李晋 陈树肖 张红涛

摘  要：结合现代战争特点，在区分作战实体、作战信息、指挥决策3个层级分析指挥信息系统对作战影响机理的基础上，分析各层级及层级之间交互对指挥信息系统提出的需求，结合前沿的新技术，探讨指挥信息系统的发展趋势。研究成果为加深对指挥信息系统对作战影响机理的认识，充分发挥系统效能、把握系统方向发展趋势提供了借鉴和参考。

关键词：指挥信息系统;现代战争;影响机理探析;发展趋势

中图分类号：TP399;E072     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）15-0009-03

Abstract：Combined with the characteristics of modern war，based on the analysis of the influence mechanism of command information system on combat from three levels of combat entity，combat information and command decision-making，the paper analyzes the requirements of each level and interaction among levels on the command information system，and discusses the development trend of command information system combined with the frontier new technology. The research results provide reference and reference for deepening the understanding of the mechanism of command information systems influence on combat，giving full play to the system effectiveness and grasping the development trend of the system direction.

Keywords：command information system;modern war;influence mechanism analysis;development trend

0  引  言

指挥信息系统是以计算机网络为核心，用于保障各级指挥机构对所属部队和武器实施科学高效指挥控制的军事信息系统[1]。20世纪50年代，美军半自动化防空指挥控制系统“赛其”的投入使用开启了指挥信息系统军事应用的先河[2]。随后的几十年里，经历了单系统分散建设、业务系统成片发展和一体化发展，以美军为代表的军事强国其指挥信息系统已趋于成熟。近30年，我军的指挥信息系统建设成果显著，在系统建设的数量和质量上都取得了突出成就。

从指挥信息系统发展历程来看，从最初的用于防空系統，到支持单兵种作战，再到支撑一体化作战，指挥信息系统随着战争需求的引导而不断演进，其功能也由指挥控制（C2）逐步扩展到指挥、控制、通信、信息处理、情报、监视、侦察等方面（C4ISR）。本文在探究指挥信息系统对作战影响机理的基础上，通过分析未来战争对指挥信息系统提出的需求和前沿技术发展现状，对指挥信息系统的发展趋势展开研究。

1  指挥信息系统对作战影响机理

现代作战是诸多层级、各类要素、各种信息相互联系的许多子系统组成的超系统，指挥信息系统的不断发展，正是适应了信息化战争复杂性的这个特点。如图1所示，指挥信息系统对作战的影响可以从作战实体、作战信息、指挥决策三个层面来进行分析。

在作战实体层，依托指挥信息系统，各类作战实体形成一个相互联系的体系，战略、战役、战术各个层级的资源和陆、海、空、天、电、网等各领域的力量可以根据任务有效组合，发挥联合作战体系作战的整体威力。比如在战术作战单元中，通过指挥信息系统将情报侦察、火力打击、综合保障等要素融为一体，极大地提升了作战效能。

在作战信息层，指挥信息系统以信息为中心，支持信息获取、传输、存储、处理、分发、应用、显示的全流程作业，不仅能有效获取战场信息，还能通过信息的融合、处理与分发，使各类实体共享更加精确全面的信息。通过点到点、点到面、面到面等不同类型的信息交互，使得作战力量释放最大效能，并尽可能地降低消耗和损失，信息渗透和主导了作战全过程。

在指挥决策层，指挥信息系统支撑了指挥人员观察-判断-决策-行动（OODA）全过程。指挥信息系统不仅能提供经过处理、融合的各类信息，提供全面准确的战场态势，还具有辅助决策功能，帮助指挥人员分析判断情况，进行正确决策，并将指挥命令通过系统迅速传达到末端，实现了将信息向决策和行动的进一步流转。

以上三个层面之间并非孤立，而是相互联系的。作战实体层中有探测能力的节点将探测到的目标信息传递到作战信息层，作战信息层将接收到来自指挥决策层的决策信息传递到作战实体层。指挥决策层从作战信息层源源不断地得到态势信息，并将形成的决策传递到作战信息层。

2  战争形态变化对指挥信息系统提出的需求

从最近的几次局部战争看，战争形态持续向信息化战争演变，对抗领域逐步向全维空间拓展，人工智能技术迅猛发展并向军事领域赋能，各类无人作战平台走向军事应用，各类新概念武器不断涌现，各类作战理念不断创新。对指挥信息系统提出的需求主要体现在以下4个方面。

