印度武装部队中的人工智能应用概览

全球有大量自主系统研发项目正在进行。多国在空中飞行器、地面车辆、水上舰船、水下潜航器等系统上都有一定的进展。目前，美国、欧洲和中国均有自主直升机，工作人员可通过智能手机操控这一系统。自主地面车辆如坦克、运输车等则在全球范围内均有。随着这些系统在技术成熟度和能力上不断获得提升，许多人认为，AI和机器人有潜力推动新一轮的“军事革命”（RMA）。

除自主系统外，AI还被用于提高当前部队的作战能力。从这一方面出发可延伸出多种应用，如使用图像识别视频资料从而识别来袭威胁、对供应瓶颈进行预测、实现自主管理功能等。这类应用使得军队能够重组结构，以更少的人员代替原本庞大的组织。由此可见，AI有潜力帮助国防部队提高其作战人员和后勤人员的战勤比。进程中的另一个重点领域是“人机协作”自主武器，即机器与作战人员建立共生关系并共同协作。这一方案设想由人类判断来控制机器的速度和力量，将机器的准确性和可靠性与人类的稳重和变通相结合，同时使计算机和人类相互促进思考，即进行“认知协作”。下文将简单概述中美俄和印度军队的人工智能情况。

1.美国

美国大力投资精确制导弹药、隐形武器以及情报、监视与侦察（ISR）系统以对抗对手的多种优势并提升其技术基础。作为其“第三个抵消战略”的一部分，美国据报道已在AI领域投入了180亿美元，主要用于机器人、自主系统、人机协作、网络和电子战等，而这仅仅是其未来国防项目的一部分。

2.

中俄两国均高度关注对AI的，以维持全球经济和军事力量平衡。军方正在基于AI的机器人、反无人机系统、边防系统和巡航导弹。

3.中国

中国正在大力推动AI赋能的自主系统。中国已着手AI赋能的高精度巡航导弹系统。有人认为，该系统旨在对抗美国部署在太平洋地区的“半自主”远程反舰导弹。由于中国高度支持机器人和无人系统研发，因此中国国防行业中涌现出了大批相关研究机构。

4.印度

印度武装部队当前面临着大量的装备现代化需求挑战及其他作战和后勤挑战，因此AI和机器人范例尚未成为其条令思考和远景规划中的关键部分和驱动力量。不过，印度军队中已有部分编队开始引入某些商用现成（COTS）装备，以提高安全性。

相对而言，印度在AI研发方面还处于起步阶段，尤其是在国防领域。与印度的经济体量和国防需求相比，印度在国防领域AI研发方面的滞后显而易见；而如果与印度的对手甚至一些小国在AI领域的先进成果相比，则这一情况更为突出。印度当前的AI行业产值预计为每年1.8亿美元。

2025年1月，印度人工智能特别工作组建议成立“国家人工智能任务”，作为协调印度AI相关活动的节点机构，并在未来五年内向该机构提供约120亿卢比的预算拨款。人工智能特别工作组确定了印度AI的10个领域，其中包括领域。在领域专题中，工作组进一步列出了领域中可使用基于AI的系统的范围，包括自主监视和作战系统、适应性通信系统、网络攻击缓解系统和基于决策系统的多传感器数据融合。同时，工作组还提出了一些建议，如成立卓越中心和供人员使用的AI测试台实验室，创建跨学科数据中心以解读数据、起草标准和技能。2025年2月，印度国防生产部组建了一个特别工作小组以研究AI在国防领域的未来应用。以下是部分处于阶段的旗舰项目：

用于网络中心作战的AI（AINCO）：该项目涵盖多项技术以建立知识库、接收和处理语义信息、连接推理和关联事件。

机器人系列：该项目旨在一系列采用通用导航软件和控制接口的机器人战车。这些战车可自动清扫雷区道路，发出烟雾警告以停止行进，干扰敌军运输并使用反坦克导弹实施对敌打击。用于监视和侦察的类似技术也正在中。

