全球原油行业简报|2025/06市场洞察2025年全球军工AI市场洞察人工智能赋能军事现代化，智能装备引领未来战场

报告标签：国防科技、未来作战、人工智能、智能决策主笔人：马天奇 Q1：哪国率先研究军工与AI的结合？该国是否有相关政策支撑其发展？ ◼美军人工智能发展历程：从DARPA推动到2023年各军种全面应用 美国人工智能发展历程可追溯至1960年代，由国防高级研究计划局（DARPA）主导的第一波人工智能技术研究。DARPA与麻省理工学院合作的MAC计划开创性地推进了视觉识别、机械运动与操作、语言理解等基础研究，但受限于当时的硬件水平而暂缓。1990年代，以统计模式识别和机器学习为特征的第二波人工智能浪潮兴起，DARPA再次扮演引领者角色。 2014年11月，时任国防部长哈格尔在里根国防论坛宣布的国防创新计划标志着第三波人工智能发展的开端。此后，美国政府持续强化人工智能在国家战略中的地位：2021年3月，国务卿布林肯强调保持科技优势的重要性；2022年9月，总统国家安全事务助理沙利文确认科技进步将定义21世纪地缘政治格局；同年，《国家安全战略》报告推动副国防部长办公室重组并提升白宫科技政策办公室地位。2023年，美国在生成式人工智能领域采取积极行动，1月将其纳入国防信息系统局"技术观察清单"，8月成立"利马"工作组，系统性地推进生成式人工智能在情报分析、作战规划等军事领域的应用研究与部门协作。 2023年，美国各军种在人工智能领域取得显著进展。陆军方面，5月选用Scale AI公司的Donovan系统支持第18空降军加密网络决策，该系统通过人类反馈强化学习实现持续模型优化。海军方面，9月发布《生成式人工智能和大语言模型使用指南》，8月与通用动力信息技术公司合作推出人工智能助手Amelia，将90余个网络服务整合至单一平台，为1,000,000余名军职人员提供45秒响应的咨询服务。空军领域进展尤为显著：7月在第6次全球信息优势演习中首次测试大语言模型军事应用，实现10分钟内完成传统需数小时至数日的信息查询；同月，快速战勤保障办公室部署“战备”智能应用程序，通过多源信息融合和深度学习提升机队维护效率。海军陆战队则于4月与ScaleAI公司合作开发Hermes大语言模型，用于战役级作战规划研究。 Q2：除美国外其它国家是否有相关计划？ 全球军事智能化竞争加速，中国迈向"三化"融合新阶段 中国军队建设从90年代末机械化信息化复合发展，至2019年提出机械化信息化融合及军事智能化发展，到2022年二十大强调“机械化信息化智能化融合”并推进无人智能作战力量建设。全球军事强国相继部署：俄罗斯2020年推进AI军事应用，英国2022年设立国防人工智能中心，法国2019年发布国防应用路线图。这些举措凸显AI在军事竞争中的战略地位，预示中国军队智能化建设将提速。 Q3：当前军事化作战进行到什么阶段？ 智能化战争"三阶段演进"路径明确，从战斗力急需迈向质变突破 当前作战已逐步进入智能化初级阶段。智能化战争演进呈现三阶段发展态势：近景阶段伴随第三次人工智能浪潮达峰，采取“自下而上”建设路径，以有装备打仗为导向，重点提升现有无人智能装备效能；中景阶段随强人工智能出现，采取“自上而下”建设思路，以打仗需求牵引装备发展，着重前瞻设计智能化作战体系；远景阶段将迎来超级人工智能带来的“智能爆炸奇点”，需通过持续积累探索完成智能化战争的历史性跨越。这一演进路径要求在当前阶段注重战斗力急需，中期深化智能科技发展趋势研判，远期保持战略定力迎接质变突破。 Q4：人工智能对于军事的意义在哪？ ◼人工智能七大模式驱动军事创新：从智能装备到作战体系的全维度转型 人工智能在军事创新与技术中呈现七种核心模式：目标驱动系统，代表装备如MQ-9"死神"无人机，主要用于自主侦察打击任务；自主系统，典型如KF51"黑豹"坦克，实现无人平台自主操控；人机交互系统，例如美军"星级军士"聊天机器人，用于优化军事通信；预测分析与决策系统，如F-35战机的智能维护系统，提升装备可靠性预测；超个性化系统，如GAN训练系统，实现个性化训练方案定制；决策支持系统，以SAGE指挥决策系统为代表，优化作战决策流程；模式与异常识别系统，如"渡鸦"无人机侦察系统，增强军事监视能力。 250倍人工智能在某模拟空战中反应速度是人类的 这些技术创新带来五大关键转变：一是制胜机理向高新智能主导转变，通过智能算法提升作战效能，实现装备能量、信息、智能融合升级；二是制胜手段向高端混合对抗转变，实现陆、海、空、天、电、网、认知等多维度协同作战；三是制胜观念向高速智能决策转变，优化"观察—判断—决策—行动"（OODA）循环；四是制胜要素向高维认知控制转变，深度整合人机智能，实现"人脑+机脑+智脑"的智能决策；五是制胜方式向高效集群作战转变，构建"蚁群、鸟群、蜂群、鱼群"等智能集群作战体系。 Q5：人工智能在空中无人平台有何作用？ ◼智能无人作战平台发展：从单机自主到集群协同 海战场无人作战平台呈现三种作战样式（单平台、集群、有人/无人协同）和三种指挥控制模式（人在环内、自主作战、混合控制）。在自主作战模式下，战术指挥机构直接下达任务指令，无人平台可自主完成战场感知、轨迹规划、障碍避碰等任务。集群作战时，无人平台能够自主分配任务，协同组网完成探测、识别与打击行动。 以美军XQ-58A"女武神"无人机为代表，人工智能技术在航空领域取得突破性进展。V-Bat无人机展现了现代智能无人平台的典型特征：机长2.4米，最大飞行时速166千米，在4,500米高度可持续巡航11小时，最大航程560千米，最大载荷11.3千克。