九游会j9官方网站机器人应用j9九游会官方登录ღ◈ღ★。j9九游会官方网站ღ◈ღ★！真人游戏第一品牌ღ◈ღ★。九游ღ◈ღ★！人工智能ღ◈ღ★，九游会官网J9ღ◈ღ★，2026年2月ღ◈ღ★，美战略与国际研究中心（CSIS）发布报告《俄罗斯如何重塑智能化战争中的指挥控制》ღ◈ღ★，从俄军指挥控制转型ღ◈ღ★、战术自动化指挥控制技术进展ღ◈ღ★、人工智能在俄军指挥控制系统中的作用等方面审视了俄军智能化指挥控制发展现状ღ◈ღ★，评估了其未来发展趋势ღ◈ღ★，并提出了美军可从中汲取的经验教训ღ◈ღ★。本文编译了报告的核心内容ღ◈ღ★。

　　美战略与国际研究中心《俄罗斯如何重塑智能化战争中的指挥控制》报告ღ◈ღ★，剖析了俄军在智能化战争时代如何重塑其指挥控制架构ღ◈ღ★，这些变革如何推动俄罗斯朝着战场急需的软件解决方案进行渐进式转型ღ◈ღ★，并总结了可从中汲取的经验教训ღ◈ღ★。

　　俄军长期以来一直在努力研制“部队与武器自动化指挥控制系统”（ACCS）ღ◈ღ★，简称“自动化指挥控制系统”（如图2所示）ღ◈ღ★。“自动化指挥控制系统”代表着一个完全数字化的ღ◈ღ★、端到端的环境ღ◈ღ★，将传感器ღ◈ღ★、指挥官和武器连接成一个决策-执行闭环ღ◈ღ★，这一愿景与西方的联合全域指挥控制（JADC2）等概念高度相似ღ◈ღ★。

　　俄罗斯构建自动化指挥控制系统的努力始于21世纪初ღ◈ღ★，最初的重点是标准化ღ◈ღ★。在随后的二十年里ღ◈ღ★，俄罗斯国防部采取了全面的方法来规范化和标准化其自动化指挥控制系统的演进ღ◈ღ★。这种方法的核心是为指挥控制系统制定一个连贯的分类框架ღ◈ღ★，根据功能目的和层级级别对其进行划分ღ◈ღ★，并协调其生命周期各阶段的技术ღ◈ღ★、信息和组织参数ღ◈ღ★。2013年ღ◈ღ★，俄军正式采用国产操作系统Astra Linux作为自动化指挥控制系统的统一操作平台ღ◈ღ★，以取代微软Windows系统ღ◈ღ★，这是其朝着技术标准化和技术主权迈出的重要一步ღ◈ღ★。Astra Linux系统基于开源Linux构建ღ◈ღ★，支持完全访问和源代码控制ღ◈ღ★，因此能够根据军事安全要求进行定制多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，这是闭源的西方软件无法做到的ღ◈ღ★。

　　开展标准化工作和引入本国自研软件等行动表明俄国防部试图以一个安全的ღ◈ღ★、自主可控的数字基础设施为基础来加固形成军事数字基础设施ღ◈ღ★。通过标准化和采用单一操作环境ღ◈ღ★，俄罗斯试图为自动化指挥控制建立一个基础层ღ◈ღ★。但是ღ◈ღ★，与此同时J9九游ღ◈ღ★，战术层面缺乏全面部署的端到端自动化指挥控制系统ღ◈ღ★，以及前线部队持续依赖各类商业工具ღ◈ღ★，表明这些基础工作在实现可运作ღ◈ღ★、大规模自动化指挥控制系统方面能够起到的作用十分有限ღ◈ღ★。

　　俄罗斯于2025年8月公开“斯沃德”（Svod）战术态势感知综合系统ღ◈ღ★，该系统自2024年以来一直在积极开发中ღ◈ღ★，于2025年秋季开始在俄罗斯部队进行实验性战场部署ღ◈ღ★，随后计划在所有作战单位中进行大规模生产和集成ღ◈ღ★。

