编译：顾小小 / 审校：郭施
. 2024年8月22日《陆军时报》消息，美国陆军开发出了可大幅提高识别目标效率的Maven人工智能系统，该系统使小规模陆军队伍得以在一小时内击中1000个目标。
. 陆军司令部开发的Maven智能系统，目前已在美国中央司令部投入使用，并正在应用于解决全球的后勤问题。该系统结合了传感器和软件，使用户能够快速评估战场，收集大量数据并使用人工智能和机器学习分析这些数据，以识别目标并进行打击。一些陆军主要作战部队已经对该系统进行了至少10轮试验，并计划在未来几个月和几年内进行更多迭代。
. 一是Maven系统的演变过程。Maven系统的前身可追溯至“红龙”计划，该计划由前第十八空降军指挥官迈克尔·库里拉将军发起。早在2020年，库里拉将军便提出了在陆军中构建首个“人工智能军团”的计划。在他调任美国中央司令部司令后，就采用了以数据为中心的指挥方法，其中包括使用Maven系统。第十八空降军下辖第82空降师、第10山地师、第101空降师和第3步兵师以及其他下属部队，于2020年底启动了首次“红龙”演习。在训练演习中，队员使用商业卫星图像和算法来识别自由堡空旷处的充气罐。然后，在系统将这些数据传递给海军陆战队导弹系统后，该海军陆战队导弹系统随即击中了目标。北卡罗来纳州自由堡第十八空降军副司令约翰·科格比尔准将科格比尔说，“数字目标传递”耗时743分钟，即超过12个小时。但在随后的几年里，经过多次的升级改进后，现在已可以在1分钟内完成目标传递。
. 二是Maven在作战单位的使用情况。据非营利性机构安全与新兴技术中心的一份报告指出，Maven系统的终极目标在于确保指挥官能够在一小时内高效处理千余个战术决策。相较于传统手动射击流程，Maven系统的引入彻底颠覆了作战模式，有效避免了数据收集、处理、许可申请、弹药匹配及授权等环节的繁琐与低效，显著降低了人为错误的发生概率，确保了作战行动的迅速与精准。
. 三是Maven系统的未来发展规划。科格比尔表示，第十八空降军的专家正在探索人工智能和机器学习方法是否也能帮助其他部队指挥官更好地“了解”和“感知”后勤需求。这项工作将需要向指挥官提供其供应链的全球图景和运行场景的方法，以帮助他们决定后勤将如何影响作战行动。与此同时，“红龙”计划仍在继续，陆军计划于下个月进行一项实验，并在2025年举办一系列测试活动。此外，该系统预计将于2026年底在美日军事指挥所演习“山樱”训练演习期间在太平洋地区首次大规模亮相。
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