数字革命：数据驱动未来战争
■符勇清 张 媛 谭 宝
(资料图片仅供参考)
第4届“军事大数据论坛”在北京召开。图片由军事科学院军事科学信息研究中心提供
军事大数据是信息化武器装备的核心，是智能化战争的血液，更是一种极度重要的新型战略资源。21世纪以来，美国、俄罗斯、英国、法国等主要国家持续发力，颁布一系列军队数字化改革发展规划。
如今，军事大数据发展已经进入“深水区”，不断催生新战争思维、新战争观念，同时驱动战争在制胜机理、能力生成模式、体系构建方式、武器装备形态等方面发生颠覆性深刻变革。
数据催生“孪生战场”
大数据又称海量数据，主要具备4V特征：数据体量巨大（volume）、数据类型繁多（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）。而军事大数据除包含以上特点外，还有自身独有的特点。比如，数据获取困难，真实的战争有限，能从实战获取的数据少之又少；又如，数据剥离困难，战争充满了隐真示假伪装诱骗，这点在侦察情报数据中尤为突出；再如，数据样本残缺、体系关联复杂，等等。
信息化战场上，数据的作用地位日渐凸显，某种意义上与航母、导弹、卫星等处于同一“位级”。没有数据，以精确制导武器为代表的现代武器装备大部分将变为一堆钢铁。因此，基于军事大数据的自身特性，提前构筑一个数字化的“孪生战场”，实现对未来战争的“预见”极为重要。
“孪生战场”是战场的“镜像”。在这里，通过各种传感器、情报侦察体系、信息化武器平台、单兵可穿戴系统等，实时获取的侦察数据源源不断带来战场最新情况。指挥员可以清晰看到每件武器装备的状态，依托网络选择最佳兵力，人机协同展开作战筹划，精准实施作战行动；作战人员可以在逼真的虚拟场景中进行模拟训练，像打实况游戏一样操作数字化武器装备……
想要构建数字化“孪生战场”，打破“数据孤岛”尤为重要。这就需要让数据从一个个彼此隔绝的系统中打破壁垒，汇聚到一个大的数据池，从而进行统一的处理、分析和使用。
《孙子兵法》有云：地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。军事数据是战争的一个个或大或小的切片，它们从不同程度上反映着敌我力量和战场状态。在人工智能、数字工程、分布式计算等多种新型技术的全力推动下，实时的战场态势、武器装备，甚至指挥员头脑中的知识等，都会以数据的形式“复制”到虚拟化的数字世界中。当这些数据积累足够多时，就能拼凑出战争全貌。按照度、量、数、称这样一环一环缜密推算，便能预测走向，从而及时调整策略。
如今，军队数字化转型建设已成为世界各大国的共识。2020年10月，美国国防部发布了首份《国防部数据战略》，明确“数据是战略资产”，将数据摆在数字化转型的基石地位；2021年5月，英国国防部发布《国防数据战略——构建数字主干，释放国防数据的力量》，规划了英军未来数字能力的建设愿景。一场由数据引发的未来战争革命已经初见端倪。
数据推动更快“OODA环”
构建好“孪生战场”之后，下一步就是利用数据实施作战。这时候，也许您会产生这样的疑惑：是不是拥有数据越多，就越容易获得胜利？答案是否定的。对于战场数据而言，并不是像堆积木一样堆得越庞大越好。恰恰相反，要让数据成为奔腾流动的血液，流转的速度越快，驱动战争机体的战斗力就越强。
在数据驱动的战争中，作战目标首先比拼的，是比对手更快地收集、处理和共享数据，以使数据在整个战场无缝流动。在指挥理论中，有一个著名的模型：OODA环。它把作战过程抽象为观察（observe）、判断（orient）、决策（decide）、行动（act）四个步骤。这四步形成一个环形，谁能缩短这一环路，就意味着谁能比对手更快完成一次打击过程，整体胜算也就越大。传统战争中，这四部分都是由各级作战人员完成。在大数据支撑的巨型“孪生战场”模式下，观察和判断的时间由智能化机器完成，指挥员只需聚焦于决策。大数据的运转速度越快，OODA环就被压缩得越短，最终实现“发现即摧毁”。
