战场概念(战场指什么)

不久前，一份题为《华盛顿邮报》的报告披露，美国高科技公司与美军合作开发一系列先进算法工具，整合作战数据，为乌克兰提供精准情报，从而深度干预俄罗斯和乌克兰事务。冲突的许多内幕故事。

算法，顾名思义，就是一种计算方法。广义上讲，是指解决问题的一系列明确指示。它是系统地解决问题的战略机制。战争作为人类社会最激烈、最残酷的对抗活动，从一开始就与算法有着千丝万缕的联系。从战前的《算法如何打破俄乌战争平衡？》的“神庙计算”到《孙子兵法》的“重心计算”，从张良的“战略规划”到拿破仑的“弹道计算”，一定程度上改变了人类对战争的认识。算法对战争的重要性我们已经认识很长时间了。

美国军事人员进行数据分析。资料图片

计算机发明后，算法的有效性加速了。随着人工智能、大数据、云计算等技术迅速进入军事应用领域，算法在现代战争中发挥着越来越重要的作用，成为衡量一个国家综合军事实力的新因素，世界军事强国正在崛起。为之竞争。新的战略高度。

决定现代战争胜负的关键因素

先进智能算法的快速发展使得机器具有惊人的洞察力和创造力。在杀伤链的观察、定位、跟踪、判断、决策、打击、评估等各个环节，机器算法相对于人脑的优势日益显现，在提高战场决策指挥水平方面发挥着越来越重要的作用。和控制能力。它发挥着重要作用，逐渐成为决定现代战争胜负的关键因素。

数据处理算法使态势感知和情报分析更具洞察力。随着大量传感器和侦察手段的使用，信息战场的海量数据如洪流般涌入，人脑已经无法及时处理。以深度学习为代表的新一代数据挖掘算法，在云计算等技术的支持下，能够快速整合从战场上采集到的各类数据，孜孜不倦地深入关联分析有价值的情报信息，帮助作战人员获得更多信息。准确分析和分析有价值的情报信息。快速、更好地预测战场局势变化，深入实现“知己知彼”。

在“城墙卫士行动”期间，以色列军队对哈马斯目标发动了袭击。资料图片

智能游戏算法让战斗策划和辅助决策更具创意。现代联合作战的复杂性远远超出想象。在战争的“不确定王国”中，单纯依靠传统的作战原则和指挥员的直觉越来越难以找到创造性的解决方案。以强化学习为代表的智能博弈和决策算法，在大规模分布式算力的支持下，可以在虚拟环境中自主竞争，快速全面探索战争决策空间，帮助指挥员发现和锚定决策点。有效地创建和生成行动计划。

自主控制算法使部队编队和任务执行更加高效。随着大量无人装备和平台进入战场，可控作战资源越来越多，“兵力分散、火力集中”的分布式作战成为主流。单纯依靠人类控制所有作战单位将不再能够适应未来的智能化作战。以“遗传模糊树”为代表的自主控制算法可以根据任务目标和能力需求动态组合作战资源，形成人机混合编队，高效执行作战任务。在这种模式下，部分作战部队具备独立反应能力，可以根据局势变化自动处理情况，从而大大减轻了人工控制的压力。

各国正在加速布局，抢占算法成功的制高点。

随着智能战争时代加速推进，算法作为人工智能的“灵魂”，越来越受到各国的青睐。世界主要军事强国加速布局，抢占算法制胜高地。

早在2017年，美军“第三次抵消战略”总设计师罗伯特·沃克就提出了“算法战”的概念。随后，美军成立“算法战跨职能团队”并启动“CodetextProject”项目，吸引了谷歌、亚马逊、微软等商业巨头的参与，积极推动先进算法在军事领域的快速融合。人工智能、大数据、机器学习等领域进入美军作战。系统。在美军2021年进行的“全球信息优势实验”测试中，“CodetextProject”项目开发的人工智能算法可以在一分钟内预测敌人几天后的行动。效率令人瞩目。目前，美军已经构建了全球最大、最全面的战场算法生态系统，并且仍在巩固“智力”，以期实现“打一场让对手无法理解的战争”的目标。

俄罗斯KUB-BLA巡航导弹。资料图片

俄罗斯深厚的数学积累赋予其强大的战场算法开发能力。俄军的KUB-BLA巡航导弹应用了先进的人工智能视觉识别算法，可以对目标进行实时识别和分类。该型武器将于2022年首次投入实战，并取得一定成果。俄军重点关注态势感知、自主控制、编队协调、决策分析等算法的有效赋能。目前，相关领域一些核心算法的成熟度已达到实战应用水平。根据俄罗斯军事计划，到2025年，其30%的军队将实现远程控制。

此外，日本、韩国、英国、法国、以色列等国家也在进行战场算法的研究。2021年，以色列针对哈马斯发起了“围墙守卫行动”。在为期11天的行动中，以色列依靠信息收集技术和人工智能辅助决策系统，对哈马斯火箭发射场、弹药库、军工厂、高级指挥官官邸等目标实现了有效打击。但由于诸多因素的影响，如果没有美国的支持，这些国家很难研发出战场算法。

战场算法仍存在诸多“弱点”

正如报告《战争论》所指出的：“战争打开了算法之门，危险随之而来。”在现代战争中，算法虽然发挥着重要作用，但也存在许多不容忽视的缺点甚至隐患。为了让算法在未来战争中发挥最大效能，我们必须努力解决许多存在的问题，最大程度地消除战场算法的“弱点”。

数据样本难题。以智能计算为核心的新一代战场算法需要“喂食”海量数据来构建。实践表明，一个目标识别算法至少需要100万个样本数据支撑，一个辅助决策算法则需要5000万以上的样本数据支撑。然而，军事领域充满对抗、欺骗和策略，这使得构建大规模军事数据集变得极其困难。采集到的数据样本可能含有大量难以发现的“杂质”。使用这些数据模型会带来很大的风险。

安全性和可靠性问题。战场算法的目的是提高效率，但必须以安全可控为基础。目前，大量无人自治系统使用数据驱动的学习算法。他们的训练模块中的数据有限，而真实的战场条件瞬息万变且难以预测。这会导致无人自治系统在训练中表现良好，但在实际场景中可能会“掉链子”。一些图像识别算法在光照强度或角度变化到一定程度时就无法正常工作，这就是一个典型的例子。此外，这类智能算法模型很容易被攻击而失效，造成不可控的风险，给战场局势带来不利影响。

人机融合问题。现代战争的主体仍然是人，而不是机器。战场算法的发展并不意味着机器完全取代人。而是通过人机融合，将人的可塑性、创造力与机器的精度、效率完美结合，进一步提升作战能力。目前，人机集成在实验室环境中已经取得了一些进展。美军最近研发的“头脑风暴”作战规划系统，可以通过人机混合团队击败人类专家团队。然而，该系统距离实际应用还有很长的路要走。此外，由于算法系统中的“黑匣子效应”，人与机器在合作过程中很容易因为相互理解和信任等问题而变得不同步或出现动作冲突。（陶九阳山洪昌武林）