军事科技动态：五角大楼AI目标识别反无人机、自主作战预算飙升至540亿美元、陆军推进下一代指挥控制

过去48小时内，美国国防领域发布了一系列关于AI赋能作战、自主系统和边界计算的重要公告。五角大楼通过DIU寻求AI增强目标识别（AiTR）技术协助部队打击无人机；国防部高级官员承认计算能力是AI在军事中广泛应用的瓶颈；陆军计划在五年内向全部11个师部署下一代指挥控制（NGC2）架构；美国空军在YFQ-44A和YFQ-42战斗无人机上部署开放自主系统架构。军事技术的软件化和智能化正在加速。

主要新闻

五角大楼寻求AI目标识别技术辅助反无人机作战

美国防部通过国防创新单元（DIU）发布”近程动能反无人机增强”（C-UAS Close-In Kinetic Defeat Enhancement）项目征询，寻求基于AI/机器学习/计算机视觉的辅助目标识别（AiTR）系统。项目分三阶段：（1）远程武器站增强——重点针对CROWS遥控武器站，要求能检测和追踪55磅以下的小型无人机，检测距离600米以上、交战距离100米以上；（2）移动和固定平台（包括地面和海上）的反无人机能力增强；（3）单兵小武器的AiTR集成——要求开发能够偏转或自动瞄准标准弹药以增加命中概率的系统。DIU明确要求必须有人类参与决策，解决方案须严格遵守国防部AI伦理原则，不合规将”立即取消资格”。

Source: Pentagon turns to AI targeting to help troops shoot drones

国防部计算瓶颈：自主作战预算将飙升至540亿美元

在SCSP的AI+博览会上，国防部首席数字与AI官办公室代理主任Michael Stanley承认计算能力是制约AI在军事中推广的主要瓶颈。他指出，在”史诗之怒”行动中，Palantir的Maven智能系统在38天内处理了13,000个目标，网络利用率提升4倍，代理工作流每天消耗8.94亿Token。为满足”美国作战人员对技术永不满足的胃口”，国防部已与SpaceX、OpenAI、Google、NVIDIA、Microsoft、AWS、Oracle等8家公司签署协议，将其AI能力部署在国防部保密网络上。

值得关注的是，根据2027财年预算提案，国防自主工作组（DAWG）的预算将从2026年的2.26亿美元飙升至2027年的546亿美元（增长超过24000%）。国防部官员称这是”美国历史上对无人机和反无人机技术的最大投资”，包括536亿美元用于自主系统、无人机平台和竞争后勤，210亿美元用于弹药、反无人机技术和先进系统。

Source: DOD planning to address compute ‘bottleneck’ that could hinder AI proliferation Source: DOD moves to make its largest-ever investment in drones and anti-drone weapons

美国陆军向所有师级单位推进下一代指挥控制（NGC2）

美国陆军计划在未来五年内将下一代指挥控制（NGC2）架构部署到全部11个师级单位。第4步兵师正在原型化完整NGC2技术栈，第25步兵师正在测试数据层部分。Anduril于2025年7月获得近1亿美元的OTA合同，为第4步兵师进行NGC2原型化。Lockheed Martin在”闪电突击”演习中展示了集成目标数据、无人机视频、电子战输入和火力控制系统的统一架构。NGC2使用AI和共享数据环境改善指挥官处理战场信息和协调行动的方式。陆军已重组采办机构，成立专注于应用程序、数据和AI、基础设施和传输的新办公室。

Source: US Army to Roll Out Next-Gen C2 to All Divisions

美国空军在战斗无人机上部署开放自主系统架构

美国空军确认正在将政府拥有的自主政府参考架构（A-GRA）部署到Anduril的YFQ-44A和General Atomics的YFQ-42协作战斗飞机（CCA）平台上。Shield AI的Hivemind自主软件作为任务自主供应商参与早期实施。A-GRA旨在通过将任务自主与飞行硬件解耦来防止供应商锁定，使自主”大脑”能以软件速度在不同CCA间部署、替换或升级。空军验证A-GRA跨多个合作伙伴被视为向以软件为先的采办方式转变的基石。

Source: U.S. Air Force Deploys Open Autonomy System Across YFQ-44A and YFQ-42 Combat Drones

Project Flytrap 5.0：将新兴技术交到作战人员手中

美国陆军与英国部队在立陶宛Pabradė训练区开展了Project Flytrap 5.0多国演习，作为”剑”系列演习的一部分。Flytrap整合了自主和无人地面车辆、第一人称视角无人机和反无人机系统在模拟战场上的操作。关键特点是将步兵直接纳入无人地面车辆操作中——体现了一个更广泛的主题：将新兴技术直接交到作战人员手中，无论其主要专业是什么，利用实时反馈推动快速改进。”Flytrap是连接实验室创新与前线解决方案的桥梁，”V Corps表示。

Source: Project Flytrap 5.0 puts emerging tech in warfighters’ hands

分析

本周的军事科技公告共同指向一个核心趋势：美国国防部正在以前所未有的规模推动军事AI和自主系统。DAWG预算从2.26亿美元增至546亿美元（24000%增长）是这一趋势的最直接证据。但计算能力的瓶颈揭示了一个关键矛盾——硬件投入可以快速增长，但军事AI系统的”燃料”（数据、计算、人才）供给速度远跟不上需求。正如Stanley所言，”最担心的是能否满足作战人员对技术永不满足的需求”。

AI目标识别（AiTR）在反无人机中的应用代表了AI军事化的”务实战”方向。在乌克兰和中东的实战证明，小型无人机已经成为现代战场上最致命的威胁之一。DIU的AiTR项目要求”人在回路中”并严格遵守AI伦理原则，反映了国防部在部署自主武器系统时的审慎态度——承认AI在加速作战员决策周期方面的潜力，但拒绝完全放开致命决策的自动化。

开放自主系统架构（A-GRA）在CCA上的部署是军事采办模式的根本性转变。通过将自主软件与飞行硬件解耦，空军确保了”最佳算法可以部署在任何合规平台上，而不是被锁定在专有架构中”。这种”软件优先”的采办方式，类似于云计算中的容器化和微服务架构，将显著降低对单一供应商的依赖并加速能力部署。这也是云原生技术在军事硬件领域的直接体现。

陆军NGC2的全面部署反映了军事指挥控制系统的现代化方向——从传统的等级制、烟囱式系统转向基于共享数据环境的网络化架构。Anduril和Lockheed Martin的参与表明，传统防务承包商和新兴科技公司之间的竞合关系正在形成新格局。NGC2中的AI应用从语音驱动的任务分配到后勤预测和战场可视化，展示了AI正在渗透到军事指挥的每一个环节。

结论

2026年5月的军事科技公告表明，美国国防部正加速将AI和自主系统从实验项目转化为大规模部署能力。关键趋势包括：（1）反无人机成为AI军事应用的最紧迫场景——DIU的AiTR项目直接回应了现代战场的现实需求；（2）自主作战的投入出现量级跃升——DAWG预算增长超过240倍，标志着自主系统从”边缘项目”上升为”核心战略”；（3）开放架构和软件优先的采办模式正在颠覆传统军事采购——A-GRA和NGC2都强调了可替换、可竞争的生态系统；（4）计算能力成为新的战略瓶颈——AI军事化的速度受限于训练和推理基础设施的可用性。对于观察者而言，美国军事科技的发展方向将对全球安全格局产生深远影响，并可能推动其他国家加速各自的军事AI计划。