智慧营区评价体系研究
2021-07-24张志成张晋芳史铮铮张瑞权
张志成,刘 岩,张晋芳,史铮铮,张瑞权
(1.华北计算机系统工程研究所,北京100083;2.北京航天飞行控制中心,北京100094)
0 引言
十九大报告提出建设数字中国和智慧社会。军队是国家的重要组成部分,在《军队建设发展“十三五”规划纲要》中对信息化基础设施、部队管理数字化等有明确要求,同时特别提出军委后勤要打造新型部队智慧营区。当前,全国各个营区都已经纷纷试水智慧营区的建设,并取得了一定成果,随着智慧营区建设需求的不断增长和军民对于智慧营区建设要求的不断提高,迫切需要一套兼具前沿性与科学性,能够规范营区建设目标、指导营区建设方向、评价营区建设成果的智慧营区评价体系。
1 智慧营区建设痛点
自智慧营区这一概念提出以来,智慧营区的建设取得快速发展。智慧营区指的是通过综合运用先进信息技术,让计算机如同人脑一样拥有“智慧”,打造人性化的智慧营区,应用于营区的各方各面[1]。现阶段较为先进的营区基本实现了营区从传统管理模式到信息化管理模式的转型,完成了人员组织、车辆交通、信息通信、业务/政务、水和能源等核心系统的信息化建设[2],取得了阶段性的成果,但同时也显现出了很多弊端,主要表现在以下几个方面:
(1)缺少顶层设计
由于缺乏统一的设计规范与标准,缺少统筹规划,智慧营区建设时往往会盲目建设各种先进的信息化系统,而不考虑整体性的系统设计和业务规划,建设出来“多脑”、“空脑”型的信息系统,最终造成投入产出比很低,落地效果不及预期的结果。
(2)智能化程度低
现阶段智慧营区建设时普遍缺少明确的智慧化建设方向和思路。没有较高较远的规划,即使建设了高成本的信息系统,也不知道如何有效地利用,大量功能被弃用,只保留了简单基础的功能,导致实际投入使用的建设成果智能化程度很低,营区的智能化水平并没有得到有效提高。
(3)大量重复建设和无效建设
由于营区的业务繁多、系统复杂,同时建设经费有限,因此整个营区的建设可能要分为多个项目完成。但是由于缺少一个固定的标准与建设框架,每次项目的需求不同,从不同需求出发就产生了不同的设计,新设计与旧设计必然产生大量的冲突和矛盾,最终导致了大量的重复建设和无效建设。
(4)缺少评价标准
现阶段智慧营区建设完工之后,由于没有统一的评价标准,因此各个智慧营区均缺少对建设成果的全面评价与反馈,营区首长无法获得智慧营区建设成果的全方位定量评估数据,不能根据历史经验调整建设思路和建设方向,这使得智慧营区建设缺乏成长性,各方面提升较为缓慢。
2 智慧营区评价体系设计
本文所提出的智慧营区评价体系从理论出发,参考了顾及地理空间视角的面向城市治理的综合评价体系[3],提出了基于数据利用[4]的评价模型;其次,结合智慧营区建设的实际工程经验,将抽象的模型具象为具体的智慧营区评价指标;最后通过各指标权重系数,综合计算分析得出智慧营区的建设评分以及营区所处的发展阶段。
2.1 智慧营区评价模型
谈到智慧化、智能化,常用的一个方法论就是DIKW模型,即数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、智慧(Wisdom)[5]。四个字母代表四个层次,四个层次相互关联,要想实现智慧一定要实现前三个层面的内容,即数据层面、信息层面以及知识层面。DIKW模型是将数据、信息、知识、智慧分成四级,形成一个金字塔形状。如图1所示,第一层是数据层,数据处于DIKW模型中的最底层,代表着未经处理的原始数据;第二层是信息层,信息是对数据进行筛选,系统化整理分析得到的资料[6];第三层为知识层,知识是对沉淀信息结构化后形成的产物;顶层是智慧层,智慧是对知识的利用,模仿人类智慧的生成逻辑,实现类脑智慧生成。
图1 DIKW模型
2.2 智慧营区评价指标
基于DIKW模型可以进行具体的评价指标的制定。一套科学合理的评价指标体系,有必要对评价指标进行分级,使相互制约的繁多因素层次化、条理化,以便充分把握各级指标对智慧营区建设整体评价的影响程度,并满足各级别使用者的评价与决策[7]。
如表1所示,利用DIKW模型,本文提出了智慧营区建设通用的共性评价指标,分为三个层级,由3个一级指标、8个二级指标以及25个三级指标构成。指标根据DIKW模型的数据-信息-知识-智慧转化过程划分制定,并结合数据应用场景和评价数据采集类别分别细分出二级指标和三级指标。
2.3 评估方法
利用DIKW模型制定好评价指标后,需要对指标进行实际应用,本文提出了具体的评估方法,对智慧营区建设的优良进行评价,分为优、良、好、中、差五档;覆盖率、普及率分别为86%~100%、76%~85%、61%~75%、41%~60%、0~40%五级,对应86~100、76~85、61~75、41~60、0~40分;其他指标为100分制,分五级,依次为86~100、76~85、61~75、41~60、0~40分[8]。
