News国防科技要闻近日美战争困境发文称随着人工智能深度介入军事规划与一线作战设计从业者群体中逐渐弥漫不安情绪。即便工具持续升级、作战节奏加速、数据获取能力达空前水平各类作战计划仍在体系融合、战役协同性与统一作战方向上屡屡失效。马可·莱昂斯美陆军军官曾参与多域战概念研究近期关于“作战艺术衰退”观点精准且深刻地揭示了当下的深层焦虑作战行动碎片化、决策流程冗杂繁琐战术规划与实战全局的协同鸿沟持续扩大。同时这一现象也暴露出核心矛盾 ——多元作战思维范式之间存在内在冲突。随着人工智能日益塑造规划人员的认知视野、判定信息相关性的标准以及对作战整体性的呈现方式不同作战认知逻辑之间的内在矛盾正变得愈发关键。本文并非要否定莱昂斯的观点而是旨在拓宽这场讨论的边界。具体而言文章试图厘清各类作战推理模式如何在规划实践中共存而人工智能的普及应用又会如何偏袒强化部分作战思维范式同时遮蔽另一些范式。一、传统作战思维范式文章称与其将作战艺术视为单一知识体系不如将其理解为由不同历史命题和作战认知假设塑造的多种作战思维范式的集合。每种范式聚焦于同一作战现实的不同维度所谓方法论冲突实质是认知焦点差异的体现。这些范式并非只是作战条令的细微差异而是代表着截然不同的底层认知——何为战争关键、如何实现作战协同、认知研判与作战行动应当如何衔接。1英美重心分析法该传统方法强调通过解构分析实现认知突破识别对手关键能力、需求与脆弱性定位决定性干预节点。其优势在于逻辑清晰与可追溯性——结构化分析使复杂态势变得条理易懂认知提升直接转化为行动优化。在此逻辑下更好的数据、模型与工具必然催生更优决策这种思维与当今人工智能的发展趋势天然契合。2德国军事思想根植于“重心突击”与“任务式指挥”概念。作战的决胜核心并非客观存在、可通过事前分析发现的固定目标而是依托战场情境、依靠主观研判构建的动态博弈格局。地形、敌我态势、部队节奏与战略意图交互作用指挥的核心职责是洞察转瞬即逝的战机并在关键时机集中优势力量。作战协同不靠面面俱到的分析推导而依靠战场态势感知、主动临机决断与顺势应变能力。在这一思维传统中认知研判与作战行动密不可分最终体现为不确定性环境下的即时决策。3苏联纵深作战艺术将战争视为一套可纵深统筹调度的完整体系。该范式诞生于工业化大规模战争与广袤战场空间的实战背景强调多线同步作战、梯次兵力配置以及跨时空维度的作战精密排布。它不追求依靠单一决胜节点击溃敌方而是通过持续施压敌方整体作战体系来凝聚全局合力。物资基础、兵力对比、后勤保障与作战节奏是核心要素制胜关键在于长期统筹大规模作战、累积作战效能并持续剥夺敌方恢复战力的空间。二、需明确两点首先这三类作战思维范式在形式上可相互交融。运用重心分析模板的参谋团队仍能在不确定情境中展现卓越判断力依托任务式指挥的指挥官同样会依赖严谨分析。二者的区别不在于表面使用何种工具而在于底层思维逻辑——它决定了指挥官与参谋团队如何看待分析研判与实战行动之间的关系。其次当某种作战思维范式被视为中立或普适准则时问题便会随之滋生。尤其当其他范式仍在暗中影响实操流程时矛盾会更加凸显。若未识别不同范式的本质差异而强行混合表面摩擦会呈现为条令缺陷或执行不力实则根源在于对“作战思维核心功能”的预设错位。当人工智能进入作战规划领域绝非技术中立行为。它必然放大主导规划流程的思维范式加速特定分析模式运转固化固有关注焦点并决定哪些战场信息被凸显、哪些行动具备可执行价值。理解此动态机制仅靠改进工具或强化条令规范远远不够更需要洞察那些潜移默化框定作战问题、引导理解方向、影响应对策略的底层预设。三、人工智能作战思维的放大器在军事领域人工智能常被视作作战规划的颠覆性解决方案或威胁。