主题：如果说俄乌电子战是敲醒上层的话，GPT这次就是敲醒下层了 -- 狙个梨子

俄乌电子战惨败应该敲醒了上层，战前我军对于俄罗斯电子战能力的评估是仍然值得我军大力学习的，而打到现在，俄罗斯竟然沦落到必须进行一战水平的打呆仗才能继续推进，别说乌克兰依赖北约，都说北约电子战能力强，能力强在哪里呢？这一次就是体现出来了，全方位的强。

金将军的炮战论是对的，弱势方，有且仅有大炮是值得信赖的，面对强大得多的电子战，其他一切高技术技术兵器都靠不住。

GPT这次就是敲醒下层了，这次必须是全民族参与的规模再一次进行救亡图存的时刻了

转载一些知乎上的讨论，以下全文来自https://www.zhihu.com/pin/1620331264136675328

先进制程RFSoC／FPGA／GPU芯片在军事上（电子战及AI）的应用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/607572790?utm_source=zhihu

他这个整理得还是差点意思，实际上不如引用的那篇文章，过于抠一个点了，不过他写了我就正好偷懒~

顺带这是2017年的东西……现在又，6年了，这几年来AI是每年都有一个里程碑式的突破：

目前美军已经上马了一系列认知电子战项目：自适应电子战行为学习（BLADE，作战对象为通信和简易爆炸装置）项目[3-5]、自适应雷达对抗（ARC，作战对象为雷达）项目[4]、“城市军刀”（射频频谱控制）项目[4]、认知干扰机（CJ，第一代认知干扰机体系结构）项目[6]、电子战技术（应用自适应机器学习算法）项目[7]、极端射频频谱条件下的通信（COMMEX，自适应抗干扰通信）项目[8]、“破坏者SRx”（基于软件无线电）系统[9]。其中部分项目进展顺利：2016年5月26日，美国《航空周刊》报道，DARPA正在向客户移交根据极端射频频谱条件下的通信项目(CommEx)开发的技术，且五角大楼决定将这一技术整合到Link-16数据链中，以保护广泛使用的战术数据链免受干扰；2016年6月20日，洛克希德.马丁公司宣布，洛克希德.马丁公司先进技术实验室（ATL）和DARPA成功地在政府试验靶场进行了一系列的飞行试验，演示了BLADE系统面对频谱挑战更智能地进行频谱作战的能力；另据位于美国达拉斯的市场研究公司(MarketsandMarkets)预测,认知电子战系统有望于2017年年底开始装备美军部队。而国内认知电子战方面的研究尚停留在理论阶段，这需要国内同行付出更多的努力。

昨晚我还看见某个群里说把AI拿去打认知战和网友对喷是后现代行为。事实是各种专用AI和向跨模态数据库发展的AI已经成了20年代军事力量不可缺少的助手，类似于活塞发动机之于一战。

解放军手里目前大概有这么个活儿：面对当代各种有/无源假目标指数级增长，战场信息空前的情况，应用各军兵种侦察情报节点组网，发回信息，用AI做情报初筛，之后做人工判读，在基于AI的战场辅助决策系统下以有效情报的集合生成实际战斗态势和战斗预案。这个东西军内叫“数字孪生战场”。反过来，美军也在搞这个玩意，无论是叫算法战还是叫马赛克战，核心是在调度指挥一级以最优化的作战资产配置去打仗。当然，现有的AI，对抗起来也很简单，破坏AI根据数据库特征抓到的作战资产特征就行，比如轮廓或者一些电磁特征之类的，反过来AI也可以继续去扩大它的数据库，结合一些传统的情报和反情报措施，这也是现在电子战信息战的一个新方向。

我前几天还说对歼20的算法战能力不满意、不乐观。好，话音还没落地，GPT-4遍地开花。以后算法战马赛克战没法打了，对方生成态势获取情报的能力是传统方式的几倍乃至几十倍，从海量信息里根据特征筛选情报的能力可以以力破巧，用attention model捕捉隐身飞机的连续运动特征，除非以比AI迭代更快的速度改变己方作战资产的各项情报特征……

作者：上校狙击手

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来源：知乎

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这也就是星链不需要多功能，只需要做好数据传输一项任务就行了的原因。

没必要

这种情况下需要吞噬巨量的数据流量，而不用星链的话是不可能做到的，有且只有星链这种形式能够满足。

仅仅只是军方在新时代对于战场数据的要求，就使得星链成为了必需品而非是有益补充。

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另外国内还有一个巨大的弱点就是量子传感器，这一块国内我怀疑整体投入有没有一千万，英美在这一块都是每年二十多亿美元砸下去。

具体的分析，中科院恰好都有

http://www.bulletin.cas.cn/publish_article/2022/2/20220214.htm

https://www.secrss.com/articles/52824

引用文章中的一段话：在GPS无法使用的环境中进行导航（Kramer, 2014；Tucker, 2014）。地球的引力场和磁场有微小的变化，被称为异常点，这些异常在不同的地方也不同。敏感的重力计或磁力计可以精确地测量当地的场，并与这些异常的地图进行比较，从而在不需要任何外部通信的情况下进行导航（Jones, 2014）。同样，改进的加速度计可以实现独立的惯性导航系统（INSs）。英国的一位国防实验室研究人员估计，这些定位、导航和授时（PNT）的量子技术应用可以使潜水艇固定其位置的精确度比目前可能的高1000倍（Marks, 2014）。由于这种导航技术完全基于操作车辆内部的场，它不需要外部通信，不能被截获，而且极难被干扰。

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文中同样有量子成像的配图，注意这同样是一个老文章里的老图，10年前的。

