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近日，某智库发布《巴基斯坦军用人工智能：从技术追赶到底层突破的深层探索》报告，从组织架构、技术体系、政策逻辑、发展现状等层面，分析了巴基斯坦军用人工智能的发展脉络。

一、为啥非得搞军用人工智能？

要真正理解巴基斯坦的军用人工智能，必须先穿透其战略文化的 "基因密码"。这份呢报告开篇就点出一个核心事实：巴基斯坦的战略思维始终被两种情绪驱动 ——对印度的安全焦虑与对自身生存的危机意识。

1947年独立后，巴基斯坦与印度因克什米尔问题爆发三次大规模战争（1947-48年、1965年、1999年卡吉尔战争），2025年帕哈甘姆的武装袭击更是引发了近年来最大规模的空战（125架战机交锋），这些冲突深刻塑造了其 "以武求存" 的国防理念。而内部安全压力同样严峻：俾路支省的分离主义运动、开伯尔-普什图省的普什图民族问题，再加上跨境恐怖主义渗透，形成了 "内外双线作战" 的复杂局面。

传统上，巴基斯坦靠 "三位一体" 的国防策略维持安全：常规军力应对边境冲突、核威慑遏制大规模战争、反恐行动肃清内部威胁。但近年来，非动能威胁的崛起彻底改变了游戏规则。2018年，巴基斯坦银行业遭遇大规模网络攻击，超过80%的银行系统被入侵，客户数据泄露导致的欺诈交易损失达数亿美元；2021年，针对关键信息基础设施（CII）的钓鱼邮件集中爆发，这些邮件伪装成 "DHAMultan住房计划"" 巴基斯坦武装部队文件 " 等，精准瞄准政府和军方人员；2023年，选举委员会（ECP）遭网络攻击，导致部分选举数据篡改，直接触发全国安全警报。

这些事件让巴基斯坦意识到：在现代战争中，"键盘" 比 "枪炮"更隐蔽、更致命。而印度的AI军事化进程更让其倍感压力 —— 印度已在情报监视侦察（ISR）、网络安全、自主武器等领域部署AI，仅 2023年就沿巴边境部署140套AI监控系统，形成 "技术代差" 压力。正如报告中一位专家所言："巴基斯坦发展军用人工智能，不是 ' 选答题 '，而是 ' 生存题 '—— 不跟上，就可能在未来战争中丧失还手之力"。

二、各军种AI布局

巴基斯坦的军用人工智能并非 "一盘棋"，而是各军种根据自身需求 "各自突围"，其中空军的进展最值得关注，陆军与海军则各有侧重。

（一）空军：军用人工智能的 "试验田" 与 "成果库"

巴基斯坦空军（PAF）是军用人工智能的"先行者"，这与其技术密集型军种的特性密切相关。2020年，PAF成立认知电子战课程和人工智能与计算中心（CENTAIC），这两个机构成为其AI军事化的 "双引擎"。

巴基斯坦空军CENTAIC的核心任务是将AI融入空战全流程，目前已落地三大成果：

1.智能无人机作战体系

Shahpar III是代表作。这款中高空长航时（MALE）无人机搭载AI算法，能在复杂地形（如俾路支省山区）自主完成 "发现-识别-跟踪-打击" 闭环。其AI系统可区分 "平民"" 武装分子 ""民用车辆"" 军用装备 "，将误击率降低60%以上，在2024年的反恐行动中，仅用3架次就精准摧毁4个恐怖分子藏身处，无平民伤亡。

2.导弹智能制导

与土耳其合作的KaGeM V3巡航导弹，采用AI增强型制导系统，能在强电磁干扰、复杂气象条件下重新规划路径，甚至识别 "假目标"。测试数据显示，其命中率比传统导弹提升40%，在2025年的演习中，成功规避7层防空网击中目标。

3.空战决策辅助

在2019年 "Swift Retort" 行动中，PAF首次实战应用AI辅助电子战系统，通过分析印度战机的雷达信号特征，快速生成干扰方案，帮助己方战机占据有利阵位。印度国防分析师Pravin Sawhney坦言："巴基斯坦空军的AI应用让其空战效率超出预期"。

