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作者：季自力、王文華

近年來，人工智能技術(shù)取得突破性進展，在作戰(zhàn)指揮領域?qū)⒌玫綇V泛應用，可以有效縮短觀察-判斷-決策-行動（OODA）環(huán)的時間，極大提升態(tài)勢感知、情況研判、任務規(guī)劃、方案生成、分析決策、行動管控等能力，提高作戰(zhàn)指揮的效率和決策的科學性。

人工智能應用將大大提升作戰(zhàn)指揮效率

隨著在軍事領域的廣泛應用，人工智能技術(shù)正在成為推動新一輪軍事變革的強大動力，戰(zhàn)爭時空條件、戰(zhàn)爭主體、戰(zhàn)爭手段、戰(zhàn)爭方式方法都將發(fā)生深刻改變，并將催生新的作戰(zhàn)概念、作戰(zhàn)手段和作戰(zhàn)思想，決定戰(zhàn)爭勝敗的規(guī)律突出體現(xiàn)在“制智權(quán)”的爭奪上。在奪取戰(zhàn)場控制權(quán)上，將由奪取制信息權(quán)和信息優(yōu)勢為主，向奪取制認知權(quán)和智能優(yōu)勢為主轉(zhuǎn)變；在對抗重心上，將由注重物理域、信息域?qū)瓜蚋幼⒅卣J知域?qū)罐D(zhuǎn)變。

人工智能在作戰(zhàn)指揮中的應用

未來戰(zhàn)場將進入“秒殺”時代，高速度、大機動和遠射程裝備發(fā)展趨勢使得戰(zhàn)爭節(jié)奏顯著加快，人腦跟不上作戰(zhàn)速度；大規(guī)模體系作戰(zhàn)、一體化聯(lián)合作戰(zhàn)，使得戰(zhàn)爭復雜性大幅提升，人腦無法適應戰(zhàn)爭規(guī)模；無人系統(tǒng)自主作戰(zhàn)，反應速度極快，使得戰(zhàn)爭靈活性不斷加強，人腦跟不上戰(zhàn)場變化；戰(zhàn)場的非線性、跨域、網(wǎng)絡化等特點，在時空范圍、要素種類、行動節(jié)奏上都對決策、指揮和協(xié)同提出了極高要求，傳統(tǒng)以人工為主的方式難以適應。在戰(zhàn)場上，指揮員面對的是海量的、瞬息萬變的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)和信息，人腦已經(jīng)無法快速容納和高效處理，人的感官也無法承受作戰(zhàn)行動超常規(guī)的變化速度。例如，美軍自“9·11”事件以來，僅源于無人機和其他監(jiān)控技術(shù)的數(shù)據(jù)量就增長了16倍；美軍分布式通用地面系統(tǒng)每日采集的視頻流數(shù)據(jù)超過7太字節(jié)；美國空軍每天收集的情報偵察視頻數(shù)據(jù)約160小時。只有充分發(fā)揮人腦創(chuàng)造性、靈活性和主動性的優(yōu)勢，以及機器速度快、精度高和不會疲勞的特長，實施人機協(xié)同、人機交互，才能彌補時空差和機腦差，才能確保作戰(zhàn)指揮決策的優(yōu)勢。

未來智能化戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)指揮決策，將具有自主的數(shù)據(jù)挖掘、態(tài)勢感知、智能決策、指揮控制能力。這將在一定程度上顛覆人們對作戰(zhàn)指揮決策的傳統(tǒng)認知，形成由信息系統(tǒng)輔助人向智能系統(tǒng)代替人的深度融合轉(zhuǎn)變。在戰(zhàn)場情報分析、數(shù)據(jù)處理、運籌分析、模擬仿真、任務規(guī)劃、方案制定等方面引入人工智能技術(shù)，極大地提高人類指揮現(xiàn)代戰(zhàn)爭和作戰(zhàn)行動的智能化水平。指揮員運用跨媒體數(shù)據(jù)融合技術(shù)，可以從海量、多元、異構(gòu)的情報數(shù)據(jù)中快速發(fā)掘支撐作戰(zhàn)指揮決策的關鍵信息，識別意圖、發(fā)現(xiàn)征候、研判趨勢、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、作出決策。人工智能技術(shù)的發(fā)展和運用，使人類能夠突破思維的邏輯極限、感官的生理極限和存在的物理極限，極大地提升戰(zhàn)場態(tài)勢研判、戰(zhàn)爭趨勢預測、作戰(zhàn)方案評估和作戰(zhàn)行動管控等能力，在多維空間、多維領域?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢作戰(zhàn)資源的快速跳轉(zhuǎn)、聚集和攻擊，掌控OODA環(huán)的主動權(quán)。

