亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本文強調知識圖譜在強化軍事偵察的智能信息系統中的重要作用，著重分析知識圖譜的推理能力價值，并探討開源工具在知識圖譜開發維護中的角色。為此，本文首先剖析不同開源知識圖譜工具提供的推理支持，探索如何利用現有軟件推理器增強知識圖譜功能。這為知識圖譜實踐者提供寶貴指南——洞察可用資源、推理支持及構建綜合知識圖譜的策略。其次，本文提供有效框架幫助用戶根據軍事偵察特定需求篩選和比較最適配工具。

圖1：情報周期內的知識工程流程。傳統情報周期通常由需求模塊起始的四個組件構成。新增的"處理"模塊通常作為分析模塊的子流程。此處將其視為獨立模塊，旨在突顯周期內兩個底層流程：一級數據處理與融合階段，二級高級情報生成階段。

軍事情報依賴收集處理偵察行動中獲取的海量異構數據，以消除情報知識缺口并支撐指揮官決策。多源信息的必要互聯通過提供作戰環境實時精準數據，對指揮控制（C2）智能信息系統（IIS）形成關鍵支撐。在"情報周期"（涵蓋任務分配、收集、處理、分析與分發流程）中，分析師需處理描述指揮官信息需求的優先/特定情報需求（PIRs/SIRs）。簡言之，指揮官需掌握敵軍戰力等信息以制定應對決策，而分析師通過解析偵察數據提供情報支持。數據通常經多技術手段采集，呈現多樣化格式（如圖像、書面報告、無線電訊號等）。當部隊無法獨立滿足情報需求時，需向上級或友鄰單位申請支援。所有采集數據與反饋信息必須有效整合。知識圖譜（KG）作為結構化多關系圖式知識表征——捕捉實體（如人員、載具、地點）及其關聯信息，為組織存儲檢索此類信息提供高效方法。知識圖譜可視為實體語義網絡、屬性及關系的符號化表征，其優勢在于明確定義的語義與推理能力：可檢測矛盾或通過領域知識豐富信息。具備推理能力的知識圖譜支持復雜作戰環境決策，類似指揮控制與情報知識信息系統的決策場景。

知識圖譜通過組織海量互連數據，構建軍事戰略行動相關信息的結構化表征。這種結構化知識促進精細化情境感知推理，從離散數據源提取可操作洞察。隨著系統演進，高級推理機制的整合進一步優化決策流程——基于知識圖譜實體間復雜關系推演潛在結果。本質上，指揮控制與情報智能信息系統融合知識圖譜及推理能力，不僅優化信息檢索與解讀，更為戰略領導者提供駕馭信息化現代戰爭復雜性的高階工具。相較于易產生幻覺的大語言模型（LLM），知識圖譜通常包含已驗證事實。目前LLM仍難從文本提取邏輯關聯：若模型訓練包含"A是B"句式，其無法自然推導"B是A"逆命題（此現象稱"逆轉詛咒"）。LLM另一局限在于僅通過單次海量文本訓練且缺乏持續更新。解決方案之一是情境學習，如采用檢索增強生成（RAG）框架。知識圖譜及其嵌入表征亦可作為情境學習源，例如在基于最新信息構建問答系統的RAG流程中。

在軍事等敏感領域決策時，決策者終不可依賴直覺。因決策關乎人命，其必須基于有效事實可追溯、可解釋。知識圖譜及其推理能力相較LLM兼具二者特性，故LLM目前無法替代知識圖譜。構建知識圖譜面臨多維挑戰：需以有意義方式結構化信息以表征應用領域相關實體關系。成功創建維護知識圖譜主要依賴本體編輯器與推理器兩大工具：編輯器用于開發本體（定義特定知識領域核心概念、屬性及關系的概念框架）；推理器基于既有事實推導新知識，用于深化洞察或檢驗知識圖譜信息一致性。

構建穩健本體需理解RDFS/OWL等本體語言與形式化標準。理想本體編輯器應配備圖形界面以隱藏形式化復雜性，使本體學家（專攻本體設計與實施的專家）聚焦核心術語與關系的明確定義。此過程通常為迭代協作式。開源工具在普及知識圖譜中發揮重要作用，歐盟委員會亦倡導使用促進知識圖譜開發維護的開源方案。開源工具具多重優勢：規避供應商鎖定、低成本可及性等。故本研究僅考量輔助知識圖譜構建維護的開源軟件。但并非所有開源編輯器或推理器均提供同等推理支持（知識圖譜核心能力）。因此，本文通過評估各類公開編輯器與推理器的推理能力，揭示此關鍵維度。

本文通過梳理現有開源工具為知識圖譜實踐者提供指南。重點聚焦推理能力及開源編輯器對其支持程度，同時介紹部分開源推理器及其與現有編輯器的協同使用方案。這涉及評估編輯器與推理引擎的兼容性，以通過自動推理提升知識圖譜構建質量精度。全文結構如下：第二章論述相關工作；第三、四章開展開源本體編輯器與推理器的比較評估；第五章探索構建全功能知識圖譜平臺；第六章總結全文。

生成式人工智能（AI）的出現標志著軍事研究與應用的范式轉變，呼應了托馬斯·庫恩（Thomas Kuhn）在其開創性著作《科學革命的結構》中提出的革命性科學框架。本文深入探討生成式AI在軍事領域的深遠影響與變革潛力，審視其作為顛覆性創新與戰略推進催化劑的雙重角色。在軍事技術的演進格局中，生成式AI作為關鍵發展，正重塑傳統方法論并拓展戰略戰術新維度。其處理海量數據、生成預測模型及輔助決策的能力，不僅提升作戰效能，更在倫理部署與融入現有軍事體系方面提出獨特挑戰。

本文系統梳理生成式AI在軍事環境中的復雜圖景，分析其對政策制定、戰略構建的影響，以及對戰爭原則的廣泛啟示。值此技術革命臨界點，本文強調需采取平衡路徑——將技術實力與倫理考量、戰略遠見及對全球安全動態演變本質的深刻理解相協調。我們旨在全面闡述生成式AI在塑造未來軍事戰略中的核心作用及其重構現代戰爭形態的潛能。

生成式人工智能定義

隨著ChatGPT、Dall-E與Midjourney等應用的普及，生成式AI已成為現代文化焦點。工業界與學術界以多元創新方式應用該技術，適配特定場景需求。其計算本質簡化代碼語法檢索，輔助計算機程序開發；在人文學科中可輕松生成復雜議題的書面摘要；部分應用更能創作圖像乃至音樂。作為創新技術，生成式AI實現了"大型語言模型（LLM）的普及應用"（基于開源互聯網訓練），專精于為大眾生產"高質量類人化素材"。在深入探討其流行帶來的復雜影響前，需明確定義：生成式AI指不僅能生成預測、數據或統計結果的模型，其核心在于"開發可交互消費的全新類人化素材"。

生成式AI并非特定機器學習模型，而是數據科學中多類模型的集合。其核心區分特征在于輸出成果能模擬人類智慧的創造力與勞動產出。過去數年間，我們幸逢被歸類為科學革命的罕見時刻——社會正適應生成式AI在產業領域引發的變革浪潮。

軍事應用

2023年8月，美軍宣布"成立生成式人工智能（AI）特遣部隊，此舉體現美國防部（DoD）以戰略方式駕馭AI力量的承諾"。由首席數字與人工智能辦公室（CDAO）領導的"利馬特遣隊"負責評估并協調國防部全域AI應用以保障國家安全，當前重點關注訓練數據集管理問題。國防部旨在逐步運用生成式AI"提升作戰、勤務保障、醫療、戰備及政策等領域效能"。鑒于軍事行動特性，國防部已發布風險緩釋指南，要求將負責任的統計實踐與高質量數據結合以產出深度分析指標。任何軍事應用都需遵循"可管控性、可靠性、公平性、可問責性、可追溯性、隱私性、合法性、共情力與自主性"原則，確保轉型期倫理實施。

生成式AI的預期應用包括"智能決策支持系統（IDSS）與輔助目標識別（AiTC）"——協助戰場決策、目標辨識及傷員救護；其核心目標在于減輕操作員認知負荷并提升高危環境決策精度。歷史上，美軍已在"自主無人機武器/智能巡航導彈"中應用AI，并在"復雜高風險環境驗證顯著成效與可靠成果"。盡管這些武器系統的AI未必依賴生成式模型，但彰顯出遵循美國治理倫理基礎原則的潛力。圖1展示國防部AI融入新型作戰任務的流程體系，該系統將取代傳統實踐以培育數據驅動的現代化軍隊。

未來化應用涵蓋路線規劃、作戰命令撰寫與備忘錄擬制。防務產業正研發"三維生成對抗網絡"，其具備"分析與構建三維物體的能力"，成為"制造業與國防工業設計流程自動化的重要發展方向"。隨著軍工生產模式演變，指揮官需從勞動流程轉向深度問題思考，培養基于數據輸入理解生成式AI輸出的批判性思維，避免統計實踐引發的倫理隱患。美國多家企業已遭遇統計模型倫理困境——從自動駕駛致命事故到招聘技術不當訴訟。當前生成式AI模型或未經軍事數據集訓練，對復雜軍事政策理解薄弱，這不意味軍事人員必須禁用該技術，但社會有責任采取適當防范措施。生成式AI在民用市場的突破終將輻射軍事領域，但須先行解決三大挑戰：

1）高風險特性要求軍事AI系統必須透明化以贏取決策者信任并促進風險分析；此具挑戰性因多數AI技術屬缺乏透明度的"黑匣子"；2）軍事AI系統需具備強健性與可靠性；此存挑戰因研究表明AI技術易受難以察覺的數據篡改影響，即便攻擊者對該AI技術一無所知；3）多數AI技術依賴需海量訓練數據的機器學習；此成障礙因軍事應用常缺乏充足數據。

新一代軍事領導者必須認知其新使命，軍官教育體系亦需及時調整以應對這些新興職責。

生成式人工智能作為顛覆性創新

生成式AI可依據克萊頓·克里斯坦森（Clayton Christensen）《創新者的窘境》框架歸類為顛覆性創新。該書闡釋了成熟市場領軍企業為何隨時間推移衰敗。美國作為軍事力量市場的領先主體，雖該市場非貨幣驅動，但所有市場皆經歷兩類技術變革：延續性技術與顛覆性技術。延續性技術維護現有市場結構，由成熟企業主導以滿足當前客戶需求；顛覆性技術則通過發掘歷史未開發特性優勢，顛覆/重構市場偏好。正是這種改變市場二分法的過程，"持續導致領軍企業衰敗"——成熟企業傾向于基于現有價值體系開發迎合當前市場的新技術。

