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印度国防领域人工智能应用概述

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渊亭防务
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2026年11月12日 15:11
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摘要：2026年10月，印度综合国防参谋部与Sarvam AI公司签署为期五年的协议，为陆海空三军开发通用人工智能框架。截至目前，印度国防AI应用已覆盖作战数据分析、情报监视与侦察、目标识别定位、预测性维护、后勤优化、水下态势感知、空域管理及网络安全等领域。但数据孤岛与系统互操作缺失、年均仅约4600万美元的专项投入，仍制约其实战化进程。(相关资料已上传知识星球，文末扫码可加入)

关键词：人工智能；印度；国防；军事AI

战略演变

印度对人工智能的正式投入始于2018年提出的“全民人工智能”（#AIforAll）国家人工智能战略。该战略主要关注人工智能在促进社会事务和经济增长方面的潜力，重点应用领域包括农业、医疗保健、教育以及金融。

2024年，印度国防研究与发展组织（DRDO）下属的科学分析小组发布了“可信人工智能评估（ETAI）框架”及其配套指南，这标志着印度在政策演进方面迎来了一个具有里程碑意义的时刻。该框架是印度首套全面的技术准则，旨在评估人工智能系统用于军事用途时是否安全、可靠且稳妥，并提出了五项原则：一是可靠性与稳健性：确保系统在各种不同的运行条件下都能保持稳定的性能表现；二是透明度：为算法决策提供可解释性；三是公平性：防止出现歧视性结果，尽管在纯军事语境下，这一点受到的重视程度相对较低；四是隐私：保护敏感的作战数据；五是安全与防护：要求具备抵御对抗性攻击和防范系统故障的能力。

治理模式及现状

在军事人工智能的治理方面，印度已从一种以各军种各自开展专项行动为特征的分散化模式，转型为一种以国防部为核心的结构化治理模式。这一架构的顶层是2019年成立的“国防人工智能委员会”。该委员会负责制定宏观战略愿景，明确军队最紧迫的技术需求，并在各项相互竞争的优先事项之间进行资源配置。

同样于2019年成立的“国防人工智能项目局”（DAIPA）则作为执行机构，负责具体落实工作，确保高层政策能够转化为实地部署的技术，而非仅仅停留在理论框架层面。

这种集中化的领导架构，与各军种下设的“卓越中心”相辅相成。这些卓越中心针对各军种独特的作战环境开展工作，因为用于高海拔作战的人工智能应用，与用于海上态势感知或航空航天行动的人工智能应用，在本质上存在显著差异。

印度陆军设在位于姆霍（Mhow）的军事电信工程学院（MCTE）的人工智能中心，是其陆基系统的主要试验平台。该中心的应用领域包括：用于后勤保障的预测性分析，可在部队提出需求前预判物资供应需求；以及针对装甲部队的遥测数据处理，旨在实现预测性维护，从而减少作战期间的装备故障。

印度海军则依托其位于贾姆纳加尔（Jamnagar）的瓦尔苏拉海军基地（INS Valsura）中心，重点发展“水下态势感知”能力。该项能力的重点应用可能在于海域监视，尤其是监测我方潜艇在印度洋地区的活动。该中心利用机器学习算法，将自然声学信号与潜艇产生的机械特征信号区分开来。鉴于水下声学环境的复杂性以及现代潜艇静音技术的日益精进，这对印度而言可能是一项技术难度极高的挑战。

印度空军下设的“数字化、自动化、人工智能与应用网络部门”（UDAAN），主要聚焦于两方面工作：一是“空域管理”；二是针对机队的“预测性维护”，因为非计划内的停飞会导致作战准备状态大幅下降。

图1. 印度军事人工智能治理架构

在实际部署层面，这种体制架构体现在各军种不断扩展的人工智能应用组合之中。根据公开信息，印度陆军宣称已确定了85个以上的人工智能应用场景，涵盖情报、监视与侦察（ISR）、无人机集群、预测性分析以及后勤优化等领域，已有23项人工智能驱动的应用投入部署，另有140多套具备人工智能功能的监视系统在边境地区投入使用。

印度海军目前已知有8至10项人工智能相关计划，主要聚焦于水下态势感知和海上舰船追踪。

印度空军同样正在推进5至8个已确定的项目，重点涉及用于目标识别的图像分析、C4ISR集成以及自主导航能力。

综合来看，印度各军种的这些举措旨在落实2022年启动的75项优先人工智能计划。根据公开信息，这些计划后续扩展至129个获批项目，截至2026年2月，其中77个项目已完成。

“国防人工智能项目局”负责协调上述这些举措，并通过一个更广泛的生态系统提供支持，其中包括通过iDEX机制签约的113家初创企业，已有76个项目获得授标。

相关举措

为了推进人工智能技术在国防领域的应用，印度国防部采取了一系列措施，下文整理了近几年的部分关键举措。

1. Sarvam AI协议

印度武装部队正与Sarvam AI合作，旨在建立一套统一的军事行动框架。该计划重点在于提升战场情报能力、优化目标获取流程，并精简各军种的决策制定流程。通过融合尖端技术与人类判断，该项目彰显了印度致力于在国防领域强化自主人工智能资源的决心，有望在提升作战效能和数据管理水平方面带来积极影响。

