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，可有效缩短观察时间-judgment-decision-action(OODA)极大提高态势感知、态势研判、任务规划、计划生成、分析决策、行动控制能力，提高作战指挥效率和科学性的决策。人工智能的应用将大大提高作战指挥效率。随着人工智能技术在军事领域的广泛应用，正在成为新一轮军事变革的强大驱动力。战争的时空条件、战争主体、战争手段、战争方法都将发生深刻变化。变化，将催生新的作战理念、作战方式、作战思路。决定战争胜负的规律，突出体现在争夺“智权”上。夺取战场控制权，由夺取信息权和信息优势，转变为主要夺取认知力和情报优势；在对抗重心方面，将从注重物理域和信息域的对抗转向更注重认知域的对抗转化。未来战场将进入“秒杀”时代。高速度、大机动、远程装备的发展趋势明显加快了战争节奏，人的大脑跟不上作战速度；大规模系统作战和一体化联合作战大大增加了战争的复杂性，人脑无法适应战争规模；无人系统自主运行，响应速度极快，使得战争的灵活性不断增强，人的大脑跟不上战场的变化；战场是非线性的、跨域的和网络化的。、要素类型、动作节奏等都对决策、指挥、协调提出了极高的要求，传统的以人工为主的方式难以适应。在战场上，指挥员面临着海量、瞬息万变的战场数据信息，人脑无法快速容纳和高效处理，人的感官也无法承受作战行动超常变化的速度。例如，“9·11”事件以来，无人机等监控技术的数据量增长了16倍；美军分布式通用地面系统每天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。只有充分发挥人脑创造性、灵活性和主动性的优势，以及机器速度快、精度高、不疲劳的优势，实现人机协作、人机交互，才能弥补针对时间和空间的差距、机器和大脑的差异，确保战斗力。指挥决策的优势。未来智能战争的作战指挥与决策将具备独立的数据挖掘、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变。在战场情报分析、数据处理、运筹学分析、仿真、任务规划、方案制定等方面引入人工智能技术，大大提高了人类指挥现代战争和作战行动的智能化水平。利用跨媒体数据融合技术，指挥员可以从海量、多样、异构的情报数据中快速发现支持作战指挥和决策的关键信息，识别意图、发现征兆、研判趋势、发现规律、作出决策。人工智能技术的发展与应用，使人类突破了思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，极大地增强了研判战场态势、预测战争趋势、评估战情的能力。作战计划，并控制作战行动。在空间和多维领域，可以实现优势作战资源的快速跳跃、积累和攻击，控制OODA环的主动权。随着智能辅助决策技术和“云脑”、“数字参谋”、“虚拟仓库”的出现，作战指挥决策将从单纯的人脑决策向人机混合决策发展，云脑智能决策和神经网络决策，从而孵化新的指挥控制。人工智能的“战斗大脑”可以接收和处理来自各种传感器的大量数据，其快速反应和决策速度是人类的数百倍。基于物理域、社会域、知识域、认知域的分析和建模，利用人工智能快速生成辅助决策信息，并根据指挥意图快速优化，实现快速、作战指挥决策的准确性。精确。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，有效提升战场数据处理和挖掘效率，以“人在环”的形式实现人机优势互补或“人机协作”。抢占战场主动权。借助人工智能算法，开发快速数据处理软件，实现目标的高效检测、分类和预警计算，收集和提供高质量、高数量、时效性强的军事情报，促进机器学习、深度学习学习和研究视觉算法等先进算法，辅助作战指挥和决策。采用智能算法采集情报，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导系统，从海量、多元、异构的情报数据中快速发现支持作战指挥和决策的关键信息，实现战场态势快速判断；开发模拟和计算环境，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，开发和利用遗传算法、遗传规划等，应用知识推理和搜索求解方法自动推理搜索处置方案，计算生成行动指令，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，发展知识推理、搜索求解等人工智能技术，精准打击简单业务自动化例如目标清单、作战部队的使用、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研究报告提出，如果指挥官能够对战术级作战行动进行自主情报分析、解释、持续规划和重新规划，就可以利用敌人的作战能力空隙进行攻击。