文章总结： 该报告系统分析美军基于大模型的认知战算法体系，涵盖技术演进、核心算法能力、体系部署与作战运用，并评估典型场景效能。报告指出美军认知战正向数据驱动与人机协同演进，同时存在模型幻觉、数据污染等脆弱性，最后提出我军认知防御与体系韧性建设方向，为智能化认知对抗提供参考。 综合评分： 78 文章分类： 威胁情报,AI安全,安全建设,实战经验

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【分析报告】美军基于大模型的认知战算法体系构建与实战部署研究

原创

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蓝军开源情报

2026年9月12日 10:04 湖南

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【导读】

大模型技术快速发展正在推动人工智能由信息处理工具向复杂认知任务能力加速演进，美军持续探索将大模型嵌入情报分析、认知感知、内容生成、行为研判和信息行动等任务环节，推动认知战由传统人工驱动向数据驱动、算法驱动和人机协同演进。

本文以美军基于大模型的认知战算法体系为研究对象，从技术演进、能力构成、体系部署和作战运用等维度分析其形成机理，构建大模型认知战算法体系分析框架，梳理目标识别、语义理解、内容生成、行为预测和效果评估等核心算法能力，并结合典型场景开展效能评估与情景仿真，进一步分析模型、数据、网络和组织运行层面的脆弱性及效能边界。

在此基础上研判美军大模型认知战的发展趋势，并提出我军认知防御、体系韧性和能力建设方向，为应对智能化认知对抗提供参考。

本报告《美军基于大模型的认知战算法体系构建与实战部署研究》为“蓝军研究所”的自研报告。检索翻译、资料采购、报告定制联系方式：191-1880-5880（微信同号）。

关键词：美军；大模型；认知战；算法体系；生成式人工智能；人机协同；认知对抗

这是蓝军开源情报的第 708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：19118805880）

《美军基于大模型的认知战算法体系构建与实战部署研究》

【目录】

一、引言

（一）研究背景与问题提出

（二）核心概念界定与研究边界

（三）研究思路与方法

二、大模型驱动认知战的底层演进机理

（一）传统心理战向算法认知战演进

（二）大模型认知能力及其军事适配

（三）美军认知战核心概念的数智化演进

（四）大模型驱动认知战的能力生成逻辑

（五）认知算法向作战效能转化的作用机制

图1：大模型驱动下的认知域OODA环重构图

三、美军认知战核心算法体系架构

（一）多源异构数据采集与语义处理

（二）目标受众识别与认知画像建模

（三）跨语种内容生成与多模态合成

（四）社交网络情绪分析与定向传播

（五）认知意图分析与行为预测

（六）认知行动效果评估与反馈

表1：美军主要认知算法与大模型能力映射矩阵

图2：美军大模型认知战算法体系逻辑架构图

四、美军认知算法体系部署与作战运用

（一）战略云端与战术边缘节点协同

（二）社交媒体自动化工具与智能代理运用

（三）联合指挥控制体系中的认知能力集成

（四）情报体系与外部数据资源协同

（五）大模型军事化部署模式及其演进

图3：战术边缘至战略云端的认知算法投射路径图

表2：美军认知战相关大模型及应用项目对比

五、典型场景下的认知战效能评估

（一）认知战效能评价指标体系构建

（二）欧洲战区信息对抗场景效能仿真

（三）印太地区突发事件认知影响效能分析

（四）强电磁干扰条件下边缘算法韧性分析

（五）不同部署模式下的能力边界比较

表3：大模型认知战效能评价指标体系

图4：典型场景下认知战效能变化曲线

表4：不同网络条件下大模型认知任务效能对比

六、美军认知算法体系脆弱性与效能边界

（一）模型幻觉与算法可靠性约束

（二）数据污染与知识体系风险

（三）网络依赖与算力节点脆弱性

（四）人机协同与组织运行约束

（五）复杂对抗环境下的体系韧性边界

（六）大模型认知战能力的效能边界

图5：美军认知算法体系脆弱性传导关系图

表5：美军大模型认知战主要能力约束及影响程度

七、美军大模型认知战演进趋势与我军应对

（一）认知算法由辅助分析向自主协同演进

（二）认知战由单域行动向跨域融合发展

（三）大模型与智能代理加速结合

（四）认知战由内容生成向闭环认知控制延伸

（五）强化我军认知域态势感知与防御能力

（六）完善网电认知跨域协同防护体系

（七）构建大模型认知对抗试验与评估体系

图6：美军大模型认知战能力演进梯级图

表6：我军大模型认知防御能力建设方向

八、结论

（一）主要研究结论

（二）研究局限与后续研究方向

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美军基于大模型的认知战算法体系构建与实战部署研究

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