硅谷已經(jīng)穿上“軍裝”，中國還在猶豫“軍民融合”嗎？｜地緣科技「平」論 x 黃平

大灣區(qū)評論 x 黃平

地緣科技

vol. 7 no.7

「平」論

2026/05/06

May

“國民融合”是一條可能比軍民融合更具規(guī)模效應(yīng)、更可持續(xù)的全新路徑。

第7期

總第7期

編者按

PREFACE

2026年5月1日，美國國防部宣布將硅谷頂尖AI技術(shù)全面接入美軍的最高涉密網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)志著美國軍事與民間科技力量實現(xiàn)了從“工具合作”到“神經(jīng)融合”的范式躍遷。在人工智能的時代背景下，如何將前沿科技高效轉(zhuǎn)化為核心競爭力，已成為大國博弈的關(guān)鍵。

文章深度剖析了中美科技發(fā)展模式的制度差異，提出中國需要通過政策引導(dǎo)下的“國民融合”，激活體量龐大的市場，將公共基礎(chǔ)設(shè)施等作為民企前沿技術(shù)的試驗場，方能在當(dāng)前的體制條件下，務(wù)實走出一條比美式軍民融合更具規(guī)模效應(yīng)與可持續(xù)性的軍事科技發(fā)展之路。

2026年5月1日，五角大樓發(fā)出一份簡短但分量極重的聲明：美國國防部已與SpaceX、OpenAI、谷歌、英偉達、微軟、亞馬遜云服務(wù)和Reflection AI七家頂級AI公司達成協(xié)議，將這些公司最先進的AI技術(shù)全面接入美軍IL-6（機密級）和IL-7（最高機密級）涉密網(wǎng)絡(luò)——覆蓋了作戰(zhàn)指揮、情報分析、戰(zhàn)場態(tài)勢感知等最核心的軍事功能。

用一句話來概括這件事的含義：硅谷最聰明的大腦，正式穿上了軍裝。

與此同時，大洋彼岸的中國，關(guān)于AI軍事應(yīng)用的討論仍停留在“是否應(yīng)該”的層面。中國最活躍的AI創(chuàng)新主體——那些民營大模型公司——與軍方之間，仍然隔著一條由制度、信任和政治邏輯構(gòu)成的鴻溝。

2022年6月，在美國政府支持下，美國首個非營利性戰(zhàn)略投資組織“美國前沿基金”成立，越來越多曾在美軍、情報機構(gòu)和執(zhí)法單位任職的人士，開始進入國防科技創(chuàng)業(yè)投資生態(tài)圈（圖源：美國前沿基金官網(wǎng)）

01

美國科技七巨頭接入最高涉密網(wǎng)絡(luò)：一場從“工具合作”到“神經(jīng)融合”的范式躍遷

美國軍方此次與科技公司

合作帶來的突破在哪里

美國軍方與科技公司的合作由來已久，但這一次與以往有著根本性的差別。

此前的合作，無論是云服務(wù)采購還是無人機算法研發(fā)，都停留在“外圍賦能”層面——科技公司提供工具，軍方在自己的系統(tǒng)內(nèi)使用，數(shù)據(jù)流向始終有明確的隔離墻。而這一次，這道墻被拆掉了。七家公司的AI技術(shù)被直接部署至涉密網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，這些民間AI模型將第一次“看見”美軍最機密的數(shù)據(jù)，直接參與最高級別的作戰(zhàn)決策和武器控制。

這次決策有兩個層級的突破。第一，速度的突破。涉密網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)入審批通常需要18個月以上，而此次從談判到簽約僅用了不到3個月。第二，深度的突破。英偉達明確允許其AI技術(shù)用于自主武器開發(fā)，不附加任何額外使用限制——硅谷的代碼正在獲得扣動扳機的權(quán)限。五角大樓的GenAI.mil平臺上線僅5個月，已有超過130萬國防部人員使用。

這是一次從“工具合作”到“神經(jīng)融合”的質(zhì)的躍遷：民企的智能系統(tǒng)不再是被軍方“使用”的工具，而是直接嵌入軍方?jīng)Q策神經(jīng)的組成部分，兩者邊界近乎消失。

美國軍民融合的歷史脈絡(luò)

