2026年航天军工行业专题研究：从中东实战看美国军工AI发展

美以伊冲突中 AI 技术全面渗透

从俄乌冲突中的有限使用到美以伊冲突中与指控系统的深度融合，AI 应用不断拓展。根据 《环球时报》（2026 年 3 月 16 日），军事专家张军社表示，俄乌冲突初期，AI 技术主要被 用于辅助侦察以及目标识别、情报分析等，AI 系统之间的协同比较有限；美以对伊朗的军 事打击中，AI 与联合指挥控制系统深度融合，在陆海空天电网六个作战领域都实现实时数 据共享与协同作战。从俄乌冲突到美以伊冲突，AI 技术与工具在战场上的角色正发生深刻 演变：从辅助性走向核心性，从局部性走向全域性，从被动性走向自主性。纽卡斯尔大学 Craig Jones 和明尼苏达大学 Helen M. Kinsella 在 The Conversation 上发表文章《Iran war shows how AI speeds up military “kill chains”》（2026 年 3 月 17 日），将美以伊冲突描 述为“第一场人工智能战争”。 根据国防大学李明海教授和北京邮电大学刘伟教授在环球时报发表的《AI 军事化颠覆战争 范式》（2026 年 3 月 17 日），美以伊冲突呈现了“全域智能、算法主导”的鲜明特征，AI 技术已全面渗透到本次冲突的全流程，形成了“情报-决策-打击-保障”的智能闭环，展现 出 AI 技术的实战价值与成熟度。

1）情报：在情报侦察方面，实现海量信息提纯与精准锁定。美以联军引入 Claude AI 大模 型，在 90 分钟内处理了 2.3PB 异构数据（相当于 1.2 亿条碎片），效率较人工提升近 800 倍。该系统能以 98.7%的准确率实时转写波斯语通话，快速提炼出伊朗特种部队总部、导 弹阵地等核心目标，支撑了多轮精准空袭。伊朗方面虽处劣势，但也利用 AI 图像识别技术 实时分析无人机侦察画面，成功锁定美军“林肯”号航母位置并引导攻击。双方均实现了 从“人找信息”到“信息找人”的质变，AI 通过关联多源碎片，自动发现隐藏的作战规律。 2）决策：在指挥决策方面，实现 OODA 循环的分钟级压缩。AI 将“观察-判断-决策-行动” （OODA）循环，从小时级压缩至秒级。美以联军的智能指挥系统可在数秒内生成多套打 击方案并推演效果，一个 20 人的情报小组借助 AI，即可产出等同于过去 2000 名参谋的工 作量。伊朗利用 AI 调度多线资源，在反击中成功协调导弹与无人机集群，突破以军防御网。 3）打击：在武器打击方面，演变为从被动执行到智能博弈。武器装备实现智能化升级。以 军“破冰者”巡航导弹融合 AI 算法，能自主规划路径、规避拦截并与其他导弹协同攻击， 命中率提升 60%以上。伊朗“霍拉姆沙赫尔-4”导弹与“法塔赫-2”高超音速导弹也搭载 AI 制导系统，实时调整轨迹以突破防御。 4）保障：在后勤保障方面，发挥精准调配与高效支撑。AI 实现了后勤的智能化规划，例如 美以联军利用 AI 实时分析战场态势，自动规划运输路线以规避打击，并预判装备故障进行 维护。

加速“杀伤链”和自主化武器或为军工 AI 两大方向

美俄等国大力发展军工 AI

美俄等军事强国大力发展军用 AI。2023 年 11 月，美国战争部发布《数据、分析与人工智 能采用战略》，旨在扩展整个国防部体系的先进能力，以获得持久的军事决策优势。美国战 争部 2026 年 1 月发布《人工智能加速战略》，明确以“加速确立人工智能在美军中的主导 地位”为目标，构建“人工智能优先”作战力量。俄罗斯 2019 年 10 月发布《2030 年前人 工智能国家发展战略》，以无人机、机器人、无人潜航器等为人工智能技术载体，推动军用 人工智能发展进入快车道，2025 年 12 月 26 日，俄罗斯总统普京表示，俄在新的国家军备 计划中已制定措施确保扩大高科技生产规模，并将应用人工智能技术，巩固武器装备优势。 以色列国防部 2025 年 1 月设立人工智能和自主系统管理局，该机构汇集以色列科技部门、 学术界、国防工业等领域专家，旨在实现“史无前例的军事技术突破”。

