bb60贝博:

　　根据《华尔街日报》、Axios等海外权威媒体2026年2-3月的集中报道，美军中央司令部在近期针对伊朗的军事行动中，调用了Anthropic旗下的Claude大模型。

　　报道明确提及，该模型的应用环节集中在情报评估、目标识别与战斗情景模拟三类辅助工作中。需要非常厘清的是，所有致命决策仍由人类指挥官全程做出，AI并未直接操控武器，也未下达任何打击指令。

　　颇具争议的是，此次行动发生的数小时前，美国政府刚下达了联邦机构全面停用Claude的行政令。这一矛盾的现实，让AI大模型在军事场景的应用，瞬间从行业讨论的边缘，走进了全球公众的视野中心。

　　话说回来，很多人对AI的认知，还停留在写文案、做客服、生成图片的日常民用场景里。总觉得AI离真正的硬核应用很远，更别说和国防、军事这种关乎国家战略安全的领域扯上关系。

　　但这次海外媒体集中报道的事件，给所有人提了个醒：AI大模型的能力边界，正在以远超大众想象的速度拓宽。它不再只是提升日常效率的工具，正在慢慢地渗透到对精准度、安全性、保密性要求极高的特种场景中。

　　你想想看，现代战争的核心逻辑，早已不是单纯的火力比拼，而是信息与决策效率的对抗。谁能更快处理海量情报，谁能更准预判战场态势，谁能更优规划作战方案，谁就能掌握战场的主动权。而AI大模型，恰恰在这些环节，展现出了传统人工模式不能够比拟的效率优势。

　　很多人看到相关消息，第一反应是“AI要主导战争了”，这其实是对技术应用的严重误解。目前全世界内，所有AI在军事场景的落地，都严格遵循“人在回路”的核心原则，也就是AI只做辅助支撑，最终决策权永远掌握在人类手中。

　　实际上，AI在军事场景的应用，核心集中在5个关键的辅助环节，每一个环节，都是对传统作战模式的效率升级，而非颠覆。

　　现代战争中的情报来源，是真正的海量数据。天上的遥感卫星，每小时就能生成几十万张高清地形与目标图像；地面与空中的，每天能截获几十万条不同频段的通信信号；还有线人传回的零散信息、开源社会化媒体上的碎片化内容，这一些数据加起来，规模能达到PB级。

　　传统的人工情报分析模式，需要几百个专业分析师，花几天甚至几周的时间，才能从这些海量数据里，筛选出有用的核心信息，比如目标的活动规律、防空系统的部署位置、敌方部队的调动轨迹。

　　但AI大模型的加入，彻底改变了这个流程的效率。它可以在几分钟之内，完成对多源异构数据的全量处理，自动识别关键信息，完成优先级排序，甚至能发现人类分析师根本没办法察觉的微小异常。

　　这么说吧，这次报道中提及的，Claude能从目标车队长达6个月的行动轨迹中，捕捉到1.2秒的异常停顿，进而预判出目标的行动窗口，这种能力，是传统人工模式根本没办法实现的。它把情报研判的周期，从“天级”压缩到了“分钟级”，在分秒必争的现代战场中，这种效率提升的价值是颠覆性的。

　　现代战争是陆、海、空、天、网五维一体的全域作战，各个维度的战场信息，需要实时整合、同步更新，才能让指挥官清晰掌握战场全貌，做出正确的决策。

　　传统的指挥系统，信息更新存在很明显的延迟。很多时候，指挥官拿到的战场画面，是十几分钟甚至几十分钟之前的，不仅容易错过转瞬即逝的战机，甚至有可能因为信息滞后，做出错误的决策。

　　而AI大模型，可以实时接入五维战场的所有数据源，自动完成数据的清洗、整合、关联分析，生成动态更新的数字战场孪生画面。更重要的是，它可以基于实时数据，预判敌方的下一步行动，给指挥官提供多种应对方案的推演结果，让指挥决策从“事后应对”，转向“事前预判”。

