文章总结： 该报告分析了俄军在俄乌战争压力下对指挥控制系统的务实转型，核心在于放弃大而全的集中式架构，转向能直接加速战术杀伤链、提升无人系统效能的软件解决方案。俄军通过标准化底层技术、采用国产操作系统、发展战术级态势感知系统以及民间开发的侦察打击一体化软件，将发现到命中的周期缩短至分钟级。人工智能被定位为增强人类决策的智能组件，计算机视觉技术已实战化，但自然语言处理仍滞后。俄军通过数据采集建立反馈闭环，并采用开源模型与本地化部署的混合模式绕过技术封锁，其成功关键在于优先追求应用效能而非概念完整。 综合评分： 78 文章分类： 威胁情报,AI安全,网络安全,安全建设,其他

俄军如何在人工智能战争中改写指挥与控制格局（1.6万字干货）

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年2月26日 08:06 湖南

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【导读】

2026年2月10日，美国战略与国际研究中心发布报告《俄军如何在人工智能战争中改写指挥与控制格局》，本文探讨了俄罗斯在战时压力下如何转型其指挥控制架构，这些转型如何影响俄罗斯逐步向战场所需软件解决方案过渡，以及美国决策者可以从俄罗斯的经验中汲取哪些教训。

本文着重分析了俄罗斯的战略目标和战场实践，以下要点总结了自动化指挥控制系统、无人平台管理软件以及新兴人工智能应用如何在俄罗斯军事生态系统中得到开发、调整和扩展。

报告从战略层面逐步深入到战术层面。首先概述了俄罗斯军事理论和专业文献中对作战指挥控制系统的定义，追溯了其起源、架构以及国防部为支持长期指挥控制现代化而构建的标准化框架。随后评估了战略层面的实际进展情况，并转向战术层面。在战术层面，战争的需要推动了新型战场管理工具的试验，而俄罗斯在自动化指挥控制方面取得的最显著进展也正是在此层面实现的。

该报告还考察了人工智能在俄罗斯 C2 系统中的作用，并评估了其在不同指挥层级的发展和实施现状，从嵌入自动化控制架构的战略决策支持概念到处理传感器数据、管理无人系统和加速战场决策周期的战术应用。

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关键词：俄罗斯与欧亚大陆，经济安全， 人工智能， 国防与安全，俄乌战争

这是蓝军开源情报的第 515期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

一、俄罗斯指挥控制体系从宏大架构向战术实战效能进行务实转向

在现代战争的演进过程中，指挥与控制系统始终被视为军队的大脑。长期以来，外界认为俄罗斯会效仿西方，构建一个端到端、全覆盖的自动化指挥控制系统。然而，本研究发现，持续的实战压力迫使俄军果断抛弃了这种“概念完整性”的幻象。

乌克兰战场的残酷实践证明，在电子干扰密集、通信带宽受限且战场态势瞬息万变的真实环境下，追求大而全的集中式系统往往会导致灵活性丧失。俄军现在的核心逻辑极其冷酷且高效：任何不能直接加速战术杀伤链、不能提升无人系统效能的软件研发，都被视为次要任务。这种“软件定义战争”的新思维，正在重塑俄军的基层组织形式。

二、统一标准体系与国产操作系统为俄军数字化转型奠定了底层根基

尽管俄军在战术层面表现出分散化特点，但其底层技术的标准化程度却在不断加强。本报告强调，俄罗斯国防部通过制定一套严密的国家军事标准，规范了从术语定义到软硬件集成的每一个环节。这不仅是为了实现设备间的互操作性，更是为了在未来大规模引入人工智能插件时，能有一个统一的“插槽”。

在自主可控方面，俄军全面由Windows转向国产的Astra Linux系统。这并非简单的替代，而是基于安全逻辑的深层加固。Astra Linux赋予了俄军对源代码的完全访问权限，使其能够针对Elbrus和Baikal等国产处理器进行深度优化。这种从底层协议到操作系统的“技术主权”追求，确保了俄军指挥链在极端外部压力下的生存能力。

三、早期指挥系统的失利促使俄军在战术层面启动斯沃德态势感知计划

俄军在数字化转型道路上并非一帆风顺。早期的“统一战术级控制系统”曾在演习中寄予厚望，但在实战中却暴露出链路不可靠、抗电子干扰能力差等致命缺陷。本研究认为，2025年推出的“Svod”战术态势感知系统正是针对这些教训的定向补强。

“Svod”系统的核心使命是解决战场透明度问题。它不再试图在实验室里预设所有应用场景，而是通过在实战部队中进行滚动式试验，不断修复不同单位间数据格式不统一、传感器输入延迟等问题。这种“边打边改”的研发模式，标志着俄军已从理论驱动转向经验驱动，试图通过战术层面的小步快跑实现对对手的非对称优势。

四、无人机作为主要火力手段驱动了俄军管理软件的去中心化革新

当无人机承担了80%的火力任务时，传统的层级化指挥模式已无法适应每分钟都在变化的目标数据。本报告观察到，俄军正面临平台多样性、频谱拥堵和人机耦合效率低的严峻挑战。由于缺乏统一的官方无人机管理平台，一线部队曾一度高度依赖AlpineQuest和Discord等民用软件。

