【AI】2025军工AI行业驱动因素AI赋能领域及产业链全景分析报告.pdf

1、 2025 年深度行业分析研究报告 目 录1.智能化战争序幕已经拉开，军工 AI 成为强国战略新高地.41.1.AI 重塑未来战争，全球军事智能化趋势凸显.41.2.军工 AI 发展驱动因素：技术与需求共振.61.3.各国争相布局军工+AI.62.AI 如何赋能军工产业？.152.1.情报分析与战场感知：数据驱动的认知革命.152.2.指挥决策体系：从人力主导到人机协同.182.3.无人装备智能化：从单兵武器到无人作战体系.212.3.1.无人机领域的突破性应用.212.3.2.地面无人装备的智能化升级.232.3.3.海洋无人装备的技术革新.242.4.军事仿真：实现低成本试验.272.5.

2、军工研发范式：加速迭代与成本优化.292.6.装备维护：军工 AI 赋能装备智能维护革新.313.他山之石：美国 AI 军工科技巨头崛起之路.323.1.Palantir：全球领先大数据分析公司，其 AI 产品在国防领域展露优势.323.2.Anduril：面向智能化战争的新兴国防承包商.354.“AI+军工”产业链全图景.394.1.“AI+军工”产业链.394.2.“AI+军工”产业链相关公司.41图表目录图 1：战争形态演进路线.4图 2：“卡古”2 型自杀式无人机.4图 3：俄乌冲突的主要作战形式.5图 4：新版战略的目标和人工智能需求层次“金字塔”结构.10图 5：美国国防部预算草案

3、 C4I 部分.11图 6：2025 财年美国 C4I 系统预算拆分.12图 7：人机融合态势认知模型.15图 8：基于人工智能技术的情报工作流程.16图 9：基于人工智能技术的军事情报服务模型.16图 10：Skylark 反无人机系统识别无人机的图像.17图 11：OODA 环理论.18图 12：OODA 环理论发展脉络.19图 13：人机融合智能决策模型.20图 14：“天空博格人”项目低成本无人机概念设计图.22图 15：MQ-25 无人机.22图 16：第 15 届珠海航展上亮相的“蜂群 2 号”陆战车.22图 17：第 15 届珠海航展上亮相的机器狼.24图 18：各国大型自主无人

4、潜艇示例.25图 19：华如科技战斗模拟系统.28图 20：KWM 公司战斗模拟方舱的外部（左）和内部（右）结构.28iYhUjZgVgU9UkXmObRdN6MsQpPtRmRiNnNtOkPmNnP8OpOqQwMmMnNwMsQtN图 21：人工智能小模型在工业领域的应用成熟度分析.30图 22：人工智能大小模型融合在工业领域应用成熟度曲线.30图 23：Palantir 四大产品平台.33图 24：2019-2024 年 PLTR 营收及增速.33图 25：2019-2024 年 PLTR 归母净利润及增速.33图 26：PLTR 近期股价情况.34图 27：国防军工人工智能产业链.3

5、9图 28：攻击-11 无人机.41图 29：洪都航空营收及增速情况.42图 30：洪都航空营收及增速情况.42图 31：观想科技产品体系.42图 32：观想科技营收及增速情况.43图 33：观想科技营收及增速情况.43图 34：中科星图“空天灵眸”遥感大模型.44图 35：中科星图营收及增速情况.44图 36：中科星图归母净利润及增速情况.44图 37：兴图新科的“云视频指挥系统”.45图 38：兴图新科营收及增速情况.45图 39：兴图新科归母净利润及增速情况.45图 40：华如科技 XSim 军事大模型.46图 41：华如科技营收及增速情况.47图 42：华如科技归母净利润及增速情况.4

6、7图 43：能科科技参加全球开发者先锋大会，提出 AI 大模型驱动工业智能化进阶.47图 44：能科科技营收及增速情况.48图 45：能科科技归母净利润及增速情况.48图 46：科思科技营收及增速情况.49图 47：科思科技归母净利润及增速情况.49表 1：各国对 AI+军工的布局.6表 2：俄罗斯在军工 AI 的布局和支持手段.8表 3：美国国防部数字化转型战略的发展历程.9表 4：美国新旧两版军事人工智能战略对比.9表 5：美国人工智能战略的词条词频.11表 6：2024 年以来主要美国 AI 企业的合作动向情况.12表 7：我国在军工 AI 的布局和支持手段.14表 8：美国智能情报典型