　　在面向无人系统的指挥控制技术方面ღ◈ღ★，到2025年初ღ◈ღ★，俄罗斯军事学者公开承认ღ◈ღ★，俄国防部和新设的无人系统部门仍未部署功能齐全ღ◈ღ★、规模全面的无人平台的管理系统ღ◈ღ★。学者们认为ღ◈ღ★，乌克兰已经部署了类似的自动化战术指挥控制系统ღ◈ღ★，例如带有集成无人系统控制模块的“三角洲”（Delta）系统ღ◈ღ★，俄军在实战领域落后乌克兰大约1.5到2年ღ◈ღ★。认识到问题的严重性多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，军方和非军方志愿者工程师都专注于开发能够提供态势感知ღ◈ღ★、优化的火力校正并且能够更集中地控制无人系统的软件ღ◈ღ★。

　　俄罗斯领导层已开始将焦点从广泛的自动化指挥控制概念（如自动化指挥控制系统）转向针对无人系统构建专用的管理系统ღ◈ღ★。虽然尚未公布完整计划ღ◈ღ★，但以下两项行动ღ◈ღ★，揭示了俄罗斯构建一个新的集中式系统的发展方向ღ◈ღ★。

　　首先ღ◈ღ★，俄军开始大量采集无人机影像ღ◈ღ★，并将其转化为结构化数据集ღ◈ღ★。俄国防部长安德烈•别洛乌索夫于2025年年中下令建立统一数据库ღ◈ღ★，用于记录和分析无人机造成的敌方损失ღ◈ღ★。与此同时ღ◈ღ★，俄国防部正在测试一个软件平台ღ◈ღ★，该平台支持战场操作员将无人机系统数据自动传输到另一个数据库ღ◈ღ★，无人机管理系统基于该数据库ღ◈ღ★，以自动化模式综合和分析信息ღ◈ღ★。更高一级的目标是创建一个连接无人机操作员ღ◈ღ★、指挥单元和系统开发者的持续反馈循环ღ◈ღ★，确保战术洞察迅速转化为技术改进ღ◈ღ★。

　　其次ღ◈ღ★，军方开始开发专为无人机作战设计的战场管理系统ღ◈ღ★。2025年9月ღ◈ღ★，俄国防部成立了无人机管理系统发展技术委员会多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，以推进创建统一系统来管理无人机任务的工作ღ◈ღ★。该委员会汇集了来自军方ღ◈ღ★、研究机构ღ◈ღ★、工业企业和作战单位的高级领导ღ◈ღ★，核心是改进空中ღ◈ღ★、地面以及未来海上领域的无人系统指挥控制ღ◈ღ★。

　　除了正式的军事举措之外ღ◈ღ★，商业部门ღ◈ღ★、非军方志愿者工程师以及通常是匿名的开发者中涌现出一个平行的软件解决方案生态系统ღ◈ღ★。这种动向类似于在乌克兰观察到的趋势ღ◈ღ★：商业技术被民间创新者和志愿团体迅速武器化并适应军事需求ღ◈ღ★，他们的运作速度ღ◈ღ★、敏捷性和创造力都高于那些由旧式研发文化和方法塑造的传统军事机构ღ◈ღ★。

　　俄罗斯部队严重依赖商业现货软件ღ◈ღ★，如被俄罗斯改造为战场测绘工具的民用导航应用程序AlpineQuest和一款商业通信平台Discordღ◈ღ★。然而ღ◈ღ★，2024年ღ◈ღ★，俄罗斯当局禁止了Discordღ◈ღ★，将其定性为托管极端主义或非法内容的外国平台J9九游ღ◈ღ★。2025年初ღ◈ღ★，AlpineQuest的受损版本嵌入了悄悄窃取地理定位数据ღ◈ღ★、联系人ღ◈ღ★、文件和全球定位系统（GPS）日志的间谍软件J9九游ღ◈ღ★，并通过非官方渠道得以传播ღ◈ღ★。这些案例表明ღ◈ღ★，尽管俄罗斯快速改造民用技术满足了紧迫的战场需求ღ◈ღ★，但也引入了系统性漏洞ღ◈ღ★。为此ღ◈ღ★，支持俄军的志愿者和民间开发者开始研制国产替代品ღ◈ღ★，这些替代品后来被俄罗斯武装部队采纳ღ◈ღ★、规范化并推广ღ◈ღ★。

