美专家：中国军事创新面临的十大问题与挑战

远望智库技术预警中心    书香慧言

编者按：当地时间6月7日，美中经济与安全审查委员会围绕贸易、技术与军民融合等问题举行听证会。其间，美智库新美国安全中心科技与国家安全项目客座高级研究员艾尔莎·卡尼亚（Elsa B. Kania）发表题为《中国在人工智能领域的军事创新》的演讲。卡尼亚指出，中国人民解放军（以下简称“中国军队”）在探索和创新机器人、自主系统及其他人工智能等领域面临一系列问题和挑战。原文标题为“Chinese Military Innovation in Artificial Intelligence”，主要观点如下：

一、中国军队的创新能力可能会受到官僚主义及组织文化的掣肘，军事体制改革或影响创新技术的实施

中国军队可能会积极应用新技术，这种情况会对现有的新技术构成威胁。中国军队被认为是一个高度等级化的组织，以自上而下的方式运作，这种组织特征可能会阻碍更多初级军官和士官去亲身验证那些新技术和新技能。中国军队正在实施的重大军事结构调整也可能会给军事创新带来一些混乱，而且这一典型难题可能会被放大。鉴于上述原因，尽管中国军队在口头上表示将致力于军事创新，但在实施过程中可能会遇到阻碍。此外，如果中国经济放缓导致用于军事现代化的资源减少，那么发展新型作战能力与维持现有平台之间的矛盾可能会变得更加突出。

二、人才和人力资本的持续短缺可能会阻碍中国军队应用人工智能等新技术

对中国军队而言，征兵方面持续面临的挑战、军官和士兵的技术熟练程度长期存在缺陷等问题都可能影响其智能化实施的进程。中国军队实施扩大“高素质”人才征召力度等措施以克服上述困难，截至2019年春，全国已有2500多所高校建立征兵工作站。此外，中国军队还对人事管理制度进行了改革，将“文职干部”转为文职人员、招聘文职人员，目的在于吸引计算机科学和人工智能领域的硕士和博士人才。然而，在人才相对稀缺的时代，特别是其他部门对人才的需求日益旺盛、现有人工智能领域人才数量有限的条件下，中国军队在吸引高科技人才方面也面临竞争；制定专项计划与科技部门开展更紧密合作，将军民融合应用于人才发展方面将有助于解决这一问题。随着中国高校人工智能等领域教育课程的增加，以及海外人才招聘计划的拓展，或有更具规模的人才库供中国军队使用。中国军队培养“一流人才”的尝试仍在继续，但需要一定的时间才能收到效果。

三、中国军队在提升训练的真实性方面取得了进展，但仍未达到未来作战准备所需的高技术水平

中国军队以往的训练都是“照本宣科”，虽然近年来增加了训练的复杂程度，但仍无法满足未来智能化作战的复杂性和挑战性要求。目前，中国军队军官及科研人员已经认识到训练技术创新对于满足新需求的重要性，但是在接纳和普及新技术，并最终将其融入正式的军事训练与教育大纲仍需继续努力。中国军队尝试利用虚拟现实和人工智能技术开展训练和战争推演，这将有助于使训练更贴近现实；然而，在利用复杂系统开展训练时，人为管控不确定等因素可能会给中国军队带来特殊的挑战。

四、中国军队似乎很难修改其军事理论，并且在新的作战思想和作战概念实践过程中可能会遇到困难

1999年以来，中国军队持续进行军事理论修改，更新了部分内容，但似乎并没有彻底修改过军事理论。2004年以来，中国军队的“第五版”作战条令（包括战役纲要）一直在制定中，2008年部分内容得到了推行，现有的研究活动促进了作战条令的修改和调整，但中国军队尚未完成作战条令的修订，这似乎表明军方高层对此缺乏共识或存在体制上的障碍。随着中国军队寻求完成新的军事政策、纲要和条令的制定，中国军事改革的“第三条战线”将成为2019年的优先事项。很显然，中国军队的军事理论发展过程复杂，这也引发了人们对中国军队能否将智能化作战的新理论和新概念应用于实践，以及在此过程中遇到的困难产生质疑。

