美軍對抗性后勤中的人工智能應用分析

傳統戰爭中后勤一般待在后方，但在現代戰爭中，作戰雙方都已具備覆蓋陸、海、空、天、網全域的遠程精確打擊能力，這意味著后勤節點、運輸線、物資儲備點，會大量暴露在火力威脅之下。2020年美軍由此提出“對抗性后勤”(Contested Logistics)的概念，核心理念是：后勤保障本身就是戰場，首要目標必須從“追求高效”轉變為“確保有效”。對應要求后勤體系必須具備精準預判需求、動態優化資源、任務自主執行等能力。這三項能力的共同技術底座，正是以人工智能、機器學習、數字孿生為代表的智能化技術體系。

關鍵詞：對抗性后勤、人工智能、預測性維護、供應鏈管理、

預測性后勤

【預測性維護與狀態維護(PdM/CBM+)】

預測性維護(Predictive Maintenance，PdM)與基于狀態的維護增強版(Condition-Based Maintenance Plus，CBM+)是美軍在裝備保障領域智能化投入最為密集、成效最為顯著的方向。

美空軍快速保障辦公室(RSO)與美國C3 AI公司(C3.ai, Inc.)聯合研發的預測分析和決策助手(PANDA)系統，是美軍當前規模最大的企業級AI裝備維護預測性工具。該系統已被指定為空軍CBM+和預測性維護的記錄系統，其核心功能是將后勤數據轉化為可操作的預測性維修警報。PANDA系統具備跨多個職能和組織的數據采集、存儲、分析與分發能力，輸入美空軍飛機傳感器數據、歷史維修記錄和任務日志后，可利用機器學習算法識別異常模式，在部件實際失效前生成維修建議。

美國C3 AI公司PANDA系統飛機備用組件預測界面

美陸軍正在推進的車輛物流與保障智能工具與分析系統(VITALS)是針對地面車輛平臺的AI驅動預測性維護系統，由美國通用動力陸地系統公司(General Dynamics Land Systems)開發。VITALS通過收集與分析裝甲車輛維護數據，建立包含93種不同訓練場景的預測模型，可根據車輛駕駛方式推送個性化預警;車隊管理模塊能夠吸收車輛數據，生成精準的部件和維修需求快照，并隨數據積累持續優化預測精度。VITALS推動美國陸軍從被動式或計劃式維護向預測性維護全面轉型，最終實現“按需維修”，提升戰備完好率的同時優化稀缺人力資源配置。

VITALS車隊管理模塊

美國海軍則通過企業遠程監控(Enterprise Remote Monitoring，eRM)系統推動艦艇維護的智能化轉型。該系統將綜合狀態評估系統(ICAS)與遠程支持系統相結合，實現對艦艇關鍵系統的持續狀態監控與故障預測。2025年美海軍DDG-62“菲茨杰拉德”號驅逐艦，作為首艘配備AI系統監控的驅逐艦已投入使用。eRM v4版本進一步整合AI分析能力，可為艦載系統提供基于數據的維護決策支持。

美國海軍CBM+ES系統示意圖

美國海軍陸戰隊正從傳統的備件囤積模式向數據驅動的CBM+策略轉型。海軍陸戰隊后勤司令部與國防創新單元(DIU)合作，引入美國Uptake公司的AI分析平臺，將原始傳感器數據轉化為實時、可執行的維護建議，成效體現在三個方面：減少非預期裝備故障、優化維修排程以降低停機時間、改進維修備件分配以降低成本。此外，海軍陸戰隊第39航空大隊(MAG-39)與Tagup公司合作啟動了AI驅動的航空后勤項目，聚焦提升飛機戰備完好率;Tagup公司同時獲得了陸戰隊戰場醫療后勤的AI合同，將預測分析延伸至醫療物資保障領域。

美國Uptake公司Federal系統車輛風險監控界面

【供應鏈與庫存優化】

在后勤保障的供應鏈與庫存優化領域，美軍通過人工智能技術實現從“以防萬一”的囤積模式向“準時、精準”的需求驅動模式轉型。

供應鏈管理方面，美國國防后勤局(DLA)作為美軍后勤保障的核心機構，已開發部署多套AI驅動的風險評估與決策支持模型。其中，業務決策分析(BDA)供應商風險評估模型通過分析供應商行為模式、質量數據、定價異常和部件性能，自動化識別提供假冒、不合格或高價物品的高風險供應商。

