昨天下午大家還在摸魚討論，美軍可能效仿伊拉克戰爭，趁夜利用科技優勢發動斬首行動。

伊朗時間比我們慢四個半小時，到時候應該是我們這邊的早上。

雖然有些預料，但還是沒想到……

今天一大早，所有媒體真的集體刷屏，伊朗最高領袖哈梅內伊被確認遇襲身亡。

哈梅內伊的離世是政治事件。

但導致他離世的方式，是一個技術里程碑。

美軍此次針對哈梅內伊的斬首行動，代號“沉默圣城”，僅出動1架MQ-9B“海上衛士”無人機、1支8人特種部隊先遣隊，核心作戰力量是Claude 3 Opus大模型+Palantir Foundry國防平臺的AI組合，以及接入CENTCOM作戰工作流的JADC2體系。

全程僅耗11分23秒，實現零傷亡、目標精準清除、附帶損傷為零的戰果。

AI第一次深度介入人類戰爭，就給我們帶來了如此科幻的數據。

01?全新結構

早在2月初，美軍就已經完成了Claude與Palantir系統的深度集成，并且秘密接入了美軍中央司令部的作戰工作流，相當于給戰爭機器裝上了“超級大腦”+“神經中樞”。

先說說這兩者的底細，避免大家聽得云里霧里。

Claude（Gov版本）。Anthropic公司研發的大語言模型，也是目前五角大樓唯一授權在機密網絡運行的大模型。

此次動用的Claude 4 Opus版本，是專門針對軍事場景優化的Gov定制版，采用混合推理架構，支持快速響應模式與擴展思考模式動態切換，上下文窗口擴展至1M tokens，能處理文本、圖像、音頻多模態輸入，AI安全等級達到ASL-3，專門針對軍事高風險場景強化防護，重點強化了非結構化數據處理、多語言語義解析、作戰場景模擬三大核心能力。

Claude Gov版本處理波斯語通話的實時轉寫準確率達98.7%，解析伊朗革命衛隊內部加密文件的速度的是人類分析師的82倍，模擬作戰場景的誤差率僅2.3%，遠超美軍之前使用的任何一款AI分析工具。

Palantir Gotham。Palantir公司核心產品，2005年就獲得了CIA下屬風險投資部門的投資，2025年營收超45億美元，其中一半來自美國軍方與政府訂單。

殺手锏是其獨有的動態本體論技術和全鏈路數據整合能力，能打破情報數據孤島，將衛星影像、電子信號、人力情報、社交網絡數據等多源異構數據，轉化為“人員-地點-行動軌跡”的直觀實體，再通過知識圖譜和關聯分析，還原目標的完整活動軌跡。

此次行動中，Palantir還動用了metaConstellation平臺，可自動化調度數百顆商業與機密衛星，實現7×24小時無死角監控，即便目標藏身地下，也能捕捉到細微的行動痕跡。

美軍通過Palantir的AIP，將Claude大模型深度嵌入Gotham平臺，形成了“數據采集-數據解析-決策生成-指令下達”的無縫銜接，直接接入中央司令部的作戰工作流。

簡單來說，就是Claude負責思考分析，Palantir負責數據整合與指令執行，美軍中央司令部只負責最終確認，三者形成閉環。

徹底打破了傳統軍事行動中“情報部門、指揮部門、作戰部門”層層傳遞的信息壁壘，實現了“數據實時共享、決策實時生成、指令實時下達”。

這種全新的作戰結構，應用到實戰中有多恐怖？

AI+軍工發展框架，來源：國盛證券

02?全殺傷鏈閉環

AI的作戰鏈路，每一步都遵循“數據驅動、算法主導、人工僅做最終授權”的原則。

第一步，情報感知。

戰爭的核心是信息差的較量。

此次行動中，Claude整合了20 +類異構情報數據，涵蓋天基、空基、陸基、海基、網絡空間、人力情報六大維度，總數據量達2.3PB，涉及?1.2?億條情報碎片。

這個數據量，如果交給人力傳統情報團隊，按人均每天處理1000條情報計算，需要?328?人連續工作100天才能完成，而Claude僅用90分鐘就完成了全量清洗、關聯建模與高價值信息提取。

Palantir Foundry則承擔了數據底座的角色，每秒120萬條異構數據的處理速度，支持10萬+?并發訪問，同時通過知識圖譜技術構建了伊朗高層的人物關系、行動軌跡、安保體系關聯圖譜，為后續鎖定目標奠定基礎。

