乌拉诺斯人工智能而非美国技术：十亿美元赌帕兰提尔——德国武装部队为何依赖自主研发的人工智能系统

用Uranos AI代替美国技术：欧洲如何构建未来的数字战场

不惜一切代价追求数字主权？德国联邦国防军大胆的人工智能计划

这项决定堪称战略重磅：德国联邦国防军（Bundeswehr）计划构建自己的欧洲平台，而非依赖市场主导的美国Palantir系统来评估军事数据。首个原型预计将于2027年完成——这是一个极其雄心勃勃的时间表，意味着巨大的技术和资金挑战。虽然此举旨在避免长期依赖，并加强欧洲的数字主权，但放弃成熟的美国技术也带来了重大的风险，包括工期和开发进度方面。以下分析将探讨德国联邦国防军为何启动这项数十亿欧元的计划，开放架构和联盟在其中扮演的关键角色，以及来自乌克兰的真实作战数据为何成为关键因素。.

德国武装部队正在打造欧洲的 Palantir 替代方案：数字主权代价高昂——战略依赖的代价会更高。

德国联邦国防军决定不采用Palantir的中央军事数据分析平台，这远非简单的软件采购那么简单。它触及了危机时刻谁来掌控数据、开发系统以及影响军事决策速度的问题。鉴于日益增长的威胁、从乌克兰战争中汲取的教训以及跨大西洋分工的不稳定性，德国的目标是建立一个欧洲替代方案。预计原型将于2027年第二季度完成，完整功能的解决方案将于2028年中期推出。这雄心勃勃，但从战略角度来看是合理的。.

从经济角度来看，该项目是对欧洲能力的一次考验，不仅检验其为数字防御技术提供资金的能力，也检验其能否迅速将其转化为可操作的产品。德国武装部队如今拥有的资金比几年前要多得多。2026年，常规国防预算拨款约827亿欧元，另有255亿欧元来自专项资金。2027年的预算草案预计还将大幅增加。然而，更高的预算并不能自动解决核心问题：现代战争并非仅仅依靠更多的坦克、导弹或无人机就能实现，而是需要能够在几秒钟内汇总来自众多来源的数据，并从中得出合理的决策。.

软件成为军事基础设施

Palantir公司的Maven智能系统象征着国防经济的深刻转变。过去，军事能力主要取决于单个武器系统。如今，传感器、平台、指挥中心和武器之间的数字化连接日益成为决定作战效能的关键因素。侦察无人机只有在数据能够快速分类、与雷达、卫星和情报信息交叉比对并传递给相应接收方的情况下，才能发挥显著的军事价值。因此，软件正在从辅助工具演变为关键基础设施。.

这种平台的经济价值并非主要体现在单个算法上。关键在于，它能够整合高度多样化的数据格式，控制访问权限，映射数据关系，并在共享数据基础上提供应用。连接的传感器、用户和合作伙伴越多，系统的效益就越大。然而，这种网络效应也导致了对服务提供商的强烈依赖。谁控制了数据模型、接口、工作流程和培训，谁就掌握了结构性的权力，这种权力日后需要付出巨大的努力才能瓦解。.

因此，对于德国联邦国防军而言，这并非仅仅是用欧洲用户界面替换美国用户界面那么简单。他们需要的是一个强大的架构，能够处理不同安全级别的数据，在隔离环境下运行，支持北约标准，并且即使在通信中断的情况下也能保持有效。此外，还需满足可追溯性、网络安全、维护、模型更新以及软件更新控制等方面的要求。只有当这些方面协同运作时，才能真正形成一个替代方案，而不仅仅是一个具有政治吸引力的原型。.

拒绝Palantir是要付出代价的。

从一开始就排除Palantir公司虽然降低了某些战略风险，但短期内会增加成本和时间压力。北约仅用了六个月就采购了Maven智能系统，并于2025年将其平台投入盟军作战司令部使用。这充分体现了成熟供应商的决定性优势：产品、集成技术、成功案例和训练有素的专家都已具备。德国却刻意放弃了这一优势，转而自行承担开发、集成和进度安排方面的风险。.

