Hacking for Defense Stanford 2026 – 经验教训汇报

# Steve Blank: 斯坦福大学2026年"为国防而黑客"课程 – 经验教训报告 来源：https://steveblank.com/2026/06/08/g-for-defense-stanford-2026-lessons-learned-presentations/ 我们刚刚结束了在斯坦福大学开设的"为国防而黑客"（Hacking for Defense）课程。(https://h4d.stanford.edu/) 这是第11年我们教授这门课，然而非对称战争（无人机、现成技术等）、颠覆性技术（人工智能、商业航天）以及一个对初创企业友好的国防部采办体系所带来的影响，使得这一届课程与以往截然不同。 （我将在本文末尾总结一些关于人工智能使用的心得。） --- 目前，"为国防而黑客"课程已扩展至70所大学，包括英国20多所（https://www.kcl.ac.uk/dsd/postgraduate/h4mod），今年还进入了波兰和德国（https://www.tectonicdefense.com/exclusive-h4d-heads-to-germany/）。学生团队致力于理解并帮助解决国家安全问题。 今年的课题（https://h4d.stanford.edu/problems/）来自海军、空军、陆军研究实验室、国防创新单元、IQT和NASA。 本季度，斯坦福大学9个团队共42名学生，集体访谈了**1132**位受益者、利益相关者、需求撰写者、项目经理、行业合作伙伴等，同时构建了一系列由人工智能驱动的极简可行产品（MVP），并探索了部署路径。 今年最终演示会以一场精彩的演讲开场，由（退役）中将Jack Shanahan主讲，内容关于人工智能与国防的过去、现在和未来。Jack曾任国防部联合人工智能中心（JAIC）主任。观看他的演讲非常值得。 如果你无法观看Jack Shanahan的视频，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1ykcVkSAF_tlg1PyQoUI42U8vzR7T5kPl/view?usp=share_link） 本季度课程的客座讲师包括：Owen West（https://www.diu.mil/team/owen-west）——国防创新单元主任；Mike Brown（https://shieldcap.com/team/michael-brown）——Shield Capital合伙人；（退役）中将Joseph McGee，前联合参谋部J5（战略、计划与政策）负责人；以及Hon Marise Payne（https://www.foreignminister.gov.au/minister/marise-payne）——澳大利亚外交部长。 **"经验教训"报告** 八个团队各自做了最终的"经验教训"报告，并附上一段2分钟视频以阐明问题背景。与传统演示日（"看我多聪明，这产品多棒，请给钱"）不同，经验教训报告讲述的是每个团队十周历程中的艰辛探索、宝贵学习和发现。这是一个过山车式的叙事，描述了当他们发现第一天所认为的一切都是错误的，并最终如何找到正确答案的过程。 尽管所有团队都使用了使命模型画布（Mission Model Canvas，https://steveblank.com/2016/02/23/the-mission-model-canvas-an-adapted-business-model-canvas-for-mission-driven-organizations/）、客户开发方法和人工智能工具来构建极简可行产品，但每个团队的旅程都独一无二。 今年，我们要求团队在报告末尾增加两张新幻灯片：1）说明他们使用了哪些人工智能工具；2）给出他们在技术就绪度（Technology Readiness Level）和投资就绪度（Investment Readiness Level）上的进展估计（https://docs.google.com/presentation/d/158xc0GGE1VHW40uHfQO1V9U3m9CEIo3i/edit?usp=sharing&ouid=114260143662069864575&rtpof=true&sd=true）。 以下是他们的做法与成果。 **团队 Noctua** 初始问题："特种作战人员无法在不暴露自身位置的情况下被动探测无人机。"他们最终理解到，更大的问题是："徒步人员和基地防御人员缺乏被动手段来提供所有类型无人机（包括射频静默无人机）的早期预警探测。" 如果你无法观看Noctura视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/kPwRNNuw/noctua-final-video-small.mp4） 如果你无法观看Noctura报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1ou38-QS_NiCNpVkUBkBFJVgKHG2sCEao/view?usp=sharing） **这些是"棘手"问题** "棘手问题"指的是极其复杂的问题，包含多个变动因素，解决方案不明确且缺乏确定公式。我们"为国防而黑客"学生处理的大多数问题都属于此类。它们往往模糊不清。一开始是由赞助方提出的问题，不仅解决方案不明，如何获取和部署也相当复杂。学生通常会发现，事后看来，这个问题其实是一个更有趣、更复杂问题的表象——而国防部的采办体系与商业世界截然不同。 我们的学生不会坐在教室里空谈问题，而是走出教室去学习、发现和迭代。 上图展示了"为国防而黑客"学生可能遇到的问题类型，其中最常见的问题以阴影标出。 **团队 SwarmShield** 初始问题：用昂贵的拦截弹击落廉价无人机成本过高。到课程结束时，团队意识到真正的问题在于构建末端制导系统，让廉价的、一次性的无人机能够在夜间发现并击中攻击者。 