中文版 | 生成式AI兵棋推演如何加速任务分析

研究人员正在开发一项AI驱动能力，可能彻底改变军事兵棋推演及相关演训的设计方式。

美国约翰霍普金斯应用物理实验室（APL）团队正在研发人工智能驱动的兵棋推演系统，实现推演设计、架构搭建、流程开发与实施操作的全面自动化。这项技术将大幅增强兵棋推演及相关演训对军方与政府机构的战略价值。

兵棋推演、桌面演练等通过游戏化场景模拟任务环境的核心方法，是探索任务方案的重要工具。此类演训能提升战备水平、强化跨机构协作默契，并评估新技术能力的潜在影响。

为提升此类关键演训效率，APL发现将大语言模型（LLMs）整合至"先进仿真集成建模框架"（AFSIM）的潜力。AFSIM是军方及国防界广泛应用的武器平台建模与多域冲突模拟工具。

传统兵棋推演中，分析师需人工编写不同平台在各类场景中的行动准则，将其编码至AFSIM系统后分析输出结果以确定最优方案。APL实验验证了大语言模型可替代人工角色，实现与建模仿真系统的闭环互动，并获得肯定结论。

"这项研究是兵棋推演领域的重大突破，"APL国家安全分析部（NSAD）主任安德鲁·玛拉表示，"国防部高层寻求此类技术已逾十年，如今需求信号与技术成熟度终于契合。结合APL顶尖团队实力，我们将有望改变国家安全界的兵棋推演本质。"

团队构建了基于假想冲突的三方推演场景：两名"蓝方"（友军）与一名"红方"（敌军）需决策部队机动、技术部署等行动路径。任何一方均可由人类或大语言模型担任。AI与建模仿真技术的创新结合，可将兵棋推演规划执行周期从数月压缩至数天。事实上，团队已实现两周内构建并运行全新军事场景。

团队正致力于开发更易获取的推演能力形态。NSAD分析师、项目负责人凯文·马瑟指出："长期目标是打造决策支持工具，使各级指挥官通过个人电脑即可获得兵棋推演级战略洞见，实现短时间高频次推演，而非耗时数月的全流程演练。当然，现场推演的沉浸式优势无法被纯数字形式取代，但我们要提供更多选项。"

超越人类推演逻辑
团队通过构建平台解释功能，使人类与AI玩家的行动逻辑对观察者更透明。此项技术借鉴了APL另一项为战斗机飞行员开发AI辅助系统的成果。

"AI副驾驶需实时构建飞行员任务意图模型，解析其决策逻辑，"马瑟解释道，"我们将此原理应用于兵棋推演，增强利益相关方的战略评估能力。"APL算法作战分析部主任、技术负责人鲍勃·查尔默斯表示，该能力最终或使AI提出人类未曾设想的战略方案。

"战场上，指挥官常要求参谋制定三种作战方案并通过推演验证，"查尔默斯描述，"未来AI可承担此角色——但能生成数千种方案变体。可解释性将成为人机协作关键，确保指挥官对AI建议的底层逻辑建立充分信任。"

参考来源：mobilityengineeringtech