智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程的應(yīng)用分析

李曉松，王鑫運(yùn)，彭欣然，雷 帥

(軍事科學(xué)院軍事科學(xué)信息研究中心，北京 100142)

0 引 言

1956年麥卡錫首次提出“人工智能”的概念，經(jīng)過(guò)60多年發(fā)展，智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，不僅帶來(lái)了技術(shù)變革，還在全社會(huì)引起了一場(chǎng)以“智能化”為主要特征的行業(yè)大革命。隨著國(guó)防科技發(fā)展環(huán)境的日益復(fù)雜，以及科技活動(dòng)越加豐富多樣，傳統(tǒng)國(guó)防科技情報(bào)研究已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)踐發(fā)展的新要求和新挑戰(zhàn)，很難真正達(dá)到精細(xì)化、快速化和細(xì)?；哪繕?biāo)。未來(lái)智能技術(shù)將全面滲透到國(guó)防科技情報(bào)研究需求分析、數(shù)據(jù)挖掘、綜合研判和服務(wù)反饋等各個(gè)環(huán)節(jié)，有效克服人類在腦容量、專業(yè)知識(shí)、計(jì)算效率等方面的局限，有效提升需求的理解度、數(shù)據(jù)采集廣度深度、數(shù)據(jù)處理質(zhì)量效率、綜合研判智慧化程度，以及情報(bào)服務(wù)精準(zhǔn)度，形成智能化研究范式，達(dá)到科技情報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)源的多源化、分析研判的深度化、解決方案的精準(zhǔn)化、產(chǎn)品服務(wù)高效化。為此，亟需開(kāi)展智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程的應(yīng)用分析，深入理解智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程中的主要作用方式和可能帶來(lái)的效果，為科學(xué)推進(jìn)國(guó)防科技情報(bào)研究智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

1 基本認(rèn)識(shí)

國(guó)防科技情報(bào)研究，是根據(jù)國(guó)防科技戰(zhàn)略管理用戶特定需求，圍繞國(guó)防科技發(fā)展全局性或某一領(lǐng)域關(guān)鍵性問(wèn)題，開(kāi)展全面綜合深入的情報(bào)搜集與分析研判，為國(guó)防科技戰(zhàn)略管理、戰(zhàn)略決策與規(guī)劃計(jì)劃制定提供支撐[1]。智能技術(shù)，是指模擬實(shí)現(xiàn)人的抽象思維和智能行為的技術(shù)，通常包括機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互等[2]。智能技術(shù)是國(guó)防科技情報(bào)研究從信息化向數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化發(fā)展的催化劑，能夠有力支撐以創(chuàng)新為核心要義的情報(bào)研究工作，將成為引領(lǐng)情報(bào)研究工作發(fā)展的新引擎，能夠更好地服務(wù)于國(guó)防科技創(chuàng)新，以及國(guó)防科技戰(zhàn)略管理與決策。文獻(xiàn)[3]從業(yè)務(wù)模式、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)手段、協(xié)同應(yīng)用等角度闡述了構(gòu)建數(shù)據(jù)密集型科技情報(bào)范式的構(gòu)想。文獻(xiàn)[4]提出了“智能科學(xué)家”理念，構(gòu)想了科技信息驅(qū)動(dòng)下的輔助科研創(chuàng)新、協(xié)助科研創(chuàng)新和自主科研創(chuàng)新等三個(gè)階段。文獻(xiàn)[5]分析了軍事情報(bào)領(lǐng)域協(xié)同過(guò)濾推薦、基于內(nèi)容的推薦和組合推薦等3種智能推薦算法。文獻(xiàn)[6]提出美國(guó)情報(bào)領(lǐng)域的情報(bào)人員與智能技術(shù)的“人機(jī)關(guān)系”，以及智能技術(shù)在情報(bào)領(lǐng)域發(fā)展困境。文獻(xiàn)[7]提出數(shù)據(jù)和知識(shí)雙輪驅(qū)動(dòng)是未來(lái)智能情報(bào)分析發(fā)展重要方向。文獻(xiàn)[8-9]分析了智能技術(shù)在情報(bào)研究領(lǐng)域應(yīng)用方式。文獻(xiàn)[10]提出了軍事科技信息智能技術(shù)體系，包括數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注、知識(shí)自動(dòng)構(gòu)建、脈絡(luò)自動(dòng)綜述、態(tài)勢(shì)自動(dòng)研判等核心關(guān)鍵技術(shù)。文獻(xiàn)[11]提出了國(guó)防科技信息大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破、計(jì)算能力的大幅提升，以及數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)等，智能技術(shù)發(fā)展迎來(lái)了第三次發(fā)展浪潮，也為國(guó)防科技情報(bào)研究變革提供了重要戰(zhàn)略機(jī)遇。通過(guò)智能技術(shù)能夠全面獲取、自動(dòng)挖掘和有效分析數(shù)量巨大、種類多樣、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)、高價(jià)值的國(guó)防科技情報(bào)數(shù)據(jù)，更加深入地了解和認(rèn)識(shí)國(guó)防科技情報(bào)的本質(zhì)規(guī)律，得到更加科學(xué)、更加可信、更加實(shí)用的國(guó)防科技情報(bào)研究結(jié)論。當(dāng)然，智能技術(shù)無(wú)論如何發(fā)展，也不可能代替人的智慧和獨(dú)特技術(shù)。因此，國(guó)防科技情報(bào)研究，可以說(shuō)是人類智慧與智能技術(shù)深度融合、全面協(xié)同、迭代發(fā)展和不斷強(qiáng)化的過(guò)程?；诖?，本文認(rèn)為智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程的應(yīng)用，是指在國(guó)防科技情報(bào)研究過(guò)程中利用計(jì)算機(jī)模擬人的思維，采取人機(jī)協(xié)同方式，完成部分原本需要專家智慧才可能完成的研究工作，顯著縮短國(guó)防科技情報(bào)研究流程，提升研究效果。

