用智能算法“算出”战场信息优势

　　用智能算法“算出”战场信息优势

　　■孙浩亮 王 瑜 葛洪海

　　未来作战中，战场不断涌现的庞大数据已经远远超过指挥员和作战人员的脑容量，需要基于智能算法的机脑辅助处理数据，拓展人脑的思维广度和深度。通过智能算法驱动赋能，使数据“动”起来、“活”起来，并充分挖掘数据的“智慧”，在指控端驱动决策、在平台端驱动智能、在目标端驱动能量，最大限度地将数据效益转化为作战效能，形成“先于敌、快于敌、优于敌”的战场信息优势。

　　智能算法驱动战场数据全面快速搜集，“算出”信息感知优势。对作战对手和战场环境开展情报侦察时，可利用神经网络、动态规划等智能算法实时分析作战任务，梳理情报需求，自主匹配侦察力量并智能分配侦察任务。陆、海、空、天、电、网等广域分布的传感器将收集获取的信息数据实时向云端传输汇聚，云端智能算法对各类数据进行初步筛选合并、重复剔除和格式转化，并将收集的信息数据与情报需求进行比对，针对缺失信息下达补充侦察指令。同时，通过在情报侦察平台中内嵌深度学习、加密算法、优化算法等智能算法，发挥智能识别、收敛寻优等功能，在最优化配置算力的同时，实现情报侦察的边缘响应和末端自主，解决战场目标识别与监视、侦察路径规划与调整以及侦察任务分配与认领等问题，满足情报时效性和个性化要求，实现侦察收益最大化和风险损失最小化。再者，未来搜集信息数据时，还可以依靠深度优先搜索等智能算法，从网络空间和目标数据库中自主提取与作战需求相关的各项数据，并能实时引接友邻和上级联合作战情报体系，从而精准获取本级所需的信息数据。

　　智能算法助力战场数据深度处理研判，“算出”信息认知优势。在未来复杂态势环境和激烈对抗下的多域作战中，作战对手将采取伪装、发布虚假信息、制造数据噪音等方式隐蔽己方企图、干扰对手决策，来自不同领域、不同层级、不同类型的数据汇聚成规模庞大、虚实结合、真假难辨的“数据海洋”，加大了数据处理和分析的难度，进而产生新的“战场迷雾”。快速处理并深度挖掘数据价值，是获取信息认知优势的必然要求。在情报处理和分析研判过程中，通过应用自主聚类、最优路径等智能算法模型，可自动处理海量异构的信息数据，通过格式转换、数据比对、去伪消重、多源融合、分类封装形成结构化数据库，辅助情报人员对预先处理的信息数据进行知识关联、智能分析与深度挖掘，从而掌握敌兵力部署、作战意图和行动方式，即时自主研判战场态势并预测发展趋势。同时，可利用基于机器学习的智能算法研发态势预警工具，通过深度学习与迭代优化，掌握任务目标动态变化规律，在实时搜集数据的过程中自动与预期数据比对，发现异常后立即发出预警。在定下作战决心时，智能决策辅助系统利用广度优先搜索等智能算法，在充分理解战场形势的基础上，提出决策建议，并能为指挥员快速定下决心提供所需的情报信息，进而大大缩短指挥决策周期。

　　智能算法赋能战场数据精准推送共享，“算出”信息运转优势。智能推荐算法能为作战部队提供“情报订阅”服务，即根据用户“订阅”需求，自主筛选过滤信息数据，并精准推送至相关作战单元乃至武器平台，使己方广域动态分布的作战力量能够即时全面掌握敌方作战部署、目标分布以及作战行动的实时动态，并能根据态势变化，快速锁定目标，自主调整与评估行动方案，增强己方的快速反应能力、精确打击能力和全维防护能力。比如，通过在火炮系统内嵌入智能推荐算法，使目标数据的获取更及时、更智能、更精准，火力打击时能够快速抓住时机、精确瞄准定位、自动分配目标以及自主匹配弹药，从而加快打击速率、优化打击效能。此外，各任务部队可利用系统内置的自适应群体智能算法模型，实现信息数据的实时传递共享和对战场态势的共同理解，彼此之间能够围绕作战任务聚焦关键方向和关键环节，即时调控作战行动，使得作战协同更加自主、快速、精准，大大提升作战行动的整体联动性。例如，俄军十分注重利用智能算法提升武器装备的自主控制、自主识别和自主协同能力，其KUB-BLA巡飞弹就内置了智能算法，具备一定自主控制和协同的“蜂群”功能，成为俄军对敌目标实施精确饱和式自主攻击的重要利器。

　　在未来作战中，战场信息的“保鲜期”和“有效期”将大大缩短，要全面掌握信息优势、精准锁定优势窗口、有效达成聚优增效，首先要考虑打赢与对手的算法战。为此，应全面分析未来作战要求，采取学科交叉、技术集成等方法路径，开发满足未来作战需求的智能算法软件，将其广泛嵌入各类信息系统，并通过训练、演习、仿真等实践活动检验算法、熟悉算法并不断升级算法。