歷史見證戰場技術的流動性（如弓箭、步槍、機槍、坦克的演進）。每次技術躍進都重組戰爭形態，甚或顛覆全球秩序。以19世紀工業革命時期俄國衰落為例：當時俄國作為地區強國，因工業化速度滯后德國，未能在一戰前建成強大軍事工業，最終因創新失敗在東線戰場遭規模更小但技術優勢的德軍重創。軍事價值體系反映戰場制勝要素，成熟國家/企業領導者往往高估傳統路徑，忽視新興競爭者（開發顛覆性技術的國家）在利基作戰任務中的潛力，直至顛覆技術發展至難以追趕。當顛覆性技術重定義軍事價值體系與操作規程時，延續性國家已無力回天。

顛覆性技術對成熟企業的危險性在于其具備"向其他網絡的顯著向上流動性"，而市場卻"抑制向下流動"。核心邏輯在于：顛覆技術最初面向資源有限客戶，逐漸成長至可奪取大額合約。大企業管理者常難以為"進入低利潤、定義模糊的低端市場"提供合理論證。軍事領域源于超級大國需聚焦高端價值網絡——即其領土與當前最大國家安全威脅間的聯系/交互。試想2010年代中期美國總統要求國會重資投入尚無明確應用的生成式AI，而非聚焦阿富汗戰爭。后見之明表明此舉本可強化美軍優勢，但在2022年俄烏戰爭前，無人預見AI在構建殺傷鏈（識別目標-調度兵力-攻擊-摧毀的閉環）中的影響。此戰爭成為重大創新催化劑：自主無人機通過衛星影像與圖像識別軟件辨識敵目標，聯控服務器投擲爆炸物，極大加速殺傷鏈（相較傳統需情報收集-兵力部署-作戰的流程）。中國共產黨正重資投入AI能力，目標2030年代中期成為全球領導者，彰顯美國因該顛覆技術面臨的新軍事競爭。

顛覆性創新者視技術為定量、操作規程為變量；延續者則視操作規程為定量、技術為變量。為維持成功，軍事強國放棄利基實踐而聚焦現狀維護。成熟國家的理性管理者無暇亦無需冒險。戰爭波動終將形成循環：國家顛覆權力結構→建立治理體系→終被創新征服者取代。保持高端地位（即成功超級大國）需成熟國家采取管理顛覆性變革的實踐。大型軍隊難以為新興技術提供戰場測試，故建立外部研究團隊是良策——這些小型組織不追求顯赫成果，核心任務應是積累組織知識構建項目基礎。戰爭流動性不可預測，軍隊須時刻保持警惕。

"利馬特遣隊"的建立是美國管理軍事市場中生成式AI顛覆性的典范。克里斯坦森為成熟企業提出三大應對策略：1）向新市場傾注資源提升其盈利性以影響增長率；2）待新興市場成型后伺機介入；3）將顛覆技術商業化責任全權委托外部小型組織。國防部被迫采用末項策略。未能有效管理軍事AI將導致類似19世紀俄國的權力衰落。美軍力圖在現有流程與價值體系外，創建利用小型團隊引領創新、規避安全危機、抵御戰爭變革的新能力。

軍事戰略中的生成式人工智能

在軍事政策與作戰領域，生成式AI的興起深刻影響國防組織的戰略與作戰框架。該技術融入軍事應用需精細政策制定路徑，融合科學認知與人文倫理戰略洞察。查爾斯·珀西·斯諾（C.P. Snow）在其《兩種文化》中闡釋了英國社會人文研究與自然科學的歷史割裂。

他指出：工業革命前，社會精英通過哲學、法律與文學教育青年治國之道；工業革命則催生應用科學領域，為中下階層提供改造自然改善生活的新路徑。斯諾核心觀點是：多數人借工業革命改善生存狀態，使科學研究終可應用于日常生活。隨著時間推移，大眾深化科學研究助力工業化，而精英仍聚焦文學與治理事務。學術界兩種文化的持久割裂因政府與工業界缺乏溝通而加劇于政界。

生成式AI在軍事場景的應用（如自主武器系統與決策支持工具），要求政策平衡技術能力與倫理考量（含國際人道法與交戰規則）。美國及聯合國等國際治理體已發現監管先進網絡行動的困難。如今隨著先進統計模型引入，決策者必須理解其使用影響及基于模型訓練數據的社會效應。生成式AI為作戰戰術開辟新維度——從自動化目標識別到情報分析。軍事戰略須進化以整合這些AI驅動能力，同時考量其對戰場倫理與士兵安全的影響。若管理失當，識別失敗可能導致平民傷亡與基礎設施損毀。

AI融入軍事行動亟需軍事教育訓練改革：包括納入融合技術、倫理、哲學與軍事戰略的跨學科研究，為AI增強型戰爭培養士兵與指揮官。美軍正通過培育不依賴分析員的數據能力型指揮官，推動兩種文化融合。

核心挑戰在于將AI能力整合至現有軍事結構與作戰體系，這不僅需技術適應，更要求條令與戰略轉型。最壞情形或是文化鴻溝擴大——技術專家流向工業界而遠離政府職位。若整合得當，AI應用可提升作戰能力：如增強態勢感知、加速決策制定、提升目標精度，全面提高軍事行動效能。生成式AI重定義戰爭與安全特性，對沖突本質、人類士兵角色及國際安全動態未來提出新命題。若未能及時立法實施AI，必將導致不受倫理約束的敵對勢力濫用高致命性AI殺傷鏈系統。

生成式AI融入軍事政策與作戰既帶來挑戰也孕育機遇，它要求軍事戰略與政策制定采用新范式——協調AI進步與戰爭的倫理、戰略及人本維度。隨著軍事組織適應AI驅動格局，技術專家與戰略家的協作對塑造有效、倫理且可持續的軍事政策與實踐至關重要。

結論

生成式AI作為顛覆性創新將徹底重構軍事工業。我們正實時經歷人類史上最偉大的科學革命之一。若存疑慮，為展示其驚人進步——請重讀本文引言：該內容由ChatGPT 4在訓練本文后生成，耗時約30秒。此類技術數年前尚不可想象，猶如烏克蘭戰場上難以置信的致命殺傷鏈。未來五年內，難以估量的非凡科學突破將持續涌現，直至軍事與工業界完全吸納生成式AI能力。在此過程中，政策制定者須謹慎實施戰場AI應用，并跨越文化鴻溝與能解讀復雜模型機理的科學家溝通。世界或處于巨大不確定性中，我們屏息以待這場空前革命催生的超級武器，但至少可確信：此輪變革終結時，世界必將永久改變。

參考來源：美國陸軍

國防政策作為國家安全戰略的基石，通過統籌資源配置與軍事能力發展以應對潛在威脅。基于場景的規劃是國防規劃的核心工具，使政策制定者與軍事戰略家能夠前瞻未來挑戰并構建靈活的響應機制。本文深入探討國防政策與基于場景的防御規劃間的相互作用，闡明政治目標、軍事需求與資源限制間的關鍵關聯。同時，分析北約防務規劃過程（NDPP）作為結構化方法，如何為未來防務需求的能力發展提供重要洞見。

1. 引言

國防政策是國家安全的關鍵要素，涵蓋影響國家在應對不斷演變的風險與威脅時生存與保護的各項決策。國防政策通過文職與軍事部門的協作制定，旨在確保國家能夠在未來沖突或危機中進行自我防御。其制定的核心在于規劃過程，其中可包含基于場景的規劃——該方法支持預判未來威脅并制定應對策略。國家安全與國防規劃相互關聯，是國家整體戰略框架中不可或缺的組成部分。國家安全戰略（NSS）界定國家行為體（通常但不精確地稱為國家）的總體政治與戰略目標，明確其維護安全與應對潛在威脅的優先事項。該戰略作為基礎框架，支撐更具體的政策（如國防政策）制定。

圖. 國防規劃的背景。

圖. 戰略制定與國防規劃過程的交互作用??

國防政策可理解為國家為確保生存并維護其利益而在面臨風險與威脅時采取的一系列過程與行動。該政策整合文職與軍事力量以維護安全，負責界定國家戰略目標（包括軍事力量的使用）。國防規劃衍生自國防政策，涉及識別并發展應對未來安全挑戰所需手段的結構化過程。其內容包括如何運用現有能力、需發展哪些額外能力以應對潛在威脅。能力發展是國防規劃的關鍵成果，通過資源分配創建或提升軍隊實現戰略目標的能力。

此過程涵蓋部隊結構設計、技術投資以及確保軍事資產具備可持續性并能適應未來風險。這些要素共同構建系統化國防體系，確保國家具備應對多維未來場景的備戰能力。

后續章節將探討國防政策與規劃的關系，重點分析基于場景規劃方法的重要性。通過案例研究解析北約防務規劃過程（NDPP），展示這些原則在國際層面的結構化應用實踐。

2. 國防政策：界定能力

國防政策可理解為一套旨在保護國家免遭生存性威脅的行動。巴塔利諾將國防政策定義為"國家為在風險與威脅面前確保生存而采取的一系列行動"。該定義強調需針對廣泛潛在風險（包括即時與長期安全挑戰）進行準備的緊迫性。然而，國防政策不僅限于生存保障——還涵蓋保護戰略利益的更廣泛目標。塔加列夫通過劃分國防政策的兩大核心任務深化此概念：其一，為實現軍事目標而戰略性運用武力；其二，界定應對未來風險與挑戰所需能力。這兩大要素構成國防規劃的基礎，將政治雄心轉化為具體軍事能力。

國防規劃還面臨平衡政治雄心與資源可用性的挑戰。格雷與阿特亞加強調，政治當局對軍事力量的要求與實現目標所需資源配置之間需保持協調。這種平衡對避免軍事資源過度消耗或必要能力發展不足至關重要。

