大模型在军事行动规划中的应用研究

随着战争环境的日益复杂化，指挥员在军事决策中面临着前所未有的挑战。军事行动规划不仅要求决策者具备高超的战术技能，还需对快速变化的情况做出精准预测和灵活应对。然而，传统的方法往往受限于数据处理能力、决策效率和风险评估等的不足，亟需引入先进的技术手段以提高军事行动规划的质量和效率。大模型可以提高军事行动的预见性、增强决策制定的智能性以及提升作战行动的适应性和响应速度，为现代军事行动提供更多有力的支持。

军事行动规划相关概念

军事行动规划是在军事资源和作战规则等诸多约束条件下，以实现作战意图为目的，运用科学规划方法和计算机工具对作战行动进程、作战任务安排、力量资源使用和部队协同行动等进行筹划设计的过程。该概念强调，军事行动规划不仅仅是简单的命令下达，而是一个复杂的过程，它要求指挥员和参谋人员深入理解作战目的，并将其转化为具体的行动方案。在理论层面，军事行动规划的核心要点包括：一是目的性，即所有规划活动围绕既定的作战目标展开；二是整体性，即规划者从宏观角度出发，综合考量各种影响因素，以实现作战力量的最优配置；三是预见性，即规划者应预判战场态势，提前制定应对策略；四是灵活性，即作战计划应根据实际情况的变化进行快速调整；五是实时性，意味着规划活动应持续进行，以适应战场动态；六是协同性，即不同军兵种和部门之间的行动应有一致性和协调性；七是可行性，即规划方案在实际操作中能被有效执行；八是风险评估，即规划者对潜在威胁和挑战进行识别并制定相应的缓解措施。

军事行动规划的发展和地位作用

当前在军事行动规划中，军事人员获取战场态势的主要手段是通过物理传感器获取战场环境的相关数据，包括自然地理区域，政治、社会、经济因素，空中、地面、海上和空间领域等因素（包括交战双方）以及信息环境（包括网络空间）等。在经过收集、整合后，军事人员进行态势数据分析，进而对军事行动的可能趋势进行预测。

随着科技的进步，利用人工智能手段赋能军事行动规划的成果也在不断涌现。例如，为以色列国防和国土安全提供任务优化解决方案的供应商Omnisys，其开发的专有算法套件敏捷统计建模（ASM），应用于作战任务管理系统（MMS），可增强态势感知能力。与深度神经网络相比，ASM只需要小规模的训练集，可以灵活应对战场上的快速变化。同时，ASM使用的是一种白盒方法，模型具有可视化和可手动调整的特点。再如，2024年3月，美军印太司令部表示正在开发风暴破坏者（Stormbreaker）项目，目标是建立一个由人工智能支持的联合作战行动规划工具包。该项目支持多域及战役级行动方案（COA）的规划、兵棋推演、分析和执行，可加速“漫长而艰巨”的作战规划过程，连续、快速地进行红队评审、兵棋推演、作战仿真等活动，完善现有的行动方案，甚至生成“没有想到的行动方案”。又如，基于智能博弈比赛平台框架下的智能模型，通过LSTM算法和DBSCAN算法的融合，可以实现智能生成海上作战行动计划，及时预知行动路线，开展风险评估。乌克兰国防部开发的分析态势感知信息系统Delta用于计划行动和作战行动。该系统整合了敌军和资产的位置信息，并允许实时跟踪敌军部队的位置，迅速记录检测到的目标，以便实施进一步的火力破坏。

军事行动规划的优化不仅关乎国家的安全与利益，还直接影响到战争的胜负和人员的伤亡。通过引入大模型，可以实现更精准的战场态势预测、更智能的战术规划、更高效的资源调配，以及更快速的决策响应。这不仅能够显著提升军事行动的效能，还能增强军队的决策透明度和可解释性，对于构建更为成熟、智慧的军事决策支持系统具有重要意义。

大模型在军事行动规划中的应用

基于深度学习的大模型，特别是那些能够处理和分析大规模数据的神经网络模型，通过学习历史数据，可以识别复杂的模式和关联，助力军事行动中的态势感知和预测。例如，自然语言处理模型GPT-4和Transformer，以及计算机视觉模型如卷积神经网络（CNN），都可应用于理解和预测战场环境中的语言和图像信息。