　　任何一次军事行动，都需要提前制定多套作战方案，还要预判各种可能出现的突发情况，制定对应的应急预案。

　　传统的方案推演，主要是依靠指挥官的经验，配合简单的沙盘模拟，不仅耗时耗力，还很难覆盖所有的可能性，很容易出现预案之外的突发状况。

　　而AI大模型，可以基于历史作战数据、战场环境数据、敌我双方的装备与兵力数据，快速生成上百种作战方案，并且对每一种方案进行全流程模拟推演，计算出每一种方案的成功率、风险点、附带损伤等关键指标，给指挥官提供清晰的决策参考。

　　这次报道中提及的，Claude为美军行动生成了上千种可能的行动路径，并且实时排除低概率路径，就是AI在作战方案推演中的典型应用。它可以把原本需要几天甚至几周的方案制定周期，压缩到几个小时，同时大幅度的提高方案的全面性与可靠性。

　　随着数字化的普及，互联网空间慢慢的变成了现代战争的第二战场。针对关键基础设施、指挥系统、通信网络的网络攻击，慢慢的变成了现代战争的常规作战手段。

　　AI时代的网络攻击，已发生了本质的变化。传统的黑客攻击，需要一个专业团队，花几个月的时间寻找漏洞、编写攻击代码、实施攻击，攻击效率和覆盖范围都非常有限。

　　而现在，基于AI大模型的智能体，可以在几个小时之内，自动扫描目标系统的漏洞，自动编写攻击代码，自动实施攻击，还可以同时对几百个目标发起协同攻击，攻击效率提升了上百倍。同时，AI还可以生成高度逼真的钓鱼内容，让社会工程学攻击从“广撒网”转向“精准制导”，隐蔽性和危害性大幅提升。

　　想要防御这种AI驱动的智能化攻击，唯一的办法，就是用AI对抗AI。通过AI大模型，实时监测网络流量，自动识别异常攻击行为，自动生成防御策略，快速完成应急处置，构建起智能化的网络安全防线。

　　除了前端的作战环节，AI在军事后勤保障领域，也有十分普遍的应用。现代战争的装备保障、物资调度，是一个极其复杂的系统工程，小到单兵的弹药补给，大到战机、舰艇的维修保障，都需要精准的规划与调度。

　　传统的后勤保障模式，很容易出现物资积压或者补给不足的问题，不仅会影响作战行动，还会造成大量的资源浪费。

　　而AI大模型，可以基于作战方案、装备损耗规律、物资消耗数据、运输环境等多维度信息，精准预测不同作战阶段、不同作战单元的物资需求，自动生成最优的补给方案与运输路径，同时能对装备的故障规律进行预判，提前做好维修保障的资源调度，让后勤保障从“被动响应”转向“主动预判”，大幅度的提高保障效率，降低保障成本。

　　不过说真的，AI在军事场景的应用，从来都不是单方面的技术狂欢。它在带来效率提升的同时，也带来了全新的伦理、安全与监管挑战。

　　目前全球各国都在探索AI在国防领域的合理应用边界，同时也在制定相关的规则与约束，核心就是守住“人在回路”的底线，确保AI技术始终处于人类的可控范围以内，防止不可预知的风险。

　　随着全世界内AI技术在特种场景的应用探索持续加速，国内也有不少企业，基于自主可控的AI技术，在国防信息化相关领域进行了布局与落地。

　　以下内容全部来自相关企业在法定披露平台发布的公告、财报、互动易公开回复，以及企业官方发布的信息，仅做客观陈述，不构成任何投资相关的引导与建议。

　　科大讯飞是国内AI大模型领域的主要参与者之一，旗下星火大模型已实现全栈自主可控，是国内主流大模型中，少数完全基于国产算力完成训练迭代的产品。

　　在行业应用层面，星火大模型在政务、央国企等领域实现了规模化落地。根据公司官方发布的2025年经营数据，当年公司大模型相关项目中标金额超23亿元，中标数量与金额均位居行业前列，覆盖了金融、能源、政务、公共安全等多个关键领域。

