《用于提升多域战备的大型语言模型辅助场景生成器》报告

在同级别对手时代的部队高度战备战略要求，使得为多域作战（MDO）进行敏捷且逼真的训练变得不可或缺。然而，生成符合条令的场景和行动方案（COA）的过程繁琐且依赖人工，这严重阻碍了训练进程，限制了训练的多样性和适应性。本文介绍了一种LLM辅助场景生成器的设计与早期开发，该系统旨在克服这一瓶颈。该工具基于军事仿真领域的基础性人工智能研究，利用大语言模型（LLM）将高层指挥官用自然语言表达的意图，转化为可执行的、符合C2SIM标准的仿真场景。该系统架构通过检索增强生成（RAG）技术整合了条令知识库以确保战术有效性，并采用结构化推理框架来生成多个COA选项供用户审查和迭代优化。来自相关系统的初步证据表明，LLM能够快速生成可行的COA，而强化学习（RL）则能为测试提供强大的对手行为。该解决方案有望显著加速训练准备周期，减轻教官工作量，并提升多域训练的质量和条令一致性。未来的工作将侧重于边缘部署、多语言支持以及与事后评估（AAR）系统的集成，最终为芬兰国防军打造一个更敏捷、更有效的人在人机回圈决策流程。

当代安全环境以技术快速发展和同级别对手带来的战略挑战为特征，要求部队具备前所未有的战备水平。为保持决策优势，现代武装部队正在采用多域作战（MDO）这一作战范式，它要求跨所有域无缝整合能力以智取和压倒对手。然而，针对此类复杂交战进行有效训练的能力受到一个关键瓶颈的严重制约：生成逼真场景和行动方案（COA）的过程繁琐、耗时且高度依赖专家。这种人工模式限制了训练多样性，无法产生自适应的对手行为，并阻碍了计划的快速迭代。本文通过引入一种利用大语言模型（LLM）自动化和增强场景及COA生成的新系统，来解决这一根本性挑战。以下章节将首先阐述MDO的作战背景及当前训练方法的具体局限性，然后提出研究目标：开发一种LLM辅助工具，将高层指挥官意图转化为符合条令、可执行的仿真场景，从而加速训练周期，提升整体部队战备水平。

1.1 部队战备

不断演变的安全格局，以技术快速变化和同级别对手的再度出现为特征，要求部队保持高度的战备状态。现代冲突范围广泛，从战略竞争到快速的突袭行动乃至全面战争，要求武装部队为应对各种挑战做好准备。多域作战（MDO）的目标是通过跨多个域同步整合作战行动，瞄准敌方关键能力，并以更快节奏执行作战来获取对上述对手的优势[1]。这需要进行持续、高保真度的训练，以反映现代战场的复杂性，训练重点需从全球反恐转向应对如俄罗斯和中国等军事强国带来的挑战[2]。最终，战备水平是通过“今夜能战并能取胜”的能力来实现的，这要求部队具备从任一单一域对全域目标产生效果的能力[3]。

1.2 多域作战（MDO）

多域作战（MDO）代表了一种现代作战方法，其基础是整合武器系统和关键数据源以实现“融合”——即能力同步且一体化的运用以产生协同效应[4]。MDO从网络中心战和基于效果的作战理念演变而来，旨在应对同级别对手复杂的反介入/区域拒止（A2/AD）能力[1], [5]。MDO的核心挑战在于跨所有域（陆、海、空、天、网络）和电磁频谱无缝整合与协调行动，此外还需同步国家权力的非军事手段（外交、信息、军事、经济 - DIME）[1], [6]。这创造了一个复杂的作战环境，其成功依赖于以数据为中心、先进的互操作性、共享的态势理解以及敏捷的决策，以瘫痪对手有效行动的能力[1], [7]。复杂性还因需要采取全面方案而加剧，该方案需在战略层面整合政治、军事和民事行为体，并在战术层面实现跨域协同[1], [8]。

1.3 场景与行动方案生成的瓶颈

为现代模拟器创建逼真且符合条令的场景和行动方案（COA）仍然是军事训练和决策过程中的一个关键瓶颈。这项任务传统上依赖人工，耗时且严重依赖少数专业人员的技术。该过程涉及细致地定义作战环境、协调实体行为、编写对手（红军）响应脚本以确保战术有效性。这种人工方法固有地限制了训练环境的多样性和适应性，因为预设的红军行动往往无法表现出同级别对手所特有的复杂、自适应和新颖的行为[9]。

先前关于人工智能用于兵棋推演的研究清晰地揭示了这种人工模式的局限性。例如，在英国防务科技实验室（Dstl）“机器速度指挥与控制”项目下开发的红军响应（RFR）工具等研究表明，传统的脚本化对手“很少完全[符合]预期行为”，且“颠覆性结果很少发生”[9]。这导致训练环境可能变得可预测，无法让人员为有思维的对手所采取的出人意料的战术做好准备。此外，针对静态对手评估蓝军COA，对其真正鲁棒性提供的洞察力有限。RFR项目证明，使用强化学习（RL）训练的AI对手不仅能找到新颖、高效的COA，还可用于压力测试蓝军计划，发现面对脚本化对手时会被忽略的弱点[9]。例如，在分析了AI的成功策略后，规划人员能够调整其蓝军COA，展示了在纯人工方法下显得繁琐且缓慢的迭代改进周期。

这一瓶颈不仅限于对手行为，还延伸至整个场景生命周期。人工记录场景、确保所有实体和行动符合条令、为事后评估（AAR）生成有意义的反馈，这些都是劳动密集型过程。复杂多域仿真产生的大量数据进一步加剧了这一挑战，使得教官难以提取可操作的见解。因此，瓶颈不仅在于初始创建，还在于分析和调整。研究证实，克服这一局限性需要超越僵化的脚本编写，转向动态的、由AI驱动的智能体，这些智能体能够产生广泛的行为，并提供严格的、自动化的COA评估手段[9]。本项目正是通过利用LLM自动化和增强初始场景及COA生成阶段来解决这一瓶颈，为后续训练和分析提供灵活智能的基础。

1.4 研究目标与主旨

本文介绍了一种LLM辅助场景生成器的设计与早期开发，该新型工具旨在直接解决用于训练和仿真的人工场景与行动方案（COA）生成的关键瓶颈。基于人工智能和军事仿真领域的基础工作（例如德国联邦国防军的ReLeGSim项目，该项目展示了自然语言界面和强化学习用于战术指挥的可行性[10], [11], [12], [13]），我们的研究探索了下一步的演进：利用大语言模型（LLM）的生成和推理能力。核心论点是，通过将LLM与成熟的军事模拟器（如VBS和MASA SWORD）集成，并遵循如北约C2SIM等互操作性标准，我们可以创建一个以用户为中心的系统，将高层的作战意图转化为符合条令、可执行的场景。此方法旨在显著减轻教官工作量，加速训练准备周期，并提高芬兰国防军多域作战训练的一致性和质量。最终目标是通过实现更快速、更敏捷、更逼真的复杂多域环境训练来提升部队战备水平。