摘要:大數(shù)據(jù)技術(shù)在軍事領(lǐng)域具有極大的發(fā)展前景和應(yīng)用價值,指揮控制作為作戰(zhàn)體系的“神經(jīng)中樞”,研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域的研究具有重要意義。在對大數(shù)據(jù)技術(shù)進行全面認識的基礎(chǔ)上,分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,對未來應(yīng)用趨勢進行了展望,對認識大數(shù)據(jù)技術(shù)在作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域的應(yīng)用具有一定參考價值。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù);指揮控制
互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計算技術(shù)的發(fā)展,帶來了海量數(shù)據(jù)的聚集,促進了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)在民用領(lǐng)域已呈現(xiàn)迅猛發(fā)展之勢,其在軍事領(lǐng)域也蘊藏著巨大發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用價值,已成為軍事領(lǐng)域競爭新的制高點,對作戰(zhàn)指揮控制帶來深遠影響。
一、認識大數(shù)據(jù)技術(shù)
(一) 基本認識
大數(shù)據(jù)是指那些已經(jīng)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的尺度,一般的技術(shù)與工具難以獲取、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)。這里,超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)尺度的海量數(shù)據(jù),也即“大”,并不需要給出普遍適用的定義。如麥肯錫全球研究所就認為,我們不需要給大數(shù)據(jù)之“大”定出一個具體“尺寸”,因為隨著技術(shù)進步,這個尺寸本身還在不斷增大。對于不同的領(lǐng)域而言,“大”的定義也是不同的。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性(Volume)、多樣性(Variety)、實時性(Velocity)、價值性(Value)的“4V”特征,被視為“未來的新石油”。
(二) 大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù),使用特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織和訪問巨大數(shù)量的數(shù)據(jù),以便有效處理跨多個服務(wù)器和離散數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。
(三)應(yīng)用分析
大數(shù)據(jù)技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮作用,主要途徑有二:一是大力運用已經(jīng)成熟的大數(shù)據(jù)普適技術(shù),諸如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)。二是掌握特定領(lǐng)域的應(yīng)用需求,即領(lǐng)域應(yīng)用創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)的核心在于為客戶挖掘數(shù)據(jù)中蘊藏的價值,因此,針對不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式、商業(yè)模式研究是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。
二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域應(yīng)用
(一)大數(shù)據(jù)技術(shù)對作戰(zhàn)指揮控制的影響
(1)基于大數(shù)據(jù)的信息處理是適應(yīng)現(xiàn)代作戰(zhàn)的迫切需要
現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,軍事技術(shù)的進步導(dǎo)致攻防雙方戰(zhàn)爭規(guī)模擴張受到限制,而戰(zhàn)場數(shù)據(jù)量急劇攀升。如在阿富汗戰(zhàn)爭期間,一次小型反恐行動,美軍的陸基、空基及天基全方位偵察系統(tǒng)運轉(zhuǎn)一天就產(chǎn)生了53T數(shù)據(jù)。戰(zhàn)術(shù)行動,體系支撐,如此量級的作戰(zhàn)行動與戰(zhàn)場數(shù)據(jù),對指控機構(gòu)、作戰(zhàn)人員,都是全新的挑戰(zhàn)。