在合同管理領域，DLA長期合同談判分析(LNA)工具采用經驗驅動的概率建模，通過高級模擬量化需求可變性帶來的過度采購風險與大訂單量的單位價格優惠之間的平衡關系，幫助機構做出最優價值采購決策;該工具還通過實時儀表盤支持供應商調整生產和庫存策略以響應需求變化。

DLA還引入了Interos風險管理AI平臺，用于繪制全球供應鏈圖并識別脆弱節點，可提前預測假冒零件或不可靠供應商，為決策者提供供應鏈中斷的早期預警。2025年11月，供應鏈AI公司Exiger也獲得美國陸軍數百萬美元合同，向陸軍物資司令部授權使用其1Exiger軟件。該軟件將在所有主要陸軍維持類別中提供AI驅動的多層供應鏈風險評估與管理能力，覆蓋從原材料到最終交付的全鏈條可見性。

美國大型咨詢公司安永(EY)與美國政府曾合作構建了軍事后勤供應鏈數字孿生模型。該模型基于實時數據、模擬、機器學習和推理進行預測分析與可視化，能夠排查從技術硬件原材料到研發融資的全環節風險，實現復雜全球供應鏈的決策優化。基于數字孿生模型的AI分析運維與后勤數據，實現了提前3至7天、以75%至90%的準確率預測設備故障。

庫存優化方面，美國國防高級研究計劃局(DARPA)曾于2019年發起LogX美軍后勤智能化項目，目標為：解決現有聯合后勤體系信息滯后、缺乏預測與彈性能力的問題，研發實時后勤與供應鏈系統態勢感知、未來狀態預測及韌性評估的AI工具。LogX項目要求實現后勤信息的數字化、云端化快速共享，提供庫存現狀和未來態勢預測能力，保障戰時物資的動態供應。目前LogX已完成關鍵原型演示，正進入技術轉移與實際部署準備階段。

美國陸軍裝備司令部(AMC)開發的“Weapon System 360”工具可實時監測坦克、飛機、車輛等武器系統的健康狀態，顯示缺件情況并指引補給來源，為指揮官提供完整的武器裝備物資供應鏈視圖。同樣由AMC開發的“ParaLine”軟件支持掃碼盤點、離線工作并與全球戰斗支援系統(GCSS-Army)同步，可將庫存處理時間縮短約50%。

【運輸調度優化與預測性后勤】

運輸調度優化與預測性后勤，是為了在對抗性環境中實現物資配送的動態規劃與物資狀態的實時透明。

運輸調度優化方面，美國國防部國防創新單元(DIU)聯合亞馬遜云科技、C3 AI和谷歌公共部門推進的空中物流優化(ALO)項目，目標是利用AI優化軍事空運調度模式。各參與方的獨立解決方案均取得了可量化的成效：C3 AI將數據收集到生成洞察的時間縮短92%，從3天降至約2小時，并幫助降低燃料消耗;谷歌公共部門為海軍空中物流辦公室(NALO)將調度流程從數周縮短至數小時，支持實時響應運營中斷;亞馬遜云科技開發的路線方案將所需飛機數量最多減少50%，任務運營成本節約12%，托盤交付費用降低10%。

美國陸軍也在探索美國Govini公司的Ark人工智能應用套件應用于物流領域。Ark套件可利用實時數據、陸軍條令和跟蹤軟件來監控彈藥等物資，從而實現實時庫存和物流態勢感知，并且具備自動安排物資以“合適的數量和合適的類型”進行交付的能力。

美國Govini公司Ark套件在物流方面的應用

預測性后勤方面，美陸軍使用的下一代指揮控制(NGC2)已經集成人工智能和機器學習技術，來過濾和驗證海量數據，支撐精準預測和優化補給，后續有待在2026年夏季的“融合項目拱頂石6”(PC-C6)演習中規模化測試。

“碼文”智能系統(Maven Smart System，MSS)是美國國防部部署最為廣泛的人工智能系統之一，最初應用于無人機視頻圖像處理，現已擴展至后勤保障領域。2025年2月，在北卡羅萊納州舉行的空降作戰演習中，第419采購支援旅借助MSS系統為第18空降軍和第143遠征保障司令部提供采購需求支持。據稱MSS系統可為師和軍級單位提供持續的可視化后勤保障通用作戰圖，覆蓋接收、集結、后續調動與整合、戰區開設、戰區配送及戰區保障的所有階段，全面支持大規模作戰行動。

