周 偉 陳亞寧

當(dāng)前，戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)智能化色彩日趨濃烈，戰(zhàn)場(chǎng)對(duì)抗的廣度和深度空前擴(kuò)大，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的軍事指揮控制對(duì)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)搜集能力以及算法能力的需求正在以指數(shù)速度增長(zhǎng)。在此背景下，人工智能技術(shù)正在迅速融入指揮控制系統(tǒng)，成為世界各國(guó)軍隊(duì)建設(shè)的重要領(lǐng)域。美國(guó)空軍指揮與參謀學(xué)院發(fā)布的一份報(bào)告就曾指出，“世界正處于意識(shí)到人工智能巨大威力和指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的初級(jí)階段，人工智能的創(chuàng)新解決方案可以將空中力量的指揮與控制帶入21世紀(jì)”?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，作戰(zhàn)環(huán)境日趨復(fù)雜、作戰(zhàn)進(jìn)程不斷加快，對(duì)指揮控制能力提出了更高的要求。擁有信息優(yōu)勢(shì)的一方將決定未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的結(jié)果，并能夠以高效的決策方式及時(shí)做出反應(yīng)，擾亂敵人的行動(dòng)。在復(fù)雜作戰(zhàn)環(huán)境下，指揮官與士兵都處于OODA循環(huán)中，觀(guān)察、定位、決策以及行動(dòng)的速度直接關(guān)系到戰(zhàn)爭(zhēng)的勝敗，人工智能技術(shù)的運(yùn)用可顯著縮短決策周期。

人工智能是一種非自然的智能體，具有與人類(lèi)相當(dāng)甚至更好的學(xué)習(xí)和適應(yīng)變化的能力。在21世紀(jì)，如何把握住科技優(yōu)勢(shì)，對(duì)國(guó)家的繁榮和軍事的進(jìn)步至關(guān)重要。美國(guó)《2022年國(guó)家人工智能法案》指出，“對(duì)于一系列給定的人類(lèi)定義的目標(biāo)，人工智能可以做出影響真實(shí)或虛擬環(huán)境的預(yù)測(cè)、建議或決策”。美國(guó)務(wù)卿布林肯指出，“一場(chǎng)全球技術(shù)革命正在進(jìn)行中。世界領(lǐng)先的大國(guó)正在競(jìng)相開(kāi)發(fā)和部署人工智能和量子計(jì)算等新技術(shù)，這些技術(shù)可以塑造生活的一切。

美軍聯(lián)合出版物JP3-0指出，指揮與控制是“在完成任務(wù)過(guò)程中，由適當(dāng)指定的指揮官對(duì)指定和附屬部隊(duì)行使權(quán)力和指揮”。指揮與控制的目標(biāo)是通過(guò)在時(shí)間和目的上規(guī)劃、同步和整合部隊(duì)，實(shí)現(xiàn)其他作戰(zhàn)可能。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的必要性

美國(guó)防部表示，到 2025年必須擁有一支支持人工智能的部隊(duì)，因?yàn)樗俣葘⒊蔀槲磥?lái)戰(zhàn)斗中的差異化因素。而人工智能的強(qiáng)大之處在于其學(xué)習(xí)和適應(yīng)不斷變化的情況的能力。戰(zhàn)場(chǎng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的環(huán)境，適應(yīng)最快的一方占優(yōu)勢(shì)。因此，人工智能有必要應(yīng)用于軍事指揮與控制系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代有著顯著的“3V”特征，即Volume（總量大）、Variety（類(lèi)型多）、Velocity（速度快）。近乎海量的數(shù)據(jù)信息，對(duì)指揮官和參謀人員來(lái)說(shuō)是極大的挑戰(zhàn)。單純依靠人力手段不僅會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間，而且還有可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。因此，在大數(shù)據(jù)條件下，需要將人工智能技術(shù)引入作戰(zhàn)分析和決策環(huán)節(jié)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，輔助指揮控制的進(jìn)行。

