全球军工智能体深度研究报告（五）

原创 李桂松等云阿云智库军事研究院大国安保课题组

导读：本报告系统梳理全球军工智能体发展脉络，剖析核心技术栈与产业链格局，复盘典型实战案例，研判未来趋势并提出对策建议，为国防科技战略决策、产业落地与风险防控提供系统性支撑。本报告全文145000余字，由云阿云智库军事研究院大国安保课题组原创出品。

云阿云智库大国安保课题组成员名单：

作者：李桂松 | 北京云阿云智库平台理事长

作者：李国熙 | 北京云阿云智库平台全球治理研究中心主任

作者：李富松 | 北京云阿云城市运营管理有限公司副总裁

作者：李国琥 | 北京云阿云智库平台空天学院院长

作者：李嘉仪 | 北京云阿云智库平台金融院长

作者：王成 | 北京云阿云智库平台公共关系总裁13360021949

云阿云智库全球合作

公共关系总裁：王成

联系电话：13360021949

联系邮箱：duanxiaoli2005@163.com

官方网站： http://yayqq.com

公司地址：中国•北京•西城

报告发布日期：2026年 4 月26日

研究团队：云阿云智库大国安保课题组

目录

前言

一、研究框架思路

二、摘要与关键词

第一章 绪论

一、研究背景与意义

（一）研究背景

1.智能化战争形态演进

（1）从信息化到智能化的代际跃迁

（2）OODA 闭环与智能体驱动的决策优势

2.全球军工产业智能化转型

（1）传统军工与 AI 深度融合

（2）智能体成为新质战斗力核心载体

3.地缘竞争与技术军备竞赛

（1）主要军事强国战略布局

（2）智能体技术的战略威慑价值

4.俄乌战争与美以伊战争军工智能体运用

（二）研究意义

1.理论意义

（1）构建军工智能体研究框架

（2）完善军事智能理论体系

2.实践意义

（1）支撑国防科技战略决策

（2）指导产业落地与风险防控

二、研究范围与界定

（一）核心定义

1.军工智能体内涵

（1）自主感知、决策、执行、协同的军事智能主体

（2）与传统自动化、AI 系统的本质区别

2.分类体系

（1）按功能：指挥决策、侦察感知、打击行动、保障支援、网络攻防

（2）按架构：单体智能、集群智能、异构协同智能

（3）按层级：战略级、战役级、战术级、终端级

（二）边界划定

1.包含：军用自主系统、无人平台智能体、多智能体集群、军事大模型智能体

2.排除：纯民用 AI、非自主武器、非智能型信息化装备

三、研究思路与方法

（一）研究思路

1.技术 — 产业 — 应用 — 治理四维框架

2.全球对标 — 现状研判 — 趋势预测 — 对策建议

（二）研究方法

1.文献研究法

2.数据分析法（市场、专利、项目）

3.案例研究法（实战、试验、典型项目）

4.比较研究法（国别、企业、技术路线）

四、报告结构与数据来源

（一）报告结构

（二）数据来源

1.官方文件

2.行业报告

3.企业财报与公开资料

4.学术论文与专利数据

5.实战案例与演习信息

第二章 军工智能体理论基础与技术体系

一、理论基础

（一）智能体理论

1.自主性、反应性、主动性、社会性

2.多智能体系统（MAS）与协同机制

（二）军事智能理论

1.感知 — 决策 — 行动 — 评估闭环

2.人机混合智能与人类在回路 / 上 / 外

（三）复杂系统与体系工程

1.战场复杂自适应系统

2.软件定义战争与数字孪生

二、核心技术栈

（一）基础层

1.算力基础设施

（1）军用 AI 芯片（GPU、FPGA、ASIC、存算一体）

（2）边缘计算与端边云协同

（3）抗恶劣环境算力平台

2.数据与知识

（1）多源战场数据融合

（2）军事知识图谱与常识库

（3）数据安全与合规治理

（二）技术层

1.核心算法

（1）大模型与小模型协同

（2）强化学习与在线进化

（3）计算机视觉与目标识别

（4）语音 / 文本多模态理解

2.关键使能技术

（1）自主导航与定位拒止环境适配

（2）集群协同与分布式决策

（3）电磁对抗与鲁棒性

（4）数字孪生与仿真推演

（三）应用层

1.智能体架构设计

2.人机接口与指挥控制

3.任务规划与动态重规划

三、技术成熟度与演进路径

（一）成熟度曲线（L1-L5）

1.辅助决策 — 半自主 — 有限自主 — 高度自主 — 完全自主

（二）技术演进三大方向

1.从单体到集群

2.从单域到跨域

3.从固定规则到自适应进化

第三章 全球军工智能体发展环境

一、战略环境

（一）美国：算法优势与联合全域指挥控制（JADC2）

（二）中国：新质战斗力与智能化国防

（三）俄罗斯：智能无人装备与电子战结合

（四）欧盟：战略自主与军用 AI 伦理

（五）其他：以色列、日本、韩国、印度布局

二、政策与法规

（一）自主武器系统（AWS）国际规制

（二）主要国家军用 AI 条例

1.美国 DoD 3000.09 与更新版

2.中国全球 AI 治理倡议与军事应用原则

3.欧盟军用 AI 伦理框架

（三）军民融合与产业政策

三、资本与产业环境

（一）全球国防预算与智能化投入

（二）投融资趋势（初创、并购、IPO）

（三）供应链安全与关键技术管控

第四章 全球军工智能体产业链与市场格局

一、产业链结构

（一）上游：基础硬件、软件、数据

1.AI 芯片、传感器、通信模组

2.操作系统、开发框架、数据库

（二）中游：智能体研发、系统集成、测试验证

1.平台型智能体、专用型智能体

2.多域协同集成商

（三）下游：陆、海、空、天、网、电、后勤、训练

二、市场规模与预测

（一）全球市场（2024-2030）

1.按组件：硬件、软件、服务

2.按功能：指挥、侦察、打击、保障、网电

3.按区域：北美、欧洲、亚太、其他

（二）细分市场

1.无人平台智能体

2.指挥决策智能体

3.集群智能系统

4.网电智能体

三、竞争格局

（一）第一梯队：美国（技术、生态、部署领先）

（二）第二梯队：中国、俄罗斯、欧盟、以色列

（三）第三梯队：地区军事强国

（四）集中度与壁垒

1.技术壁垒、资质壁垒、数据壁垒、生态壁垒

第五章 主要国家 / 地区军工智能体发展全景

一、美国

（一）战略与项目

1.JADC2、Project Maven、Anduril、Palantir

2.DARPA 关键项目（自主、集群、认知）

（二）技术能力

1.芯片、算法、平台、协同全栈领先

（三）产业生态

1.传统军工（洛马、诺格、波音）+ 科技巨头 + 初创

（四）实战应用

1.无人机智能体、情报分析、目标识别

二、中国

（一）战略与规划

1.国防智能化、新质生产力、军民融合

（二）技术突破

1.无人装备、集群算法、军事大模型、国产算力

（三）产业主体

1.军工集团、民营科技企业、专精特新

（四）应用进展

1.陆 / 海 / 空 / 天 / 网多域布局

三、俄罗斯

（一）发展路径：实用化、抗干扰、低成本

（二）典型系统：巡飞弹智能体、无人战车、电子战智能体

（三）战场实践与经验

四、欧盟与英国军工智能体发展全景

（一）欧盟战略自主与 AI 监管

（二）英国、法国、德国重点项目

五、以色列与亚太军工智能体发展全景

（一）以色列：小型化、实战化、出口导向

（二）日本、韩国、印度：追赶与自主化

第六章 军工智能体典型应用场景与实战案例

一、指挥决策智能体

（一）战略研判、战役筹划、战术规划

（二）案例：美军智能参谋系统、战场推演

二、侦察情报智能体

（一）多源情报融合、目标自动识别、异常检测

（二）案例：无人机视频分析、卫星情报解译

三、无人作战智能体

（一）空中：无人机蜂群、察打一体自主

（二）陆地：无人战车、排爆机器人

（三）海上 / 水下：无人艇、UUV 自主巡逻

（四）案例：俄乌冲突智能应用、中东实战

四、网电对抗智能体

（一）自主电子战、网络攻防、信号识别

（二）案例：自适应干扰、漏洞挖掘

五、后勤保障智能体

（一）预测性维护、智能投送、战场医疗

（二）案例：装备健康管理、供应链调度

六、模拟训练智能体

（一）虚实结合、智能导调、个性化训练

第七章 核心企业与技术机构

一、国际企业

（一）美国传统军工：洛马、诺格、雷神、波音

（二）美国 AI 新锐：Palantir、Anduril、Shield AI

（三）欧洲：泰雷兹、莱茵金属、BAE

（四）以色列：埃尔比特、拉斐尔

二、中国企业

（一）军工集团：航天、航空、兵器、电子、船舶

（二）民营科技：无人机、AI 算法、算力、系统集成

三、科研机构

（一）DARPA、美军实验室

（二）中国军工科研院所、高校

（三）欧盟、以色列研究机构

第八章 技术风险、安全挑战与治理体系

一、技术风险

（一）算法不可靠、对抗样本、模型漂移

（二）算力与通信瓶颈、极端环境失效

二、安全挑战

（一）网络入侵与劫持

（二）数据泄露与情报窃取

（三）自主失控与误判升级

三、伦理与法律

（一）责任界定、致命自主武器系统（LAWS）争议

（二）国际人道法适配

四、治理框架

（一）国内治理：研发 — 测试 — 部署 — 使用全流程

（二）国际治理：对话、规范、透明、信任措施

（三）技术治理：可解释、可验证、可管控、可追溯

第九章 发展趋势与前景判断

一、技术趋势

（一）大模型驱动智能体进化

（二）跨域集群协同常态化

（三）端边云一体化与轻量化部署

（四）高鲁棒性与对抗环境适配

二、产业趋势

（一）军民融合深化

（二）软件定义装备成为主流

（三）供应链自主可控强化

三、战争形态趋势

（一）智能体主导的分布式作战

（二）决策速度从人类到机器级

（三）无人化、自主化、集群化深度融合

第十章 全球军工智能体深度发展对国家的对策建议

一、国家战略层面

（一）顶层规划与技术路线图

（二）核心技术攻关（芯片、算法、操作系统）

（三）试验鉴定与标准体系

二、产业层面

（一）产业链协同与生态构建

（二）军民融合与民参军机制

（三）知识产权与成果转化

三、安全治理层面

（一）全生命周期安全管控

（二）国际合作与规则塑造

四、人才与投入层面

（一）复合型军事智能人才培养

（二）长期稳定投入与容错机制

五、结论

参考文献

附录

1.关键术语表

2.主要项目清单

3.数据来源说明

4.技术成熟度评估表

摘要与关键词

摘要

本报告系统研究全球军工智能体发展现状、技术体系、产业格局、实战应用与治理挑战，核心结论如下：

1.战争形态跃迁：智能化战争已从理论走向现实，OODA 循环被压缩至秒级，智能体驱动的 “发现即摧毁” 成为常态，战争优势从平台主导转向算法主导，全域异构、人机协同成为新特征。

2.技术体系成熟：基础算力、核心算法、使能技术协同突破，军事大模型、无人集群、边缘计算实现规模化应用，技术成熟度普遍达到 L3-L4 级（有限自主到高度自主），部分战术级系统已具备完全自主能力。

3.产业格局分化：美国占据技术与生态领先，中国、俄罗斯形成差异化优势，欧盟、以色列等加速追赶，全球军工智能体市场 2026 年规模超 500 亿美元，2030 年将突破 1500 亿美元，年复合增长率维持在 13% 以上。

4.实战效能凸显：俄乌冲突中智能无人装备改变战场态势，美以伊行动中 AI 实现全流程决策赋能，无人集群、自主打击、智能情报成为现代战争关键制胜要素。

5.治理挑战严峻：算法对抗、模型漂移、网络入侵等技术风险突出，自主失控与伦理争议频发，国际规制缺失，亟需构建全生命周期安全治理体系。

本报告建议，各国应强化顶层战略布局，聚焦芯片、算法、操作系统等核心技术攻关，完善试验鉴定与标准体系，推进军民融合与生态构建，加强技术安全与国际规则协同，以应对全球智能体军事竞争的新挑战。

关键词

军工智能体；智能化战争；OODA 闭环；无人作战系统；多智能体集群；军事大模型；产业链；实战应用；技术治理

第五章 主要国家 / 地区军工智能体发展全景

一、美国

美国是全球军工智能体技术原创者、标准制定者、生态主导者与实战先行者，依托顶层战略牵引、巨额预算投入、全链条技术储备、军民深度融合生态与高频实战验证，构建起从基础芯片、算法框架、平台系统到作战应用的绝对领先优势，形成以JADC2 为核心骨架、DARPA 为技术引擎、传统军工 + 科技巨头 + 初创企业为产业三角、实战战场为迭代场的完整发展体系，其军工智能体能力全面覆盖陆、海、空、天、网、电全域，技术成熟度、部署规模、作战效能均处于全球第一梯队，主导全球智能化战争规则与技术演进方向。

（一）战略与项目

美国军工智能体发展以“算法优势、决策优先、全域连通、人机可控”为战略核心，通过顶层作战概念设计、跨军种统一架构、专项工程落地与颠覆性项目攻关，推动智能体从辅助工具升级为作战核心中枢，形成战略 — 战役 — 战术 — 终端全层级智能能力覆盖。

1. JADC2、Project Maven、Anduril、Palantir

（1）联合全域指挥控制（JADC2） 是美国军工智能体的顶层战略架构与核心落地载体，旨在打破陆、海、空、天、网、电各作战域、各军种、各平台的 “烟囱式” 壁垒，将全域传感器、射手、指挥节点、保障单元连接为统一智能网络，实现 “任何传感器、任何射手、任何域”的秒级协同，将传统 “发现 — 判断 — 决策 — 行动”OODA 循环从小时级压缩至秒级，构建决策中心战核心优势。JADC2 并非单一系统，而是一套覆盖传感器单元、通信单元、处理单元、指挥控制单元、效应器单元的五层功能体系，由国防部跨职能小组统筹标准与接口，各军种分工落地：空军推进先进战斗管理系统（ABMS），构建分布式云端指挥架构；陆军实施会聚工程（Project Convergence），依托下一代指挥控制系统（NGC2）与一体化防空反导作战指挥系统（IBCS），将杀伤链缩短至 20 秒内；海军开展超越工程（Project Overmatch），已完成 80 余艘舰艇智能化改造；太空军打造扩散作战人员空间架构（PWSA），部署低轨卫星星座提供天基智能通信与预警支撑。2026 财年美国防部为 JADC2 相关项目申请预算超57 亿美元 ，同步推进与北约盟友的CJADC2互操作建设，实现跨盟国智能体系连通。