隨著智能輔助決策技術(shù)和“云端大腦”“數(shù)字參謀”“虛擬倉儲”的出現(xiàn)，作戰(zhàn)指揮決策將由單純的人腦決策發(fā)展為人機混合決策、云腦智能決策和神經(jīng)網(wǎng)絡決策，從而孵化出全新的指揮控制方式。人工智能這一“作戰(zhàn)大腦”可以從各類傳感器中接收、處理大量數(shù)據(jù)，其快速反應和做出決定的速度比人類要快出數(shù)百倍。在對物理域、社會域、知識域、認知域的解析及建?；A上，利用人工智能快速生成輔助決策信息，并可根據(jù)指揮員的意圖進行快速優(yōu)化，實現(xiàn)作戰(zhàn)指揮決策的快速性和精準性。利用人工智能技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)自主分析能力，優(yōu)化指揮信息系統(tǒng)，有效提升戰(zhàn)場數(shù)據(jù)處理挖掘的效率，以“人在回路”或“人機協(xié)同”等形式實現(xiàn)人和機器的優(yōu)勢互補，以智能化優(yōu)勢奪取戰(zhàn)場主動權(quán)。

高速度、大機動和遠射程裝備發(fā)展趨勢使得戰(zhàn)爭節(jié)奏顯著加快

借助人工智能算法，研制快速處理數(shù)據(jù)的軟件，實現(xiàn)對目標的高效探測、分類和預警計算，收集提供高質(zhì)高量高時效性的軍事情報，并推進與軍事情報相關的機器學習、深度學習和視覺算法等先進算法的研究，用以輔助作戰(zhàn)指揮決策。運用智能算法收集情報，高速、高效且結(jié)果精確，能夠為作戰(zhàn)指揮決策提供及時且優(yōu)質(zhì)的參考，并且通過實時戰(zhàn)場的反饋算法能夠不斷得到修正更新。發(fā)展跨媒體數(shù)據(jù)融合技術(shù)、價值網(wǎng)絡模型和快速推演體系，從海量、多元、異構(gòu)情報數(shù)據(jù)中快速發(fā)掘支撐作戰(zhàn)指揮決策的關鍵信息，實現(xiàn)對戰(zhàn)場態(tài)勢的快速判斷；研制模擬仿真與計算環(huán)境，模擬戰(zhàn)場態(tài)勢演化過程，基于實時掌握的最新戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)不斷更新，發(fā)展運用遺傳算法、遺傳規(guī)劃等，應用知識推理和搜索求解等方法自動推理搜索處置方案、計算生成行動指令，實現(xiàn)基于信息博弈的人工智能輔助決策、精準指揮和靈活控制；運用云計算、大數(shù)據(jù)、多媒體信息處理、智能決策支持等技術(shù)，構(gòu)建智能化作戰(zhàn)指揮決策體系，研發(fā)知識推理、搜索求解等人工智能技術(shù)，將精確打擊的目標清單、使用作戰(zhàn)兵力、行動計劃及費效分析等簡單業(yè)務自動化。

2016年8月美國國防部國防科學委員會《自主性》研究報告提出，假如指揮官們能夠運用自主化情報分析、解讀，連續(xù)規(guī)劃和重規(guī)劃戰(zhàn)術(shù)級作戰(zhàn)行動，就能利用敵方作戰(zhàn)間隙進行攻擊。美國國防部高級研究計劃局早在2007年就啟動了“深綠”計劃，旨在將仿真技術(shù)嵌入指揮控制系統(tǒng)，提高指揮員臨機決策的速度和質(zhì)量，目標是將美國陸軍戰(zhàn)術(shù)級作戰(zhàn)任務規(guī)劃周期縮短75%。其核心技術(shù)是在指揮作戰(zhàn)過程中，基于實時戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)，通過計算機的多次模擬仿真，推演出敵我采用不同作戰(zhàn)方案可能產(chǎn)生的結(jié)果，預測敵方可能采取的作戰(zhàn)行動和戰(zhàn)場形勢的可能走向，引導指揮官做出正確決策，縮短制定和調(diào)整作戰(zhàn)計劃的時間。2009年以來，美國國防高級研究計劃局先后啟動了“洞察”、可視化數(shù)據(jù)分析、深度學習、文本深度發(fā)覺與過濾、高級機器學習概率編程等大量基礎技術(shù)研究項目，探索發(fā)展從不同類型、多源戰(zhàn)場數(shù)據(jù)的自主獲取、處理信息、提取關鍵特征和挖掘關聯(lián)關系的相關技術(shù)。美國空軍的AlphaAI空戰(zhàn)仿真系統(tǒng)，已經(jīng)在仿真環(huán)境下將人工智能技術(shù)用于整個作戰(zhàn)指揮流程。美國陸軍裝備司令部通信-電子研究、開發(fā)和工程中心計劃于2016年底啟動CVS項目，旨在通過綜合應用認知計算和人工智能等技術(shù)，以應對海量數(shù)據(jù)源和復雜戰(zhàn)場態(tài)勢，提供主動建議、高級分析和自然人機交互，為指揮員作出決策提供從規(guī)劃、準備、執(zhí)行到戰(zhàn)爭行動回的顧全過程支持。

