文章总结： 美国空军部于2026年4月20日发布《人工智能战略》和《数据战略》，将数据和AI从辅助功能提升为战略优势基础。AI战略提出五大目标（加速杀伤链、增强决策、优化资源、提升韧性、快速创新）和五项要务（释放数据力量、构建AI文化、建立生态系统、推动流程改革、实现保障现代化）。数据战略强调以VAULTIS原则管理数据，通过三大支柱（简化数据发现、增强信任互操作性、加强数据决策）实现安全高效的数据共享。 综合评分： 85 文章分类： 解决方案,政策法规,技术标准,安全建设,威胁情报

美国空军部发布人工智能和数据战略以加速提升军事优势

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2026年4月29日 16:24 北京

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编者荐语：

从“辅助功能”转向“制胜基石”：美国空军部发布人工智能与数据战略。

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编者按：美国空军部4月20日发布《美国空军部人工智能战略》和《美国空军部数据战略》，明确将数据和人工智能从“辅助功能”提升为“战略优势的基础”，旨在确保美空军部在复杂安全环境下保持敏捷并领先于不断演变的威胁。

《美国空军部人工智能战略》作为美国空军部人工智能开发和实施的战略愿景和指导框架，阐明了采用人工智能的“内容”和“原因”。该战略提出，大数据、云计算和深度学习的普及极大地提升了人工智能能力，对军事行动产生了直接影响，“人工智能驱动的战争时代”已经到来；人工智能是赢得新型战争的关键，也是取得决策优势的基石，将驱动美军“融合型联合全域指挥控制”系统，并为自主系统提供智能指导；人工智能将通过先进的模拟和智能决策支持工具提升作战人员的能力，通过优化维护计划和预测分析加速部队现代化，并通过增强情报分析和支撑可信威慑的自主系统提供技术优势。

《美国空军部人工智能战略》提出，美国空军部将利用人工智能实现五大目标：一是加快杀伤链，即缩短传感器到射击器的时间线并优化资源；二是增强决策能力，即提供卓越的态势感知和预测性见解；三是优化资源，即提高物流、维护和人员管理的效率；四是增强韧性，即加强网络、系统和基地以抵御攻击；五是快速创新，即迅速开发和部署新功能。该战略提出开发和部署人工智能的三项指导原则：一是履行使命，优先选择其人工智能模型可用于任何合法用途的供应商；二是以任务为导向的敏捷性，采用敏捷迭代的方式进行人工智能开发，实现快速原型设计和持续改进，并确保互操作性和可扩展性；三是基础准备，将数据视为战略资产，确保其高质量、可访问性和良好管理。该战略提出，美国空军部将在各任务领域利用人工智能作为“力量倍增器”，包括：一是助力在多域作战中取得决策优势；二是助力战备与保障；三是助力体系优化和人员队伍增强；四是助力研发和现代化；五是助力培训、教育、建模和仿真。该战略提出五项战略要务，包括：一是释放数据的力量，涉及构建强大而敏捷的数据生态系统、实施强有力的数据治理和高效的数据管理；二是加速构建人工智能优先文化，涉及培育统一和人工智能优先的文化、实施全面的人工智能能力框架、提供广泛的模型训练工具；三是构建体系级人工智能生态系统，涉及建立统一的体系级人工智能骨干网络以及提供用于开发、测试和部署人工智能模型的经认证通用流程；四是推动敏捷应用和流程改革，涉及制度化组织变革管理、简化流程；五是实现保障现代化以适应人工智能时代，涉及开创敏捷的网络安全和验证流程以及开发并部署先进的方法论以确保各项能力强大可靠并能抵御新型的、人工智能特有的威胁。该战略提出，美国空军部通过五大要素将战略理念转化为实际操作：一是在数据、技术和基础设施方面，构建灵活、安全且可互操作的基础；二是在人才与劳动力方面，培养广泛素养和按需专业技能；三是在合作伙伴关系与生态系统方面，采用成熟的商业和两用技术；四是在变革管理和流程重组方面，推动持续运营转型文化；五是在人工智能治理与监督方面，以相应速度加速创新。

