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探尋算法制勝之道

■王冰  王春雷  李騰達(dá)

引言

隨著戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)向信息化智能化快速演進(jìn)，算法正逐漸成為支撐戰(zhàn)爭(zhēng)體系運(yùn)行的關(guān)鍵內(nèi)驅(qū)力。算法不僅能顯著提升武器裝備的作戰(zhàn)能力，大大加快“OODA”環(huán)的閉合速度，還重塑了作戰(zhàn)體系的運(yùn)行邏輯，推動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)發(fā)生重大變革。因此，應(yīng)研究把握算法支撐驅(qū)動(dòng)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的內(nèi)在機(jī)理，探尋算法制勝之道，以算法優(yōu)勢(shì)贏得未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的勝勢(shì)。

以算法創(chuàng)新推動(dòng)裝備能力躍升

先進(jìn)裝備是部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力生成的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。通過(guò)算法創(chuàng)新，不僅能夠顯著提升裝備戰(zhàn)技術(shù)性能，還能夠使裝備突破現(xiàn)有能力邊界，更重要的是能夠賦予裝備自主執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)的能力，為裝備多樣化運(yùn)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

優(yōu)化裝備作戰(zhàn)性能。傳統(tǒng)裝備性能提升主要依賴“堆疊”硬件實(shí)現(xiàn)，其作戰(zhàn)效能呈現(xiàn)明顯邊際遞減效應(yīng)。而通過(guò)在數(shù)據(jù)融合、目標(biāo)識(shí)別、火力控制等環(huán)節(jié)融入算法，可優(yōu)化提升裝備作戰(zhàn)性能，實(shí)現(xiàn)“更遠(yuǎn)、更準(zhǔn)、更快”。比如，算法通過(guò)融合多傳感器數(shù)據(jù)，可將多模態(tài)信息整合，并過(guò)濾復(fù)雜干擾環(huán)境中的“噪聲”，提取遠(yuǎn)距離微弱信號(hào)，提升體系探測(cè)效能，實(shí)現(xiàn)探得“更遠(yuǎn)”；基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法，可使光電設(shè)備在復(fù)雜電磁環(huán)境中保持高精度目標(biāo)鎖定，實(shí)現(xiàn)瞄得“更準(zhǔn)”；通過(guò)在武器平臺(tái)嵌入輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可實(shí)時(shí)處理前端傳感器數(shù)據(jù)，并迅速將決策關(guān)鍵信息回傳中樞，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，實(shí)現(xiàn)傳得“更快”。

突破裝備能力邊界。裝備能力邊界往往由材料性能、加工工藝、動(dòng)力系統(tǒng)等物理屬性決定，從硬件上提升裝備能力面臨諸多限制，而通過(guò)創(chuàng)新裝備算法，可在裝備物理屬性之外動(dòng)態(tài)擴(kuò)展能力邊界，實(shí)現(xiàn)從“不能”到“能”的突破。比如，通過(guò)對(duì)目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行創(chuàng)新，能夠使一些老舊衛(wèi)星或低分辨率衛(wèi)星也具備全球范圍內(nèi)識(shí)別和跟蹤目標(biāo)的能力。這種基于算法創(chuàng)新的裝備“軟升級(jí)”模式，既可有效降低裝備改造成本，又能大幅縮短技術(shù)迭代周期，突破裝備性能“硬極限”，極大擴(kuò)展裝備作戰(zhàn)半徑，重新定義裝備性能“軟邊界”。

賦能裝備自主作戰(zhàn)。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)，作戰(zhàn)節(jié)奏將極大加速，戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜性也將成倍增加，對(duì)裝備自主作戰(zhàn)能力提出更高要求?！叭斯げ倏亍蹦Ｊ诫y以適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)需要，而通過(guò)算法賦能，可使裝備具備自主作戰(zhàn)能力，根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)自主匹配目標(biāo)、依據(jù)作戰(zhàn)規(guī)則自主尋機(jī)作戰(zhàn)，成為動(dòng)態(tài)適應(yīng)環(huán)境、群體協(xié)同優(yōu)化的智能體。算法賦能不僅體現(xiàn)在單裝層面的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性增強(qiáng)，更表現(xiàn)為無(wú)人集群的協(xié)同智能涌現(xiàn)。比如，傳統(tǒng)單個(gè)無(wú)人裝備在獨(dú)立作戰(zhàn)時(shí)功能單一，協(xié)同依賴人工指揮鏈路，而無(wú)人作戰(zhàn)集群可通過(guò)分布式算法實(shí)現(xiàn)自主編隊(duì)與任務(wù)分配，獲得超越單個(gè)之和的協(xié)同效應(yīng)。

