中国指挥与控制学会会刊 
2021 年,以色列军方宣称其与巴勒斯坦哈马斯的冲突是“第一场人工智能战争”,军事智能时代悄然拉开帷幕。以智能无人技术为典型代表的新型武器装备得到广泛运用,无人作战大步迈向战争舞台的中央,其形态、种类、应用范畴以及作战样式持续演变发展,智能水平与作战效能都得到显著提升[1]。例如在俄乌冲突中,大量无人机投入战场,执行战场侦察、火力引导、察打一体以及毁伤评估等多样化任务,在打击关键目标时成效显著。不过,需要注意的是,智能化并不等同于无人化。在人工智能、先进载荷技术等推动下,“人-机”智能融合程度不断加深,逐步脱离“人在回路”,有人-无人协同作战已成为战场运用的重点发力方向[2]。有人-无人协同作战结合了有人系统和无人系统的优势,发挥出“1+1> 2”的效能,充分发挥人类智能和机器效能,显著提高作战效率和生存能力。
有人-无人协同的有效实施离不开高效的指挥控制。指挥控制是作战体系的“神经中枢”,负责对作战力量进行任务规划、资源分配和实时高效指挥。为实现有人-无人协同的高效瞬时指挥控制,网络信息体系的重要性不言而喻。网络信息体系作为连接有人平台和无人平台的桥梁和纽带,是实现有人-无人协同作战的关键支撑。它不单单只是实现信息传输,而是利用各种先进的人工智能和大数据等技术,达成情报信息全面获取、海量数据传输、战场态势实时更新、作战模拟推演、辅助决策推荐、“线上派单”式作战、多军种深度联合和高效统筹等功能[3]。因此,在网络信息体系的支撑下,有人-无人协同指挥控制能够实现战场信息实时共享、作战单元快速协同以及作战任务动态调整,更好地适应复杂且多变的战场环境[4]。因此,深入研究基于网络信息体系的有人-无人协同指挥控制,对于提升作战效能、厘清指挥控制流程以及形成智能化作战体系具有重要的理论和现实意义。
1 有人-无人协同作战的应用
在现代战争的复杂环境下,有人-无人协同作战已成为制胜关键。其典型应用场景可归纳为以下五个方面[5]:(1)战场感知:无人侦察机、无人侦察车等智能装备与有人侦察力量协同作业,构建全维侦察网络,通过多源信息融合生成实时战场态势图;(2)精确打击:察打一体无人机与远程火力单元形成杀伤链闭环,依托无人平台实施前沿侦察,结合智能决策系统实现动态目标分配,确保打击效能最大化;(3)联合突击:智能化攻击平台与突击分队无缝衔接,采用自适应协同算法,实施精准突防作战;(4)智能保障:无人化保障系统嵌入作战编组,构建模块化保障体系,重点解决复杂战场环境下的末端补给难题;(5)综合防御:无人力量与传统防空武器智能组网,形成弹性防护体系,实现威胁目标的智能识别与分层拦截。通过高效指挥和自适应协同机制,有人-无人作战体系可显著提升作战效能,重塑现代战争形态,下面对几种典型应用场景进行深入分析。
1.1 战场侦察与监视
网络信息体系能够实现有人指挥控制系统与无人战场侦察系统完美结合。有人系统负责制定侦察计划、分析情报和做出决策,而无人系统则执行高风险区域的侦察监视任务,实时回传情报数据。在网络信息体系中,无人系统侦察到的海量情报信息通过大数据技术能够快速筛选融合,为指挥员提供全面的战场态势呈现,大大提高侦察的时效性和准确性。各类无人监视设备主要以无人侦察机、无人侦察车和无人潜航器为主,与武装侦察、技术侦察配合后,再结合情报信息需求,注重多种侦察力量并用,区分“空中、地面、水下”3种方式,构建多维立体的侦察体系。
美军在战场侦察与监视任务方面开创了“前沿起降、本土控制”作战模式,发挥“远程分离作战”的独特优势,如图1所示。美军一套大型无人机系统包含数架无人机,同时配备起降控制、任务控制、情报处理等多个地面作业分队。当执行远距离作战任务时,通常仅将无人机与起降控制分队前推部署至前沿基地,任务控制和情报处理分队则留在大本营,通过网络信息体系实施远程操控与情报处理。目前,美军“全球鹰”“捕食者”“死神”无人机在全球实施常态化的战场侦察与监视任务。采用这种作战模式具有诸多优势:一是无人机、起降控制单元及少量人员部署前沿机场,作战人员留在本土,既有利于无人机快速机动,也有利于降低人员风险和使用成本;二是情报处理单元部署本土,可依托一体化分布式情报处理分发网络,协作高效处理无人机情报数据。
