智能體戰爭與軍事行動的未來

2025年7月，美國戰略與國際問題研究中心（CSIS）發布題為《重新思考拿破侖式參謀體系：智能體戰爭與軍事行動的未來》（Rethinking the Napoleonic Staff：Agentic Warfare and the Future of Military Operations）的研究報告，系統論證了在人工智能將決策周期壓縮至毫秒級的“智能體戰爭”時代，美軍沿用200年之久的“拿破侖式”參謀體系已無法適應未來戰場。報告通過理論構建與兵棋推演，提出了網絡化、關系型、適應性三種人工智能賦能的新型參謀模式，并對其在應對潛在沖突中的效能進行了深入評估。研究指出，美軍必須向更小、更敏捷、人工智能驅動的指揮架構轉型，以在與特定國家的競爭中保持決策優勢。啟元洞見編譯整理了其中的核心內容，以供讀者參考。

一、引言：舊體系的終結與新紀元的選擇

放眼全球，當今的軍事參謀組織依然帶有濃厚的拿破侖時代烙印。盡管戰爭的本質有其不變之處，但其作戰樣式已發生天翻地覆的變化。繼續沿用十八世紀的參謀結構來應對二十一世紀的戰爭，無異于刻舟求劍。因此，探索新的替代方案已迫在眉睫。

本報告旨在探討人工智能的進步如何重塑戰略與國家治理。研究將前沿的網絡關系理論與新興的人工智能體能力相結合，為未來軍事參謀體系的重構提出了三種可能性。隨著人工智能在國家安全領域的廣泛應用，“人工智能是否會改變戰爭”已成定論，真正的焦點在于“如何改變”，以及哪個國家將在這場變革中脫穎而出，成為領先的軍事強國。

這場競賽的勝負將取決于基礎設施投資、情報與反情報博弈，以及軍事組織在規劃與作戰模式上的實驗意愿。目前，關于美國與特定國家在人工智能計算基礎設施建設方面的競爭分析層出不窮，但對于如何為一個全新的戰爭時代構建軍事參謀體系，相關探討卻相對匱乏。

“智能體戰爭”（Agentic Warfare）的興起，讓服務超過兩百年的拿破侖式參謀模式已近終結。這種全新的軍事競爭范式，要求人工智能體與人類指揮官并肩作戰，以驚人的速度加速決策，從而超越對手。在智能體戰爭中，自主人工智能體被部署在陸、海、空、天、網等所有作戰領域，它們能夠持續收集情報、預判敵方意圖，并實時推薦適應性行動方案。這些人工智能體并非要取代人類的判斷力，而是要極大地增強它，將決策時間從數天壓縮至數分鐘，使指揮官的行動更迅速、更精準。

為了對這一傳統參謀結構進行現代化改造，我們結合前沿的網絡關系理論，提出了未來人工智能賦能的智能體參謀的三種不同選項：

1.網絡化參謀（Networked Staff）：保留當前參謀結構的功能劃分，但應用人工智能體在這些功能領域內實現更快、更優的產出。

2.關系型參謀（Relational Staff）：將按功能訓練的人工智能體整合成多個團隊（稱為“網域”，netdoms），由具備跨領域知識的人類專家（稱為“轉換者”，switchers）進行任務分配和管理。

3.適應性參謀（Adaptive Staff）：圍繞參謀機構的迭代決策過程進行組織，并安排人類在此過程中引導智能體的運作。

表1：三種智能體參謀模式核心要素對比

二、未來人工智能賦能的智能體參謀的三種不同選項

（一）網絡化參謀（The Networked Staff）

該模式借鑒“行動者網絡理論”（actor-network theory），將參謀體系重塑為一個由人類與非人類行動者（如人工智能體、傳感器、數據工具）共同構成的去中心化網絡。在這個網絡中，決策的形成、優化與執行都是實時動態的。其核心特點是功能導向，由規模更小的參謀單元通過各自專屬的“功能智能體”來融合數據。這相當于每個參謀部門（如情報、作戰、后勤）都擁有一個獨立的人工智能大腦，形成各自的情報、機動、火力、指揮與控制、防護、后勤和信息節點。

例如，一個精干的情報團隊（G2）可與其功能智能體協作，快速生成敵方可能的行動方案。這些方案會直接推送給火力智能體，后者立即評估潛在打擊目標，并與彈藥庫存進行匹配，從而生成初步的火力運用概念。這種設計保留了傳統參謀體系的功能邏輯，但其脆弱性也顯而易見——一旦功能智能體之間的信息鏈路被切斷，整個系統可能陷入癱瘓。在此模式中，人類的角色更像是專家審查員，對人工智能的結論進行最終把關，這雖保障了“人在回路”（Human-in-the-loop），卻也可能成為數據流動的瓶頸。

圖1 網絡化參謀結構示意圖

*說明：頂層為“指揮官”；中層為多個并行的“參謀單元+功能人工智能體”組合，每個組合獨立處理來自實時數據、條令、歷史等信息；各個功能人工智能體之間相互交換信息，形成一個去中心化的網絡；核心邏輯為“功能驅動，人工智能輔助各部門”。

（二）關系型參謀（The Relational Staff）

該模式的理論基礎是“關系社會學”，它將軍事組織視為一個由復雜關系塑造的動態網絡，而非僵化的層級結構。其核心設計是將不同功能的人工智能體組合成多個并行的規劃團隊，即“網域”（netdom）。每個“網域”都能獨立運作，像一個完整的參謀部，根據不同的數據集和指令，生成相互競爭的作戰方案。人類指揮官或高級參謀則扮演“轉換者”（switcher）的角色，在這些由人工智能生成的不同方案之間進行權衡、仲裁和選擇。