3. 應對不確定性的規劃準備

基于場景的規劃已成為現代國防戰略不可或缺的組成部分。該方法通過構建假設或真實世界場景模擬潛在威脅，使國防規劃者能夠預判未來軍事需求。

在國防規劃范疇內，必須考量規劃過程的一致性，以及部隊設計與可持續性要素。

圖.不確定性對國防規劃方法的影響（荷蘭案例）

場景分析為評估現有能力適用性、確定應對新興挑戰所需補充資源提供框架。

圖. 場景影響與可能性的正式化處理（荷蘭案例）

3.1 規劃中一致性的作用

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保自上而下的政治指令與自下而上的軍事需求間的一致性。自上而下的一致性指國家安全戰略中界定的政治目標與軍事能力間的協調性。這意味著文職領導人設定的目標必須在現有軍事資源與戰略框架內具備可行性。自下而上的一致性則涉及整合軍事行動反饋、吸納技術創新、并根據市場機遇與威脅演變調整能力。兩種一致性形式對維持高效且適應性強的軍事力量至關重要。

3.2. 部隊設計與可持續性

有效的部隊設計需在作戰能力與長期可持續性間尋求平衡。國防規劃者不僅需考慮軍事資產的即時效用，還需評估其適應未來技術進步與威脅演變的能力。基于場景的規劃為部隊設計提供靈活性，確保軍事能力在不可預見的挑戰中保持有效性。待實現的能力須源自作戰運用理念、組織架構與資金投入的平衡組合。規劃者必須確保軍事力量既能應對當前風險，又具備時間維度上的可擴展性與可持續性。

4. 北約防務規劃過程（NDPP）

北約防務規劃過程（NDPP）為協調各國防務能力與聯盟整體目標提供結構化方法。NDPP于2008年設立，旨在協調北約成員國的防務規劃活動，確保其共同應對當前及未來的安全挑戰。

圖.北約防務規劃過程

NDPP采用五年期循環過程，每四年重復一次，以確保北約軍事力量與動態演化的安全環境保持同步。

圖. NDPP

4.1 NDPP五步過程

步驟1：制定政治指導方針
 北約最高決策機構北大西洋理事會（NAC）設定防務規劃的政治指導方針。該方針明確北約雄心頭等級（LoA），規定聯盟應具備執行的行動類型與數量規模。盟軍作戰司令部（ACO）與盟軍轉型司令部（ACT）提供戰略軍事建議支撐方針制定，并發布《指導原則與規劃假設》指導后續軍事活動。

步驟2：確定能力需求
 根據政治指導方針，盟軍轉型司令部（ACT）協同盟軍作戰司令部（ACO）及北約各職能規劃領域，確定實現北約LoA所需的最低能力要求（MCR）。這些要求基于場景分析與經批準的政治目標制定，確保聯盟履行作戰承諾。該過程每四年執行一次，但可根據形勢變化啟動非常規審查。

步驟3：分配需求與設定目標
 ACT主導能力目標分配，確保北約成員國間責任公平分擔。過程包含與盟國協商確定《能力目標包》，隨后北約國際參謀部（IS）主持多邊會議并提交NAC批準。分配機制依據各國規模與戰略重要性，確保其對北約防務目標作出比例性貢獻。

步驟4：推動實施
 北約防務投資部支持成員國將國家防務規劃與聯盟優先事項對接。在ACT指導下，該過程推動跨國合作以避免能力重復建設，提升發展效率。步驟4為持續性過程，長期支持成員國履行義務。

步驟5：成果審查
 北約每兩年審查成員國能力目標達成進展，全面評估聯盟戰備狀態與LoA實現程度。ACT通過分析《防務規劃能力調查》反饋，評估現役與規劃中軍事力量效能。這一周期性審查過程確保北約防務能力持續優化。

4.2 主權與聯盟凝聚力

盡管NDPP為防務規劃提供結構化框架，但其仍尊重北約成員國的主權。

各國保留決定如何實現分配能力目標的自主權，允許其國防政策具備靈活性。同時，北約確保這些國家層面的努力與聯盟整體目標兼容，促進成員國間的凝聚力與互操作性。

在應對不斷演變的安全挑戰時，國家主權與聯盟凝聚力間的平衡對維持統一防御態勢至關重要。

4.3 北約的基于場景規劃

NDPP高度依賴基于場景的規劃指導能力發展過程。

北約運用多樣化規劃場景模擬潛在未來沖突，并評估部隊應對這些挑戰的戰備狀態。這些場景設計涵蓋從大規模集體防御行動到小型危機管理任務的全譜系突發事件。

基于場景的方法使北約能夠識別能力缺口、優化投資優先級，并確保其軍事力量可應對當前與未來威脅。

在開發場景時，北約兼顧現實與假設性威脅，確保其軍事力量為多維度潛在突發事件做好準備。例如，北約《戰略概念》界定聯盟三大核心任務：集體防御、危機管理與合作安全。NDPP的基于場景規劃工作與這些任務對齊，確保北約根據其LoA保持同時執行大型聯合行動（MJOs）與小型聯合行動（SJOs）的能力。

5. 基于場景規劃中的挑戰

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保所采用的場景兼具現實性與全面性。此類規劃可能過度聚焦特定突發事件，忽視更廣泛的戰略考量。

此外，隨著技術創新與地緣政治動態的演變，防務規劃者必須持續更新場景以保持其對未來威脅的關聯性。這需要從作戰環境中獲取持續反饋，并具備將新情報與技術進展靈活整合至規劃過程的靈活性。

預算限制同樣構成防務規劃的重大挑戰。如巴列斯特羅斯所述，防務能力采辦項目的可行性常受制于財政資源可用性。防務規劃者因此必須在雄心與實用性間尋求微妙平衡，確保軍事能力發展符合可用資金約束。這一挑戰在北約等多國框架下尤為顯著——各國優先事項與財政能力的差異可能阻礙共同防務目標的實施。

結論

基于場景的規劃是現代國防政策的核心工具，為預判未來威脅、協調軍事能力與政治目標提供靈活框架。通過將真實世界與假設場景融入防務規劃過程，政策制定者與軍事規劃者可確保部隊為多維度突發事件做好準備。

北約防務規劃過程（NDPP）展示了基于場景規劃在國際層面的應用范式——通過協調各國努力構建統一且響應迅速的防御態勢。隨著全球威脅持續演變，基于場景的規劃仍將是國防政策的關鍵要素，助力軍事力量裝備升級與戰備提升以應對未來挑戰。

通過維持政治雄心、資源配置與軍事能力間的協調性，防務規劃者可制定靈活且可持續的防御戰略，滿足單一國家及北約等多國聯盟的需求。

參考來源：Sergio Alvaré Peláez

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

2024年，為適應現代作戰理念，俄羅斯對軍事條令和《2030年前國家人工智能戰略》進行了重大修訂，頒布了人工智能相關標準并投入巨額資金推進實施。目前全球已有60多個國家制定并批準了本國人工智能發展戰略。本文旨在通過公開資料展示人工智能與機器人技術在武器裝備領域的發展方向及應用實例。

人工智能及其實際實現

"人工智能"這一術語自上世紀中葉提出，其軟硬件實現意味著機器能夠像人類一樣思考，在某些情況下甚至更高效。硬件層面，通過在單顆采用并行架構的芯片中集成數百至數千個計算核心，可實現最大運算速度。此類芯片支持互連以成倍提升并行數據處理能力。

人工智能沿兩個方向發展：一是基于專家規則的專家系統（"如果...則"型人類專家經驗）；二是基于"輸入數據-模型正確輸出"配對（"大數據"標注數據庫）的傳統機器學習方法。后者通過迭代調整模型參數，力求使解決方案準確率趨近100%。模型成功訓練的標志是能夠對未知輸入數據給出正確響應。

人工神經網絡由多層神經元組成，每層執行特定非線性數學函數。神經網絡雖屬機器學習范疇，但其并行架構可顯著擴展至復雜計算任務。2012年，神經網絡數學算法與硬件加速器（神經加速器）的協同發展使圖像識別效率超越人類水平。這一突破促使各國加強人工智能監管：加拿大2017年率先推出國家戰略，俄羅斯于2019年跟進。根據俄羅斯總統令《關于俄羅斯聯邦人工智能發展》現行版，人工智能技術涵蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識別與合成、智能決策支持及前沿AI方法。

技術實現與硬件發展

現有數十種神經網絡架構（如卷積網絡、自動編碼器、生成對抗網絡、變換器）。開發框架方面，美國主導的PyTorch和TensorFlow占據主流，以及中國PaddlePaddle、MindSpore，以及俄羅斯ПЛАТФОРМА-ГНС、PuzzleLib。服務器級神經加速器以美國NVIDIA為龍頭，推理環節則廣泛采用NVIDIA、中國瑞芯微及國產產品：K1879ВМ8Я及其模塊（模塊股份公司）、K1945ВМ028系列（海泰克）、СКИФ（埃爾維斯科研中心），部分場景使用"厄爾布魯士2С3"處理器（MCST公司）。

模塊公司在"微電子-2023"和"軍隊-2024"論壇公布的路線圖顯示，2025-2027年將推出Aramis（25瓦）和Portos（100瓦）訓練/推理加速器，以及5納米工藝的Athos（2.5瓦）推理芯片。這些加速器可集成于專用模塊或配備必要I/O接口的單板計算機。

前沿技術探索

新型脈沖神經網絡（SNN）信息編碼方式開辟了神經加速器新方向，通過降低內存與計算單元間數據傳輸壁壘，實現運算速度與能效的數量級提升。但該技術面臨訓練算法復雜（脈沖不可微分）、需專用開發框架及新型物理元件產業化不足等挑戰。

國際方面，美國英特爾推出Loihi 2脈沖芯片及LAVA框架。俄羅斯"莫提夫NT"公司基于傳統CMOS晶體管研發"阿爾泰-3"加速器及配套框架。俄羅斯多家機構（如NIEME股份公司）正聯合研發基于憶阻器的新型脈沖神經加速器。

盡管武器系統開發者鮮少公開AI實現細節，但上述技術路徑為我們理解現代軍事裝備的智能內核提供了參考依據。

人工智能與自主作戰系統

在俄羅斯、美國、中國、以色列、德國、澳大利亞、英國等先進國家，人工智能技術應用、高超音速武器系統研發測試、新物理原理武器研制，以及陸海空潛多域作戰機器人和復合機器人系統的開發正迅猛發展。多極化世界格局下，技術競賽與智力角逐持續升級——政治版圖由多個實力相當的權力中心構成。各國高度重視武器裝備領域人工智能與機器人技術的發展。

