美空军如何利用人工智能提升其兵棋推演能力

美空军正依赖一个由人工智能驱动的数字沙盒，以比实时快一万倍的速度启动兵棋推演，并为未来的冲突做准备。

概要

美国空军希望通过改变规模来变革其数字化兵棋推演。在11月底发布的一份信息征询书中，美国空军总部A5部门描述了一个名为“战争矩阵生态系统”的项目：这是一个由军用人工智能驱动的云环境，能够生成并运行兵棋推演场景，速度最高可比实时快一万倍。实际上，一周的战役行动可在一分钟内完成模拟。目标有两个：加速多域作战的规划，并以更低的成本测试部队编成、条令和技术的组合。这个“数字沙盒”必须能够吸纳来自作战命令、传感器、后勤乃至人类行为的数据，以生成同一潜在冲突的数千种变体。

美空军的赌注：快一万倍的兵棋推演

美国空军总部A5部门关于“用于一体化部队设计的先进兵棋推演与仿真技术”的信息征询书清晰地描述了这一愿景。空军正在寻找能够提供集成化人工智能兵棋推演架构的制造商，该架构名为“战争矩阵”，旨在支持2040-2050年未来部队的设计。

这一愿景的核心是一个基于云的数字沙盒。应能实现：

• 自动生成完整的作战命令；
• 在数千公里距离上对多个同步作战战区进行建模；
• 以公制和英制单位整合真实或逼真的数据（地理、航程能力、燃油消耗、弹药库存、卫星轨道）；
• 运行数千次态势、天气、损失和人员决策各不相同的仿真。

“最高可比实时快一万倍”的场景运行速度宣称并非仅仅是一个口号。以此速度，一场30天的冲突可压缩到不足5分钟的计算时间内。这种加速使得可以从每年少数几场大规模、耗时长、成本高且不可重复的大型兵棋推演的逻辑，转向一种统计方法：通过数百次模拟战役来衡量趋势、临界点和意外效应。

美空军认为，在系统性地探索所有选项方面，多域作战的复杂性现已超出人类的认知能力。人工智能应作为探索的加速器，而非战略家的替代品——至少在官方层面如此。

人工智能驱动的数字沙盒如何运作

面向多域模型的云架构

从技术上讲，“战争矩阵”项目基于三大构建模块：安全的云基础设施、多域仿真模型，以及一个用于协调和分析场景的人工智能层。信息征询书强调了对开放、可互操作平台的需求，这些平台需能够与现有的建模和C2系统通信。

具体而言，所涉及的模型包括：

• 空中：战斗机性能、空对空导弹射程、以米和公里为单位的飞行剖面；
• 海上：航母打击群的机动性、雷达探测范围、在沿海环境中的脆弱性；
• 陆地：旅级部队、后勤、燃油消耗和弹药；
• 网络和太空：卫星可用性、网络攻击、干扰、传感器损失。

这些模型可以是经典的运动方程，但越来越多地是基于代理的模型：每个单位、平台或“玩家”由一个做出本地决策的代理代表，从而可以模拟突发情况、人为错误和后勤瓶颈。

人工智能层在多个层面介入：辅助想定生成、充当自主“对手”、优化仿真参数，以及最重要的——结果分析。军用人工智能使得能够在数万次迭代中，识别出那些系统性地反复出现的配置：后勤饱和区域、基地网络中的脆弱性、反复出现的敌方攻击选项。

通过千次博弈学习的人工智能

麻省理工学院和空军未来概念办公室在应用于兵棋推演的人工智能方面开展的工作，正朝此方向推进。自2024年以来，美空军一直在测试强化学习算法，这些算法能够与人类进行完整战役推演，以探索无人机、传感器和远程武器使用的新概念。

在“战争矩阵”项目中，这些技术预计将被推向更深层次：

• “蓝方”人工智能：在预算、库存、飞机数量和部署天数等约束条件下，优化美军的态势；
• “红方”人工智能：学习利用美军计划中的缺陷，借鉴已知的俄罗斯等国条令，并结合新出现的行为模式；
• “中立”人工智能：生成突发事件，例如技术故障、极端天气、政治危机和后勤流中断。

这些人工智能的优势在于能够改变博弈规则。传统的兵棋推演在一次推演过程中保持静态，而人工智能驱动的兵棋推演可以在每次运行中引入新武器、新制裁或第三国阵营的变化。机器从不厌倦将同一想定运行一千次来测试微小参数。

数字化兵棋推演的军事用途

规划与一体化部队设计实验室

这类人工智能兵棋推演的主要受益者将是“一体化部队设计”，即空军如何决定其未来机队的构成：有人驾驶战斗机、协同作战无人机、轰炸机、加油机和卫星的比例。通过运行数千次模拟战役，“战争矩阵生态系统”应能实现对不同部队“组合”方案的客观比较。

例如：考虑到实际的公里距离、转场时间和空中加油，在战区，需要多少架协同作战无人机来弥补减少50架有人驾驶战斗机带来的影响？在30天后不发生维护中断的情况下，维持特定架次出动率需要多少个前方基地？这类目前由专项研究处理的问题，现在可以进行系统性探索。

另一个用途是条令性的：测试诸如“敏捷战斗部署”或在小跑道上进行分散作战等概念，模拟燃料、备件和弹药向数百公里外岛屿的输送。

训练规划人员并衡量人工智能对人类的影响

数字化兵棋推演不仅用于生成曲线；它们也训练参谋人员。空军大学开展的工作表明，人工智能可用于构建适应性训练环境，其中敌方实时改变战术，迫使学员跳出思维定式。

“战争矩阵”可用于“沙盒模式”，人类规划人员扮演蓝方，并得到人工智能工具辅助，这些工具可提供选项建议或标记后勤矛盾。这种体验也可以反转：让AI扮演蓝方，要求人类设身处地扮演红方并尝试击败它。这有助于识别：

• 人工智能的“盲点”，例如在地图上有效但在政治上不可行的机动；
• 人类偏见，例如尽管模拟结果不佳，仍倾向于重复熟悉的模式。

这些实验对于校准未来指挥中心人机分工具有重要价值。

美空军寻求的优势

最显而易见的理由是节省时间。一场大型战略兵棋推演可动员数百人，耗时数月准备，并持续数天。使用数字沙盒，实际的推演阶段可以高速重复，并且可以利用想定库实现准备的自动化。

第二个优势是分析性的。通过从几个案例研究转向数千次运行，空军可以：

• 估计结果的分布；
• 识别“稳健区域”，即尽管存在不确定性，某个选项仍保持有利的领域；
• 识别那些态势的微小变化会产生不成比例效果的配置，这对威慑或突袭很有用。

第三个优势是预算和政治层面的。重大决策，例如采购数百架自主无人机或关闭基地，可以基于大规模军事模拟的结果，这比一次闭门进行的单一兵棋推演结果更容易在国会辩护。

最后，“战争矩阵”处于大国竞争的背景之下。华盛顿深知其对手也在使用兵棋推演工具，并希望避免在学习速度上落后。

参考来源：flyajetfighter