2 總體思路

借鑒文獻(xiàn)[12]提出的“收集信息—揭示信息—綜合研判—形成方案”方法和文獻(xiàn)[13]提出的“機(jī)理分析—影響分析—政策分析—形成方案”邏輯層次法等理論方法。本文提出了國(guó)防科技情報(bào)研究流程，即“需求分析—數(shù)據(jù)挖掘—綜合研判—服務(wù)反饋”(Requirements Data Judge Feedback，RDJF)循環(huán)[1]。當(dāng)然，國(guó)防科技情報(bào)研究工作是兼具技術(shù)性和藝術(shù)性的高級(jí)腦力勞動(dòng)，是專家經(jīng)驗(yàn)和智慧的大集成，現(xiàn)在或?qū)?lái)智能技術(shù)也不可能完全替代人的情報(bào)價(jià)值判斷、復(fù)雜邏輯推理和創(chuàng)造性。因此，智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究不同階段作用方式有所不同，如圖1所示。

圖1 智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程應(yīng)用示意圖

1)需求分析階段，具有創(chuàng)新性較強(qiáng)、可學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)較少、重復(fù)性較低、主觀性較強(qiáng)等特點(diǎn)。該階段主要采取“人為主、技術(shù)為輔”方式，智能技術(shù)主要完成“增能”作用。

2)數(shù)據(jù)挖掘階段，具有數(shù)據(jù)量大、規(guī)律性強(qiáng)、可學(xué)習(xí)樣本較多、標(biāo)準(zhǔn)化程度較高等特點(diǎn)。該階段主要采取“技術(shù)為主、人為輔”方式，智能技術(shù)主要完成“釋能”作用。

3)綜合研判階段，不僅需要經(jīng)驗(yàn)，更需要?jiǎng)?chuàng)新思維。該階段主要采取“人機(jī)結(jié)合”方式，智能技術(shù)主要完成“賦能”作用。

4)服務(wù)反饋階段，具有標(biāo)準(zhǔn)化程度較高、服務(wù)對(duì)象明確、規(guī)則較為簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。該階段主要采取“技術(shù)主導(dǎo)”方式，智能技術(shù)主要完成“全能”作用。

3 詳細(xì)分析

3.1 智能技術(shù)在需求分析階段應(yīng)用方式

需求分析是國(guó)防科技情報(bào)研究工作“指揮棒”，是提高情報(bào)研究成果質(zhì)量效益核心關(guān)鍵。當(dāng)前，國(guó)防科技信息研究需求分析主要采取問(wèn)卷調(diào)查、專家訪談、動(dòng)態(tài)跟蹤等以人為主的方式。隨著用戶行為感知、深度學(xué)習(xí)等智能技術(shù)快速發(fā)展，需求分析逐步向泛化、嵌入化和精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變。需求分析主要包括自上而下用戶需求感知和自下而上需求挖掘等兩個(gè)方面。