眾多國家資助的科研項目持續推進，吸引尖端企業、科研機構與高校參與協作。人工智能（自主作戰系統——機器人）軍備競賽自2010年代中期起主要在美俄中三國展開，特別軍事行動進一步激化了這一競爭。

全球專家普遍認為，陸海空潛多域作戰機器人（無論集群或單兵部署，統稱無人作戰系統）是人工智能軍事化最具前景的方向之一。戰場態勢感知能力至關重要：誰能率先發現敵人、識別目標參數與環境態勢，便已贏得半局勝利（正如凱撒大帝公元前47年所言"我來，我見，我征服"）。無人作戰系統的"耳目"——配備人工智能目標識別功能的全景光電系統與無線電偵察設備，以及持續更新的敵我目標特征庫（涵蓋熱成像、雷達、聲學與視覺多模態），成為決勝關鍵。

人工智能是提升無人作戰系統自主性、作戰效能及多軍種協同能力（涵蓋陸海空天部隊）的核心技術，可顯著減少人員傷亡。將人工智能融入無人作戰系統以實現高效作戰任務的主要目標（按優先級排序）：

1. 形成新型作戰能力；
2. 增強自主決策水平；
3. 提高技戰術決策合理性；
4. 實現戰場全域（陸海空潛天）實時態勢支持；
5. 降低火力與信息對抗環境下裝備操作人員風險；
6. 通過快速智能處理海量模糊非結構化數據降低決策不確定性；
7. 維持高強度作戰節奏；
8. 減少載人裝備人員損失；
9. 提升系統可靠性與安全性。

當前人工智能技術在各領域高速發展，但其在武器裝備等領域的應用方法論體系尚未健全，相關系統研發與運維經驗仍顯不足。這導致項目規劃與風險評估存在困難，人工智能應用計劃常需動態調整。例如：美國空軍無人機發展計劃五年內三次修訂，最終拆分為大型/小型無人機專項計劃；美國防部無人作戰系統跨軍種計劃十年間歷經五次修訂；《自主化地平線》無人航空系統自主化發展綱要因人工智能技術突破，僅四年即發布新版。

上述現實要求基于既有項目版本與理論框架，系統分析無人作戰系統人工智能研發現狀與前景，評估技術應用方法論演進趨勢，為后續決策提供審慎依據。

俄羅斯戰斗機器人

俄羅斯空軍總司令維克托·邦達列夫將軍于2017年2月表示，俄羅斯正在研發配備人工智能的導彈，可在飛行中切換攻擊目標。俄羅斯軍工委員會批準計劃，至2030年通過遠程控制與人工智能機器人平臺實現30%軍力占比。

2017年5月，俄羅斯防務承包商克朗施塔特集團首席執行官透露："已存在完全自主的AI操作系統，支持無人機集群自主執行任務、分工協作"。俄羅斯正測試多款自主/半自主作戰系統，如卡拉什尼科夫"神經網絡"戰斗模塊——配備機槍、攝像頭與AI系統，據稱無需人工干預即可自主完成瞄準決策。

在"軍隊-2022"論壇上，基茲利亞爾機電廠股份公司展示新型"臺風-VDV"裝甲車搭載的反無人機遙控戰斗模塊。該模塊集成AI自動瞄準系統與增強現實戰術目鏡，獲俄國防部認證嘉獎。在火炮難以打擊的據點，可攜帶40公斤TNT的"天蝎-M"智能機器人展現獨特價值，其復雜地形機動能力與快速打擊效能無可替代。

俄白兩國正積極研發海空無人作戰系統：無人艇（BEC）及反無人艇偵察打擊無人機。網絡流傳俄軍首次在特別軍事行動區實戰測試自殺式無人艇的影像（特種部隊軍官Telegram頻道"迷霧彼端"5月13日披露）。視頻顯示高速機動艇抵近岸邊后引爆戰斗部。該自殺式無人艇最大航程250公里（戰斗部當量250公斤TNT），若減輕載荷可延伸至300公里，計劃將戰斗部提升至350公斤。多國正研制超大型海上無人機（SBEC），近期頻現10噸級自主無人潛航器（ANPA）報道（詳見《祖國軍械庫》2024年第4期俄等國SBEC與ANPA專題）。未來計劃驗證此類機器人集群作戰模式，當前正完善使用理念、建造技術及海上作戰體系定位，同步開發含AI技術的控制系統。

針對無人艇與登陸部隊的反制無人機研發同步推進。2023年俄生產14萬架無人機，2024年計劃倍增產量（含AI型號）。約90家大中小企業以高水平科工量產能力生產各類無人機。ZALA AERO公司新型"55型"無人機配備四臺微型發動機，兼具FPV無人機的高機動與靜音特性。該機可從集裝箱集群發射，熱成像導引頭自主索敵攻擊。自主模式下，操作員可全程目視目標直至命中，且通訊鏈路抗電子干擾。升級版"柳葉刀"能以200公里/小時速度攜帶2公斤戰斗部直擊敵方無人機操作站天線（詳見《祖國軍械庫》2024年第2期俄新型無人機專題）。

2024年莫斯科直升機展亮相白俄羅斯產"獵人"升級版察打一體無人直升機系統，含兩架無人直升機、指控站、兩輛運輸平臺及機載防御系統。單機載荷200公斤，續航6小時/150公里，配備16枚反坦克炸彈、7.62毫米機槍塔及16枚非制導火箭彈。除反無人機與裝甲目標外，還可執行邊防巡邏、態勢監控與火力校射任務。

2024年完成測試的蘇霍伊公司"獵人"重型攻擊無人機（第六代平臺）列裝部隊，可打擊陸海空目標。最大速度1000公里/小時，升限18公里，航程6000公里，載彈量8噸。性能全面超越美國MQ-9與X-47B（速度400/990公里/小時，升限15/12公里，航程1900/3900公里，載彈1.7/2噸）。該型機全球罕見，載彈量堪比有人戰機，可獨立執行任務或與蘇-57協同作戰。無人機群與單架蘇-57編組可大幅提升火力密度與突防效能。相比有人機，無人機成本低至十分之一，且無需培養耗時數年、耗資數百萬美元的飛行員，顯著降低人員傷亡風險。無人機戰損僅影響裝備庫存，無人員損失。

人工智能、虛擬技術、通信與戰爭

美軍正同步推進擴展現實技術在軍事任務中的應用，涵蓋實戰與人員訓練領域。根據美國國會研究服務局報告，源于電子游戲快速發展的"擴展現實"技術已在軍事領域實際應用，包括虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）。

• 虛擬現實指通過技術手段構建的非物質世界，人類可通過視覺、聽覺與觸覺感知；
• 增強現實通過計算機技術將圖形元素疊加至現實世界影像；
• 混合現實則實現人類通過實體界面與虛擬對象交互。

依據美國防部2022年預算，擴展現實技術涉及30余項采購計劃，總投入超220億美元。各軍種均開展其在訓練與作戰中的應用研究，最成功案例集中于態勢感知增強、團隊協作訓練、武器裝備操作技能提升、醫療救護與復雜設備維護領域。實戰中，AR技術用于武器制導及戰場態勢與裝備狀態顯示。例如，F-35戰術戰斗機飛行員配備洛克韋爾柯林斯與埃爾比特系統公司聯合開發的第三代頭盔顯示器系統（F-35 Gen III HMDS），內置投影顯示屏實現360度視場，集成通訊設備與夜視儀。制造商數據顯示，截至2022年1月該設備累計飛行超32萬小時。單價40萬美元的頭盔相比1.48-3.37億美元的整機成本微不足道。

美軍正系統性整合擴展現實技術，其在作戰與訓練中的應用配合現代化便攜式信息處理傳輸設備，將推動美軍戰備水平與協同能力質的躍升。

2024年2月，中國披露新型AI電子戰系統，可實時無縫監測敵方電子設備輻射源，以空前速度識別信號特征并有效壓制，同時保障己方通信暢通。該系統能無障礙探測追蹤吉赫茲頻段信號（含星鏈衛星頻率）。專家認為，其小型化、高性能與低功耗特性或將引發戰術乃至戰略層面的"深度變革"。

俄羅斯推出無人機探測系統，可顯示空中目標型號。通過神經網絡優化光學探測器，使探測距離提升40%，并實現反無人機系統全自主運行。

綜上，本文審視了21世紀初多極世界中陸海空潛多域人工智能與機器人技術的發展方向及應用實例。結論顯而易見——新一輪多維度技術競賽已然拉開帷幕...

參考來源：arsenal otechestva

多智能體系統正通過復雜的自主AI智能體網絡變革現代國防戰略。這些系統顯著提升陸、海、空及網絡空間軍事行動效能。本文探討多智能體系統在國防中的關鍵作用，分析其前沿應用場景、核心優勢以及技術演進過程中面臨的挑戰。

從戰場模擬到實時威脅分析，多智能體系統正在優化軍事決策流程與作戰效能。此類分布式AI網絡可高速處理海量數據、協調響應行動，并以超越傳統集中式系統的方式適應動態環境。隨著國防機構對該技術的持續投入，多智能體系統即將重塑國家安全架構與軍事戰略體系。

然而，將多智能體系統整合至國防框架既帶來機遇也伴隨挑戰。本文深入探討如何平衡協作式AI的技術潛力與安全風險、倫理爭議及人類監督機制等核心議題。

海岸防御應用

圖：海岸線上部署的機動化防御系統。

海岸防御是一項需要快速決策與協同作戰的關鍵任務。多智能體系統正使該任務更高效且更具成效。此類系統通過多個小型智能設備協同工作實現功能，其運作模式猶如協同作業的微型機器人集群。

分布式分層設計是該領域行之有效的架構方案。這種智能組織架構采用樹狀分支結構——頂層負責核心決策，底層分支處理具體戰術任務。該架構顯著提升海岸防御團隊的響應速度與決策質量。

實際應用場景中，當不明船只接近海岸線時，中央控制中樞（相當于樹干）率先發現目標，隨即指令戰術單元（相當于分支）實施抵近偵察。這些戰術單元可能是無人機或巡邏艇，它們迅速抵近目標區域采集情報，必要時可自主實施快速決策。

