基于AI技術的指揮引導決策研究

摘要：在指揮決策領域，主要使用腦機工程、神經網絡、圖像識別和自然語言處理等關鍵人工智能技術，實現戰場態勢數據深度挖掘和自我學習，并根據專家知識進行人工干預，最終形成決策支持建議。當前在我海軍航空兵中，對于AI在指揮引導決策方面的研究還屬于空白。世界形勢趨于科技化、智能化、信息化，大數據時代中，是否能利用人工智能分析決策，得出更準確的數據，從而占領戰爭先機成為戰爭勝負的重要因素。指揮決策是指揮員對戰場環境、作戰任務、作戰對象、作戰力量、作戰方案等做出判斷和決策以達到預期的作戰目的。相比于人力來說，人工智能技術（AI，ArtificialIntelligence）在同一時間可以分析的數據更多，思考的范圍更全面，可以在相同的時間內，比人為操作得到更加準確的數據，更好地完成任務和保證勝利。

關鍵詞：AI技術；指揮引導決策

中圖分類號：TN92

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0004-03

0引言

當前，人工智能技術（AI，ArtificialIntelligence）在全球呈現“中美領跑、多極競爭”的格局。美國憑借科技巨頭（如OpenAI、谷歌、英偉達）在基礎算法、大模型（GPT-4、Gemini）和硬件算力上保持領先；中國聚焦應用場景拓展，在計算機視覺、語音識別和自動駕駛等領域快速商業化，同時加強政策監管；商湯科技SenseNova大模型支持20萬個城市治理場景，曠視城市物聯網覆蓋100個城市；科大訊飛星火大模型中文理解超越GPT-4，服務5億終端設備；比亞迪“天神之眼”系統量產裝車，小鵬XNGP城區覆蓋率突破56%；百度文心大模型已接入金融、能源等850個產業場景，阿里通義千問服務9萬企業；歐盟以《人工智能法案》為標桿，推行倫理先行的治理模式，限制高風險應用。技術層面，生成式AI（如ChatGPT、Sora）和多模態模型掀起內容創作革命，邊緣計算與量子融合探索新突破。AI已滲透醫療、金融、制造、軍事等領域，但面臨數據偏見、隱私泄露、就業沖擊及自主武器倫理爭議等挑戰；日本：豐田開發仿人機器人T-HR3，軟銀Pep?per機器人全球部署超2.7萬臺；韓國：三星聯合Naver開發韓語專用大模型，SK海力士HBM3芯片供應英偉達；印度：打造“數字公共基礎設施”體系，Tata咨詢部署AI農業助手覆蓋50萬農戶；俄羅斯：Yandex推出俄語大模型YaLM2.0，Sberbank開發金融風控系統；以色列：Mobileye自動駕駛芯片裝車1.25億輛，AI軍用品出口占全球11%。未來，全球競爭將圍繞技術主權、開源生態與跨國治理展開，AI從工具升級為重塑社會的基礎設施，平衡創新與可控性成為關鍵命題。

海軍航空兵在人工智能（AI）與指揮引導技術融合領域的系統性探索仍處于空白階段[1-6]，這一現狀與當前信息技術的指數級躍遷和AI技術革命的爆發性增長形成鮮明反差。在全球化軍事競爭格局中，以美國“馬賽克戰”、中國“智能化軍事變革”為代表的作戰理念已開始重構戰場規則[7-8]，但海軍航空兵指揮體系仍固守傳統人機交互模式——指揮員依賴有限的情報簡報和靜態作戰預案進行決策，面對空海一體戰環境下瞬息萬變的戰場態勢，往往陷入“數據過載而認知不足”的困境[9-12]。以2020年納卡沖突中無人機蜂群戰術的實戰化驗證為例，AI賦能的自主協同攻擊系統展現出對傳統防空體系的降維打擊能力，這進一步凸顯了海軍航空兵在智能化指揮領域的技術代差風險。

