一、典型案例——從訓練驗證到實戰賦能
（一）美軍“深綠”計劃
“深綠”是美國國防部高級研究計劃局(DefenseAdvanced Research Projects Agency, DARPA)從2007年起開始支持的一項指揮控制領域的研究項目:它是能夠嵌入到美國陸軍現有旅級 C4ISR 之上的戰時指揮決策支持系統。通過預測戰場中未來可能發生的各種分支和可能情況，從而為指揮員作戰決策提供輔助支持，對瞬息萬變的戰場態勢進行預測評估，輔助指戰員進行超前思考，并生成作戰計劃。通過將“OODA”環中的“觀察”和“判斷”進行大樣本仿真模擬，預測不同分支作戰方案的結果，對敵方態勢行動進行定量化預測評估，輔助指戰員開展作戰方案制定，把指戰員從繁瑣的方案制定中解放出來，將注意力集中在作戰決策上。它由4部分組成，分別是“指揮官助理”、“閃電戰”、“水晶球”以及系統集成等。
通過計算機多次模擬仿真，推演敵我采用不同作戰方案的結果，預測戰場形勢走向；此計劃雖未完全實現預期目標，但通過仿真預測敵方行動的方法，成為美軍智能化指揮控制的先期探索。
（圖片來源于互聯網）
（二）西安工業大學AI系統
基于DeepSeek人工智能框架，不僅將傳統指揮員需48小時完成的作戰方案編排壓縮至48秒，更標志著軍事決策模式從“人工經驗驅動”向“AI認知增強”的范式轉變。
方案生成效率：基于DeepSeek框架，48秒內生成1萬種符合戰場約束的作戰方案，效率提升超1000倍；
物理規則集成：與AFSIM平臺深度對接，確保推演結果符合真實裝備性能參數（如導彈彈道、戰機機動性）。
（圖片來源于互聯網）
二、系統概述——AI驅動的認知增強范式
針對未來城市作戰需求，基于強化學習平臺，實現多級、多智能體協同指控作戰需求，提升智能化作戰的水平，旨在提高軍事指揮效能，輔助指揮員做出更加科學合理的決策。
機動指揮輔助決策智能體是集成感知、決策與執行能力的智能系統，通過多智能體協同、強化學習、大數據分析等技術，在復雜戰場環境中為指揮員提供實時態勢感知、動態方案生成及決策優化支持，其核心價值在于提升指揮決策的科學性、時效性與抗風險能力。
該系統實現了作戰方案生成效率的指數級提升、戰場態勢的動態適配及指揮決策的智能化增強，成為軍事指揮領域的重要技術突破。
三、核心功能——從決策支持到全流程賦能
（一）作戰籌劃與方案生成
全流程自動化：從作戰構想、任務描述到裝備配置，系統自動生成包含兵力部署、火力配置、作戰節奏的完整計劃；
多方案對比評估：基于大數據分析，量化評估各方案的效能、資源消耗與風險，幫助指揮員選擇最優方案。
（二）實時指揮控制與執行監控
作戰計劃交互：通過GIS系統與三維態勢沙盤，實現指揮員與系統的實時交互，支持計劃制定、新敵情反應處理與執行監控；
精確控制能力：系統可調動兵力、指揮火力打擊、協調情報偵察，確保作戰行動按計劃推進。
（三）復盤推演與效能評估
全流程數據采集：從戰略決策到戰術行動，系統記錄關鍵數據并生成評估報告；
動態優化建議：識別決策漏洞（如防御部署延遲），結合戰例提供改進方案，形成“推演-評估-迭代”的閉環優化。
四、發展趨勢——從輔助決策到自主指揮
（一）技術融合深化
數字孿生戰場：結合元宇宙概念，構建虛實融合的數字化戰場，實現裝備、人員與環境的實時映射；
邊緣計算與云計算協同：通過“云+邊+端”架構滿足超大型網絡信息系統需求，提升實時性與穩定性。
（二）決策模式變革
AI生成方案、人類選擇驗證：未來戰爭決策可能進入新常態，AI負責快速生成可行方案，指揮員負責最終決策與風險把控；
自主指揮系統探索：隨著腦機互聯技術發展，人腦加入虛擬網絡空間，推動人機混合增強智能，實現“群體智能”與“機器智能”的互補增智。
（三）安全與倫理挑戰
仿真可信度驗證：需解決復雜戰場環境下的模型驗證問題，確保推演結果貼近實戰；
數據安全防護：分布式仿真系統中，跨平臺數據傳輸需防范網絡攻擊，保障指揮信息安全性。
