基于当前AI在军事领域的应用与发展趋势，领军者在战斗AI和战略AI领域的布局主要体现在以下几个关键方向：
一、战斗AI的核心能力
1. 战术决策优化
现代战斗AI系统可在48秒内生成万套作战策略，通过实时分析战场数据（如无人机影像、雷达信号）快速调整战术，显著提升决策效率。例如歼-10C战机通过AI僚机系统实现攻击方案自动生成，飞行员仅需确认即可完成打击流程。
无人机蜂群技术结合AI实现自主协同，如攻击-11隐身无人机可执行诱饵战术或绕后攻击，颠覆传统空战规则。
2. 目标识别与电子对抗
AI驱动的雷达系统（如歼-10C的AESA雷达）具备多目标智能分类能力，可自动区分敌机型号并优先锁定高威胁目标。
电子战吊舱通过AI生成动态干扰波形，甚至反向破解敌方数据链发送虚假指令，如KG-600吊舱对印度“阵风”战机的干扰案例。
3. 自主武器系统
美军“Maven计划”的无人机已能自主选择攻击目标，但争议导致部分项目暂停。俄乌冲突中，AI系统通过分析坦克履带磨损预判进攻路线，验证了实战价值。
二、战略AI的全局应用
1. 战场态势感知
多源数据融合技术（如卫星、地面传感器、无人机）通过AI实现实时战场建模，Palantir系统将情报处理周期从数月压缩至分钟级。
中国DeepSeek等平台通过低成本算法打破技术垄断，形成对西方军事AI体系的竞争。
2. 战争推演与训练
AI模拟系统可自我对抗学习，如美军使用虚拟战场环境测试数千种战术组合，优化指挥逻辑。
俄军“自动控制系统”（ACS）与乌军“德尔塔系统”通过AI分析海量作战数据，缩短决策周期。
3. 后勤与资源管理
预测性维护技术（如F-35的ALIS系统）通过AI分析设备传感器数据，降低25%维护成本并提升战备效率。
自主物流系统（如美军“虎鲸”无人潜航器）实现数月续航的补给任务，减少人员风险。
三、技术发展趋势
1. 多模态融合
下一代AI将整合文本、图像、红外等多维度数据，如歼-10C的IRST系统通过AI融合被动探测信号，提升隐蔽作战能力。
2. 与可控性挑战
自主机器人的红线仍是全球争论焦点，美军部分项目因误判风险（如渔船阴影识别为导弹）被紧急叫停。
3. 军民协同生态
中国通过“AI+军工”专项行动推动技术落地，如央企布局算力芯片与无人装备研发；美国防部与OpenAI等企业合作加速军事AI应用。
四、代表案例
中国：歼-10C的AI空战系统、光衍科技产业级AI赋能平台
美国：Palantir情报分析平台、Skyborg无人机僚机计划
俄罗斯：ACS自动控制系统、亚森-M级AI指挥链
未来战争的核心制权已从“制信息权”转向“制智能权”，AI战略定位将决定军事竞争优势。
