本综合研究项目探讨如何将人工智能（AI）与机器学习（ML）技术融入联合部队规划流程，重点研究如何通过技术增强联合规划中的通用作战视图（COP）与行动方案（COA）制定。通过分析AI/ML技术应用的技术、组织、资源和伦理维度，本研究识别出优化态势感知与决策能力的关键机遇。这些AI/ML技术能够处理海量数据、精简规划任务并提供可操作见解，同时强调健全的数据采集、结构化与管理体系的必要性。研究剖析了组织架构层面影响（包括角色转换、分工调整及外部供应商引入机制），并探讨作战限制条件下资源需求与系统可持续性面临的挑战。伦理考量及“负责任人工智能”原则贯穿整个分析过程，确保技术应用与社会价值观及军事准则保持一致。

研究采用非结构化访谈与次级数据审查方式，评估军队内部自上而下与自下而上整合AI/ML技术的实践效果。研究识别出数据标准化、跨密级数据访问、组织实践与新兴技术适配性等多重整合障碍。核心发现强调建立集中化且具备适应性的框架机制至关重要，在此基础上提出推进军事规划中AI/ML能力的具体建议。该研究为运用AI/ML保持战略优势的宏观目标提供支撑，并为在复杂动态军事环境中开发、应用及优化相关技术贡献洞见。

核心发现

1. 技术挑战：成功的AI整合需要获取海量经专业处理且适配AI/ML模型的结构化数据。尽管AI能自动执行重复性任务（如数据过滤与目标识别），但其效能依赖于结构化数据格式与强健的数字基础设施。MAVEN智能系统（MSS）及STOMRBREAKER等新兴工具证实，AI可通过提升传感器数据融合与异常检测能力来优化COP生成。

2. 组织影响：AI整合要求文化与架构的双重变革。规划人员需提升技能以有效运用AI工具，军事组织需将私营供应商纳入规划流程。AI的应用将重塑指挥部运作模式，重新分配职责并减轻人员负担。

3. 资源需求：AI系统需要稳定云基础设施、带宽资源及强大算力支撑，其在作战环境中持续运维面临挑战。当前自下而上的实践常缺乏长期资金支持，而自上而下的战略部署亟需提升与作战需求的契合度。

4. 伦理考量：对AI输出的可信度决定作战成败。AI系统必须遵循“可靠、透明、可监管”的负责任人工智能原则，同时规避数据偏见、过度依赖及幻觉（AI生成错误）等风险。

尽管AI为优化规划流程带来巨大机遇，但其成功应用取决于技术挑战的突破、组织架构的重塑及可持续资源的投入。通过负责任地部署AI技术，有望提升决策质量、保持作战优势，并在日益复杂的战场环境中掌控主动权。