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解放軍《大型城市全域失能戰》曝光!中共恐以認知作戰佔領台北...國安人士:彰顯網路降速演習必要

2026.08.06
10:58am
/ 放言編輯部 吳亦軒

 

美國智庫「蘭德」近日挖掘出一篇2025年於解放軍中央軍委會下的內部期刊,由三位將領寫的研究論文,《大型城市全域失能戰》。描述了中共軍隊可能以「封鎖、精準打擊和認知攻擊」三條行動線佔領台北,國安人士指出,這彰顯城鎮韌性演練網路降速有其必要。

 



蘭德指出,「大型城市全域失能戰」極為詳細地描述了中國軍隊可能如何結合軍事火力與認知效果來攻占台北。這項構想發表於中國軍事理論頂尖內部期刊《軍事學術》2025 年 3 月號。該期刊由中央軍委監督與批准,官方發行僅限於軍方內部管道。由於該期刊在中國軍方內部屬高度保密,作者在將其概念納入中國針對如何擬定對台戰爭的內部討論時,得以具體且毫無隱諱地坦誠直言。

 

蘭德表示,大多數美國公開的國防分析與兵棋推演,都集中於模擬軍事封鎖或武力犯台期間的動能(實體)對抗。關於台灣抵抗意志的研究,「則依賴受訪者想像自己在未來衝突中如何反應的民調數據,這些分析極少直接審視針對台灣抵抗意志的戰時認知攻擊。」

 

蘭德強調,理解中國的戰略不僅對台北至關重要,「國家總體戰」反映了中國軍隊對如何打贏現代戰爭的理解,更是中國針對未來可能與美國爆發戰爭的核心規劃。為了理解國家總體戰的影響,美國的分析應當評估並模擬認知效果。」

 

蘭德表示,作者將敵方的大型城市視為其對手體系,雖然從未明確提及台北,但隱晦地提到在進行作戰的「同時防範強敵干預」(指潛在的美軍干預),並主張中國掌控該城市擁有「事實、法理與情感共鳴」的支援,這些都指向對台灣的攻擊。

 

蘭德並說,作者透過將其方案框定在「失能」(癱瘓),「揭示了他們的目標是降伏而非毀滅」,中國在歷史上將「失能戰」描述為使用非動能、針對人體的手段,如聲波和雷射武器來征服敵軍、而不殺害他們。這次提出的台北失能戰役,擴大了目標清單,將敵方城市及其居民納入其中,並使用認知攻擊。

 

作者聲稱,這種戰爭模式「不以全殲敵軍、完全占領城市為目的,而是透過降低大型城市的賦能功能、打擊敵方作戰體系中的關鍵節點來達成作戰目標」。這種方法試圖為北京降低奪取台北的成本,但它對台灣造成的附加損害似乎缺乏關注。

 

蘭德說明,作者描述了使台北失能的三條基本行動線「封鎖、精準打擊和認知攻擊」。

 

蘭德指出,第一,對台北進行軍事封鎖,將切斷進入該城市的物資和資訊流。為了中斷物資,中國軍隊將利用圍城戰術阻斷外部援助,並試圖打擊運輸途中的援助。為了中斷資訊流,中國軍隊將對台北的指揮中心和通訊樞紐進行精準的「硬殺」(動能打擊),同時使用「軟殺」(非動能手段,如干擾、網路攻擊、分散式阻斷服務攻擊(DDoS)和 AI 深度偽造)來削弱台北的軍事資訊系統、民用新聞網絡和社交媒體服務。

 

第二,精準(動能)打擊將摧毀台北賦能或支援軍事作戰的能力。中國的無人平台和特種作戰部隊將進行斬首打擊,目標直指敵方指揮官、關鍵設施和重要設備操作員。特種部隊應透過武力或賄賂,占領登陸後能支援中軍的任何設施,例如電網和維修庫。中國的遠程砲兵和特種部隊將打擊支援軍事力量和作戰的民用基礎設施,如機場跑道、變電站、污水處理廠和設施備用系統。概念作者警告不要打擊衝突後難以重建的目標(如空管塔台、發電廠和水庫),以便中國日後占領台灣。

 

第三,認知攻擊將放大中國的宣傳,旨在讓台灣人民相信北京的事業是正義的,同時指控台灣領導人瀆職。這種方法將建立「資訊氣泡與同溫層」,利用演算法內容推送、深度偽造以及作者稱為「隱藏在 Meta 和 TikTok 等平台影片和圖片中」的「資訊彈藥」,分別針對台北的軍人和平民。

 

蘭德表示,在他們看來,這些認知攻擊(攻擊者早已潛伏在台灣和美國使用的社交媒體中)將共同削弱台北抵抗的意志,並「最終促成敵對行動的快速終止」,使其成為奪取台北的「最佳手段」。」

 

蘭德表示,中國的認知效果打擊目標不僅僅是指揮與控制系統。在國家總體戰戰略下,平民是嵌入社交媒體平台內的中國「資訊彈藥」的目標。這些認知攻擊旨在操縱感知、侵蝕社會凝聚力、支持中國的論述並誘使投降。此外,隨著中國軍事概念的成熟以及 AI 技術提供使用認知效果打擊平民的新技術和途徑,這些挑戰將會增加。

 

蘭德最後表示,「大型城市全域失能戰」是中國透過對平民進行心理打擊來確保勝利的更廣泛努力中的一個構想。隨著中國軍隊繼續完善其交付認知效果的概念和方法,美國和台灣將需要重新構想抵禦此類攻擊所需的條件。台灣應考慮除了傳統軍事和政府要地之外,如何保衛主要的媒體和通訊設施。同樣地,美國支援台灣的努力應積極優先考慮加強社會對認知攻擊的韌性措施。此外,美國和潛在的盟友夥伴應考慮如何在中國動能打擊下保衛對台灣的救援物資交付。

 

 

圖片來源:網路

 

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