淺析大數據在軍事領域的應用

摘 "要 "隨著大數據時代的到來，現代戰爭制信息權的爭奪愈演愈烈，大數據技術在軍事領域的應用前景也變得愈加廣闊。闡明大數據技術在軍事領域應用的必要性，并簡要說明軍事領域大數據的獲取、融合和共享等問題。

關鍵詞 "大數據；軍事領域；云計算

中圖分類號：E251.3 " "文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2022）02-0028-03

Brief Analysis of Big Data Application in Military Field//ZHANG Linghao， ZHANG Huaxiang， GUAN Pengpeng， HAN Ruilian

Abstract "With the advent of the big data era， the competition for information in modern warfare system is much more fierce than before， and the application prospect of big data technology in the military field has become more and more broad. This paper expounds the necessity of the application of big data technology in the military field， and gives a brief explanation on the acquisition， integration and sharing of big data in the military field.

Key words "big data; military field; warfare

0 "引言

大數據（big data）在IT行業中指無法在一定時間內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。隨著云計算、物聯網等新一代信息技術的應用普及和不斷創新，人類社會正在飛速邁入大數據時代。大數據不僅在互聯網行業中具有舉足輕重的地位，在醫療、物流和交通等行業中的重要性也日益彰顯，比如通過大數據分析，為消費者提供個性化定制服務。在大數據為人們提供極大便利的同時，大數據中的價值提取也給傳統的認知方式帶來極大挑戰。大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度和真實等特點，但是大數據不簡單等同于大量的數據，因為數據量大不代表它有可以被深度學習算法利用的價值，要運用一些技術手段在海量的數據中篩選出有用的數據并加以處理。也就是說，大數據技術的本質是這些數據的專業化挖掘和處理，換言之，大數據的核心價值在于數據處理而非數據采集。

在軍事領域，高效的決策、精準的保障和可靠的情報通常是決定戰爭勝負的關鍵因素。隨著科學技術的不斷發展，戰爭態勢和戰場環境變得復雜多元，戰場上存在大量的不確定因素和非線性信息。如果可以將大數據技術充分、合理地運用起來，就能幫助軍隊在兵力資源配置部署以及軍事斗爭準備中提高決策的效率和正確性。

1 "大數據在軍事領域的應用前景

由于作戰情況和社會環境瞬息萬變，在軍事領域采集到的數據往往較為繁雜且無明顯規律，依靠普通的歸納總結方法得出的結論通常很難具有指導意義。但如果運用最新的科學方法將海量數據處理分析得當，便可以在以下幾個方面發揮重要作用。

1.1 "指揮體系以及兵力部署方面

在機械化戰爭時期，軍隊的指揮體系通常是樹狀結構，軍隊各級與作戰單元的聯系方式較為單一，一旦一個師的指揮系統被擊潰，就會面臨整個作戰部隊全員癱瘓的風險。但是，受到科技水平發展的限制，這一問題一直未得到妥善解決。如今，大數據帶來的大融合有望幫助軍隊走出這一困境。大數據分析可使指揮體系從樹狀結構變為網狀結構，有效解決跨軍種指揮的問題，實現指揮控制、作戰要素和武裝力量的一體化。

另外，大數據還可以改進理論研究的方式方法。以往都是通過對抗演習、數學建模和計算機模擬等方式研究戰爭機理，但是這些傳統的方式都存在一些局限性。比如蘭徹斯特方程式一般用來分析在特定的初始兵力兵器條件下敵對雙方戰斗結果變化之間的數量關系，這一微分方程在實際中經常應用于作戰指揮、軍事訓練、武器裝備論證等方面，但是其很大的局限性在于僅僅適用于非常理想化、單一化的戰場情況——假定火力效能相當、排除排兵布陣等因素，而實際戰場遠非這樣簡單。利用大數據可以改進對戰爭規律的探索，比如在充分考慮地形和戰術等因素影響的情況下，把軍隊歷年積累下來的對抗演習、計算機模擬等大量數據科學系統地進行分析處理，有效應用編程軟件等手段智能化尋找數據中的關聯，以求更正錯誤認知，完善已有理論，發現未知規律，進一步優化或修正戰斗模型，讓兵力部署更加精準高效。

