從德黑蘭到五角大樓：AI如何悄然進入現代戰爭核心

近日，美以對伊朗發動的大規模軍事打擊引發國際震動，其原因不僅在于打擊規模與政治影響，更在于一個愈發清晰的趨勢——數據與人工智能（AI）正成為現代戰爭的關鍵基礎設施。

▲ 2月28日拍攝的伊朗德黑蘭市中心景象。

圖源：新華社

PART.01

城市監控滲透：

從街頭畫面到情報拼圖

據《金融時報》報道，在此次行動之前，以色列情報系統已持續多年滲透伊朗首都德黑蘭的城市監控網絡。通過入侵交通攝像系統，情報人員長期獲取并分析街頭視頻畫面，將分散在城市各處的實時影像轉化為可存儲、可檢索的數據資源。

這些交通攝像頭只是情報來源之一。以色列國防軍信號情報部門“8200部隊”、以色列最高情報機構“情報和特勤局”（摩薩德）外勤人員所收集的信息，共同構成多渠道數據匯流。在不同情報源的疊加與校驗下，情報人員逐步繪制出一幅關于德黑蘭核心區域的“情報圖像”。

“生活模式”數據庫：算法驅動的行為建模

圍繞哈梅內伊及多名伊朗高官的安保體系，情報部門通過多年持續的數據積累，建立起一套系統化的“生活模式”（Pattern of Life）數據庫。其核心思路，是從安保鏈條入手，通過外圍人員的行動規律，反推核心人物的活動軌跡。

情報人員為官邸周邊的保鏢與司機建立個人檔案，并運用復雜算法不斷補充細節，檔案內容包括：

? 居住地址

? 值班時間

? 上班路線

? 服務對象

這些基礎信息在長期采集和交叉驗證中呈現出穩定的行為規律。通過社會網絡分析方法對數十億數據點進行梳理，情報系統能夠識別關鍵節點與協同行動模式，預測特定時間段的人員集結概率。

綜合多源情報分析后，情報部門判斷哈梅內伊將于2月28日上午在巴斯德大街附近官邸召開會議，多名伊朗高官出席。根據相關行動規程并經多方信息交叉確認，原定于2月27日夜間的軍事打擊計劃被調整至28日上午實施。

行動當天，以色列對相關區域手機基站實施干擾，阻斷預警通信，使安保人員難以及時接收外部信息。至此，長期數據積累與實時干預措施形成配合，為行動創造了條件。

PART.02

AI進入作戰體系：

從信息處理到決策支持

在此次美以對伊朗的行動中，《華爾街日報》、《衛報》等媒體明確報道，美國軍方使用了Anthropic公司的AI模型Claude。去年11月，Anthropic與數據分析企業Palantir達成合作，將其大模型Claude引入美國軍事決策支持體系，用作系統中的推理與分析引擎。這一合作標志著生成式人工智能正式開始嵌入傳統情報與指揮鏈條。

（圖源：華爾街日報）

（圖源：衛報）

據《華爾街日報》和彭博社報道，在今年1月的針對委內瑞拉的行動中，美國中央司令部使用了由 Anthropic 開發的 Claude，用于“情報評估、目標識別以及戰場情景模擬”。相關信息顯示，該模型被嵌入到 Palantir Technologies 提供的系統平臺之中，用于整合和梳理復雜情報數據。

需要強調的是，目前公開資料并未顯示 Claude 直接控制武器系統。其角色更可能集中在認知與分析層面，承擔決策輔助功能。

這類應用體現出生成式人工智能在軍事體系中的新定位——并非替代指揮官，而是壓縮信息處理時間、提升認知效率。在高密度情報環境下，人類分析能力存在明顯瓶頸，而人工智能系統能夠在短時間內處理海量數據，并輸出結構化、可決策的信息結果。

事實上，這也并非人工智能首次進入戰場。公開資料顯示，相關技術早已在多個國家的軍事體系中部署多年，如今只是以更高算力、更強模型能力的形式進入更核心的決策環節。

PART.03

美以兩國AI軍事應用案例：

從算法戰到態勢融合

01

“梅文計劃”：算法戰的起點

2017年，美國國防部正式啟動“算法戰跨職能團隊”（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team），即廣為人知的“梅文計劃”（ Project Maven）。

