最典型的例子是制導武器。主要包括發射後不用管的智能炸彈、導彈等，可自主進行空中機動，自動識別、鎖定和打擊目標。如以色列的“哈比”反輻射導彈，能夠在目標區上空滯空飛行，自動識別、鎖定並攻擊敵雷達目標。
近年來，基於人工智能的無人機器異軍突起。它們能夠自動搜索和跟蹤目標，自主識別地形並選擇前進道路，獨立完成偵察、補給、攻擊等任務。在這壹方面美國可謂壹馬當先。美國海軍陸戰隊的部分基地已由移動式機器人值守；空軍F-35機身攜帶了幾千萬條代碼，被譽為“飛行的計算機”；完全由電腦操控的海軍X-47B無人轟炸機代表了軍用人工智能的最高水平。
此外，人工智能還廣泛用於裝甲車輛的主動防護系統、軍用飛行器的自主控制系統、海軍艦艇的作戰管理系統以及裝備故障診斷專家系統。受制於技術限制，當前的人工智能系統多為“半自主式”，在“傳感器-射手-武器”作戰鏈中，人類扮演“人在回路”角色，是整條作戰鏈的“總開關”。
大國競相發力人工智能
近年來，隨著傳感技術、計算機技術等信息技術迅猛發展，軍用人工智能的發展迎來了新壹輪機遇期。美、俄等軍事強國都把軍用人工智能視為“改變遊戲規則”的顛覆性技術。美國國防部明確把人工智能和自主化作為新抵消戰略的兩大技術支柱，俄羅斯也把發展人工智能作為裝備現代化的優先領域。 當前，美國國防部正致力於推進人工智能技術向“強人工智能”邁進，重點是發展“深度學習”技術。“深度學習”技術是神經網絡技術的新發展，是目前最接近人腦的學習算法，可使機器通過自主學習和訓練不斷提高完善。此次人機圍棋大戰中，AlphaGo表現出的驚人棋藝就是“深度學習”技術的傑作。 2016年3月3日，美國國防高級研究項目局透露，正在開發新壹代智能型電子戰系統。傳統上，美軍EA-6B“徘徊者”飛機等電子偵察機負責搜集敵方未知雷達波形，電子戰軍官負責分析未知波形並提出破解方案，人工破解可能需要幾周甚至幾個月時間。國防高級研究項目局希望利用“深度學習”技術研發壹套電子戰系統，該系統能連續不斷地感知、學習和適應敵方雷達，從而有效規避敵方雷達探測。 此外，美軍正加快研發推理系統和軟件，以便評估態勢、提出建議甚至實施決策。過去20多年，美軍ISR能力迅速發展，搜集到的海量情報數據和其他數字化信息致使分析師淹沒在數據海洋。美軍計劃利用人工智能建立壹套有效算法，運用“深度學習”技術訓練出具有邏輯分析能力的機器，發揮機器的速度和理性優勢，為人類決策提供咨詢。 與此同時，美軍還在探索和完善執行決策的不同方式，既可通過命令另外壹個無人平臺開展直接行動，也可向人類或其他無人平臺提供建議。如美軍新成立的戰略能力辦公室正在執行壹個“阿凡達”項目，計劃使用F-35戰機與無人版F-16戰機聯合編組，高度自主的F-16戰機可自動與F-35進行編隊飛行，接收F-35的指令對目標實施打擊。
智能機器將主宰未來戰場
信息時代的戰爭，交戰雙方的核心競爭發生在認知領域，誰能夠更快地處理信息、理解行動環境、實施決策並執行打擊，誰就能贏得主動。與人腦相比，人工智能的最大優勢是反應速度更快、容量更大且不受時空或體力限制。因此，為加快己方決策周期，並進入敵方決策周期，各國軍隊都會越來越多地依靠人工智能贏得這場決策周期之爭。
在未來戰場上，隨著人工智能和人機融合技術的不斷進步，作戰節奏將越來越快，直到達到壹個“奇點”：人腦再也無法應對瞬息萬變的戰場態勢，不得不把大部分決策權讓給高度智能化機器。另外，為了減少人員傷亡和降低政治風險，各國軍政領導層也傾向於用智能機器替代人類戰士在戰場上廝殺。
最終，人類戰士將不得不跳出作戰鏈，智能機器將成為未來戰場的主力軍，人類戰爭將形成“人在回路上”的新模式。在新模式下，人類戰士在多數情況下是旁觀者，其職責是密切觀察機器戰隊的自主交戰情況，必要時進行幹預。新模式的優勢是可使人類戰士從紛繁復雜的決策中解放出來，聚焦於主要決策和關鍵任務。在新模式中，人依然是最終決策者，可根據需要自由進出作戰鏈。
在新模式下，軍隊的組織架構和力量編成將發生巨變，智能機器將成為未來軍隊的主要成員，人類將扮演計劃員、管理員和指揮員的角色。為防止平民誤傷和高效作戰，奔赴戰場前將為機器戰隊設定作戰程序和交戰規則，合理區分作戰任務，並限定不同等級的行動自由。進入戰場後，智能機器戰隊將根據戰場情況自主協同和編組，獨立完成作戰任務。