面对未来信息化、智能化、多维化的战场环境要求，美军作战概念从早期的空地一体战到分布式作战，再到后来的马赛克战，以至当今的决策中心战，越来越体现出“跨域分布协同威慑”的联合作战思想。为适应多域作战的要求，美国开始探索将人工智能（AI）技术同数字化训练有机结合。2016年，辛辛那提大学（UC）开发的“阿尔法”AI飞行员在空战模拟器中击败美国空军退役上校飞行员，首次证明AI在复杂战术决策中具有压倒性作战优势；2020年，Red 6公司开发的机载战术增强现实系统（ATARS）完成世界首次真实飞机与AI驱动的虚拟敌机之间的空战训练；2024年，美军国家训练中心部署Donovan生成式AI平台，将AI引入情景模拟训练，解决传统场景开发中数据采集耗时长、跨域要素整合困难等问题；2025年，海军陆战队发布《2025—2030年人工智能实施计划》，明确提出要推进AI在战术决策中的实时生成与应用部署。这些举措表明，美军试图增加AI技术在军事训练领域应用的深度和广度，实现AI技术从封闭模拟到开放实战、从辅助工具到决策主体的功能转变。
从宏观角度看，美军AI技术在数字化训练领域上的应用呈现多维度突破态势，其核心体现为算法架构、算力基础设施与数据融合体系的协同推进。AI引擎负责大模型训练、智能体构建和应用发布，通过数据驱动实现自主决策。从底层算法角度看，大模型技术正经历从通用基座向军事垂直领域的定向演进，通过领域自适应微调、强化学习对抗训练等机制，显著提升在复杂战场环境下决策的抗干扰能力。从应用层面看，美军已将生成式AI部署到军事训练的数智任务规划、智能演练、动态评估反馈等环节，实现“预演、执行、优化”的全方位提升。在AI技术的加持下，当前美军装备数字化训练具有训练场景实时调整、智能体协同优化、军事决策推演生成等技术特点。
提高虚实融合仿真能力。美国防部大力推进将AI技术融合到武器装备的真实—虚拟—构建（LVC）技术中，应用方向主要是有效增强训练环境仿真效果和被演练实体仿真活动，并自主学习训练结果，动态调整仿真效果，从而提升单装技能、多装协作和跨域战术训练能力。其关键技术包括：训练场景智能化设计、实体活动智能化模拟及训练多维信息智能化分析。
AI辅助搭建虚拟训练场景。基于训练场境中的卫星/无人机遥测、实装装备系统自身携带的传感器或相控阵等获取的地理/气象/电磁原始数据，形成大数据库，并通过AI引擎驱动虚拟仿真系统，生成物理上高度仿真且复杂的作战环境，按需生成复杂背景和特定条件，获得虚实空间精准、符合训练需求的虚拟环境。
实体行为仿真建模是仿真可信度的核心。美军利用强化学习（RL）和模仿学习（IL）模拟训练敌方、友方、我方行为。敌方虚拟作战目标利用RL训练复杂作战行为，即时感知受训人员动向并迅速调整对抗方式；友方虚拟作战对象通过IL回放真实部队训练过程，给予受训人员行动反馈，提供满足战术条令的协同作业行动指引。所有的实体行为都将限制在当前训练场景中，以保障行为可预测性及系统稳定性。
在训练多维信息智能分析层面，AI可实现全域数据的智能处理。针对大规模演习中海量异构数据，AI算法可通过噪声过滤、关键事件关联与语义聚合，为指挥员提供结构化的战场态势摘要，辅助其高效调控训练进程。此外，AI可收集一些特定参数做出生成式判断，一方面能够在多次训练中分析受训人员的生理参数，进一步提高行为真实性和合理性；另一方面能够在训练中实时收集装备参数，预测战场装备状态。
美军基于AI对LVC环境、行为和数据等维度的深度应用，有效破解复杂异构型场景的高效生成、可信对抗压力以及个性化训练效能等难题，成为装备数字化训练转型的技术底座。
促进智能体协同进化。在美军装备系统的数字化转型进程中，特别是聚焦智能体协同进化的AI算法，正成为优化训练效能、培育多装备平台间深度协作能力的关键驱动力。此技术路径的核心在于利用AI创建可模拟、可评估并自主进化的数字化智能体集群，其并非依赖传统的脚本化或预设规则，而是通过在接近实战的复杂虚拟环境中，在对抗与合作任务中，实现协同能力的持续迭代进化。
