隨著戰(zhàn)爭環(huán)境的日益復(fù)雜化，指揮員在軍事決策中面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。軍事行動規(guī)劃不僅要求決策者具備高超的戰(zhàn)術(shù)技能，還需對快速變化的情況做出精準預(yù)測和靈活應(yīng)對。然而，傳統(tǒng)的方法往往受限于數(shù)據(jù)處理能力、決策效率和風(fēng)險評估等的不足，亟需引入先進的技術(shù)手段以提高軍事行動規(guī)劃的質(zhì)量和效率。大模型可以提高軍事行動的預(yù)見性、增強決策制定的智能性以及提升作戰(zhàn)行動的適應(yīng)性和響應(yīng)速度，為現(xiàn)代軍事行動提供更多有力的支持。

軍事行動規(guī)劃相關(guān)概念

軍事行動規(guī)劃是在軍事資源和作戰(zhàn)規(guī)則等諸多約束條件下，以實現(xiàn)作戰(zhàn)意圖為目的，運用科學(xué)規(guī)劃方法和計算機工具對作戰(zhàn)行動進程、作戰(zhàn)任務(wù)安排、力量資源使用和部隊協(xié)同行動等進行籌劃設(shè)計的過程。該概念強調(diào)，軍事行動規(guī)劃不僅僅是簡單的命令下達，而是一個復(fù)雜的過程，它要求指揮員和參謀人員深入理解作戰(zhàn)目的，并將其轉(zhuǎn)化為具體的行動方案。在理論層面，軍事行動規(guī)劃的核心要點包括：一是目的性，即所有規(guī)劃活動圍繞既定的作戰(zhàn)目標展開；二是整體性，即規(guī)劃者從宏觀角度出發(fā)，綜合考量各種影響因素，以實現(xiàn)作戰(zhàn)力量的最優(yōu)配置；三是預(yù)見性，即規(guī)劃者應(yīng)預(yù)判戰(zhàn)場態(tài)勢，提前制定應(yīng)對策略；四是靈活性，即作戰(zhàn)計劃應(yīng)根據(jù)實際情況的變化進行快速調(diào)整；五是實時性，意味著規(guī)劃活動應(yīng)持續(xù)進行，以適應(yīng)戰(zhàn)場動態(tài)；六是協(xié)同性，即不同軍兵種和部門之間的行動應(yīng)有一致性和協(xié)調(diào)性；七是可行性，即規(guī)劃方案在實際操作中能被有效執(zhí)行；八是風(fēng)險評估，即規(guī)劃者對潛在威脅和挑戰(zhàn)進行識別并制定相應(yīng)的緩解措施。

軍事行動規(guī)劃的發(fā)展和地位作用

當(dāng)前在軍事行動規(guī)劃中，軍事人員獲取戰(zhàn)場態(tài)勢的主要手段是通過物理傳感器獲取戰(zhàn)場環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括自然地理區(qū)域，政治、社會、經(jīng)濟因素，空中、地面、海上和空間領(lǐng)域等因素（包括交戰(zhàn)雙方）以及信息環(huán)境（包括網(wǎng)絡(luò)空間）等。在經(jīng)過收集、整合后，軍事人員進行態(tài)勢數(shù)據(jù)分析，進而對軍事行動的可能趨勢進行預(yù)測。

隨著科技的進步，利用人工智能手段賦能軍事行動規(guī)劃的成果也在不斷涌現(xiàn)。例如，為以色列國防和國土安全提供任務(wù)優(yōu)化解決方案的供應(yīng)商Omnisys，其開發(fā)的專有算法套件敏捷統(tǒng)計建模（ASM），應(yīng)用于作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)（MMS），可增強態(tài)勢感知能力。與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，ASM只需要小規(guī)模的訓(xùn)練集，可以靈活應(yīng)對戰(zhàn)場上的快速變化。同時，ASM使用的是一種白盒方法，模型具有可視化和可手動調(diào)整的特點。再如，2024年3月，美軍印太司令部表示正在開發(fā)風(fēng)暴破壞者（Stormbreaker）項目，目標是建立一個由人工智能支持的聯(lián)合作戰(zhàn)行動規(guī)劃工具包。該項目支持多域及戰(zhàn)役級行動方案（COA）的規(guī)劃、兵棋推演、分析和執(zhí)行，可加速“漫長而艱巨”的作戰(zhàn)規(guī)劃過程，連續(xù)、快速地進行紅隊評審、兵棋推演、作戰(zhàn)仿真等活動，完善現(xiàn)有的行動方案，甚至生成“沒有想到的行動方案”。又如，基于智能博弈比賽平臺框架下的智能模型，通過LSTM算法和DBSCAN算法的融合，可以實現(xiàn)智能生成海上作戰(zhàn)行動計劃，及時預(yù)知行動路線，開展風(fēng)險評估。烏克蘭國防部開發(fā)的分析態(tài)勢感知信息系統(tǒng)Delta用于計劃行動和作戰(zhàn)行動。該系統(tǒng)整合了敵軍和資產(chǎn)的位置信息，并允許實時跟蹤敵軍部隊的位置，迅速記錄檢測到的目標，以便實施進一步的火力破壞。

