然而，更具标志性意义的并非单一模型的应用，而是大模型所代表的智能引擎如何与平台化的数据整合、无人集群的执行能力、以及天基感知的网络底座协同作用，共同编织出一张从情报到决策再到行动的体系化杀戮网络。与此同时，Anthropic因拒绝解除AI自主杀伤禁令而遭美国政府封杀，将智能战争背后的伦理冲突推向台前。当算法开始深度嵌入作战链路，人类是否还能守住“最终决定权”这一底线？本期《大模型进展专栏》“热点事件追踪”栏目将深入解读这场行动背后的技术演进、体系协同与伦理困境，揭示这场智能化战争背后的技术逻辑与深层意义。
下文将以人工智能技术为切入点，从智能引擎、体系协同、伦理边界三个维度，对公开报道所能支撑的技术逻辑进行梳理分析。首先聚焦大模型在情报分析与决策支撑中的作用边界，其次讨论跨平台数据体系如何支撑联合作战，最后审视AI辅助战争下的人类责任与伦理底线。本文基于权威媒体报道与公开资料展开分析，以期为我国在智能化战争形态研究、人机协同作战体系构建等方面提供有益参考与借鉴。
在智能化战争形态加速演进的今天，智能的精准度已成为决定战场胜负的核心关键，相较于无休止的盲目攻击，依托大模型赋能的科学决策与精准打击，才能在混沌战场中撕开突破口。在行动发起前数小时，特朗普总统以“激进左翼AI公司”及国家安全风险为由，在Truth Social上发帖并下令联邦机构全面封杀Anthropic公司。然而，在战机关键窗口期，美军做出了“抗命”决定，坚持启用Anthropic的AI模型Claude，用于情报推理与战斗场景模拟等环节。
这一“顶层政治表态”与“一线作战依赖”的撕裂，揭示了一个事实：大语言模型在现代战争中正从辅助工具进化为不可或缺的参谋大脑。
此次针对哈梅内伊的斩首行动，最大的难点在于目标线索稀薄、轨迹不确定性。情报端面对的是典型的“弱信号问题”，即海量数据里夹杂着大量噪声。传统分析更像拼图——把通信片段、后勤补给迹象、社会与经济异常波动等碎片化信息，逐步拼接成可解释的态势图景。但这种模式下，人类分析团队很容易撞上两道硬墙：一是认知负荷，长时间高强度筛查带来的疲劳与误判；二是跨源关联的上限，不同领域、不同模态线索之间的弱关联。
战场决策的核心，是在高度不确定、强对抗、快节奏的复杂环境中，实现从态势感知到精准判断、从分析研判到行动落地的跃升。Claude模型可能以两种方式赋能决策：
大模型在战场决策环节的核心作用是将海量、多源、异构的历史数据、实时数据与模拟数据，快速转化为可支撑指挥决策的当前态势、风险隐患、趋势演化，这正是决策智能的核心体现，让数据转化为决策价值。同时，依托历史战例与行动数据的归因分析，提炼可迁移规律，校正研判偏差，明确行动约束条件、脆弱假设与不可接受风险，为方案生成与预案切换提供依据。通过数据持续迭代融合，实现态势动态预测，提升决策的科学性与时效性。据美国《防务新闻》网站2月25日报道，美国军工巨头洛克希德·马丁公司宣布，已完成AI技术赋能F-35战机的相关测试。测试结果显示，AI技术不仅提升了F-35战机的态势感知精度，降低飞行员的决策延迟，更实现了大模型在战场预测评估中的动态迭代突破。工程师可通过自动化工具快速标记新出现的辐射源，在短短几分钟内完成AI大模型的重新训练，并将更新后的模型加载至下一次飞行任务中，实现战场态势预测的实时校准、动态优化，破解战场瞬息万变，决策滞后被动的难题。
在态势判断与风险边界基础上，大模型可在既定交战规则与指挥意图的约束下，快速生成多套可替代的行动方案，这是决策智能从研判到落地的关键一步。方案涵盖不同时间窗、不同兵力编组与电子战/网络对抗配置、行动路径等，既兼顾战术可行性，同时预留灵活调整空间。去年，北约在爱沙尼亚边境举行“刺猬25”联合军演时，一套名为“雅典娜”的AI军事指挥系统引发关注，该系统基于神经形态计算架构，采用生成式AI技术，在模拟攻击场景测试中，仅用5分钟就生成10套完整作战方案，响应速度和决策效率远超人类指挥团队。值得强调的是，这并非让大模型替代人类决策，无论是Claude大模型的应用，还是“雅典娜”系统的测试，核心都是通过大模型的高效运算能力，实现批量生产方案初稿，将人类参谋与指挥员聚焦于方案的筛选、优化与定案，形成大模型赋能+人类决策的人机协同决策模式，最大化发挥决策智能的价值，缩短研判到方案再到落地的周期，这也是智能化战争中决策智能的核心落地形态。
