用人工智能助推“智慧动员”建设

在一些地区冲突中,人工智能技术得到了广泛应用,被视作大国竞争的关键,也被视作重塑国防和战争的革命性要素。党的二十大报告提出,要加强国防动员和后备力量建设。积极做好国防动员准备工作,紧跟人工智能技术的发展浪潮,打造“智慧动员”是建设社会主义现代化强国和世界一流军队的应有之义。

提高动员潜力调查精准度

国防动员潜力调查统计,是推动动员潜力向战争实力转化的基础性、战略性工程。由于潜力调查涉及经济、社会等多个领域,关系到公民、法人和组织的权利与义务,数据多而杂,给精准动员增加了难度。各部门和军地之间信息对接渠道不顺畅、采集的信息完整度和准确性存疑、数据更新不及时等问题一直是潜力调查的痛点。

首先,可利用大数据,搭建智能化动员潜力管理平台。加强潜力数据收集能力,收集企业数量、高精尖企业情况、企业员工专业特长、军地两用装备数量、民兵队伍建设情况、器材装备使用情况等。借助智慧城市数据中心、统计部门数据库,通过Web端、智能手机和各类传感设备,以离线交互、网页填报、智能终端APP填报等多种上报方式,实时掌握武装动员、经济动员、科技动员等潜力数据。其次,搭建起军地互联互通平台,实时掌握相关情况。对接地方相关部门数据、行业数据、社情舆情信息、动员需求,将分布在不同平台的动员潜力数据进行整合。根据不同的网络密级和保密要求,制定跨网安全机制,破除动员数据融合处理时的障碍。通过物理隔离定期收集非涉密网络中的潜力数据,通过网络安全隔离交换设备收集涉密网络中的潜力数据,实现信息交换的安全可控。最后,围绕可视化分析、数据挖掘、云计算、自动预测、语义引擎、数据管理等方式,开发动员潜力数据的计算技术和软件工具,建立分析和处理大数据的硬件和软件模型,提供快速准确的统计和查询服务。

提升国防后备力量训练质效

后备力量集中开展训练的时间和机会有限,而且挂钩训练和联训联演受组织难度大、成本高等客观因素影响,开展起来有一定难度。另外,有些地区训练内容单一,通常开展的是队列等常规训练,与应急应战的现实要求还有距离。

以人工智能赋能军事训练,有助于提高后备力量训练效果。一方面,运用沉浸式仿真技术强化战术训练。沉浸式仿真技术包括虚拟现实、增强现实和混合现实技术,通过将不同的虚拟物体、提示信息和现实场景相叠加,为参训人员提供逼真的模拟战场环境,实现实兵交战场景、装备训练模拟器材和模拟对抗系统的互联互通,既能支持协同训练,也能支持联合训练。另一方面,在军事训练管理过程中,通过收集训练计划执行率、参训率、弱训科目比重、人员层级分布和训练进度等数据,运用算法辅助各级训练主管部门合理制订训练计划、准确把握训练进展、科学设置训练难度。

利用人工智能提高后备力量遂行任务的能力。一方面,情报侦察是人工智能应用最突出的部分,能在嘈杂环境下识别和翻译多语种,还能识别图像和人脸、确认地理位置、创建三维模型、拍照搜索等。利用无人机、智能驾驶、机器人等技术可为后备力量执行情报搜集和侦察任务提供有力支撑。另一方面,在一些地区冲突中,交战双方利用人工智能“深度伪造”能力,合成照片、视频等干预信息,借此影响公众话语,掌握信息战、舆论战的主动权,也值得我们注意。

加强人机交互训练和专业人员培训。人工智能需要专门人员进行设置、部署、操作、维护等,通过人类持续地训练、开发、纠正,不断提高人工智能的计算和数据分析能力,进而提升其完成任务的正确率。人机交互活动是人工智能发挥作用的关键环节,所以要加强专业人员培训或者在组建相关专业分队时做好人装配套。

辅助动员行动指挥决策

动员行动指挥是对各项动员潜力进行合理调配的行为,涉及的内容多元、环境复杂、组织协调难度大。目前,指挥决策智能化程度较低,不能根据实时路况、气象状况、保障条件等制定人员和物资调动的具体方案,难以满足国防动员指挥精准化和高效化的需要。动员行动指挥涉及多个方面,可通过人工智能提高效率、降低成本、提升准确度,使指挥决策由传统的经验决策向智能辅助决策转变。

首先,在准确掌握动员潜力数据的基础上,及时精准开展人员和物资调配,在指挥过程中进行智能管控。运用人工智能深度学习等技术进行情报收集分析、指挥调度、多源数据管理,实现国防动员军地联合指挥筹划、快速决策、精准用兵、科学协调。其次,打造国防动员智能指挥平台。在应急指挥系统、地理信息系统、作战数据库、国防动员潜力数据的基础上建立国防动员智能指挥平台,实现应急应战指挥辅助决策功能。最后,利用智能手机、无线电台、集群通信和卫星电话等各种设备,指挥后备力量开展集结、输送、交接、防护和救援等活动。完成动员任务或接到复员指令后,调度动员资源的移交和返还工作,并掌握复员进展情况。

提升支前保障准确性

传统的支前保障如简单测算人员数量和任务时长,按此制定保障内容和数量,并适当上浮一定数量的物资用于备用。这种做法没有充分考虑战场环境、气候条件、人员差异等因素,预测结果容易与实际作战需求产生出入。

可利用大数据提高完成保障任务的准确性。接到任务后,根据任务目标、地理环境、任务时长、物资装备水平等因素,通过预演平台和云计算,预测出支前保障所需时间、地点、种类、数量等关键信息,统筹调配各种资源,迅速形成完善的保障方案。到达任务区域后,通过大数据提取情报,实时了解战场态势。根据物资消耗、人员伤亡等情况分析供需变化,合理分配保障资源,确保供需平衡。

提升平战两用物资装备的数据采集能力,建立专用数据库,确保部队到哪里,保障资源就跟进到哪里。在国防动员物资装备库中引入物联网,在物资装备上增加电子标签、集装箱上增加条形码、运输车辆加装传感器、管理和运输人员派发专属射频身份卡等标识,在物资装备出入库、经过重要关卡等时机,信息可通过专用设备扫描条形码或获取电子标签等方式被自动记录。利用系统管理软件和卫星定位系统,掌握物资装备仓储、在运情况及种类、数量、质量、分布等信息,全线采集、实时更新,军地互联、随时查询,为组织者提供准确的数据支持。

利用智能化集成物流方式提升物资装备运输效率。通过大数据,融合并分析各军兵种不同的保障需求,以目的地为导向,利用人工智能技术对不同的运输订单进行处理,合并相同目的地运单,避免重复工作。充分利用地方物流公司等力量组织运输,依托物联网和云计算,科学规划运输路线、优化投送方式、合理选择投放地点,提升支前保障效率,减少不必要的资源损耗。

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