夯實軍事智能化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)底座

■李建平  紀(jì)鳳珠  趙  卉

引  言

戰(zhàn)爭形態(tài)正加速向智能化演進(jìn)，軍事領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型絕非單純的技術(shù)疊加，而是以數(shù)據(jù)、算法、算力為核心支撐的體系性變革，三者相互賦能、有機(jī)融合，構(gòu)成了新型戰(zhàn)斗力生成的技術(shù)基礎(chǔ)。加快軍事領(lǐng)域智能化發(fā)展進(jìn)程，應(yīng)深刻把握智能化轉(zhuǎn)型的技術(shù)邏輯，夯實數(shù)據(jù)基石、激活算法引擎、做強(qiáng)算力支撐，為打贏未來智能化戰(zhàn)爭提供堅實保障。

作戰(zhàn)數(shù)據(jù)：智能化轉(zhuǎn)型的“數(shù)字基石”

數(shù)據(jù)是智能化的“血液”，沒有高質(zhì)量、大規(guī)模、多維度的作戰(zhàn)數(shù)據(jù)積累，軍事智能化轉(zhuǎn)型就會成為無源之水、無本之木。在智能化戰(zhàn)爭中，戰(zhàn)場感知、指揮決策、作戰(zhàn)行動等全鏈路活動，本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、流轉(zhuǎn)、處理和應(yīng)用過程。作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的完備性、準(zhǔn)確性和時效性，直接決定了智能系統(tǒng)的感知精度、決策速度和打擊準(zhǔn)度，是軍事領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型不可或缺的基石。

作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的核心價值在于打破“戰(zhàn)爭迷霧”，實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)戰(zhàn)爭中，指揮員主要依靠戰(zhàn)場偵察、情報研判和實戰(zhàn)經(jīng)驗作出決策，受限于信息獲取的廣度和深度，決策往往帶有一定的主觀性和局限性。而在智能化戰(zhàn)爭時代，一架偵察無人機(jī)每秒可傳回5GB影像數(shù)據(jù)，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時刻追蹤成千上萬個地面目標(biāo)，戰(zhàn)場數(shù)據(jù)生成速率呈幾何級數(shù)增長。這些來自陸、海、空、天、網(wǎng)、電、心理等多域的作戰(zhàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過規(guī)范化處理和深度挖掘后，能夠構(gòu)建起全域透明的戰(zhàn)場態(tài)勢，為指揮員提供精準(zhǔn)決策支撐。

構(gòu)建全域覆蓋的作戰(zhàn)數(shù)據(jù)資源體系，需要抓好全生命周期治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，要立足全域作戰(zhàn)需求，拓寬數(shù)據(jù)來源渠道，實現(xiàn)傳統(tǒng)空間與新域空間的數(shù)據(jù)全覆蓋。傳統(tǒng)空間要聚焦陸戰(zhàn)場、海戰(zhàn)場、空戰(zhàn)場等傳統(tǒng)領(lǐng)域，精準(zhǔn)采集兵力部署、裝備性能、地形地貌等數(shù)據(jù)；新域空間要向太空、深海、極地、網(wǎng)絡(luò)空間等領(lǐng)域延伸，重點采集太空目標(biāo)軌跡、深海環(huán)境參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)空間態(tài)勢等數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)融合處理環(huán)節(jié)，要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，解決“一數(shù)多值”“格式不一”等突出問題，實現(xiàn)不同來源、不同類型數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。在數(shù)據(jù)共享環(huán)節(jié)，要健全跨域共享機(jī)制，建立分級分類共享規(guī)則，打破軍種壁壘、部門界限和網(wǎng)絡(luò)隔離，構(gòu)建“無所不在、無所不含、無所不聯(lián)”的數(shù)據(jù)共享環(huán)境，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的最大化利用。

發(fā)揮作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的戰(zhàn)斗力倍增效應(yīng)，關(guān)鍵在于培育數(shù)據(jù)思維和建強(qiáng)專業(yè)隊伍。數(shù)據(jù)思維是激活數(shù)據(jù)價值的前提，要引導(dǎo)官兵養(yǎng)成“用數(shù)據(jù)思考、用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策”的行為習(xí)慣，摒棄憑經(jīng)驗、靠直覺的傳統(tǒng)思維模式。在作戰(zhàn)籌劃中，要以數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行量化分析；在訓(xùn)練評估中，要以數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行精準(zhǔn)衡量；在裝備研發(fā)中，要以數(shù)據(jù)為支撐進(jìn)行迭代優(yōu)化。同時，要著力建設(shè)專業(yè)化的數(shù)據(jù)人才隊伍，明確各環(huán)節(jié)崗位職責(zé)，貫通從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到數(shù)據(jù)運(yùn)用的全流程鏈路。通過院校培養(yǎng)、崗位歷練、專項培訓(xùn)等多種方式，提升官兵數(shù)據(jù)采集、處理、分析、運(yùn)用的專業(yè)技能，打造一支既懂軍事業(yè)務(wù)又通數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才隊伍，為數(shù)據(jù)價值釋放提供人才支撐。