这两种认知都遮蔽了其最关键的影响——人工智能不仅加速既有流程或自动化单项任务而是其参与塑造了人们看待、解构并理解作战问题的底层方式。因此其影响不只局限于效率与速度更深入重塑规划研判形成的底层逻辑。人工智能并非以中立工具的姿态介入规划流程。它依托既有的规划认知与思维范式运行必然强化既有的问题界定与理解模式。关于数据筛选、模型设计、训练数据集与交互界面的每一项设定都暗藏预设何为核心要素、哪些信号具备参考价值、作战整体性应当如何呈现。这就导致人工智能会放大某一类态势认知逻辑同时弱化、遮蔽其他认知方式。这种放大效应往往隐晦不易察觉它在反复使用中逐步渗透让规划人员逐渐信任并适配系统判定的核心信息、关键线索与实用结论。不难发现当前人工智能应用与偏重分析推演的英美重心作战范式高度契合。模式识别、网络图谱分析、预测建模与可视化技术能够在信息过载的战场环境中大幅提升研判清晰度与决策节奏。在此逻辑框架中分析效能的提升被视为决策优化的直接驱动力人工智能因而成为强化作战规划严谨性、一致性与可追溯性长期努力的自然延伸。由此观之人工智能技术似乎正适合弥补莱昂斯所揭示的规划缺陷。然而这种契合恰恰暴露了纯分析框架的固有局限①依赖临场研判、临机应变与长期动态统筹效能的作战认知模式很难转化为机器可读取、可运算的标准化形式②识别新兴战机、高度不确定条件下的行动、通过适应性指挥关系维持连贯性的能力无法单纯简化为数据模型。随着人工智能主导注意力分配与预期形成此类认知维度正面临被弱化乃至边缘化的系统性风险。因此更深层的风险并非人工智能输出错误答案而在于其悄然重构人类研判与机器生成的作战逻辑之间的关系。当规划系统持续将特定态势规律、行动方案与解读结论呈现得更清晰、更具说服力时人类的认知判断会不自觉随之偏移。久而久之规划人员会逐渐迎合系统能够表征、优化的内容而非依托专业研判去审视战场全貌的复杂本质。最终作战协同的统一不再源于深度理解而变成单纯迎合系统输出结果。文章强调人工智能带来的核心挑战并非技术层面也不是简单设置“人在回路”就能解决。这是一场专业层面的考验如何始终清醒辨别哪类作战思维正在被放大、哪类正在被边缘化以及这种格局如何长期影响作战研判。应对这一难题仅靠升级工具、重申条令严谨远远不够。我们更须持续审视塑造作战艺术根基的底层预设并认清随着人工智能日益深度介入作战规划这套根基正在发生怎样的深刻变革。四、作战规划从条令规范到专业自觉文章认为莱昂斯强调条令规范、概念清晰与规范作战思维的重要性确属卓见。在复杂对抗环境中若缺乏统一框架与专业标准只会造成指挥混乱而非催生创新与应变能力。作战艺术提供了一套通用话语体系助力规划人员协同行动、整合作战效能并统筹手段与作战目标。即便如今作战节奏不断加快、规划信息愈发密集这一核心作用依然不可或缺。然而当不同作战思维范式共存于同一规划流程时仅靠条令严谨无法化解内在冲突。当分析推演型、临场研判型与体系统筹型推理模式被隐性混用或是某一种范式占据主导、其他范式被无视时矛盾便会滋生这类问题绝非单纯严格执行条令就能解决。在此情况下规划人员即便熟练掌握流程、通晓专业概念仍会发现规划成果与实战认知之间的脱节日益严重。当前日益迫切的需求并非单纯精进单一框架而是培养专业自觉能力——即在特定情境中辨识何种思维范式主导计划、何种范式被刻意边缘化。这并非摒弃既有方法或专业判断标准而是要求洞悉支撑不同作战认知模式的底层预设及其如何如何定义何为全局协同、何为可行行动、何为决胜关键。其现实意义不仅要求军官熟悉多种作战思维范式更要学会灵活切换运用。实践证明一项核心专业能力是跳出固有流程限制深度审视核心问题——不只机械套用模板更要判断模板是否适配现实在敲定行动方案前融会贯通多种作战逻辑。