伊朗通过AI赋能不对称战略

导言：伊朗面临着来自技术和军事实力远超自身的对手的持续压力。在此背景下，伊朗长期奉行非对称战略，旨在以非传统手段抵消常规军事力量的劣势。人工智能(AI)在这一战略中扮演着越来越重要的角色。伊朗并非试图在技术竞赛中与西方国家进行对称追赶，而是有选择性地将人工智能技术融入其军事理论，作为一种成本效益极高的力量倍增器。从自主无人系统到AI增强的导弹制导能力，再到复杂的网络与信息战，人工智能正系统性地赋能伊朗的前沿防御。

关键词：非对称战略、人工智能、无人系统、战力倍增器

(一) 伊朗的非对称战略

伊朗军用人工智能的发展模式，核心是构建非对称作战能力，依托高性价比的战力倍增手段与非常规部署方式，抗衡对手的常规军事优势。这一战略深刻反映了伊朗所面临的资源约束、技术限制以及通过代理网络实施前沿防御的战略学说。

伊朗军方明确将人工智能定义为战力倍增器，逻辑与其遍布中东的代理人网络作战思路一脉相承。尽管面临硬件与基础设施短缺问题，伊朗仍集结大批高学历计算机工程师攻坚人工智能技术;研发重心偏向快速落地基础自主作战能力，而非研发结构复杂的高精度作战平台。

2024年7月，伊朗正式成立国家人工智能管理局。2025年3月15日，伊朗联合谢里夫理工大学，公布了国家级人工智能平台原型系统。平台具备开源属性、依托本土基础设施，即便面临国际制裁、网络切断等极端情况，依旧能够稳定运行。据研发团队介绍，该平台核心配置包含显卡集群算力基础设施、大语言模型、多模态人工智能模型、智能代理程序，以及适配多行业场景的应用服务层。这一平台的战略意义在于，它使伊朗能够在制裁环境下发展自主AI能力，降低对西方技术的依赖，通过本地化部署使伊朗能够绕过互联网控制和技术封锁。

伊朗加速布局人工智能军事化应用，持续加大智能武器研发投入：列装搭载先进算力系统的智能化战舰，全面赋能海军编队;宣布列装一千架人工智能作战无人机;智能化导弹制导系统完成落地部署，重点强化阿曼湾贾斯克战略港口的电子战部队实力。此外，地面自主作战机器人进入测试阶段，全面推进下一代智能化战争转型，缩小与装备领先国家的军事技术差距。

(二) 无人系统

根据伊朗军方公开声明及开源情报信息(2020—2024年)，伊朗现役无人系统型号、人工智能融合程度及实战应用状态如下表所示。

图表：伊朗主要无人装备体系

下图从多项作战指标维度，直观展示了伊朗智能无人系统的综合性能水平。

图表：伊朗智能无人系统性能水平

1、自杀式无人机

伊朗已列装搭载人工智能的自杀式无人机，依托图像处理技术与模式识别算法，实现自主目标探测与打击。伊朗陆军地面部队及伊斯兰革命卫队，已将该类装备列为本国自主化武器库的核心主力。

2025年6月，乌克兰国防情报局在其“战争与制裁”官网的武器零部件栏目中，公布了最新型MS系列沙赫德-136无人机电子元器件的详细拆解信息，同时更新发布了展示该机内部系统结构布局的3D模型示意图。

该机搭载英伟达捷森奥润高速微型计算机，专为人工智能算法运行与视频图像处理优化。同款运算模块也被俄军应用于V2U攻击无人机。升级款沙赫德-136还新增红外摄像头，硬件规格与俄方此前公开披露的同类设备高度相似。该运算模块可实时处理机载摄像头画面，与预加载的影像模型进行比对，从而实现末端精准制导或自主目标筛选，同时赋予该机侦察监视作战能力。无人机上的纳赛尔导航系统，搭配四阵元天线，可接收L1、L5双频段GPS卫星信号。全新改进型沙赫德-136同步加装无线电调制解调器，以及视频回传、遥测数据传输、集群协同控制专用子系统。

2、AI增强型导弹系统

Mobin巡航导弹是伊朗将人工智能融入远程精确打击体系的典型装备。该导弹搭载数字景象匹配区域相关制导技术(DSMAC)，这项人工智能制导技术最早诞生于20世纪80年代，经持续改良后适配现代战场需求。该技术可支撑导弹脱离外部制导信号，自主规划航线奔赴预设目标，有效规避电子干扰与卫星导航压制。数字景象匹配制导能实时比对实地地形影像与预存参考图像，自主修正飞行轨迹、精准命中目标。该技术整体成熟度较高，充分体现伊朗善于改造现有智能技术、弥补自身技术与资源短板的研发思路。