在战场预测与评估中的应用 大模型可以用于处理和分析大量数据，包括历史数据、实时数据和模拟数据。通过数据挖掘技术，智能体可以从这些数据中提取关键信息，识别模式和关联，为指挥员提供决策支持。通过分析历史战役数据，识别胜利的关键因素，为指挥员提供战术建议。罗格斯大学及合作机构的研究团队利用大型视觉语言模型（LVLM）和多智能体系统（MAS）开发了BattleAgent，为历史战役建立了详细和身临其境的场景，模拟多个智能体之间以及智能体与其环境之间特定时间内的复杂动态互动。传统的历史叙事往往缺乏文献记载，通常优先考虑决策者的观点，忽略了普通士兵的经历和性格。在BattleAgent中，指挥智能体具有战略决策能力和军事指挥结构，士兵智能体也拥有个人背景和情感反应机制。BattleAgent不仅能够模拟领导者的决策过程，也能模拟士兵等普通参与者的观点，展示了智能体与环境之间细粒度多模态交互的特点，可以加深对历史事件的理解，有助于对历史的研究。美国Palantir公司发布的人工智能平台AIP可为指挥员提供战场态势感知、作战行动规划、兵力分配以及战场监控等智能化辅助。大模型技术通过整合多源数据和运用深度学习算法，能够在战略决策中发挥关键作用，高效识别隐藏模式、异常行为和潜在威胁，帮助军队更好地理解和应对复杂的安全形势，提供对战场的全面理解。人工智能大模型可以通过实时分析和预测，发现关键的情报并提供给军方，提供战场评估报告，帮助其做出正确决定。

在军事行动训练模拟中的应用 大模型在模拟训练应用方向展现出巨大的潜力，可以让受训者获得更真实、个性化、高效的训练体验。通过生成多样化情境、扮演虚拟教官、提供决策辅助等方式，大模型可以帮助受训者适应不同的作战环境，提高其作战技能和应变能力。同时，大模型还可以学习受训者的行为模式，并根据受训者的学习进度和能力水平，动态调整训练方案，确保训练效果。在战争中，敌方通常呈现知识类型离散化、分布碎片化、应用多样化的特点，往往缺少大量数据，通过兵棋推演获取训练数据来创造虚拟对手是一个解决问题的有效途径。利用大模型自动开展定性兵棋推演，可以为军事行动规划提供大量的数据支持。IQT实验室开发的大语言模型驱动的多智能体系统SnowGlobe（雪球）可用于基于文本的定性兵棋推演，从场景准备到赛后分析的每个阶段都可以选择由人工智能、人类、或两者组合来完成。自动化战争推演可以快速推演出各种可能的结果，帮助受训者更好地开展模拟训练，同时也为军事行动规划提供了支撑。大模型能够创建并不断修改各种训练场景，这些场景会根据受训者的行为实时变化。这些系统利用先进技术自动生成内容，并让人工智能模型相互“竞争”，从而创造出几乎无限的独特和高度复杂的训练场景。这样，受训者每次都能体验到意想不到的新挑战，大大提高了训练效率。

在辅助指挥决策中的应用 在军事行动辅助决策方面，大模型可以生成和评估不同的策略和战术，为指挥员提供更多的选择和可能性。2023年5月，美陆军选择将ScaleAI公司的大语言模型Donovan系统用于第18空降师部队的决策制定。该系统使用了基于人类反馈的强化学习算法来持续微调系统模型，是该公司的联邦人工智能平台。在Donovan系统的帮助下，决策人员能在快速变化的战场环境中更快、更好地做出有依据的决策，而不需要增加参谋人员的数量。2023年7月，美空军在第6次全球信息优势演习（GIDE）中首次测试大语言模型，希望利用人工智能系统生成的数据来辅助决策，获取目标信息并支持火力打击任务。在测试中，美空军通过电话向某支部队查询信息，在人工智能工具的帮助下仅用10分钟就完成了查询，而传统方式下该查询过程可能需花费数小时、甚至数天时间。2024年3月28日，美军陆军研究实验室研究人员提出了COA-GPT框架，该框架采用大语言模型来加速生成军事行动方案（COAs）。在COA-GPT项目中，研究人员将这些模型应用于军事指挥与控制系统，使指挥官能够输入任务信息，并迅速获得一系列战略上可行的行动方案。这些方案不仅符合军事理论，而且能够根据战场情况实时调整。

