2025年7月，美國戰(zhàn)略與國際問題研究中心（CSIS）發(fā)布題為《重新思考拿破侖式參謀體系：智能體戰(zhàn)爭與軍事行動(dòng)的未來》（Rethinking the Napoleonic Staff：Agentic Warfare and the Future of Military Operations）的研究報(bào)告，系統(tǒng)論證了在人工智能將決策周期壓縮至毫秒級的“智能體戰(zhàn)爭”時(shí)代，美軍沿用200年之久的“拿破侖式”參謀體系已無法適應(yīng)未來戰(zhàn)場。報(bào)告通過理論構(gòu)建與兵棋推演，提出了網(wǎng)絡(luò)化、關(guān)系型、適應(yīng)性三種人工智能賦能的新型參謀模式，并對其在應(yīng)對潛在沖突中的效能進(jìn)行了深入評估。研究指出，美軍必須向更小、更敏捷、人工智能驅(qū)動(dòng)的指揮架構(gòu)轉(zhuǎn)型，以在與特定國家的競爭中保持決策優(yōu)勢。啟元洞見編譯整理了其中的核心內(nèi)容，以供讀者參考。

一、引言：舊體系的終結(jié)與新紀(jì)元的選擇

放眼全球，當(dāng)今的軍事參謀組織依然帶有濃厚的拿破侖時(shí)代烙印。盡管戰(zhàn)爭的本質(zhì)有其不變之處，但其作戰(zhàn)樣式已發(fā)生天翻地覆的變化。繼續(xù)沿用十八世紀(jì)的參謀結(jié)構(gòu)來應(yīng)對二十一世紀(jì)的戰(zhàn)爭，無異于刻舟求劍。因此，探索新的替代方案已迫在眉睫。

本報(bào)告旨在探討人工智能的進(jìn)步如何重塑戰(zhàn)略與國家治理。研究將前沿的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系理論與新興的人工智能體能力相結(jié)合，為未來軍事參謀體系的重構(gòu)提出了三種可能性。隨著人工智能在國家安全領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，“人工智能是否會(huì)改變戰(zhàn)爭”已成定論，真正的焦點(diǎn)在于“如何改變”，以及哪個(gè)國家將在這場變革中脫穎而出，成為領(lǐng)先的軍事強(qiáng)國。

這場競賽的勝負(fù)將取決于基礎(chǔ)設(shè)施投資、情報(bào)與反情報(bào)博弈，以及軍事組織在規(guī)劃與作戰(zhàn)模式上的實(shí)驗(yàn)意愿。目前，關(guān)于美國與特定國家在人工智能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的競爭分析層出不窮，但對于如何為一個(gè)全新的戰(zhàn)爭時(shí)代構(gòu)建軍事參謀體系，相關(guān)探討卻相對匱乏。

“智能體戰(zhàn)爭”（Agentic Warfare）的興起，讓服務(wù)超過兩百年的拿破侖式參謀模式已近終結(jié)。這種全新的軍事競爭范式，要求人工智能體與人類指揮官并肩作戰(zhàn)，以驚人的速度加速?zèng)Q策，從而超越對手。在智能體戰(zhàn)爭中，自主人工智能體被部署在陸、海、空、天、網(wǎng)等所有作戰(zhàn)領(lǐng)域，它們能夠持續(xù)收集情報(bào)、預(yù)判敵方意圖，并實(shí)時(shí)推薦適應(yīng)性行動(dòng)方案。這些人工智能體并非要取代人類的判斷力，而是要極大地增強(qiáng)它，將決策時(shí)間從數(shù)天壓縮至數(shù)分鐘，使指揮官的行動(dòng)更迅速、更精準(zhǔn)。

為了對這一傳統(tǒng)參謀結(jié)構(gòu)進(jìn)行現(xiàn)代化改造，我們結(jié)合前沿的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系理論，提出了未來人工智能賦能的智能體參謀的三種不同選項(xiàng)：

