近年来，人工智能技术取得突破，将广泛应用于作战指挥领域，可有效缩短观察-判断-决策-行动（OODA）周期的时间，大幅提升态势感知能力，情况研究和判断，和任务。规划、方案生成、分析决策、行动控制等能力，提高作战指挥效率和决策科学性。
人工智能的应用将大大提高作战指挥效率
随着在军事领域的广泛应用，人工智能技术正成为推动新一轮军事改革的强大动力。战争的时空条件、战争的主体、战争的手段、战争的手段和方法都将发生深刻的变化，将孕育出新的战斗理念、战斗手段、战斗思维，而决定一场战争胜负的规律，突出体现在争取“控制知识权的权利”的斗争中。在夺取战场控制权方面，将从夺取信息权和信息优势转向夺取认知权和情报优势；在对抗的焦点上，将从注重物理领域和信息领域的对抗转向更加注重认知领域的对抗变革。
人工智能在作战指挥中的应用
未来，战场将进入“秒杀”时代。高速、大机动、远程装备的发展趋势明显加快了战争节奏，人脑跟不上作战速度；大规模系统作战和一体化联合作战使战争复杂化 人脑无法适应战争规模；无人系统自主运行，响应速度非常快，使得战争的灵活性不断增加，人脑跟不上战场的变化；战场的非线性、跨域、网络化等特点，在时空范围、要素类型、动作节奏等方面对决策、指挥和协调提出了极高的要求，传统的人工基于-的方法难以适应。在战场上，指挥员面临着海量且不断变化的战场数据和信息，人脑已经无法高效地容纳和处理，人的感官也无法承受作战行动非常规变化的速度。例如，自“911”事件以来，仅来自无人机和其他监控技术的数据量就增加了 16 倍；美军分布式通用地面系统每日采集的视频流数据超过7TB；美国空军每天收集大约 160 小时的情报侦察视频数据。只有充分发挥人脑的创造力、灵活性和主动性，以及机器速度快、精度高、不疲劳的优势，实现人机协同、人机交互，才能弥补差距在时空和机脑中，保证战斗力。指挥决策的优势。
未来智能战的作战指挥决策将具备自主数据挖掘、态势感知、智能决策和指挥控制能力。这将在一定程度上颠覆人们对作战指挥决策的传统认知，形成从信息系统辅助人到智能系统代替人的深度融合转型。人工智能技术在战场情报分析、数据处理、运筹学分析、仿真、任务规划、方案制定等方面的引入，极大地提高了人类指挥现代战争和作战行动的智能水平。利用跨媒体数据融合技术，指挥员可以从海量、多样化、异构的情报数据中快速发现支撑作战指挥决策的关键信息，识别意图、发现症状、研究趋势、发现模式并做出决策。人工智能技术的发展和应用，使人类突破了思维的逻辑极限、感官的生理极限、存在的物理极限，极大地提高了研究判断战场态势、预测战势、评估战斗力的能力计划、管理和控制作战行动。实现空间和多维领域优势作战资源的快速跳跃、聚合和攻击，控制OODA循环的主动性。
随着智能辅助决策技术和“云脑”、“数字参谋”、“虚拟仓储”的出现，作战指挥决策将从单纯的人脑决策发展到人机混合决策云脑智能决策和神经网络决策，从而孵化出一种新的指挥控制方式。人工智能，即“战斗大脑”，可以接收和处理来自各种传感器的大量数据，它的反应和决策速度比人类快数百倍。基于对物理域、社会域、知识域、认知域的分析建模，利用人工智能快速生成辅助决策信息，可根据指挥员意图快速优化，从而实现作战指挥决策的速度和效率。准确性。利用人工智能技术构建自主数据分析能力，优化指挥信息系统，有效提高战场数据处理和挖掘效率，以“人在环”或“人机交互”形式实现人机优势互补“人机协作”。在战场上占据主动。
高速、高机动、远程装备的发展趋势明显加快了战争步伐
借助人工智能算法，开发快速处理数据的软件，实现对目标的高效探测、分类和预警计算，收集和提供高质量、大容量、时效性强的军事情报，以及推进与军事情报相关的机器学习，研究深度学习、视觉算法等先进算法，辅助作战指挥决策。采用智能算法收集情报，速度快、效率高、结果准确，可为作战指挥决策提供及时、优质的参考，并可通过实时战场反馈算法不断修正更新。开发跨媒体数据融合技术、价值网络模型和快速推演系统，从海量、多样、异构的情报数据中快速发现支撑作战指挥决策的关键信息，实现对战场态势的快速判断；开发仿真计算环境，模拟战场态势演变过程，根据实时掌握的最新战场态势数据不断更新，开发使用遗传算法、遗传规划等，应用知识推理和搜索解决方法自动推理搜索处置方案，计算生成动作指令，实现信息化博弈。人工智能辅助决策，精准指挥，灵活控制；利用云计算、大数据、多媒体信息处理、智能决策支持等技术，构建智能作战指挥决策系统，开发知识推理、搜索与解决等人工智能技术，精准打击简单业务自动化目标清单、作战力量的使用、行动计划和成本效益分析。
