与伊朗紧张局势相关联的美国军方行动被以持续的高强度节奏执行，并有迹象表明，五角大楼旗舰级人工智能项目“Maven（梅文）”在加速目标锁定与打击决策方面发挥了核心作用。

摘要

• 项目 Maven，五角大楼的人工智能项目，已从无人机影像分析工具发展为一种能够加速美国行动中目标锁定与打击决策的系统。
• 该系统整合卫星、传感器和情报数据，将“杀伤链”从数小时压缩到数秒，从而实现更快的战场响应。
• 美国打击行动的目标数量已达到每天 300–500 个目标，在“史诗愤怒行动（Operation Epic Fury）”的前 24 小时内命中了超过 1,000 个目标，凸显了 Maven 的作战层面影响。

Maven 最初被构想为一项用于帮助分析人员从海量监视数据中筛选关键信息的工具。此后，它已演变为现代战场行动中的关键组成部分，重塑了军队更快发现并交战目标的方式。

从数据超载到战场指挥系统

2017 年启动的项目 Maven，起初是一项聚焦的举措，用于应对军方分析人员面临的一项日益严峻的挑战：他们被来自冲突地区的大量无人机影像所淹没。

当时，行动人员需要手动扫描数小时的视频，且常常是逐帧地进行，以识别转瞬即逝、值得关注的目标。Maven 的设计理念是通过应用机器学习，在浩瀚影像流中“在稻草堆里找到那根针”，以检测模式与物体。

多年来，这一项目已远远超出最初的范围。它如今是一套由人工智能辅助的目标锁定与战场管理系统，已显著加速“杀伤链”——从识别目标到执行打击的这一过程。

Maven 如何把战场数据转化为打击决策

Maven 将多路实时数据整合为一个统一的系统。

相关报道将其描述为一种“叠加层”，它结合卫星影像、无人机镜头、传感器输入、敌军部队情报以及关于部队部署的信息。通过融合这些输入，系统能够迅速分析作战环境。

在实际应用中，它可以扫描卫星画面以侦测部队动向或识别目标，同时也会对专家所说的“作战剧场进行快照”，以指导决策。

在最近的一次演示中，一名五角大楼官员表示，Maven 能够“神奇地”把所观察到的威胁转换为目标锁定工作流程，对可用资产进行评估，并向指挥官呈现可操作的选项。

生成式人工智能的进展进一步扩大了它的可用性。通过如 Anthropic 的 Claude 之类的系统所实现的自然语言界面，使行动人员能够更直观地与该平台互动。然而，在围绕对自动打击与监视用途的限制存在分歧之后，这种合作关系也承受了压力。

揭开迫使谷歌退出的后续风波

谷歌是 Maven 最初的人工智能外包承包商，但在 2018 年，这段合作因引发争议而中断：当时已有 3,000 多名员工签署公开信，反对该公司参与军事应用。

几名工程师辞职，谷歌选择不续签合同。随后，它提出了一套人工智能原则，排除了参与武器系统。

这一事件凸显了硅谷内部的分歧：有人将自主目标锁定视为一条不可逾越的伦理红线；而国防官员则认为此类能力至关重要。

更近一些时，谷歌已放缓其在国防相关工作上的立场，如今它正与 xAI 和 OpenAI 一同被纳入候选范围，以在该项目中替代 Claude。

在 2024 年，Palantir Technologies（帕兰提尔科技）在谷歌后撤之后，在项目 Maven 中进入了领先位置。

该公司与政府情报工作有着长期联系，目前被认为为该系统提供支撑核心技术，构成其作战“业务骨架”的关键部分。

首席执行官 Alex Karp 对其重要性作出了尖锐的表述，称“这是一个有、有缺（have, have-not）的世界”，并认为将杀伤链从数小时压缩到数秒，能够使对手变得过时。

从早期战场应用所体现的情况来看

官员们拒绝提供关于 Maven 在持续的伊朗冲突中表现的详细评估。然而，美国行动的节奏为其影响提供了一些线索。

根据战略与国际研究中心（Center for Strategic and International Studies）的说法，打击行动在初始阶段之后，其速度稳定在每天 300 到 500 个目标之间。

在“史诗愤怒行动（Operation Epic Fury）”的最初 24 小时内，据称美军打击了 1,000 多个目标。其中包括对一所学校的打击，该学校位于一栋此前曾被用作军事综合设施的建筑中。伊朗当局表示，这次袭击导致一百多名儿童死亡，并使许多其他人受伤。