浅析智能算法对陆军战术发展的影响

云脑智库 2022-09-16 00:00

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战争历史发展的规律告诉人们，一切战争现象都与当时的军事技术，以及在此基础上发展起来的武器装备相联系，并随着军事技术和武器装备的进步而发展。武器装备的发展必然引起合同战斗的本质变化，其性质和水平决定着合同战斗在实践中发展的进程和效果。在整个合同战斗发展史上，武器装备的技术水平是阶梯式提高的，阶段量的积累形成新军事技术群，进而引发战术变革。智能算法是通过计算机程序或代码表达,依托构建系统有效实现，并能够在各种行动中运作的系列指令。智能算法与武器装备的初步融合已经催生出智能化战争的雏形，也将进一步推动陆军合同战术的发展。

智能算法极大增强战斗能力

智能算法融入作战指挥体系，大幅提升战斗能力，主要表现在战场适应能力、态势感知能力以及跨域作战能力等方面。

（一）无人前置，战术空间适应能力增强

未来智能化战场上，要想更好地消灭敌人，就必须具备强大的战场适应能力以保存好自己。以智能算法为主要依托的“算法战”将是未来战争的大趋势，通过将人工智能、机器学习、深度学习、自主技术、模式识别、计算机视觉技术等融入到武器装备、作战平台、后勤保障系统的方法，可以形成新的超人类作战能力。“人在环内”、“人在环上”以及“人不在环”是人类作为作战单元直接参与作战发展到真正无人化作战的三个阶段，通过智能算法不断创新人与机器的协作模式，人类最终将成为未来战争的环外“旁观者”。“算法战”时代，人类操纵或干预智能化作战平台进行“非接触”式作战，不会产生战场恐惧，不会有疼痛感，没实际上的人员伤亡，可以适应缺氧、极寒、极热、高压甚至核、化、生等人类难以生存的极端战场环境。

（二）数据支撑，战术侦察感知能力增强

“发现即摧毁”的未来战争新常态，要求以强大的态势感知能力作为支撑，先敌发现，先敌实施打击。人工智能技术与大数据的相互融合，使得开放式模型算法、广泛兼容型数据库技术和分布并行式系统架构日趋成熟，成为支撑联合战场态势感知的技术群，对未来战争态势预测、规律洞察、辅助决策形成巨大推动作用。美“专家计划”开发的首个算法系统，目标是以先进算法优势完善自主化数据处理技术和智能化生成信息技术，提升无人机战场态势感知能力，其下一个目标是基于战场对抗条件下的态势感知，提升作战平台的自主认知能力，形成快速定位、精准识别、判断威胁程度的能力。美国国防部高级研究计划局的“分布式作战管理”项目则可协助飞行员感知战场态势、自主生成作战建议，实现无人僚机协同作战。

（三）集智提效，跨域超限战斗能力增强

未来战场将呈现跨域、网络化、非线性等特点，在要素种类、时空范围、行动节奏上对指挥、决策、行动和协同都要求非常高，传统以人脑及机体为主的作战方式已无法适应。“算法战”将人工智能、算法等先进技术与各领域致命性武器相结合，形成未来作战模式，保持跨域作战新优势。随着跨域联合作战需求的不断增加，美军致力于依托智能化、信息化等技术优势，全面打破区域界限、消除领域隔阂、重组时空格局，将区域分散的作战人员、武器平台和指控系统有效整合，高效的智能算法系统是保障这些能力得以实现的技术支撑。未来“算法战”战场必将是智慧与力量的结合，是智能与正义的化身。“智”力将成为超越火力、信息力的首要战争胜负决定因素，未来跨域作战中，集“智”的效能将远远超过集中火力或兵力的作用。

智能算法极大加速作战决策

作战指控体系嵌入智能算法，建立起自主性态势模型的认知启发型构架，通过机器学习、深度学习等先进智能算法，将简单的逻辑计算跃升至自主推理层面，大幅降低海量视频数据人力分析处理的负担，有效提升作战决策速度。

（一）数据处理智能，辅助决策高效

相较于人类大脑，以算法为依托的人工智能技术在速度、效率及可靠性方面都具有较大优势，通过将先进智能算法融入武器平台的方式，实现对海量图片、声音及视频等数据的高效探测、分类和预警计算，高效形成高质、高量、高准确性的军事情报，并通过机器学习、深度学习及视觉算法等的进一步处理，达到高效辅助军事决策的目的。“算法战”首个早期案例是美军打击“伊斯兰国”的作战任务中，运用算法智能化处理大量无人机视频信息，为作战行动提供技术支持。2017年12月初，美“专家计划”项目实现了算法战场初始部署，工作重点是从“扫描鹰”、MQ-9“死神”等无人机侦察的数百万小时视频图像中，自主识别目标，识别准确率已达80%，开发的算法目前己在美国非洲司令部、中央司令部的5至6个地点实现部署。

