智能化作战及其智能指挥控制技术需求*

郑少秋，吴 浩，梁汝鹏，韩素颖，张政伟

（1.中国电子科技集团公司第二十八研究所，南京 210007；2.中国电子科技集团公司信息系统需求重点实验室，南京 210007）

0 引言

恩格斯指出，“一旦技术上的进步可以用于军事目的并且已经用于军事目的，它们便立刻几乎是强制地、而且往往是违反指挥官的意志而引起作战方式上的改变甚至变革”。当前，人工智能技术正激起全面军事变革，推动作战装备向智能化、无人化方向发展。未来战争的对抗将是在泛在网络支撑下，智能感知和打击装备普遍运用，并依托智能指挥控制系统，形成智能化体系作战，是在陆、海、空、天、电、网，以及认知、社会等领域进行的一体化全维战争。由于未来战争战场信息爆炸增长，超越人类认知极限，智能装备广泛运用，体系复杂度指数增长，作战决策的时效性和精准性要求更高，智能指挥控制将是战争制胜的关键。

为抢占未来智能作战发展先机，美军提出“计划2035 年前，建设形成智能化作战体系，对主要对手形成新的军事‘代差’”的宏伟蓝图，持续创新作战概念，先后提出“算法战”、“马赛克战”、“联合全域作战”等新型作战概念，并以此为指导，布局了系列智能化指挥控制技术项目，开展关键技术试验，提出关键能力建设的解决方案，加速智能化体系建设。基于此，本文聚焦智能化作战，剖析其基本概念，洞悉主要特征和制胜机理，并结合典型智能化作战样式，分析提出智能指挥控制关键技术体系，为未来智能化指挥信息系统发展提供借鉴参考。

1 智能指挥控制研究问题引入

1.1 智能化作战基本概念

智能化作战是基于网络信息体系，使用智能化武器装备及相应作战方法，在陆、海、空、天、电网，认知、社会等领域进行的一体化战争，是以人工智能为核心的先进技术深度发展后，对武器装备作战能力、物理形态、使用模式等持续产生革新，并广泛影响到作战条令条例、编制体制、作战流程等，最终呈现出战争形态范式的颠覆。

1.2 智能化作战主要特征

作战空间持续拓展。作战空间向深空、深海、极地扩展，向赛博域、心理域、社会域渗透；信息域和物理域逐步融合、连续平滑迁移，认知域、社会域成为新的战场，混合战争成为主流，大国对小国将是降维碾压式的打击。

作战时间极限压缩。战场情况全域全维感知、作战规划智能快速决策、智能武器高速精确打击，“感知-判断-决策-行动”（OODA）环路在时间上被极限压缩与融合，“发现即摧毁”将成为一种常态。

战场情况全维透明。战场数据的规模急剧攀升，成为一种重要战略资产；大数据挖掘关键信息，快速流动并驱散传统“战争迷雾”，“战争迷雾”将以一种新的、更高阶形态出现，如“马赛克”式的模块化、分布式作战兵力设计，深度隐藏作战意图。

作战决策人机共生。人机协同决策，将指挥员对战场上宏观的、模糊不确定问题的高级认知机制与机器确定规则和边界下强大的搜索计算能力结合，通过交互式学习、持续协同进化，确定全局最优兵力行动方案。传统的“指挥决策是一门艺术”将面临重大挑战。

作战武器智能自主。智能武器、作战平台与作战人员分离，并进一步向战场前移。作战武器向智能化、自主化、定向能方向发展；作战平台向一体化、无人化、集群化方向发展，体系化作战运用成为主流。

作战体系智慧支撑。作战要素泛在互联，构成“云端军事大脑”，依托智能指挥控制系统，全维感知战场兵力状态，深度汇聚战场各类数据，持续在线学习与能力演进，为作战兵力遂行各类作战任务精准推荐关键信息，依托体系赋能形成全局最优行动方案。

