智能化时代作战决策方式变革

随着大数据、智能化、云计算和其他先进技术的广泛运用，正以前所未有的威力推动着决策思维、模式和方法的变革，建立在小数据时代基于直觉和经验的决策将让位于智能化时代基于全样本数据的决策，并将成为主导战场制胜的新范式。

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数据驱动式决策

数据驱动式决策是指决策主体借助专用数据分析平台，基于密集型大数据资源进行数据挖掘与综合研析，智能化形成决策建议与方案的思维活动和工作过程。其实质是利用大数据软件处理各种传感器或模拟实验产生的巨量数据，将得到的信息或知识存储在计算机中，再基于各式各样的数据而非已有规则编写程序，利用高性能计算机对海量信息进行挖掘，智能化寻找隐藏在数据中的关联，发现未知规律并据此辅助指挥员定下决心。其运行机理如下：

数据主导。随着大数据技术在军事领域的高效开发和广泛运用，作战指挥将步入大数据时代。外军认为，在未来战场上，“任何人都必须用数据说话”，只有具备大数据优势的一方，才能有效掌控数据这一关键战略资源，从而在战场上立于不败之地。

毫无疑问，决胜未来信息化作战，大数据已成为军队指挥人员决策制胜的重要因素，必须始终围绕大数据开展指挥活动筹划工作。

一方面，传统的作战决策支持，是基于程序化逻辑推理的决策，对知识库中的规则和推理机中的预设程序依赖性强。当处理较为复杂决策问题时，知识规则和编程数量将呈指数上升，导致推理过程缓慢，延时明显，并且只能解决结构化或常规化决策问题，对非结构化或非常规化决策问题无能为力。

另一方面，大数据时代的决策，人们做出决策越来越取决于对数据的积累、获取与挖掘，而非基于直觉和经验的主导；借助大数据技术对海量数据进行实时分析，而不是依靠封闭式数据库或现有的推理规则得出的结论。这种条件下，数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小，决策的质量与效率将更高。

全息驱动。大数据时代的决策将重点依据系统提供的数据，而不是个人经验和直觉。信息化战场集聚的信息源，通过大数据技术存储处理后形成数据化信息，流转至辅助决策系统合力驱动指挥人员实施决策。

首先，建立在全维侦察监视系统、通信系统、计算机、网络系统等硬件资源支撑条件下，实现云端大数据存储、虚拟化和并行式大计算，形成数据驱动决策的信息基础。

其次，能够在相互“大兼容”的基础上进行实时信息数据化处理和运行各种指挥控制软件，实现大数据管理和分析，并最大限度地实现数据可视化。

最后，在大数据技术深度挖掘情报侦察系统、指挥控制系统、精确火力打击系统和综合保障系统等提供的数据化信息基础上，形成与历史数据或战场态势实时匹配的数据信息，获得交战双方的兵力情况、部署情况、企图和战场环境信息等数据化信息，为指挥人员快速决策提供实时全景式的数据支持。

融合一体。随着大数据技术、智能化决策技术、可视化技术等运用于作战决策支持系统，破解了束缚人机联合决策的瓶颈，极大地提高了人机交互的融合程度，也凸显了指挥人员在自动生成方案时的主导作用，有能力在系统辅助决策时干预和调整决策的目标和过程。一旦发现决策产生偏差，在保证时效性基础上，能够让决策主体结合自己的经验和所掌握的相关情况实时动态地调整决策条件，干预辅助决策系统的决策行动，甚至中断决策。这种人在回路的人机一体联动决策，既提高了决策时效性，也保证了决策精确度。

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自主式决策

自主式决策是指决策主体依托大数据分析平台，通过将感知、认知和决策支持相结合，全息记录来自各种渠道的动态影像数据和静态图像等非结构数据，一旦发现可疑目标，即时把目标特征与大数据中的历史数据进行比对，并根据大数据内含的行动方案，进行自主化处理的行为过程。这种决策方式充分利用了高性能计算机技术和高效的决策算法，在确保时效性基础上，精确地完成决策方案的生成和选优，达到快速抓住战机以达成作战企图的目的。其运行机理如下：

动态融合。海量信息的大数据时代，信息获取并不是一件难事，难在如何及时从这些海量信息中提取最有价值的信息，为决策主体提供强有力的决策信息支持。由于大数据条件下的战场作战数据既有结构化数据，也有非结构化和半结构化数据，要实施自主式决策，关键是要对这些数据进行动态融合处理，建立统一的数据运用格式标准，建立能够容纳和处理各种数据格式的集成式数据库，支撑实时形成战场综合态势图，为作战决策提供准确的可视化服务。大数据技术则致力于创新运用智能技术来替代目前人工方式去处理海量数据，以减少信息融合所需的人力和时间，实现数据分析、处理与融合的实时化和智能化。