理解這件事的意義，必須放在美國軍民融合的歷史長河中來看。

1958年，蘇聯(lián)發(fā)射人造衛(wèi)星的沖擊波讓華盛頓成立了DARPA（國防高級研究計劃局），使命只有一個：防止技術(shù)上的戰(zhàn)略奇襲再次發(fā)生。此后數(shù)十年，DARPA孵化了一系列改變?nèi)祟悮v史的技術(shù)——互聯(lián)網(wǎng)的前身ARPANET、GPS、半導(dǎo)體、語音識別、無人機，都曾在它的項目清單上出現(xiàn)過。

這些技術(shù)的共同特征是：起于軍事需求，成于民間應(yīng)用，再反哺于軍事能力。這種“軍-民-軍”的雙向流動，構(gòu)成了美國科技創(chuàng)新最核心的飛輪效應(yīng)。其密碼不在于軍方有多大預(yù)算，而在于公私分明的制度基礎(chǔ)——政府是需求方和資助方，企業(yè)和大學(xué)是供給方，雙方以市場契約對接。當(dāng)硅谷工程師無需穿上軍裝就能為國防部開發(fā)AI時，軍民融合的成本最低而效率最高。

為什么美國能做到

從全球比較來看，美國軍民融合的深度和效率，是其他大國難以復(fù)制的。其根本原因在于三個層面的制度優(yōu)勢。

第一，產(chǎn)權(quán)邊界清晰，合作以市場為基礎(chǔ)。軍方采購民企技術(shù)走標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)合同路徑，谷歌、微軟與五角大樓本質(zhì)上是甲乙方關(guān)系?！栋荻欧ò浮访鞔_了政府在資助研發(fā)中的權(quán)利邊界，產(chǎn)權(quán)的清晰是合作深化的基石。

第二，資本市場提供了“容錯性極高”的創(chuàng)新融資機制。DARPA的資助不要求短期回報，風(fēng)險投資則將軍事需求催生的技術(shù)迅速商業(yè)化——沒有華爾街，就沒有硅谷；沒有硅谷，DARPA的技術(shù)種子就無處生長。

第三，文化上對“技術(shù)-軍事”聯(lián)合體的高度認(rèn)同。在美國，服務(wù)國家安全無需回避，與軍方合作是榮譽而非政治風(fēng)險，這極大降低了合作的社會摩擦成本。

歐洲、日本、印度都曾試圖復(fù)制DARPA模式，但無一成功。根本原因不在于經(jīng)費多寡，而在于缺乏支撐這一模式的制度生態(tài)。

1980年，Evan Bayh議員（左）和Birch Bayh議員（右）在《拜杜法案》聽證會上（圖源：美國參議院歷史辦公室）

02

中國科技的“軍民融合”：遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，且難以彌合

現(xiàn)狀研判：“形有余”而“實不足”

相較于美國，中國的軍民融合在政策層面推進了多年，但實際效果與預(yù)期始終存在明顯落差。

民營企業(yè)在軍品市場的占比已突破35%，軍民融合被列為國家戰(zhàn)略。但深入審視合作質(zhì)量，就會發(fā)現(xiàn)一個令人不安的現(xiàn)實：中國的軍民融合大多停留在基礎(chǔ)配套和標(biāo)準(zhǔn)裝備供應(yīng)層面，真正涉及前沿AI技術(shù)——大語言模型、自主決策算法、智能態(tài)勢感知——的核心合作寥寥無幾。截至2026年初，中國沒有任何一家民營AI公司能夠像OpenAI或谷歌那樣，將自有大模型系統(tǒng)性地部署到軍方作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)中。換言之，中國的軍民融合看似熱鬧，實質(zhì)是兩套體系、有限對接。

為什么中國軍民融合難以深化

中國軍民融合難以深化，根源不在政策設(shè)計，而在制度邏輯的根本性錯位。這里需要引入鄭永年教授對中國政治經(jīng)濟體制的一個重要判斷——“制內(nèi)市場”。在中國的體制框架下，市場并非獨立于政治權(quán)力之外運行，而是嵌套在政治邏輯之內(nèi)的。這一特征在軍民融合領(lǐng)域體現(xiàn)得尤為明顯，并造成了一個兩難困境：

