大国竞争中军事竞争的分量很重，大国军事竞争从来就不是单纯的机器装备的竞争，而是以人为中心的人机环境系统竞争。于是，
人机环境系统智能与大国军事竞争就变成了当前国际军事领域的重要研究课题。
人机环境系统智能是指通过优化人与机器之间的互动，使系统能够在复杂和动态的环境中高效运作。这种智能不仅关注机器的自主性和智能化水平，还强调人与机器的协同合作，以及系统对复杂环境的适应能力。
人机环境系统智能在军事领域的应用主要涉及：（1）增强决策能力：AI技术能够快速处理大量数据，为军事决策提供更精准的情报支持，帮助指挥官做出更高效的决策。（2）提升战场感知能力：通过传感器网络和数据分析，AI系统可以实时监测战场态势，为作战人员提供全面的战场信息。（3）推动自主武器系统发展：AI技术使无人机、机器人等自主武器系统具备更强的自主性和适应性，能够在复杂环境中执行任务。（4）网络防御与攻击：AI可用于网络攻击和防御，提升军事网络的安全性和攻击能力。
人机环境系统智能对大国军事竞争的影响包括：（1）重塑军事战略格局：AI技术的应用使军事战略从“以平台为中心”转向“以网络为中心”，大国需要调整军事战略以适应新的战争形态。（2）加剧军备竞赛：各国为了争夺AI技术优势，会加大研发投入，发展先进的AI武器系统，这可能导致新的军备竞赛。（3）改变战争形态：AI技术的军事化应用可能催生新的战争形态，如“算法战争”，并削弱传统核威慑的效用。（4）引发伦理和法律问题：随着AI武器系统自主性的提高，如何确保其遵循人类伦理和价值观成为重大挑战。
一、
研究背景与意义
当前国际政治格局正在经历深刻的演变，科技尤其是人工智能的快速发展成为推动全球力量对比变化的重要因素之一。在军事领域，智能技术的应用不仅改变了传统的作战方式，还对大国的军事战略和政策产生了深远的影响。因此，研究人机环境系统智能在大国军事博弈中的作用与影响，对于理解未来战争形态、国家安全战略以及国际政治格局具有重要的理论和实践意义。
二、人机环境系统智能概述
2.1、定义与核心要素
人机环境系统智能是指通过集成先进的人工智能技术，优化人与机器及环境的交互，以实现更高效的决策和操作。这种系统的核心要素包括：
人：指多种角色的人，如操作者和决策者（未来还涉及数字人、虚拟人等智能体），他们通过与智能系统的互动，提供指导性和战略性的输入。
机：包括各种智能设备和软件，如机器人、自动化系统和智能算法，它们负责数据处理、分析和执行具体任务。
环境：涉及物理环境如战场、网络空间等，非物理环境如经济、政治、文化等，智能系统需要实时感知环境变化并作出响应。
2.2、技术基础与发展现状
人机环境系统智能的技术基础包括硬件和软件、人件、环件四方面。硬件基础如高性能计算机、传感器技术和机器人技术，提供了数据处理和物理操作的能力。软件基础则包括智能算法、大数据分析及人机接口技术，使系统能够理解和适应复杂的任务需求。人件涉及多角色的人，环件包括各种物理、非物理环境。
全球范围内，美国、中国、俄罗斯等大国在智能军事技术的研究与应用上投入巨大，努力争夺技术领先地位。然而，该领域仍面临诸多挑战，如技术的可靠性、伦理问题以及法律规范等。
三、大国军事博弈新格局
3.1、智能技术在军事中的应用
随着智能技术的迅速发展，其在军事领域的应用日益广泛，对大国军事博弈产生了深远影响。智能技术在军事中的应用主要体现在以下几个方面：
情报收集与分析，智能系统能够处理大量数据，从复杂的信号中快速提取有价值的信息，极大地提升了情报工作的效率和准确性。例如，人工智能可以通过分析社交媒体和其他公开来源的数据，预测潜在的安全威胁。
