探寻算法制胜之道

■王冰  王春雷  李腾达

引言

随着战争形态向信息化智能化快速演进，算法正逐渐成为支撑战争体系运行的关键内驱力。算法不仅能显著提升武器装备的作战能力，大大加快“OODA”环的闭合速度，还重塑了作战体系的运行逻辑，推动战争形态发生重大变革。因此，应研究把握算法支撑驱动智能化战争的内在机理，探寻算法制胜之道，以算法优势赢得未来智能化战争的胜势。

以算法创新推动装备能力跃升

先进装备是部队战斗力生成的重要物质基础。通过算法创新，不仅能够显著提升装备战技术性能，还能够使装备突破现有能力边界，更重要的是能够赋予装备自主执行作战任务的能力，为装备多样化运用打下坚实基础。

优化装备作战性能。传统装备性能提升主要依赖“堆叠”硬件实现，其作战效能呈现明显边际递减效应。而通过在数据融合、目标识别、火力控制等环节融入算法，可优化提升装备作战性能，实现“更远、更准、更快”。比如，算法通过融合多传感器数据，可将多模态信息整合，并过滤复杂干扰环境中的“噪声”，提取远距离微弱信号，提升体系探测效能，实现探得“更远”；基于深度学习的图像识别算法，可使光电设备在复杂电磁环境中保持高精度目标锁定，实现瞄得“更准”；通过在武器平台嵌入轻量化神经网络模型，可实时处理前端传感器数据，并迅速将决策关键信息回传中枢，减少数据传输延迟，实现传得“更快”。

突破装备能力边界。装备能力边界往往由材料性能、加工工艺、动力系统等物理属性决定，从硬件上提升装备能力面临诸多限制，而通过创新装备算法，可在装备物理属性之外动态扩展能力边界，实现从“不能”到“能”的突破。比如，通过对目标识别算法进行创新，能够使一些老旧卫星或低分辨率卫星也具备全球范围内识别和跟踪目标的能力。这种基于算法创新的装备“软升级”模式，既可有效降低装备改造成本，又能大幅缩短技术迭代周期，突破装备性能“硬极限”，极大扩展装备作战半径，重新定义装备性能“软边界”。

赋能装备自主作战。智能化战争，作战节奏将极大加速，战场复杂性也将成倍增加，对装备自主作战能力提出更高要求。“人工操控”模式难以适应战场需要，而通过算法赋能，可使装备具备自主作战能力，根据作战任务自主匹配目标、依据作战规则自主寻机作战，成为动态适应环境、群体协同优化的智能体。算法赋能不仅体现在单装层面的动态适应性增强，更表现为无人集群的协同智能涌现。比如，传统单个无人装备在独立作战时功能单一，协同依赖人工指挥链路，而无人作战集群可通过分布式算法实现自主编队与任务分配，获得超越单个之和的协同效应。

以算法应用加速“OODA”环闭合

“OODA”环运转效率在一定程度上决定着战场主动权的归属。将算法深度应用到作战活动中，可实现海量数据高效融合、战场态势深度感知、指挥决策智能辅助、作战行动精准调控，加速“OODA”环闭合，实现“以快制慢”，从而牢牢掌握战场主动权。

提升数据融合效率。未来战场，多源情报数据爆炸式增长，且受战场环境干扰等因素影响，信息数据模糊或不完整等现象时常发生。算法通过“数据处理—动态关联—知识提炼”三层架构，可实现从数据采集、特征提取到知识生成的全链条优化，显著提高多源异构数据融合效率，成为加速“OODA”环运转的“数据引擎”。在数据预处理层，对多源数据进行并行化、标准化处理，利用特征选择算法直接提取数据特征，高效完成数据预处理；在跨模态关联层，基于知识图谱算法和图神经网络等，挖掘跨模态数据的相关性；在知识形成层，根据任务优先级，结合在线学习机制，使融合算法随战场环境自适应迭代，形成“越用越准”的正反馈循环。

