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　　国防科技大学气象海洋学院 兴子瑜 、刘霈时

　　2026年2月28日，德黑兰上空的爆炸声
，不仅终结了伊朗前最高领袖哈梅内伊及其核心决策层的生命，更清晰地宣告了一种新式战争形态的诞生
。在这场代号“史诗怒火
”的联合行动中 ，人工智能首次深度主导了从情报融合
、决策生成到武器协同的完整杀伤链
，算法将海量数据与强大算力转化为压倒性的认知与速度优势。这标志着，传统依赖火力与信息的优势 ，正加速让位于以“制算法权”为核心的智能优势 。此次行动如同一份清晰的未来战报
，正式揭开了“算法战争 ”时代的序幕
。

　　算法炼金，驾驭数据洪流

　　现代战争的信息洪流远超以往任何时期。卫星影像、无人机侦察 、通信信号与开源情报无时无刻不在大量涌入 。对分析人员而言 ，核心难题已非信息匮乏
，而是如何从海量数据碎片中拼接出连贯的情报图谱
。在针对哈梅内伊的行动中，这一挑战尤为严峻。目标人物行踪高度保密 ，传统的人力与技术侦察手段难以穿透其严密的防护网 。

　　在“史诗怒火
”行动中
，美以联军所构建的“AI杀伤网”展现了情报侦察体系从“人工研判 ”到“智能融合”的关键演变
。与传统线性
、僵化的杀伤链不同，该杀伤网采用了一种网状互联的架构 ，使得任一传感器在发现目标后，都能通过智能网络瞬时唤醒多个决策节点
，并行调动多种打击手段，形成多条高效的作战路径。从技术实现上看 ，该网络呈现为一个有机协同的三层架构
，其基底是由SpaceX的“星盾
”卫星星座、地面监控网络与信号情报系统共同编织的“全域感知层” 。它如同永不中断的“数字天网 ”，实现了对战场态势的“面状
”持续监视与多源交叉验证
。实时获取的海量多模态数据随即汇入以Palantir的Gotham平台与Claude大模型为核心的“智能决策层”。这里通过“本体 ”（Ontology）数据框架将零散信息转化为实体关系网络 ，并借助大模型的深度推理能力
，从海量碎片中编织出高置信度的行动结论，将情报研判周期从数天压缩至小时甚至分钟级 。最终 ，研判结果被传递至以Shield AI的Hivemind等系统为代表的“自主执行层
”。该层级的无人机等智能装备已从“遥控工具”跃升为“自主作战主体 ”
，即便在通信中断的强对抗环境中，仍能依据预设任务进行协同编队与自主决策
。总体而言 ，感知 、决策
、执行三者构成了一个高度闭环：数据在感知层采集
，在决策层转化为情报与指令，在执行层化为行动 ，而行动的效果反馈又实时回流至感知层，驱动下一轮循环。正是在这个“情报在流动中增值
，在闭环中精确
”的进程中，算法战争的速度与精准优势得到了充分体现 。

　　Shield AI的Hivemind系统网页展示图

　　穿透迷雾 ，构建关系图谱

　　在“史诗怒火”行动所揭示的算法战争图景中
，AI对情报侦察的赋能并非简单的效率提升，而是通过三次环环相扣的重要跃迁 ，重塑了情报的生产逻辑与价值内核
。

　　首先发生的是信源范畴的跃迁
，即从依赖有限、高成本的机密信源，转向对无边界的公开与半公开数据碎片的深度挖掘。传统情报工作的瓶颈在于获取核心机密 ，而在数字时代
，算法展现了一种全新的哲学：没有绝对不可穿透的隐私，只有尚未被关联起来的数字痕迹 。加密通讯的元数据 、社交媒体上转瞬即逝的动态
、物联网设备无意中上传的环境信息 ，乃至物流网络的异常轨迹
，这些海量、杂乱且看似无关的公开数据，经过算法的数据处理后 ，被重新筛选与关联，最终提炼出高价值的情报结论
。这意味着
，情报的边界不再由信息的密级决定，而是由算法的关联与推理能力所定义。

　　在此基础之上还实现了处理范式的跃迁 ，即从对孤立信息的简单分析
，升级为对多模态数据的因果编织与关系构建 。面对卫星影像 、信号截获、文本报告等异构数据，Palantir平台的核心“本体 ”（Ontology）数据框架发挥了关键作用
。该框架如同一台精密的“数字织机
” ，能够将不同来源
、不同格式的信息
，自动转化为描述人物、地点 、组织及其之间动态关系的知识网络。系统呈现的不再是离散的数据点，而是一幅持续演进的关联图谱 ，使目标的行动模式
、社交网络与潜在意图得以清晰地浮现出来 。这种从“信息处理”到“知识构建 ”的转变
，是理解复杂、隐匿目标行为模式的关键
。

