文章总结： 美国陆军正寻求将AI整合到军事决策过程MDMP中，以提升决策速度和质量。AI可在任务分析、COA制定与分析、比较和命令生成等环节增强效率，但面临通信受限、带宽需求等挑战。陆军已部署CPCE和APF等AI工具，但需在技术创新与人机协作间找到平衡。建议采取分阶段推进方式，在确保人类判断为核心的前提下发挥AI优势，以在多域战场中保持竞争力。
综合评分： 88
文章分类： AI安全,威胁情报,安全建设,解决方案
从指挥所到前线：AI 正全面介入美军的战争规划
原创
银河实验室
银河实验室
2025年11月21日 17:31
北京
美国陆军官方学术杂志《Military Review》刊登了文章《军事决策现代化：将人工智能融入陆军规划》（Modernizing Military Decision-Making: Integrating AI into Army Planning）。文章指出，在算法化战争快速发展的背景下，决策速度已成为决定胜败的关键因素。未来战场将由人工智能（AI）驱动的行动节奏所定义，这要求美国陆军在战争规划方式上进行根本性转变。为了在这一迅速发展的格局中保持优势，美国陆军必须紧急现代化其传统规划框架，尤其是军事决策过程（MDMP），以有效整合 AI 能力。
01
MDMP：美国陆军的核心规划流程
MDMP（ Military Decision-Making Process）是美国陆军的核心规划方法，为指挥官提供结构化框架，用于理解作战环境（OE）、制定行动方案（COA）并作出决策。然而，随着作战复杂性提升与行动节奏加快，传统 MDMP 的效能正受到明显挑战，尤其是在多域作战的情况下。
现代战场数据规模激增、信息流加快，对决策的速度与精度提出前所未有的要求，使依赖人工推演的传统流程愈发难以支撑。与此同时，MDMP 需要大量人员与设备支持，不仅降低部队机动性，也限制作战效能。这些局限突出显示出依靠人工智能（AI）来增强 MDMP的必要性。在速度、效率和结果探索广度方面，AI 都能显著提升指挥决策质量，帮助陆军在与积极将 AI 融入军事规划的对手竞争中保持优势。
▲ 军事决策过程概述
02
AI赋能MDMP：提升速度、效率与适应性
AI有潜力重塑MDMP，在现代战争的高复杂度环境中显著提升速度、效率与适应性。将 AI 融入各关键步骤，可强化指挥官与参谋的战场理解、行动方案（COA）制定与分析能力，并简化命令生成流程。
任务分析
AI 可快速处理来自情报报告、传感器数据和开放源信息的海量数据，实现全面的作战环境理解。基于历史数据和实时情报的预测算法，可以预测敌方行动、识别高价值目标，并优化后勤需求。例如，AI 可分析地形数据、天气以及敌方编制信息，提供可行的进攻路径、伏击位置。
COA 制定
AI 能在 COA 制定中生成更广泛、更具创造性的行动方案，考虑的因素与组合远超人工方法。它不仅能同步机动、火力、情报等要素，还能为各方案生成详细时间表，优化资源与行动节奏。基于不同敌情、友军能力和后勤限制，AI可快速产出多套方案，便于指挥参谋高效比较并筛选最佳选项。
COA 分析
AI 驱动的模拟可快速评估各 COA 的可行性与风险，综合分析敌情、地形、天气和后勤等因素，帮助识别潜在摩擦点并提升方案韧性。通过运行成千上万次模拟，AI 能发现人工推演易忽略的漏洞与机会，从而优化行动方案、完善应急预案，最终筛选出在预期条件下成功率最高的选项。
COA 比较
AI 可通过量化各 COA 的成功概率强化比较分析，弥补指挥官仅凭经验判断的局限。相关数字化工具还能支持交互式情景推演，帮助直观呈现潜在结果并理解各方案后果。在量化评估与指挥官定性判断结合下，决策将更全面、更稳健。
命令生成
AI能自动化处理常规命令生成任务，如格式化、术语校对以及基于模板起草内容等，既提升准确性，也为参谋预留更多时间。随着 AI 的深度整合，MDMP将转型为更敏捷、更具适应性的规划流程，更契合现代高节奏作战需求。
03
美国陆军 AI 整合现状
美国国防部（DOD）在早期研究曾尝试将 AI 应用于情报准备、COA制定与分析等MDMP环节，但因技术尚不成熟而未能全面落地。近年，随着 AI/ML 技术取得突破，陆军开始系统推进 AI 与 MDMP 的深度融合：陆军项目经理任务指挥部已部署一系列新型 AI 工具，包括指挥所计算环境（CPCE）和自动化规划框架（APF），以强化态势感知、提升决策质量并实现战场信息统一呈现。
指挥所计算环境（CPCE）：整合任务指挥系统，在单一界面提供实时态势感知。
自动化规划框架（APF）：利用 AI/ML 自动生成并评估 COA，分析成功概率、资源消耗与任务影响，并可生成更细致的执行计划。
CPCE与APF的联合应用有望加速 COA 制定并提高多方案比较能力。不过，这些系统仍处于早期阶段，能否发挥最大效能取决于指挥官与参谋对 AI 的信任度。通过半监督学习，AI 可从实战经验中持续优化，即便缺乏高度结构化的数据集。总体而言，陆军在推动 AI 融入 MDMP 时，需要在技术创新与人机协作之间找到适当平衡。
04
AI 整合面临的挑战
在未来高威胁战场中，将 AI 融入 MDMP 面临显著挑战。近端对手会干扰电磁频谱，攻击卫星链路和无线电网络，使 AI 规划工具难以保持稳定连接；营、旅级部队更需频繁脱离网络，数据更新窗口有限。未来作战环境将呈现通信受限、传感器密集和技术快速迭代等特征，使 AI 对带宽、信号质量及持续机动的依赖更加突出。当前先进 AI 系统所需带宽远超战术能力，持续联网几乎不可能。
为应对这些限制，陆军需依托边缘计算在前沿本地处理数据，减少带宽需求并提升生存性，同时配合数据压缩、模型量化与剪枝等技术，让轻量化 AI 在断续连网条件下独立运行。营、旅级应具备离线 AI 规划能力，利用车载传感器和预加载态势图完成任务分析，并在通信允许时快速更新。
美军高阶指挥部可通过作战云提供更强大的在线协同规划能力。总体而言，应采取分阶段、威胁导向的 AI 整合方式，确保在受限环境中依然发挥其在 MDMP 中的价值。
05
结论：谨慎整合，发挥最大潜力
要将 AI 成功融入 MDMP，陆军需采取分阶段推进、持续实验和严格测试的方式。一方面要开发适配各步骤的AI工具并升级通信网络与CPCE等基础设施；另一方面要在指挥官和参谋中建立对技术的信任，通过透明开发、明确能力边界和持续用户反馈强化可靠性。在确保人类判断仍为核心的前提下，AI 将提升规划效率与分析质量，使部队在多域战场中保持优势，否则将被积极推进 AI 的对手反超。
参考｜https://www.armyupress.army.mil/Journals/Military-Review/Online-Exclusive/2025-OLE/Modernizing-Military-Decision-Making/、文中图片均来源于本文章
责编｜印子
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