美國(guó)陸軍智能化指揮控制系統(tǒng)發(fā)展問(wèn)題研究*

王遠(yuǎn)航

（陸軍炮兵防空兵學(xué)院 鄭州 450052）

1 引言

縱觀人類戰(zhàn)爭(zhēng)史，已經(jīng)歷了數(shù)千年漫長(zhǎng)的冷兵器時(shí)代，數(shù)百年的熱兵器時(shí)代，近百年的機(jī)械化時(shí)代，半個(gè)多世紀(jì)的熱核時(shí)代，和幾十年的信息化時(shí)代。伴隨著人類科學(xué)技術(shù)水平的不斷進(jìn)步和持續(xù)發(fā)展，人類戰(zhàn)爭(zhēng)制勝的機(jī)理和法則越來(lái)越科技化，打上了不同時(shí)代科技發(fā)展的烙印?？萍即呱鷳?zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的演變和質(zhì)變，并且隨著科技的發(fā)展而加速前行，周期越來(lái)越短，強(qiáng)度越來(lái)越大，科技含量越來(lái)越高，科技主導(dǎo)的作用越來(lái)越強(qiáng)，科技已經(jīng)成為決定未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)的主導(dǎo)因素。未來(lái)影響戰(zhàn)爭(zhēng)發(fā)展形態(tài)的因素多種多樣，其中，人工智能科技領(lǐng)域的影響是戰(zhàn)略性和全局性的，并直接影響和參與其他所有因素。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)作戰(zhàn)的樣式和形態(tài)提出了新的挑戰(zhàn)，各種智能化裝備層出不窮，戰(zhàn)場(chǎng)智能化也已經(jīng)成為各國(guó)的發(fā)展趨勢(shì)。指揮信息系統(tǒng)作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的神經(jīng)中樞，在作戰(zhàn)中扮演著極其重要的角色，裝備的智能化發(fā)展在對(duì)指揮信息系統(tǒng)的發(fā)展起著促進(jìn)作用的同時(shí)，也對(duì)指揮信息系統(tǒng)的智能化提出了新的課題。指揮信息系統(tǒng)智能化發(fā)展是裝備智能化發(fā)展的重中之中，是各國(guó)競(jìng)相爭(zhēng)奪的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。美國(guó)在指揮信息系統(tǒng)智能化作戰(zhàn)應(yīng)用方面取得到不錯(cuò)的發(fā)展，具有良好的示范效應(yīng)。本文以美國(guó)陸軍指揮信息系統(tǒng)為例，全面剖析指揮信息系統(tǒng)的發(fā)展脈絡(luò)，為我國(guó)陸軍指揮信息系統(tǒng)的發(fā)展指明方向。

2 美國(guó)陸軍在智能化指揮控制系統(tǒng)的初步探索

在經(jīng)歷了半自動(dòng)化指揮控制系統(tǒng)、自動(dòng)化指揮控制系統(tǒng)和一體化指揮控制系統(tǒng)后，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展讓美國(guó)陸軍發(fā)現(xiàn)了指揮控制系統(tǒng)新的發(fā)展契機(jī)。比如，2004年～2008年美軍開(kāi)展的“實(shí)時(shí)作戰(zhàn)智能決策制定”（Real-time Adversarial Intelligence and Decision-making，RAID），能夠?yàn)閼?zhàn)術(shù)指揮員提供行動(dòng)方案路線；2009年開(kāi)展的戰(zhàn)術(shù)扮演生成器計(jì)劃（Tactical Inference GenERator，TIGER），該計(jì)劃試圖讓決策系統(tǒng)像軍事專家那樣分析戰(zhàn)場(chǎng)情況并將其進(jìn)行分類。下面將以幾種美軍在指揮控制系統(tǒng)智能化方面的嘗試為例，分析美國(guó)陸軍智能化指揮控制系統(tǒng)的發(fā)展方向。

2.1 “深綠”輔助決策系統(tǒng)