在此次事件之前，美军使用Claude参与针对于前委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗抓捕行动。这类任务之所以会把模型复用到下一次高价值目标行动，说明模型技术经过双重考验：一是能在短时窗口里把多源材料压缩成可供决策的证据链，二是在充满欺骗与噪声的环境中，能把不确定性标注出来，让人类参谋快速复核与追问，而不是给出模糊性结论。
经过一次实战验证，美军再次选择Claude，说明不仅好用，更符合军事作战的工程形态。而在3月1日CNBC采访中，Dario Amodei揭示，Anthropic已经为美国军方定制专属Claude模型，该定制模型直接部署在物理隔离机密云，实现100%资源用于军方推理，同时还强调，投入到这些模型的计算量，每四个月翻一倍，这意味着美军将拥有更先进的作战“参谋大脑”。
当禁忌大脑完成海量情报的解读，将噪声与不确定性提炼为可用决策，胜负的关键便不再是掌握多少信息、做出何种判断，而是能否将决策即时转化为行动。战争的组织方式正在从平台对平台的拼性能，转向系统对系统的拼闭环：谁能更快完成发现、确认、分发、打击与评估，谁就能用节奏与规模吞没对手的反应时间。星盾×Palantir×蜂群无人系统的组合，正是这种变化的典型样本，它们分别承担连接、编排与效应器的角色，把分散节点串成一条可持续运转的链路，让作战能力不再依赖单点平台的神勇，而依赖整个协同网络的速度、韧性与软件迭代能力。
在伊朗最高领导人遭“斩首”引爆的这轮冲突里，胜负往往取决于作战链路能否持续运转、信息能否在关键窗口期高速回流。路透社援引美军高层对“史诗怒火”初始时间线的描述称，攻击前，美国网络司令部和美国太空司令部就开始破坏、削弱并致盲伊朗的视野及通信。在这种先切断连接、再实施打击的体系逻辑下，低轨卫星互联网承担的角色就非常清晰：它不是某个武器平台，而是把前沿无人机、侦察节点、地面分队与指挥中枢等接入同一张网络的通信骨架，让视频流、目标线索、态势更新与任务指令能够跨域高速流动，使发现-确认-分发-打击-评估的闭环具备连续性与可扩展性。
星盾是SpaceX面向政府与国防任务推出的专用能力线，强调更高等级的安全保障与任务化交付，用于支撑国家安全场景下的通信与数据中继。从工程形态看，它不只是在天基侧构建专用网络，也在战术端推动更“前线化”的接入，美军公开影像资料中曾出现Starshield UAT-222的终端/天线。该设备体积更小、功耗更低、组件更少，可由前沿人员在数分钟内完成部署，快速接入高带宽卫星链路。一旦这种可携行的卫星宽带落到战场，它的意义就不仅是通信不断线，更是让数据能被快速回流并进入作战分析与指挥工作流中。
现代战争的核心瓶颈在于发现目标后能否瞬间理解并联动行动。多域作战中，卫星侦察、电子侦收等海量异构数据，长期被不同军种、系统与权限边界割裂成“数据烟囱”，导致情报流转滞后、决策链路冗长。Palantir被称作“战争操作系统”，关键在于重构了战场数据的底层逻辑：将现实战场抽象为可计算、可调用的对象世界，通过统一语义层，把分散数据转化为标准化的实体与关联关系，彻底打破情报机构间的数据孤岛。其核心支撑是Ontology（本体论）技术能够在实战中将卫星图像、通信监听记录、开源社交媒体数据等杂乱信息，自动映射为“人员”“导弹发射架”等直观战场实体，让指挥官直面结构化的态势图景，大幅提升决策效率。
据披露，在本次行动中，Palantir的前线部署工程师（FDE）嵌入作战单元，在目标离开地堡的瞬间，实时调整卫星调度逻辑，确保三颗以上间谍卫星同步完成交叉验证，为打击行动提供了决定性的精准情报支撑，将传统指挥体系的数据、决策周期压缩至分钟级。
无人机蜂群是Palantir这套神经系统延伸出的核心效应器，通过规模化、协同化作战，将Palantir的决策意志精准落地，这一作战模式在俄乌冲突中已成熟。央视新闻在俄乌冲突四周年报道中指出，当前战场无人机攻防已进入白热化阶段，双方均大规模投入无人机蜂群实施体系化打击，其中乌克兰方面披露，80%的敌方目标由无人机摧毁，战场由此形成露天移动即暴露、暴露即被摧毁的致命杀伤区。