2016 年 8 月美国国防部国防科学委员会的“自治”研究表明，如果指挥官能够使用自主情报分析、解释以及战术层面作战的持续规划和重新规划，他们就可以利用敌人的行动。空间攻击。美国国防高级研究计划局早在2007年就启动了“暗绿色”计划，旨在将仿真技术嵌入指挥控制系统，提高指挥官临时决策的速度和质量。目标是规划美国陆军的战术级作战任务。周期时间减少了 75%。其核心技术是在指挥作战过程中，根据实时战场态势数据，通过多次计算机模拟，推导出敌我双方采取不同作战方案可能产生的结果，预测敌方可能采取的作战行动和可能的作战行动。战场形势的可能走向。 ，引导指挥员正确决策，缩短制定和调整作战计划的时间。 2009年以来，美国国防高级研究计划局先后启动了“洞察力”、视觉数据分析、深度学习、文本深度发现与过滤、高级机器学习概率编程等一大批基础技术研究项目。战场数据自主获取、信息处理、关键特征提取、关联挖掘等相关技术。美国空军的AlphaAI空战模拟系统将人工智能技术应用于模拟环境中的整个作战指挥过程。美国陆军物资司令部通信-电子研究、开发和工程中心计划在 2016 年底启动 CVS 项目，旨在提供主动建议、高级分析和自然人机交互支持指挥官的决策过程从规划、准备、执行到战争行动审查。
人工智能将广泛应用于战场态势感知
人工智能应用于战场态势感知
人工智能技术的应用将有助于解决复杂电磁环境下战场上的准确态势感知问题。基于人工智能和全维信息的战场感知系统不仅具有很强的抗干扰和抗攻击能力，而且可以实现战场信息全网的可视化和可控化。通过物联网和各种传感器，实现各种战场大数据的实时自动采集、存储、传输和处理，实现全球覆盖、多方融合、实时处理和信息共享，整个可以实现指挥整个战场和战斗的过程。彻底感知”和“透明控制”。综合运用射频传感、全球定位、红外传感、生物识别等感知、捕捉和测量技术，随时随地采集获取战场目标信息；利用数据挖掘、深度学习等技术，提高图像理解和语音识别、目标匹配能力；利用智能组网技术，为战场感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的信息网络支持。
将人工智能应用于作战指挥活动，通过覆盖全球、随机存取、信息稳定、高效、安全可靠的信息交换平台，将战场的物理基础设施和信息基础设施有机融合。感知系统、武器装备、作战人员连接成一个庞大的网络，实现一致、持续、准确的战情感知、信息共享和时空智能决策。 “自主适应、自主行动”，指挥速度更快，打击精度更高，实现连续指挥、协同作战。
人工智能应用于作战任务分析
为了完成作战任务分析，指挥官需要对战场数据和信息进行分类，确定当前战场形势，从而构建动态更新的通用作战地图，并检测自己的作战指挥系统是否具备被骗了。在人工智能技术的辅助下，作战指挥系统可以根据收到的情报报告的先后顺序，自动生成战术级的综合作战地图。使用深度学习算法，可以将高维文档输入向量转化为低维特征向量空间，其中相邻向量对应相似文档，并使用少量主题标记样本定义特征值特定簇向量空间并使用这些集群来构建自动元标记算法。在此基础上使用人工智能算法识别文档中与特定主题相关的实体，例如提取与战场相关的项目和数字，可以加快任务规划的过程。此外，利用人工智能技术，可以识别战场上的异常信息。通常基于深度自编码器技术，法线数据点位于自编码器构建的模型的非线性低维嵌入坐标中。自编码器解码正常数据点时，重构误差较小，异常信息较少。很多重建错误。此方法可用于识别接收到的传感器数据中的异常，标记异常报告。
随着现代太空战场的扩展，复杂多样的传感器遍布陆地、海洋、空中、外太空和电磁网络空间人工智能战争:舰队指挥官，各类情报侦察监视预警信息爆炸式增长。信息数据超出指挥官能力范围，导致战场信息采集不及时，有效信息输出时效性低，反馈错误。使用人工智能算法发现现有数据库与近期战场事件之间的相关性，并通过已知事件预测未来可能发生的事件，对于获取作战指挥决策和军事作战优势至关重要。只有在纷繁复杂的战场数据中发现其内在规律，快速有效地形成战场数据支撑和战场态势分析，才能牢牢掌握未来战争的主动权。例如，挖掘武器装备的数据信息，快速识别目标，选择先发制人的破坏条件；挖掘水文、地理、气象资料，利用有利条件，先发制人。
人工智能可以在纷繁复杂的海量战场数据中找到其内在规律
人工智能应用于生成作战行动计划
智能作战指挥系统感知敌情信息后，相关数据通过战场信息网络进入联合作战指挥系统，进行后续数据处理和融合，直至搜索优化行动方案，形成最终的应对策略形成了。在此过程中，系统侧需要进行大量快速稳定的数据计算。智能作战对抗，由于很多环节都是通过机器计算自主完成，作战指挥智能化程度高，响应速度快。