美国国防高级研究计划局早在2007年就启动了“深绿”计划，旨在将仿真技术嵌入指挥控制系统，提高指挥官在飞行中决策的速度和质量。循环时间缩短了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，通过多台计算机模拟，推演敌我双方不同作战方案可能产生的结果，预测敌我双方可能采取的作战行动，战场形势的可能走向，引导指挥员做出正确决策，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相继启动了“洞察力”、可视化数据分析、深度学习、文本深度检测与过滤、高级机器学习概率编程等一大批基础技术研究项目，以从不同类型和来源探索和开发。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空战仿真系统，在模拟环境下，将人工智能技术应用于整个作战指挥过程。美国陆军装备司令部通信电子研究、开发和工程中心计划于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，为指挥官提供决策支持战争行动从计划、准备、执行到审查的全过程。人工智能在战场态势感知中的应用人工智能技术的应用将有助于解决战场复杂电磁环境下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，不仅具有强大的抗干扰和抗攻击能力，而且可以实现全网战场信息的可视和可控。通过物联网和各种传感器，实现各类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、多元融合、实时处理和信息共享，以及可以实现整个战场的全过程和作战指挥。全面感知”和“透明控制”。综合运用射频传感、全球定位、红外传感、生物特征识别等传感、捕获和测量技术，随时随地采集获取战场目标信息；利用数据挖掘、深度学习和等技术提高图像理解、语音识别、目标匹配能力；利用智能物联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，有机融合战场物理基础设施和信息基础设施通过一个覆盖全球、随机接入、稳定高效、安全可靠的信息交互平台，将感知系统、武器装备、作战人员连接成一个庞大的网络，实现一致准确提高时空战态感知、信息共享、智能决策，协调指挥各作战要素和武器平台，促进战场各要素最大限度地“自主适应、自主行动”方向发展”以更快的指挥速度和更高的打击精度，实施连续指挥和协同作战。人工智能应用于作战任务分析为完成作战任务分析，指挥员需要对战场数据信息进行分类，判断当前战场态势，构建动态更新的通用作战地图，检测自身作战指挥系统是否被欺骗.在人工智能技术的辅助下，作战指挥系统可以根据接收情报的顺序，自动生成战术级通用作战地图。使用深度学习算法，可以将高维文档输入向量转换为低维特征向量空间，其中相邻向量对应相似文档，使用少量主题标记样本在向量空间中定义特征特定簇，并使用这些集群来构建自动元标记算法。在此基础上，使用人工智能算法来确定文档中与特定主题相关的实体，例如提取与战场相关的物品和人物，可以加快制定任务计划的过程。此外，利用人工智能技术，可以识别战场上的异常信息。通常基于深度自动编码器技术，正常数据点位于自动编码器构建的模型的非线性低维嵌入坐标中。当自编码器解码正常数据点时，重建错误较少，异常信息重建错误较多。这种方法可用于识别传入传感器数据中的异常，标记异常以进行报告。随着现代太空战场的拓展，复杂多样的传感器遍布陆、海、空、外太空和电磁网络空间，各类情报侦察、监视和预警信息呈爆发式增长，由此产生的海量信息数据超出指挥员能力范围，导致战场信息收集不及时、有效信息输出时效性低、反馈错误等问题。利用人工智能算法发现现有数据库与近期战场事件之间的关系，并通过已知事件预测未来事件，对??于获得作战指挥决策和军事行动优势至关重要。只有在复杂海量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，选择先发制人的条件进行销毁；挖掘水文、地理、气象数据，利用有利条件先发制人。人工智能用于生成作战行动计划。智能作战指挥系统感知敌方信息后，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融合，直至搜索优化行动方案，形成最终响应。