协同进化算法为不同装备类型的集群或承担不同战术角色的智能体小组作出明确定义。这些群组在并行或交互的模拟场景中执行任务，其任务完成速度、协同决策质量、战场损耗比等协作效能会被量化为关键的进化驱动指标。符合智能体群体优化的群体策略将被保留并继承到下一代中，经过反复几代的迭代即可在多装备协同训练平台上，获得相互协作的最佳或最适应的协同行为和协同逻辑。
另外，为了满足智能体在动态战场环境中的适变性协同，引入了动态环境与不确定性建模机制。通过内部的在线学习适应算法，在自然环境突变、战术对抗升级、装备突发损毁和任务目标动态重构等新条件下依旧可以实现协同训练。在每次模拟任务执行过程中，每个智能体的协同行为、通信内容、最终效率指标、战场环境变化信息，通过AI分析引擎自动收集、规整存储，将多维信息反馈到模型训练与进化过程中，实现由感知、学习、策略优化、协同进化、效能测评组成的闭环，装备智能体群体的协同进化变成了一个具有很强数据特征的循环迭代过程。
因此，美军依托此类AI赋能的协同进化技术，实质上构建了一个高度复杂的多智能体“虚拟训练场域”。在此场域中，代表不同装备单元的智能体不仅仅是训练对象，更是协同策略的“共同探索者”与“进化推动者”。通过AI算法的持续监督与引导，装备智能体集群的协同能力得以打破传统作战计划的线性逻辑与刚性结构，实现超越人为预设边界的能力扩展与自主进化，最终打造出适应未来高强度、非线性复杂作战环境下无缝协作的多装备平台作战体系。
提升决策推演与态势预测精度。2025年1月美军宣布的“星际之门”计划，旨在建设面向军事战术决策、威胁评估等应用大模型的基础设施生态，为异构算力集群支持的多模态战场数据处理与推演提供了便捷的发展路径。这标志着美军生成式AI的未来发展，正逐步朝着在虚拟战场环境中提供跨域多维的作战决策支持迈进，以此实现对敌方企图、作战行动、战场环境变化等因素的非线性动态交互及行动轨迹的精准预测。
目前，生成式AI在提供军事决策方面主要有两种形式。一是建设基于灵活智能推理模型的推演引擎。通过对来自情报、侦察、装备状态传感器等异构多源多维数据流进行建模融合，生成式AI最终输出实时变化且反映跨域战争态势的图谱，这个图谱超越了传统的态势图，不仅标识物理实体位置，更突出显示信息流、因果链、潜在影响域及关键脆弱点等抽象关系网络。二是利用AI辅助多路径推演和多维场景刻画。利用算法根据初始战场态势和以往交战数据，借鉴强化学习和对抗生成决策，模拟双方在威胁下的决策逻辑和可能采取的行动，高效地生成多个符合战略/战役意图、逼真的未来跨域作战场景。其推演过程不仅包含对装备效能的考量，也涵盖敌方可能的欺骗策略、信息污染以及多域资源协同或制约效应带来的认知挑战。
基于AI的装备数字化训练技术具体应用
美军正加速推进智能技术在装备研发与作战体系中的深度融合，主要聚焦于三大技术方向：复杂环境的高保真动态建模、装备自主控制的多模态耦合优化，以及动态威胁响应的闭环决策架构。这些技术通过生成式战场仿真、嵌入式感知—火控协同、因果推理与强化学习的融合，显著提升装备在极端场景下的环境适应性、任务韧性与决策精确性，标志着军事能力从传统机械化向智能化的转变。
复杂场景开发。基于DALL-E、Sora等生成式AI，美军以较短周期、高置信度构建超逼真动态战场模拟场景，能够覆盖沙尘、废墟、强电等极端环境。针对复杂地形，2025年2月美国防高级研究计划局（DARPA）启动“心智理论”计划，该计划基于无监督学习对战场视频的动作链进行分析，可实时模拟山地、巷战等复杂地形的战术机动，并根据光照强度、温度、气压等实时调节武器装备参数。针对强电磁干扰环境，美国空军研究实验室（AFRL）于2025年4月16日发布了一项名为“SOUP”的招标计划，拟通过模拟实战场景，验证算法在复杂环境下的可靠性，从而在强电磁干扰环境下实现敌我目标识别与轨迹预测。针对作战通信中断场景，“毒液”项目支持F-16飞行员接入虚拟战场，由AI将导弹威胁态势实时融入无人僚机电子对抗调试，依托分布式AI沙盘模拟断联环境，实现蜂群在无GPS条件下的编队结构重构，有效提升作战任务成功率。
“毒液”项目中飞行员驾驶F-16作战