1.3 智能化作战制胜机理

智能化作战制胜机理主要体现在“快速”、“精准”、“全面”、“深度”、“持久”5 个方面。

“快速”，以快对慢，秒杀对手。依托全域、全时的战场感知能力，人机混合决策实现敏捷、最优方案生成，智能无人作战平台高速机动、远程作战，瞬时切入战场。

“精准”，精确作战，破击敌方作战重心。跨域数据融合、消除战争迷雾，实现精准感知；人机共生决策，全局遍历搜索，发掘最优作战方案，实现精准决策；智能武器远程精确制导，自适应各类场景，实现精准打击。

“全面”，跨域融合，制造非对称优势。作战空间向太空、深海、极地等拓展，物理全域覆盖，并逐步与信息域、认知域、社会域等多域融合，各域作战兵力广泛联动、平滑切换，实现多域对单域的作战优势。

“深度”，体系对抗，对敌降维碾压式深度打击。通过物理、认知、赛博、社会等多域联合，以体系方式组织兵力，作战能力指数增长，对敌全维度破解。作战平台智能化、无人化、集群化，实现对敌高密度饱和攻击。

“持久”，以机代人，能力持久在线。作战装备智能化、无人化，全时全域运用，突破人类生理极限；作战装备功能模块化、物理分布化，结构与功能自组织，高对抗条件下抗毁顽存，综合成本低，持久耗敌。作战人员应用仿生装备增强能力，倍增生理机能。

不同于美军当前提出的算法战、“马赛克”战、联合全域作战等作战概念，智能化作战是一种更加综合性、一般性的概念，泛指由于使用智能化武器装备及相应作战方法，导致作战条令条例、编制体制，以及战争形态范式颠覆的作战行动。因此，其制胜机理更加通用化、普适化、概念化。智能化作战与算法战、“马赛克”战、联合全域作战的制胜机理对比如表1 所示。

表1 典型作战概念制胜机理比较

1.4 对指挥控制提出新的要求

智能化作战对指挥控制提出新的要求，主要体现在以下3 个方面：

更高的时效性。智能化、无人化装备在战场上普遍运用，OODA 环路深度加速，作战时空极限压缩。要求指挥控制具有更高的时效性。

更强的精准性。传感器广域应用，战场数据爆炸；分布式兵力部署，隐藏作战意图；模块化装备运用，决策难度指数增加。要求指挥控制能够基于作战场景精准推荐指挥员关键信息，能够全局调度最优组织分布式兵力。

更广的作战域。战场空间向赛博、电磁以及认知、心理、社会等作战域持续拓展，联合全域作战将成为常态。要求指挥控制能够平滑连续调度各作战域资源。

因此，迫切需要面向未来典型智能化作战样式研究智能指挥控制能力需求，突破智能指挥控制关键技术，支撑智能化体系构建与能力涌现。

2 典型智能化作战样式及指挥控制能力需求

从指挥端和平台端智能作战运用两方面，构想未来智能化作战样式包括作战流程、制胜的关键要素，并提出面向典型样式的核心指挥控制能力需求。

2.1 人机共生对抗作战

2.1.1 作战流程

红蓝双方在某地域正面对抗，红方指挥员与智能指挥控制系统协同制定作战计划。

如图1 所示，红方指挥员受领上级任务，研判战场态势，定下概略决心，通过智能指挥控制系统的人机理解接口，解析指挥员决心并转化成智能模型训练的优化目标、约束条件，基于博弈对抗训练平台构设对抗场景，自博弈生成大量对抗样本并训练模型。训练后的模型平行接入实时态势，推演预测作战结果，指挥员据此调整决心。最终实现指挥员与机器融合决策，交互式、迭代式确定作战决心及生成作战计划。

