近年来，人工智能技术取得突破性进展，在作战指挥领域将得到广泛应用，可以有效缩短观察-判断-决策-行动(OODA)环的时间，极大提升态势感知、情况研判、任务规划、方案生成、分析决策、行动管控等能力，提高作战指挥的效率和决策的科学性。
人工智能应用将大大提升作战指挥效率
随着在军事领域的广泛应用，人工智能技术正在成为推动新一轮军事变革的强大动力，战争时空条件、战争主体、战争手段、战争方式方法都将发生深刻改变，并将催生新的作战概念、作战手段和作战思想，决定战争胜败的规律突出体现在“制智权”的争夺上。在夺取战场控制权上，将由夺取制信息权和信息优势为主，向夺取制认知权和智能优势为主转变;在对抗重心上，将由注重物理域、信息域对抗向更加注重认知域对抗转变。
未来战场将进入“秒杀”时代，高速度、大机动和远射程装备发展趋势使得战争节奏显著加快，人脑跟不上作战速度;大规模体系作战、一体化联合作战，使得战争复杂性大幅提升，人脑无法适应战争规模;无人系统自主作战，反应速度极快，使得战争灵活性不断加强，人脑跟不上战场变化;战场的非线性、跨域、网络化等特点，在时空范围、要素种类、行动节奏上都对决策、指挥和协同提出了极高要求，传统以人工为主的方式难以适应。
在战场上，指挥员面对的是海量的、瞬息万变的战场数据和信息，人脑已经无法快速容纳和高效处理，人的感官也无法承受作战行动超常规的变化速度。例如，美军自“9•11”事件以来，仅源于无人机和其他监控技术的数据量就增长了16倍;美军分布式通用地面系统每日采集的视频流数据超过7太字节;美国空军每天收集的情报侦察视频数据约160小时。只有充分发挥人脑创造性、灵活性和主动性的优势，以及机器速度快、精度高和不会疲劳的特长，实施人机协同、人机交互，才能弥补时空差和机脑差，才能确保作战指挥决策的优势。
未来智能化战争的作战指挥决策，将具有自主的数据挖掘、态势感知、智能决策、指挥控制能力。这将在一定程度上颠覆人们对作战指挥决策的传统认知，形成由信息系统辅助人向智能系统代替人的深度融合转变。在战场情报分析、数据处理、运筹分析、模拟仿真、任务规划、方案制定等方面引入人工智能技术，极大地提高人类指挥现代战争和作战行动的智能化水平。
指挥员运用跨媒体数据融合技术，可以从海量、多元、异构的情报数据中快速发掘支撑作战指挥决策的关键信息，识别意图、发现征候、研判趋势、发现规律、作出决策。人工智能技术的发展和运用，使人类能够突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，极大地提升战场态势研判、战争趋势预测、作战方案评估和作战行动管控等能力，在多维空间、多维领域实现优势作战资源的快速跳转、聚集和攻击，掌控OODA环的主动权。
随着智能辅助决策技术和“云端大脑”“数字参谋”“虚拟仓储”的出现，作战指挥决策将由单纯的人脑决策发展为人机混合决策、云脑智能决策和神经网络决策，从而孵化出全新的指挥控制方式。人工智能这一“作战大脑”可以从各类传感器中接收、处理大量数据，其快速反应和做出决定的速度比人类要快出数百倍。
在对物理域、社会域、知识域、认知域的解析及建模基础上，利用人工智能快速生成辅助决策信息，并可根据指挥员的意图进行快速优化，实现作战指挥决策的快速性和精准性。利用人工智能技术构建数据自主分析能力，优化指挥信息系统，有效提升战场数据处理挖掘的效率，以“人在回路”或“人机协同”等形式实现人和机器的优势互补，以智能化优势夺取战场主动权。
借助人工智能算法，研制快速处理数据的软件，实现对目标的高效探测、分类和预警计算，收集提供高质高量高时效性的军事情报，并推进与军事情报相关的机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究，用以辅助作战指挥决策。运用智能算法收集情报，高速、高效且结果精确，能够为作战指挥决策提供及时且优质的参考，并且通过实时战场的反馈算法能够不断得到修正更新。
发展跨媒体数据融合技术、价值网络模型和快速推演体系，从海量、多元、异构情报数据中快速发掘支撑作战指挥决策的关键信息，实现对战场态势的快速判断;研制模拟仿真与计算环境，模拟战场态势演化过程，基于实时掌握的最新战场态势数据不断更新，发展运用遗传算法、遗传规划等，应用知识推理和搜索求解等方法自动推理搜索处置方案、计算生成行动指令，实现基于信息博弈的人工智能辅助决策、精准指挥和灵活控制;运用云计算、大数据、多媒体信息处理、智能决策支持等技术，构建智能化作战指挥决策体系，研发知识推理、搜索求解等人工智能技术，将精确打击的目标清单、使用作战兵力、行动计划及费效分析等简单业务自动化。