放弃欧洲方案的决定，从经济角度来看，可以被视为为行动自由支付的保险费。欧洲方案初期成本更高，因为开发费用无法分摊到已占据全球主导地位的产品上。此外，接口、安全检查和组织流程也必须重建。然而，这些缺点会被长期优势所抵消：国家可以通过合同控制源代码、数据存储、运营模式和后续开发的访问权限，建立国内供应商，并在欧洲内部保留更大的价值创造份额。.

因此，核心问题并非主权是否免费。答案是否定的。关键问题在于，额外成本是否小于未来依赖可能造成的预期损失。这种损失可能源于不断上涨的许可费、有限的适应能力、政治冲突、出口管制，或对高度敏感数据缺乏控制。由于军事指挥控制系统需要数十年时间才能投入使用并持续扩展，因此，最初成本低廉的外部解决方案从长远来看可能会导致高昂的转换成本。.

速度决定信誉。

计划于2027年第二季度推出的原型机是一个合理的过渡步骤，但这不应与实际运行准备就绪混淆。原型机可以连接选定的数据源并演示个别用例。然而，在实际运行中，系统必须在时间紧迫、信息不完整、带宽有限以及面临定向网络攻击的情况下运行。它必须能够与现有的管理信息系统通信，整合来自不同组织单元的用户，并在不造成虚假安全感的前提下提供可靠的结果。.

因此，将研发周期延长至2028年中期既是必要的，也是有风险的。必要性在于，Palantir和其他供应商已经在销售可运行的系统，技术标准也正在迅速确立。风险在于，欧洲国防项目往往面临复杂的责任、漫长的招标流程以及后续的需求变更。研发时间越长，就越有可能被迫采用现有的美国产品或无限期地继续使用过渡方案。.

只有德国武装部队尽早交付可立即使用的部分能力，欧洲战略才能具有可信度。与其等到2028年才开发出一套完整的系统，不如分阶段、分步骤地进行研发。初期阶段可以包括用于侦察的数据融合，随后是人工智能支持的态势感知，最后是更复杂的规划和决策功能。较短的研发周期能够产生实际反馈，降低技术过载的大型项目风险，并允许及早淘汰不适用的组件。.

30家供应商既是机遇也是警示信号

BWI正在审查来自30家公司的项目，其中大部分来自德国。如此广泛的参与表明欧洲国防软件市场正在蓬勃发展。除了老牌国防承包商之外，一些专注于人工智能、机器人、传感器和数据平台等领域的专业软件公司和初创企业也在参与竞争。这为各国政府提供了一个促进竞争、避免依赖单一供应商的机会。.

然而，候选方案数量众多并不代表产业成熟。许多公司能够令人信服地展示单个模块，但鲜有公司能够长期稳定运行高可用性的整体系统。真正的挑战不在于下一个分析功能，而在于异构数据的安全集成、认证、在不同安全级别下的运行以及对数千用户的支持。尤其是初创公司，它们往往拥有创新产品，但尚不具备开展长达数十年的军事项目所需的人员和财力。.

因此，选择不应仅仅基于技术性能。同样重要的是开放的接口、经济稳定性、欧洲所有权和控制结构、可验证的供应链以及切实可行的运营模式。国家必须阻止任何试图阻止Palantir公司入驻欧洲的企图，以免该公司因此而对欧洲垄断企业产生新的依赖。竞争不仅应存在于合同授予之前，还应在运营过程中通过可互换的模块和清晰明确的标准来维持。.

联盟分散风险和责任

德国联邦国防军在复杂的国防项目中越来越依赖联合体。在“天狼星”（Uranos）人工智能项目中，空客和量子系统公司（Quantum Systems），以及赫尔辛公司（Helsing）和ARX机器人公司，分别以竞争性商业联盟的形式开展合作。该系统旨在利用雷达、无人机、摄像头、卫星和其他传感器的数据，监控北约东翼的大片区域。初始合同金额约为1.7亿欧元，如果测试成功，金额可能会大幅增加。.

组建联合体在经济上是合理的，因为几乎没有哪家公司能够同时具备所有必要的技能。国防承包商了解认证流程和军事集成，软件公司是数据架构方面的专家，无人机制造商提供传感器平台，而机器人专家则贡献无人系统方面的经验。这种组合可以缩短开发时间，并将风险分散到多个合作伙伴身上。此外，它还能增强那些原本难以参与大型采购项目的中型企业的能力。.