支撑这些成果的是国家航空科技园区（NASTP）的三大基地：

Alpha基地：聚焦航空航天、网络安全研发，入驻有土耳其Baykar公司的联合实验室，主攻无人机AI算法；

Delta 基地：与LUMS等高校合作，培训AI人才，2024年已为空军输送120名AI操作员；

Silicon 1基地：PAF的 "AI大脑"，集中了模拟器、AR/VR、大数据分析等核心技术，正研发"有人-无人协同作战系统"。

（二）陆军：从传统作战到智能反恐的转型

巴基斯坦陆军规模最大，但其AI应用更侧重反恐与边境管控，这与它长期承担国内安全任务有关。2022年，陆军成立新兴技术中心，重点突破三项技术：

1.智能边境监控

在印巴边境部署AI驱动的地面传感器网络，能识别 "越界人员"" 可疑车辆 "，并联动无人机跟踪，2024年使非法越界事件减少35%；

2.反恐数据融合

整合无人机影像、人力情报、通信监听数据，通过AI模型预测恐怖分子行动轨迹。在2025年的 "清剿行动" 中，该系统提前72小时预判某武装组织的转移路线，协助部队实施合围；

3.装备预测性维护

利用AI分析坦克、火炮的运行数据，提前预警故障。测试显示，这使装备出勤率提升20%，维修成本降低15%。

不过，陆军的AI发展受限于"重规模、轻技术" 的传统思维，其投入仅为空军的1/3，且多集中在应用层，核心算法依赖进口。

（三）海军：追赶中的 "AI补课"

巴基斯坦海军是AI布局的 "后来者"，这与其长期在国防预算中占比偏低（仅15%左右）有关。但为构建 "核三位一体"，海军正加速AI应用：

1.潜艇隐蔽性提升

为应对印度的水下传感器网络，在 "哈希马特" 级潜艇上安装AI辅助降噪系统，通过分析海洋环境数据优化航行轨迹，降低被探测概率；

2.智能反舰导弹

在 "巴布尔-3" 潜射巡航导弹上测试AI制导模块，使其能在复杂海况下识别目标舰船，规避拦截；

3.港口安防自动化

在卡拉奇港部署AI监控系统，识别 "可疑船只"" 水下蛙人 "，2024年成功拦截2起渗透事件。

报告指出，巴基斯坦海军的AI发展最大瓶颈是人才—— 懂海军战术又懂AI的专家不足30人，严重制约技术落地。

三、核力量与AI

作为核国家，巴基斯坦对AI在核力量中的应用保持高度谨慎，其核心原则是"AI 辅助决策，但人类掌握最终控制权"。其核指挥体系中，AI的作用集中在三个方面：

1.早期预警强化

巴基斯坦国家指挥中心（NCC）的战略指挥与控制支持系统（SCCSS），通过AI分析卫星、雷达数据，快速识别 "导弹发射"" 核爆迹象 "，为决策者提供预警（平均响应时间从15分钟缩短至3分钟）；

2.核资产安全防护

在核设施周边部署AI驱动的生物识别、周界监控系统，结合无人机巡逻，形成 "多层智能安防"；

3.威慑效能模拟

通过AI模型推演不同核打击方案的效果，辅助制定威慑策略，但最终打击决策仍由国家指挥（NCA）掌控。

这种 "有限应用"的思路，与巴基斯坦在国际上的立场一致 —— 它是首个呼吁全面禁止致命自主武器系统（LAWS）的国家，主张 "任何武器系统都不能绕过人类做出生死决策"，并推动《特定常规武器公约》（CCW）框架下的相关立法。

四、国际合作

报告指出，巴基斯坦的军用人工智能发展，本质上是 "借力外部技术+培育本土能力" 的双轨模式，中国与土耳其是两大关键合作伙伴。

（一）中巴合作：从 "装备贸易" 到 "联合研发"

报告指出，中国是巴基斯坦最核心的技术支持者，2019-2023 年，巴基斯坦 82% 的军火进口来自中国，金额达52.8亿美元。在AI领域，合作已超越 "买装备"阶段：

1.联合实验室

报告指出，2022年成立的 "中巴智能系统（CPInS）实验室"，聚焦无人机AI算法、网络安全技术，已为巴基斯坦培养50名AI工程师；

2.5G与AI融合

报告指出，中国帮助巴基斯坦推进5G网络建设，因为 5G 的低延迟特性是实时传输战场数据、支撑AI分析的前提（尽管巴基斯坦 5G rollout 滞后，2024 年因网络中断损失 16.2 亿美元，但进展仍在加速）；

