# 军规先于算法——对智能化战争形态演进的一点思考 - 中国军网

*Источник: 中国军网*
*Дата: 2026-09-29*
*Язык: zh*

**Кратко:** 军规先于算法
——对智能化战争形态演进的一点思考
■张建泽
人工智能需要条令军规的约束。AI生成
近年来，人工智能已成为大国军事博弈的战略高地，智能化战争形态初现端倪。但技术优势并不会自动转化为实战能力。历史反复证明，火枪、坦克、核武器等都不是仅凭技术本身直接改变战争的，而是通过编制、战术、指挥与保障体系重构才能释放威力。人工智能若仅零散嵌入传统指挥、训练和保障流程，至多是效率工具；只有从编制体制、指挥权限、训练大纲、保障模式、伦理规范…

军规先于算法
——对智能化战争形态演进的一点思考
■张建泽
人工智能需要条令军规的约束。AI生成
近年来，人工智能已成为大国军事博弈的战略高地，智能化战争形态初现端倪。但技术优势并不会自动转化为实战能力。历史反复证明，火枪、坦克、核武器等都不是仅凭技术本身直接改变战争的，而是通过编制、战术、指挥与保障体系重构才能释放威力。人工智能若仅零散嵌入传统指挥、训练和保障流程，至多是效率工具；只有从编制体制、指挥权限、训练大纲、保障模式、伦理规范等层面前瞻设计，才能催生新型战争形态。因此，在智能化战争向纵深发展的进程中，军规必须先于算法。
前沿实践表明，技术嵌入背后是制度重构。以美国“梅文”项目为例，该项目不只是AI辅助情报判读，更是首次系统性地将商业AI嵌入作战指挥链条的制度试验，同步调整数据权限、算法评估、情报效力、人机分工等规则。随着防务企业从装备制造商转向数据与算法服务商，军队必须完成好数据安全、知识产权、算法控制、战时接管等新课题。否则，再先进的算法也难以真正融入指挥链。
智能化作战的核心形态，是AI驱动信火一体闭环运行。传统信火一体是“人在回路”的线性链路，周期长、损耗大。AI赋能后，感知层实时融合多源数据，自动识别目标、排序威胁；决策层生成方案、评估风险，经授权可作出秒级自主反应；打击层火力单元动态组网、自主协同；评估层自动判损并反馈，推动“OODA循环”提速，逐步走向“人机协同决策、授权内自主执行”。
推动AI深度嵌入作战体系，需在五个维度推进制度适配：优化编制体制，设置AI训练师、数据管理员、算法监督员、人机协同指挥员等新岗位；明晰指挥权限，坚持开火权由人掌握，细化权限矩阵，保留适当的人类判断；更新训练体系，从操作熟练度转向人机协同效能；规范数据治理，统一标准、权限与安全规范；完善伦理法规，厘清开发者、数据提供者、指挥员、操作员的责任边界。
同时，须保持战略定力，正视AI军事化风险。要破解算法黑箱，确保关键系统可解释、可审计；应对数据投毒、对抗样本、电磁干扰，建立安全测试与降级预案；平衡人机信任，防止过度依赖或完全排斥；防控战略稳定风险，预置算法误判熔断和危机管控机制，防止决策引发意外。
AI时代，真正拉开代差的不只是技术本身，更是适配技术的制度体系。芯片与算法固然重要，条令、规范、编制、流程更为关键。提前在制度中植入AI适配要求，不是为技术让路，而是为战斗力铺路。当条令、大纲、流程都为AI预留接口、嵌入赋能，信火一体的体系化智能作战能力才会逐步形成。

[Оригинал](http://www.81.cn/yw_208727/16490372.html)