國防領域大語言模型（LLM）滲透融合路徑解析

近幾個月來，美軍加快了大語言模型(LLM)工具的實戰化部署進程，其推進速度超越了傳統裝備采購與網絡安全審查流程。例如美軍通過國防部GenAI.mil平臺擴大了谷歌Gemini等大語言模型(LLM)的應用范圍，同時持續評估其他商用模型，以適配后勤保障、情報分析及決策支持等應用場景。

國防領域LLM的應用不僅是技術層面的升級，更可能引發一場深刻的軍事革命。然而，LLM在帶來巨大機遇的同時，其固有的黑盒特性、偏見、脆弱性以及被惡意利用的風險，在軍事這一高風險、強對抗的環境中被無限放大。因此有必要跳出單點應用的視角，分析LLM將如何從外圍工具滲透至一個高復雜度的領域。

顛覆性技術如何滲透一個領域?

一項顛覆性技術對一個行業的滲透和改造的過程具有一些普遍性的規律，這一過程是一個層層遞進、影響深度與廣度不斷擴大的演進階梯。就AI技術對各個行業的滲透而言，其過程可以分為以下幾個階段：

第一階段：舊產品賦能。這是技術滲透的初始階段，核心在于增量改進而非顛覆重塑。AI技術如同一個新的插件，被集成到現有的產品或系統中，目的是提升其效率、改善用戶體驗或自動化部分流程。

第二階段：產品邊界拓展。在舊產品賦能的基礎上，開始擴展到如何利用AI的核心能力創造出新功能或新產品，從而擴大服務范圍。這是一個鄰近創新的階段。

第三階段：產業鏈價值重構。當AI技術的應用足夠深入，它將開始觸動甚至重塑整個行業的底層邏輯和價值分配格局。這是一個系統性變革的階段。在國防領域，這意味著領域核心價值可能從傳統的硬件平臺(如坦克、飛機)向控制這些平臺的AI系統轉移。

第四階段：全新AI原生產品。這是技術滲透的最高級形態，其產物是“AI即產品”，而非“產品中使用AI”。這類產品在沒有AI技術之前是無法想象的，其核心功能、用戶交互都完全構建在AI能力之上。在國防領域，這意味著可能出現完全自主的作戰指揮系統或全新的認知域作戰工具。

這個四階段的邏輯框架揭示了AI技術滲透的普遍規律：由點及面，由表及里，從提升效率的工具，演進為拓展能力的伙伴，再到重塑規則的引擎，最終成為開創新范式的核心。參照這個通用框架，結合國防領域的特殊屬性(高風險、強對抗等)可以對國防領域的大語言模型(LLM)滲透路徑進行分析，用來預測LLM從輔助工具到作戰核心的演進過程。具體來看，國防領域LLM的滲透路徑可以分為四個階段：

第一階段：傳統軍事信息系統的升級

這是LLM進入軍事領域的初始切入點，不改變原有系統架構，通過嵌入LLM模塊解決傳統軍事信息系統的效率短板。傳統軍事信息系統(如情報處理系統、指揮控制系統、后勤管理系統等)的核心痛點包括信息過載、人機交互復雜、輔助決策能力弱等，LLM的固有能力使其可以作為智能插件成為解決這些痛點的方案。典型的應用場景有：

情報分析系統升級。對傳統情報處理系統進行自然語言理解增強，實現多源情報自動整合、文本情報快速摘要、跨語言情報實時翻譯等。從而縮短情報周期，提升情報時效性與準確性。

指揮控制系統增強。為傳統指揮系統增加自然語言交互界面，實現指揮員意圖的精準理解與轉化，生成標準化作戰指令。從而在復雜戰場環境中，減少指揮層級，提升指揮效率。

后勤保障系統優化。對現有后勤管理系統進行智能升級，實現裝備故障報告自動分析、維修方案智能生成、物資需求精準預測。提升后勤響應速度，降低保障成本。

軍事訓練與教育。在現有的模擬訓練系統中，利用LLM生成更逼真的內容、自動生成演習后的評估報告，或為軍事院校學員提供智能化的條令法規學習助手。

這一階段的應用已經有較多的實例，例如美國海軍將LLM作為減輕人員工作壓力、提高效率的虛擬助手，推出人工智能助手Amelia。美國海軍第106攻擊戰斗機中隊使用LLM工具賦能艦載機輔助著陸、無人加油機空中加油，甚至為后勤補給管理提供幫助。

該階段的能力邊界受限于原有系統，無法突破傳統系統的功能范圍，例如如果傳統情報系統無法處理圖像情報，LLM也無法憑空實現多模態情報融合。

第二階段：軍事應用場景的創新

當LLM在傳統系統中完成技術驗證與數據積累后，其能力不再局限于優化現有功能，而是基于軍事需求的未被滿足點，延伸出傳統系統無法實現的全新功能。LLM從插件升級為核心功能模塊，不再僅僅是提升效率的輔助工具，而是開始成為催生新戰術、新能力的賦能平臺。此階段的變革開始觸及戰術層面，催生新的作戰方法。典型的應用場景有：

從指揮控制到AI參謀：LLM除了幫助指揮官查詢信息，開始主動提供決策建議?；趯饒鰬B勢數據的深度理解，LLM可以拓展出全新的作戰方案生成與評估模塊。根據指揮官下達的作戰意圖，結合當前敵情、我情、地理環境等信息，快速生成多種作戰方案。

