國防科技大學氣象海洋學院 興子瑜、劉霈時
2026年2月28日，德黑蘭上空的爆炸聲，不僅終結了伊朗前最高領袖哈梅內伊及其核心決策層的生命，更清晰地宣告了一種新式戰爭形態的誕生。在這場代號「史詩怒火」的聯合行動中，人工智能首次深度主導了從情報融合、決策生成到武器協同的完整殺傷鏈，算法將海量數據與強大算力轉化為壓倒性的認知與速度優勢。這標誌着，傳統依賴火力與信息的優勢，正加速讓位於以「制算法權」為核心的智能優勢。此次行動如同一份清晰的未來戰報，正式揭開了「算法戰爭」時代的序幕。
算法鍊金，駕馭數據洪流
現代戰爭的信息洪流遠超以往任何時期。衛星影像、無人機偵察、通信信號與開源情報無時無刻不在大量湧入。對分析人員而言，核心難題已非信息匱乏，而是如何從海量數據碎片中拼接出連貫的情報圖譜。在針對哈梅內伊的行動中，這一挑戰尤為嚴峻。目標人物行蹤高度保密，傳統的人力與技術偵察手段難以穿透其嚴密的防護網。
在「史詩怒火」行動中，美以聯軍所構建的「AI殺傷網」展現了情報偵察體系從「人工研判」到「智能融合」的關鍵演變。與傳統線性、僵化的殺傷鏈不同，該殺傷網採用了一種網狀互聯的架構，使得任一傳感器在發現目標後，都能通過智能網絡瞬時喚醒多個決策節點，並行調動多種打擊手段，形成多條高效的作戰路徑。從技術實現上看，該網絡呈現為一個有機協同的三層架構，其基底是由SpaceX的「星盾」衛星星座、地面監控網絡與信號情報系統共同編織的「全域感知層」。它如同永不中斷的「數字天網」，實現了對戰場態勢的「面狀」持續監視與多源交叉驗證。實時獲取的海量多模態數據隨即匯入以Palantir的Gotham平台與Claude大模型為核心的「智能決策層」。這裏通過「本體」（Ontology）數據框架將零散信息轉化為實體關係網絡，並藉助大模型的深度推理能力，從海量碎片中編織出高置信度的行動結論，將情報研判周期從數天壓縮至小時甚至分鐘級。最終，研判結果被傳遞至以Shield AI的Hivemind等系統為代表的「自主執行層」。該層級的無人機等智能裝備已從「遙控工具」躍升為「自主作戰主體」，即便在通信中斷的強對抗環境中，仍能依據預設任務進行協同編隊與自主決策。總體而言，感知、決策、執行三者構成了一個高度閉環：數據在感知層採集，在決策層轉化為情報與指令，在執行層化為行動，而行動的效果反饋又實時迴流至感知層，驅動下一輪循環。正是在這個「情報在流動中增值，在閉環中精確」的進程中，算法戰爭的速度與精準優勢得到了充分體現。
Shield AI的Hivemind系統網頁展示圖
穿透迷霧，構建關係圖譜
在「史詩怒火」行動所揭示的算法戰爭圖景中，AI對情報偵察的賦能並非簡單的效率提升，而是通過三次環環相扣的重要躍遷，重塑了情報的生產邏輯與價值內核。
首先發生的是信源範疇的躍遷，即從依賴有限、高成本的機密信源，轉向對無邊界的公開與半公開數據碎片的深度挖掘。傳統情報工作的瓶頸在於獲取核心機密，而在數字時代，算法展現了一種全新的哲學：沒有絕對不可穿透的隱私，只有尚未被關聯起來的數字痕跡。加密通訊的元數據、社交媒體上轉瞬即逝的動態、物聯網設備無意中上傳的環境信息，乃至物流網絡的異常軌跡，這些海量、雜亂且看似無關的公開數據，經過算法的數據處理後，被重新篩選與關聯，最終提煉出高價值的情報結論。這意味着，情報的邊界不再由信息的密級決定，而是由算法的關聯與推理能力所定義。
在此基礎之上還實現了處理範式的躍遷，即從對孤立信息的簡單分析，升級為對多模態數據的因果編織與關係構建。面對衛星影像、信號截獲、文本報告等異構數據，Palantir平台的核心「本體」（Ontology）數據框架發揮了關鍵作用。該框架如同一台精密的「數字織機」，能夠將不同來源、不同格式的信息，自動轉化為描述人物、地點、組織及其之間動態關係的知識網絡。系統呈現的不再是離散的數據點，而是一幅持續演進的關聯圖譜，使目標的行動模式、社交網絡與潛在意圖得以清晰地浮現出來。這種從「信息處理」到「知識構建」的轉變，是理解複雜、隱匿目標行為模式的關鍵。