指挥与控制，智能指挥系统通过实时数据分析，提供决策支持，帮助指挥官快速做出反应。这种系统能够自动化处理大量信息，优化指挥流程，提高作战效率。
无人系统，无人机、无人战车等无人系统在现代战争中扮演着越来越重要的角色。这些系统能够执行侦察、监视和打击任务，减少人员的直接风险。
网络战，智能技术在网络攻防中发挥关键作用，能够自动检测和响应网络威胁，保护军事网络的安全。同时，智能技术也被用于开发更先进的网络攻击手段。
3.2、人机协同作战模式
人机协同作战模式是智能技术在军事中应用的另一重要领域。这种模式强调人与智能设备的紧密合作，以实现更高效的作战能力。在人机协同作战中，人负责战略决策和复杂情境的判断，而机器则负责执行具体的战术任务，如目标识别、数据分析和精确打击。这种协同模式的优势在于能够结合人的战略思维和机器的高速处理能力，提高作战的灵活性和准确性。然而，这种模式也面临诸多挑战，包括技术可靠性、人机交互的效率和伦理法律问题。
四、智能技术对军事战略的影响
4.1、军事决策的智能化
智能技术的发展正在深刻改变军事决策的过程，使其更加智能化和自动化。智能辅助决策系统通过实时数据分析、模拟和预测，为指挥官提供决策支持。这些系统能够处理大量复杂的战场信息，帮助指挥官快速理解战场态势，并制定出更为科学的作战计划。如通过大数据分析和机器学习算法，智能系统可以对敌方的行动进行预测，从而提前做好准备。此外，智能系统还可以模拟不同的作战方案，评估其可能的结果，帮助指挥官选择最佳策略。然而，智能决策系统也带来了伦理和责任问题，如决策的透明性和责任归属。
4.2、作战效能与风险评估
智能技术不仅提升了军事决策的效率，还增强了作战效能的评估和风险的管理。通过实时监控战场动态和评估作战效果，智能系统可以帮助指挥官及时调整战术，以应对战场上的变化。智能系统可以通过分析战场数据，实时评估作战单位的效能和损失，提供精确的补给和支援建议。此外，智能技术也被用于开发更为先进的作战模拟系统，这些系统可以在实际作战前模拟各种可能的情景，帮助指挥官预见潜在的风险并制定应对策略。
五、典型案例分析
5.1、人工智能在现代战争中的应用实例
人工智能在现代战争中的应用已经显示出其改变游戏规则的能力。以下是一个典型的应用实例：
以军情报部门“
8200
部队”主管约西·萨里埃尔主导研发机器学习软件“福音”。这一人工智能系统运用数百种预测性算法，可供士兵快速查询以军积累多年的巨大数据池。
“福音”人工智能系统利用数据和算法，可提供加沙地带地道、火箭炮等军事目标的坐标。相关结果经验证后会放入获称“目标库”的数据库中。“目标库”包括巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）和黎巴嫩真主党相关人员及设施的精确坐标，可定位至具体地道和楼层。“福音”所用数据来自截取的通信信息、卫星图像以及无人机、
F-35
战斗机和海底地震监测系统传输的海量信号，还有收录手机号、社交媒体档案、已知联络信息、网络聊天群和内部文件的数据库。
为保证数据真实，情报分析员需经由至少两个不同渠道确认数据，之后数据还要获得一名高级别军官和一名合规军事律师“验证”才能录入“目标库”。
一名不愿公开姓名的以军前高层人士说，以军利用“福音”可经由数年间加沙地带卫星图像的微小变化判断哈马斯是否埋设火箭炮或挖通新地道，相关工作时长由先前的一周压缩至
30
分钟内。
据报道，以军
2023
年
10
月
7
日在哈马斯突袭后对加沙地带发起“铁剑”行动，“目标库”所列军事目标很快被炸光。以军为持续打击哈马斯，大量依赖“福音”给出的目标。
实际上，以军并未掩饰对“福音”的使用。以军
2023
