面向人機融合的C4ISR系統架構研究*

張兆晨，毛曉彬，周光霞

(1.中國電科集團第28研究所 信息系統工程重點實驗室，江蘇 南京 210007;2.軟件新技術與產業化協同創新中心，江蘇 南京 210000)

0 引言

C4ISR系統[1]是集指揮、控制、通信、計算、情報、監視、偵察于一體的軍事信息系統，是作戰指揮的神經中樞和戰場力量的倍增器。隨著第3次人工智能浪潮的到來，智能化技術滲透到作戰的每個環節[2]。如何構建“類人化”系統，實現機器與作戰人員的相互理解、高效協作，是跨越式提升作戰能力的突破口。在此情況下，傳統C4ISR系統的形態和運行模式將發生顛覆性變化，人機融合系統應運而生。

美軍已在戰略和技術層面開展人機融合系統研究。美軍在《人機系統科技發展路線圖》[3]中強調，人機系統集成(human-machine systems integration,HSI)是系統設計、研發和采辦的重要組成。美國戰略與預算評估中心(center for strategic and budgetary assessments,CSBA)在《未來地面部隊人機編隊》報告[4]中提出未來地面部隊人機編隊的三大形式。美國國防部高級研究計劃局(defense advanced research projects agency，DARPA)部署了一系列人機融合項目。人工智能探索(artificial intelligence exploration，AIE)[5]計劃提出人機共生的設想，探索讓機器適應不斷變化的戰場情況的新理論和應用。靈活編隊(agile teams)[6]項目致力于實現高度靈活的人機混合編組的最優化設計，以更好地將人的認知優勢與機器智能結合。知識導向的人工智能推理模式(knowledge-directed artificial intelligence reasoning over schemas，KAIROS)[7-8]項目通過研發新型半自動化人機融合智能系統，提升態勢洞察、預警探測、情報處理和戰爭理解的能力。成功團隊的人工社會智能(artificial social intelligence for successful teams,ASIST)項目[9-10]旨在開發具備社交技能的智能體，能夠與人編組協同作戰。人機探索軟件安全(computers and humans exploring software security，CHESS)[11]項目研究人與機器協作推理、識別并修復高威網絡漏洞。

架構決定系統能力[12-13]，構建面向人機融合的C4ISR系統，其首要環節是系統架構設計。文本提出人機混合增強智能的C4ISR系統的架構設計原理模型，設計了系統組成與運行機制，實現對系統架構的靜態特征和動態屬性的描述，形成人機融合的C4ISR系統架構設計范式，并通過在下一代C4ISR系統設計中的典型作戰案例驗證其有效性和可行性。

1 設計理念

人機融合需要將人的認知能力與機器的強大算力實時有效融合，以應對瞬息萬變的戰場環境。在作戰指揮中，人機融合智能貫穿感知、判斷、決策、控制環節。因此，人機融合系統設計必須打通從任務環境到作用對象的OODA全過程。建立人機融合系統架構的原理模型，如圖1所示。

圖1 人機融合系統架構的原理模型Fig.1 Principle model of human computer fusion system architecture

(1) 感知層：將各類戰場傳感器采集的客觀探測數據與指揮員、參謀、士兵等感官獲取的主觀信息進行融合，形成一種新的情報獲取方式。

(2) 思維層：通過機器的計算能力，讓機器學習指揮員、參謀的思維模式，實現人的認知能力向機器遷移，構建一種新的機器學習模式。

(3) 應用層：將人的判斷、決策和控制信息與機器的運算結果匹配、比較，發現機器在決策中問題缺陷，由人驅動機器進行算法模型優化，以作出更加精準、可靠的決策。

人機融合系統架構設計的核心是如何使得人的智能向機器智能遷移，塑造“互理解、互信任、互啟發”的人機共生指揮控制模式。本文創新提出博弈對抗推演的手段，將人腦中的知識、經驗逐步轉化為機器的知識網絡，教會機器在類似情況甚至從未出現的情況下如何決策。最終打造強大的“機器大腦”，實現真正的機器人戰爭。人只需要在作戰環路外監控戰場局勢，在關鍵節點調控戰場走向。