（2）Project Maven（梅文项目） 是美军首个规模化实战部署的军事智能体工程，由 Palantir 公司主导研发，是 JADC2 体系的智能情报中枢。项目核心目标是实现无人机视频、卫星影像、信号情报、开源信息等多源数据的 AI 自动处理与目标识别，解决战场信息过载难题。Maven 系统集成计算机视觉、多模态大模型、知识图谱技术，可自动识别车辆、人员、工事、导弹阵地等150 余类军事目标，处理效率较人工提升100 倍以上，已部署于美军欧洲司令部、印太司令部、中央司令部，覆盖全球关键战区。在美以伊联合行动中，Maven 系统深度融合 Anthropic Claude 军用大模型，90 分钟内处理2.3PB全域数据，24 小时生成1000 余个精确打击坐标，实现从情报融合、目标研判到打击建议的全流程智能赋能，成为美军智能决策的核心工具。截至 2026 年，Maven 项目合同上限提升至13 亿美元，完成从试验项目向正式列装系统的转型，持续迭代多域协同、抗干扰推理、在线学习能力。

（3）Anduril Industries 是美国军工智能体新锐标杆企业，代表美军 “科技型军工” 发展方向，其核心产品Lattice 战术智能体平台是 JADC2 体系的末端指挥控制核心，聚焦反无人机、无人集群作战、战术态势感知场景。Lattice 平台采用边缘 — 云端协同架构，即便与指挥中心通信中断，前沿节点仍可自主完成传感器融合、目标识别、火力分配、指令下达，实现人在回路上的分级自主控制。2026 年 3 月，美国陆军与 Anduril 签订10 年 200 亿美元企业级合同，将 Lattice 平台整合为陆军统一战术智能指挥系统，覆盖反无人机、地面无人作战、防空反导等场景。Anduril 同时布局无人战车、无人舰艇、巡飞弹集群智能体，形成 “平台 + 算法 + 指挥” 全栈能力，与 Palantir 达成战略联盟，实现 Maven 与 Lattice 系统无缝对接，构建 “情报分析 — 火力分配 — 末端执行” 全链条智能杀伤链。

（4）Palantir Technologies 是全球军工智能体软件与数据智能龙头，核心产品Gotham军用智能平台与 Maven 系统深度协同，为美军提供全域数据融合、智能决策支持、任务规划优化服务。Palantir 依托大数据与 AI 技术，整合涉密情报、战场传感数据、装备状态数据，构建统一军事知识图谱，支撑战略级态势研判、战役级任务规划、战术级目标锁定。在俄乌冲突中，Palantir 为乌军提供智能情报支持，1 小时内完成俄军部署研判与高价值目标定位，助力乌军实现动态打击。Palantir 同步参与美军 “金穹” 反导系统建设，负责天基 — 陆基 — 海基传感器与拦截器的智能协同调度，成为美国国土防御智能体的核心软件提供商，占据军用智能体高端市场绝对主导地位。

2. DARPA 关键项目（自主、集群、认知）

美国国防高级研究计划局（DARPA）是军工智能体颠覆性技术引擎，2026 财年预算达49.15 亿美元，其中 AI 与智能体相关重点项目24 项，预算3.87 亿美元，聚焦自主系统、集群智能、认知决策、可信 AI四大方向，布局下一代军工智能体核心技术，引领全球技术演进方向。

（1）自主系统领域，空战演进（ACE）项目实现里程碑突破，完成从虚拟格斗到实机自主空战的转型。2026 年启动的新阶段测试，聚焦复杂电磁环境下 AI 自主决策韧性、有人 — 无人编队协同、人机信任构建，测试场景覆盖电子干扰、多目标交战、超视距 / 视距内混合对抗，验证 AI 飞行员在强对抗环境下的自主机动、目标锁定、战术协同能力。ACE 项目成果将直接赋能美军  第六代战机（NGAD）与“忠诚僚机” 项目，构建 “1 架有人机 + 8 架 AI 无人僚机” 的有人 — 无人协同空战架构。复杂弹性环境中的机器人自主（RACER）项目，聚焦地面无人平台在城市、山地、丛林等复杂地形的自主导航与决策，摆脱对高精度地图与 GPS 依赖，提升战术无人车自主作战能力。

（2）集群智能领域，小精灵（Gremlins）项目突破防区外无人机集群发射、回收、协同技术，实现载机在敌方防空圈外释放百级无人机集群，执行侦察、电子干扰、饱和打击任务，任务完成后回收复用，大幅降低集群作战成本。进攻型蜂群战术（OFFSET）项目，基于多智能体强化学习，研发蜂群自主编队、任务分配、动态避障、协同打击算法，支持千级无人机集群自适应作战，构建 “分布式、去中心化、抗毁性” 集群作战能力。SwarmX 项目聚焦跨域集群协同，实现空中无人机、地面无人车、海上无人艇的智能联动，突破单域集群局限，构建全域集群作战体系。

（3）认知决策领域，人工智能增援（AIR）项目研发战场实时认知推理算法，提升智能体在未知环境、突发态势下的自主决策能力，实现 “在线学习、实时优化”。当下决策（ITM）项目聚焦边缘端快速认知决策，将大模型能力轻量化部署于战术终端，实现秒级态势研判与指令生成，适配通信中断、算力受限的前沿战场。可信神经符号学习与推理（ANSR）项目，突破传统深度学习 “黑箱” 局限，融合神经计算与符号推理，提升智能体决策可解释性、可靠性与抗对抗攻击能力，解决军事决策 “可信可控” 核心难题。

（4）可信 AI 与安全领域，SABER 项目组建 AI 红队，对军工智能体进行对抗样本攻击、模型投毒、数据篡改测试，构建战场 AI 系统安全评估与防护体系。ASIMOV 项目聚焦军用 AI 伦理与合规，为自主武器系统制定人类控制、责任界定、交战合规的技术标准，确保智能体作战行为符合国际人道法与美军条例，实现 “智能可控、责任可溯”。

（二）技术能力

美国军工智能体实现芯片、算法、平台、协同全栈技术领先，构建起从底层硬件到顶层应用的完整技术壁垒，核心技术指标、成熟度、可靠性全球领跑，形成难以追赶的代际优势。

1.芯片层面，美国垄断军用高端 AI 芯片供给，云端训练芯片、边缘推理芯片、抗辐照宇航芯片全面领先。云端 GPU 方面，NVIDIA H100、AMD MI300 系列占据全球军用大模型训练市场90% 以上份额，支持万亿参数军事大模型并行计算，算力密度、能效比远超同类产品；边缘端 FPGA 芯片（AMD Versal AI Edge 系列）具备可编程、低延迟、抗干扰特性，广泛应用于无人机、无人战车、战术终端；专用 ASIC 芯片为智能弹药、单兵设备定制化开发，实现极致低功耗与小型化；抗辐照 AI 芯片适配卫星、航天器等天基场景，支撑天基智能体在轨推理。同时，DARPA 通过JUMP 2.0 项目研发下一代存算一体、异构集成军用 AI 芯片，突破算力功耗瓶颈，为军工智能体提供持续算力支撑。

2.算法层面，美国在军事大模型、多智能体强化学习、多模态感知、集群协同、对抗鲁棒性五大核心算法领域全球领跑。军事大模型方面，OpenAI、Google、Anthropic 与美军合作，推出 Claude Gov、Gemini Military 等军用专用大模型，具备涉密数据处理、多模态情报理解、作战方案生成、伦理合规审查能力；多智能体强化学习算法支撑无人集群分布式决策，实现百 / 千级智能体自主协同；多模态感知算法融合可见光、红外、SAR、电子信号数据，实现复杂背景、伪装隐蔽目标98% 以上识别准确率；对抗鲁棒性算法提升智能体在电磁干扰、数据欺骗、算法攻击环境下的稳定性，适配强对抗战场。美国拥有全球70% 以上的军工 AI 核心专利，算法框架、训练方法、推理优化技术形成严密知识产权壁垒。

3.平台层面，构建云端 — 边缘 — 终端三级智能体平台体系，实现全域覆盖、无缝协同。云端平台依托微软 Azure Government、亚马逊 AWS GovCloud 军用云，部署军事大模型、全局态势研判系统、战略决策智能体，支撑 JADC2 全域数据融合与跨军种指挥；边缘平台部署于指挥所、战车、舰艇，实现本地数据处理、实时决策、任务调度，降低云端依赖；终端平台嵌入无人机、巡飞弹、单兵设备，实现自主感知、目标识别、动作执行。三大平台通过统一 API 接口与数据标准互联互通，形成 “云端训、边缘推、终端行” 的闭环架构，满足不同层级、不同场景智能体运行需求。

4.协同层面，突破跨域异构智能体协同核心瓶颈，实现陆、海、空、天、网、电多域智能体无缝联动。依托 JADC2 统一通信标准与数据协议，空中无人机智能体、海上无人艇智能体、地面无人车智能体、天基卫星智能体、网电对抗智能体可实时共享态势、动态分配任务、协同执行作战；有人装备与无人智能体深度协同，人类指挥员专注战略决策与伦理授权，智能体承担战术执行、高危作业、实时对抗任务，形成 “人类指挥、AI 执行” 的高效作战模式。美国已完成多次跨域协同实战演习，验证多智能体体系在大规模作战中的可靠性与效能，协同响应时间压缩至秒级。

（三）产业生态

美国构建 “传统军工巨头 + 科技巨头 + 新锐初创企业”的三角协同产业生态，形成分工明确、优势互补、快速迭代、军民融合  的完整产业链，是全球最完善、最具活力的军工智能体产业体系，支撑技术快速转化与规模化部署。

1.传统军工企业（洛马、诺格、波音、雷神、L3Harris）作为系统集成与装备适配核心，承担军工智能体与现有武器装备的整合、列装、运维任务。洛克希德・马丁负责 JADC2 互操作工厂建设，提供跨军种系统 “翻译” 与集成服务，赋能 F-35 战机、“忠诚僚机” 等平台智能升级；诺斯罗普・格鲁曼聚焦天基智能体、预警雷达智能体、网络智能体研发，主导太空军智能系统建设；波音负责空中无人平台智能体、机载决策智能体研发；雷神技术聚焦智能弹药、传感器智能体、电子战智能体，构建精确打击与电磁对抗智能能力。传统军工企业依托百年技术积累、军工资质、军方合作关系，成为智能体装备落地的核心载体。

2.科技巨头（微软、谷歌、亚马逊、NVIDIA、OpenAI）作为底层技术支撑，提供算力、大模型、云计算、算法框架核心能力。NVIDIA 垄断军用 AI 芯片，为智能体提供算力底座；微软、亚马逊提供军用涉密云平台，支撑云端智能体训练与部署；谷歌、OpenAI、Anthropic 提供军用大模型技术，赋能情报分析、决策生成、自然语言交互；谷歌 Waymo 将自动驾驶算法转化为地面无人平台智能体核心技术，实现自主导航与环境适配。科技巨头凭借民用技术领先优势，快速反哺军工，推动军工智能体技术迭代速度提升50% 以上。

3.新锐初创企业（Anduril、Palantir、Shield AI、Scale AI）作为算法与平台创新先锋，聚焦轻量化智能体、集群算法、战术指挥平台、数据标注与模型训练，以灵活机制、创新技术打破传统军工垄断。Shield AI 研发的 Hivemind 集群智能系统，已完成百级无人机协同作战测试，获美军20 亿美元订单；Scale AI 为军工智能体提供高质量军事数据标注服务，支撑模型训练精度提升；Anduril、Palantir 构建起从战术到战略的智能平台体系，成为美军智能指挥核心供应商。2024—2026 年，美国国防科技初创企业融资额从73 亿美元增至179 亿美元，AI 与智能体赛道占比超60%，形成持续创新活力。

（4）美国通过国防创新小组（DIU）、SBIR/STTR 计划打通军民融合通道，简化军方采购流程，将民用 AI、无人系统、算力技术快速导入军事领域，转化周期从数年压缩至数月；同时开放军方仿真靶场、测试环境、涉密数据，为企业技术验证提供支撑，形成 “军方需求 — 企业研发 — 实战验证 — 迭代升级” 的良性循环，构建全球最具竞争力的军工智能体产业生态。

（四）实战应用

美国是全球军工智能体实战化程度最高、应用场景最广、迭代最充分的国家，通过俄乌冲突、美以伊联合行动、多国联合演习等场景，全面验证智能体在情报分析、目标识别、指挥决策、无人作战、网电对抗全场景作战效能，推动智能体从辅助工具升级为战场核心。

1. 无人机智能体

无人机智能体是美军最成熟、最规模化的军工智能体应用，覆盖侦察、打击、电子战、集群作战全场景。在俄乌冲突中，美军向乌军提供的智能无人机搭载 AI 目标识别模块，实现自主锁定、精准打击，命中率较传统无人机提升5 倍；美以伊联合行动中，美军部署察打一体无人机智能体，依托 Maven 系统目标数据，实现“发现即摧毁”，打击响应时间压缩至90 秒内。同时，美军推进无人集群作战，完成千级无人机智能体协同测试，实现自主编队、饱和打击、抗毁重组，可突破敌方防空系统，实施低成本、大规模打击；“忠诚僚机” 智能体与 F-35、F-22 隐身战机协同，承担侦察、诱饵、打击任务，提升有人战机生存能力与作战效能。无人机智能体已成为美军战术打击、全域侦察的核心装备，部署规模全球第一。

2. 情报分析

情报分析是军工智能体最早实战化、最核心的应用场景，彻底解决战场 “信息过载、研判滞后” 难题。Project Maven 系统日均处理数十万小时无人机视频、卫星影像，自动识别、跟踪、标注军事目标，较人工判读效率提升100 倍，准确率达95% 以上；Palantir Gotham 平台整合多源涉密情报、开源信息、战场传感数据，构建全域态势知识图谱，支撑战略级情报研判与预警。在美以伊行动中，智能体融合170 余类情报源，24 小时生成1000 余个高价值目标坐标，人类指挥官仅保留最终开火授权，实现情报到打击的全流程智能闭环；在俄乌冲突中，美军智能情报系统为乌军提供实时俄军部署数据，助力乌军精准打击指挥中枢、后勤节点、装甲部队，改变战场态势。情报智能体已成为美军全域感知、态势研判的核心支撑。

3. 目标识别

目标识别智能体是美军精确打击、降低附带损伤的核心技术，适配多场景、多目标、复杂环境作战需求。依托多模态 AI 算法，智能体可识别车辆、人员、工事、导弹、飞机等150 余类军事目标，在城市巷战、山地丛林、恶劣气象、电磁干扰环境下，仍保持98% 以上识别准确率；可有效区分军事目标与民用设施、战斗人员与平民，降低附带损伤。在美以伊联合行动中，目标识别智能体与打击系统无缝对接，实现 “目标自动生成 — 精度自动校验 — 打击自动执行”，打击精度较传统模式提升3 倍 ；在防空反导场景中，目标识别智能体实时跟踪弹道导弹、高超音速武器，为 “金穹” 反导系统提供精准目标数据，支撑助推段、中段、末段全流程拦截。目标识别智能体已嵌入美军侦察、打击、防空全链条装备，成为精准作战的核心技术保障。

美国军工智能体实战应用已形成 “全域覆盖、全链赋能、全时迭代”格局，通过实战数据持续优化算法、提升性能，进一步拉大与其他国家的技术差距，构建起智能化战争绝对优势 ，成为美国维持全球军事霸权的核心支柱。

二、中国

中国军工智能体发展以国防智能化、新质战斗力、新质生产力、军民深度融合为顶层牵引，坚持自主可控、体系推进、人机可控、安全合规，走出一条举国体制协同、全域技术突破、全产业链布局、全场景实战化验证的特色发展路径。经过十余年持续攻关，我国已形成从底层算力、核心算法、军事大模型、无人平台到多域作战应用的完整闭环，在无人装备、集群智能、边缘推理、空天感知等领域达到国际先进水平，构建起陆、海、空、天、网、电多域协同的军工智能体体系，成为全球仅次于美国的第二大军事智能创新体，为捍卫国家主权、安全与发展利益提供坚实战略支撑。