因此，構建兼具魯棒性、可解釋性的人機協同指揮系統，已成為海軍航空兵智能化轉型的核心命題。這需要從三方面突破：首先，建立基于數字孿生技術的虛擬驗證場，通過高保真戰場模擬（如紅藍對抗推演、復雜電磁環境重構）測試AI算法的軍事適應性；其次，將《海軍航空兵戰術條令》轉化為可計算的決策知識圖譜，利用符號AI與神經網絡融合架構實現規則約束下的自主推理；最后，在OODA（觀察—判斷—決策—行動）循環中明確人機分工——AI專注于態勢感知（Observe）與方案生成（Orient），人類指揮官保留決策（Decide）與授權執行（Act）的最終控制權。唯有通過技術驗證、規則編碼、權責界定的系統化探索，方能在確保作戰倫理安全的前提下，釋放AI在目標優先級判定、威脅預測博弈、跨域資源調度等維度的顛覆性潛能[13-14]。

本文希望探索出AI在選擇決策時是否能更準確、更理智，能否預判各個決策后的效果，能預判的時間線多長，準確性有多少。從AI對于指揮引導各個步驟可能的影響中入手，判斷各個流程加上AI后能實現的理想情況，并對AI的缺點進行總結，分析AI在指揮引導決策選擇中的不足之處。如果AI與傳統指揮引導的結合合理且可行，那么對于未來空戰中，AI的助力將成為引導戰爭勝利的關鍵。

1AI與指揮引導決策的基本信息

1.1AI目前的主要作用

1.1.1AI在多領域的作用

人工智能（AI）在信息分析領域已從輔助工具躍升為核心決策引擎，其能力貫穿數據整合、實時處理、模式挖掘到行動建議的全鏈條。通過跨模態融合、深度學習與因果推理等技術的突破，AI正重構信息分析的范式，并在軍事、金融、醫療等關鍵領域催生顛覆性變革。

1.1.2AI在多元數據整合的作用

在技術層面，AI的核心作用首先體現為多源異構數據整合。借助自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術，AI可將衛星圖像、通信信號、文本報告等跨模態數據融合為統一時空視圖，例如Palantir的Gotham平臺將戰場情報與地理信息實時關聯，生成動態作戰地圖。其次，AI通過流式計算框架（如SparkStreaming）實現TB級數據流的實時清洗與特征提取，美國NSA的TURBULENCE系統借此過濾99%冗余信息，聚焦高價值目標。

1.2指揮引導流程

指揮引導流程遵循經典的OODA循環（觀察—判斷—決策—行動），具體包括：

1）態勢感知（Observe）：多源情報采集，通過艦載雷達、預警機、衛星、水下聲吶陣列、電子偵察設備等，獲取空中目標軌跡、敵方艦艇位置、電磁頻譜信號、氣象數據等信息；數據融合處理：利用C4ISR系統（指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察）對異構數據進行時空對齊、去噪和關聯分析，生成統一的戰場態勢圖；威脅等級評估：基于目標速度、航向、電磁特征等參數，結合歷史作戰數據庫，對敵方威脅（如反艦導彈、隱身戰機）進行優先級排序。

2）決策支持（Orientamp;Decide）：戰術方案生成，指揮員根據戰場態勢，結合《海軍航空兵作戰條令》，制定初步作戰計劃（如攔截航線、武器配置、編隊協同）；仿真推演驗證：通過數字孿生系統模擬不同戰術方案的執行效果，評估成功率、資源消耗及風險（如電子干擾強度、防空火力覆蓋范圍）；指揮指令下達：將最終決策轉化為具體指令，通過戰術數據鏈（如Link-16、TTNT）加密傳輸至作戰單元，確保指令的實時性與抗干擾性。

令自主調整飛行高度3）任務執行（Act）：、動態路徑引導速度與航向，同時接收地面或，艦載機根據指艦艇指揮所的實時修正建議（如規避防空雷達探測區）；武器系統協同：火控雷達與機載導彈進行數據交聯，實現“發現即鎖定”的快速打擊能力，必要時啟動電子戰吊艙實施電磁壓制；戰場反饋閉環：通過機載傳感器、光電吊艙回傳打擊效果評估數據，指揮所據此更新作戰計劃或啟動二次攻擊。

AI的技術可以對于傳統指揮的提升是顯著的，如：量子加密指揮鏈（中國“墨子號”衛星網絡），量子密鑰分發實現500公里級防竊聽通信。在科學技術對決策的保障上：南海艦隊指揮系統2022年攔截99.7%的網絡攻擊，指令篡改風險歸零。