　　Glaz/Groza软件系统是俄罗斯军事作战数字化的重要举措之一ღ◈ღ★，其研发单位尚不明确ღ◈ღ★，这在俄罗斯已投入战场的诸多军民融合项目中十分常见ღ◈ღ★。该系统最初为火炮与迫击炮校射设计ღ◈ღ★，后逐步拓展为功能更全面的解决方案ღ◈ღ★。现有信息显示ღ◈ღ★，系统于2023年研发完成ღ◈ღ★，试点版本于2024年初列装作战部队ღ◈ღ★，大概率用于实战环境下的基层部队测试ღ◈ღ★。但2025年8月的相关报道表明ღ◈ღ★，此后Glaz/Groza已相对普及ღ◈ღ★：无人机部队ღ◈ღ★、炮兵连ღ◈ღ★、火控人员及侦察保障力量均已常态化使用其软硬件ღ◈ღ★。

　　作为一个分层数字生态系统ღ◈ღ★，Glaz/Groza旨在将无人机侦察ღ◈ღ★、地理空间测绘与火炮火力控制整合为统一的一体化工作流程（如图3所示）ღ◈ღ★。该系统核心由三大组件构成ღ◈ღ★：无人机操作员使用的Glaz系列应用程序ღ◈ღ★、负责火力控制与任务管理的Groza环境ღ◈ღ★，以及拓展整体系统制图与地理空间能力的辅助平台ZOV Mapsღ◈ღ★。

　　Glaz是面向无人机操作员的前端模块ღ◈ღ★。它为无人机飞行员提供实时地理定位ღ◈ღ★、目标标记功能ღ◈ღ★，并能直接从无人机画面中快速提取目标坐标ღ◈ღ★。Groza是决策与火力支援中枢ღ◈ღ★，运行在Windows笔记本或安卓平板上ღ◈ღ★，提供功能完整的数字地图环境ღ◈ღ★、自动化火炮校射工具ღ◈ღ★，以及可向火炮ღ◈ღ★、迫击炮及坦克乘员快速传输坐标ღ◈ღ★、射击修正与弹着评估的通信通道ღ◈ღ★。最新版Groza集成了新增的无人机任务规划能力ღ◈ღ★，旨在解决俄军无人机部队的两大作战难题ღ◈ღ★：频谱无序争抢与频繁出现的己方干扰ღ◈ღ★。该新型模块支持部队在责任区内预留频谱ღ◈ღ★，结合无线电可见性计算来规划无人机航线ღ◈ღ★，并对无人机进行台账管理ღ◈ღ★，在侦察与火力支援所使用的同一数字环境中ღ◈ღ★，实现无人机打击类任务的集中化协同ღ◈ღ★。

　　作为两套系统的补充ღ◈ღ★，ZOV Maps是AlpineQuest的替代产品ღ◈ღ★。ZOV Maps地图是一款国产地图平台ღ◈ღ★，可与Groza及其他俄军军用应用兼容ღ◈ღ★，提供在线与离线地理空间图层ღ◈ღ★，优化了地图目标标注与编辑工具ღ◈ღ★，并能更稳定地处理实时地理定位数据流ღ◈ღ★。ZOV Maps构成了Glaz/Groza系统的制图基础支撑ღ◈ღ★，使作战部队能够依托国产地图资源进行地形导航ღ◈ღ★、共享位置数据ღ◈ღ★，并构建统一的战场态势图ღ◈ღ★。

　　Glaz/Groza系统的发展表明ღ◈ღ★，虽然俄军在开发创新成果方面时常落后于乌克兰ღ◈ღ★，但俄军始终表现突出的是对有效方案的规模化推广J9九游ღ◈ღ★。一旦某款软件解决方案被证实具备实战价值ღ◈ღ★，便会迅速被正规化ღ◈ღ★、标准化ღ◈ღ★，并在俄全军范围内推广普及ღ◈ღ★，而军事训练则成为其扩散传播的主要载体ღ◈ღ★。俄罗斯志愿者与民间工程群体在弥补军方最紧迫的战场短板方面发挥着核心作用ღ◈ღ★。

