8月2日，央视军事罕见公开了我军“智能规划打击系统”的实弹测试画面。
几百个目标、几十支编队，目标怎么筛、火力怎么分、波次怎么接——这套系统全包了。在一场大规模演习中，上百个战术单元靠着这套系统，协同打击做到分秒不差。
负责这套系统的邓建平说了一句话：“我的眼里是AI的空天，算法的对抗。”
这话听着提气。但咱们得冷静看看：这套系统到底什么水平？跟国外比，长处和短板在哪儿？
01 我军的系统：体系作战的“总调度”
从央视公开的信息来看，这套系统的核心能力是大规模协同。
传统作战筹划，几百个目标、几十支编队，靠人算根本来不及。这套系统把目标筛选、火力分配、突防路径、毁伤评估一整套打击链条全部自动化。
关键是“分秒不差”——上百个战术单元同时动手，打的是“体系秒杀”。
目前这套系统已在空军多项任务中投入使用。
02 美国的系统：AI辅助决策的“参谋长”
美国战争部2026年6月启动的“智能体网络”（Agent Network），定位是压缩从情报发现到指挥官决策的时间。
AI智能体持续扫描国防情报和作战系统，几秒内把情报转化成指挥决策选项，但人类保留最终决策权。
Palantir的AIP平台已经深度嵌入美军情报系统，可对海量数据进行融合分析、识别目标、追踪活动。五角大楼还在修订打击目标选择原则，设想建立“由AI发起行动、人类进行监督”的系统。
定位很清晰：AI是参谋，人是司令。
03 英国的Asgard：压缩决策周期的“加速器”
英国陆军的Asgard数字目标定位网络，核心是把“侦察-决策-打击”过程从数小时压缩到数分钟。
24小时内可打击的目标数量提升10倍，英国为此投入了近20亿英镑。
04 俄罗斯：实战中打磨的“非对称”路线
俄罗斯受西方制裁，高端AI芯片被卡脖子，走的是 “非对称突破”路线。
优先突破的是无人机操作控制和实时战场管理。在乌克兰战场上验证了“从侦察到打击的分钟级闭环”，以及“干扰-侦察-打击”协同战术。
技术复杂度不如中美，但实战经验丰富。
05 法国、以色列：各有侧重
法国的 “天空卫士”防空反导系统内置AI“大脑”，可在受干扰时稳定生成最优拦截方案。法国还在开发自己的AI战场指挥系统Arcadia，作为美国Palantir系统的替代方案。
以色列成立了AI和自主系统管理局，将AI全面整合进军队。Arrow 4反导系统用AI优化目标识别和轨迹分析。
06 长处和短板
长处：体系整合能力强
我军这套系统的最大优势是“系统性”。它不是单个环节的智能化，而是把目标筛选、火力分配、突防、毁伤一整条打击链条全部打通。
上百个战术单元协同做到分秒不差——这种级别的体系协同能力，目前公开报道中独一份。
这和中国的整体路线有关。与西方把AI当作独立研究项目不同，中国是把AI整合进军力发展的几乎每一个方面。从顶层设计到一线部队，智能化是“嵌入式”的。
短板：公开信息太少，实战验证不足
最大的短板是缺乏大规模实战检验。
美国虽然没有直接公开宣称使用AI进行打击决策，但有报道称美军已在实战中使用生成式AI对打击目标列表进行排序并提出建议。俄罗斯在乌克兰战场上积累了丰富的AI辅助作战经验。
我军的系统目前主要是在演习中验证。演习和实战的差距，不用我多说。
另一个短板是底层技术依赖。AI芯片、基础算法框架等方面，美国仍处于领先地位。有分析指出，我军AI模型“确实弱于美军一点点”。
最后来个总结
我军的智能规划打击系统，在体系协同这个维度上，已经不输任何国家。上百个战术单元分秒不差地协同打击，这种能力不是靠堆硬件能堆出来的，需要的是对整个作战体系的深度理解和重构。
但在基础AI技术、芯片算力、实战经验这些维度上，跟美国还有差距。
这场AI军备竞赛才刚刚开始。系统级的能力赶上来了，但底层技术的短板得赶紧补。
你觉得AI在未来战争中应该扮演什么角色？是完全自主决策，还是永远当人类的辅助工具？评论区聊聊。
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