智能裝備仿真實驗技術(shù)初探

姚益平， 朱 峰， 唐文杰， 范 波， 陳 凱

（1.國防科技大學(xué) 系統(tǒng)工程學(xué)院，湖南 長沙 410073； 2.軍事科學(xué)院 國防科技創(chuàng)新研究院，北京 100071）

近年來，智能化、無人化裝備正在快速走向戰(zhàn)場［1］，推動著戰(zhàn)爭形態(tài)從信息化戰(zhàn)爭向智能化戰(zhàn)爭加速演進(jìn)。而智能化作戰(zhàn)能力的檢驗評估、作戰(zhàn)水平的提高、作戰(zhàn)新理論的創(chuàng)新發(fā)展等需要進(jìn)行大量的仿真實驗。智能裝備仿真實驗是對智能化裝備/平臺進(jìn)行試驗鑒定、對智能化效能水平進(jìn)行測試評估，對智能化作戰(zhàn)概念、新型作戰(zhàn)樣式及戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法構(gòu)想等進(jìn)行研究檢驗的一類活動的統(tǒng)稱。目前，隨著軍事智能、虛擬現(xiàn)實和建模仿真技術(shù)的發(fā)展，智能裝備仿真實驗已成為研究未來戰(zhàn)爭、設(shè)計智能裝備、驗證作戰(zhàn)構(gòu)想、支撐戰(zhàn)法評估的有效手段。

世界強國高度重視軍事智能實驗?zāi)芰ㄔO(shè)，將軍事智能仿真實驗環(huán)境建設(shè)上升到國家戰(zhàn)略高度，出臺了一系列頂層指導(dǎo)文件，規(guī)劃布局了“國家網(wǎng)絡(luò)靶場”“雅典娜”等平臺建設(shè)，開展了無人自主系統(tǒng)試驗鑒定路線圖［2］、無人自主系統(tǒng)試驗鑒定自適應(yīng)決策支持框架［3-4］、大規(guī)模多主體試驗想定生成、有人/無人混合的真實-虛擬-構(gòu)造（Live-virtual-constructive，LVC）試驗床［5］等項目研究，提出了自主控制水平（Autonomous control level，ACL）［6］和無人系統(tǒng)自主等級（Autonomy levels for unmanned systems，ALFUS）等無人系統(tǒng)多種分級方式，制定了無人自主系統(tǒng)試驗鑒定體系結(jié)構(gòu)框架［7］，具備初步的無人系統(tǒng)和作戰(zhàn)體系仿真實驗?zāi)芰?，并瞄向智能實驗資源聯(lián)合統(tǒng)籌、一體化體系對抗方向發(fā)展。

軍事智能化作戰(zhàn)由于具有“環(huán)境復(fù)雜性、博弈對抗性、響應(yīng)實時性、信息不完整性、邊界不確定性”［8］等典型特點，使其在體系與平臺、軟件與硬件、數(shù)據(jù)與工具等方面，與機械化、信息化時代存在顯著差異，對實驗環(huán)境、實驗?zāi)芰?、實驗?biāo)準(zhǔn)、保障條件等各方面都提出了新的要求。我國在軍事智能化實驗理念、實驗資源、實驗環(huán)境等方面還存在不足，亟需采用全新理念、全新模式、全新架構(gòu)、先進(jìn)技術(shù)，建設(shè)軍事智能化仿真實驗環(huán)境，以充分驗證軍事智能化對未來作戰(zhàn)樣式、力量結(jié)構(gòu)和制勝機理方面的重大變革，促進(jìn)軍事智能化真正走向戰(zhàn)場。

為此，論文在明確智能裝備仿真實驗對象、實驗內(nèi)容、評估指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出了智能裝備仿真實驗的2種模式：輸入式、對抗式，歸納總結(jié)了智能裝備仿真實驗的九大特點，在此基礎(chǔ)上提出了其對支撐能力、支撐環(huán)境、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、保障能力等的需求，并給出了智能裝備仿真實驗環(huán)境“六橫-兩縱”總體架構(gòu)，最后討論了智能裝備仿真實驗需要突破的關(guān)鍵技術(shù)。

1 智能裝備仿真實驗需求分析

智能裝備仿真實驗與傳統(tǒng)裝備相比有何需求差異，這是智能裝備仿真實驗環(huán)境構(gòu)建需要解決的首要問題。為此，首先需要明確智能裝備仿真實驗的對象、內(nèi)容、評估指標(biāo)分別是什么；要獲得相應(yīng)的評估結(jié)論，需要開展什么類型的實驗；這些實驗與傳統(tǒng)仿真實驗相比，有何特點；這些特點又導(dǎo)致了對實驗支撐環(huán)境和能力有什么不一樣的需求。對此，應(yīng)從現(xiàn)實需求出發(fā)，對這些問題進(jìn)行一一探討解答。

1.1 實驗對象

智能化作戰(zhàn)力量體系，自下向上可分解為智能化算法模型、智能化平臺/系統(tǒng)、智能化體系3 個層級，因此，智能裝備仿真實驗對象也應(yīng)包含這3 個層級的相應(yīng)內(nèi)容。

1.1.1 智能算法

智能算法是為智能裝備、智能系統(tǒng)或集群賦予智能的載荷，如自主感知算法、自主規(guī)劃和決策算法、自主協(xié)同算法、智能對抗算法等。

在特定環(huán)境下對智能算法的觀察-判斷-決策（Observation，Orientation，Decision，OOD）性能進(jìn)行實驗，測試是否達(dá)到特定功能要求的程度，檢驗算法的主要技術(shù)指標(biāo)（如智能水平、識別判斷決策準(zhǔn)確率及速度等）和邊界性能，驗證算法的安全性、敏捷性等。

在進(jìn)行智能算法實驗時可以將智能算法放入模擬運行環(huán)境中，采用測試數(shù)據(jù)生成器生成測試數(shù)據(jù)，驅(qū)動智能算法運行，測試完成后對輸出結(jié)果進(jìn)行評估，給出測試報告。

1.1.2 智能系統(tǒng)