根據美國官方說明，“梅文計劃”的目標是利用機器學習和計算機視覺技術，自動分析無人機和衛星獲取的全動態視頻。傳統人工分析需要數百名情報人員逐幀觀看影像，而AI可以自動標記畫面中的車輛、建筑和可疑活動，大幅提高效率。美國國防部曾公開表示，該系統在中東戰區用于識別潛在威脅目標，并協助情報人員篩選高優先級內容。

02

Gotham：多源情報融合平臺

Palantir公司長期為五角大樓及情報機構提供數據整合服務，其核心產品Gotham平臺被廣泛用于多源情報融合，Gotham能夠整合：信號情報（SIGINT）、人力情報（HUMINT）、地理空間數據和戰場實時傳感器信息。

（圖源：Palantir 官網）

系統通過可視化圖譜方式呈現關聯網絡，幫助指揮官在復雜環境中快速理解目標關系結構。據悉，在伊拉克和阿富汗戰爭期間，美國軍事情報界曾利用 Palantir 的數據分析能力來提升對路邊炸彈（IED）威脅的預測與識別能力。

與生成式AI不同，Gotham本質上是一個數據整合與圖譜分析平臺，但近年來通過與Palantir AI平臺集成，它開始支持自然語言處理和預測分析功能，從而增強決策洞察能力。

03

以色列“薰衣草”系統：目標評分機制的爭議

2023 年加沙沖突期間，以色列媒體 《+972》雜志 披露，以軍使用名為 “薰衣草”（Lavender）的 AI 數據庫系統進行目標篩選。盡管以色列國防軍未全面披露細節，媒體報道稱，該系統通過分析通信記錄、社交關系和行為數據，為個人賦予“關聯評分”分析海量監控數據，如社交關系和位置記錄，為個人打分（1至100分）。當某人分數超過閾值時，系統便將其標記為軍事目標。

據悉，該系統曾生成多達約 37,000 名疑似與哈馬斯或 PIJ（巴勒斯坦伊斯蘭圣戰組織）相關的人員名單，并被用作推薦空襲目標的依據。但是該系統的錯誤率約為 10%，大約有 3,600 人被誤標為目標，這反映了 AI 在軍事應用中可能帶來的嚴重誤判風險。

（圖源：+972官網 ）

04

DARPA：可解釋與實時AI系統投資

美國國防高級研究計劃局（DARPA）長期投資人工智能基礎研究與創新項目，包括提升算法透明度和可信度的 Explainable Artificial Intelligence (XAI) 計劃，旨在開發能夠解釋自身決策邏輯的機器學習技術，以增強人機合作和信任。

DARPA 的 AI Next Campaign 戰略進一步表明，該機構正推動下一代 AI 技術用于多種國防應用，包括用于未來指揮與控制、態勢感知、人機協同等關鍵領域。

（圖源：DARPA官網）

PART.04

科技公司與國家安全的博弈

據報道，Anthropic堅持其模型不能被用于大規模監控美國公民或具有完全自主致命行動的武器，由此與美國政府產生分歧。隨后，美國政府宣布聯邦機構暫停使用其技術。與此同時，OpenAI 被指迅速與國防部門達成合作協議。在爭議升級后，美國總統特朗普下令聯邦機構停止使用 Claude。然而，該工具已深度嵌入五角大樓系統，更換為更“配合”的替代產品可能需要數月時間。

由此可見，AI 公司不再僅是商業主體，而是地緣政治格局中的重要節點，其決策能夠直接左右軍事與國家安全策略。

結語：算法時代的戰爭邊界

從德黑蘭城市監控網絡的滲透，到生成式AI進入軍事決策系統，再到各國公開部署算法戰項目，現代戰爭的結構正在發生深層次變化。

戰爭不再只是兵力與火力的較量，更是數據積累能力、算法模型能力和系統整合能力的競爭。問題的核心不在于“是否使用AI”，而在于：

? 它在決策鏈條中處于什么位置？

? 透明度如何保障？

? 企業與國家之間如何界定權責邊界？

AI已經進入戰場，但圍繞它的規則仍在形成之中。理解這一變化，不僅關乎軍事技術，更關乎未來國際秩序。

>End

本文轉載自“銀河實驗室”，原標題《從德黑蘭到五角大樓：AI如何悄然進入現代戰爭核心》。

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