報告要點

1.人工智能在空間、網絡、空中、陸地和海洋領域的戰略優勢的武器化，可能會加快行動的節奏，同時影響部隊在進攻和防御行動中的生存能力。

2.目前，美國、歐洲和中國正在開發可以借助智能手機指揮的自主直升機。自主的地面車輛，如坦克和運輸車，正在世界范圍內進行開發。

3.2018年1月，人工智能任務組建議設立國家人工智能任務，作為協調印度人工智能相關活動的節點機構，五年內的預算撥款約為1200億印度盧比。它確定了印度人工智能發展的十個領域，包括國家安全。

簡介

近來，人工智能（AI）系統的商業和軍事應用已經走到了最前沿。某些現代軍隊已經將人工智能的軍事應用納入后勤支持、網絡防御、醫療后送機器人和綜合監視等領域。然而，人工智能在空間、網絡、空中、陸地和海洋領域的戰略優勢的武器化可能會加快行動的節奏，同時影響部隊在進攻和防御行動中的生存能力。因此，設想21世紀戰爭的軍事戰略家將不得不重新思考圍繞人工智能的新戰爭技術。本簡報旨在分析人工智能在軍事行動中的影響及其在印度武裝部隊中的表現。

全球視角下的軍事人工智能應用

人工智能和機器人技術在軍事行動中的未來與工程師設計自主系統的能力成正比，這些系統能夠展示獨立的知識能力和基于專家的推理。目前，還沒有這樣的自主系統在使用中——大多數地面機器人是遠程操作的。

在全球范圍內，正在進行大量的自主系統研發工作。許多國家的空中、地面、水上和水下交通工具都在逐步推進這種系統。目前，美國、歐洲和中國正在開發可以借助智能手機指揮的自主直升機。自主的地面車輛，如坦克和運輸車，正在全世界范圍內開發。鑒于這些發展，許多人現在認為人工智能和機器人技術有可能引發一場新的 "軍事事務革命"（RMA），因為這些系統的復雜程度和能力不斷提高。

除了自主系統之外，還需要利用人工智能的力量來提高現有部隊的作戰能力。這可能會帶來許多紅利，如利用視頻資料的圖像識別來識別威脅，預測供應瓶頸，自動化行政運作等。這種應用將允許部隊重組，以較小的人員配置水平取代龐大的組織。因此，人工智能有可能幫助國防部隊提高其(后勤部隊與作戰部隊的)前后方比率。進化路線上的另一個重點領域是開發自主武器，這可以被稱為 "人機合作"，其中機器和人以共生關系一起工作。這種方法設想將機器的速度和力量與人類的判斷力結合起來，將機器的精確性和可靠性與人類的穩健性和靈活性結合起來，也使計算機和人類能夠相互幫助思考，稱為 "認知團隊"。

1.美國

美國在開發精確制導彈藥、隱形武器、情報、監視和偵察（ISR）系統方面進行了大量投資，以對抗任何對手的數量優勢并改善其技術基礎。據報道，作為其 "第三抵消戰略 "的一部分，美國已將180億美元用于人工智能，作為其未來國防計劃的一部分。其中很大一部分已被分配給機器人技術、自主系統、人機協作、網絡和電子戰。

2.俄羅斯

俄羅斯強調他們打算大力發展人工智能以保持全球經濟和軍事力量的平衡。俄羅斯軍隊正在開發基于人工智能的機器人、反無人機系統、邊境保護系統和巡航導彈。

3.中國

中國正在大力推動人工智能自主系統的發展。，已著手開發具有高度準確性的人工智能巡航導彈系統。

4.印度

隨著裝備現代化的巨大需求以及其他作戰和后勤方面的挑戰，人工智能和機器人范式還沒有成為印度武裝部隊理論思維和前景規劃的關鍵組成部分和驅動力。然而，為了加強安全，一些部隊已經開始有限地使用某些現成的商用設備（COTS）。

5.巴基斯坦

預計巴基斯坦將利用其與中國的戰略關系來獲得這些特殊的技術。

人工智能在印度武裝力量中的表現

相對而言，印度在人工智能的研發方面還處于起步階段，特別是在國防領域，從其經濟規模和國防需求來看，其在該領域的滯后是非常明顯的。與其對手甚至一些小國的發展狀況相比，情況更是如此。印度目前的人工智能產業估計每年為1.8億美元。

2018年1月，人工智能任務組建議設立國家人工智能任務，作為協調印度人工智能相關活動的節點機構，五年內的預算撥款約為1200億印度盧比。它為印度的人工智能發展確定了十個領域，包括國家安全。在具體領域的分析中，它進一步列出了基于人工智能的系統在國家安全方面的可能領域，包括自主監視和戰斗系統、自適應通信系統、網絡攻擊緩解和基于多傳感器數據融合的決策系統。該報告提出了一系列建議，包括建立卓越中心，為開發者建立人工智能試驗臺實驗室，建立一個跨學科的數據中心來解釋數據，起草標準和技能發展。2018年2月，國防生產部（MoD）成立了一個特別工作組，研究人工智能在國防應用中的未來使用。某些處于開發階段的旗艦項目如下：