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)“全球一體作戰(zhàn)”成為大勢(shì)所趨，需要一個(gè)機(jī)構(gòu)或機(jī)制對(duì)全球力量進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)配，對(duì)指揮控制提出了更高的要求。美軍空中作戰(zhàn)中心是戰(zhàn)區(qū)空中控制系統(tǒng)的高級(jí)組成部分，確保有效規(guī)劃和實(shí)施空中、空間和網(wǎng)絡(luò)空間作戰(zhàn)，其職責(zé)包括規(guī)劃和控制聯(lián)合空中行動(dòng)，建議空中分配、空域協(xié)調(diào)、防空協(xié)調(diào)、空間協(xié)調(diào)和網(wǎng)絡(luò)空間協(xié)調(diào)的優(yōu)先事項(xiàng)等?？罩凶鲬?zhàn)中心有700多項(xiàng)作戰(zhàn)要求和技術(shù)要求，若將人工智能工具融入戰(zhàn)術(shù)決策中，可逐步將大部分任務(wù)管理負(fù)擔(dān)從人的肩上卸除。自主化的機(jī)器對(duì)機(jī)器任務(wù)布置和戰(zhàn)術(shù)決策將實(shí)現(xiàn)殺傷鏈末端的跨域協(xié)同以及多域效能聚合，系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)也會(huì)由逐級(jí)傳動(dòng)向按需聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

美軍指出，在當(dāng)前作戰(zhàn)環(huán)境下，72小時(shí)的空軍戰(zhàn)役級(jí)指揮控制周期不能滿(mǎn)足當(dāng)前戰(zhàn)場(chǎng)需求，不能服務(wù)于聯(lián)合目標(biāo)打擊工作的開(kāi)展?？罩腥蝿?wù)周期是一個(gè)規(guī)范的72小時(shí)流程，用于規(guī)劃、執(zhí)行、監(jiān)控和評(píng)估空中力量。冷戰(zhàn)時(shí)期提出的空中任務(wù)周期已無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)下防御行動(dòng)和實(shí)時(shí)任務(wù)變化。人工智能可以通過(guò)縮短O(píng)ODA周期，大幅縮短空中任務(wù)周期的持續(xù)時(shí)間，可在指揮控制階段考慮更多的突發(fā)事件，實(shí)現(xiàn)對(duì)作戰(zhàn)力量更為有序的規(guī)劃。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的主要領(lǐng)域

人工智能必然推動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)從信息化向智能化方向演變。當(dāng)前，人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中的應(yīng)用領(lǐng)域主要有以下五個(gè)方面。

人工智能技術(shù)為戰(zhàn)略級(jí)司令部提供重大事件預(yù)測(cè)和報(bào)警能力。在戰(zhàn)略級(jí)，通過(guò)使用大量當(dāng)前世界發(fā)生的事件信息，人工智能系統(tǒng)能夠幫助指揮官分析動(dòng)態(tài)變化的地理政治和軍事環(huán)境，對(duì)世界戰(zhàn)略區(qū)域的軍事、政治態(tài)勢(shì)信息進(jìn)行收集分析并生成結(jié)論。

信息化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下，對(duì)作戰(zhàn)指揮決策的時(shí)效性、準(zhǔn)確性要求變得更加嚴(yán)格。這就要求指揮與控制系統(tǒng)應(yīng)具有智能決策支持能力，通過(guò)指揮與控制系統(tǒng)提供的智能化輔助決策，能夠分析處理大量情報(bào)，智能化優(yōu)選確定目標(biāo)和評(píng)估方案，撥開(kāi)“戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧”，為聯(lián)合作戰(zhàn)指揮決策和部隊(duì)行動(dòng)提供及時(shí)可靠的輔助支持功能。2007年，美國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）啟動(dòng)深綠項(xiàng)目，該項(xiàng)目重在輔助指揮官的決策選擇，而不是方案細(xì)節(jié)的制定。依靠該項(xiàng)目，美軍將人工智能引入作戰(zhàn)輔助決策，以適應(yīng)多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，為指揮官科學(xué)決策的達(dá)成提供技術(shù)支持。通過(guò)自身的算法，人工智能進(jìn)行多次計(jì)算機(jī)模擬，提前設(shè)置各種想定，對(duì)敵方行動(dòng)進(jìn)行預(yù)判，協(xié)助指揮官做出正確決策。在戰(zhàn)術(shù)級(jí)，俄羅斯希望人工智能技術(shù)能夠管理大量數(shù)據(jù)，并縮短決策周期。目前，俄羅斯正在為戰(zhàn)斗機(jī)開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)，幫助飛行員管理信息，簡(jiǎn)化空戰(zhàn)中的決策方式。