蜂群正在从遥控编队迈向软件定义的自治协同。在美以联军行动中，无人机群进入德黑兰领空后，可依托实时威胁感知数据自主调整编队阵型。当伊朗防空雷达锁定某架无人机时，整个蜂群通过Lattice软件系统实现威胁信息全域共享，并自动分离子机编队，同步开展电子诱导与反辐射打击。此外，无人机蜂群的牺牲式智能战术，更是对传统作战逻辑的根本性颠覆：一架搭载诱饵载荷的无人机，在AI自主决策算法的驱动下主动暴露航迹，诱使伊朗防空雷达开机，随后通过蜂群内联网络将雷达位置实时回传至平台，为后续打击梯队开辟安全突防通道。
体系化杀戮网核心竞争力，不是某一项单点技术的爆发，而是把认知层的大脑与协同层的神经无缝耦合：前者负责在信息洪流中提炼判断、给出可执行的方案空间，后者负责把判断变成可扩展、可持续、可复盘的行动闭环。这种方式能够依托实时战场态势，通过高强度算法整合，生成具备高生存能力与毁灭性打击效能的杀伤体系，既彰显了AI驱动体系化作战的成熟度，更预示着“算法主导战场、集成决胜未来”的战争新形态已然到来，其背后的技术逻辑与作战范式，正深刻重塑全球军事竞争的核心格局。
AI大模型技术正重塑战争形态，Anthropic拒解安全限制、以色列AI筛选目标、生成式AI升级信息战，均体现AI已从辅助工具成为战争结构性变量。如果缺乏有效监管与国际规范，突破“human-in-the-loop”原则，AI军事化可能超越国际人道法约束，让战争走向更高频、更低可控、更不确定的方向。
行动前夕，硅谷爆发史上最激烈的政商对峙。Anthropic等安全导向企业，在其Claude等模型中设置“禁止自主杀伤”安全护栏，而美国国防部要求移除限制，以约2亿美元合同施压，要求AI可用于自主武器、大规模监控等场景。Anthropic明确拒绝，坚守《宪法AI》原则，强调AI不应在缺乏人类判断时参与生死决策，将完全自主武器划为伦理红线。反观OpenAI与xAI，选择与五角大楼合作提供军事用途模型工具。
这场对峙导致特朗普2月27日签署指令，要求联邦政府所有机构立即停止使用其AI技术，给予六个月过渡退出期。国防部长皮特·赫格塞思随后将这家美国本土AI明星企业，贴上仅用于制裁外国敌对势力的“供应链风险”标签，意味着与美军合作的承包商必须切断与Anthropic的往来。
AI技术升级大幅降低了精确打击与斩首行动的成本，让大规模高精度军事行动变得“廉价”，将战争从高门槛政治行为，转变为可算法化执行的常规操作。
这种精准打击降低了发动战争的政治心理门槛，决策者更倾向于通过AI发起跨境打击，严重削弱国家主权与国际法约束。
AI在军事应用中的关键问题的是不可解释性（黑箱），算法得出打击某目标结论的过程无法被人类完全理解和追溯。以色列在加沙使用的Lavender（薰衣草）系统，可自动生成数万潜在目标名单，人工干预常不足20秒，操作员仅确认目标为男性，便默认AI的击杀建议，导致约10%的错误率。尽管这份报告未被以色列军方承认，却已引发观察人士的担忧。“史诗怒火”行动初期，这种算法黑箱还造成德黑兰周边居民区严重平民伤亡，而悲剧发生后，责任该归谁成为无法追溯的难题。AI通过“黑箱决策+流程加速”，放大了错误的规模与后果，弱化了问责机制。
AI军事化的影响也迅速蔓延至认知领域，让局势愈发复杂，核心体现在：①深度伪造：战争期间，大量伊朗高级将领投诚、伤亡的虚假视频在社交媒体批量传播，引发伊朗国内严重社会动荡；②信息污染：这种行为模糊了物理战场与舆论战场的界限，让平民难以分辨信息真伪，削弱社会稳定性。
“史诗怒火”行动如同一场冷酷的“算法预演”，向世界宣告：未来的战场不再仅仅是钢铁的碰撞，更是算力与数据的博弈。当AI开始深度嵌入战争体系，战争正在从物理对抗，转向体系、算法与认知的复合博弈，同样，未来防御的核心将转化为技术自主、体系协同与伦理控制的综合能力比拼。在此背景下，中国该如何构建智能时代的“护城河”？
在当前全球科技博弈加剧的背景下，核心技术自主可控已成为国家安全的重要基石。尤其是在AI军事化趋势愈发明显的情况下，大模型、算力芯片与天基物联网等关键技术，正逐步成为新型战略基础设施。