2026年10月，印度综合国防参谋部（HQ IDS）与印度Sarvam AI公司达成了一项为期五年的协议，旨在为陆军、海军和空军开发一套通用人工智能框架，其中包括实现“从传感器到射手”全链路的数据融合。Sarvam将负责设计、开发和部署满足作战需求、训练和决策支持的应用程序，并在部署后提供技术支持。

协议相关工作将由Sarvam旗下专注于国家安全和国防的独立部门Chanakya负责。其技术栈包括：大型基础架构模型Sarvam 105B、智能体基础设施、地理空间和感知系统。

“Sarvam”协议或许有助于将印度军方现有的、分散的项目整合到一个统一的框架之下。这些系统能否真正转化为战场优势，取决于它们之间的协同能力、处理敏感信息的安全性，以及在实战中所提供的建议是否可靠。

目前来看，这份谅解备忘录仅是一个发展框架，并不能证明印度正在构建一套完全集成的人工智能“杀伤链”。其意义在于指明了发展方向：在将军事情报转化为作战决策的过程中引入“主权人工智能”，同时确保人类指挥官始终对这些决策承担最终责任。

2. SWAYAT任务

印度国防部一份报告显示，2025年4月，相关机构在巴比纳（Babina）野战靶场开展了一项名为“SWAYAT任务”（Mission SWAYAT）的自主武器系统试验，旨在评估印度本土的自主能力，并为未来可能的列装制定路线图。但此次试验并不能证明自主杀伤系统已经正式投入实战部署。

3. “阵风”战斗机AI集成

印度可能还在具备核打击能力或核常兼备的平台上集成了人工智能技术。其在2016年至2022年间接收的“阵风”F3-R（Rafale F3-R）战斗机已被列入核力量序列。据报道，该机型配备了泰雷兹（Thales）公司的“cortAIx”加速器，使其处理机载图像的速度提高了100倍。

4. 综合平台管理系统（IPMS）

据报道，印度海军正在将其下一代军舰（包括核动力舰船）装配的综合平台管理系统（IPMS）与人工智能技术相结合。IPMS是一套综合性的控制与监测系统，它将舰船上的各类系统，如推进系统、电力系统、辅助系统以及损管系统，整合进一个统一的框架内，从而实现实时数据提供、基于状态的控制以及故障诊断功能。

5. “印度人工智能使命”

据印度国防部长透露，在“印度人工智能使命”（IndiaAI Mission）倡议保障下，印度正在建设计算基础设施，以支持其自主开发军事人工智能层，从而减少在关键国防应用领域对外国技术的依赖。

“印度人工智能使命”是一项于2024年3月7日经联邦内阁批准的全面国家倡议，该项目预算为1037.2亿卢比（约合12亿美元），为期五年，旨在建立一个自主、包容和符合伦理的人工智能生态系统，其组成部分涵盖计算能力、创新中心、数据集平台（AIKosh）、应用开发计划、未来技能、初创企业融资以及安全可信人工智能等。尤其是计算能力方面，计划部署超过10,000个GPU。目前已有38,000个GPU通过人工智能计算门户网站接入公共计算设施。

6. 相关平台和系统

2022年，印度推出了75项重点人工智能产品，涵盖了多个领域：从用于边境安全的人脸识别系统，到针对老旧军事装备的预测性维护算法，再到能够实现印度军队内部（鉴于其语言多样性）实时沟通的语言翻译工具，不一而足。

表1. 印度于2022年推出的75项重点人工智能产品

另外，在2026年2月举行的“人工智能影响峰会”（AI Impact Summit）上，印度陆军展示了一系列自主研发的应用程序，涵盖了作战、行政管理及网络空间等多个领域。