軍事行動規(guī)劃的優(yōu)化不僅關(guān)乎國家的安全與利益，還直接影響到戰(zhàn)爭的勝負和人員的傷亡。通過引入大模型，可以實現(xiàn)更精準的戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測、更智能的戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃、更高效的資源調(diào)配，以及更快速的決策響應(yīng)。這不僅能夠顯著提升軍事行動的效能，還能增強軍隊的決策透明度和可解釋性，對于構(gòu)建更為成熟、智慧的軍事決策支持系統(tǒng)具有重要意義。

大模型在軍事行動規(guī)劃中的應(yīng)用

基于深度學(xué)習(xí)的大模型，特別是那些能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，可以識別復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)，助力軍事行動中的態(tài)勢感知和預(yù)測。例如，自然語言處理模型GPT-4和Transformer，以及計算機視覺模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），都可應(yīng)用于理解和預(yù)測戰(zhàn)場環(huán)境中的語言和圖像信息。

在戰(zhàn)場預(yù)測與評估中的應(yīng)用 大模型可以用于處理和分析大量數(shù)據(jù)，包括歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，智能體可以從這些數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，識別模式和關(guān)聯(lián)，為指揮員提供決策支持。通過分析歷史戰(zhàn)役數(shù)據(jù)，識別勝利的關(guān)鍵因素，為指揮員提供戰(zhàn)術(shù)建議。羅格斯大學(xué)及合作機構(gòu)的研究團隊利用大型視覺語言模型（LVLM）和多智能體系統(tǒng)（MAS）開發(fā)了BattleAgent，為歷史戰(zhàn)役建立了詳細和身臨其境的場景，模擬多個智能體之間以及智能體與其環(huán)境之間特定時間內(nèi)的復(fù)雜動態(tài)互動。傳統(tǒng)的歷史敘事往往缺乏文獻記載，通常優(yōu)先考慮決策者的觀點，忽略了普通士兵的經(jīng)歷和性格。在BattleAgent中，指揮智能體具有戰(zhàn)略決策能力和軍事指揮結(jié)構(gòu)，士兵智能體也擁有個人背景和情感反應(yīng)機制。BattleAgent不僅能夠模擬領(lǐng)導(dǎo)者的決策過程，也能模擬士兵等普通參與者的觀點，展示了智能體與環(huán)境之間細粒度多模態(tài)交互的特點，可以加深對歷史事件的理解，有助于對歷史的研究。美國Palantir公司發(fā)布的人工智能平臺AIP可為指揮員提供戰(zhàn)場態(tài)勢感知、作戰(zhàn)行動規(guī)劃、兵力分配以及戰(zhàn)場監(jiān)控等智能化輔助。大模型技術(shù)通過整合多源數(shù)據(jù)和運用深度學(xué)習(xí)算法，能夠在戰(zhàn)略決策中發(fā)揮關(guān)鍵作用，高效識別隱藏模式、異常行為和潛在威脅，幫助軍隊更好地理解和應(yīng)對復(fù)雜的安全形勢，提供對戰(zhàn)場的全面理解。人工智能大模型可以通過實時分析和預(yù)測，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的情報并提供給軍方，提供戰(zhàn)場評估報告，幫助其做出正確決定。

