（本網(wǎng)訊）近日，我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院傅妍芳教授團(tuán)隊(duì)，通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)軍事仿真想定的自動(dòng)生成。傳統(tǒng)指揮員48小時(shí)的編排，AI能用48秒重構(gòu)出1萬(wàn)種可能，AI直接成為各種作戰(zhàn)環(huán)境、兵力部署、事件邏輯作戰(zhàn)策略?xún)?nèi)容的生產(chǎn)者。這不只是效率的提升，而是對(duì)傳統(tǒng)人工想定的徹底顛覆?；诖隧?xiàng)研究成果，已與相關(guān)企業(yè)合作完成了基于A(yíng)FSIM的新一代智能仿真系統(tǒng)（如需獲得相關(guān)軟件系統(tǒng)請(qǐng)關(guān)注公眾號(hào)：戰(zhàn)術(shù)仿真探索）。

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)正朝著智能化、無(wú)人化、分布式、多域融合的方向快速發(fā)展，聯(lián)合作戰(zhàn)仿真通過(guò)構(gòu)建跨域動(dòng)態(tài)對(duì)抗環(huán)境，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)指揮鏈路優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)從‘能力疊加’到‘體系融合’的質(zhì)變突破。而作戰(zhàn)仿真中的核心環(huán)節(jié)是軍事想定，直接影響仿真的有效性、可信度和實(shí)用價(jià)值。

軍事想定的本質(zhì)是“在虛擬中逼近真實(shí)”，其難度源于戰(zhàn)爭(zhēng)本身的復(fù)雜性和人類(lèi)認(rèn)知的局限性。不僅人員需要跨領(lǐng)域的知識(shí)儲(chǔ)備，還須具備系統(tǒng)思維、動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

Deepseek大模型技術(shù)一個(gè)顯著的優(yōu)勢(shì)在于能夠通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的解構(gòu)與重構(gòu)，依托其強(qiáng)大的模式識(shí)別能力構(gòu)建多維戰(zhàn)場(chǎng)知識(shí)圖譜?，F(xiàn)代作戰(zhàn)仿真想定需要融合地理環(huán)境、裝備參數(shù)、兵力部署等異構(gòu)要素，其動(dòng)態(tài)對(duì)抗過(guò)程中產(chǎn)生的非線(xiàn)性交互關(guān)系已超出傳統(tǒng)建模方法的解析能力。而大模型憑借其多模態(tài)數(shù)據(jù)處理特性，可在虛實(shí)結(jié)合的仿真環(huán)境中實(shí)時(shí)交互推演，自主挖掘戰(zhàn)場(chǎng)要素間的潛在關(guān)聯(lián)，動(dòng)態(tài)生成兼顧物理規(guī)律與戰(zhàn)爭(zhēng)博弈邏輯的想定方案。這種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的持續(xù)迭代機(jī)制，使得大模型不僅能模擬已知作戰(zhàn)模式，更能通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練推演新型戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法，為作戰(zhàn)方案的智能化生成與評(píng)估提供認(rèn)知增強(qiáng)。因此，大模型與作戰(zhàn)仿真想定實(shí)質(zhì)上是構(gòu)建起"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-智能推演-方案進(jìn)化"的閉環(huán)體系，正在重塑未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)設(shè)計(jì)的范式與路徑。

突破：三大核心技術(shù)解析

一、變分自編碼器（VAE）：高維數(shù)據(jù)建模與特征提取

傳統(tǒng)AFSIM靜態(tài)建模難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)。我們創(chuàng)新采用VAE-GAN混合架構(gòu)，將地形、氣象、電磁等多維參數(shù)映射到連續(xù)潛在空間，通過(guò)高斯采樣生成高保真動(dòng)態(tài)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。該方案實(shí)現(xiàn)三大突破：1）統(tǒng)一編碼200+基礎(chǔ)模型數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)環(huán)境重構(gòu)；2）潛在空間多模態(tài)插值生成連續(xù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)；3）結(jié)合分層VAE與RAG技術(shù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)文檔70%壓縮率及自然語(yǔ)言智能查詢(xún)，如"強(qiáng)干擾下優(yōu)化雷達(dá)探測(cè)"。顯著提升仿真真實(shí)性和決策支持效率。

