淺析未來(lái)作戰(zhàn)智能化推演仿真平臺(tái)系統(tǒng)的發(fā)展

（69243 部隊(duì)，新疆 阜康 831500）

一、未來(lái)軍事實(shí)踐對(duì)仿真平臺(tái)提出的要求和需求

1.支持大規(guī)模、全域多維的復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)空間構(gòu)建

未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)雖然可能表現(xiàn)為局部沖突，但由于各國(guó)都在追求全域全譜的優(yōu)勢(shì)，因此涉及的參加力量、牽扯的作戰(zhàn)范圍一定更加繁多廣闊，這就需要未來(lái)仿真平臺(tái)一定具備可支持大規(guī)模仿真實(shí)體及全域多維復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)空間的構(gòu)建能力，盡可能真實(shí)地還原未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的復(fù)雜性[1]。

2.支持無(wú)人、網(wǎng)信、AI等新質(zhì)作戰(zhàn)力量建模與仿真

未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)新興的無(wú)人系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)、AI系統(tǒng)等新質(zhì)作戰(zhàn)力量、單元將會(huì)廣泛應(yīng)用。對(duì)于這些新質(zhì)力量作戰(zhàn)機(jī)理、運(yùn)用原則、作戰(zhàn)效能等的建模還是一個(gè)空白，這些力量的高精度仿真模型將決定對(duì)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)模擬的效果，因此將是將來(lái)仿真推演平臺(tái)建設(shè)中的一個(gè)重要方面。

3.支持大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的作戰(zhàn)效能、作戰(zhàn)方案的實(shí)時(shí)及離線評(píng)估

未來(lái)的仿真系統(tǒng)將不僅用于平時(shí)的方案推演、戰(zhàn)法研究、指揮流程訓(xùn)練及裝備論證的場(chǎng)合，更多的將直接應(yīng)用于對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)未來(lái)態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)及指揮方案的評(píng)估。因此，仿真平臺(tái)必須具備多元信息的實(shí)時(shí)接入能力及快速推演快速實(shí)時(shí)評(píng)估能力，這就需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的仿真平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)這種現(xiàn)實(shí)需要[2]。

4.支持智能化方法進(jìn)行仿真建模與推演對(duì)抗

未來(lái)智能化無(wú)人化裝備的大量引入，使戰(zhàn)場(chǎng)進(jìn)程節(jié)奏急劇加快，OODA環(huán)的更迭周期更快，這就要求仿真平臺(tái)具備智能化推演能力以提高“人在回路”干預(yù)的效率，使得構(gòu)建“平行戰(zhàn)場(chǎng)”成為可能，同時(shí)智能化模型的構(gòu)建也使“人不在回路”的自主決策推演更加合理真實(shí)，提高了作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確度。

5.支持基于SOA架構(gòu)的分布式仿真服務(wù)

為提高仿真平臺(tái)的運(yùn)行效率及柔性，未來(lái)仿真平臺(tái)應(yīng)采取基于SOA架構(gòu)的分布式仿真服務(wù)方式，以應(yīng)對(duì)定制多種仿真應(yīng)用、運(yùn)行不同精度仿真模型、外接多種外部系統(tǒng)、提供整個(gè)系統(tǒng)柔性可組合的需求。

二、智能化推演仿真平臺(tái)要點(diǎn)思索

基于上述實(shí)際需求，為創(chuàng)新作戰(zhàn)理論、概念及戰(zhàn)法的研究手段及技術(shù)途徑，提高推演仿真引擎的智能化水平，促進(jìn)建模與仿真由第三范式向第四范式發(fā)展，探索作戰(zhàn)仿真推演與作戰(zhàn)指揮及作戰(zhàn)效能評(píng)估的融合，急需探索實(shí)現(xiàn)基于自主認(rèn)知的智能化推演仿真引擎的技術(shù)路線及實(shí)踐方法[3]。為此筆者在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了一些思索。

1.基礎(chǔ)技術(shù)途徑

從核心技術(shù)途徑上擬采用通用黑板（GBB）技術(shù)及分布式多Agent系統(tǒng)（DMAS）架構(gòu)，結(jié)合人工智能（AI）學(xué)習(xí)算法及認(rèn)知框架構(gòu)建的新一代多用途智能化推演仿真引擎的核心框架。其中主要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的技術(shù)突破。

1.1 基于認(rèn)知計(jì)算的智能化自主行為建模

1.2 基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的智能化仿真評(píng)估

1.3 分布式仿真服務(wù)

1.4 基于云計(jì)算的多分支并行仿真

以此推進(jìn)了國(guó)產(chǎn)仿真引擎智能化、服務(wù)化及仿真運(yùn)行、分析、評(píng)估一體化。這一基礎(chǔ)技術(shù)途徑立足仿真的核心功能結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)、服務(wù)計(jì)算等前沿技術(shù)具備較強(qiáng)的技術(shù)成長(zhǎng)持續(xù)能力，在軍事仿真推演、作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)、裝備論證、兵棋系統(tǒng)、智慧城市、一體化指揮、規(guī)劃論證等方面具有較強(qiáng)的應(yīng)用性，發(fā)展前景十分廣泛。

2.預(yù)期技術(shù)指標(biāo)

智能化推演仿真引擎主要性能指標(biāo)應(yīng)至少達(dá)到以下要求。

2.1 仿真初始化效率：?jiǎn)?dòng)時(shí)間不大于60秒

2.2 仿真引擎時(shí)間精度：最小步長(zhǎng)不大于5毫秒

2.3 仿真引擎多核負(fù)載平衡性能：各核間負(fù)載偏差不大于10%

2.4 仿真規(guī)模：仿真實(shí)體數(shù)不小于10000個(gè)

2.5 人在回路模式下指揮控制響應(yīng)時(shí)間：模型響應(yīng)時(shí)間少于50毫秒

2.6 行為認(rèn)知建模支持：典型AI學(xué)習(xí)方法不少于5種

2.7 仿真記錄精度：最小記錄周期不大于50毫秒

2.8 仿真記錄回放數(shù)據(jù)加載效率：加載時(shí)間不大于30秒

2.9 數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率：數(shù)據(jù)庫(kù)連接時(shí)間不大于1秒，數(shù)據(jù)訪問(wèn)響應(yīng)時(shí)間不大于3秒

2.10 云平臺(tái)可管理節(jié)點(diǎn)：不小于200個(gè)

2.11 多分支并行支持：可管理分支數(shù)不小于200個(gè)

3.主要技術(shù)點(diǎn)

以智能化仿真引擎為核心，重點(diǎn)突破的四個(gè)技術(shù)點(diǎn)如下圖所示：

結(jié)語(yǔ)

結(jié)合未來(lái)作戰(zhàn)訓(xùn)練的發(fā)展變化對(duì)仿真平臺(tái)提出的具體現(xiàn)實(shí)需求及應(yīng)對(duì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)的一些思想探索。智能仿真平臺(tái)以大規(guī)模、高效能、分布式仿真引擎為核心；通過(guò)連接專用仿真系統(tǒng)、指揮控制系統(tǒng)并引入人工智能賦能引擎以實(shí)現(xiàn)智能化推演仿真的目標(biāo)。對(duì)推進(jìn)我國(guó)軍事仿真推演的整體研究及實(shí)踐具有重大意義。