專業(yè)算法：智能化轉(zhuǎn)型的“數(shù)字引擎”

如果說數(shù)據(jù)是智能化的“燃料”，那么算法就是將燃料轉(zhuǎn)化為動力的“發(fā)動機(jī)”。專業(yè)算法作為軍事智能的核心驅(qū)動力，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識、知識向決策、決策向戰(zhàn)斗力轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在智能化戰(zhàn)爭中，算法的優(yōu)劣直接決定了作戰(zhàn)體系的反應(yīng)速度、決策精度和對抗效能，成為軍事領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的引擎。

算法的核心優(yōu)勢在于重構(gòu)作戰(zhàn)鏈路，實現(xiàn)OODA循環(huán)的極速迭代。傳統(tǒng)作戰(zhàn)中，觀察、判斷、決策、行動的鏈路較長，受限于人工處理能力，往往難以適應(yīng)瞬息萬變的戰(zhàn)場態(tài)勢。而智能算法能夠依托機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對海量作戰(zhàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行秒級處理、實時分析和規(guī)律挖掘，大幅縮短決策周期。外軍AI軍事指揮系統(tǒng)在模擬測試中，僅用很短時間就生成多套完整作戰(zhàn)方案，響應(yīng)速度和決策效率遠(yuǎn)超人類指揮團(tuán)隊，充分展現(xiàn)了算法在加速決策流程中的巨大優(yōu)勢。在作戰(zhàn)行動中，算法能夠貫穿偵察感知、指揮決策、火力打擊、效果評估等全鏈路，構(gòu)建自主閉環(huán)的“殺傷鏈”。從目標(biāo)識別到威脅排序，從方案生成到火力分配，從打擊實施到毀傷評估，算法能夠自主完成一系列復(fù)雜任務(wù)，實現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)即摧毀”的作戰(zhàn)效果。

提升算法的實戰(zhàn)應(yīng)用效能，需要強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新和場景賦能。在技術(shù)創(chuàng)新方面，要緊跟人工智能發(fā)展趨勢，加快前沿算法的軍事應(yīng)用轉(zhuǎn)化。聚焦生成式AI、神經(jīng)形態(tài)計算、腦機(jī)接口等新技術(shù)方向，探索算法與軍事需求的深度融合路徑。在場景賦能方面，要立足實戰(zhàn)需求構(gòu)建多元算法典型場景，研發(fā)目標(biāo)識別、態(tài)勢研判、虛擬訓(xùn)練等專用算法，突破復(fù)雜電磁環(huán)境信息處理瓶頸，推動算法模塊化、輕量化改造，與指揮控制系統(tǒng)、無人裝備系統(tǒng)快速集成融合，讓算法在典型場景具體任務(wù)中不斷迭代優(yōu)化，讓算法優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)能力。

筑牢算法安全防線，是確保智能轉(zhuǎn)型行穩(wěn)致遠(yuǎn)的重要保障。算法在帶來作戰(zhàn)效能提升的同時，也面臨著被篡改、被欺騙、被濫用等安全風(fēng)險，甚至可能出現(xiàn)“算法失控”的嚴(yán)重后果。要建立算法安全審查機(jī)制，對軍事智能系統(tǒng)中的算法模型進(jìn)行全流程安全評估，重點審查算法的可靠性、透明度和可控性，防止出現(xiàn)算法偏見、邏輯漏洞等問題。加強(qiáng)算法對抗技術(shù)研發(fā)，既要提升己方算法的抗干擾、抗攻擊能力，也要掌握干擾、欺騙敵方算法的技術(shù)手段，在算法對抗中占據(jù)主動。同時，要注重算法倫理建設(shè)，明確算法應(yīng)用的邊界和規(guī)則，確保算法的研發(fā)和使用符合國際法律和倫理標(biāo)準(zhǔn)，避免出現(xiàn)違背戰(zhàn)爭倫理的情況。

超智算力：智能化轉(zhuǎn)型的“數(shù)字能量”

