非对称作战的AI赋能机理
■曾庆玲 夏耘书
引 言
非对称作战是现代战争的重要形态，其核心是依托力量、技术、手段等的不对等性，打破常规对抗逻辑，实现以弱胜强、以小博大的战略目标。随着人工智能技术的快速迭代，AI凭借全域感知、自主协同等能力，重构了非对称作战的制胜机理，为弱势方弥补技术代差劣势、强势方巩固体系制胜能力提供了全新路径。在此背景下，探析AI赋能非对称作战能力的实践路径，对制胜未来战场具有重要意义。
AI赋能全域感知，扫除非对称作战“战场迷雾”
良好的战场感知能力是打好非对称作战的前提。传统侦察手段受限于人力、装备、环境等因素，存在信息获取滞后、覆盖范围有限、数据处理低效等问题，难以满足非对称作战精准发现、快速定位、实时追踪等需求。AI通过多源数据融合、智能识别分析、全域态势研判，打破了传统侦察的时空壁垒，构建起全维度、全天候、全时域的感知体系，很大程度上为非对称作战扫除了“战场迷雾”。
AI实现多源异构数据融合，构建全域感知网络。现代战场涵盖陆、海、空、天、电、网等领域，所获得的侦察信息往往来源分散、格式各异，传统的处理方式难以实现有效整合与数据分析，借助AI则可以显著提升这两个层面的实践效果。在数据整合层面，AI可以依托大数据、云计算等技术，快速整合多维度战场数据，将碎片化数据转化为系统化、可视化的战场态势图。在数据分析层面，可以通过AI强化分析不同数据间的内在联系，发现隐藏在海量数据背后的高价值情报，甚至可以精准锁定敌方非对称作战的核心节点，有效驱散“战场迷雾”，实现先敌发现、先敌预警、先敌打击。
AI提升动态追踪智能水平，强化精准感知能力。在信息化智能化战争中，无人化作战装备层出不穷，其具有数量众多、目标分散、隐蔽性强、机动灵活等特点，传统感知手段往往难以及时发现。AI能够依托深度学习算法等技术，实现对小型目标、移动目标、隐蔽目标的精准识别与持续追踪。例如，在感知低空无人机方面，AI可以快速锁定目标位置、判断目标属性、预判行动轨迹，为后续打击提供精准数据支撑。同时，AI还可以实现感知设备的自主协同调度，根据战场态势动态调整侦察方向与重点，确保感知信息的实时性与有效性，破解非对称作战中对敌方看不见、找不准、跟不住等难题。
AI赋能智能决策，重塑非对称作战“指挥逻辑”
在非对称作战中，指挥系统面对的战场环境往往节奏快、对抗强，而传统的指挥模式则存在决策周期长、应变能力弱、资源调配低效等短板，难以适应未来战场需求。针对这一问题，AI可以通过算法推演、方案优化、自主调度等方式，构建起“人机协同”的指挥决策体系，进而有效压缩响应时间、提升决策速度、优化资源配置，重塑非对称作战的指挥逻辑，实现以快制慢、以智取胜。
AI加速OODA循环运转，抢占决策先机。OODA循环是现代作战的基础逻辑之一，谁能够在非对称作战更快完成OODA循环，谁就能先敌一手、快敌一步。AI依托强大的算力支撑，能够在毫秒级时间内完成战场态势分析、敌方意图研判、作战方案生成，将传统人工数小时甚至数天的决策周期压缩至秒级。在非对称对抗实践中，AI可以实时捕捉敌方作战行动的细微变化，快速预判其战术意图，同步生成多套应对方案并评估最优解，辅助指挥员快速下达指令，形成决策快于对手、行动先于对手的非对称优势。
AI优化作战资源动态调配，提升协同效能。非对称作战强调集中优势兵力打击敌薄弱点，这需要精准调配兵力、火力、后勤等各类资源。AI可以通过构建动态任务调度平台，根据战场态势、作战目标、资源存量等，实现作战资源的智能化匹配与动态化调度。具体而言，在战术层面，AI可统筹无人装备、有人作战单元、火力打击平台的协同行动，合理分配侦察、打击、保障任务；在战略层面，AI可以模拟推演不同资源配置方案的作战效能，为非对称作战的战略布局提供数据支撑。