五、由于面临官僚主义的挑战并在云计算使用方面受限，中国军队似乎难以管理和整合其数据

中国军队各部门的数据“烟囱式”存在且高度分散是其在人工智能应用过程中面临的主要障碍，中国的军事研究人员已经对中国军队数据挖掘与分析处理能力低下、安全保密意识不强和训练数据支撑不够等问题表示了担忧。此外，中国军队在清理和分类不同数据源方面还会面临操作上的难题，需要花费大量的人力和时间。为统筹人工智能的开发，中国军队需要共享基础设施（包括云计算），如果在此过程中再次出现常见的重复性开发、效率低下和腐败等情况，新技术的应用可能会受阻。中国军队可以利用与学术界和商业部门的融合，获取遥感技术数据等具有双重用途的数据；也可以通过“数字丝绸之路”计划开展数据共享的研究合作；在某些情况下，中国军方还可以通过“窃取”、“网络渗透”等方式获得某些数据。虽然中国似乎在数据总量上享有优势，但这种优势实际上可能无法直接转化为军事上的优势。

六、中国军队缺乏实战经验可能导致其无法理解实战条件下操作高度复杂的自动或自主系统将面临的挑战

近些年，由于缺乏实战经验，中国军队通常以理论研究来研判趋势、检验技术，面临一种“学而不战”的特殊挑战。从传统意义上讲，和平时期的军事创新一直被认为极具挑战性，中国军队在这方面也不可能独善其身。近年来，中国军队在“实战化”训练方面取得的进展，包括红蓝军对抗等，可以弥补作战经验缺乏的短板。尽管如此，中国军队可能仍然无法认识到，战争的复杂性会超出理论或演习所预想的程度。美国对“军事革命”概念的热情受战争及某些预期能力未能成形的影响有所下降，但中国军队却在持续关注“军事革命”概念。例如，某些中国军事著作甚至声称，这场“军事革命”所带来的进步可以使战场“清晰透明”，从而消除或者减轻战争的迷雾。实际上，人工智能的出现可能会改变战争迷雾的特质，或许会带来新的混乱和新的认知挑战。

七、中国军队受到的思想约束可能会阻碍人工智能的创新发展

中国军队是一支党的军队，而不是一支国家军队，这将桎梏和影响其对人工智能的态度。习近平主席始终强调，中国军队必须坚持党的“绝对领导”，强调创新“政治工作”的重要性，以确保部队的绝对服从。在某些情况下，加强军队能力建设与强化党对军队的控制之间似乎存在矛盾。开展政治教育挤占训练时间，思想理论的灌输似乎不太可能有助于提高创新所需的创造力。此外，受思想约束的影响，中国军队的人工智能发展道路可能会受到阻碍和制约。

八、由于缺乏协调或体制约束，军民融合战略实施效果或打折扣

中国将军民融合概念提升为一项国家战略并建立专门的组织机构负责该战略的实施，希望利用政策扶持来克服实施过程中遇到的困难和挑战。中国军民融合产业发展的深度和广度可能为中国军队提供了体系优势，然而在军民融合框架下各项工作的实施仍处于起步阶段。由于体制上的约束和障碍，除传统的利益攸关方外，中国新兴技术公司在参与国防建设及开展市场竞争时的参与程度始终相对有限，中国的国防工业效率低下且趋于垄断。必须承认，中国军民融合概念是在深入研究美国军事、工业和学术界密切合作的成功经验的基础上提出来的；但是，中国在人工智能创新生态系统方面具有的相对优势，许多公司比较愿意支持国防应用研究并愿意为之提供充足的资源，可能会改变目前的状况。

九、投入军民融合和新兴技术领域的大量资金可能未得到有效分配，或导致产业畸形发展

在科技计划实施方面，中国取得的成果可谓喜忧参半。从5G技术的成功到半导体技术的惨淡发展，不同时期、不同部门的产业政策实施存在巨大差异。目前，中国政府投入大量资金促进军民融合产业发展，这将推动重要新兴技术的创新、促进国防工业的蓬勃发展。然而，由于这些资金都是新近下发的，因此，目前很难判断这些投资将带来何种回报。尽管效率低下的问题可能会出现，但这种大规模的投资可能事与愿违，或造成产业的畸形发展；有人担心可能会造成“人工智能泡沫”，或使人工智能进入“寒冬”。

十、技术生态系统中的关键核心技术仍存在难以克服的弱点

中国的创新能力在人工智能发展方面存在着明显的弱点。在中国，应用性研究明显多于基础研究和前沿技术研究，中国自主开发的算法和平台非常少。在包括半导体在内的一些“关键和核心技术”领域，中国为赶上世界先进水平而做出的努力尚未取得明显成效，只有人工智能、芯片等方面取得的进展似乎令人欣慰。从目前情况看，中国的创新发展仍然部分取决于获得“国际创新资源”，包括外国的人才和知识，增加对研究的支持，包括建设新型开放式创新平台和国家实验室，可能有助于引导开展原始创新研究。

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