最終，也是最革命性的一躍，是輸出性質的躍遷——從呈現多種「可能性」的分析報告，升級為輸出高置信度的單一「將然性」判斷。傳統情報分析往往止步於羅列若干種可能性，最終決策仍需依賴人類指揮官的直覺與經驗。而生成式AI與大模型的介入改變了這一流程。它們能夠快速處理海量文本，進行深度比對與邏輯推理，大幅壓縮研判周期。更進一步，如Palantir的預測模型，通過機器學習對目標歷史行為數據進行建模，能夠模擬其決策模式，最終輸出如「目標有大於90%的概率將於何時出現在何地」這樣的結論。這標誌着情報產品從「或然性」的參謀參考，變成了可直接驅動打擊行動的「確定性」指令。這一重躍遷深刻揭示了國家安全的博弈焦點，正從威懾對方的「能力」，轉向預測並先制對方的「意圖時序」。
人機協同及建議流閉環示意圖人機互信，邁向未來戰爭
「史詩怒火」行動以其壓倒性的效率證明，在算法戰爭時代，掌握「制算法權」已成為超越制空權、制信息權等的終極優勢。這種優勢的本質，是將數據優勢、算力優勢與模型優勢，通過閉環的「感知-決策-執行」網絡，轉化為戰場認知優勢與決策速度優勢。當美以聯軍的AI系統能在分秒間完成目標識別、方案生成與火力分配時，傳統的指揮決策流程在時間維度上已被徹底碾壓。更進一步，算力正演變為國家軍事能力的核心基石與門檻，算法軍備競賽呈現出強烈的「馬太效應」：領先者憑藉海量實戰數據不斷餵養和優化模型，形成代際差距，後來者即便獲得硬件，也難以跨越「數據-算法-協同」構成的完整生態壁壘。這預示着未來的軍事平衡，可能將由代碼效率與計算能力重新定義。
然而，這種由算法賦予的、近乎絕對的「制算法權」優勢，其內部蘊含着深刻的悖論與不確定性。其最嚴峻的挑戰並非來自外部對抗，而源於其內在的「黑箱效應」所引發的倫理與信任危機。當AI系統在毫秒內基於數百萬個參數做出致命決策時，其推理過程對人類而言是不透明的。在「史詩怒火」行動中，美以聯軍儘管取得了戰術成功，但友軍誤擊與平民設施遭襲的爭議，尖銳地揭示了「責任黑洞」的存在：一旦出現悲劇性錯誤，責任應由開發者、部署者，還是無法解釋的算法承擔？同時，過度依賴算法導致人類指揮員認知過載與決策惰性，人機協同中脆弱的「信任邊界」時刻面臨挑戰——我們既無法抗拒算法帶來的效率誘惑，又難以在生死時速中完全理解或信賴它的判斷。這種張力，構成了「制算法權」的理論與實踐邊界。
「黑箱效應」示意圖因此，展望未來，算法戰爭的發展方向絕非放棄「制算法權」的追求，而是必須邁向構建可信、可控、可解釋的智能作戰體系。真正的戰略制高點，將屬於那些能夠駕馭算法鋒芒，同時又能為其錨定倫理底線、注入人類智慧與責任的主體。這意味着，下一代競爭焦點將從單純的算法性能競賽，轉向「人機互信」機制的構建。技術上發展可解釋AI，並設計分層控制架構使決策過程透明可控。制度上要明確人類責任主體，建立嚴格測試評估體系。倫理層面，需將國際人道法等準則深度嵌入算法設計，並積極推動形成相關的全球治理規範。此外，加強人員AI素養培訓與實戰演練，最終目標是形成人機深度協同的「共生體」，在發揮AI算力優勢時，確保人類牢牢掌握價值判斷與最終控制權。
最終，「史詩怒火」行動啓示我們，算法戰爭的終極形態，不是機器取代人類，而是人機之間達成一種深度協同的新範式。讓算法無限延伸人類的感知與計算邊界，處理浩瀚數據與複雜博弈；讓人類牢牢掌握最終的政治判斷、戰略審慎與倫理尺度。「制算法權」的真正內涵，不僅是掌控算法的能力，更是駕馭算法，使其服務於人類戰略意圖的智慧。在這場從「平台中心戰」向「認知中心戰」的深刻演進中，唯有建立這種負責任的、人機共生的智能，才能確保技術優勢轉化為持久、穩固的戰略優勢。
責任編輯：趙思遠