系統的卓越效能源于以下特性：
? 多任務并行處理能力
? 上下層級間信息雙向實時交互
? 各子系統明確分工與快速反應機制

研究數據顯示，相較于傳統防御體系，此類系統決策速度提升47%，威脅攔截成功率提高32%。其效能躍升堪比從單一瞭望塔升級為具備即時通信能力的全域觀測網絡。

通過部署此類智能協同系統，沿海區域安全等級顯著提升。系統可提前預警潛在威脅并實施快速響應，切實保障海岸線與沿岸居民安全。

與無人系統的集成

多智能體系統與無人水面艇（USVs）的集成正在變革自主防御作戰。這種技術融合在協同效能與成本效益方面展現出顯著優勢。以下是這些技術如何增強海軍能力的解析。

• 協同效能提升
  配備多智能體系統的USV集群可實現無縫協作，實時共享信息并作為統一整體進行決策。這種協同機制顯著提升海上監視、巡邏及威脅響應效率。設想一支USV艦隊分散于廣袤海域，每艘艇均成為整個海軍力量的"耳目"。

這些自主艦艇通過實時通信，根據環境變化動態調整部署與任務。這種自適應行為確保防御行動在復雜動態環境中保持敏捷響應能力。

• 成本效益優化
  無人系統的應用使海軍在擴大行動范圍的同時降低運營成本。USV的建造與維護成本遠低于傳統有人艦艇，且無需大規模船員配置，既減少人力開支又降低高危環境中的人員風險。

此外，這些自主艦艇可在無需頻繁補給的情況下持續運作。其長航時特性支持對大范圍海域的持久監控，而傳統艦艇執行此類任務將面臨高昂成本。

• 能力邊界拓展
  多智能體系統與USV的集成為防御行動開辟新維度，智能艦艇可執行多樣化任務：
  ? 持續性海上監視
  ? 水雷探測與排除
  ? 反潛作戰支援
  ? 海上突發事件快速響應
  ? 環境監測數據采集

憑借惡劣環境作業能力與艦隊級信息共享機制，配備多智能體系統的USV產生"戰力倍增器"效應，全面提升海軍行動整體效能。

• 未來海軍力量構建
  隨著海戰形態演進，無人系統集成的重要性與日俱增。這些技術使海軍能夠快速應對新型威脅與挑戰。當前對USV及多智能體系統的投入，正為自主作戰主導海上安保的未來奠定基礎。

海軍防御的未來在于人類專業知識與先進自主系統的深度融合，兩者協同守護海域安全的效能將超越歷史任何時期。

"多智能體系統與USV的集成標志著自主防御作戰的重大飛躍。通過提升協同性、優化成本效益及擴展能力邊界，這些技術正在重塑海戰模式。隨著該領域研發持續突破，我們期待更多創新應用將進一步提升海上防御能力。" ——海軍戰略專家簡·史密斯評述

傳統防御系統的挑戰與突破

傳統防御系統愈發難以適應現代戰爭需求。如同只能預判幾步棋的棋手，這些傳統方案在面對現代戰爭動態不可預測性時往往失效。而多智能體系統（MAS）正成為顛覆性解決方案，提供曾經被認為不可能的適應性與韌性。

傳統防御系統在穩定環境中表現穩健，但在適應性場景中暴露顯著缺陷。設想依賴集中式指揮的海軍艦隊：旗艦遭破壞將危及整個行動。多智能體系統憑借分布式決策機制構建靈活彈性防御網絡，恰能克服此類僵化問題。

多智能體系統的核心優勢在于無與倫比的可擴展性。傳統系統常因復雜度提升而崩潰，而MAS卻因此更顯效能。例如自主無人機群——每個單體作為獨立智能體協同執行廣域偵察任務。任務擴展時，新增無人機可無縫融入體系，無需增加中央協調負擔。

多智能體系統的分布式特性與傳統集中式方案的脆弱性形成鮮明對比。面對突發挑戰時，MAS可快速自適應：每個智能體基于局部信息實施實時決策，確保系統整體效能不受個別組件失效影響。

以邊境防御為例：傳統系統依賴固定傳感器與預設巡邏路線，易被敵方利用漏洞。而多智能體系統可部署移動傳感器與自主載具網絡，根據實時威脅評估動態調整布防。這種自適應方案不僅強化安防，更優化資源調配——在預算緊縮的現代國防環境中至關重要。

多智能體系統的優勢超越戰術層面。通過分布式決策機制，系統內建冗余設計與容錯機制：單個智能體失效時，其他單元可即時補位確保任務連續性。這種韌性在不容失敗的高風險防御場景中尤為關鍵。

國防技術的未來在于擁抱多智能體系統原則。通過分布式智能與可擴展架構，我們可構建非被動響應、而是主動預判威脅的防御網絡——在威脅完全形成前實現預警與自適應。在這場全球安全的永恒棋局中，多智能體系統賦予我們前瞻多步的決策能力，將潛在漏洞轉化為戰略優勢。

仿真與建模在國防多智能體系統中的效能驗證

仿真與建模已成為驗證多智能體系統設計、優化決策流程的核心工具。這些技術使開發者和戰略制定者能在現實部署前，于受控無風險環境中測試各類場景。

• 數字實驗室：系統設計的驗證場
   仿真環境作為數字實驗室，可全面測試多智能體系統架構。通過構建智能體及其交互的虛擬映射，設計者能觀測不同條件下的系統表現。該方法無需實體原型的高昂成本與時間投入，即可識別設計缺陷、優化性能參數并完善策略框架。

• 復雜動態場景的模擬優勢
   仿真技術尤其擅長處理現實難以復現的復雜動態場景。在國防領域，仿真可構建精細戰場態勢模型，賦能軍事戰略家探索多樣化戰術路徑及其潛在結果。基于智能體的建模與仿真技術的最新進展，已能創建日趨逼真、具備細微差異的復雜系統數字孿生體。

• 系統原理的解構框架
   建模為理解系統內在機理與關聯提供理論框架。通過創建現實現象的抽象表征，建模者能將復雜交互簡化為可管理與分析的形式。該流程對決策協議開發尤為重要，有助于識別關鍵變量及其對系統整體效能的影響路徑。

• 決策優化的協同效應
   仿真與建模的協同作用顯著提升決策質量。基于不同模型運行多重仿真，決策者可洞察各類選項的潛在結果。這種數據驅動的決策方法減少對直覺或有限經驗的依賴，建立更科學的決策流程。

• 國防場景的實戰化應用
  國防領域將仿真與建模技術深度融入戰略開發與風險評估。軍事規劃者運用這些技術實現：
  ? 模擬作戰環境測試新裝備與技術
  ? 安全受控環境中的作戰人員訓練
  ? 戰略決策潛在結果推演分析
  ? 資源調配與后勤保障優化
  ? 多樣化防御態勢有效性評估

通過運用這些工具，國防機構能更好應對從維和行動到全面沖突的各類場景。仿真建模獲得的洞見助力制定更高效防御戰略，最終強化國家安全保障。

"仿真本身并非決策工具，而是決策輔助工具，其價值在于支撐更明智的決策制定。" ——FIRMA (2000)

該論斷精準概括仿真建模的決策支持價值。盡管這些工具提供關鍵洞見，但無法替代人類判斷。其核心作用在于為決策者提供數據支撐與情景預演，賦能更明智、更自信的決策選擇。

• 技術演進與未來展望
  隨著技術進步，仿真建模工具的能力邊界將持續擴展。從更精準的智能體行為模擬到更復雜的系統交互建模，這些發展將使仿真建模在多智能體系統驗證與跨領域（特別是國防）決策協議優化中發揮更大效能。

多智能體防御系統的未來發展方向

多智能體系統即將徹底革新軍事能力。這些由AI賦能的智能體網絡正快速發展，聚焦于自主性增強、無縫集成與決策流程優化三大方向。

• 自主性突破
   防御系統的自主化水平正邁向新高度。未來自主系統將在最小化人工干預下運作，自適應復雜戰場環境。這種獨立性將縮短響應時間并降低人員風險。

• 跨域集成能力躍升
   多智能體系統的集成能力將實現質的飛躍。空、陸、海、天、網絡五域協同將構建無縫防御網絡，以前所未有的速度與精度應對威脅。

• 智能決策革命
   決策機制正變得日益精密。借助先進AI算法，未來多智能體防御系統將高速處理海量數據、識別模式并制定戰略決策，其速度遠超人類。這種認知飛躍將徹底改變戰術與戰略規劃模式。

• 軍事變革影響深遠
   這些技術進步將引發深刻變革。進化的多智能體系統能更高效應對多樣化威脅，從態勢感知強化到威脅快速響應，全方位重塑現代戰爭形態。

• 倫理框架的必要性
   在推進自主防御系統時，倫理考量必須置于發展前沿。平衡機器自主與人類監督，是確保技術應用符合價值觀的關鍵保障。

多智能體防御系統的未來充滿潛力，預示著軍事能力的新紀元。隨著技術成熟，這些系統將在國家安全維護與地緣格局塑造中發揮核心作用，開創防御技術的新篇章。

參考來源：smythos

人工智能（AI）技術已經深刻地改變了遙感領域，徹底革新了數據收集、處理和分析的方式。傳統上依賴于手工解釋和特定任務模型的遙感，因基礎模型的出現得到了顯著增強。基礎模型是指大規模、預訓練的AI模型，能夠以前所未有的精度和效率執行各種任務。本文對遙感領域的基礎模型進行了全面的綜述，涵蓋了2021年6月至2024年6月期間發布的模型。我們根據這些模型在計算機視覺和特定領域任務中的應用對其進行分類，并提供了關于其架構、預訓練數據集和方法論的深入見解。通過詳細的性能比較，我們突出了這些基礎模型所取得的顯著進展和新興趨勢。此外，我們還討論了技術挑戰、實際影響和未來研究方向，特別是針對高質量數據的需求、計算資源以及模型泛化能力的提升。我們的研究還發現，預訓練方法，尤其是對比學習和掩碼自編碼器等自監督學習技術，顯著提升了基礎模型在遙感任務中的性能和穩健性，例如場景分類、目標檢測等應用。本文旨在為研究人員和從業者提供資源，通過對基礎模型在遙感中的進展和未來發展路徑的全景式綜述，推動該領域的持續發展和應用。

