中文版 | 国防领域中的数字孪生：提升决策能力与战备状态

在威胁飞速演变的时代，国防机构需要处理海量实时战场数据，以做出更快、更明智的决策。对军事和国防团队而言，充分利用实时数据的能力可能意味着任务成功与失败的区别。

数字孪生——现实世界资产的虚拟复制品——传统上被用于协助开发复杂结构，例如喷气发动机。如今，它们正成为一项关键的任务工具，用于追踪战场空间中的动态威胁、增强态势感知以及优化国防后勤。

什么是实时数字孪生？

实时数字孪生是基于软件、驻留在内存中的虚拟呈现，代表物理系统中的一项资产。它们结合实时数据、实况遥测数据和预测建模技术，为作战行动提供可操作的情报。它们实时镜像现实世界的实体，根据传感器数据、历史趋势和预测建模算法（如机器学习）持续更新洞察力。它们还可以融入生成式人工智能（Gen AI）以增强其实时监控和数据可视化能力。

这项技术使军事行动指挥官能够在变化对关键国防行动产生不利影响之前，对其进行监控、分析和预判。数字孪生还能模拟复杂系统，例如机群、自主无人机和国防供应链，提供预测性见解，为战略规划和风险缓解提供依据。

传统的离线或批处理数据分析技术可能导致分析延迟，而实时数字孪生则能持续追踪、分析和预测运行系统中的变化。这使得军事和国防人员能够动态监控数千项战场资产，检测异常情况，并精准做出战略决策。

通过获取空中无人机或卫星监视数据，实时数字孪生能够持续追踪并可视化战场上敌方军事单位、飞机和火炮资产的动向，使指挥官能够基于敌方运动的实时情报做出快速、数据驱动的决策。实时数字孪生还通过帮助识别预示未来潜在威胁的历史移动模式，来支持战术军事规划。它们也能通过检测后勤漏洞，协助进入新地形的军用车辆，使人员能够规划替代路线，从而降低作战风险。

机器学习/人工智能集成的数字孪生如何增强实时军事行动

实时数字孪生能够持续处理来自己方资产的实时遥测数据，以检测部队运动中的异常、动态供应链变化和网络安全威胁。融入机器学习有助于它们在战场数据中识别细微模式并对异常（如敌方的意外移动或潜在的系统故障）进行分类。机器学习算法分析传入的海量遥测数据流，使数字孪生能够从历史交战记录中学习，帮助军事指挥官领先于不断演变的威胁。

在处理实况战场数据的同时，数字孪生能够监控机器学习算法的性能，并即时对其进行再训练，从而提高它们在问题发生前检测异常和预测问题的能力。这种持续学习能力增强了主动防御措施，使防御策略能够实时适应新出现的威胁。

数字孪生还可以融入生成式人工智能（Gen AI），在提供持续监控以增强战场指挥官态势感知的同时，进一步提升异常检测能力。生成式人工智能能够持续摄取和评估经多个数字孪生分析汇总的数据，从而识别具有战略意义的问题。它还能快速轻松地创建数据可视化图表，精确定位需要人员实时分析的问题区域。

数字孪生能增强战场内外的国防后勤能力

由于它们实时追踪单个资产，数字孪生能够在快速变化的情况下监控后勤需求，并在需要补给时立即向人员发出警报。例如，它们可以持续追踪单个武器系统的弹药储备，防止交战中发生短缺。实时数字孪生的优势不仅限于战场。国防机构可以利用数字孪生来追踪和管理数千项关键任务资产，从战斗机到火炮，再到自主监视无人机。每项资产都至关重要，意外故障可能危及任务准备状态和安全。传统的维护模式依赖于定期检查或在问题发生后进行补救性维修，这可能导致更高的运维成本和任务延误。

为避免这些问题，实时数字孪生还可以通过支持机器学习技术的实时监控，持续评估装备状态，识别磨损模式，并在设备故障发生前将其检测出来。数字孪生不再是等待设备损坏，而是预测部件故障并实现预测性维护，从而减少代价高昂的停机时间并确保装备保持战备状态。

美海军正在利用数字孪生加强其舰队的维护策略，实现主动维护服务并延长关键系统的使用寿命。预测性维护提高了后勤性能和效率，有助于确保更换部件、燃料和维修团队能够提前部署，而不是在紧急情况下才做出响应。通过实现这些能力，数字孪生帮助供应链最大程度地保障资产的准备状态和整体弹性。