在科技飞速发展的时代背景下，军事领域正经历着深刻的变革。智能化战争作为一种新兴的战争形态，逐渐崭露头角，引发了全球军事界的广泛关注。

一、2035年智能化战争的演变

（一）技术感知战争的形成

依据研究，到2035年，智能化战争有71-85%的可能性演变为技术感知战争。这一转变的核心驱动力是量子计算与前沿人工智能的深度融合。量子计算利用量子力学原理，使计算机具备了超越传统计算的强大能力，能够处理极其复杂的数据和问题。而人工智能在大规模数据集和先进算法的支持下，不断拓展应用领域，实现从感知到决策的智能化过程。

在技术感知战争中，太空、网络和认知领域的融合成为关键特征。太空领域的卫星系统提供全球范围的监测和通信支持，网络领域则成为信息攻防的重要战场，认知领域的作战则聚焦于影响和操纵敌方人员的思想、信念和行为。这些领域相互交织，形成一个高度复杂且紧密关联的作战体系。例如，通过网络攻击干扰敌方卫星通信，进而影响其认知决策，实现多领域的协同作战效果。系统的自主性和适应性是技术感知战争的重要标志。具备自主决策能力的系统能够在复杂多变的战场环境中迅速做出反应，无需过多的人工干预。它们可以根据实时获取的信息，自动调整作战策略，适应不断变化的战场态势，提高作战效能和生存能力。

（二）关键技术进展

人工智能的演进：从2019年到 2035 年，人工智能经历了从窄人工智能（ANI）向量子脑网络（QBraiNs）的重大跨越。ANI 在特定任务上表现出色，但功能相对单一。随着量子计算技术的发展，QBraiNs应运而生。它整合了神经技术、人工智能和量子计算的优势，通过脑机接口（BMI）实现人类大脑与量子计算机的连接。这一技术突破使得系统能够更高效地处理复杂数据，例如在情报分析中，快速从海量信息里筛选出关键线索，为决策提供有力支持。

无人机技术的革新：无人机技术从基础功能向先进自主无人机群的转变，是智能化战争的重要发展趋势。早期的无人机功能有限，主要执行简单的侦察或辅助任务。而未来的先进自主无人机群具备高度的智能化和协同能力。它们可以在集群内实现实时通信，根据战场情况动态调整编队和任务分配。在执行侦察任务时，无人机群能够自主规划飞行路线，避开敌方防御，同时相互协作，提高侦察效率和准确性。在攻击任务中，它们可以根据目标的动态变化，自动选择最佳的攻击方式和时机，实现精确打击。

其他技术的发展：信息战向认知战的转变，标志着战争从单纯的信息对抗深入到对敌方心理和认知层面的攻击。认知战通过运用心理学、传播学等多学科知识，利用宣传、虚假信息等手段，影响敌方的决策过程和行为。人类性能增强到超级人类性能增强的发展，借助基因编辑技术如CRISPR，有望提升士兵的身体素质和认知能力，使其在战场上具备更强的耐力、反应速度和决策能力。决策支持系统从传统的依赖人工分析向基于QBraiNs 的智能化转变，能够快速处理大量数据，为指挥官提供更精准、及时的决策建议。

二、战争特性与形态变化

（一）战争特性的改变

战场范围的扩展：到2035年，战争特性几乎确定（86-99%）会发生改变，战场范围将从传统的陆地、海洋和空中领域，扩展到网络、太空和认知等非传统领域。网络领域的战争围绕信息系统的控制权展开，黑客攻击、网络间谍活动等成为常见的作战手段。太空领域的争夺涉及卫星的部署、监控和攻击，卫星在通信、导航、侦察等方面的重要性使得其成为战争中的关键目标。认知领域的战争则通过影响敌方人员的思维和心理，干扰其决策和行动，实现不战而屈人之兵的目的。这些领域的相互交织，使得战场环境变得更加复杂和难以预测。

无人和半自动化系统的应用：无人和半自动化系统在战争中的应用越来越广泛，这是战争特性改变的重要体现。无人飞行器、地面车辆和舰艇等能够在危险环境中执行任务，减少人员伤亡。它们可以通过预设程序或远程控制，自主完成侦察、攻击、运输等任务。半自动化系统则在武器系统、指挥控制中心等方面发挥重要作用，辅助人类进行决策和操作。智能武器系统可以自动识别目标、评估威胁，并根据预设规则进行攻击，提高作战效率和准确性。