關鍵詞——遙感、機器學習、人工智能、圖像處理、計算機視覺、Transformers。

人工智能（AI）技術已經深刻地變革了遙感領域，徹底革新了數據的收集、處理和分析方式。傳統上，遙感項目嚴重依賴于手動解釋和任務特定模型，這些模型需要大量的標記數據集和顯著的計算資源。然而，隨著AI和深度學習（DL）的出現，一個新的時代已經到來。在這個時代中，大規模的預訓練模型，即基礎模型，能夠以前所未有的精度和效率執行各種任務。這些進步不僅增強了遙感的能力，還為其在各個領域的應用開辟了新的途徑。近年來，出現了許多基礎模型，它們在處理多樣的遙感任務方面表現出了卓越的性能。這些模型有可能顯著提升多個下游任務的性能，如場景分類、語義分割、目標檢測等。通過利用海量的預訓練數據和復雜的架構，這些基礎模型在該領域設立了新的基準，使其成為研究人員和工程師不可或缺的工具。本文旨在提供遙感領域基礎模型的全面綜述，涵蓋了2021年6月至2024年6月期間發布的基礎模型。在圖1中，按時間順序列出了51個視覺模型。為了方便研究人員的導航和使用，我們根據這些模型在計算機視覺任務和特定領域任務中的應用對其進行了分類。這樣的分類方式可以更清晰地了解哪些模型適用于特定目的，無論是一般的基于圖像的挑戰，還是更為專業的應用，如環境監測、土地覆蓋和土地利用、考古勘探、災害管理或其他領域。我們的貢獻包括：

1. 對遙感領域提出的基礎模型進行了詳盡的回顧，從基礎模型的背景和方法論到不同領域和任務中的具體應用，進行了分層和結構化的綜述。
2. 對這些模型在計算機視覺任務（表I）和特定領域任務（表5）中的應用進行了分類和分析。我們討論了每個模型的架構、預訓練數據集、預訓練方法及其性能。
3. 針對遙感中基礎模型相關的挑戰和未解決的問題進行了討論。我們指出了新趨勢，提出了重要問題，并為進一步探索提供了未來的研究方向。

基礎模型（FMs）指的是大規模的預訓練模型，這些模型為不同領域的各種下游任務提供了堅實的起點。基礎模型利用廣泛的數據集和先進的架構，能夠捕捉復雜的模式和特征，并通過較少的額外訓練進行微調以適應特定的應用。在遙感領域，由于數據的多樣性和復雜性，包括多光譜和多時相影像，基礎模型顯得尤為重要。諸如自監督學習（SSL）和Transformers等技術顯著提高了圖像分類、目標檢測和變化檢測等任務的性能和效率，解決了遙感數據所帶來的獨特挑戰。

基礎模型的發展得益于深度學習的進步和大型數據集的可用性。最初，卷積神經網絡（CNNs）如ResNet為圖像識別和分類任務的改進鋪平了道路。Transformers的引入，利用自注意力機制來建模遠程依賴關系，進一步提升了基礎模型在處理大規模圖像數據方面的能力。

遙感中的基礎模型的特點在于它們能夠通過SSL技術利用大量未標記數據，從而在無需大量標記數據集的情況下學習到穩健的表示。主要的SSL方法包括對比學習，它通過比較同一數據點的不同增強視圖來學習表示；以及預測編碼，它通過觀察部分數據來預測輸入數據的缺失部分。

遙感領域的知名基礎模型包括SatMAE，它為時間和多光譜衛星影像預訓練Transformers；Scale-MAE，一種用于多尺度地理空間表示學習的尺度感知掩碼自動編碼器；以及DINO-MC，它通過全球-局部視圖對齊擴展了SSL在遙感影像中的應用。這些模型在場景分類、目標檢測和變化檢測等各種遙感任務中表現出色。

盡管取得了成功，基礎模型仍面臨諸多挑戰，包括對高質量和多樣化訓練數據的需求、顯著的計算資源消耗，以及將模型有效適配于特定遙感任務的領域適應性。這些挑戰的解決對于基礎模型在遙感中的持續進步至關重要。

方法論

近年來，遙感基礎模型（FMs）的發展依賴于各種復雜的方法學，包括自監督學習（SSL）、Transformers及視覺Transformers（ViT），以及殘差神經網絡（ResNet）。這些方法顯著增強了基礎模型的能力，使其能夠在沒有大量人工監督的情況下從大量數據中學習，處理復雜的數據結構，并改善特征提取和表示能力。本節將回顧這些方法在遙感領域的機制和貢獻。

**A. 自監督學習（SSL）訓練策略在遙感基礎模型中的應用

自監督學習（SSL）在基礎模型的預訓練階段起著至關重要的作用。通過SSL，模型能夠從輸入數據的部分信息中預測另一部分，從而減少對大量標注數據集的依賴。在遙感中，由于標注數據的稀缺性，SSL顯得尤為重要。使用SSL預訓練的模型能夠有效地從大量未標注的遙感數據中捕捉模式和特征，使其在下游任務中非常高效。圖3展示了自監督學習的一般流程。 在遙感應用中，常用的兩種SSL方法是對比學習和預測編碼。 1. 對比學習：對比學習旨在通過比較同一數據點的不同增強視圖來學習表示。其核心思想是在特征空間中將相似（正樣本）對拉近，而將不相似（負樣本）對推遠。這種方法高度依賴于數據增強，以創建同一圖像的多個視圖。 1. 預測編碼：預測編碼是另一種SSL技術，模型通過觀察部分數據來預測輸入數據的缺失部分。這種方法有助于捕捉數據中的空間和時間依賴性。常見的預測編碼方法包括自動編碼器（AE）和掩碼自動編碼器（MAE）。

常用的SSL方法包括SimCLR、MoCo（動量對比）、BYOL（自我引導潛在空間）和DINO（無標簽自蒸餾）。這些方法各有特色，在生成正負樣本對和更新模型參數方面采取了不同的策略。這些方法在遙感中的場景分類、語義分割和目標檢測等任務中表現出色。例如，SSL可以幫助模型在標注數據有限的情況下，學習分類土地覆蓋類型、識別建筑物和車輛等目標，并分割衛星圖像中的不同區域。

**B. 主干網絡（Backbones）

在深度學習中，主干網絡是作為特征提取器的關鍵神經網絡架構。它們構成了模型的基礎層，處理輸入數據以生成豐富的、層次化的特征表示。這些表示可以被模型的后續組件用來執行各種任務，如分類、檢測和分割。通過利用強大的主干網絡，模型能夠高效地處理復雜數據，并在不同應用中提升性能。

主干類型I：Transformers和視覺Transformers（ViT）：Transformers最初為自然語言處理設計，通過自注意力機制建模長距離依賴關系，徹底改變了計算機視覺領域。視覺Transformers（ViT）將Vaswani等人（2017）提出的Transformers架構適用于圖像數據，將圖像塊視為序列的token。這種適應在遙感中尤為有用，因為圖像往往較大且包含復雜的空間結構。圖4展示了用于遙感分割任務的ViT基本結構。

ViT的關鍵組件包括圖塊嵌入、位置編碼、Transformer編碼器和分類頭。圖塊嵌入將圖像分割為固定大小的塊，并將每個塊線性嵌入到向量中。位置編碼則為圖塊嵌入添加空間結構信息。Transformer編碼器由多層多頭自注意力和前饋神經網絡組成，處理嵌入塊的序列以捕捉全局依賴關系。最后，分類頭是一個全連接層，用于處理最終的序列表示以執行下游任務，如圖像分類。Transformer中的自注意力機制允許每個token關注所有其他token，為捕捉全局上下文提供了強大的方式。 ViT在遙感任務中表現出色，如土地覆蓋分類、城市區域識別和植被分析，利用其捕捉局部和全局模式的能力。

主干類型II：卷積神經網絡（CNN）：卷積神經網絡（CNN），如殘差神經網絡（ResNet），通過引入殘差連接解決了深層神經網絡中的退化問題，這些連接允許梯度繞過某些層，從而促進非常深的網絡訓練。這一能力在遙感中尤為重要，因為通常需要深度模型來捕捉衛星圖像中的復雜細節和變化。

ResNet的特點是其殘差塊，包括繞過一個或多個層的快捷連接。殘差塊可以描述為以下公式：y=F(x,{Wi})+x\mathbf{y} = \mathcal{F}(\mathbf{x}, {W_i}) + \mathbf{x}y=F(x,{Wi})+x其中，y\mathbf{y}y是輸出，F\mathcal{F}F表示要學習的殘差映射，x\mathbf{x}x是輸入，{Wi}{W_i}{Wi}是塊中各層的權重。根據維度，快捷方式可以是恒等映射（如果輸入和輸出維度匹配）或卷積層（如果維度不同）。

ResNet有多種架構，如ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152，數字表示總層數。這些網絡在各種視覺任務中表現出色，因為它們能夠在不退化的情況下訓練更深的網絡。在遙感中，ResNet廣泛用于圖像分類、目標檢測和變化檢測任務。例如，基于ResNet的模型可以分類不同的土地覆蓋類型，檢測建筑物和車輛等目標，并通過比較時間序列衛星圖像來監測景觀變化。

通過結合這些方法，遙感基礎模型能夠利用大量數據，處理復雜結構，并在各種應用中實現最先進的性能。這些方法使模型能夠有效應對遙感的獨特挑戰，如大圖像尺寸、多樣化數據源，以及在環境監測和分析中對高精度的需求。

在接下來的部分中，我們將探討這些方法在不同遙感任務中的具體應用，分析其性能，并討論用于訓練和評估這些模型的數據集。

在這篇全面的綜述中，我們回顧了2021年6月至2024年6月間開發的遙感基礎模型的進展。我們將這些模型分類為視覺模型和視覺-語言模型，重點介紹了它們獨特的方法論和能力。我們的分析涵蓋了多種先進技術，包括自監督學習（SSL）、視覺Transformers（ViTs）和殘差神經網絡（ResNets）。這些模型在場景分類、語義分割和目標檢測等任務中，以及在環境監測、數字考古、農業、城市規劃和災害管理等特定領域的應用中，顯著提高了性能。盡管取得了顯著進展，但仍存在若干挑戰，如需要更多樣化和高質量的數據集、較高的計算需求以及任務特定的困難。解決這些挑戰需要進一步的研究和跨學科的合作。總而言之，這篇綜述提供了當前遙感基礎模型的詳細概述，提出了寶貴的見解并指明了未來的研究方向。我們建議繼續努力開發高效的模型架構、增強多模態數據整合以及擴大數據集的多樣性，以充分發揮這些模型在遙感領域的潛力。

