面对战场环境日趋复杂、作战领域日益融合以及国防战略的转变，美军相继提出“马赛克战”“联合全域作战”等新型作战概念，积极将人工智能等新兴技术应用于未来战争，寻求在与大国对手的竞争中取得胜利。在实际对抗中，一旦一方杀伤链闭合速度大大快于对手，就会使对方无法跟上战争节奏，从而导致系统性崩溃。基于人工智能的杀伤链问题研究，对提高联合作战指挥效能，推动人工智能技术在军事领域的应用具有一定的意义。

人工智能赋能下的

美军杀伤链军事应用

美军通过将人工智能赋能在杀伤链的“发现、定位、跟踪”“瞄准”“交战”“评估” 环节，显著提升“OODA循环”过程的速度和质量，使得作战效能不断提升。在杀伤链“发现、定位、跟踪”环节，人工智能技术明显提升获取信息的速度和质量。美军针对战场环境的高度复杂性、动态性和不确定性，深度运用认知科学、机器学习等技术和方法，辅助指挥员提高对战场态势的认知速度和准确度。美军先后启动了洞察、心灵之眼、知识导向人工智能推理图谱等大量基础技术典型研究项目，探索发展从文本、图像、声音、视频、传感器等不同类型多源数据中自主获取、处理信息、提取关键特征、挖掘关联关系的相关技术。

在杀伤链“瞄准”环节，人工智能系统可以在短时间内参与甚至主导决策，并直接接入行动环节。美军针对战场环境的快速变化、作战节奏的加快和决策支撑信息的大幅增加，重点运用深度学习、迁移学习、强化学习、认知计算等方法，发展快速制定行动方案并开展行动方案推演的工具，辅助指挥官提高开展快速、有效的决策。近年来，美国防部高级研究计划局及各军种在筹划决策领域启动了多项研发项目，包括“指挥官虚拟参谋”“自动规划框架”“基于人工智能的自动化多系统行动方案分析”等。

在杀伤链“交战”环节，人工智能通过对高度分散的有人-无人编队及无人集群力量进行快速组合和重组来提高美军适应能力，为敌方制造复杂性和不确定性。美军针对聚焦复杂对抗和反介入/区域拒止等恶劣环境，重点运用自主协同算法、监督控制技术等方法，发展无人平台自主作战以及先进的有人-无人编队协同自主能力、增强无人机在拒止环境中的作战能力。近年来，美军在行动控制领域应用人工智能的典型项目包括拒止环境中的协同作战、忠诚僚机、空中博格和空战演进。

在杀伤链“评估”环节，人工智能技术显著提升对毁伤信息判断的准确度以及获取毁伤信息的速度。美军针对复杂作战环境下的毁伤评估时间和评估准确性要求，采用工作流和自动化技术帮助营级指挥官和参谋监控作战行动、同步人员处理、支持实时行动评估，并将各种人工智能算法开始引入到相关毁伤评估研究中，提出了多种毁伤评估模型。