（一）战略与规划

国防智能化、新质生产力、军民融合

1.中国军工智能体已全面纳入国家战略、国防规划、产业政策、科技攻关四位一体顶层设计，形成 “战略引领 — 规划落地 — 政策保障 — 产业支撑” 的完整推进体系。国防智能化被明确为军队现代化核心方向，“十五五” 规划建议与中央经济工作会议反复强调 “加快机械化信息化智能化融合发展”，将军事智能作为打赢未来战争、夺取制智权的关键支撑。2026 年国防科技工业工作会议进一步提出，以新质生产力壮大新质战斗力，推动人工智能、无人系统、数字孪生、先进计算等前沿技术与国防科技工业深度融合，构建智能化、柔性化、可信化的现代国防科技创新与装备体系。

2.新质生产力为军工智能体提供底层技术与产业动能。《数字中国建设 2025 年行动方案》《人工智能 + 行动意见》等政策明确将军事智能、无人作战、国防仿真、空天信息列为优先突破方向，推动民用大模型、自动驾驶、计算机视觉、物联网、边缘计算等成熟技术快速向国防领域转化，实现技术、资本、人才、设施的双向流动。国家将军工智能体定位为战略性新兴产业与国家安全支柱产业，通过新型举国体制集中突破芯片、算法、操作系统、传感器等 “卡脖子” 环节，构建自主可控、安全高效的技术与产业底座。

3.军民融合从配套协作升级为全域深度协同，成为军工智能体发展的核心制度优势。政策层面建立军地联合论证、联合研发、联合测试、联合标准机制，推动国防需求与市场供给精准对接；设施层面开放军用仿真靶场、超算中心、涉密数据平台、电磁环境试验室，支持民企参与技术攻关；市场层面推行竞争性采购、首台套应用、资质简化，大幅降低民参军门槛；创新层面形成军工集团牵头、民营科技领军、高校院所筑基、资本助力的协同格局，实现 “军带民、民促军、军民共进”。

4.在治理与伦理层面，中国坚持慎重负责、人类控制、合规使用、反对军备竞赛原则，在《全球人工智能治理倡议》中系统提出军事智能应用规范，强调致命决策必须由人类做出，全生命周期保留干预与追溯机制，推动构建公平、合理、包容的全球军事 AI 治理体系，走出一条智能向善、安全可控、服务和平的发展道路。

（二）技术突破

中国军工智能体实现从跟跑、并跑到局部领跑的跨越，在无人装备、集群算法、军事大模型、国产算力四大核心领域取得体系化突破，构建起自主可控、适配强对抗环境的全栈技术能力。

1.无人装备

无人装备是我国军工智能体最成熟、最规模化、最具国际竞争力的突破口，形成空中蜂群、地面狼群、海上鲨群、水下潜群、巡飞弹群全域无人作战矩阵。

（1）空中领域，彩虹、翼龙、九天系列察打一体无人机搭载自主目标识别、智能航线规划、抗干扰数据链，实现长航时、高精度、低成本作战；阿特拉斯蜂群系统完成 96 架大规模集群演示，3 秒一发快速发射，自主编队、协同打击、抗毁重组能力国际领先；飞龙 60巡飞弹可由火箭炮全域投放，自动组网、智能分配目标，将传统火力平台升级为智能作战单元。

（2）地面领域，暗影、浴血、极地机器狼群实现侦察、突击、排爆、补给协同，适应城市、山地、高原等复杂地形，具备定位拒止环境自主导航能力。

（3）海上领域，隐身无人艇、高速攻击艇、反水雷无人平台形成编队封锁、侦察预警、精准打击能力；

（4）水下无人潜航器长航时自主作业，支撑远海防卫与水下态势感知。

（5）无人装备全面实现自主感知、自主决策、自主执行、自主协同，成为新质战斗力核心载体。

2.集群算法

集群智能算法是我国军工智能体核心优势领域，突破去中心化协同、分布式决策、动态任务分配、抗干扰通信、集群进化五大关键技术。基于多智能体强化学习（MARL） 与自组织博弈优化，实现百 / 千级智能体无中心节点稳定运行，部分指标超越国际同类水平；攻克异构集群协同难题，实现无人机、无人车、无人艇、卫星、网电智能体跨域联动；研发在线进化算法，支持战场实时学习、策略迭代、故障自愈，适应强对抗、高动态环境；形成低时延自组网协议，通信中断条件下仍可保持局部协同，确保作战体系韧性。我国集群算法在规模、响应速度、抗毁性、鲁棒性方面达到国际先进，为无人集群作战提供坚实算法支撑。

3.军事大模型

军事大模型成为我国军工智能体决策中枢，实现多模态理解、全域情报融合、作战方案生成、仿真推演优化、伦理合规审查全能力覆盖。国产军事大模型基于自主底座训练，深度融入作战条例、装备参数、战场环境、战术战法、地理空间知识，构建专业军事知识图谱；具备涉密数据安全处理、对抗样本鲁棒防御、边缘轻量化部署、决策可解释等军用专属能力；可在秒级完成多源情报融合、目标研判、威胁评估、方案优选，将传统小时级指挥决策压缩至秒级，支撑从战略研判到战术末端的全层级智能赋能。多家机构推出军用专用大模型与轻量化小模型，实现云端强推理、边缘快响应，已在指挥控制、情报分析、模拟训练、目标识别等场景规模化应用。

4.国产算力

国产算力彻底打破外部制约，构建云端超算、边缘算力、终端推理、抗恶劣环境四级军用算力体系，实现全栈自主可控。云端层面，天河、神威新一代超算系统峰值算力突破百亿亿次，支撑军事大模型训练、全域数字孪生、超实时仿真推演；边缘层面，景嘉微 JM 系列 GPU、昇腾 AI 芯片、海光 DCU、FPGA 国产化阵列全面部署，满足车载、舰载、机载实时推理需求；终端层面，ASIC、存算一体、北斗 AI 导航芯片实现小型化、低功耗、高可靠，适配无人机、巡飞弹、单兵终端；算力网络层面，推进空天地一体化算力网络建设，低轨卫星搭载在轨处理单元，实现 “天数天算”，大幅降低传输延迟。国产算力全面满足宽温、抗辐照、抗冲击、高安全军标要求，为军工智能体提供强劲、安全、持续的动力引擎。

（三）产业主体

中国形成军工集团主导、民营科技领军、专精特新配套、高校院所支撑的四位一体产业主体格局，分工清晰、协同高效、自主可控，构成全球最完整的军工智能体产业链生态。

1.军工集团

十大军工集团承担总体设计、系统集成、装备列装、标准制定核心职能，是军工智能体产业的顶梁柱与压舱石。中国电科（CETC） 聚焦指挥控制、雷达感知、网电对抗、空天信息智能体，构建全域指挥与电子战大脑；航天科技、航天科工主导空天智能体、导弹智能制导、卫星在轨处理、集群作战系统；航空工业负责有人 / 无人协同、机载智能副驾驶、空域智能防御；兵器工业、兵器装备推出地面无人狼群、智能弹药、末端打击智能体；中国船舶研发海上无人艇、水下潜航器、舰载智能感知；中国电子提供自主操作系统、数据库、安全固件、算力底座。军工集团具备完整军工资质、体系交付能力与军方长期合作基础，主导重大工程与体系化项目落地。

2.民营科技企业

民营科技企业是军工智能体创新先锋与效率引擎，在算法、软件、无人平台、传感器、算力等领域形成强势突破。航天彩虹、中无人机主导军用无人机整机与智能系统出口，国际市场份额领先；高德红外研制红外智能导引头与光电吊舱，全球最小尺寸、最高灵敏度；景嘉微构建军用 GPU 与边缘算力平台，全面替代进口；中科星图打造数字地球与空天 AI 解译系统，市占率超 60%；华如科技深耕军事仿真与智能推演，支撑作战预演与方案优化；格灵深瞳、振芯科技、智明达在计算机视觉、北斗导航、嵌入式算力领域形成独家壁垒。民企凭借技术新、迭代快、成本优、机制活，成为军工智能体创新主力军。

3.专精特新

一大批专精特新 “小巨人” 聚焦产业链关键环节，提供高可靠、定制化、军标级配套，筑牢产业安全底座。涵盖军用 AI 芯片、抗辐照器件、特种传感器、加密通信模组、实时操作系统、加固存储、电磁兼容材料等 “卡脖子” 环节，产品通过军标认证，满足极端环境适配要求。专精特新企业以专业化、精细化、特色化、新颖化优势，填补产业链空白，提升整体供应链韧性与自主可控水平，构成军工智能体产业的 “隐形冠军” 矩阵。

（四）应用进展

中国军工智能体已实现陆、海、空、天、网、电、后勤、训练全域覆盖、全链赋能、全场景落地，从单一装备智能升级为体系化智能作战能力，应用深度与广度持续拓展。

1.陆域应用

地面智能体构建侦察 — 突击 — 保障 — 防御全流程作战体系。机器狼群协同执行边境巡逻、城市作战、高危排爆、伴随保障；无人战车自主导航、目标锁定、火力打击，降低人员伤亡；智能指挥终端实现情报实时推送、指令秒级下达、态势同步共享；后勤智能体完成物资精准调度、装备预测性维护、战场伤员快速处置，支撑高强度地面作战。

2.海域应用

海上智能体支撑远海防卫、岛礁攻防、水下安全、航道管控使命任务。无人水面艇集群执行海域封锁、侦察预警、反舰打击；水下无人潜航器长航时自主探测，构建水下态势感知网；舰载智能体提升舰艇目标识别、火力调控、电子对抗能力；海上补给智能体实现远海物资自主投送与精准保障。

3.空域应用

空中智能体是最成熟、最核心应用领域，形成全域侦察、精确打击、电子干扰、集群压制、防空反导能力。察打一体无人机智能识别、自主打击、实时评估，实现 “发现即摧毁”；蜂群智能体饱和突防、分布式杀伤，突破高端防空系统；巡飞弹智能体长时间待机、精准点穴、低成本高效能；有人 / 无人协同由有人机指挥无人机群，大幅提升空战效能与生存力。

4.天域应用

天基智能体推动从 “天数地算” 到 “天数天算”变革。低轨卫星搭载在轨智能处理单元，实时完成遥感图像解译、目标识别、信号侦测、数据压缩，直接向地面推送高价值情报，响应时间从小时级压缩至分钟级；卫星智能调度系统自主优化轨道、载荷、通信资源，提升天基网络覆盖与服务能力；太空态势感知智能体实时监测空间目标，预警碰撞与威胁，保障太空资产安全。

5.网电应用

网电智能体掌控网络域与电磁域主动权，构成现代战争 “隐形战场” 核心能力。网络攻防智能体自主漏洞挖掘、入侵检测、应急响应、数据溯源；电磁对抗智能体自适应信号识别、干扰类型选择、频率快速跳转，压制敌方通信与雷达；全域频谱智能体统筹频谱资源，确保己方通信畅通、敌方效能降级，支撑多域作战电磁优势。

三、俄罗斯

俄罗斯军工智能体发展走出了一条非对称、实用导向、抗扰优先、低成本规模化的独特路径，完全区别于美欧“全面技术领先、体系化顶层设计”的模式。面对长期西方制裁、高端芯片与软件受限、经济总量不足的多重约束，俄罗斯依托苏联深厚的电子工业与武器系统集成底蕴、强大的电子战能力、以及俄乌冲突的高强度实战倒逼，将有限资源集中于战场刚需、可快速量产、能在强电磁干扰环境下稳定运行的智能系统，形成“智能无人装备 + 电子战压制”的组合优势。其核心逻辑并非追求全域技术代差，而是以实用化突破、规模化部署、抗干扰设计、低成本消耗为核心，用智能化无人作战体系弥补常规军力短板，构建“以量取胜、以扰致胜、以快致胜”的非对称威慑能力，成为全球军工智能体“实战派”的典型代表。

（一）发展路径：实用化、抗干扰、低成本

俄罗斯军工智能体的发展路径，是在制裁压力、战场刚需、资源约束、技术遗产四重因素共同作用下形成的高度务实选择，核心围绕“能用、抗扰、便宜、量产”四大原则，形成清晰的差异化定位。

1. 实用化：战场刚需驱动，拒绝技术堆砌

俄罗斯摒弃了西方 “先构建完整顶层架构、再逐步迭代” 的理想化路线，采取 “战术优先、急用先行、战场倒逼、快速迭代” 的实用主义策略。其军工智能体研发完全以俄乌冲突的即时需求为核心导向，所有项目必须满足 “3 个月内完成原型、6 个月内实战验证、12 个月内规模化列装” 的硬性要求，坚决杜绝脱离实战的“概念型”“实验室型”技术。

在顶层设计上，俄罗斯放弃打造类似美国 JADC2 的全域统一智能指挥体系，转而聚焦战术级智能杀伤链、前端无人装备自主能力、后端电子战防护三大核心痛点。重点发展能直接提升前线作战效能的系统：如巡飞弹自主目标识别、无人战车自主导航、集群智能协同、前线情报快速处理等，直接服务于“侦察 — 打击 — 评估” 闭环。例如，针对乌军大量使用北约援助的海马斯火箭炮、M777 榴弹炮的反炮兵作战刚需，俄军快速开发基于 AI 的无人机反炮兵系统，将传统 “发现目标 — 人工判读 — 坐标回传 — 火力打击” 的 20 分钟流程，压缩至 AI 驱动的3 分钟内，并在顿巴斯、扎波罗热战场快速验证优化。

同时，俄罗斯推行 “改装优先、全新研发为辅”的策略，大量基于成熟装备进行智能化升级。如在 “天竺葵 - 2” 巡飞弹、“海鹰 - 10” 无人机、BMP-3 步兵战车、T-72 坦克等成熟平台上，加装 AI 视觉模块、边缘计算单元、抗干扰通信系统，快速形成智能作战能力，研发周期较全新装备缩短70%，成本降低60%，实现 “老装备焕发新战力” 的高效转化。这种实用化路径，让俄罗斯在制裁环境下，仍能保持军工智能体的快速迭代与实战部署  能力。

2. 抗干扰：强电磁环境下的生存优先，物理层 + 算法层双重防护

俄乌冲突是人类历史上电磁对抗最激烈、电子战密度最高的战场，乌军大量使用北约制式电子战系统（如 “克拉苏哈 - 4”“布克韦利”），对俄军传统无线电控制装备干扰成功率高达70%-90%。在此背景下，“抗干扰” 成为俄罗斯军工智能体的核心技术指标与生存底线，其发展路径呈现出鲜明的 “电子战 + 智能体” 深度融合特征，构建 “干扰不了、控制得住、打得断联” 的强韧性能力。