1.2 "情報分析方面

情報廣泛存在于軍事戰爭、敵我對抗和各種利益競爭中，對于情報的利用可以分為三個等級：一級——對于當前態勢的覺察；二級——對于當前態勢的理解；三級——對于未來態勢的預測。情報具有很強的時效性，常言道“機不可失，時不再來”，情報對贏得戰爭優勢至關重要，所以，準確而迅速地獲取情報是贏得戰爭甚至扭轉戰局的一個重要因素。

情報具有一定的隱匿性，需要從大量信息中進行甄別篩選，而傳統數據信息分析的廣度、深度以及效率都不能保證及時挖掘其潛在價值，對于情報的利用更是顯得力不從心。大數據不僅來源途徑多樣，信息種類更是千差萬別，既涵蓋專業技術偵察和人力偵察的數據，又有各種信息系統交互產生的數據。面對如此龐大的數據集合，只有充分利用大數據分析處理技術，才有可能提高情報分析效率。比如對于監聽到的大量的手機通話記錄，進行逐一聽判甄別，不僅效率十分低下，無法滿足突發性的任務需要，還有可能漏聽重要信息，而利用大數據中要素提取的方法，先把要素數據進行整理分類，而后對不相容的新數據進行重點分析，研究其中關聯，就可以達到事半功倍的效果。

另外，大數據的一個重要特點就是具有預測力。曾有學者通過對大量的地震相關數據進行研究分析后發現，地震造成的損失分布情況與地震震級、烈度等數據并不吻合，但與運營商基站退服的數據一致。這一發現能夠很好地說明大數據處理技術的優越性和前瞻性。類比這種方式，我軍可以通過掌握人員關系網和地理位置等數據，及時獲取敵方的戰略企圖、作戰規律和兵力配置等情報，或者是通過分析目標恐怖分子的反常行為，提高指揮人員的情報預測能力，做到“知己知彼，百戰不殆”。

1.3 "未爆彈排除任務方面

在武裝沖突結束后，某些爆炸性彈藥仍有可能遺留在該地區，對居民的安全造成很大的威脅。目前，柬埔寨的炸彈隱患是世界上最高的，而排雷人員的手動搜索過程非常危險且效率低下。近年來，有美國研究人員利用衛星圖像等大數據，結合研發的計算機算法，檢測彈坑并估算未爆彈的密度，能夠大大提高未爆彈的檢測成功率。另外，還可以將大數據技術應用到未爆彈識別上。未爆彈經過發射、撞擊和空氣中暴露等過程，其形態和顏色可能都會發生變化，給識別帶來一定的困難。但運用大數據技術在未爆彈的結構化識別、特征定位以及與原模型匹配檢索等方面，可以讓排爆人員掌握更多的關于未爆彈的信息，以此降低排爆風險。中越邊境云南段的雷區面積約76.3平方公里，未爆彈約15.7萬余枚，為排除這些隱患，我國很多官兵已作出巨大的犧牲，因此，利用大數據技術減少我方損失是值得深究的課題。

1.4 "官兵訓練指導方面

在傳統的軍事訓練中，常以耐力訓練為主，強調長距離武裝奔襲的能力，忽略力量的訓練。現在在體能訓練中逐步增加力量訓練的比重，像是仰臥推舉、負重深蹲、硬拉等方法，但由于官兵體質各異，在做大力量訓練時，如不注意科學的訓練動作和均衡的訓練模式，一味追求大重量，就很容易造成官兵身體關節部位損傷。所以，軍事體育訓練過程中可以讓官兵穿戴智能設備，以便采集每個官兵體征信息，而且可以對整個訓練過程進行跟蹤記錄。訓練結束，把訓練的結果數據和官兵的體征數據結合起來進行分析，就可以為每個組訓者提供個性化的訓練建議，比如推薦合理的訓練負荷、科學預判受訓風險、做好訓前防護等。采集的數據和分析得出的結論也可以為各單位訓練設備采購提供依據，讓官兵可以根據自身目標有選擇地進行訓練和提高。

1.5 "其他方面

大數據可以應用到更多軍事領域，例如：在武器裝備的智能化方面，有利于建立自主決策和自主行動的無人系統；在彈藥運輸保障方面，有利于預測彈藥危險等級及制定運輸路線；在世界輿情引導方面，有利于研判輿情動向，加強輿情治理。這些都有待于進一步的研究。

