人工智能在空域指挥控制与教育训练演习评估领域的应用探索

主要观点总结

本文聚焦人工智能在军事领域的应用，特别是其在教育训练演习评估（ETEE）和空域指挥控制（AirC2）两大领域的应用前景。文章讨论了人工智能在教育训练演习评估领域如何节省人力，以及在空域指挥控制领域如何提高效率和加速规划流程等方面的应用。同时，也提出了面临的挑战，包括人工智能产品和流程的可靠性和透明度问题，以及在现有软件中嵌入或运用人工智能时的兼容性问题等。最终得出结论，提升人工智能算法能力是任务指挥官应对战争日益加剧的速度和复杂性的必要条件。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能在教育训练演习评估领域的应用

人工智能通过高效能ETEE，节省人力。从学员技能传授、考核评估到纠偏改进，均需通过多次重复演练以保持能力迭代，人工智能可辅助或接管监督职能，降低人力需求。

关键观点2: 人工智能在空域指挥控制领域的应用

人工智能可提高空域指挥控制效能，尤其在规划流程中能够加速参数评估、压缩ATO制定周期并优化系统间数据手动转译等低效环节。

关键观点3: 面临的挑战

军事任务具有特殊属性伴随特殊后果，必须直面挑战，包括从人员培训到人工智能产品与流程的可靠性和透明度等全维度问题。另外，软件升级成本高昂且耗时漫长，责任分担机制亟待同步探讨。

正文

请到「今天看啥」查看全文

尽管对人工智能持乐观态度，但军事任务具有特殊属性且伴随特殊后果。因此必须直面挑战——涵盖从人员培训到人工智能产品与流程的可靠性及透明度等全维度问题。

人工智能通常被视为软件的子集。这意味着若其要提升空域指挥控制效能，需嵌入或兼容空域作战中心武器系统（该体系包含空域指挥控制所用软件及应用）。当前北约部队主要采用综合指挥控制系统（ICC）支撑空域指挥控制，这套存在数十年的软件仍在持续更新维护。除规划周期外，ICC还用于战斗管理、指挥控制及战报生成等任务。另一关键工具是北约通信与信息局当前正在采购的空域指挥控制系统（ACCS）——其功能与ICC一致。无论采用ACCS或未来其他系统，均将面临与ICC相同的限制与挑战：在现有软件中嵌入或运用人工智能时的兼容性问题。

在大型组织中，核心命题在于：实施空域指挥控制智能化需遵循何种准则？应制定明确的参数、指南及优先级，以系统性解决“如何正确实施”的关切。评估人工智能能力边界、界定任务范畴、发掘潜在应用场景将发挥关键作用。

其他挑战同样不容忽视：软件升级因涉及开发、测试、评估、实施等环节而成本高昂且耗时漫长；并非所有成员国均采用ICC或ACCS系统，责任分担机制亟待同步探讨；甚至需协商软件架构的政治法律考量、国家利益平衡及功能模块集成等深层议题。

人工智能在教育训练演习评估与空域指挥控制领域的应用，要求各国与司令部间强化标准化协作。否则可能引发系统应用泛滥，阻碍北约盟国间顺畅协同作战。

最终需警醒：人工智能驱动系统具备强大效能，但遭破坏或网络攻击时将引发重大乃至灾难性后果。必须对所有空域指挥控制系统实施强固防护，并构建后备流程确保训练有素人员可随时接管操作。

结论

提升人工智能算法能力是任务指挥官应对战争日益加剧的速度与复杂性的必要条件。未来战场亟需开发比现系统更快、更优、更经济的敏捷自适应智能辅助工具——其核心前提在于：若指挥控制流程仍主要依赖人工操作，未来信息流与作战节奏必将超越现有人力承受极限。当空域指挥控制与教育训练演习评估受限于人工输入与推理时，决策速度、精度及效能将因数据处理量与复杂度的持续增长而日益恶化。

关于“空域指挥控制与教育训练演习评估是否需要人工智能”命题，答案无疑是肯定的。但如前述讨论，必须清醒认识潜在影响与后果：能否应对相关挑战与限制？是否在要求人工智能以正确方式执行正确任务？

尽管人工智能无法在转瞬间融入空域指挥控制与教育训练演习评估体系，但若北约期望保持战略优势，采取渐进式路径逐步整合人工智能已成为必然选择。

一网打尽系列文章，请回复以下关键词查看：
创新发展： 习近平 创新中国 协同创新 科研管理 成果转化 新科技革命 基础研究 产学研
热点专题 ： 军民融合 民参军 工业4.0 商业航天 国家重点研发计划

请到「今天看啥」查看全文