2.1  作战实体层“联”的需求

随着战争向全维空间拓展，“联合制胜”成为人们对战争的基本认知。越来越多的作战实体接入作战体系，在指挥信息系统的调度下进行作战。通过连接入网，一方面能够共享网络上的实时信息和海量资源，另一方面也给网络体系带来新的信息，是对原网络的延伸和拓展，为展开作战行动提供了更多的可能。

2.2  作战信息层“融”的需求

现代联合作战高度依赖各种力量的作战协同，而作战协同的前提是作战信息的充分共享。信息化条件下的一体化联合作战中，战场数据容量巨大，数据来源广泛，数据类型多样，真伪情况需要甄别判断，在极短时间内就会产生大量新数据。如何对这些数据进行快速分析处理得到所需信息成为一大挑战。

2.3  指挥决策层“智”的需求

在作战中，指挥员接收源源不断的战场态势信息，并结合自身经验、知识等进行思考将其转化为对战场的认知，再经过判断和决策，最终下达作战指令。随着作战节奏加快，战场态势瞬息万变，仅靠人工决策导致指挥人员不堪重负。因此，减轻指挥人员的沉重负担，在态势认知、任务规划、辅助决策与自主决策等方面实现智能化的需求也日趋强烈。

2.4  各层级交互“速”的需求

现代战争的制胜的关键环节之一就是不断提高己方OODA循环的速度，并干扰、迟滞、中断敌方的OODA循环。这就对目标感知、通信传输、情报处理分发、精确打击、态势评估等各个环节都提出很强的时效性要求。这是将己方信息、决策、行动等各类优势发挥出来的关键，否则将会在作战中处于“被动挨打”的境地。

3  指挥信息系统发展趋势

在作战需求的牵引下，依托日益进步的科学技术，指挥信息系统的发展方向主要有以下4个方面。

3.1  体系架构向“柔性”方向发展

随着系统规模与复杂度的不断增加，现有的基于公用平台的技术架构已不能适应未来战争对指挥信息系统的需求[3]，面向服务的架构（SOA）开始应用于指挥信息系统建设领域。在这种架构能够支持作战单元快速部署，随时随地加入并融入系统的“即插即用”功能;能够适应多样化的任务，支持灵活的编组，提供更加强大的“互操作”能力。比如，系统可以把传感器、指挥人员和武器系统连接起来，根据需要灵活组网，构建满足多种任务需求的应用系统。

3.2  提升大数据处理能力助力数据融合

海量数据处理是当前军事领域的一大难题，积极推动军事大数据科技创新与应用工具研发，提升军事大数据综合处理能力，是解决这一难题的唯一途径。大数据的研究前沿涉及大数据分析挖掘、规则发现、数据可视化、数据驱动模型的计算、管理与处理等技术，随着这些技术的运用，可以不断加深情报分析的深度，提升战略态势研判和预警能力，提高态势智能化认知、评估能力，有效解决数据融合难题。

3.3  人工智能给指挥决策“增智”

决策的过程就是指挥人员对态势认知进行评估直到生成、评价和选择决策方案的过程，这个过程兼具有科学性和艺术性，艺术性正是人的智能在指挥决策中表现出特有的创造性。人工智能技术自诞生以来，在模式识别、知识表示、自动推理、机器视觉等方面已经取得了不俗的成绩和广泛的应用。人的创造性思维目前是人工智能系统无法替代的，但通过将两者融合，将大大拓展指挥人员的指挥决策能力。

3.4  系统连接向“无缝化”方向发展

随着战争节奏的不断加快，实现各层级内部、层级之间的“无缝化”连接，是提升指挥信息系统整体效能的必然要求。实现系统的“无缝化”连接，涉及指挥体制是否科学、作战协同是否顺畅、人机接口是否友好、操作人员系统操作是否熟练、系统运转是否高效以及系统性能是否稳定等多方面的因素，如果某一个环节出现了延迟，就会发生“木桶效应”和“级联效应”，影响系统的整体性能，只有做好每一个环节，才能实现系统效益有质的提升。

