智能化战争制胜的关键因素是“智能”。智能优势实质是信息优势、认知优势、决策优势和行动优势的高度统一。夺取制智权的关键是在智能算法对抗上取得优势。在智能算法上占据优势的一方能够先敌发现、先敌决策、先敌打击、先敌摧毁，从而牢牢控制战场的主动权。必须加快推进智能算法在军事决策、指挥协同、情报分析等领域的应用，运用不同数据类型和数据运用要求所需的标准化分析算法，建立起军事数据自主分析系统，大幅提升军事数据处理、挖掘和应用效率。

一、智能化战争优势取决于智能算法优势

“算法”是数据处理过程中为解决问题而提出的一系列准确、完整、清晰的指令，是按照一定规则解决某一类问题的明确步骤和方法。无论是战斗机的自主控制系统，还是“爱国者”防空导弹的防空反导系统，其研制和战场应用都离不开算法的关键赋能作用。智能算法、数据和算力是当前人工智能的三大要素，其中智能算法是人工智能的“大脑”，它作为用系统的方法描述解决问题的策略机制，是争夺未来智能化战争优势的关键。“算法博弈”将成为未来作战双方对抗的焦点，战争的主动权因为智能武器系统的智能自主而牢牢掌握在拥有算法优势的一方。

智能算法的发展一日千里，让机器涌现出令人惊叹的洞察力和创造力。在观察、定位、跟踪、判断、决策、打击和评估等杀伤链的各个环节，相较人脑，机器算法展现出越来越大的优势，在提升军事决策和指挥控制能力方面发挥着越来越重要的作用。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撑下，能够在虚拟环境中自主博弈对抗，充分快速探索军事决策空间，帮助指挥员发现和锚定军事决策点，更高效地创造生成军事行动方案。

未来战场上的作战体系是在“战场数据+智能算法”驱动下快速高效运行的，表现为“感知—指控—行动—评估”循环实施。在战场感知环节，通过感知终端获取各类战场信息数据，各种传感器、武器装备、作战人员等获取的战场信息都可自动转化为作战数据输入网络系统，在比对、分析、处理、融合后，自动生成情报、信息和数据。在指挥控制环节，根据感知终端提供的共享情报信息数据，在大数据库、云计算平台的支撑下，经过作战指挥系统基于数据和算法的“决策”，形成可供选择的行动方案。在作战行动环节，作战力量根据接收的作战指令和相关数据，结合实时战场情报信息，对敌采取相应的作战行动。在作战评估环节，应用战场感知的目标毁伤数据，通过评估功能模块对毁伤效果进行计算，得出的数据通过战场信息网络系统，反馈至联合作战指挥中心，为确定是否进行下一个流程的循环提供基本依据。在智能化作战体系中，每一个作战要素、作战环节的运行，都是依据“战场数据+智能算法”驱动，快速地进行运行循环，获取对抗优势，达成作战目的。

算法优势主导认知优势、速度优势和决策优势。掌握智能算法的优势，能快速准确预测战场态势，并针对敌情变化，快速提出灵活多样的作战方案与应对之策；全时、全域、全维对战场上各种力量的行动进行动态感知、数据挖掘、仿真计算、推理决策和评估预测，使指挥员能够突破思维逻辑的 极限、感官的生理极限和存在的物理极限，大大提高对时间空间的认知范畴，实时精准地掌控战场上的各种资源、各种力量的所有行动，在多维空间、各个领域实现战场资源快速地跳转和聚集。例如，神经网络算法具有接收多方输入的能力，可以用来推断隐蔽、复杂的非线性关系，在图像和字符识别中起着重要的作用，而手写字符识别在战争态势评估中有很多应用。占有智能算法优势的一方，能驱散因数据得不到及时处理而产生的“战争迷雾”，使得对战场态势和战争进程的认知更为全面、深刻、准确。