　　最终，也是最革命性的一跃 ，是输出性质的跃迁——从呈现多种“可能性”的分析报告
，升级为输出高置信度的单一“将然性
”判断。传统情报分析往往止步于罗列若干种可能性，最终决策仍需依赖人类指挥官的直觉与经验 。而生成式AI与大模型的介入改变了这一流程。它们能够快速处理海量文本 ，进行深度比对与逻辑推理，大幅压缩研判周期
。更进一步
，如Palantir的预测模型，通过机器学习对目标历史行为数据进行建模 ，能够模拟其决策模式
，最终输出如“目标有大于90%的概率将于何时出现在何地”这样的结论。这标志着情报产品从“或然性 ”的参谋参考，变成了可直接驱动打击行动的“确定性
”指令 。这一重跃迁深刻揭示了国家安全的博弈焦点 ，正从威慑对方的“能力”
，转向预测并先制对方的“意图时序 ”
。

人机协同及建议流闭环示意图

　　人机互信，迈向未来战争

　　“史诗怒火
”行动以其压倒性的效率证明 ，在算法战争时代
，掌握“制算法权”已成为超越制空权 、制信息权等的终极优势。这种优势的本质，是将数据优势
、算力优势与模型优势 ，通过闭环的“感知-决策-执行 ”网络
，转化为战场认知优势与决策速度优势 。当美以联军的AI系统能在分秒间完成目标识别、方案生成与火力分配时，传统的指挥决策流程在时间维度上已被彻底碾压
。更进一步 ，算力正演变为国家军事能力的核心基石与门槛，算法军备竞赛呈现出强烈的“马太效应
”：领先者凭借海量实战数据不断喂养和优化模型
，形成代际差距，后来者即便获得硬件 ，也难以跨越“数据-算法-协同”构成的完整生态壁垒。这预示着未来的军事平衡
，可能将由代码效率与计算能力重新定义 。

　　然而，这种由算法赋予的 、近乎绝对的“制算法权 ”优势 ，其内部蕴含着深刻的悖论与不确定性
。其最严峻的挑战并非来自外部对抗
，而源于其内在的“黑箱效应
”所引发的伦理与信任危机。当AI系统在毫秒内基于数百万个参数做出致命决策时，其推理过程对人类而言是不透明的 。在“史诗怒火”行动中 ，美以联军尽管取得了战术成功
，但友军误击与平民设施遭袭的争议，尖锐地揭示了“责任黑洞 ”的存在：一旦出现悲剧性错误 ，责任应由开发者
、部署者
，还是无法解释的算法承担？同时，过度依赖算法导致人类指挥员认知过载与决策惰性 ，人机协同中脆弱的“信任边界”时刻面临挑战——我们既无法抗拒算法带来的效率诱惑，又难以在生死时速中完全理解或信赖它的判断
。这种张力
，构成了“制算法权
”的理论与实践边界。

“黑箱效应”示意图

　　因此，展望未来 ，算法战争的发展方向绝非放弃“制算法权 ”的追求
，而是必须迈向构建可信、可控 、可解释的智能作战体系 。真正的战略制高点，将属于那些能够驾驭算法锋芒 ，同时又能为其锚定伦理底线
、注入人类智慧与责任的主体。这意味着
，下一代竞争焦点将从单纯的算法性能竞赛，转向“人机互信
”机制的构建
。技术上发展可解释AI ，并设计分层控制架构使决策过程透明可控。制度上要明确人类责任主体
，建立严格测试评估体系 。伦理层面，需将国际人道法等准则深度嵌入算法设计 ，并积极推动形成相关的全球治理规范
。此外
，加强人员AI素养培训与实战演练，最终目标是形成人机深度协同的“共生体” ，在发挥AI算力优势时，确保人类牢牢掌握价值判断与最终控制权。

　　最终
，“史诗怒火 ”行动启示我们，算法战争的终极形态 ，不是机器取代人类
，而是人机之间达成一种深度协同的新范式 。让算法无限延伸人类的感知与计算边界，处理浩瀚数据与复杂博弈；让人类牢牢掌握最终的政治判断、战略审慎与伦理尺度
。“制算法权
”的真正内涵 ，不仅是掌控算法的能力
，更是驾驭算法，使其服务于人类战略意图的智慧。在这场从“平台中心战”向“认知中心战 ”的深刻演进中 ，唯有建立这种负责任的 、人机共生的智能
，才能确保技术优势转化为持久、稳固的战略优势 。