5G賦能第5代指揮信息系統

王元雙，鄭振國，余惠彬

(1. 中國電子科技集團公司第28研究所，江蘇 南京 210007；2. 中國人民解放軍32187部隊，福建 漳州 363000)

1 引言

未來戰爭中，戰場空間將從傳統的陸、海、空拓展到賽博、太空和深海，戰爭具有突發性、隱秘性和有限無人化等特點，聯合作戰任務日趨多樣化，戰爭節奏進入了“從傳感器到射手”時代。作為戰場空間的中樞和靈魂，指揮信息系統的建設發展是一個需求牽引、技術推動和循序漸進的迭代演化過程，從早期的C2/C2I演化到C2ISTAR，C3，C3I，C3ISREW，再到C4I2，C4ISRK，C5I等，技術元素與功能形式等越來越多，結構與過程越來越復雜。以美國為首的西方軍事大國，從上世紀90年代中期就開展了關于面向網絡信息體系的指揮與控制研究項目CCRP，同時，蘭德公司也開展了以指揮與控制新模型為主的“信息時代的戰爭”等一系列戰略性研究項目，針對未來豐富和幾乎無限制的信息和通信能力，迫切需要“一個更加深刻的指揮與控制理論”。未來的第5代指揮信息系統應具有哪些能力特征、系統架構如何設計、如何運行演化及存在哪些關鍵技術等問題還處于探索和研究階段，并未蓋棺定論。

本文基于指揮信息系統發展特點，提出了未來指揮信息系統的主要能力特征，分析了軍事信息系統架構發展演化的內在規律，構建了一種基于5G+MEC+AI的第5代指揮信息系統架構模型，并對第5代指揮信息系統的運行演化機理以及關鍵技術進行了闡述。

2 代系發展

近30年以來，隨著信息技術，特別是網絡技術的發展，現代戰爭已發生深刻變化，戰爭模式從“機械化戰爭”向“信息化戰爭”轉變，一體化聯合作戰將成為基本作戰樣式，而信息的主導作用越來越突出；獲取信息優勢并高效的轉化為決策優勢和行動優勢成為制勝的關鍵。而隨著人工智能等技術的不斷發展，采用智能算法進行信息的處理分析、深度挖掘，以支持作戰人員精準認知戰場態勢、精密籌劃作戰任務、精確控制作戰行動，成為當前世界主要軍事國家競爭的重點，戰爭形式正加速向“智能化戰爭”演進。如美國先后提出了“知識中心戰”、“算法戰”等新式作戰概念，擬通過采用大數據和軍事知識圖譜等新技術，以作戰模型和人工智能為核心，以云計算能力和智能算法為載體，對海量信息進行深度管理與利用，并推動軍事信息系統向自主學習、自主決策的方向演進，以打贏未來基于信息和數據的“智能+”戰爭。智能技術的發展使指揮信息系統的發展進入了一個嶄新的階段，這就是以無人機為特征，虛擬與現實進行實時嵌入式互動的第五個時代：平行時代，通過引入“虛擬”資源，實現虛擬空間和實際空間的平行化，通過有效的指揮與控制將復雜系統面臨的不確定性、多樣性和復雜性，轉化為針對特定任務和使命的靈捷、聚焦、收斂性。

5G是新一代移動通信技術發展的主要方向，是未來新一代信息基礎設施的重要組成部分。與4G相比，不僅將進一步提升用戶的網絡體驗，同時還將滿足未來萬物互聯的應用需求。5G通信技術將為軍隊提供一種廣域覆蓋、高速傳輸、強兼容性的空地一體化信息通信網絡，從而極大提升戰場的信息支援保障能力。

在萬物互聯的背景下，邊緣數據迎來了爆發性增長，為了解決面向數據傳輸、計算和存儲過程中的計算負載和數據傳輸帶寬的問題，研究者開始探索在靠近數據生產者的邊緣增加數據處理的功能，即萬物互聯服務功能的上行。具有代表性的是移動邊緣計算、霧計算和海云計算。其中移動邊緣計算是指在接近移動用戶的無線接入網范圍內，提供信息技術服務和云計算能力的一種新的網絡結構，并已成為5G中一種標準化、規范化的技術。

