智能化指挥“智”在何处

■李云杰

引 言

自人类有战争以来，军事指挥艺术经历了从经验主导到科学支撑的漫长演进过程。当前军事智能化以惊人的速度由概念走向现实，战争形态加速向智能化演进，作战节奏由“分级”进入“秒级”，战场态势愈加复杂化，作战样式从预先计划转向实时生成，传统指挥体系和组织模式已难以满足现代战争的需求。智能化指挥方式的出现是技术发展的必然，也是突破传统指挥模式困境的必然。

智能化态势认知，穿透现代战争迷雾

智能化战争时代的态势认知已从传统的“观察—报告”模式进化为“感知—理解—预测—防护”的闭环系统。指挥员需要将人工智能认知系统视为指挥体系的有机组成部分，在充分信任的同时保持必要警惕。

强化多源异构数据融合处理能力。现代战场传感器产生的数据具有来源多元、格式多样、质量参差不齐、实时性要求极高等典型的多源异构特征，需要人机协作才能高效处理。人负责设定认知目标和关键问题，机器负责从海量数据中自动识别战场环境和自动获取、传递、处理情报信息，实现人机有机结合，大幅扩展人的认知边界。

强化战场态势理解与预测能力。理解数据背后的战术意图和战场趋势很关键。智能系统可结合地形限制、气象条件、作战条令等多重因素，关联分析敌方行动，指挥员需要解读系统生成的预测报告，区分高置信度和低置信度结论，并据此调整作战计划。同时，指挥员必须保持批判思维，对人工智能生成的态势预测进行“反向思考”和“红队检验”，避免过度依赖技术手段而落入敌方陷阱。

强化作战认知对抗与反制能力。智能化战争的态势认知本质上是一种认知对抗，战场态势认知机制正从单方面获取向互动博弈转变。智能系统通过将抽象数据转化为三维空间立体直观的影像画面，并根据对手作战特点规律，预测设想战局发展，加上时间维度，形成各种可能的战场态势的四维景象，可极大提升指挥员的空间感知和时间预判能力。为此，必须保持人在回路始终畅通，对人工智能系统的异常输出保持高度敏感，并采取多种手段加强系统防御。

智能化筹划决策，平衡决策速度质量

智能化战争显著的特征是决策周期的急剧变短，决策速度本身已成为决定作战胜负的关键变量。指挥员必须审视决策速度与质量间的关系，掌握在极短时间内作出高质量决策的艺术。

塑造人机协同决策机制。传统军事决策模式在应对复杂多变的智能化战场时面临效率瓶颈，必须构建新的决策机制，实现人机能力的动态互补。军事决策的复杂性在于，它不仅是事实判断，还涉及价值权衡。何时应该进攻或撤退，如何平衡风险与收益，怎样评估政治与军事目标间的冲突……这些问题往往超出纯算法处理的范畴。因此，需要准确界定人机决策边界，战术决策可交由AI实时处理，而涉及战略权衡、伦理考量的重大决策仍由人最终裁定。

“反应式决策”向“预测式决策”转变。传统决策模式是“感知—响应”的被动循环，而新型决策模式追求“预测—塑造”的主动控制。现代战场的传感器网络可实现对敌方兵力部署、装备状态、后勤补给等要素的持续监控，这些数据输入作战模型后，通过并行计算可生成多种可能的战场发展轨迹，使指挥员的决策从“现在时”扩展至“将来时”，从处理当前态势转向塑造未来态势。

加强决策风险管理。决策速度的提升必然伴随风险的增加。必须具备风险意识，在追求决策速度的同时，通过智能系统将战场的不确定性量化为概率分布和置信区间，使指挥员能够更科学地评估风险、制定弹性方案，并通过关键决策的多模型验证、异常输出的自动警报、人类监督的冗余节点等手段建立多层防护机制，严防重大决策风险。

智能化指挥控制，实时响应战场变化

智能化战争最深刻的变革是指挥主体从单一人类扩展为“人类+AI”的复合体。指挥员需要深刻理解这种变化对指挥理念、组织结构和作战流程带来的全方位影响，才能有效驾驭人机协同的复杂互动逻辑。