“深綠”計(jì)劃是美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）在21世紀(jì)初支持的一項(xiàng)指控領(lǐng)域研究項(xiàng)目，其名字是根據(jù)IBM公司的“深藍(lán)”（Deep Blue）計(jì)算機(jī)項(xiàng)目而來(lái)的。1997年，一場(chǎng)國(guó)際象棋界的人機(jī)大戰(zhàn)在IBM公司的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和衛(wèi)冕冠軍棋手卡斯帕羅夫之間展開(kāi)，出乎所有人的意料，在這場(chǎng)比賽中“深藍(lán)”一舉將卡斯帕羅夫擊敗，在全世界范圍內(nèi)引起了巨大轟動(dòng)，也引起了美國(guó)國(guó)防部的高度關(guān)注[1～2]?！吧罹G”計(jì)劃的本意是要模仿“深藍(lán)”能夠根據(jù)對(duì)手的行動(dòng)而預(yù)測(cè)下一步行動(dòng)的能力，在指揮員進(jìn)行決策前，根據(jù)對(duì)手的行動(dòng)意圖，結(jié)合預(yù)先設(shè)定的戰(zhàn)場(chǎng)規(guī)則，生成多套可供指揮員選擇的行動(dòng)方案，指揮員所做的工作就是從諸多方案中遴選最優(yōu)的方案進(jìn)行執(zhí)行，而不必關(guān)心每個(gè)方案的具體細(xì)節(jié)。“深綠”計(jì)劃主要有四個(gè)部分組成，分別是“閃電戰(zhàn)”、指揮官助手、系統(tǒng)集成和“水晶球”[3～4]?！伴W電戰(zhàn)”部分主要用來(lái)實(shí)現(xiàn)“深綠”的分析功能，該功能是通過(guò)自動(dòng)化的分析工具對(duì)采集的戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量和定性的分析，同時(shí)利用一定的模型對(duì)指揮員的決策方案進(jìn)行模擬，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的推演，輸出指揮員的決策方案可能導(dǎo)致的結(jié)果。指揮官助手主要為指揮員提供可視化的指揮界面，讓指揮決策從草圖中來(lái)到草圖中去，該界面的最大優(yōu)點(diǎn)在于用可視化的界面對(duì)決策信息進(jìn)行展示，讓指揮員更容易理解決策信息的具體含義，符合人們對(duì)事物認(rèn)識(shí)的習(xí)慣，同時(shí)界面化顯示也方便指揮員進(jìn)行操作。“水晶球”部分則是用來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的總控功能，主要功能包括三個(gè)方面，一是信息的采集，負(fù)責(zé)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)信息的收集；二是戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的更新，根據(jù)采集的戰(zhàn)場(chǎng)信息，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)進(jìn)行更新；三是決策提醒，用來(lái)在關(guān)鍵決策點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)候，提醒指揮員做出決策。“深綠”計(jì)劃的初衷是，將原來(lái)由參謀人員擔(dān)負(fù)的大量計(jì)算和預(yù)測(cè)工作轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化，對(duì)OODA的時(shí)間維和空間維進(jìn)行大幅度的壓縮。令人遺憾的是，到2014年驗(yàn)收的時(shí)候，“深綠”計(jì)劃僅保留了STP（草圖到計(jì)劃）。盡管如此，“深綠”計(jì)劃也是美軍在智能化指揮控制系統(tǒng)方面向前邁出的成功的第一步[5～6]。

2.2 一體化防空反導(dǎo)作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)（IBCS）

美國(guó)一體化防空反導(dǎo)作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)（IBCS）的目的是將武器發(fā)射裝備、雷達(dá)和操作人員之間的通信整合在一起，使得諸如受國(guó)者之類的防空單元能夠使用另一個(gè)雷達(dá)提供的信息而發(fā)射攔截器。在一定程度上，這種整合將使陸軍防空部隊(duì)能夠保衛(wèi)更大的區(qū)域，因?yàn)樵摬筷?duì)需要保護(hù)的區(qū)域?qū)⒉粫?huì)受到本作戰(zhàn)單元雷達(dá)的限制，實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)間的空情共享。2020年8月13日，美國(guó)陸軍在新墨西哥州白沙導(dǎo)彈靶場(chǎng)成功完成了迄今為止最復(fù)雜的IBCS實(shí)彈試驗(yàn)，7個(gè)“一體化火控網(wǎng)絡(luò)”（IFCN）中繼器連接至IBCS，在2部“愛(ài)國(guó)者”雷達(dá)、2部“哨兵”雷達(dá)、3個(gè)“愛(ài)國(guó)者”發(fā)射器、2個(gè)連級(jí)交戰(zhàn)指揮中心和1個(gè)營(yíng)級(jí)交戰(zhàn)指揮中心之間實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享[7]。試驗(yàn)中，在IFCN中繼器受到干擾的情況下，IBCS綜合傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并生成火控方案，指揮發(fā)射2枚“愛(ài)國(guó)者”-3導(dǎo)彈攔截了2枚靶彈[8]。