然而，联盟并不能自动解决责任问题。当数据集成、用户界面、传感器连接和运行分散在多家公司之间时，责任划分就会出现漏洞。每个合作伙伴都专注于优化各自的组件，而没有人对整个系统的运行准备状态承担全部责任。因此，德国联邦国防军需要明确指定系统所有者，制定具有约束力的技术标准，并签订合同，不仅规范各个组件的交付，还要规范整个运行链的可衡量性能。.

欧洲的替代方案需要一种开放的架构

最具战略意义的设计原则是模块化。一个自主系统不应由单一制造商打造为封闭产品，而应是一个具有标准化接口的平台。传感器、分析模型、数据库和应用程序必须能够互换，而无需重新设计整个系统。只有这样，才能在初始合同授予后保持竞争，从而使德国联邦国防军能够整合来自不同供应商的技术进步。.

开放架构并不意味着安全关键型源代码必须公开。关键在于完善的接口文档、可移植的数据模型以及政府通过合同获得的访问权限。联邦政府还应要求核心组件在必要时可以由其他欧洲供应商进一步开发。这包括源代码托管模式、全面的技术文档，以及在供应商破产或被收购的情况下使用已开发组件的权利。.

从经济角度来看，模块化降低了转换成本，并限制了单个公司的定价权。虽然初期可能会导致更高的集成成本，因为需要制定标准并对组件进行全面测试，但从长远来看，它促成了一个供应商竞相争夺各个模块的市场。这加快了创新速度，并降低了单一公司在数十年内占据主导地位的风险。.

法德联盟在政治上是合乎逻辑的。

德国和法国于2026年7月达成协议，共同探讨构建欧洲自主数字骨干网。这将涉及两国在数据中心安全理念、人工智能和云解决方案方面的合作。Arcadia被认为是法国可能贡献的方案，并可与德国的类似解决方案进行整合。从政治角度来看，这种做法合情合理：如果没有欧盟最大的两个国防工业，就很难建立一个真正意义上的欧洲市场。.

从经济角度来看，合作可以带来规模经济效益。开发成本分摊到更多用户身上，通用标准便于出口和维护，企业也能进入更大的国内市场。尤其对于软件而言，开发完成后，为更多用户提供服务的成本相对较低。因此，建立法德联合核心系统可以降低单位成本，并使其他欧洲国家更容易加入。.

与此同时，双边架构也存在已知的风险。德国和法国在采购文化、产业分工、出口政策和军事需求方面存在差异。如果双方都试图保护本国供应商并确保自身在核心领导地位，则很可能出现架构重复。因此，数字骨干网的建设不应被组织成一个政治分裂的大型项目，在这样的项目中，工作量分配比技术质量更为重要。更有前景的方案是采用共享的参考架构，并明确定义接口，使各国解决方案能够相互交互。.

互操作性不仅仅是兼容性。

尽管北约使用Maven智能系统，但德国的系统仍必须在北约框架内运行。这种情况造成了目标冲突。一方面，德国希望实现技术独立；另一方面，德国联邦国防军（Bundeswehr）绝不能成为北约内部的数字化异类。一个仅以繁琐的方式与北约系统交换数据的国家平台，将会削弱军事作战能力，甚至在实战中比依赖外国软件更加危险。.

因此，互操作性不应仅限于导出少量文件。我们需要通用的数据标准、身份和访问模型、统一的安全分类以及指挥结构之间的强大连接。信息必须快速交换，同时又不放弃国家控制权。技术目标是构建联邦架构：每个国家保留对敏感数据和服务的控制权，但可以自动将共享信息集成到通用态势感知系统中。.

这项能力具有巨大的经济价值。谁能制定出欧洲互操作性标准，谁就能创造一个配套应用、传感器和服务的市场。如果德国和法国成功开发出一套引人注目的架构，它就可能成为其他欧洲国家采购的基础。如果标准化失败，市场将继续分散，而像Palantir这样的老牌供应商则能从已广泛应用的系统优势中获益。.

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乌克兰的作战数据正在改变事态发展方向。

与乌克兰的合作对欧洲发展尤为重要。乌克兰的“三角洲”系统整合了来自传感器、无人机、情报机构和其他来源的信息，从而构建实时态势图。通过一项协议，德国获得了乌克兰的实战经验和部分数据，这些数据可用于分析德国的系统并改进人工智能工具。这提供了战争演习或合成测试数据无法完全替代的原始素材。.