智能系統(tǒng)包括單個智能裝備、裝備系統(tǒng)或者同類智能裝備的編隊或集群，如無人機、無人車、無人艇、機器人、智能導(dǎo)彈、無人機蜂群等。

系統(tǒng)實驗是在給定條件下對整個智能系統(tǒng)進(jìn)行綜合實驗，測試是否達(dá)到規(guī)定使用目標(biāo)的能力，檢驗系統(tǒng)的主要戰(zhàn)術(shù)技術(shù)指標(biāo)及其邊界性能，驗證系統(tǒng)的安全性、效能、完成任務(wù)的能力、協(xié)同能力、適應(yīng)性、生存性等。

1.1.3 智能體系

智能軍事力量體系是指包含多種類型的智能裝備或者智能裝備與傳統(tǒng)裝備組成的軍事力量體系，如未來城市攻防作戰(zhàn)、無人機蜂群攻防、智能空戰(zhàn)、海上無人集群等無人或者有人無人協(xié)同對抗系統(tǒng)。

實驗類型主要是體系對抗實驗，在指定的作戰(zhàn)使用環(huán)境以及紅藍(lán)對抗想定背景下，測試完成作戰(zhàn)任務(wù)的能力，檢驗智能裝備體系適用性、作戰(zhàn)效能、體系貢獻(xiàn)率、體系融合度、協(xié)同能力等；同時，在智能體系對抗環(huán)境下，可對新型智能作戰(zhàn)概念、作戰(zhàn)樣式構(gòu)想等進(jìn)行實驗驗證，評估其可行性、作戰(zhàn)效能及適應(yīng)性等。

1.2 實驗內(nèi)容

智能裝備仿真實驗主要從智能性、安全性、敏捷性、生存性、作戰(zhàn)效能、適用性等6 個方面對智能裝備進(jìn)行系統(tǒng)全面的考核。

1.2.1 智能性實驗

智能性是指智能裝備的智能化水平，即智能裝備自主OOD能力和協(xié)同能力。

智能裝備區(qū)別于傳統(tǒng)裝備最主要的特征，是其具有一定的智能，即智能裝備具有部分或全部OOD能力和群體協(xié)同能力。因此，智能裝備仿真實驗的重要內(nèi)容是對其OOD能力進(jìn)行評估，即測試智能裝備在各種可能的情況下自主OOD 能力水平以及多機協(xié)同的能力水平，以評判智能裝備的智能化水平。

1.2.2 安全性實驗

智能裝備由于具有自主決策和行為能力，因此確保其安全性尤其重要。智能裝備的安全性突出體現(xiàn)在2 個方面。一是網(wǎng)絡(luò)安全性。智能裝備由于需要與其他系統(tǒng)協(xié)同，往往具有與其他系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信的能力，能夠自主接收其他系統(tǒng)的通信信息并做出反應(yīng)，因此可能存在潛在的網(wǎng)絡(luò)安全性，如果其通信協(xié)議或通信密碼被敵方攻破，則可能導(dǎo)致整個智能系統(tǒng)被敵方控制，從而為敵方所用。因此，要測試系統(tǒng)的抗網(wǎng)絡(luò)攻擊能力、抗惡意欺騙能力；另外，還要測試在通信網(wǎng)絡(luò)被干擾、被切斷的情況下系統(tǒng)的工作是否會受到影響等［7］。由于這類安全性與傳統(tǒng)裝備沒有實質(zhì)性的不同，因此智能裝備的網(wǎng)絡(luò)安全性測試可以借用已有的網(wǎng)絡(luò)安全實驗室來完成。二是決策和行為的安全性［9］。智能裝備由于具有自主決策和行為能力，且這種決策和行為能力又具有不確定性和黑箱特性，因此其決策和行為的安全性需要重點考核，一方面要對可能導(dǎo)致系統(tǒng)失敗的所有邊界條件（包括各種可能的錯誤輸入）進(jìn)行全面測試，另一方面要考核當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤或失敗時能否進(jìn)行自行恢復(fù)。智能軟件的壓力測試非常重要（可以通過全要素智能實驗測試用例自動規(guī)劃與生成工具來實現(xiàn)），往往要經(jīng)過大量的模擬仿真測試以評估智能裝備潛在的安全風(fēng)險概率，如每一種智能裝備都需要對其不同的傳感器測試數(shù)百個靜態(tài)和動態(tài)障礙場景，環(huán)境效應(yīng)物可以包括氣象、傳感器降格、通信丟失或其他缺陷等。

1.2.3 敏捷性實驗

敏捷性是指裝備的作戰(zhàn)靈活機動能力。智能裝備敏捷性實驗主要是測試系統(tǒng)觀察-判斷-決策-行動（Observation，Orientation，Decision，Action，OODA）環(huán)的反應(yīng)時間，仿真實驗主要測試智能算法OOD正確率和效率，以及智能系統(tǒng)完成任務(wù)的效率。

1.2.4 生存性實驗

智能裝備生存性模擬實驗主要是測試智能系統(tǒng)在極端條件下的生存能力，包括抗電磁干擾能力（與傳統(tǒng)裝備抗電磁干擾實驗沒有實質(zhì)性的不同，因此可以借用已有的電磁環(huán)境實驗室來完成）、防撞避障能力、從錯誤/故障（如翻車）中恢復(fù)的能力等。

1.2.5 作戰(zhàn)效能實驗

作戰(zhàn)效能是裝備在一定條件下完成作戰(zhàn)任務(wù)時所能發(fā)揮有效作用的程度，是針對裝備滿足特定作戰(zhàn)需求的度量，包括單裝作戰(zhàn)效能和裝備體系效能等。

單裝作戰(zhàn)效能可分為單項效能和系統(tǒng)效能。單項效能仿真實驗主要測試裝備達(dá)到特定運用功能（如觀察、判斷、決策、機動）要求的程度；系統(tǒng)效能測試主要是綜合測試系統(tǒng)在規(guī)定條件下達(dá)到規(guī)定使用目標(biāo)的能力。