指挥员角色重新定义。在人机协同的指挥体系中，人作为指挥员的角色将从直接决策者转向“元决策者”，即决定由谁（人或AI）在何时作出何种决策。指挥员在人机协同指挥模式中将主要担负四种角色：智能体行为的督导者，设定道德伦理边界和交战规则；人机协作的仲裁者，在AI建议相互冲突或与人类判断矛盾时作出最终裁定；智能团队的赋能者，确保各平台获得必要数据和资源支持；系统失效的恢复者，在AI出现故障或意外行为时接管控制。

指挥控制权限柔性分配。人机协同的核心问题是指挥控制权如何在不同智能层级间分配。传统指挥体系中，控制权严格遵循组织层级自上而下流动，而在人机协同指挥体系中，控制权需要根据战场环境、任务性质和实时态势进行动态调整，从刚性分层转向柔性配置。例如，防空反导等毫秒级响应的任务可能需要授予AI高度自主权；火力协调等战术决策可采取人机共谋模式；而战略目标设定和政治军事权衡则必须保留人类最终决定权。

智能体团队协作机制创新。未来战场将出现由多个智能体组成的协作网络，这些智能体在功能上有专业分工，在行动上需要协同配合，共同完成复杂作战任务。要创新采取“作战目标+适应性算法”的智能化任务式指挥方式，提高智能体团队之间协作效率，同时建立弹性协作架构，在通信良好时采取分散式协作，在通信中断时切换为预置规则或本地自主决策。

智能化任务协同，动态聚优作战资源

智能化战争的制胜机理正从“平台优势”转向“体系优势”，即通过动态网络整合分散的作战资源，形成瞬时、精准的协同效应。指挥员必须超越传统的兵力集中模式，掌握在多维空间聚合战斗力的指挥艺术。

动态聚合作战任务编组。智能化战争的编组逻辑是以任务为中心的动态聚合，根据实时战场需求和资源状态，自动生成最优的临时编组方案。现代作战资源具有物理域、信息域、认知域等众多属性，这些属性共同决定资源对特定任务的适宜性。智能系统可同时考虑作战资源的数十个维度属性完成复杂的海量计算，自动匹配最适宜的作战资源，生成多种任务编组方案供选择，并在任务完成后自动解散编组回归资源池。

智能构建分布式杀伤网络。智能化战争需要依托智能算法、依据战场态势，构建多个传感器、决策节点和武器平台的动态链接，形成冗余且灵活的杀伤网络。当某条杀伤链路因敌方干扰或平台战损中断时，系统能实时重组剩余资源建立替代链路，这种弹性重组能力使作战体系在部分受损情况下仍能保持功能完整，极大提升作战韧性。

自适应调整后勤保障体系。作战资源的有效整合离不开精准高效的后勤保障。智能化后勤可通过物联网、大数据和预测分析技术，实现从被动响应到主动预测的根本转变。通过部署大规模传感器网络，后勤系统可实时掌握每项物资的位置、状态和流转情况，结合作战计划消耗模型和装备实时状态，系统能预测未来保障需求，提前调拨资源，实现“弹药找武器”而非传统的“武器找弹药”。

智能化网络防护，全维巩固系统安全

智能化战争的指挥体系高度依赖网络信息系统和数据处理能力，网络安全已成为智能化战争指挥员必须直面的战略性课题，需要从技术防护、组织架构和作战理念等多个维度进行系统性重构。

构建指挥系统多层防御架构。智能化指挥系统的安全防护需要超越传统的边界防御思维，构建多层覆盖的防御架构。物理层，确保硬件设施免受破坏或未经授权的物理访问；网络层，防止未经授权的系统接入和数据泄露；数据层，保障数据的完整性、真实性和保密性；算法层，防止模型被篡改或欺骗；人机交互层，确保操作指令的真实性和不可否认性。

强化数据安全保障措施。智能化战争面临更严峻的数据篡改威胁，即敌方可能通过侵入传感器网络或数据管道，注入虚假信息诱使系统作出错误决策。指挥员需要建立数据质量评估意识，并保持合理的怀疑态度，通过数据来源的交叉验证、传输过程的加密签名、区块链式分布式存储等措施，对关键决策所依据的数据源进行可信度评级，确保输入数据的真实性和完整性。

增强通信网络抗毁韧性。通信抗毁不仅是技术问题，更关联作战指挥艺术，需要通过战术创新和体系设计综合解决。应构建多频段、多路由的立体通信体系，通过快速切换频率、编码方式和通信协议增加敌方干扰难度，提高通信体系的去中心化程度，确保不会因单点故障而导致全网瘫痪。