AI与机器人中心（CAIR）：当前，印度武装部队正与CAIR就多个项目展开密切合作，以处理多代理机器人框架（MARF），蛇形机器人、腿式机器人、爬墙机器人以及无人地面车辆等多类机器人。该中心还了“网络流量”（NETRA）系统。

推荐关注领域

印度武装部队应多加关注“自下而上的”自动化方案和“智能化”支持服务，如医疗、库存管理、后勤、修理和维护、专业军事教育、自主监视和作战系统。以下为印度武装部队使用的AI和其他高度专业化技术：

蜂巢计划：印度陆军电子和机械工程兵团（EME）已开始推进“蜂巢计划”。该计划旨在建立中心化实时数据库，用于储存来自陆军近2000个工作站的装备维修记录。这些工作站分布在印度各地及相关关键地域。为促进“智能运作”，陆军应使用AI代替人工来输入数据，并创建“预测性维护”模型以代替现有的“取证”和“预防性”维护。EME工作站可使用机器视觉进行车辆修理，并应用自然语言处理模块，如数据输入和记录虚拟助手（VADER），将机器对其工作的实时描述转化为文本，并从中提取相关信息，而后更新到蜂巢云端。

AI对抗网络攻击：基于AI的算法经设计可自动检测网络上的恶意软件，并推进对抗网络攻击的有效措施。AI还可用于编写代码，以对抗恶意软件。

控制线（LoC）环境中的应用：控制线环境最重要的特点是有可能出现违反停火协议的情况。由于部队调动频繁，新来的部队可能并不了解此前的情况，此时一旦出现预料之外的火力，就有可能产生伤亡。而基于云的综合AI系统可从多个（声学和视觉）传感器搜集数据，从而有效避免上述情况。这些数据包括来自高层的情报报告和违反停火协议的模式、所用武器的口径、敌军所用弹药的大致数量（使用声学传感器计算火力间隔次数）以及大致的开火时间等。

对无人平台的使用；AI赋能的机器人可在反叛乱/反（CI/CT）地区提高清除简易装置的效率。美国曾在和阿富汗使用“魔爪”、iRobot、Packbot等机器人，印度武装部队可向其学习经验。但对“机器骡”的使用仅是案例之一。无人地面车辆还可在常规战争期间用于智能运输。

对高度专业化技术的进攻性使用：结合基于AI的解决方案和无人系统实际上可在常规战争中形成高效的动态反应。然而，控制线环境所需要的是短而快的战争。装备手榴弹的COTS无人机和四轴飞行器可用于生成杀伤力。无人机集群作战有潜力压制敌军防御、破坏敌军集结，这一能力在短而快的战争中效果尤其明显。用于检测违反停火协议模式和相关数据的AI也可以实时控制无人机，使炸弹投掷的杀伤力最大化。

伤员后送：作战期间，自主车辆或可用于伤员后送任务。及时将伤员送往后方进行救治，可挽救战场上的更多生命。

兵棋推演：以来，兵棋推演一直都需要人力，然而仅依靠人力或许无法有效推进兵棋推演。代理人战争、不对称战争等新概念的出现使得当代战场充满不确定性。使用计算机进行的兵棋推演可通过兵力对比、倍增因素、表格、随机数、人员检查等有效模拟各种可能场景和战争环境。

信息域：当代战争的基础是情报和监视。尽管印度陆军已意识到情报和监视的重要性，并开始为未来战争考虑网络中心战（NCW）等概念，但NCW本身并不足以令军队掌握主导信息域、控制信息流的手段。为缩短观察-定位-决策-行动循环（OODA循环）的周期，印度军方需意识到，决策权威本身就是一个主要瓶颈。因此，在复杂的决策流程中使用AI协助指挥官或可极大地减少决策花费的时间。