美国《人工智能加速战略》计划推动美军实现“重构”，改变当前将人工智能新技术嵌入旧 流程的模式，要求以人工智能技术为前提，重构传统工作流程、作战概念与战术体系，推 动“人工智能适配”向“人工智能原生”转变。美军将 2026 年定为提升军事人工智能主导 权的关键年份，正以“战时姿态”全面押注人工智能军事应用，试图通过技术代差巩固全 球军事优势。《人工智能加速战略》提出 7 个引领项目，在作战领域，聚焦能力升级，将人 工智能嵌入“杀伤链核心”；在情报领域，推动情报快速赋能实战，将情报转化成武器；在 管理领域，实现全域人工智能普及与流程再造，覆盖 300 万人员。

AI 为美国当前军事前沿技术研究的重点方向。美国主导军事前沿技术研究的美国国防高级 研究计划局 DARPA 2026 财年规划 20 余项重点项目，预算 3.87 亿美元，覆盖硬件、算法 到应用全领域。其中，AI 相关重点项目预算超过 2.3 亿美元，涵盖大型生成式模型、高可 信度人工智能、智能体协同系统等方向。

AI 加速 OODA 环闭合，从“人类速度”压缩至“机器速度”

OODA 环的速度和质量直接决定了战争的胜负。OODA 环，即“观察（Observe）-判断（Orient） -决策（Decide）-行动（Act）”循环，是现代作战的核心循环，其速度和质量直接决定了战 争的胜负。观察环节，主要利用各种手段对战场环境和敌我双方的信息进行获取和综合； 判断环节，根据观察环节得到的综合情报信息，对战场态势进行研判，尤其是对敌方作战 体系、作战目标的意图进行识别和威胁度进行评估；决策环节，主要指基于判断环节得出 的战场态势和敌方作战目标意图，考虑己方装备属性和位置，制定决策计划方案；在行动 环节中，主要是实施决策计划方案，进行行动的控制和协调。行动环节的执行效果又会进 一步影响观察、判断和决策环节的结果，从而进入下一轮的循环。

人工智能应用于 OODA 各环节，现代战争进入“秒杀时代”。《人工智能技术赋能 OODA 环机理探析》（李腾达等，2026 年 3 月）展望了人工智能在 OODA 环中的应用，形成了智 能感知、智能判断、智能决策、智能行动。《立体化作战决策发展趋势》（中国军网，2025 年 4 月）指出，OODA 环加速到“秒级响应”，现代战争进入“秒杀时代”，指挥周期成为 制胜关键因素。纳卡冲突中，阿塞拜疆凭借 TB-2 无人机与“哈洛普”自杀式无人机，构建 了“侦察—打击—评估”闭环：无人机实时回传高清影像，AI 系统自动识别敌方目标，并 通过数据链引导精确打击。阿方作战决策链路缩短至分钟级，而亚美尼亚依赖传统指挥层 级反应相对滞后，在冲突中陷入被动。 美军致力于加速 OODA 环，在人工智能加持下速度已提升至秒级。在海湾战争中，美军 OODA 环闭合时间为 80-101 分钟，科索沃战争中为 30-45 分钟，而阿富汗战争中其 OODA 环闭合时间缩短至 15-19 分钟，伊拉克战争中闭合时间仅为 10 分钟左右，在 2020 年-2022 年的历次“融合工程”演习项目中，基于人工智能技术，其 OODA 环闭合时间最短可缩短 至 20s，达到任意域随时发现目标，多维度即刻摧毁目标的效果。 美以伊冲突中，在“史诗怒火”行动的最初 24 小时内，美以在 AI 协助下对伊朗境内超过 1000 个目标进行了打击。美国中央司令部司令 Brad Cooper 证实了在对伊朗打击中使用人 工智能工具，“这些系统帮助我们在几秒钟内筛选海量数据，使我们的领导者能够排除干扰， 比敌人更快地做出更明智的决策……先进的人工智能工具可以将过去需要数小时甚至数天 才能完成的流程缩短到几秒钟”。