對軍方而言，從民營企業(yè)采購技術(shù)或開展技術(shù)合作，在觀念上往往不被視為一種純粹的市場行為，而更傾向于用政治邏輯來推進——誰有關(guān)系、誰政治可靠、誰是“自己人”，往往比誰的技術(shù)最先進更重要。這種政治化的合作邏輯，使得真正具有技術(shù)實力但缺乏政治關(guān)系的民企難以進入核心合作圈。

對民企而言，軍方的政治屬性太強，合作風(fēng)險太高。民企最擔(dān)心的，不是軍方會不會給錢，而是一旦深度合作，自己的核心技術(shù)、算法架構(gòu)甚至關(guān)鍵工程師，會不會在合作過程中以各種方式“留”在軍方體系內(nèi)。知識產(chǎn)權(quán)的不確定性和政治風(fēng)險的不可控性，使得越是有真正核心技術(shù)的民企，越是對軍方合作保持謹(jǐn)慎。

這兩種邏輯疊加，造成了一個結(jié)構(gòu)性的死結(jié)：軍方不愿以純粹市場邏輯采購，民企不愿以純粹技術(shù)邏輯供給，雙方的合作因此無法按照市場機制深化和擴散。

這可能是中美之間在科技發(fā)展模式上最根本的差異，在現(xiàn)有體制框架下很難得到根本性彌合。中美在軍民融合上的差距，不是通過增加預(yù)算或出臺更多文件可以彌補的——它是一個制度基因?qū)用娴镍櫆希簾o法縮小，只能繞過。

帕蘭蒂爾公司的平臺為軍方設(shè)計推出了大型語言模型，圖為帕蘭蒂爾公司IPO上市當(dāng)日，該公司員工在紐約證券交易所前的留影（圖源：新華社）

03

從“軍民融合”到“國民融合”：中國的獨特路徑

面對軍民融合難以深化的制度性死結(jié)，與其在走不通的路上反復(fù)碰壁，不如另辟蹊徑。中國有一種獨特的資源，是美國和其他主要大國所沒有的——體量龐大、覆蓋領(lǐng)域極廣的國有經(jīng)濟體系。這恰恰可以成為構(gòu)建“國民融合”路徑的制度基礎(chǔ)。

做什么：

讓國有經(jīng)濟成為民企前沿技術(shù)的試驗田

從中央企業(yè)到地方國企，中國國有經(jīng)濟的覆蓋范圍遠(yuǎn)超想象。它不僅包括石油、航天、電信等戰(zhàn)略性領(lǐng)域，還深度嵌入了城市基礎(chǔ)設(shè)施、公共交通、醫(yī)療教育、金融服務(wù)等日常領(lǐng)域。這些領(lǐng)域每年吸納的投資規(guī)模、服務(wù)用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)體量，加在一起遠(yuǎn)超美國軍事預(yù)算所能驅(qū)動的數(shù)字。

當(dāng)然，這些領(lǐng)域?qū)夹g(shù)前沿性的內(nèi)在需求確實更低——公交系統(tǒng)不會主動采購具身智能機器人，城投公司也不會自發(fā)追求最先進的AI決策系統(tǒng)。但這里有一個關(guān)鍵的邏輯轉(zhuǎn)折：對新興技術(shù)的需求，是可以被政策主動創(chuàng)造的。國有經(jīng)濟體系龐大、層級分明，恰恰具備統(tǒng)一接受政策引導(dǎo)的條件。如果將“新興技術(shù)含量”納入國資國企經(jīng)營績效的重要考核指標(biāo)，國有經(jīng)濟對前沿技術(shù)的需求就會從“可有可無”變成“不得不要”。

一旦這種需求被系統(tǒng)性地激活，規(guī)模效應(yīng)就會產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)：民企最前沿的技術(shù)獲得全球最大規(guī)模的應(yīng)用驗證場景，國企的運營效率在技術(shù)升級中得到實質(zhì)性提升。更重要的是，這種合作基于真實商業(yè)邏輯而非政治動員，因此具備可持續(xù)的內(nèi)在動力。