俄罗斯采取“物理层突破 + 算法层冗余” 的双重抗干扰技术路线：

（1）物理层抗干扰：放弃易被干扰的通用射频通信，创新采用光纤通信链路、卫星加密链路、低频率段通信、视觉自主导航等手段。例如，“汪达尔王子”“食人鱼 - 10” 光纤无人机，通过物理光纤传输控制信号与高清视频，彻底规避电磁干扰，在乌军全频段压制下任务成功率仍超80%；“Marker”“Kurir” 无人战车采用 “Sputnik” 军用卫星通信 + 低频次波中继双链路，在强电磁干扰环境下保持90% 以上的有效操控率；“天竺葵 - 2” 巡飞弹在末端攻击阶段完全切断 GPS 与无线电通信 ，仅依靠机载 AI 视觉识别与地形匹配算法自主锁定目标，实现 “干扰无效” 的静默攻击。

（2）算法层抗干扰：研发去中心化集群算法、离线自主决策算法、抗样本攻击视觉模型。即便通信链路中断、部分节点损毁、数据被篡改，智能体仍能依托本地算力完成自主编队、目标识别、任务执行、故障自愈。如 Cerberus 集群系统采用分布式 AI 架构，无中心控制节点，单架无人机失效不影响整体集群，实现 “抗毁性协同”。

这种“智能体自带电子战防护、电子战为智能体保驾护航”的发展模式，让俄罗斯军工智能体在高烈度电磁对抗环境下具备独特的战场生存优势，形成与美欧系统的核心差异。

3. 低成本：规模化消耗战思维，以数量压倒质量

面对西方高精尖武器的技术优势，俄罗斯确立“低成本智能无人装备规模化部署，以数量优势抵消质量代差”的核心战略，将军工智能体定位为“消耗型战略武器”，而非“高精尖奢侈品”，核心追求“产能最大化、成本最小化、可承受战损”。

（1）在设计理念上，俄罗斯智能装备全面贯彻“极简主义”：剔除所有非必要的高端组件，采用民用级元器件 + 军用级加固的混合方案，核心算力大量使用消费级 AI 芯片 （如 NVIDIA Jetson TX2/Orin），通过特殊渠道进口或国产化替代，成本仅为西方军用芯片的1/20。同时，采用模块化、标准化、通用化设计，不同无人平台共享核心组件、算法模块、控制软件，大幅降低研发与制造成本。例如，“柳叶刀” 巡飞弹单体成本仅3 万美元，“天竺葵 - 2” 约2 万美元，仅为美国 “弹簧刀” 巡飞弹的1/10，而作战效能基本相当。

（2）在产能建设上，俄罗斯将无人机与智能无人装备列为国家顶级优先项目，在鞑靼斯坦阿拉布加经济特区建成全球最大无人机工厂，推行 “流水线式、三班倒、全民用工艺”的量产模式。2025 年，俄军自杀式无人机产能达到日均 100 架、年产 6.4 万架 ，其中 “天竺葵 - 2” 年产 4 万架、诱饵无人机 “非洲菊” 年产 2.4 万架，形成 “低成本饱和攻击”能力。这种“以量取胜、以耗致胜” 的路径，让俄罗斯在智能化消耗战中占据主动，彻底改变传统 “高精尖武器打不起、损失不起” 的困境。

（二）典型系统：巡飞弹智能体、无人战车、电子战智能体

俄罗斯依托实用化、抗干扰、低成本的发展路径，已形成巡飞弹智能体、地面无人战车、电子战智能体三大核心标杆产品体系，覆盖空中打击、地面作战、电磁对抗三大核心战场，全部经过俄乌冲突高强度实战验证，成为俄军新质战斗力的核心支柱。

1. 巡飞弹智能体：智能化饱和打击的核心主力

巡飞弹智能体是俄罗斯最成熟、最规模化、实战效果最显著的军工智能体，构建起 “低成本、自主化、集群化、抗干扰” 的空中智能打击体系，彻底重塑俄军远程精确打击模式。

（1）“天竺葵 - 2”（Geran-2）智能巡飞弹

“天竺葵 - 2”（伊朗 “见证者 - 136” 仿制改进型）是俄军主力消耗型智能打击武器，核心定位为 “低成本、长航时、静默自主攻击”。

①智能能力：搭载NVIDIA Jetson Orin 边缘计算模块与 AI 视觉识别算法，内置150 类北约典型装甲目标、指挥设施、后勤节点特征库；具备地形匹配、视觉 SLAM、离线目标锁定能力，飞行中段可依赖 GPS 导航，末端攻击阶段完全切断所有无线电与卫星信号，仅靠机载摄像头与 AI 算法自主识别、锁定、俯冲攻击，抗干扰能力极强。

②作战性能：航程1800 公里，续航12 小时，战斗部50 公斤，可覆盖乌克兰全境纵深目标；成本仅2 万美元，可大规模量产、大量消耗。

③实战应用：2022 年至今，俄军累计发射超3 万架“天竺葵 - 2”，重点打击乌克兰能源设施、指挥中心、铁路枢纽、海马斯火箭炮阵地；在无 GPS、强电磁干扰环境下，命中率保持65% 以上，成为俄军战略级远程精准打击的低成本主力，迫使乌克兰耗费大量昂贵防空导弹（如爱国者、IRIS-T）进行低效拦截，形成巨大的消耗战优势。

（2）“柳叶刀 - 3”（Lancet-3）智能巡飞弹

“柳叶刀 - 3” 是俄军战术级高精度智能巡飞弹，主打“前线察打一体、自主目标优化、精准点穴”。

①智能能力：集成双光谱光电导引头 + AI 神经网络识别系统，可自动识别坦克、装甲车、火炮、工事、人员等目标，3 秒内完成目标分类与威胁等级评估，自主选择高价值目标优先攻击；具备 “人在回路”+ 自主攻击  双模式，操作员可干预或完全授权 AI 自主决策。

②作战性能：航程40 公里，续航40 分钟，战斗部5 公斤，采用滑翔 + 机动弹道，难以拦截；可单兵携带、车载发射，适配前线班组级作战。

实战应用：在俄乌冲突前线累计摧毁超 4000 件乌军重装备，包括 M1A2、豹 2 坦克、M777 榴弹炮、BMP 装甲车；在顿巴斯、扎波罗热战场，“柳叶刀 - 3” 依托 AI 自主识别，90% 的打击任务无需操作员全程干预，成为俄军前线反装甲、反炮兵的核心智能武器。

（3）Cerberus（刻耳柏洛斯）智能集群系统

Cerberus 是俄罗斯新一代高端智能无人集群系统，代表俄军集群智能技术顶峰，主打 “强抗干扰、自主协同、侦察 — 打击 — 评估闭环”。

①智能能力：采用光纤通信 + 去中心化 AI 算法双核心设计，光纤链路实现 <5ms 低时延、10Gbps 高带宽通信，彻底免疫电磁干扰；搭载异构强化学习集群算法 ，支持6-12 架无人机自主编队、动态任务分配、协同攻击、损伤评估；可自主实施“1 架侦察、多架打击、实时评估”的完整作战闭环，依据战场态势自主切换攻击优先级。

②系统构成：以8×8 卡车底盘为移动发射母车，集成 6-12 个模块化无人机机库，10 分钟内完成展开与发射；单架无人机载荷3-5 公斤，可搭载战斗部、电子战载荷、侦察载荷。

③实战价值：在库尔斯克突袭作战中，Cerberus 集群穿越乌军北约级电子战网，2 分钟内摧毁乌军 3 个装甲连与 1 个指挥所，任务成功率100%，被乌情报局长称为 “2025 年最大威胁”。

2. 无人战车智能体：地面智能化作战的钢铁先锋

俄罗斯地面无人战车智能体聚焦 “复杂地形自主导航、抗干扰远程控制、火力自主打击、有人 — 无人协同”，成为俄军地面高危作战、城市巷战、边境巡逻  的核心力量，代表产品为“Marker（标记）”与“Kurir（信使）”两大系列。

（1）Marker（标记）无人战斗车

Marker 是俄罗斯最先进的地面智能作战平台，定位为“移动智能母巢 + 自主战斗单元”，代表俄军地面无人装备最高水平。

①智能能力：搭载多光谱视觉系统（可见光 + 红外 + 激光雷达）+AI 神经网络算法，可自主识别障碍物、规划最优路线、识别全球主流坦克装甲车辆（如 M1A2、豹 2、M2 布雷德利），识别准确率95% 以上；具备“有人遥控 + 半自主 + 全自主”三模控制，可在GPS 拒止、电磁干扰环境下，依靠视觉 SLAM 与惯性导航实现自主行驶与作战 ；核心突破为 “战车 — 无人机集群协同”，内置100 架 BAS-80 自杀式无人机发射模块，可自主释放、指挥无人机群执行侦察、饱和打击任务，成为“地面移动智能指挥中心”。

②火力配置：遥控武器站可1 秒 540 度旋转，搭载7.62mm/12.7mm 重机枪、30mm 自动榴弹发射器、RPG-26 反坦克火箭、4 枚反坦克导弹，可精准打击装甲目标与步兵。

③实战应用：4 辆 Marker 已部署俄乌战场测试，在顿巴斯城市巷战中，自主锁定并摧毁3 辆豹 2A6 坦克与 5 辆 BMP 装甲车，零人员伤亡；验证了 “无人战车前沿突防 + 无人机集群补盲打击” 的新型地面作战模式。

（2）Kurir（信使）多功能无人车

Kurir 是俄军主力量产型地面智能无人平台，主打 “低成本、高可靠、强抗干扰、多任务通用”，大规模列装一线部队。

①智能能力：采用 “Sputnik 军用卫星通信 + 低频次波中继 + 离线自主算法”三重抗干扰设计，在乌军强电子战环境下操控率>90%；具备自主航路规划、障碍规避、故障诊断、火力自主瞄准能力；支持模块化载荷快速切换，适配战斗、排爆、布雷、伤员撤离、物资运输  多任务。

②作战性能：履带式底盘，续航5 小时，最大速度20 公里 / 小时，可穿越30 度陡坡、0.8 米壕沟，适应城市、山地、沼泽等复杂地形。

③实战应用：2025 年起俄军批量列装超 2000 辆Kurir，主要用于前线高危巡逻、排爆作业、伤员后送、伴随火力支援；在赫尔松战线，Kurir 在强电磁干扰下自主完成200 余次弹药补给与伤员撤离任务，大幅降低俄军士兵伤亡率。

3. 电子战智能体：电磁域的智能压制中枢

俄罗斯将电子战与人工智能深度融合，打造全球领先的电子战智能体，形成 “智能感知 — 智能分析 — 智能干扰 — 智能防护” 全链条电磁对抗能力，成为俄军军工智能体体系的独特优势与力量倍增器。

（1）“克拉苏哈 - 4”（Krasukha-4）智能电子战系统

“克拉苏哈 - 4”是俄军主力陆基电子战智能体，核心定位为“电磁域智能感知与压制中枢”。

①智能能力：搭载AI 信号识别与认知算法，可自动搜索、分类、识别北约95% 以上的通信信号、雷达信号、无人机控制链路、卫星通信信号；AI 系统实时分析信号特征、功率、方位、用途，1 秒内判定威胁等级，并自主选择最佳干扰模式、干扰频率、干扰功率，实施精准压制；具备 “干扰 — 评估 — 优化” 闭环能力，AI 实时评估干扰效果，动态调整策略，确保压制效能最大化。

②作战性能：作用距离300 公里，可压制无人机、侦察机、预警机、卫星通信、精确制导武器导引头；可车载机动部署，15 分钟内完成展开与撤收。

③实战应用：在俄乌冲突中，“克拉苏哈 - 4”累计压制 / 摧毁乌军超 4.4 万架无人机、3000 余部雷达与通信节点，切断乌军旅级以上指挥通信超2000 次，为俄军无人装备扫清电磁干扰障碍，构建 “我能自由攻击、敌被全面压制” 的电磁优势。

（2）“蔷薇”（Borisoglebsk-2）智能通信对抗系统

“蔷薇”是俄军战术级智能电子战智能体，聚焦前线战场通信与无人机链路智能压制。

①智能能力：集成轻量化 AI 边缘计算单元，可自主侦测、定位、干扰乌军班排级战术电台、无人机 FPV 控制链路、单兵通信终端；AI 算法可快速跳频跟踪、自适应干扰、伪造通信信号，实施欺骗式干扰；可与俄军 “柳叶刀” 巡飞弹、海鹰 - 10 无人机数据联动，AI 发现目标后，直接引导无人装备实施精准打击。

②实战应用：配属俄军旅级单位，在前线每日压制乌军超 500 条通信链路，致盲乌军无人机80% 以上，彻底切断乌军前线 “发现 — 报告 — 打击” 的指挥链，成为俄军战术级电磁优势的核心保障。

（三）战场实践与经验

俄乌冲突是全球第一场大规模、高强度、持续化的智能化无人装备对抗战场，俄罗斯作为主要参战方，已将军工智能体全面深度融入作战全流程，从战略打击、战术攻防到后勤保障，形成完整的实战应用体系，并在4 年持续作战中积累了极其宝贵的实战经验，深刻重塑其军工智能体发展方向与作战理念。

1. 全域实战应用：从战略威慑到战术点穴

俄军已构建“空中 — 地面 — 电磁 — 海上”四维智能体实战应用体系，智能无人装备承担70% 以上的前线侦察、50% 以上的精确打击、80% 以上的高危作战任务，成为俄军作战主力  之一。

（1）战略层面：以“天竺葵 - 2” 智能巡飞弹为核心，实施跨区战略智能打击。2022—2026 年，俄军累计发射3 万余架，对乌克兰全境能源基础设施、指挥中枢、军工企业、铁路枢纽实施持续精准打击，摧毁乌克兰70%的发电能力与50%的军工产能，达成战略瘫痪效果；单架成本仅2 万美元，消耗乌军数千枚单价百万美元级的防空导弹，形成巨大的战略消耗优势。

（2）战术层面：以“柳叶刀”巡飞弹、Marker/Kurir 无人战车为核心，实施前线战术智能作战。在顿巴斯、扎波罗热、赫尔松等战线，智能体24 小时不间断执行侦察监视、反装甲、反炮兵、阵地攻坚、排爆救援任务。例如，在扎波罗热反攻中，俄军 “柳叶刀 + Marker” 组合日均摧毁乌军20-30 辆装甲车辆，自主锁定命中率 85% 以上，有效遏制乌军机械化突击；在城市巷战中，无人战车自主突入楼宇、识别狙击手、清除火力点，士兵在后方遥控，伤亡率降低90%。

（3）电磁层面：以“克拉苏哈 - 4”“蔷薇”电子战智能体为核心，实施全域电磁智能压制。构建纵深 — 前线 — 战术三级电磁智能防护网，一方面全面压制乌军智能装备、通信、雷达；另一方面为俄军智能体保驾护航，确保在强干扰环境下稳定作战。实战数据显示，俄军智能装备在电子战智能体掩护下，任务成功率提升 4 倍，损失率降低60%。

（4）海上层面：研发“水妖”系列智能无人艇，搭载自主导航与攻击算法，可自主巡逻、自主识别乌军舰艇、自主实施自杀式攻击；2025 年在黑海多次自主击沉乌克兰侦察艇与补给船，构建低成本海上智能封锁能力。

