美军现代人工智能三个发展阶段的分析

导读：数字孪生战场实验室近期发布了《军事人工智能白皮书（2026）》，本文为该白皮书引言，阐释了美国军事人工智能的最新进展，以及面向智能杀伤网的发展目标。

军事人工智能的发展，得益于深度学习和机器学习等新的人工智能算法使用，它在图像识别上的重大突破，让军事人员发现了可以利用的场景和机会，大量投资的引入反过来加快了人工智能革命的到来，从而螺旋式推动军事人工智能的演进。

2010年开始的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），仅用了3年时间就把图片分类错误率从30%左右降低到15.3%，后来蜂拥而至的参赛团队进一步刷新记录，达到了百分之几的水平。在2015年，微软的参赛团队赢得了当年的ImageNet挑战赛，并声称其使用的卷积神经网络在ILSVRC任务中超过人类水平。

对于商业领域的人工智能进展，2014年刚刚就任美国国防部副部长的罗伯特·沃克（Robert Work）很感兴趣，认为人工智能会给美国带来第三次抵消战略（Third Offset Strategy）的机会。具体来讲，美国希望以领先的技术优势把大国对手逼到两难境地，对方要么不能跟上美国引领的人工智能技术发展，或者由于集中体制为了跟上竞争大量消耗各种资源，导致其经济体系崩溃，达到不战而屈人之兵的目的。

针对这样的设想，曾经在美国智库战略和预算评估中心（CSBA）工作过的沃克发起了早餐俱乐部（Breakfast Club），聚集了一批对军事革命感兴趣的积极分子，其中一位就是德鲁·库科尔（Drew Cukor），他是近期一本名为《梅文项目：一名海军上校、团队和人工智能战争的黎明》畅销书的主角，见证了美国国防部人工智能发展的整个阶段。

表1 美军现代人工智能的三个发展阶段

库科尔在海军陆战队工作了20多年，主要经验就是情报官员，负责收集分析卫星和无人机获得大量图像，这样的经历让他对当时以图像识别为主的人工智能进展非常感兴趣，产生了利用新的人工智能技术替代人工识图工作内容的想法。

在《梅文项目：一名海军上校、团队和人工智能战争的黎明》一书中，彭博社记者卡特里娜·曼森（Katrina Manson）发挥了其深度报道的特长，生动描述了库科尔主动申请加入早餐俱乐部的情况，显露出其自身技术、情报和战略等多元背景的优势，促使美国国防部级别的“梅文项目”得以立项，并获得了传统采办体系无法获得的资金等资源。

2017年4月27日，沃克签发了《组建算法战跨职能团队》（Establishment of an Algorithmic Warfare Cross-Functional Team）的备忘，宣告这个探索试点（Pathfinder）的项目得到了高层支持，并紧密的跟第三次抵消战略关联起来，颇有荣辱与共的意味。

当年7月的时候，美国国防部官方网站发布了一则新闻报道，库科尔称将人工智能快速运送到战区并不容易。他说，“没有‘黑匣子’可以提供政府所需的人工智能系统，至少现在没有。关键要素必须放在一起……唯一的办法就是与我们的商业伙伴并肩作战。”

由ImageNet开创的深度学习方法，是建立在大量数据的基础上的，即需要对大量数据进行分类和标记，以便训练出一个可用的算法。

为了让梅文系统发挥作用，库科尔带领的团队必须对军方情报数据进行分类和标记，以便对算法进行训练，这种工作在国防部内容是前所未有的种类，但由于得到高层的支持，梅文系统得到了较好的训练数据集。

图1 卡塔尔乌代德空军基地联合空中作战中心现场

库科尔说，“我们与一家重要的数据标注公司建立了关系，该公司将在我们的非机密和机密网络环境下提供服务，让我们的员工为我们的数据贴上标签，并为机器学习做好准备。”他补充称，“你买人工智能不像买弹药，这是一个深思熟虑的工作流程，美国国防部通过其快速采购权限提供了一个大约36个月的机会，来探索什么是政府，以及如何最好地让行业参与进来。”