裝備體系作戰(zhàn)效能仿真實驗主要測試系統(tǒng)在近似真實的戰(zhàn)場環(huán)境條件下作戰(zhàn)部隊運用武器裝備采用不同作戰(zhàn)樣式、不同戰(zhàn)法所完成的作戰(zhàn)任務(wù)的程度，包括體系感知效能、體系指控效能、體系打擊效能、體系機動效能、體系防護(hù)效能、體系保障效能等內(nèi)容。

1.2.6 適用性實驗

適用性包括作戰(zhàn)適用性、體系適用性和在役適用性。智能裝備適用性仿真實驗主要考察智能裝備的作戰(zhàn)適用性和體系適用性。

作戰(zhàn)適用性是裝備在作戰(zhàn)使用過程中能夠保持可用的程度，包括作戰(zhàn)環(huán)境適用性、作戰(zhàn)使用適用性、作戰(zhàn)保障適用性。環(huán)境適用性主要評估智能系統(tǒng)適應(yīng)不同自然環(huán)境，如不同氣候（風(fēng)雨雷電霧塵）、不同區(qū)域（山區(qū)、平原、城市、鄉(xiāng)村等）、不同道路等級、不同海況、不同太空環(huán)境等、不同使用環(huán)境等的能力。

體系適用性是指智能裝備與其他裝備（包括跨域的系統(tǒng)、有人/無人系統(tǒng)等）聯(lián)合協(xié)同作戰(zhàn)時信息融合、體系融合、體制融合等使用能力，包括體系融合度和體系貢獻(xiàn)率。

1.3 實驗?zāi)Ｊ?/h3>

歸納起來，智能裝備仿真實驗有2 種實驗?zāi)Ｊ剑狠斎胧?、對抗式?/p>

輸入式也即基于數(shù)據(jù)的測試，將測試數(shù)據(jù)集（如場景、態(tài)勢、指控信息等）作為輸入，測試智能算法/系統(tǒng)/平臺的識別、判斷、決策能力。其實驗?zāi)Ｊ饺鐖D1所示。

圖1 智能裝備輸入式實驗?zāi)Ｊ紽ig.1 Input data based experimental mode for intelligent equipment

對抗式為基于虛擬對抗環(huán)境的實驗。它將被試對象/模型放在虛擬對抗環(huán)境中進(jìn)行近似真實的紅藍(lán)對抗大樣本仿真實驗［10］，以測試評估被試智能裝備的6種性能指標(biāo)能力。其實驗?zāi)Ｊ饺鐖D2所示

圖2 智能裝備對抗式實驗?zāi)Ｊ紽ig.2 Confrontation based experimental mode for intelligent equipment

1.4 實驗特點

智能裝備仿真實驗對象由于智能元素的存在，使得其與傳統(tǒng)的仿真實驗存在著顯著的差別，歸納起來，該類實驗主要具有如下特點。

1.4.1 OO或OOD在環(huán)

傳統(tǒng)的裝備由于不具備智能化，作戰(zhàn)時OOD主要由人來完成。因此，傳統(tǒng)裝備的實驗只需考察裝備本身的機械性能，無需也不能進(jìn)行OODA 閉環(huán)實驗；而智能裝備的智能特征是其自身具有部分或全部OOD能力。因此，智能裝備仿真實驗的重要內(nèi)容是對其OOD 能力和協(xié)同能力進(jìn)行評估。因此，傳統(tǒng)的機械性能測試已不能驗證智能系統(tǒng)的行為和能力，必須對其OODA環(huán)進(jìn)行全面而完整的考核。

1.4.2 狀態(tài)空間大

作為智能基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)，無論是基于連接主義的深度學(xué)習(xí)，還是基于貝葉斯學(xué)派的統(tǒng)計學(xué)習(xí)，其內(nèi)在算法的參數(shù)空間規(guī)模具有組合爆炸特性，使得智能裝備的狀態(tài)空間極大，其智能決策邏輯實驗往往需要考察數(shù)以千計的虛擬環(huán)境和傳感器變量［11］。

1.4.3 算力要求高

首先，智能算法由于高度復(fù)雜性，并且狀態(tài)空間的規(guī)模巨大、組合爆炸，因此，為測試智能系統(tǒng)的性能邊界和作戰(zhàn)效能，必須進(jìn)行大樣本迭代測試才能使仿真實驗更充分更有效，才能確保智能系統(tǒng)實驗的可信度。這就對智能裝備仿真實驗的算力提出了極高的要求，幾乎可以說對算力的要求無止境。

其次，智能裝備仿真實驗特別是智能體系對抗仿真實驗，涉及智能系統(tǒng)的不同作戰(zhàn)使用模式以及跨域聯(lián)合、有人無人聯(lián)合，其模型和數(shù)據(jù)需要充分反映系統(tǒng)的技術(shù)和智能特征、作戰(zhàn)使用過程、裝備之間的各種信息交聯(lián)與控制關(guān)系，使得仿真實驗的計算和通信過程非常復(fù)雜。伴隨著模型復(fù)雜度的不斷提高，其計算量將呈指數(shù)級增長。

再次，智能裝備仿真實驗主要是對其對抗過程的仿真，為了體現(xiàn)對抗過程的真實性，仿真中必須考慮各種隨機因素的影響，因此導(dǎo)致每次仿真結(jié)果都不同，但服從一定的統(tǒng)計規(guī)律。為了得到真實可信的仿真結(jié)果，必須對每個樣本進(jìn)行多次重復(fù)運算，并以統(tǒng)計結(jié)果作為分析基準(zhǔn)。也就是說，智能裝備仿真實驗是一個需要多樣本多次運行的應(yīng)用。

以上因素使得智能裝備仿真實驗對計算能力提出了極高的要求。

1.4.4 群體智能行為涌現(xiàn)

當(dāng)智能系統(tǒng)發(fā)展到異構(gòu)智能集群階段時，個體間為了實現(xiàn)自組織和自同步，會涌現(xiàn)出大量合作、競爭、相互學(xué)習(xí)等社會行為，而這些社會行為又會深刻影響自主集群的作戰(zhàn)效能和作戰(zhàn)生存性，以及整個作戰(zhàn)力量能否達(dá)到戰(zhàn)略目的。這些涌現(xiàn)行為由于受到環(huán)境限制，很難在外場進(jìn)行實驗驗證，而仿真實驗是檢驗評估涌現(xiàn)行為的主要手段。

