凯捷报告：在人工智能时代维护欧洲安全

在人工智能和量子技术叠加演进的背景下，欧洲安全正处于结构性拐点。报告指出，防御体系正在迅速从以平台和硬件为中心转向“软件定义、算法驱动的防御”新范式。乌克兰战争表明，软件和数据已成为影响战场态势、决策速度和战斗力的核心要素。传统国防创新周期与现实威胁的不匹配日益突出。

从数据角度来看，人工智能正在深度嵌入整个防御链条。在战略层面，人工智能可用于场景推演、预警分析、模拟决策； at the operational and tactical level, AI has been used for intelligence processing, target identification, unmanned system collaboration, and real-time situational awareness. The report shows that the technical maturity of generative and analytical AI has reached TRL7-8, which is suitable for deployment in real environments.然而，它也显着放大了系统被攻击和操纵的风险。

安全风险的核心集中在系统安全、供应链、数据和人才四个方面。人工智能模型面临数据中毒、对抗性样本和模型攻击等威胁。高端芯片和半导体的供应高度集中，使得欧洲在结构上依赖计算能力和硬件。 The EU has proposed to achieve a goal of 20% of global chip production capacity by 2030. It is essentially using industrial policy to hedge the risks of geopolitical and technological blockades.

数据问题尤为关键。国防人工智能不仅需要高质量、大规模的数据，还面临数据高度敏感、加密、难以共享的现实。报告提出，主权云、超大规模数据中心和合成数据将成为突破瓶颈的重要工具。合成数据不仅可以用来填补真实数据的不足，还可以用来模拟尚未发生的极端场景。其价值在于提高系统的前瞻性和稳健性。

在量子维度，报告强调了“先收集，后解密”的紧迫威胁。 As quantum computing capabilities improve, the existing public key encryption system faces the risk of failure around 2030. Post-quantum cryptography has reached a deployable stage and its technological maturity is comparable to that of AI.然而，延迟部署将直接危及指挥控制、通信和关键基础设施的长期安全。量子不是一种颠覆性策略，但它决定了数字基础是否值得信赖。

从全球比较来看，美国在人工智能和量子计算领域的民间投资和基础设施方面仍处于领先地位，中国在论文产量和量子通信方面具有优势，欧洲的优势在于科研基础和关键零部件，但短板在于民间资本规模和放大创新能力。这种结构性差异决定了欧洲必须通过标准化、集中化和跨大西洋协调来弥补其规模劣势。

总体趋势表明，欧洲安全的关键不在于是否采用人工智能和量子技术，而在于是否以“安全第一”的方式完成系统迁移。未来十年，国防竞争将更多地是软件更新速度、数据管理能力和加密系统预见性等方面的竞争。 Whoever can take the lead in realizing the collaborative implementation of trusted AI and quantum security will be able to gain more stable strategic resilience in an uncertain geopolitical environment.

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