图1 人机融合指挥对抗作战

2.1.2 制胜关键

指挥员与智能指挥控制系统高效融合，将指挥员对宏观（涵盖社会、伦理等方面）、模糊问题的高阶战场认知机制与机器在确定边界下的强大问题搜索能力结合，“全面”组织各作战域兵力，遍历决策空间，“快速”、“精准”生成全局最优方案。

2.1.3 指挥控制能力需求

系统具备军事常识理解能力，能够理解当面敌情，能够将指挥员作战决心、作战边界要求等转化成机器可以理解的智能模型训练的优化目标、约束条件等。

系统具备博弈对抗训练能力，通过内置博弈对抗训练平台，基于数字孪生在平行空间构建作战体系、装备体系（含蓝军），并进行仿真推演、数据生成和智能模型训练。

2.2 有人/无人协同作战

2.2.1 作战流程

红方出动1 架4 代机及3 架对地攻击无人机对蓝方机场、雷达站、地防等军事设施进行打击，达到马赛克式4 架歼击机作战效果，成功解除蓝方军事威胁。

如图2 所示，有人/无人机组网，有人机统一掌控传感器、武器等状态，规划侦察资源、统一态势生成。无人机在有人机主导下前出侦察，有人机研判态势、制定作战计划，控制无人机飞控、武器系统，实施协同打击。在此过程中，无人机遭遇突发情况，与有人机通信断开，自主战场侦察、目标识别与威胁判断，自主匹配作战方案，生成传感器、武器、飞控指令，对目标实施打击。

图2 有人/无人协同作战

2.2.2 制胜关键

有人/无人协同，利用无人机综合成本低和有人机临机处置能力强的优势，协同开展侦察与打击任务，实现能力“持久”可消耗。

无人自主控制，在恶劣战场环境下，依托其隐身性、高机动性，及对战场环境自主认知、实时决策能力，“快速”、“精准”完成对目标打击。

2.2.3 指挥控制能力需求

有人/无人机双向交互能力，互相理解决心意图、作战任务，互相信任。

有人/无人机协同感知能力，汇聚蓝方目标情报、融合处理生成统一态势。

有人/无人机协同决策与一体控制能力，统一规划对蓝方目标打击资源，一方面有人机具备任务监视、任务分配与临机规划能力，能够对无人机进行飞行、载荷控制；另一方面无人机能够基于作战任务，自主航路规划，自主进行打击。

2.3 无人自主作战

2.3.1 作战流程

红方中大型无人机与蓝方4 代机进行空战，夺取制空权。

如图3 所示，蓝方4 代机发射拦截弹，对红方无人机进行打击，无人机快速决策，大过载机动规避来袭导弹，而后高机动占据有利地位，智能火控解算，先敌完成侧后攻击，发射导弹摧毁敌机。

图3 无人机自主作战

2.3.2 制胜关键

“快速”，以超出人类认知极限的速度感知处理多模态战场信息；

“精准”，以超出人类思维极限的能力遍历和选择最优作战方案；

“库区东头砂床有明水，表层下50公分处见积水，东、西两头与北面道路，混凝土质量明显有别于正南面，过了车的路段出现多处裂痕，片石沟渠的水泥沙桨标号很低，用手就能捏碎，坝体护坡草皮大面积枯死，绿化带上民工在矿渣上种树，挖的坑基比碗口大不了多少，没有足够的泥土，种的树能生长？”