兵棋推演数据显示具备该能力的团队对作战核心目标的研判结论往往与固守传统规划模式的团队截然不同。随着人工智能融入规划体系这种重构作战问题认知框架的能力将愈发关键。倘若人工智能仅围绕单一规划逻辑设计只会固化流程思维反而阻碍规划人员探索多元的作战研判视角。从这一视角来看作战艺术不应简单被理解为一套固定方法的套用而是一种高阶专业驾驭能力能够随着局势演变从容在不同作战推理模式之间审慎切换。这其中包含多重判断要懂得何时拆解分析有助决策、何时反而弊大于利何时需依靠分析锁定作战重心、何时要依托临场指挥构建决胜核心何时精准推演最能凝聚作战合力、何时必须依靠持久耐力、全局统筹与动态适应维系体系完整。此种动态切换非但不削弱作战艺术反是其成熟度的体现。随着人工智能深度嵌入作战规划培养此类认知自觉已成为刚需——人工智能系统将持续放大特定信息感知、架构梳理与价值评估模式。核心问题非能否规避此影响而在于能否通过专业认知识别并管控这种影响。因此维系规划中真正的人类主导权重点不在于形式上维持“人在回路”而在于确保军事界具备理解人机双轨推理共生环境的核心能力。文章认为莱昂斯围绕作战艺术在高压环境下的实战效能开启了一场极具价值的探讨。想要深度推进这场讨论我们不能局限于争论条令应用是否规范而要清醒认知那些早已潜移默化使用、却未被明确定义的多元作战话语体系以及新兴技术对这些体系的放大作用。文章强调若想让作战艺术始终保持纯粹的专业实践的内核核心挑战绝非单纯重塑严谨性、优化工具而是要构建全新的规划文化与教学体系主动研习并理解不同的作战思想范式同时将人工智能输出仅视作决策参考要素之一而非最终定论。作战艺术凝练于战场经验淬炼如今军事专业界须率先对其所依存的工具与传统理念实施批判性检验——须避免在对手或自主决策系统主导变革后陷入被动局面。作者 聂永喜觉得不错请点在看↓↓↓
美智库：人工智能时代作战艺术与军事思维转型
News国防科技要闻近日美战争困境发文称随着人工智能深度介入军事规划与一线作战设计从业者群体中逐渐弥漫不安情绪。即便工具持续升级、作战节奏加速、数据获取能力达空前水平各类作战计划仍在体系融合、战役协同性与统一作战方向上屡屡失效。马可·莱昂斯美陆军军官曾参与多域战概念研究近期关于“作战艺术衰退”观点精准且深刻地揭示了当下的深层焦虑作战行动碎片化、决策流程冗杂繁琐战术规划与实战全局的协同鸿沟持续扩大。同时这一现象也暴露出核心矛盾 ——多元作战思维范式之间存在内在冲突。随着人工智能日益塑造规划人员的认知视野、判定信息相关性的标准以及对作战整体性的呈现方式不同作战认知逻辑之间的内在矛盾正变得愈发关键。本文并非要否定莱昂斯的观点而是旨在拓宽这场讨论的边界。具体而言文章试图厘清各类作战推理模式如何在规划实践中共存而人工智能的普及应用又会如何偏袒强化部分作战思维范式同时遮蔽另一些范式。一、传统作战思维范式文章称与其将作战艺术视为单一知识体系不如将其理解为由不同历史命题和作战认知假设塑造的多种作战思维范式的集合。每种范式聚焦于同一作战现实的不同维度所谓方法论冲突实质是认知焦点差异的体现。这些范式并非只是作战条令的细微差异而是代表着截然不同的底层认知——何为战争关键、如何实现作战协同、认知研判与作战行动应当如何衔接。1英美重心分析法该传统方法强调通过解构分析实现认知突破识别对手关键能力、需求与脆弱性定位决定性干预节点。其优势在于逻辑清晰与可追溯性——结构化分析使复杂态势变得条理易懂认知提升直接转化为行动优化。在此逻辑下更好的数据、模型与工具必然催生更优决策这种思维与当今人工智能的发展趋势天然契合。2德国军事思想根植于“重心突击”与“任务式指挥”概念。作战的决胜核心并非客观存在、可通过事前分析发现的固定目标而是依托战场情境、依靠主观研判构建的动态博弈格局。