2016年8月美国国防部国防科学委员会《自主性》研究报告提出，假如指挥官们能够运用自主化情报分析、解读，连续规划和重规划战术级作战行动，就能利用敌方作战间隙进行攻击。美国国防部高级研究计划局早在2007年就启动了“深绿”计划，旨在将仿真技术嵌入指挥控制系统，提高指挥员临机决策的速度和质量，目标是将美国陆军战术级作战任务规划周期缩短75%。其核心技术是在指挥作战过程中，基于实时战场态势数据，通过计算机的多次模拟仿真，推演出敌我采用不同作战方案可能产生的结果，预测敌方可能采取的作战行动和战场形势的可能走向，引导指挥官做出正确决策，缩短制定和调整作战计划的时间。
2009年以来，美国国防高级研究计划局先后启动了“洞察”、可视化数据分析、深度学习、文本深度发觉与过滤、高级机器学习概率编程等大量基础技术研究项目，探索发展从不同类型、多源战场数据的自主获取、处理信息、提取关键特征和挖掘关联关系的相关技术。美国空军的AlphaAI空战仿真系统，已经在仿真环境下将人工智能技术用于整个作战指挥流程。美国陆军装备司令部通信-电子研究、开发和工程中心计划于2016年底启动CVS项目，旨在通过综合应用认知计算和人工智能等技术，以应对海量数据源和复杂战场态势，提供主动建议、高级分析和自然人机交互，为指挥员作出决策提供从规划、准备、执行到战争行动回的顾全过程支持。
人工智能应用于战场态势感知
人工智能技术的应用，将有助于解决复杂电磁环境下战场的精确态势感知难题。基于人工智能和全维信息的战场感知体系，不仅抗干扰抗攻击能力强，而且可以实现战场信息全网可知可视可控。通过物联网和各类传感器，实现对各类战场大数据的实时自动采集、储存、传输与处理，实现全域覆盖、多元融合、实时处理和信息共享，达到对整个战场及作战指挥的全过程“透彻感知”“透明掌控”。综合利用射频感应、全球定位、红外传感、生物特征识别等感知、捕获和测量技术，随时随地对战场目标对象进行信息采集和获取;运用数据挖掘、深度学习等技术，提高图像理解、语音识别、目标匹配能力;运用智能组网技术，为战场感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的信息网络支撑。
将人工智能应用于作战指挥活动中，通过全域覆盖、随遇接入、稳定高效、安全可靠的信息交互平台，将战场实体基础设施和信息基础设施有机融合起来，把多维战场中的感知系统、武器装备、作战人员联接成一个巨大的网络，实现时空一致、连续精确的战争态势感知、信息共享和智能决策，协同指挥各作战要素和武器平台，推进战场各要素向最大限度的“自主适应、自主行动”方向发展，以更快的指挥速度、更高的打击精度，实施连续指挥和协同作战。
人工智能应用于作战任务分析
为完成作战任务分析，指挥员需要对战场数据信息进行分类，并确定当前战场态势，以构建动态更新的通用作战图，并检测己方作战指挥系统是否被欺骗。在人工智能技术的辅助下，作战指挥系统可根据接收到的情报报告的顺序，自动生成战术级通用作战图。利用深度学习算法，可以将高维度文件输入向量转换为一种低维度本征向量空间的方法，在该空间中互邻的向量与类似的文档对应，利用少量有主题标记的样本来定义本征向量空间中的特定聚类，并使用这些聚类构建自动元标注算法。在此基础上使用人工智能算法，确定一个文档中与特定话题相关的实体，例如提取与战场相关的项目和数字，可以加速制定任务计划的过程。此外，运用人工智能技术，可以识别战场上的异常信息。通常以深度自动编码器技术为基础，正常的数据点位于自动编码器构建模型的非线性低维度嵌入坐标中，当自动编码器对正常数据点进行解码时，重建错误较少，而异常信息的重建错误较多。这种方法可用于识别接收的传感器数据中的异常，标记异常报告。
随着现代战场在空间上的拓展，复杂多样的传感器遍布陆、海、空、外层空间和电磁网络空间，各类情报侦察与监视预警信息呈爆炸式增长，由此产生的海量信息数据超出了指挥员的能力范围，导致战场信息收集不及时、有效信息产出时效性低、反馈失误等问题。运用人工智能算法，发现已有的数据库与新近发生的战场事件之间的关联，通过已知事件推导预测将来可能发生的事件，这对夺取作战指挥决策和军事行动优势至关重要。只有在复杂纷繁的海量战场数据中发现其内在规律，快速有效地形成战场数据支援和战场态势分析，才能牢牢把握住未来战争的主动权。例如，挖掘武器装备的数据信息，快速识别目标，选择摧毁的先机条件;挖掘水文、地理和气象数据，利用对己方有利的条件，抢先发起攻击。
人工智能应用于生成作战行动方案
智能化作战指挥体系在感知到敌情信息后，相关数据通过战场信息网络进入联合作战指挥体系，进行后续的数据处理和融合，直至搜索、优化行动方案，形成最终应对策略，在这整个过程中需要系统端进行大量、快速、稳定的数据计算。智能化作战对抗，由于诸多环节都是通过机器计算自主完成，作战指挥的智能化程度高、反应速度快。