這就是“國民融合”的核心邏輯：不是用行政命令強制整合，而是用政策引導(dǎo)需求創(chuàng)造，讓市場機制在國有經(jīng)濟的廣闊場景中完成軍民融合無法完成的技術(shù)擴散任務(wù)。一旦形成有效的國民融合態(tài)勢，其對中國科技發(fā)展的支撐能力，很可能從總量上超過美國的軍民融合。

怎么做：

兩個場景中的“國民融合”

以下兩個場景，不是具體的政策建議，而是對“國民融合”可能形態(tài)的描繪。核心問題是：在公共部門主導(dǎo)的場景下，市場如何被釋放，民企的前沿技術(shù)創(chuàng)新如何獲得支持，最終如何形成可持續(xù)的制度生態(tài)。

場景一：智慧城市

城市是“國民融合”最天然的試驗空間。每一個公共服務(wù)環(huán)節(jié)都是AI技術(shù)的潛在落地場景，而主導(dǎo)這些環(huán)節(jié)的，恰恰是城投公司、公交集團、公立醫(yī)院和住建部門。這些公共部門掌握城市物理基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)入口，但自身不具備將基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)的技術(shù)能力——這正是民營企業(yè)發(fā)揮核心作用的地方。

第一個突破口是智慧交通，但它遠(yuǎn)不止智能駕駛。真正的機會在于以車聯(lián)網(wǎng)為骨架，對整個城市交通體系進行系統(tǒng)性重塑。這不僅意味著自動駕駛技術(shù)需要路側(cè)智能傳感、停車基礎(chǔ)設(shè)施和城市級交通調(diào)度系統(tǒng)的配合，更意味著一整套由公共部門投資、民企提供技術(shù)方案的新型交通基礎(chǔ)設(shè)施——從道路傳感網(wǎng)絡(luò)到邊緣計算節(jié)點，從智能停車到車路協(xié)同平臺——每一項的建設(shè)和運營都是公共部門與民企技術(shù)能力深度綁定的產(chǎn)物。城市不僅是技術(shù)試驗場，更是擁有龐大消費人群的巨大市場，這才是AI技術(shù)規(guī)?；瘮U散的經(jīng)濟基礎(chǔ)。

第二個突破口是智慧治理。當(dāng)前的城市治理主要依賴視頻監(jiān)控等視覺感知手段——攝像頭記錄發(fā)生了什么，卻無法理解被記錄者的真實需求。下一步的躍遷是從視覺感知走向認(rèn)知感知：通過AI對社會治理各維度數(shù)據(jù)的語義理解和行為分析，讓公共服務(wù)從“看見人”升級為“理解人”。比如，社保系統(tǒng)不止識別誰在領(lǐng)取補貼，而是通過多維數(shù)據(jù)認(rèn)知一個家庭是否真正需要幫扶；醫(yī)療服務(wù)不止于掛號管理，而是預(yù)判社區(qū)健康風(fēng)險并主動干預(yù)。這些場景涉及大量倫理問題，但正是復(fù)雜的社會需求，才構(gòu)成前沿技術(shù)試驗、反饋和迭代的真實場景。在這一過程中，公立醫(yī)院、社?；?、教育部門等公共機構(gòu)提供場景和數(shù)據(jù)，民營企業(yè)提供算法和認(rèn)知系統(tǒng)。

智慧城市場景下，“國民融合”的制度邏輯是：公共部門以城市建設(shè)和治理需求為牽引，向民企釋放一個規(guī)模巨大且持續(xù)增長的應(yīng)用市場；民企在這一市場中完成技術(shù)驗證和商業(yè)閉環(huán)，進而將成熟方案推向全國乃至全球——由公共需求拉動、市場機制驅(qū)動的可持續(xù)技術(shù)生態(tài)。

一輛無人配送車在合肥高新區(qū)進行公開道路測試（圖源：新華社）

場景二：智慧能源

中國的電力系統(tǒng)是國有企業(yè)主導(dǎo)最為徹底的領(lǐng)域之一，國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)覆蓋了全球最大的單一電力市場。在"雙碳"目標(biāo)下，這個以物理基礎(chǔ)設(shè)施為核心的體系，正面臨史無前例的數(shù)字技術(shù)需求爆發(fā)。