第二步，目標鎖定。

哈梅內伊的安保體系采用了“無規律換點、多層級護衛、全頻段電磁屏蔽”的反偵察策略，日常活動范圍的誤差半徑原本在5公里以上。

同時，其從住所前往清真寺做晨禱的途中，車輛經過一段防空盲區，護衛團隊的換班間隙僅有3分鐘。

也就是說，刺殺行動只有三分鐘的時間。

以上是傳統斬首行動難以實現的兩大核心難點。

但人類很難察覺到的微小變量，在AI眼中卻是巨大的紅燈。

比如，哈梅內伊的安保車隊在過去三個月里，每次經過某個十字路口時的平均時速是45km/h，但在2月28日晚，車隊在距離目標點3公里處，產生了一個1.2秒的停頓。

只有AI才能在極端時間內發現異常。

Claude通過對哈梅內伊過去6個月的行動軌跡、作息規律、護衛團隊的換班時間、車輛行駛路線進行時序預測建模，結合伊朗的節假日、宗教活動、天氣情況等變量，生成了1000 +種可能的行動路徑，實時排除概率低于1%的路徑，最終將行動窗口的預測準確率提升至98.7%。

Palantir則將德黑蘭的城市地理數據、防空系統部署數據、電磁環境數據與AI預測的行動路徑進行疊加，通過高精度物理仿真，識別出長度僅800米的防空盲區。

在AI的持續建模與軌跡預測下，這個誤差半徑被縮小至500?米，最終鎖定了3分鐘的絕對行動窗口。

第三步，決策推演。

傳統決策的核心是人，指揮官至少需要數小時時間，組織參謀團隊進行方案推演、戰損評估、風險分析。

Claude卻在8分鐘內生成了15套完整的突襲方案，每套方案都涵蓋了無人機突防航線、投彈參數、特種部隊掩護位置、電子戰壓制時機、撤離路徑、應急處置措施六大模塊。

并以30秒/套的仿真推演效率，結合Palantir的戰損評估模型，對每套方案的戰損率、附帶損傷率、突防成功率進行量化評分。

最終推薦的方案評分為98.2?分（滿分100分）。

其核心策略是：利用MQ-9B?無人機的隱身性能，在防空盲區實施超低空突防，發射2枚?AGM-114“地獄火”導彈，精準打擊目標車輛，同時由?EA-18G“咆哮者”電子戰飛機實施全頻段電磁壓制，阻斷伊朗防空系統的信號傳輸，特種部隊先遣隊則在周邊進行警戒，防止目標逃脫。

更關鍵的是，由于AI直接接入了CENTCOM的?JADC2?體系，方案中的所有戰術參數都能實時同步至海陸空所有作戰單元，數據跨域流轉的延遲控制在200毫秒內。

MQ-9B無人機，來源：中郵證券

這就是第四步的基礎，戰場協同。

戰場上最大的痛點是“軍種信息壁壘”：陸軍用戰術互聯網，海軍用衛星通信系統，數據格式不兼容，指令傳輸需要人工翻譯，延遲通常在數分鐘甚至數十分鐘。

Claude憑借自然語言接口能力，將不同格式的戰術指令轉化為統一的自然語言，通過Palantir?的IL6?機密環境認證，不僅實現了指令秒級下達，還確保所有數據在涉密環境內流轉，避免信息泄露。

實戰數據顯示，此次行動的跨域指令延遲在3秒內，各作戰單元的響應同步率達100%：當CENTCOM下達“執行行動”的指令后，0.5秒內指令同步至MQ-9B無人機、EA-18G電子戰飛機、特種部隊先遣隊；1秒后，EA-18G啟動全頻段電磁壓制，阻斷伊朗防空系統的信號傳輸；2秒后，MQ-9B無人機調整至突防航線，降低至50米高度進行超低空飛行；3秒后，特種部隊先遣隊進入警戒位置。

僅僅3秒鐘，龐大臃腫的“舊式”軍隊怎么反應過來？

第五步，打擊執行。

打擊執行環節的核心是AI末端修正與附帶損傷精準控制。

此次行動中，MQ-9B無人機發射的2枚AGM-114 “地獄火”導彈，均搭載了AI?末端制導模塊，能在飛行過程中實時識別目標車輛，修正飛行軌跡，將打擊誤差控制在1米內。