例如，指揮官可以命令一個“網域”設計一套側重于利用地形和間接火力進行消耗的防御計劃，同時指令另一個“網域”制定一套以先發制人火力打擊為主的突襲方案。通過比較這些并行的、由人工智能在數秒內生成的方案，指揮官的決策效率得以極大提升。這種模式的邏輯完全以指揮官為中心，將傳統參謀部門的功能轉化為人工智能體集群。然而，其“命門”也恰恰是指揮官本人。如果領導者缺乏足夠的軍事素養、經驗和判斷力，他們將無法向這些強大的人工智能“網域”提出正確的問題，從而使其效能大打折扣。

圖2 關系型參謀結構示意圖

*說明：“指揮官/指揮單元”為核心，扮演“轉換者”（Switcher）角色；多個獨立的“網域”（Netdom）構成兩翼，每個網域內部包含多種功能的人工智能體（如指揮、情報、火力、后勤）；各個“網域”并行生成完整的作戰方案，提交給中心的“轉換者”進行評估和選擇；核心邏輯為“方案競爭，人類仲裁”。

（三）適應性參謀（The Adaptive Staff）

該模式的靈感源于安德魯·阿伯特（Andrew Abbott）關于適應性規劃的理念，其設計核心是圍繞一系列相互關聯、持續迭代的“過程”（如規劃、執行、評估）來構建參謀體系。這些過程與軍事歷史、理論等深層知識背景緊密相連，并根據瞬息萬變的戰場現實不斷自我調整。嵌入每個過程的人工智能體提供實時的數據洞察，而人類“協調員”（facilitator）則負責確保所有行動與頂層戰略目標保持一致。這種機器分析與人類監督的深度融合，創造出一個高度流暢、自我演進的決策循環。

“適應性參謀”將整個規劃與作戰視為一個由智能體輔助的演化系統。其參謀單元的規模比“網絡化”模式更小，主要負責與“規劃智能體”互動，后者整合了軍事理論、條令、戰史和經驗教訓等海量知識。規劃智能體根據參謀的提示，為下一環節的“作戰智能體”提供信息。作戰智能體則在純人工智能層面進行跨功能協同，并將其結果反饋給規劃智能體，從而不斷優化、迭代提供給指揮官的備選方案。這一架構形成了兩個關鍵的反饋回路：人機反饋與智能體間反饋。其最終結果是決策流程的空前加速，使規劃與作戰實現了緊密地耦合。決策權仍掌握在人類手中，但決策依據卻能隨著戰場的每一次脈動而實時更新。

圖3 適應性參謀結構示意圖

*說明：該結構的指揮流為“指揮官向參謀單元下達指令”，參謀單元通過“規劃智能體”進行工作（智能體吸收了條令、歷史等知識）；規劃智能體的輸出會傳遞給由多個功能人工智能體組成的“執行網域”（Netdom），執行網域根據實時數據進行調整，并將結果反饋給規劃智能體進行迭代優化。上圖呈現的“人機反饋回路”（參謀與規劃智能體）和“智能體間反饋回路”（規劃與執行智能體）的雙重反饋結構；其核心邏輯為“過程驅動，迭代演進”。

三、戰略挑戰與核心建議

在向人工智能賦能的軍事決策未來邁進的過程中，須認識到投資于有韌性、適應性和安全的參謀結構至關重要。三種模式都揭示了三個核心挑戰：確保去中心化環境中的協調同步；建立網絡安全韌性；以及培訓人員在人工智能集成結構中有效運作。為應對這些挑戰，我們提出以下核心建議：

1.啟動一項為期多年的實驗活動。美國國防部應持續進行積極的實驗，測試構建新型參謀結構的不同方法，包括舉行一系列針對性的兵棋推演，并在美國國會監督下建立報告周期，以評估進展。

2.投資于計算基礎設施。強大的計算骨干是無縫集成人工智能、實現高速安全通信的關鍵。必須啟動研究以評估當前基礎設施的缺口，并投資于高性能計算和分布式人工智能處理能力。

3.訓練和整合人工智能用于軍事決策。為確保人工智能成為力量倍增器而非負擔，模型必須經過精心訓練、整合和優化。這需要在軍隊中進行一場基礎廣泛的教育革新，投資于可解釋人工智能，并使軍官能夠理解和運用人工智能。

4.建立網絡安全韌性。須開發防御智能體網絡的新概念，部署冗余通信系統，并利用對抗性學習技術訓練人工智能模型以識別和應對欺騙。

5.為人工智能驅動的決策增強人力資本。人員仍然是人工智能驅動的洞察與戰略執行之間的關鍵環節。必須發展人工智能素養項目，培訓人員掌握人機協同策略，并創建新的經驗教訓總結方法，以持續改進人工智能性能。

最終，智能體戰爭正在成為現實。人工智能賦能的軍事參謀結構在速度、適應性和作戰整合方面提供了轉型優勢，但其成功取決于在基礎設施、網絡安全和人機協作方面的戰略投資。通過將冗余、可解釋性和持續優化嵌入人工智能驅動的決策中，美軍可以將人工智能作為一種戰略優勢，而不是二十一世紀戰爭中的潛在脆弱點。

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轉自丨啟元洞見

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