文章总结： 文档基于北约报告探讨人机协同指挥模式，指出机器应转型为认知队友，通过共享、赋权与协作原则实现直觉与算力互补。案例显示AI显著提升决策效率，但需警惕技能退化与认知趋同风险。建议强化批判性系统素养与审计机制，确保人类在利用技术优势时保持核心判断力与伦理责任，以应对多域作战挑战。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,解决方案,安全建设,威胁情报

探索作战层级的人机协同指挥模式：实现人类直觉与机器算力的优势互补

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年2月25日 11:46 湖南

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【导读】

2025年11月18日，北约指挥控制卓越中心发布重磅研究报告《探索作战层级的人机协同指挥模式：实现人类直觉与机器算力的优势互补》，报告重点探讨了人机协作如何增强复杂、多域作战中的决策能力。

本报告并非提供一套规范性的蓝图，而是着重探讨如何将人机协作作为跨域指挥所有环节的基础性推动因素，并提出切实可行的建议。

最终，人机协作不仅带来技术上的提升，更带来范式转变，使指挥方式更具适应性、韧性和效率，从而更好地发挥人类判断和机器能力的优势。

报告《探索作战层级的人机协同指挥模式：实现人类直觉与机器算力的优势互补》英文原文共计20页，本文摘录3300字，加入蓝军开源情报知识星球会员，免费下载更多外军情报资料。如需要购买其它精译报告、自研报告及情报数据库，请加微信：lanjunqingbao2081。

关键词：人机协同，作战层级，指挥与协同，机器算力

这是蓝军开源情报的第 519期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

一、跨域指挥成为北约多域作战能力建设的关键支撑

随着全球地缘政治竞争加剧，传统单一领域的指挥模式已难以适应包含网络、太空及混合战争在内的现代复杂环境。在北约2022年提出的《战争开发顶层概念》中，“跨域指挥”被列为五大发展任务之一，其核心目标是实现在物理、虚拟和认知维度的“决策优势”。这种模式要求指挥官具备快速理解多域态势并下达协同指令的能力，而人机协同则是实现这一目标的基础赋能要素。

本报告指出，跨域指挥的核心在于将传统繁琐的“控制”职能部分交由机器，使指挥官能聚焦于复杂的决策艺术 。这种模式构建在共享、赋权与协作三大原则之上 。其中，“共享”要求确保所有决策者能跨域实时获取必要的情报与态势感知 ；“赋权”则是向指挥官授予利用受控技术的权限，以便在瞬息万变的战场中迅速捕捉对手的脆弱点 。

协作则被定义为一种深度的“人机团队化”，通过机器的超高速处理与人类的适应性判断形成合力，产生单一行为体无法实现的协同效应 。这种逻辑要求指挥机构从组织结构上进行调整，允许更灵活的角色分工和在特定阈值下的自主权转移 。

二、人机协同从辅助工具向认知合作伙伴关系转型

历史上的武器装备多为执行任务的被动工具，但在当前的跨域指挥语境下，机器正演变为具有高度自治能力的“认知队友”。这种关系基于“相互依赖”原则，强调社会系统（人、组织文化）与技术系统（算法、硬件）的共同优化。机器不再仅仅是数据的搬运工，而是能够在模糊环境中理解指挥官意图、并与人类共同完成复杂推理的有机组成部分。

三、共享理解与授权委任构成协同指挥的底层逻辑

在跨域指挥的十二项关键考量中，共享理解和权力下放位居前列。有效的协同要求人与机之间建立“共同语言”：人类需具备解析机器决策逻辑的“系统素养”，而机器则需学会适应不同指挥官的偏好与团队动态。通过将常规控制任务委任给机器，人类指挥官得以从繁杂的行政事务中解脱，专注于解决关乎战局胜负的艺术性指挥难题。

四、协作原则强调在赋权与共享中寻求体系增效

跨域指挥建立在三大核心原则之上：共享、赋权与协作。“共享”确保决策者通过跨域数据流获得实时态势感知；“赋权”利用受控技术在瞬息万变中捕捉转瞬即逝的战机；“协作”则不仅涵盖了军民协同，更核心的是强调人机之间的深度共生，以产生单一行为体无法达到的协同效应。

共享奠定协同基础：通过将多域数据、情报及态势感知进行跨层级、跨领域的快速分发，确保人类决策者与机器代理拥有高度一致的“共同语言” 。这种信息的无缝流转消除了解策碎片化，为后续的联合行动提供了统一的认知底座 。

赋权释放机器潜能：通过授予指挥官调用受控技术的权限，并允许在特定参数内将任务委任给自治代理，系统能够以超越人类极限的反应速度捕捉敌方漏洞 。这种权力的动态调整，使得人类能从繁杂的控制任务中解脱，专注于解决高阶指挥难题 。