1.2 火力打击与拦截
在俄乌冲突和巴以冲突中,有人-无人协同作战在火力打击与拦截场景中展示出了强大的威力。有人作战平台作为指挥核心,负责目标识别、威胁评估和打击决策,而无人作战系统则执行侦察和精确打击任务。网络信息体系确保了两者之间的实时通信和协同,使得打击行动更加精准高效。有人-无人协同作战能够实现多层次、全方位的打击,大大提高打击效率,其主要以察打一体的无人机、无人战车、无人潜艇等为主编组无人作战队组,与炮兵、陆航、电抗等力量建立直接支援关系,采取“无人自主打、有人引导无人打、无人引导有人打、有人/无人互补打”等多种打法,空中无人侦察机前端抵近侦察,情报处理力量后台实时研判,依托“无人机—火力打击模块—电子对抗模块”链路快速打击、协同压制、毁伤评估,结合评估结果对重要目标实施补充打击。
乌克兰时间2022年3月20日,在切尔尼戈夫市区,俄军使用“海鹰-10”无人机跟踪监视了一列满载北约军援的乌克兰列车,待这列火车进站后,“海鹰-10”引导和校准了俄军炮兵部队的打击,对这列火车和整个铁路中转站,对目标区域内的弹药库及30~50辆装甲车辆等装备实施打击。“海鹰-10”(Orlan-10)属俄军中远程侦察无人机,主要装备俄军坦克旅、摩步旅、炮兵旅、空降兵团及“伊斯坎德尔”-M导弹旅。该场景利用“海鹰-10”无人机侦察、勘察目标情况侦察数据,进行目标指示引导火力打击,由炮兵旅指挥各型火力打击平台实施打击,其信息流程如图2所示。
1.3 战场支援与保障
有人-无人协同战场支援与保障主要指把具有保障功能的无人机、无人车、无人艇等装备编入有人分队,采取“伴随行动、前出支援”的方式,遂行通信、工程、防化、卫勤和运输投送等保障任务。无人系统可以执行物资运输、伤员救援、战场维修等任务,而有人系统则负责整体协调和指挥。网络信息体系有力确保了支援行动的及时性和准确性,极大地提升了战场保障效率。例如,在复杂地形或危险区域,无人运输系统可以快速投送物资,而有人指挥平台则可以根据实时战场情况调整保障计划,确保作战行动的持续性和有效性。实际作战运用中,可利用无人机滚动开设信息中继节点;可采取无人车抵近炸、无人机空中打的方式,开辟重要通路;可通过在核化生重要危险源周边预设无人监控站和无人洗消设备,遂行防化保障任务;可将无人运输投送装备加强到营保障组、旅保障群,围绕“供、救、运”保障需求,打通弹药前送、伤员后送和供应保障“最后一公里”,全方位提升支援与保障效能。
据 “Defence Blog” 网站 2024 年 11 月 7 日报道,以色列军方在黎巴嫩北部边境附近的过境点测试了一款无人货运车辆。这款名为全地形电动任务模块(All-Terrain Electric Mission Module,ATeMM)的车辆(如图3所示)由以色列 Plasan 公司制造,其投入使用有望给危险战区的补给任务带来根本性变革,代表着未来军事运输解决方案的重要走向。ATeMM 采用模块化设计,装备全地形电动推进系统,可为每个车轮独立供电,能轻松驾驭复杂地形,续航里程达 200千米。它可充当移动充电站,满足野战部队作战用电需求,还能够依据任务需求灵活搭载功能模块,像反坦克导弹发射器、弹药储存箱、通信系统、无人机以及医疗后送设备等都能按需装配。这种高度灵活的适应性,使其能根据步兵、工程兵、特种部队等不同军事单位特点量身定制,方便用户依据自身的具体作战需求针对性地配备与调整装备。