《美国空军部数据战略》提出，美国空军部依靠数据的无缝集成和利用，将其作为战略资产来执行核心功能；对数据的掌控能够提升美国空军部的竞争优势，加速人工智能能力的整合，并确保对不断演变的威胁做出果断响应。该战略提出以下四项指导原则；一是确保数据可见、可访问、可理解、互联、可信、可互操作且安全；二是采用去中心化数据管理；三是实施基础数据治理；四是赋能并配备人员队伍。该战略提出，为实现以任务所需速度安全共享可发现和可使用的权威数据的愿景，美国空军部将采用去中心化数据管理模式，其中两大要素是“强大的治理框架”和“精简的体系技术层”。

《美国空军部数据战略》通过三大核心支柱阐述了战略实施后将在美国空军部各领域实现的预期成果。一是简化数据发现和访问。目标是减少域之间共享数据所需的时间，并提高授权用户可轻松访问的美国空军部数据百分比。关键举措包括自动化元数据标记、体系级数据目录、标准化API以及体系级身份与访问管理。二是增强数据信任和互操作性。目标是提高跨功能使用的数据互操作性，并提高已记录质量指标的美国空军部数据资产的百分比。关键举措包括建立整体和数据领域特定的标准、提供语义服务、设计数据建模与本体、实施自动化数据质量标准以及通过数据溯源、出处和谱系建立针对数据资产的全面数据追踪机制。三是加强以数据为中心的决策。目标是提高数据在所有美国空军部决策过程中的利用率。关键举措包括治理数据、将数据资产被转化为数据产品、通过数据分析赋能作战、实施数据敏锐度计划。该战略提出，数据战略的愿景将通过四个关键要素来实现，包括治理与责任、数据就绪、数据网格环境以及以数据为中心的人员队伍。

奇安网情局编译有关情况，供读者参考。

美国空军部4月20日发布《美国空军部人工智能战略》和《美国空军部数据战略》，以将数据转化为实战能力，并加速向“人工智能优先”型部队转型。

美国空军部首席数据和人工智能官苏珊·达文波特表示，“在当今复杂的全球安全环境下，数据和人工智能不再是辅助功能，而是战略优势的基础。这些战略的执行确保了美国空军部保持敏捷，并能果断地领先于不断变化的威胁。”

据美国官员们称，这些战略“为美国空军成为一支人工智能优先部队提供了战略路线图，将数据和人工智能作为决定性的力量倍增器和战略资产投入使用，以从会议室到战场保持空中和太空优势。”

其中，人工智能战略确立了人工智能在多个任务领域的优先事项，涵盖训练和战备到多域作战等各个方面；数据战略则强调将数据视为战略资产，并指出“数据是现代战争的弹药”。

人工智能战略

《美国空军部人工智能战略》作为美国空军部人工智能开发和实施的战略愿景和指导框架，阐明了采用人工智能的“内容”和“原因”，旨在指导美国空军部整体人工智能发展和实施。

该战略提出，人工智能对于支持美国防部长重振战士精神、重建军队和重塑威慑力等优先事项至关重要；人工智能将通过先进的模拟和智能决策支持工具提升作战人员的能力，通过优化维护计划和预测分析加速部队现代化，并通过增强情报分析和支撑可信威慑的自主系统提供技术优势。

该战略还提出，大数据、云计算和深度学习的普及极大地提升了人工智能能力，对军事行动产生了直接影响；“人工智能驱动的战争时代”已经到来，从网络空间到太空，美国空军在各个领域都面临着速度太快、数量太多、复杂程度太高的威胁，仅靠人类操作人员已无法应对；美军的战略优势不再仅仅取决于平台的质量，而是取决于决策的速度和质量；人工智能是赢得这场新战争的关键，也是取得决策优势的基石，将驱动“融合型联合全域指挥控制”（CJADC2）系统，并为自主系统提供智能指导。

