中国人民解放军战略支援部队的AI军事革新与美中竞争格局

摘要

中国战略支援部队以整合太空、网络、电子战、信息战的指挥体系为基础，正在推进以体系作战为中心的人工智能军事整合。然而，解放军内部研究也自我评价称，进攻性作战AI的运用仍停留在探索阶段，这与其说是技术实力问题，不如说是党军关系和围绕指挥决策权移交的政治审慎态度构成了结构性制约。另一方面，中国的商业AI生态系统以低成本构建模式为先导，具备非对称地缩小军事AI差距的潜力，因此未来3至5年内，渐进式整合与追赶并行的趋势最为有力。这将美中军事竞争的轴心从单个武器系统的优势竞争转向信息、指挥控制整合能力的竞争，并给韩国带来了加强对战略支援部队动向的监控和开发自主指挥控制体系的双重课题。此外，国家背景行为者滥用AI的案例凸显了AI治理讨论的紧迫性，并启示了中等强国层面参与多边规范的必要性。

I. 议题现状分析

中国人民解放军战略支援部队的AI军事革新：议题现状分析

1. 背景与过程

中国的军事AI整合努力随着2015年战略支援部队（SSF）的成立而奠定了制度基础。布鲁金斯学会分析称，该组织是一个将太空、网络、电子战和信息战能力整合管理的统一指挥体系[2]。布鲁金斯学会分析的核心判断是，尽管所有主要国家都宣称要将AI用于军事，但没有哪个国家像中国这样有目的地进行[2]。北京已经宣布了到2030年成为世界领先AI强国的国家计划，而中共领导层也已正式确立了支持该计划的创新驱动型军队现代化战略[2]。

这一趋势是习近平领导层自2017年以来推行的军民融合政策的延伸。EAI报告引用的中国人民武装警察部队山东总队研究人员的内部论文，因其冷静地审视了该战略的执行成果而值得关注。该论文大量引用美军资料，评价称本国的军事AI模型攻击链落后于西方[3]。研究人员明确指出，“解放军的AI应用仍集中在智能问答和内容生成等辅助领域”，并承认进攻性作战应用仍处于探索阶段[3]。作为中国军方内部研究机构公开承认本国能力局限的案例，这可以被解读为一种与对外宣传论调截然不同的自我评价。

2. 当前状况

根据EAI的分析，这种差距与其说是技术实力不足，不如说是由党军关系和围绕指挥决策权移交的政治审慎所导致的结构性问题[3]。解放军正将重心从提升单个武器系统的性能，转向构建整合信息、AI、通信和后勤的体系作战能力[3]。这是一种不同于美式单个平台优势竞争的路径。EAI判断认为，考虑到智谱AI等中国商业AI领域的追赶速度，当前的军事AI差距长期固化的可能性不大[3]。

中国商业AI生态系统的增长势头支持了这一判断。《南华早报》援引穆迪的分析报道称，中国科技企业凭借较低的建设成本、政策激励以及廉价的可再生能源，正以远少于美国的资金缩小计算能力的差距[12]。瑞士《新苏黎世报》指出，美国依赖科技企业的盈利预期来维持投资热潮，而中国则选择了以低成本向大众普及AI的不同路径[9]。习近平主席在7月上海世界人工智能大会开幕式上将本国描绘为“未来的拯救者”，也显示了这条路线的对外宣传性质[9]。

在军事领域之外，中国当局的进攻性姿态也很明显。《南华早报》报道称，中国官方媒体中央电视台将日本的AI搭载卫星计划定性为“严重威胁”，并批评其为东京太空军事化战略的核心轴[1]。据《日本经济新闻》报道，该卫星计划用于在太空中分析监视信息，以加速目标决策并加强拦截能力，防卫省计划与国内企业开发原型机，目标是在2030年代发射[1]。这暴露了中国一方面承认本国军事AI存在差距，另一方面又强烈反对周边国家AI军事化的双重态度。

美中之间的AI竞争也已演变为技术泄露的攻防战。Anthropic在一份长达154页的报告中披露，阿里巴巴曾访问其Claude模型1.51亿次，并利用这些访问窃取其能力[14]。这是继美国政府指责中国企业进行“工业规模的恶意蒸馏”之后公布的具体案例，预计美中技术攻防战将进一步激化[14]。

