導讀：美軍研判，2030 年的戰場環境的復雜性、不確定性將顯著加劇，對抗強度將顯著增強。潛在對手可能針對其后勤供應鏈系統進行打擊，因此美軍需要更加敏捷韌性的后勤體系。與此同時，數字化技術革命帶來了更高效的數據采集和實時分析能力，為構建預測性后勤提供了前所未有的機會。近年來，美軍圍繞數據驅動和主動預測的理念，以提升后勤效率和保障能力為目標，大力推進后勤系統的信息化、智能化建設。

一、美軍后勤AI總體戰略與發展路徑

美軍后勤AI戰略總體強調以預見性與數據驅動為核心，改變傳統“先消耗后補給”的被動模式，轉向主動預測補給需求和提前部署資源。美軍指出，“預測性后勤”要求通過算法分析歷史數據、當前態勢和計劃需求，在時間、地點上前置物資和維護能力，確保關鍵資源及時可用。具體而言，需要通過機器學習對彈藥、裝備和物資等進行需求預測，可提前進行庫存管理，減少浪費;同時利用傳感器實時監測裝備狀態和環境參數，實現預測性維護，提前安排檢修，最大化裝備完好率并降低維護成本。

為支撐這些目標，美軍大力建設數據平臺與互聯基礎設施。2020年，美國陸軍開創性地引入了Vantage數據平臺，將戰備和業務數據統一匯集。2025年9月，美國陸軍信息總監發布備忘錄要求各部隊在2026年3月31日前將所有業務與戰備數據遷移至Vantage平臺。這一舉措意味著美軍將各類后勤系統數據集中于一處，為AI算法提供可靠的“單一信息源”。

美軍指出，Vantage整合了諸如全球戰斗支援系統(GCSS-Army)、聯合作戰資金管理系統(GFEBS)等多個系統的數據，成為推動AI應用的數據基礎。通過Vantage，數據分析師和指揮員可以快速訪問可信任的數據，加快決策速度。

國防后勤機構也將AI視為核心技術。美國國防后勤局(DLA)在2025-2030戰略規劃中優先考慮加強數字互操作性和開發AI驅動的解決方案。為此， DLA在2024年6月成立了AI卓越中心，統籌規劃全局AI項目，制定AI應用標準，確保軍用AI模型的安全共享。此外，美國軍方還出臺了《數據、分析與AI采用戰略》(DAAIS)，明確通過加速數據與AI技術應用，實現“彈性后勤保障”等競爭優勢。

總之，美軍后勤AI戰略以打破信息孤島、強化數據治理為手段，以提前預測補給需求和維護狀態為目標，來構建主動靈活的新型后勤體系。

二、美軍后勤AI典型應用案例

(1)預測性后勤與數據平臺：美國陸軍裝備司令部(AMC)正在推進“數據驅動后勤”轉型，目前已經推出多款AI應用。例如，AMC通過開發“武器系統360”(Weapons System 360)工具，能夠實時監測坦克、飛機、車輛等武器系統的健康狀態、顯示缺件情況并指引補給來源，為指揮官提供一張完整的武器裝備物資供應鏈視圖;“ParaLine”軟件支持掃碼盤點、離線工作并與 GCSS-Army 等后勤系統同步，美軍宣稱該系統可將庫存處理時間縮短約50%。

在此背景下，AMC各下屬司令部結合自身特點部署智能應用。航空導彈司令部利用LAP360軟件識別潛在的裝備維護需求和補給短缺問題;坦克汽車兵器司令部運用數據分析預測車輛故障并優化維護計劃;陸軍合同司令部則運用數據分析和AI工具識別采購趨勢，簡化合同流程。這些案例表明，通過統一的數據平臺與可視化工具，美軍后勤各層級都已開始實現主動分析后勤保障系統物資供應問題，并及時調整策略。

(2)Maven智能系統(MSS)：MSS是美國國防部最知名的人工智能工具，最開始應用于無人機視頻圖像處理系統，但目前已擴展到后勤保障領域。美國陸軍報道，MSS系統結合傳感器和機器學習技術，不僅用于戰場目標識別，也包括后勤規劃和補給需求預測。

在2025年2月北卡萊羅納州舉行的一次空降作戰演習中，隸屬任務與裝備采購司令部下的第419采購支援旅借助MSS系統，為第18空降軍和第143遠征保障司令部的采購需求提供了支持。美軍指揮官稱，MSS可以為師和軍級單位提供持續的可視化后勤保障通用作戰圖，涵蓋包括接收、集結、后續調動與整合，戰區開設，戰區配送及戰區保障的所有階段，以全面支持大規模作戰行動的各個方面，大大加快了決策速度，確保一線部隊及時得到所需物資。

(3)DARPA LogX項目：LogX是美國國防高級研究計劃局(DARPA)于2019年發起的跨部門后勤創新計劃，項目總體預算5500萬美元，旨在解決美軍現有聯合后勤體系信息滯后、缺乏預測與彈性的問題，項目目標是研發實時后勤與供應鏈系統態勢感知、未來狀態預測及韌性評估的AI工具，使后勤信息能夠以數字化、云端方式快速共享，從而提供后勤系統的庫存現狀和未來態勢預測，并保障戰時物資的動態供應。

截止目前，LogX項目已經完成了關鍵原型演示，正在進入技術轉移與實際部署準備階段。

啟示與建議

我國在軍事后勤領域的人工智能投入幾乎是美國的三倍，顯示出我國對于后勤智能化的重視程度。但另一方面，我軍的后勤信息系統尚不夠統一，數據標準和平臺建設滯后于美國，例如，我軍沒有類似美軍Vantage這樣集成多部門數據的平臺，加之部隊內部信息化基礎參差不齊，仍以各軍種、各層級自行建設為主，導致數據分散且缺乏可共享的統一視圖。為此，建議我軍從數據整合平臺入手，著力發展預測性后勤體系。

(1)強化數據集成與平臺建設。學習美軍經驗，加快打破后勤信息孤島，建設統一的后勤數據平臺?？山梃b美軍Vantage模式，將預算、采購、物資管理、車輛維護等系統的數據集中存儲于全軍統一的平臺中，為AI應用提供統一可信的數據源。該平臺應滿足跨軍種、跨軍區的數據互通和權限管理，確保指揮員一線能夠實時獲取全局保障態勢。

(2)推廣預測性維護與智能調度。在武器裝備和運輸車輛上部署智能傳感器，收集運行狀態、使用強度及環境等數據，建立預測性維護系統。通過AI分析預測可能的故障時點，使檢修人員能在故障發生前做好維護預案。同時，應利用AI分析保障需求，動態優化物資調撥和人員安排，避免人工經驗主導下的“先到先備”或“即興補給”模式，從而提升效率并減少資源浪費。

(3)建立AI后勤專業機構和標準體系。參照美國DLA設立AI卓越中心的做法，建議組建軍隊后勤AI研究與推廣中心，統一規劃項目、研發與評估流程，制定技術標準和安全規范。該機構還可承擔AI倫理和安全性審查，確保所用模型安全可信。通過統籌設計，可避免各部自行引入重復工具造成資源浪費。(北京藍德信息科技有限公司)