该战略提出，为了确保下一代在空中和太空领域拥有优势，美国空军部将利用人工智能的变革力量来实现以下五个目标：

• 加快杀伤链：缩短传感器到射击器的时间线，并优化资源。
• 增强决策能力：提供卓越的态势感知和预测性见解。
• 优化资源：提高物流、维护和人员管理的效率。
• 增强韧性：加强网络、系统和基地，抵御攻击。
• 快速创新：迅速开发和部署新功能。

该战略提出三项原则，以指导美国空军部内部所有人工智能的开发和部署：

• 履行使命：美国空军部将优先选择其人工智能模型可用于任何合法用途的供应商。此举确保美国空军部如何利用可信且有效的人工智能来实现其使命，受制于美国法律，而非任意的私营部门政策。
• 以任务为导向的敏捷性：美国空军部将采用敏捷迭代的方式进行人工智能开发，实现快速原型设计和持续改进，从而以与时俱进的速度交付所需能力。解决方案将重新设计，默认具备互操作性和可扩展性，确保从体系级到战术前沿，美国空军部、联合部队和盟军伙伴之间实现无缝集成。
• 基础准备：美国空军部将数据视为战略资产，确保其高质量、可访问性和良好管理。所有人工智能系统都将从设计之初就具备安全性和韧性，内置抵御威胁的保护机制和强大的备用机制，以确保任务的连续性。

该战略提出，美国空军部是一支人工智能优先部队，通过变革性的能力提供无与伦比的战略优势，提高任务流程的速度、精确度和敏捷性，从而增强整个部队的决策能力、作战准备和效能。为实现上述愿景，美国空军部将在任务的各个领域利用人工智能作为“力量倍增器”：

• 人工智能助力在多域作战中取得决策优势：利用人工智能增强“观察、调整、决策、行动”（OODA）循环，通过提升观察保真度、借助更优的态势感知与情境理解丰富定位认知、促成更具依据的决策，并提供自主化能力，从而在充满竞争的环境中确立决定性优势。
• 人工智能助力战备与保障：利用人工智能优化资产可用性、提高维护效率、简化供应链，并改善整个美国空军部的资源管理。
• 人工智能助力体系优化和人员队伍增强：部署人工智能来增强后台功能，改进人事管理，为所有员工提供通用认知辅助，并将人力资本释放出来从事更高价值的任务。
• 人工智能助力研发和现代化：利用人工智能大幅优化和加速国防能力的整个生命周期，从最初的概念开发到作战部署和维护。
• 人工智能助力培训、教育、建模和仿真：将人工智能集成到培训方法中，以创建更真实、更具适应性和更个性化的学习环境。

该战略概述了五项战略要务，旨在指导美国空军部向人工智能优先型部队转型。具体包括：

• 释放数据的力量。美国空军部致力于构建一个强大而敏捷的数据生态系统，该系统基于去中心化、领域驱动的方法。通过强有力的治理和高效的管理，美国空军部将确保数据值得信赖、易于发现，并以人工智能可用的格式交付。
• 加速构建人工智能优先文化。美国空军部致力于培育统一的、人工智能优先的文化，以增强部队满足任务需求的能力。美国空军部将实施全面的人工智能能力框架，提供广泛的模型训练工具，并促进协作，以确保空军和太空军人员能够以与时俱进的速度进行创新和行动。
• 构建体系级人工智能生态系统。美国空军部致力于建立一个统一的体系级人工智能骨干网络，以实现可扩展且高效的人工智能开发。美国空军部将提供经认证的通用流程，用于开发、测试和部署人工智能模型，确保各项能力具有可持续性、适应性和高效的资源配置。
• 推动敏捷应用和流程改革。美国空军部致力于将组织变革管理制度化，以加速人工智能从原型到体系级能力的转变。美国空军部将简化流程，包括软件更新周期，以确保将关键任务人工智能工具快速、持续地部署到空军和太空军人员手中。
• 实现保障现代化以适应人工智能时代。美国空军部致力于开创敏捷的网络安全和验证流程，以适应人工智能的发展速度。美国空军部将开发并部署先进的方法论，确保各项能力强大、安全可靠，并能抵御新型的、人工智能特有的威胁，从而在保持严密安全保障的同时，跟上创新的步伐。

