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赵惠文王的儿子是谁?赵惠文王之后谁继承了王位?

来源:中国军网-解放军报 作者:刘海江 戴 莉 责任编辑:郭妍菲
2025-08-03 07:06:23
百度   此战过后,中国队将与乌拉圭和捷克队的负者,争夺本届“中国杯”赛的季军。

外军加速智能赋能作战力量体系

■刘海江 戴 莉

引言

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,深刻改变人类生产生活方式。当前,智能赋能已成为世界强国夺取军事优势的新高地和竞相发力的新赛道。如何以“智能+”“+智能”方式赋能作战力量体系,已经成为加速军队转型发展、提升新质战斗力生成质效和打赢未来战争的重要抓手。

智能赋能作战力量体系的紧迫要求

恩格斯指出,人类以什么样的方式生产,就会以什么样的方式作战。进入智能化时代,人类社会的生产生活方式正在发生深刻变革,战争形态正由信息化加速向智能化演变。世界主要军事强国普遍认为,打赢具有智能化战争要求,必须紧紧抓住智能赋能的历史机遇,打造适应智能化战争形态要求的作战力量体系。

智能赋能作战力量体系已成为大国混合博弈的制胜关键。进入新世纪,大国混合博弈日趋激烈,以人工智能为代表的科技竞争被视作智能化时代混合博弈的制胜关键。外军将人工智能定义为划时代的技术,将人工智能领域列为最高优先级的现代化领域,并认为国家人工智能领域的实力直接决定着未来战争的胜负。2018年以来,美国密集发布《国防部人工智能战略》等20余份规划文件,不断深化国防领域人工智能技术发展应用战略布局,谋求站在人工智能技术进步的最前沿,借助加速智能赋能作战力量体系,来持续保持其军事竞争优势。

智能赋能作战力量体系已成为未来战争准备的必然选项。当前战争形态加速向智能化高阶迈进,世界军事强国纷纷将人工智能与作战体系的深度融合作为夺取智能化高端战争主动权的必然选项。外军认为,没有人工智能就没有多域作战,人工智能、机器人和自主技术将从根本上改变战争性质;智能赋能作战力量体系已成为推进军队现代化建设、支撑多域作战的关键变量。2024年2月,美国防部交付了“联盟联合全域指挥与控制”能力的初始版本,主要通过系统整合多域传感器实时融合陆海空天电网等多域信息数据,加速作战力量体系的多域智能化重构。

智能赋能作战力量体系已成为非对称制衡的重要支撑。人工智能作为能够改变社会生产方式和作战制胜机理的颠覆性技术,已成为世界各国换道超车、弯道超车的新赛道。外军围绕着制智权的争夺,算法优势、算力强度和数据质量构成新的“制胜三角”,认为智能赋能作战力量体系可基于算法优势颠覆战场规则,运用超级算力实现持续智能供给,借助数据驱动重构杀伤网链。比如,美军在“光辉交响曲”行动中,运用人工智能深度分析ISIS极端组织宣传模式,生成虚假领导人指令视频与分裂型言论,通过黑客劫持的社交媒体账号定向投放,诱发对方内部分歧并瘫痪网络。

智能赋能作战力量体系的基本模式

智能赋能作战力量体系是一项多维度、多层级、跨领域的复杂系统工程,需要着眼战争形态演变,紧贴技术发展需求,基于体系重构与机制创新的深度融合,将技术优势转化为体系代际差、决策深度差、行动精度差和战场势位差等升维优势。外军探索智能赋能作战力量体系的基本模式主要如下。

力量平台侧重“+智能”。“+智能”模式主要是将智能要素模块嵌入常规作战单元,借助智能算法实现传统力量平台的能力跃升,具有成本低、见效快等优势,走的是渐进式智能化改造的路子。外军探索通过加装智能芯片、嵌入算法模块,打造“+智能”系统平台,实现装备智能化升级。比如,在新型步战车的火控系统中集成边缘计算模块和多光谱传感器,可有效识别5千米内的伪装目标。其还运用人工智能算法优化部队编成结构,快速生成有人无人单元模块组合方案,形成弹性部署。同时,利用AI构建数字孪生战场,动态优化旅级至排级部队编成,并通过经典战例进行推演验证。