通过作战指挥系统内的高速计算，敌方不断寻找有利的战机。一旦他们发现“机会”，他们就会迅速生成应对方案，调整系统力量，并采取相应的行动。整个作战指挥过程是真正实时的。同步。根据感知终端提供的共享情报信息数据，在大数据库和云计算平台的支持下，通过作战指挥系统基于数据和算法的“决策”，自动生成可选的作战行动计划生成。将人工智能与模拟环境相结合，使用深度强化学习算法自动生成行动计划，这些算法可以在模拟环境中进行试错实验，以衡量不同计划的预期效果。
人工智能在作战行动计划分析推演中的应用
智能作战指挥系统利用获取的战场态势数据，对各种情报信息进行自主分析，做出实时自主决策，自主生成或调整作战计划，通过信息传输网络指挥和控制相应的作战单位来完成操作。确保作战单位和武器装备形成高效统一的整体，协调有序的行动。利用“数据+算法”实现作战行动计划分析推演的高度自治，再加上机器的高速计算能力，可以对更多的环节进行更智能、更自主的处理，从而获得更多科学的作战指挥和决策计划，大大提高了作战指挥系统的反应速度，进而有效控制相应的作战行动，在战场上取得相对优势，打赢战争。
在作战计划过程中，可以使用定性方法来分析任务计划和行动方案。当不同的规划小组提出了几个可操作的行动方案时，可以使用概念框架来记录专家对这些可操作的行动方案的评论。这些专家使用模板来创建结构化的评论并系统地评估不同操作过程的各个方面。然后，它使用一个框架来区分各种辩论模式之间的异同，选择和总结每个行动领域的专家对不同行动方案的评论，从而对替代行动方案进行结构化分析。同时，还可以结合人工智能和多智能体系统进行红蓝对抗，让指挥员了解各种行动计划的优劣以及动态过程中可能存在的事件进展。推断，并评估各种行动计划的优缺点。预测并了解敌人的行动。
最近，北约利用大规模并行仿真、数据分析和可视化等技术开发了一种用于作战指挥决策支持的数据培养系统，该系统可以分析不同仿真系统产生的数十万个仿真输出，用于地面作战计划.
在未来的战争中，决策优势的获得也将取决于作战指挥辅助系统的能力
在未来的战争中，决策优势的获得不再仅仅取决于指挥官的智慧，还取决于作战指挥辅助系统的能力。作战指挥辅助决策方案的可靠性和细节性、人机交互的便利性、方案优化的针对性等对赢得决策优势起着尤为重要的作用。基于实时战场态势数据，通过并行仿真推演作战计划，预测战争演变趋势，自动匹配最佳行动策略。
利用人工智能技术开发作战指挥辅助决策系统，可根据实战任务快速提取和组织辅助决策数据，综合展示相关情况，还可根据实际情况进行自主学习和进化参与规则和认知模型。在辅助决策的基础上，自动生成和演练行动计划，实现对战场事物、业务流程和行为的智能决策，将指挥员的意图和指令实时准确地应用于指挥对象出色的指挥和控制。
人工智能应用于作战行动计划的实施
作战行动计划实施过程中，单兵通过无线车载定位终端、头盔、眼镜等可穿戴设备配备无线个人手持定位终端和视频终端，实现智能远程指挥控制；利用身份识别、语义识别、语音识别、手势识别、行为识别、脑电识别、视觉跟踪、感官反馈等人机交互技术，实现指挥单位、精确打击武器和信息应用之间的无障碍通信系统；每个作战单元都使用人工智能技术，快速融合和分析战场信息，将结果发送给指挥官。
在未来的战场上，指挥员通常会接触到大量的信息，容易出现信息过载的风险。在作战行动计划实施过程中，随着战场形势的迅速变化，原计划随时可能失效。指挥官需要具备快速重新规划的能力，而人工智能技术可以及时为指挥官提供备选方案。例如，Q-learning 是一种强化学习算法，可以在不使用大数据集或推理信息的情况下学习最优代理状态和行为组合，应用于空战目标分配；使用迁移学习减少学习时间人工智能战争:舰队指挥官，快速开发代理在新场景中的行为。例如，在学习不同的 2 对 2 空战场景中的战斗规则时，可以使用已经有 2 对 1 空战场景经验的智能体来尽量减少进一步的学习。此外，可以使用序列到序列的深度学习算法和摘要生成方法来形成操作摘要报告，也可以使用语音到文本的方法。目前的人工智能技术可以实现比较准确的语音识别能力。
将人工智能应用于作战指挥的目标不是完全取代人类智能，而是将人工智能与人类智能有机结合，实现功能互补、相辅相成，从而进一步提升人类智能，帮助指挥员指挥，处理管理和作战行动中一些不熟悉的人工任务，摆脱繁杂重复的工作，专注于战争计划、行动协调、指挥决策等，更好地发挥人类在战争中的作用角色，更高效地完成作战指挥任务。