3.1.1用戶需求感知

在用戶需求感知方面，通過(guò)智能技術(shù)，學(xué)習(xí)用戶行為和情感，建立用戶畫像，掌握用戶偏好，能夠有效協(xié)助研究人員快速獲取用戶的國(guó)防科技情報(bào)研究需求。如，中國(guó)銀行的智慧金融服務(wù)機(jī)器人能夠在與客戶交流中挖掘用戶的喜好與需求，以此為牽引介紹最新的營(yíng)銷業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)了目達(dá)耳通的效果。

3.1.2潛在需求挖掘

在挖掘識(shí)別潛在需求方面，通過(guò)智能技術(shù)，自動(dòng)跟蹤國(guó)外科技發(fā)展動(dòng)態(tài)，自主發(fā)現(xiàn)、挖掘和識(shí)別“專家”無(wú)法感知的研究需求。如，大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)利用智能技術(shù)，通過(guò)用戶瀏覽、檢索和購(gòu)買等行為，分析培養(yǎng)用戶喜好和興趣，挖掘引導(dǎo)用戶產(chǎn)生新的需求。

3.2 智能技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘階段應(yīng)用方式

國(guó)防科技情報(bào)研究數(shù)據(jù)挖掘階段主要包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理等工作。

3.2.1數(shù)據(jù)采集

國(guó)防科技情報(bào)研究數(shù)據(jù)采集，是指根據(jù)情報(bào)研究問(wèn)題，廣泛收集國(guó)防科技數(shù)據(jù)資源，為綜合研判提供必要和可靠素材。據(jù)統(tǒng)計(jì)，有80%的情報(bào)是通過(guò)發(fā)掘公開(kāi)資料獲得。當(dāng)前，數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)研究人員根據(jù)問(wèn)題采取信息搜索方式或特殊途徑，獲取數(shù)據(jù)資源。在智能時(shí)代，通過(guò)深度爬蟲(chóng)、事件跟蹤等智能技術(shù)，讓機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)研究問(wèn)題的主題和內(nèi)容，能夠深度獲取不同來(lái)源、不同語(yǔ)種的文獻(xiàn)、動(dòng)態(tài)新聞、數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)資源以及事件線索數(shù)據(jù)，顯著提升數(shù)據(jù)采集質(zhì)量效果。

1)在數(shù)據(jù)爬取方面，智能技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)基于主題和語(yǔ)義的開(kāi)源數(shù)據(jù)快速爬取，還能實(shí)現(xiàn)源頭數(shù)據(jù)深度穿透和訪問(wèn)。如，2018年蘭德公司發(fā)布《第二代開(kāi)源情報(bào)》，提出美在獲取傳統(tǒng)開(kāi)源信息基礎(chǔ)上，加強(qiáng)了灰色文獻(xiàn)、社交媒體等渠道的數(shù)據(jù)抓取工作。美陸軍通過(guò)智能技術(shù)掃描了40多個(gè)國(guó)家66種語(yǔ)言的社交網(wǎng)絡(luò)，獲取政治、經(jīng)濟(jì)、軍事等領(lǐng)域開(kāi)源信息。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)，開(kāi)展了“主題探測(cè)與追蹤”項(xiàng)目，在不需要人工干預(yù)的情況下，讓計(jì)算機(jī)在新聞信息流中自動(dòng)獲取新聞主題及其發(fā)展趨勢(shì)。DARPA的“暗網(wǎng)搜索引擎”項(xiàng)目，提供了互聯(lián)網(wǎng)信息的智能化網(wǎng)絡(luò)檢索和抓取工具。

2)在事件跟蹤方面，智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)基于信息檢索的跟蹤、基于規(guī)則的跟蹤、基于事件觸發(fā)的跟蹤等。如，美國(guó)防部“技術(shù)監(jiān)視和地平線掃描”項(xiàng)目，通過(guò)專利、大學(xué)學(xué)報(bào)、研究性雜志等數(shù)據(jù)，有效跟蹤研發(fā)初期的新技術(shù)。其中，“技術(shù)監(jiān)視”通過(guò)跟蹤高頻的關(guān)鍵技術(shù)術(shù)語(yǔ)，獲取了技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域和方向。