1.網(wǎng)絡(luò)化參謀（Networked Staff）：保留當(dāng)前參謀結(jié)構(gòu)的功能劃分，但應(yīng)用人工智能體在這些功能領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)更快、更優(yōu)的產(chǎn)出。

2.關(guān)系型參謀（Relational Staff）：將按功能訓(xùn)練的人工智能體整合成多個(gè)團(tuán)隊(duì)（稱為“網(wǎng)域”，netdoms），由具備跨領(lǐng)域知識(shí)的人類專家（稱為“轉(zhuǎn)換者”，switchers）進(jìn)行任務(wù)分配和管理。

3.適應(yīng)性參謀（Adaptive Staff）：圍繞參謀機(jī)構(gòu)的迭代決策過程進(jìn)行組織，并安排人類在此過程中引導(dǎo)智能體的運(yùn)作。

表1：三種智能體參謀模式核心要素對比

二、未來人工智能賦能的智能體參謀的三種不同選項(xiàng)

（一）網(wǎng)絡(luò)化參謀（The Networked Staff）

該模式借鑒“行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論”（actor-network theory），將參謀體系重塑為一個(gè)由人類與非人類行動(dòng)者（如人工智能體、傳感器、數(shù)據(jù)工具）共同構(gòu)成的去中心化網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，決策的形成、優(yōu)化與執(zhí)行都是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的。其核心特點(diǎn)是功能導(dǎo)向，由規(guī)模更小的參謀單元通過各自專屬的“功能智能體”來融合數(shù)據(jù)。這相當(dāng)于每個(gè)參謀部門（如情報(bào)、作戰(zhàn)、后勤）都擁有一個(gè)獨(dú)立的人工智能大腦，形成各自的情報(bào)、機(jī)動(dòng)、火力、指揮與控制、防護(hù)、后勤和信息節(jié)點(diǎn)。

例如，一個(gè)精干的情報(bào)團(tuán)隊(duì)（G2）可與其功能智能體協(xié)作，快速生成敵方可能的行動(dòng)方案。這些方案會(huì)直接推送給火力智能體，后者立即評估潛在打擊目標(biāo)，并與彈藥庫存進(jìn)行匹配，從而生成初步的火力運(yùn)用概念。這種設(shè)計(jì)保留了傳統(tǒng)參謀體系的功能邏輯，但其脆弱性也顯而易見——一旦功能智能體之間的信息鏈路被切斷，整個(gè)系統(tǒng)可能陷入癱瘓。在此模式中，人類的角色更像是專家審查員，對人工智能的結(jié)論進(jìn)行最終把關(guān)，這雖保障了“人在回路”（Human-in-the-loop），卻也可能成為數(shù)據(jù)流動(dòng)的瓶頸。

圖1 網(wǎng)絡(luò)化參謀結(jié)構(gòu)示意圖

*說明：頂層為“指揮官”；中層為多個(gè)并行的“參謀單元+功能人工智能體”組合，每個(gè)組合獨(dú)立處理來自實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、條令、歷史等信息；各個(gè)功能人工智能體之間相互交換信息，形成一個(gè)去中心化的網(wǎng)絡(luò)；核心邏輯為“功能驅(qū)動(dòng)，人工智能輔助各部門”。

（二）關(guān)系型參謀（The Relational Staff）

該模式的理論基礎(chǔ)是“關(guān)系社會(huì)學(xué)”，它將軍事組織視為一個(gè)由復(fù)雜關(guān)系塑造的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)，而非僵化的層級結(jié)構(gòu)。其核心設(shè)計(jì)是將不同功能的人工智能體組合成多個(gè)并行的規(guī)劃團(tuán)隊(duì)，即“網(wǎng)域”（netdom）。每個(gè)“網(wǎng)域”都能獨(dú)立運(yùn)作，像一個(gè)完整的參謀部，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集和指令，生成相互競爭的作戰(zhàn)方案。人類指揮官或高級參謀則扮演“轉(zhuǎn)換者”（switcher）的角色，在這些由人工智能生成的不同方案之間進(jìn)行權(quán)衡、仲裁和選擇。