人工智能將被廣泛應用于戰(zhàn)場態(tài)勢感知

人工智能應用于戰(zhàn)場態(tài)勢感知

人工智能技術(shù)的應用，將有助于解決復雜電磁環(huán)境下戰(zhàn)場的精確態(tài)勢感知難題?；谌斯ぶ悄芎腿S信息的戰(zhàn)場感知體系，不僅抗干擾抗攻擊能力強，而且可以實現(xiàn)戰(zhàn)場信息全網(wǎng)可知可視可控。通過物聯(lián)網(wǎng)和各類傳感器，實現(xiàn)對各類戰(zhàn)場大數(shù)據(jù)的實時自動采集、儲存、傳輸與處理，實現(xiàn)全域覆蓋、多元融合、實時處理和信息共享，達到對整個戰(zhàn)場及作戰(zhàn)指揮的全過程“透徹感知”“透明掌控”。綜合利用射頻感應、全球定位、紅外傳感、生物特征識別等感知、捕獲和測量技術(shù)，隨時隨地對戰(zhàn)場目標對象進行信息采集和獲??；運用數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等技術(shù)，提高圖像理解、語音識別、目標匹配能力；運用智能組網(wǎng)技術(shù)，為戰(zhàn)場感知大數(shù)據(jù)傳輸提供高速、可靠、抗干擾的信息網(wǎng)絡支撐。

將人工智能應用于作戰(zhàn)指揮活動中，通過全域覆蓋、隨遇接入、穩(wěn)定高效、安全可靠的信息交互平臺，將戰(zhàn)場實體基礎設施和信息基礎設施有機融合起來，把多維戰(zhàn)場中的感知系統(tǒng)、武器裝備、作戰(zhàn)人員聯(lián)接成一個巨大的網(wǎng)絡，實現(xiàn)時空一致、連續(xù)精確的戰(zhàn)爭態(tài)勢感知、信息共享和智能決策，協(xié)同指揮各作戰(zhàn)要素和武器平臺，推進戰(zhàn)場各要素向最大限度的“自主適應、自主行動”方向發(fā)展，以更快的指揮速度、更高的打擊精度，實施連續(xù)指揮和協(xié)同作戰(zhàn)。

人工智能應用于作戰(zhàn)任務分析

為完成作戰(zhàn)任務分析，指揮員需要對戰(zhàn)場數(shù)據(jù)信息進行分類，并確定當前戰(zhàn)場態(tài)勢，以構(gòu)建動態(tài)更新的通用作戰(zhàn)圖，并檢測己方作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)是否被欺騙。在人工智能技術(shù)的輔助下，作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)可根據(jù)接收到的情報報告的順序，自動生成戰(zhàn)術(shù)級通用作戰(zhàn)圖。利用深度學習算法，可以將高維度文件輸入向量轉(zhuǎn)換為一種低維度本征向量空間的方法，在該空間中互鄰的向量與類似的文檔對應，利用少量有主題標記的樣本來定義本征向量空間中的特定聚類，并使用這些聚類構(gòu)建自動元標注算法。在此基礎上使用人工智能算法，確定一個文檔中與特定話題相關的實體，例如提取與戰(zhàn)場相關的項目和數(shù)字，可以加速制定任務計劃的過程。此外，運用人工智能技術(shù)，可以識別戰(zhàn)場上的異常信息。通常以深度自動編碼器技術(shù)為基礎，正常的數(shù)據(jù)點位于自動編碼器構(gòu)建模型的非線性低維度嵌入坐標中，當自動編碼器對正常數(shù)據(jù)點進行解碼時，重建錯誤較少，而異常信息的重建錯誤較多。這種方法可用于識別接收的傳感器數(shù)據(jù)中的異常，標記異常報告。

隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場在空間上的拓展，復雜多樣的傳感器遍布陸、海、空、外層空間和電磁網(wǎng)絡空間，各類情報偵察與監(jiān)視預警信息呈爆炸式增長，由此產(chǎn)生的海量信息數(shù)據(jù)超出了指揮員的能力范圍，導致戰(zhàn)場信息收集不及時、有效信息產(chǎn)出時效性低、反饋失誤等問題。運用人工智能算法，發(fā)現(xiàn)已有的數(shù)據(jù)庫與新近發(fā)生的戰(zhàn)場事件之間的關聯(lián)，通過已知事件推導預測將來可能發(fā)生的事件，這對奪取作戰(zhàn)指揮決策和軍事行動優(yōu)勢至關重要。只有在復雜紛繁的海量戰(zhàn)場數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律，快速有效地形成戰(zhàn)場數(shù)據(jù)支援和戰(zhàn)場態(tài)勢分析，才能牢牢把握住未來戰(zhàn)爭的主動權(quán)。例如，挖掘武器裝備的數(shù)據(jù)信息，快速識別目標，選擇摧毀的先機條件；挖掘水文、地理和氣象數(shù)據(jù)，利用對己方有利的條件，搶先發(fā)起攻擊。

人工智能可以在復雜紛繁的海量戰(zhàn)場數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律

人工智能應用于生成作戰(zhàn)行動方案

智能化作戰(zhàn)指揮體系在感知到敵情信息后，相關數(shù)據(jù)通過戰(zhàn)場信息網(wǎng)絡進入聯(lián)合作戰(zhàn)指揮體系，進行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和融合，直至搜索、優(yōu)化行動方案，形成最終應對策略，在這整個過程中需要系統(tǒng)端進行大量、快速、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)計算。智能化作戰(zhàn)對抗，由于諸多環(huán)節(jié)都是通過機器計算自主完成，作戰(zhàn)指揮的智能化程度高、反應速度快。

對抗雙方通過作戰(zhàn)指揮體系內(nèi)部的高速運算，不斷尋求有利的戰(zhàn)機，一旦發(fā)現(xiàn)“有機可乘”，就迅速生成應對方案、調(diào)整體系力量、采取相應行動，整個作戰(zhàn)指揮過程真正做到實時同步。根據(jù)感知終端提供的共享情報信息數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)庫、云計算平臺的支撐下，經(jīng)過作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)和算法的“決策”，自動生成可供選擇的作戰(zhàn)行動方案。人工智能與仿真環(huán)境相結(jié)合，使用深度強化學習算法來自動生成作戰(zhàn)行動方案，這種算法可以在仿真環(huán)境中執(zhí)行試錯實驗以度量不同計劃的期望效應。

人工智能應用于作戰(zhàn)行動方案分析與推演

智能化的作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)利用所獲取的戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)，對各種情報信息進行自主分析，實時自主決策，自主生成或調(diào)整作戰(zhàn)方案，并通過信息傳輸網(wǎng)絡指揮控制相應的作戰(zhàn)單元完成作戰(zhàn)任務，確保作戰(zhàn)單元、武器裝備形成高效統(tǒng)一的整體，協(xié)同有序行動。運用“數(shù)據(jù)+算法”實現(xiàn)作戰(zhàn)行動方案分析和推演的高度自主化，同時加上機器的高速計算能力，就可以通過更多環(huán)節(jié)的智能自主處理，得出更加科學的作戰(zhàn)指揮決策方案，大幅提升作戰(zhàn)指揮體系的反應速度，進而高效調(diào)控相應的作戰(zhàn)行動，在戰(zhàn)場上獲取相對優(yōu)勢，奪取戰(zhàn)爭的勝利。

在作戰(zhàn)計劃制定過程中，可以使用定性方法來分析任務計劃和行動方案。當不同的計劃小組提出了幾種作戰(zhàn)行動方案后，可以使用概念框架登記專家對這些作戰(zhàn)行動方案的評論，這些專家使用一個模板，創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化評論并系統(tǒng)評估不同作戰(zhàn)行動方案的各方面特征。之后使用一種能夠區(qū)分各種辯論模型間相同和不同之處的框架，選擇和總結(jié)各領域?qū)＜覍Σ煌鲬?zhàn)行動方案的評論，實現(xiàn)對備選作戰(zhàn)行動方案的結(jié)構(gòu)化分析。同時，還可以將人工智能與多智能體系統(tǒng)組合，開展紅藍對抗，使指揮員了解各種行動方案的優(yōu)缺點與動態(tài)推演過程中可能存在的事件進展，評估各種行動方案的優(yōu)缺點，預測和了解敵方的行動。