对于人工智能系统而言，训练和测试数据的质量往往比模型本身的规模更为重要。真实的作战数据包含干扰、欺骗、信息不完整以及难以在演习中真实复现的特殊情况。这使得识别模型能够在更贴近现实的条件下进行测试，并更精确地了解错误率。因此，德国可以跳过原本可能需要数年才能完成的研发阶段。.

然而，获取此类数据并非唾手可得的竞争优势。乌克兰期望获得军事支持、工业合作以及从改进的系统中直接获益。此外，数据保护、军事保密、衍生模型的使用权以及知识回馈等问题必须得到明确规定。外部公司是否可以使用乌克兰数据训练模型，以及这些模型最终由谁控制，这些问题尤为敏感。.

数据是资本，但它并非普通商品。

在数字国防经济中，数据常被视为战略资源。这种比喻并不完全准确。石油会被消耗，而数据可以多次重复使用，并不断添加新信息。当数据被系统地关联起来时，其价值往往会提升。与此同时，一旦军事数据泄露，就无法挽回。数据泄露可能会在数年内暴露军事程序、能力和漏洞。.

因此，德国联邦国防军需要建立一套精准的数据管理体系。对于每类数据，都必须明确其创建者、使用者、存储期限以及基于该数据训练的模型是否可以共享。区分原始数据、元数据、衍生信息和模型参数尤为重要。即使原始数据没有离开德国，训练好的模型也可能包含敏感信息，并允许对信息来源或作战程序进行推断。.

主权运营模式应记录数据访问情况，对模型进行版本控制，并确保结果可追溯。国家还必须确保数据不会被有效地锁定在专有格式中。从经济角度来看，数据可移植性与技术访问同等重要：如果无法将数据和语义模型转移到其他供应商，那么更换供应商就只能停留在理论层面。.

人工智能不能取代责任。

军事人工智能可以预先整理大量数据、识别模式并显示决策选项。然而，它无法消除不确定性。传感器会发出相互矛盾的信号，敌方会试图故意欺骗系统，模型在新情况下也可能失效。软件生成结果的速度越快，用户就越有可能将看似精确的输出误认为是既定知识。.

因此，经济评估不应仅仅基于速度。一个能够加快决策速度但频繁产生误报的系统会将成本转嫁给用户，并可能浪费运营资源。我们需要关键绩效指标（KPI），用于衡量准确性、稳健性、可解释性和不确定性处理能力。测试不仅应模拟理想条件，还应模拟通信中断、数据被篡改以及单个组件故障等情况。.

人类必须参与到负责任的决策过程中。这并非意味着要人工确认每一个自动化步骤。而是必须明确定义机器独立执行哪些任务、何时提出建议以及何时必须经过人工批准。好的设计能够减轻认知负荷；糟糕的设计只会让士兵更快地接收到更多信息，从而不堪重负。.

瓶颈在于熟练工人。

即使投入巨额预算，也无法迅速解决经验丰富的软件架构师、数据工程师、网络安全专家和军事用户短缺的问题。政府正与科技公司、咨询公司、银行以及蓬勃发展的欧洲国防工业争夺这些专业人才。薪酬差距、缓慢的招聘流程和安全审查等问题进一步加剧了招聘的复杂性。.

对德国联邦国防军而言，仅仅从外部采购软件是不够的。他们需要内部专家来定义需求、审查结果并独立评估技术决策。如果没有强大的公共客户，就会出现信息不对称：供应商比客户更了解架构、成本和风险，也更容易维护自身利益。因此，内部专家并非可有可无，而是自主性的先决条件。.

一个切实可行的人员配置模式应将常驻政府核心团队与行业合作伙伴、预备役人员和临时专家相结合。职业发展路径必须允许人员在联邦国防军、联邦风险评估研究所、研究机构和企业之间流动，且不损害安全利益。用户培训也至关重要。如果工作人员无法调整工作流程或批判性地评估结果，即使是最好的算法也无法产生任何附加价值。.

欧洲资本市场仍处于竞争劣势。

Palantir不仅受益于技术和政府合同，还受益于庞大的美国资本市场。高估值使美国公司能够吸引技术工人、收购其他公司，并持续多年投资于产品研发。欧洲国防初创企业如今获得资金的渠道显著改善，但仍然面临市场分散、出口法规差异以及机构投资者犹豫不决等问题。.