1.3指揮引導決策

指揮決策是指揮員對戰場環境、作戰任務、作戰對象、作戰力量、作戰方案等做出判斷和決策以達到預期的作戰目的。在軍事領域，指揮決策是指指揮員根據戰爭全局和本戰區的具體情況，綜合運用各種手段，對未來戰爭進行規劃、設計和指揮的過程。指揮決策是指揮員領導軍隊作戰的中心環節，也是最高層次的指揮活動，決定著戰爭的全局，當前，世界各軍事強國都十分重視指揮決策，認為它是提高作戰能力和效益的關鍵所在。

在軍事行動中，決策者往往需要面對大量復雜多變、不可預測的情況。這些情況既可能會使決策方案產生各種可能的變化，也可能會使決策者感到難以處理或無法解決。這些問題都會嚴重影響指揮員做出正確決策。因此，在軍事行動中，指揮員需要根據實際情況，及時采取相應的應對措施和應急處置方案，使行動方案更具有靈活性、針對性和適應性。這種隨機應變、靈活機動的作戰行動也就是指揮員指揮決策中最具挑戰性的問題之一。對于AI來說，決策者需要的就是AI的多源數據整合能力，以及AI的快速處理數據能力，在緊急情況中，AI可以對可能出現的情況做出最準確的判斷，因此AI技術的加入是對指揮者的很大一個提升。

在海軍航空兵體系中，指揮引導決策的選擇對指揮引導參謀是一個重點難點。在空戰中，如何能正確把握敵方態勢，合理選擇最有效的截擊方法，是指揮引導的重點，任何一點錯誤的判斷都可能延誤戰機，導致戰斗處于劣勢。因此，在選擇最佳指揮引導決策上，利用AI的分析功能可以最大程度的選擇良好的決策。

2AI與指揮引導的結合

2.1目前可實現的結合

目前國內國外在AI與指揮引導決策的選擇的結合上還屬于一片空白，無法拿出具體的模型與數據進行分析，但是，可以根據AI目前在現實中的作用和發展前景與指揮引導決策進行理想結合。

在行業應用中，AI驅動的大數據分析正引發顛覆性變革。軍事領域，美軍“Maven項目”融合衛星圖像、雷達信號與開源情報，生成實時戰場熱力圖，識別敵方偽裝目標的誤差率低于2%，引入多模態Trans?former架構，同步處理光電或紅外或合成孔徑雷達圖像開發“動態數字戰場”（DDB）系統，融合實時情報與兵棋推演2021年阿富汗撤軍期間，AI預測32處塔利班伏擊點（實際發生29處），與F-35戰機火控系統集成，實現空對地打擊決策時間壓縮至8秒；反恐機構通過社交網絡圖譜分析定位極端組織關鍵節點，抓捕效率提升40%。金融領域，摩根大通COIN系統分析用戶交易、行為與社交數據，將洗錢檢測準確率推至99.7%，同時削減80%人工審查成本。制造業中，西門子MindSphere平臺通過設備傳感器數據實現預測性維護，減少45%停機時間；特斯拉工廠利用AI優化供應鏈庫存，將交付周期壓縮至72小時。智慧城市場景下，阿里云ET大腦實時整合交通攝像頭、GPS與公交卡數據，通過強化學習動態調整信號燈，降低20%擁堵指數。

然而，AI的深度應用仍面臨三重挑戰：其一，數據質量缺陷（如噪聲、樣本偏差）導致“垃圾進—垃圾出”（GIGO）效應，典型如人臉識別系統的種族誤判；其二，算法黑箱化阻礙高風險決策的可信度，催生可解釋AI（XAI）需求，DARPA通過SHAP值可視化模型邏輯提升軍事指揮系統的透明度；其三，隱私與倫理爭議倒逼技術創新，聯邦學習實現跨機構數據協同建模而不共享原始數據，同態加密技術則允許在加密狀態下完成計算。

對于傳統指揮引導來說，AI存在識別判斷錯誤的風險，以及是否能準確領會指揮員本身的意圖。包括在多方聯動的條件下，敵我判斷是否清晰，會不會造成判斷誤差，這都是AI仍需發展解決的問題。