在整个过程中，系统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独立完成的，作战指挥智能化程度高，反应速度快。通过作战指挥系统内部的高速运算，敌对双方不断寻找有利的战机。一旦发现“可乘之机”，他们就会迅速产生对策，调整系统强度，并采取相应的行动。整个作战指挥过程真正做到实时同步。根据传感终端提供的共享情报信息数据，在大型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”，自动生成可供选择的作战行动方案。将人工智能与模拟环境相结合，利用深度强化学习算法自动生成作战行动方案。该算法可以在模拟环境中进行试错实验，以衡量不同方案的预期效果。人工智能应用于作战行动方案的分析推演。智能作战指挥系统利用获取的战场态势数据，自主分析各种情报信息，实时自主决策，自主生成或调整作战方案，通过信息传输网络进行指挥。指挥相应的作战单位完成作战任务，确保作战单位、武器装备形成高效统一的整体，行动协调有序。利用“数据+算法”，实现作战行动方案分析推演的高度自主化，再加上机器的高速运算能力，通过更多环节的智能化自主处理，实现更科学的作战指挥可以获得决策方案，大大提高作战指挥系统的反应速度，进而高效调控相应的作战行动，在战场上取得比较优势，赢得战争。在作战规划过程中，可以使用定性方法来分析任务计划和行动方案。当不同的规划团队提出了几种备选方案时，可以使用概念框架来登记专家对这些备选方案的评论。使用模板，这些专家创建结构化审查并系统地评估不同操作选项的各个方面。然后，利用区分各种辩论模型异同的框架，筛选和归纳各领域专家对不同操作方案的评论，实现备选操作方案的结构化分析。同时，还可以结合人工智能和多智能体系统进行红蓝对抗，让指挥员在动态推演中了解各种行动方案的优劣势和可能存在的事件进展情况过程，并评估各种行动计划的优缺点。预测并了解敌人的行动。近期，北约利用大规模并行仿真、数据分析、可视化等技术开发了作战指挥决策支持数据培养系统，可以对地面作战计划不同仿真系统产生的数十万个仿真输出结果进行分析.在未来的战争中，决策优势的获得不再仅仅依靠指挥员的智慧，还将取决于作战指挥辅助系统的能力。作战指挥辅助决策方案编制的可靠性、详尽性、人机交互的便捷性、方案优化的针对性，对赢得决策优势具有尤为重要的作用。基于实时战场态势数据，通过并行仿真推导作战方案，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，可以根据实战任务，快速提取和整理辅助决策数据，综合展示关联态势。它也可以基于参与规则和认知模型的自我学习和进化。进行辅助决策，自动生成行动方案并进行演练，实现对战场事务、业务流程、行为方式的智能化决策，将指挥员的意图指令实时、准确地运用到指挥对象上，实施正确、最优命令控制。人工智能应用于作战行动计划的执行。在作战行动计划执行过程中，通过无线车载定位终端、头盔、眼镜等可穿戴设备，单兵配备无线个人手持定位终端、视频终端，实现智能化远程指挥控制；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，实现指挥单元、精确打击武器、信息应用系统之间的无障碍沟通;作战单位利用人工智能技术对战场信息进行快速融合分析，并将结果发送给指挥官。在未来的战场上，指挥官通常会获取大量的信息，容易出现信息过载的风险。作战行动计划执行过程中，战场态势瞬息万变，原计划随时可能失效，指挥员需要具备快速重新规划的能力，而人工智能技术可以为指挥员提供及时制定替代计划。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智能体的状态和行为组合，应用于空战目标分配；使用迁移学习来减少学习时间，快速开发代理在新场景中的行为。例如，在学习不同2v2空战场景的战斗规则时，可以使用已经有2v1空战场景经验的agent，以尽量减少进一步学习的过程。此外，还可以采用sequence-to-sequence深度学习算法和摘要生成方法形成作战行动摘要报告，也可以采用语音转文本的方法。目前的人工智能技术可以实现更准确的语音识别能力。人工智能在作战指挥中应用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融合，实现功能互补、优势互补，进一步提升人类智能，助力指挥员??指挥、管理和管理。作战在作战中处理一些自己不擅长的体力业务，从繁杂重复的工作中解放出来，专注于作战策划、行动协调、指挥决策等工作，更好地发挥人的主体作用在战争中，更加高效地完成作战指挥任务。