配合上如今的多模态模型，比如GPT,我都不敢想象最终出现的图的精度会有多高。现在微软和nVidia免费放出来的视频即时超分辨率，可以把一堆老电影老片的“在线流媒体”版本，即时的放大到4K分辨率，延迟几乎等于不存在。

这次GPT是完全可以把西方先进的基础科学给兑换成实际存在的生产力了。

我国的科研体系已经不是追赶的问题了，而是能不能在这次又一次西方主导的工业革命之后继续存在。

根据2013年的文章，中国应该已经掌握了Link16了，并且可以阻塞那个Link 16通信了。

Chinese Military Capable of Jamming U.S. Communications System

先进到了以至于在现实世界中只能打出来一战形式。因为俄罗斯的电子战能力已经被逼迫到了只能回归炮战的地步。甚至连二战水平的战斗都由于俄罗斯在电子战上被压制以至于根本无法实施。

看不出来俄乌战场先进在哪里，只能说什么北约信息支援的车轱辘话的都是根本不知道这次战争发生在哪里。

AI巡天100%标记了俄罗斯所有的军事资产，使得俄军无法做出任何有意义的军事调动，即时完全透明，说起来容易，但是即时单向透明就是这么难，但是北约这次就是做到了。

米格29搭载简单的可重构射频芯片(16nm军用FPGA，国内造不出)后，直接欺骗了俄罗斯最先进的相控阵雷达48YA6-К1（就是用韩国走私的那批芯片造的，技术水平和我军现役比起来毫不落后甚至由于算法只会更加先进），然后用AGM-88哈姆炸了（之前乌克兰说是用海马斯后来被揭穿射程根本够不到就改口说是圆点-U炸的，其实都不是，是舆论战）。

抗美援朝起码志愿军还有夜战对抗美帝空军优势。你这说的俄罗斯对乌克兰，像是南越游击队对美国的代差。我觉得应该是夸张了。某一次行动对敌单向透明有可能，全局一直是这样，不大相信。

请问你有电子通讯专业本科学历吗？有在相关专业超过5年的一线开发或管理经验吗？

但是我贴出来的这个人是有的。转贴的这个知乎用户也是相关专业的。

而且投资又骗不了人，你在相关领域砸钱多了不见得厉害，但是砸钱少了肯定就是不行。国内相关领域投资是多少大家心里有数。

顺便类似的信息我想之前河里应该有讨论过，不是葡萄就是陈王要么就是北纬，反正三大神棍我记得肯定其中有人是扯淡过类似的消息的，不过语气和口吻没有我这么焦急罢了。

比如，用AI技术来分析卫星图片。

如果依靠人或者某种固定算法来分析卫星图片，那么可能一场仗打完了，也没有分析出对方在哪里。但是如果用通过训练的AI来做这件事情，可能在获得卫星图片的几分钟，几秒钟甚至是实时在卫星图片上标出对方所有单位的位置。

而卫星除了光学探测以外还有其他的探测方式。通过AI将海量的数据进行筛选来获得有效的信息比起人工或者固定程序来做会快得多得多。

按照料敌从宽的原则，我相信美国可以在乌克兰战场做到单向透明。

剩下的就是看我们怎么做了。

不知道细节，没有什么证据。但是就我的一些通识教育，不大相信。战场数据应该没有那么多素材给AI学习。主要这俄罗斯打得差，各种言论都会出来。不过能肯定的是之后北约武器确实要相对俄罗斯碾压式大卖了。

小说《山巅之墟》能设想到的局面，上面的人不会想不到。

我这个时候觉得自己有些理解葡萄所说的未来的数字化社会了。

个人觉得AI如果要有用，模型，算力，训练用的数据量缺一不可。模型应该都大差不差，算力可以依靠国家级的计算机算力，那么剩下的就是训练用的数据。那么回顾一下乌克兰战争估计应该是这样的过程：美国一开始没有想到俄罗斯会进攻乌克兰，在俄罗斯初期进攻失利后，美国在援助乌克兰的同时投入了这套AI系统。这套系统在收集一段时间俄罗斯相关的数据后，美国得到了针对俄罗斯的特训AI。美国给乌克兰配发“滴滴打人”软件就是基于这个特训AI。

如果要反制AI系统，那么加强的是一线的算力和数据收集能力，让一线能随时根据获得信息及时训练可以用来对抗的AI。毕竟不可能把巨型计算机搬着到处跑。以后的战争的过程可能以毫秒来计算了。

要是谁能翻出来河里之前的相关讨论就好了，可惜河里的好帖都是上百页，搜索功能又不好使。

在河里呆了这么久，我记得俄乌战争还算个热点的时候三大神棍是有类似的发言的，就是AI在战场和网络空间的应用，依稀记得个印象就是战场数据多，非常多，AI筛选非常强力好用，而且以后各国要狂建数据中心，还有星链满载都根本不够用，还打算白嫖，气的马斯克要加钱。

不过我只记得差不多类似的内容了，可惜原本的帖子太多翻不出来。

还是拿卫星照片举例。

美国有能力做到一天之内多次对战场区域进行拍照，那么美国人完全可以把同一个地区不同时间的照片拿给AI去比对，在几分钟内就得到这个地区的俄军动向。原本这个工作可能需要耗费数小时甚至数天。至于那些分析雷达反射波数据之类的就更不用说了。

AI的强大在于能在算力的加持下根据人的需求快速分析海量的数据。

记得多发几条，你应该也做不了多久了。

AI落地应用落地的必要条件一个是算力，另一个是5G，就是计算和通信技术结合才能走到应用，这两项我们都具备，芯片少差但可用，软件能力并不差，通信技术领先国外，我国的AI应用已经深入到工农业生产中了，这种语言大模型类应用华为认为很有限，华为重视生产的应用。华为的盘古就是这种系统，不是新东西，淡定。