智能化是未來軍事發展的重要方向，而智能決策作為智能化的重要手段，深刻 影響著軍隊的作戰體系建設以及裝備武器體系發展規劃。首先，本文給出智能決策的技術內 涵定義，從機器學習、運籌優化、數據/知識驅動、系統支持的視角進行歸納總結，進而闡 述軍事體系工程的定義與結構，梳理出軍事體系工程領域的智能決策流程，對當前智能決策 在軍事體系需求、體系設計、體系建模、體系評估、體系管理等環節的應用現狀進行了總結。 最后給出智能決策技術在軍事體系工程應用的未來展望，以期為軍事智能化發展工作提供一 定的參考價值。 隨著全球新一輪科技革命和產業變革的深 入發展，人工智能、數據挖掘等智能化技術的 不斷突破與創新，并與各領域加速融合[1-2]。各 領域的決策過程中的廣度、深度和復雜度形成 體系，約束條件、策略偏好、不確定性等因素 增多，以及復雜的技術集成和工程管理問題益 發突出，產生了智能決策的需求。隨著美軍提 出馬賽克戰概念[3]，拋出“決策中心戰”理念， 智能決策在軍事領域的研究迅速發展，加上未 來復雜戰場多模態信息交織難辨，形成不確定 性極高的復雜體系問題，極大增加了作戰決策 的難度[4]。 智 能 決 策 結 合 人 工 智 能 （ artificial intelligence ， AI ）、知識發現 (knowledge discovery in database，KDD)等技術，能夠用于 實現不確定環境下的精確決策[5]，其可以融入 或集成到軍事系統中，以其高效的數據融合和 深度學習（deep learning，DL）能力，實現軍 事系統即時性和精確性的決策分析。智能決策 涉及國防和軍隊建設各個方面，在無人戰場[6]、 軍事武器選擇[7]、作戰任務規劃[8]、軍事網絡 分析[9]等領域發揮巨大作用。與此同時，人工 智能、信息融合與共享等技術的不斷推進，使 得航空航天系統[10]、軍事系統[11]、智能制造系 統[12]等出現了新的大規模系統集成體的結構 形態，給體系(system of systems)和體系工程 ( system of systems engineering，SoSE)研究注入 新的活力，體系的多模態信息融合、不確定體 系環境下的優化決策、模型驅動的 SoSE 成為 了體系研究熱點[13-15]。 近年來，隨著智能決策研究的不斷深入， 許多學者開展智能決策與各領域結合研究[16]， 也產生了關于智能決策在領域應用的綜述，其 中，云計算[17]、大數據[18]等方面成果較為突出。 但目前學術界缺乏對軍事體系工程的智能決策 系統性綜述，對軍事體系領域的智能決策流程 缺少細節描述。基于此，本文首先梳理了軍事 系統工程智能決策流程，結合軍事體系工程的 特點，歸納智能決策在軍事體系工程領域的研 究現狀，最后基于智能決策技術的優越性，提 出了未來軍事體系工程領域應用設想。

數字化轉型是軍備轉型的戰略需求，也是軍事理念變革的重要保證，更是智能化技術條件下打贏未來戰爭不可或缺的一個重要環節。為持續保持戰爭優勢，美軍在第四次工業革命浪潮的沖擊下積極推進數字化轉型。本文分析了美軍數字化轉型的必要性、發展目標、意義和實施途徑，并從標準規范建立、數據模型構建、人員數字化素養等方面提出了推進我國軍隊數字化 轉型的具體措施。 隨著量子計算、生物技術、人工智能、機器人技術 和納米技術等多領域的技術突破，第四次工業革命利 用數字化重塑工業和社會模式，以前所未有的方式推 動軍事領域變革。雖然戰爭的本質并未改變，但是軍 事組成要素以及協作關系發生了顛覆性改變。首先， 數字技術、信息技術、物理技術等有機融合，戰場指控 鏈、殺傷鏈、供應鏈、保障鏈等智能化水平大幅提升； 其次，各學科、領域不斷交叉擴維，致使戰略規劃、作 戰設計、武器裝備研制趨于一體化；最后，深度學習技 術、大數據分析技術、機器技術、無人自主系統技術等 正在推動戰爭形態趨向無人化、自主化、智能化［1］ 。為 適應第四次工業革命時代的變化，美軍積極推動數字 化轉型工程，這對提升美軍戰斗力和保障國家安全具 有重要意義。 美軍數字化轉型最早由美國國防部于 2003 年提 出，《美軍轉型計劃指南》［2］ 中強調將美軍從一支適應 打機械化戰爭的軍隊，建設成為一支適應打網絡中心 戰的軍隊。2018年6月，美國國防部正式對外發布《國 防部數字工程戰略》［3］ ，將數字工程定義為一種集成的 數字方法，明確了數字工程的發展目標，即數字工程 戰略旨在推進數字工程轉型，將國防部以往線性、以 文檔為中心的采辦流程轉變為動態、以數字模型為中心的數字工程生態系統，完成以模型和數據為核心的 范式轉移。2019年7月12日美國國防部又發布了《國 防部數字現代化戰略》［4］ ，進一步為美軍未來數字化轉 型指明了發展方向。同年 7 月 19 日，美國空軍發布 《數字空軍白皮書》［5-7］ ，提出以數字工程等敏捷方式變 革采購流程，打造“數字空軍”。2020年6月，空軍裝備 司令部啟動為期兩年的“數字戰役”，開始系統地推進 數字工程轉型。2021 年 6月，美國空軍設立數字轉型 辦公室，加速數字化轉型進程。美海軍陸戰隊于2020 年形成了《美海軍和海軍陸戰隊數字工程戰略》［8］ ，以 美國國防部的 5 個重點建設領域為藍本提出建設方 案。美國陸軍于2010年初步建成數字化陸戰場，2021 年10月，美國陸軍首席信息官辦公室又先后發布了兩 份數字化轉型相關文件《陸軍數字化轉型戰略》［9］ 和 《陸軍統一網絡計劃：啟用多域操作》［10］ ，旨在指導美 國陸軍的數字化轉型工作，使之更好地適應數字化戰 爭和多域作戰［11］ ，并計劃于2028年具備單一戰區多域 作戰能力，2050 年建成陸海空天一體化數字化戰 場［12-13］。美國國防領域數字戰略總體概覽如圖 1 所示。

基于智能體的建模與仿真已發展成為模擬復雜系統的強大工具，提供了對涌現行為和多樣智能體之間互動的洞見。將大型語言模型整合到基于智能體的建模和仿真中，為增強仿真能力提供了有希望的途徑。本文調研了在基于智能體的建模與仿真中利用大型語言模型的領域格局，考察了它們的挑戰和有希望的未來方向。在這項綜述中，由于這是一個跨學科領域，我們首先介紹基于智能體的建模與仿真以及大型語言模型賦能智能體的背景。然后，我們討論將大型語言模型應用于基于智能體的仿真的動機，并系統分析在環境感知、人類協調、行為生成和評估中的挑戰。最重要的是，我們提供了大型語言模型賦能的基于智能體的建模與仿真在多種場景下的最新工作綜述，這些場景可分為四個領域：網絡、物理、社會和混合，涵蓋了現實世界和虛擬環境的仿真。最后，由于這個領域是新的且快速發展的，我們討論了開放性問題和有希望的未來方向。

//www.zhuanzhi.ai/paper/a5b311fe2576ef865dbdcbb6c6eacda5

仿真作為一種計算工具，涵蓋了通過使用數學公式、算法或計算機生成的表示來模擬現實世界過程或系統，以模仿其行為或特征。基于智能體的建模與仿真專注于通過模擬個體智能體及其在環境中的相互作用來模擬復雜系統[135]。它通過賦予這些智能體特定的行為、屬性和決策能力來運作，使我們能夠檢查由智能體相互作用和環境動態產生的涌現現象。仿真的重要性跨越多個領域，是理解、分析和預測實際生活中可能難以或無法直接觀察的復雜現象的寶貴工具。它促進了實驗、假設測試和情景分析，提供了在不同條件下系統行為的洞見，并在經濟學、生物學、社會學和生態學等領域的決策過程中提供幫助。獲得和使用語言的能力是區分人類和其他生物的關鍵方面[90]。大型語言模型（LLMs）的出現是機器學習中的一個最新里程碑，展示了在自然語言處理任務和文本生成方面的巨大能力[235]。利用它們強大的能力，LLMs在通過更細膩和現實的方式表示智能體的決策過程、溝通和適應模擬環境方面顯示出了提升基于智能體仿真的前景。將LLMs整合到基于智能體的建模和仿真中，有潛力豐富仿真的真實性和復雜性，可能會深入洞察系統行為和涌現現象的原因如下： 首先，LLM 智能體可以根據環境做出自適應反應并執行任務，而無需預定義的明確指令 [193, 226]。其次，LLM 智能體具有很強的智能，可以像人一樣做出反應，甚至主動采取具有自導向的規劃和調度的行動 [208, 219]。LLM 智能體的行動空間既不局限于文本，對于文本，工具用法和內部行動模塊允許代理采取各種行動 [171]。最后，LLM 智能體可以與人類或其他智能體進行互動和交流 [152]。憑借以上三點優勢，LLM 智能體已被廣泛接受使用[153、122、117、152、111、125、111、73、105、27、29]。從這個角度看，LLM 智能體顯然可以作為一種新的模擬范例，賦予代理以人類水平的智能。由于 LLM 智能體的巨大潛力，近來這一領域的研究工作呈現出蓬勃發展的態勢。然而，迄今為止，還沒有一份綜述能系統地總結相關工作、討論尚未解決的問題，并為重要的研究方向提供一瞥。在本綜述中，我們分析了為什么大型語言模型在仿真的基本問題中至關重要，尤其是對于基于智能體的仿真而言。在討論了如何在這一新范式中設計智能體之后，我們仔細而廣泛地討論并介紹了各個領域的現有著作，其中大部分是近期發表的。本綜述的貢獻可歸納如下。