從情報分析到認知域作戰：LLM除了處理和理解信息，還可以主動影響信息環境。基于對目標群體社交媒體、新聞輿論的深度分析，可以精準描繪其心理特征、價值觀念和關注焦點。在此基礎上，可以拓展出認知影響內容生成功能，用于開展心理戰、輿論引導和反信息作戰。

該階段的代表性產品是Schale AI公司的Donovan系統。2023年5月，美國Schale AI公司推出Donovan軍事決策輔助系統，旨在增強分析人員和作戰人員對作戰環境的理解，并提出行動方案建議。該系統已被美國陸軍第十八空降軍部署，并用于猩紅之龍系列演習。

第三階段：國防產業體系的重塑

隨著LLM的應用從單一服務功能創新延伸至多系統協同，其影響將突破技術層面，深入軍事產業鏈的價值分配、角色定位與運作模式。到這一階段，國防產業體系的重塑會有以下特點：

軟件定義戰爭，算法成為核心資產：傳統的國防工業以硬件平臺為王，飛機、艦船、坦克的性能是價值的核心。隨著LLM應用的深化，價值的重心將向軟件和算法遷移。一架擁有先進AI模型的無人機，其作戰效能可能遠超一架沒有對應能力的更昂貴的傳統戰機。這意味著，控制著核心AI模型和數據處理能力的公司，將在產業鏈中占據越來越重要的地位。

國防工業研發體系的重構。LLM的應用的滲透將催生一個全新的、更加開放和多元化的國防產業生態。在這個生態中，數據提供商、模型開發者、算力提供商、系統集成商和最終軍事用戶之間的關系變得更加網絡化和動態。

這一階段的趨勢已初見端倪。2025年，OpenAI與國防科技初創企業安杜瑞爾(Anduril Industries)建立合作關系，安杜瑞爾因此獲得了美國五角大樓授予的一項金額為1億美元的合同。此次戰略協作聚焦于研發并負責任地部署專門用于國家安全任務的先進AI解決方案，特別是著重提升反無人機系統(CUAS)效能，致力于有效探測、評估與應對空中威脅。合作將整合OpenAI的LLM模型、安杜瑞爾的高性能防御體系及其晶格(Lattice)軟件平臺。

第四階段：AI原生作戰范式與全新軍事能力

這是LLM在軍事領域應用的最高形態，完全基于LLM的技術特性與軍事需求的本質痛點，設計無傳統產品形態束縛的全新軍事產品。這些產品不再是對現有系統的改進，而是定義全新的作戰樣式與軍事能力，推動戰爭形態從信息化戰爭向智能化戰爭躍遷，目前主要停留在構想階段的新式作戰概念(如算法戰、馬賽克戰等)也將得以實現。典型產品形態的構想如下：

全自主多域指揮控制系統。具備戰役級理解和規劃能力的AI指揮官，能夠在聯合戰區層面，根據最高戰略意圖，自主規劃并指揮海、陸、空、天、網、電等多域作戰力量，動態分配任務、管理資源、應對突發狀況，實現全局最優的作戰效果。

認知域作戰智能體。誕生專門在信息和認知領域作戰的AI系統。這些系統能夠以機器速度和全球規模，實時監測和分析全球輿論場、社交媒體和文化產品，理解不同群體的心理和認知模式。它們可以大規模、自動化地生成和傳播影響目標受眾認知、情緒和決策的定制化信息(文本、圖像、視頻)，實現不戰而屈人之兵的目標。

國防領域LLM滲透融合的核心制約因素

上述國防領域LLM滲透融合的四個階段是一種邏輯上的階段關系，并非線性的、時間上的順序關系。各個階段可以并行推進、相互促進，在第一階段“傳統軍事信息系統的升級”的同時，可同步開展第二階段“軍事應用場景的創新”的研發;第三階段“國防產業體系的重塑”的成果，又可反哺前兩階段的技術應用。第四階段“AI原生作戰范式與全新軍事能力”是前三個階段發展的最終結果，它是技術、戰術、體系和理論全面成熟后，共同催生出的全新戰爭形態。

LLM在國防領域的應用前景廣闊，但受技術特性、軍事需求的約束，其演進速度與深度仍存在不確定性，核心制約因素包括：

技術安全性瓶頸：軍事場景的高對抗性、低容錯率，使得LLM的技術安全性成為首要門檻，這種瓶頸源于LLM本質特性與國防需求的矛盾。LLM的黑盒特性與軍事決策的可追溯性、可控性要求相悖。LLM的輸出依賴海量參數的隱式關聯計算，其決策依據無法被人類完全拆解、驗證，一旦出現誤判或偏差，難以定位問題根源。

倫理與規則約束：LLM在國防領域的深度應用，尤其是在自主作戰系統、認知域作戰智能體等方面，打破了傳統戰爭的倫理邊界與規則框架，正在引發一系列倫理爭議與規則困境，成為制約其發展的重要軟性約束。

體系適配性難題：LLM在國防領域的應用需要嵌入現有軍事體系的全鏈條，而傳統軍事體系的封閉性、固化性與LLM所需的開放化、智能化生態存在沖突，這種適配性難題貫穿指揮、裝備、人才、算力等多個維度。

總結

LLM對國防領域的改變將是一個從量變到質變的演進過程。它始于對現有系統的賦能，提升單點效率;發展為對作戰能力的拓展，催生戰術創新;深化為對作戰體系與產業的重構，引發系統性變革;最終將導向以AI原生為特征的全新戰爭范式。LLM在每一階段的滲透都伴隨著巨大的機遇和嚴峻的挑戰，對挑戰的認知和管控能力，將決定LLM軍事應用的成敗。(來源：北京藍德信息科技有限公司)

參考資料

[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