近期，美國國防部采辦與保障副部長辦公室開展測試了全球評估與后勤分配指導助手(GALAGA)，該系統由美國CYPR AI公司與美空軍聯合開發通過快速建模與仿真，優化沖突時期的全球物資調配決策，并能通過跨軍種任務推演精準識別聯合部隊的能力缺口。據稱GALAGA能自主學習美軍后勤與供應鏈數據，直接指導未來的國防采辦與預算分配。

【趨勢分析與若干認識】

數據整合先行，平臺化部署成為前提。美軍各后勤保障的智能化系統幾乎無一例外地建立在統一數據平臺之上，例如美國陸軍最新投入使用的Vantage數據平臺將全球戰斗支援系統(GCSS-Army)、聯合作戰資金管理系統(GFEBS)等多源數據匯聚于單一信息源;DLA也推進數字互操作性升級各板塊系統;美國空軍PANDA依托企業級AI平臺實現全機隊數據貫通。

從被動響應到主動預判，預測性后勤成為核心理念。無論是裝備領域的預測性維護，還是物資領域的需求預測，抑或供應鏈領域的風險預判，其共同邏輯均是將決策節點前移，實現從“保障等需求”到“保障領先于需求”的轉變。

商業技術深度嵌入，政企協作模式固化。美國C3 AI公司服務于美國空軍的預測分析和決策助手(PANDA)系統以及空中物流優化(ALO)項目;Uptake公司和Tagup公司分別嵌入陸戰隊CBM+方案;Exiger公司為美國陸軍提供供應鏈AI軟件;Interos公司為DLA提供全球供應鏈風險繪制平臺。美軍各軍種的后勤AI系統已形成“少數核心商業伙伴+多軍種復用的技術架構”的格局。

困難與挑戰依然顯著。首先是系統碎片化問題尚未根本解決，各軍種系統的互操作性仍有待驗證;而且數據可靠性不足，戰時傳感器數據可能因電子戰干擾而缺失或失真;另外技術作戰環境適配性不強，當前AI模型多基于和平時期數據訓練，在大規模對抗條件下的表現未經充分檢驗;網絡安全與倫理風險存疑，AI驅動的后勤系統一旦遭受敵方網絡攻擊或數據投毒，可能產生系統性保障癱瘓。(北京藍德信息科技有限公司)

主要參考資料：

[1]楊斕. 軍事論壇 | 探索后勤保障智能化轉型路徑[N/OL]. 中國軍網-解放軍報, (2026-04-30)[2026-05-28].

[2]啜向前. 從“后勤先行”到“后勤先打”，現代戰爭后勤保障制勝機理嬗變[N/OL]. 中國軍網-解放軍報, (2026-04-07)[2026-05-28].

[3]宋海方，謝永興，李二強，等.美軍對抗性后勤概念、內涵及發展現狀研究[J].航空兵器，2025，32(6)：1–10.

[4]Naval Sea Systems Command. 2023. “NSWCPD Engineers Spearheading Condition Based Maintenance (CBM) Program for U.S. Navy.” United States Navy. November 2023.

[5]German, Capt. R. Campbell. 2026. “The Modern Iron Mountain: Integrate the Bold and New with the Tried and True.” IDEAS & ISSUES (SUSTAINMENT), May 29.2025.

[6]Roberts, Adarryl. Utilization of Artificial Intelligence (AI) to Illuminate Supply Chain Risk. Defense Logistics Agency, 1 May 2025.

[7]Davis, Andrew, et al. “Implementation of Predictive Maintenance in the Army.”Proceedings of the Annual General Donald R. Keith Memorial Conference: A Regional Conference of the Society for Industrial and Systems Engineering, 2 May 2024.

[8]Chandrasekhar Atakari, “AI-Driven Predictive Maintenance Models in ERP Systems for Critical Infrastructure and National Defense Logistics,” International Journal of Emerging Research in Engineering and Technology 6, no. 1 (March 2025): 82–90.

[9]B. Laszlo， AI Poses New Challenges, Opportunities for Army Vehicle Maintenance. https//www.nationaldefensemagazine.org/articles/2026/2/17/ai-poses-new-challenges-opportunities-for-army-vehicle-maintenance. Feb. 17, 2026.

[10]“NSWCPD engineers spearheading condition-based maintenance (CBM) program for US Navy，” Naval Sea Systems Command News， Feb. 7, 2024.

[11]H. S. Holsey， The Strategic Imperative of Integrating Sustainment Data in Modern Military Operations. https：//www.army.mil/article/282465/the_strategic_imperative_of_integrating_sustainment_data_in_modern_military_operations. January 22, 2025.