7、项目.17表 9：AI 与无人机的结合.21表 10：人工智能在无人机应用上仍存在关键技术和难点有待突破.23表 11：人工智能在无人舰艇上的应用情况.26表 12：军事仿真应用领域.27表 13：AI 在军工科研与工业制造领域的优势.29表 14：军工 AI 在装备维护上发挥的作用.31表 15：2024 年 Palantir 获得美军多个军方机构合同.34表 16：Lattic 的系统架构与核心功能.35表 17：Anduril 的武器防护产品.35表 18：Anduril 的空中装备产品.36表 19：Anduril 的水下装备产品.37表 20：Anduril 的水下装备产品.37表

8、21：越来越多的国防公司应用 AI.38表 22：军工 AI 代表公司与订单案例.401.智能化战争序幕已经拉开，军工 AI 成为强国战略新高地1.1.AI 重塑未来战争，全球军事智能化趋势凸显军工 AI 是人工智能技术在国防和军事领域的深度应用。军工 AI 是以军事需求为导向，通过自主决策算法、多源数据融合、智能感知技术等，实现装备智能化、作战自主化和决策科学化的技术体系。其本质是将 AI 能力嵌入武器系统、指挥链路和后勤保障环节，形成“感知-决策-行动”闭环。图 1：战争形态演进路线数据来源：人工智能对军事变革影响的多视角研究，东北证券在利比亚冲突中，无人机首次实现自主攻击。在 2020

9、年的利比亚冲突中，交战双方采用多种型号无人机执行侦察和作战任务。据联合国利比亚问题专家小组发布的报告指出，土耳其制造的“卡古-2”（Kargu-2）无人机 2020 年在利比亚执行了“追捕并远程交战”行动，可自主攻击撤退中的敌方士兵。这是致命性自主武器系统在实战中的首次运用。图 2：“卡古”2 型自杀式无人机数据来源：澎湃新闻，东北证券以俄乌战争为观察窗口，AI 正在深度重构未来战争的形态。其影响体现在战术执行、作战决策和战略转型三个层面，形成“数据驱动、算法主导、人机协同”的新型战争模式。一、战术革新：无人机与自主武器的智能化突破俄乌战场成为全球首场以无人机为主力的“算法战争”。乌克兰通过

10、OCHI 系统收集超过 200 万小时的无人机战场视频，训练 AI 模型实现目标自主识别与打击决策，大大提高了传统 FPV 无人机的命中率。俄罗斯则推出“柳叶刀”巡飞弹等 AI 驱动武器，其搭载的 Nvidia Jetson 边缘计算模块支持自主路径规划和目标锁定，可穿透复杂电磁干扰实施精准打击。双方均验证了“蜂群作战”的可行性通过数百架低成本无人机协同攻击，实现对防空系统的饱和式突破。二、情报革命：从人力分析到机器决策AI 重塑了战场感知与指挥链条。乌克兰利用美国 Palantir 公司的“梅文计划”AI 系统，将卫星图像、无线电监听等多源数据整合，实现俄军动向的实时翻译与威胁评估，决策周期

11、从小时级压缩至分钟级。俄罗斯则通过 S-350 防空系统的 AI 模块，自主完成多目标拦截指令生成，反应速度较传统模式提升数倍。更值得关注的是，生成对抗网络（GAN）技术被用于模拟敌方电子信号特征，生成高欺骗性干扰波形，使电子战进入“算法博弈”阶段。三、战略转型：战争形态的“三无化”趋势俄乌冲突揭示了未来战争的无人化、无声化、无形化特征。乌克兰部署的“复仇者”系统通过 AI 控制无人机编队，在 GPS 失效时仍能依靠视觉导航实施隐蔽打击；美国“毒液”项目则测试 AI 驱动的战机自主编队，预示空战将转向“算法集群对抗”。图 3：俄乌冲突的主要作战形式数据来源：人工智能对军事变革影响的多视角研究，