1.4.5 實驗場景高度復(fù)雜性、強對抗性

傳統(tǒng)仿真實驗中，三維場景的構(gòu)建主要是針對末端顯示系統(tǒng)，對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，為實驗人員理解仿真過程提供直觀的展示。

智能裝備仿真實驗的重要內(nèi)容是對智能裝備的自主能力和協(xié)同能力進(jìn)行評估，涉及自主感知、自主判斷、自主決策、自主行動和對人員的依賴能力等各個方面能力的測試。由于智能裝備應(yīng)用存在環(huán)境高度復(fù)雜性等特點，且有人裝備與無人裝備之間、無人裝備與無人裝備之間的互操作十分復(fù)雜，性能易受復(fù)雜地域、空域和電磁環(huán)境等的干擾和影響，因此需要提供高逼真度、復(fù)雜的虛擬場景，為傳感器模擬器提供海量的仿真數(shù)據(jù)輸入，進(jìn)而為算法/裝備的OOD 提供各種可能的近似真實輸入數(shù)據(jù)，使之在近似真實的沉浸式環(huán)境中進(jìn)行充分的邊界測試，提高實驗結(jié)果的可信度。

另一方面，由于智能裝備應(yīng)用具有博弈強對抗性特點，使得智能裝備的仿真實驗同樣需要在博弈強對抗性環(huán)境中開展才有意義。

1.4.6 實驗邊界難確定

由于人工智能的能力需要經(jīng)過大量的案例學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)行獲取，這種學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程具有不確定性和黑箱特性，導(dǎo)致系統(tǒng)輸入—輸出之間缺乏清晰的因果關(guān)系，使得人們難以準(zhǔn)確預(yù)測人工智能會輸出何種結(jié)果以及無法解釋為什么會輸出如此結(jié)果，進(jìn)而使得智能裝備的能力、安全性等指標(biāo)難以完整、準(zhǔn)確描述，導(dǎo)致智能裝備仿真實驗邊界難以確定，即實驗人員很難事先人為確定仿真實驗的輸入。

1.4.7 實驗結(jié)果難預(yù)測、解釋和信任

智能裝備仿真實驗的重要內(nèi)容是對其自主能力和協(xié)同能力進(jìn)行評估，涉及自主感知、自主判斷、自主決策、自主行動和對人員的依賴能力等各個方面能力的測試。由于人工智能算法推理過程非常復(fù)雜，具有不確定性和黑箱特性，導(dǎo)致系統(tǒng)輸入—輸出之間缺乏清晰的因果關(guān)系；另外，在當(dāng)前人工智能框架下，自主系統(tǒng)與人類的認(rèn)知模式和思維方式還存在較大差異，容易出現(xiàn)二者對威脅態(tài)勢和作戰(zhàn)目標(biāo)理解不一致的問題；再則，由于多數(shù)無人自主裝備屬于精密的復(fù)雜信息化裝備，對于環(huán)境影響和信號干擾較為敏感，使得軍事智能系統(tǒng)的行為和結(jié)果難以預(yù)測、解釋和信任。

1.4.8 LVC虛實融合實驗與內(nèi)外場相互驗證迭代

建模與仿真技術(shù)已廣泛應(yīng)用于內(nèi)場實驗，但由于智能裝備的復(fù)雜性和智能行為難預(yù)測、難建模的特性，使得單純的數(shù)字仿真不足以滿足智能裝備內(nèi)場實驗對可信性的要求。為了解決這一問題，一方面可以對算法本身進(jìn)行各種輸入條件的測試實驗；另一方面可以將智能裝備放在實驗床上進(jìn)行硬件在環(huán)的實驗；還可以將內(nèi)外場聯(lián)合起來進(jìn)行虛實結(jié)合的LVC 實驗；通過這些硬件在環(huán)的實驗，不僅可以構(gòu)建真實環(huán)境難以構(gòu)建的實驗場景，擴大實驗范圍；而且可以對數(shù)字仿真實驗結(jié)果進(jìn)行驗證，同時對仿真模型進(jìn)行校正。另外，外場實驗積累的實驗數(shù)據(jù)也可用于內(nèi)場仿真實驗的驗證和模型校正。這種虛實融合、內(nèi)外結(jié)合、互為驗證的模式，可提高實驗的效率和可信性。

1.4.9 多維多域聯(lián)合

國內(nèi)各仿真實驗室、各軍兵種實驗訓(xùn)練資源及工業(yè)部門、科研院所已積累了大量的傳統(tǒng)裝備實驗資源（如仿真模型、平臺、數(shù)據(jù)等）?，F(xiàn)有大量仿真實驗資源，分布于不同地域、不同網(wǎng)絡(luò)，甚至不同的云上，完全重新打造一套新的仿真實驗資源，或者將現(xiàn)有資源實現(xiàn)物理集中不經(jīng)濟、不可取，也是不可行的。智能裝備仿真實驗環(huán)境必須具備跨廣域異構(gòu)云的實驗資源管理與集成應(yīng)用能力，以及跨云的高性能仿真支撐能力，利用持久、可靠的高速網(wǎng)絡(luò)，將分布在不同區(qū)域的、可互操作的、可重用的、可組合的實驗資源連接成一體。

1.5 實驗需求

智能裝備仿真實驗的上述特點，使得其對實驗支撐環(huán)境、支撐能力、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、保障條件等提出了與傳統(tǒng)仿真不一樣的需求。

1.5.1 實驗環(huán)境需求

（1）高可擴展性、高性能計算環(huán)境

由于軍事智能裝備仿真實驗對算力要求極高，需要構(gòu)建高可擴展性、高性能計算環(huán)境，采用高性能并行計算和并行仿真技術(shù)，因此一方面應(yīng)充分挖掘軍事智能實驗深層次潛在的并行性，整體提升仿真實驗的運行效率；另一方面也應(yīng)支持多機集群等硬件平臺的無縫擴展，從而適應(yīng)當(dāng)前及未來智能化戰(zhàn)爭實驗對計算能力需求的變化。