二、智能算法在军事领域应用的可行性

随着智能武器装备走上战场、人工智能技术在军事领域的广泛应用，正在成为推动新一轮军事变革的强大动力。战争的时空条件、主体、手段以及方式方法都发生了深刻改变，催生了新的作战概念、作战手段和作战思想，决定战争胜败的规律突出体现在“制智权”的争夺上。在战场控制权争夺上，将由夺取制信息权和信息优势为主，向夺取制认知权和智能优势为主转变；在对抗重心上，将由注重物理域、信息域对抗，向更加注重认知域对抗转变。随着人工智能技术不断融入现代战场，传统作战中需要耗费大量时间精力的观察、判断、决策、打击流程大幅压缩。在智能算法的支撑和统一的战场态势感知牵引下，各种作战行动高度耦合、并发并行成为可能。人机一体化并行作战将成为未来智能化战争新的作战形式。

智能算法在军事领域的应用，源于军事活动中海量数据处理的压力。随着现代战场在空间上的拓展，复杂多样的战场信息传感器遍布陆、海、空、外层空间和电磁网络空间，各类情报侦察与监视预警信息呈爆炸式增长，由此产生的海量信息数据远远超出了情报分析员们的能力范围，导致战场信息收集不及时、有效信息产出时效性低、反馈失误等严重问题，对军事行动的开展造成极大影响。未来战场的非线性、跨域和网络化等特点，在时空范围、要素种类、行动节奏等方面都对军事决策、指挥和协同提出了极高要求，传统的以人工为主的方式难以适应。随着现代战场从体能较量、技能较量发展为智能较量，战争算法与人工智能和指挥控制系统相关联并在其中占据关键地位。以智能算法为驱动的知识挖掘、知识图谱、人工神经网络、决策树技术等，使人类能够突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限，极大提高对时间空间的认知范畴，能够实时精准地掌控所有军事力量的所有行动，在多维空间、多维领域实现优势资源快速地跳转、集聚和攻击。

在军事行动过程中，由于战况瞬息万变，战机稍纵即逝，只有及时果断作出决策、采取坚决有效的行动，才能抢占先机、获取优势，夺取战场主动权。智能化军事体系在感知到敌情信息后，相关数据通过战场信息网络进入军事指挥体系后，进行后续的数据处理和融合，直至搜索、优化行动方案，形成最终应对策略，这都需要系统端进行大量、快速、稳定的数据计算，而云计算技术和智能算法的不断创新发展，为数据计算提供了有效的技术支撑。智能化条件下的军事体系，由于诸多环节都是通过机器计算自主完成，军事行动的智能化程度高、反应速度快，通过军事体系内部的高速运算，不断寻求有利的战机，一旦发现“有机可乘”，迅速生成应对方案、调整体系力量、采取相应行动，整个军事行动过程真正做到实时同步。

智能化武器装备与新型作战样式的提出，对军事指挥员决策的时效性、准确性、灵敏性提出了更高要求。运用不同数据类型和数据运用要求所需的标准化分析算法，建立起军事数据自主分析系统，能够缩短观察、判断、决策、行动环（OODA）的反应时间，有效提升军事数据处理和挖掘的效率，减少战场态势感知的不确定性，在军事智能决策、指挥协同、情报分析、装备保障等关键领域发挥作用。

当前，人工智能技术爆发的拐点已经临近。从目前的专利数据看，近年来有关智能算法、深度学习、数据挖掘、自主技术、计算机视觉等核心技术的专利数量一直呈爆发增长态势，人工智能、机器学习和深度学习等也是近10年来世界各国自然科学研究的热门领域，相关项目数量增幅明显。人工智能技术发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统等成为人工智能技术发展的重点。人工智能技术的长期研究积累已经达到一定成熟程度，为开启智能算法在军事领域的应用提供了可能。

从对各种应用支持的关系上看，军事领域的智能算法体系至少应包括三层：应用层，是直接支持各种应用的特定算法；基础层，是对多种应用都有支撑作用的共性算法，如深度学习相关算法等；转化层，是把基础层的共性算法嵌入应用层特定算法的工作。随着现代军事体系智能化水平的不断提升，智能算法的作用日益增大。同一种应用可运用不同算法加以解决，但智能算法的优劣却使得执行的效率和效果千差万别。智能算法体系构建的成败，将成为决定未来军事领域能力发展的关键。人工智能及智能算法的进步，将促使未来的智能算法既精于计算，又善于算计；既能做计划、定方案，又能出战法、生谋略，是未来军事领域必须抢占的战略制高点。