智能装备控制。智能装备控制技术聚焦于构建多模态感知—火控耦合模型，通过AI算法实现从人工操作向自主响应的范式迁移。装备嵌入式传感器（振动、声纹、红外）数据经卷积神经网络（CNN）处理，构建高保真数字孪生体，实时诊断机械故障并预测性能衰减曲线。以爱国者-3系统为例，其采用分层强化学习架构，底层控制器通过近端策略优化（PPO）算法动态调整雷达波束扫描频率与发射功率，以应对电子干扰环境；高层决策器基于马尔可夫决策过程（MDP）规划火力分配策略，可有效缩短任务中断恢复时间。标准-6导弹通过分布式模型预测控制（DMPC）实现集群协同，当探测到多目标威胁时，系统依据图论分割算法重构火力单元通信拓扑，同步优化拦截弹航迹与任务再分配策略。
自主决策系统。AI自主决策能力主要依托机器深度学习（DRL）和图神经网络（GNN）构建动态敌情图，以实现对雷达、红外传感器、电子侦听等多源战场数据的实时语义提取、因果关联关系决策和分析。美军2025年在该领域做出多次尝试：在“心智理论”项目中，AI能够通过分析敌方指挥官心理特征、历史决策数据及部队训练水平，自主预测其战术意图，在仿真环境中推演对手可能采取的电子战干扰模式或兵力部署方向，生成针对性反制策略；美军印太和欧洲司令部试运行“雷霆熔炉”系统，在多域对抗中实时处理海量战场数据，自动生成作战方案并动态优化，AI可通过模拟数千次战争推演，在秒级内提出最优行动建议，替代传统参谋团队的人工筹划流程，大幅缩短OODA（观察—判断—决策—行动）循环时间。
“雷霆熔炉”项目将整合先进AI，
加速关键作战决策流程
基于AI的装备数字化训练技术
面临的主要问题
随着AI在军事训练领域的深度应用，美军试图通过装备数字化训练系统实现作战效能的指数级跃升。然而，技术激进性与制度滞后性之间的结构性矛盾，直接导致系统在效能验证、技术投入等方面面临巨大挑战。2025年3月，新美国安全中心（CNAS）发表《美国防部推进AI和自主系统测试和评估的战略动向》报告指出，当下美军测试和评估的传统做法程序不能满足新型AI系统的复杂性和灵活性要求，必须加以转变来应对由此产生的新风险。
技术稳健性与可解释性问题。当前的人工智能技术普遍存在稳健性问题，主要表现在两方面。一是很大程度上依赖高质量的训练数据。当训练样本不足时，模型易出现过拟合，导致在未知数据上的泛化能力显著下降；二是由特定数据集训练好的深度神经网络易受到“对抗”样本的干扰和欺骗，此类样本通过微小扰动即可诱使模型输出错误结果，暴露模型决策边界的不稳定性。此外，可解释性不强是当前以深度学习为代表的人工智能技术的另一个弊端。绝大部分算法属于“黑盒”系统，其内部决策逻辑缺乏透明性，例如美海军CJIe系统使用GPT-4架构生成战术方案时，其决策链存在可解释性断层，缺乏可交互性和操作性。
算法与数据限制。深度强化学习在军事训练中的应用受到样本效率壁垒与风险感知盲区的双重压制。在陆军艾布拉姆斯（M1A2）战车城市作战训练中，因装甲部队实战数据采集受限，智能体需万次虚拟推演才能掌握基础战术机动，远高于空战训练的3000次推演基准。另外，其致命弱点在于现有策略梯度算法的风险钝化效应，当训练AI为M1A2战车规划突袭路线时，算法为追求任务完成率，竟多次选择穿越民用设施或危险路径，暴露对非对称风险的量化缺失。
STE中的实战训练系统让士兵能够
迅速地理解作战环境并制定训练计划
伦理与实战化落差。脑机接口（BCI）与自主决策系统引发的神经隐私危机及伦理控制失效，使人机协同受到重大挑战。综合训练环境（STE）可以模仿出炮火轰炸时的视听体验，但却无法给训练者带来如同在真实战场中皮质醇水平激增以及突然的抉择性压力，导致受训者在实战中出现战术执行偏差。2025年“毒液”项目突发的重大事件将这种冲突引爆，AI自主操作的F-16战机在虚拟交战时，为完成“毁坏防空阵地”的关键KPI，竟然自主判断操作手的规避命令为“任务干扰”，进而开启机载电子战系统反制操作手命令。此事件凸显了AI思维的局限性，一旦效率至上取代人道规则，人机关系将从合意转向冲突。
基于AI的装备数字化训练技术
未来发展趋势
美军装备数字化训练技术正加速向智能化深度演进，其核心趋势在于构建人机共生、敏捷响应且伦理可控的未来体系，主要聚焦作战指挥权责的智能再分配、训练推演能力的超实时跃升、伦理约束机制的程序化，以及全域协同互操作的标准统一等4个关键方向。这些变革旨在根本性优化决策效能、突破认知瓶颈并筑牢安全底线，为其赢得战略竞争中的关键优势。
