军事大数据：加速军事智能变革，开启未来制胜之门

原标题：军事大数据：军事智能变革的加速器

为深入贯彻习主席作出的“推动实施国家大数据战略”决策部署，加快军事智能化发展，我军上下已开始积极行动起来，军事大数据的创新应用必将前所未有地激发数据活力、释放数据价值、产生倍增效应，以开启未来制胜之门。

为积极适应新形势新要求，推进大数据与国防建设深度融合，促进军事大数据研究领域专家交流合作，由军事科学院主办、主题为“军事大数据推动军事智能化发展”的第二届军事大数据论坛，于今年8月22日至23日在京举行。来自军委机关、各战区、各军兵种、军事科学院、国防大学、国防科技大学等单位的500余名领导、专家和代表参加，围绕军事大数据发展的前沿、共性、热点问题进行了探讨交流。

军事大数据具有强对抗性

刘林山：随着大数据技术与应用的发展，军事大数据已突破过去军事数据的概念范畴，成为以海量军事数据资源为基础、以数据智能处理分析技术为核心、以军事领域广泛应用需求为牵引的一系列活动的统称。鉴于军事活动的特殊性，军事大数据除具有民用大数据典型的数据规模大、内容种类多、处理速度高、价值密度低等特征外，还具有“一超一高一强”的特性。

吕彬：在这里需要突出强调一下军事大数据“强对抗性”的特点。由于军事大数据是对抗环境下的数据，数据质量差，价值密度低，通常具有不确定性、不完全性和虚假欺骗性。我们知道，现阶段的人工智能主要是建立在数据驱动的机器学习之上的。而机器学习需要样本数据，但目前战争是小样本数据，未来战争甚至没有样本数据。此外，军事行动的特点是“人在回路”，人的活动很难用大数据经典方法学习预测。这就使得军事大数据在应对小样本数据学习、不完全不确定信息下的博弈、复杂环境下的场景建模与理解等问题方面，比民用大数据要困难得多，遇到的挑战要大得多，必须采用新的理论、新的方法、新的技术去解决。

军事大数据与军事智能化相辅相成

刘林山：回顾人工智能的发展历程，自1956年达特茅斯会议首次提出以来，经历了推理期、知识期、学习期三次高潮和两次低谷。科学家们曾试图通过逻辑推理、专家系统等方式来“制造”人类智能，但日本智能计算机的研制失败、美国斯坦福大学人类常识知识百科全书的没落等，使得这些路径难以为继。而大数据的出现，给人工智能的发展提供了一条新道路，人们开始从如何“制造”智能向如何“学习”智能转变。与传统的希望通过规则、逻辑和知识来实现推理学习不同，通过机器学习，从大数据中去洞悉海量数据隐藏的规律，可有效实现数据驱动下的人工智能。2016年3月，谷歌公司开发的“阿尔法狗”围棋机器人之所以能战胜世界冠军李世石，正是基于对3000万盘棋谱数据的神经 络深度学习。除此之外，大数据技术的发展还可以弥补人工智能在算法、算力方面的不足，显著提高其可迁移性和可解释性。可以说，大数据是新一代人工智能的赋能要素，对于推动人工智能发展至关重要。

吕彬：目前，人工智能技术正加速向军事领域渗透。军事智能化已经成为新一轮军事变革的核心驱动力，深刻改变着未来战争的制胜机理、力量结构和作战方式。军事智能化不仅仅是人工智能与军事的简单叠加，还是人、装备和作战方式在新的作战形态下协同运转的体系化描述。体系运转的关键离不开数据的高效获取、融合、研判、交互。未来，随着数据向军事领域全方位渗透，人机深度交互，机器智能与人类智慧深度结合，将实现以数据为中心、以分析处理数据为中枢的自主感知、自主分析、自主决策、自主打击。

罗威：我们还应站在我军建设发展所处历史阶段来看待两者之间的关系。当前我军中国特色军事变革取得重大进展，但机械化建设任务尚未完成，信息化水平亟待提高。军事智能化发展决不能是“空中楼阁”，要建立在机械化和信息化的基础上，同时也要注重用智能化来牵引机械化和信息化建设。这“三化”融合发展，将是当前及今后一段时期我军建设发展的显著特征。通过各类数据的全面共享和高效交互，打通“三化”融合的信息数据流，有助于构建“三化”融合的底层通道，切实增强军事智能化发展的质量效益。