2 系統組成

將人機融合系統架構設計的原理模型映射到人機融合的C4ISR系統，構建系統組成，如圖2所示。原理模型的感知層映射成為人腦感知系統、機腦情報感知系統，思維層映射成為人腦知識網絡、機腦知識網絡，應用層映射成為人腦應用功能、機腦應用系統，“人智能向機器智能遷移”則通過博弈對抗推演環境實現。

圖2 面向人機融合的C4ISR系統組成Fig.2 C4ISR system composition for human computer fusion

可以看到，面向人機融合的C4ISR系統與傳統智能處理系統相比，人腦與機腦處于對等地位。新增的博弈對抗推演環境支持人腦在作戰業務中與機腦無縫對接，適時將人腦的智慧融入機器的業務流程中。逐步驅動機器提煉知識，提升認知和決策能力，解決以往基于傳統人工智能算法無法求解的問題。

(1) 人腦感知系統：是人通過感官獲取任務和環境信息的途徑，包含視覺、聽覺等功能。

(2) 機腦感知系統：通過各類型、廣域分布的傳感器采集目標狀態、戰場環境等信息，并進行初步綜合處理，形成服務化的情報信息。

(3) 人腦知識網絡：人腦知識網絡包含指揮員、參謀大腦中具備的業務領域知識，如基于經驗獲得的目標特征、戰術戰法等知識，人腦的思維過程就是對這些知識關聯推理，支撐其作出判斷決策。

(4) 機腦知識網絡：機腦知識網絡是將知識進行模型化表征，標記知識之間的關聯關系，構建形成知識圖譜，對機腦應用系統提供知識服務。一方面，機腦知識網絡能夠自主進行隱含規律的挖掘，擴充知識圖譜；另一方面，通過人機博弈對抗，不斷從人腦中獲取經驗知識，實現知識演化更新。

(5) 博弈對抗推演環境：包括仿真推演引擎、虛擬戰場博弈對抗平臺和虛實結合的戰場博弈對抗平臺，其中，虛擬戰場博弈對抗平臺支持人-人、人-機、機-機博弈對抗學習訓練。博弈對抗推演環境是實現人腦知識向機腦知識遷移的關鍵，它在數字空間構建了一個虛擬戰場，既支持特定任務場景下的人與人、人與機器、機器與機器的全數字仿真推演，也能夠接入真實戰場情報數據，進行虛實結合的仿真推演。

(6) 人腦應用功能：是指揮員、參謀憑借經驗、認知實施指揮控制的業務功能，能夠在關鍵節點為機器提供重要決策方向的指導。

(7) 機腦應用系統：是機器在機腦知識網絡和博弈對抗推演環境的支持下，實現快速、可信、精準的指揮控制的業務功能。

3 運行機制

基于面向人機融合的C4ISR系統組成，建立其運行機制，描述其動態屬性。“人智能向機器智能遷移”是通過博弈對抗實現的，其過程是分階段的，包括人與人、人與機器、機器之間自主博弈對抗3個階段。只有在平時基于博弈對抗推演環境，由人驅動機器開展學習訓練，獲得人的認知能力，才能在戰時保證機器作出準確決策。

3.1 戰前博弈對抗訓練

戰前博弈對抗推演環境構建了一個虛擬戰場，通過人人和人機對抗，促進人腦知識向機腦遷移。在此基礎上，通過機機自主對抗，不間斷產生供機器學習的樣本數據，驗證、優化模型，自主提升系統能力。