美國(guó)防部提出的聯(lián)合全域指揮與控制將云計(jì)算作為其信息共享架構(gòu)基礎(chǔ)，可連接所有軍種的傳感器，融合許多信息源，輔助指揮官?zèng)Q策，降低采取行動(dòng)所需的時(shí)間。2019年，俄羅斯國(guó)防部信息系統(tǒng)局局長(zhǎng)稱(chēng)俄軍隊(duì)正在采用云計(jì)算技術(shù)，并正在開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，以便國(guó)防部創(chuàng)建一個(gè)信息服務(wù)平臺(tái)。在2019年俄軍舉行的里海區(qū)艦隊(duì)演習(xí)中，俄羅斯自動(dòng)化控制系統(tǒng)將陸、海、空天部隊(duì)成功地融合到了一個(gè)信息環(huán)境中。演習(xí)期間，探測(cè)到的目標(biāo)數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)輸入系統(tǒng)，指揮官可根據(jù)目標(biāo)類(lèi)型選擇最優(yōu)攻擊方法，自動(dòng)化指揮控制系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)可實(shí)時(shí)接收和分析信息。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能可進(jìn)行信息自動(dòng)化處理與分析。在戰(zhàn)區(qū)范圍內(nèi)的沖突中，了解可用且最適合完成任務(wù)的資產(chǎn)是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，若人工智能可覆蓋所有域，它將能夠評(píng)估最適合使用資源的指揮官，包括那些憑人力挖掘可能無(wú)法顯現(xiàn)的資源。人工智能還能快速提醒指揮官，甚至在任務(wù)展開(kāi)或新情報(bào)出現(xiàn)時(shí)自動(dòng)調(diào)整命令，例如編輯空中任務(wù)分派命令，優(yōu)化資產(chǎn)部署。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的制約性因素

正確的技術(shù)能力必須與作戰(zhàn)需求相一致。當(dāng)前，盡管人工智能技術(shù)在指揮控制領(lǐng)域已得到應(yīng)用并取得一定成效，但在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，由于制約性因素的存在，人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍存在一些障礙。

指揮控制的智能化對(duì)從業(yè)人員有著極高的要求，要求相關(guān)技術(shù)人員既要精通計(jì)算機(jī)科學(xué)的知識(shí)，又要深入了解作戰(zhàn)知識(shí)。在配套設(shè)施建設(shè)上，即便是當(dāng)前世界最為強(qiáng)大的美軍，其軍隊(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱也制約了人工智能技術(shù)的運(yùn)用。例如，在數(shù)據(jù)的采集和處理上，美國(guó)防部缺乏大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集，此外，他們還缺乏高速、高保真的仿真環(huán)境。

近年來(lái)，美軍大力推動(dòng)聯(lián)合全域指揮與控制概念發(fā)展，消除軍種間壁壘

美國(guó)私營(yíng)公司在美軍指揮控制智能化上發(fā)揮著重要作用。但是，商業(yè)公司的技術(shù)與軍事斗爭(zhēng)的需求無(wú)法完全匹配，技術(shù)上的鴻溝一定程度上阻礙了人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制。例如，軍事報(bào)告不同于民事報(bào)告?？紤]到軍事數(shù)據(jù)的敏感性，軍用人工智能技術(shù)在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)很難提供充分完整的數(shù)據(jù)，這在一定程度上阻礙了民用人工智能技術(shù)向軍用人工智能技術(shù)的轉(zhuǎn)化。

指揮控制的達(dá)成必然以信息的實(shí)時(shí)共享為基礎(chǔ)。以美軍為例，在信息共享上存在“煙囪林立”“標(biāo)準(zhǔn)不一”的問(wèn)題，各軍種、盟國(guó)及合作伙伴在信息共享和兼容上存在諸多壁壘。在實(shí)戰(zhàn)過(guò)程中，受作戰(zhàn)域、密級(jí)、通信傳輸要求等多重障礙的影響，各作戰(zhàn)主體之間的數(shù)據(jù)并不是完全共享的，很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)仍然屬于私有或?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)，需要通過(guò)專(zhuān)門(mén)的方式進(jìn)行傳輸和存儲(chǔ)，這給人工智能技術(shù)的廣泛、全面應(yīng)用帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的前景和趨勢(shì)

在作戰(zhàn)行動(dòng)中，人工智能技術(shù)的運(yùn)用可顯著提高工作效率。當(dāng)前，美國(guó)推出“聯(lián)合全域指揮與控制”概念，人工智能技術(shù)在其中發(fā)揮著重要作用。同時(shí)，美國(guó)防部還成立了聯(lián)合人工智能中心，旨在贏得人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)?？傮w來(lái)看，人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制前景廣闊，呈現(xiàn)以下趨勢(shì)。

