军事人工智能行业研究报告：技术奇点驱动应用加速，智能化重塑现代战争形态.pdf

军事人工智能行业研究报告：技术奇点驱动应用加速，智能化重塑现代战争形态。21世纪初至今，军事人工智能在技术突破催化下进入快速发展期。大数据、云计算、 GPU的发展使得深度学习模型的规模和复杂性不断增加，促进了人工智能在军事领域 的全面应用，主要包括：实现作战指挥过程中辅助决策的专家系统、提升军事训练质量 和效益的辅助训练系统、提升无人作战平台的环境感知和自主控制、实现对作战目标的 快速识别、特征提取和计算视觉技术等。军事人工智能在国家层面的竞争拉开序幕，中 国、俄罗斯等国家相继颁布相关文件，立足顶层对人工智能在军事领域的应用进行统筹 规划。

据Precedence Research报告，2024年全球军事人工智能市场规模达到95.6亿美元，预计到2034年将达到321.7亿美元，2024年至2034年的复合年增长率为12.9%。 其中，2024年美国军事人工智能市场规模为24.1亿美元，预计到2034年将达到82.8 亿美元，2024年至2034年的复合年增长率为13.14%。分地区来看，2023年美国、 欧洲和亚太地区军事人工智能市场规模占比最高，分别为36%、30%、24%。其中亚太 地区的中国、日本、韩国正成为人工智能技术整合速度最快的国家。

人工智能技术在军事领域的应用场景：1）无人作战体系：无人智能化装备的运用可以 实现战争中威慑最大化与成本最小化，当前所处的第三阶段目标能够实现人机协同及集 群自主、系统自学习/能力可演进的无人作战体系，对于智能化的要求大幅提升；2）辅 助训练系统：军用人工智能能够根据战场环境、敌我双方情况，构建“人+装备”融合 的战场环境，通过实时采集的数据进行智能分析和决策，利用智能武器系统进行作战行 动模拟，优化训练体系、提高作战能力、拓展训练空间；3）作战/数据分析系统：包括 态势感知、情报信息处理、决策辅助等方面；4）智能化弹药：智能化弹药作为精确打 击与高效毁伤火力体系的重要组成部分，是在传统弹药的基础上，面向未来智能化战争 高动态环境、高强度对抗、多样化任务、无人化作战特点而发展的具有持久压制、精确 打击与高效毁伤能力的多用途弹药，主要包括战术导弹、制导火箭、制导炮弹、末敏弹、 巡飞弹及新概念弹药等；5）智能单兵装备：美军的新一代单兵系统将装备情报、监视 和侦察系统，具备更快的通信、战场态势判断、敌我识别等数据信息交互能力。

军事人工智能发展趋势及挑战：1）军事人工智能需求离不开算力基础设施建设：模型 训练过程是一个计算能力消耗巨大的海量数据处过程，大模型对算力的需求主要体现在 模型预训练、日常操作、模型优化等方面。此外，大模型在运行过程中需要不断优化， 以确保最佳应用状态，优化过程也会消耗大量计算能力；2）数据质量是AI训练的核心，军事领域缺乏标准化数据：深度学习是基于数据的，模型需要大量样本进行训练， 而现实战争面临最大的问题就是训练样本匮乏。从目前深度学习的研究现状来看，训练 样本依然是智能辅助决策系统研究的重要基础，因此，必须注重训练样本积累，以满足 深度学习的需要。3）军事应用场景的特殊性需要实现云边协同计算：未来随着模型压 缩技术的成熟，在保持大模型原有性能和精度的同时，可以降低对推理算力的需求，使 用轻量化模型来降低边端模型的部署成本。4）从大语言模型到多模态大模型：多模态 大模型融合了文本、语音、图像和视频等多模态数据进行学习和训练，可以同时处理自 然语言、视觉、语音等多种复杂多模态任务。

人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层等3个部分。在智慧军事领域，可以按照 产业链环节将相关的上市公司分为特种AI芯片、特种AI模型&应用、特种AI终端、AI 基础设施配套等四个环节。典型上市公司：特种AI芯片包括紫光国微、复旦微电、成 都华微、景嘉微等；特种AI模型&应用包括中科星图、能科科技、华如科技、航天宏 图、观想科技、邦彦技术等；特种AI终端包括航天电子、中航机载、七一二、海格通 信、科思科技、集智股份、中科海讯等；AI基础设施配套包括华丰科技、中航光电、陕 西华达、海兰信等。