最近北約利用大規(guī)模平行仿真、數(shù)據(jù)分析和可視化等技術(shù)，開發(fā)了用于作戰(zhàn)指揮決策支持的數(shù)據(jù)耕耘系統(tǒng)，可以分析不同仿真系統(tǒng)對地面作戰(zhàn)計劃產(chǎn)生的幾十萬個仿真輸出結(jié)果。

在未來戰(zhàn)爭中，決策優(yōu)勢的獲取還將取決于作戰(zhàn)指揮輔助系統(tǒng)的能力

在未來戰(zhàn)爭中，決策優(yōu)勢的獲取已不再單純?nèi)Q于指揮員的智慧，還將取決于作戰(zhàn)指揮輔助系統(tǒng)的能力。作戰(zhàn)指揮輔助決策預案制定的可靠性和詳盡程度、人機交互的便捷性、預案優(yōu)化的針對性，在贏得決策優(yōu)勢中所起到的作用尤為重要。基于實時戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)，通過平行仿真推演作戰(zhàn)方案，預測戰(zhàn)爭演進趨勢，自動匹配最佳行動策略。

利用人工智能技術(shù)開發(fā)作戰(zhàn)指揮輔助決策系統(tǒng)，可以根據(jù)實際作戰(zhàn)任務，快速抽取并組織形成支撐決策數(shù)據(jù)，對關聯(lián)態(tài)勢進行綜合展示，也可以根據(jù)交戰(zhàn)規(guī)則和認知模型，在自學習進化的基礎上進行輔助決策，自動生成行動預案并進行預演，實現(xiàn)對戰(zhàn)場事物、業(yè)務流程、行為方式的智能化決策，并將指揮員的意圖指令實時準確地作用于被指揮對象，實施正確、最優(yōu)的指揮控制。

人工智能應用于作戰(zhàn)行動方案執(zhí)行

在作戰(zhàn)行動方案執(zhí)行過程中，通過無線車載定位終端、頭盔和眼鏡等穿戴式設備，為單兵配備無線個人手持定位終端和視頻終端，實施智能化遠程指揮控制；運用身份識別、語義識別、語音識別、手勢識別、行為識別、腦電識別、視覺跟蹤、感覺反饋等人機交互技術(shù)，實現(xiàn)指揮單元、精確打擊武器與信息應用系統(tǒng)之間的無障礙溝通；各作戰(zhàn)單元利用人工智能技術(shù)，快速融合和分析戰(zhàn)場信息，以便將結(jié)果發(fā)送給指揮員。

在未來戰(zhàn)場上，指揮員通常會獲得大量信息，容易產(chǎn)生信息過載的風險。在作戰(zhàn)行動方案執(zhí)行的過程中，伴隨著戰(zhàn)場態(tài)勢的快速變化，原方案可能會隨時失效，指揮員需要具備較快的重新計劃能力，而人工智能技術(shù)可以為指揮員及時提供備選方案。例如，Q學習是一種強化學習算法，可以在不使用大型數(shù)據(jù)集或推理信息的情況下，學習最優(yōu)智能體的狀態(tài)和行為組合，應用于空戰(zhàn)目標分配；使用遷移學習來減少學習時間，快速開發(fā)一個智能體在新場景中的行為。例如，在不同的2對2空戰(zhàn)場景中學習作戰(zhàn)規(guī)則時，可以使用已經(jīng)具備2對1空戰(zhàn)場景經(jīng)驗的智能體，最小化進一步的學習過程。此外，還可以利用序列到序列深度學習算法和摘要生成式方法來形成作戰(zhàn)行動總結(jié)報告，也可以利用將講話轉(zhuǎn)換為文本的方法，目前的人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)較為準確的語音識別能力。

在作戰(zhàn)指揮中應用人工智能的目標，并不是要完全替代人類智能，而是使人工智能與人類智能有機融合，實現(xiàn)功能互補、相得益彰，以進一步增強人類智能，幫助指揮員在指揮、管理和作戰(zhàn)行動中處理一些不擅長的人工業(yè)務，從繁雜的重復性工作中解放出來，轉(zhuǎn)而專注于戰(zhàn)爭謀劃、行動協(xié)同、指揮決策等工作上，從而更好地發(fā)揮人在戰(zhàn)爭中的主體作用，更高效地完成作戰(zhàn)指揮任務。

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