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文档简介

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0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,

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