美军后勤系统中人工智能的发展与启示分析

导读：美军研判，2030 年的战场环境的复杂性、不确定性将显著加剧，对抗强度将显著增强。潜在对手可能针对其后勤供应链系统进行打击，因此美军需要更加敏捷韧性的后勤体系。与此同时，数字化技术革命带来了更高效的数据采集和实时分析能力，为构建预测性后勤提供了前所未有的机会。近年来，美军围绕数据驱动和主动预测的理念，以提升后勤效率和保障能力为目标，大力推进后勤系统的信息化、智能化建设。

一、美军后勤AI总体战略与发展路径

美军后勤AI战略总体强调以预见性与数据驱动为核心，改变传统“先消耗后补给”的被动模式，转向主动预测补给需求和提前部署资源。美军指出，“预测性后勤”要求通过算法分析历史数据、当前态势和计划需求，在时间、地点上前置物资和维护能力，确保关键资源及时可用。具体而言，需要通过机器学习对弹药、装备和物资等进行需求预测，可提前进行库存管理，减少浪费;同时利用传感器实时监测装备状态和环境参数，实现预测性维护，提前安排检修，最大化装备完好率并降低维护成本。

为支撑这些目标，美军大力建设数据平台与互联基础设施。2020年，美国陆军开创性地引入了Vantage数据平台，将战备和业务数据统一汇集。2025年9月，美国陆军信息总监发布备忘录要求各部队在2026年3月31日前将所有业务与战备数据迁移至Vantage平台。这一举措意味着美军将各类后勤系统数据集中于一处，为AI算法提供可靠的“单一信息源”。

图：Vantage平台界面

美军指出，Vantage整合了诸如全球战斗支援系统(GCSS-Army)、联合作战资金管理系统(GFEBS)等多个系统的数据，成为推动AI应用的数据基础。通过Vantage，数据分析师和指挥员可以快速访问可信任的数据，加快决策速度。

图：Vantage平台中的联合作战资金管理系统(GFEBS)

国防后勤机构也将AI视为核心技术。美国国防后勤局(DLA)在2025-2030战略规划中优先考虑加强数字互操作性和开发AI驱动的解决方案。为此， DLA在2024年6月成立了AI卓越中心，统筹规划全局AI项目，制定AI应用标准，确保军用AI模型的安全共享。此外，美国军方还出台了《数据、分析与AI采用战略》(DAAIS)，明确通过加速数据与AI技术应用，实现“弹性后勤保障”等竞争优势。

总之，美军后勤AI战略以打破信息孤岛、强化数据治理为手段，以提前预测补给需求和维护状态为目标，来构建主动灵活的新型后勤体系。

二、美军后勤AI典型应用案例

(1)预测性后勤与数据平台：美国陆军装备司令部(AMC)正在推进“数据驱动后勤”转型，目前已经推出多款AI应用。例如，AMC通过开发“武器系统360”(Weapons System 360)工具，能够实时监测坦克、飞机、车辆等武器系统的健康状态、显示缺件情况并指引补给来源，为指挥官提供一张完整的武器装备物资供应链视图;“ParaLine”软件支持扫码盘点、离线工作并与 GCSS-Army 等后勤系统同步，美军宣称该系统可将库存处理时间缩短约50%。

图：“ParaLine”软件

在此背景下，AMC各下属司令部结合自身特点部署智能应用。航空导弹司令部利用LAP360软件识别潜在的装备维护需求和补给短缺问题;坦克汽车兵器司令部运用数据分析预测车辆故障并优化维护计划;陆军合同司令部则运用数据分析和AI工具识别采购趋势，简化合同流程。这些案例表明，通过统一的数据平台与可视化工具，美军后勤各层级都已开始实现主动分析后勤保障系统物资供应问题，并及时调整策略。

(2)Maven智能系统(MSS)：MSS是美国国防部最知名的人工智能工具，最开始应用于无人机视频图像处理系统，但目前已扩展到后勤保障领域。美国陆军报道，MSS系统结合传感器和机器学习技术，不仅用于战场目标识别，也包括后勤规划和补给需求预测。

在2025年2月北卡莱罗纳州举行的一次空降作战演习中，隶属任务与装备采购司令部下的第419采购支援旅借助MSS系统，为第18空降军和第143远征保障司令部的采购需求提供了支持。美军指挥官称，MSS可以为师和军级单位提供持续的可视化后勤保障通用作战图，涵盖包括接收、集结、后续调动与整合，战区开设，战区配送及战区保障的所有阶段，以全面支持大规模作战行动的各个方面，大大加快了决策速度，确保一线部队及时得到所需物资。

图：第419采购支援旅在演习中使用 MSS人工智能系统为部队提供支持

(3)DARPA LogX项目：LogX是美国国防高级研究计划局(DARPA)于2019年发起的跨部门后勤创新计划，项目总体预算5500万美元，旨在解决美军现有联合后勤体系信息滞后、缺乏预测与弹性的问题，项目目标是研发实时后勤与供应链系统态势感知、未来状态预测及韧性评估的AI工具，使后勤信息能够以数字化、云端方式快速共享，从而提供后勤系统的库存现状和未来态势预测，并保障战时物资的动态供应。

图：LogX系统架构

截止目前，LogX项目已经完成了关键原型演示，正在进入技术转移与实际部署准备阶段。

表：LogX系统介绍

启示与建议

我国在军事后勤领域的人工智能投入几乎是美国的三倍，显示出我国对于后勤智能化的重视程度。但另一方面，我军的后勤信息系统尚不够统一，数据标准和平台建设滞后于美国，例如，我军没有类似美军Vantage这样集成多部门数据的平台，加之部队内部信息化基础参差不齐，仍以各军种、各层级自行建设为主，导致数据分散且缺乏可共享的统一视图。为此，建议我军从数据整合平台入手，着力发展预测性后勤体系。

(1)强化数据集成与平台建设。学习美军经验，加快打破后勤信息孤岛，建设统一的后勤数据平台。可借鉴美军Vantage模式，将预算、采购、物资管理、车辆维护等系统的数据集中存储于全军统一的平台中，为AI应用提供统一可信的数据源。该平台应满足跨军种、跨军区的数据互通和权限管理，确保指挥员一线能够实时获取全局保障态势。

(2)推广预测性维护与智能调度。在武器装备和运输车辆上部署智能传感器，收集运行状态、使用强度及环境等数据，建立预测性维护系统。通过AI分析预测可能的故障时点，使检修人员能在故障发生前做好维护预案。同时，应利用AI分析保障需求，动态优化物资调拨和人员安排，避免人工经验主导下的“先到先备”或“即兴补给”模式，从而提升效率并减少资源浪费。

(3)建立AI后勤专业机构和标准体系。参照美国DLA设立AI卓越中心的做法，建议组建军队后勤AI研究与推广中心，统一规划项目、研发与评估流程，制定技术标准和安全规范。该机构还可承担AI伦理和安全性审查，确保所用模型安全可信。通过统筹设计，可避免各部自行引入重复工具造成资源浪费。(北京蓝德信息科技有限公司)