如果你无法观看SwarmShield概要视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/kTzSWoD2/swarmshield-background-video.mp4） 如果你无法观看SwarmShield报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1kvtPPEFT902oWOdcqyitZi_XImLyvo5Q/view?usp=sharing） **国防部名录** 今年，学生可以访问一个国防部名录（Department of War Directory，https://sites.google.com/lookleft.com/index/home）——本质上是一个包含约5,700个名字的"电话簿"，列出了"国防部谁负责采购？"该目录还包含教程，介绍国防部如何采购、现有的各种采办和资助流程及项目（面向初创企业），并提供如何向国防部销售以及项目采办官员（PAEs）在这一流程中扮演角色的详细信息。 **团队 Weapons Without Wait** 初期问题："重新装备并扩大国防制造能力，以便按持续高强度冲突所需的速度补充关键弹药。"我称之为"煮沸大海"的问题——宏大、宽泛且模糊。到课程结束时，团队认识到能够快速实现（且急需）的是：在需要的地点生产廉价、认证合格的小型无人机弹药。 如果你无法观看Weapons Without Wait视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/Ie5cWSv4/agavid-small.mp4） 如果你无法观看Weapons Without Wait报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1TVof5B8fUis4UG_wLVUuSrG3S5ukUcT_/view?usp=sharing） **一切始于一个想法** "为国防而黑客"课程建立在与我2011年在斯坦福创立的"精益创业营"（Lean LaunchPad）相同的方法论之上。该方法被美国国家科学基金会（National Science Foundation，https://www.nsf.gov/funding/initiatives/i-corps）（NSF）采纳为NSF I-Corps（创新军团，https://www.nsf.gov/news/special_reports/i-corps/），用于培训希望获得SBIR（小企业创新研究，https://www.sbir.gov/about）资助的首席研究员。如今已进入第二个十年，覆盖100多所大学，I-Corps已成为NSF、美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，https://seed.nih.gov/I-Corps-at-NIH）和能源部的科学商业化标准，培训了3,251个团队，迄今孵化了1,400多家初创企业。 **团队 IonX** IonX也始于一个"煮沸大海"的问题——美国需要安全的稀土供应链。他们最终归结为一个更具体、更可交付的问题——矿产加工企业无法识别并测试更好的化学试剂方案。 如果你无法观看IonX视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/oMRzdhe2/ionxfinal2-small.mp4） 如果你无法观看IonX报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1BCBX7B4YqsJ40hrfzDhin-a06NvvyTTq/view?usp=share_link） **"为国防而黑客"的起源** 2016年，在与BMNT的Pete Newell（https://www.linkedin.com/in/petenewell）和斯坦福的Joe Felter（http://fsi.stanford.edu/people/joseph_felter）头脑风暴时，我们注意到研究型大学的学生与政府试图解决的问题之间几乎没有联系。我们意识到同样的精益创业营/I-Corps课程可以提供一个框架来解决这个问题。那一年，我们在斯坦福同时推出了"为国防而黑客"（http://h4d.stanford.edu/）和"为外交而黑客"（Hacking for Diplomacy，http://web.stanford.edu/class/msande298/）（与Jeremy Weinstein教授及国务院合作）。 **团队 Cheese on the Moon** 初始任务：在月球上寻找矿产。到课程结束时，他们意识到，要完成这个任务，月球任务不仅需要知道月球表面和地下有什么以便采矿，还需要知道如何着陆。 如果你无法观看Cheese on the Moon视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/SL9hPCZl/cheese-on-the-moon-pre-presentation-video.mp4） 如果你无法观看Cheese on the Moon报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1BzTVWDrNyoMHfUqytcP2YQi84kYXhuuD/view?usp=sharing） **"为国防而黑客"的目标** 十年前，我们的课程目标是教授学生精益创新方法，同时让他们参与国家公共服务。我们希望让学生熟悉军事专业，帮助他们更好地理解其专业知识和在社会中的角色。我们还希望这门课向赞助方展示一种在撰写需求之前先建立问题理解的方法论。 这门课至今仍在实现这些目标，但如今国防部从初创企业采购，且国防风投资本充裕，因此课程已转变为一个国家安全孵化器。我们的大多数团队都成立了国防公司。 **团队 Fuel Forge** 初期问题：作战单位需要就地发电和燃料。他们最终得出一个更有趣的观察：他们可以构建网络化的现场制氢装置，为前沿、有争议环境中补给困难的任务区无人机提供燃料。 如果你无法观看Fuel Forge视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/Z3RcMxGI/fuelforge-small.mp4） 如果你无法观看Fuel Forge报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/19oOeHzdBH-KX8u-zGVfTO_RgnXuF7wbx/view?usp=share_link） **市场进入/部署策略** 团队的初始目标是确保他们理解了问题。下一步是看他们能否找到任务/解决方案匹配（相当于商业中的产品/市场匹配）。