基于人工智能的智能化指挥决策和控制

　　摘要：

　　人工智能是模拟人类意识与思维的科技，涵盖了用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。作为最具颠覆性的技术，人工智能在军事领域的应用日益广泛，未来战争形态将不可避免地走向智能化。本文探讨了人工智能在指挥决策与控制领域的发展现状，分析了其在战场态势感知、任务分析、方案生成、方案评估及执行阶段的应用场景，并探讨了加强指挥决策与控制所需解决的关键问题。

内容目录：

1. 指挥决策与控制领域智能技术发展分析
   • 1.1 美军发展现状
     • 1.1.1 “深绿”计划
     • 1.1.2 Alpha AI 空战模拟系统
     • 1.1.3 指挥官虚拟参谋
   • 1.2 国内发展现状
   • 1.3 存在的瓶颈和困难
2. 人工智能在指挥决策与控制领域的应用分析
   • 2.1 战场态势感知
   • 2.2 作战任务分析
   • 2.3 作战行动方案生成
   • 2.4 作战方案计划评估
   • 2.5 作战方案执行
3. 智能化指挥决策和控制的启示
   • 3.1 加强辅助指挥员决策需求的研究
   • 3.2 依据人工智能技术现状选择有效的发展策略
   • 3.3 加强重难点问题研究
4. 结语

指挥决策与控制领域智能技术发展分析

　　当前，在指挥决策领域，主要运用脑机工程、神经网络、图像识别和自然语言处理等关键技术，实现战场态势数据的深度挖掘与自学习，识别战场环境，自动评估与分析态势，并依据专家知识进行人工干预，最终提供决策支持建议。

美军发展现状：美军将人工智能技术视为未来军事优势的关键，进行了长期规划布局，其技术发展远超其他国家。例如，“深绿”系统、空战模拟系统和指挥官虚拟参谋等项目，运用机器学习、迁移学习等技术，解决了对抗条件下的态势目标自主认知、威胁判断和行动建议生成等问题，开创了智能化指挥控制领域的探索与实践。

国内发展现状：近年来，国内科研单位将各类人工智能技术应用于指挥决策与控制领域。在指挥决策方面，利用深度学习与强化学习技术开展作战态势识别、任务规划等研究；在网电对抗方面，利用深度学习技术开展自主感知复杂电磁环境的研究；在目标识别方面，利用智能算法提高识别率。中国电子科技集团有限公司发布的MaCA平台推动了国内人机对抗智能在军事领域的应用研究。

存在的瓶颈和困难：目前，国内在指挥决策与控制领域面临技术成熟度不足和缺乏智能化决策模型两大瓶颈。数据量少和缺乏判定正确性标签等问题限制了智能学习技术和数据挖掘技术的应用。此外，人工智能在不完全信息条件下的态势真伪判断和感知能力尚不及人类认知水平。

人工智能在指挥决策与控制领域的应用分析

　　人工智能通过数据和算法自我训练生成模型，不同于传统的数学模型。在指挥决策与控制领域，人工智能模型可应用于战场态势感知、作战任务分析、方案生成、评估与执行等方面。

战场态势感知：利用人工智能技术构建全维信息感知体系，实现自动采集、存储、传输与处理，提高图像理解、语音识别和目标匹配能力，实现目标的快速高置信度识别。通过深度学习构建多层神经网络架构，实现态势的智能化预测。
作战任务分析：基于实时态势构建动态更新的通用作战图，自动形成任务清单，测算预期效果，并根据决策目标对任务进行排序。利用人工智能辅助技术分析打击力量组成和数量需求。
作战行动方案生成：实现智能化任务分配与弹目匹配，基于智能算法设计作战行动方案，并进行仿真推演与检测。根据共享情报信息数据实现态势与对策的智能匹配。
作战方案计划评估：运用结构化评估模型对作战方案进行评估，迭代实现结构化分析，生成评估结果与优选建议。
作战方案执行：各作战单元利用人工智能技术快速融合与分析战场信息，实现智能化远程交互式指挥控制。结合人机交互技术实现指挥单元与信息系统的交互。采用人工智能与人类智能相结合的方式，提高态势信息判读与核实效率。

智能化指挥决策和控制的启示

　　实现智能化指挥决策与控制的关键在于人工智能技术的应用。应重点关注指挥员关键信息需求、智能化建设的整体性和技术应用策略、重难点问题研究及关键技术突破。加强辅助指挥员决策需求的研究，结合人脑认知成果，提炼可解释的计算机制；依据人工智能技术现状选择有效的发展策略；加强重难点问题研究，如训练数据不足、自主学习能力不够、网络攻击及提升人工智能置信度等。

结语

　　人工智能在智能化指挥决策与控制领域的应用将助力指挥控制系统直接参与人类指挥员的决策，直接作用于认知域。尽管目前智能技术研究仍处于起步阶段，但通过解决训练数据与完善、应对网络攻击等挑战，以及后续智能技术的进一步发展，未来有望实现更广泛的智能化应用。