在人工智能与量子技术叠加演进的背景下，欧洲安全正处于结构性拐点。本报告指出，防务体系正从以平台和硬件为中心，快速转向“软件定义、防务由算法驱动”的新范式。乌克兰战争表明，软件和数据已成为影响战场态势、决策速度与作战效能的核心要素，传统防务创新周期与现实威胁之间的错配日益突出。
从数据维度看，人工智能正在深度嵌入防务全链条。在战略层面，AI可用于方案推演、预警分析和模拟决策；在战役与战术层面，AI已被用于情报处理、目标识别、无人系统协同与实时态势感知。报告显示，生成式与分析型AI的技术成熟度已达到TRL7-8，具备在真实环境中部署的条件，但同时也显著放大了系统被攻击和操纵的风险。
安全风险的核心集中在四个方面：系统安全、供应链、数据与人才。AI模型面临数据投毒、对抗样本与模型攻击等威胁，而高端芯片和半导体供应高度集中，使欧洲在算力和硬件层面存在结构性依赖。欧盟提出到2030年实现全球20%的芯片产能目标，本质上是以产业政策对冲地缘政治与技术封锁风险。
数据问题尤为关键。防务AI既需要高质量、大规模数据，又受制于数据高度敏感、加密和难以共享的现实。报告提出，主权云、超大规模数据中心以及合成数据将成为破解瓶颈的重要工具。合成数据不仅用于填补真实数据不足，还可用于模拟尚未发生的极端场景，其价值在于提升系统的前瞻性和稳健性。
在量子维度，报告强调“先收集、后解密”的紧迫威胁。随着量子计算能力提升，现有公钥加密体系面临在2030年前后失效的风险。后量子密码学已达到可部署阶段，其技术成熟度与AI相当，但部署滞后将直接危及指挥控制、通信和关键基础设施的长期安全。量子并非颠覆战术，而是决定数字底座是否可信。
从全球对比看，美国在AI与量子计算私营投资和基础设施上保持领先，中国在论文产出和量子通信上占据优势，而欧洲的优势在于科研基础和关键零部件，但短板在于私营资本规模和创新放大能力。这一结构性差异，决定了欧洲必须通过标准化、集中化和跨大西洋协同来弥补规模劣势。
总体趋势显示，欧洲安全的关键不在于是否采用AI和量子技术，而在于能否以“安全优先”的方式完成系统性迁移。未来十年，防务竞争将更多体现为软件更新速度、数据治理能力与加密体系前瞻性之间的竞争。谁能率先实现可信AI与量子安全的协同落地，谁就能在不确定的地缘环境中获得更稳定的战略韧性。
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