2.3 指揮官虛擬參謀（CVS）

人工智能技術(shù)的發(fā)展大致可以分為三個(gè)階段，從最早提出的計(jì)算智能階段，側(cè)重于算法和數(shù)據(jù)處理，緊接著發(fā)展成為感知智能階段，重點(diǎn)研究信息的采集和模擬，最后發(fā)展到今天為認(rèn)知智能階段[9]。強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于人工智能的第三個(gè)階段——認(rèn)知智能階段。強(qiáng)化學(xué)習(xí)由于其本身具有的信息處理能力，在提高現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)決策效率中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，尤其是在戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)收集、敵我雙方交戰(zhàn)信息處理、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境分析和作戰(zhàn)效果評(píng)估等方面，可以很大程度的提高指揮員的決策效率。美國(guó)陸軍CVS就是一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能指控系統(tǒng)，該項(xiàng)目于2016年啟動(dòng)，由美國(guó)陸軍通信電子研究、開(kāi)發(fā)與工程中心下設(shè)的指揮、力量和集成局（CP&I）主導(dǎo)，目的是采用工作流和自動(dòng)化技術(shù)幫助營(yíng)級(jí)指揮官和參謀監(jiān)控作戰(zhàn)行動(dòng)、同步人員處理、支持實(shí)時(shí)行動(dòng)評(píng)估，在復(fù)雜的環(huán)境中為指揮員的指揮決策提供有用的信息[10]。該項(xiàng)目將提供以下幾方面的能力：一是任務(wù)指揮中的任務(wù)分析，確定可自動(dòng)化的任務(wù)基本組成清單，增強(qiáng)指揮員和參謀人員的決策制定能力；二是行動(dòng)作戰(zhàn)方案評(píng)估，可用于持續(xù)任務(wù)監(jiān)控并比較可選作戰(zhàn)方案的軟件算法和模型，提示指揮員和參謀人員做出決策或修正行動(dòng)；三是評(píng)估可視化，能夠?qū)?shù)據(jù)和流程固化為可執(zhí)行的信息，對(duì)分散的低級(jí)別評(píng)估結(jié)果進(jìn)行檢查。

3 存在的主要困難和亟需破解的難題

美國(guó)陸軍在智能化指制系統(tǒng)方面進(jìn)行了大量的嘗試，雖然取得的效果不盡如人意，但也勇敢地邁出了第一步，預(yù)示著未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展方向，為各國(guó)智能化指揮控制系統(tǒng)的發(fā)展指明了方向，提供了借鑒。在智能化指揮控制系統(tǒng)的探索過(guò)程中，美國(guó)陸軍也走了很多彎路，當(dāng)前還有很多方面的難題亟待破解，主要有以下幾個(gè)方面。

3.1 對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的識(shí)別和理解問(wèn)題

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，各種作戰(zhàn)力量交相融合，武器裝備種類繁多，多種打擊方式相互配合，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境日趨復(fù)雜，戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變，戰(zhàn)爭(zhēng)的節(jié)奏也逐漸向分秒級(jí)靠攏。面對(duì)如此復(fù)雜的戰(zhàn)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，如何將各種相互關(guān)聯(lián)的因素進(jìn)行量化，將指揮員的作戰(zhàn)意圖、作戰(zhàn)方案進(jìn)行模型化，成為各國(guó)在智能指控系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中必須要面對(duì)的問(wèn)題。美軍智能化指揮控制系統(tǒng)在起步階段發(fā)展不順利，在很大程度上的原因可以歸結(jié)于缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的定量方法。同時(shí)，隨著戰(zhàn)爭(zhēng)層次越高，指揮員的指揮藝術(shù)化程度越高，決策的模糊性更大，可以量化的成分越低，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)越來(lái)越難理解戰(zhàn)場(chǎng)的態(tài)勢(shì)。如何去偽存真，在海量的數(shù)據(jù)中提取中決定作戰(zhàn)走向的核心參數(shù)，并且對(duì)參數(shù)賦予合適的比例，量化影響戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)發(fā)展的各個(gè)因素，同時(shí)將指揮藝術(shù)、裝備戰(zhàn)技性能合理地表示成具體戰(zhàn)斗力測(cè)評(píng)數(shù)值，是智能化指揮控制系統(tǒng)亟待解決的問(wèn)題。