但最重要的是，这门课教导团队如何将解决方案交付到作战人员/受益者手中这条困难而复杂的路径。尽管国防部在改革采购对象和方式上取得了巨大进展，但学生仍需知道：谁撰写需求？什么是OTA？资金颜色是什么？什么是项目经理？当前合同归属于谁？ **团队 Luminarch** 初期问题：战术单位缺乏实时可视化、管理和适应电磁频谱的能力。他们最终归结为：战术单位缺乏低成本、可消耗的射频传感器，这些传感器可以大规模部署，从而限制了其探测威胁、管理信号和通信的能力。 如果你无法观看Luminarch视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/0S3Ymv4n/luminarch-final-video-1.mp4） 如果你无法观看Luminarch报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1jKSYvfPAXkT1Ava6x0O7cIlBRQePIK0y/view?usp=share_link） **团队 Tessellate** 初期观察：无人机任务无法规模化。最终认识到，缺失的是美国的多无人机战术并不存在，且当前无人机战的变化速度超过了软件生命周期。 如果你无法观看Tessellate视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/fLJ4Dnmg/tessellate_video-small.mp4） 如果你无法观看Tessellate报告，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/18N2aLI2XviHEc3pxSOhG0PlKL_MbkgtQ/view?usp=share_link） **课堂中的人工智能** 人工智能对我们的课程产生了一些显而易见和不太明显的影响。首先，以下是本季度我教授的两门课程中学生使用人工智能的总结。 如果你无法观看"AI Use In Class"幻灯片，请点击此处（https://drive.google.com/file/d/1WF2_I-FeQVziZd28IzCyFgBFRs6NuQjE/view?usp=share_link） 如果你无法观看AI说唱视频，请点击此处（https://videos.files.wordpress.com/7bJB4xYr/cheese-on-the-moon-post-presentation-ai-video-1.mp4） **使用的AI工具** Claude + Granola（https://www.granola.ai/）——人人都用的AI工具。 *使用的大语言模型*——Claude、Claude Code、Claude Chrome扩展、Claude Cowork、Claude Design——ChatGPT——Gemini（https://gemini.google.com/app） *笔记*——Granola（https://www.granola.ai/）——Twinmind（https://twinmind.com/） *演示文稿*——Perplexity（https://www.perplexity.ai/） *构建原型*——Replit（https://replit.com/）——Lovable（https://lovable.dev/） *创建合成用户*——Listen Labs（https://listenlabs.ai/）——Viewpoints AI（https://viewpoints.ai/） *总结研究*——Google NotebookLM（https://notebooklm.google/）——Notion（https://www.notion.com/）+ G Suite（不完全是AI，但作为AI工作流的一部分） *其他*——Ultralytics YOLOv8（https://docs.ultralytics.com/models/yolov8）（SwarmShield H4D团队用于无人机检测/跟踪MVP） 人工智能显而易见且积极的变化是，团队能够更高效地进行客户发现。不太明显的变化是，快速创建产品让团队能够更快地淘汰不好的想法。 过去，MVP是团队技术能力的标志，但现在几小时就能做出以前需要数周才能完成的东西，意味着MVP不再是批判性思维和假设检验的证明。 这意味着学生的学习变得不平衡。一个看起来完成的成品让人觉得成功了。学生们将精美的交付物与深度理解所有利益相关者需求以及客户验证的必要性混淆了。对于国防初创企业来说，这意味着要理解通向CRADA（合作研发协议）或研究/生产OTA的路径。我们需要让团队慢下来。今后，我们会让学生带着原型来上课，但下次同时要带上明确的假设和实验方案，用以验证原型是否解决了实际问题。 关于这一点，将在另一篇博客中详述。 **众志成城** 虽然这篇博客是我写的，但这门课是一个团队项目。斯坦福"为国防而黑客"课程成功的秘诀，是一群出色的志愿者以各种关键方式支持我们的学生。 教学团队包括我和以下成员： - Pete Newell（https://www.linkedin.com/in/petenewell），退役陆军上校，前陆军快速装备部队主任，现任BMNT（http://www.bmnt.com/）首席执行官。 - Joe Felter（https://cisac.fsi.stanford.edu/people/joseph_felter），退役陆军特种部队上校；前国防部助理副部长（负责南亚、东南亚和大洋洲）；现任斯坦福国家安全创新戈迪安结中心（Gordian Knot Center，https://gordianknot.stanford.edu/）主任（我们于2021年共同创立）。 - Steve Weinstein（https://www.linkedin.com/in/sweinstein/），美国前沿基金（America's Frontier Fund，https://americasfrontier.org/）合伙人，拥有30年硅谷科技公司和好莱坞媒体公司经验。Steve曾任MovieLabs（https://movielabs.com/）（所有主要电影制片厂的联合研发实验室）首席执行官。 - Chris Moran（https://www.linkedin.com/in/jcmoran/），执行主任