（2）高精度地理/氣象/電磁環(huán)境

軍事智能要放在復(fù)雜電磁環(huán)境、復(fù)雜地理環(huán)境、復(fù)雜氣象環(huán)境和近似實戰(zhàn)環(huán)境中實驗才能適應(yīng)未來戰(zhàn)場。因此，軍事智能仿真實驗需要支持復(fù)雜的虛擬環(huán)境類型，包括海、陸、空、天、電、網(wǎng)等多個作戰(zhàn)域；涉及的技術(shù)復(fù)雜，包括各作戰(zhàn)域環(huán)境的智能化構(gòu)建、跨域協(xié)同聯(lián)合等。但現(xiàn)有的仿真實驗室多數(shù)都是按軍種裝備分類建設(shè)的，在實驗資源、實驗空間和實驗環(huán)境構(gòu)建能力等方面還難以滿足軍事智能實驗的需要。例如，2016 年美國國防科學(xué)委員會的研究報告認(rèn)為，無人自主系統(tǒng)的實驗已超出常規(guī)實驗?zāi)芰Ψ懂牐F(xiàn)有的實驗環(huán)境難以用于具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的智能算法或模塊的實驗，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建智能化的、聯(lián)合的、高逼真的實驗環(huán)境。

（3）強對抗、智能博弈作戰(zhàn)力量模型體系

受限于具體的作戰(zhàn)資料缺乏，以及優(yōu)勢裝備和整體作戰(zhàn)能力不了解等，藍(lán)軍模擬存在模型欠缺、可信度不高、不成體系等問題，無法滿足我軍智能作戰(zhàn)研究的需求。針對藍(lán)軍軍事力量體系化、智能化發(fā)展趨勢，亟需開展強對抗、智能博弈作戰(zhàn)力量模型體系研究，構(gòu)建高逼真、可演化的博弈對抗仿真系統(tǒng)，實現(xiàn)對博弈對抗條件下智能化裝備與作戰(zhàn)行為的建模以及博弈對抗過程仿真，支撐構(gòu)建紅藍(lán)體系對抗仿真環(huán)境。

（4）支持硬件在環(huán)實驗的智能裝備實驗床

虛實融合、硬件在環(huán)的實驗可以提高實驗結(jié)果的可信度，一方面硬件在環(huán)的實驗結(jié)果具有很強的公信力；另一方面通過反饋回路，利用硬件在環(huán)實驗結(jié)果對數(shù)字仿真實驗結(jié)果進(jìn)行驗證，同時對仿真模型進(jìn)行校正，提高仿真結(jié)果的可信度。而要實現(xiàn)硬件在環(huán)實驗，需要為不同類型的智能裝備提供實驗床（如無人機、無人車、無人艇實驗床等）。值得注意的是，這些實驗床要能夠應(yīng)對由智能決策不確定性導(dǎo)致的行為失控，使實驗處于可控范圍之內(nèi)。

（5）即插即用的智能算法實驗床

由于目前人工智能能力的形成過程具有不確定性和黑箱特性，因此對智能裝備的智能部分建模較為困難，為此，需要將智能算法以實物的形式插入近似于裝備運行環(huán)境的模擬實驗環(huán)境中，進(jìn)行算法、系統(tǒng)或體系模擬仿真實驗。為減少實驗準(zhǔn)備時間、提高實驗準(zhǔn)備效率和提高實驗結(jié)果的可信度，需要提供能夠適應(yīng)各種不同智能算法即插即用的模擬運行環(huán)境。

（6）分布的多系統(tǒng)聯(lián)合LVC一體化實驗支撐環(huán)境

將分布在不同地域不同單位研制的智能裝備或者已配備至部隊的智能裝備聯(lián)合起來進(jìn)行LVC 一體化聯(lián)合對抗實驗，可以快速有效驗證裝備的體系對抗能力；另外，經(jīng)過二十多年的發(fā)展，國內(nèi)各仿真實驗室也積累了大量的傳統(tǒng)裝備實驗資源（如仿真模型、平臺、數(shù)據(jù)等）。在進(jìn)行智能裝備與傳統(tǒng)裝備聯(lián)合協(xié)同作戰(zhàn)仿真實驗時，為充分利用好現(xiàn)有實驗資源，需要提供分布的多系統(tǒng)聯(lián)合LVC 一體化實驗支撐體系，將分布在不同地域的實驗資源連接起來進(jìn)行分布式協(xié)同對抗仿真，實現(xiàn)異地資源的共享。

1.5.2 實驗支撐能力需求

（1）智能裝備仿真實驗系統(tǒng)柔性快速構(gòu)建

要支持各種不同智能裝備的仿真實驗，就需要實驗環(huán)境具有很強的動態(tài)適應(yīng)能力，既能快速適應(yīng)不同種類（如無人機、無人車、無人艇、機器人等）、不同型號的仿真實驗，又能隨時支持不同層次（算法、系統(tǒng)、體系）的仿真實驗。由于智能裝備仿真實驗系統(tǒng)可能涉及智能算法、智能裝備實物及實驗床、模擬器，以及紅藍(lán)對抗雙方涉及的海、陸、空、天、電、網(wǎng)全數(shù)字模型、復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境等多種不同領(lǐng)域不同類型的對象，采用傳統(tǒng)方法構(gòu)建這類實驗系統(tǒng)不僅難度大、門檻高，而且時間周期長，因此要求實驗環(huán)境能夠提供仿真實驗系統(tǒng)的快速構(gòu)建能力，支持一般的實驗人員能夠在短時間內(nèi)快速構(gòu)建模擬實驗系統(tǒng)，包括算法實驗、系統(tǒng)實驗及體系對抗實驗系統(tǒng)。一般情況下（所需的模型模板齊全），用戶只需可視化修改相應(yīng)的參數(shù)、編寫仿真想定程序，即可開展新智能裝備的模擬實驗；對于需要增加新模型模板的情況，實驗環(huán)境應(yīng)能夠提供智能輔助的柔性快速組合構(gòu)建支持能力，以降低仿真實驗系統(tǒng)的構(gòu)建門檻，提高構(gòu)建效率。