2. 核心实战经验：俄罗斯模式的制胜逻辑

经过高强度实战淬炼，俄罗斯形成了一套适配制裁环境、强对抗战场、资源约束条件的军工智能体发展与作战经验，核心可总结为“五大实战法则”：

（1）抗干扰是第一生命线，物理隔离优于算法优化

①实战证明，在极致电磁对抗环境中，传统射频通信、GPS 导航完全不可靠。俄罗斯确立 “抗干扰优先于智能化、物理层防护优先于算法层加固” 的铁律。所有智能体必须具备 “至少一种完全不受电磁干扰的控制 / 导航手段”：光纤通信、卫星加密链路、视觉自主导航、惯性 + 地形匹配等。

②经验：单纯依赖算法抗干扰无法应对北约级电子战，必须从硬件底层设计  解决干扰问题，“断联自主作战” 能力是智能体战场生存的前提。

（2）低成本规模化是消耗战核心，数量本身就是一种质量

①面对西方技术封锁 + 高精尖武器，俄罗斯验证了 “低成本智能装备海量部署”的非对称制胜逻辑。2 万美元的巡飞弹完全可以有效打击千万美元的防空系统、百万美元的坦克 ，大规模量产 + 不计较战损的策略，让俄军在持续 4 年的高强度作战中，始终保持智能装备的数量压制。

②经验：军工智能体不一定追求极致性能，但必须极致性价比、极致产能，“打得够多、耗得起、损失得起” 是智能化持久战的关键。

（3）智能无人 + 电子战是黄金组合，1+1>3

①俄罗斯独创的 “智能无人装备为矛、电子战智能体为盾”协同模式，实战效果远超单一系统。电子战智能体压制敌方感知与通信 ，为己方智能体开辟安全通道；智能体精准打击敌方电子战装备与作战力量，形成 “压制 — 打击 — 再压制 — 再打击”的闭环。

②经验：军工智能体发展必须与电子战深度融合、同步规划、协同作战 ，电磁优势是智能作战的基础前提。

（4）实战迭代是技术进化最快路径，前线需求直接驱动研发

①俄军建立 “前线作战部队 — 军工企业 — 科研机构”的快速反馈闭环 。前线士兵每日提交智能装备使用问题、改进需求；工程师24 小时响应，72 小时内完成原型改进，1 周内推出实战优化版本，技术迭代周期从传统2-3 年压缩至3-4 个月。例如，“柳叶刀” 巡飞弹根据前线反馈，先后完成8 次AI 算法迭代，目标识别准确率从60%提升至95%。

②经验：军工智能体技术成熟度、可靠性、实用性，必须通过高强度实战检验，脱离战场的技术毫无价值。

（5）去中心化、分布式智能优于集中式控制

①实战证明，集中式指挥控制在强对抗战场极易被干扰、摧毁、瘫痪。俄罗斯全面转向 “分布式智能、前端自主、后端协同”架构，智能体90% 决策在前端本地完成 ，无需依赖后方指挥中心；集群无中心节点，部分损毁不影响整体作战。

②经验：智能化战争中，“去中心化”是体系韧性的核心，必须赋予战术级智能体高度自主决策能力，确保 “断网、断联、断指挥” 条件下仍能独立作战。

3. 体系化升级：组建独立无人系统兵种

基于实战经验，俄罗斯加速推进军工智能体体系化、编制化、规模化升级。2025 年 11 月，俄国防部宣布组建独立编制的 “无人系统部队”，列为独立兵种，整合全军无人机、无人战车、无人艇、电子战智能体等所有智能无人装备，统一研发、训练、作战、保障。

（1）编制构成：下设7 个独立侦察 — 打击团、3 个电子战智能营、2 个海上智能无人艇大队、1 个前沿技术试验中心（卢比孔）。

（2）核心任务：承担战略侦察、精确打击、电磁压制、战场排爆、后勤补给、伤员撤离全谱系作战任务，成为俄军新质战斗力核心。

（3）产能目标：2026 年智能无人装备产能再翻一番，年产15 万架无人机、5000 辆无人战车、1000 套电子战智能体，全面实现智能化作战力量规模化列装。

综上，俄罗斯军工智能体以实用、抗扰、低成本为核心，依托俄乌冲突高强度实战倒逼，形成了一套非对称、可落地、高效能的发展与作战体系。其核心价值不在于技术指标的全面领先，而在于精准适配战场需求、有效突破制裁约束、快速形成规模化战力，为全球资源有限、面临技术封锁的国家，提供了军工智能体发展的 “俄罗斯样本”。

四、欧盟与英国军工智能体发展全景

在百年变局加速演进、大国战略博弈全面升级、现代战争形态向智能化、无人化、算法化深度转型的时代背景下，人工智能已经从民用科技赛道的核心竞争要素，彻底转变为重塑国防规则、改写作战范式、定义军事优势的颠覆性核心战略技术。军工智能体作为人工智能技术在国防军事领域的高阶落地形态，涵盖战场决策智能体、无人作战自主智能体、多域协同调度智能体、情报研判分析智能体、后勤保障管控智能体、防空反导智能识别智能体、电子战自适应对抗智能体等全谱系技术体系，成为全球主要军事力量现代化建设的核心发力点。

欧洲作为全球工业文明、高端制造业、前沿科技研发的核心板块之一，长期拥有完备的军工产业链、顶尖的航空航天、陆军装备、海军舰船、电子信息研发制造体系，同时依托深厚的基础科学研究底蕴、高校科研机构集群、跨国军工合作机制，在军工智能化转型进程中形成了独具特色的发展路径。其中，欧盟一体化防务体系与英国独立国防战略形成双轨并行格局，法国、德国作为欧盟防务核心支柱，与脱欧后重塑全球军事影响力的英国共同构成欧洲军工智能体研发的第一梯队。

区别于其他国家激进式、军事化优先的 AI 发展模式，欧洲整体以战略自主为根本逻辑，以规则制定、伦理约束、技术可控、多国协同为发展底色，一边加速军工智能体技术攻关、装备迭代、实战化应用布局，一边构建全球最严格、最体系化的人工智能监管法律框架，在军事需求、伦理底线、技术主权、联盟协作、地缘安全多重约束下，走出了 “防务智能化升级 + AI 法治化治理” 双向同步推进的独特道路。深入剖析欧盟整体战略布局、监管体系设计，以及英、法、德三大核心国家军工智能体重点项目、技术路线、装备规划、实战部署节奏，能够完整勾勒出欧洲军工智能体发展全景，精准把握全球军事智能化竞争的区域格局与未来趋势。

（一）欧盟战略自主与 AI 监管

1. 地缘博弈背景下欧盟防务战略自主的时代诉求

冷战结束之后，欧洲长期依托北约集体防御体系，安全防务深度依附域外大国，在军事技术研发、防务体系建设、战略安全决策、高端装备供给等方面缺乏独立性与自主性。俄乌冲突的全面爆发成为欧洲防务转型的关键分水岭，地缘冲突常态化、区域安全碎片化、大国博弈白热化，彻底暴露了欧盟防务能力短板、军事技术对外依赖隐患、联盟安全架构脆弱性等核心问题。

一方面，传统安全威胁全面回归，大规模地面作战、远程火力对抗、无人装备攻防、混合战争博弈成为欧洲周边安全常态，单一的常规兵力部署、传统机械化作战体系已经无法适配新时代战争需求，智能化、无人化、信息化军事能力成为区域安全刚需；另一方面，能源博弈、经济对抗、科技封锁、产业链割裂等非传统安全风险交织叠加，高端芯片、核心算法、工业软件、精密传感器、智能算力基础设施等军工 AI 核心软硬件长期依赖外部供应，一旦遭遇技术断供、出口管制、产业链封锁，将直接导致欧洲国防现代化进程停滞，军工智能体研发面临 “卡脖子” 危机。

在此背景下，战略自主正式上升为欧盟顶层核心战略，而人工智能与军工智能体技术自主可控，是欧盟防务战略自主落地的核心支柱与关键突破口。欧盟清晰认识到，未来战争的核心竞争不再是兵力规模、装甲数量、舰船吨位的传统比拼，而是算法优势、数据优势、智能决策优势、无人集群协同优势的全方位对抗。掌握自主可控的军工智能体技术，就意味着掌握战场态势感知的主动权、作战指挥决策的高效性、多军兵种协同的一体化、装备体系迭代的领先性，更是欧盟摆脱外部安全依附、构建独立防务体系、提升全球战略话语权、维护欧洲区域利益的核心底气。

为系统性推进防务战略自主建设，欧盟自 2020 年以来密集出台一系列顶层战略文件、中长期防务规划、科技创新政策，全面锚定军工智能化发展方向。2022 年正式发布的《欧盟战略指南针》，作为未来十年欧盟安全与防务建设的纲领性文件，首次将人工智能、自主无人系统、战场智能决策、网络空间智能对抗、太空智能感知等新兴技术，列为欧盟防务能力建设的优先发展领域。文件明确提出，欧盟必须减少关键军事技术对外依赖，整合 27 个成员国科研资源、军工产能、财政资金，建立欧洲统一的防务创新生态，集中力量突破军工 AI 核心技术，研发下一代智能化作战装备，打造适配未来混合战争、高强度常规战争、全域安全防御的军工智能体体系。

与此同时，欧盟同步出台《2030 欧洲防务战备规划》《欧洲防务创新议程》《关键技术主权战略》等配套政策，进一步细化军工智能体发展目标、研发方向、资源分配、合作机制。规划明确要求，到 2030 年，欧盟全面实现国防核心 AI 算法、军用专用算力、战场感知大数据、智能无人装备核心零部件的本土化供给；到 2035 年，建成覆盖陆、海、空、天、电、网全域的一体化军工智能作战体系，实现有人装备与无人智能体深度融合、跨国作战单元智能协同、全域战场自主感知与快速响应，从根本上夯实欧盟战略自主的技术根基。

2. 欧盟军工智能体一体化顶层布局与资源统筹

欧盟区别于单一主权国家的核心特征，在于成员国数量众多、发展水平不均、防务诉求差异显著、军工产业分散化特征突出。部分中东欧国家防务预算有限、科研能力薄弱，高度依赖联盟集体防御；法德等核心大国拥有完整军工产业链与顶尖科研实力，追求独立防务能力；南欧国家侧重边境安防、反恐维稳等低烈度安全需求。差异化的发展现状，决定了欧盟必须通过一体化统筹、联合研发、资金共建、技术共享的模式，整合碎片化资源，集中发力军工智能体领域，避免重复研发、资源内耗、技术割裂。

第一，依托欧洲防务基金（EDF） 构建常态化资金保障体系。欧洲防务基金是欧盟推动跨国军工合作、前沿军事技术研发的核心资金载体，2021—2027 年周期内整体预算规模达到 96 亿欧元，相较于上一周期实现大幅增长，其中超过 35% 的资金定向倾斜于人工智能、自主系统、无人装备、战场智能决策等军工智能化领域。基金采用 “多国联合申报、专家评审、定向扶持、成果共享” 的运行机制，优先支持 3 个及以上欧盟成员国联合开展的军工智能体研发项目，重点覆盖军用大模型、蜂群智能协同算法、自主作战机器人、智能防空反导系统、后勤智能保障平台、多源情报智能研判系统等关键方向。通过财政杠杆引导各国军工企业、国防科研院所、顶尖高校深度合作，打破国别技术壁垒，实现研发成本分摊、风险共担、成果共用，大幅提升欧盟军工智能体整体研发效率。

第二，搭建多层级军工 AI 协同研发平台。欧盟牵头组建欧洲国防人工智能创新联盟、自主无人系统联合研发中心、未来空战系统联合办公室等常设合作机构，统筹协调成员国军工智能体技术标准、研发路线、装备接口、数据规范，推动形成欧洲统一的军工 AI 技术体系。同时，整合欧洲空客、KNDS 集团、赛峰集团、泰雷兹、莱茵金属等顶尖跨国军工巨头，联动慕尼黑工业大学、巴黎综合理工、代尔夫特理工等欧洲顶尖理工院校，以及欧盟联合研究中心（JRC）等官方科研机构，构建 “军工企业 + 高校科研 + 官方智库” 三位一体的军工智能体研发矩阵，打通基础研究、应用研发、装备试制、试验部署全链条。

第三，聚焦多域作战需求划定军工智能体核心研发赛道。结合欧洲地缘安全环境与未来作战需求，欧盟统一划定六大核心发展方向：一是空中智能作战体系，以忠诚僚机、隐身无人战机、AI 空战决策系统为核心；二是陆地智能作战装备，涵盖自主装甲车辆、战场侦察机器人、智能火力打击系统、单兵智能辅助终端；三是海上水下智能体，包括无人舰艇、自主水下潜航器、AI 反潜探测系统、智能水雷对抗装备；四是全域情报智能分析，依托军用多模态大模型，实现卫星遥感、雷达探测、电子侦察、人力情报的自动化融合研判；五是智能后勤与全域保障，通过 AI 算法优化战场物资调度、装备维修保障、医疗救援调度、能源补给分配；六是智能防御与对抗系统，重点研发 AI 反无人机蜂群、智能电子战、网络攻防智能体、边境智能安防监测系统。

第四，推动军工智能化标准统一与体系兼容。为保障欧盟多国军队联合作战、装备协同运用，欧盟持续推进军工智能体数据接口、通信协议、算法安全标准、无人装备操控规范的统一化建设。制定军用人工智能数据安全规范、自主系统人机协同操作标准、跨境防务数据共享规则，确保法国、德国、意大利、西班牙等不同国家研发的军工智能体能够实现互联互通、跨域协同，为未来欧盟快速反应部队、联合干预部队的智能化作战奠定基础。

3. 欧盟人工智能监管体系整体框架与军工领域适配逻辑

全球范围内，欧盟是人工智能治理规则的先行者与主导者，长期秉持 “风险可控、伦理优先、人权底线、技术合规” 的治理理念，率先构建起覆盖全行业、全场景、全主体的 AI 法治化监管体系。随着军工智能体快速军事化应用，AI 技术从民生领域、商业领域延伸至杀伤性作战领域，伦理风险、安全风险、人道主义风险、战略失控风险同步凸显，欧盟基于自身价值观与全球规则话语权诉求，在通用 AI 监管之外，针对性构建了军工 AI 差异化治理体系，形成 “通用严格监管 + 军工弹性适配 + 致命武器特殊约束” 的双层治理格局。

（1）核心法律：《人工智能法案》（AI Act）的军工条款设计

2023 年 12 月正式生效的《人工智能法案》，是全球首部具有强制约束力的综合性 AI 监管立法，以风险分级管控为核心逻辑，将人工智能分为不可接受风险、高风险、中风险、低风险四个等级，实施差异化监管要求。法案充分兼顾民用合规需求与欧盟防务安全现实，明确将国家安全、国防军事、公共安全核心行动纳入豁免范围，为欧盟军工智能体的研发、测试、部署保留了充足的政策空间，避免严苛的民用监管规则束缚军事技术创新。

在豁免框架之下，欧盟并未对军工智能体完全放开监管，而是确立了底线约束原则。法案要求所有军事用途人工智能系统，必须遵循欧盟基本人权准则、国际人道主义法，禁止研发完全脱离人类控制、无干预空间的极端自主杀伤性武器；高风险军工智能体，如自主火力打击系统、无人攻击机蜂群、全自动目标猎杀智能体，需要履行内部风险评估、算法安全检测、作战权限分级管控等内部合规流程，建立完整的技术溯源与使用记录，防范算法漏洞、系统失控、滥用误用等风险。

