文章总结： 美国约翰霍普金斯大学应用物理实验室2025年成立GenWarLab，通过GenWarTTX、GenWarSim、GenWarX三大模块把生成式AI与战争游戏、建模仿真融合，实现AI代理陪练、自然语言驱动推演、极端风险快速挖掘，目标让决策者在高度不确定冲突中更快验证假设、识别升级路径并暴露战略盲点，被视为美军战略认知放大器。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,威胁情报,安全建设,解决方案,红队

AI 如何重塑战争？解读美国“下一代战争实验室”

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银河实验室

银河实验室

2025年12月24日 17:01 北京

2025年10月，位于马里兰州劳雷尔的约翰霍普金斯大学应用物理实验室（APL）正式宣布成立“下一代战争实验室”（Next-Generation Warfare Laboratory，简称 GenWar Lab）。这一实验室并非传统意义上的军事研究机构，而是一个融合人工智能与生成式模拟的前沿战争分析平台，其目标直指一个核心问题：如何在高度不确定、快速演化的未来战争环境中，帮助决策者更快、更系统地理解风险与选择。

在APL看来，传统战争游戏与桌面演练（TTX）已难以独立应对当下国家安全问题的复杂性。GenWar Lab 正是在这一背景下诞生，试图用 AI 重塑战争推演的“工具箱”。

（图源：约翰·霍普金斯大学官网）

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GenWar Lab 是什么？

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一个 “分析能力交汇点” 的孵化平台

负责该项目的APL高级研究人员凯文·马瑟（Kevin Mather）将 GenWar Lab 描述为一个“关键交汇点”：它汇集了 APL 在战争游戏、生成式人工智能、大型语言模型（LLM）以及建模与仿真方面的长期积累。与外界对“AI战争实验室”的直观想象不同，APL 强调，GenWar Lab 并不是为了取代专家判断，而是为了放大人类分析能力。

其核心理念在于：

• 让 AI 承担高频、可重复、大规模的推演任务

• 让人类专注于关键判断、假设检验和战略选择

APL 政策与分析助理主任詹姆斯·米勒（James Miller）指出，这一实验室的意义在于“彻底加速”将 AI 融入传统战争分析方法的进程，并为国家安全领域提供新的基础设施和团队能力。

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APL GenWar Lab 三大模块解析

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GenWar Lab 在整合和扩展现有开发工作的基础上，建立了三大核心模块：GenWar TTX、GenWar Sim 以及探索性项目 GenWar X。

模块一：GenWar TTX

AI 正式进入战争游戏桌面

GenWar Lab 的第一个核心模块是 GenWar TTX，一个将生成式 AI 引入桌面演练的数字化战争游戏环境。

在这一平台上，高级军事指挥官和文职决策者不再局限于静态设定或有限的剧本，而是可以与多种 AI 代理进行互动。这些代理既可担任顾问角色，也能模拟对手指挥官，代表不同组织或决策层级，提供多维度的决策支持与演练体验。

（图源：视觉中国）

人类参与者可以直接向 AI 提问、下达任务、测试假设，并观察其在复杂场景中的应对方式。

GenWar TTX 的负责人爱德华·怀特（Edward White）指出，其关键价值在于可扩展性与可重复性。

在传统条件下，一次高质量战争游戏往往耗时数月；而在 AI 支持下，研究团队可以在数天内运行数百场推演，从中识别模式、极端风险和系统性弱点。

模块二：GenWar Sim

人类判断 + 机器速度的融合

GenWar Sim 将战争游戏与建模相结合，融合人类判断力与机器运算速度。它基于高级仿真、整合与建模框架构建，允许战争游戏参与者和分析人员在数据驱动的环境中探索决策后果，以提升每次演练和分析的严谨性与可重复性。

团队将人机协同作为核心能力之一，参与者可用自然语言描述行动意图，系统会将其转化为可执行的模拟演练；AI 玩家也能提出并测试策略，与分析人员协作探索更广泛的方案和结果。这种协同模式让团队能够快速从想法过渡到证据，发现仅通过传统手动演练难以揭示的洞察。

GenWar Sim 负责人本杰明·吉恩（Benjamin Gien）表示，GenWar Sim 的理念是提供一个真正直观的工具。其输出基于物理模型，使结果既可追踪又可执行，在此框架下实现了人类易用性与机器速度、精度的最佳结合。

模块三：GenWar X

面向未来冲突的探索单元

在两大核心能力之外，APL 还设立了探索性项目 GenWar X，作为实验室的前沿试验区。

GenWar X 的重点包括：

• 构建不同未来冲突情景

• 开发对手决策模型

• 探索跨工具、跨方法的新型分析框架

这一单元并不追求立即落地的工具，而是为未来战争研究提供“试验田”。APL 同时计划在劳雷尔校区建设专用设施，预计于 2026 年正式启用，为长期运行提供物理与技术支撑。

为什么是现在？生成式 AI 改变战争分析的“成本结构”

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为什么是现在？ 生成式 AI 改变战争分析的“成本结构”

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GenWar Lab 的出现得益于生成式 AI 在商业领域的快速发展。商业和科研机构已经在大型语言模型上投入了大量资金和技术资源，使这些技术日益成熟。而国家安全领域面临的关键挑战，是如何将这些成熟能力安全、可控地应用于高风险任务。

在战略层面，这意味着：

• 更快识别潜在冲突升级路径

• 更系统测试威慑与反制逻辑

• 更早暴露战略假设中的盲点

米勒指出，生成式战争游戏带来的机遇，已超出任何单一机构的能力范围。APL 希望 GenWar Lab 成为整个国家安全社区的协作枢纽。

（图源：视觉中国）

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结语：AI 正在重塑美军的“思考方式”

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从 GenWar Lab 的设计理念可以看出，美军对 AI 的期待早已超越“效率工具”的层面。人工智能正在被视为一种战略认知放大器——帮助决策者在高度复杂、不确定的战争环境中，更快理解局势、测试选择、评估后果。

在未来战争中，胜负不仅取决于武器系统本身，也取决于谁能更早看清局势、谁能更系统地理解风险、谁能更快从假设走向证据。在这一意义上，GenWar Lab 不只是一个实验室，而是美军适应 AI 时代战争形态的重要一步。

参考｜约翰霍普金斯大学官网

责编｜印子

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