（2）全要素智能實驗測試用例自動規(guī)劃與生成

由于智能裝備仿真實驗具有“狀態(tài)空間大”“群體智能行為涌現(xiàn)性”“實驗邊界難確定”等特點，為得到可信度高的實驗結(jié)果，仿真實驗需要結(jié)合系統(tǒng)的輸入輸出和可能的狀態(tài)空間大量測試所運行的邊界測試用例，如果這些用例采用手動方式生成，不僅工作量大、時間周期長，而且難以對所有可能的邊界條件進(jìn)行全面充分測試。為此，需要提供測試用例自動規(guī)劃與生成工具，該工具能夠根據(jù)智能系統(tǒng)的界面控制文檔、界面設(shè)計文檔及其他文檔對系統(tǒng)的輸入輸出進(jìn)行自動分析，根據(jù)分析結(jié)果自動掃描系統(tǒng)狀態(tài)空間，預(yù)測可能導(dǎo)致系統(tǒng)失敗的邊界條件，并據(jù)此生成邊界測試用例。

（3）高逼真、復(fù)雜的虛擬場景自動導(dǎo)航生成

由于智能裝備仿真實驗存在“OO 或OOD 在環(huán)”“狀態(tài)空間大”“群體智能行為涌現(xiàn)性”“實驗場景高復(fù)雜、強對抗”等特點，為滿足智能裝備性能、系統(tǒng)、任務(wù)、體系實驗可信度高的應(yīng)用需求，需要針對不同作戰(zhàn)空間的智能系統(tǒng)，分別考察本空間數(shù)以千計的高逼真、復(fù)雜的虛擬場景和傳感器變量，這些場景如果每次都采用手工方式來構(gòu)造不僅工作量非常大，而且實驗準(zhǔn)備的時間非常長，因此需要智能化自動工具來根據(jù)用戶的導(dǎo)航信息自動快速構(gòu)建實驗所需的各種可能的復(fù)雜、高逼真的虛擬場景，為傳感器模擬器提供仿真的數(shù)據(jù)輸入，進(jìn)而為算法/裝備的OOD 提供近似真實的輸入數(shù)據(jù)。

虛擬場景不僅能夠根據(jù)用戶導(dǎo)航參數(shù)生成指定的海、陸、空、天、電、網(wǎng)等多個作戰(zhàn)域場景和各種地理環(huán)境、氣象水文環(huán)境、電磁環(huán)境，還要能夠提供紅藍(lán)體系對抗過程中各類實體對應(yīng)的三維實體模型，這些三維實體模型能夠按照仿真模型推演產(chǎn)生數(shù)據(jù)行為，形成三維對抗作戰(zhàn)態(tài)勢。該態(tài)勢又可進(jìn)一步作為傳感器模擬器的輸入，驅(qū)動智能裝備開始新一輪的OODA環(huán)。

（4）高性能仿真服務(wù)

軍事力量體系實驗往往涉及空中、地面、海上、水下、空間等多個作戰(zhàn)單元，是由多個作戰(zhàn)資源參與的聯(lián)合作戰(zhàn)。由于涉及各種復(fù)雜的虛擬戰(zhàn)場環(huán)境，不同數(shù)量、不同領(lǐng)域、不同類型的模型，導(dǎo)致實驗實體多、模型粒度差異大、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、通信交互頻繁，如何在可容忍的時間約束、高質(zhì)量的服務(wù)約束下順利完成實驗存在很大的挑戰(zhàn)。因此，需要提供高性能仿真服務(wù)，融合云超算、高性能仿真、通信中間件等技術(shù)，支持實物、半實物、數(shù)字化仿真模型的協(xié)同計算，為軍事智能博弈對抗體系實驗提供高效的仿真服務(wù)支撐。

（5）大數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)、智能化時代，數(shù)據(jù)資源正變得越來越重要，統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)管理對于實現(xiàn)實驗結(jié)果的有效評估、促進(jìn)被試裝備的發(fā)展和作戰(zhàn)能力的提升等具有重要意義。

仿真實驗的大數(shù)據(jù)管理主要包括：被試裝備文檔、參數(shù)管理，實驗文檔和實驗軟件管理，測試場景和測試用例管理，實驗床、模擬器參數(shù)和環(huán)境管理，實驗過程和結(jié)果數(shù)據(jù)管理，實驗報告管理，外場數(shù)據(jù)管理，等等。

為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)管理不能只做簡單的數(shù)據(jù)保存，而是要有統(tǒng)一的規(guī)范、統(tǒng)一的存儲和共享訪問標(biāo)準(zhǔn)，尤其是內(nèi)外場實驗數(shù)據(jù)，在確保關(guān)鍵、有用的數(shù)據(jù)不丟失的情況下，進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗、同化，去偽存真、去冗存簡。

（6）可參考的真實數(shù)據(jù)集

由于智能系統(tǒng)輸入—輸出之間缺乏清晰的因果關(guān)系，使得人們難以準(zhǔn)確預(yù)測智能系統(tǒng)會做出何種決策以及無法解釋為什么會做出如此決策。因此，為統(tǒng)一規(guī)范評價系統(tǒng)的智能行為，需要為不同類型的智能裝備提供自主決策和自主行為可參考的真實數(shù)據(jù)/知識/樣本集，以實現(xiàn)對智能行為的統(tǒng)一規(guī)范評價。

（7）學(xué)習(xí)演化能力的持續(xù)性實驗支撐

軍事智能裝備/系統(tǒng)經(jīng)過試驗鑒定后，在實際戰(zhàn)場環(huán)境中，會遇到新的力量部署、新的戰(zhàn)場態(tài)勢，會學(xué)習(xí)演化出新的能力。因此，軍事智能實驗不是一蹴而就的，而是不斷持續(xù)的過程。同時，同一類型的智能裝備/系統(tǒng)應(yīng)用到不同的戰(zhàn)場中，學(xué)習(xí)演化的能力、智能水平也會有所差異。為了保證同類型智能裝備/系統(tǒng)在協(xié)同作戰(zhàn)過程中能夠做出同質(zhì)的決策，還需要對這些智能裝備/系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同實驗，保證其在同一智能水平上。