2 基于网络信息体系的有人-无人协同指挥控制模式
传统作战指挥控制多依赖层级分明的指挥链路,信息传输需要经过多个层级,导致决策流程长、反应迟缓。随着人工智能和大数据技术在未来战争中成功应用,基于网络信息体系的有人-无人协同作战指挥控制模式相较于传统指挥控制模式将发生深刻变化:一是扁平网络式指挥控制,无人作战系统智能化提升,组织体制结构更扁平,指挥层级进一步压缩,进而利用新型指控系统实现以网络为中心的指挥控制;二是智能自主式指挥控制,无人作战可分为“人在回路中”“人在回路上”“人在回路外” 三个阶段[6],最初由人全程把控,逐步过渡到部分环节由无人系统自主运行,最终实现完全自主的无人作战;三是虚拟沉浸式指挥控制,无人作战指挥所走向虚拟化、分布式,构建三维电子沙盘,指挥员沉浸式掌握态势,自然交互展开作战筹划。
2.1 扁平网络式指挥控制
随着无人系统智能化程度的上升,无人系统对有人系统的依赖逐渐减小,人在整体系统中所占比例越来越小。美军“马赛克战”(Mosaic Warfare)已经提出了分布式指挥控制,其核心理念是通过去中心化、动态组网、弹性协同的方式,构建灵活、可扩展的作战体系。按照此趋势,未来军队的体制结构将更进一步扁平,有人-无人协同作战的指挥控制层级大大减少,多级指挥链将压缩为指挥所到任务集群的两级指挥链。在指挥所中,参谋人员将会越来越少,组织架构向扁平、横向联通、纵向一体的网状结构发展,以应对未来高对抗环境下的复杂战场挑战;在任务集群指控层级,将建立无人作战通用指控系统,传统的以平台为中心将转变为以网络为中心,实现在不同作战场景中随意切换操控异构无人作战系统。随着指挥控制技术发展,1套指控站将控制多批、多架无人机集群。2024年3月,美海军在“综合战斗问题24.1”演习中使用“晶格”智能软件系统,指挥控制3架无人机、7艘无人水面艇、1艘无人潜航器协同行动,演练了态势感知和对机动目标的探测、打击、评估等任务,验证了该软件的多域指挥和多平台控制能力。
2.2 智能自主式指挥控制
美国兰德公司2023年研究报告指出,传统指挥控制模式在智能化战争背景下暴露出“智能不足”:各军种C4ISR系统互操作性不足导致跨域协同效率低下,指挥作业能力滞后,依赖人工作业分析海量ISR(情报、监视、侦察)数据和作战筹划,导致OODA周期过长。尤其在混合战争场景中,传统模式难以应对高动态、多维度威胁。在未来智能化战争中,无人作战集群被广泛运用,智能化决策系统发展成熟,指挥控制依托AI大模型军事决策系统实现转型,通过预置交战规则和自适应战术库,交战规则和战术已经事先预置到无人作战系统的自主控制软件中,无人集群能够自主感知、自主判断、自主决策、自主行动,可在没有人员干预的情况下智能自主指挥,指挥模式呈现出完全自主作战,即“人在回路外”。
2.3 虚拟沉浸式指挥控制
在网络信息技术迅猛发展的当下,网络信息体系已然具备强大效能,能够随时随地为指挥员服务,使人机交互高度自然。展望未来,无人作战指挥所的组织形态正朝着虚拟化、分布式的方向大步迈进,可依据具体作战任务,搭建起 “网上虚拟指挥所”。尽管指挥所的各个指挥要素分散于不同方位,但其运用体验似在同一指挥大厅。借助前方无人作战系统所搭载传感器收集的海量战场感知信息,能够精准构建战场环境以及双方兵力实时动态移动的震撼视觉效果。指挥员完成安全认证进入“虚拟战场”后,便进入了前线战场的实战环境中,其将在极短时间内洞悉战场态势,精准研判敌情我情。凭借手势、语音等自然交互手段,可直接对三维态势图中的虚拟实体展开点击、移动、查看等操作,实时呈现兵力编成详情、部署调整动态等指挥员关键信息需求,进而直观高效地进行作战筹划和指挥控制。与传统指挥控制模式相比,虚拟沉浸式指挥一方面深度融合了先进网络技术与作战指挥流程,打破传统指挥模式物理空间的限制;另一方面借助前沿人机交互技术,如手势、语音控制三维态势图,作战筹划摆脱了复杂严格的作战指令,更加直观高效。