算力是支撐數(shù)據(jù)處理和算法運(yùn)行的基礎(chǔ)能力，如同智能化體系的“能量支撐”。在軍事智能化轉(zhuǎn)型中，數(shù)據(jù)的爆炸式增長和算法的復(fù)雜化發(fā)展，對算力提出了前所未有的高要求。超智算力的規(guī)模、速度和可靠性，直接決定了軍事智能系統(tǒng)的運(yùn)行效率和實戰(zhàn)效能，成為軍事領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的動力系統(tǒng)。

算力的核心作用在于突破性能瓶頸，支撐復(fù)雜智能任務(wù)的高效運(yùn)行。智能化戰(zhàn)爭對算力的需求呈現(xiàn)出“指數(shù)級增長”特征：一套先進(jìn)的AI指揮系統(tǒng)，在處理全域戰(zhàn)場數(shù)據(jù)時，需要同時運(yùn)行數(shù)千個算法模型；一支無人機(jī)蜂群在執(zhí)行協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)時，需要實時進(jìn)行海量數(shù)據(jù)交互和決策計算；一次大規(guī)模的虛擬對抗訓(xùn)練，需要模擬數(shù)萬甚至數(shù)十萬作戰(zhàn)單元的互動行為。這些復(fù)雜任務(wù)的完成，離不開強(qiáng)大的算力支撐。沒有足夠的算力，再優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)也無法快速處理，再先進(jìn)的算法也無法有效運(yùn)行。當(dāng)前，算力已經(jīng)成為衡量軍事智能化水平的重要指標(biāo)，誰掌握了更強(qiáng)的算力，誰就掌握了智能對抗的主動權(quán)。

構(gòu)建適應(yīng)智能轉(zhuǎn)型需求的算力體系，需要打造“云邊端”協(xié)同的算力布局。在云端，要建設(shè)分布式云算力中心，構(gòu)建覆蓋全域、彈性伸縮的算力基座。依托大數(shù)據(jù)中心、超級計算中心等基礎(chǔ)設(shè)施，整合各類計算資源，形成規(guī)?；?、集約化的算力供給能力。在邊端，要推進(jìn)算力下沉部署，提升戰(zhàn)場末端的自主計算能力。針對前沿陣地、海上艦艇、空中平臺等特殊場景，研發(fā)小型化、低功耗、高可靠的邊緣計算節(jié)點，將部分計算任務(wù)從云端轉(zhuǎn)移至邊緣端。這樣既可以降低對通信鏈路的依賴，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，又能在通信中斷或信號黑障等極端環(huán)境下，保障作戰(zhàn)單元自主完成目標(biāo)識別、路徑規(guī)劃、協(xié)同配合等基本任務(wù)，提升體系生存能力。在終端，要強(qiáng)化裝備內(nèi)置算力，提升單個作戰(zhàn)平臺的智能水平。通過在無人機(jī)、無人車、導(dǎo)彈武器等平臺中嵌入高性能AI芯片，賦予裝備自主感知、自主決策、自主行動的能力，使其成為具備獨立作戰(zhàn)能力的智能單元，為集群協(xié)同和體系對抗奠定基礎(chǔ)。

提升算力保障的實戰(zhàn)化水平，需要強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新和安全防護(hù)。在技術(shù)創(chuàng)新方面，要緊跟算力技術(shù)發(fā)展趨勢，加快新型計算技術(shù)的軍事應(yīng)用。聚焦量子計算、光子計算、神經(jīng)形態(tài)計算等前沿方向，突破傳統(tǒng)計算架構(gòu)的性能瓶頸，研發(fā)具有顛覆性的新型算力裝備。同時，要加強(qiáng)算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，構(gòu)建高帶寬、低時延、抗干擾的算力傳輸網(wǎng)絡(luò)。通過融合5G、6G、衛(wèi)星通信等技術(shù)，保障云端、邊端、終端之間的算力協(xié)同和數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)算力資源的無縫銜接和高效調(diào)度。在安全防護(hù)方面，要建立算力安全保障體系，防范算力資源被攻擊、被劫持、被濫用的風(fēng)險。通過采用加密計算、可信計算等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在計算過程中的安全性和隱私性；加強(qiáng)算力設(shè)施的物理防護(hù)和網(wǎng)絡(luò)防護(hù)，構(gòu)建多層次、全方位的防護(hù)屏障，確保算力系統(tǒng)在戰(zhàn)時能夠穩(wěn)定運(yùn)行，不受敵方干擾破壞。