1.5.3 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

（1）實驗標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系

軍事智能裝備仿真實驗是全新的領(lǐng)域，實驗環(huán)境要支持各種不同智能裝備的仿真實驗，需要其具備實驗裝備、模型、算法等快速接入能力、資源共享能力、互聯(lián)互通能力等，而要達(dá)到這個目的，就需要制定一系列的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，如實物/半實物接入規(guī)范，模型、算法接入規(guī)范，應(yīng)用/公共服務(wù)共享規(guī)范，實驗資源服務(wù)化、虛擬化和集成互聯(lián)規(guī)范，實驗內(nèi)容、實驗準(zhǔn)備、實驗開展、實驗評估、實驗進(jìn)程安全管控、實驗知識與數(shù)據(jù)管理等相關(guān)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，支撐軍事智能仿真實驗高效開展、開放互聯(lián)、資源共享與滾動發(fā)展。

（2）智能化水平評估標(biāo)準(zhǔn)

由于智能裝備的智能化水平是經(jīng)過大量的案例學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲得的，而且這種學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程具有不確定性和黑箱特性，導(dǎo)致智能裝備的智能化水平和智能學(xué)習(xí)化能力采用傳統(tǒng)的方法難以全面準(zhǔn)確評估和描述。為此，需要研究智能化水平和能力評估方法及指標(biāo)，為智能裝備的能力評估提供統(tǒng)一規(guī)范。

（3）數(shù)據(jù)/知識/樣本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

人工智能需要進(jìn)行大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，智能裝備仿真實驗同樣需要進(jìn)行大樣本實驗，為統(tǒng)一規(guī)范智能裝備的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練及實驗數(shù)據(jù)輸入，需要為不同類型的智能裝備學(xué)習(xí)、訓(xùn)練、實驗數(shù)據(jù)/知識/樣本集建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)/知識/樣本集的共用。

1.5.4 保障條件

（1）實驗環(huán)境的安全保障

智能仿真實驗系統(tǒng)應(yīng)安全可靠。一方面要注重仿真基礎(chǔ)設(shè)施的安全性，包括硬件、軟件、通信網(wǎng)絡(luò)等，要求能夠做到全自主可控，防止由漏洞帶來的災(zāi)難性后果；另一方面在做硬件在環(huán)的仿真實驗時，要保障實驗系統(tǒng)本身的安全性，能夠應(yīng)對由智能決策不確定性導(dǎo)致的行為失控，使實驗處于可控范圍之內(nèi)。此外，實驗的方案設(shè)計、環(huán)境構(gòu)建、仿真運行等過程需要標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，降低出錯風(fēng)險。

（2）實驗資源的統(tǒng)一管理

軍事智能仿真實驗場包含海量的、各式各樣的實驗資源，例如智能算法、模型、環(huán)境、計算平臺等，因此需要對實驗資源進(jìn)行高效、統(tǒng)一管理，建立標(biāo)準(zhǔn)的資源描述和接口規(guī)范，為實驗用戶提供快捷、全面、最優(yōu)的實驗資源，提高實驗效率。對實驗資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，一方面需要為實驗資源建立標(biāo)準(zhǔn)的描述規(guī)范和高效的索引機制，提供直觀的、可視化的、智能化的資源管理方案，方便用戶查找，為用戶推薦最優(yōu)的資源；另一方面需要充分利用云計算平臺的資源管理優(yōu)勢，實現(xiàn)實驗資源的跨域共享和按需使用；此外，還要建立標(biāo)準(zhǔn)的實驗資源庫管理規(guī)范，實現(xiàn)各類資源的互操作和可集成，對實驗資源的入庫和出庫進(jìn)行規(guī)范化管理。

（3）實驗任務(wù)的統(tǒng)一管理

智能實驗場面臨著多種類、海量的、高并發(fā)以及多優(yōu)先級的實驗任務(wù)請求，其任務(wù)管理不僅需要考慮任務(wù)資源需求情況，還要考慮任務(wù)優(yōu)先級和當(dāng)前任務(wù)并發(fā)量，以及任務(wù)的導(dǎo)調(diào)規(guī)劃，此外還要考慮實驗任務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲管理。因此，需要建立具備海量任務(wù)統(tǒng)一管理能力的智能實驗任務(wù)管理平臺，便于高效地管理這些實驗請求。一方面，需要優(yōu)先滿足緊急、重大實驗任務(wù)的實施，另一方面需要根據(jù)任務(wù)種類和資源需求，智能優(yōu)化任務(wù)調(diào)度流程，緩解任務(wù)并發(fā)，實現(xiàn)資源的優(yōu)化利用，提高任務(wù)實施效率；同時，還需要對實驗任務(wù)的各項信息統(tǒng)一存檔。

2 智能裝備仿真實驗環(huán)境總體架構(gòu)

為滿足上述需求，軍事智能仿真實驗環(huán)境總體架構(gòu)組成要素包括“六橫-兩縱”，“六橫”為基礎(chǔ)云平臺層、數(shù)據(jù)資源層、運行支撐服務(wù)層、應(yīng)用服務(wù)層、實驗應(yīng)用層、仿真實驗云門戶層，“兩縱”為標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系、安全管理體系，具體如圖3所示。

圖3 智能裝備仿真實驗環(huán)境總體架構(gòu)Fig.3 Architecture of intelligent equipment simulation experiment environment

2.1 基礎(chǔ)云平臺層

基礎(chǔ)云平臺層為應(yīng)用提供云計算和存儲環(huán)境，包括計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源等自主可控云計算硬件平臺、操作系統(tǒng)及云計算軟件平臺等。