以算法應(yīng)用加速“OODA”環(huán)閉合

“OODA”環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)效率在一定程度上決定著戰(zhàn)場(chǎng)主動(dòng)權(quán)的歸屬。將算法深度應(yīng)用到作戰(zhàn)活動(dòng)中，可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高效融合、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)深度感知、指揮決策智能輔助、作戰(zhàn)行動(dòng)精準(zhǔn)調(diào)控，加速“OODA”環(huán)閉合，實(shí)現(xiàn)“以快制慢”，從而牢牢掌握戰(zhàn)場(chǎng)主動(dòng)權(quán)。

提升數(shù)據(jù)融合效率。未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)，多源情報(bào)數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，且受戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境干擾等因素影響，信息數(shù)據(jù)模糊或不完整等現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生。算法通過(guò)“數(shù)據(jù)處理—?jiǎng)討B(tài)關(guān)聯(lián)—知識(shí)提煉”三層架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、特征提取到知識(shí)生成的全鏈條優(yōu)化，顯著提高多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合效率，成為加速“OODA”環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)的“數(shù)據(jù)引擎”。在數(shù)據(jù)預(yù)處理層，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行并行化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用特征選擇算法直接提取數(shù)據(jù)特征，高效完成數(shù)據(jù)預(yù)處理；在跨模態(tài)關(guān)聯(lián)層，基于知識(shí)圖譜算法和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，挖掘跨模態(tài)數(shù)據(jù)的相關(guān)性；在知識(shí)形成層，根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)機(jī)制，使融合算法隨戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境自適應(yīng)迭代，形成“越用越準(zhǔn)”的正反饋循環(huán)。

深化戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知。態(tài)勢(shì)感知的本質(zhì)是對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)情況的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)認(rèn)知，感知維度決定戰(zhàn)場(chǎng)認(rèn)知的深度與廣度。在態(tài)勢(shì)感知環(huán)節(jié)應(yīng)用算法，可從時(shí)間、空間和認(rèn)知維度上實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)手意圖、威脅演化及體系結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)研判，使戰(zhàn)場(chǎng)理解從表層觀察到內(nèi)在解析。時(shí)間維度上，構(gòu)建態(tài)勢(shì)感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，生成未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)圖，將威脅識(shí)別從“事后復(fù)盤(pán)”變?yōu)椤笆虑邦A(yù)警”，為決策預(yù)留時(shí)間窗口；空間維度上，構(gòu)建起全域多元的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)及威脅演化的精準(zhǔn)判斷；認(rèn)知維度上，建立專家知識(shí)態(tài)勢(shì)庫(kù)，運(yùn)用智能認(rèn)知推理技術(shù)，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)關(guān)鍵信息進(jìn)行挖掘和匹配，捕獲隱性關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)揭示對(duì)手體系作戰(zhàn)規(guī)律，使得態(tài)勢(shì)感知從“看見(jiàn)目標(biāo)”升級(jí)為“理解體系”。

促進(jìn)智能輔助決策。指揮決策是戰(zhàn)爭(zhēng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接關(guān)系著作戰(zhàn)走向。未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)，僅僅依靠指揮員經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行指揮決策已無(wú)法滿足復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的要求。通過(guò)算法賦能，可突破傳統(tǒng)決策的經(jīng)驗(yàn)依賴，使指揮決策方式從“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)的人腦算計(jì)”變?yōu)椤敖?jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的人機(jī)耦合決策”，兼具人類智慧和機(jī)器計(jì)算優(yōu)勢(shì)，成為提升指揮效率的“決策大腦”。其中，指揮員負(fù)責(zé)作戰(zhàn)意圖與倫理判斷，算法負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)解析與方案推演，通過(guò)接入戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，快速進(jìn)行作戰(zhàn)計(jì)劃分析，同時(shí)結(jié)合特定領(lǐng)域知識(shí)，科學(xué)評(píng)估新技術(shù)、新裝備、新戰(zhàn)法的應(yīng)用效果，輔助指揮員作出正確決策。

實(shí)現(xiàn)行動(dòng)精準(zhǔn)協(xié)同。未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)，無(wú)人作戰(zhàn)力量比重將越來(lái)越大，無(wú)人作戰(zhàn)力量集群間、有人無(wú)人作戰(zhàn)力量間如何協(xié)調(diào)一致行動(dòng)，成為協(xié)同的重點(diǎn)和難點(diǎn)。僅依賴人工規(guī)劃和靜態(tài)預(yù)案，將難以滿足大規(guī)模力量、多維作戰(zhàn)行動(dòng)、動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)協(xié)調(diào)的需要。將算法深度融入行動(dòng)協(xié)調(diào)環(huán)節(jié)，能夠構(gòu)建起從“分散行動(dòng)”到“精準(zhǔn)配合”的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，既可實(shí)現(xiàn)有人無(wú)人精準(zhǔn)協(xié)同，如通過(guò)自主航跡規(guī)劃、分布式協(xié)同決策等算法，實(shí)現(xiàn)有人無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)間的信息共享和協(xié)同配合，協(xié)作完成編隊(duì)飛行、避障、攻擊等任務(wù)；還可實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)行動(dòng)與保障行動(dòng)的精準(zhǔn)協(xié)同，合理分配作戰(zhàn)資源和協(xié)調(diào)后勤物資，實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)行動(dòng)與保障資源的精準(zhǔn)匹配。