2 "大數據在軍事領域的發展困境

雖然大數據技術在軍事領域的應用前景十分廣闊，但目前仍處于發展初期，仍有很多瓶頸需要突破。究其原因，是大數據的獲取、處理和利用能力依然較為欠缺，主要表現如下。

2.1 "海量數據難以利用

為了摸清武器裝備性能底數，確保武器裝備實戰適用性，各軍兵種每年都會頻繁開展實彈射擊和演習活動，采集到的試驗數據可達上億條。但這些數據卻不能高效利用。由于難以形成有效的信息共享，這些不同作戰單位實戰演習的數據缺乏統一集中的管理利用，不利于構建聯合作戰體系。除此之外，還應當注意的是，單一的數據采集缺乏意義。比如單一收集某型彈藥的射程指標用途不大，但是加上不同作戰目標、不同射手水平和不同氣候下的彈藥殺傷威力等多維信息，就能在作戰樣式和戰術運用方面得到有指導意義的數據。

因此，為充分利用這些大數據，首先需要采集精準可靠、實用好用的小數據來奠定大數據分析的基礎；其次，完善數據結構化設計，統一分析管理軍隊中的有效數據；最后，在軍事領域的數據采集工作中，盡量增加數據的多維性。

2.2 "現有技術不足以支撐

大數據應用需要一定的技術與資源支撐，但部隊在數據采集和處理技術等方面大都停留在簡單的統計分析工作上，相關技術能力亟待提升。此外，大數據應用還需要一定的硬件、軟件設備，依據現有能力，還無法高效地存儲和分析處理軍事訓練或演練中產生的大量圖像和視頻數據。再者，海量的時序數據、檢測數據以及并發性讀寫需求，會對數據平臺的負載產生巨大壓力，傳統的數據庫難以支撐。因此，需要加快核心技術的研發，做好體制機制、資金、法規標準等方面的保障，加強大數據人才隊伍和技術團隊建設，在分布式數據存儲、非關系型數據庫、并行處理工具以及數據挖掘等方面，培養一批有戰術素養的科研人員，將大數據技術轉化為部隊戰斗力。

2.3 "大數據安全問題

大數據低價值密度的特點使得安全防御邊界和管理范圍進一步擴大，傳統的安全工具和技術在應對大數據安全問題時不再像以前那樣行之有效，這也是影響大數據技術在軍事領域發展的一個重要問題。大數據的開放共享性與安全性是一對矛盾，大數據的分析和處理依賴于云計算。云計算就像挖掘機，大數據就是礦山，沒有云計算，大數據的價值就無法發揮。但是，數據采集時的應用程序和設備都容易受到惡意軟件和黑客的攻擊。一旦暴露的安全漏洞被敵特利用，對于國防事業的影響將是毀滅性的。因此，在管理數據的時候，管理人員必須具備非常強的保密意識和專業技術，控制用戶對資源的訪問權限和目的，在身份認證方面要加大把控力度；還要注意數據的加密算法和密鑰，將數據分散儲存，即使任意一個存儲單元被攻破，也能保證全集的安全性。在大數據時代，信息安全面臨嚴峻形勢，任何單一固化的保護模式都難以為繼，軍用大數據的管理需要采取在安全性方面遠遠超過民用大數據的高效保障手段。

總而言之，當前我軍的作戰數據建設比較滯后，亟待解決的問題有很多，數據交互困難、專業人才匱乏、保密措施欠缺都對大數據的應用前景有一定影響。

3 "結束語

自從進入信息時代，大數據正全面融入軍事領域，潛移默化地改變現代戰爭的形態，逐漸成為軍事科研的驅動力量和戰爭制勝的重要資源。利用大數據技術挖掘信息的潛在價值，進而形成強有力的競爭優勢，必將成為一種趨勢。應充分認清大數據在國防和軍隊現代化建設中舉足輕重的地位和無可替代的作用，在國家層面建立大數據國家戰略，改變對于大數據“墨守成規不想用、數據老舊不能用、量大復雜不會用、泄密擔憂不敢用”的現狀。本文存在一些不足之處，仍需要對所提出對策的有效性和實用性進行推敲，以待更加完善。

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