中国加快人工智能军事化应用。图为中国军方开发用大脑信号控制机器人的方法。
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听众朋友们，大家好。您现在收听的是自由亚洲电台的「军事无禁区」栏目。我是栏目主持人亓乐义。今天谈人工智能在解放军对台作战中的应用。
彭博社（Bloomberg）上周报导，中国将人工智能（AI）用于战争的趋势，从美国硅谷到五角大楼拉起警报。谷歌前首席执行官施密特（Eric Schmidt）在国会听证会强调此一问题的严重性。他领导进行的“特别竞争研究计划”本月发表报告指出，美国需要重新设计军队，因应这种威胁。
人工智能侵台兵推
施密特在听证会上警告，除了关注中国军方和民间业者密切合作的“军民融合”计划，更应考虑中国在国防人工智能方面的投资远远超过美国。虽然美国在人工智能和量子计算等关键领域“略微领先”几年，但中国投入更多的人力从事战略人工智能领域的研究。
美国国防部许多官员和国会议员认为，如果美国不迅速开发强大的人工智能武器，就有可能在未来与中国的潜在冲突中落败。这份报告其中一位作者向《彭博社》表明，撰写这份报告的目的是向国防部、国会和公众传达加快努力发展人工智能的紧迫性。
据观察，中国的投资和发展重点涵盖多个关键领域，包括人工智能算法研究、大数据分析、机器学习、自动化和无人系统等。此外，中国还在军事应用中使用人工智能，发展智能导弹、自主无人机和自动化作战系统等。尽管美国略微领先几年，但中国正在加大在人才培养、研发机构和实验室建设方面的投入，推动人工智能发展，并将其应用于国防和军事领域。
美国智库有研究分析指出，中国军方已经运用人工智能进行入侵台湾的兵棋推演。但未获权威单位的证实。不过从《解放军报》的一些评论、文章和军方公开著作中，约略看出人工智能在解放军模拟和兵推中可能的应用。
首先是情境想定：人工智能有助于生成和模拟各种战场情境，包括地理环境、敌方部队的行为和响应等。基于大数据和机器学习技术，人工智能可以帮助解放军在模拟训练中创建更真实和多样化的战场情景，以接近实战化方式评估和研究对台作战的各种想定。
第二是指挥与控制：人工智能在指挥决策和作战指挥中能提供辅助和支持。通过数据分析和模式识别，人工智能可以帮助指挥员更好理解战场态势，预测敌方意图，为制定决策提供支持。此外，人工智能还可以协助指挥员进行战场态势感知和决策优化，提高指挥效率和作战效果。
决定因素是人不是物
不过也应该看到，人工智能虽可辅助指挥和决策过程。但在实际情况中，指挥员的经验和判断依然重要。解放军的著作多次提到，人工智能虽然可以处理海量数据和模拟情境，但在高度复杂和动态的战场环境中，可能面临不确定性和意外情况。因此，指挥员的灵活性、判断力和快速反应能力变得至关重要，而这些是人类决策所独有的优势。说到底，指挥员的经验、直觉和决策能力是确保成功的关键。
毛泽东曾说：”武器是战争的重要因素，但不是决定因素，决定的因素是人不是物。”这句话深刻烙印在解放军的脑海，成为牢不可破的信念。
第三是梳理对台作战方案：人工智能可以用于分析和评估各种对台作战方案的效果和可行性。通过模拟和模型推演，协助指挥员更好理解不同方案的优势、弱点和潜在结果，进而优化和完善作战方案。人工智能也有助于推动一体化联合作战的组织与实施，生成并更新适用于未来战争形态所需的作战条令。
去年8月上旬，美国国会众议长佩洛西（Nancy Pelosi）访台，解放军连续8天组织多军兵种联合对海突击、对陆打击、制空作战等多科目针对性演练，以”封控台海、拒止美日”的战略威慑行动为目的，并且打破海峡中线，形成对台迫近合围的新常态。这次演训由东部战区统一指挥，以多军兵种部队成体系、全作战要素（从情报监视侦察、指挥控制、联合打击到综合保障）展开，精锐主力一次性全部投入。如果没有人工智能的辅助与支持，演习行动很难在短时间有序展开达到无缝衔接。
今年4月上旬，台湾蔡英文总统与美国国会众议长麦卡锡（Kevin McCarthy）在美国加州会晤后，解放军在台湾周边举行3天联合演习，侧重对台作战前期阶段兵力展开演练，以灵活布势、抢占有利阵位，对台形成合围慑压态势。同时首次运用航空母舰舰载机，从台湾东部海域起飞与西部攻台兵力协同，对台岛形成东西夹击之势，意图把围台进逼态势常态化，将台湾防卫纵深压缩在最小范围。如果没有人工智能的辅助与支持，恐怕很难达到如此紧密的合围慑压效果。
