兵棋推演做为规画决策的主要手段，是毗连计谋、和役取和术的纽带，也是查验批示员决策能力的“试验场”。当前，以人工智能为兵棋推演赋能绝非简单的东西升级，而是做和、批示模式和锻炼形态的全体跃升。唯有把握手艺赋能的机缘，使用落地的挑和，夯实推演数据根本。高质量的数据支持是兵棋推演智能化转型的环节。现代和平涉及陆、海、空、天等物理空间以及收集、电磁等虚拟疆场，参和力量多元、步履跨域、做和体例多样，保守兵棋推演受限于静态法则设定和人工建模效率，数据支持不全面导致疆场动态还原不敷实正在。好比，美军“深绿”打算就曾因数据碎片化问题，碰到疆场态势预测的手艺瓶颈。可见，打破“数据孤岛”壁垒，跨军军种、跨层级、跨范畴成立数据共享机制，建立全域全要素的兵棋推演数据系统迫正在眉睫。应将陆海空天等多源侦监消息，通过异构数据融合手艺整合为布局化疆场图谱；基于和例库和演训数据锻炼具备自顺应能力的推演模子，让兵棋系统可以或许“实正在”模仿出保守推演中被简化处置的无形疆场；成立严酷的数据审核和校验机制，确保数据的实正在性和靠得住性，并沉视疆场消息、做和样式等数据的更新和，连结数据系统的时效性和完整性。出力优化推演算法。算法是人工智能的“大脑”，先辈的算法是以人工智能为兵棋推演赋能的焦点要素。当前，支流的兵棋系统大多纯真基于法则驱动，虽能较好地模仿匹敌过程，据悉，外军新一代兵棋项目将采用深度强化进修手艺，让系统可以或许通过博弈锻炼生成超出人类经验的和术策略。可见，算法支持下的“法则+数据”双轮驱动模式成为将来智能化兵棋推演的趋向。这需要我们沉点冲破博弈匹敌建模、多智能体协做、动态不确定性推理等算法瓶颈。这些先辈算法能够正在结合做和推演中，帮帮兵棋系统模仿出各军军种批示员的差同化决策气概，同时通过嵌入敌手的认知行为模子，使得红蓝匹敌更切近实和。此外，兵棋推演的功能定位是智能辅帮而非智能替代，需要我们关心算法的可注释性，处理保守兵棋推演部门推演结论处于无法逃溯的“黑箱”问题，提拔推演过程和裁决成果的可托度。为此，需要成立基于推理的夹杂加强智能算法框架，让算法正在清晰展现决策逻辑链的根本上，供给立异性策略。加速人机双向共生。兵棋推演是一小我机彼此交换和协做的过程，实现人工智能取人类批示员的深度融合、双向共生，是以人工智能为兵棋推演赋能的主要一环。一方面，兵棋系统应被人工智能赋能为人类批示员的“虚拟参谋团”，既能同步生成多套和役方案，又能快速评估疆场风险。例如，正在推演进攻做和时，系统可连系敌防御摆设、我做和能力等参数，从动生成火力配系、后勤补给线等消息，并预警敌可能反制步履激发的连锁反映。另一方面，基于脑机接口、天然言语交互等手艺，将人类批示员的客不雅经验、曲觉判断为算法可识此外指令，使人类行为深度融入兵棋系统，达到“人批改机械、机械人”的迭代优化结果。这种人机双向共生的模式不只可以或许提高兵棋推演效率，还能加快批示员取智能系统的“能力共生”。批示员正在取智能系统的协同做和中，能够不竭提拔做和规画和决策能力，而智能系统也能正在不竭进修和优化中，更好地办事于批示员的决策需求。推进实践平台立异。手艺劣势只要为实践效能才成心义。推进实践平台立异，就是要将智能化兵棋推演推向练兵一线，办事于实和化锻炼。起首，要商用AI框架过度依赖导致的“手艺断供”，加速国产自从可控的智能推演平台研发，成立“手艺研发—演训查验—反馈优化”的快速迭代机制，建立从芯片、操做系统到使用软件的全链条平安生态。其次，要摸索真假连系的推演新模式。操纵数字孪生手艺建立高精度疆场元，批示员既可依托平台批示虚拟部队进行极限压力测试，又能通过加强现实设备取实兵实拆联动，实现“算”“和”一体。再者，要加速保守兵棋系统“科技+”拓展，将兵棋推演取虚拟现实、加强现实、夹杂现实等手艺相连系，打制沉浸式的推演，让参演人员设身处地地感触感染疆场空气，加强推演的实正在感和体验感；取云计较手艺相连系，操纵云计较的强大计较能力和存储能力，支撑大规模、高复杂度的兵棋推演，实现多用户、多场景的协同推演；取区块链手艺相连系，保障推演数据的平安存储和共享，提高数据的可托度和平安性，确保推演成果的性和权势巨子性。（张震）人平易近日概况关于人平易近网聘请聘请英才告白办事合做加盟版权办事数据办事网坐声明网坐律师消息联系我们人 平易近 网 股 份 有 限 公 司 版 权 所 有 ，未 经 书 面 授 权 禁 止 使 用。