3 基于网络信息体系的有人-无人协同指挥控制体系架构
当前,多数有人-无人协同指挥控制体系架构研究成果,主要聚焦于人类操作员与无人系统间的任务规划方法与协同应用等,却普遍忽视网络信息体系对整体架构的支撑作用,未能将网络信息体系纳入体系架构,在实际复杂作战场景中的适用有一定局限性。本文遵循网络信息体系顶层设计框架,提出基于网络信息体系的有人-无人指挥控制体系架构,如图4所示。网络信息体系层是基础,含通信网络等,实现信息传输、处理和存储,连接有人-无人平台以共享关键信息;指挥控制决策层由指挥人员和智能辅助决策系统组成,前者结合后者分析建议制定计划方案,后者利用技术处理信息并预测态势和提供决策支持;有人-无人协同层为核心执行层,有人-无人平台依指令通过网络信息体系协同作战。
3.1 网络信息体系层
这是整个指挥控制的基础,包括通信网络、数据中心、云计算平台等。其本质功能在于运用先进的信息技术手段,实现各类作战信息的高速传输、精准处理与安全存储,进而为有人-无人协同作战筑牢信息根基,提供坚实有力的支撑。通过高带宽、低延迟且具备高可靠性的网络链路,将分布在不同地域、不同类型的有人-无人系统进行有机整合,使之互联互通,构成一个紧密协同的作战整体[7],确保各作战单元能够实时精准地共享战场态势的动态变化、任务指令的详细要求等一系列关键信息,以确保作战决策的科学性与作战行动的高效性。
3.2 指挥控制决策层
这主要由指挥人员与智能辅助决策系统组成。指挥人员凭借丰富实战经验、系统专业知识架构以及对复杂战场全局的把控能力,结合智能辅助决策系统,利用大数据分析、深度学习等前沿人工智能技术处理海量战场信息,生成精细分析结果与专业建议以精细制定作战计划与精细分配任务方案。智能辅助决策系统包括新型指控软件、任务规划软件、辅助决策软件等,它就像基于智能算法的“军师”,通过对战场各类情报、实时动态等海量信息的深度挖掘与解析,运用大模型技术精准预测战场态势走向,为指挥人员提供科学精准的决策支撑,赋能作战指挥高效运行。
3.3 有人-无人协同层
这是核心执行层。在复杂多变的作战进程中,有人作战平台与无人作战平台构成了协同作战的关键力量组合。有人平台凭借人员的主观能动性、灵活应变能力,如战斗机飞行员的精准操控、舰艇指挥员的战术决策等;无人平台则依托其不惧危险、可长时间执行任务等优势,像无人机的高空侦察、无人舰艇的隐蔽巡航。它们严格依据指挥决策层精心制定并下达的任务指令,借助先进的网络信息体系,建立起高效的信息互通渠道,紧密配合、无缝对接,全方位执行作战任务,以达成既定作战目标。
4 关键技术
有人-无人协同作战已成为未来智能化战场的核心作战模式。在这一模式下,分布式作战云、智能指控决策、动态任务规划及增强现实呈现等关键技术共同构建了高效、敏捷的指挥控制体系。分布式作战云通过云资源管理与云边协同计算,实现战场资源的动态优化与实时响应;智能指控决策技术依托人工智能辅助分析,提升指挥员的决策精准度;动态任务规划技术适应复杂战场变化,确保作战任务的灵活调整;而增强现实呈现技术则通过虚实融合的战场可视化,强化作战人员的态势感知能力。这些技术的深度融合,不仅推动了指挥控制模式的智能化转型,也为未来有人-无人协同作战提供了坚实的技术支撑。
4.1 分布式作战云技术
