关键词：AI、国防科技、算法战、算力基础设施、智能化战争、领跑者项目
1.美国“AI优先”战略与强化战备机制
近年来，人工智能(Artificial Intelligence，AI)在美国国防系统中的应用日益广泛，逐步从后台行政与决策辅助工具，拓展为关键的战略技术基础。2026年，美军进一步深化了人工智能在军事领域的应用布局。根据美国总统第14179号行政令(Executive Order 14179)，美国政府确立了在人工智能领域维持并扩大技术优势的战略方向，以促进美国经济竞争力并巩固国家安全体系。在此政策指导下，美国战争部(Department of War，DoW)推出了“人工智能加速战略”(Artificial Intelligence Acceleration Strategy)。为此，现任美国战争部长皮特·海格塞斯(Pete Hegseth)正积极推动美军顺应智能化技术的发展趋势，将前沿算法深度整合进军事体系，以全面强化其应对未来冲突的战备效能。
随着技术整合的推进，美国发布的“人工智能加速战略”正式确立了“AI优先”(AI-First)战略。“AI优先”战略是美军在军事规划与作战中一项核心的战略，要求将人工智能从局部的辅助决策工具，转变为深度嵌入军事指挥链、情报分析和跨战区作战规划核心的基础设施。“AI优先”战略的构想基于一项核心战略假设：在未来高烈度冲突中，美军的战略与战术优势将高度依赖于将算法实时嵌入军事决策指挥链的能力。美军正利用“战时体制”(wartime footing)的执行模式来优化采办与管理流程，从而加速前沿人工智能能力在美国作战与企业运营等领域的深度应用。“人工智能加速战略”的核心目标是确保美国在算法应用阶段具备算力、数据和模型优势，维持美军在人工智能领域的技术领先地位。
“AI优先”战略致力于将先进技术更深层地嵌入美国的军事组织架构与技术体系中。美国战争部的战略要求其各军种及支援部门全面强化人工智能赋能，以建设成为“AI优先”作战部队("AI-first" warfighting force)。这一转型进程基于美国战争部对现代竞争的一种认知：现代战场的博弈不仅是传统武器的对抗，更取决于算法在军事决策系统中的应用速度。为实现该目标，美国战争部确立了多项执行机制，包括鼓励各级军事人员利用美国现有的领先人工智能模型进行应用实验，并优化冗余的采购审批流程。在资源配置方面，美国战争部重点投资潜在竞争对手难以在短期内复制的领域，包括美国的计算硬件、模型创新，以及通过过往军事行动积累的实战数据库。美军试图通过上述举措，在“观察-判断-决策-行动”循环(Observe-Orient-Decide-Act loop，OODA loop)中利用数据驱动的预测能力，缩短美军决策与行动的延迟。
2.领跑者项目(PSPs)
在美军的政策规划层面，“领跑者项目”(Pace-Setting Projects，PSPs)是落实“AI优先”战略的核心执行机制。“人工智能加速战略”设定的七项初始项目涵盖作战、情报和企业运营三大任务线，均实行单一责任人制度并设定了明确的交付周期。各项目负责人需向美国战争部高层进行月度汇报，以精简审批层级并提升执行效率。
图 2 美军“AI优先”战略核心执行机制——“领跑者项目”(PSPs)架构图
在作战与情报领域，美军启动了多项技术验证项目。“蜂群锻造”(Swarm Forge)项目将美军作战部队与美国科技企业结合，迭代开发及测试无人系统蜂群战术;“智能体网络”(Agent Network)项目侧重于评估自主智能体在战场管理与指挥控制中的效能;“安德工坊”(Ender's Foundry)项目通过构建虚拟仿真环境，支持人工智能模型的强化学习与战术推演。此外，“开放武库”(Open Arsenal)项目专注于优化技术情报到武器级决策的转化流程，缩短美军火力响应周期;“格兰特项目”(Project Grant)则尝试运用算法模型，将美军的静态威慑姿态升级为基于数据反馈的动态评估机制。
在企业运营方面，美国战争部推进了多项系统升级计划。“生成式AI军事网”(GenAI.mil)与“企业级智能体”(Enterprise Agents)项目计划为美军和文职人员提供跨密级的人工智能模型访问权限，以标准化流程优化美军内部的后勤、人事及财务等业务。美国战争部首席数字与人工智能办公室(Chief Digital and Artificial Intelligence Office，CDAO)负责统筹上述“领跑者项目”生成的基础设施、算法模型及政策模板，并实现美国战争部跨部门的数据共享。配合该机制，美国战争部要求各军事部门在限定时间内启动同类技术验证项目，并将美军数据平台的现代化与合规审计列为规模化部署军事人工智能的关键先决条件。