未来战争制胜的因素不再是军舰、战车等武器本身，而是使大数据能够在这些武器之间无缝流转的“孪生战场”。未来的战争流程将是紧紧围绕数据开展的三个部分：
首先登上“一片云”。云即大规模云计算。云可以想象为一个巨大的仓库，不同作战域产生的海量数据在这里汇总、筛选、融合、存储，最终以云服务的形式提供给使用者。任何接入节点，不管是一个人、一支枪，还是一个指挥所，都可以在“云端”接入，获取数据的同时也上传自身的数据。有了云提供服务，使用者就不再被自身的存储和处理能力所局限，可以随时随地提取自己需要的数据。这就像我们进入餐厅“点菜”一样，需要什么就要求“服务”什么，而不用自身囤积大量粮食且拥有高超厨艺。
其次融成“一盘棋”。所有的武器和人员连接进无缝访问数据的网络之后，所有军兵种和武器的壁垒将被打破，形成“一盘棋”。指挥员不需再考虑一个作战任务应由哪个军种执行，而是依据实时的战场数据去选择最合适的执行对象。这种模式类似“滴滴打车”，或是“市场模式”：所有等待执行的作战任务像是“买家”，全部作战资源像是“卖家”，“孪生战场”跨层级、跨地域、跨系统地调用数据，依托算力和智能算法为所有“买家”找到最适合的“卖家”。
最后各执“一把尺”。传统模式中，由于战术单元掌握的情报和战场认知有限，其自主性和决策权较弱。但这一情况将在未来战争中极大改变。随着先进软件的开发使用，精密软件能够化繁为简，将庞大的底层资源进行高效配置，一线人员可以随时通过各自的终端获取数据支持。也就是说无论是一个将军在前沿指挥所通过电脑，还是一名士兵在前线通过手持设备，都可以获得一样的数字化全域通用作战图。他们可以选择各自关注的部分，任意裁剪，获取实时更新的作战数据。同时，所有作战力量都将以机器对机器的高速率共享战斗数据，精准协同。未来战争中，指挥终端不断向便携化、小型化、可穿戴式发展，传统一层一层“剥洋葱”式的指挥方式将彻底被颠覆，由最高机构直接指挥战术单元的“垂直式指挥”、战术集群自主实施的“分布式作战”将成为未来趋势。
数据驱动智能化作战
数字时代的战争，数据的作用将超越弹药。人工智能技术为数据开辟了新的道路，使得数据成为驱动智能化战争的源头活水。
大数据的核心价值在于整理、分析、控制及预测。近年来，军事领域重点关注的作战能力，均以智能、无人、人机协同等为主要特征。基于大数据的智能化作战，就是将数据优势转化为信息优势、认知优势、决策优势和行动优势。比如美军用MQ-9无人机刺杀苏莱曼尼的行动，就是通过大量采集分析其生活习惯情报数据、侦察监视其行为数据等，才得以实现“提前预判-巡航锁定-捕获跟踪-精准击杀”的整体战术目标。
如果说信息化战争的初级阶段追求的是“精准”，那么高级阶段追求的便是“智慧”。大数据正推动战争向智能化迈进，为作战体系、武器装备、战场感知和指挥决策全方位进行智慧赋能。基于大数据形成的洞察力和预测能力，是机器超越人的极限后所形成的能力，不仅可以更好理解当前态势，还可以洞察未来威胁，预见潜在行动的未来效益。
形成“预感”，在辅助指挥决策方面实现“先发制人”——基于海量数据，机器可形成对作战系统和作战任务状态大数据感知能力。通过指挥知识自主发现、指挥规则自主学习等机器学习，AI可分析指挥系统中大数据流向变化和关联性改变，对重要作战任务执行情况进行自主评估，对威胁目标进行推演和过滤，迅速调整作战方案，并生成危急态势处置方案。这可以帮助指挥员针对未来可能出现的状况，及时做好预案。
形成“远见”，在战略研判与预警方面实现“未卜先知”——未来战争必将是多领域同时发力的混合战争。在先进算法、推演系统和数据驱动模型等技术支撑下，全球和区域的政治经济数据、社会环境数据、社交网络数据以及开源大数据，如监视部队的演习动向数据、通过运动APP收集士兵的训练数据，甚至统计军事基地附近商品价格的涨幅情况等，都将成为战争数据分析的一部分。利用大数据可提升对多维战场空间情报的交叉发现和深度认知能力，初步预测国家安全、军事战略和地区安全与冲突态势，提供有预测性的结论，以达到预警的目的。
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