该战略提出，美国空军部将通过有意识地执行以下几个组成部分，将战略理念转化为实际操作：

• 数据、技术和基础设施：构建灵活、安全且可互操作的基础
• 人才与劳动力：培养广泛素养和按需专业技能
• 合作伙伴关系与生态系统：采用成熟的商业和两用技术
• 变革管理和流程重组：推动持续运营转型文化
• 人工智能治理与监督：以相应速度加速创新

数据战略

《美国空军部数据战略》提出，美国空军部依靠数据的无缝集成和利用，将其作为战略资产来执行核心功能；对数据的掌控能够提升美国空军部的竞争优势，加速人工智能能力的整合，并确保对不断演变的威胁做出果断响应。

该战略提出以下四项指导原则：

• 可见、可访问、可理解、互联、可信、可互操作且安全（VAULTIS）的美国空军部数据：美国空军部将继续提升其数据的VAULTIS特性。这意味着美国空军部数据必须具备内在的可见性和可访问性；通过包含元数据的全面编目，数据将易于发现，并可供授权用户随时访问。为了实现有效的分析，数据必须通过清晰的文档易于理解，并通过支持无缝集成的架构进行链接。数据将值得信赖，其质量和可靠性将通过追踪其谱系、来源和传承的基础设施来保证。数据将具有互操作性，采用通用表示形式以促进系统间的数据交换。最重要的是，数据必须保持安全，通过强有力的措施防止未经授权的发现、访问、使用或破坏。
• 去中心化数据管理：去中心化数据管理方法将确保数据VAULTIS的责任分配给称为数据域（data domains）的组织结构。去中心化数据模型赋予数据域更大的权力，数据域是由最接近信息的领域专家领导的组织单元。每个数据域都拥有确保其数据符合企业和任务特定标准的权限和责任。这种方法利用数据所在领域的专业知识来保证数据适用性，同时赋予数据域灵活性，使其能够使用最符合自身独特需求的架构。
• 基础数据治理：美国空军部内部有效的数据管理和协调依赖于强大的数据治理。政策和标准为负责任且可持续的数据使用构建了框架。数据域提供问责、监督和倡导机制，以确保域内的数据生产和使用符合相关政策和标准。每个美国空军部数据域都必须实施自身的治理结构，并由域负责人领导。这位将官或高级行政人员代表该域参加体系治理论坛，并运用其权力和影响力，确保其各自域内的数据源获得适当的资源支持并达到成熟标准。体系数据治理结构在自主性和一致性之间取得平衡，通过对美国空军部数据域的支持和监督，确保体系目标的优先性。集中式治理协调了美国空军部内部分散的数据管理实践，确保数据环境的统一性、数据表示的通用性，并最大程度地减少数据不一致性。
• 赋能并配备完善的人员队伍：正如安全是美国空军部每位成员的责任一样，执行以数据为中心的行动也要求所有美国空军部人员理解并履行其在数据方面的角色。赋能并配备人员队伍包括提供资源以发展数据能力、设立职责明确的正式数据工作角色、建立治理机制、提供培训资源，以及考虑人机系统集成原则，包括用户体验和工作流程优化。各级指挥官和负责人需要获得支持资源和政策指导，以便在满足其他任务需求的同时，优先考虑以数据为中心的工作。美国空军部将为数据计划提供资源，并确保其透明度和问责制，以建立信任并促进跨组织边界的协作。

该战略提出“实现以任务所需速度安全共享可发现和可使用的权威数据”的愿景。该战略提出，为实现上述愿景，美国空军部将采用去中心化数据管理模式，该模式与2024年美国国防部数据网格参考架构保持一致。这种现代化方法包含两个主要要素：一个强大的治理框架和一个精简的体系技术层。