　　俄国防部及其他军事机构发布的资料多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，清晰勾勒出人工智能在自动化指挥控制系统中作用的整体构想ღ◈ღ★。根据这些资料ღ◈ღ★，人工智能子系统作为“智能组件”（如图4所示）ღ◈ღ★，在依托自动化指挥控制系统整体架构内流转的全维度数据的同时ღ◈ღ★，对现有指挥控制流程ღ◈ღ★、信息流与通信链路形成补充ღ◈ღ★。

　　人工智能子系统的核心任务ღ◈ღ★，是对当前或未来军事行动的可能走向与结果生成预测性评估ღ◈ღ★。在此框架下ღ◈ღ★，人工智能通过生成各类预测指标ღ◈ღ★，如推进纵深与节奏ღ◈ღ★、预计损失及其他综合指标ღ◈ღ★，辅助指挥员与参谋人员完成传统上需要创造性与分析能力的工作ღ◈ღ★，并基于这些指标为己方与敌方制定多套备选行动方案ღ◈ღ★。借助这类预测输出ღ◈ღ★，该“智能”子系统能够提供决策支持ღ◈ღ★，以便给出更趋理性的作战选择ღ◈ღ★，而最终决策权仍由指挥官掌握ღ◈ღ★。

　　俄罗斯军方文献指出ღ◈ღ★，要建成一套功能完整ღ◈ღ★、具备人工智能能力的自动化指挥控制系统ღ◈ღ★，必须先突破两项基础性技术ღ◈ღ★：先进的视觉数据分析与成熟的自然语言处理ღ◈ღ★。俄罗斯相关专家认为多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，这两个领域的发展速度存在显著差异ღ◈ღ★。

　　这些发展表明ღ◈ღ★，俄罗斯已有意识地将人工智能投资集中在技术可行性ღ◈ღ★、数据可得性与作战收益三者相匹配的领域ღ◈ღ★。视觉与传感数据处理之所以成为成熟领域ღ◈ღ★，是因为它们支撑目标探测ღ◈ღ★、跟踪与制导等具体军事任务ღ◈ღ★，可在实战中直接验证ღ◈ღ★，并通过持续反馈不断优化ღ◈ღ★，这进一步印证了俄罗斯优先追求实用效能而非概念完备性的一贯思路ღ◈ღ★。

　　对指挥官时间分配的分析显示ღ◈ღ★，在任务规划与执行过程中ღ◈ღ★，超过一半（55%以上）的时间用于起草ღ◈ღ★、呈送和审批各类文件ღ◈ღ★，这就形成了明确的作战需求ღ◈ღ★：需要具备智能化的文书流转处理能力ღ◈ღ★，以提升指挥人员工作效率ღ◈ღ★。

　　文本分析所面临的挑战ღ◈ღ★，远大于视觉或传感数据处理ღ◈ღ★。俄罗斯评估认为ღ◈ღ★，俄军当前可使用的自然语言处理技术大致处于技术成熟度等级TRL 1级至3级ღ◈ღ★，仍处于早期研究与试验阶段ღ◈ღ★。因此多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，构建语义结构化文档ღ◈ღ★、开展上下文感知搜索ღ◈ღ★、生成有实际意义的自动化文本决策支持等关键任务ღ◈ღ★，在技术上仍不成熟ღ◈ღ★，远未达到实战部署水平ღ◈ღ★。

　　文本分析领域的主要障碍兼具技术性与体制性ღ◈ღ★。一方面ღ◈ღ★，难以设计出能够准确理解俄语军事文本含义ღ◈ღ★、上下文与意图的神经网络架构ღ◈ღ★；另一方面ღ◈ღ★，俄军缺乏经过认证ღ◈ღ★、适用于安全部署的军用级人工智能工具ღ◈ღ★。目前ღ◈ღ★，尚无此类认证系统投入实战使用ღ◈ღ★。

　　为缩小自动化文本分析与视觉数据处理之间日益扩大的差距ღ◈ღ★，俄军很可能遵循全球通行模式ღ◈ღ★，将商用大语言模型（LLM）改造用于国防需求ღ◈ღ★。尽管没有公开证据表明俄罗斯大型科技公司与国防部存在正式合作关系ღ◈ღ★，但私营科技公司的基础模型完全具备改作军事用途的条件ღ◈ღ★。对商用大语言模型的适配改造ღ◈ღ★，需要受控的合作机制以及访问涉密数据集的权限ღ◈ღ★，以支撑指挥控制环境下的语义文本结构化ღ◈ღ★、上下文搜索ღ◈ღ★、自动化信息提取等任务ღ◈ღ★。