例如，指揮官可以命令一個(gè)“網(wǎng)域”設(shè)計(jì)一套側(cè)重于利用地形和間接火力進(jìn)行消耗的防御計(jì)劃，同時(shí)指令另一個(gè)“網(wǎng)域”制定一套以先發(fā)制人火力打擊為主的突襲方案。通過比較這些并行的、由人工智能在數(shù)秒內(nèi)生成的方案，指揮官的決策效率得以極大提升。這種模式的邏輯完全以指揮官為中心，將傳統(tǒng)參謀部門的功能轉(zhuǎn)化為人工智能體集群。然而，其“命門”也恰恰是指揮官本人。如果領(lǐng)導(dǎo)者缺乏足夠的軍事素養(yǎng)、經(jīng)驗(yàn)和判斷力，他們將無法向這些強(qiáng)大的人工智能“網(wǎng)域”提出正確的問題，從而使其效能大打折扣。

圖2 關(guān)系型參謀結(jié)構(gòu)示意圖

*說明：“指揮官/指揮單元”為核心，扮演“轉(zhuǎn)換者”（Switcher）角色；多個(gè)獨(dú)立的“網(wǎng)域”（Netdom）構(gòu)成兩翼，每個(gè)網(wǎng)域內(nèi)部包含多種功能的人工智能體（如指揮、情報(bào)、火力、后勤）；各個(gè)“網(wǎng)域”并行生成完整的作戰(zhàn)方案，提交給中心的“轉(zhuǎn)換者”進(jìn)行評估和選擇；核心邏輯為“方案競爭，人類仲裁”。

（三）適應(yīng)性參謀（The Adaptive Staff）

該模式的靈感源于安德魯·阿伯特（Andrew Abbott）關(guān)于適應(yīng)性規(guī)劃的理念，其設(shè)計(jì)核心是圍繞一系列相互關(guān)聯(lián)、持續(xù)迭代的“過程”（如規(guī)劃、執(zhí)行、評估）來構(gòu)建參謀體系。這些過程與軍事歷史、理論等深層知識(shí)背景緊密相連，并根據(jù)瞬息萬變的戰(zhàn)場現(xiàn)實(shí)不斷自我調(diào)整。嵌入每個(gè)過程的人工智能體提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)洞察，而人類“協(xié)調(diào)員”（facilitator）則負(fù)責(zé)確保所有行動(dòng)與頂層戰(zhàn)略目標(biāo)保持一致。這種機(jī)器分析與人類監(jiān)督的深度融合，創(chuàng)造出一個(gè)高度流暢、自我演進(jìn)的決策循環(huán)。

“適應(yīng)性參謀”將整個(gè)規(guī)劃與作戰(zhàn)視為一個(gè)由智能體輔助的演化系統(tǒng)。其參謀單元的規(guī)模比“網(wǎng)絡(luò)化”模式更小，主要負(fù)責(zé)與“規(guī)劃智能體”互動(dòng)，后者整合了軍事理論、條令、戰(zhàn)史和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)等海量知識(shí)。規(guī)劃智能體根據(jù)參謀的提示，為下一環(huán)節(jié)的“作戰(zhàn)智能體”提供信息。作戰(zhàn)智能體則在純?nèi)斯ぶ悄軐用孢M(jìn)行跨功能協(xié)同，并將其結(jié)果反饋給規(guī)劃智能體，從而不斷優(yōu)化、迭代提供給指揮官的備選方案。這一架構(gòu)形成了兩個(gè)關(guān)鍵的反饋回路：人機(jī)反饋與智能體間反饋。其最終結(jié)果是決策流程的空前加速，使規(guī)劃與作戰(zhàn)實(shí)現(xiàn)了緊密地耦合。決策權(quán)仍掌握在人類手中，但決策依據(jù)卻能隨著戰(zhàn)場的每一次脈動(dòng)而實(shí)時(shí)更新。

