黃四牛 肖衛(wèi)東 刁聯(lián)旺

（1）面向全域作戰(zhàn)。在戰(zhàn)略層面上，沖突雙方都有足夠的自由去選擇跨域的組合方式，甚至是在同一域中也充滿了多元組合。先進(jìn)的作戰(zhàn)模式不只是在于確保作戰(zhàn)速度更快、作戰(zhàn)范圍更廣、作戰(zhàn)效能更具致命性，更重要的挑戰(zhàn)是實現(xiàn)非對稱、差異化的行動。隨著攻擊和防御能力在多域的同時拓展，單一域優(yōu)勢可能限制作戰(zhàn)平臺和戰(zhàn)術(shù)行動的選擇，要使部隊能夠根據(jù)戰(zhàn)場變化重新奪取主動權(quán)，就需要實時衡量相對優(yōu)勢，緩解固有弱勢，協(xié)同部隊在作戰(zhàn)環(huán)境中形成臨時優(yōu)勢效能。此外，作戰(zhàn)的意圖也不再只是爭奪領(lǐng)土，更在于擾亂對方指揮員、誤判態(tài)勢、誤導(dǎo)決策以及在戰(zhàn)場外影響民眾的觀念和認(rèn)知。認(rèn)知維度的行動不僅可能，而且通常具有首要且決定性的作用。

在戰(zhàn)術(shù)層面上，當(dāng)前任務(wù)式指揮能夠提升部隊的主動性和適應(yīng)能力，應(yīng)對作戰(zhàn)的不確定性。但是將來戰(zhàn)場的動態(tài)性、非連續(xù)性改變了傳統(tǒng)以任務(wù)為導(dǎo)向的指揮控制模式，指揮員的最初意圖可能不具有持續(xù)性，通信聯(lián)絡(luò)的受擾、非對稱的多域進(jìn)攻等都會迫使指揮員不斷調(diào)整和更改作戰(zhàn)決心，在這種情況下，條件刺激響應(yīng)式指揮模式可能更為適用。

（2）面向“三化”融合。新的戰(zhàn)爭形貌下，一方面新型作戰(zhàn)力量及相應(yīng)作戰(zhàn)樣式快速崛起，與此同時，傳統(tǒng)作戰(zhàn)力量智能化改造不斷深入，機(jī)械化、信息化、智能化三化融合發(fā)展將催生新的指揮與控制理論。

人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、5G 等新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，正在形成新的戰(zhàn)爭操作系統(tǒng)。指揮控制形態(tài)將實現(xiàn)戰(zhàn)斗力的微粒化解構(gòu)與智能化重組，實現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)賦能到知識賦能、從連通共享到感知認(rèn)知、從中心到邊緣、從剛性固態(tài)到柔性液態(tài)、從流程到協(xié)同的轉(zhuǎn)型。組織規(guī)模的小微化、組織結(jié)構(gòu)的云端化、組織運(yùn)行的液態(tài)化、組織邊界的開放化、人機(jī)協(xié)同的常態(tài)化，將使能夠突破力量邊界的、多域大協(xié)作的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，越來越成為主流的組織形態(tài)，“擬態(tài)”組織、“蜂群”組織等將越來越多的出現(xiàn)在戰(zhàn)場上。

此外，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長意味著物理世界的數(shù)字孿生不斷完善，孿生技術(shù)在物理世界和數(shù)字世界之間建立準(zhǔn)實時聯(lián)系，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界互聯(lián)、互通、互操作。未來，物理戰(zhàn)場的數(shù)字鏡像將從分時到實時、從宏觀到微觀，形成一個完整的數(shù)字孿生。

“智能化與自動化的主要區(qū)別是在不確定性很大情況下基于各種信息做出決策的能力、自我學(xué)習(xí)的能力、對意外情況和不斷變化情況的自適應(yīng)能力”。軍事博弈具有多元、動態(tài)、不確定、狀態(tài)高維、信息不完全、稀疏樣本、弱規(guī)則、非零和等本質(zhì)特征，并不完全適應(yīng)于當(dāng)前人工智能的主流技術(shù)機(jī)理，必須要真正解決以下問題，才有可能研制出可用的智能指揮控制系統(tǒng)，形成指揮控制大腦：一是提供知識，開發(fā)各問題域知識的結(jié)構(gòu)化、形式化、體系化方法；二是模擬推理，研究基于多模態(tài)信息的各種人腦推論模式及其形式化體系化，并能在計算機(jī)中有效運(yùn)行；三是人機(jī)交互，保證智能系統(tǒng)與人類專家之間的自然準(zhǔn)確交流；四是不斷進(jìn)化，不斷對指揮控制大腦進(jìn)行訓(xùn)練和更新，不斷積累技能和自學(xué)習(xí)演進(jìn)。