AI技術誕生于20世紀中葉，幾經沉浮，近年來借助于現代計算和數據存儲技術的迅猛發展而再次復興。AI技術涵蓋遺傳算法和人工神經網絡兩大類，其本身是一種普適性的機器學習技術。凡是給定場景涉及到了數據的統計、推斷、擬合、優化及聚類，AI均能找到其典型應用。AI在軍事方面的研究和應用也在快速發展。美、俄等軍事強國都將AI視為“改變游戲規則”的顛覆性技術。美國國防部明確把AI作為第三次“抵消戰略”的重要技術支柱。該戰略圍繞抵消中、俄非對稱制衡能力，瞄準打造智能化作戰體系，發展顛覆性前沿技術。俄羅斯把發展AI作為裝備現代化的優先領域。依據《2025年先進軍用機器人技術裝備研發專項綜合計劃》，俄軍于2017年開始大量列裝機器人，到2025年，無人系統在俄軍裝備結構中的比例將達到30%。2016年日本防衛省發布《中長期技術規劃》，提出日本未來20年應將定向能武器技術、無人技術、智能化和網絡化技術等作為國防科技發展的重點方向。

5G的可靠網絡、移動邊緣計算的海量算力、AI的應用智能正相互協同、緊密耦合，深入到各行各業，創造出新的業務體驗、新的行業應用以及新的產業布局。從數字政務到智慧城市，從工業自動控制到軍事智慧管理，“5G+MEC+AI”的融合創新發展將打開各行各業的新發展空間，為政企、軍工轉型和產業升級注入新的動力。因此，以“5G+MEC+AI”為核心的第5代平行化指揮信息系統，將能實現指揮信息系統跨代系發展，并將指揮信息系統從信息化戰場中的神經中樞升級為未來戰場中的“中樞大腦”。

3 能力特征

第5代指揮信息系統包括以下4種能力特征：

3.1 數字孿生，虛實互聯

隨著數字孿生技術和虛擬現實技術的發展，未來的指揮控制系統將全面實現數字化管控和智能化交互。通過數字孿生技術，將全維戰場態勢、武器裝備數字化建模，實時監控戰場狀態及武器裝備狀態，并以此為基礎構建指控系統共用計算環境，統一管控戰場所有作戰資源。同時，依托增強現實(AR)技術，利用投影將真實環境和虛擬物體無縫集成，用戶可以從傳統屏幕中的2D世界中“走”出，獲得超越現實的感官體驗。與其它顯示技術相比，它擁有圖像精密、動態立體、虛實融合、交互友好等優點，未來它將顛覆各行各業。隨著信息化技術的發展，AR技術在軍事領域的價值也日益突顯，也將在數字孿生、虛實互動的第5代指控系統中完美釋能。

3.2 云邊協同，按需服務

云計算適用于非實時、長周期數據、業務決策場景，而移動邊緣計算作為5G的標準架構和關鍵技術，在實時性、短周期數據、本地決策等場景方面有不可替代的作用，能夠有效支撐滿足末端協同實時響應，數據就近分析處理，末端靈活快速重組等方面的關鍵需求，加速軍事“智能化”邊緣智能落地。移動邊緣計算與云計算是軍工行業數字化轉型的兩大重要支撐，兩者在網絡、業務、應用、智能等方面的協同將有助于支撐指揮信息系統數字化轉型更廣泛的場景與更大的價值創造。云邊協同的架構設計如圖1所示。

圖1 云邊協同架構

邊緣提供的信息服務能力不同于云中心提供的海量歷史數據存儲能力以及集中式分布式計算能力，邊緣本身的存儲資源相對有限、數據(尤其是常用熱點數據)的操作效率需求高，因此對數據的壓縮存儲、分級存儲和冷熱分塊存儲等能力要求較高；并且由于弱連接導致數據吞吐量受限，因此對數據的離線計算、實時計算、即席查詢等能力也有更高要求。

3.3 泛在感知，萬物互聯

5G有三大特性：大帶寬高速率、低時延高可靠和海量連接。網絡速度提升，用戶體驗與感受才會有較大的提高。5G速率較4G全方位提升，下行峰值速率可達20Gbps，上行峰值速率可能超過10Gbps。對網絡速度要求很高的業務能在5G時代被推廣，例如，云VR的呼聲一直很高，但是目前4G速度不足以支撐云VR對視頻傳輸和即時交互的要求，用戶還是需要依靠昂貴的本地設備進行處理。依托于5G的高速率，云VR將能夠獲得長足發展。5G支持單向空口時延最低1ms級別、高速移動場景下可靠性99.999%的連接。5G超低時延，使得無人駕駛、遠程救護維修等應用場景走向現實。5G每平方公里百萬級數量的連接能力和多種連接方式，拉近了萬物的距離，實現了人與萬物的智能互聯。