3. 主要行为体及立场

中国（战略支援部队·中共领导层）将体系整合型军事AI战略作为官方路线，但内部则存在基于党军关系的审慎论。将指挥决策权移交给AI的问题很可能与共产党对军队的控制原则相冲突，因此，与技术能力无关，政治制约因素正在减缓实战部署的速度[3]。

美国（国防部·国会·财政部）正在强化将输掉AI竞争定性为生存威胁的论述。财政部长贝森特毫不掩饰地表达了危机感，称“如果中国在AI领域领先，美国庞大的国防预算也无法保卫国家”[11]。也有分析认为，这与旨在平息国内对数据中心建设反对声音的政治算计有关[11]。

日本将AI卫星作为提升拦截体系的手段来推进，从而招致了中国的反对[1]。东南亚·新加坡等中等强国正被卷入被迫在美中之间做出选择的格局中。新加坡收到了加入中国主导的世界人工智能合作组织（WAICO）的邀请，但正在权衡其与参与美国主导的“Pax Silicana”倡议是否能够并存[16]。据报道，美国国务院的草案文件包含了警惕“Pax Silicana”参与国同时参与竞争性构想的信息[7]。

4. 核心争议点

第一个争议点是中国军事AI的实战部署速度。关键在于，考虑到商业AI领域的快速追赶速度，目前停留在辅助领域的水平能以多快的速度被缩小[3][12]。第二个争议点是指挥决策权的移交问题。解放军之所以集中于体系作战整合，既是技术选择，同时也是维持党对军队控制力这一政治制约的产物[3]。第三个争议点是中等强国面临的阵营选择压力。新加坡、东南亚国家在美中AI规范与平台竞争格局中正被迫做出二选一的选择，这正扩散为包括韩国在内的亚洲中等强国普遍面临的共同课题[7][16][5]。

II. 议题深度分析

中国人民解放军战略支援部队的AI军事革新：议题深度分析

1. 根本原因分析

中国之所以对AI的军事整合采取如此有目的性的态度，其背后存在着以技术飞跃来抵消与美国在常规军事力量上差距的长期战略考量。布鲁金斯学会分析指出，北京已宣布到2030年成为世界领先AI强国的国家计划，并正式确立了支持该计划的创新驱动型军队现代化战略[2]。这在结构上与冷战时期苏联试图用导弹技术抵消美国核优势的逻辑相似。但不同之处在于，中国并非将某一特定武器系统，而是将AI这一通用技术整体作为国家能力的轴心。

这种方法的背后，存在着党军关系这一中国特有的制度性制约。EAI的分析认为，解放军进攻性作战AI的运用之所以停留在探索阶段，并非因为技术实力不足，而在于“围绕党军关系和指挥决策权移交的政治审慎”[3]。中国共产党一直将对军队的绝对控制作为体制存续的前提。基于AI的自主决策体系具有动摇这一控制线的潜力。一旦算法取代指挥官的判断，党中央军事委员会的最终决策权就有被形式化的风险。这正是中国军队领导层将指挥体系的政治稳定性置于技术引进速度之上的原因所在。

同时，中国军队内部出现承认本国能力局限的声音，这一点非同寻常。人民武装警察部队山东总队研究人员的论文明确指出，“解放军的AI应用仍集中在智能问答和内容生成等辅助领域”[3]。这表明，与对外宣传不同，军队内部的评价体系正以美军资料为参照点来衡量自身位置。对外宣扬AI强国叙事，内部则冷静衡量与西方的差距，这种双重结构更接近战略支援部队运作的实际情况。

2. 结构性脉络

从政治结构来看，战略支援部队自2015年成立以来，就被设计为一个将太空、网络、电子战和信息战整合在单一指挥系统下的组织[2]。这与美军的网络司令部、太空军等按领域划分的指挥结构不同。中国从一开始就选择了整合型组织，试图将信息优势和指挥决策联系成一个闭环。这种设计本身就反映了体系作战的思想。解放军当前将重心放在“整合信息、AI、通信、后勤的体系作战能力”而非单个武器性能上[3]，可以说是这一组织设计的逻辑结果。

