大數據技術在作戰指揮控制領域應用研究

摘要：大數據技術在軍事領域具有極大的發展前景和應用價值，指揮控制作為作戰體系的“神經中樞”，研究大數據技術在作戰指揮控制領域的研究具有重要意義。在對大數據技術進行全面認識的基礎上，分析了大數據技術在作戰指揮控制領域的應用現狀，對未來應用趨勢進行了展望，對認識大數據技術在作戰指揮控制領域的應用具有一定參考價值。

關鍵詞：大數據技術;指揮控制

互聯網、物聯網以及云計算技術的發展，帶來了海量數據的聚集，促進了大數據的發展。大數據技術在民用領域已呈現迅猛發展之勢，其在軍事領域也蘊藏著巨大發展潛力和應用價值，已成為軍事領域競爭新的制高點，對作戰指揮控制帶來深遠影響。

一、認識大數據技術

（一） 基本認識

大數據是指那些已經超出了傳統數據的尺度，一般的技術與工具難以獲取、存儲、管理和分析的數據。這里，超出傳統數據尺度的海量數據，也即“大”，并不需要給出普遍適用的定義。如麥肯錫全球研究所就認為，我們不需要給大數據之“大”定出一個具體“尺寸”，因為隨著技術進步，這個尺寸本身還在不斷增大。對于不同的領域而言，“大”的定義也是不同的。大數據具有規模性（Volume）、多樣性（Variety）、實時性（Velocity）、價值性（Value）的“4V”特征，被視為“未來的新石油”。

（二） 大數據技術

大數據需要特殊的技術，使用特殊的數據結構來組織和訪問巨大數量的數據，以便有效處理跨多個服務器和離散數據存儲的數據。適用于大數據的技術包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、數據可視化、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

（三）應用分析

大數據技術在行業領域發揮作用，主要途徑有二：一是大力運用已經成熟的大數據普適技術，諸如數據挖掘、數據可視化等技術。二是掌握特定領域的應用需求，即領域應用創新。大數據的核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值，因此，針對不同領域的大數據應用模式、商業模式研究是大數據產業健康發展的關鍵。

二、大數據技術在作戰指揮控制領域應用

（一）大數據技術對作戰指揮控制的影響

（1）基于大數據的信息處理是適應現代作戰的迫切需要

現代戰爭中，軍事技術的進步導致攻防雙方戰爭規模擴張受到限制，而戰場數據量急劇攀升。如在阿富汗戰爭期間，一次小型反恐行動，美軍的陸基、空基及天基全方位偵察系統運轉一天就產生了53T數據。戰術行動，體系支撐，如此量級的作戰行動與戰場數據，對指控機構、作戰人員，都是全新的挑戰。

作戰指揮的核心流程是遵循“觀察—判斷—決策—行動”的OODA循環來實現信息化戰場的多兵種聯合作戰，只有對海量數據的進行實時處理，才能實現由觀察、判斷向決策、行動環節的推進，否則，將在被鎖定在觀察、判斷的死循環里，無法展開后續的環節。

（2）基于大數據的信息挖掘是獲得制信息權的必備手段

在聯合作戰中，快速獲取戰場關鍵信息，準確還原戰場態勢，保證所有參戰單元對戰場態勢有共同理解，并在這一信息共享環境下展開決策行動，是聯合作戰制勝的基礎。制信息權也成為繼制海權、制空權后獲取戰爭主動權的決定性因素。

在當前信息化作戰條件下，部隊能夠獲得前所未有的態勢感知能力。只有對獲取的海量數據進行實時處理，實現不同作戰單元和作戰要素的互聯互通、數據共享和綜合集成，才能有效消除指揮員的認知局限，使戰場變得清晰透明、指揮變得精準高效。

