OODA循环：为什么德国武装部队会放弃人工智能——在乌克兰的四年技术学习经历
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发布日期：2026年3月25日 / 更新日期：2026年3月25日 – 作者：Konrad Wolfenstein
OODA循环：为什么德国武装部队会放弃人工智能——在乌克兰的四年技术学习经验——图片来源：Xpert.Digital
乌克兰的教训：为什么德国武装部队现在正在大规模升级人工智能
当机器拥有自主思考能力：德国武装部队与人工智能在战斗中的革命
比敌人更快做出决定——否则就会失败。
乌克兰战争从根本上改变了21世纪的战争模式——德国联邦国防军正密切关注着事态发展。自2025年10月起担任德国陆军监察长的克里斯蒂安·弗罗伊丁中将，此前曾多年负责德国向基辅运送武器，他亲自考察了乌克兰战场，并得出了一个明确的战略结论：任何想要在现代战场上取胜的人都必须大幅加快决策周期——而这在当今时代，没有人工智能是不可能实现的。乌克兰数字部长米哈伊洛·费多罗夫表示，乌克兰在四年战争中积累了独一无二的战场数据，其规模在全球范围内无与伦比：数万架次战斗飞行拍摄的数百万张带注释的图像，以及不断更新的传感器数据。.
乍看之下，这似乎是一个纯粹的军事问题，但实际上却是一个深刻的经济和组织挑战：如何在不超出参谋人员和指挥官处理能力的前提下，将海量数据转化为可执行的决策？据官方统计，乌克兰的“复仇者联盟”人工智能系统每周可探测到超过12000个敌方目标。仅在2025年，乌克兰就记录了约82万起针对俄罗斯阵地的无人机袭击事件。如此庞大的数据量，任何人类分析人员都无法实时处理——而这正是德国联邦国防军新理论发挥作用的地方。.
OODA循环作为一种战略货币
人工智能集成背后的概念并非新鲜事物。早在20世纪70年代，美国军事战略家约翰·博伊德就提出了所谓的OODA循环：观察（Observe）、判断（Orient）、决策（Decide）、行动（Act）。其基本军事前提是，谁能比敌人更快地完成这一循环，谁就能使敌人长期处于被动反应状态，只能对过时的情况做出反应，而己方部队却已在采取下一步行动。博伊德当时的理论描述，如今已随着无人机、地面传感器和数字化通信网络的普及，演变为一场技术上可衡量的竞争。.
弗洛伊丁一针见血地指出：目前需要数百名员工耗时数天才能完成的任务，人工智能可以显著加快速度。仅靠传统方法已不足以打破敌方的决策周期。这一发现具有深远的经济意义。德国联邦国防军不仅需要投资硬件，更需要投资一种全新的信息架构——一种能够实时融合来自无人机、雷达系统、摄像头和其他侦察单位的数据流，并为指挥官提供统一的、经人工智能评估的态势感知图的架构。在战术层面，所谓的“作战云”构成了基础设施，它利用数学算法将目标交战的决策周期加速到机器速度。.
Uranos AI：德国的回应项目
“比敌人更快”：德国武装部队的新战争理论——“天王星计划”以及人工智能将如何彻底改变德国军队
德国联邦国防军并未袖手旁观。乌拉诺斯人工智能项目已于2025年12月获得德国联邦议院批准采购，旨在为驻立陶宛的第45装甲旅提供基于人工智能的侦察支持。该系统将来自无人机、地面传感器、摄像头和雷达系统的数据近乎实时地整合到一个数字指挥所中——战场上的任何变化几乎都能逃过系统的感知。该旅在立陶宛的两个作战营计划于2026年至2028年间具备初始作战能力。.