因此，政府合同对于构建欧洲软件产业至关重要。它们能够创造业绩和持续收入，企业可以利用这些收入筹集更多资金。然而，采购不应成为对低效供应商的永久补贴。评判企业的标准必须基于可衡量的成果、出口能力和可靠的交付能力。国籍本身并非质量标准。.

欧洲防务基金和“2030年准备计划”显著扩大了财政框架。然而，数十亿欧元的可用资金只有在采购集中化、需求标准化和产品实际订购的情况下才能转化为产业实力。缺乏后续合同的研究项目只能创造知识，而无法形成可扩展的业务。对于军事软件而言，可预测的多年期合同比大量短期资助项目更为重要。.

国家必须积极引导市场。

在战略平台上，国家不能像普通买家那样，仅仅选择价格最低的成品。它塑造市场，制定技术标准，并决定哪些公司可以访问敏感数据。这需要一项兼顾竞争与主权的长期产业政策。.

将受国家控制的核心组件与通过竞争性采购开发的应用程序分开是明智之举。身份管理、安全策略、中央数据模型和日志记录可以置于特殊的国家控制之下。而分析工具、可视化和专用人工智能模型则可以由多家供应商开发。这样既能保持核心系统的稳定性，又能促进应用层面的创新。.

合同应激励快速交付，同时确保安全检查的顺利进行。可能的付款方式包括：基于已完成的集成里程碑付款、对已验证的互操作性给予奖励，以及对未达标的绩效目标进行扣款。至关重要的是，付款不应基于已交付功能的数量，而应基于实际可用的功能。一个在实际环境中可靠运行的、结构相对简单的系统，比一个功能丰富但仅在演示中表现出色的平台更具经济价值。.

目前费用尚不清楚。

目前尚未公布德国联邦国防军计划平台的可靠总价。这在早期市场调研中并不罕见，但也使得公众评估更加困难。纯粹的研发成本仅占财务负担的一部分。其他成本还包括数据中心、安全网络、数据处理、现有系统集成、培训、网络安全、维护以及持续的模型改进。.

软件的成本结构正从一次性购买转变为持续运营。人工智能模型需要监控、使用新数据进行测试，并根据不断变化的威胁进行调整。界面会发生变化，传感器会不断增加，安全漏洞也必须迅速修复。因此，合理的成本核算应考虑至少十到十五年的总成本。如果后续的许可、咨询服务或计算资源成本高昂，那么较低的初始成本可能会具有误导性。.

同时，由于服务范围、运营模式和数据权限可能存在差异，因此很难与Palantir进行直接的价格比较。欧洲的解决方案从表面上看可能更昂贵，但它可以带来额外的经济效益：税收、高技能就业岗位、技术衍生以及许可费支出的减少。然而，这些效益并不足以支撑无限制的价格溢价。军事利益必须始终优先于产业政策考量。.

安全策略演变为位置策略

欧洲数据平台的开发可能对德国联邦国防军以外的领域产生影响。用于安全云基础设施、数据室、机器人技术和强大的AI等技术，对于关键基础设施、灾害救援和工业应用也至关重要。开发复杂军事系统的公司可以将其专业知识转移到民用市场。反之，许多关键组件也源自民用数字经济。.

对德国而言，该项目提供了一个契机，使其能够将自身在工业系统领域的传统优势与现代软件相结合。传感器制造商、机械制造商、汽车生产商和机器人公司都拥有宝贵的专业知识。如果这些公司能够与软件供应商合作，并采用通用数据标准，就能构建一个高效的生态系统。反之，如果数据和接口仍然局限于各个独立的项目，那么潜在的规模经济效益就会丧失。.

区域集群可以从中受益。慕尼黑、柏林、汉堡、乌尔姆、斯图加特等地将国防工业、研究、软件开发和工业用户联系起来。然而，关键因素并非资助中心的数量，而是它们的网络化程度。欧洲需要减少并行运行的示范项目，增加共享平台、测试环境和采购项目。.

主权不应导致孤立。

数字主权常常被误解为完全的技术自给自足。对德国而言，这个目标既不现实，也不经济。半导体、云技术、基础模型、网络组件和开发工具都源自国际供应链。试图在国内生产所有组件会造成资源分散，并延误项目实施。.