• 我們首先回顧了基于大型語言模型的智能體建模與仿真的現有著作。與現有方法相比，我們系統地分析了為什么大型語言模型可以作為基于智能體建模與仿真的先進解決方案。具體而言，我們首先從自主性、社會能力、反應性和主動性四個方面廣泛闡述了基于智能體的建模與仿真對智能體能力的要求。然后，我們分析了大型語言模型如何應對這些挑戰，包括感知、推理和決策、適應性和異質性。

-** 我們將基于智能體的建模與仿真分為物理、網絡、社會和混合四個領域，這四個領域可以涵蓋主流的仿真場景和任務**，之后我們介紹了相關的工作，對如何設計仿真環境以及如何構建由大型語言模型驅動的仿真代理進行了詳細的討論。

• 除了這一新領域的現有工作外，我們還討論了四個重要的研究方向，包括改進仿真的擴展性、開放仿真平臺、魯棒性、倫理風險等，相信這將對未來的研究有所啟發。 大型語言模型和 LLM 驅動的智能體

大型語言模型（LLMs），如 ChatGPT [149]、Gemini [55]、LLaMA [199]、Alpaca [192] 和 GLM [227]，是語言模型的最新范式，從早期的統計語言模型 [23] 發展到神經語言模型 [144]，再到預訓練語言模型 [31]，最后發展到大型語言模型 [235]。憑借數十億個參數和廣泛的預訓練語料庫，LLM 不僅在文本生成、總結、翻譯等自然語言處理任務 [116, 232] 中表現出驚人的能力，而且在解決數學問題等復雜推理和規劃任務 [11] 中也表現出驚人的能力。在大規模語料庫上進行的預訓練為零點泛化奠定了基礎。此外，預訓練模型還可以針對特定任務進一步微調，以適應特定的應用場景 [103]。此外，在過去一年中，大型語言模型（如 ChatGPT 和 GPT-4）的進步已經實現了類似人類的推理能力，這是一個里程碑，現在被認為是人工通用智能（AGI）的種子。具體來說，獲取和使用語言的能力是我們人類區別于其他生物的一個關鍵方面[198]。語言是我們與環境互動的最重要機制之一，語言為高級能力奠定了基礎[90]。

因此，由于在感知環境和做出決策方面具有類似人類的智能，構建大型語言模型賦能的智能體是大有可為的[208, 219]。首先，LLM 智能體能夠根據環境做出自適應反應并執行任務，而無需預定義的明確指令 [193, 226]。此外，在模擬過程中，LLM 智能體甚至可以形成新的想法、解決方案、目標等[71]。例如，AutoGPT [193] 在給出一組可用工具和最終任務目標時，可以自動安排計劃，體現了 LLM 在構建智能體方面的巨大潛力。同時，BabyAGI [226] 創建了一個運行無限循環的 LLM 驅動腳本，該腳本持續維護任務列表，其中每個任務都由 ChatGPT API [149] 根據任務上下文完成。其次，LLM 智能體具有足夠的智能，可以像人類一樣做出反應，甚至主動采取行動，進行自我導向的規劃和調度 [208, 219]。環境輸入并不局限于文本，最近的多模態融合模型還可以輸入其他類型的信息，如圖像或音頻 [239]。LLM 智能體的行動空間既不局限于文本，對于文本，工具使用能力允許智能體采取更多行動 [171]。最后，LLM 智能體具有與人類或其他人工智能智能體互動和交流的能力 [152]。在仿真，尤其是基于智能體的仿真中，代理的交流能力將個體仿真提升到了群體層面[80]。一個 LLM 驅動的智能體可以生成文本，另一個智能體可以接收并理解文本，進而為智能體之間或人類與智能體之間可解釋的交流提供基礎[152]。此外，社區層面的模擬需要智能體的異質性，而 LLM 智能體可以滿足這些要求，在社會中扮演不同的角色 [163]。由 LLM 智能體構建的人工社會可以進一步揭示具有集體智能體行為的蜂群智能體的出現 [73, 152]，類似于人類社會中的群體智慧 [190]。如上所述，仿真系統廣泛采用了基于智能體的建模范式，這就要求智能體具有高級能力，很好地激發了大語言模式智能體在仿真場景中的應用。

基于智能體建模和仿真的 LLM 關鍵能力

基于智能體建模與仿真的大語言模式關鍵能力 如上所述，基于智能體的建模與仿真是許多領域仿真的基本方法[135, 65]，但它仍然面臨幾個關鍵挑戰。大語言模式驅動的智能體不僅能滿足基于智能體的仿真要求，還能依靠其強大的感知、推理、決策和自我進化能力來解決這些限制，如圖 1 所示。 **感知 **

基于智能體的建模與仿真的核心是模擬單個智能體如何與環境進行交互[135]，這就要求智能體能夠準確感知來自上述環境的各類信息。至于大語言模型賦能的智能體，語言能力能使智能體直接或間接地理解和應對多樣化的環境。一方面，理解和生成文本的基本能力使智能體能夠進行復雜的對話、談判和信息交換，并支持直接交互。另一方面，智能體與環境之間的界面可以通過文本進行操作 [194]，從而實現間接交互。當然，除了智能體與環境的視角外，這種能力也支持不同智能體之間的交流。 值得一提的是，僅僅具備與環境和其他智能體互動的能力還不足以實現類人模擬。更具體地說，還要求基于大型語言模型的智能體 "設身處地"，從而讓智能體想象自己確實身處環境之中。也就是說，LLM 智能體應能從 "第一視角視線"[178]出發，理解、感知并響應不同情境下的不同需求、情感和態度。這種能力能使模型更好地理解來自環境或其他智能體的信息，并產生更真實的反應。

推理和決策

傳統基于代理的仿真面臨的一個關鍵挑戰是，基于規則甚至基于神經網絡的代理不夠智能[48]。也就是說，智能體無法做出正確或最優決策，如在交通仿真中選擇擁擠的道路，或在社交網絡仿真中發送錯誤的信息。這可以解釋為，傳統的基于神經網絡的人工智能仍不如真人智能[97, 130, 139, 94]。相比之下，大語言模型賦能的智能體則表現出更強的推理能力，使其能夠在模擬中做出更明智的決策并選擇合適的行動。盡管能做出合適的決策，但大型語言模型賦能的智能體支持更好的基于智能體的建模和仿真的另一個關鍵優勢是自主性[72]。只需有限的指導、規定和目標，配備大型語言模型的智能體就能自主采取行動，為給定目標制定計劃，甚至實現新目標，而無需顯式編程或預定義規則[152]。也就是說，自主性使 LLM 智能體能夠根據實際情況動態調整自己的行動和策略，有助于提高仿真的真實性。

自適應學習和演化

對于基于智能體的建模與仿真而言，系統始終具有不確定性和不可控性[135]。換句話說，與模擬初始階段相比，環境和智能體的狀態可能完全不同。正如《瑞普-范-溫克爾》（Rip Van Winkle）的古老故事所講述的那樣，一個人在山中睡著了，醒來后發現周圍的世界在他沉睡期間發生了巨大的變化。也就是說，在長期的社會網絡模擬中，環境是不斷變化的[73]；智能體應該能夠適應新的環境，制定的決策策略可能會大大偏離其原來的策略。顯然，自適應學習和進化對于傳統方法來說具有挑戰性，但幸運的是，基于大型語言模型的智能體可以解決這個問題 [132]。具體來說，憑借不斷從新數據中學習并適應不斷變化的語境的能力，LLM 智能體可以隨著時間的推移不斷演化行為和決策策略。智能體可以吸收新信息，分析數據中新出現的模式，并根據情境中的學習[60]相應地修改自己的反應或行動，這反映了現實世界實體的動態性質。這種適應性通過模擬智能體在應對不同刺激時的學習曲線和行為演變，增強了模擬的真實性。

異質性和個性化

俗話說，一人之肉，眾人之毒。對于基于智能體的仿真來說，具有異質個體的復雜社會[30]或經濟系統[26]，智能體的異質性至關重要。具體來說，在基于智能體的建模和仿真中，智能體的異質性涉及表現個體之間的不同特征、行為和決策過程。與傳統仿真方法相比，基于智能體的仿真因其能夠適應不同的規則或參數而脫穎而出，具體討論如下。首先，現有方法的參數設置極其復雜[64, 135]。在這些模型中，影響智能體行為的變量繁多--從個人特征到環境因素--使得選擇和校準這些參數變得十分困難。這種復雜性往往會導致過度簡化，影響模擬在描述真實異質性方面的準確性[135]。此外，獲取準確、全面的數據為參數選擇提供信息也是另一項挑戰。也就是說，現實世界中能捕捉到不同情境下不同個體行為的數據可能很有限，或者很難收集到。此外，根據真實世界的觀察結果驗證所選參數以確保其可靠性，也增加了另一層復雜性。其次，規則或模型無法涵蓋異質性的所有方面，因為現實世界中的個體非常復雜[135]。使用規則驅動智能體行為只能捕捉到異質性的某些方面，但可能缺乏深度，無法囊括多樣化行為、偏好和決策過程的全部內容。此外，隨著模型能力的提高，試圖在單一模型中涵蓋異質性的所有方面未免過于理想化。因此，如何平衡模型的簡潔性和智能體建模的準確性成為基于智能體建模和仿真的關鍵挑戰，從而導致對智能體異質性某些方面的過度簡化或忽視。與傳統方法不同的是，基于 LLM 的智能體支持：1）通過內部類似人類的認知復雜性來捕捉復雜的內部特征；2）通過提示、上下文學習或微調來實現專業化和定制化特征。

結語

基于智能體的建模與仿真是各領域復雜系統建模的重要方法之一。大型語言模型的最新進展重塑了基于智能體的建模與仿真范式，為構建類似人類的智能體而不是由簡單規則或有限智能神經模型驅動的智能體提供了新的視角。在本文中，我們首先對基于智能體的大語言模型建模與仿真進行了綜述。我們系統地分析了基于智能體的建模與仿真為什么需要 LLM 智能體，以及如何應對關鍵挑戰。隨后，我們廣泛總結了網絡、物理、社會和混合四個領域的現有工作，仔細闡述了如何設計仿真環境、如何構建大語言模型賦能的智能體，以及基于智能體的仿真要觀察和實現什么。最后，考慮到現有研究尚未解決的局限性和這一快速發展的新領域，我們討論了有待解決的問題，并指出了重要的研究方向，希望能對未來的研究有所啟發。