这个过程进展并不容易，《梅文项目：一名海军上校、团队和人工智能战争的黎明》一书对相关经历做了详细的介绍，有兴趣的读者可以阅读该书，能够了解不少细节。

正如人们生活和商业中使用人脸识别功能一样，计算机更快、更准的识别能力，远远超出人的识别范畴，更重要的是，通过把人脸识别跟其他功能（例如进入某建筑、打卡或支付）结合，能够产生非常高效的应用场景，包括一些小额商品购买服务，以及安全管理等。

军事领域的图像识别，对于情报人员比较有用，它可以替代传统的人工识别工作，加上计算机的计算能力比较强，能够在短时间内处理大量的图像识别工作，从而改变了传统的监视情报分析工作方式。

虽然梅文项目对情报人员非常有效，但随着美国国防部的组织变革和人员调整，负责梅文项目的库科尔在2021年离开了，加入到投资银行摩根大通，担任人工智能转型负责人，帮助该公司应用先进的人工智能技术。到2025年初，库科尔加入TWG Global，以数据和分析主管（Head of Data and Analytics）的身份跟Palantir公司合作，力图推动智能金融的应用。

回到美国国防部的人工智能建设工作，2022年通过设立直接由国防部副部长主管的首席数字和人工智能办公室（CDAO），解决原来的联合人工智能中心（JAIC）权限不足，跟首席数据官（CDO）协调不够，难以支撑国防部的数字服务部门（DDS)等问题。

这个阶段在国防部管理体系中体现为首席数字和人工智能办公室通过集权的方式，实现了多源数据集中管理，以便数据驱动的人工智能实现“有米做饭”的目的，否则各个部门各自为政，无法释放数据的价值，更无法实现美国国防部期望建立“以数据为中心的组织”（Data-Centric Organization）的战略。

首席数字和人工智能办公室虽然级别比较高，但专业性强、保密性要求高的情报社区并不买账，梅文项目被迫一分为二，情报部分被划给了国家地理空间情报局（NGA），其他部分留在了首席数字和人工智能办公室。从职能上来看，国家地理空间情报局利用梅文项目，发挥其作战支援作用；首席数字和人工智能办公室只能把注意力放到企业管理功能上。

美国国防部设立首席数字和人工智能办公室，其定位似乎偏重管理职能，而不是外勤支援为主，这使得该部门把主要资源和精力放到了系列文件、标准制定和基础设施建设上，包括发布《数据、分析和人工智能采用战略》，推出全球信息优势试验（GIDE）和采办联合作战云能力（JWCC）等工作。

以2024年新闻报道的数据来看，国家地理空间情报局拥有5个梅文项目，首席数字和人工智能办公室有8个项目，前者以无人机和卫星图像识别为主，后者则提供云基础设施、软件能力和人工智能，用于联合全域指挥控制计划（CJADC2）。

正是在这个过程中，国家地理空间情报局继续推进梅文项目的应用，在联合作战需求的牵引下，梅文智能系统（MSS，Maven Smart Systems）引入了Anthropic提供的Claude人工智能助理功能，把多源数据识别目标并寻找（Find）的功能延展到对目标对象的持续定位（Fix）上去，寻找和定位都是杀伤链工程F2T2EA模型的过程。

针对这个阶段（2022-2026）的情况，数字孪生战场实验室称之为“调整阶段”。

在这个阶段，虽然梅文项目仍然在继续开展，首席数字和人工智能办公室也在推进联合作战云能力的采办，以及持续开展全球信息优势试验，力求推进人工智能的规模化应用。但是，分散的管理流程、武器装备、情报和作战等的人工智能应用仍然消耗着该部门的精力。

