近几个月来，美军加快了大语言模型(LLM)工具的实战化部署进程，其推进速度超越了传统装备采购与网络安全审查流程。例如美军通过国防部GenAI.mil平台扩大了谷歌Gemini等大语言模型(LLM)的应用范围，同时持续评估其他商用模型，以适配后勤保障、情报分析及决策支持等应用场景。
国防领域LLM的应用不仅是技术层面的升级，更可能引发一场深刻的军事革命。然而，LLM在带来巨大机遇的同时，其固有的黑盒特性、偏见、脆弱性以及被恶意利用的风险，在军事这一高风险、强对抗的环境中被无限放大。因此有必要跳出单点应用的视角，分析LLM将如何从外围工具渗透至一个高复杂度的领域。
颠覆性技术如何渗透一个领域?
一项颠覆性技术对一个行业的渗透和改造的过程具有一些普遍性的规律，这一过程是一个层层递进、影响深度与广度不断扩大的演进阶梯。就AI技术对各个行业的渗透而言，其过程可以分为以下几个阶段：
第一阶段：旧产品赋能。这是技术渗透的初始阶段，核心在于增量改进而非颠覆重塑。AI技术如同一个新的插件，被集成到现有的产品或系统中，目的是提升其效率、改善用户体验或自动化部分流程。
第二阶段：产品边界拓展。在旧产品赋能的基础上，开始扩展到如何利用AI的核心能力创造出新功能或新产品，从而扩大服务范围。这是一个邻近创新的阶段。
第三阶段：产业链价值重构。当AI技术的应用足够深入，它将开始触动甚至重塑整个行业的底层逻辑和价值分配格局。这是一个系统性变革的阶段。在国防领域，这意味着领域核心价值可能从传统的硬件平台(如坦克、飞机)向控制这些平台的AI系统转移。
第四阶段：全新AI原生产品。这是技术渗透的最高级形态，其产物是“AI即产品”，而非“产品中使用AI”。这类产品在没有AI技术之前是无法想象的，其核心功能、用户交互都完全构建在AI能力之上。在国防领域，这意味着可能出现完全自主的作战指挥系统或全新的认知域作战工具。
这个四阶段的逻辑框架揭示了AI技术渗透的普遍规律：由点及面，由表及里，从提升效率的工具，演进为拓展能力的伙伴，再到重塑规则的引擎，最终成为开创新范式的核心。参照这个通用框架，结合国防领域的特殊属性(高风险、强对抗等)可以对国防领域的大语言模型(LLM)渗透路径进行分析，用来预测LLM从辅助工具到作战核心的演进过程。具体来看，国防领域LLM的渗透路径可以分为四个阶段：
第一阶段：传统军事信息系统的升级
这是LLM进入军事领域的初始切入点，不改变原有系统架构，通过嵌入LLM模块解决传统军事信息系统的效率短板。传统军事信息系统(如情报处理系统、指挥控制系统、后勤管理系统等)的核心痛点包括信息过载、人机交互复杂、辅助决策能力弱等，LLM的固有能力使其可以作为智能插件成为解决这些痛点的方案。典型的应用场景有：
情报分析系统升级。对传统情报处理系统进行自然语言理解增强，实现多源情报自动整合、文本情报快速摘要、跨语言情报实时翻译等。从而缩短情报周期，提升情报时效性与准确性。
指挥控制系统增强。为传统指挥系统增加自然语言交互界面，实现指挥员意图的精准理解与转化，生成标准化作战指令。从而在复杂战场环境中，减少指挥层级，提升指挥效率。
后勤保障系统优化。对现有后勤管理系统进行智能升级，实现装备故障报告自动分析、维修方案智能生成、物资需求精准预测。提升后勤响应速度，降低保障成本。
军事训练与教育。在现有的模拟训练系统中，利用LLM生成更逼真的内容、自动生成演习后的评估报告，或为军事院校学员提供智能化的条令法规学习助手。
这一阶段的应用已经有较多的实例，例如美国海军将LLM作为减轻人员工作压力、提高效率的虚拟助手，推出人工智能助手Amelia。美国海军第106攻击战斗机中队使用LLM工具赋能舰载机辅助着陆、无人加油机空中加油，甚至为后勤补给管理提供帮助。
该阶段的能力边界受限于原有系统，无法突破传统系统的功能范围，例如如果传统情报系统无法处理图像情报，LLM也无法凭空实现多模态情报融合。
第二阶段：军事应用场景的创新
当LLM在传统系统中完成技术验证与数据积累后，其能力不再局限于优化现有功能，而是基于军事需求的未被满足点，延伸出传统系统无法实现的全新功能。LLM从插件升级为核心功能模块，不再仅仅是提升效率的辅助工具，而是开始成为催生新战术、新能力的赋能平台。此阶段的变革开始触及战术层面，催生新的作战方法。典型的应用场景有：
从指挥控制到AI参谋：LLM除了帮助指挥官查询信息，开始主动提供决策建议。基于对战场态势数据的深度理解，LLM可以拓展出全新的作战方案生成与评估模块。根据指挥官下达的作战意图，结合当前敌情、我情、地理环境等信息，快速生成多种作战方案。
从情报分析到认知域作战：LLM除了处理和理解信息，还可以主动影响信息环境。基于对目标群体社交媒体、新闻舆论的深度分析，可以精准描绘其心理特征、价值观念和关注焦点。在此基础上，可以拓展出认知影响内容生成功能，用于开展心理战、舆论引导和反信息作战。
该阶段的代表性产品是Schale AI公司的Donovan系统。2023年5月，美国Schale AI公司推出Donovan军事决策辅助系统，旨在增强分析人员和作战人员对作战环境的理解，并提出行动方案建议。该系统已被美国陆军第十八空降军部署，并用于猩红之龙系列演习。
第三阶段：国防产业体系的重塑
随着LLM的应用从单一服务功能创新延伸至多系统协同，其影响将突破技术层面，深入军事产业链的价值分配、角色定位与运作模式。到这一阶段，国防产业体系的重塑会有以下特点：