参照表1所示各级评价指标的权重系数和上述评分机制,可以通过式(1)求得智慧营区建设水平的评分,也即智慧营区的发展指数。
表1 智慧营区评价指标
其中,E表示智慧营区发展指数(总评分),Pi表示第i个评价指标的评分;Wi表示第i个指标的权重,且∑Wi=1。
根据智慧营区发展指数划分智慧营区的发展程度,由低级到高级划分为数字化、网络化、智能化、智慧化四个阶段:(1)数字化阶段智慧营区:智慧营区发展指数≤40;(2)网络化阶段智慧营区:41≤智慧营区发展指数≤60;(3)智能化阶段智慧营区:61≤智慧营区发展指数≤85;(4)智慧化阶段智慧营区:86≤智慧营区发展指数<100。通过评估报告可以对营区建设情况有充分的了解和认识,有助于明确下一步营区的建设重点,修正建设目标,分阶段、分层次、分步推进智慧营区的建设。
3 智慧营区评价体系的应用
3.1 智慧营区评价体系的实际应用模型
3.1.1 实际需求引导
智慧营区评价体系并不是孤立存在的,必须与营区的实际业务需求相结合,本文提出了智慧营区评价体系的落地模型,切实将评价体系应用到实际建设之中。图2中列举了安防监控、军事训练、战备管理、后勤保障四类智慧军营基础系统功能模块。实际应用中,由于各类营区性质不同,系统功能会有所不同,建设时均应将评价体系落实到实际功能之上,将实际建设需求作为智慧营区评价体系的落脚点。
图2 智慧营区评价体系落地模型
3.1.2 新兴技术支撑
(1)边缘计算+5G通信
基于边缘计算+5G通信技术,可以为营区安防监控等系统提供云边协同的业务数据收集与存储、基于业务数据的人工智能模型训练、云边之间的智能应用的交付等能力[9]。5G提供了快速的网络传输、数据交换能力,边缘计算技术可以提供简单功能的实时计算和针对复杂功能的数据预处理等能力,从而实现了将计算、存储与网络资源下沉到网络边缘[10],可以更加便捷地响应用户需求,满足了营区安防监控系统高实时性、低时延的需求。
(2)人工智能技术
人工智能技术是从海量异构数据中提取数据价值的关键手段,其在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等方面可以为智慧营区的建设提供核心技术支持[11],可以通过类脑神经网络模型和类脑神经计算体系的协同方式,基于类脑感知学习和类脑自主强化学习等计算理论与模型构建以自主学习和决策为核心的智慧服务[12],对营区未来发展模式进行多情景模拟。例如实现营区生态体系的自我整合、自我反馈、自我学习;以作战需求为牵引的装备研制、训练试验、后勤保障的动态自适应;未来训练需求的智能预测;围绕任务的人、装、物的动态优化配置。人工智能技术在智慧营区中的应用深度和广度是评价营区是否“智慧”的关键影响因素。
(3)云原生架构
智慧营区评价体系指导下的智慧营区建设是一个不断更新迭代的持续发展型工程,需要面对不断变化的业务需求、复杂的应用环境以及不同来源的大量数据,考虑以何种模式构建云系统是至关重要的[13]。而云原生架构具备天然的云计算属性,在资源虚拟化的基础上,完全可以应对复杂的应用环境,同时云原生架构具备现阶段从底层到服务层所有的动态灵活的技术,例如自动化运维、持续交付、容器、微服务等。在此技术框架之下,可以实现保证系统不间断运行之下的系统升级、完全独立的应用运行环境以及全自动的应用部署方式,利用云调度的弹性和敏捷,逐渐消除人工治理[14]。
3.2 可持续发展的智慧营区
智慧营区的建设是一个长期发展和推进的过程,首先需要为智慧营区建设提供顶层设计框架,保证智慧营区建设方向明确、目标清晰;建设完成后,根据智慧营区评价指标以及评估方法,分析判断智慧营区建设现状,制定规划及发展战略,保证了智慧营区建设的长远性与持续性。智慧营区评价体系可以为智慧营区建设提供建设蓝图与发展规划,并对营区建设情况进行详细的评价与反馈,有效解决智慧营区建设的现有痛点。
在实际的智慧营区建设工程中,为了实现智慧营区的可持续发展,避免重复规划、重复建设,智慧营区评价体系在智慧营区建设工程中贯穿始终。智慧军营需要为人服务,但同时也需要人的管理和维护[15],如图3所示,评价体系对营区的建设成果进行评价,为下一阶段的建设提供依据和规划,再人为制定详细实施计划,建设完成后,对新的建设成果继续进行评价,循环往复,实现了智慧营区建设的可持续发展。
图3 智慧营区建设可持续发展模型
4 结论
本文构建了指导智慧营区建设的顶层框架,提出了智慧营区评价体系,解决了现阶段智慧营区建设中缺乏统筹规划、盲目跟风、智能化程度低、缺少成长性、缺少评价方法等诸多弊病。本文提出的智慧营区评价体系的落地模型,以营区系统功能的实现作为评价体系的落脚点,以边缘计算、5G通信、人工智能、云原生架构作为技术支撑,完成了评价体系的实际落地。智慧营区评价体系的应用使智慧营区建设工程成为一个闭环系统,形成了可持续发展的、成长型的智慧营区建设模式。