裝備智能化保障技術發展態勢研究

■ 朱京堯

在軍事革命背景下，武器裝備已經逐漸朝向智能化、無人化和體系化的方向發展，在一定程度上推動了戰爭形態的智能化轉變進程。裝備保障方式取決于戰爭的類型，在智能化戰爭背景下，必將誕生智能化保障技術。為更好適應未來戰場全新的保障特點及需求，要求針對智能化保障的概念內涵及技術特征展開深入剖析，以明確智能化保障技術的實際發展趨勢，構建智能化保障機制，讓武器裝備的整體作戰效能得到充分提升，以推動裝備保障質量的跨越式發展。

1 裝備智能化保障概念淺析

裝備智能化保障是一種相對智能化的裝備保障活動。在武器裝備高度智能化和體系化發展的背景之下，裝備保障模式必將迎來全新的變化趨勢。要求將保障體系和作戰體系進行充分融合，讓武器要素得以從多元方式向作戰機制的方向集成發展，讓各方保障力量得以在網絡機制框架背景下集成發展。近年來，裝備保障活動逐漸朝向精確化和自主化的方向前進，要求結合裝備機制的實際構成結構和相應的作戰任務要求，充分尊重自主感知裝備保障需求，針對保障資源予以全面規劃，并進行充分的資源優化配合，通過最佳的組合形式，讓裝備保障活動得以精準高效開展[1]。

2 裝備智能化保障技術特征

2.1 狀態感知自主化

對于裝備智能化保障工作而言，針對裝備的健康狀態予以智能化監測，同時充分保障裝備的需求并進行自主感知，是極為重要的前提。要求構建可以針對裝備系統狀態進行實時化監測的在線系統，針對產品參數和關鍵信息予以充分監測，同時，利用自身的裝備健康管理模型和基礎數據庫展開對于裝備健康狀態的充分監測和全面感知，以促進裝備全壽命周期健康管理水平提升。要求針對裝備的實際故障狀態實施自主診斷，并予以提前預警，以更好適應裝備自主感知保障的需求，制定切實可行的保障方案，讓各類資源可以得到快速調配，讓各項行動得以穩步開展。

2.2 信息集成融合化

針對裝備保障信息予以高度集成，讓各類信息實現多元化融合，以便建立對于裝備運行狀態和資源態勢的精準化感知和有效預測。需要建立可以實現全維度覆蓋的裝備保障信息系統，利用武器裝備實現對于不同種類信息的全周期自動化搜集，建立對于各類信息的集成化管理，充分發揮智能檢測、大數據深度挖掘等技術的優勢，全面把握裝備保障信息，并予以實時化控制，實現對于信息的集成運用。

綜合運用物聯網、多維態勢感知技術，建立對于裝備保障資源及要素情況的清晰把握，并予以動態分析，將其與全維信息流進行充分整合，讓各類資源可以得到充分配置和調動，為裝備提供充足的信息支持。要求將裝備保障信息系統和戰場態勢感知機制進行全面整合，以便展開對于戰場裝備實際和保障資源調配狀態的充分管理和全面感知，建立對于戰場保障活動的精準化管控，以便高效開展戰場保障資源調配，讓作戰保障任務的執行有效性可以得到充分保障[2]。

2.3 組織架構網絡化

在智能化保障背景下，為了更好應對武器裝備多樣化和分布式的運行維護需求，需要打造以“網-云-端”為組織架構的基礎保障平臺，將平臺中所發布的前端保護端點、綜合保障大數據中心、保障單元進行充分聯通，借助數字化網絡的形式構造可以實現前后聯動、無縫對接的智能化保障網絡，以充分轉變以往的層級式綜合保障組織架構模型，打造網絡化、立體化的裝備保障機制，讓不同的保障單元、要素及數據中心和指控中心實現高度互聯。

在裝備保障云平臺的支撐下，分布在不同區域之中的保障要素和保障資源之間得到了充分的信息交互鏈接，讓保障力度和保障要素之間的協調性得到了全面提升，使其得以通過交互作用充分確保平臺活動的智能化水平。

2.4 保障決策智能化

通過智能化保障措施，可以有效轉變傳統維修保障決策模式，實現對于傳統維修保障方法的優化調整。利用多源數據信息技術，綜合借助智能化輔助決策手段，讓決策主體實現由人向人機混合的轉變。同時，在粗放式決策的基礎之上積極開展智能化的數據分析決策。