地形、敌我态势、部队节奏与战略意图交互作用指挥的核心职责是洞察转瞬即逝的战机并在关键时机集中优势力量。作战协同不靠面面俱到的分析推导而依靠战场态势感知、主动临机决断与顺势应变能力。在这一思维传统中认知研判与作战行动密不可分最终体现为不确定性环境下的即时决策。3苏联纵深作战艺术将战争视为一套可纵深统筹调度的完整体系。该范式诞生于工业化大规模战争与广袤战场空间的实战背景强调多线同步作战、梯次兵力配置以及跨时空维度的作战精密排布。它不追求依靠单一决胜节点击溃敌方而是通过持续施压敌方整体作战体系来凝聚全局合力。物资基础、兵力对比、后勤保障与作战节奏是核心要素制胜关键在于长期统筹大规模作战、累积作战效能并持续剥夺敌方恢复战力的空间。二、需明确两点首先这三类作战思维范式在形式上可相互交融。运用重心分析模板的参谋团队仍能在不确定情境中展现卓越判断力依托任务式指挥的指挥官同样会依赖严谨分析。二者的区别不在于表面使用何种工具而在于底层思维逻辑——它决定了指挥官与参谋团队如何看待分析研判与实战行动之间的关系。其次当某种作战思维范式被视为中立或普适准则时问题便会随之滋生。尤其当其他范式仍在暗中影响实操流程时矛盾会更加凸显。若未识别不同范式的本质差异而强行混合表面摩擦会呈现为条令缺陷或执行不力实则根源在于对“作战思维核心功能”的预设错位。当人工智能进入作战规划领域绝非技术中立行为。它必然放大主导规划流程的思维范式加速特定分析模式运转固化固有关注焦点并决定哪些战场信息被凸显、哪些行动具备可执行价值。理解此动态机制仅靠改进工具或强化条令规范远远不够更需要洞察那些潜移默化框定作战问题、引导理解方向、影响应对策略的底层预设。三、人工智能作战思维的放大器在军事领域人工智能常被视作作战规划的颠覆性解决方案或威胁。这两种认知都遮蔽了其最关键的影响——人工智能不仅加速既有流程或自动化单项任务而是其参与塑造了人们看待、解构并理解作战问题的底层方式。因此其影响不只局限于效率与速度更深入重塑规划研判形成的底层逻辑。人工智能并非以中立工具的姿态介入规划流程。它依托既有的规划认知与思维范式运行必然强化既有的问题界定与理解模式。关于数据筛选、模型设计、训练数据集与交互界面的每一项设定都暗藏预设何为核心要素、哪些信号具备参考价值、作战整体性应当如何呈现。这就导致人工智能会放大某一类态势认知逻辑同时弱化、遮蔽其他认知方式。这种放大效应往往隐晦不易察觉它在反复使用中逐步渗透让规划人员逐渐信任并适配系统判定的核心信息、关键线索与实用结论。不难发现当前人工智能应用与偏重分析推演的英美重心作战范式高度契合。模式识别、网络图谱分析、预测建模与可视化技术能够在信息过载的战场环境中大幅提升研判清晰度与决策节奏。在此逻辑框架中分析效能的提升被视为决策优化的直接驱动力人工智能因而成为强化作战规划严谨性、一致性与可追溯性长期努力的自然延伸。由此观之人工智能技术似乎正适合弥补莱昂斯所揭示的规划缺陷。然而这种契合恰恰暴露了纯分析框架的固有局限①依赖临场研判、临机应变与长期动态统筹效能的作战认知模式很难转化为机器可读取、可运算的标准化形式②识别新兴战机、高度不确定条件下的行动、通过适应性指挥关系维持连贯性的能力无法单纯简化为数据模型。随着人工智能主导注意力分配与预期形成此类认知维度正面临被弱化乃至边缘化的系统性风险。因此更深层的风险并非人工智能输出错误答案而在于其悄然重构人类研判与机器生成的作战逻辑之间的关系。当规划系统持续将特定态势规律、行动方案与解读结论呈现得更清晰、更具说服力时人类的认知判断会不自觉随之偏移。久而久之规划人员会逐渐迎合系统能够表征、优化的内容而非依托专业研判去审视战场全貌的复杂本质。