此次采购方式值得关注：德国联邦国防军（Bundeswehr）特意将合同授予两次，以便在最终决定前测试两种竞争方案。空中客车防务与航天公司和总部位于慕尼黑的无人机制造商昆腾系统公司（Quantum Systems）组成的联合体将获得一份价值约5580万欧元的合同；初创公司赫尔辛（Helsing）的方案将获得近8040万欧元的合同。这一流程效仿了美国的样机竞标模式，标志着德国国防采购的文化转变——从冗长的标准化流程转向通过竞争更快地验证技术。首批系统计划于2027年交付部队。与此同时，德国联邦国防军正在为第45装甲旅研发和使用人工智能辅助巡飞弹，该弹药能够将侦察和作战行动数字化联网，并即时向操作员传输目标信息。.
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美国参考模型和Palantir因子
德国仍在测试原型机，而美国已投入使用。美军使用硅谷公司Palantir开发的人工智能系统Maven智能系统来处理战场数据，包括图像和视频片段，从而提高态势感知能力并加快决策速度。该系统已从一项机密实验发展成为现代战争的基础基础设施：超过2万名活跃用户在35种以上的军事装备中使用它。效率提升显著：过去需要2000人组成的目标定位小组才能完成的任务（例如在“伊拉克自由行动”期间），现在只需约20名专家即可完成。2024年9月，Palantir签署了一份为期五年、价值1亿美元的合同，将Maven智能系统推广至陆军、空军、太空部队、海军和海军陆战队。.
该合同此后发展成为一项基础性基础设施。2026年3月，五角大楼将75份独立合同整合为一份框架协议，从而确保了Palantir作为人工智能模型与军事行动之间核心人工智能基础设施层的地位。弗罗伊丁并未排除欧洲自行开发解决方案的可能性，但他承认，由于部署水平更高，美国系统具有实际优势。速度至关重要：必须尽快获得功能性解决方案，即使必须考虑数据主权和安全问题。.
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安全与国防中心 - 图片来源：Xpert.Digital
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德国武装部队的混合战略：迎头赶上、走向独立、保持与北约兼容。
军备竞赛背后的经济逻辑
德国政策转变的财政层面具有历史意义。预计到2026年，德国国防开支将增至1082亿欧元，创下冷战结束以来的最高纪录。其中，826.9亿欧元用于常规国防预算，另有255.1亿欧元来自联邦国防军专项基金。以2024年国内生产总值计算，这一比例相当于2.5%，这意味着德国首次大幅超出其北约义务。这一飞跃得益于2022年设立的1000亿欧元专项基金，以及对《基本法》（德国宪法）的修正案，该修正案将国防开支排除在债务限制之外。.
数字基础设施的改进潜力巨大。德国联邦国防军网络创新中心将在2026年预算中获得总计4000万欧元的拨款，比原计划增加1400万欧元。相比之下，2023年德国联邦国防军的人工智能专项研究经费仅为1640万欧元，到2025年更是锐减至区区250万欧元。这一鲜明对比生动地展现了俄罗斯入侵乌克兰后，德国联邦国防军战略重估如何改变了预算优先事项。德国联邦信息技术协会（Bitkom）呼吁到2029年为德国联邦国防军的数字化现代化额外拨款50亿欧元，并强调必须优先发展自主系统、人工智能、软件定义防御以及网络和信息系统。.
数据主权：战略上的阿喀琉斯之踵
弗洛伊丁指出，欧盟面临的困境远不止于德国武装部队：一方面是数据主权和安全，另一方面是作战能力。据估计，欧盟80%的数字技术和应用都依赖外国供应商。在采购关键半导体组件时，几乎没有其他选择，只能依赖英伟达等美国供应商——即使是那些声称拥有主权的欧洲政府，实际上也是按照美国的条款购买芯片。欧盟已制定新的人工智能战略来应对这一挑战，该战略将人工智能视为一项战略资产，必须将其深度融入制度、产业和安全政策结构中；为此，欧盟将从现有资助项目中调动10亿欧元。.
