分布式作战条件下陆战场智能信息系统设计

聚焦陆战场信息系统设计问题, 结合分布式计算最新成果, 基于“云网端”融合理念, 构建了一套适用于分布式战场节点 和智能需求的信息系统架构. 针对所构建架构中, 智能应用和智能性提升的关键需求, 综合分布式陆战场节点资源受限、任务多样 等特点, 在分层联邦学习基础上, 依据资源状况进行自适应调整, 提供资源开销和智能提升相均衡的使用途径. 经实验验证, 该架 构和方法效果良好, 更能适应分布式条件下陆战场节点智能性需求.

从鸡鸣狗吠到汽笛轰鸣, 从人喊马嘶到隆隆炮 声, 科技在社会生产发展和军事形态变迁中扮演着 至关重要的角色. 进入信息时代以来, 新兴技术已经 迈上爆炸式增长之路, 军事变革又一次走上历史舞 台. 作为继机械化、信息化之后的又一个峰谷, 智能 化已成为未来战争的主要趋势. 面向新的战争起点 和斗争形态, 美针对中俄日益发展的“反介入/区域拒 止”能力[1] , 提出分布式作战[2]概念, 通过“马赛克”[3]编 成作战力量, 以分布式杀伤网替代原有的集中式杀 伤链[4] , 力争取得决策优势[5] , 打乱我方作战节奏, 维 持其世界霸权. 目前, 分布式作战已经成为美军主流 作战概念, 对我军未来作战行动具有重大威胁, 亟需 开展针对性的研究. 现有技术条件下, 一旦对方将兵力全部进行分 布式部署, 兵力集中的一方将无法一击制敌, 并遭到 来自各个方向的打击. 此时, 必须将兵力进行合理部 署, 以分布式对分布式, 让对方同样无法集中火力从 各个方面袭来, 才能形成新型战线, 层层防御. 因此, 战场局势将进一步呈现出分布式态势, 分布式作战 条件也必将成为各域战场所必须解决的问题.

陆地是人类的传统居住环境, 也是人类战争最 终需要控制的目标区域. 在联合全域作战视角下, 陆战场既是决胜之所, 也是制胜之地, 发挥着至关 重要的作用. 智能化战争背景下, 智能信息系统是 陆战场的神经, 是联结分布式陆战场节点和作战体 系中心的重要载体, 也是作战力量获取智能能力的 主要途径, 对于应对智能化背景下的分布式作战具 有重要意义. 然而, 分布式作战条件和陆战场自身 特点使得陆战场智能信息系统构建存在诸多难点具体如下：1）兵力分布广, 干扰因素多, 体系支撑难. 现代 战争视野下, 陆战场范围不断扩大, 兵力分布更加广 泛, 难以为所有节点提供远程体系支撑. 加上地形、 气象、水文、天候等多维要素影响, 已经和体系联结 的诸多节点随时可能与上级断开而成为孤立节点, 实时提供体系支撑愈发困难. 2）任务多样化, 人文高复杂, 智能适应难. 兵种 专业分化, 武器装备操作难度不断增加, 陆战场节点 面临越来越多样的各类任务, 预先训练的单一智能 模型存在失效风险. 作为人类的直接居住场所, 陆战 场复杂的人文环境对智能认知模型的准确率和时效 性提出了巨大挑战, 更加剧了预训练智能模型失效 的风险. 3）计算需求大, 资源高受限, 统筹协调难. 智能 信息系统的核心是不断演化的智能能力, 现有人工 智能手段对算力的需求十分巨大, 而陆战场资源补 给相对困难, 节点机动能力较弱, 资源高度受限, 此 时, 如何兼顾陆战场节点智能性需求和计算、电量等 资源效率, 统筹协调全局, 极具挑战. 为了更好地支撑分布式作战条件下陆战场的诸 多作战力量, 解决分布式陆战场中信息系统面临的 诸多问题, 提供高效可靠智能的陆战场信息系统支 撑, 本文基于“云网端”融合理念, 设计了一种多层自 适应的智能信息系统体系结构, 通过信息流动集成 分布作战力量, 形成对上联通体系、向下获得支撑、 对敌自成体系的高效作战体系；在此基础上瞄准分布 式陆战场节点任务多样, 预训练模型易失效的挑战, 结合分层自适应联邦学习方法, 进行分布式陆战场 智能模型训练, 盘活作战训练过程中产生的新数据, 实现持续学习不断演化的战场学习能力；对于智能模 型计算需求和分布式陆战场节点资源受限的问题, 考虑从模型的智能训练和智能推理两部分入手, 结 合联邦学习的模型替换机制, 当计算资源充足时, 参 与作战模型的持续训练, 当计算资源不足时, 直接利 用获得的智能模型进行推理, 实现资源可容忍情况 下的分布式陆战场节点智能作战.