印度必须发展网络化作战，在这一作战形式中，作战人员和机器可组成专用部队/团队以执行特定任务。然而，印度也必须审视陆军在推进此类变革时面临的挑战，以及过渡依赖数据所带来的负面影响。

用于作战的多系统方案：印度需生成涉及通用技术，尤其是新兴技术的整体方案。尽管印度已采取措施使学术界和私营部门参与到这一过程当中，但所有行动依旧按照旧模式进行，即关注重点被放在平台和消耗战。军方对平台的采购也几乎是零散的，并且落后于技术曲线。多系统方案侧重于网络化“系统”（如人和平台），这些“系统”无论处于结合模式或模式，都是任务特定节点互联网络的一部分。多系统方案更好也更为必要。与以人或装备为中心进行作战相比，这种综合性的系统方法更为有效，它消除了单台的重大缺陷，并可将认知和威慑工作分配给人和机器。印度武装部队的这一作战概念立足于相互孤立的装备和军种体系。印度军事事务部首先需要打破这种孤立状态，然后根据装备和技术将各军种整合起来，而不仅仅是为各军种调配资源并将其分配到各地指挥部。

数据驱动的组织文化：印度武装部队需建立“数据驱动”文化，并重点用于收集、整理和存储数据的协议标准。尽管“数字陆军”阶段已完成了该领域的部分工作，创立了多个应用程序并在陆军数据网络（ADN）上运行，然而，这些应用程序由于互不兼容，因此无法交互。这就导致印度武装部队各部门的大量数据都是孤立存储的。此外，陆军Aadhaar应用网络（ARMAAN）、计算机化库存控制项目（CICP）和人力资源管理套件（HRMS）等多个应用程序被用作AI测试平台，但这些应用程序当前的形式均不适用于测试AI。印度同时还需克服多个体制挑战，以在叙事战领域取得进步。为应对未来战争，印度武装部队需采用更扁平化的指控结构，以便更有效地实现目标。

人类直觉VS机器逻辑：机器无法取代人类的直觉决策。武装部队的首要任务是打赢战争，而事实上，战争是情感冒险。尽管战争需要精准的行动，但才是其最重要的本质。因此，整体军事行动决不能由机器或算法决定。与实验手册上的美好展望相比，现实中AI、大数据和物联网（IoT）的军事应用更加平凡和务实。

人机交互：自主系统有一个趋势是将人从“循环中剔除”。在决策矩阵中用永不疲惫的机器代替精力有限的决策人员是极具诱惑力的想法，但现实往往更加复杂。1978年，美国“温森斯”巡洋舰误将伊朗655班机当做来袭战机并将其击落；2003年“爱国者”导弹系统击落一架英国皇家空军的“狂风”战斗机。这些事件都提醒着我们，人类必须参与到循环当中。

道德问题：无人系统有多个优势，包括缓解战场压力，从而为军队提供稳定性、生存性和耐久性。然而，要将自主系统或机器人纯粹用于战争目的，就需要进行大型公众讨论，尤其“杀伤性自主武器系统”这一话题特别需要讨论。

网络化系统的脆弱性：全面网络化的系统结构复杂，因此尤其脆弱。其可能面临的问题包括电磁接口和跟踪能力。信息的传递也可能会引起网络的沼泽效应，即各实体都参与到带宽之争当中。

战争私有化：技术激增最显著的影响体现在非国家行为者的崛起上。COTS无人机、黑客软件和其他工具唾手可得，使得个人也可以挑战国家对的垄断。爱德华登揭露脸书、谷等参与国内和国际监控计划，如“棱镜”计划和“星风”计划，向美国局提供大量数据。这提醒着我们，未来技术可被用于对抗任何国家。

生活中随处可见对AI技术的应用。印度陆军是世界上的第四大陆军，印度则是一个快速发展中的国家，印度军方必须充分了解和推广这一技术才能保持其陆军的地位。军方必须用前沿技术武装印度士兵，而AI技术这一战场上的力量倍增器，可为各层级指挥官提供实时信息并协助决策。