美国智库分析中国军方人工智能使用情况

2021年10月，美国两党政策中心与乔治敦大学的安全与新兴技术中心（CSET）发布《中国军方人工智能使用情况分析》报告。基于中国人民解放军（以下简称“PLA”）和国有国防企业在2020年签订的343份人工智能相关设备合同的调查研究，CSET评估了中国军方采用人工智能的情况，确定了中国主要的人工智能国防工业供应商，强调了美国出口管制政策的不足，并将中国军方的人工智能投资视为中美竞争的战略内容。此外，该报告还剖析了中国军事现代化发展存在的三大对立局面。

一、报告的主要发现

1. 中国军方已经开始采购与人工智能相关的系统和设备，为“智能化”战争做准备，但人工智能目前只占整体采购活动的小部分。这表现：1）2020年PLA的6.6万多份采购合同中只有343份合同与人工智能相关；2）PLA在2020年4月至2020年11月期间公开签署的合同中，约有1.9%与人工智能或自主有关。PLA每年在人工智能相关系统和设备上的支出超过16亿美元，主要用于情报分析、预测性维护、信息战以及自动驾驶的导航和目标识别。

2. 中国将人工智能视为军事能力升级的关键。中国军方希望利用人工智能产生不对称优势，重点关注海底自动驾驶和监视系统。中国军方认为传感器和信息网络特别脆弱，正在加大信息作战和自适应雷达系统的投资。

3. 中国的军民融合发展战略正在帮助PLA从中国私营科技公司或海外获得商用先进技术。PLA的大多数人工智能设备供应商并非国有国防企业，而是2010年后成立的中国私营科技公司。该报告确定了273家PLA人工智能设备供应商，其中只有8%的供应商在美国的出口管制和制裁机构清单中。一些中国供应商的业务经营方式是通过采购外国数据或零部件并将其转售给中国国防公司和部队。美国尽职调查和形势认知的不足，可能使中国军方和国防工业获得源自美国及同盟国的资金和技术，包括先进的计算机芯片。

4. 未来5-10年，中国军方可能将继续投资人工智能、扩大自主水面和水下装置网络，以破坏美军信息系统，削弱美军水下战优势，限制美国海军进入第一和第二岛链之间的海底空间。尽管中国军方在这项技术上的投资相当可观、与美军投资大致相当，但中国军方人工智能究竟会如何改变印太地区的军事力量平衡仍有待观察。美国和同盟国重燃反制自主（counter-autonomy）研究兴趣以及对半导体设备准入制度的调整，可能会阻碍中国军方未来继续使用和发展人工智能系统。

二、中国军事现代化发展的三大对立局面

报告认为，尽管PLA在采用人工智能方面取得了明显进步，但未来继续推进军事智能化存在三大关键问题：C4ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察）信息系统的脆弱性、对外国计算机芯片的依赖以及致命自主武器系统的发展分歧。

1. 作战网络发展的战略博弈问题。PLA学习美国作战网络计划优势，同时也在利用C4ISR信息系统的漏洞进行攻击。一方面，PLA正在大力投资C4ISR网络系统，其中许多系统都具有人工智能的特点。PLA的目标是发展泛在网络，缩短“感知、判断、决策和行动”的响应时间。另一方面，无处不在的传感器网络已造成美军新漏洞，成为潜在攻击目标。中国可能会利用这些漏洞，设计一系列基于“系统对抗”和“系统破坏”的新作战概念。中国军方如何提升自身网络鲁棒性尚不可知，可能的方案是采用人工智能的边缘应用（接近或嵌入平台），将其与战斗网络的其他部分隔离。从PLA公开的人工智能合同中可以找到一些边缘应用程序，如卫星预测维护系统、自主水下航行器的目标识别系统。

2. 高级计算产品的供应短缺问题。高级计算产品是智能化战略核心，中国军方授予了大量合同用于购买训练机器学习系统的计算机芯片，但与此同时美国制定了各种各样的出口管制和制裁措施，旨在限制中国军方获得前沿人工智能芯片。报告认为，只有8%的PLA人工智能设备供应商在采购美国设备和信息技术上存在管制限制。中国军方和国防企业正在继续采购和使用前沿NVIDIA和Xilinx处理器系统，有时还通过中介公司购买这些处理器。此外，2021年美国公司仍在人工智能相关的研究项目上与中国企业合作，为中国军方提供人工智能系统和设备。

3. 致命自主武器系统发展问题。中国政府公开呼吁禁止致命自主武器系统，但却有此类武器相关的研发项目。和美国一样，中国军事和国防工业的不同派别对致命自主武器系统持有不同态度。中国政府声明了反对致命自主武器系统的立场，但调查发现中国军事和国防工业正在开发基于人工智能的目标识别和火力控制系统，这是致命自主武器系统的重要组成部分，相关研究机构有如国防科技大学自动目标识别国家重点实验室等。

题外话：近日美国国防部向国会提交2021年度《中国军事和安全发展报告》，其中有关中国军事现代化部分，多项结论与CSET分析一致，并认为中国将继续追求在具有重大军事潜力的关键技术方面的领先地位，包括人工智能、自主系统、先进计算机、量子信息科学、生物技术以及先进材料和制造业。

来源：战略科技前沿