三、智能算法在军事领域的实践应用加强

当前，世界军事强国正在加快推进智能算法在军事领域的应用。2017年4月26日，美国国防部副部长罗伯特•沃克签发了被称为“Project Maven”的备忘录，该备忘录显示国防部要成立“算法战跨职能小组”，推动智能算法、人工智能关键技术与国防系统的加速融合。美军的“算法战”项目旨在采用人工智能算法，从海量的视频数据中发现感兴趣的目标，相关成果从2017年12月开始陆续部署美军多个部门。2017年4月，该小组宣布计划在年底前启动“探路者”项目，将人工智能、大数据等技术和智能算法运用于小型战术无人机全动态视频数据自动处理，将空中监视视频转变为有效情报。8月，该小组推出首个能够嵌入武器系统和传感器的智能算法，用以从海量的移动或静止图像中提取有意义的对象。美军还专门成立包括战略能力办公室、快速能力办公室和国防创新实验单元等机构，为联合作战部队开发新型智能“算法武器”。2017年，美国空军研究实验室开展的无人机模拟对抗试验中，装备有“阿尔法”人工智能的无人机多次轻松击败飞行员。在2021年美军进行的“全球信息优势实验”测试中，“码文工程”项目开发的人工智能算法，可以在一分钟内预判敌人数日后的行动，效率之高让人侧目。人工智能这一“作战大脑”，运用智能算法，可以从各类传感器中接收和处理大量数据，其快速反应和做出决定的速度比人类要快出数百倍。当前，美军已建成全球最大、最全面的战场算法生态，并仍在不断巩固其“制智权”，力图实现“打一场让对手看不懂的战争”的目标。

俄罗斯深厚的数学积淀使其具备强大的智能算法开发能力。航空器领域，算法的应用主要包括无人机控制及无人机编队问题。控制领域，俄罗斯国防部智能技术装备科研试验总中心与俄联邦科学院控制问题研究所合作，开发测试了包括无人机群指挥控制在内的自主智能算法及视觉识别算法。2018年，俄罗斯研制的人工神经网络全自动软件，能做到发现即摧毁。俄军KUB-BLA巡飞弹应用了先进的人工智能视觉识别算法，能够对目标进行实时识别和分类。该型武器2022年首次投入实战，取得一定效果。俄军无人智能装备强调算法对态势感知、自主控制、编队协同、决策分析的赋能，无人智能装备所处的情景更加危险，对算法成熟度的要求更高。俄军重点关注算法对态势感知、自主控制、编队协同、决策分析的有效赋能，目前相关领域部分核心算法的成熟度已达到实战应用水平。按俄军计划，其30%的军事力量将在2025年前实现远程控制。

日本、韩国、英国、法国、以色列等国也在开展智能算法方面的研究。2021年，以色列对哈马斯发起“城墙卫士”行动。在11天的行动中，以色列依靠信息搜集技术、人工智能辅助决策系统，实现了对哈马斯火箭弹发射阵地、弹药库、军事工厂和高级指挥官住所等目标的有效打击。此次行动利用了“炼金术士”“福音”“深度智慧”三个人工智能系统，利用战场信息处理、态势感知、辅助决策、情报分析等智能算法作为支持，提升了以色列军队的战场态势感知能力，智能算法成为以色列军队战力放大器。与美俄等国的智能算法应用相比，这些国家的智能算法应用基本处于武器装备智能化发展和回应特定战场需求环节，其应用很难离开美国的支持。

四、智能算法在军事领域的应用前景及其存在的风险

智能算法在军事领域的应用，首要任务是用于情报分析，即运用大数据、计算机视觉与模式识别技术以及智能算法，提升处理、分析与传送获取军事数据的自动化水平。在此基础上，还可将智能算法应用于其他领域，例如城市防空方面，针对城市进攻、防御、机动、防护的需要，在地形测绘、应对“城市峡谷”对信号接收的影响等方面发挥重要作用；在电子战领域，通过开发智能算法迅速识别敌方雷达信号并实施干扰；在指挥控制方面，智能算法的应用将明显缩短任务规划与任务执行之间的时间间隔，实现任务执行过程中的再规划，加快军事行动的节奏，增强军事行动的灵活性。

随着人工智能技术的进步，尤其是随着类脑设备的发展，智能算法将在处理数据、计算能力等方面有巨大提升，并与人工智能和指挥控制系统相融合，不断扩展智能算法的应用范围，在战场感知、辅助决策、作战行动以及装备保障、物流运输等领域中发挥重要作用。