在基于网络信息体系的有人-无人协同指挥控制架构中,分布式作战云技术起着关键支撑作用,其涵盖云资源管理与调度以及云边协同计算两大核心领域。云资源管理与调度着力构建智能化资源管理系统,旨在对计算、存储、网络等云资源实施全方位监控与精细化管理。其结合作战任务的动态需求以及无人作战平台的资源现状,运用资源分配算法实现云资源的合理调度与精准分配。在作战过程中,一旦某作战平台任务量骤增或突发紧急任务,该资源管理系统能迅速响应,动态调整资源分配,优先确保关键任务与重点作战平台的资源需求。云边协同计算强调的是将云计算的强大处理能力与边缘计算的实时性、低延迟特性相结合。有人-无人协同作战中大量的无人作战平台分别在战场各处,数据海量且实时性要求极高。借助云边协同计算,无人作战平台先依托本地边缘计算设备对采集数据予以初步处理,去除冗余信息,提取出关键数据特征,后续再将初处理结果传输至云端,进行深度分析与综合研判。
4.2 智能指控决策技术
人工智能辅助决策主要是利用人工智能技术,如专家系统、机器学习、深度学习、大模型等,对战场态势信息进行分析和处理,为指挥员提供决策建议。指挥所是智能指控决策的中枢,参谋团队通过新型指控软件、任务规划软件、辅助决策软件等智能化软件进行指挥控制,当基于网络信息体系的态势感知系统实时向指挥所传输经算法筛选出的有效信息后,可自动融合形成一张要素齐全、实时更新的态势图;智能指控决策系统根据我方企图及作战规则、敌我态势分析、敌我力量体系对比等给出作战行动建议;在这个过程中,指挥员可根据自己的作战经验和对战场态势的直观判断,向系统提出自己的作战意图和重点关注的问题,系统则根据指挥员需求,提供更有针对性的决策支持,实现人机优势互补,以提高指控决策的科学性和精准性。在2023年5月,美国Schale AI 公司推出了一款名为 “多诺万(Donovan)” 的军事决策辅助系统,生成行动方案界面如图5所示,该系统是一种基于大语言模型的生成式AI程序,能够增强参谋人员对复杂作战环境的理解,能够精准高效地给出行动方案提议。
4.3 动态任务规划技术
动态任务规划技术是适应复杂多变战场环境的关键技术,包括动态任务分配、路径规划与重规划等内容。动态任务分配要求根据战场态势的实时变化,对有人-无人作战平台的任务进行动态调整和重新分配。在作战过程中,战场态势瞬息万变,可能出现新的目标、敌方行动的突然变化或者我方作战平台的受损等情况[8]。此时,任务分配系统需要能够实时感知战场态势的变化,根据各作战平台的当前状态、任务执行进度以及作战能力,快速、合理地调整任务分配方案。路径规划与重规划是为有人-无人作战平台规划安全高效的行动路径,并在遇到突发情况时能够及时进行路径重规划。在规划路径时,需要考虑多种因素,如地形、敌方火力分布、我方其他作战平台的行动等,以确保作战平台能够避开危险区域,顺利完成任务。路径规划与重规划算法通常采用搜索算法和优化算法,如A*算法、Dijkstra 算法等,结合实时战场信息,实现路径的快速生成和优化[9]。
4.4 增强现实呈现技术
增强现实呈现技术是通过计算机系统提供的信息来增加用户对现实世界感知的技术,它将计算机生成的虚拟物体、场景和提示信息叠加到真实场景中,从而实现对现实的增强,利用激光雷达和图像产生的基于轨迹线的无人平台远程增强遥显画面如图6所示。
5 结束语
在未来智能化战争中,为进一步发挥无人作战系统的战斗力,需要以网络信息体系为基础,以有人-无人协同指挥控制为核心,深入推动无人作战这一新质战斗力融入作战体系。在有人-无人协同作战视角方面,要聚焦如何实现人与无人作战平台间的高效沟通、精准配合,让操作人员如同延伸出的 “数字触角”,实时掌控无人装备动态,依战场态势灵活下达指令,达成作战效能的最大化;在建设视角方面,需统筹规划无人作战力量布局,优化资源配置,搭建标准化、模块化的无人作战体系框架,确保不同军种、不同类型的无人作战单元能够无缝对接、协同联动,形成体系作战优势;在技术视角方面,应着力分布式云计算、智能指控决策技术、动态任务规划、增强现实呈现等关键技术瓶颈,利用大数据、云计算、人工智能等前沿技术赋能,使无人作战系统具备更高的智能化水平、更强的环境适应能力,为复杂多变的战场环境下有人-无人协同作战筑牢技术根基。