在軍事行動訓(xùn)練模擬中的應(yīng)用 大模型在模擬訓(xùn)練應(yīng)用方向展現(xiàn)出巨大的潛力，可以讓受訓(xùn)者獲得更真實、個性化、高效的訓(xùn)練體驗。通過生成多樣化情境、扮演虛擬教官、提供決策輔助等方式，大模型可以幫助受訓(xùn)者適應(yīng)不同的作戰(zhàn)環(huán)境，提高其作戰(zhàn)技能和應(yīng)變能力。同時，大模型還可以學(xué)習(xí)受訓(xùn)者的行為模式，并根據(jù)受訓(xùn)者的學(xué)習(xí)進度和能力水平，動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練方案，確保訓(xùn)練效果。在戰(zhàn)爭中，敵方通常呈現(xiàn)知識類型離散化、分布碎片化、應(yīng)用多樣化的特點，往往缺少大量數(shù)據(jù)，通過兵棋推演獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)來創(chuàng)造虛擬對手是一個解決問題的有效途徑。利用大模型自動開展定性兵棋推演，可以為軍事行動規(guī)劃提供大量的數(shù)據(jù)支持。IQT實驗室開發(fā)的大語言模型驅(qū)動的多智能體系統(tǒng)SnowGlobe（雪球）可用于基于文本的定性兵棋推演，從場景準備到賽后分析的每個階段都可以選擇由人工智能、人類、或兩者組合來完成。自動化戰(zhàn)爭推演可以快速推演出各種可能的結(jié)果，幫助受訓(xùn)者更好地開展模擬訓(xùn)練，同時也為軍事行動規(guī)劃提供了支撐。大模型能夠創(chuàng)建并不斷修改各種訓(xùn)練場景，這些場景會根據(jù)受訓(xùn)者的行為實時變化。這些系統(tǒng)利用先進技術(shù)自動生成內(nèi)容，并讓人工智能模型相互“競爭”，從而創(chuàng)造出幾乎無限的獨特和高度復(fù)雜的訓(xùn)練場景。這樣，受訓(xùn)者每次都能體驗到意想不到的新挑戰(zhàn)，大大提高了訓(xùn)練效率。

在輔助指揮決策中的應(yīng)用 在軍事行動輔助決策方面，大模型可以生成和評估不同的策略和戰(zhàn)術(shù)，為指揮員提供更多的選擇和可能性。2023年5月，美陸軍選擇將ScaleAI公司的大語言模型Donovan系統(tǒng)用于第18空降師部隊的決策制定。該系統(tǒng)使用了基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)算法來持續(xù)微調(diào)系統(tǒng)模型，是該公司的聯(lián)邦人工智能平臺。在Donovan系統(tǒng)的幫助下，決策人員能在快速變化的戰(zhàn)場環(huán)境中更快、更好地做出有依據(jù)的決策，而不需要增加參謀人員的數(shù)量。2023年7月，美空軍在第6次全球信息優(yōu)勢演習(xí)（GIDE）中首次測試大語言模型，希望利用人工智能系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)來輔助決策，獲取目標信息并支持火力打擊任務(wù)。在測試中，美空軍通過電話向某支部隊查詢信息，在人工智能工具的幫助下僅用10分鐘就完成了查詢，而傳統(tǒng)方式下該查詢過程可能需花費數(shù)小時、甚至數(shù)天時間。2024年3月28日，美軍陸軍研究實驗室研究人員提出了COA-GPT框架，該框架采用大語言模型來加速生成軍事行動方案（COAs）。在COA-GPT項目中，研究人員將這些模型應(yīng)用于軍事指揮與控制系統(tǒng)，使指揮官能夠輸入任務(wù)信息，并迅速獲得一系列戰(zhàn)略上可行的行動方案。這些方案不僅符合軍事理論，而且能夠根據(jù)戰(zhàn)場情況實時調(diào)整。

未來展望

在未來，大模型技術(shù)在軍事行動規(guī)劃中的發(fā)展勢頭將愈發(fā)強勁。技術(shù)的飛躍性進步，尤其是深度學(xué)習(xí)和人工智能算法的成熟運用，使得軍事決策者能夠基于大數(shù)據(jù)、圖像、語音、文本等多模態(tài)信息，構(gòu)建出更精準、更全面、更實時的決策模型。這些模型不僅能夠提高預(yù)測的準確度和效率，還能在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境中實現(xiàn)快速反應(yīng)和適應(yīng)性調(diào)整。這種技術(shù)將在軍事戰(zhàn)略規(guī)劃、戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行、情報分析等多個層面發(fā)揮關(guān)鍵作用，為軍事行動提供強大的智能支撐。

