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近段時間，人工智能程序 ChatGPT 因其 " 博學多識 "" 有問必答 " 走紅。以 ChatGPT 為代表的生成式 AI 有著強大的內容生成能力和直逼人類的 " 聰明 " 程度，將其應用于軍事領域，勢必會對未來戰爭產生影響。

明顯提升戰場感知力。未來戰爭中，各類新型快速殺傷武器將進一步加快戰場節奏，要求不斷提升戰場態勢感知能力，進而支撐起適應戰場需求的快速決策。在充滿 " 迷霧 " 的戰場空間里，面對海量多源、復雜異構且快速增長的戰場態勢數據，人類感知速度和處理能力顯得有些 " 遲緩 "。近年來推出的視覺大模型架構，通過無監督預訓練和人類反饋的強化學習范式，已在圖像分類、目標檢測、語義分割、姿態估計、圖像編輯以及遙感圖像解譯等多個領域取得突破，可以顯著提升戰場感知力。嵌入視覺大模型的智能武器，可以通過視覺系統精準辨識和區分打擊目標的主次、真偽，能從海量多模態數據中快速提取、生成高價值情報，減輕作戰人員的認知負荷，形成對態勢全面、及時、準確的判斷。利用生成式 AI 的感知優勢實現對要害節點的精準定位，或許將是未來發起作戰行動的前提。

大幅度推進人機交互。人機交互可以讓機器 " 聽 " 懂人類語言、" 看 " 懂人類動作與表情、" 理解 " 人的情緒和意圖，并把計算過程和結果用人容易理解的方式呈現出來。語言大模型不僅能夠在情感分析、語音識別、信息抽取等文本理解場景中表現出色，而且同樣適用于圖片描述生成、書稿生成、對話生成等戰場信息系統可視化生成場景。如果再將其嵌入一體化聯合作戰系統并持續迭代進化，可以用于想定編寫、作戰方案生成、演習結果講評等較為復雜的工作，在未來戰爭中或將重塑指揮決策流程。將 ChatGPT 類生成式 AI 應用深度嵌入指揮信息系統中，可以讓智能裝備 " 聽懂 " 指令，通過指揮員與戰場信息系統人機對話，準確理解分析指揮員作戰需求，并在此基礎上生成行動參考方案，為在未來戰爭中快速、合理配置作戰力量提供全新手段。

助推指揮決策自主化。信息化智能化戰爭，參戰力量多元、作戰樣式多樣、戰場形勢多變，指揮員有效指揮戰爭面臨智能不足的 " 瓶頸 "，借助決策大模型智能輔助系統，" 人－機 " 混合決策模式或將成為一種新的選擇。雖然從目前的技術水平來看，ChatGPT 類生成式 AI 應用仍無法進行機器控制、群體協作、動態調度等操作。但其強大的并行處理能力，能夠同時處理上千個任務，適用于融合控制有人 / 無人平臺，生成控制算法、優化群體行為，可全面支撐 " 蜂群 "" 魚群 "" 狼群 " 作戰多智能體。基于決策大模型的指揮控制系統，可以充分發揮人腦和人工智能兩者的優長，實現從智能預測到智能決策、從控制單智能體到多智能體的跨越。未來戰場上，將生成式 AI 嵌入到無人作戰平臺中，可創新軍事行動新范式，大幅提高作戰效能。

催生后勤保障新模式。從科技發展維度來看，軍事力量對抗日益向物理域、信息域和認知域全維度拓展，作戰空間向極高、極遠和極深全方位延伸，相應的后勤保障任務也變得更加多元復雜。未來戰場上，將多任務通用大模型綜合集成到無人作戰平臺和各類保障系統中，人、裝、物泛在互聯，各類作戰、保障實體將有機融為一體。后勤保障系統通過對在儲物資數量、時間、保養情況等大數據深度學習分析，實現人與物資、物資與裝備、物資與部隊、物資與地區的智能匹配，并自動預測物資需求、匹配最佳運載工具，制定最優運輸方案、及時解決戰場物流供應鏈路中出現的問題。特別是面臨復雜地形、沾染區、火力控制區等人員難以到達的極限戰斗保障，在特殊任務訓練樣本大量預訓練基礎上，生成式 AI 能夠實現需求感知、資源調配和行動控制上的變革，自主分配任務、自主規劃路徑、自主導航定位，將保障物資以 " 點對點 " 的方式直達精確配送給保障對象，實現智能保障。