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（本網(wǎng)訊）近日，我校計算機科學(xué)與工程學(xué)院傅妍芳教授團隊，通過人工智能實現(xiàn)軍事仿真想定的自動生成。傳統(tǒng)指揮員48小時的編排，AI能用48秒重構(gòu)出1萬種可能，AI直接成為各種作戰(zhàn)環(huán)境、兵力部署、事件邏輯作戰(zhàn)策略內(nèi)容的生產(chǎn)者。這不只是效率的提升，而是對傳統(tǒng)人工想定的徹底顛覆?；诖隧椦芯砍晒?，已與相關(guān)企業(yè)合作完成了基于AFSIM的新一代智能仿真系統(tǒng)（如需獲得相關(guān)軟件系統(tǒng)請關(guān)注公眾號：戰(zhàn)術(shù)仿真探索）。

現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)正朝著智能化、無人化、分布式、多域融合的方向快速發(fā)展，聯(lián)合作戰(zhàn)仿真通過構(gòu)建跨域動態(tài)對抗環(huán)境，以數(shù)據(jù)驅(qū)動指揮鏈路優(yōu)化，實現(xiàn)從‘能力疊加’到‘體系融合’的質(zhì)變突破。而作戰(zhàn)仿真中的核心環(huán)節(jié)是軍事想定，直接影響仿真的有效性、可信度和實用價值。

軍事想定的本質(zhì)是“在虛擬中逼近真實”，其難度源于戰(zhàn)爭本身的復(fù)雜性和人類認(rèn)知的局限性。不僅人員需要跨領(lǐng)域的知識儲備，還須具備系統(tǒng)思維、動態(tài)適應(yīng)能力和實踐經(jīng)驗。

Deepseek大模型技術(shù)一個顯著的優(yōu)勢在于能夠通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練實現(xiàn)對復(fù)雜戰(zhàn)場態(tài)勢的解構(gòu)與重構(gòu)，依托其強大的模式識別能力構(gòu)建多維戰(zhàn)場知識圖譜?，F(xiàn)代作戰(zhàn)仿真想定需要融合地理環(huán)境、裝備參數(shù)、兵力部署等異構(gòu)要素，其動態(tài)對抗過程中產(chǎn)生的非線性交互關(guān)系已超出傳統(tǒng)建模方法的解析能力。而大模型憑借其多模態(tài)數(shù)據(jù)處理特性，可在虛實結(jié)合的仿真環(huán)境中實時交互推演，自主挖掘戰(zhàn)場要素間的潛在關(guān)聯(lián)，動態(tài)生成兼顧物理規(guī)律與戰(zhàn)爭博弈邏輯的想定方案。這種基于深度強化學(xué)習(xí)的持續(xù)迭代機制，使得大模型不僅能模擬已知作戰(zhàn)模式，更能通過對抗性訓(xùn)練推演新型戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法，為作戰(zhàn)方案的智能化生成與評估提供認(rèn)知增強。因此，大模型與作戰(zhàn)仿真想定實質(zhì)上是構(gòu)建起"數(shù)據(jù)驅(qū)動-智能推演-方案進化"的閉環(huán)體系，正在重塑未來戰(zhàn)爭設(shè)計的范式與路徑。

突破：三大核心技術(shù)解析

一、變分自編碼器（VAE）：高維數(shù)據(jù)建模與特征提取

傳統(tǒng)AFSIM靜態(tài)建模難以應(yīng)對復(fù)雜戰(zhàn)場動態(tài)。我們創(chuàng)新采用VAE-GAN混合架構(gòu)，將地形、氣象、電磁等多維參數(shù)映射到連續(xù)潛在空間，通過高斯采樣生成高保真動態(tài)戰(zhàn)場環(huán)境。該方案實現(xiàn)三大突破：1）統(tǒng)一編碼200+基礎(chǔ)模型數(shù)據(jù)，支持實時環(huán)境重構(gòu)；2）潛在空間多模態(tài)插值生成連續(xù)戰(zhàn)場態(tài)勢；3）結(jié)合分層VAE與RAG技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)文檔70%壓縮率及自然語言智能查詢，如"強干擾下優(yōu)化雷達(dá)探測"。顯著提升仿真真實性和決策支持效率。

