俄乌冲突中人工智能技术应用典型场景研究

来源：《战术导弹技术》

作者：赵国柱 陈祎璠

摘 要：针对俄乌冲突人工智能技术武器化应用，以火力战与信息战为主线，基于典型应用场景，分析了人工智能技术在俄乌战场无人系统精确火力打击、辅助决策、基于战场情报分析预测未来战争、人脸识别、网络信息深度造假与传播、未加密通信监听与自动翻译等各方面的应用。研究了人工智能技术对俄乌战场软硬杀伤手段的创新及对传统武器作战效能的提升，并展望了人工智能技术对未来混合战争在作战样式、杀伤手段、制胜机理等维度的变革性冲击与影响。

关键词：俄乌冲突；人工智能；火力战；信息战；应用场景；未来混合战争；态势感知与分析

1 引 言

  

近年来，随着人工智能（AI）技术的兴起，世界各主要国家先后将其列为优先发展的新兴技术，以顶层战略规划统筹推进项目研发，加速推动人工智能技术在军事领域的应用，呈现出智能化、无人化、自主化军事发展态势。当前，全球主要军事国家主要依托理论研究、作战实验等方法分析人工智能技术的军事应用领域及对现代战争的影响，难以透过战争实践观察与检验其军事化应用实效。

2022年2月24日爆发的俄“特别军事行动”，是人工智能技术首次大规模应用于战争实践，成为军事人工智能的关键试验场，也成为透视人工智能实际作战效果的重要窗口。人工智能在俄乌战场，作为武器化运用的效能主要体现在火力战、信息战等多方面，能够对打击模式与交战进程产生显著影响，实现作战效果倍增，进而影响战局走向。

2 俄乌冲突火力战人工智能技术应用典型场景

  

人工智能技术在俄乌战场物理域的作战应用主要集中于，使用人工智能技术的无人系统打击、情报监视侦察（ISR）及创造决策优势的战场态势评估与情报分析等领域。

2.1　融合人工智能技术的无人机实施精确打击

人工智能技术的飞速发展，使无人系统自主性提升，可根据从摄像头和传感器接收的数据识别与打击目标。此轮俄乌冲突，俄军出动的无人机以中小型侦察无人机为主，仅动用少量察打一体无人机，同时出动地面机器人。俄军动用的无人机有海雕-10、海雕-30、前哨-R、猎户座、扎拉·基布（KUB-BLA）等，机器人有天王星扫雷机器人等，主要执行侦察监视、实时打击、火力校射、反炮兵/车队伴随侦察、反渗透/破坏、人道主义走廊/车队监视等。乌军使用的主力无人机为“旗手”TB2，对俄军燃油车、地面输油装置、弹药补给车等后勤保障节点实施精准打击，但受限于飞行高度、速度等，TB2被俄防空系统击落达35架，超过列装数量的一半，随着俄乌双方在顿巴斯地区进入巷战，由北约援助的RQ-20“美洲狮”、“弹簧刀-600”小型侦察和打击类无人机为乌军提供有力支援。

2.1.1　俄融合人工智能技术的KUB-BLA无人机精确打击乌步兵班

5月26日，媒体发布俄军无人机拍摄画面显示，如图1所示，顿涅茨克州的帕夫利夫卡一架俄军无人机发现了乌军9人步兵班在路口集结，随后一架俄军KUB-BLA无人机使用钢珠杀爆战斗部，直接命中该步兵班，杀伤8人，导致该班仅1人幸存。

▲ 图1   俄军无人机拍摄画面

KUB-BLA是俄卡拉什尼科夫公司旗下子公司扎拉于2019年推出的自杀式无人机，如图2所示。该机采用三角形飞翼布局，机长0.95 m，翼展1.21 m，有效任务载重3 kg，飞行速度80~130 km/h，续航时间约30 min，使用电动发动机，声学特征小，可携带多种战斗部。扎拉公司表示，该无人机可用于执行ISR等任务，能够进行蜂群作战，融合了人工智能视觉识别（AVI）技术，用于对目标进行实时自主识别和分类，可将单次无人机飞行的覆盖面积增加60倍，提高了无人机的实时杀伤力和自主性。

▲ 图2   俄KUB-BLA无人机

2.1.2　乌TB2无人机引导精确打击“莫斯科”号巡洋舰

4月13日，乌总统办公室称，俄“莫斯科”号导弹巡洋舰被乌军重创。在打击“莫斯科”号的行动中，乌军派出TB2无人机，对其实施抵近侦察与袭扰，并选择在“莫斯科”号返航途中，舰上人员作战意识相对松懈的时刻，根据TB2提供的初始目指信息闭合杀伤链，发射2枚部署在敖德萨海岸线的“海王星”岸舰导弹，命中“莫斯科”号。“海王星”导弹的杀伤能力虽不足以直接击沉“莫斯科”号，但引发该舰所载弹药发生殉爆，致其沉没，如图3所示。

