未来作战模式向“定制式作战”方向发展确实是一个极具前瞻性和可行性的趋势。这种模式将信息化、智能化与精准化深度融合，通过信息定制、资源定制、区域定制、后勤定制等维度，实现从战略到战术层面的个性化适配，甚至可能将供给精确到单兵。以下从技术支撑、作战逻辑、潜在优势及现实挑战四个层面展开分析：
一、技术支撑：定制化作战的底层架构
1. 战场物联网与边缘计算
单兵穿戴设备（如智能护目镜、生物传感器）、无人载具和武器平台通过5G/6G网络实时互联，形成“数字孪生战场”。边缘计算节点可对海量数据进行本地化处理，实现单兵级信息定制（如实时推送敌方热区地图、威胁预警）。
2. AI驱动的动态资源分配
基于强化学习的作战资源调度系统（如DARPA的“马赛克战”项目）可实时分析战场需求，自动调配无人机蜂群、弹药补给或电子战资源，形成资源定制化响应。例如，通过AI预测单兵弹药消耗速率，触发无人机精准空投。
3. 增材制造与分布式后勤
前线3D打印站可根据任务需求快速生产定制化装备零件（如适配地形的鞋底模块、特种武器配件），结合区块链技术实现供应链溯源，避免传统后勤的规模冗余问题。
二、作战逻辑重构：从“计划驱动”到“需求牵引”
1. OODA环的颗粒度细化
传统OODA（观察判断决策行动）循环从师/旅级下沉至单兵/班组级。单兵通过AR终端直接呼叫炮火支援或医疗救援，形成“微观OODA环”，而AI参谋系统则负责宏观协调，避免战场资源冲突。
2. 动态任务编组与能力拼装
类似“乐高化”作战单元构建：根据战场环境（城市巷战/山地游击）从云端“能力库”抽取对应模块（如城市战AI算法包、高原供氧系统参数），实现区域定制化部署。美军“联合全域指挥控制”（JADC2）已在此方向实验。
三、潜在优势：不对称战争的新杠杆
1. 成本效率颠覆
传统“钢铁洪流”依赖规模经济，而定制化作战通过精准投放（如为狙击手单独配置反无人机电磁脉冲装置）可达成“90%效能+10%成本”的非对称优势，尤其适合中小国家应对大国冲突。
2. 认知域攻防升级
信息定制可针对不同兵种实施定向心理战：向敌方坦克手发送虚拟现实恐吓影像，同时向我方步兵推送士气强化内容（如家人语音信息），形成“神经定制化战争”。
3. 灰色地带冲突适用性
在南海岛礁争端等低强度冲突中，定制化模块舰队（如临时加装激光眩目器的巡逻艇）能快速应对特定挑衅，避免战略误判。
四、现实挑战与破局路径
1. 技术脆弱性陷阱
单点故障风险：过度依赖卫星通信可能被反卫星武器瘫痪。需发展量子通信+低轨卫星星座的冗余网络。
AI伦理黑洞：自主武器系统的“定制化打击”可能违反区分性原则（如误伤民用特征目标）。需嵌入国际法合规算法层。
2. 组织文化惯性
传统军种的部门壁垒（如陆军与空军的数据格式不兼容）阻碍资源定制化共享。可借鉴商业领域“中台架构”，建立跨军种作战能力API市场。
3. 经济成本悖论
单兵级定制可能推高人均军费（如美军“下一代班组武器”项目单价超4万美元）。需通过模块化设计（如枪械通用化接口）和民用技术嫁接（如消费级AR眼镜军用化）降低成本。
五、现实案例与演进路线
乌克兰战场预演：乌军使用“Delta”态势感知系统，为每个炮兵连定制不同来源的情报流（卫星影像+无人机侦察+民众手机拍摄），实现“数据供应链”级别的定制化。
美军路线图：陆军“融合计划”（ProjectConvergence）已测试“72小时从卫星发现目标到前线打印专用打击弹药”的全链条定制流程。
中国探索：珠海航展展出的“作战云”系统支持按需调用不同军工厂商的无人机/巡飞弹，接近资源定制化形态。
结论：有限定制与混合模式的过渡期
短期内全面实现“单兵级定制”仍受技术成熟度与成本制约，但关键能力定制化（如特种部队装备、高价值目标打击链）将成为突破点。未来十年可能出现“80%标准化+20%定制化”的混合模式，通过AI辅助决策逐步逼近“精准战争”理想态。最终，定制化作战不仅是技术升级，更是军事哲学从“歼灭有生力量”向“控制复杂系统”的范式革命。
定制式作战
关于“定制式作战”，结合当前军事理论与实践的发展，可总结为以下核心要点：
一、概念定义与核心逻辑
定制式作战是一种基于任务订单的智能化作战模式，其核心逻辑是**“发布订单-智能分配-动态执行”：
- 任务订单生成：通过分布式传感器网络（如卫星、无人机、地面侦察）实时获取战场信息，形成可执行的攻击或防御任务清单。
- 智能分配机制：依托作战云系统或AI算法，根据目标位置、作战单元能力、资源匹配度等要素，动态分配任务给最优执行单位。
- 主动接单与协同：各作战单元既可被动接收系统分配的任务，也可主动共享订单信息，形成“需求牵引式”的弹性协作网络。
二、技术支撑体系
- 全域信息网络：
以星链卫星、5G/6G通信、量子加密等技术构建实时互联的战场物联网，实现“侦察-决策-打击-评估”闭环。 - 智能算法中枢：
- 运用深度学习预测敌方行动轨迹
- 通过兵棋推演生成最优火力组合方案
- 动态评估战损并实时调整任务优先级
- 人机协同界面：
士兵通过AR/VR设备接收可视化订单指令，并与无人系统（如无人机、机器人）协同执行高危任务。
三、典型应用场景
- 特种作战伏击（如乌克兰对俄军车队的伏击）：
- 通过星链卫星+红外无人机锁定目标
- 小分队接单后快速规划伏击路线，结合反坦克导弹/巡飞弹实施精确打击
- 跨域联合打击：
- 将目标拆解为“雷达-动力-武器”等子系统，分派不同军种实施针对性毁伤
- 认知域对抗：
- 针对敌方指挥官生成“心理战订单”，通过AI生成虚假指令/全息影像实施干扰
四、优势与挑战
- 优势：
- 作战周期缩短50%以上（传统需数小时的任务分配可压缩至分钟级）
- 资源利用率提升（避免传统“饱和式打击”的资源浪费）
- 支持非对称作战（小型单位亦可对重型目标造成有效杀伤）
- 挑战：
- 情报安全风险（过度依赖卫星通信易遭电子干扰）
- AI决策可靠性（复杂环境下可能产生误判）
- 跨军种协同壁垒（需统一数据标准和指挥权限）
五、未来发展方向
- 量子计算赋能：提升大规模战场数据的实时处理能力
- 脑机接口集成：实现士兵与AI系统的意念级交互
- 全域数字孪生：构建虚拟战场镜像，预演定制化作战方案
当前，美军“穿透性制空”、俄军“智能火控集群”等实践均体现定制式作战理念。