基于Xavier NX人工智能飞行计算模块，该平台可在GPS和通信受干扰环境下自主执行任务，并通过"蜂脑"系统实现4-8架无人机的编队协同。 美军"先进作战管理系统"（ABMS）和"联合全域指挥控制"（JADC2）体现了多域一体化发展趋势。通过人工智能技术，实现了多系统综合交联、多信源融合、虚拟现实型战场感知等能力，为空战装备向智能化、体系化、集群化方向发展提供支撑。 Q6：人工智能在地面无人平台有何作用？ ◼地面机器人：AI驱动的新一代军事变革先导者 2035年中国实现国防和军队现代化 地面机器人作为现代陆军装备信息化、智能化的重要发展方向，通过轮式或履带式移动平台搭载多种载荷，可执行侦察、引导、打击、排爆、核化检测及救援等多样化任务。按平台重量划分为微型（≤10kg）、小型（10-50kg）、轻型（50-100kg）、中型（100-500kg）、重型（500-1,000kg）及无人车（>1,000kg）等类别。美军现役地面无人装备超过12,000台，计划至2030年实现60%地面作战平台智能化，在研智能化装备逾100种。俄军则致力于提升无人作战系统占比，目标2025年达30%以上，其"平台-M"和"阿尔戈"战斗机器人已在叙利亚反恐战争中得到实战检验。军用机器人凭借环境适应性、任务无畏性、运用灵活性和体系高效性等优势，将成为实现2035年国防军队现代化目标的关键要素，为陆军转型提供了"小代价获取战争胜利"的有效手段。 Q7：Palantir在C4ISR领域有何创新？ 微软联手Palantir：国防级AI云服务的战略整合 微软与Palantir达成战略合作，整合双方在政府云计算与AI领域的技术优势，面向美国国防和情报机构提供包含GPT-4在内的绝密任务执行软件。Palantir将其产品体系与微软Azure政府云 服 务 深 度 整 合，在 隔 离 环 境 中 部 署AzureOpenAI服务，为国防人员提供后勤、合同及行动计划等任务处理能力。2024年5月，微软已将GPT-4部 署 至 与 互 联 网 完 全 隔 离 的AzureGovernmentTop Secret环 境。此 次 合 作 使Palantir获得在机密环境中调用Azure OpenAI的能力，强化其新一代AI软件的应用潜力。 Q8：Anduril在智能武器领域有何创新？ 从"成本加成"到"软件定义"的Anduril创新实践 Anduril以软件驱动为核心理念，提出军工体系应效仿"特斯拉"而非"福特"的发展模式。公司采用私有资金研发、直接交付的运营策略，突破传统国防工业"成本加成合同"模式的局限，将硅谷软件人才优势转化为军事技术创新动力。其产品体系以AI软件为核心，包括反无人机系统、海上防御体系及Menace指控系统等，通过边缘AI实现自主决策能力。旗下"梭鱼"自主巡航导弹、"狂怒"自主飞行器等武器系统采用商用零部件，实现高性能与低成本的统一。2022年，公司获得美国特种作战指挥部10亿美元的反无人机技术合同，验证了其创新模式的市场价值。 来源：Anduril，Foresight news，Palantir，头豹研究院 方法论 ◆头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万个独立的研究咨询项目。 ◆研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 ◆研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 ◆研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 ◆研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 法律声明 ◆本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。 ◆本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。 ◆本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务。本报告所指的公司或投资标的的价值、价格及投资收入可升可跌。 ◆本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本文所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本文所载资料、意见及推测不一致的报告和文章。头豹不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。 头豹业务合作 定制报告 数据库/会员账号 定制白皮书 行企研究多模态搜索引擎及数据库，募投可研、尽调、IRPR等研究咨询 可阅读全部原创报告和百万数据，提供数据库API接口服务 对产业及细分行业进行现状梳理和趋势洞察，输出全局观深度研究报告 市场地位确认 招股书引用 行研训练营 对客户竞争优势进行评估和调研确认，助力企业品牌影响力传播 研究覆盖国民经济19+核心产业，内容可授权引用至上市文件、年报 依托完善行业研究体系，帮助学生掌握行业研究能力，丰富简历履历 陈夏琳首席分析师sharlin.chen@Leadleo.com 马天奇行业分析师Kar