▲ 图3   “莫斯科”号沉没

TB2无人机是土耳其研制的中空长航时察打一体无人机，如图4所示，可自主起飞、飞行和降落。2019年，乌克兰购买12架，后增订5架，于2020年交付。此后，乌克兰与土耳其成立合资企业，在乌本土生产48架该型无人机，并于2021年10月首次使用。该机机长6.5 m，翼展12 m，最大起飞质量630 kg，有效任务载重55 kg，巡航速度130 km/h，实用升限9100 m，航程150 km，续航时间24 h。任务载荷方面，该机可挂载光电、红外成像和瞄准传感器，能挂载4枚激光制导弹药。

▲ 图4   土耳其TB2无人机

2.2　人工智能技术应用于辅助决策

俄乌冲突中，人工智能技术在各方指挥控制与决策中得到了应用。

乌军方面，一是人工智能技术用于提供更丰富的信息。3月22日，美技术公司Seekr Technologies Inc宣布与情报软件Semantic AI合作，向美国政府提供包含俄罗斯威胁数据的持续监控。该系统可收集各种开源新闻内容，自动检测其中的说服技巧，比如标题夸大、点击诱饵等情况。二是人工智能技术用于实现更有效的决策。Seekr与Semantic AI的增强智能平台相结合，应用深度分析技术提升信息分析质量，发现人员、地点、组织和事件之间的隐蔽联系，自动生成报告，从而识别任何开源数据中的威胁，帮助指挥者做出更明智的决策。

俄军方面，俄军使用人工智能技术分析无人机图像与作战数据。同时媒体报道称，俄罗斯基于人工智能的部队与火力指控系统，可将决策速度提高40~50倍。该系统不仅输入关于乌克兰的数据，还输入乌克兰盟友的数据，比如部队调动等，以支持俄罗斯对下一个冲突场景做好准备。

2.3　人工智能技术应用于分析俄乌战场情报模拟未来战争

面向俄乌冲突，美国防部正在积极使用人工智能技术研究俄乌战场。4月21日，美国防部官员表示，“五角大楼正在秘密使用人工智能和机器学习工具分析大量数据，创建有用的战场情报，并分析俄罗斯的战术与战略。”所有数据将进入美相关数据库，用于训练使用，随后应用于战争推演，使美军事人工智能程序现代化，可基于丰富的实际数据预测未来中俄等对手的行动。乌方称，“美国正在为未来收集数据，他们的做法对乌克兰是有利的。”

3 俄乌冲突信息战中人工智能技术应用典型场景

俄乌冲突是一场现代混合战争理论主导下的军事域、信息域、认知域、经济域与金融域等多域耦合对抗，人工智能技术除在军事域运用外，在信息域与认知域对抗中也得到了广泛应用。尤其是，人工智能在俄乌冲突信息战中发挥了重要作用。

3.1　乌国防部使用人工智能技术识别人员

俄乌冲突中，乌克兰国防部使用Clearview AI公司的面部识别技术，运用人工智能进行人员识别。乌克兰数字化转型部表示，“乌克兰正在使用Clearview AI技术，让俄罗斯人有机会体验'战争的真实成本’。”乌方通过战场上传来的俄罗斯士兵的面部照片，支持对死者的身份匹配，如图5所示。乌克兰运用该项技术，除识别死者之外，还用于帮助与家人分离的难民团聚，识别俄罗斯特工。乌方称，使用面部识别算法发现了许多在基辅地区活动的俄特工，乌军在检查站使用基于人工智能的面部识别算法，发现了两百多名俄方人员，限制了俄特工在乌克兰的行动。

▲ 图5   俄乌冲突中的人脸识别

美国面部识别公司Clearview AI拥有一个包含来自网络的100亿张面孔的数据库，其中仅来自俄罗斯社交媒体VKonakte的图像就高达20亿张。该公司希望到2023年，其数据库中拥有1000亿张面部图像——相当于地球上每个人14张，以提高系统识别的准确性。3月，Clearview AI公司开始向乌政府提供免费访问其软件的权限，建议乌军方可以利用该平台，识别俄罗斯渗透者，同时在不使用指纹的情况下识别死者。该公司在俄乌冲突中向乌提供面部识别人工智能服务，引发多方关注互联网图像信息安全问题。谷歌、领英等纷纷对Clearview AI发出警告，督促该公司停止下载后台用户自拍照。5月，英国监管机构信息专员办公室（ICO）发布通知提出，对Clearview AI处以755万英镑的罚款，责令其停止获取并删除在互联网上公开的英国居民的个人信息。此轮俄乌冲突是面部识别技术首次规模化应用于战争，意味着未来战争中，军事人员的身份保密工作将会变得更加困难。