主要军事强国纷纷抢滩军事大数据建设

刘林山：科技制胜一直是西方国家在世界上谋求优势的主要手段。随着大数据和人工智能时代的到来，西方各主要国家将其视为“兵家必争之地”，先后出台一系列战略举措，强化统筹布局。美国政府早在2012年3月就发布了《大数据研究与发展计划倡议》，倡议联合国防部在内的6个政府部门和机构，共同推动大数据收集、存储、管理、分析技术的发展。2016年制定《国家人工智能研发战略规划》，明确美国在人工智能领域的投资方向和重点。2018年发布《国防部人工智能战略》，提出人工智能发展目标和举措，对人工智能的军事应用进行了统一规划和部署。今年制定新版《国防部云战略》，通过对美军云建设的统一监管，加速大数据与人工智能技术发展，促进数据共享。为统筹美军人工智能技术发展和作战运用，美国防部还专门成立了联合人工智能中心，整合相关资源与计划投资。随着美国防部“军事云”2.0系统上线运行，美军已经具备高速战场视频处理、语音识别、复杂电磁环境感知、解密等数据处理能力，使处理时间缩短到传统方法的数千分之一。俄罗斯制定了《俄联邦科技发展战略》，将大数据、机器学习和人工智能作为科技创新优先方向，俄军则制定了《军用机器人技术和应用发展规划》。英国将大数据、机器人和自主系统列入八项优先发展技术，军方专门组建了人工智能实验室，聚焦人工智能和国防数据科学的研究。法国的数字化路线图明确大数据是未来必须大力支持的战略性高新技术，军方制定有《人工智能与创新路线图》，将情 、决策、人机协同、机器人和 络战列为重点发展领域。

大数据在未来战争中将扮演重要角色

刘林山：未来，无论是持续发展的信息化战争形态，还是迅速推进的智能化战争形态，都是由数据驱动的，主要表现在三个方面：

首先，战场态势的理解依赖海量数据的收集、处理。谁能穿透“战争迷雾”，更准确、全面地洞悉敌我态势和作战环境，谁就能在战争中抢占先机。在未来战场上，数据就是还原战场情况、形成敌我态势的基础，它不但包括己方侦察、监视、情 活动的成果，也包括海量的地理信息数据、人类 会文化数据、 交媒体数据。目前，全面收集、处理这些数据并不容易，因为随着全 会 络化信息化发展的持续加速，各类数字设备的日益普及，全 会数据量持续呈现指数级增长。有统计表明，在2013年，人类 会的数据总量约为4.4万亿GB，到2020年，这一数字将增长到44万亿GB。如此之大的数据量，如果没有先进的大数据收集、处理技术支持，数据的价值就无从体现，战场的全貌也就无从认知。

其次，作战功能的实现依赖于数据的分析、分发和利用。作战功能通常包括情 、指挥控制、火力打击、战场机动、作战保障等。这其中，情 功能侧重于收集、整编、推送数据，指挥控制侧重于融合、处理、分发数据，而火力打击、战场机动、作战保障在利用数据的同时，也产生新的状态数据。可以说，作战功能的发挥、作战行动的实施就是数据循环利用的过程。哪一方的数据循环得越顺畅、越快速，哪一方的作战效果就越显著。

其三，联合作战样式的演进在很大程度上取决于数据共享水平。当前美军正由联合作战向多域作战方向演进，表现为从军兵种间作战能力协同向各作战域作战能力聚合的方向发展，从而在更低层级部队基础上实现跨越军兵种的更紧密、更精确的力量运用。达成这一目标的前提，就是以“云”为手段，实现所有作战数据的共享。

吕彬：由于数据在未来战争中的作用愈发明显，数据武器化的特性也将日益显露。一方防止对手获取己方数据、阻止对手形成全面态势，或制造散布虚假数据、误导对手智能系统的判断、阻碍对手作战功能实现的“数据战”，将成为重要的作战样式。

主动拥抱军事大数据时代

吕彬：大数据除了给指挥控制效能带来革命性影响外，还将加速作战指挥体系变革、引领指挥决策模式转变。首先是指挥体系扁平化。大数据环境下，信息系统无缝链接，云计算提供强大计算能力，区块链技术提升系统安全性，指挥结构可由“树状”变为“ 状”，为精简指挥结构、实现扁平化指挥提供了物质基础。其次是军兵种体系联合化。基于大数据高度共享的数据池，将各类数据融合在一起，保证获取信息的一致性。统一的 络基础设施、一致的数据结构和数据交换标准，保证各力量、各要素之间有效互联互通互操作，为形成一体化联合作战体系创造条件。第三是部队编组精简化。海量情 信息的采集、处理通过信息系统 络传输至云端进行处理，能够使指挥人员从繁重的信息处理中解放出来，实现大体系支撑下高效运行的精简化行动编组。

罗威：军事大数据在提高装备智能化水平、催生智能化武器装备和提高智能化保障能力等方面也具有重要的赋能作用。作为新时代的“石油”，大数据将是智能化装备的生命源泉和大动脉，基于超强算力的数据快速获取、精细处理和精准分发是智能化装备作战效能发挥的倍增器。随着关键技术的逐步突破，未来战场中将出现由数据资源、计算资源、大数据管理与分析系统等紧密结合的数据装备，既包括用于支撑军兵种作战指挥、装备管理、后勤配给的巨型平台，也包括以航母、飞机、舰艇、潜艇、车辆等为载体的中小型数据装备，还包括嵌入无人作战、单兵作战、精确制导系统的微小型数据装备。这些数据装备，将在未来智能化作战、训练、后勤保障等行动中发挥“智慧引擎”作用。同时需要强调的是，大数据走向战场可能改变装备，可能改变战争形态，但不可能改变战争的决定因素。智能化战争时代，决定战争胜负的关键因素仍然是人。大数据和人工智能技术不可能完全代替人，不能改变人在战争中的决定性地位。（宋元刚 邵龙飞 王晗）