同时，法案中关于数据治理、算法透明度、网络安全、技术可靠性的通用原则，间接传导至军工智能体领域。依托《通用数据保护条例》（GDPR）、欧洲数据空间战略、关键信息基础设施安全法规，欧盟严格要求军工智能体所依托的战场感知数据、地理空间数据、人员情报数据、装备运行数据，必须存储于欧洲本土服务器，核心训练数据、涉密作战数据禁止跨境无序流动，核心算法源代码、军用算力设施实现本土可控，从数据层面筑牢军工 AI 安全防线，防范外部势力通过数据渗透、算法后门、算力劫持干预欧洲军事决策。

（2）致命自主武器系统（LAWS）的伦理管控与国际博弈

致命自主武器系统是军工智能体中争议最大、风险最高的核心品类，也是欧盟 AI 军事监管的核心聚焦点。欧洲议会、欧盟外交与安全政策高级代表团队长期牵头，在联合国框架下推动全球 LAWS 管控谈判，形成了欧洲统一的价值立场：坚持 “人类在回路” 核心原则，反对完全自主、无人工干预的杀伤性智能武器，要求所有具备致命打击能力的军工智能体，必须保留人类最终决策权、目标审核权、开火否决权，杜绝算法独立决定杀戮行为。

欧盟内部形成了统一的军工 AI 伦理准则，由欧洲防务局发布《军事人工智能伦理框架》，明确六大核心准则：合法合规、人类主导、可控可靠、比例制衡、风险最小化、责任可追溯。准则全面适用于欧盟所有成员国军方、军工企业、国防科研机构的军工智能体研发与应用，要求在项目立项阶段开展伦理风险评估，在装备测试阶段完善安全冗余设计，在实战运用阶段建立分级管控机制。对于小型侦察机器人、后勤运输无人装备、态势感知智能体等非杀伤性军工 AI 系统，监管尺度相对宽松，鼓励技术快速迭代；对于攻击型、杀伤性智能作战平台，则实施严格的审批与管控。

（3）技术主权导向下的军工 AI 供应链监管

面对全球科技竞争与技术封锁格局，欧盟将军工 AI 供应链安全纳入监管核心范畴，通过产业政策、进出口管制、关键技术清单管理，构建自主可控的军工智能体产业链供应链体系。欧盟出台《关键新兴技术清单》，将军用大模型算法、高精度视觉识别芯片、军用边缘计算算力模块、无人集群协同控制软件、多光谱智能感知传感器等，列为国防关键核心技术，严格限制外资并购、技术外流、核心零部件进口依赖。

针对高端 AI 芯片、工业设计软件、精密导航算法等长期依赖外部的短板领域，欧盟通过专项补贴、产业扶持、联合攻关等方式，加速本土替代技术研发，降低军工智能体产业链脆弱性。同时，建立军工 AI 技术出口管制清单，规范智能化军事装备、核心算法、智能作战系统的跨境出口，防止先进军工智能体技术扩散至冲突地区，平衡军事技术发展与地缘安全稳定。

4. 欧盟军工智能体发展的矛盾与现实约束

欧盟军工智能体在战略推进、资金投入、监管完善的同时，也面临多重深层次矛盾与现实制约，成为影响其发展速度与实战能力的关键因素。

其一，成员国利益分化，大国与小国、北约核心国家与中立国家、东西欧国家在防务投入、智能化需求、军事行动诉求上差异巨大，导致一体化军工 AI 项目推进缓慢，决策效率低下；

其二，防务预算分化，多数欧盟成员国国防开支不足，难以持续支撑高强度军工智能体研发投入，过度依赖欧盟统一基金与大国技术输出；

其三，监管与创新的平衡难题，欧洲严苛的伦理规则、合规要求，一定程度上限制了军工智能体快速试验、迭代升级的效率，相较于其他军事力量，欧洲杀伤性智能武器的实战化测试进度相对滞后；其四，核心技术短板突出，在高端通用算力、先进 AI 框架、轻量化军用大模型、高端嵌入式智能芯片等领域仍存在明显短板，短期难以实现完全自主。

整体而言，欧盟走出了一条 “战略牵引、一体化协同、规则先行、伦理约束、稳步迭代” 的军工智能体发展道路，以战略自主为终极目标，以法治化监管划定安全底线，以多国联合研发弥补单一国家能力短板，逐步构建起兼具技术实力、规则话语权、伦理约束力的欧洲军工智能体发展体系。

（二）英国、法国、德国重点项目

英国、法国、德国是欧洲军工体系的三大核心支柱，综合科研实力、军工产业规模、国防预算投入、智能化转型需求位居欧洲前列。脱欧之后，英国彻底脱离欧盟一体化防务框架，重新定位 “全球英国” 战略，以独立国防力量建设为核心，加速军工智能体实战化、全域化布局；法国长期坚持绝对防务自主，拒绝过度依附北约与域外力量，依托完整的本土军工产业链，深耕军工 AI 核心技术研发，推动军民融合式智能化转型；德国基于历史安全定位与地缘战略调整，逐步突破传统防务限制，以务实稳健为原则，聚焦陆战智能装备、无人机协同、区域防御智能体系建设，依托欧盟与北约双框架拓展军工智能体应用场景。

三大国家基于不同的战略定位、安全诉求、产业基础、技术路线，布局了差异化、规模化、体系化的军工智能体重点项目，覆盖陆、海、空、天、后勤、防空、电子战、情报研判等全维度，构成欧洲军工智能化作战能力的核心载体。

1. 英国：全球战略导向、实战优先、全域覆盖的军工智能体项目体系

脱欧后的英国，为重塑全球军事影响力、巩固北约内部核心地位、强化大西洋两岸战略联动、保障海外利益安全，大幅增加国防预算，明确将军事人工智能列为国防现代化第一优先级。英国国防部专门设立国防人工智能中心（DAIC） 作为顶层统筹机构，统一规划全军 AI 研发需求、项目管理、技术采购、实战测试，目前常态化推进超过 400 项军工 AI 相关研发项目，涵盖战术智能、战略研判、无人作战、后勤保障、防空反导、网络智能对抗等全领域，坚持 “快速研发、快速测试、快速列装、实战验证” 的发展路线，军工智能体落地效率位居欧洲首位。

（1）尼克斯计划（Project NYX）：空地协同忠诚僚机智能作战项目

①尼克斯计划是英国皇家陆军与皇家空军联合主导的下一代空地一体化智能作战核心项目，总投资规模超 28 亿英镑，核心研发目标是打造陆地空中一体化自主协作智能平台（ACP），也就是模块化、可适配、高自主化的忠诚僚机无人机体系，同步配套研发直升机协同智能调度体、战场目标 AI 识别系统、多机集群协同算法。

②该项目深度绑定英军主力 AH-64E 阿帕奇武装直升机，通过定制化军工智能体算法，实现有人主战装备与无人智能平台的深度融合。智能体具备全自主起飞降落、复杂地形自适应飞行、多光谱全天候目标识别、隐蔽侦察监视、轻型精确打击、战场毁伤评估、实时数据回传、战术辅助决策等全链条能力。在高强度战场环境中，无人僚机智能体可前出抵近高危区域，替代有人装备执行侦察、诱敌、火力压制、障碍清除等高危任务，大幅降低飞行员与地面作战人员伤亡风险。

③项目研发充分考虑复杂电磁干扰、恶劣气象环境、城市巷战、山地丛林等多样化作战场景，优化边缘计算轻量化智能算法，保障在无卫星导航、通信受限的极限环境下，仍能维持集群自主协同运行。按照英军装备规划，该项目分阶段迭代推进，2028 年完成小批量试装测试，2030 年全面形成规模化实战部署能力，成为欧洲陆军空地智能协同作战的标杆项目。

（2）亚瑟王神剑无人潜航器：水下全域自主智能体项目

①为强化英国皇家海军水下作战优势、应对大西洋与北海水下安全博弈、提升反潜作战与水雷对抗能力，英国深度研发 “亚瑟王神剑” 大型 AI 自主无人潜艇 ，是欧洲海军智能化水下作战的核心标志性项目。

②该装备搭载英国 BAE 系统公司自研的水下专用军工智能体系统，集成高精度水下地形匹配导航、被动声呐智能探测、主动反潜识别、水下目标自动分类、水雷自主探测与清除、隐蔽巡航规划、长周期能源智能管控等核心功能。区别于传统遥控式无人潜航器，该智能体具备高度自主决策能力，可脱离后方远程操控，独立完成长距离隐蔽巡航、大范围海域反潜巡逻、关键航道水下安防、水下情报搜集等任务；同时支持多艘无人潜航器集群协同作业，通过分布式智能算法，构建水下无人蜂群探测网络，精准锁定敌方潜艇、水下无人装备、水下渗透目标。

③该项目适配北约北大西洋防御体系，可与英军驱逐舰、护卫舰、常规潜艇、海上巡逻机实现数据互联互通，智能感知数据实时接入海军全域作战指挥智能平台，为跨域联合反潜作战提供核心支撑。目前该装备已完成深海极限环境测试，逐步进入批量列装阶段，全面重构英国水下智能化作战体系。

（3）龙火智能激光武器系统：AI 精准拦截防御智能体项目

①面对全球无人机蜂群、小型巡航导弹、低空高速突防目标的普及化，低空防御压力持续攀升，英国推出 “龙火” 定向能武器项目 ，核心集成 AI 目标捕获与火控智能体，是英军近程防空反导智能化转型的核心工程。

②龙火系统的核心优势在于人工智能赋能的极速响应与精准识别能力，搭载多光谱光电探测雷达、红外成像传感器、高清视觉识别模块，依托军用实时推理智能算法，能够在复杂城市环境、海岸环境、野战环境中，快速筛选、识别、分类、锁定低空小型目标，自动区分民用飞行器、民用无人机与敌方作战目标，杜绝误判误击。智能火控系统可全自动完成目标轨迹测算、提前量计算、火力瞄准、持续跟踪，实现秒级拦截响应，大幅超越传统人工操控防空装备的反应速度。

③该系统采用模块化设计，可灵活适配海军驱逐舰、陆军野战防空阵地、重要基础设施安防、海外军事基地防护等多场景，计划 2027 年正式部署于英国皇家海军 45 型驱逐舰，成为欧洲首款大规模舰载智能化激光防御系统，构建智能化、低成本、可持续的反无人机与反导防御屏障。

（4）全域军工 AI 配套项目集群

除大型标杆项目外，英国布局了覆盖全军的中小型军工智能体项目矩阵。

①一是多源情报智能分析系统，基于军用轻量化大模型，自动化处理卫星影像、雷达数据、电子侦察信号、开源情报、战场人力信息，实现情报快速融合、风险自动研判、威胁等级分级预警，大幅压缩战略情报研判周期；

②二是战场自主后勤机器人，研发模块化运输机器人、战场物资补给智能体、野战装备智能维修平台，依托路径规划 AI 算法，在复杂战地环境中完成物资转运、伤员转运、弹药补给，提升后勤保障效率；

③三是反无人机蜂群智能对抗系统，通过 AI 频谱识别、无人机信号智能捕捉、干扰策略自主生成，实现对敌方小型无人机集群的探测、定位、电子压制、诱捕拦截，适配前线野战与城市安防需求；

④四是单兵智能辅助作战智能体，集成轻量化 AI 终端，为步兵提供地形分析、敌情提示、火力点位推荐、战术路线规划等辅助决策，提升单兵信息化、智能化作战能力。

2. 法国：技术主权优先、军民深度融合、欧陆核心引领的军工智能体项目

法国始终坚守完全防务自主的核心国策，不依附域外军事力量，不依赖外部军事技术供给，依托赛峰集团、泰雷兹、KNDS 法国分部、达索航空等全球顶尖军工企业，以及法国国家科学研究中心、巴黎高科等科研机构，构建了完全本土化的军工研发体系。在军工智能体发展中，法国坚持 “军民 AI 一体化融合”，依托本土大模型企业、数字科技企业的技术优势，将军用智能体研发与国家数字主权、AI 产业战略深度绑定，重点布局下一代空中作战、陆地机器人集群、军用大模型落地、全域智能防御四大方向，牵头欧盟多国联合智能化防务项目，成为欧陆军工智能体研发的核心引领者。

（1）Mistral AI 军用大模型部署项目：战略级军工认知智能体工程

①2026—2030 年法国国防部核心战略项目，法国军方与本土顶尖 AI 企业 Mistral AI 达成长期独家战略合作，将自研开源大模型深度军事化改造，搭建完全部署于法国本土涉密算力基础设施的军用多模态认知智能体，彻底摆脱海外大模型技术依赖，保障军事数据安全与算法主权。

②该军工大模型智能体全面适配法国陆海空三军、太空部队、情报总局、边防安全部队的全维度业务需求。在战略层面，可整合全球地缘政治数据、战场历史数据、装备运行数据、气象地理数据，开展中长期作战规划、战略风险推演、联盟防务协同方案设计；在战役战术层面，实时处理战场多源情报，完成目标信息汇总、作战方案智能优化、兵力调度辅助决策、后勤资源动态调配；在日常运维层面，实现军用装备故障智能诊断、军工研发数据自动化分析、军事训练场景智能化模拟推演。

③所有模型训练、数据存储、算法迭代、算力调度全部在法国本土完成，严格遵循法国国防数据保密法规，禁止任何境外机构参与技术运维，是欧洲首个国家级军用大模型规模化落地项目，标志着法国军工智能体从感知级、控制级向认知决策级全面升级。

（2）“机器人战斗之路” 计划：陆军全域无人智能装备集群项目

①为适应未来陆战无人化、智能化、分布式作战趋势，法国国防部采购局主导推出 “机器人战斗之路” 中长期规划 ，联合 KNDS、赛峰、法国陆军装备研究院等单位，系统性研发全谱系陆地军工智能体装备，覆盖重型武装机器人、轻型侦察机器人、后勤保障机器人、边境安防智能平台四大品类，形成陆战无人集群协同作战能力。

②核心装备包括：“百夫长” 重型武装机器人，搭载自主导航智能体、车载目标识别算法、模块化武器系统，可独立执行阵地防御、火力突击、据点封锁等任务；“涅尔瓦” 微型侦察机器人，轻量化设计，适配巷战、山地、丛林狭小空间，依托 AI 视觉智能体完成隐蔽侦察、环境探测、危险区域预警；Ultro600 “机器骡子” 后勤运输智能机器人，通过多地形自适应 AI 算法，承载重型作战物资，伴随步兵班组机动，解决复杂地形后勤补给难题。

③整个项目体系以人机协同、集群联动、模块化升级为核心设计理念，所有陆地智能装备搭载统一的数据交互协议与协同算法，可实现多类型机器人组网作战，与主战坦克、步兵战车、单兵作战终端、无人机形成空地一体陆战智能体系。项目分阶段测试列装，2030 年实现小规模前线部署，2035 年全面建成法国陆军智能化无人作战集群。

（3）FCAS 未来空中作战系统：欧盟跨国空战智能体核心项目

①FCAS 未来空中作战系统，是法国联合德国、西班牙共同研发的欧洲下一代空中霸主项目，也是欧盟规模最大、技术难度最高、智能化程度最强的跨国军工智能体工程，总投资超千亿欧元，核心核心并非单一战机迭代，而是以 AI 智能体为核心的全域空中作战生态。