系统要素注重“智能+”。“智能+”模式主要基于网信体系支撑,借助通用模型构建技术、智能评估技术和组合优化技术等融合关联智能要素,实现杀伤网链快速闭合、人机协同深化拓展和作战效果迭代增效。外军探索运用边缘计算技术实现装备跨域互联,构建低成本、分布式弹性网络;探索通过异构数据自适应传输与目标智能匹配,缩短杀伤网链闭合周期;探索发展脑机接口重构人机交互模式,研发神经信号编解码芯片拓展人机交互边界,实现从物理操控到神经直连的质变。比如,美英澳“自主战士”联合演习中,基于动态控制和数据交换测试30种无人系统跨域组网能力,融合无人机“蜂群”与潜艇声呐数据,将反舰杀伤链闭合时间压缩至8分钟。

体系建设倚重AI赋能。AI赋能主要通过建强智能模型算法、筑牢作战数据基座和强化跨域联动等方式,发挥算法算力的决策引擎作用,实现要素叠加向体系涌现的质变跃升。外军探索采用量子加密与区块链技术保障数据完整性,推动算力算法自主化,构建数据全生命周期安全体系,为未来战争密码破解和态势推演提供超算支撑;探索强化基础算法研发,用好开源社区、共享维护等平台资源,推动算法模型由简单逻辑计算跃变为自主智能推理。比如,运用机器学习等先进技术进行关联分析、聚类分析,基于可视化大数据模型进行战场实时预测建模、异常检测,形成AI生成方案、人类决策指挥的分工合作体系。

智能赋能作战力量体系的重点支撑

智能赋能作战力量体系重点,是将作战力量体系重塑为“技术+网络+数据”的融合体。其中,数据链路是神经中枢,模型算法是动力引擎,关键技术是底层支撑。外军计划通过数据融合、模式识别和预测推演的三层架构,将传统依靠经验的决策升级为数据驱动的智能决策,构建形成体系完善、自主生长、智能倍增的优质生态。

建强数据链路支撑。数据链路是智能赋能作战力量体系的必要基础,是实现算力优势变成战力优势的关键。外军探索搭建全域覆盖的智能连接底座,满足算力架构及军用智能体通信协议等要求,打通不同智能体之间的跨域通信链路;探索借势多方算力网络实现智算超算持续支撑,构建“枢纽+集群”分布式智能算力枢纽,布设战术级边缘节点,设计容灾自愈算法,确保算力持续供给;探索借助民用传输链路实现数据加密快速传输,增强链路冗余抗毁设计;探索打通抗攻击的端到端加密链路,设计基于密码算法的区块链存证平台,确保数据溯源可信。比如,美陆军推进的“统一网络”,就瞄准2028年多域作战目标,重点开展战术和企业网络能力的融合。英国国防部围绕“云能力计划”,采取优化数据中心、开发超大规模机密云服务等举措促进数据共享。

优化关键算法模型。算法模型是智能赋能作战力量体系的关键驱动。外军探索构建军事大模型,采用“云—边—端”分层部署架构,将大模型嵌入作战力量体系指挥链,构建动态任务调度平台,支持大模型与装备体系的实时交互;探索开发专业小模型,针对跨域攻防等垂直场景需求,建设多源异构数据库,梳理实装数据、训练对抗样本;探索巧用民用大模型,通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术压缩民用大模型参数。此外,还探索构建军事专用微调数据集,突破开源框架适配瓶颈。比如,把“数据与集成层”作为“下一代指挥控制系统”的核心,利用人工智能和机器学习强化数据摄取能力,实时净化生成高质量数据流,确保能在对抗环境中有效运行。

打破关键技术瓶颈。关键技术是智能赋能作战力量体系的重要基础,是突破物理限制实现动态能力扩展和自主协同控制的倍增器。外军探索基于动态组网技术构建要素整合新模式,制定标准化接口,配备通用数据链,快速灵活重组通信网络,跨域配置资源要素,实现跨平台杀伤链闭环与集群自主协同的效能跃升;探索基于有人无人协同技术催生力量编配新形态,部署人机一体化作战群队,开发通用控制系统,配套便携操控设备,整合广域无人系统平台,以有效遂行各种作战任务;探索借用信息处理技术提炼大模型可用数据,采用流式计算框架实现战场多源数据实时清洗,完成作战数据预先处理;探索引入自监督学习技术,优化非结构化数据处理,开发基于大模型的自动化知识抽取工具,构建知识图谱。比如,2024年美海军通过移动自组网、多输入多输出、自形成自愈合网络等技术,开发MPU5组网设备,实现无人水面舰艇自组网和数据实时传输。

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