“持久”，以超出人类生理极限的高速机动与精准控制作战行动。

2.3.3 指挥控制能力需求

复杂环境认知能力，能够自主感知分析地理、气象、电磁等战场环境，检测和识别障碍物、威胁、目标等。

智能空战决策能力，基于深度学习技术，能够对蓝方4 代机作战行动序列进行表征和行动意图预测，遍历搜索确定格斗战术策略和机动动作。

最优机动控制能力，根据实时态势、格斗战术策略、机动动作，解算形成机动控制序列。

2.4 无人集群协同作战

2.4.1 作战流程

红方多个无人机集群搭载大型无人运输机，隐蔽突击，对蓝方舰艇编队实施电子干扰与饱和火力打击。

图4 无人集群反舰作战

2.4.2 制胜关键

大型无人运输机长航时、超远距飞行与小型无人机近距火力打击相结合，拓展无人机作战力量投射范围。

利用作战能力与作战单元数量指数增长原理，通过大量、低成本、异构无人机的集群组织，制造作战瞬时“深度”压倒性优势。

2.4.3 指挥控制能力需求

集群感知资源规划能力，面向作战区域统一规划集群感知资源，最大化关键目标探测精度、跟踪时长。

多源情报综合处理能力，对雷达、电磁等探测信息融合处理，识别敌目标类型、协同关系、行动样式等。

干扰火力资源规划能力，基于识别的关键目标电磁、物理特性，统一组织运用干扰资源、火力资源，实现对敌作战体系干扰效益、打击效益最大化。

集群飞行控制能力，对集群精确编队控制，能够根据战场环境进行编队保持与转换。

3 智能指挥控制关键技术体系

基于典型智能化作战样式及其指挥控制能力需求，分析智能指挥控制的核心目标：在指挥端，实现人机共生的指挥决策能力；在平台端，实现无人自主、集群协同指挥决策能力，归纳成以下3 个方面：

一是人机高效交互与理解能力，机器能够理解指挥员以语音文本等形式表达的作战意图、操作指令、作战指令等，并以增强现实等新手段给予反馈，实现指挥员与机器的研讨式、交互式学习与能力协同进化。

二是复杂环境综合认知能力，基于战场多源感知的多模态数据融合处理，实现对战场目标的全维刻画、当面敌情的综合认知、未来趋势的精准预测，支撑指挥员和无人装备准确研判局势和战场环境。

三是高对抗、强动态条件下智能决策和行动控制能力。在对复杂环境综合认知基础上，面向指挥端，通过人机的研讨式、交互式学习，确定全局最优的兵力组织运用方案，并对行动按照计划进行监督控制；面向平台端，在指挥员监督控制下，自主遍历确定单平台的格斗战术策略、多平台集群的协同策略，并据此组织作战行动。

面向智能化作战对指挥控制能力要求，结合当前指挥控制智能化实践现状，从人机交互、军事知识表示、战场态势自主认知、作战行动智能决策，以及智能兵力协同控制等方面提出智能指挥控制关键技术体系。

3.1 人机高效交互技术

3.1.1 高级人机交互

发展基于视觉、语音、AR/VR 等交互技术、脑机技术，使得指挥员能够沉浸式感知战场态势，系统能够智能感知战场情境与指战员关键需求，提升指挥员与系统交互效能。

3.1.2 人机协同认知机理

发展人机协同认知机理技术，研究人类的注意力、记忆力、推理等认知机制的机器表达方法，并与作战业务场景进行匹配、优化与嵌入，提升指挥员战场的认知效能。

3.1.3 人机交互式学习

发展人机交互式学习技术，在认知和决策模型训练过程中，引入指挥员的监督信息，加速智能模型训练；在认知和决策模型运行过程中，引入指挥员反馈信息，实现智能模型的持续学习与复杂场景处理，提升传统智能指挥控制相关模型的训练效率。

3.2 军事知识表示演化技术

3.2.1 军事知识表示

针对军事领域短文本、强格式、多模态数据特点，发展实体和关系抽取、多模态知识图谱构建技术，构建军事领域知识本体及关联作战规则，提高对多模态数据的利用水平。

发展面向军事领域事理图谱构建技术，抽取军事领域事件本体及相互关系，提升对动态场景综合认知效能。

3.2.2 军事知识演化

针对军事领域实体名的歧义性和多样性，以及军事文本标注资源匮乏等问题，发展无监督学习、迁移学习等技术，并结合知识推理技术，实现军事知识自动学习与关系补全，提升知识的完备性。