3.2.2數(shù)據(jù)處理

國(guó)防科技情報(bào)研究數(shù)據(jù)處理，是指在分析評(píng)估已采集情報(bào)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開(kāi)展數(shù)據(jù)加工處理，得到可用、可信、可參考的高質(zhì)量信息。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠獲取更加海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)噪音也增加了數(shù)據(jù)處理效率。運(yùn)用智能技術(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)以往高價(jià)值情報(bào)數(shù)據(jù)生成規(guī)則和內(nèi)在聯(lián)系，針對(duì)情報(bào)研究問(wèn)題，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析、關(guān)聯(lián)分析和規(guī)則研判等，從多個(gè)維度自動(dòng)評(píng)估數(shù)據(jù)價(jià)值，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和關(guān)鍵要素提取。

1)在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方面，智能技術(shù)能夠?qū)Χ鄠€(gè)信息源數(shù)據(jù)進(jìn)行組合或綜合處理，共同揭示研究對(duì)象特征，得到比單一數(shù)據(jù)源更精確、更可靠的信息。如，DARPA的“洞察”項(xiàng)目，具有開(kāi)放性、規(guī)模化以及即插即用等特征，可以快速整合已收集到的多源異構(gòu)情報(bào)數(shù)據(jù)。DARPA的“自動(dòng)知識(shí)獲取”項(xiàng)目，利用語(yǔ)義識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，使機(jī)器在不需要人工干預(yù)的情況下執(zhí)行數(shù)據(jù)融合集成工作。

2)在數(shù)據(jù)整編方面，智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)獲取數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類、標(biāo)注、加工和處理。如，美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃局(IARPA)的“科技論述中的預(yù)測(cè)和理解”項(xiàng)目，可以獲取和整編大規(guī)模、多學(xué)科、不斷增長(zhǎng)、有噪音且多語(yǔ)種的科技文獻(xiàn)，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。DARPA的“文本深度發(fā)掘與過(guò)濾”項(xiàng)目，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助情報(bào)研究人員快速處理大量文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)，了解“人物、時(shí)間、地點(diǎn)、事由”等關(guān)鍵信息，并解讀模糊說(shuō)法或暗示。

3)在數(shù)據(jù)抽取方面，智能技術(shù)能夠高質(zhì)量完成數(shù)據(jù)關(guān)鍵要素提取、摘要自動(dòng)歸納和知識(shí)提煉等工作。DARPA“自動(dòng)化科學(xué)知識(shí)提取”項(xiàng)目，可以快速匯總多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的科學(xué)數(shù)據(jù)，并自動(dòng)識(shí)別新的數(shù)據(jù)和資源。谷歌運(yùn)用智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)、故事、電子郵件、專利等不同文本數(shù)據(jù)摘要的自動(dòng)歸納，且流暢性和連貫性達(dá)到了較高水平。美軍“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”項(xiàng)目能夠從數(shù)據(jù)中高效地提煉出“知識(shí)”。美國(guó)防部“算法戰(zhàn)跨職能小組”實(shí)施的“Maven”計(jì)劃，能夠快速處理如“掃描鷹”等小型無(wú)人機(jī)的視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車輛、建筑等目標(biāo)的識(shí)別，并利用實(shí)戰(zhàn)環(huán)境中的無(wú)人機(jī)視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)識(shí)別率從60%提升到80%。

3.3 智能技術(shù)在綜合研判階段應(yīng)用方式

國(guó)防科技情報(bào)研究綜合研判，是指在獲取和處理科技情報(bào)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開(kāi)展深入細(xì)致的分析研究工作，得到高質(zhì)量、高價(jià)值的研究結(jié)論。當(dāng)前，綜合研判主要利用專家經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，以及創(chuàng)造性思維和邏輯推理能力，通過(guò)歸納總結(jié)和研究分析得到結(jié)論。智能技術(shù)既能夠協(xié)助專家開(kāi)展深度研究，也能夠?qū)W習(xí)專家知識(shí)推演提出研究結(jié)論。

