让训练数据“颗粒归仓”

■王子银

秋收时节，稻谷金黄、颗粒饱满，农人抢抓农时、精收细打，确保每一粒粮食都归仓入库。粮食，能够为人体提供必要养分，而在军事领域，数据则是在信息化智能化战争中确保战斗力生成的“原材料”之一。训练数据采集是否全面、存储是否规范、运用是否高效，直接关乎实战化训练成果向实际战斗力转化的质效。因此，进行训练数据采集与存储，同样需要有“颗粒归仓”的紧迫感和精细度，最大程度发挥训练数据的作用。

在归仓范围上做到“应收尽收”。训练数据是反映部队真实能力状态的“原生画像”，每一次演训活动、每一个课目考核、每一组装备运行参数，都在生成大量反映战斗力底数的信息，如果不注意有效采集这些信息，就如同丰收的粮食烂在地里，同时，数据的价值具有累积性，孤立的、不连续的采集对于反映部队整体面貌效果有限。这就决定了，进行训练数据采集，既要看到其重要性，也要聚焦其联通性、整体性，对各类数据必须做到“应收尽收”。首先，要建立覆盖各专业岗位、各训练环节的数据采集标准体系，明确什么数据必须采、由谁采、何时采、怎么采，把采集责任落实到具体岗位。其次，要区分作战、训练、装备、保障等不同领域，分类设计采集表单和记录规范，确保一线官兵在训练现场能够便捷、准确地完成数据记录。再次，要注重采集的时效性，利用信息化手段实现训练过程数据的实时抓取和自动留存，减少人工转录带来的遗漏和误差，真正让数据采集从“随手记”变为“规范录”。

在管理规范上做到“分类入仓”。数据归仓不是简单的物理堆积，而是一个需要科学分类、有序存放的系统工程。粮食入仓要区分品种、等级和用途，训练数据同样需要按照性质、来源和时效进行分类管理。未经整理的数据如同混杂着秕糠的谷粒，看似数量可观，实则难以直接使用，只有经过甄别筛选、统一标准、分类存储，才能在需要时快速调取数据、精准匹配需求，使得训练数据物尽其用。做到训练数据的“分类入仓”，关键要构建结构合理、层次清晰的训练数据库体系。一方面要按照统一的数据格式和编码规则进行标准化入库，消除不同来源数据之间的“语言障碍”，确保各类数据可比对、可融合、可相互校验。另一方面要建立数据的定期审核和更新机制，对陈旧失效的数据及时清理或进行标注，对新增采集的数据及时校验入库，从而保持数据库的“新鲜度”和可信度。同时，要明确各层级在数据管理中的职责权限，做到层层有人“把关”，层层有人“值守”，防止训练数据管理陷入各自为政的“真空地带”。

在激活动能上做到“用仓如流”。收集训练数据的最终目的在于运用，做好存储不是训练数据的“归宿”，而是更好发挥其价值的起点。尤其是在信息化智能化战争中，数据运用的重要性不言而喻，可以说，善用数据者得先机，不善用数据者失优势。只有推动数据深度嵌入训练计划制订、演训方案设计、装备效能评估等具体环节，才能促进数据由“原材料”向“成品”转化，实现从资源积累到战斗力生成的价值跃升。做到“用仓如流”，需要打通数据供给与数据需求之间的通道，推动数据资源向训练一线下沉、向实战需求聚焦。一方面，要依托训练数据平台和数据仓库，建立便捷高效的数据查询、调用和推送机制，优化数据调用流程、降低使用门槛，使基层官兵在组织训练时能够快速获取所需历史数据、参考指标和典型参数，避免“有数据不会用、想用数据找不到”等不良情况。另一方面，要推动数据在各层级、各专业之间共享互通，打破“信息孤岛”和部门壁垒，实现跨部门、跨领域的比对印证与综合分析，注重将数据分析结果及时反馈到训练实践中，形成“采集—存储—分析—运用—再采集”的闭环链路，使每一轮训练都能在前一阶段数据积累的基础上精准发力、迭代改进，让数据真正成为驱动战斗力提升的有力引擎。