然而，民用软件的安全性漏洞（如带病毒的破解版应用）给俄军造成了惨重损失。这促使大量民间工程师和志愿者团队深度介入。他们开发的工具能够直接将无人机操作员与炮兵单位连接起来，绕过了繁琐的中间汇报环节。这种“自下而上”的创新浪潮，不仅弥补了国防部官僚体系的反应迟钝，更在无意中形成了一个具有强大韧性的分布式指挥网络。

五、侦察打击一体化的数字生态系统将发现到命中的周期缩短至分钟级

“Glaz/Groza”软件系统的横空出世是俄军战术革新的代表作。 本研究详细分析了这一生态系统的运作流程：无人机操作员通过Glaz软件在平板上点击目标，系统自动提取坐标并推送到火控终端；Groza软件随后根据内置弹道表自动计算射击参数并传达给炮火单元。

这种数字化的闭环取代了传统的语音报告和手动测绘，使射击修正可以实时完成。不仅如此，该系统最新的升级模块还增加了“无线电可见性”计算功能，帮助部队规划飞行路径以规避友军干扰。这种集成度极高的战术软件，已从志愿者项目晋升为俄军院校的标准教材，显示出俄军在规模化推广成熟技术方面的惊人速度。

图 3：Glaz/Groza 数字杀伤链

六、人工智能在俄军指挥架构中被定位为增强人类决策的智能组件

在俄军的构想中，人工智能并非要取代指挥官，而是作为一个嵌入式的“智能插件”。本报告指出，人工智能的主要任务是进行预测性分析，例如通过传感器数据建模，为指挥官生成多套备选行动方案，并评估每种方案的预想损失和推进速度。

这种设计哲学体现了俄军对战争责任的高度敏感：决策的正式权力和法律责任必须由人类承担，而人工智能则负责处理那些让人类大脑过载的非结构化数据。在ACCS架构图中，人工智能被描绘成连接决策层与执行层的数据“润滑剂”，旨在消除由于信息不对称导致的指挥延迟。

七、计算机视觉技术的实战化成熟度远超自然语言处理的实验阶段

俄军对人工智能的评估表现出极强的不平衡性。计算机视觉和传感器融合的技术成熟度已达到6-9级，这意味着相关算法已能稳定识别敌方坦克并引导巡飞弹进行自动终端打击。Platform-GNS等平台的免费分发，极大地降低了相关技术的接入门槛。

相比之下，文本分析和自然语言处理仍处于1-3级的初级阶段。俄军指挥官目前仍有超过55%的时间消耗在繁杂的文书准备工作中。由于缺乏能准确理解俄语军事术语和指挥语境的国产模型，文档处理的自动化依然是俄军指挥链上的一个重大短板。这种“重感知、轻认知”的现状，决定了俄军人工智能目前的强项在于战术层面的“快”，而非战略层面的“深”。

图 4：人工智能在会计与控制中的作用

八、俄军通过数据基础设施建设为人工智能模型建立了战场反馈回路

为了解决人工智能对高质量数据的渴求，俄罗斯国防部在2025年启动了一项雄心勃勃的数据采集工程。本研究发现，俄军现在会强制记录每架无人机的飞行轨迹、视频流、操作员遥测数据以及最终的打击效果。这些数据与操作员的个人唯一标识符挂钩，既防止了战功造假，又为AI模型训练提供了海量的带标签数据。

这种将战场表现与软件改进直接挂钩的反馈闭环，使俄罗斯能够利用真实战争场景不断磨练算法。这种“数据喂养”机制的建立，意味着未来的俄军装备将在战斗中不断进化，其性能提升将不再依赖于五到十年的采购周期，而是取决于算法更新的速度。

九、开源模型与本地化部署相结合的混合模式绕过了西方技术封锁

面对制裁，俄罗斯展现出了极强的技术韧性。本报告指出，俄军并未尝试从零开始构建所有基础模型，而是采取了“拿来主义”：利用Mistral、Qwen、LLaMA等国际开源模型，将其嵌入到严格审计的本地服务器环境中进行微调。

在民用开发者群体的支持下，俄军正在学习利用检索增强生成等技术，将开源大模型的通用能力与军事秘密数据库相结合。这种混合架构既保证了数据主权，又享受了全球开源社区的技术红利。这种“民技军用、内外结合”的路径，为其他面临类似技术出口管制的国家提供了重要的生存启示。

十、俄罗斯在人工智能领域的成功在于优先追求应用效能而非概念完整

总而言之，俄罗斯在人工智能战争中的表现证明：技术的精妙程度并不等同于战场的杀伤力。本研究认为，俄军最大的优势在于能够无情地筛选掉那些虚无缥缈的宏大叙事，将所有赌注压在能带来立竿见影作战回报的技术上。

通过标准化的底层、实战化的战术软件以及自下而上的研发文化，俄罗斯正在构建一套独特的、具有韧性的自动化指挥体系。这种体系虽然在文档自动化等方面仍显粗糙，但在缩短杀伤链、提升无人化作战水平方面已表现出令人不安的效率。对全球军事观察者而言，俄军的转型逻辑比其具体的系统名称更值得深思。

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本文转载自：蓝军开源情报 所长007 所长007《俄军如何在人工智能战争中改写指挥与控制格局（1.6万字干货）》