指挥控制系统是收集战场信息，帮助指挥官判断情况并下达命令的军队神经网络。引入AI后，信息分析、判断和命令传达的整个过程将发生变化。AI系统的引入不仅仅是引进一项新战斗装备，而是对部队的训练方式、教义以及谁来批准什么进行全面改革。
作为军事强国的美国和中国，已经各自以不同方式应对这一问题。首先，美国战争部于6月25日启动了“代理网络”系统。该系统持续分析输入国防信息和作战系统的数据，整理核心情况，帮助指挥官在几秒钟内审查多种应对方案。它不仅用于战斗管理和决策支持，还可以用于寻找和确认攻击目标。然而，选择目标和决定打击的权力仍然保留给指挥官，并在开发和部署过程中接受测试和评估。
美国陆军在开发下一代指挥控制系统（NGC2）时，让前线部队直接参与。从去年9月开始，第4步兵师和第25步兵师的士兵和指挥官在训练中使用原型机，向开发团队反馈问题和改进意见，开发团队将这些反馈纳入下一个原型中。超过60家企业参与了该开发项目，并根据需要增加或更换企业。美国陆军在7月底完成大规模训练后表示，已准备将NGC2推广至全军，第4步兵师将在未来一年内利用该系统优化战斗方式，并与全军分享经验。
中国方面，今年8月，官方媒体CCTV公开了空军的“智能打击计划系统”。该系统在数百个目标和数十个编队同时移动的情况下，利用AI帮助选择目标和分配火力，制定攻击顺序。中国军方在参与了100多个战术单位的大规模训练中使用了该系统，并表示已在多个空军任务中应用。尽管实际性能尚待验证，但中国军方在作战计划阶段使用AI的事实是明确的。
从两国的案例来看，将AI融入指挥体系的工作并不仅限于技术开发领域。美国陆军建立了一个循环结构，让部队在使用原型机时发现的问题反馈到下一次开发中，而美国战争部则提前确定了AI可以承担的范围和需要人来批准的节点。这两项措施都表明，技术开发、部队运用、权限和规范的整合必须同步进行，才能使系统正常运作。李在明总统所提到的“国防态势的全面重新设计”，也取决于我们军队如何使用这些技术，以及如何将过程中暴露出的问题反馈到制度和技术中。
如今，我军也站在了引入新系统的起点上。10月12日，位于京畿道板桥的陆军基地成为全国五个国防人工智能转型（AX: AI Transformation）基地中第一个开放的基地。板桥基地专注于物理AI，应用于机器人和无人机等在现实空间中移动的设备。它将创建虚拟战场环境，训练机器人和AI模型，并负责实际环境中的测试和验证。获得许可的民间企业在安全控制下使用军方数据的安心区以及GPU等研究基础设施也已建立。与指挥控制直接相关的任务将由即将在首尔龙山开放的联合参谋部基地承担。联合参谋部计划在该基地开展基于AI的战略决策支持模型，以及将陆、海、空、宇宙和网络力量整合为一体的联合全域指挥控制（JADC2）实证项目。
如果联合参谋部的实证仅停留在基地内的研究项目，那么像美国陆军一样，部队经验反馈到开发的循环系统将难以形成。美国陆军在两师近10个月的实际训练中使用原型机的结果为全军推广提供了依据。联合参谋部也必须从一开始就将正式投入原型机于联合训练的时间表纳入实证计划中。采购武器的方式也可能成为障碍。目前的采购程序是在确定需求和选择供应商后，经过数年开发，难以将训练中提出的需求反馈到下一次开发中。美国陆军根据需要增减超过60家企业的做法，正是出于对这一问题的认识。从2027年开始推进的联合指挥控制系统（KCCS）项目，应制定持续修订软件的合同方式和更换企业的标准。在原型机进入训练场之前，权限和责任也必须明确。如果在出现错误时，开发者、操作员和指挥官各自的责任没有明确，参与测试的部队将不愿意使用AI的建议，这将使得反馈的开始变得更加困难。
AI指挥系统只有在前线部队运用中暴露出的问题能够通过软件改进和教义、指挥程序的修订来解决时，才能真正成为战斗力的基石。尤其是在面临兵员减少的问题时，确保能够稳定运用该系统的熟练人员并积累经验显得尤为重要。AI时代强军的成败，将取决于在实际训练中发现的问题能多快得到解决并应用于全军。对于缺乏实战经验的军队而言，通过实战相似的训练来掌握系统，比引入最先进的技术更为迫切。
作者主要经历
▲ 京畿研究院AI研究室研究员 ▲ 汉阳大学战略信息学系兼职教授 ▲ 总统直属基本社会委员会地方政府特委会委员 ▲ 经济人文社会研究会海外机构评估委员
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