　　在国防信息化相关领域，公司的AI技术已在警务、应急等公共安全场景实现成熟应用，同时依托语音识别、自然语言处理、多模态理解、智能推理等核心技术，为相关特种场景提供智能化解决方案。

　　公司在公开信息中明确说，将以全栈自主可控大模型持续对标全球领先水平，保障国家战略安全，作为三大核心战略定位之一，持续推进AI技术在关键领域的安全可控落地。

　　风险提示：大模型在特种场景的落地进度没有到达预期；行业竞争加剧导致市场占有率下滑；技术迭代不及国际领先水平的风险。

　　三六零是国内数字安全领域的核心企业，同时深度布局AI大模型技术，推出了国内首个实现实战化应用的安全行业大模型——360安全大模型。

　　在国防安全相关的网络攻防领域，公司的AI技术已实现成熟落地。基于360安全大模型，公司推出了100+安全数字专家智能体，覆盖了威胁分析研判、攻击溯源、应急响应处置等高级威胁猎杀的全流程环节。

　　根据公司2026年1月发布的《2025高级威胁年报》，AI技术已推动国家级APT网络攻击向“精准制导”升级，包括 Lazarus等在内的多个APT组织，已广泛利用大模型实施深度伪造、精准钓鱼攻击，攻击的隐蔽性与危害性大幅提升。

　　公司明确说，将持续深耕安全智能体研发技术，进一步迭代优化可投入实战的安全智能体蜂群体系，推动其在高级威胁防御等核心场景的能力升级，为国家关键基础设施、广大政企单位构筑体系化的安全防线。

　　风险提示：AI安全技术的实战效果没有到达预期；政企客户拓展进度没有到达预期；行业政策变化带来的风险。

　　中科星图是国内空天大数据与AI应用领域的主要参与者，依托中科院空天院的技术背景，持有武器装备科研生产、涉密信息系统集成甲级等全套军工资质，深度对接军方指挥体系。

　　公司的核心产品GEOVIS数字地球平台，已在国防军工领域实现深度应用，覆盖了战场全域态势感知、综合演训与仿真、目标识别、太空态势感知、低空防御等多个核心场景，是联合作战体系中重要的数字化底座之一。

　　在AI大模型领域，公司与空天信息创新研究院联合研发了国内首个面向多模态遥感数据的生成式预训练大模型——“空天灵眸”大模型。该模型在十余个国际标准数据集上达到了同类领先水平，在目标检测、识别、分割、变化检测、三维重建等多种典型任务中已完成验证，并且面向国防安全、国土资源等领域开展了应用示范。

　　公司公开信息数据显示，其打造的“星眼星座”太空态势感知系统，可实现对太空目标的实时监测、碰撞预警、反卫星监测，是应对太空军事化趋势的重要技术支撑。

　　风险提示：募投项目延期带来的技术落地没有到达预期风险；军工订单的交付与结算存在不确定性；行业技术迭代带来的竞争风险。

　　海格通信是国内军用通信与信息化领域的核心供应商之一，业务覆盖无线通信、北斗导航、航空航天、数智生态四大领域，是行业内用户覆盖广、频段覆盖宽、产品系列全的重点军工电子企业。

　　公司在公开信息中明确说，坚持以信息化、智能化的平台业务为发展重点，瞄准军事智能化发展和未来武器平台发展等重要方向，重点布局AI技术军事化业务，积极拓展无人系统、智能防护、太赫兹等前沿技术应用。

　　根据公司2025年8月在互动易的公开回复，公司已完成相关大模型的私有化部署，逐步构建起高效的AI系统，实现了公司内网离线推理与调用服务，可完成文档数据处理、文本整理与逻辑推理等多元化应用场景，有关技术可延伸至军事指挥、情报分析等特种场景。