一是用于战场感知。战争算法作为人工智能的“大脑”，用于解决战场感知面临的数据量大、复杂度高等难题，成为智能感知战场并由此用于决策、指挥和协同的关键。例如，机器学习、迁移学习等智能算法，可以解决战场对抗条件下态势目标的自主认知问题，帮助军事指挥员快速定位、识别目标并判断其威胁程度；无人机蜂群作战中的算法运用，可管理并帮助无人僚机感知战场态势，自主生成军事行动规划与建议。利用智能算法推进人机结合的军事行动方式，建立起自主性态势模型的军事认知启发型构架，从简单的计算逻辑演化到能够进行自主推理的军事系统，从而降低全动态视频数据人力分析的负担，提升军事决策的速度和效率。这一全动态视频数据的算法包含一套具有人工智能特征的深度学习模型，包括了目标确认模型、情景确认模型与威胁确认模型。

二是用于辅助决策。未来智能化战争的军事指挥决策，将具有自主的数据挖掘、态势感知、智能决策和指挥控制能力，这将在一定程度上颠覆人们对军事指挥决策的传统认知，形成了信息系统辅助人向智能系统代替人的深度融合转变。借助智能算法，研制快速处理数据的软件，实现对敌空袭武器的高效探测、分类和预警计算，收集提供高质、高量、高时效性的军事情报；推进与军事情报领域相关的机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究，用以辅助军事指挥决策。运用算法收集情报高速、高效且结果精确，能够为军事指挥决策提供及时且优质的参考，并且通过实时战场的反馈算法，能够不断得到修正与更新。运用了智能算法的“类脑”计算系统，在未来战争中有望成为增强军事体系对抗能力的关键，在人机协同作战中促进机器学习人类成功经验，为军事指挥员计算战争规模、预测战争持续时间、谋划战争布局等方面发挥重要作用。

三是用于军事行动。智能化能够提高军事力量运用的速度和精度。在城市防护方面的智能算法，可以用于在复杂电磁环境中自主协调和控制不同系统使用的频谱；开发自动化网络响应系统，控制网络武器的快速防御和交战。在装备保障方面，运用智能软件和云计算能力，分析和预测军事装备维修保养需求，对军事装备系统的战斗性能和战场环境适应性进行自动评估，对军事装备平台的故障进行自动诊断检测，使智能化的军事系统具备自修复能力，辅以3D打印技术，使军事装备保障模式从当前的“拉动式保障”向“推送式保障”转变。在物流配送方面，发展预测性物流和自适应规划技术，开发自适应物流决策支持系统，提高物流行动的弹性和效率。

尽管在智能化战争中，智能算法发挥着重要作用，带来了更快的速度、更高的效率、更持续的“耐力”和更优化的结果，但它并非完美无缺，自身存在一些漏洞与安全隐患。这是智能算法运用中必须高度关注的问题。一旦智能算法过于陈旧无法适应武器装备发展，或是遇到脏数据的影响出现差错，或者智能算法本身存在漏洞，都极有可能导致武器装备无法正常运转。智能算法一旦被对手通过恶意代码、病毒植入、指令篡改等手段攻击，将带来“倒戈反击”或战术失利；识别错误、机器故障、通信降级、环境扰动等因素，也可能使智能化的军事指挥控制系统因干扰而失控。以智能计算为核心的新一代战场算法，需要“投喂”海量数据才能构建出来。而军事领域充满对抗性、欺骗性和谋略性，这就导致军用大型数据集的构建难度极高，收集的数据样本可能存在大量难以发现的“杂质”，采用这些数据模型将带来很大风险。有的图像识别算法，在光线强弱或角度出现一定变化的情况下无法正常工作。由于算法系统存在“黑盒效应”，人机之间极易因为相互理解、信任等问题，在配合过程中出现不同步或行动冲突。要想在未来战争中更大限度地释放智能算法的效能，就必须着力破解目前存在的诸多难题，从而最大限度地消除智能算法的“软肋”。

从未来发展趋势来看，智能算法蕴含着改写现代战争游戏规则的巨大潜力，必将塑造未来军事领域的新图景。

（来源于上海市军民融合发展研究会公众号）