深度集成实现效能跃迁：协作的最高形式是“人机团队化”，即机器不再是孤立的工具，而是内嵌于指挥架构中的认知伙伴 。通过这种协同，人类的直觉判断、伦理边界与机器的算力优势互补，从而在复杂、高速且充满不确定性的多域战场上，实现真正的决策优势与体系效能最大化 。

五、实战案例证明人工智能大幅缩短感知决策链条

本研究详细分析了“项目Maven”与乌克兰“Delta”系统的实战表现，作为人机协同的典型应用 。

项目Maven利用先进的数据分析工具处理海量的无人机视频和卫星图像，其目标识别与跟踪时间从传统的12小时大幅缩减至不到1分钟 。尽管该系统在自动选择武器和攻击排序上仍面临挑战，但其早期传感处理能力已显著提升了作战节奏 。

与此同时，乌克兰的Delta系统作为一种云端战场管理平台，整合了来自传感器、侦察单位及盟友的多源情报，为前线和后方指挥部提供实时、统一的作战图景 。

“Delta”平台则通过云端整合无人机、卫星及前线情报，实现了战场透明化的跨跃。这些系统虽然在自动分配武器和排序攻击目标上仍面临挑战，但其提供的实时可视化能力已极大增强了指挥效能。

这些案例表明，HMT不仅是技术层面的增强，更是通过分布式认知改变了决策回路的运行逻辑 。

六、专家视角指出后勤资产管理与威胁识别是机器擅长的重点领域

北约专家认为，并非所有指挥职能都应交给AI，但特定的控制功能非常适合机器代劳。例如在后勤控制中，机器可根据消耗阈值自动触发零备件调拨或重规划无人补给路线；在威胁感知中，AI能敏锐捕捉敌方移动路径的微小异常，自动触发预警指令。这种“按需过滤”的模式能有效缓解指挥机构在高度复杂环境下的认知过载。

七、深度系统素养是人机建立可持续信任关系的先决条件

简单地将技术接入系统并不等同于形成了协同效能。本研究强调，人类成员必须超越表层的操作培训，发展出“批判性系统素养”，即在模糊或异常情况下能够对机器输出进行质疑和干预的能力。只有在双方都能预测彼此反应、理解彼此局限的基础上，才能建立起类似于人类战友间的深层信任。

传统理想化的软件模拟已不足以支撑人机协同的训练需求。未来的训练必须融入环境不确定性、通信中断及算法失效等“边缘案例”。通过这种“相互学习”的训练设计模式，人类学会何时信任机器，机器则通过人类的反馈不断修正其对任务优先级和伦理边界的理解。

八、人机协作中的风险挑战聚焦于自动化悖论与认知退化风险

本报告针对高度智能化的未来指挥系统提出了严厉预警，特别强调了“自动化悖论”带来的技能退化威胁 。当机器承担了绝大部分复杂计算与规划任务时，人类成员可能从积极参与者转变为消极监督者，从而丧失在系统失效时进行干预的核心判断力 。

此外，研究还指出存在“认知趋同”的风险，即由于过度依赖同质化的算法逻辑或训练数据，团队可能产生类似于“群体思维”的偏见，导致集体性的决策盲点 。为了应对这些风险，报告建议必须建立定期的“审计机制”与“校准环节”，并确保新一代指挥员在掌握智能化工具的同时，依然具备扎实的非自动化判断与规划能力，以维持人机团队在极端环境下的韧性 。

当人机协作过于“顺滑”时，可能会产生一种隐蔽的风险：认知同质化。如果所有决策都高度依赖相同的算法逻辑和静态训练数据集，可能会抑制多样化的思考模式。为此，报告建议建立定期的审核机制与场景分歧测试，有意在系统中保留“不同政见”，以维护指挥决策的创造性和灵活性。

九、自动化悖论带来的技能退化威胁未来作战的可持续性

过度依赖机器自动化可能导致人类决策能力的萎缩。航空领域的教训显示，当自动化系统突发故障时，长期处于被动监督状态的人员往往难以迅速接管复杂局势。特别是对于从未接触过模拟/手动指挥的新一代军官，如何在智能化环境中保留底层的指挥艺术、直觉判断及伦理操守，将是军事教育面临的长期挑战。

总结：人机互补是通往未来胜战的唯一路径

本报告最后指出，人机协同绝非简单的自动化，而是一种动态的合作伙伴关系。技术的进步固然重要，但最核心的竞争力依然在于人类在利用机器算力的同时，保持清醒的判断力和道德责任感。只有通过制度创新、文化重塑和深度技术集成，将人机协同内嵌于每一个指挥环节，才能在未来高烈度的多域战场上真正掌握决胜先机。

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本文转载自：蓝军开源情报 所长007 所长007《探索作战层级的人机协同指挥模式：实现人类直觉与机器算力的优势互补》