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新华社2026年04月12日 07时15分30秒电

　　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
。