新型電力系統(tǒng)的核心挑戰(zhàn)，是從集中式、單向的電力調(diào)度轉(zhuǎn)向分布式、雙向的智能調(diào)度。當(dāng)數(shù)以億計的分布式光伏、儲能設(shè)備和電動車充電樁接入電網(wǎng)，電網(wǎng)需要的不僅是一臺更快的計算機，而是一整套基于AI的實時感知、預(yù)測和調(diào)度系統(tǒng)——這正是民營AI和數(shù)字技術(shù)企業(yè)最擅長的領(lǐng)域。虛擬電廠、智能微網(wǎng)、碳足跡追蹤與交易——每一個環(huán)節(jié)都意味著由公共需求創(chuàng)造的全新市場，這些市場的技術(shù)供給必須依賴民營企業(yè)的創(chuàng)新動能。

在這個場景中，電網(wǎng)企業(yè)提供“骨架”——物理網(wǎng)絡(luò)、調(diào)度權(quán)限和規(guī)?；\營能力；民營企業(yè)提供“神經(jīng)”——智能感知算法、預(yù)測模型和邊緣計算方案。兩者的結(jié)合不是一次性采購，而是圍繞電力系統(tǒng)持續(xù)演進的技術(shù)共生。中國的能源市場規(guī)模意味著，在這里驗證成功的數(shù)字能源技術(shù)將天然具備全球競爭力。

04

結(jié)語

2026年5月1日，五角大樓與七家AI巨頭簽訂的那紙協(xié)議，不只是一份軍事采購合同，而是一個歷史性信號：在AI時代，軍事力量與科技力量之間的邊界正在消失，誰能率先實現(xiàn)兩者的深度融合，誰就掌握了下一代國家競爭力的核心密碼。

面對這個現(xiàn)實，中國需要清醒。清醒不是焦慮，而是對自身處境的準(zhǔn)確判斷：中國的軍民融合，在現(xiàn)有體制邏輯下難以實現(xiàn)美國式的深度整合，這是一個不能靠喊口號來改變的結(jié)構(gòu)性事實。但這個判斷的另一面是：中國有一套美國沒有，也無法復(fù)制的制度資源——體量龐大的國有經(jīng)濟體系。如果將其重新定位為前沿技術(shù)的需求引擎和應(yīng)用平臺，它的戰(zhàn)略價值就會浮現(xiàn)出來。

“國民融合”不是軍民融合的降級替代，而是一條在中國獨特體制條件下，可能比軍民融合更具規(guī)模效應(yīng)、更可持續(xù)的全新路徑。智慧城市和能源系統(tǒng)這兩個場景覆蓋的市場體量和數(shù)據(jù)規(guī)模，遠(yuǎn)超美國軍方預(yù)算所能驅(qū)動的范圍。關(guān)鍵在于，能否打通國有經(jīng)濟與民營技術(shù)之間的接口。

這里有一個不應(yīng)回避的深層問題：國民融合要真正運轉(zhuǎn)起來，前提是民營企業(yè)對合作規(guī)則的可預(yù)期性有足夠信心。過去幾年，部分民企在與國有體系合作中遭遇知識產(chǎn)權(quán)模糊、合同執(zhí)行不穩(wěn)定等問題，如果不能得到制度性解決，國民融合就只能停留在政策文件里。從這個意義上說，“國民融合”不僅是一個技術(shù)政策命題，更是一個治理能力命題——它的成功，取決于中國能否在國有經(jīng)濟體系中建立起讓民營企業(yè)可預(yù)期、可信任、可獲益的市場合作規(guī)則。

最后回到標(biāo)題的問題：硅谷已經(jīng)穿上“軍裝”，中國還在猶豫“軍民融合”嗎？

答案是：與其在軍民融合這件穿不上的軍裝上反復(fù)糾纏，不如換上一套真正屬于中國自己的戰(zhàn)衣。這套戰(zhàn)衣的名字，叫“國民融合”。

本文作者

黃平：香港中文大學(xué)（深圳）公共政策學(xué)院副教授、助理院長，前海國際事務(wù)研究院副院長。

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校對｜李 征

排版｜許梓烽

初審｜覃筱靖?

終審｜馮簫凝???