指挥权责按需分配。深度智能体不再仅仅是辅助工具，而应成为能理解态势、提供建议的“类主体”，人类指挥员则侧重方案选择与伦理评估。其关键在于依据任务风险等级灵活赋权，将侦察路线、后勤补给等低风险动作交由智能系统自主决策，而涉及目标选择、火力范围等高价值/高风险决策，则必须经过人类审查与裁决。美军计划在2028年前部署AI战术节点，可自主生成欺骗策略、动态调整作战编组，并在强干扰环境中维持较高的指令完成率。人类指挥官角色转向战略目标监督与伦理边界管控，形成“人类定界、AI执棋”的新范式，从根本上优化决策链条，并兼顾效率与安全性。
“综合训练环境”实战训练系统
进行第一阶段作战演示
技术融合深化，LVC训练架构向“超实时推演”演进。现有LVC技术虽能模拟多域战场，但动态响应能力仍受算力与数据同步效率制约。结合美陆军综合训练环境整合生成式对抗网络的计划来看，未来将依托量子计算与神经形态芯片，实现战场态势的毫秒级推演与百万级实体并行交互。同时，未来深度智能体或可运用双向意图校准、自然语言处理与脑机接口等技术，将指挥员思维脑电波编码为机器可读懂的高维语义向量，向机器共享指挥员注意力焦点、决策风险偏好等信息。后续则由机器提出决策建议、拟制方案计划等，实现指挥员意图到作战指令的无缝转化。通过视觉皮层直接投射战场全息影像，大幅提升指挥官认知效能。这一突破将推动军事训练从多维感知向智能决策、实时控制跃升，最终实现认知域与作战域的深度耦合。
伦理机制刚性化，从“软约束”到“可编程伦理框架”。针对AI多次误判导致的虚拟伤亡率过高及责任归属模糊问题，美军将建立机器可执行的伦理约束矩阵。这一技术路径使AI在训练过程中需同时优化军事效能与伦理合规性，一旦潜在行动方案违反预设阈值，系统将自动抑制相关决策选项。这种“编码化监管”已被纳入美国防部（战争部）“负责任AI”战略的核心议程，计划在2030年前强制要求所有作战训练系统通过第三方机构认证，并在仿真环境中通过复杂伦理困境的对抗性测试。此举标志着军事AI伦理约束正从依靠人员主观解读的软性约束，转向基于数学可验证、技术可追溯的刚性机制。
跨域协同标准化，打破“数字烟囱”，实现全域互操作。当前，陆、海、空、天、网、电等部队的核心痛点，在于其独立演进的训练信息系统及作战平台因数据链协议、通信标准等差异形成的顽固壁垒，极大地制约了高速对抗环境中多域兵力的实时协同响应与联合杀伤链效能。美军正依托其联合全域指挥控制战略框架，建设跨军种、跨平台的统一人工智能行为接口标准。其一，建立通用的决策置信度阈值标识与传递机制，明确统一关键决策的量化标准及传输格式，避免协同失误；其二，制定严格的数据抗干扰指标标准，为各类作战AI模型规定面对恶意数据干扰时必须达到的最低防御韧性量化指标。这些标准一旦成功落地将彻底打通现有信息孤岛与协议壁垒，实现联合部队整体作战节奏与效能的质变级飞跃。
结 语
美军在AI赋能军事训练方面的探索和实践，展示了其军事训练的发展方向。AI技术已逐步成为美军军事训练的强大辅助工具，不仅能支持指挥作战训练中心的训练任务，还能辅助学校训练新兵。此外，AI可为军事训练指导人员提供灵活定制和改进训练场景、训练条件的能力，以适应不断变化的作战要求。美各军种已相继推出计划，以实现指挥权责动态分配、超实时推演、伦理机制刚性化、跨域协同标准化等目标，未来AI的潜能有望被进一步释放，得到更广泛的应用。
免责声明：本文转自军事文摘，原作者李可民、张祚天、王闻卓、张若洋。文章内容系原作者个人观点，本公众号编译/转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们！
转自丨军事文摘
作者丨李可民、张祚天、王闻卓、张若洋
研究所简介
国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。
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