1991年的海湾战争，被称为“信息化战争的开端，使不对称作战、超视距作战、信息化战争进入世人眼界，促进了军事力量变革。同样，人工智能在至今持续2年有余的乌克兰危机中，汇聚了众人目光，战争形态正由信息化向智能化演进，可以预见随着人工智能的快速发展和深入应用，传统战争正在被颠覆，作战法则正在被重构。

塑造战场的智能算法

在乌克兰危机中，俄乌双方都使用了先进的人工智能算法来辅助作战。这些算法可以帮助军队更好地理解和分析战场情况，预测敌方行动，并制定更有效的战略和战术。

智能算法在作战决策中的应用根据光学图像、合成孔径雷达图像和火力热图像等信息，可以获取指定区域的相关作战数据。通过对这些数据的快速整合和分析，智能算法可以生成高質量的战场情报数据，并归纳总结其中的规律和趋势，使指挥官时刻掌握敌方军队信息，做出更明智的决策。甚至智能算法可以结合历史战例和当前态势，预测判断决策可能导致的结果，帮助指挥官优中选优，通盘考虑，全面决策，促使战场行动向所期待的方向发展。美国防部高级研究计划局（DARPA）的阿尔法狗项目利用了机器学习技术来优化作战计划。DARPA举办了多场虚拟空战比赛，以测试AI算法进行空战的能力。这些比赛吸引了众多美国公司和科研机构参与，其中包括赫伦系统公司等。在比赛中，AI算法通过模拟F-16战斗机与人类飞行员对战，展示了其强大的空战能力和智能决策水平。

预测分析与战场态势感知智能算法在预测敌方行动和战场趋势上发挥着日益重要的作用。它们通过深度学习和大数据分析等技术，能够处理数量庞大、真假掺杂的战场数据，从中提取有价值的信息，从而帮助指挥官更好地理解战场态势，预测敌方行动，并制定相应的作战策略。智能算法根据战场上的兵力部署、装备情况、天气条件等信息，为预测敌方行动提供数据基础。然后，通过对过去敌方行动模式、战术选择和战斗结果等历史数据进行多源信息融合和综合分析，模拟敌指挥员决策，甚至可以针对敌军每一个指挥员构造专属信息库，依据其性格智商、战法选择等，更有针对性地预测其意图、目的，以及战场趋势的发展。这种综合分析的方法能够减少单一信息源的误判和干扰，提高预测的可信度和准确性。据报道，以色列军方已经成功地利用人工智能技术来辅助情报分析和预测敌方行动。例如，以色列军方可以利用无人机和其他侦察设备收集大量的图像和视频数据，并使用深度学习算法对这些数据进行处理和分析，从而识别出敌方的重要目标和威胁。

自动化指挥控制系统 人工智能在作战决策和态势感知中，极大地提高作战效率。同时，人工智能可以实现对作战资源的智能调度和优化配置。可以根据战场态势和作战目标，自动调整兵力部署、火力配置和战术运用，以最大程度地发挥作战效能。这种自动化指挥与控制方式可以减少人为错误，提高作战的精确性和效率；可以促进协同作战和信息共享，不同作战单元之间可以实现实时的信息共享和协同作战。如俄罗斯军队的埃利布拉自动化指挥系统是一个高度集成的信息化作战指挥系统，采用了先进的计算机技术、通信技术和人工智能技术，实现了战场信息的快速收集、处理、分析和传递，为指挥官提供了全面的战场态势感知和决策支持。