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数据驱动赋能未来战争

发布时间:2024-07-03 10:58:02 | 作者: 半岛在线登录官网


  ●随着信息技术的快速的提升及其在军事领域的广泛应用,数据已渗透于军队建设的全过程各领域,成为重要的战略资源。所谓数据驱动是通过信息技术方法采集海量数据,汇聚重组数据形成信息,并对有关信息进行整合提炼,利用数据训练生成数据模型,提高自动化、自适应程度的过程。

  当前世界新军事革命加紧推进,战争制胜机理正在发生深刻变革,战争形态向信息化智能化快速演变。未来战争中,作战空间更多维、作战环境更为复杂、作战力量更加多元、作战手段更加智能,信息系统依靠数据实现高效运转、武器平台依靠数据实现协同控制、火力系统依靠数据实现精确打击……信息化智能化程度越高对数据的依赖程度就会越强,缺少数据支撑,网络信息体系就无法正常运作,作战体系也就无法快速形成和持续输出作战能力。因此,充分的发挥数据驱动作用,以数据赋能态势感知、科学决策、快速响应,才能实现联合作战的体系聚优、精确高效,夺取战场主动权。

  数据驱动的前提是培养数据思维。未来战争是“数据+计算力+算法+火力+机动力”融合的数字化综合能力对抗,其实质是围绕认知数据、分析数据、运用数据、争夺数据开展“数据战”。被动积累经验的直觉思维已无法适应未来战争趋势,需培养官兵基于数据来进行主动分析预测和决策的数据思维,形成“用数据思考、用数据说话、用数据管理、用数据决策”的数据文化。用数据思考就是坚持实事求是,一切从实际出发,以数据为基础进行理性思考;用数据说话就是以数据为主进行科学、直观的阐述,增强语言的说服力;用数据管理就是依托数据指标体系进行人员、物资和经费管理,促进业务流程的优化,提升管理绩效,增强管理工作的科学性和透明度;用数据决策就是以数据为依据,分析数据间的潜在关联,预测发展的新趋势,做出科学决策。在呈指数级激增的海量战场数据中,运用数据思维分析数据,能发现内在关联、探寻未知规律、挖掘隐藏信息、捕获有价值知识,为全面感知战场态势、拨开战争迷雾、创造有利战机提供必要支撑。

  数据驱动的基础是开展数据治理。数据驱动依赖于高质量数据的支撑,从大量不完整、不准确、不一致的数据中很难提取出有价值的信息,低质量的数据会给数据洞察带来困难,阻碍数据驱动效能的发挥。数据治理是对数据采集、加工、共享和使用的全生命周期做处理和管理的活动集合,旨在提升数据质量,推动数据汇聚融合、有序流转、高效共享,释放数据价值。首先,数据治理要解决数据标准化问题,以提升数据质量。只有按照统一的规则体系将多源异构数据标准化,才能使数据在不同网络、不同系统之间可知、可理解、可信、可用,否则即使网络互联、数据互享也没办法形成整体作战效能。其次,数据治理要解决数据权属问题,以促进数据共享。只有数据权责清晰,合理保障各方权益,才能激发数据提供者、数据需求者、数据管理者等多方主体参与数据共享共用的积极性,一同营造数据共建共治共享的良好氛围。再次,数据治理要解决数据安全问题,以保障数据应用。安全保密是保障数据全域可见、平战一体使用的前提,要按照自主可控、内生安全、纵深防御的理念,坚持技术与管理并重,构建多维度多层次的数据安全防御体系,动态提升数据安全风险响应能力。

  数据驱动的手段是优化服务供给。数据通过服务于军队战斗力的生成和提高来实现其自身价值。为使数据更好地满足备战打仗要求,要避免其在各自领域、单个系统中自我循环,应使数据入网在线,进入网络信息体系大循环,创建联合信息共享环境。采取将各作战要素功能解耦、各要素间关联关系解耦的方法,优化资源配置流程、提高资源配置效率和服务保障水平,构造面向联合作战任务所需的快速适变的数据服务体系,以满足战场中的多样化数据应用需求。作战主体可根据战场态势变化,依据所获取的不同级别的授权选配资源和服务,并将其灵活、柔性组合,动态集成形成满足作战应用需求的服务能力,加速数据效益释放赋能,以实现数据资源的共享协同、能力聚合、体系聚优,构建形成“建设管理+作战应用”平战一体的数据应用服务新模式,为打赢未来高端战争提供更有力的数据支撑和更优质的服务供给。

  数据驱动的目标是实现数据智能。人工智能所具备的实时交互、态势感知、自主学习、自主决策的能力,为数据驱动创造了更复杂多样的应用场景。数字时代,“数据+人工智能”的人机协同作战方式是数据驱动的常态应用。随着武器装备、信息系统、作战平台等智能化程度的增强和自主能力的提升,以及人的智能化素养的提升,人机认知、理解、交互质量得到进一步改善,但仍属于弱人工智能阶段,需继续向强人工智能方向发展。首先,加强算力建设。战场态势瞬息万变,作战数据爆炸式增长,作战系统要强大的算力支撑来实施快速、稳定的数据计算,以提高指挥决策的效率和质量,加快OODA循环,赢得战场主动权。其次,开发高效算法。智能化战争中,算法优势是获取决策优势、行动优势的前提。高效的算法可在短时间内筛选出有效数据、快速分析预测战场态势,输出最优战法,展现智能优势,实现“未战而先胜”。再次,构建智能模型。对演习演练积累的海量多源异构数据来进行深度关联分析,从非结构化数据中提取结构化知识,建立结构化的作战知识库,并训练生成指挥决策的多智能体模型,为自动化、智能化的数据洞察打下基础,不断的提高作战要素对复杂战场的态势感知、研判决策、自主行动能力。(相丽 王新舸)