智能化演训
去年9月起，解放军侦打一体无人机轮番扰台，至少出现4种型号。今年4月和5月，解放军3种型号侦打一体无人机首次以逆时钟及顺时钟方向绕台飞行，开始进入以无人机打头阵的智能化演训，目的是检测无人机与其它军机军舰，在战役和战术层面的协同，以及测试无人机之间的任务协同。同时开启大型无人机到台湾东部常态化侦察的新模式，对台湾东部战役据点和武器试验场进行常态化侦察，补充卫星在时间和地域上的侦察空白，还可以为战时对台湾东部的战力保存区（或战略后方）形成全方位全时段侦察，提供经验、路线和数据。
解放军彩虹-4型侦打一体无人机5月绕台飞行，进行智能化演训。（路透社图片）
数据是人工智能演算的基本要件，数据量愈大、愈真实，人工智能的训练与生成效果愈好。目前解放军最大的不足，是缺乏实战数据供人工智能演算。实战经验可以提供大量真实数据和情境，帮助人工智能系统学习和生成各种复杂的战场条件。直至目前，解放军主要靠计算机模拟训练、演习，与外军进行军事交流与技术合作取得数据，和美军的实战数据有本质上的区别。
为弥补这个关键性的不足，解放军近年加大实战化演训力度，把演训场域集中在台海地区，以最大可能收集接近实战的演训数据，作为人工智能演算和
模型优化的基础。
有消息指出，解放军对台湾重要目标都编成目录，就是把目标的性质和座标、打击的手段和方法，以及需要的兵力和武器弹药都用人工智能演算过，从而提供更准确、更高效的目标分析和打击规划。具体来说，人工智能可以帮助解放军实现多项功能。
对台目标编成目录
首先是目标识别和分类：人工智能可以自动处理和分析各种情报数据，包括卫星图像、侦察报告和开源情报等，识别和分类台湾地区重要目标。通过训练模型和演算法，自动识别编成目标的性质、特征和重要性。
其次是目标分析和评估：人工智能利用已有的情报和数据，结合模型推演和演算法，对目标进行分析和评估，包括对重要目标的强度、防御能力、打击要求及可能的打击手段等方面的评估。通过这种方式，人工智能可以协助解放军更好掌握目标特点和打击需求。
再来是打击规划和优化：人工智能在目标编成目录的基础上，利用优化算法和决策模型，进行打击规划和资源配置。通过考虑不同的打击手段、武器装备和兵力需求等因素，人工智能有助于解放军制定更有效的打击方案，进行作战资源的优化配置。
不过，以上都是理想状态。人工智能在目标编目和打击规划中的应用仍在摸索发展，准确性和可靠性需要综合考虑多方面因素。因此可以这样理解。目标编目需要解放军透过兵棋对抗、现地模拟和实兵反复演练中不断加以完善。
去年8月和今年4月解放军实施围台军演，可以藉此检验和评估目标编目的精确性、实用性和可操作性，并获取有关目标的性质、防御能力和打击要求等方面的实时情报。这样的演习有助于解放军提高对台作战的准确性和效果，同时也为目标编目的进一步改进和完善提供宝贵的经验和数据支持。
巨大发展潜力
台湾和美国对解放军的意图心里都有数。因此在演习期间，保持最大克制力，不做任何战术上的回应，不给解放军收集目标情报的机会，使其无法检验和评估目标的性质和防御能力。外界以为台湾和美国示弱无为，其实是为保密。数据就是战力，是人工智能生成学习的土壤，也是战争决胜的关键所在。
人工智能潜力无穷。但也应该看到，人工智能技术应用在军事领域仍处于初期发展阶段，对于复杂的作战环境和决策过程仍有许多挑战有待克服，包括应用人工智能技术时，必须保证演算法的准确性、数据的可靠性，并结合人员的专业素养，进行综合性的判断和决策。从这个角度看，解放军已经迈开步伐，有巨大的发展潜力。否则美国不会拉起警报，全力应对中国带来的挑战。
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撰稿人/亓乐义
(本节目主持人为长期关注两岸和印太军事安全事务的军事评论员，文章代表评论员个人观点及立场)
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