夯實軍事智能化轉型基礎底座
■李建平 紀鳳珠 趙 卉
引 言
戰(zhàn)爭形態(tài)正加速向智能化演進,軍事領域的智能化轉型絕非單純的技術疊加,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、有機融合,構成了新型戰(zhàn)斗力生成的技術基礎。加快軍事領域智能化發(fā)展進程,應深刻把握智能化轉型的技術邏輯,夯實數(shù)據(jù)基石、激活算法引擎、做強算力支撐,為打贏未來智能化戰(zhàn)爭提供堅實保障。
作戰(zhàn)數(shù)據(jù):智能化轉型的“數(shù)字基石”
數(shù)據(jù)是智能化的“血液”,沒有高質量、大規(guī)模、多維度的作戰(zhàn)數(shù)據(jù)積累,軍事智能化轉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,本質上都是數(shù)據(jù)的產生、流轉、處理和應用過程。作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的完備性、準確性和時效性,直接決定了智能系統(tǒng)的感知精度、決策速度和打擊準度,是軍事領域智能化轉型不可或缺的基石。
作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的核心價值在于打破“戰(zhàn)爭迷霧”,實現(xiàn)從經驗驅動向數(shù)據(jù)驅動的轉變。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,一架偵察無人機每秒可傳回5GB影像數(shù)據(jù),衛(wèi)星網絡時刻追蹤成千上萬個地面目標,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、電、心理等多域的作戰(zhàn)數(shù)據(jù),經過規(guī)范化處理和深度挖掘后,能夠構建起全域透明的戰(zhàn)場態(tài)勢,為指揮員提供精準決策支撐。
構建全域覆蓋的作戰(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)領域,精準采集兵力部署、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、網絡空間等領域延伸,重點采集太空目標軌跡、深海環(huán)境參數(shù)、網絡空間態(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)標準體系,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),要健全跨域共享機制,建立分級分類共享規(guī)則,打破軍種壁壘、部門界限和網絡隔離,構建“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,關鍵在于培育數(shù)據(jù)思維和建強專業(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”的行為習慣,摒棄憑經驗、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)進行量化分析;在訓練評估中,要以數(shù)據(jù)為標準進行精準衡量;在裝備研發(fā)中,要以數(shù)據(jù)為支撐進行迭代優(yōu)化。同時,要著力建設專業(yè)化的數(shù)據(jù)人才隊伍,明確各環(huán)節(jié)崗位職責,貫通從數(shù)據(jù)產生到數(shù)據(jù)運用的全流程鏈路。通過院校培養(yǎng)、崗位歷練、專項培訓等多種方式,提升官兵數(shù)據(jù)采集、處理、分析、運用的專業(yè)技能,打造一支既懂軍事業(yè)務又通數(shù)據(jù)技術的復合型人才隊伍,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化為動力的“發(fā)動機”。專業(yè)算法作為軍事智能的核心驅動力,是實現(xiàn)數(shù)據(jù)向知識、知識向決策、決策向戰(zhàn)斗力轉化的關鍵環(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)體系的反應速度、決策精度和對抗效能,成為軍事領域智能化轉型的引擎。
算法的核心優(yōu)勢在于重構作戰(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,往往難以適應瞬息萬變的戰(zhàn)場態(tài)勢。而智能算法能夠依托機器學習、深度學習等技術,對海量作戰(zhàn)數(shù)據(jù)進行秒級處理、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,響應速度和決策效率遠超人類指揮團隊,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,構建自主閉環(huán)的“殺傷鏈”。從目標識別到威脅排序,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雜任務,實現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)即摧毀”的作戰(zhàn)效果。
提升算法的實戰(zhàn)應用效能,需要強化技術創(chuàng)新和場景賦能。在技術創(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用轉化。聚焦生成式AI、神經形態(tài)計算、腦機接口等新技術方向,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)需求構建多元算法典型場景,研發(fā)目標識別、態(tài)勢研判、虛擬訓練等專用算法,突破復雜電磁環(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中不斷迭代優(yōu)化,讓算法優(yōu)勢轉化為實戰(zhàn)能力。
筑牢算法安全防線,是確保智能轉型行穩(wěn)致遠的重要保障。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、被濫用等安全風險,甚至可能出現(xiàn)“算法失控”的嚴重后果。要建立算法安全審查機制,對軍事智能系統(tǒng)中的算法模型進行全流程安全評估,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。加強算法對抗技術研發(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手段,在算法對抗中占據(jù)主動。同時,要注重算法倫理建設,明確算法應用的邊界和規(guī)則,確保算法的研發(fā)和使用符合國際法律和倫理標準,避免出現(xiàn)違背戰(zhàn)爭倫理的情況。
超智算力:智能化轉型的“數(shù)字能量”
算力是支撐數(shù)據(jù)處理和算法運行的基礎能力,如同智能化體系的“能量支撐”。在軍事智能化轉型中,數(shù)據(jù)的爆炸式增長和算法的復雜化發(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)的運行效率和實戰(zhàn)效能,成為軍事領域智能化轉型的動力系統(tǒng)。
算力的核心作用在于突破性能瓶頸,支撐復雜智能任務的高效運行。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,需要同時運行數(shù)千個算法模型;一支無人機蜂群在執(zhí)行協(xié)同作戰(zhàn)任務時,需要實時進行海量數(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。這些復雜任務的完成,離不開強大的算力支撐。沒有足夠的算力,再優(yōu)質的數(shù)據(jù)也無法快速處理,再先進的算法也無法有效運行。當前,算力已經成為衡量軍事智能化水平的重要指標,誰掌握了更強的算力,誰就掌握了智能對抗的主動權。
構建適應智能轉型需求的算力體系,需要打造“云邊端”協(xié)同的算力布局。在云端,要建設分布式云算力中心,構建覆蓋全域、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設施,整合各類計算資源,形成規(guī)?;⒓s化的算力供給能力。在邊端,要推進算力下沉部署,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,將部分計算任務從云端轉移至邊緣端。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)單元自主完成目標識別、路徑規(guī)劃、協(xié)同配合等基本任務,提升體系生存能力。在終端,要強化裝備內置算力,提升單個作戰(zhàn)平臺的智能水平。通過在無人機、無人車、導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。
提升算力保障的實戰(zhàn)化水平,需要強化技術創(chuàng)新和安全防護。在技術創(chuàng)新方面,要緊跟算力技術發(fā)展趨勢,加快新型計算技術的軍事應用。聚焦量子計算、光子計算、神經形態(tài)計算等前沿方向,突破傳統(tǒng)計算架構的性能瓶頸,研發(fā)具有顛覆性的新型算力裝備。同時,要加強算力網絡建設,構建高帶寬、低時延、抗干擾的算力傳輸網絡。通過融合5G、6G、衛(wèi)星通信等技術,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度。在安全防護方面,要建立算力安全保障體系,防范算力資源被攻擊、被劫持、被濫用的風險。通過采用加密計算、可信計算等技術,確保數(shù)據(jù)在計算過程中的安全性和隱私性;加強算力設施的物理防護和網絡防護,構建多層次、全方位的防護屏障,確保算力系統(tǒng)在戰(zhàn)時能夠穩(wěn)定運行,不受敵方干擾破壞。