12、东北证券1.2.军工 AI 发展驱动因素：技术与需求共振人工智能技术的进步为军工 AI 发展奠定了基础。从技术驱动层面看，以深度学习、强化学习、计算机视觉为代表的 AI 技术突破，为军事应用提供了全新的可能性。机器学习算法使无人机集群能够实现自主协同作战，神经网络的图像识别精度已超越人类水平，显著提升了战场目标侦测效率。边缘计算与 5G 技术的结合，更让智能弹药、无人战车等装备在复杂战场环境中实现毫秒级决策响应。这些技术突破不断突破传统装备的物理限制，推动军事系统向自主化、智能化方向演进。军事需求的升级则是军工 AI 发展的另一核心驱动力。现代战争形态正加速向全域联合作战转变，战场信息密度指数

13、级增长，传统指挥系统面临巨大压力。AI 赋能的战场管理系统能实时处理多源情报，生成最优战术方案，将指挥决策周期从小时级压缩至分钟级。面对无人化作战趋势，各国对智能侦察卫星、自主攻击平台等装备的需求激增，倒逼 AI 算法在动态对抗环境下的鲁棒性提升。俄乌冲突中 AI 辅助的电子战系统、北约正在测试的智能预警网络，都印证了军事需求对技术研发的牵引作用。技术突破与军事需求的共振效应，正在重塑国防科技创新的底层逻辑。当 AI 算法迭代速度与装备升级周期形成正向循环，军工 AI 发展呈现出需求催生技术、技术创造需求的双螺旋结构。美国马赛克战概念依托 AI 构建动态杀伤链，中国蜂群无人机技术突破传统作战边

14、界，这种双向驱动不仅加速了军事变革，更推动 AI 技术向具身智能、群体智能等前沿领域突破。未来，随着量子计算、脑机接口等颠覆性技术的渗透，军工 AI 将在技术供给与军事需求的持续共振中，开启智能战争的新纪元。1.3.各国争相布局军工+AIAI 技术的军事化应用已成为全球大国战略博弈的核心领域。各国围绕算法优势、装备智能化、作战形态创新展开激烈竞争，推动军工体系向数据驱动和自主决策方向加速重构。顶层设计方面，美军将人工智能视为推动“第三次抵消战略”的核心驱动力和赢得大国高端战争的关键，推出“联合战争概念”以指导智能化战争能力开发。在合作方面，多个国家选择合作开发 AI 军事系统。2024 年 1

15、2 月，ChatGPT 开发商、全球人工智能领军企业OpenAI与美国军工企业宣布建立战略合作伙伴关系，共同开发服务于国家安全的人工智能解决方案。表 1：各国对 AI+军工的布局布局加强顶层设计美国美军将人工智能视为推动“第三次抵消战略”的核心驱动力和赢得大国高端战争的关键，推出“联合战争概念”以指导智能化战争能力开发。按照美军规划，2025 年初步具备智能化作战能力，2035 年实现作战装备、信息系统、作战指挥、组织形态的智能化转型。以色列2025 年 1 月，以色列国防部设立人工智能和自主系统管理局。该机构汇集以色列科技部门、学术界、国防工业等领域专家，旨在实现“史无前例的军事技术突破”，

16、维持自身在地区的优势地位。韩国韩国国防部组建“国防人工智能中心”和“国防综合数据中心”，以统筹新兴技术军事运用相关工作，并计划在 2028 年前组建约 90 个人工智能作战试点分队，2032 年前建成 16 个配备人工智能模拟设备的训练场。英国英国陆军则宣布将加强机器人与自主系统建设，2030 年建成机器人与自主系统合成旅，2035 年实现机器人与自主系统从师到班排的全覆盖。推动多元运用美国2024 年 5 月，美国空军部长弗兰克肯德尔试驾正在研制的 X-62A 人工智能战斗机。在约 1 小时的飞行中，该战机所有动作均由人工智能自主完成。围绕人工智能技术赋能对指挥控制系统进行升级，将“联合全域指挥与控制”拓展为“联盟联合全域指挥与控制”，希望通过人工智能驱动作战数据流，增进美军内部以及美军与盟军之间的连通性。2024 年底，美国国防部首席数字与人工智能办公室设立“人工智能快速能力小组”。该小组主要任务是促进人工智能技术进一步嵌入指挥控制、后勤支持、情报处理等作战领域。以色列以色列在欧洲防务展上展出一款应用程序，该程序运用人工智能快速识别图像，可以准确判定目标装备属性。以色列国防军借助人