AI赋能无人打击，创新非对称作战“打击模式”
传统有人作战模式下的火力打击存在人员伤亡风险高、装备成本高、作战半径有限等问题，而非对称作战则力求实现低成本、高毁伤的打击效果。AI推动无人作战装备自主化、集群化、智能化发展，构建起无人主导、集群协同、精准毁伤的打击体系，创新非对称作战的火力打击模式。
AI驱动无人集群作战，建立低成本非对称打击优势。无人机蜂群、无人战车集群、无人舰艇编队等智能化无人装备，可以依托AI群体智能算法实现自主协同、自主决策、自主打击，这与传统高端武器平台相比，具有成本低廉、数量庞大、隐蔽性强等优势。基于此，弱势方可通过大规模部署低成本AI无人集群，对敌方高端防空系统、装甲集群、指挥中枢实施饱和式打击，以数量优势抵消技术优势，打破敌方的装备代差压制。
AI赋能精准智能打击，实现“点穴式”战术破击。在理想状态下，非对称作战可以迅速打击敌方作战体系的关键节点，瘫痪其作战能力，以最快速度夺取战斗胜利。在传统战争中，精准打击往往依赖敌方热源散发的红外辐射，进入信息化智能化时代，AI能够在此基础上进一步提升对目标的识别能力和锁定精度，赋能导弹、巡飞弹、智能弹药等打击装备对敌方指挥中心、通信枢纽、后勤补给线、防空雷达等关键目标进行精准打击。除此之外，在复杂电磁干扰、恶劣自然环境下，AI还可以自主修正打击轨迹、规避防御拦截，确保打击效能。同时，AI能够评估打击效果，快速判断目标毁伤程度，决定是否实施二次打击，实现非对称作战目标。
AI赋能体系破击与智能保障，提高非对称作战“持续战力”
非对称作战的胜负不仅取决于单次打击的效能，更依赖于对敌方作战体系的持续破击与己方后勤保障的稳定支撑。针对非对称作战长期对抗、精准消耗、机动灵活的特点，AI可以定位敌体系弱点，智能规划破击路径、动态优化保障链路，实现对敌方作战体系的高效破击与己方持续作战能力的稳固提升，成为打好非对称作战的重要支撑。
AI精准定位体系弱点，实现高效体系破击。依托全域感知数据与算法建模，AI能够对敌方各作战要素进行关联分析，精准识别其指挥控制、情报侦察、火力打击、后勤保障等的薄弱节点与关联链路，构建敌方作战体系的数字孪生模型。并在此基础上模拟不同破击方案的效果，规划最优打击路径，通过打一点、瘫一片、毁全局的方式快速瘫痪敌方整体作战能力。相较于传统作战方式的打击效果，AI驱动的体系破击更具针对性、高效性，能够以最小代价实现最大作战效益，契合非对称作战“以巧取胜”的作战原则。
AI构建智能后勤保障体系，支撑持续非对称对抗。非对称作战往往呈现战场分散、机动频繁、消耗不规律的特点，这对后勤保障的及时性、精准性、灵活性提出极高要求。AI可以通过整合物资仓储、运输线路、战场消耗等数据，构建智能后勤调度平台，实现需求预判、精准配送、动态调整的全流程智能化保障。具体而言，首先，AI可以基于战场数据，精准预判物资的消耗程度，提前规划补给方案，避免保障滞后或资源浪费。其次，AI能够优化运输路径规划，规避敌方火力拦截与复杂地形阻碍，实现后勤物资的安全高效配送。最后，AI还可以对装备进行实时状态监测与故障预测，提前开展维修保养，确保作战装备始终处于良好状态，为非对称作战的长期持续对抗提供坚实保障，大幅提升部队战场生存能力和持续作战能力。