　　比这些合作关系更有可能出现的ღ◈ღ★，是一种分散化ღ◈ღ★、自下而上的过程ღ◈ღ★：民间工程师以非正式方式ღ◈ღ★，对现有商用模型进行定制化改造ღ◈ღ★，用于军事任务ღ◈ღ★，以支持俄罗斯的作战行动ღ◈ღ★。随着时间推移ღ◈ღ★，这一波商用技术融合浪潮多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★，很可能催生新一代适配型大语言模型ღ◈ღ★，使其能够大规模处理非结构化文本数据ღ◈ღ★，从而缩小与视觉处理技术之间的差距ღ◈ღ★，并让自动化决策支持工具更接近实战成熟度ღ◈ღ★。俄罗斯下一波军事人工智能最有可能直接源自其民间开发者已在使用的工具ღ◈ღ★：混合大语言模型ღ◈ღ★、基于开源权重模型的快速原型开发ღ◈ღ★，以及为安全作战环境优化ღ◈ღ★、管控严格的本地部署方案ღ◈ღ★。

　　报告认为J9九游ღ◈ღ★，俄军在自动化指挥系统J9九游ღ◈ღ★、无人平台管理软件及新兴人工智能应用的开发ღ◈ღ★、迭代与规模化路径方面存在以下趋势ღ◈ღ★：

　　（1）俄罗斯已不再优先构建可与西方联合概念相媲美的单一ღ◈ღ★、全面的自动化指挥控制架构ღ◈ღ★；相反ღ◈ღ★，受战场需求驱动ღ◈ღ★，它正在重点发展战术性ღ◈ღ★、针对特定任务的软件ღ◈ღ★。

　　（2）由于目前高达80%的俄罗斯火力任务由无人系统执行ღ◈ღ★，指挥控制创新的重心已转向无人机管理软件以及将其与炮兵等其他火力单元集成的软件ღ◈ღ★。

　　（3）俄罗斯军方评估其在视觉和音频数据处理方面的人工智能能力相对成熟ღ◈ღ★，将计算机视觉ღ◈ღ★、传感器融合和信号分析列为技术就绪度等级6-9级ღ◈ღ★，而自然语言处理仍处于早期实验阶段ღ◈ღ★，技术就绪度等级定1-3级ღ◈ღ★。

　　（5）俄罗斯的指挥控制数字化努力始于构建一套涵盖术语ღ◈ღ★、系统架构ღ◈ღ★、软硬件集成和信息管理的严密标准体系ღ◈ღ★。尽管这一框架提供了结构上的一致性ღ◈ღ★，但其本身并未解决更深层次的体制和方法论制约ღ◈ღ★，这些制约继续限制着体系级指挥控制的一体化ღ◈ღ★。

　　（6）为了支持人工智能驱动的战术软件ღ◈ღ★，俄军开展了系统性地数据收集工作ღ◈ღ★，重点收集无人作战和打击效果数据ღ◈ღ★。

　　（7）尽管努力减少对外国商业技术的依赖ღ◈ღ★，俄罗斯的军事人工智能发展仍然严重依赖开放权重模型和民用软件生态系统ღ◈ღ★。

　　报告认为ღ◈ღ★，俄罗斯的经验并非可供复制的范本ღ◈ღ★，但揭示了作战压力ღ◈ღ★、组织选择与技术成熟度如何共同塑造现实中的应用效果ღ◈ღ★。针对俄军发展的经验教训ღ◈ღ★，报告对美军发展提出了以下建议ღ◈ღ★：

　　（1）美国应将指挥控制现代化视为一场以实际部署效果为衡量标准的作战竞争ღ◈ღ★，而非以概念完整性为导向ღ◈ღ★。俄罗斯的经验表明ღ◈ღ★，宏大的端到端架构可能在传统体制内陷入停滞ღ◈ღ★，而能够压缩战术杀伤链的专用任务工具ღ◈ღ★，却能带来远超投入的战场价值ღ◈ღ★。因此ღ◈ღ★，美国的指挥控制工作应优先发展模块化ღ◈ღ★、可部署的应用ღ◈ღ★，特别是将无人系统与火力打击ღ◈ღ★、态势感知相结合的系统ღ◈ღ★；同时将更广泛的集成视为迭代演进的结果ღ◈ღ★，而非部署的前置条件ღ◈ღ★。