国内企业已经开始在这一方向形成体系化布局。华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片正加速适配自主军用大模型，确保在极端环境下算力不断供。国内领军企业华如科技推出的XSim®军事智能体系，标志着国产军事仿真与决策模型的成熟。其XSimVerse®军事大模型采用“基座通识-领域增强-场景适配-智能体协同”的四层架构，不仅能理解通用知识，更深度融入了军事领域的特有逻辑，实现了对国产操作系统和硬件的全面适配。正如《中国军网》所言，军事智能的核心并非取代人，而是人谋机算。在全域感知和综合保障中，AI负责处理万亿级海量数据，而人类指挥官负责最终的谋略定夺。
当前中国提出“机械化、信息化、智能化”三化融合发展路径，其核心逻辑在于，通过“云-边-端”协同架构，实现从战略层到战术层的全链路智能化。这种架构不仅提升数据处理效率，还能在复杂电磁环境中维持系统稳定性，利用边缘计算让单兵装备具备感知能力，同时强化电磁对抗，确保在复杂电磁环境下AI链路不被干扰、不被致盲。
与此同时，中国在智能化发展中始终强调“Human-in-the-loop”原则。这一点与部分西方国家探索“完全自主作战系统”形成明显差异，其本质是在效率与可控性之间做出战略取舍，即宁可牺牲部分智能化速度，也要确保决策权不被算法完全接管，通过智能系统辅助决策，而非替代决策，从而实现人机协同优势最大化。
当AI开始参与甚至主导战场决策，但同时又存在算法黑箱可能导致误判，一个无法回避的问题出现了：谁对“算法行为”负责？
对于这一问题，中国在国际舞台上多次发出理性声音，即AI在军事领域的应用必须受到严格的国际规范。无论技术如何演进，人类最终决定权是不可动摇的底线，在战略决策与伦理判断等关键环节，必须确保“可介入、可追溯、可干预”。
“史诗怒火”行动中，哈梅内伊及高层遇害证明了AI在物理毁灭上的优势，但美军随后遭遇越战以来最大损失，暴露出智能战争的核心悖论：“算得准目标，不等于算得准战争”。
①强化“社会域”智能推演：未来军事大模型（如华如科技XSimVerse®军事大模型）不能仅满足于弹道凯云官网计算和损毁评估，需引入社会心理学、地缘政治等软性变量，将推演目标转向“消灭敌人后如何达成和平”。
③构建高韧性去中心化防御体系：美军损失源于伊朗失去统帅后的分布式反击。启示我们，智能防御不应仅保护中心，更要强化单兵与边缘节点自主战力，通过“云-边-端”协同实现体系自愈反击，让对手明白斩首无效且会陷入战争泥潭。
技术竞争的最终落点，始终是人才竞争。在智能化战争背景下，单一技术人才或传统军事人才已难以满足需求，未来更需要的是“指技融合”的复合型人才，未来的指挥员不仅要懂兵法，更要懂算法；技术人员不仅要写代码，更要懂实战。这一趋势正在推动人才培养模式的转变：从技术人员服务决策，转向决策者理解技术。未来的关键不在于“AI有多强”，而在于人类是否具备驾驭AI的能力。只有建立起技术与战术双轨并行的复合型人才体系，才能避免在智能时代陷入“被工具反向支配”的风险。
战术上的辉煌并未转化为战略上的成功。斩首行动非但未让伊朗政权土崩瓦解，反而激起更猛烈报复，使美军遭遇自越南战争以来最惨重损失。这一反差尖锐拷问着智能战争的底层逻辑，以信息处理速度为核心的智能推演体系，或许精准计算了目标坐标与突防概率，却无法量化民族情感与战略韧性，更无法预判斩首行动引发的连锁反应。
更值得警惕的是，当Anthropic因拒绝解除AI自主杀伤禁令而遭封杀，当算法开始影响杀伤链的关键环节，在追求作战效率的同时，人类是否正在让渡最终的生死决定权？算法黑箱可能导致误判无法追溯，决策加速可能挤压人类的复核空间，自主武器可能模糊战争责任的主体。技术的狂飙若缺乏伦理的缰绳，所谓的战场优势终将反噬人类自身的安全根基。
此次事件对我国军事智能化建设具有重要启示。一方面，必须加快自主可控的军事大模型研发与部署，构建覆盖情报融合、态势感知、指挥决策的智能体系，避免核心技术受制于人。另一方面，在追求作战效率的同时，应确保人类对关键决策的最终控制权。未来大国博弈的焦点，不仅在于算力与算法的比拼，更在于能否在智能化浪潮中牢牢把握人与技术的主从关系，让技术始终服务于国家主权与人类安全这一根本底线。
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