Palantir 构建的 Maven 系统是加速 OODA 环的代表性项目。Maven 最初用于图像识别， 现已发展为多种数据流智能处理系统。Maven 项目始于 2017 年，美国军方先与谷歌公司 秘密签订了开发合同，但在 2018 年初，该项目被谷歌公司员工抵制，最终谷歌公司放弃 Maven 项目并由 Palantir 接手。Maven 的最初目标是应用计算机视觉技术自动识别无人机 镜头中的物体，在人工智能的加持下，成群的自主攻击无人机只需要人类操作员的极少操 作就能寻找并摧毁敌方目标。据 Bloomberg 报道（2024 年 2 月 28 日），在使用各种类型 的成像数据时，士兵对坦克的正确识别率为 84%，Maven 人工智能的识别率接近 60%。 Maven已成为一个整合多种数据流的平台。Maven智能系统将各种数据源，包括卫星图像、 地理定位数据和通信截获数据等融合到一个统一的战场分析界面中。Maven 智能系统将成 为美军联盟联合全域指挥控制（CJADC2）的重要组成部分，将与其他供应商和项目集成， 以支持战场态势感知、全球一体化、对抗性后勤保障、联合火力打击和目标定位等。

Maven 智能系统大幅提升对于目标的识别和打击速度，情报到打击的时间线从数小时缩短 至数分钟。根据美国太空新闻网 2025 年 5 月 22 日报道，Maven 智能系统在超过 35 个军 事部门和作战司令部中拥有超过 2 万名活跃用户。Maven 系统帮助部队大幅缩短目标定位 的时间，加快识别和打击目标的速度，Breaking Defense 2025 年 5 月 22 日报道，在近期 的一次演习中，从情报感知到目标打击的时间线从数小时缩短至数分钟。2024 年 8 月 22 日，《防务新闻》周刊报道，美国陆军采用的人工智能系统可以让小规模陆军队伍每小时击 中 1000 个目标，体现美国陆军在人工智能辅助决策方面得到显著进步。 Maven 智能系统合同金额不断扩大，美国海军陆战队计划全军推广。2024 年 5 月 29 日， DefenseScoop 报道 Palantir 获得“Maven 智能系统”原型价值 4.8 亿美元的采购合同，合 同预期 5 年完成。2024 年 9 月 20 日，Palantir 新闻披露，其获得美国陆军研究实验室授予 的为期 5 年、价格 9980 万美元的合同，该合同将扩大 Maven 智能系统在各军种的使用， 涵盖陆军、空军、太空军、海军和美国海军陆战队。根据 DefenseScoop（2025 年 5 月 23 日），2025 年美国战争部宣布将去年与 Palantir 签署的 4.8 亿美元 Maven 智能系统合同金 额上限提高至近 13 亿美元，有效期至 2029 年；根据 DefenseScoop（2025 年 9 月 10 日）， 美国海军陆战队宣布将向 Palantir 采购并在全军范围推广 Maven 智能系统。2026 年 3 月 20 日，Reuters 报道，美国战争部副部长 Steve Feinberg 表示，Maven 系统将成为正式的 备案项目，此举锁定了 Maven 在美国军方的长期使用。 以色列也大量使用 AI 加速 OODA 环。据美国《时代》周刊报道（2025 年 4 月 25 日），以 军在针对巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）成员的报复行动中，使用了多个 AI 系统生成 打击目标建议。其中，名为“福音”的系统负责识别并建议攻击哈马斯人员可能活动的建 筑和设施；“薰衣草”系统则被编程用于识别哈马斯及其他武装组织的疑似成员，以供定点 清除；“爸爸在哪”系统通过追踪目标的手机信号来监视其行踪，以便锁定打击窗口。根据 Bloomberg（2023 年 7 月 16 日），以色列国防军数字化转型部门的 Col. Uri 介绍，借助 AI 系统“火力工厂”，“过去需要几个小时才能完成的工作，现在只需要几分钟，再花几分钟 进行人工审核”。

AI 自主武器逐步走向应用，从“人控单装”迈向“人控集群”