在经济结构方面，国家主导的投资与商业AI生态系统的结合尤为突出。《南华早报》援引穆迪的分析报道称，中国科技企业凭借较低的建设成本、政策激励以及廉价的可再生能源，正以远少于美国的资金缩小计算能力的差距[12]。瑞士《新苏黎世报》指出，美国依赖科技企业的盈利预期来维持投资热潮，而中国则选择了以低成本广泛普及AI的路径[9]。这种私营部门的低成本扩散战略也影响到军事部门的资源分配。这相当于创造了一种商业AI技术相对容易转为军用的结构。考虑到智谱AI等商业AI的追赶速度很快，EAI判断认为，当前的军事AI差距长期固化的可能性较低[3]，这一判断与上述经济基础息息相关。

在安全结构方面，美中军事竞争正向AI规范竞争扩展的态势十分明显。布鲁金斯学会整理的美中AI峰会背景资料评价称，在过去六周里，经过G7峰会、联合国相关讨论，美中在AI方法上的分歧反而扩大了[8]。《日本经济新闻》在报道特朗普与习近平峰会可能讨论AI安全保障机制的同时，也转述了硅谷内外存在的怀疑论，即技术冲突的根本结构难以轻易化解[15]。这表明，战略支援部队的AI军事革新既是可以被搬上双边谈判桌的议题，但从根本上又与军事威慑和技术霸权这一结构性竞争轴心密不可分。

3. 历史先例及类似案例比较

战略支援部队的整合型路径与冷战时期苏联的军事技术飞跃战略有可比之处。苏联为对抗美国的核力量优势，将国家资源集中投入到导弹技术和太空开发上。从试图以技术专长来抵消常规力量平衡的角度看，这与今天中国的AI优先战略具有逻辑上的相似性。但不同的是，苏联的导弹竞争以硬件平台为中心，而中国的AI整合则具有重构指挥、控制、信息流本身的软件性质。这一差异也使得控制风险的性质有所不同。导弹的发射与否最终由人决定，但基于AI的体系作战体系则在判断过程本身就有算法的介入。

乌克兰战争中显现的信息战与军事行动相结合的案例，也正被中国军方内部作为学习对象进行研究。《南华早报》报道称，中国国内的一项研究精确分析了基辅如何将对俄罗斯本土空军基地的无人机攻击作为“信息攻势”的一部分来运用。该研究得出结论，仅拥有先进技术是不够的，将信息战略与军事行动“编织”在一起的能力决定了成败[13]。这与战略支援部队所追求的体系作战概念直接相关。从将整合运用能力而非单个技术优势视为决胜关键的角度看，乌克兰的案例正被中国军方内部作为实战教训加以吸收。

中国围绕日本AI卫星计划的反应也值得作为类似案例参考。中国官方媒体中央电视台将日本的AI搭载监视卫星计划定性为“严重威胁”[1]。据《日本经济新闻》报道，该卫星被设计用于分析从太空收集的信息，以加速目标决策并加强拦截能力[1]。这显示了中国利用周边国家的类似动向作为其AI军事整合正当化逻辑的模式。也就是说，战略支援部队的扩张不仅是纯粹的内部动力，也是与将区域内竞争对手的应对重构为安全威胁叙事的外交辞令并行推进的。

4. 议题发展的核心变量

第一个变量是党军关系的变化速度。将指挥决策权移交给算法的问题，更多地取决于政治决断而非技术准备。习近平领导层将在多大程度上放宽这条控制线，将决定战略支援部队向进攻性作战AI转型的速度。

第二个变量是商业AI领域的追赶速度。以智谱AI为代表的民营企业的技术发展能以多快的速度被吸收并转为军用，将是关键所在[3]。如果穆迪指出的低成本计算扩散结构[12]得以持续，那么军民差距缩小的时点可能会提前。

第三个变量是美中首脑层面的AI治理谈判。在特朗普与习近平的会谈中，关于AI安全保障机制的讨论能否取得实质性进展，还是会固化为规范竞争，将决定战略支援部队的对外活动空间[8][15]。如果谈判一再失败，军事AI竞争很可能在规范的真空中加速进行。

第四个变量是区域内国家的应对速度。中国对日本AI卫星计划的反对[1]表明，区域内的AI军备竞赛已进入互动阶段。随着亚洲各国的应对措施不断累积，战略支援部队的扩张将不再仅仅是中国内部问题，而将固化为影响整个地区威慑态势的变量。