(1) 人-人博弈對抗訓練

依據歷史作戰案例，由博弈對抗推演環境構建一個虛擬任務和作戰環境。由指揮員、參謀分別扮演紅藍雙方，在虛擬戰場中開展博弈對抗。在人腦知識網絡的支撐下，所有判斷、決策、控制信息均由指揮員、參謀下達至虛擬戰場，虛擬戰場產生紅藍雙方的推演數據發送給機腦知識網絡，機腦知識網絡進行分析、關聯，獲取指揮員、參謀的目標識別經驗、戰術戰法、決策規律等知識，初步構建形成知識圖譜。人-人博弈對抗訓練的運行機制如圖3所示。

圖3 人-人博弈對抗訓練的運行機制Fig.3 Operational mechanism of game confrontation training (human to human)

(2) 人-機博弈對抗訓練

機器學習獲取了一定的決策知識后，就可以開展人與機器的博弈對抗訓練。同樣，由博弈對抗推演環境構建一個虛擬任務和作戰環境，由指揮員、參謀指揮紅方兵力，機器指揮藍方兵力進行博弈對抗。紅方的決策信息由指揮員/參謀下達至虛擬戰場。藍方的指揮決策則基于機腦知識網絡中的知識圖譜和知識服務下達至虛擬戰場。虛擬戰場產生紅藍雙方的推演數據發送給機腦知識網絡，機腦知識網絡的知識圖譜進一步擴展，挖掘深層次、隱含的規律，發現決策中的缺陷和薄弱環節，驗證算法的有效性，優化決策模型，實現機腦知識網絡的演化生長。人-機博弈對抗訓練的運行機制如圖4所示。

圖4 人-機博弈對抗訓練的運行機制Fig.4 Operational mechanism of game confrontation training (human to computer)

(3) 機-機博弈對抗訓練

當機器的知識網絡趨于完善，具備與人進行博弈對抗的能力后，就可以開展機器自主的博弈對抗訓練。由機器扮演對抗的紅藍雙方，在機腦知識網絡的支撐下，所有判斷、決策、控制均由機器作出，并將信息下達至虛擬戰場，實現機器全天候不間斷的博弈對抗訓練，不斷積累樣本數據，優化知識網絡，并探索人腦無法設想到的復雜場景下的決策模式，實現機器能力的自主提升。機-機博弈對抗訓練的運行機制如圖5所示。

圖5 機-機博弈對抗訓練的運行機制Fig.5 Operational mechanism of game confrontation training (computer to computer)

3.2 戰中平行仿真推演

戰前的博弈對抗訓練已實現機器獲取人的認知能力，形成了能夠自主決策的“機器大腦”。在真實作戰過程中，博弈對抗推演環境接入傳感器的真實情報數據，機器作為“虛擬指揮員”或“參謀”，運用“機器大腦”實現與對手的全自主作戰，指揮員、參謀只需監控機器的作戰執行過程，在關鍵節點作出重要決策，掌控戰場態勢走向。平行仿真推演的運行機制如圖6所示。

圖6 平行仿真推演的運行機制Fig.6 Operational mechanism of parallel simulation deduction

4 應用實例

在本文提出的架構范式的指導下，結合智能目標識別與攔截的作戰場景，采用美國國防部體系結構框架 2.0 版(department of defense architecture framework，DoDAF2.0)[14]的系統接口描述模型(SV-1)和系統狀態轉移描述模型(SV-10b)，運用自主研發的體系架構開發工具ModelDesigner，分別開展典型系統組成和運行流程設計，對面向人機融合的C4ISR系統架構范式進行實例化。

4.1 系統組成設計

以紅方指揮所發現藍方不明目標并采取行動應對的場景為例，設計紅方的人機融合目標識別與武器控制系統。紅方機腦已通過戰前人-人、人-機、機-機的博弈對抗學習訓練，積累了目標識別、武器控制等相關知識，形成一定的自主判斷、決策與控制能力。