（二）OODA环路增速，作战周期缩短

在“算法战”数据自主分析系统的构建过程中，通过运用不同数据类型和运用要求的标准化分析算法，缩短OODA环路时间，能够减小数据带宽，有效提升数据处理和数据挖掘效率，达到消除战场态势感知不确定性的目的，在智能决策、指挥协同、情报分析、电磁网络攻防及战法验证等关键作战领域发挥作用。拥有高效的OODA环，就可以更加自主、迅速、不规则地实施观察、判断、决策和行动，争取主动、保持优势、出其不意，快速抓住敌人暴露出来的弱点，直接“秒杀”敌人。在指挥控制方面，高效的算法将缩短作战周期，实现任务再规划，加快作战节奏，增强作战灵活性。美“算法战跨职能小组” 借助人工智能技术及算法开发软件，在初始阶段提高OODA效率，起到缩短作战周期良好效果。

（三）深度学习融合，自主决策增效

算法是人工智能、指控系统和兵棋推演的核心，是加速智能指挥、协同和决策的关键。机器学习、迁移学习、深度学习等智能算法能够提升战场态势的自主认知能力，辅助决策者快速定位、识别、判断威胁程度。在深度学习等算法的助推下，未来“算法战”作战平台将既精于计算，又善于“算计”，自主作战和决策能力将得到极大提升。“阿尔法狗”在人机大战中的出色表现就是深度学习算法的突出案例。美国多部门联合开发的计算机芯片真北的研制项目采用模拟人脑神经元信息处理机制的深度神经网络技术，图像识别与综合感官处理能力大幅提升。为了赋予无人机视频数据态势处理的自主性，降低人力分析压力，提升决策速度，美军开发了一套具有人工智能特征的深度学习模型，由目标确认、情景确认与威胁确认三个模型组成。

智能算法极大丰富战术手段

智能算法在军事领域的广泛运用，助推人机协作模式由“人在环内”不断向“人在环上”甚至“人不在环”层次演进，是催生新作战样式的内在动力，战术手段进一步更新换代。

（一）基于超限破阈攻击的集群式作战

集群式作战也称之为“蜂群式”作战，即“云攻击”，是以智能化无人作战平台作为基本作战单元，以算法为核心的人工智能技术为支撑，对敌同一目标实施“饱和式”打击的作战方式。集群式作战体系突出以“量”代替“质”形成高效战力，以数量优势抵消单个作战单元战斗力低的劣势，提高体系生成能力以及群体综合打击能力。随着以算法为支撑的人工智能技术的发展以及作战理念的不断成熟，未来战场上将充斥数量惊人、高度分散、协同行动的作战“集群”，在智能系统的协同指挥下，作战单元时而分散隐蔽，时而聚合发起向心攻击。二战时德国的潜艇“狼群战术”充分体现了动态聚能、精准释能的战法思想，“集群”在摧毁目标后各自散去，伺机等待下一次聚合攻击。

（二）基于批量并行攻击的母舰式作战

母舰式作战是母体装备搭载成建制、成体系的无人作战平台进入作战地域后，各无人作战平台根据战前设定或临时指定的目标，或倾巢出动或部分前出，执行打击或侦察任务，而后返回母体一同撤出战场的作战手段。智能算法为母体装备整体操控子平台、规划作战方案、实施作战协同提供有效强大的技术支持。母舰式作战思想是力图以大批量并行攻击的方式一次彻底毁瘫敌作战体系。未来战场上，传统的条块化的作战集群(队)责任区概念将进一步模糊淡化，各攻击子平台以就近、就便、就快的原则，自主、并行、精确地攻击目标群。美国防部高级研究计划局 “小精灵”项目就是典型的“母舰式”作战，它运用C-130运输机在敌方防御射程外发射成群的小型无人机实施作战任务。

（三）基于人机互补攻击的协同式作战

人机协同作战是美军提出“第三次抵消战略”的技术支柱，将成为未来战争重点发展方向。随着人工智能技术和控制技术的持续发展，有人平台与无人作战平台联合协同作战的可能性不断增大。在算法体系的构架下，可以实现有人与无人系统的优势互补，充分发挥有人系统对付伪装目标、执行随机任务、克服复杂干扰等方面的长处，以及无人系统成本低、数量多、机动性强、隐身性好的优势，让无人作战平台充当“先遣部队”，降低有人作战平台被敌摧毁的概率。有人作战平台“混”在数量众多的无人作战平台中，以“饱和”的方式突破敌防御体系，在敌来不及反应的情况下对敌发起致命一击。美军“阿凡达”项目就是以算法为核心技术支撑的有人与无人机混合编队作战体系。

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