未来展望

在未来，大模型技术在军事行动规划中的发展势头将愈发强劲。技术的飞跃性进步，尤其是深度学习和人工智能算法的成熟运用，使得军事决策者能够基于大数据、图像、语音、文本等多模态信息，构建出更精准、更全面、更实时的决策模型。这些模型不仅能够提高预测的准确度和效率，还能在复杂多变的战场环境中实现快速反应和适应性调整。这种技术将在军事战略规划、战术执行、情报分析等多个层面发挥关键作用，为军事行动提供强大的智能支撑。

加快支持军事行动规划的数据生成。大模型的数据依赖性问题始终不容忽视。军事行动规划依赖大量数据，但数据的获取、清洗、整合过程复杂且成本高昂，数据的质量和多样性直接影响模型的准确性和有效性。建模与仿真总监托尼·塞里（Tony Cerri）在美国家训练与模拟协会2018年会议上表示：“如果我们可以将建模与仿真和大数据、AI结合使用，这是无与伦比的优势。”随着大模型技术的不断发展，未来军事行动规划将更加注重数据支持。大模型可以提供多种任务和想定，理论上可以生成大量不同的训练环境，深度强化学习与环境交互试错的学习机制使得大模型训练的数据问题得以缓解，大量训练数据为大模型决策提供了大样本量。大模型经过训练后，相较于一般经验水平的人员，所提供的方案往往能更好地反映真实的作战情况，指挥员可据此进行更加精确的指挥。

增加大模型在军事行动规划中的可信度。当前的大模型，尤其是深度学习模型，其决策过程往往“黑箱化”，难以理解模型如何得出特定结论，这对于军事决策的透明度和责任归属提出了挑战。如何制定可信赖人工智能的度量标准和框架，是大模型在军事行动规划中面临的重要问题。在辅助决策过程中，大模型的决策过程应该是可解释、可审查的，这有助于提高用户对人工智能的信任度，使指挥员能够理解智能体如何处理数据和生成建议。通过提供决策的可解释性，大模型可以帮助指挥员理解建议背后的逻辑和假设，从而增强指挥员和智能体之间的信任。大模型应提供交互式决策支持，以便指挥员可以根据提出的问题获得实时解释和调整建议，并根据大模型的反馈调整其决策策略，以便更好地适应指挥员的偏好和需求。安全性是确保人工智能价值观一致的关键因素，系统应该在设计、开发和应用过程中遵循安全性原则，防范潜在的安全风险。确保指挥员对智能体的决策和建议有足够的信心，才能有助于大模型在军事行动规划中更好地辅助指挥决策，并为未来的军事行动规划奠定基础。

加强军事行动过程中态势预测与分析。大模型在军事行动中的态势预测与分析是一个充满机遇和挑战的领域。大模型应构建基于历史数据和实时信息的预测模型，将文本、图像、声音等多种模态数据融合到模型中，以提高态势感知的准确性和全面性。大模型应综合考虑多种因素，如敌我力量对比、地形、气候、敌方行动意图等，生成态势分析报告，包括战场态势的当前状态、预测发展趋势、潜在威胁和机会等，提高模型的可解释性，以便指挥员更好地理解模型的决策过程，并进行有效的监督和干预。同时，我们应建立更细粒度的风险评估框架，涵盖技术、战略、伦理等多个层面，例如数据安全、模型偏见、决策可靠性等，还应开展动态风险评估，开发能够根据实时数据动态调整风险评估的模型，以便更准确地反映战场态势的变化。以可视化形式，通过态势分析报告，大模型可以帮助指挥员全面了解战场态势，为决策提供科学依据。

结语

未来，大模型技术在军事行动规划中的应用前景光明，但同时也伴随着一系列挑战。通过技术的持续创新和政策的适时调整，我们有望克服这些障碍，充分利用人工智能的力量，提升军事行动的智能化水平，实现安全、高效、可靠的军事决策。

责任编辑：王宇璇