3.2　使用人工智能训练的深度伪造的虚假信息网络传播

俄乌冲突中，使用人工智能训练的深度伪造（Deepfake）的虚假信息得到大量传播，操纵舆论导向，影响社会认知。一个显著的战例是，乌总统泽连斯基鼓励乌克兰民众投降的视频在网络上传播。除此之外，战争早期，大量短视频将战争场面与旧音频混剪，形成虚假信息并传播，如蛇岛上的13名乌克兰士兵投降，在一些视频中变成了“被杀”。与此同时，视频平台的推荐算法又凭借热度权重等参数，扩大了虚假信息的传播范围。为此，俄禁止了众多社交媒体平台，避免其成为传播虚假信息的武器。TikTok从3月6日开始暂停发布来自俄罗斯的视频，Youtube则删除了数百个“违反规定”的频道和数千个视频，封锁了一些俄媒体的帐户。

3.3　人工智能系统跟踪并自动翻译未加密通信

俄乌冲突中，美使用先进的人工智能系统监听未加密的俄军通信，并自动将其翻译给情报专家。4月15日，据媒体报道，大多数俄军使用的无线电传输设备是易于监控的老旧设备，无法发送加密信息，使得乌克兰及其盟国能够分析俄罗斯的通信。通过获取俄罗斯军队之间的无线电和电话通信，并使用人工智能转录程序对其进行分析，乌军可更多了解俄罗斯军队的动向。

美国Primer公司是提供拦截俄军在乌克兰通信信息的人工智能服务的主要供应商。该公司通常为用户提供先进算法，允许对通信进行高效翻译。此轮俄乌冲突中，该公司开发的人工智能工具用于窃听俄军在战场上的通信，可自动抓取、转录、翻译和分析俄军通信内容。

4 几点认识

     

俄乌冲突是人工智能武器化运用的试验场，真实呈现了人工智能技术对战争形态与作战样式的变革性冲击，揭示了未来混合战争中军事人工智能的应用场景与应用范式。

4.1　人工智能正在变革现代战争作战样式

立足俄乌冲突中人工智能技术的军事化应用，学者研究提出，现代战争已经从比拼指挥官、比拼武力、比拼财力，延伸到比拼人工智能产品和服务。俄总统普京表示，“无论谁成为人工智能领域的领导者，都将成为世界的统治者。”此轮俄乌冲突充分表明，无人自主作战、人脸识别、情报分析等各领域的人工智能应用，正在深刻变革现代战争作战样式，随着人工智能技术发展与军事化应用的不断成熟，未来这一变革将进一步加速，促使智能化军事变革成为必然趋势。

4.2　人工智能拓展现代战争杀伤手段

此轮俄乌冲突表明，人工智能使现代混合战争的杀伤武器从坦克、弹药等传统杀伤手段拓展至数据、时间、速度等。面向信息战，人工智能使数据成为武器，以海量数据影响情报分析与战场态势感知等；面向认知战，人工智能使虚假信息成为武器，在混合战争范式下使全世界介入战争，采用虚假信息实施武器化叙事，引导社会舆论，操控社会认知；面向火力战，人工智能加速使时间、速度成为武器，情报数据处理快，态势分析时间少，决策时间少，杀伤链闭合速度更快的一方，就能领先对手实施超前打击。

4.3　智能作战装备与作战体系影响未来战争制胜机理

此轮俄乌冲突表明，人工智能可在杀伤链的各个要素中得到应用，有效加速杀伤链运行，实现更快速的态势感知与分析（其中人工智能收集和分析数据，被视为最终可能成为战场作战的核心）、更高效的决策、更难以预测的打击，最终影响战争胜负的走向。面向未来战争形态从信息化战争向智能化、无人化战争演进的发展趋势，需要应用人工智能与机器学习技术，研发高科技新型智能作战装备与作战体系，推演掌握智能化作战装备与作战体系的运用策略，面向未来战争寻求通过快速消化和处理海量数据，快速消除信息过载与认知过载，建立基于人工智能等高新科技的作战优势，谋求在冲突早期拥有战场与战争主动权。同时面对人工智能军事化运用所存在的问题，如运用人工智能基于不完整、不正确或伪造的源数据做出决策时，可能产生负面影响，军事人工智能系统易受到针对软硬件的专门攻击，需要持续深入开展人工智能技术的创新研发，补齐未来军事化应用存在的潜在短板。

5 结束语

     

俄乌冲突表明，人工智能将在现代战争中发挥重要作用。美俄等世界主流国家将人工智能技术视为战略优先技术方向，正在大力投资发展人工智能技术并推动军事化运用，谋求新型军事优势，实现国家安全目标。立足俄乌冲突，展望未来战争，需要研究分析以人工智能为代表的先进国防科技的发展与对制胜未来战争的影响。