①網絡中心行動的人工智能（AINCO）。這包括創建知識庫、語義信息接收和處理、界面推理和事件關聯的一整套技術。

②“機器人家族”。這個概念是開發一個完整的機器人戰車“家族”，它使用共同的導航軟件和控制界面，可以自動掃過雷區的路徑，冒出煙霧以掩蓋前進，干擾敵人的傳輸，并用反坦克導彈進行射擊。類似的技術正在為監視和偵察應用而開發。

③人工智能和機器人中心（CAIR）。目前，印度武裝部隊正在與CAIR密切合作，處理多代理機器人框架（MARF）項目——蛇、有腿機器人、爬墻機和無人地面車輛（UGV），是正在開發的一些機器人類型。它還開發了網絡流量分析（NETRA）。

人工智能發展的重點領域

印度武裝部隊需要更多地關注 "自下而上 "的自動化方法，然后是輔助服務的 "智能化"，如醫療、庫存管理、后勤、維修和保養、專業軍事教育、自主監視和戰斗系統。人工智能和其他利基技術在武裝部隊中的一些應用如下：

①"蜂巢項目"。電子和機械工程師團（EME）已經開始了 "蜂巢項目 "的工作，該項目旨在作為一個集中的實時數據庫，記錄全國近2000個陸軍車間正在進行的所有設備維修以及與地形有關的關鍵問題。為了促進 "智能運作"，應該采用人工智能，從而消除對人工輸入數據的需求，并創建 "預測性維修 "模型，取代目前的 "法醫 "和 "預防性 "維修。機器視覺可以在EME車間與自然語言處理（NLP）模塊（如數據輸入和記錄的虛擬助手（VADER））結合使用，將機械師對其工作的實時口頭描述轉換成文本，從中提取相關信息并更新到Beehive云中。

②醫療保健。陸軍醫療隊（AMC）的中央數據庫——Dhanvantr，有一個自動數據輸入系統，從而使網絡上的所有軍事醫院能夠訪問對方的病人的醫療記錄。人工智能可以被整合到AMC中，通過自動閱讀X射線和報告來減少其有限人員的負擔，并通過全面的 "預防 "而不是 "規定 "來提高醫療衛生保健的質量。一些健康初創公司，如Pre- Cognitive（基于云的心電圖{ECG}監測公司）和Sig Tuple（使用人工智能驅動的可視化醫療數據分析的智能篩查解決方案）是很好的學習模式。更明智地使用人工智能診斷工具將減少繁忙，并促進 "黃金時間 "的快速反應。從這些診斷中獲得的數據也可以與士兵個人的地形、人口統計學、口感和生活方式相關聯，并在此后創建一個定制的健康計劃。

③人工智能對抗網絡攻擊。基于人工智能的算法可以被設計用來自動檢測網絡中的惡意軟件，并促進對它們的有效反擊措施。人工智能也可用于編寫代碼，以應對惡性軟件。

④在控制線（LoC）環境中的應用。在控制線上生活的一個重要特點是違反停火的不確定性（CFVs）。傷亡是由于不可預測的射擊和由于部隊的頻繁更換而缺乏機構記憶的結果。一個基于云的綜合人工智能系統可以有效地消除這些缺點，通過匯編來自多個傳感器（音頻和視覺）的數據，包括上級編隊的情報報告和CFVs的模式、使用的武器口徑、對手使用的大致彈藥（使用音頻傳感器計算射擊間隙）以及可能的射擊時間。

⑤無人駕駛平臺的使用。啟用人工智能的機器人可以在反叛亂/反恐怖主義（CI/CT）地區的簡易爆炸裝置（IED）的拆除中發揮力量倍增器的作用。印度武裝部隊可以學習美國陸軍在伊拉克和阿富汗使用Talon、iRobot、Packbot7等機器人的經驗。使用 "robotic mules’ "就是這樣一個例子。地面車輛（UGVs）可以作為智能車隊的一部分，在常規行動中使用。

⑥利基技術的進攻性使用。將基于人工智能的解決方案與無人駕駛系統相結合，實際上可以在常規戰爭之外產生有力的動態反應。然而，在接觸線上，有必要引入短平快的戰爭模式；配備有手榴彈的COTS無人機和四旋翼飛機，可以用來產生破壞性的效果。特別是在短平快的戰爭中，無人機群的行動有可能壓倒敵人的防御和部隊集結。探測模式和相關數據的人工智能也可用于實時控制無人機，并投放炸藥以達到最大的破壞力。

⑦傷亡人員疏散。在作戰場景中，自主車輛可被部署用于傷員疏散的目的。受傷士兵的及時疏散將導致在戰場上拯救更多的生命。

⑧戰爭游戲。手工戰爭游戲可能是自古以來的傳統方法，但它可能不再有真正的目的。由于代理戰爭和不對稱戰爭等各種新概念，今天的戰場充滿了不確定性。計算機化的戰爭游戲是通過分析兵力比例、乘法系數、移動表、隨機數字、人員檢查等來模擬所有可能的場景和戰爭條件的絕佳手段。

⑨信息主導。今天的戰爭將完全基于情報和監視來進行。雖然，印度陸軍已經意識到它們的重要性，并且正在為未來的戰爭研究網絡中心戰（NCW）等概念，然而，NCW本身并不足以掌握主導信息領域和控制其流動的策略。為了減少我們自己的 "觀察-判斷-行動"（OODA）循環，我們需要意識到，主要的瓶頸之一是決定性的機構本身。因此，在復雜的過程中使用Al來協助指揮官，做出決定所需的時間可能會大大減少。