主动比对。主动比对是自主式决策的一个核心环节。大数据条件下，大量的数据本身并没有实际意义，只有针对特定的应用分析比对这些数据，使之转化成有用的结果，海量的数据才能发挥应有作用。通常情况下，从传感器等途径获取的数据源进入数据仓库后，大数据分析平台会主动地将新数据与历史数据进行综合比对，深入挖掘数据的信息附加值，为作战决策系统提供精准的数据信息，快速形成精确的自主判断结论，达成“数据—信息—知识—智慧”的有效转变。

自主行动。自主式决策的主要优势集中体现在由数据到决策之间链路的迅捷性，减少了人在回路的主观干扰，更多地交给由机器辅助决策自主完成行动任务。美军大数据研究的一个重要目标，就是通过大数据创建真正能够自主决策和自主行动的无人系统。以无人机为例，未来无人机有可能摆脱人的控制而实现完全的自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。可以说，无人化控制自主行动是大数据条件下决策方式发展的一种新方式。

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预实践式决策

预实践式决策是指决策主体依托大数据技术支撑下的决策模拟系统，在作战决策结果未转化为作战行动之前，对作战方案进行实验、检验、论证和优化等工作，获取最佳行动方案的思维活动和工作过程。实践是检验真理的唯一标准。作战方案是否可行有效，同样需要实践的考验，而“预实践”则是一种新的检验和完善作战决策方案的实践途径。海湾战争中“沙漠军刀”行动之所以有序地进行，就是利用了可视化技术，准确地预测出伊拉克将把主力部队用以防御对科威特的攻击；并推测出盟军装甲部队迂回到伊军西侧攻击，将具有最大成功的可能性。伊拉克战争的“斩首与震慑”行动，也是美军在战争设计中心多次实验量化评估后拿出的“快速致胜”方案。

大数据条件下，由于数据的信息密度降低，借助大数据系统对复杂数据进行模拟论证成为获取最佳决策方案的重要手段。其运行机理如下：

数据支撑。在大数据系统支撑条件下，用于预实践作战决策的数据必须为大数据系统可识别的数据。第一，此类数据在通过计算机网络系统自动进行特征提取、识别分类和校对的基础上，运用大数据技术进行关联、评估处理后，可以实现自动融合，形成作战决策主体所需要的数据信息；第二，能把获取处理后的敌情、我情和战场环境等数据信息，按照一定的规则和标准自动生成态势图，给作战决策主体提供直观性和可视性的情况结论；第三，通过大数据系统图文相互自动生成功能，将作战要图上所展示的相关数据信息快速生成可以直接进行摸拟仿真的作战方案。

模型推动。模型和模拟仿真实验系统是预实践式决策的两个主要组成构件，没有模型做基础、做推动，就难以实现全景性模拟仿真，最终无法实现预实践式决策。

第一，进行全景性模拟仿真前，通过模型的形象化定义可以清晰地分析出作战决策主体对作战方案的结构、功能及实现等需求；第二，模型可以为各作战决策主体提供一个通用的、无二义性的信息交流载体；第三，基于模型可以尽早地通过模拟仿真精确分析出作战决策方案中一些不尽合理的缺陷和漏洞，甚至是错误；第四，模型可以反复循环运用于作战决策方案的模拟仿真，提高其时效性；第五，基于模型推动的作战决策方案的模拟仿真过程及其结果，可以更好地支持各级作战指挥员实时的跟踪和管理。

因此，基于模型推动所达成的预实践式决策可以针对作战决策本身的复杂性，建立相关的模型进行模拟仿真分析，降低了作战决策主体需求的不完整性、不一致性，减少逻辑错误。

主动可控。基于大数据的预实践式决策是为了达到预先掌握作战方案实施过程中的主动权和自由权，其过程是在充分利用融合大数据技术的信息系统的作战模拟功能的基础上，通过数据信息的导入导出，基于模型和数据的人在回路的模拟仿真分析，完成作战方案的可行性、作战效益、作战代价等结果要素的评估过程后，利用实际的作战推演系统直接检验评估作战决策方案的工作过程，具有较好的可控性。

第一，作战决策主体的主动参与。传统的模拟实验方法，存在作战决策主体特别是各类指挥人员“参与度”不强，不能达成“身临其境”的效果，影响了人的主观能动性的发挥。由于融合大数据技术的信息系统的实践运用，使得作战决策主体特别是各类指挥人员在实现作战决策方案之前能够“虚拟参与”，可以获取有利于作战目标实现的措施与方法，并能尽量消除和避免不利影响，有助于尔后把握作战活动的主动权；

第二，作战决策主体的预实践。以往一般是直接从认识到实践，而基于大数据的预实践式决策实现了认识到实践的往复循环，让作战决策主体特别是各类指挥人员可以在预实践中检验、修正和优化作战决策方案，提高了时效性和精确度，减少了失误。

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