2.2 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層為智能裝備仿真實驗提供智能算法、仿真模型、內(nèi)/外場實驗數(shù)據(jù)、裝備文檔和參數(shù)、測試場景和測試用例、想定、可參考的真實數(shù)據(jù)集、評估指標(biāo)、環(huán)境、作戰(zhàn)規(guī)則、戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法、實驗管控及評估等數(shù)據(jù)和知識資源。其中，智能算法庫支持各類智能算法以實物形式（軟件庫）接入。模型庫包括無人系統(tǒng)、新理論、新戰(zhàn)法模型，各類傳統(tǒng)武器裝備模型等。實驗數(shù)據(jù)庫包括各類數(shù)據(jù)、文檔等。環(huán)境庫包括構(gòu)建近乎真實的物理、氣象、海洋、電磁等環(huán)境數(shù)據(jù)。作戰(zhàn)規(guī)則庫包括博弈交戰(zhàn)規(guī)則、戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法、作戰(zhàn)活動規(guī)律等。數(shù)據(jù)資源層通過上層服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一使用，維護(hù)資源格式、接口規(guī)范、參數(shù)要求的一致性，實現(xiàn)資源的云存儲和共享、虛擬實驗資源認(rèn)證管理。

2.3 運行支撐層

運行支撐層為被試智能體的對抗訓(xùn)練、仿真實驗提供高效的算法和平臺支撐，包括高性能并行云仿真支撐、智能裝備實驗床、智能算法實驗床、高性能智能算法計算服務(wù)、虛實聯(lián)合LVC互聯(lián)中間件等。

2.4 應(yīng)用服務(wù)層

應(yīng)用服務(wù)層為仿真實驗提供工具，包括實驗知識服務(wù)、參數(shù)化建模、實驗應(yīng)用可視化集成、戰(zhàn)法編輯、測試用例自動規(guī)劃與生成、想定編輯、實驗設(shè)計、實驗調(diào)度與管理、虛擬場景自動導(dǎo)航生成、綜合態(tài)勢顯示、實驗結(jié)果分析與評估等服務(wù)。

2.5 實驗應(yīng)用層

實驗應(yīng)用層基于基礎(chǔ)云平臺層、數(shù)據(jù)資源層、運行支撐層、應(yīng)用服務(wù)層提供的資源、平臺和工具，構(gòu)建智能裝備仿真實驗應(yīng)用系統(tǒng)，包括智能體測試評估實驗系統(tǒng)、智能體訓(xùn)練學(xué)習(xí)演進(jìn)系統(tǒng)、智能體體系對抗實驗系統(tǒng)等，為智能算法、智能平臺/系統(tǒng)、智能體系的測試評估及新戰(zhàn)法、新作戰(zhàn)樣式和作戰(zhàn)理論的探索研究等提供應(yīng)用支持。

2.6 仿真實驗云門戶層

仿真實驗云門戶層為智能裝備仿真實驗提供Web云門戶支持，有授權(quán)的用戶可以通過Windows 瀏覽器或Linux 瀏覽器使用應(yīng)用服務(wù)層提供的軟件服務(wù)和實驗應(yīng)用層提供的仿真應(yīng)用運行服務(wù)，開展智能裝備仿真實驗。

2.7 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系

標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，是支撐智能裝備仿真實驗環(huán)境集成和共享各種異構(gòu)資源的基礎(chǔ)保障，提供仿真環(huán)境各層功能和實驗資源開發(fā)、集成與共享的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，具體涉及模型、算法、樣機、實裝等資源描述與接入規(guī)范、實驗組織流程、模型校核驗證規(guī)范、智能化水平評估標(biāo)準(zhǔn)、實驗資源服務(wù)化、虛擬化和共享集成互聯(lián)規(guī)范、實驗知識與數(shù)據(jù)存儲管理規(guī)范等。

2.8 安全管理體系

安全管理體系，是實現(xiàn)智能裝備仿真實驗的“基礎(chǔ)保障”，提供仿真環(huán)境各層功能和實驗資源防破壞、防竊取等實驗安全功能，具體涵蓋網(wǎng)絡(luò)安全、實驗運行過程安全可控、實驗數(shù)據(jù)安全、實驗人員管理等，確保仿真實驗環(huán)境運行、使用、維護(hù)以及評估結(jié)果的安全可信。

3 智能裝備仿真實驗關(guān)鍵技術(shù)

由上述分析可見，要滿足智能裝備仿真實驗的需求，需要重點突破以下關(guān)鍵技術(shù)：

（1）智能水平能力評估方法和評估指標(biāo)構(gòu)建；

（2）滿足不同應(yīng)用需求的智能裝備多分辨率建模技術(shù)；

（3）智能裝備仿真實驗系統(tǒng)柔性快速構(gòu)建技術(shù)；

（4）基于多核+眾核+智能芯片等異構(gòu)體系架構(gòu)的可擴展云邊端協(xié)同、高性能計算支撐技術(shù)；

（5）全要素智能實驗測試用例自動規(guī)劃與生成技術(shù)；

（6）高逼真、復(fù)雜的虛擬場景自動導(dǎo)航生成技術(shù)；

（7）支持硬件和算法在環(huán)實驗的分布多系統(tǒng)聯(lián)合LVC實時一體化互聯(lián)支撐技術(shù)；

（8）可參考的真實數(shù)據(jù)集。

4 結(jié) 語

各軍事強國已將發(fā)展人工智能上升為國家戰(zhàn)略，智能化已成為軍事強國爭奪的制高點，智能裝備正在快速走向戰(zhàn)場。智能化戰(zhàn)爭更加強調(diào)體系化，智能化體系化作戰(zhàn)能力的檢驗評估、作戰(zhàn)水平的提高、作戰(zhàn)新理論的創(chuàng)新發(fā)展等需要進(jìn)行大量的仿真實驗?！白寗偎阆仍趯嶒炇依锏於ā币殉蔀楦鲊l(fā)展軍事智能的共識。

論文重點分析了智能裝備仿真實驗的需求，給出了實驗環(huán)境總體架構(gòu)和需要突破的關(guān)鍵技術(shù)，為下一步智能裝備仿真實驗關(guān)鍵技術(shù)研究和環(huán)境構(gòu)建指明了方向。