对抗双方通过作战指挥体系内部的高速运算，不断寻求有利的战机，一旦发现“有机可乘”，就迅速生成应对方案、调整体系力量、采取相应行动，整个作战指挥过程真正做到实时同步。根据感知终端提供的共享情报信息数据，在大数据库、云计算平台的支撑下，经过作战指挥系统基于数据和算法的“决策”，自动生成可供选择的作战行动方案。人工智能与仿真环境相结合，使用深度强化学习算法来自动生成作战行动方案，这种算法可以在仿真环境中执行试错实验以度量不同计划的期望效应。
人工智能应用于作战行动方案分析与推演
智能化的作战指挥系统利用所获取的战场态势数据，对各种情报信息进行自主分析，实时自主决策，自主生成或调整作战方案，并通过信息传输网络指挥控制相应的作战单元完成作战任务，确保作战单元、武器装备形成高效统一的整体，协同有序行动。运用“数据+算法”实现作战行动方案分析和推演的高度自主化，同时加上机器的高速计算能力，就可以通过更多环节的智能自主处理，得出更加科学的作战指挥决策方案，大幅提升作战指挥体系的反应速度，进而高效调控相应的作战行动，在战场上获取相对优势，夺取战争的胜利。
在作战计划制定过程中，可以使用定性方法来分析任务计划和行动方案。当不同的计划小组提出了几种作战行动方案后，可以使用概念框架登记专家对这些作战行动方案的评论，这些专家使用一个模板，创建结构化评论并系统评估不同作战行动方案的各方面特征。之后使用一种能够区分各种辩论模型间相同和不同之处的框架，选择和总结各领域专家对不同作战行动方案的评论，实现对备选作战行动方案的结构化分析。同时，还可以将人工智能与多智能体系统组合，开展红蓝对抗，使指挥员了解各种行动方案的优缺点与动态推演过程中可能存在的事件进展，评估各种行动方案的优缺点，预测和了解敌方的行动。
最近北约利用大规模平行仿真、数据分析和可视化等技术，开发了用于作战指挥决策支持的数据耕耘系统，可以分析不同仿真系统对地面作战计划产生的几十万个仿真输出结果。
在未来战争中，决策优势的获取已不再单纯取决于指挥员的智慧，还将取决于作战指挥辅助系统的能力。作战指挥辅助决策预案制定的可靠性和详尽程度、人机交互的便捷性、预案优化的针对性，在赢得决策优势中所起到的作用尤为重要。基于实时战场态势数据，通过平行仿真推演作战方案，预测战争演进趋势，自动匹配最佳行动策略。
利用人工智能技术开发作战指挥辅助决策系统，可以根据实际作战任务，快速抽取并组织形成支撑决策数据，对关联态势进行综合展示，也可以根据交战规则和认知模型，在自学习进化的基础上进行辅助决策，自动生成行动预案并进行预演，实现对战场事物、业务流程、行为方式的智能化决策，并将指挥员的意图指令实时准确地作用于被指挥对象，实施正确、最优的指挥控制。
人工智能应用于作战行动方案执行
在作战行动方案执行过程中，通过无线车载定位终端、头盔和眼镜等穿戴式设备，为单兵配备无线个人手持定位终端和视频终端，实施智能化远程指挥控制;运用身份识别、语义识别、语音识别、手势识别、行为识别、脑电识别、视觉跟踪、感觉反馈等人机交互技术，实现指挥单元、精确打击武器与信息应用系统之间的无障碍沟通;各作战单元利用人工智能技术，快速融合和分析战场信息，以便将结果发送给指挥员。
在未来战场上，指挥员通常会获得大量信息，容易产生信息过载的风险。在作战行动方案执行的过程中，伴随着战场态势的快速变化，原方案可能会随时失效，指挥员需要具备较快的重新计划能力，而人工智能技术可以为指挥员及时提供备选方案。例如，Q学习是一种强化学习算法，可以在不使用大型数据集或推理信息的情况下，学习最优智能体的状态和行为组合，应用于空战目标分配;使用迁移学习来减少学习时间，快速开发一个智能体在新场景中的行为。例如，在不同的2对2空战场景中学习作战规则时，可以使用已经具备2对1空战场景经验的智能体，最小化进一步的学习过程。此外，还可以利用序列到序列深度学习算法和摘要生成式方法来形成作战行动总结报告，也可以利用将讲话转换为文本的方法，目前的人工智能技术可以实现较为准确的语音识别能力。
在作战指挥中应用人工智能的目标，并不是要完全替代人类智能，而是使人工智能与人类智能有机融合，实现功能互补、相得益彰，以进一步增强人类智能，帮助指挥员在指挥、管理和作战行动中处理一些不擅长的人工业务，从繁杂的重复性工作中解放出来，转而专注于战争谋划、行动协同、指挥决策等工作上，从而更好地发挥人在战争中的主体作用，更高效地完成作战指挥任务。
原文链接：https://ai.51cto.com/art/202009/627403.htm
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