主权更确切地说意味着理解关键依赖关系、保留备选方案，以及能够独立做出重要决策。国际采购对于可互换的标准组件而言可能高效。然而，对于数据模型、访问权限、安全架构和运营管理，则需要更强有力的欧洲管控。自主程度应取决于故障或政治冲突可能造成的损失。.

与美国伙伴的合作仍然不可或缺。北约的互操作性、情报数据和联合行动都需要紧密的技术联系。因此，欧洲平台的发展不应与美国对抗，而应将其作为欧洲在联盟内部的一项有力贡献。更大的自主权有助于稳定跨大西洋伙伴关系，因为欧洲承担了更多责任，并拥有了更多选择，而无需从根本上质疑合作。.

竞争是由标准决定的。

在平台业务中，技术上最优秀的产品未必能胜出。通常情况下，能够迅速吸引大量用户、数据源和配套供应商的系统才能最终胜出。Palantir 在这方面拥有显著优势。Maven 已被美国和北约采用，拥有丰富的实践经验，并且可以基于现有的集成方案进行扩展。因此，德国和欧洲不仅需要在功能上迎头赶上，还需要尽快建立一个具有吸引力的标准。.

这需要多个国家做出具有约束力的采购承诺。如果每个国家都制定自己的需求并开发各自的平台，欧洲供应商的规模将依然很小，产品价格也会很高。另一方面，建立一个共同的核心市场可以带来更高的研发投资，并将成本分摊到更多用户身上。特别是规模较小的北约和欧盟成员国，如果欧洲标准解决方案价格合理、可互操作且政治上可靠，它们将从中受益匪浅。.

出口方面的考量必须从一开始就纳入考虑。仅针对德国特定法规开发的系统难以扩展。同时，出口目标绝不能以牺牲安全要求为代价。采用包含国家控制模块和可出口通用核心的多层架构，或许能够兼顾这两方面的需求。.

成功需要明确的衡量标准。

到2027年原型机准备就绪时，德国联邦国防军不仅应要求进行技术演示，还应在不损害安全性的前提下，尽可能公布可验证的性能数据。这些数据包括集成数据源的数量、从数据采集到显示的时间、通信中断条件下的可用性以及集成新传感器所需的工作量。此外，还必须测量错误率和人工纠错所需的工作量。.

到2028年，该平台应证明其能够在大规模演习中正常运行，与北约系统交换数据，并获得军方用户的认可。同样重要的是其经济可行性：运营成本、人员需求以及对各个供应商的依赖程度必须透明。如果缺乏稳健的运行，形式上的验收只会将问题推迟到以后。.

从长远来看，关键在于该项目能否催生一个欧洲生态系统。一个成功的系统必须能够在不放弃国家控制权的前提下，整合更多的国家、服务提供商和应用程序。它应该促进技术创新，而不是在短短几年后就变成一个难以变革的过时系统。尤其是在人工智能领域，适应性是其能否顺利投入运行的关键因素。.

欧洲的数字防御正面临考验。

德国联邦国防军选择排除帕兰提尔公司，这一决定在战略上是合理的，但也极具挑战性。短期来看，购买现有的美国平台可能速度更快，研发风险也更低。然而，从长远来看，这可能会加深对美国的依赖，尤其是在数据、软件和军事决策流程方面，这会带来诸多问题。因此，选择欧洲的替代方案并非奢侈之举，而是对选择自由的投资。.

然而，这种选择自由并非源于原产地标签或政治宣言。它需要的是易用的软件、开放的接口、可验证的数据、合格的人员，以及兼顾速度与责任的采购流程。德国和法国必须限制本国产业利益，并构建一个其他欧洲国家能够真正参与其中的架构。乌克兰提供了宝贵的运营经验和数据，但这并不能取代艰苦的整合与组织工作。.

经济基准最终很明确：欧洲必须利用额外投入的数十亿国防资金来构建持久的技术能力。如果成功，该项目将同时增强军事能力、创造工业价值并提升政治独立性。如果由于程序缓慢、责任不明确或国家分裂而失败，Palantir 的领先优势将继续扩大。届时，欧洲将白白花费巨资，却未能获得至关重要的资源：对自身数字战场的控制权。.

Konrad Wolfenstein

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