　　（2）美国应构建一个战争级别的数据管道ღ◈ღ★，将其制度化并作为核心指挥控制能力ღ◈ღ★。俄罗斯在2025年着力将无人机视频多玩龙之谷论坛ღ◈ღ★、遥测数据ღ◈ღ★、打击效果与操作人员表现整合为结构化数据集ღ◈ღ★，这一做法表明ღ◈ღ★，作战数据可转化为训练素材ღ◈ღ★、部队评估依据与软件快速迭代的基础ღ◈ღ★。美国应完善机制ღ◈ღ★，自动采集ღ◈ღ★、标注与复用来自训练场和实战部署的数据ღ◈ღ★，从而持续优化目标工作流程ღ◈ღ★、决策支持工具与自主功能ღ◈ღ★，无需等待漫长的采办周期ღ◈ღ★。

　　（3）美国的指挥控制与军事人工智能工作ღ◈ღ★，应在人工智能已在对抗环境中具备实战成熟度的领域ღ◈ღ★，同步匹配投资与时间节点ღ◈ღ★。近期重点应聚焦感知ღ◈ღ★、传感器融合与边缘计算ღ◈ღ★，以在GPS拒止与强电子战环境下提升生存能力ღ◈ღ★、加快决策周期ღ◈ღ★。与此同时ღ◈ღ★，美军应强化通信韧性ღ◈ღ★，并构建在通信断续或降级条件下遂行作战的稳健概念ღ◈ღ★。

　　（4）美国应拓宽渠道ღ◈ღ★，让非传统及商业开发者能够获取与战场相关的数据ღ◈ღ★、开发指挥控制软件ღ◈ღ★，而不应受制于迟缓ღ◈ღ★、传统的体制流程ღ◈ღ★。俄罗斯在战时的适配经验表明ღ◈ღ★，当民用生态能够接触真实作战问题与数据时ღ◈ღ★，可以快速产出实用工具ღ◈ღ★，之后军方再将有效方案正式化并规模化推广ღ◈ღ★。美国的优势应在于通过受保护接口ღ◈ღ★、精选数据集与快速测试列装机制主动推进这一过程ღ◈ღ★，让作战部队部署原型系统ღ◈ღ★，在真实环境下验证效果ღ◈ღ★，再通过训练ღ◈ღ★、标准与条令将成功方案规模化ღ◈ღ★。

　　报告提出ღ◈ღ★，俄罗斯在指挥控制领域的演进ღ◈ღ★，核心不在于追求技术上的完美精巧ღ◈ღ★，而在于在压力下进行适配ღ◈ღ★，以在作战中形成可用效能ღ◈ღ★。面对持续的作战阻力ღ◈ღ★、体制局限与战场损失ღ◈ღ★，俄罗斯转向务实的软件驱动解决方案ღ◈ღ★，缩短决策周期ღ◈ღ★，将无人系统与火力打击相结合ღ◈ღ★，并聚焦能快速验证效果的成熟人工智能领域ღ◈ღ★。这些适配举措发展不均衡ღ◈ღ★，且多为临时改进ღ◈ღ★，但依托在实战中快速迭代ღ◈ღ★、通过训练与标准化迅速推广有效工具的能力ღ◈ღ★，其效果能够得到持续强化ღ◈ღ★。

　　对美国而言ღ◈ღ★，核心启示并非照搬俄罗斯的系统ღ◈ღ★，而是内化其适配背后的逻辑ღ◈ღ★：将指挥控制现代化视为一场持续的作战竞赛ღ◈ღ★，将人工智能投资立足于对抗环境中切实有效的方向ღ◈ღ★，构建体制化渠道ღ◈ღ★，让数据ღ◈ღ★、软件与操作人员能够高速协同演进ღ◈ღ★，从而使研发与现代高强度战争的现实相契合ღ◈ღ★。返回搜狐ღ◈ღ★，查看更多