2025年北京军事智能技术装备展

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ai大模型在指挥与控制学会军工领域的应用正深刻改变现代战争的决策模式、作战效率和智能化水平。

一、智能决策与指挥控制

1. 实时战场态势分析与决策优化

   AI大模型通过整合卫星数据、传感器信息、历史战例等多源异构数据，可实时生成战场动态三维态势图，辅助指挥员快速识别敌方动向、预测威胁并生成最优作战方案。某科技公司的AI系统可在复杂环境中评估态势，缩短决策响应时间至秒级。  

   - 案例：在模拟演习中，AI大模型通过分析敌方通信信号和无人机侦察数据，成功预测敌方伏击位置并调整己方战术部署，任务成功率提升40%。

2. 多域协同作战指挥

   大模型支持海、陆、空、天、网络等多域联合作战的协同指挥，通过动态分配资源、优化任务优先级，实现跨域作战单元的高效配合。例如，AI可实时协调无人机蜂群与有人战机的协同攻击路径，避免电磁干扰和火力冲突。

二、无人系统与智能装备的自主化

1. 无人作战平台的智能化升级

   AI大模型赋予无人机、无人战车等装备自主感知、决策和执行能力。例如，某型AI控制的战术战斗机在测试中完成17小时自主飞行，通过实时环境感知规避防空系统并执行精准打击任务。  

   - 关键技术：基于大模型的路径规划算法、目标识别（如红外/雷达信号融合分析）和自适应对抗策略。

2. 蜂群战术与集群控制 

   大模型通过分布式计算实现无人机蜂群的协同行动，支持动态编队调整、任务分配和自愈网络通信。例如，在电子战场景中，蜂群可自主切换通信频段以应对敌方干扰，同时保持整体作战效能。

三、战场情报与后勤保障智能化

1. 军事情报的自动化处理 

   AI大模型可快速解析开源情报（如社交媒体、卫星图像）和加密通信信号，生成敌情简报并标记潜在威胁。例如，Palantir的AI系统在俄乌冲突中通过分析社交媒体数据定位敌方指挥所，验证了AI在情报战中的价值。

2. 后勤资源智能调度 

   大模型结合供应链数据和战场需求预测，优化弹药、医疗物资和装备维修的分配路径。例如，某后勤系统通过AI预测高故障率装备的维护周期，使战备完好率提升25%。

四、军事训练与模拟推演

1. 虚拟战场环境构建  

   基于大模型的生成能力，可快速构建高仿真度的虚拟战场，模拟复杂气候、地形和敌我对抗条件，用于指挥员战术训练和作战方案预演。

2. AI对抗性训练

   大模型充当“虚拟对手”，通过强化学习生成多样化战术策略，提升指挥员应对突发情况的能力。例如，在红蓝对抗演习中，AI模拟的“敌方指挥官”成功实施多次迂回包抄战术，迫使参训部队调整传统战术。

五、技术挑战与未来趋势

1. 核心挑战

   - 数据安全与可靠性：军事数据的敏感性要求模型训练和推理过程需满足军方级加密标准，同时需解决对抗样本攻击等风险。  

   - 伦理与责任归属：自主武器系统的决策权归属及误判责任界定仍需法律与伦理框架支撑。

2. 未来发展方向

   - 边缘计算与轻量化模型：开发适应战场边缘设备的轻量级大模型，减少对云端算力的依赖。  

   - 人机协同深化：探索“人在环路”（Human-in-the-Loop）模式，实现人类指挥员与AI系统的优势互补。

AI大模型在军工指挥与控制领域的应用已从技术验证迈向实战部署，其核心价值在于提升决策速度、降低人员风险并重塑作战范式。随着军事大模型评估体系的完善（如《2024军事大模型评估体系白皮书》）和国产算力基础设施的突破，未来AI将进一步渗透至战术级甚至战略级指挥系统，推动“制智权”成为现代战场的核心竞争力。

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【北京军事智能技术装备展】

时间：2025年5月15日—5月17日

地点：北京国家会议中心

联系人：王老师13581679606