图2. “人工智能影响峰会”展示的部分AI应用程序
（图片来源于网络，如有侵权请联系删除）

①Ekam AI决策辅助平台

Ekam AI是一个由印度自主研发的平台，用于在安全环境下处理信息并辅助决策。

②Antarbashi.AI翻译工具

印度海军在其2024-25年度报告中提到了“Antarbashi.AI”，一种用于反海盗部署的离线语言翻译工具。

③Satyapan.AI人脸识别系统

Satyapan.AI是一套用于辅助识别海盗的人脸识别系统。

④NARAD平台

NARAD平台是一个私有、离线的语言模型，用于检索和汇总印度海军官方文件。

⑤HawkSecure系统

HawkSecure系统利用人工智能和机器学习技术分析网络流量，并检测异常情况。

⑥Drishti.AI

Drishti.AI旨在监测人员动向并识别“人员落水”事件，该系统已在“维沙卡帕特南”号（INS Visakhapatnam）驱逐舰上进行了原型试验。

⑦Netra Mk2

“Netra Mk2”是一个机载预警与控制系统。

⑧SAM-UN

“SAM-UN”是一个地理空间人工智能态势感知平台，可用于任务规划、灾害响应和智能指挥中心。

⑨PRAKSHEPAN

PRAKSHEPAN是一个人工智能驱动的气候与灾害预测系统，能够对滑坡、洪水和雪崩进行预警。

⑩XFace

XFace是一个用于身份验证的人工智能人脸识别系统。

⑪深度伪造检测与人工智能网络安全系统

用于应对合成媒体、恶意软件及针对关键数字基础设施的威胁。

⑫Nabh Drishti

Nabh Drishti是一个基于移动遥测技术的实时报告与可视化平台。

⑬“车辆追踪系统”

由人工智能赋能，可用于车队监控及物流优化。

⑭驾驶员疲劳检测装置

用于实时监测驾驶员疲劳状态并发出警示。

⑮AI-in-a-Box

AI-in-a-Box是一款便携式边缘人工智能平台，可在偏远或网络断连的环境中实现安全部署。

⑯AI考官

“AI考官”（AI Examiner）是一套自动化评估与反馈系统，展示了人工智能在军事教育与训练中的应用。

上述案例涵盖了从实战部署到试验阶段的多种应用，其成熟度各不相同。

“辛杜尔行动”对AI的应用

据报道，在2025年5月的“辛杜尔行动”（Operation Sindoor）期间，印度陆军就已经利用人工智能进行情报分析、威胁评估、预测建模、天气预报，并构建了通用作战态势图。据参与此次行动的印度军官透露，人工智能被广泛应用于多传感器、多源数据的实时融合。“辛杜尔行动”期间，印度军方使用了23款具备特定任务功能的应用程序来处理数据和输入信息。得益于人工智能辅助分析，印度军方宣称在锁定巴基斯坦阵地及恐怖活动基础设施方面，目标定位的准确率“达到了94%”。

面临挑战

尽管印度军方已经开始重视人工智能在其国防领域的应用，但其实际部署仍受到多重因素的制约：数据架构分散；技术挑战严峻；每年用于军事人工智能的专项支出仅约4600万美元等。下文将从技术、资源和数据三个方面进行分析。

1. 数据

任何军事AI系统的首要技术要求，是拥有高质量且具有代表性的数据，这些数据必须能够涵盖该系统在实际作战中可能遇到的各种多样化环境条件。上述“可信人工智能评估（ETAI）框架”指出，数据准备工作——包括数据清洗、标注和增强——是AI开发流程中最关键的环节，往往占据了整个开发工作量的80%。然而，印度武装部队目前处于“数据孤岛”状态，且其现有系统之间无法实现互操作，这从根本上违背了上述要求。

2. 技术

印度在“分布外”（Out-of-Distribution, OOD）数据检测方面面临着尤为严峻的挑战。这是一个长期困扰AI研究人员的技术难题，且对军事应用具有深远影响。人工智能模型，尤其是驱动大多数现代应用的深度神经网络，往往具有脆弱性：它们在处理与训练集相似的数据时表现出色，但一旦遇到与预期模式稍有偏差的输入，性能便可能发生灾难性下降。例如，一款专门针对拉贾斯坦邦塔尔沙漠（Thar Desert）环境进行训练的无人机，如果被部署到拉达克（Ladakh）地区高海拔、被积雪覆盖的地形中，其功能可能会彻底丧失。

3. 资源

除了技术挑战外，印度在人工智能的有效整合还面临着人为和组织层面的障碍。军队传统的轮岗制度——即每两到三年进行一次职务调整，旨在确保军官获得广泛经验并防止形成狭隘的部门观念——从根本上与培养深厚的人工智能技术专长相悖，因为人工智能系统的有效维护与运行需要长期的专业知识积累。

此外，印度还面临着严峻的资源不对称问题，这进一步加剧了上述技术和组织层面的挑战。与一些主要大国不同，印度在联邦预算中并未针对人工智能设立统一的专项预算科目，军事人工智能的资金来源既分散又相互交织。2019年，在国防人工智能委员会和国防人工智能项目局成立后，印度国防部要求陆军、海军和空军从各自现有预算中，每年各拨出100亿卢比（约合1150万美元），专门用于人工智能应用。加上国防人工智能项目局每年另行拨付的100亿卢比（约合1150万美元）——用于统筹人工智能项目及基础设施建设——印度每年投入军事人工智能领域的专项资金总额约为400亿卢比（约合4600万美元）。

这种资源配置结构反映了印度的一种思路：将人工智能视为一项赋能型、跨领域的技术，而非将其定义为拥有独立资金渠道的单一垂直领域，这种做法可能导致印度在与竞争对手的较量中处于不利地位。

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