3.3.1弱智能階段

在弱智能階段，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、語(yǔ)義理解等智能技術(shù)，從不同數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系中獲得隱含的知識(shí)或規(guī)律，自動(dòng)歸納總結(jié)多樣化的研究觀點(diǎn)與結(jié)論，計(jì)算得到各種結(jié)論的可能性、準(zhǔn)確性和可信度等，并按照固定模板自動(dòng)生成研究報(bào)告，也能夠協(xié)助情報(bào)研究者獲取更多差異化、規(guī)律性、精細(xì)化和趨勢(shì)性的結(jié)論和線索。如，IARPA“聚合推理預(yù)測(cè)”項(xiàng)目，通過(guò)對(duì)眾多情報(bào)研究人員作出的判斷進(jìn)行激活、權(quán)衡和聯(lián)合，提高事件預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、精確度和時(shí)效性。DARPA的“知識(shí)導(dǎo)向的智能推理圖譜”項(xiàng)目，通過(guò)分析多媒體信息，理解世界各地發(fā)生的事件，并根據(jù)上下文和時(shí)間推理，從看似無(wú)關(guān)的事件中，分析事件之間的關(guān)聯(lián)性。DARPA“大機(jī)理”項(xiàng)目，通過(guò)構(gòu)建因果關(guān)系模型，采取智能化的計(jì)算方法和邏輯推理工具，大幅度提高計(jì)算機(jī)從海量數(shù)據(jù)中提取有用情報(bào)的效率。2017年該項(xiàng)目發(fā)展為“世界建模”項(xiàng)目，建立了區(qū)域和全球范圍內(nèi)自然和人為系統(tǒng)的推理模型，模擬仿真復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。美國(guó)水晶球公司開(kāi)發(fā)的大數(shù)據(jù)分析“哥譚”平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了智能算法與搜索引擎的深度融合，提出了人機(jī)共生的可視化大數(shù)據(jù)交互探索分析方法，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行全面掃描、深度挖掘、關(guān)聯(lián)分析和科學(xué)預(yù)測(cè)，為美軍分析亞丁灣海盜活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域等工作發(fā)揮了重要作用。

3.3.2強(qiáng)智能階段

在強(qiáng)智能階段，通過(guò)專家創(chuàng)造性思維和邏輯推理能力，引導(dǎo)計(jì)算機(jī)開(kāi)展無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)，推動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與專家因果推理的相互滲透融合，也可通過(guò)腦機(jī)接口方式，學(xué)習(xí)專家思維方式，從而得到高價(jià)值的綜合研判結(jié)論。強(qiáng)智能階段的最終形態(tài)是構(gòu)建國(guó)防科技情報(bào)研究智能體，能夠根據(jù)規(guī)則和外部環(huán)境開(kāi)展邏輯推理，自主思考解決情報(bào)研究問(wèn)題。如，DARPA“可解釋性人工智能研究”項(xiàng)目，通過(guò)建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使計(jì)算機(jī)能夠解釋自身邏輯、具備常識(shí)推理能力并能夠讓用戶理解其行為。IARPA開(kāi)展的“大腦皮層網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器智能”項(xiàng)目，通過(guò)神經(jīng)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)專家通力合作，開(kāi)展大腦運(yùn)作機(jī)制的逆向工程研究，從而創(chuàng)造新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)類似大腦的性能，達(dá)到“類似人類的熟練程度”。

3.4 智能技術(shù)在服務(wù)反饋階段應(yīng)用方式

國(guó)防科技情報(bào)研究服務(wù)反饋，是指根據(jù)用戶需求提供情報(bào)研究產(chǎn)品，即把相應(yīng)產(chǎn)品在恰當(dāng)時(shí)間以合適方式傳遞給用戶，并根據(jù)用戶體驗(yàn)完善產(chǎn)品。當(dāng)前，國(guó)防科技情報(bào)研究服務(wù)一般是以紙質(zhì)或電子文檔等方式交付給用戶。智能技術(shù)能夠以用戶需求為牽引，實(shí)現(xiàn)廣覆蓋、差異化、一站式的服務(wù)，并通過(guò)數(shù)字工程協(xié)助用戶嵌入國(guó)防科技情報(bào)產(chǎn)品生產(chǎn)全過(guò)程，產(chǎn)出個(gè)性化和定制化產(chǎn)品。