3.4 人機共生，平行響應

機器感知系統基于深度學習、神經網絡等人工智能算法，準確且快速地平行執行人的認知規律和路徑。其優勢在于：既能在信息、數據、資源殘缺的情境下優雅降級，也能在信息、數據、資源超載情境下作用。“人+機器”形成的人機深度感知模式是人智和機智的有機結合，具備更高的理解力，能夠更加深刻地感知、認知和理解戰場態勢，大大提升對戰場信息、作戰數據的利用效率，從而實現戰場態勢感知、指揮決策的自主化和智能化。

圖2 人機共生模型

4 架構設想

第5代指控系統參考架構包括終端層、邊緣層、網絡層、數據平臺(技術中臺層、業務中臺層)、應用層，如圖3所示。其中，終端層主要是面向單兵的手持終端、VR/AR終端以及各種傳感器等。邊緣層是5G時代面向時延敏感應用的邊緣計算云，通過上下文感知和資源管理調度，為各種物聯網節點提供智能信息處理能力。網絡層是覆蓋整個作戰空間的5G網絡，包括無線基站、承載網、5G核心網以及5G網絡切片。技術中臺層主要包括AI中臺、大數據中臺、數字孿生中臺、區塊鏈中臺等。業務中臺層是指控系統為了資源、技術的共享復用，集中建設的業務應用平臺，例如平行推演中臺、知識圖譜中臺、VR/AR中臺等。應用層是讓指揮控制系統變得精細、智能便捷的各種智慧應用系統，包括態勢感知智能體、指揮決策智能體、支援保障智能體、人機一體模訓等。

圖3 第5代指控架構設想

5 運行演化機理

5.1 虛實互動中心模型

基于ACP理論(人工社會(Articial Societies)、計算實驗(Computational Experiments) 與平行執行(Parallel Execution)之間的有機組合)，利用人或人工系統對復雜問題進行建模，然后利用計算實驗對復雜現象進行分析和評估，把計算機變成一個軍事或戰爭實驗環境，進行“計算實驗”，通過“實驗”來分析復雜系統的行為，評估預測戰場走勢；最后通過實際與人工之間的虛實互動，以平行執行的方式對復雜軍事系統的運行進行有效地指揮與控制。

為了實現第2章提出的4種能力特征，本文提出了一種基于虛實互動的系統運行演化機理。該機理包含人機共生控制和平行推演作戰2種模式。

5.2 人機共生交互控制模式

隨著指揮平臺自動化、武器裝備智能化程度不斷提高，指揮控制系統面臨前所未有的挑戰。計劃控制、臨機控制等方式已不能滿足未來戰場“秒殺”、“閃電戰”的需求，終將催生出基于智能調度的“人機共生交互控制”模式。人與機器不僅僅是相互協同和智能調控，人的某些智能思維、“指揮藝術”還可以建模到機器中，促進機器自我學習、自我推理和自我迭代升級；同時，這種迭代升級產生的新知識反饋給人，激發人的創造潛力，實現“人智”與“機智”信息互通、深度融合。

要想實現人機共生調控模式，必須依托人機合理分工、人機智能集成等技術，將人和機器無縫連接成系統融合、功能融合、技術融合、思維融合的“合作體”，構建形成“人機一體”的人機共生系統。同時基于軍事云腦架構利用腦機、力反饋、眼動和語音等智能人機交互技術，構建新一代軍用人機交互軟硬件環境，增強系統操控能力，并能準確理解指揮員意圖，以指揮員認知規律進行展現，朝著人機共生交互控制模式發展。

5.3 平行推演作戰模式

傳統的仿真推演體系都只是基于特定規則的邏輯推理構建算法和模型，不具備自適應重組、自主式學習的功能，這將不適應未來戰場戰機稍縱即逝、時敏性要求越來越高的作戰節奏。必須創新基于平行執行理念的人機虛實平行推演新模式，以適應作戰指揮智能化的需求。人機虛實平行推演模式，是基于虛擬現實、平行理論和復雜適應理論的仿真評估，通過虛擬戰場和現實戰場的實時智能交互，虛擬空間與現實空間的無縫連接，對現實戰場變化進行實時掌控，同時在虛擬戰場上對情況進行預判和推演，進而再反饋至現實戰場，輔助指揮員指揮決策。

要實現人機平行推演模式，虛擬現實、平行理論、人工智能等理論方法是支撐，智能化信息網絡是基礎。首先解決跨模態、跨領域、跨尺度的作戰建模與仿真問題，實現人工系統和實際系統、虛擬空間和現實空間虛實互動和平行執行；然后通過仿真的方法對作戰復雜現象進行分析和評估，實現物理域、信息域和認知域之間的跨域評估；最后通過實際戰場與虛擬戰場平行推演，利用平行執行的方式對作戰過程進行高效地控制，以滿足實際戰場情況掌握和敏捷調控的要求。