美陸軍未來(lái)司令部概述了未來(lái)五年其感興趣的11個(gè)人工智能研究領(lǐng)域，重點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析、自主系統(tǒng)、安全和決策協(xié)助。人工智能將通過(guò)分析數(shù)據(jù)和協(xié)助指揮官進(jìn)行決策過(guò)程，成為這項(xiàng)工作的關(guān)鍵。在聯(lián)合目標(biāo)打擊領(lǐng)域，美國(guó)防部希望未來(lái)在目標(biāo)打擊系統(tǒng)中配備人工智能技術(shù)，在不需要人為干預(yù)的情況下獨(dú)立探測(cè)潛在威脅并實(shí)施分布式導(dǎo)彈打擊。美海軍研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了一種稱(chēng)為Sniper-RT3的任務(wù)規(guī)劃和訓(xùn)練工具，該工具是圍繞3D地形數(shù)據(jù)構(gòu)建的，可以回答“我能看到什么”或“我能看到哪里”之類(lèi)的問(wèn)題，這是放置傳感器或保護(hù)部隊(duì)時(shí)需要回答的關(guān)鍵問(wèn)題。另一個(gè)指揮控制領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)展的人工智能技術(shù)是自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。微軟、谷歌、亞馬遜和其他公司的產(chǎn)品都將最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)用于基于語(yǔ)音的對(duì)話(huà)系統(tǒng)。

研究和開(kāi)發(fā)在技術(shù)運(yùn)用上發(fā)揮的作用不容忽視，但一項(xiàng)技術(shù)的廣泛運(yùn)用必然要以標(biāo)準(zhǔn)化為前提。人工智能技術(shù)的運(yùn)行需要一個(gè)持續(xù)穩(wěn)定的應(yīng)用環(huán)境，因而需要構(gòu)建類(lèi)似監(jiān)管框架或某種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議的機(jī)制。事實(shí)上，在該領(lǐng)域，美軍已經(jīng)做出了嘗試。依托人工智能技術(shù)，美軍構(gòu)建了聯(lián)合協(xié)商、指揮和控制信息交換數(shù)據(jù)模型，旨在實(shí)現(xiàn)共享指揮和控制信息所需的系統(tǒng)和項(xiàng)目。同時(shí)，美軍還出臺(tái)了聯(lián)合全域指揮與控制戰(zhàn)略，以規(guī)范人工智能技術(shù)在指揮控制中的應(yīng)用。

通過(guò)深度學(xué)習(xí)，人工智能可以?xún)?yōu)化資源配置

DARPA為人工智能研究提供了持續(xù)的支持。例如，數(shù)十億美元的自動(dòng)駕駛汽車(chē)市場(chǎng)可以追溯到第一次DARPA大挑戰(zhàn)；Siri來(lái)自DARPA私人助理學(xué)習(xí)項(xiàng)目。這種支持也有助于取得各種軍事成功。為了應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)及復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，美軍希望利用蘋(píng)果公司的Siri、谷歌助理、亞馬遜的Alexa和微軟的小娜等產(chǎn)品的成果，處理海量的多源情報(bào)信息，為指揮官制定決策提供支持。

結(jié)語(yǔ)

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的復(fù)雜性和速度已不再是指揮官單純依靠人腦就能進(jìn)行的。擁有信息優(yōu)勢(shì)的一方將決定未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的結(jié)果，并能夠以高速?zèng)Q策的方式即時(shí)做出反應(yīng)，同時(shí)為敵人制造復(fù)雜而多重的困境。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)指揮控制提出了更高的要求。一方面，作戰(zhàn)人員可以獲得越來(lái)越多的先進(jìn)技術(shù)武器，并得到各種專(zhuān)業(yè)組織和系統(tǒng)的支持。另一方面，在作戰(zhàn)域上，物理戰(zhàn)場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)場(chǎng)上分布的武器和系統(tǒng)范圍不斷擴(kuò)大，需要作戰(zhàn)人員和軍事領(lǐng)導(dǎo)人獲得更多的信息。綜上，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制已勢(shì)不可擋。以人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的指揮控制自動(dòng)化使戰(zhàn)場(chǎng)上的軍事指揮官和作戰(zhàn)人員能夠獲得準(zhǔn)確和精確的數(shù)據(jù)，以便比敵人更快、更有效地采取行動(dòng)，把握戰(zhàn)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)。在未來(lái)，人工智能技術(shù)與指揮控制的融合仍將是一個(gè)重點(diǎn)問(wèn)題。