　　同时，公司在非侵入式脑机接口领域也有相关布局，重点推进其在感知控制等场景下的民用和特种应用。

　　风险提示：公司2025年度业绩预亏带来的经营风险；AI技术在军事场景的落地进度没有到达预期；行业竞争加剧的风险。

　　云从科技专注于人机协同操作系统（CWOS）的研发，基于自主研发的从容大模型，构建了“通用+行业”的双层垂直模型架构，核心聚焦政企、公共安全等B端核心场景。

　　公司的AI技术已在智慧治理、安防等与国防安全相关的领域实现规模化落地，为相关客户提供智能化的解决方案。依据公司公开信息，其智慧治理相关业务已覆盖全国30个省级行政区，在政务审批、基层治理、应急处置等场景实现了成熟应用。

　　针对涉密场景的安全可控需求，公司推出了基于原生安全的可控大模型底座，旗下的教育实训平台、工业智能体等产品，均基于该可控底座开发，从源头规避数据泄露、内容不合规等风险，可适配特种场景的高安全要求。

　　同时，公司联合上海交通大学、香港科技大学（广州）等高校的研究团队，发布了UAV-Anti-UAV有关技术成果，在无人机与反无人机领域的AI应用实现了技术突破，有关技术可延伸至低空防御等特种场景。

　　风险提示：公司持续亏损带来的经营风险；大模型商业化落地进度没有到达预期；行业竞争加剧的风险。

　　换个角度看，这次海外媒体集中报道的AI军事应用事件，本质上是全球AI技术竞争，从民用消费场景，向关键核心场景延伸的一个缩影。

　　随着数字化的经济的持续发展，AI技术已成为影响国家核心竞争力的关键技术之一，而国防信息化领域，是AI技术自主可控能力的核心试金石。

　　从行业发展的机遇来看，一方面，全世界内AI技术在特种场景的应用探索，将推动国内有关技术的研发与落地加速，倒逼企业持续突破核心技术，实现全链条的自主可控；另一方面，国内国防信息化建设的持续推进，对智能化技术的需求持续提升，具备核心技术、相关资质、落地能力的企业，有望获得更多的发展机会。

　　但同时，我们也必须清醒地看到，这个赛道的发展，也面临着诸多的挑战与不确定性。

　　第一，技术落地的门槛极高。国防信息化领域对AI技术的安全性、保密性、可靠性、自主可控性，有着近乎苛刻的要求，任何一个环节的技术短板，都可能会引起无法落地，对企业的研发技术能力、工程化能力，都有着极高的要求。

　　第二，伦理与监管的约束严格。AI在军事场景的应用，面临着全世界内的伦理审视与监管约束，有关技术的应用边界、使用规则，都在持续的探索与完善中，相关业务的发展，必须严格遵守相关的法律和法规与伦理准则。

　　第三，行业竞争持续加剧。随着AI赛道的持续升温，慢慢的变多的企业进入相关领域，行业竞争不断加剧，企业要持续投入高额的研发费用，才能保持技术的领先性，这对企业的盈利能力与现金流，都带来了不小的压力。

　　第四，订单与交付的不确定性。军工相关业务的订单获取、交付周期、结算节奏，都受到军方采购计划、预算安排、项目进度等多重因素的影响，存在比较大的不确定性，很难对企业的经营业绩做出稳定的预判。

　　它可以大幅度的提高生产效率，赋能千行百业，让我们的生活变得更便捷、更美好；它也可以在特种场景中，提升国家的国防安全能力，守护我们的和平生活。但同时，如果技术被滥用，也会带来不可预知的风险与挑战。

　　对于我们来说，更应该关注的，从来都不是技术带来的短期市场波动，而是技术本身的发展与突破。只有真正的完成了核心技术的全栈自主可控，才能在全球AI技术的竞争中，掌握主动权，才能让AI技术真正服务于国家发展，服务于人民的美好生活。

　　说到底，技术本身没有善恶，决定技术价值的，永远是使用技术的人。守住技术向善的底线，守住自主可控的底线，才是AI技术长期发展的核心根基。

　　风险提示：本文仅为行业分析和信息分享，不构成任何投资建议或商业推广。投资者应基于独立思考，结合自己风险承担接受的能力做出决策。投资有风险，入市需谨慎。