（1）戰(zhàn)爭計算。一是圍繞分析作戰(zhàn)體系的短板軟肋以及基于此的戰(zhàn)爭設(shè)計，研究戰(zhàn)役布勢、戰(zhàn)局優(yōu)劣等定性概念的量化計算，研究復(fù)雜作戰(zhàn)體系的建模及其涌現(xiàn)行為和蝴蝶效應(yīng)，研究如何將不確定性量化（UQ）等理論方法用于籌劃推演中隨機(jī)情況的計算。二是圍繞利用數(shù)據(jù)+算法+算力的決策機(jī)制解決不確定性的指揮控制問題。通過博弈對抗推演輔助指揮員預(yù)測態(tài)勢變化、評估優(yōu)選方案、學(xué)習(xí)戰(zhàn)法戰(zhàn)術(shù)，研究博弈場景靈活訂制、博弈對抗規(guī)則建模、大樣本對抗實驗分析、智能算法驗證評價等問題，開展多樣化、智能化的博弈對抗推演。

（2）知識驅(qū)動。未來軍事信息系統(tǒng)應(yīng)著眼信息中心戰(zhàn)向知識中心戰(zhàn)的發(fā)展趨勢，發(fā)展更為靈活的“以知識為中心”的指揮信息系統(tǒng)，以滿足其對未來戰(zhàn)場態(tài)勢的知識化的感知與共享，對指揮機(jī)構(gòu)的智能化輔助決策支持，以及對作戰(zhàn)力量多元化知識服務(wù)的需求。同時，敏捷性優(yōu)勢也不僅需要網(wǎng)絡(luò)支撐，更需要基于知識的個體認(rèn)知與群體認(rèn)知趨同下的高度自同步行動。研究作戰(zhàn)籌劃中的知識體系構(gòu)建、知識自動抽取、知識融合與自演化以及知識問答與推理技術(shù)，研究知識圖譜和規(guī)則系統(tǒng)平臺，研究作戰(zhàn)常識、力量編制、標(biāo)準(zhǔn)、戰(zhàn)法規(guī)則、條令條例、決策模型、經(jīng)驗等的獲取、表示和運(yùn)用，研究以人為中心的知識運(yùn)用以解決認(rèn)知的不一致性和不確定性問題，重點(diǎn)放在針對決策相關(guān)問題的理解認(rèn)知上，重點(diǎn)呈現(xiàn)時空因果關(guān)系。

（3）認(rèn)知計算。研究態(tài)勢認(rèn)知域的基礎(chǔ)問題，借鑒不確定性系統(tǒng)的相關(guān)學(xué)科成果，研究人類認(rèn)知不確定性下的態(tài)勢感知理解與預(yù)測，從態(tài)勢理解、預(yù)測、評估和生成各環(huán)節(jié)揭示態(tài)勢認(rèn)知機(jī)理，實現(xiàn)對戰(zhàn)場敵我雙方以及環(huán)境要素之間復(fù)雜關(guān)系的深層次認(rèn)知，提升指揮員對戰(zhàn)場態(tài)勢認(rèn)知的速度和深度。與認(rèn)知科學(xué)、生命科學(xué)、生物科技等學(xué)科交叉融合，研究基于規(guī)則、經(jīng)驗、概率、直覺、情感、頓悟的定性定量綜合決策模型，將人類記憶聯(lián)想機(jī)理、多模態(tài)序列記憶與預(yù)測機(jī)理等用于指揮決策；面向臨機(jī)決策，研究基于注意力機(jī)制的快速搜索比對提煉和優(yōu)化剪枝規(guī)劃預(yù)測，研究基于經(jīng)驗性思維圖式的自動反應(yīng)和行動。

（1）強(qiáng)化邊緣指揮控制能力。面向5G+指揮控制和實時決策需求，研究邊緣AI。在車載機(jī)載艦載終端、手持終端、可穿戴設(shè)備等邊緣裝備上部署AI芯片、運(yùn)行AI算法，使邊緣節(jié)點(diǎn)可以更快速地對情況做出響應(yīng)。此外，借鑒區(qū)塊鏈技術(shù)探索去中心化互聯(lián)和合約化協(xié)同。

（2）分布化自動化的系統(tǒng)構(gòu)建。探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)、開放架構(gòu)、模式識別等技術(shù)的異質(zhì)系統(tǒng)融合，實現(xiàn)不同系統(tǒng)間的自動連接、在線共享和互相學(xué)習(xí)，可在同一平臺融合傳感、共享交流和行動。研究支持全域作戰(zhàn)的軟件定義指揮控制系統(tǒng)構(gòu)建機(jī)理，根據(jù)任務(wù)和作戰(zhàn)環(huán)境快速形成任務(wù)能力。實時感知作戰(zhàn)任務(wù)需求、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和戰(zhàn)場環(huán)境變化，軟件定義系統(tǒng)架構(gòu)、功能、流程，實現(xiàn)知識驅(qū)動下的全域資源池化管理、資源協(xié)同運(yùn)作與應(yīng)變演化和作戰(zhàn)體系能力動態(tài)自適應(yīng)生成。