深化战场态势感知。态势感知的本质是对战场情况的实时精准认知，感知维度决定战场认知的深度与广度。在态势感知环节应用算法，可从时间、空间和认知维度上实现对对手意图、威胁演化及体系结构的精准研判，使战场理解从表层观察到内在解析。时间维度上，构建态势感知神经网络，通过态势预测技术对网络进行训练，生成未来战场态势图，将威胁识别从“事后复盘”变为“事前预警”，为决策预留时间窗口；空间维度上，构建起全域多元的战场态势感知体系，实现对战场态势及威胁演化的精准判断；认知维度上，建立专家知识态势库，运用智能认知推理技术，对战场关键信息进行挖掘和匹配，捕获隐性关联，发现揭示对手体系作战规律，使得态势感知从“看见目标”升级为“理解体系”。

促进智能辅助决策。指挥决策是战争的关键环节，直接关系着作战走向。未来战场，仅仅依靠指挥员经验进行指挥决策已无法满足复杂战场环境的要求。通过算法赋能，可突破传统决策的经验依赖，使指挥决策方式从“经验主导的人脑算计”变为“经验数据双驱动的人机耦合决策”，兼具人类智慧和机器计算优势，成为提升指挥效率的“决策大脑”。其中，指挥员负责作战意图与伦理判断，算法负责数据解析与方案推演，通过接入战场实时数据，快速进行作战计划分析，同时结合特定领域知识，科学评估新技术、新装备、新战法的应用效果，辅助指挥员作出正确决策。

实现行动精准协同。未来战场，无人作战力量比重将越来越大，无人作战力量集群间、有人无人作战力量间如何协调一致行动，成为协同的重点和难点。仅依赖人工规划和静态预案，将难以满足大规模力量、多维作战行动、动态精准协调的需要。将算法深度融入行动协调环节，能够构建起从“分散行动”到“精准配合”的协同网络，既可实现有人无人精准协同，如通过自主航迹规划、分布式协同决策等算法，实现有人无人作战平台间的信息共享和协同配合，协作完成编队飞行、避障、攻击等任务；还可实现作战行动与保障行动的精准协同，合理分配作战资源和协调后勤物资，实现作战行动与保障资源的精准匹配。

以算法博弈争夺战争“制智权”

未来智能化战争，“制智权”争夺将成为新的制高点，而算法则是夺取“制智权”的关键点。交战双方将围绕算法展开激烈攻防博弈，通过算法优势，将信息优势、认知优势、决策优势、行动优势融合为体系对抗优势，最终赢得“制智权”争夺的主动权。

算法进攻塑造战场胜势。算法进攻是“制智权”争夺的主要手段，进攻对象主要是对手智能化作战体系的关键算法。算法进攻可大幅降低对手作战体系效能，使对手分不清、辨不明目标，造成对手判断失误，如将虚假军事目标识别为真实军事目标，甚至将其自身目标误认为打击目标，还可使对手作战体系产生系统性紊乱甚至瘫痪，从而掌控战场主导权。相比物理摧毁作战体系节点，算法进攻可直达对手智能作战体系的“神经中枢”，变“硬摧毁”为“软瘫痪”，攻击成本更低，攻击影响范围更广，攻击持续效果更好。

算法防御实现动态免疫。攻击和防御是战争的一体两面，在实施算法进攻的同时，全力做好己方算法的防御，也是维系“制智权”的重要屏障。针对对手算法进攻的威胁，要打造“输入过滤—模型加固—输出校验”三位一体防护体系，以增强算法的稳健性，有效阻断污染数据输入，同时尽可能通过算法增强模型鲁棒性与可解释性。要降低算法对输入扰动的敏感性，确保算法在面对攻击时仍能可靠运行、结果可信，形成类似生物免疫的自适应、自修复能力，最大限度保持智能化作战体系稳定性，从而在“制智权”争夺中保持优势。

算法对抗重构制胜规则。随着算法在战争各个层级各个领域应用的日渐广泛，作战体系对算法的依赖度将逐步提升。未来智能化战争，算法将成为作战体系的“锋刃”和“七寸”，而算法对抗则会变成体系对抗的主要聚焦点和着力点，对抗结果将直接影响和决定战争的胜负走向。算法对抗的强度和烈度会越来越大，将由单一算法的比拼变成所有算法的综合较量，谁的算法体系种类更全、性能更优，谁就能占据对抗优势；算法对抗也不再局限于算法应用环节，而是延伸到数据采集、模型训练、决策输出、行动反馈等环节，是全链条对抗；算法对抗将改写战争制胜规则，由追求“物理摧毁”变为“体系失能”，即不再过分强调歼灭有生力量、占领地理空间，而是通过算法对抗瘫痪对手作战体系。