二、行為樹(shù)與思維鏈（CoT）：動(dòng)態(tài)決策與任務(wù)規(guī)劃

傳統(tǒng)AFSIM的行為樹(shù)缺乏復(fù)雜推理能力，而LLM生成想定易邏輯混亂。我們首創(chuàng)行為樹(shù)-思維鏈（CoT）協(xié)同框架，實(shí)現(xiàn)從"機(jī)械執(zhí)行"到"因果推理"的升級(jí)：1）分層嵌套行為樹(shù)將戰(zhàn)略目標(biāo)分解為原子任務(wù)；2）關(guān)鍵決策時(shí)，CoT引擎生成因果鏈（如"雷達(dá)鎖定失敗→啟動(dòng)紅外追蹤"）；3）動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換可執(zhí)行邏輯。該方案既保持行為樹(shù)可控性，又提升復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)力，使想定邏輯錯(cuò)誤率顯著降低。

三、滑動(dòng)窗口RAG技術(shù)：知識(shí)增強(qiáng)與精準(zhǔn)生成

軍事推演需整合多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本報(bào)告、傳感器日志、地理信息等），傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)效率低下。團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)智能預(yù)處理流水線(xiàn)：1）分類(lèi)對(duì)齊非結(jié)構(gòu)化文檔（作戰(zhàn)手冊(cè)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（雷達(dá)日志）和時(shí)序數(shù)據(jù)（衛(wèi)星軌跡）；2）通過(guò)領(lǐng)域自適應(yīng)模型識(shí)別軍事實(shí)體（如S-400系統(tǒng)），構(gòu)建統(tǒng)一知識(shí)庫(kù)；3）采用滑動(dòng)窗口RAG框架，動(dòng)態(tài)調(diào)整窗口大小和步長(zhǎng)，確保語(yǔ)義連貫性，并索引到向量數(shù)據(jù)庫(kù)。該方案既提升數(shù)據(jù)整合效率，又增強(qiáng)LLM生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。

創(chuàng)新：技術(shù)融合的顛覆性?xún)r(jià)值

一、數(shù)據(jù)-決策-知識(shí)的閉環(huán)優(yōu)化

VAE解決數(shù)據(jù)特征提取難題，行為樹(shù)-CoT提升想定邏輯性，滑動(dòng)窗口RAG確保知識(shí)檢索精準(zhǔn)有效，三者形成完整的技術(shù)閉環(huán)。

二、跨領(lǐng)域通用性

系統(tǒng)已通過(guò)軍事推演、工業(yè)數(shù)字孿生等場(chǎng)景驗(yàn)證，適配AFSIM的模塊化架構(gòu)，支持快速擴(kuò)展。

三、人機(jī)協(xié)同新范式

指揮官可通過(guò)行為樹(shù)實(shí)時(shí)干預(yù)仿真過(guò)程，結(jié)合RAG生成的戰(zhàn)術(shù)建議，實(shí)現(xiàn)“人在回路”的智能決策。

本次技術(shù)突破標(biāo)志著軍事仿真從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“認(rèn)知增強(qiáng)”的跨越。通過(guò)融合三大技術(shù)，研究團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了可適配動(dòng)態(tài)戰(zhàn)場(chǎng)的智能推演系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃到實(shí)時(shí)決策的全鏈路能力升級(jí)。未來(lái)團(tuán)隊(duì)將持續(xù)深耕于強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)RAG和人在環(huán)路的可信增強(qiáng)，實(shí)時(shí)優(yōu)化檢索策略，構(gòu)建出成熟的“人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)-機(jī)器推理-戰(zhàn)場(chǎng)驗(yàn)證”的閉環(huán)學(xué)習(xí)體系，以滿(mǎn)足更為復(fù)雜和嚴(yán)苛的作戰(zhàn)任務(wù)需求。

"設(shè)計(jì)戰(zhàn)爭(zhēng)"是對(duì)已知戰(zhàn)場(chǎng)形態(tài)的系統(tǒng)規(guī)劃，而"戰(zhàn)爭(zhēng)設(shè)計(jì)"則是對(duì)未知戰(zhàn)爭(zhēng)樣貌的主動(dòng)塑造，應(yīng)用人工智能的顛覆性變革，加速實(shí)現(xiàn)從確定性規(guī)劃向不確定性應(yīng)對(duì)的范式躍遷，為未來(lái)智能戰(zhàn)場(chǎng)構(gòu)建了全新的技術(shù)底座，這就是進(jìn)化智能的使命。

文、圖：傅妍芳  審核：曹巖  編輯：毛逸彬