3.4.1產(chǎn)品生成

在國(guó)防科技情報(bào)產(chǎn)品生成方面，通過(guò)人機(jī)交互等智能技術(shù)，根據(jù)用戶以往的習(xí)慣和興趣，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行碎片化組裝，精準(zhǔn)推送情報(bào)產(chǎn)品，使得產(chǎn)品發(fā)布速度更快，到達(dá)率更準(zhǔn)，與用戶的互動(dòng)性更強(qiáng)。如，美國(guó)防部國(guó)防技術(shù)信息中心發(fā)展愿景之一就是縮短用戶發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息的時(shí)間，確保向用戶優(yōu)先提供最相關(guān)的信息，該中心建立了國(guó)防部科技維基百科以及國(guó)防部技術(shù)空間，便于科學(xué)家、工程師和軍事人員快速獲取情報(bào)研究產(chǎn)品。美空軍的“多源開(kāi)發(fā)數(shù)字助理”項(xiàng)目，類似于蘋果siri、谷歌助理、亞馬遜Alexa等支持對(duì)話的虛擬助理，通過(guò)交互式問(wèn)答軟件，輔助用戶開(kāi)展軍事情報(bào)分析和指揮控制決策。美“自動(dòng)可視化定制分析報(bào)告”項(xiàng)目，通過(guò)對(duì)開(kāi)源的作戰(zhàn)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，自動(dòng)形成可視化分析報(bào)告，滿足特種作戰(zhàn)部隊(duì)特定需求。

3.4.2產(chǎn)品推送

在國(guó)防科技情報(bào)產(chǎn)品推送方面，智能技術(shù)能夠通過(guò)用戶對(duì)產(chǎn)品使用體驗(yàn)及反饋數(shù)據(jù)，了解用戶新需求和行為習(xí)慣，采取協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦、混合推薦和產(chǎn)品用戶雙向推薦等方式，向用戶精準(zhǔn)推薦情報(bào)產(chǎn)品。如，今日頭條等新媒體平臺(tái)，從內(nèi)容、用戶和環(huán)境等三個(gè)維度出發(fā)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到用戶特征，并向用戶推薦個(gè)性化的產(chǎn)品。

3.4.3全過(guò)程參與

在國(guó)防科技情報(bào)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程體驗(yàn)方面，智能技術(shù)能夠協(xié)助用戶沉浸式了解國(guó)防科技情報(bào)研究需求生成、數(shù)據(jù)挖掘、綜合研判等全過(guò)程，全面了解產(chǎn)品產(chǎn)出的全過(guò)程，為優(yōu)化情報(bào)產(chǎn)品提供了支撐。如，美國(guó)防部正在推進(jìn)的數(shù)字化工程，綜合采用建模仿真、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生等數(shù)字化方法，讓管理人員深度融入裝備建設(shè)管理全過(guò)程，支撐全壽命精細(xì)化管理。

4 結(jié) 語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)防科技情報(bào)研究原始數(shù)據(jù)的維度、量度、深度和精度等將大幅度提升，能夠多方位、多角度、動(dòng)態(tài)地描述解釋研究對(duì)象，也能精準(zhǔn)地探尋情報(bào)研究結(jié)論?；诖?，智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究流程的應(yīng)用，將重塑和再造傳統(tǒng)研究流程、方法和范式，國(guó)防科技情報(bào)研究將逐漸從經(jīng)驗(yàn)研究轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究、個(gè)案研究轉(zhuǎn)向全樣本研究、因果研究轉(zhuǎn)向關(guān)聯(lián)分析、表現(xiàn)研究轉(zhuǎn)向深度研究，從而推動(dòng)建立“智能+數(shù)據(jù)+模型+專家”深度融合的新模式，提高國(guó)防科技情報(bào)研究鑒別力、認(rèn)知力和創(chuàng)新力，提升情報(bào)研究成果的質(zhì)量效果。下一步，建議通過(guò)加快推動(dòng)形成智能時(shí)代國(guó)防科技情報(bào)研究范式、建立國(guó)防科技“數(shù)據(jù)池”、突破國(guó)防科技情報(bào)智能挖掘分析關(guān)鍵技術(shù)、聚合國(guó)防科技情報(bào)研究體系力量、建設(shè)國(guó)防科技情報(bào)研究智能分析平臺(tái)等措施，有效推動(dòng)智能技術(shù)在國(guó)防科技情報(bào)研究全流程的應(yīng)用。