乌克兰战争的数据动态加剧了这一问题。2026年3月，乌克兰向盟国开放了战场数据，用于训练人工智能模型。乌克兰拥有数万架次战斗飞行中数百万张带标注的图像——这是一个对训练下一代军事人工智能系统至关重要的数据库。与此同时，北约一直在开发一种云解决方案，用于安全地存储乌克兰的分类数据并与盟国共享——这项挑战与其说是技术性的，不如说是程序性的：此类系统对以云为中心的安全架构的认证仍在进行中。法国国际关系研究所（IFRI）认为，中国和俄罗斯的人工智能模型可能系统性地利用战场数据，这对北约的技术竞争力构成了严重威胁。.
人与机器：手术室里的伦理辩论
弗洛伊丁的立场很明确：人工智能应该仅仅作为一种辅助工具，帮助人类进行决策。做出分析性和平衡性的决策的任务始终在于人类，在于士兵。这一论断不仅具有伦理意义，也具有实际意义：它界定了人工智能辅助决策准备与自主武器使用之间的界限。.
实际上，这条界限比预期的要模糊得多。例如，总部位于慕尼黑的初创公司Tytan Technologies已经在乌克兰部署拦截无人机，这些无人机能够自主探测并摧毁敌方无人机——士兵只需授权即可。Tytan Technologies首席执行官巴拉斯·纳吉（Balász Nagy）将这一原理描述为简化人类决策，同时仍然允许他们审查并最终做出决定。欧洲陆军智库芬贝尔研究所（Finabel Institute）指出，人工智能最有效的用途是加速分析和协调，而不是取代人类决策。乌克兰的经验表明，真正的收益来自于将人工智能集成到现有系统中，以减少工作量和响应时间，而不是追求完全自主。.
然而，现实情况迫在眉睫。乌克兰方面承认，其正致力于实现无人机的完全自主化：即无需人工控制即可定位并摧毁目标的系统。战争作为实验室，正以伦理框架难以理解的方式加速技术发展。德国联邦国防军必须在这种矛盾中定位自身——一方面，它必须遵守强调负责任地使用人工智能的北约标准；另一方面，它又面临着缩小与技术更先进的对手之间差距的压力。.
战略意义：在追赶与独立之间
德国武装部队面临着三管齐下的抉择，这也标志着欧洲整体防务能力的一个战略转折点。首先，他们可以依赖现有的美国系统，例如“神秘原子能探测网络”（Maven）——其优势在于已进行过作战测试，但劣势在于依赖美国的技术和数据政策。其次，他们可以依赖欧洲自主研发的系统——这具有战略自主的潜力，但研发周期较长，且在时间紧迫的紧急情况下存在技术差距的风险。第三——这似乎也是弗罗伊丁的目标——他们可以采取混合策略：短期内依赖成熟的系统，中期发展欧洲解决方案，并确保符合北约标准。.
德国新型航空数据系统“普罗米修斯”（Prometheon）正是朝着这个方向发展的：它旨在整合来自多个传感器和子系统的数据，为指挥官提供作战所有阶段（从计划到后续行动）的统一实时概览，不仅能描绘当前状况，还能预测变化。这种主动侦察而非被动态势评估的目标，正是人工智能在军事领域真正的战略附加值。.
无形的军备竞赛
对于弗洛伊丁领导下的德国军队而言，这不仅仅是一项现代化措施，更是对战争新现实的认可——信息优势与火力同等重要。OODA循环已成为核心战略指标：谁能更快地完成循环，谁就能获胜——并非总是如此，但获胜的概率更高，后果也更严重。人工智能并非万能灵药，而是一个至关重要的倍增器，它可以取代数百名分析人员，并将决策时间从数天缩短到数小时甚至数分钟。.
基本的经济信息很明确：不作为的代价远远超过投资成本。借助人工智能支持的态势感知，一支反应更快、更精准的旅级部队能够达到传统参谋部（无论人员规模大小）都无法企及的军事产出水平。德国已通过专项基金、2026年预算以及诸如“天狼星人工智能”（Uranos AI）等项目奠定了财政基础。如今真正的挑战在于如何加快实施速度、如何确保与战略伙伴的数据主权，以及——最为艰巨的挑战——如何转变军队的文化，使其学会与机器协同思考，同时又不将自身的思考能力拱手让给机器。.
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