数据的实时更新，形成快速的数据共享网络，对于部队应对突发情况的能力至关重要。
自主系统与智能决策的交融
人工智能不仅能显著提升目标检测能力，还能引导自主弹药进行高效打击。通过将目标探测和跟踪模型与无人系统结合，作战人员能够实现低成本高效的战斗行动。无人地面车辆（UGV）、无人机等自主系统的推广使用，使得战斗单位能在保持低运营成本的同时，增强目标打击的精准性。
近年来，乌克兰军队已使用装备有目标探测系统的无人机进行实战。这些高级技术的引入，显著提高了作战效率，并推动了战略层面的转型，比如在满足战术需求的同时，减少友军伤害的风险。
深度学习与指挥决策
在多域作战中使用人工智能的深度学习算法，使得数据的处理和分析比以往更为迅速。当今的任务指挥官能够利用基于AI的算法快速获得战场态势感知，结合友军报告与无人系统的图像分析，对敌方可能采取的行动做出预测。通过将深度学习机制嵌入到D3A（决策、探测、打击、评估）三阶段循环中，可以极大提升决策的准确性与时效性。
人工智能的发展为多域战场带来了重大的变革，然而也随之而来的是技术挑战与伦理考量。在快速发展的战场环境中，军事人员需要谨慎地将AI技术引入战斗，以确保系统的可靠性和安全性。敌对方可能采取技术手段欺骗AI系统，或是在网络中管理与更新模型成为难题。因此，开发适合复杂战场环境的AI解决方案，势在必行。
通过合理运用人工智能技术，多域作战的战略和战术将因其在目标探测、数据处理及自主决策方面的强大能力而显著提升。未来，各国军队需继续在保持可控性的前提下，系统地推动人工智能技术的开发与应用，以确保在多域战场上保持优势并应对新兴的安全挑战。