从 2019 年 3 月开始,COVID-19 大流行导致北约联盟成员国的兵棋推演方式发生转变。物理距离的要求意味着兵棋推演现在必须从通常的面对面或“面对面”模式转变为参与者可以在任何地点分散参与的模式,只要有互联网连接并使用适当的软件工具即可进行。

在参与者不在同一地点的情况下进行兵棋推演并不是一个新概念。例如,通过邮件(以及现在的电子邮件)进行游戏已持续多年,但大流行病导致从业人员发生巨大转变,需要发现工具和创造技术,以便在这个新的、陌生的 COVID-19 受限世界中继续进行游戏。

SAS-170 的成立正是对兵棋推演界这一重大发展的认可。北约及其成员国早已认识到兵棋推演的价值,SAS-170 的目标是帮助确保尽管参与者的实际存在受到限制,但专业游戏的益处仍能继续。在 2020 年初实施物理距离要求后,对分布式兵棋推演(DW)技术的使用,特别是兴趣立即爆发。专业兵棋推演界在开发适合分布式环境的兵棋推演方面取得了快速进展。人们了解到了大量所需的工具和技术,以及以分布式方式运行游戏与传统、熟悉的面对面方式之间的差异。

SAS-170 成立于 2021 年初,目的是整合联盟内专业兵棋推演人员所获得的知识,并确定最佳实践,以便其他从业人员也能从这些知识中获益。为加快收集这些最佳实践的进程,SAS-170 成立了一个专家小组(ST),任务期限为 1 年。代表 8 个国家和 4 个北约组织的 24 名成员共同规划项目、收集数据并生成 SAS-170 的最终产品:北约分布式兵棋推演最佳实践指南。

SAS-170 的成员包括许多经验丰富的兵棋推演者,他们共同运用自己的知识和经验创建了一个框架,在此框架内阐明了分布式兵棋推演的最佳实践。该框架以描述分布式兵棋推演各个方面的四个领域为基础:

1)通信;

2)环境(兵棋推演空间);

3)控制(兵棋推演);

4)参与(兵棋推演参与者)。

SAS-170 利用这一框架开发了两个调查工具,通过 1)在线调查;2)在线研讨会,从北约各国兵棋推演实践者那里收集最佳实践想法。收集到的数据由 SAS-170 成员进行审核,并与分布式兵棋推演框架的所有子要素进行映射。绘制完成后,利用 SAS-170 成员的专家判断提取最佳实践想法,然后以《分布式兵棋推演最佳实践指南》(简称“指南”)的形式编写。由于兵棋推演(无论是否分布式)是一项极其多样的工作,最佳实践数据还表明了游戏设计者必须考虑的权衡问题,因此《指南》还包含了有关分布式兵棋各要素的益处和缺陷的信息。《指南》旨在提供实用参考,因此并不试图对任何主题进行深入探讨,也不打算作为兵棋推演初学者的读物。不过,《指南》中有一节介绍了兵棋推演的价值所在,这为后续章节提供分布式兵棋推演设计的实用指南以及最佳实践本身奠定了基础。

本指南旨在提供实用参考,并不试图深入探讨任何主题的细节,也不打算作为兵棋推演初学者的教材。不过,它确实包含了一个关于兵棋推演为何有价值的章节,为后续章节提供 DW 设计和最佳实践的实用指导奠定了基础。

最佳实践分为四个部分,反映了上述领域。每个领域又分为若干子要素,描述该领域更详细的方面。每个子要素都有一个简要的解释,然后是一系列最佳实践理念。将最佳实践理念应用到 DW 设计中将不可避免地导致游戏设计上的取舍,因此,在处理这些理念时,我们会为 DW 设计人员提供一些思考的素材,即该子要素的一系列优点和缺陷。

本指南的一系列附件提供了补充信息,可能对 DW 设计者也有帮助:

附件 A 包含一组以各种兵棋推演应用为特色的 DW 案例研究,旨在为 DW 设计者提供一些具体、实用的实例,说明北约各国的实践者是如何解决本指南中提到的 DW 问题的。

附录 A1 介绍了北约 SAS-151 项目从简单到复杂的 DW 经验,以支持北约 IFC 概念的概念开发工作。

附录 A2 报告了北约 JWC 如何在其 WISE AEGIS 游戏中解决 DW 问题。

附录 A3 介绍了北约卓越建模与仿真中心(MSCoE)的 WISDOM 兵棋推演支持工具。

附录A4 介绍了北约混合 CoE 及其他多国和多组织合作伙伴,为一个名为“2020 弹性响应”的大流行病响应场景所做的 DW 工作。

附录 A5是德国武装部队参谋学校将游戏应用于决策支持培训的案例研究。本附录说明了《指南》框架如何与该活动相匹配。

附件 B 提供了一份电子表格,列出了从业人员用于开展 DW3 的部分软件工具。该列表包括从通用工具到专为在线/分布式游戏而设计的工具。虽然只提供了基本的公开数据,但其中的数据和链接足以让设计者在需要时找到更多信息。

附件 C 以设计核对表的形式提供了另一种实用辅助工具。它遵循《指南》设计流程部分的指导,包括分步指导,并辅以一系列设计问题,这些问题的答案有助于指导 DW设计。

附录 C1 包括北约演习和集体训练指令 075-003 的摘录,其中提供了开发场景的实用指南。

附件 D 是一个补充词汇表,提供了更广泛的兵棋推演相关术语和定义,与《指南》正文中的词汇表相结合,为兵棋推演提供了更完整的术语参考。附件 E 载有参考书目。

成为VIP会员查看完整内容
51

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《兵棋推演后勤行动对决定性行动的支持》123页
专知会员服务
42+阅读 · 6月16日
《信息战兵棋推演手册》美智库最新报告
专知会员服务
40+阅读 · 5月19日
《基于大型语言模型的开放式兵棋推演》
专知会员服务
76+阅读 · 4月23日
《通过兵棋推演了解城市冲突》
专知会员服务
62+阅读 · 2023年10月13日
《关于影响力的兵棋推演平台》2023最新100页论文
专知会员服务
54+阅读 · 2023年9月1日
《先进规划辅助工具的情报数据模型》2023最新91页论文
专知会员服务
78+阅读 · 2023年8月28日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
34+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
408+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
26+阅读 · 2020年2月21日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
34+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员