利用裝備健康監測和在線檢測技術可以展開對于武器裝備健康狀態的實時化監測，以實現對其運行狀態的動態化評估和合理的趨勢預測。針對可能存在的各類裝備故障問題，可以使用故障模式數據庫予以處理。通過智能化的維修分析和維修策略，為實現高質量的裝修維修提供充足的決策支持。在戰時狀態下，可以結合戰場的態勢變化情況，依托于作戰保障目的，在高效利用大規模信息數據的基礎上實施智能化推演，以確定最為合理的解決方案，讓資源協調調度計劃得以穩步開展，以充分確保保障活動的質量[3]。

3 裝備智能化保障技術未來發展方向

3.1 裝備健康管理與智能維修

為更好適應未來戰爭形態的需求，讓裝備維修保障的精準化和經濟性水平得到切實提升，要求積極提升裝備的全周期健康管理能力，以便展開對于裝備故障問題的全面監控，通過精準化的預測和高效的智能化診斷，實現對于裝備健康狀態的合理評估。

要求充分運用先進的測試方法，結合完善的系統架構，積極開展裝備健康管理及智能維修技術研究。針對裝備產品之中的關鍵參數和信息數據實施全面監測，以明確裝備產品的實際健康指數和特征參數，確定二者之間的相互關系。同時，利用神經網絡診斷方法，綜合采取人工智能技術實現對于傳統故障診斷方法的改善和調整，以便建立對于裝備產品故障的精準化檢測和實時定位，針對裝備運行狀態予以維修保障，以促進裝備維修保障效能提升。

3.2 裝備保障信息高效集成與智能融合

為更好適應裝備狀態自主化感知的需求，積極追趕信息融合的步伐，要求構建全過程管理機制，全面收集裝備保障過程中的各類信息。通過深度的數據挖掘和分析，讓各類信息得以實現集成化運用，以充分展現裝備全要素保障信息的價值。

積極開展裝備保障信息集成及智能融合技術研究，通過一體化的智能保障網絡，讓主戰裝備和不同類別的保障資源得以實現充分的信息共享，以便據此展開對于不同裝備信息的深度挖掘和智能化分析，更好適應海量多源數據的融合管理需求，讓數據應用技術得以充分發揮其價值。通過對裝備信息的自動化收集，促進裝備信息的集成化應用和融合，以更好適應用戶的裝備使用及維修需求。

3.3 無人化裝備保障及智能運維

在武器裝備智能化保障水平日益提升的背景之下，要求積極探索可以實現無人化自動管理的技術路徑。同時，將其設置在自動化裝備保障系統之中，充分替代人工操作，以更好適應未來武器裝備的無人化保障需求。

積極開展無人化裝備保障和智能運維研究，要求充分利用各類自動化設備，如維修機器人和自動運輸車等，讓裝備運載機維護維修等過程都可以實現自動化運行，以實現對于廠房裝備各個使用流程的全范圍覆蓋，打造陣地廠房智能化運維模式。需要積極研發無人化戰場搶修系統，不斷提升戰場的應急維修能力，實現自主化的路徑規劃，與戰場地形地貌實際相結合，針對行駛路徑予以充分優化，以促進裝備作戰水平提升。

3.4 虛擬現實智能訓練及遠程保障

為更好適應裝備使用人員的培訓需求，要求積極開展以虛擬現實為背景的智能化訓練，研發出更具智能化水平的模擬訓練系統。綜合利用虛擬現實、混合現實及增強現實等多種類型的人工智能技術，在虛擬空間之中實現對于訓練場景的真實模擬，借助先進化的視覺識別和智能化監控技術，綜合利用自適應自主學習模式，讓訓練系統之中的模擬環境得以更加契合真實任務環境。

為了讓模擬訓練之中的不同訓練指標得以更好契合真實操作，讓有關受訓人員得以獲得沉浸式的訓練體驗，以促進模擬訓練效果提升。要求積極開展以AR 為基礎的遠程保障技術研究，為后方專家提供充足的遠程支持，針對裝備現場狀態予以細致勘測，以便獲取與現場運行參數有關的各類信息，明確現場實際故障情況，綜合利用虛擬現實技術展開與前方保障人員的高效互動，以便高效處理各項復雜故障[4]。

4 結束語

隨著作戰理論基礎及裝備技術的不斷發展，裝備保障理念也發生了顯著變化。人工智能技術、云計算技術及物聯網技術都實現了跨越式發展，也因此推動了裝備智能化保障技術的可持續發展。要求將具備先進保障技術的保障方案當做重要發展方向，積極探索具備非線性加速能力的全新賦能技術，以促進裝備保障技術提升。