圖3 適應(yīng)性參謀結(jié)構(gòu)示意圖

*說明：該結(jié)構(gòu)的指揮流為“指揮官向參謀單元下達(dá)指令”，參謀單元通過“規(guī)劃智能體”進(jìn)行工作（智能體吸收了條令、歷史等知識(shí)）；規(guī)劃智能體的輸出會(huì)傳遞給由多個(gè)功能人工智能體組成的“執(zhí)行網(wǎng)域”（Netdom），執(zhí)行網(wǎng)域根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，并將結(jié)果反饋給規(guī)劃智能體進(jìn)行迭代優(yōu)化。上圖呈現(xiàn)的“人機(jī)反饋回路”（參謀與規(guī)劃智能體）和“智能體間反饋回路”（規(guī)劃與執(zhí)行智能體）的雙重反饋結(jié)構(gòu)；其核心邏輯為“過程驅(qū)動(dòng)，迭代演進(jìn)”。

三、戰(zhàn)略挑戰(zhàn)與核心建議

在向人工智能賦能的軍事決策未來邁進(jìn)的過程中，須認(rèn)識(shí)到投資于有韌性、適應(yīng)性和安全的參謀結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。三種模式都揭示了三個(gè)核心挑戰(zhàn)：確保去中心化環(huán)境中的協(xié)調(diào)同步；建立網(wǎng)絡(luò)安全韌性；以及培訓(xùn)人員在人工智能集成結(jié)構(gòu)中有效運(yùn)作。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們提出以下核心建議：

1.啟動(dòng)一項(xiàng)為期多年的實(shí)驗(yàn)活動(dòng)。美國國防部應(yīng)持續(xù)進(jìn)行積極的實(shí)驗(yàn)，測試構(gòu)建新型參謀結(jié)構(gòu)的不同方法，包括舉行一系列針對性的兵棋推演，并在美國國會(huì)監(jiān)督下建立報(bào)告周期，以評估進(jìn)展。

2.投資于計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。強(qiáng)大的計(jì)算骨干是無縫集成人工智能、實(shí)現(xiàn)高速安全通信的關(guān)鍵。必須啟動(dòng)研究以評估當(dāng)前基礎(chǔ)設(shè)施的缺口，并投資于高性能計(jì)算和分布式人工智能處理能力。

3.訓(xùn)練和整合人工智能用于軍事決策。為確保人工智能成為力量倍增器而非負(fù)擔(dān)，模型必須經(jīng)過精心訓(xùn)練、整合和優(yōu)化。這需要在軍隊(duì)中進(jìn)行一場基礎(chǔ)廣泛的教育革新，投資于可解釋人工智能，并使軍官能夠理解和運(yùn)用人工智能。

4.建立網(wǎng)絡(luò)安全韌性。須開發(fā)防御智能體網(wǎng)絡(luò)的新概念，部署冗余通信系統(tǒng)，并利用對抗性學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練人工智能模型以識(shí)別和應(yīng)對欺騙。

5.為人工智能驅(qū)動(dòng)的決策增強(qiáng)人力資本。人員仍然是人工智能驅(qū)動(dòng)的洞察與戰(zhàn)略執(zhí)行之間的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。必須發(fā)展人工智能素養(yǎng)項(xiàng)目，培訓(xùn)人員掌握人機(jī)協(xié)同策略，并創(chuàng)建新的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)總結(jié)方法，以持續(xù)改進(jìn)人工智能性能。

最終，智能體戰(zhàn)爭正在成為現(xiàn)實(shí)。人工智能賦能的軍事參謀結(jié)構(gòu)在速度、適應(yīng)性和作戰(zhàn)整合方面提供了轉(zhuǎn)型優(yōu)勢，但其成功取決于在基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)安全和人機(jī)協(xié)作方面的戰(zhàn)略投資。通過將冗余、可解釋性和持續(xù)優(yōu)化嵌入人工智能驅(qū)動(dòng)的決策中，美軍可以將人工智能作為一種戰(zhàn)略優(yōu)勢，而不是二十一世紀(jì)戰(zhàn)爭中的潛在脆弱點(diǎn)。

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