编译：岳维 / 审校：赵晓
图1 拉达·普拉姆发表演讲
. 拉达·普拉姆发出明确警告，若美国无法加速人工智能技术的开发与部署，其技术主导地位可能被中国取代。她强调，中美竞争不仅是军事能力的较量，更是技术生态系统的全面博弈。中国凭借国家主导的“军民融合”战略，已在人工智能军事应用领域取得显著突破，例如DeepSeek模型的开源化与低成本推理能力的提升，以及无人机蜂群技术的实战化应用。普拉姆特别指出，美国在5G网络建设中的滞后暴露了系统性风险，这将导致数据主权旁落，进而威胁国家安全。尽管美国国会已通过“拆除和更换”计划，要求联邦通信委员会拨款替换华为、中兴设备，但截至2024年底，实际资金缺口高达37亿美元，仅14%的农村运营商完成设备更换，这一困境折射出美国在技术供应链整合与政策执行力上的双重短板。
. 技术部署挑战
. 普拉姆批评联邦政府在技术采购和部署上的低效，认为其未能建立“快速迭代周期”。以美国防部为例，尽管2024年成立人工智能快速能力小组，投入1亿美元推进15个作战与企业管理领域的人工智能试点项目，但实际进展受制于官僚流程。例如，数字“沙盒”测试环境需依赖亚马逊、谷歌等企业合作，而联邦网络安全审查周期长达数月，导致技术从实验室到战场的转化速度远落后于中国。例如。乌军通过低成本的“第一人称视角无人机”实施精准打击，其“侦察-打击”闭环系统依赖开源算法和模块化设计，验证了快速技术迭代的实战价值。相比之下，美国同类项目如“天空博格”人工智能飞行员虽技术先进，却因过度追求性能完美而延误部署。普拉姆强调，美国需摒弃“追求极致”的思维，转向“最小可行产品”模式，通过战场反馈加速技术优化。
. 政策与产业协同
. 美国人工智能政策的内部分裂成为阻碍技术落地的关键因素。拜登政府通过《人工智能国家安全备忘录》强化美国国家标准与技术研究院的监管角色，要求对高风险模型进行安全测试，而特朗普政府倾向放松管制，主张削减人工智能研发的公共投入。普拉姆指出，这种政策摇摆导致企业陷入合规困境，即过度监管可能迫使技术转入“地下”开发，而自由放任则加剧安全风险。在产业协同层面，中国通过“国家队”与科技巨头（如华为、DeepSeek）的深度绑定，实现了从芯片到算法的垂直整合。反观美国，硅谷企业与五角大楼的合作屡遭内部抵制，如谷歌员工曾抗议“专家”军事人工智能项目，迫使国防部转向初创企业寻求替代方案。普拉姆呼吁建立“全员参与”的生态系统，通过税收激励、数据共享协议和敏捷采办框架，打通军民技术转化的壁垒。
. 未来路径建议
. 针对上述背景和问题，普拉姆提出三条核心建议：
● 加速实战化测试。借鉴乌克兰经验，在“全球信息优势试验”中嵌入人工智能工具的实时验证，缩短从需求提出到部署的周期（目标9-12个月）；
● 重构供应链主权。投资200亿美元重建本土半导体制造能力，同时通过“小企业创新研究计划”扶持非传统供应商，减少对中国稀土和芯片的依赖；
● 制定适应性法规。建立分级监管体系，对民用人工智能工具（如医疗诊断）与军用人工智能工具（如自主武器）实施差异化管控，避免“一刀切”扼杀创新。
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