AI 自主武器逐步走向应用。2020 年利比亚军事冲突中，土耳其生产的“卡古-2”无人机在 不依靠操作员的情况下跟踪并攻击了正在撤退的“利比亚国民军”，拉开了自主武器实际运 用的序幕。俄乌冲突中，人工智能进一步赋能无人机等执行侦察、目标识别与精确打击任 务。俄罗斯“柳叶刀”巡飞弹搭载人工智能芯片，具备一定抗干扰与自主决策能力；乌克 兰则利用 AI 声音识别系统 Zvook 追踪巡航导弹轨迹，提升防空效率。 AI 与武器装备尤其是无人机、无人车、无人艇等传统无人平台的融合，催生了一系列具备 一定自主感知、决策及行动能力的人工智能自主武器装备，并在陆域、空域、水面、水下、 临近空间及太空等作战域实现多维渗透。自主武器可以发挥较好的作战效能，美国、俄罗 斯等国加紧布局，通过为相关武器装备装上“智慧大脑”，提高其自主识别目标、自主避障、 自主精准打击的能力，进一步拓展其作战功能边界（《人工智能加速自主武器装备发展》， 裴帅等，2026 年 1 月）。AI 自主武器向军机、无人机、导弹、水面舰艇、水下装备、地面 装备等领域快速渗透。

战斗机领域，美军在 2024 财年预算中申请近 5000 万美元启动“毒液”项目，以期将人工 智能引擎广泛应用于当前和未来的各型飞机上，从而使飞机获得自主飞行能力。2024 年 5 月，美国空军部长弗兰克·肯德尔试驾正在研制的 X-62A 人工智能战斗机，Shield AI 公司 为 X-62A 提供了人工智能技术支持。 无人机领域，美国空军 XQ-58A“女武神”无人机于 2023 年 7 月在人工智能的控制下完成 了首次飞行；Shield AI 公司的 X-BAT 是世界首架人工智能驾驶的垂直起降战斗机，具有自 主作战能力，在 GPS 和通信受到干扰的环境下也能正常运行。X-BAT 计划于 2026 年进行 首次垂直起降飞行，并于 2028 年具备作战能力。

蜂群无人机领域，美国 Swarmer 公司开发的无人机自主控制软件能够使多架无人机形成“蜂 群式协同作战”，系统自 2024 年 4 月在乌克兰首次部署到作战行动中后，已完成超过 10 万次作战任务；美国 Auterion 公司开发的 Skynode S 控制器可使任何小型无人机系统与 Auterion 软件平台兼容，使无人机具备协同工作能力，成为具备人工智能能力的集群；德 国赫尔辛公司 2024 年向乌克兰交付了 4000 架 AI 驱动的 HX-2 无人机，并计划建设新工厂 实现月产 1000 架的目标，HX-2 可以实现超视距打击，也可以通过侦察打击软件 Altra 实现 集群功能。

水面舰艇领域，美国海军力推的“海上猎人”无人艇具备跨大洋自主航行能力，可执行长 期反潜任务。2025 年 12 月，Saronic 公司宣布投资 3 亿美元扩建造船厂，以加速自主船舶 生产。 水下装备领域，澳大利亚皇家海军和 Anduril 公司共同研发的“幽灵鲨”大型 UUV 已进入 量产，通用动力公司的 Bluefin 自主式 UUV 可以完成搜索、扫雷等任务。“幽灵鲨”大型 UUV 依托 AI 实现全任务链高等级自主决策，可完成声学自适应、战术欺骗等任务。2025 年 9 月，Anduril 公司披露获得澳大利亚海军价值 17 亿澳元（约合 11.2 亿美元）的正式合 同，用于交付一支“幽灵鲨”UUV 舰队。

地面装备领域，德国 ARX 机器人公司的 GEREON RCS 自主地面车可以处理后勤、医疗运 送以及监视等任务，产品经过实战验证；乌克兰 VATAG 重型无人车于 2025 年 9 月首次公 开亮相，该无人车搭载的 AI 自主导航与任务管理模块，可在强电子战干扰环境下稳定运行。

导弹和防御系统领域，以色列的“铁穹”是一种反火箭弹、反炮弹和反迫击炮弹（C-RAM） 以及超短程防御（V-SHORAD）系统。“铁穹”系统在一组预先设定的参数范围内运行，以 拦截飞向高价值目标的导弹、火箭弹或迫击炮弹。人工智能的应用将“铁穹”的成功率提 高到 90%以上，并降低了运行成本（Lieber Institute，2024 年 2 月）。俄罗斯 S-350“勇士” 防空导弹系统在俄乌冲突中采用人工智能控制的方式对目标实施了攻击。