②该系统由下一代隐身有人战机、模块化忠诚僚机无人机群、云端空战指挥智能体、跨域数据共享网络四大核心部分组成。其中，云端核心军工智能体是整个体系的大脑，具备全域战场态势融合、多机集群战术协同、空中目标智能分配、空战策略实时推演、作战载荷智能调度、战损自动评估等核心能力。在实战中，有人战机作为指挥中枢，依托 AI 智能体调度数十架不同功能的无人僚机，分别执行前沿侦察、电子压制、防空突防、对地打击、诱饵干扰等任务，实现 “一人指挥、多机协同、全域作战” 的智能化空战新模式。

③法国作为项目技术主导方，全面掌控核心空战算法、智能协同架构、隐身智能感知技术研发，通过 FCAS 项目整合欧洲空中军工智能化资源，打造完全自主的欧洲空中军工智能体技术体系，摆脱对海外五代机、六代机技术的依赖，奠定未来三十年欧洲空中智能化作战优势。

（4）法国海上与太空军工智能体配套项目

在海洋领域，法国研发智能化无人舰艇集群、AI 海洋环境监测智能体、远洋反潜智能探测系统，适配法国海外领地安防、地中海区域防御、远洋战略巡航需求；在太空领域，依托欧洲伽利略卫星系统，研发太空态势感知智能体、卫星在轨自主管控算法、太空目标智能识别系统，构建天基智能感知网络，为全域军工智能体提供高精度导航、遥感侦察、通信保障支撑。

3. 德国：防务转型提速、务实稳健、区域防御导向的军工智能体项目

受二战历史约束与长期安全战略影响，德国长期奉行防御性国防政策，军工产业以常规装备、防御性装备为主，军事智能化研发相对克制。近年来，俄乌冲突冲击欧洲安全格局，德国全面调整国防战略，大幅提升国防预算，解除重型装备、进攻性装备研发限制，加速军工智能化转型。德国依托莱茵金属、西门子防务、亨舍尔军工、慕尼黑工业大学、德国国防军大学等顶尖企业与科研机构，以区域防御、北约东翼安防、欧盟陆地作战协同、多国防务合作为核心方向，聚焦陆战智能装备、无人机蜂群、智能防护、边境智能监测等务实型军工智能体项目，技术路线稳健保守，注重装备可靠性、兼容性、联盟适配性。

（1）雅典娜（Athena）AI 蜂群作战系统：无人机协同智能核心项目

①由慕尼黑工业大学人工智能实验室与莱茵金属联合研发的雅典娜 AI 作战智能体，是德国军工智能化转型的核心标杆项目，重点适配小型无人机蜂群协同作战、野战防空、远程火力引导、区域目标压制等场景。

②该系统核心为分布式蜂群协同智能算法，能够统一管控多型号、多规格中小型军用无人机，在无统一地面操控指令的情况下，自主完成编队飞行、任务分工、障碍规避、协同侦察、联合打击。智能体搭载轻量化边缘计算模块，可在强电磁干扰、通信中断的复杂战场环境中，自主组网、自主调整战术队形、自主切换作战模式，具备极强的战场生存能力。同时，雅典娜系统集成多源目标智能识别模型，可精准识别装甲车辆、野战工事、敌方人员、低空飞行器等目标，实时引导德国自行火炮、火箭炮、防空系统实施精准打击，实现 “侦察 — 识别 — 引导 — 打击 — 评估” 全流程智能化闭环。

③该系统已完成多轮野外实战化测试，全面适配德国联邦国防军陆军作战体系，同时向北约东欧成员国进行技术输出，成为北约东翼智能化防御的核心装备。

（2）HX-2 迷你金牛座 AI 巡飞弹：单兵轻量化杀伤智能体项目

①德国赫尔辛公司研发的HX-2 迷你金牛座自主巡飞弹，是一款小型化、低成本、高自主性的单兵军工智能体，主打复杂环境精准打击、前沿小规模冲突、反恐作战、点状目标清除等低中高多强度作战场景。

②该装备最大的核心优势在于全环境自主智能作战能力，内置定制化微型 AI 决策智能体，不依赖卫星导航、远程通信链路，仅通过光学摄像头、红外传感器、环境感知模块，即可完成地形自主研判、飞行路径规划、目标智能匹配、自主锁定攻击。最大飞行时速 220 公里，续航时间长，可快速部署于步兵班组、车载平台、小型发射装置，灵活打击坦克装甲车、野战指挥点、防空阵地、隐蔽火力点等关键目标。

③相较于传统遥控式巡飞弹，HX-2 的军工智能体具备目标自主筛选、虚假目标过滤、打击路径智能优化、遇阻自动迂回等进阶能力，大幅降低操作人员负担，提升复杂战场环境下的打击成功率，是德国轻量化杀伤性军工智能体的代表性产品。

（3）FMBTech 未来主战坦克智能技术项目：陆战装备智能化升级工程

①FMBTech 未来主战坦克智能技术项目，由德国牵头、12 个欧盟国家联合参与，总预算 1900 万欧元，为期三年，核心目标是为欧洲下一代主战坦克研发全套智能化军工智能体配套系统，推动传统陆战重型装备的智能化、网络化、协同化升级。

②项目聚焦三大核心智能体研发：一是全域智能探测感知智能体，整合毫米波雷达、红外热成像、全景光学感知、声学探测等多类传感器，通过 AI 算法融合处理，实现 360 度无死角战场环境感知、隐蔽目标识别、伏击威胁预警；二是主动智能防护智能体，实时探测来袭反坦克导弹、火箭弹、无人机攻击弹药，自主计算拦截时机与拦截角度，自动启动主动防护系统，精准拦截来袭目标；三是坦克组网协同智能体，实现单车与无人机、步兵单元、装甲车、后方指挥系统的实时数据互通，依托算法完成战场信息共享、战术协同配合、火力联动调度，将单一坦克改造为陆地作战网络的智能节点。

③该项目立足欧洲陆战防御需求，技术成熟度高、落地性强，研发成果将全面应用于德法联合下一代主战坦克，同步改造升级德国现役豹 2 系列主战坦克，快速提升欧洲陆地装甲部队智能化作战水平。

（4）北约东翼 AI 边境侦察智能防御项目

①依托北约集体防御框架，德国牵头联动波罗的海三国、波兰、罗马尼亚等东欧成员国，部署全域边境 AI 智能侦察安防体系，是欧洲大规模区域防御军工智能体应用的典型项目。系统依托分布式高清摄像头、雷达监测、震动传感器、红外警戒设备，结合大数据智能分析算法，全天候自动监测边境区域人员活动、车辆移动、小型飞行器入侵、军事装备异动，自动识别异常行为、非法渗透、军事挑衅活动，实时生成预警信息并同步至多国防御指挥中心。

②该智能体体系兼顾常规边境安防、军事冲突预警、混合战争防御等多重需求，算法针对东欧平原、森林、湖泊、跨境交通干线等复杂地形进行专项优化，成为欧盟与北约东部战略屏障的智能化核心支撑。

五、以色列与亚太军工智能体发展全景

在全球军事智能化浪潮中，以色列凭借高强度实战环境、军民深度融合、技术快速迭代的独特优势，走出了小型化、实战化、出口导向的军工智能体发展道路，成为全球军工 AI 领域的标杆；亚太地区的日本、韩国、印度则依托不同的战略定位、产业基础与外部合作资源，以追赶先进、局部突破、逐步自主化为核心路径，加速推进军工智能体研发与部署，形成各具特色的发展模式。以色列与亚太三国共同构成全球军工智能体发展的重要一极，深刻影响着中东与亚太地区的军事力量格局与安全态势。

（一）以色列：小型化、实战化、出口导向

以色列作为全球唯一长期处于高强度实战环境的发达国家，国土狭小、战略纵深不足、周边安全威胁持续存在，这一特殊地缘环境倒逼其军工体系形成 “以技术换安全、以智能补规模、以实战促迭代” 的核心逻辑。在军工智能体领域，以色列摒弃传统大型装备研发模式，聚焦轻量化、模块化、高自主、易部署的小型化智能系统，依托持续不断的局部冲突完成实战检验与快速迭代，同时凭借 “战场验证” 的核心优势，将军工智能体打造为全球军贸爆款产品，形成 “研发 — 实战 — 改进 — 出口 — 再研发” 的闭环生态，成为全球军工智能体发展的独特样本。

1. 战略定位与发展逻辑：实战驱动、技术立国、出口反哺

（1）以色列军工智能体发展的核心驱动力，是高强度、常态化的实战需求。自建国以来，以色列历经多次中东战争与持续不断的边境冲突、反恐作战、不对称对抗，传统大规模机械化作战模式难以适配复杂战场环境，而小型化、智能化、无人化装备能够以低成本、低伤亡的方式实现高效作战，成为以色列国防军（IDF）的核心刚需。在此背景下，以色列国防部将人工智能与自主系统列为国防科技发展的首要优先级，在国防研究与发展局（DRDO）内部专门设立AI 与自主管理处，统筹全军军工智能体研发、测试、部署与采购，构建自上而下的一体化推进体系。

（2）同时，以色列依托全民兵役制 + 军民深度融合的独特模式，为军工智能体发展提供了坚实的人才与技术支撑。以色列 8200 部队等精锐情报与技术部队，汇聚了全国顶尖的计算机、算法、电子工程人才，这些人才退役后大量进入民用科技与军工企业，形成 “军队技术孵化 — 民用企业转化 — 军工反哺迭代” 的良性循环。民用领域的人工智能、半导体、网络安全、通信技术快速向军工领域渗透，民企可承接 40% 以上的军工零部件生产，大幅降低研发成本、提升创新效率。

（3）此外，出口导向是以色列军工智能体发展的关键战略。以色列国土面积小、国防需求有限，仅靠国内市场无法支撑高强度研发投入，因此将全球军贸市场作为核心目标。凭借 “经过实战验证” 的核心卖点，以色列军工智能体产品在全球范围内极具竞争力，2024 年以色列军火出口额达 148 亿美元，连续四年创新高，其中智能化装备、无人系统、AI 防御系统占比超 60%，覆盖全球 130 余个国家，成为全球军工智能体出口的核心力量。

2. 核心技术体系：小型化、高自主、全场景覆盖

以色列军工智能体技术体系以小型化、轻量化、高可靠性、强环境适应性为核心特征，聚焦陆、海、空、天、电、网全域场景，形成从感知、决策到打击、保障的全链条技术布局，核心技术自主化率超 85%，摆脱对外部核心技术的依赖。

（1）感知与识别智能体：高精度、全天候、抗干扰

以色列在军用智能感知领域处于全球领先地位，研发的SMASH 智能光学瞄准镜是全球最成熟的单兵 AI 感知装备之一。该系统由 Smart Shooter 公司研发，集成 AI 图像处理、目标自动识别、运动轨迹预测算法，能够在复杂环境中快速锁定敌方人员、车辆、无人机等目标，自动修正射击偏差，大幅提升单兵射击精度，已在多场实战中验证效能，全球多个国家军方采购列装。

在战场全域感知领域，以色列研发的 “薰衣草”（Lavender）目标识别系统  是军工智能体的核心感知支撑。该系统集成多光谱遥感、雷达探测、电子侦察、人力情报等多源数据，通过 AI 算法实现目标自动识别、分类、定位与威胁等级评估，可在毫秒级时间内处理海量战场数据，筛选高价值打击目标，为作战决策提供精准支撑。2023 年巴以冲突中，该系统首次大规模实战应用，支撑以军完成数万次目标打击，成为全球首个规模化实战部署的战场感知智能体。

（2）决策与指挥智能体：实时化、协同化、人机融合

以色列军工智能体的核心优势在于实战化决策能力，研发的 “精灵”（Jin）AI 指挥助手与“奇布克 - 3”（Chibuk-3）协同作战系统  是典型代表。“精灵” 是一款军用 AI 聊天机器人，基于自然语言处理与大数据分析技术，接入以军作战云数据库，指挥官可通过自然语言提问，快速获取战场态势、目标信息、作战方案、后勤保障等数据，系统具备异常检测、事件总结、关键信息提取功能，大幅压缩决策周期，已部署于以军各作战室。

“奇布克 - 3” 协同作战系统是以色列军工智能体的巅峰之作，可实时整合无人机、地面机器人、单兵终端、指挥平台数据，以毫秒级速度处理战场图像、识别目标、推荐打击方案。系统实现 “人类保留最终火力授权，AI 完成 90% 以上情报收集与目标排序” 的人机协同模式，在演习中成功协调多型无人机与地面机器人完成城市封控、侦察、打击任务，全程无需传统语音通信，计划 2030 年前全面部署至战术旅级单位。

（3）无人作战智能体：小型化、集群化、低成本

以色列是全球小型无人作战智能体研发与应用的领导者，聚焦单兵级、班组级、战术级小型无人装备，形成覆盖空中、陆地、水下的全谱系无人智能体体系。空中领域，“苍鹭 TP”“赫尔墨斯” 系列无人机搭载 AI 自主导航、目标识别、任务规划算法，具备长航时、高隐身、强抗干扰能力，可独立完成侦察、打击、电子战任务；“英雄” 系列巡飞弹是单兵轻量化杀伤智能体的标杆，内置微型 AI 决策系统，不依赖卫星导航，可自主识别目标、规划攻击路径，适配城市巷战、山地作战等复杂场景。

陆地领域，“守护者” 无人车、“毒蛇” 侦察机器人等小型化智能装备，集成 AI 自主避障、地形识别、隐蔽侦察算法，可伴随步兵班组执行前沿侦察、危险区域排查、物资运输任务；水下领域，“蓝鳍”“海星” 系列自主水下潜航器（AUV）搭载水下专用 AI 智能体，实现自主水下航行、反潜侦察、水雷探测、隐蔽渗透，适配地中海、红海等海域作战需求。

（4）防御与对抗智能体：全域化、精准化、高效能

以色列构建了全球最完善的智能防空反导与反无人机体系，军工智能体是核心支撑。“铁穹” 近程防空系统集成 AI 目标识别、轨迹预测、火力分配算法，可在复杂环境中快速识别并拦截火箭弹、迫击炮弹、无人机等目标，实战拦截率超 91%；“大卫投石索” 中程、“箭 - 2/3” 远程反导系统则依托 AI 智能指挥中枢，实现多层级防空反导智能协同，构建全球唯一的全空域智能反导网络。

在反无人机领域，以色列研发的 “无人机穹顶”“铁光束” 激光防御系统集成 AI 目标捕获、精准跟踪、快速拦截算法，可高效应对无人机蜂群攻击，已在边境实战中多次验证效能，成为全球反无人机智能体的标杆产品。

3. 重点项目与实战应用：战场即实验室，迭代速度全球第一

以色列军工智能体项目的最大特点是实战化导向、快速迭代、边研边用，所有项目均以实战需求为核心，在冲突中完成测试与改进，迭代速度远超全球其他国家。

（1）“铁穹”AI 升级项目：近程防空智能体标杆

“铁穹” 系统是以色列军工智能体实战化的标志性成果，2021 年以来持续推进 AI 升级，核心是研发智能火力分配与目标优先级排序算法。升级后的 “铁穹” 可同时处理数百个来袭目标，自动区分高威胁目标与低价值目标，优化拦截策略，大幅提升拦截效率与弹药利用率。2023 年巴以冲突中，升级后的 “铁穹” 系统日均拦截超千枚火箭弹，拦截率稳定在 90% 以上，成为全球实战部署最成熟的防空智能体，随后大量出口至欧洲、亚洲多国。