Mobin巡航导弹模型

(三) 网络与信息战

伊朗已大规模将人工智能融入网络作战体系，也是其军用人工智能落地最成熟的领域之一。此类能力极大强化了伊朗的信息作战战力，使其在常规军事实力处于劣势的背景下，依旧能够对外投射影响力、开展跨区域军事博弈。

在网络战中，伊朗对人工智能技术的应用模式正从早期的战术辅助，加速演变为系统化、多层次地融入网络攻击、信息战及情报支援的完整作战体系。根据Google Cloud威胁情报团队等机构的持续追踪，伊朗关联的各类组织正积极利用商业化与开源AI工具，旨在全面提升行动的自动化水平、隐蔽性、规模效应，以及在跨文化环境下的适应能力。

在网络攻击领域，AI正被深度整合至攻击链的各个环节，特别是在侦察、社会工程与流程优化方面发挥关键作用。支持伊朗的Muddy Water(又名TEMP.Zagros，MUDDYCOAST)组织，被观察到系统性地利用生成式AI工具进行自动化网络侦察，包括扫描互联网暴露资产、研究公开漏洞详情与利用代码、识别常见弱口令模式，甚至辅助编写基础的攻击脚本和自动化工具。

在认知域，伊朗利用生成式AI建立了低成本、高效率的虚假信息规模化生产线。影响力团体STORM 2035利用ChatGPT等工具，批量生成英语、阿拉伯语、法语及西班牙语的长篇论述、虚假新闻报道与社交媒体内容，旨在伪造本地化的虚假叙事，掩盖其国家背景，从而更有效地进行宣传煽动、制造社会对立并干扰国际舆论。

在情报支撑层面，伊朗已构建以AI为核心的多源数据融合分析体系，推动分析监控能力向智能化与体系化发展。其通过机器学习模型对海量开源情报进行自动化爬取、筛选与关联分析，以识别潜在目标与技术趋势;同时融合社交媒体监控、视频识别与行为建模能力，对舆情动态与目标活动进行持续跟踪与评估，从而动态调整信息战策略;并结合网络流量分析及对获取数据的算法化处理，用于内部安全评估与攻击效果复盘。

(四) 结构性制约

尽管伊朗在利用人工智能赋能其非对称战略方面取得了显著进展，并展现出相当的创造力和适应性，但一系列根深蒂固的结构性和技术性因素，严重制约了其AI系统的复杂程度和作战效能的上限。

基础设施短板问题突出。高速数据网络、高端算力、云存储、底层大模型、开发框架等核心资源全面短缺;大型数据中心与云计算服务建设滞后，难以支撑人工智能规模化落地。同时，制裁封锁导致伊朗无法获取顶尖大模型、全球专业数据库、高端显卡、高性能存储芯片等核心硬件，从根源上限制科研上限与应用空间。由于缺乏专门的AI加速芯片，伊朗的军事系统，如无人机的机载计算机，通常只能依赖性能较弱的商业级组件。这直接限制了其所能运行的AI模型的复杂性。这可能导致更高的误识别率、更长的决策时间，以及在复杂背景下识别伪装目标能力的下降。

除了计算硬件，高质量、大规模、多样化的训练数据是训练出高性能AI模型的另一个关键要素。然而，制裁导致伊朗缺乏建立统一、先进的监控和传感基础设施的能力。伊朗军事体系条块分割严重，革命卫队、常规陆军、海外代理人武装各自独立运作，导致各部门智能装备标准不统一、数据无法互通。体系割裂严重阻碍多兵种智能装备协同联动，拉低整体作战效率，制约国家级战略协同作战能力。

(五) 小结

通过集中投入，伊朗构建了独特的AI军事能力体系。美以伊冲突提供了检验伊朗AI赋能非对称战略的实战案例。尽管伊朗的无人机集群战术展现出对高端防空系统的挑战能力，但对手方的高拦截率也揭示了伊朗非对称战略的局限。伊朗AI军事化面临的硬件约束、数据限制、制度碎片化等挑战将持续影响其发展轨迹。

伊朗案例的核心启示在于，在技术扩散和商业化普及的时代，军事能力的获取门槛正在下降。传统意义上的技术劣势国家，通过战略聚焦和资源优化配置，能够在特定领域实现非对称突破。(北京蓝德信息科技有限公司)

参考文献

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