Claude與Palantir在本次實戰中的技術拆解:忘了AI殺死哈梅內伊的大爽文

近期關于伊朗局勢的報道中，人工智能頻繁被提及。

尤其這篇爽文。

該文以極具戲劇性的手法，描繪了一場名為“史詩憤怒行動”的斬首行動，將AI描寫成戰場的核心力量。

文中寫到，“人類歷史上第一次由人工智能多輪輔助‘殺傷鏈’的高層斬首行動”。

通過技術民族焦慮敘事手法，及諸多被渲染的具體而生動的細節，這篇“軍武版硅谷爽文”，使人仿佛看到AI已經全面掌控戰場。

但真實情況并非如此玄幻。

以這篇爽文最核心和具體的信源《華爾街日報》報道為例。

這篇名為《下達禁令僅數小時后，美軍在中東的打擊行動仍使用了Anthropic人工智能工具》報道并不長，以下為全文翻譯。

報道披露的信息包括，美軍確實在部分行動中使用人工智能模型輔助情報分析。

Anthropic 的 Claude 模型被部署在機密網絡中，處理海量文本和情報數據，幫助分析員進行目標識別、信息整理和戰術情景模擬。

但并沒有爽文提到的以下描述：

華爾街日報報道，在這場戰爭中，AI不再只是一個輔助工具，它與人類一起成了真正的決策者、追蹤者和執行者的一部分”

這算不算欺負不看原文黨？

還有就是關于數據分析公司Palantir的部分。

文章中描繪的Palantir平臺及其“本體論”技術，可以將雜亂數據轉化為直觀對象，構建“實時數字化戰場雙胞胎”，讓指揮官無需閱讀冗長報告即可理解全局。

現實中，Palantir 平臺確實能整合異構數據、建立共同作戰圖像，提升信息可視化和分析效率。

加上經過與Anthropic 提供的 AI 工具協同，過去需要數天交叉驗證的情報，現在可以在分鐘級完成推演。

但這些能力一起只被用于“輔助決策”，最終判斷權仍由人類掌控。

爽文里，這些則都被渲染成了 Claud/Palantir“20 秒決策”、“參與擊殺國家元首”、“算法完成 Find, Fix, Finish”……

這看起來，像是把“國家元首斬殺”完全交給了 AI，聳人聽聞！

那么，客觀的 AI 對于軍事的影響如何呢？

先說說 Claude與Palantir 系統。

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——盡管數月后會被換成 xAI 和 OpenAI 。

具體的版本為Claude 4 Opus，是專門針對軍事場景優化的Gov定制版，采用混合推理架構。

該版本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。

其 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。

Gov版本處理波斯語通話的實時轉寫準確率高達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公司的核心產品，其殺手锏是動態本體論技術和全鏈路數據整合能力，為其獨有。

該技術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。

再來說說Claude與Palantir系統的協同。

2月初，美軍就已完成Claude與Palantir系統的深度集成，并接入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”。

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，美軍中央司令部負責最終確認，而不是全部扔給 AI。

這首先打破了傳統軍事行動中“情報部門、指揮部門、作戰部門”之間的信息壁壘和信息差，“數據實時共享、決策實時生成、指令實時下達”。

最后，就是AI 在本次的實戰中具體如何起作用？

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。

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。

AI在極端時間內發現了這個異常。

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。

基于此， Claude 又在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。

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。

這些，都為指揮官的決策極大縮短了時間。

剛提到的“跨軍種信息兼容”，也是個值得提出來的細節。

傳統上，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，兼容延遲甚至可達數十分鐘。

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。

3 秒鐘！

此外，該次行動中，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，周邊的建筑、行人均未受到損傷，實現了附帶損傷為零。

最后，毀傷評估也是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提升了1000 倍效率。

毋容置疑，數據處理與 AI 大模型能力在現代沖突中扮演的角色越來越關鍵。

以 AI 為代表的科技企業也不再是旁觀者，而是已經嵌入核心的能力結構之中。

但技術進步改變了戰爭節奏和形態，卻沒有改變戰爭的本質——圍繞政治目標展開的人類意志沖突。

理解這一點，遠比沉浸在“AI接管戰場”的幻想中更接近現實，也有助于推動AI在軍事應用中理性、合規、可控的發展。