3.军民两用技术转移

在AI芯片、数据中心建设等领域，通过 "民用合作" 名义向巴基斯坦转移技术，间接支持其军用人工智能。

但报告也指出，这种合作存在 "数字主权" 隐忧 —— 巴基斯坦的部分敏感军事数据需经中国AI平台处理，存在数据泄露风险。

（二）土巴合作：无人机与导弹AI的快速突破

土耳其是巴基斯坦在无人机AI领域的"关键伙伴"，合作聚焦实战化技术：

1.无人机联合生产

2021年，巴基斯坦与土耳其航空工业公司签约，在本土生产 "安卡" 无人机，其AI目标识别系统（可区分 "坦克"" 装甲车 ""人员"）完整转移给巴方；

2.智能导弹技术

土耳其向巴基斯坦转让Kemanke巡航导弹的AI制导技术，使其具备 "恶劣天气下自主寻的" 能力，这直接助力KaGeM V3导弹的研发；

3.人员联合培训

2024年，100名巴基斯坦军官在土耳其接受 "AI战术应用" 培训，重点学习无人机集群作战、电子战AI协同等。

五、深层挑战

巴基斯坦军用人工智能的发展，表面是技术问题，实则是制度、资源、人才的系统性短板，这些瓶颈比技术本身更难突破。

（一）政策碎片化

巴基斯坦至今没有专门的 "军用人工智能战略"，现有政策存在明显局限：

《国家安全政策（2022-2026）》：虽提到 "技术增强国防能力"，但未明确AI的具体角色，更未涉及军种协同；《国家AI政策草案》：侧重经济转型（如农业、医疗AI），对军事应用仅用 "军民两用技术" 一笔带过；《国防生产政策》：虽提出 "发展AI等先进技术"，但缺乏具体预算和时间表。

这种 "无顶层设计"的状态，导致各军种 "各自为战"：巴基斯坦空军的CENTAIC、陆军的新兴技术中心、海军的AI项目组之间几乎无数据共享，甚至存在资源争夺。

（二）研发投入不足

2025年巴基斯坦国防预算增至74.27亿美元（同比增长18%），但AI研发投入严重不足：

2025-2026 财年，军用人工智能相关研发仅690万美元，占国防预算的0.09%；

对比：印度同期军用人工智能研发投入3500万美元，是巴基斯坦的5倍；本土企业参与度低：仅12家私营企业涉足军用人工智能，且多承担 "外包服务"（如数据标注），核心算法仍依赖进口。

资金短缺直接导致一个后果：巴基斯坦的军用人工智能多是 "在现有装备上贴AI标签"，而非从底层重构作战体系。

（三）人才短板明显

巴基斯坦的AI人才困境体现在三个层面：

1.总量匮乏

全国AI专业人才不足500人，仅为印度的1/20；

2.结构失衡

80%集中在民用领域（如电商、金融），懂军事AI的复合型人才不足50人；

3.培养滞后

虽有11所大学设立AI实验室（如NUST的深度学习实验室、NED大学的机器人实验室），但课程与国防需求脱节，毕业生需2-3年培训才能适应军事岗位。

为破解困局，巴基斯坦推出 "百万AI人才计划"，但报告预测，按当前进度，至少需要10年才能满足军用人工智能的人才需求。

（四）数据战略存在短板

AI的核心是数据，但巴基斯坦在"国防数据治理" 上存在明显短板：

1.数据碎片化

各军种数据各自存储（如空军的雷达数据存在磁带上，陆军的反恐数据分散在各军区），难以整合训练AI模型；

2.标注能力弱

缺乏专业的数据标注团队，导致80%的军事数据因 "质量不足" 无法用于AI训练；

3.安全风险

在与外国合作中，部分敏感数据（如无人机影像）需送外处理，存在泄露风险。

报告中一位 NASTP专家直言："巴基斯坦的军用人工智能，不是缺算法，而是缺能用的 ' 干净数据 '"。

六、未来路径

尽管挑战重重，报告仍认为巴基斯坦军用人工智能有 "弯道超车" 的机会，关键在于聚焦自身安全需求，打造 "小而精" 的特色优势。

具体而言，有三个方向值得关注：

1.反恐AI深化

依托本土反恐经验，开发更适应复杂地形（山区、城市）的AI识别算法，形成 "反恐AI解决方案"输出能力；

2.网络防御自主化

结合多次网络攻击应对经验，研发针对发展中国家的低成本AI安全工具（如智能入侵检测系统）；

3.军民融合技术

将军用人工智能技术转化为民用（如边境监控AI改用于疫情防控、农业监测），形成 "以民养军" 的良性循环。

但这一切的前提，是巴基斯坦需要构建更协同的制度体系 —— 正如报告结论所言："军用人工智能的竞争，表面是技术比拼，实则是制度效能的较量。巴基斯坦要突破的，从来不是技术瓶颈，而是体系性障碍"。