该战略提出，在这种模式下，数据责任通过数据域被下放到任务边缘；这些数据域由最接近信息的专家领导，负责为体系生产有价值、相关且高质量的数据产品；将数据视为产品，确保数据资产经过精心设计和迭代维护，以满足用户的需求；在体系层面，由中央支持的体系数据目录将作为所有数据用户的单一入口，该自助式目录将提供对领域精选数据产品的访问，从而直接提升美国空军部数据作为战略资产的价值、信任度和质量保证。

该战略通过三大核心支柱阐述了战略实施后将在美国空军部各领域实现的预期成果。

支柱一：简化数据发现和访问

目标：减少域之间共享数据所需的时间，并提高授权用户可轻松访问的美国空军部数据百分比。

• 自动化元数据标记：数据域确保为每个美国空军部数据源提供自动化元数据标记和发布服务。
• 体系数据目录：由美国空军部首席数据和人工智能办公室进行功能管理的自助式空军部数据目录，使整个体系能够根据“按需知悉”的安全要求，发现来自各个领域的数据。该数据目录涵盖所有分类级别，支持对数据资产和产品进行语义搜索，并提供应用程序编程接口（API）端点以供即时使用。发布到目录中的数据均已进行适当标记，并附有上下文信息，例如标准化数据字典。
• 标准化API：美国空军部API标准简化了域内及域间的数据共享。API管理工具与美国空军部数据目录集成，从而实现高效的数据发现和访问。对于无法提供API的传统系统，美国空军部会进行相应的改进，或采用其他合理且标准化的方法来实现高效的数据共享。
• 体系级身份与访问管理（ICAM）：在体系层面安全管理用户身份和访问权限，将安全控制集成到API网关和数据目录中。通过最大程度的自动化和数据安全控制的强制执行，在静态、传输和使用过程中保护数据。

支柱二：增强数据信任和互操作性

目标：提高跨功能使用的数据互操作性，并提高已记录质量指标的美国空军部数据资产的百分比。

• 建立标准：为数据资产和相关元数据的标记方式建立整体和数据领域特定的标准。
• 语义服务：语义搜索和发现功能使用户能够根据含义而不是仅仅根据关键词来查找数据。
• 数据建模与本体：设计并实施符合标准的通用数据本体，以提升对数据的理解和信任。所有美国空军部领域本体均符合这些美国国防部标准，以确保体系内部的语义互操作性。
• 质量验证：已实施自动化数据质量标准。在体系级和领域级均已建立数据质量规则和阈值。数据可观测性和监控工具可提供对数据管道运行状况和质量指标的持续可见性。
• 数据溯源、出处和谱系：已建立针对数据资产的全面数据追踪机制。数据出处追踪数据的来源（源系统或组织）。数据溯源追踪数据在其整个生命周期中的流转，包括数据经过的系统以及所应用的转换。数据谱系评估数据来源和溯源的质量，包括准确性、完整性以及是否符合既定标准和权威机构的要求。全面的数据追踪将确定数据资产的适用性，并确保数据的准确性、可靠性和可信度。

支柱三：加强以数据为中心的决策

目标：提高数据在所有美国空军部决策过程中的利用率。

• 治理：数据治理机构制定或实施数据标准、政策和实践，以支持管理改进数据可靠性和谱系、运营效率和决策的能力。
• 数据产品方法：数据资产被转化为数据产品，这些产品经过精心设计和迭代维护，旨在为用户提供价值和相关性。数据产品的开发和管理旨在解决不同的数据标准和格式问题，同时确保数据保真度、精确度和准确性不受影响，从而实现跨平台和任务场景的最大程度重用。
• 数据分析赋能：VAULTIS的美国空军部数据目标支持将原始数据转化为可操作的见解。与美国空军部首席分析官合作，共同维护有效的数据分析策略、流程和协议。
• 数据敏锐度计划：与美国防部网络劳动力框架相一致的数据敏锐度计划，旨在促进以数据为中心的文化，并赋能领导者理解、沟通和分析上下文中的数据，从而在各个层面做出数据驱动的决策。

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文章来源：奇安网情局

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