（3）基于大數據的輔助決策是提升指揮效率的重要因素

奪取信息優勢是制勝的關鍵因素，但更為重要的是將信息優勢轉化為決策優勢和行動優勢，實現將優勢轉化為勝勢。戰場態勢瞬息萬變，能夠快速準確做出決策的一方，更有機會將優勢變為勝勢。在決策過程中，改變完全依靠人工分析的低效模式，運用計算機自動作戰輔助決策來提高決策效率，已成為共識。作戰輔助決策，就是利用數據分析挖掘技術，針對歷史數據的目標靜態特征和行為特征，構建各軍兵種作戰特征知識庫，以知識庫為基礎，結合戰場實時信息的快速檢索和處理，動態識別目標身份及行為，實現對其作戰能力及意圖的認知，形成對作戰決策的有力支持。

傳統的數據挖掘技術已經比較成熟。目前，在大數據挖掘中也大量采用了這些技術。但是兩者最大的區別在于數據量的不同。而數據量的不同，也導致了得到的結果不同，相對而言，應用大數據進行挖掘，可以得到更為細節的結論。

（4）基于大數據的人工智能是戰場態勢預測的可行工具

基于大數據的預測是指從大量的數據中發現事物運行的規律，即使有些規律無法解釋其原因，但只要其客觀存在，就可以用這些規律來預測未來的趨勢。對于作戰指揮來說，可以將以往的戰例或是訓練數據作為挖掘的數據來源，從中提取作戰指揮規律，并用于預測未來戰爭。

AlphaGo用博弈的方式進行預測的方法給人們帶來了新的思路，可以采用人工智能模擬指揮雙方部隊作戰，通過仿真模擬交戰過程，逐步推演出戰場態勢，得到先于當前的預測結果。

三、大數據技術在作戰指揮控制領域的發展趨勢

（1）支撐體系對抗能力建設，為指揮控制提供有力的信息保障。

未來戰爭是在陸、海、空、天、網電、認知等全域多維空間共同實施的信息化作戰，決定戰爭勝負的是以數據為支撐的體系對抗能力。為適應未來作戰對數據保障的需求，應充分發揮大數據技術的固有特征，從全維數據獲取、高速數據傳輸、海量數據處理、數據安全防護四個角度構建以數據為核心的未來作戰信息保障體系，為作戰指揮控制提供支持。

（2）實現向“以數據為中心”的轉變，縮短決策循環周期。

通過大數據技術在數據獲取、存儲、管理、分析和分發等環節的廣泛應用，提升戰場態勢感知、情報分析、智能決策以及安全防護能力，縮短決策循環（OODA）周期，縮短從傳感器到射手的時間，最終實現“發現即摧毀”的效果。

（3） 改變戰爭形態，提升指揮控制精確程度。

隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等技術的發展，智能化向戰爭領域的不斷參透，戰爭形態將出現有人作戰、無人作戰，有形作戰、無形作戰相交織的混合作戰形態，這種戰爭形態對作戰過程的精確控制有著極高的要求。以大數據、云計算為核心建立無人作戰環境，可為無人作戰提供強大的數據服務、控制服務和綜合保障服務，擴大無人作戰范圍，以更好地適應未來智能化戰爭。

（4） 持續發展可視化技術，優化人機交互體驗。

人終究是作戰中的決定因素，如何讓看不見摸不著的數據以方便快捷的方式被感知始終是一個需要持續研究的課題。通過清晰簡明的可視化終端，作戰指揮員可以更方便的感知態勢、理清各類關系、評估指揮效果，并根據反饋結果進行調整指揮策略。

參考文獻：

[1]楊尊琦.大數據導論[M].北京：機械工業出版社，2018.1.

[2]劉林山.軍事數據是制勝未來戰爭的“金匙”[N].解放軍報，2018-2-1.

[3]Stone Steve. Data to Decisions for Cyberspace Operations[J/OL].[2019-6-20]. http：//scholarcommons.usf.edu/mca/vol1/iss1/6

作者簡介：

李晉，男，國防大學聯合作戰學院在讀碩士研究生。學習專業：軍事運籌學。研究方向：指揮信息系統工程。