加快支持軍事行動規(guī)劃的數(shù)據(jù)生成。大模型的數(shù)據(jù)依賴性問題始終不容忽視。軍事行動規(guī)劃依賴大量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的獲取、清洗、整合過程復(fù)雜且成本高昂，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性直接影響模型的準確性和有效性。建模與仿真總監(jiān)托尼·塞里（Tony Cerri）在美國家訓(xùn)練與模擬協(xié)會2018年會議上表示：“如果我們可以將建模與仿真和大數(shù)據(jù)、AI結(jié)合使用，這是無與倫比的優(yōu)勢?！彪S著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，未來軍事行動規(guī)劃將更加注重數(shù)據(jù)支持。大模型可以提供多種任務(wù)和想定，理論上可以生成大量不同的訓(xùn)練環(huán)境，深度強化學(xué)習(xí)與環(huán)境交互試錯的學(xué)習(xí)機制使得大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)問題得以緩解，大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)為大模型決策提供了大樣本量。大模型經(jīng)過訓(xùn)練后，相較于一般經(jīng)驗水平的人員，所提供的方案往往能更好地反映真實的作戰(zhàn)情況，指揮員可據(jù)此進行更加精確的指揮。

增加大模型在軍事行動規(guī)劃中的可信度。當(dāng)前的大模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，其決策過程往往“黑箱化”，難以理解模型如何得出特定結(jié)論，這對于軍事決策的透明度和責(zé)任歸屬提出了挑戰(zhàn)。如何制定可信賴人工智能的度量標準和框架，是大模型在軍事行動規(guī)劃中面臨的重要問題。在輔助決策過程中，大模型的決策過程應(yīng)該是可解釋、可審查的，這有助于提高用戶對人工智能的信任度，使指揮員能夠理解智能體如何處理數(shù)據(jù)和生成建議。通過提供決策的可解釋性，大模型可以幫助指揮員理解建議背后的邏輯和假設(shè)，從而增強指揮員和智能體之間的信任。大模型應(yīng)提供交互式?jīng)Q策支持，以便指揮員可以根據(jù)提出的問題獲得實時解釋和調(diào)整建議，并根據(jù)大模型的反饋調(diào)整其決策策略，以便更好地適應(yīng)指揮員的偏好和需求。安全性是確保人工智能價值觀一致的關(guān)鍵因素，系統(tǒng)應(yīng)該在設(shè)計、開發(fā)和應(yīng)用過程中遵循安全性原則，防范潛在的安全風(fēng)險。確保指揮員對智能體的決策和建議有足夠的信心，才能有助于大模型在軍事行動規(guī)劃中更好地輔助指揮決策，并為未來的軍事行動規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。

加強軍事行動過程中態(tài)勢預(yù)測與分析。大模型在軍事行動中的態(tài)勢預(yù)測與分析是一個充滿機遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。大模型應(yīng)構(gòu)建基于歷史數(shù)據(jù)和實時信息的預(yù)測模型，將文本、圖像、聲音等多種模態(tài)數(shù)據(jù)融合到模型中，以提高態(tài)勢感知的準確性和全面性。大模型應(yīng)綜合考慮多種因素，如敵我力量對比、地形、氣候、敵方行動意圖等，生成態(tài)勢分析報告，包括戰(zhàn)場態(tài)勢的當(dāng)前狀態(tài)、預(yù)測發(fā)展趨勢、潛在威脅和機會等，提高模型的可解釋性，以便指揮員更好地理解模型的決策過程，并進行有效的監(jiān)督和干預(yù)。同時，我們應(yīng)建立更細粒度的風(fēng)險評估框架，涵蓋技術(shù)、戰(zhàn)略、倫理等多個層面，例如數(shù)據(jù)安全、模型偏見、決策可靠性等，還應(yīng)開展動態(tài)風(fēng)險評估，開發(fā)能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整風(fēng)險評估的模型，以便更準確地反映戰(zhàn)場態(tài)勢的變化。以可視化形式，通過態(tài)勢分析報告，大模型可以幫助指揮員全面了解戰(zhàn)場態(tài)勢，為決策提供科學(xué)依據(jù)。

結(jié)語

未來，大模型技術(shù)在軍事行動規(guī)劃中的應(yīng)用前景光明，但同時也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。通過技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和政策的適時調(diào)整，我們有望克服這些障礙，充分利用人工智能的力量，提升軍事行動的智能化水平，實現(xiàn)安全、高效、可靠的軍事決策。

責(zé)任編輯：王宇璇