战争节奏的加速：量子计算等技术的应用显著加速了战争节奏。量子计算的高速数据处理能力，使得情报分析、作战计划制定等过程能够在极短时间内完成。在传统战争中，情报收集和分析可能需要数小时甚至数天，而在量子计算支持下，这一过程可以缩短到几分钟甚至更短。这使得战场决策更加迅速，作战行动更加灵活，要求作战人员具备更强的应变能力和快速决策能力。

（二）战争形态的预测

歼灭战的可能性增加：在技术感知战争中，当技术先进的国家与采用传统作战概念的国家对抗时，歼灭战发生的可能性为56-70%。技术优势使得先进国家能够实施更精准、高效的打击。以沙漠风暴行动为例，伊拉克军队由于作战理念和技术装备落后，在面对联军的先进技术时，短时间内就遭受了重大损失，战斗力被极大削弱。在未来战争中，先进的无人机群、精确制导武器以及智能化的指挥控制系统，将使技术先进的国家能够更迅速地摧毁敌方的作战能力，实现歼灭战的目标。

消耗战的必然性：近对等对手之间的消耗战几乎确定（86-99%）会发生。在技术感知战争中，双方都具备先进的技术和快速的决策能力，使得战场态势难以在短时间内形成决定性优势。即使一方在某些方面取得暂时领先，另一方也能迅速做出反应并调整策略。特种部队和准军事单位凭借其灵活的作战方式和先进的技术装备，能够在战争中持续发挥作用，使得战争往往会陷入长期的消耗状态。俄乌冲突中，双方都投入了大量先进技术装备，战争持续进行，双方在人员、物资和装备等方面都承受了巨大的消耗。

三、领导者技能需求

（一）现有技能的强化

新兴技术的理解：领导者几乎确定（86-99%）需要培养对新兴技术的功能性理解。这包括对量子计算、人工智能、大数据分析等技术的深入认识。量子计算在密码学、模拟仿真等方面的应用，能够改变战争中的信息安全格局；人工智能在自主武器系统、智能决策支持中的作用，影响着作战的方式和效率；大数据分析则可以帮助领导者从海量信息中挖掘有价值的情报，为作战决策提供依据。领导者只有深入理解这些技术，才能在作战指挥中充分发挥其优势，制定出更有效的作战策略。

AI决策过程的掌握：掌握人工智能的决策过程对领导者至关重要。在未来战争中，人工智能将广泛应用于作战的各个环节，辅助甚至替代人类进行决策。领导者需要了解人工智能如何通过数据训练、模型构建来做出决策，以及如何评估这些决策的可靠性和风险。在使用自主武器系统时，领导者要清楚系统的决策逻辑和触发条件，确保其行动符合作战目标和道德规范。同时，领导者还应具备在必要时干预人工智能决策的能力，以应对复杂多变的战场情况。

大数据驱动AI 解决方案的掌握：随着大数据时代的到来，大数据驱动的AI解决方案在战争中的作用日益凸显。领导者需要掌握如何利用大数据分析技术，从海量的战场数据中提取有价值的信息，如敌方的兵力部署、行动规律等。通过AI算法对这些信息进行处理和分析，预测战场态势的发展趋势，为作战决策提供支持。领导者还需要了解如何将这些解决方案融入到作战计划和指挥控制中，实现作战行动的精准化和高效化。

（二）新技能的培养

接受和从失败中学习的能力：在未来复杂多变的战争环境中，失败难以完全避免。领导者需要培养接受失败的心态，将失败视为创新和成长的机会。同时，要具备从失败中学习的能力，总结经验教训，调整作战策略和方法。在试验新的战术和技术时，可能会遇到各种挫折，但领导者应鼓励团队成员勇于尝试，从失败中吸取教训，不断改进和完善作战方案。这种能力有助于提高团队的适应能力和创新能力，在面对困难和挑战时保持坚韧不拔的精神。