3. 支撑美军AI优先战略的算力底座与基础设施
美军想要落实“人工智能加速战略”，需要依托相应的财政预算与基础设施。美国战争部2027财年“现代化账户”(Modernization Account)预算请求共计约7600亿美元，其中包含了基础采购、研发测试及特别和解法案的预算规划。美国战争部申请了585亿美元的人工智能及相关技术专项资金，用于支持美军技术研发与系统集成。
该专项资金覆盖了美军的多个应用维度。美国战争部预算计划将成熟的人工智能技术整合至美军现有的武器平台及指挥系统中，并向“Maven智能系统”(Maven Smart System，MSS)与“联合火力网络”(Joint Fires Network，JFN)分配23亿美元，以支持“联合全域指挥与控制”(Combined Joint All-Domain Command and Control，CJADC2)架构在美军的部署。此外，美国基础技术研发分配到了约22亿美元的预算，而美国国防创新小组(Defense Innovation Unit，DIU)及战略能力办公室(Strategic Capabilities Office，SCO)也获得相应预算用于军民两用技术的原型开发。美国各军种预算反映了技术整合与升级的需求，例如美国海军的“金色舰队”(Golden Fleet)倡议及其研发预算，以及美国空军和太空军在太空控制与任务运营系统方面的资金部署。
在基础设施建设方面，美军预算包含了一项总额为460亿美元的“主权AI兵工厂”(Sovereign AI Arsenal)投资计划。2027财年，美国战争部计划拨款近300亿美元采购人工智能超级计算系统并建立保密数据中心网络。“主权AI兵工厂”投资计划的核心目的是降低美军在冲突环境下对商业云服务供应商的依赖风险。美国军方规划了一套由美国政府全资持有的算力架构以满足数据安全、模型审计及涉密军事数据处理的合规要求。该算力架构涵盖了美国核心数据中心的超级计算集群及部署于战术边缘的计算节点，配合“战争数据平台”(War Data Platform，WDP)与美军内部大模型网络，该架构将可以在美军体系内部建立独立、可控的数据与算法运行环境。
4.应对美军智能化转型的我方战略思考与对策
面对美军加速推进的“AI优先”战略及项目实施动向，我方或可考虑继续以“智能化战争”等理论为指引，尝试进一步依托相关的统筹机制，将民间前沿的人工智能创新更为平稳地转化为国防效能，以期在未来的潜在博弈中积累一定的“认知优势”。同时，为了进一步深化军事人工智能在实战演训中的应用成熟度，并全方位提升应对复杂战场环境的能力，可以考虑将重点放在强化实战化场景的建设上。通过构建高保真的模拟对抗与多维数据环境，我方可以尝试在更复杂的演习与电磁对抗背景中获取反馈，从而在深度演练中持续积累关键数据，为技术架构与作战需求的协同迭代打下更为稳固的基础。此外，我方也应该探索更多元的战略与技术合作路径，在合适的框架下加强多边技术交流，作为补充经验积累技术优势的有效方式。这些举措或能为进一步检验并迭代我方的战术算法与自主系统提供有益的参考与启发。(来源：北京蓝德信息科技有限公司)
参考文献
[1]https://media.defense.gov/2026/Jan/12/2003855671/-1/-1/0/ARTIFICIAL-INTELLIGENCE-STRATEGY-FOR-THE-DEPARTMENT-OF-WAR.PDF
[2]https://www.ai.mil/About/Organization-V2/
[3]https://www.war.gov/News/Releases/Release/Article/4376420/war-department-launches-ai-acceleration-strategy-to-secure-american-military-ai/
[4]https://www.inss.org.il/publication/ai-first/
[5]https://www.gtlaw.com/en/insights/2026/5/understanding-the-presidents-fy-2027-budget-request-for-the-department-of-war
[6]https://forum.effectivealtruism.org/posts/dj4guht9a4mXu4ijG/enforcement-without-experience-military-ai-and-china-or
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