精准情报深刻影响地区冲突作战形态
■饶世钧 崔家连
在“史诗怒火”行动打击下，伊朗空军基地的飞机掩体受损。资料图片
近年来，前沿技术深度持续赋能现代战争，信息化战争向智能化、精准化转型。其中，情报正由传统的保障手段，加速成为掌控战场主动权、开展区域战略博弈的关键支撑。从定点清除敌方高级指挥官、精准摧毁地下隐蔽军事设施，到网络电磁空间渗透破袭、海上远程精准火力引导、跨境秘密特种作战，地区冲突各方普遍通过传统侦察与智能技术互补、数据算法深度融合、打击评估闭环联动，构建智能化精准情报作战体系，深刻影响作战形态，有的已突破了国际法约束的范畴。
乌克兰士兵操作Delta系统。资料图片
人力与技术结合，实现全域情报渗透
精准情报体系建设并非简单抛弃传统情报手段，而是将人力侦察、特种行动等传统情报来源，同卫星遥感、无人机集群、开源大数据等相互印证，打通多域情报感知通道，实现对纵深目标、隐蔽目标的全域渗透。
人力情报突破技术盲区，实现高价值深层目标穿透。复杂地下工事、严密安保体系保护下的高价值目标，单纯依靠卫星、无人机、电磁监听等技术手段很难穿透，仍然需要传统人力情报手段补齐侦察短板。据外媒报道，在针对伊朗高层的相关行动中，美国和以色列情报机构开展长期、多层次渗透布局，依托医疗、教育合作等渠道搭建动态更新的内部情报网络。与此同时，技术侦察体系发挥广域覆盖优势，不间断监听电磁频谱信号，渗透城市交通监控网络，梳理高层安保人员通勤规律与车辆活动路线，再依靠人工智能技术批量解析开源信息与信号情报，最终完成目标定位。
智能技术筛选海量线索，实现民间情报的可信转化。在俄乌战场，乌克兰Delta系统自冲突初期就开放了民间情报上报入口，普通民众可以直接上传俄军装备调动、阵地布防照片。2022年基辅防御阶段，大量基辅周边居民拍摄俄军车队位置图像，平台利用智能算法对民间上报线索、无线电侦听数据、商业卫星影像等交叉核验，向乌军推送俄军车队坐标，在基辅外围迟滞俄军装甲集群推进。俄方同样重视人力情报价值，通过获取乌军弹药补给点、防空阵地临时部署位置的情报，有针对性规划远程打击任务。不难看出，人力线索依旧是技术侦察的重要补充，二者结合可以有效克服单一技术侦察手段容易被干扰的短板。
遭遇以色列打击的加沙地带北部拜特哈嫩地区。资料图片
算法与数据融合，进行目标精准锁定
智能化战争背景下，战场情报呈现海量化、碎片化、异构化、动态化特征，单一维度平台和数据已无法支撑高精度目标锁定。依托大数据汇聚能力整合多源情报、利用算法完成智能筛选、特征研判与目标锁定，已经成为精准情报作战的核心内核。
多源异构数据汇聚。以色列是较早将情报算法运用至实战的国家，其整套精准情报体系基本依托数据融合与智能算法驱动。以军列装的“薰衣草”智能系统，可以批量融合通信侦听数据、航空侦察影像、人力情报台账、地面监控数据、开源社交媒体信息等多类异构数据，通过深度学习完成对敌方目标的自动分类、威胁评级与动态追踪。与之配套的“福音”智能系统，可基于“薰衣草”系统输出的目标数据，自动融合地形、气象、工事结构、弹药性能等数据，生成最佳打击方案，实现情报数据到火力参数的转化。在针对伊朗核心目标的跨境打击行动中，以军利用上述系统批量解析海量卫星影像、电信通话、人员活动轨迹数据，精准筛选出目标活动空窗期，同时通过三维建模算法解析地下掩体结构弱点，为打击行动提供高精度数据支撑。
赋能目标优先级排序。在战场目标数量爆炸式增长的背景下，人力几乎已经无法完成全部目标的甄别工作，算法可以根据目标价值、威胁等级、打击窗口自动排序，辅助指挥人员快速选定打击清单。在对伊朗的“史诗怒火”行动中，美国和以色列使用了帕兰蒂尔公司搭建的“梅文”智能系统战场情报平台。该系统嵌入了美国“克劳德”智能模型，通过多源数据分析，为美以在伊朗的军事行动提供实时目标锁定与优先级排序。在“史诗怒火”行动的最初24小时内，美军在AI协助下对伊朗境内超过1000个目标进行了打击，达到了每小时超过40个目标的作战节奏。另有报道称，该系统此前被用于针对委内瑞拉总统马杜罗的行动。
以色列沿加沙地带设置的智能隔离墙，该设施安装了多组摄像头、雷达系统和传感设备。资料图片
打击与评估联动，反向优化情报模型
毁伤效果验证是精准情报作战链条的收尾环节，同时也能为后续作战方案迭代优化提供依据。在传统作战模式中，火力打击行动与毁伤评估环节割裂，难以支撑战场快速决策与即时行动调整。目前各冲突方普遍致力于将情报感知能力贯穿作战行动全过程，构建“打击—回传—评估—修正”闭环，反向迭代优化情报模型，持续提升后续情报识别、目标判断的准确率。
打击后多源情报快速核验毁伤效果，判断是否达成预期作战目的。传统毁伤评估长期依赖前线人员报告，极易出现误判；而当前智能系统可结合卫星、无人机、开源信息等多类情报资源，在打击结束之后立刻开展毁伤验证。俄乌冲突的高强度消耗战场景，毁伤评估闭环的实战价值进一步凸显。据媒体报道，乌军对俄军目标实施打击后，立刻调度前线小型无人机抵近侦察，采用AI工具比对打击前后卫星航拍图像，评估建筑损毁程度与人员集结区域毁伤效果。俄方同样建立起类似评估流程，在使用巡航导弹打击乌克兰作战基础设施之后，依靠无人机和卫星影像评估设施受损程度，以此判断是否需要继续针对同一节点实施重复打击。
闭环评估数据反哺情报体系迭代，持续修正情报模型缺陷。毁伤评估过程中积累的大量真实案例数据，能够反馈情报系统存在的识别漏洞，用来进一步训练和优化AI识别模型。以军依托“薰衣草”与“福音”两套系统联动能力，建立起打击前三维目标建模、打击中侦察平台实时回传画面、打击后快速自动评估的全流程毁伤验证机制。外媒透露，以军在多轮中东军事行动中持续积累地下工事、民用建筑伪装军事设施的打击样本，将每次打击评估获取的建筑损毁图像重新输入AI情报系统训练库，进一步提升精准识别能力。欧洲多国在参与北约联合情报行动过程中，也建立了共享毁伤评估数据库，共同训练目标识别模型，提升联盟整体情报体系可靠性。闭环体系之下，每一次作战行动产生的评估情报，都将成为下一轮情报作战的训练素材，情报系统得以实现持续自我完善。
值得注意的是，智能技术的应用打破了精准情报的获取壁垒，隐蔽渗透手段日趋常态化导致冲突触发门槛降低，“不宣而战”的情报驱动式打击逐步成为当前地区对抗中的常见模式。过去发起跨境打击、纵深打击需要完备的国家动员，如今依托情报网络、小型精确弹药等就可以发起高隐蔽性突袭行动，冲突极易在短时间内迅速爆发。从长远看，随着军事技术的持续进步，精准情报在现代战争中的作用将进一步凸显，也将对全球军事安全格局产生更为深远的结构性影响。