二、行為樹與思維鏈（CoT）：動態(tài)決策與任務(wù)規(guī)劃

傳統(tǒng)AFSIM的行為樹缺乏復(fù)雜推理能力，而LLM生成想定易邏輯混亂。我們首創(chuàng)行為樹-思維鏈（CoT）協(xié)同框架，實現(xiàn)從"機械執(zhí)行"到"因果推理"的升級：1）分層嵌套行為樹將戰(zhàn)略目標(biāo)分解為原子任務(wù)；2）關(guān)鍵決策時，CoT引擎生成因果鏈（如"雷達(dá)鎖定失敗→啟動紅外追蹤"）；3）動態(tài)轉(zhuǎn)換可執(zhí)行邏輯。該方案既保持行為樹可控性，又提升復(fù)雜場景適應(yīng)力，使想定邏輯錯誤率顯著降低。

三、滑動窗口RAG技術(shù)：知識增強與精準(zhǔn)生成

軍事推演需整合多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本報告、傳感器日志、地理信息等），傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫效率低下。團隊開發(fā)智能預(yù)處理流水線：1）分類對齊非結(jié)構(gòu)化文檔（作戰(zhàn)手冊）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（雷達(dá)日志）和時序數(shù)據(jù)（衛(wèi)星軌跡）；2）通過領(lǐng)域自適應(yīng)模型識別軍事實體（如S-400系統(tǒng)），構(gòu)建統(tǒng)一知識庫；3）采用滑動窗口RAG框架，動態(tài)調(diào)整窗口大小和步長，確保語義連貫性，并索引到向量數(shù)據(jù)庫。該方案既提升數(shù)據(jù)整合效率，又增強LLM生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。

創(chuàng)新：技術(shù)融合的顛覆性價值

一、數(shù)據(jù)-決策-知識的閉環(huán)優(yōu)化

VAE解決數(shù)據(jù)特征提取難題，行為樹-CoT提升想定邏輯性，滑動窗口RAG確保知識檢索精準(zhǔn)有效，三者形成完整的技術(shù)閉環(huán)。

二、跨領(lǐng)域通用性

系統(tǒng)已通過軍事推演、工業(yè)數(shù)字孿生等場景驗證，適配AFSIM的模塊化架構(gòu)，支持快速擴展。

三、人機協(xié)同新范式

指揮官可通過行為樹實時干預(yù)仿真過程，結(jié)合RAG生成的戰(zhàn)術(shù)建議，實現(xiàn)“人在回路”的智能決策。

本次技術(shù)突破標(biāo)志著軍事仿真從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”向“認(rèn)知增強”的跨越。通過融合三大技術(shù)，研究團隊成功構(gòu)建了可適配動態(tài)戰(zhàn)場的智能推演系統(tǒng)，實現(xiàn)了從戰(zhàn)術(shù)規(guī)劃到實時決策的全鏈路能力升級。未來團隊將持續(xù)深耕于強化學(xué)習(xí)驅(qū)動的自適應(yīng)RAG和人在環(huán)路的可信增強，實時優(yōu)化檢索策略，構(gòu)建出成熟的“人類經(jīng)驗-機器推理-戰(zhàn)場驗證”的閉環(huán)學(xué)習(xí)體系，以滿足更為復(fù)雜和嚴(yán)苛的作戰(zhàn)任務(wù)需求。

"設(shè)計戰(zhàn)爭"是對已知戰(zhàn)場形態(tài)的系統(tǒng)規(guī)劃，而"戰(zhàn)爭設(shè)計"則是對未知戰(zhàn)爭樣貌的主動塑造，應(yīng)用人工智能的顛覆性變革，加速實現(xiàn)從確定性規(guī)劃向不確定性應(yīng)對的范式躍遷，為未來智能戰(zhàn)場構(gòu)建了全新的技術(shù)底座，這就是進化智能的使命。

文、圖：傅妍芳  審核：曹巖  編輯：毛逸彬