3.2 計(jì)算機(jī)和人的互動(dòng)問(wèn)題

計(jì)算機(jī)在進(jìn)行作戰(zhàn)行動(dòng)方案模擬之前，需要了解指揮員對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)的理解和判斷，戰(zhàn)場(chǎng)層次越高，指揮員對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的理解在決策中所占的比重就越高。美軍曾在實(shí)時(shí)敵情與決策（RAID）系統(tǒng)中進(jìn)行步兵連與叛亂分子對(duì)抗性試驗(yàn)，用半自動(dòng)兵力生成系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)M，試驗(yàn)結(jié)果中，計(jì)算機(jī)89%的決策優(yōu)于人類。但如果將模擬的級(jí)別提高到連級(jí)以上單位，比如說(shuō)營(yíng)級(jí)或者是旅級(jí)，該結(jié)論就會(huì)出現(xiàn)很大偏差，因?yàn)橹笓]的層級(jí)越高，指揮就越體現(xiàn)決策者的藝術(shù)性，裝備的參數(shù)和技術(shù)指標(biāo)所起的作戰(zhàn)就越弱。因此，如何讓計(jì)算機(jī)更好的理解指揮員的行動(dòng)決心，如何對(duì)敵方指揮員的進(jìn)行描述等等這些人的主觀感受，是擺在指揮員和計(jì)算機(jī)之間的一個(gè)難題。

3.3 信息共享和決策問(wèn)題

信息化條件下的聯(lián)合作戰(zhàn)，其基礎(chǔ)是信息的共享。當(dāng)前美軍各軍兵種的不同裝備間所使用的數(shù)據(jù)格式還存在一定程度的差異性，各軍兵種間還存在一定的技術(shù)壁壘，打通軍兵種間的信息流還有很長(zhǎng)的路要走。

3.4 計(jì)算機(jī)的決策問(wèn)題

我們知道，在實(shí)際的作戰(zhàn)指揮過(guò)程中，指揮員需要根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)的變化不斷的調(diào)整自己的指揮策略，而計(jì)算機(jī)的決策則是一次性的，這種戰(zhàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性與計(jì)算機(jī)決策的一次性之間的矛盾也制約著智能化指揮控制系統(tǒng)效能的發(fā)揮，必須大力研究計(jì)算機(jī)決策優(yōu)化模型，讓計(jì)算機(jī)能夠利用實(shí)時(shí)變化的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行滾動(dòng)決策。

4 對(duì)我國(guó)陸軍指揮控制系統(tǒng)發(fā)展的啟示

4.1 強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)

在我國(guó)陸軍指揮信息的發(fā)展過(guò)程中，曾經(jīng)一度出現(xiàn)過(guò)“煙囪”式發(fā)展的現(xiàn)狀，比如：各型號(hào)的發(fā)展不成體系、不成規(guī)模，究其原因就是頂層設(shè)計(jì)不夠，缺乏一個(gè)統(tǒng)一有效的規(guī)劃。這方面我們可以借鑒美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DAPPA），DAPPA的基本任務(wù)是專事于“科技引領(lǐng)未來(lái)”，開(kāi)拓新的國(guó)防科研領(lǐng)域，為解決中、遠(yuǎn)期國(guó)家安全問(wèn)題提供高技術(shù)儲(chǔ)備，研究分析具有潛在軍事價(jià)值、高技術(shù)和新技術(shù)在軍事上的應(yīng)用。

4.2 大力發(fā)展軍事建模技術(shù)