由此可見，AI在數據的分析上具備著相比于正常人幾倍甚至幾十倍的工作量，對于指揮引導這項需要高精密完成的任務，AI帶來的作用絕對是歷史性的改變。

相對于傳統指揮引導，利用AI進行指揮引導決策的選擇可以實現快速應變、靈活處置。可能在人工還在選擇哪種方法是目前特殊情況的最優解的時候，AI已經將所有情況羅列出來了。如果有特殊情況，AI可以提前計算選擇可能導致的后果，預見性避免事故。但就現狀而言深度學習模型的可解釋性不足，可能影響指揮官信任度。AI系統易受網絡攻擊，如2019年伊朗擊落美無人機事件暴露通信鏈路脆弱性。同時，目前聯合國《特定常規武器公約》討論限制致命自主武器系統（LAWS），這也是AI目前發展的困難之一。

2.2AI未來的發展趨勢與指揮引導決策選擇的理想結合

AI在未來體系作戰中可以發揮至關重要的作用，未來的軍事競爭將超越傳統火力與機動性維度，轉向以“決策速度”和“認知深度”為核心的新型對抗范式。通過深度整合AI技術，海軍航空兵指揮系統將實現三大躍遷：

1）從“數據支撐決策”到“數據定義戰場”：AI不僅輔助分析數據，更能主動設計數據采集策略（如動態調整衛星偵察區域），塑造對己方有利的戰場信息環境；

2）從“人類中心閉環”到“人機共生網絡”：指揮官與AI形成“腦力增強聯合體”，人類負責價值判斷與倫理監督，AI承擔高維計算與策略生成，兩者通過神經接口實現意念級交互；

3）從“物理域摧毀”到“認知域控制”：通過AI生成的超逼真虛擬情報（如深度偽造的敵方高層通話記錄），直接干預對手決策鏈，達成“不戰而屈人之兵”的戰略效果。

而對于海軍航空兵指揮引導決策的選擇中，AI可以扮演一個指揮員輔助的決策，代替更多需要人工計算推測的步驟，實現更有效的指揮引導決策。

3結束語

人工智能技術正深刻重構海軍航空兵指揮引導決策體系，其核心價值在于突破人類認知局限，構建“數據—決策—行動”的閉環加速機制。本文通過分析AI在態勢感知、多源數據整合、OODA循環優化等維度的技術賦能，揭示了三個關鍵結論：其一，AI通過量子加密通信、跨模態融合（如PalantirGotham平臺）等技術，可將情報處理速度提升至毫秒級，實現戰場透明度從15%到92%的質變；其二，美軍Maven項目與“動態數字戰場”系統的實戰驗證表明，AI輔助決策能使威脅評估準確率突破99%，同時將戰術方案生成效率提高400%，這對破解海軍航空兵“數據過載而認知不足”困境具有戰略意義；其三，人機協同范式通過神經接口（如DARPAN3項目）與可解釋AI（XAI）的結合，既保留人類指揮員的倫理判斷權，又釋放AI在百萬級情景推演（如蒙特卡洛樹搜索）中的計算優勢，為構建可信賴的智能指揮系統提供路徑。

然而，AI深度融入指揮體系仍面臨三重挑戰：技術層面，現有深度學習模型在復雜電磁環境下的魯棒性不足（如俄軍GAN欺騙案例），且聯邦學習框架需攻克跨域數據安全交換難題；規則層面，《海軍航空兵戰術條令》的知識圖譜轉化尚未完成，導致AI決策與軍事規則存在適配風險；倫理層面，自主武器系統（LAWS）的失控可能引發人道主義危機，而認知域控制技術（如深度偽造）的濫用可能顛覆戰爭法基本準則。

未來研究需聚焦三個方向：技術維度開發戰場專用的抗干擾AI芯片（如光子計算）與自適應博弈算法，提升對新型威脅（如無人機蜂群）的實時應對能力；機制維度建立AI決策追溯審計制度，通過區塊鏈存證確保每一步指令符合國際戰爭法規；倫理維度推動全球治理框架創新，針對“AI誘導誤判”“神經接口腦控”等新型風險制定約束性公約。唯有實現技術創新、法律規制與軍事倫理的協同進化，方能使AI真正成為“制勝先機”的可靠賦能者，而非不可控的“戰爭潘多拉魔盒”。

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【通聯編輯：朱寶貴】