4  应用探索

基于以上的认识和判断，面向未来指挥信息系统的发展需求，笔者依托“先知·兵圣”人机挑战赛“铁甲突击群”陆战兵棋，利用其AI开发平台，对人工智能在指挥决策中的应用做了一些探索。人机挑战赛分为两个阶段，第一个阶段是开发AI进行机机对抗，第二阶段是人机混合对抗。本文主要介绍第一阶段有关工作。

4.1  平台介绍

兵棋以裝甲合成部队战术作战为背景，主要包含棋子、棋盘和裁决规则3类要素。棋子表示作战力量，参赛双方分别充当红军和蓝军进行对抗，分配有坦克、步战车、步兵、无人战车等类型的若干棋子。棋盘表示作战的环境，由包含坐标和地形信息的六角格拼接而成，比赛中包含山岳丛林、城镇居民区、山地通道、水网稻田、岛上苔地等多种类型的地图。裁决规则用于模拟交战毁伤效果。平台提供了AI开发接口，可通过接收兵棋引擎态势信息，调用相关接口函数，实现对兵棋的开发。

4.2  技术路径简介

兵棋推演中的决策具有实时性、博弈性、连续性的特点，我们参考智能决策中的深度强化学习技术，探寻将其有效应用于兵棋推演中的方法。

深度强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为解决序贯决策（Sequential Decision Making，SDM）的重要方法，通过将深度学习与强化学习相结合，可以显著提升AI的自主对抗水平。深度学习可以从原始数据中提取有用的特征信息，强化学习可以根据从原始数据中提取的信息对自身的行为策略进行优化，以获得更大收益。

兵棋推演中的主要得分有两个，一个是占领指定夺控点，另一个是毁伤敌方棋子。采用深度强化学习流行的DQN算法，将兵棋推演状态空间定义为位置坐标（x，y坐标）及实时状态（机动、隐蔽、射击等），动作空间定义为各个棋子具体有限的操作，奖励函数设置为棋子距离夺控点的距离以及毁伤敌方棋子的奖励。兵棋推演结果复盘情况如图2所示。

4.3  对抗效果

通过对AI进行训练，在推演中采用了DQN算法的分队AI可以击败中等水平的基于传统规则的AI，验证了深度强化学习军事领域应用的潜力。但是也有很多问题需要加强改进和研究。

（1）如何将指挥人员的经验与算法结合的问题。通常来说，将人的经验运用于状态空间选择和奖励函数的制定中，可以有效提高AI的训练效率。但目前对这个问题的研究尚不够深入。

（2）多智能体之间相互协同的问题。在智能体较少时，协同问题尚不突出。在智能体变多后，智能体相互协同变得愈加重要，目前，这也是控制领域研究的热点问题。

（3）AI的通用与泛化。推演中，在一种地图上经过反复训练表现出色的AI，在更换的地图后往往表现较差，AI的泛化问题需要进一步的深入研究。

5  结  论

本文结合现代战争特点和前沿技术发展，通过分析指挥信息系统对作战影响机理及指挥信息系统发展需求，探讨了指挥信息系统的发展趋势。基于在陆战兵棋平台的应用，对人工智能在指挥决策应用进行了介绍，验证了技术可行性，指出了研究中亟待解决的问题。

总的来看，依托指挥信息系统的一体化联合作战是未来战争的主要样式，也是我军备战训练的主要方向。加深对指挥信息系统对作战影响机理的认识，引导系统向更好的方向发展，使其在作战中发挥系统最大效能是一项重要而紧迫的工作。

参考文献：

[1] 全军军事术语管理委员会，军事科学院.中国人民解放军军语（全本） [M].北京：军事科学出版社，2011：168.

[2] 倪天友.指挥信息系统教程 [M].北京：军事科学出版社，2013：14.

[3] 曹雷.指挥信息系统：第2版 [M].北京：国防工业出版社，2016：152.

作者简介：李晋（1988.05—），男，汉族，山西长治人，硕士在读，研究方向：指挥信息系统工程;陈树肖（1971.07—），男，汉族，河北石家庄人，高级工程师，硕士，研究方向：指挥信息系统工程;张红涛（1989.01—），男，汉族，河北石家庄人，硕士在读，研究方向：指挥信息系统工程。