軍事模型是智能化指揮控制的基礎(chǔ)，也是讓計(jì)算機(jī)理解戰(zhàn)爭(zhēng)的前提。在實(shí)際的作戰(zhàn)過(guò)程中，影響戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)的因素多如牛毛，其中任何一個(gè)因素的變化，都可能對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)作出影響，如何構(gòu)建一個(gè)合理的、完整的戰(zhàn)場(chǎng)影響因子評(píng)價(jià)體系是智能化指揮控制首先要解決的問(wèn)題。因此，必須大力發(fā)展軍事建模技術(shù)，只有把這些基礎(chǔ)性的工作做好，才能讓計(jì)算機(jī)更精準(zhǔn)地理解戰(zhàn)爭(zhēng)，更準(zhǔn)確地做出判斷。

4.3 推進(jìn)定性定量技術(shù)的發(fā)展。

軍事水平的發(fā)展，需要依托先進(jìn)的技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)將軍事需求與技術(shù)創(chuàng)新緊密結(jié)合，促進(jìn)最新的技術(shù)理論成果向軍事應(yīng)用轉(zhuǎn)化。當(dāng)前，人工智能的算法研究和指控系統(tǒng)的基礎(chǔ)技術(shù)大部分都集中在民用領(lǐng)域，雖然軍事專家們已經(jīng)嗅到了人工智能技術(shù)在軍事領(lǐng)域應(yīng)用的巨大前景，但其實(shí)質(zhì)的軍事轉(zhuǎn)化還不夠。為實(shí)現(xiàn)指指控系統(tǒng)的彎道超車，我軍加大人工智能技術(shù)在指控系統(tǒng)方面的軍事化應(yīng)用。我軍軍事定量分析技術(shù)起步較晚，部分還停留在模仿階段，對(duì)于系統(tǒng)、效能的評(píng)估方法還停留在主觀決策層面，以會(huì)議表決、專家打分為主。當(dāng)然，這些手段在實(shí)際的評(píng)估過(guò)程中也是十分必要的，但會(huì)議表決、專家打分的主觀性太強(qiáng)，評(píng)估結(jié)果的可靠性不強(qiáng)，容易受到人為因素的干擾。因此，有必要進(jìn)一步推進(jìn)定性定量方法與測(cè)試評(píng)估技術(shù)的發(fā)展，為指控系統(tǒng)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)[11～12]。

4.4 加強(qiáng)軍事領(lǐng)域人工智能人才的培養(yǎng)

人才是技術(shù)進(jìn)步的根本動(dòng)力，要想在智能化指控系統(tǒng)發(fā)展上取得突破，人才的培養(yǎng)與使用是第一位的。我國(guó)強(qiáng)大的教育體系為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了巨大的人才儲(chǔ)備，為在指揮控制系統(tǒng)發(fā)展與應(yīng)用方面建立優(yōu)勢(shì)，我國(guó)需要加大人才的引進(jìn)力度，尤其是算法研究和模型構(gòu)建方面的人才，并加強(qiáng)人才的訓(xùn)練力度，培養(yǎng)一支有向心力、有上進(jìn)心、有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的人才隊(duì)伍，同時(shí)建立相應(yīng)的人才管理模式和綜合評(píng)價(jià)手段，通過(guò)以獎(jiǎng)勵(lì)為主的獎(jiǎng)懲措施、優(yōu)勝劣汰的機(jī)制，激發(fā)人才隊(duì)伍的活力，保證人才長(zhǎng)時(shí)間不流失，提升我軍在智能化指控系統(tǒng)方面的人才優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著時(shí)代的發(fā)展和科技的進(jìn)步，指揮控制的智能化是戰(zhàn)爭(zhēng)發(fā)展的必然趨勢(shì)，誰(shuí)能在指揮控制智能化的道路上先敵一步，就能在未來(lái)的戰(zhàn)場(chǎng)上謀求先機(jī)。目前，我國(guó)在人工智能的民用領(lǐng)域已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，甚至在某些領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，但在人工智能向軍事應(yīng)用的轉(zhuǎn)化方面還有很多工作要做，應(yīng)該鼓勵(lì)支持多樣化和多方位的人工智能向軍事應(yīng)用轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新研究。