针对军事领域数据多源异构且动态变化特点，发展基于半监督学习的等价实体发现、属性合并等增量知识融合集成技术，提升知识的全面性、鲜活性。

3.3 战场态势自主认知技术

3.3.1 战场数据增广

针对作战样本数据稀缺、获取困难、获取成本高的难题，发展图像、文本等数据增强、迁移学习技术，支撑小样本数据学习；发展多模态数据翻译技术，挖掘多模态数据间映射关系，对小样本数据进行翻译扩充，提升样本规模。

3.3.2 战场数据处理分析

针对未来战场数据多模态的趋势，一方面发展文本、图像等单模态数据处理技术，通过军事文本辅助判读、文本摘要、文书生成等提高指挥员日常业务水平和效能；通过军事目标检测、语义分割、空间推理，提升指挥员复杂战场研判能力。另一方面发展多模态协同处理技术，扩展数据特征维度，跨越模态间“语义鸿沟”，提升综合效能。

针对无人平台计算资源有限，难以快速处理海量情报的难题，发展基于容器的战术云平台构建、分布式数据处理等技术，支撑无人集群协同感知战场与统一态势生成。

3.3.3 战场态势认知预测

针对当前战场高阶认知能力不足问题，基于复杂网络分析、频繁模式挖掘等理论，发展体系重心分析、体系脆弱点挖掘、作战样式计算、协同关系分析等技术，提升对敌作战体系认知与行为预测能力。

3.4 作战行动智能决策技术

3.4.1 作战兵力智能规划

面向作战兵力优选编成、感知资源协同运用、火力资源统一规划、机动路径规划等任务，发展兵力（含无人平台）能力建模技术，基于启发式计算的多目标优化技术，实现限定约束下各类作战兵力的最优编成组织。

3.4.2 博弈对抗平台构建

针对作战对抗样本少，难以支撑智能模型训练的难题，发展博弈对抗平台构建技术，集成智能算法框架，能够面向作战任务快速构建“孪生”作战场景并进行大样本推演对抗和样本生成，支持基于生成样本的智能模型的“一键式”训练。

3.4.3 作战计划智能生成

针对作战对抗非完全信息、非合作博弈、大规模兵力运用的特点，以及无人作战高动态、强对抗特点，面型作战计划生成需求，发展层次化作战任务建模、基于联赛策略的决策模型多样性保持、基于课程学习的决策模型分步训练等技术，加速典型作战任务智能决策模型训练与作战计划智能生成。

3.5 智能兵力行动控制技术

3.5.1 人在回路的共享控制

针对现阶段机器自主控制精度低、鲁棒性差的难题，发展人类意图理解与建模、人在回路的共享控制等技术，通过人与机器的高效交互与行为干预，提升整体协同控制能力。

3.5.2 多智能体自主协同控制

针对无人集群作战高动态、强对抗的特点，发展多智能体交互语法设计、协同决策、自组织控制、一致性控制等技术，实现在战场环境复杂多变情况下，无人集群的高效、鲁棒、协同控制运用。

4 结论

当前，以人工智能为核心的军事智能技术已深入影响武器装备形态、战技性能、组织运用模式，正加速推动智能化作战的作战流程、制胜机理变革。美军一直十分重视以人工智能为核心的先进技术驱动下的作战概念研究，并据此牵引武器装备建设发展，明确提出“2035 年打造智能化作战体系”的发展愿景。因此，智能化作战概念及其指挥控制关键技术体系研究具有十分重要意义。

本文分析提出了智能化作战概念，阐述了智能化作战的主要特征和制胜机理，并面向未来指挥端和平台端，构想典型智能化作战样式，分析其制胜关键和指挥控制核心能力需求。并以此为指导，从人机交互、军事知识表示演化、战场态势认知、作战行动智能决策、作战兵力协同控制等5 个方面提出指挥控制系统关键技术体系，能够为未来指挥控制系统发展提供有力借鉴。