人机工程学相关知识：人机工程学在未来战争中的重要性日益增加。领导者需要了解人机工程学的相关知识，确保技术装备的设计和使用符合人的生理和心理特点。在武器系统的设计中，考虑士兵的操作习惯和身体能力，使武器易于操作和控制，减少操作失误和疲劳。在指挥控制中心的布局和设备配置上，注重人机界面的友好性和信息展示的清晰度，提高指挥官获取和处理信息的效率。通过合理运用人机工程学原理，能够提高作战人员与技术装备之间的协同效率，提升作战效能。

应用程序接口相关知识：应用程序接口（API）是实现不同系统之间数据共享和交互的关键技术。在未来战争中，各种作战系统需要实现无缝对接和协同工作，这就要求领导者了解 API 的相关知识。领导者要明白如何利用 API 技术，促进不同武器系统、指挥控制系统和情报系统之间的信息共享和协同作战。通过 API，实现武器系统的远程控制、指挥控制系统与情报系统的数据实时交互等功能，提高作战体系的整体效能。

天赋领域的发展：领导者还需要进一步发展技术流利度、数学与科学能力、解决问题能力等天赋领域。技术流利度使领导者能够熟练运用各种技术工具和平台，快速适应新技术的发展和应用。数学与科学能力是理解和运用先进军事技术的基础，包括数据分析、算法设计、物理原理等方面的知识。解决问题能力则帮助领导者在复杂的战场环境中迅速分析问题，找到有效的解决方案。在面对敌方的干扰和攻击时，领导者能够运用这些能力，快速制定应对策略，保障作战行动的顺利进行。

四、训练与教育现状

（一）现有项目情况

美国国防部的认知人类绩效提升项目：美国国防部积极开展认知人类绩效提升项目，目前已在多个研究实验室实施了43个相关项目，其中包含与高校的合作。这些项目旨在通过多种手段提高军人的认知能力和绩效。在一些项目中，研究人员探索利用特定药物和神经系统刺激剂来增强士兵的注意力、反应速度和耐力。在军事训练中使用莫达非尼等药物，以提升士兵在长时间任务中的警觉性和专注度。同时，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术也被广泛应用于军事训练，通过模拟真实的战场环境，让士兵在安全的环境中进行高强度的训练，提高其应对复杂情况的能力和战斗技能。

高校的沉浸式技术应用：高校在教育领域积极探索创新，利用沉浸式技术提升教育效果。日本的神田外语大学和新西兰的Unitec 理工学院利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为学生创造更加生动、互动的学习环境，尤其是在语言学习方面取得了显著成果。学生可以在虚拟的语言环境中与虚拟角色进行交流，提高语言实际运用能力。美国的伦斯勒理工学院通过沉浸式实验室，让学生在模拟的语言环境中学习，使学生掌握普通话的速度比传统教学方式快了近一倍。此外，一些高校还探索利用神经可塑性方法来加速学生的技能适应，通过刺激大脑的特定区域，提高学生的学习效率和记忆能力。同时，个性化学习也在高校中逐渐兴起，通过 AI 导师和教学助手，根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习方案，提高学习效果。

（二）面临的挑战

美国国防部招募AI人才困难：美国国防部在招募和留住AI人才方面面临着巨大的困难，成功的可能性仅为16-30%。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，商业领域对AI人才的需求急剧增加，他们能够提供更高的薪酬、更好的工作环境和更多的发展机会。相比之下，国防部的薪酬水平相对较低，工作限制较多，这使得国防部在与商业领域的人才竞争中处于劣势。此外，国防部的招聘流程相对繁琐，对人员的安全审查要求严格，这也增加了招聘的难度。一些优秀的AI人才可能因为无法满足这些要求而选择进入商业领域，导致国防部在AI人才储备方面面临不足。

军事训练模式需创新：当前的军事训练模式在适应未来AI环境和创新方面存在明显不足。传统的军事训练主要侧重于战术技能和体能的训练，对新兴技术的应用和创新思维的培养相对较少。而在未来战争中，AI技术将广泛应用于各个作战环节，要求军人具备更高的技术素养和创新能力。军事训练需要更加注重培养军人对新兴技术的理解和应用能力，引入虚拟现实、增强现实、人工智能等先进技术，构建更加真实和复杂的训练环境，提高训练的针对性和实效性。同时，训练模式也需要更加注重培养军人的创新思维和团队协作能力，鼓励他们在训练中尝试新的战术和技术，提高应对复杂多变战场环境的能力。

本文转自：占知智库