6 關鍵技術

6.1 5G技術

5G技術的主要目標可概括為“增強寬帶、萬物互聯”。5G技術的賦能作用主要體現在以下兩個方面。

1)5G低延時、高通量特點保證海量末端數據的實時回傳。5G較寬的子載波間隔、符號級的調度資源粒度等特點實現了毫秒級的超低時延，保證了傳感器數據的實時采集；同時，5G網絡標準帶寬提高到40MHz甚至80MHz，為未來大數據采集提供了基礎保障。

2)5G的網絡切片技術能夠有效滿足不同作戰場景連接需求。5G網絡切片技術可實現獨立定義網絡架構、功能模塊和網絡吞吐量等，能夠減輕指控系統面向不同作戰場景需求時的開設部署復雜度，降低基于5G通信網絡的聯合戰役/戰術/戰斗通信系統應用落地的技術門檻。

6.2 軍事人工智能技術

智能化將是新一代指揮控制系統的主要特征。指控系統將整合處理由各類傳感器和作戰單元收集的戰場態勢信息，結合大數據樣本，通過人工智能算法推演，形成對戰場態勢的智能化認知，實現對敵動向征候預測、裝備資源靈活調度、時敏目標精準識別、敵我態智能認知、作戰方案動態生成，確保最優作戰策略。軍事人工智能技術的賦能作用體現在以下兩個方面。

1)以專家系統、知識圖譜為代表的知識賦能。梳理軍事知識和規則為用戶提供原理性指導，如某裝備故障診斷專家系統，利用人機交互建立故障樹，將其知識表示成以產生式規則為表現形式的專家知識，融合多傳感器信息精確地診斷出故障原因和類型。

2)以神經網絡、機器學習為代表的算力賦能。基于大數據樣本分析，直接求解出事件發生概率，進而輔助指揮決策。典型應用包括機器視覺，態勢預測等，例如基于機器學習技術，對戰場態勢進行走向預測、實時對比分析，進行作戰風險評估，從而降低計劃外作戰風險。

6.3 數字孿生技術

數字孿生是制造技術和信息融合技術深度鉸鏈的產物，其將不同數據源進行實時同步，并高效整合多類建模方法和工具，實現多維度、多環境的統一建模和分析。數字孿生技術的賦能作用體現在以下兩個方面。

1)通過智能實體與數字戰場空間平行運行框架與集成交互機制，實現智能實體數字孿生與戰場環境的協同運行。

2)構建數字化戰場空間環境，為開展戰役戰術級方案智能生成、方案推演評估與戰場態勢動態演化預測等提供逼真的“數智戰場”。

6.4 MEC技術

MEC技術通過在靠近數據采集的網絡邊緣側運行處理、分析等操作，就近提供邊緣計算服務，能夠更好滿足指揮控制敏捷連接、實時優化、安全可靠等方面的關鍵需求，改變傳統指控系統的部署運行方式。MEC技術的賦能作用主要體現在以下兩個方面。

1)降低端端互聯的復雜性。不同端之間的連接需要邊緣計算提供“現場級”的計算能力，實現各種制式的網絡通信協議相互轉換、互聯互通，同時又能夠應對異構網絡部署與配置、網絡管理與維護等方面的艱巨挑戰。

2)提高數據計算的實時性和可靠性。如果數據分析和控制邏輯全部在云端實現，難以滿足業務的實時性要求。同時，指控系統要求計算能力具備不受網絡傳輸帶寬和負載影響的“本地存活”能力，避免斷網、時延過大等意外因素對實時性信息傳輸造成影響。邊緣計算在服務實時性和可靠性方面能夠滿足指控系統的發展要求。

7 結束語

本文提出了一種基于“5G+MEC+AI”的第5代指揮信息系統的架構設想、運行演化機理及關鍵技術。由于未來戰爭形態、軍事需求及相關信息技術的發展均存在不確定性，未來指揮信息系統的架構設計及關鍵技術實現不可能一蹴而就，不僅要探索基于“5G+MEC+AI”的智能化作戰制勝機理，還要以信息技術與軍事技術的深度融合為主線，不斷迭代完善第5代系統架構及運行機理設計，突破相關關鍵技術，為第5代指揮信息系統建設提供基礎理論和技術路線。