最终作战协同的统一不再源于深度理解而变成单纯迎合系统输出结果。文章强调人工智能带来的核心挑战并非技术层面也不是简单设置“人在回路”就能解决。这是一场专业层面的考验如何始终清醒辨别哪类作战思维正在被放大、哪类正在被边缘化以及这种格局如何长期影响作战研判。应对这一难题仅靠升级工具、重申条令严谨远远不够。我们更须持续审视塑造作战艺术根基的底层预设并认清随着人工智能日益深度介入作战规划这套根基正在发生怎样的深刻变革。四、作战规划从条令规范到专业自觉文章认为莱昂斯强调条令规范、概念清晰与规范作战思维的重要性确属卓见。在复杂对抗环境中若缺乏统一框架与专业标准只会造成指挥混乱而非催生创新与应变能力。作战艺术提供了一套通用话语体系助力规划人员协同行动、整合作战效能并统筹手段与作战目标。即便如今作战节奏不断加快、规划信息愈发密集这一核心作用依然不可或缺。然而当不同作战思维范式共存于同一规划流程时仅靠条令严谨无法化解内在冲突。当分析推演型、临场研判型与体系统筹型推理模式被隐性混用或是某一种范式占据主导、其他范式被无视时矛盾便会滋生这类问题绝非单纯严格执行条令就能解决。在此情况下规划人员即便熟练掌握流程、通晓专业概念仍会发现规划成果与实战认知之间的脱节日益严重。当前日益迫切的需求并非单纯精进单一框架而是培养专业自觉能力——即在特定情境中辨识何种思维范式主导计划、何种范式被刻意边缘化。这并非摒弃既有方法或专业判断标准而是要求洞悉支撑不同作战认知模式的底层预设及其如何如何定义何为全局协同、何为可行行动、何为决胜关键。其现实意义不仅要求军官熟悉多种作战思维范式更要学会灵活切换运用。实践证明一项核心专业能力是跳出固有流程限制深度审视核心问题——不只机械套用模板更要判断模板是否适配现实在敲定行动方案前融会贯通多种作战逻辑。兵棋推演数据显示具备该能力的团队对作战核心目标的研判结论往往与固守传统规划模式的团队截然不同。随着人工智能融入规划体系这种重构作战问题认知框架的能力将愈发关键。倘若人工智能仅围绕单一规划逻辑设计只会固化流程思维反而阻碍规划人员探索多元的作战研判视角。从这一视角来看作战艺术不应简单被理解为一套固定方法的套用而是一种高阶专业驾驭能力能够随着局势演变从容在不同作战推理模式之间审慎切换。这其中包含多重判断要懂得何时拆解分析有助决策、何时反而弊大于利何时需依靠分析锁定作战重心、何时要依托临场指挥构建决胜核心何时精准推演最能凝聚作战合力、何时必须依靠持久耐力、全局统筹与动态适应维系体系完整。此种动态切换非但不削弱作战艺术反是其成熟度的体现。随着人工智能深度嵌入作战规划培养此类认知自觉已成为刚需——人工智能系统将持续放大特定信息感知、架构梳理与价值评估模式。核心问题非能否规避此影响而在于能否通过专业认知识别并管控这种影响。因此维系规划中真正的人类主导权重点不在于形式上维持“人在回路”而在于确保军事界具备理解人机双轨推理共生环境的核心能力。文章认为莱昂斯围绕作战艺术在高压环境下的实战效能开启了一场极具价值的探讨。想要深度推进这场讨论我们不能局限于争论条令应用是否规范而要清醒认知那些早已潜移默化使用、却未被明确定义的多元作战话语体系以及新兴技术对这些体系的放大作用。文章强调若想让作战艺术始终保持纯粹的专业实践的内核核心挑战绝非单纯重塑严谨性、优化工具而是要构建全新的规划文化与教学体系主动研习并理解不同的作战思想范式同时将人工智能输出仅视作决策参考要素之一而非最终定论。作战艺术凝练于战场经验淬炼如今军事专业界须率先对其所依存的工具与传统理念实施批判性检验——须避免在对手或自主决策系统主导变革后陷入被动局面。作者 聂永喜觉得不错请点在看↓↓↓