首先，紅方雷達發現藍方空中一批不明目標，由紅方參謀初步判斷，假設目標屬性，紅方機腦進行關聯印證，驗證參謀的判斷。紅方指揮員決策是否對藍方目標采取反制措施，以及采用的武器平臺，由紅方機腦接入真實目標情報，進行平行推演，預測紅藍雙方對抗態勢，并控制紅方武器行動。

設計SV-1并細化到第2層系統組成，系統組成模型如圖7所示，系統組成描述如表1所示。

圖7 系統組成模型Fig.7 Systems composition model

表1 系統組成描述Table 1 Systems composition description

針對7個系統組成，設計SV-1的系統組成之間的關系模型，如圖8所示。

圖8 系統組成關系模型Fig.8 Systems composition relationship model

通過以上設計，建立了人機融合的目標識別與武器控制系統的SV-1模型，基于機腦知識網絡和博弈對抗推演環境，實現對參謀假設的印證，并自主預測敵方行動路線，提前發現指揮員意想不到的敵情，實現機器“智力”與指揮員和參謀“謀略”共生共長。該模型為下一代智能化C4ISR系統詳細設計、驗證、研制提供了重要支持。

4.2 系統運行流程設計

采用泳道圖的方式設計SV-10b系統狀態轉移描述模型，任務場景分為2個階段，分別是目標識別階段和平行推演階段，如圖9所示。

圖9 系統狀態轉移描述模型Fig.9 Systems state transition description model

在目標識別階段，紅方機腦情報感知系統的雷達發現藍方空中一批不明目標，將融合后的航線上報給參謀，參謀觀察航線信息，根據與大腦中的目標畫像知識匹配，初步假設目標為2架A型偵察機；為了驗證參謀假設的正確性，并獲得更準確的目標屬性，機腦知識網絡在知識圖譜中調取A型偵察機的典型航線，并進行匹配；同時，為進一步確認目標的國別、意圖，機腦知識網絡調取機腦情報感知系統收集的熱點事件，發現近期B國在該區域開展軍事演習的事件，由此，機腦應用系統確認目標的型號、國別、意圖的基本屬性。

在平行推演階段，紅方指揮員依據人腦知識網絡中的戰法經驗，決策采用3架C型殲擊機對藍方偵察機進行攔截和驅逐。博弈對抗推演環境構建一個虛實結合的戰場，機腦情報感知系統實時收集紅藍雙方武器平臺的真實情報信息。一方面，機腦應用系統能夠基于機腦知識網絡的武器控制模型計算，實現對紅方殲擊機的自主行動控制，并超前規劃多條行動路線；另一方面，機腦知識網絡對藍方偵察機典型航線匹配，支撐機腦應用系統對藍方偵察機航線的預測，從而實現紅藍雙方行動的超實時、多分支博弈對抗推演。在推演過程中，指揮員監視虛實戰場中紅藍雙方的行動，當推演到關鍵分支節點時，指揮員可對紅方行動方向進行選擇決策，掌控戰場局勢。

通過以上設計，形成了人機融合的目標識別與武器控制系統的SV-10b模型，描述了系統基本業務流程。基于機器自主博弈推演的方式，實現對抗性開放復雜決策問題搜索求解，突破指揮員腦力極限，為指揮員提供多條分支行動路線選擇，并探索人腦意向不到的結果，指揮員只需在關鍵節點進行決策，從而顛覆傳統機器作為計算工具的輔助決策方式，解決指揮藝術與機器智能有效融合的難題。該模型為智能化系統業務流程運轉提供了理論指導。

5 結束語

未來智能化戰爭中，只有將人腦的創造力、思維力與機器的計算力相結合，優勢互補，形成人機互理解、互啟發的指揮控制模式，才能應對超出人腦生理極限的高速、復雜、多變、持久的戰場環境。本文為人與機器智能深度融合的C4ISR系統架構提供了指導性的設計范式，并以應用實踐驗證其有效性，從而改變傳統機器作為輔助工具的人機協同作戰模式，塑造人與機器的混合增強智能[15]，發揮1+1>2的體系作戰效能。