（2）“奇布克”系列协同作战系统：人机混编智能作战核心

“奇布克” 系列是以色列国防军重点打造的全域协同作战智能体，历经三代迭代。“奇布克 - 1/2” 主要实现无人机与地面部队的基础协同，“奇布克 - 3” 则全面整合空中、陆地、海上、电子战等多域作战单元，构建 “自主战斗群”。该系统在 2025 年南部实弹演习中完成全面测试，成功协调 4 型无人机、2 款地面机器人与突击队完成城市作战任务，AI 系统全程自主完成目标识别、任务分配、路径规划，人类指挥官仅需最终决策。以军计划 2027 年前完成全军列装，打造全球首支规模化人机混编智能作战部队。

（3）“薰衣草”目标智能分析系统：情报驱动打击的核心

“薰衣草” 系统是以色列军工智能体在情报研判领域的核心项目，由 8200 部队与拉斐尔公司联合研发，核心是构建多源情报融合 AI 模型。系统可实时处理卫星影像、无人机侦察数据、雷达信号、电子情报、人力情报等海量数据，自动识别隐藏目标、地下设施、火箭弹发射阵地，生成精准打击坐标与优先级清单。2023 年巴以冲突中，该系统支撑以军完成超 80% 的目标打击任务，大幅减少人工情报分析工作量，将目标识别周期从小时级压缩至秒级，成为全球首个大规模实战应用的情报智能体。

（4）“精灵”AI 指挥助手：战术决策智能化升级

“精灵” 项目是以色列指挥决策智能化的重点工程，2025 年完成研发并部署。该系统基于军用大模型与自然语言处理技术，内置以军作战条令、历史战例、战场数据库，指挥官可通过语音或文字提问，快速获取作战方案、兵力部署、后勤保障、气象地形等信息，系统还可自动生成作战建议、风险评估与备选方案。目前，“精灵” 已在以军旅、营级指挥单位全面应用，大幅提升前线指挥效率，成为全球首个规模化部署的军用 AI 指挥助手。

4. 出口导向与全球影响：实战验证成核心竞争力

以色列军工智能体的出口战略以 “实战验证 + 技术领先 + 快速交付” 为核心，凭借在中东冲突中的实战表现，成为全球军贸市场的 “硬通货”。以色列军工巨头拉斐尔、埃尔比特、以色列航空工业公司（IAI）主导全球军工智能体出口，产品覆盖小型无人机、智能瞄准镜、反无人机系统、防空智能体、情报分析软件等全品类。

欧洲国家受俄乌冲突影响，大量采购以色列 “铁穹” 升级款、“无人机穹顶” 等智能防御系统；亚洲多国则采购 “英雄” 巡飞弹、SMASH 瞄准镜、“苍鹭” 无人机等小型化智能装备；美洲、非洲国家也成为以色列军工智能体的重要市场。2024 年，以色列军工智能体相关产品未交付订单总额达 653 亿美元，占据全球防务出口 70% 以上份额，成为全球军工智能体出口的核心力量。同时，以色列通过技术转让、联合研发等方式，与多个国家建立军工智能体合作关系，进一步扩大全球影响力。

5. 发展特点与核心优势

以色列军工智能体发展呈现三大鲜明特点：

（1）一是小型化极致，所有装备均聚焦轻量化、便携化、战术级应用，适配以色列国土狭小、快速机动的作战需求；

（2）二是实战化优先，摒弃实验室研发模式，所有技术与装备均在实战中检验，迭代速度全球第一；

（3）三是出口导向闭环，以出口反哺研发，形成可持续发展生态。其核心优势在于军民融合深度、实战迭代能力、技术自主化率、全球市场竞争力，均处于全球领先水平。

（二）日本、韩国、印度：追赶与自主化

亚太地区的日本、韩国、印度，均将军工智能体视为军事现代化的核心抓手，依托不同的战略定位、产业基础与外部合作资源，以 “追赶先进、局部突破、逐步自主化” 为核心路径，加速推进军工智能体研发与部署。三国发展模式差异显著：日本受和平宪法约束，采取 “渐进式、防御导向、美日协同” 的发展路径；韩国依托财阀军工体系与美韩同盟，聚焦 “高端化、全域化、自主可控”；印度则采取 “外购 + 自研 + 国际合作” 的混合模式，以 “大规模、国产化、追赶超越” 为目标，整体处于 “追赶 — 试错 — 逐步突破” 的阶段。

1. 日本：渐进式推进、防御导向、美日协同的军工智能体发展

日本受和平宪法与国际社会约束，军工智能体发展以防御性、渐进式、美日协同为核心原则，聚焦防空反导、海上监控、边境安防、情报分析等非进攻性领域，同时依托与美国的同盟关系，引进先进技术、联合研发项目，逐步实现局部自主化，试图在军工智能体领域构建 “有限自主、区域领先” 的能力。

（1）战略规划与政策框架：防御优先、合规约束、逐步突破

日本防卫省高度重视军工智能体发展，2024 年发布《人工智能（AI）武器研发的应用指南》，明确军工智能体研发的核心原则：禁止研发致命性自主武器系统（LAWS），所有 AI 武器必须保留人类最终决策权，责任由操作者承担；同时确立 “项目分类审批 — 能力合规审查 — 技术安全审查” 三阶段研发流程，对高风险 AI 武器实施严格管控。

2025 年，日本发布《防卫技术战略》，将人工智能、自主系统、无人装备列为三大核心发展领域，明确到 2030 年实现军工智能体核心技术自主化率达 50%，构建覆盖陆、海、空、天、网的防御性智能作战体系。日本自卫队成立AI 与自主系统研发中心，统筹全军军工智能体研发、测试与采购，同时加强与美国国防部高级研究计划局（DARPA）、军工企业的合作，引进先进算法、芯片与系统架构。

（2）核心领域与重点项目

日本军工智能体聚焦防御性、监控性、保障性领域，重点布局四大方向：

①防空反导智能体：日本依托与美国联合研发的 “宙斯盾” 系统，升级 AI 目标识别、轨迹预测、火力分配算法，研发 “海基宙斯盾” AI 升级项目，提升对弹道导弹、巡航导弹、无人机的拦截能力；同时研发 “爱国者” PAC-3 MSE 防空系统智能版，集成 AI 抗干扰、多目标跟踪算法，构建近程智能防空网络。

②海上监控与无人舰艇智能体：日本海上自卫队重点研发 “海上猎手” 无人水面艇、“海龙” 自主水下潜航器，搭载 AI 自主导航、海域监控、反潜探测算法，用于日本周边海域监控、反潜巡逻、岛屿防御；2025 年，日本启动 “无人舰队” 项目，计划 2030 年前部署 10 艘以上 AI 无人舰艇，构建海上智能监控体系。

③太空与情报智能体：日本航空自卫队将 “宇宙作战群” 升级为 “宇宙作战团”，研发太空态势感知 AI 智能体，用于监控太空目标、卫星状态、太空威胁；同时研发多源情报融合 AI 系统，整合卫星遥感、雷达探测、电子侦察数据，实现情报自动分析、威胁预警，支撑日本周边安全防御。

④后勤与保障智能体：日本自卫队研发战场后勤智能调度系统、装备故障诊断 AI 平台、医疗救援智能辅助系统，提升后勤保障效率与装备可靠性，适配日本岛屿作战、海外维和等场景需求。

（3）发展特点与约束

日本军工智能体发展呈现三大特点：一是防御性导向，严格规避进攻性智能武器研发，聚焦监控、防御、保障领域；二是美日协同为主，核心技术、芯片、算法高度依赖美国，自主研发集中在系统集成与应用层面；三是渐进式推进，受政策与国际约束，研发节奏缓慢，实战化部署滞后。核心约束在于和平宪法限制、进攻性技术研发禁令、核心技术对外依赖、自主创新能力不足。

2. 韩国：财阀驱动、全域布局、自主追赶的军工智能体发展

韩国依托财阀军工体系、美韩同盟、高端制造业基础，将军工智能体视为军事现代化与国防自主化的核心抓手，聚焦陆、海、空、全域作战领域，采取 “自主研发 + 引进消化 + 联合创新” 的模式，加速追赶全球先进水平，目标是构建 “自主可控、全域覆盖、高端领先” 的军工智能体体系。

（1）战略规划与产业基础

韩国国防部 2023 年发布《国防人工智能发展战略（2023-2035）》，明确三大目标：一是到 2030 年，实现军工智能体核心技术自主化率达 70%；二是构建覆盖陆、海、空、电、网的全域智能作战体系；三是培育本土军工 AI 产业，成为全球军工智能体出口强国。韩国依托三星、现代、LG、韩华等财阀企业，构建 “财阀主导 + 科研院所支撑 + 军方需求牵引” 的研发体系，其中韩华防务、三星泰科是军工智能体研发的核心力量。

同时，韩国深度融入美韩军事同盟，参与美国 “联合先进打击技术”（JADC2）项目，引进美国 AI 作战架构、无人系统技术，同时加强与以色列、欧洲的技术合作，消化吸收先进技术，加速本土转化。

（2）核心领域与重点项目

韩国军工智能体聚焦全域作战、高端装备、自主可控，重点布局五大方向：

①空中无人作战智能体：韩国研发 “KUS-FC” 忠诚僚机无人机，搭载 AI 自主导航、目标识别、协同作战算法，与 KF-21 隐身战机深度协同，构建有人 - 无人空中作战体系；同时研发 “夜鹰” 小型侦察无人机、“虎鲨” 攻击无人机，集成 AI 抗干扰、集群协同算法，适配前线作战需求。

②陆地智能作战装备：韩国韩华防务研发 “K21” 步兵战车智能版、“黑豹” 主战坦克 AI 升级项目，集成 AI 战场感知、主动防护、火力控制算法，提升陆地作战能力；同时研发 “猎犬” 侦察机器人、“骡子” 后勤运输机器人，适配山地、城市作战场景。

③海上与防空智能体：韩国研发 “世宗大王” 级驱逐舰 AI 作战系统，集成防空、反舰、反潜智能决策算法；同时研发 “海弓” 防空导弹智能版、“红鲨” 反潜导弹 AI 系统，构建海上智能防御网络；在反无人机领域，研发 “宙斯盾” 反无人机智能系统，应对低空无人机威胁。

④情报与指挥智能体：韩国研发 “勇士” AI 指挥决策系统，整合多源战场数据，实现作战方案智能生成、兵力调度优化、威胁预警；同时研发多源情报融合 AI 平台，提升情报分析效率与精准度。

网络与电子战智能体：韩国研发网络攻防 AI 智能体、电子战自适应对抗系统，提升网络空间与电磁领域的智能对抗能力。

（3）发展特点与优势

韩国军工智能体发展呈现三大特点：一是财阀驱动，依托本土财阀的资金、技术、产业链优势，研发效率高、产业化能力强；二是全域布局，覆盖陆、海、空、电、网全领域，追求体系化作战能力；三是追赶导向，以美国、以色列、欧洲为追赶目标，通过引进消化与自主创新结合，快速缩小差距。核心优势在于高端制造业基础、财阀研发实力、美韩同盟技术支持、产业化能力强。

3. 印度：外购为主、自研突破、混合发展的军工智能体追赶之路

印度作为亚太地区军事大国，将军工智能体视为实现军事现代化、摆脱对外装备依赖、提升全球影响力的核心抓手，采取 “外购 + 本土组装 + 自主研发 + 国际合作” 的混合发展模式，聚焦大规模装备列装、国产化率提升、核心技术突破，整体处于 “追赶 — 试错 — 逐步自主化” 的阶段，发展节奏相对缓慢，但战略决心坚定。

（1）战略规划与政策支持

印度国防部 2018 年发布《人工智能国家战略》《国防创新卓越计划（iDEX）》，将军工智能体列为国防科技发展的核心优先级；2022 年发布《国防人工智能路线图》，明确到 2030 年实现军工智能体国产化率达 70%，培育本土军工 AI 产业，摆脱对美、俄、以、法等国的技术依赖。印度政府大幅增加国防预算，2025-26 财年将 75% 的现代化预算（约 8366 亿卢比）用于本土采购，同时搭建 “创造” 门户网站，吸引 1.6 万家中小微企业参与国防生产，构建本土军工 AI 产业链。

（2）核心领域与重点项目

印度军工智能体发展以外购先行、自研跟进、局部突破为核心，重点布局四大方向：

①无人作战智能体：印度外购以色列 “苍鹭”“赫尔墨斯” 无人机、“英雄” 巡飞弹，同时启动本土 “鲁斯图姆”“尼桑特” 无人机研发项目，集成 AI 自主导航、目标识别算法；陆地领域，研发 “ Daksh” 排爆机器人、“Muntra” 无人车，适配边境侦察、反恐作战需求；水下领域，外购俄罗斯、法国自主水下潜航器，同时启动本土 AUV 研发项目。

②防空反导智能体：印度外购俄罗斯 S-400 防空系统、以色列 “巴拉克” 防空导弹，同时升级本土 “阿卡什” 防空导弹，集成 AI 目标识别、火力控制算法；研发反无人机智能系统，应对边境无人机威胁。

③情报与指挥智能体：印度研发 “战场管理系统（BMS）”AI 版，整合多源战场数据，实现指挥决策智能化；同时启动军用大模型研发项目，用于情报分析、作战规划、后勤调度，但核心算法与算力依赖外部支持。

④网络与电子战智能体：印度研发网络攻防 AI 系统、电子战智能对抗装备，提升网络空间与电磁领域的作战能力。

（3）发展困境与突破方向

①印度军工智能体发展面临多重困境：一是核心技术依赖，高端芯片、AI 算法、无人系统核心零部件严重依赖进口，本土研发集中在系统集成与低端应用层面；二是产业基础薄弱，本土军工产业链不完善，中小微企业研发能力不足，高端制造与精密加工能力欠缺；三是研②发效率低下，项目周期长、迭代慢、实战化部署滞后，如 “光辉” 战机研发 40 年仍未完全成熟，军工智能体项目同样面临类似问题。

③突破方向上，印度聚焦三大路径：一是加强国际合作，与美国、俄罗斯、以色列、法国联合研发军工智能体，引进核心技术并消化吸收；二是加大本土研发投入，扶持 DRDO、印度理工学院等机构，突破 AI 算法、芯片、传感器等核心技术；三是推动军民融合，引导民用科技企业参与军工智能体研发，提升创新效率与产业化能力。

4. 三国发展对比与亚太格局影响

日本、韩国、印度军工智能体发展模式对比：

三国军工智能体的发展，深刻影响亚太地区军事力量格局：日本逐步突破和平宪法约束，向进攻性智能作战能力迈进，加剧地区安全担忧；韩国依托全域布局与财阀优势，快速提升军事智能化水平，成为亚太军工智能体的重要力量；印度通过大规模采购与自研结合，逐步缩小与先进国家差距，提升在南亚与亚太地区的军事影响力。整体而言，亚太地区军工智能体发展呈现 “多元并进、追赶加速、竞争加剧” 的态势，成为全球军事智能化竞争的重要战场。

数据来源：北京云阿云智库・数据库