同時，Claude通過高精度物理仿真與城市地理數據疊加，精準測算出導彈的爆炸當量、沖擊波范圍、碎片飛濺距離，將附帶損傷范圍控制在10?米內。

比如，目標車輛位于德黑蘭的一條居民區街道，周邊有大量平民建筑，但由于AI精準控制了投彈時機與爆炸高度，最終僅摧毀了目標車輛，周邊的建筑、行人均未受到損傷，實現了附帶損傷為零。

這在一定程度上降低了美軍的國際輿論壓力。

第六步，毀傷評估。

毀傷評估是AI圖像識別的直接應用。

Claude通過圖像識別技術，在0.3秒內識別出目標車輛已被完全摧毀，目標人員無生還可能，同時確認周邊無平民傷亡，隨即向CENTCOM指揮官發送?“打擊成功”?的評估報告。

全過程由AI?獨立完成，較傳統的人工圖像分析（需要數分鐘甚至數十分鐘）提升了1000?倍的效率。

……

以上，就是這次由AI主導的斬首行動全殺傷鏈閉環。

從鎖定目標到最終的毀傷評估，全程僅耗時11分23秒。

此刻，現代戰爭的核心邏輯徹底改變了。

03?造化游戲

此次行動中，AI處理的情報數據量達2.3PB，涉及1.2億條情報碎片，完全超出了人類的處理能力極限。

而且隨著時間推移，這個數量級必然呈指數增長。

這意味著，現代戰爭已經進入了“數據超限”時代，人腦已經無法處理，只能依賴AI。

沒有AI，就無法處理海量的情報數據，無法消除信息差；沒有AI，就無法實現殺傷鏈的極致壓縮，無法獲得速度優勢；沒有AI，就無法實現跨域聯合作戰的及時協同，無法形成作戰合力。

此次針對哈梅內伊的斬首行動，就是這一法則的首次實戰驗證。

我們大概可以想象未來的智能化戰爭到底是什么樣子了。

第一，算法對抗。

誰的算法更優、數據處理能力更強、決策速度更快，誰就能先發制人。

戰機、導彈等殺傷力武器，只是算法的執行工具，其戰斗力的強弱，更多取決于其搭載的AI?算法的優劣。

全球軍事AI的發展數據，也印證了這一趨勢。

2025?年，全球軍事AI市場規模達到116?億美元。

2024-2031?年，年復合增長率預計達14.49%，2031年市場規模將突破355.4億美元。

目前，美軍正在研發“自主決策算法”，實現AI獨立完成作戰決策；中國正在研發“集群協同算法”，實現無人機、無人艇的集群作戰；俄羅斯正在研發“電子對抗算法”，實現對敵方?AI?系統的干擾與壓制。

這是算法工程師之間的較量。

第二，無人戰爭。

目前的模式，在打擊層面，AI還是需要人類士兵去執行。

但這種情況可能很快改變。

2025年，全球軍用無人機市場規模突破300?億美元；美軍正在推進CCA?協同作戰飛機項目，2025財年申請7.89億美元，2029年前計劃投入280億美元，為每架?F-35?戰斗機配備?2-3?架無人僚機。

到2030年，美軍的無人作戰平臺占比將達到60%，空軍的無人機數量將超過有人機數量，海軍的無人艇、無人潛航器將成為航母打擊群的核心組成部分。

2025年軍事AI相關政策，來源：頭豹研究院

第三，低成本戰爭。

傳統戰爭是典型的“高成本、高傷亡”，一場局部戰爭的成本動輒數千億美元，且會造成大量的人員傷亡。

而此次針對哈梅內伊的斬首行動，美軍的成本僅1000?萬美元，是傳統斬首行動的?1/5，且實現了零傷亡。

戰爭成本的降低與傷亡率的下降，將讓大國發動單邊軍事行動的傾向大幅上升。

過去多年，國家發動戰爭需要考慮成本與傷亡，國內的反戰情緒也會對其形成制約。

而未來的智能化戰爭，可以用極低的成本、零傷亡的代價，發動對其他國家的軍事打擊，國內的反戰情緒也會大幅降低，這將導致全球的軍事沖突大幅增加，地緣政治局勢更加緊張。

……

當AI淪為戰爭的工具，算法決定這個世界的走向時。

未來是怎樣的光景？

我首先想到的是推背圖第五十六象的那幾句讖言：

飛者非鳥，潛者非魚。戰不在兵，造化游戲。

（全文完）