关键词：指挥信息系统；智能化；能力演化
引言
当前指挥信息系统正处于向智能化方向发展的关键时期。系统智能化的核心是自主化，指挥信息系统从自动化转为自主化的重要标志是从基于固定规则转为系统规则可变，逐步具备知识获取、环境理解及方案制定与优选能力。随着人工智能技术的发展，智能化技术分阶段赋能下一代指挥信息系统，以及实现智能化水平的全面提升成为指挥信息系统建设面临的关键问题。
1指挥信息系统智能化应用等级
1.1人工干预程度
衡量系统智能化水平的核心是考察系统不依赖于人、独立完成任务的能力，因此将人工干预程度作为指挥信息系统智能化水平的核心评价属性。
1.2智能化应用的可靠性
美国国防部于２０１６年公布的《自主化夏季研究报告》指出，信任问题是事关国防部能否拓展智能化应用的核心问题，设计智能化系统时，应建立可信度，确保系统以可靠方式执行任务，因此将智能化应用的可靠性作为指挥信息系统智能化等级评估的另一个评价属性。
1.3指挥信息系统智能
化水平等级内涵如下：１）０级（人工控制）：系统完全是一个信息化工具，仅具备存储和转发等基本功能，所有的分析、判断、理解、决策和控制均由人承担。系统可提供探测手段、指挥节点、武器平台和基础设施等各类资源和信息化功能，需要人根据系统获得的探测信息分析、理解和判断战场态势，做出决策，制定方案和计划，调动资源和武器。２）１级（机为辅助）：系统可提供一些信息处理和辅助决策的功能，为人进行态势理解和指挥决策提供帮助。系统可对收集的探测数据进行分析处理（如对目标进行分类和识别等），提供辅助决策产品（如提供作战方案和作战计划编辑工具、检测作战计划是否冲突等），人可基于系统分析处理结果理解和判断战场态势，借助系统辅助决策产品制定方案和计划，从而提高决策效率，而武器平台和资源的调度完全由人控制。３）２级（人为指导）：系统针对部分特定任务，部署专用智能算法，基于先验信息和规则，实现态势信息按需搜索和智能分发及作战方案主动推荐等不同业务领域的“点”智能。系统具有一定的自主性，但大部分决策和控制任务仍由人完成，系统为人提供态势理解结果、多套作战方案和作战计划等，由人选择并确定作战方案和作战计划。４）３级（人为辅助）：针对不同任务环境对智能算法需求不同的问题，搭建算法库，根据任务对算法资源进行管理调度。系统仅需基于少量规则，通过智能博弈试验对智能算法进行训练，积累海量样本数据并生成新规则，实现面向战术级的态势理解、威胁估计和方案生成，同时系统具备自诊断和自恢复能力。系统具有较强的自主性和可靠性，一些简单任务（如在决心图确定后的具体计划可由系统直接生成并执行）可直接由系统完成，但对于关键性决策和控制仍需要由人完成。例如，系统制定多套方案，给出方案排序并提供排序依据等均由人确认。５）４级（全面自主）：系统在满足系统执行能力条件内，通过类脑技术等通用智能技术进行自主强化学习，生成知识网络，并不断对知识网络进行更新，完成面向战役级的任务分析、态势理解、威胁估计和方案生成等任务，同时系统具有自诊断、自恢复和自免疫能力。系统具有稳定可靠性，各任务很大程度上均由系统承担，人可选择在人为控制和系统自主２种模式间切换。
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2业务领域能力演化路线
2.1态势感知能力
2.1.1态势生成方面
可提供多源情报融合印证、战场综合态势生成等专业处理与综合处理手段；
2.1.2态势理解方面
可提供统计分析工具，辅助指挥员理解当前态势，包括战果战损统计、基于历史航迹信息的目标活动规律统计及过程复盘回放等。
2.2指挥决策能力
第４代指挥信息系统在指挥决策领域已实现提供作战行动方案／计划支撑工具的能力，具备相关案例关键词检索、方案／计划编辑生成及计划冲突推演检测等功能。下一代指挥信息系统在指挥决策领域的智能化发展将分为以下３个阶段。第１阶段实现战术级博弈策略生成、战术级行动方案关联推荐和推演分析。智能博弈方面，对抗中自动生成战术级博弈对抗策略，供指挥员参考；方案推荐方面，筹划中自动匹配关联历史案例，推荐与当前任务目标和态势场景相近的战术级行动方案，供参谋人员修改；方案推演方面，筹划中按照战术级行动方案，自动开展多分支大样本推演，生成结果并统计概率分布，支撑指挥员及参谋分析方案可行性、效能、问题隐患和优化方法。第２阶段实现战术级博弈策略优化生成、战术级行动方案自动生成和推演优化。智能博弈方面，战术级人机对抗中，机器取得一定胜率；方案推荐方面，自动处理历史案例与当前任务目标和态势场景的区别，自动生成可实施的战术级行动方案，参谋人员仅需做少量调整；方案推演方面，推演结果对各种可能对抗过程样本的覆盖性显著提升，自动给出方案可行性及效能评价结论，自动指出方案存在的问题，并给出优化建议。第３阶段实现战役级作战构想辅助生成、战役级作战方案自动生成和推演优化。构想设计方面，辅助战役指挥员完成战役级作战构想制定生成；方案生成方面，基于作战构想，自动生成若干套战役级作战方案；方案推演方面，自动完成战役级方案推演，方案可行性和效能评估结果得到多数指挥员认可，自动对方案进行优化。
2.3信息服务能力
第４代指挥信息系统在信息服务领域已实现可提供集中式云服务的能力。依托当前较成熟的云计算技术与集中式信息服务技术，形成具有基础设施资源集中管控、海量信息分析处理及服务内容按需推送等能力的信息服务环境。下一代指挥信息系统在信息服务领域的智能化发展将分为以下３个阶段。第１阶段实现一定的边缘自服务能力。基于边缘计算、雾计算和移动信息服务等技术，形成将信息处理能力向用户前沿移动的能力，从而实现在移动环境下快速、稳定和高效的云服务能力，解决以往战术前沿服务能力不足的问题。第２阶段实现“中心云＋移动云”的混合式服务能力。随着云计算技术与物联网技术的深度融合，各类信息服务中心广泛互连，形成分布式信息服务支撑环境，从而缓解云服务中心的网络资源瓶颈问题。第３阶段实现泛在化的服务能力。在泛在网络技术支撑下，战场空间全域内广泛部署各类功能单一的信息服务智能节点，并利用先进智能化技术学习形成自组织、自协调和自修复的超大规模信息服务神经网络系统，从而对外提供泛在的信息服务能力。
结语
本文提出了人工智能技术在指挥信息系统中应用等级模型，并从态势感知、指挥决策和信息服务３类业务领域探索了智能化能力演进路线，并给出了重点研究方向及关键技术，以期为指挥信息系统智能化发展规划提供支撑。
参考文献
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作者简介：
冉旭昆，男，（1998.09.01）陕西汉中，中国人民武装警察部队警官学院。
喻玺，男，（1999.01.03）重庆大足，中国人民武装警察部队警官学院。
王建智，男，（1998.09.21）甘肃陇西，中国人民武装警察部队警官学院。
论文作者:冉旭昆,喻玺,王建智
论文发表刊物:《教育学文摘》2019年9月18期
论文发表时间:2020/4/8
标签：方案论文; 信息系统论文; 系统论文; 能力论文; 态势论文; 作战论文; 信息服务论文; 《教育学文摘》2019年9月18期论文;