软件定义战争，算法成为核心资产：传统的国防工业以硬件平台为王，飞机、舰船、坦克的性能是价值的核心。随着LLM应用的深化，价值的重心将向软件和算法迁移。一架拥有先进AI模型的无人机，其作战效能可能远超一架没有对应能力的更昂贵的传统战机。这意味着，控制着核心AI模型和数据处理能力的公司，将在产业链中占据越来越重要的地位。
国防工业研发体系的重构。LLM的应用的渗透将催生一个全新的、更加开放和多元化的国防产业生态。在这个生态中，数据提供商、模型开发者、算力提供商、系统集成商和最终军事用户之间的关系变得更加网络化和动态。
这一阶段的趋势已初见端倪。2025年，OpenAI与国防科技初创企业安杜瑞尔(Anduril Industries)建立合作关系，安杜瑞尔因此获得了美国五角大楼授予的一项金额为1亿美元的合同。此次战略协作聚焦于研发并负责任地部署专门用于国家安全任务的先进AI解决方案，特别是着重提升反无人机系统(CUAS)效能，致力于有效探测、评估与应对空中威胁。合作将整合OpenAI的LLM模型、安杜瑞尔的高性能防御体系及其晶格(Lattice)软件平台。
第四阶段：AI原生作战范式与全新军事能力
这是LLM在军事领域应用的最高形态，完全基于LLM的技术特性与军事需求的本质痛点，设计无传统产品形态束缚的全新军事产品。这些产品不再是对现有系统的改进，而是定义全新的作战样式与军事能力，推动战争形态从信息化战争向智能化战争跃迁，目前主要停留在构想阶段的新式作战概念(如算法战、马赛克战等)也将得以实现。典型产品形态的构想如下：
全自主多域指挥控制系统。具备战役级理解和规划能力的AI指挥官，能够在联合战区层面，根据最高战略意图，自主规划并指挥海、陆、空、天、网、电等多域作战力量，动态分配任务、管理资源、应对突发状况，实现全局最优的作战效果。
认知域作战智能体。诞生专门在信息和认知领域作战的AI系统。这些系统能够以机器速度和全球规模，实时监测和分析全球舆论场、社交媒体和文化产品，理解不同群体的心理和认知模式。它们可以大规模、自动化地生成和传播影响目标受众认知、情绪和决策的定制化信息(文本、图像、视频)，实现不战而屈人之兵的目标。
国防领域LLM渗透融合的核心制约因素
上述国防领域LLM渗透融合的四个阶段是一种逻辑上的阶段关系，并非线性的、时间上的顺序关系。各个阶段可以并行推进、相互促进，在第一阶段“传统军事信息系统的升级”的同时，可同步开展第二阶段“军事应用场景的创新”的研发;第三阶段“国防产业体系的重塑”的成果，又可反哺前两阶段的技术应用。第四阶段“AI原生作战范式与全新军事能力”是前三个阶段发展的最终结果，它是技术、战术、体系和理论全面成熟后，共同催生出的全新战争形态。
LLM在国防领域的应用前景广阔，但受技术特性、军事需求的约束，其演进速度与深度仍存在不确定性，核心制约因素包括：
技术安全性瓶颈：军事场景的高对抗性、低容错率，使得LLM的技术安全性成为首要门槛，这种瓶颈源于LLM本质特性与国防需求的矛盾。LLM的黑盒特性与军事决策的可追溯性、可控性要求相悖。LLM的输出依赖海量参数的隐式关联计算，其决策依据无法被人类完全拆解、验证，一旦出现误判或偏差，难以定位问题根源。
伦理与规则约束：LLM在国防领域的深度应用，尤其是在自主作战系统、认知域作战智能体等方面，打破了传统战争的伦理边界与规则框架，正在引发一系列伦理争议与规则困境，成为制约其发展的重要软性约束。
体系适配性难题：LLM在国防领域的应用需要嵌入现有军事体系的全链条，而传统军事体系的封闭性、固化性与LLM所需的开放化、智能化生态存在冲突，这种适配性难题贯穿指挥、装备、人才、算力等多个维度。
总结
LLM对国防领域的改变将是一个从量变到质变的演进过程。它始于对现有系统的赋能，提升单点效率;发展为对作战能力的拓展，催生战术创新;深化为对作战体系与产业的重构，引发系统性变革;最终将导向以AI原生为特征的全新战争范式。LLM在每一阶段的渗透都伴随着巨大的机遇和严峻的挑战，对挑战的认知和管控能力，将决定LLM军事应用的成败。(来源：北京蓝德信息科技有限公司)
参考资料
[1] https://www.bankinfosecurity.com/pentagons-use-grok-raises-ai-security-concerns-a-30546
[2] https://www.af.mil/News/Article-Display/Article/3800809/department-of-the-air-force-launches-niprgpt/
[3] https://www.c4isrnet.com/industry/2023/06/13/meet-amelia-the-us-navys-conversational-ai-tech-support-tool/
[4] https://www.news.cn/milpro/20240620/c23913bcec94481593f3a9b8afe287fa/c.html
[5] https://news.qq.com/rain/a/20250806A03HUU00
[6] https://www.csis.org/analysis/pentagons-ai-problem-isnt-algorithms-its-evaluation
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