表2 对人工智能应用领域的职能和责任部门的分析（略）

正如前文所述，管理流程的人工智能应用，倒是首席数字和人工智能办公室可以负责的，不会有什么部门来争抢；考虑武器装备的人工智能融入应用，位于USD（R&E）部门之下的数字工程和建模仿真办公室一直在推动AI4SE/SE4AI，其他部门显然插不上手；情报部门的人工智能应用，国家地理空间情报局一直把控着梅文项目，直到2026年初，情报相关的梅文项目就有5个之多；如果说到作战的人工智能应用，往往是外勤单位的天下，首席数字和人工智能办公室很难插上手。

如果要快速把人工智能转变为新质战斗力，必须面向关键作战问题推进先进人工智能的应用，美国国防部必须下定决心，到底是把首席数字和人工智能办公室看成一个技术部门，还是偏向支撑作战的支援单位。

随着2025年特朗普政府上台，赫格塞斯被任命为国防部长，他把作战放到了所有工作的核心，甚至把国防部改为战争部。首席数字和人工智能办公室的定位问题也迎刃而解，围绕作战支援的核心职能，优化相关责任区域成为必然。

2026年初，美国国防部发布内部文件宣告首席数字和人工智能办公室划归到研究工程部门USD（R&E），跟DARPA、国防创新部门等位于同一等级，相当于降了一个级别。根据新的组织调整要求，梅文项目要求从国家地理空间情报局全部划到首席数字和人工智能办公室，新发布的《人工智能战略》把人工智能应用分为作战、情报和企业三个领域，都交给首席数字和人工智能办公室统一管理。

把人工智能主导地位作为目标的《人工智能战略》，决心推进七大标杆项目（PSP，Pace-Setting Projects），以展示保持领先所需的加速执行、专注和精神。标杆项目还将作为有形的、以结果为导向的工具，快速完成加速整个国防部人工智能整合所需的基础设施、数据、模型、政策和人才的建设。

面向人工智能优先（AI First）的核心目标，首席数字和人工智能办公室把原来杂乱不堪的业务种类做了合并重组，形成了作战、情报和企业三个领域，前述七大标杆项目都归属其中。

在2026年3月9日致五角大楼的一封信中，美国国防部副部长史蒂夫·范伯格（Steve Feinberg）表示，梅文项目将于2026年9月成为正式的记录项目（PoR，Program of Record），这意味着该项目得到官方的认可，并把它列为常态采办的项目。对于关注该领域的读者来讲，这个变化表示历经10年时间的发展，美国军事人工智能进入成熟发展阶段。

图2 梅文系统对2026年伊朗战争目标的管理界面

2026年3月13日，首席数字和人工智能官卡梅伦·斯坦利（Cameron Stanley）在Palantir举办的AIPCon 9会议上表示，梅文项目正在整个国防部部署。斯坦利透露了不少梅文系统最新的情况，例如，梅文系统有一个人工智能资产任务建议器，可以建议将哪些轰炸机和弹药分配给哪些目标。

彭博社报道表示，在2026年伊朗战争期间，梅文系统在第一天就允许打击1000多个目标。未来的梅文系统将允许在一小时内打击1000多个目标，它的计算机视觉系统将每天的目标率从小于100提高到1000。整合大语言模型（LLM）之后，该比率还将增加到每天5000个目标。

在梅文项目主管库科尔2021年离职后接手该项目的斯坦利，其主要服役背景是情报官员，现在被任命为首席数字和人工智能官，对梅文系统的发展前景寄予厚望。从各种迹象来看，梅文智能系统将进一步接入联合火力系统，使之具备更强的杀伤链管理能力。

斯坦利把改革后的首席数字和人工智能办公室称为CDAO 2.0，读者从中可以看到美国国防部的军事人工智能发展意图和目标。

军事人工智能经过十年来的深度探索，已经演变为一个专业领域，开始具备完善的体系，包括发展战略、组织结构和实施路径，这为《人工智能白皮书（2026）》的编写，提供了良好的条件。

读者可以通过阅读该白皮书，系统了解美国军事人工智能的发展情况，并在工作中借鉴和应用。

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