以算法博弈爭(zhēng)奪戰(zhàn)爭(zhēng)“制智權(quán)”

未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)，“制智權(quán)”爭(zhēng)奪將成為新的制高點(diǎn)，而算法則是奪取“制智權(quán)”的關(guān)鍵點(diǎn)。交戰(zhàn)雙方將圍繞算法展開(kāi)激烈攻防博弈，通過(guò)算法優(yōu)勢(shì)，將信息優(yōu)勢(shì)、認(rèn)知優(yōu)勢(shì)、決策優(yōu)勢(shì)、行動(dòng)優(yōu)勢(shì)融合為體系對(duì)抗優(yōu)勢(shì)，最終贏得“制智權(quán)”爭(zhēng)奪的主動(dòng)權(quán)。

算法進(jìn)攻塑造戰(zhàn)場(chǎng)勝勢(shì)。算法進(jìn)攻是“制智權(quán)”爭(zhēng)奪的主要手段，進(jìn)攻對(duì)象主要是對(duì)手智能化作戰(zhàn)體系的關(guān)鍵算法。算法進(jìn)攻可大幅降低對(duì)手作戰(zhàn)體系效能，使對(duì)手分不清、辨不明目標(biāo)，造成對(duì)手判斷失誤，如將虛假軍事目標(biāo)識(shí)別為真實(shí)軍事目標(biāo)，甚至將其自身目標(biāo)誤認(rèn)為打擊目標(biāo)，還可使對(duì)手作戰(zhàn)體系產(chǎn)生系統(tǒng)性紊亂甚至癱瘓，從而掌控戰(zhàn)場(chǎng)主導(dǎo)權(quán)。相比物理摧毀作戰(zhàn)體系節(jié)點(diǎn)，算法進(jìn)攻可直達(dá)對(duì)手智能作戰(zhàn)體系的“神經(jīng)中樞”，變“硬摧毀”為“軟癱瘓”，攻擊成本更低，攻擊影響范圍更廣，攻擊持續(xù)效果更好。

算法防御實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)免疫。攻擊和防御是戰(zhàn)爭(zhēng)的一體兩面，在實(shí)施算法進(jìn)攻的同時(shí)，全力做好己方算法的防御，也是維系“制智權(quán)”的重要屏障。針對(duì)對(duì)手算法進(jìn)攻的威脅，要打造“輸入過(guò)濾—模型加固—輸出校驗(yàn)”三位一體防護(hù)體系，以增強(qiáng)算法的穩(wěn)健性，有效阻斷污染數(shù)據(jù)輸入，同時(shí)盡可能通過(guò)算法增強(qiáng)模型魯棒性與可解釋性。要降低算法對(duì)輸入擾動(dòng)的敏感性，確保算法在面對(duì)攻擊時(shí)仍能可靠運(yùn)行、結(jié)果可信，形成類似生物免疫的自適應(yīng)、自修復(fù)能力，最大限度保持智能化作戰(zhàn)體系穩(wěn)定性，從而在“制智權(quán)”爭(zhēng)奪中保持優(yōu)勢(shì)。

算法對(duì)抗重構(gòu)制勝規(guī)則。隨著算法在戰(zhàn)爭(zhēng)各個(gè)層級(jí)各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的日漸廣泛，作戰(zhàn)體系對(duì)算法的依賴度將逐步提升。未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)，算法將成為作戰(zhàn)體系的“鋒刃”和“七寸”，而算法對(duì)抗則會(huì)變成體系對(duì)抗的主要聚焦點(diǎn)和著力點(diǎn)，對(duì)抗結(jié)果將直接影響和決定戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)走向。算法對(duì)抗的強(qiáng)度和烈度會(huì)越來(lái)越大，將由單一算法的比拼變成所有算法的綜合較量，誰(shuí)的算法體系種類更全、性能更優(yōu)，誰(shuí)就能占據(jù)對(duì)抗優(yōu)勢(shì)；算法對(duì)抗也不再局限于算法應(yīng)用環(huán)節(jié)，而是延伸到數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、決策輸出、行動(dòng)反饋等環(huán)節(jié)，是全鏈條對(duì)抗；算法對(duì)抗將改寫(xiě)戰(zhàn)爭(zhēng)制勝規(guī)則，由追求“物理摧毀”變?yōu)椤绑w系失能”，即不再過(guò)分強(qiáng)調(diào)殲滅有生力量、占領(lǐng)地理空間，而是通過(guò)算法對(duì)抗癱瘓對(duì)手作戰(zhàn)體系。