作戰(zhàn)指揮的核心流程是遵循“觀察—判斷—決策—行動”的OODA循環(huán)來實現(xiàn)信息化戰(zhàn)場的多兵種聯(lián)合作戰(zhàn),只有對海量數(shù)據(jù)的進行實時處理,才能實現(xiàn)由觀察、判斷向決策、行動環(huán)節(jié)的推進,否則,將在被鎖定在觀察、判斷的死循環(huán)里,無法展開后續(xù)的環(huán)節(jié)。
(2)基于大數(shù)據(jù)的信息挖掘是獲得制信息權(quán)的必備手段
在聯(lián)合作戰(zhàn)中,快速獲取戰(zhàn)場關(guān)鍵信息,準確還原戰(zhàn)場態(tài)勢,保證所有參戰(zhàn)單元對戰(zhàn)場態(tài)勢有共同理解,并在這一信息共享環(huán)境下展開決策行動,是聯(lián)合作戰(zhàn)制勝的基礎(chǔ)。制信息權(quán)也成為繼制海權(quán)、制空權(quán)后獲取戰(zhàn)爭主動權(quán)的決定性因素。
在當前信息化作戰(zhàn)條件下,部隊能夠獲得前所未有的態(tài)勢感知能力。只有對獲取的海量數(shù)據(jù)進行實時處理,實現(xiàn)不同作戰(zhàn)單元和作戰(zhàn)要素的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)共享和綜合集成,才能有效消除指揮員的認知局限,使戰(zhàn)場變得清晰透明、指揮變得精準高效。
(3)基于大數(shù)據(jù)的輔助決策是提升指揮效率的重要因素
奪取信息優(yōu)勢是制勝的關(guān)鍵因素,但更為重要的是將信息優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢和行動優(yōu)勢,實現(xiàn)將優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為勝勢。戰(zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變,能夠快速準確做出決策的一方,更有機會將優(yōu)勢變?yōu)閯賱?。在決策過程中,改變完全依靠人工分析的低效模式,運用計算機自動作戰(zhàn)輔助決策來提高決策效率,已成為共識。作戰(zhàn)輔助決策,就是利用數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù),針對歷史數(shù)據(jù)的目標靜態(tài)特征和行為特征,構(gòu)建各軍兵種作戰(zhàn)特征知識庫,以知識庫為基礎(chǔ),結(jié)合戰(zhàn)場實時信息的快速檢索和處理,動態(tài)識別目標身份及行為,實現(xiàn)對其作戰(zhàn)能力及意圖的認知,形成對作戰(zhàn)決策的有力支持。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)比較成熟。目前,在大數(shù)據(jù)挖掘中也大量采用了這些技術(shù)。但是兩者最大的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量的不同。而數(shù)據(jù)量的不同,也導(dǎo)致了得到的結(jié)果不同,相對而言,應(yīng)用大數(shù)據(jù)進行挖掘,可以得到更為細節(jié)的結(jié)論。
(4)基于大數(shù)據(jù)的人工智能是戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測的可行工具
基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事物運行的規(guī)律,即使有些規(guī)律無法解釋其原因,但只要其客觀存在,就可以用這些規(guī)律來預(yù)測未來的趨勢。對于作戰(zhàn)指揮來說,可以將以往的戰(zhàn)例或是訓練數(shù)據(jù)作為挖掘的數(shù)據(jù)來源,從中提取作戰(zhàn)指揮規(guī)律,并用于預(yù)測未來戰(zhàn)爭。
AlphaGo用博弈的方式進行預(yù)測的方法給人們帶來了新的思路,可以采用人工智能模擬指揮雙方部隊作戰(zhàn),通過仿真模擬交戰(zhàn)過程,逐步推演出戰(zhàn)場態(tài)勢,得到先于當前的預(yù)測結(jié)果。
三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域的發(fā)展趨勢
(1)支撐體系對抗能力建設(shè),為指揮控制提供有力的信息保障。
未來戰(zhàn)爭是在陸、海、空、天、網(wǎng)電、認知等全域多維空間共同實施的信息化作戰(zhàn),決定戰(zhàn)爭勝負的是以數(shù)據(jù)為支撐的體系對抗能力。為適應(yīng)未來作戰(zhàn)對數(shù)據(jù)保障的需求,應(yīng)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的固有特征,從全維數(shù)據(jù)獲取、高速數(shù)據(jù)傳輸、海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)安全防護四個角度構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心的未來作戰(zhàn)信息保障體系,為作戰(zhàn)指揮控制提供支持。
(2)實現(xiàn)向“以數(shù)據(jù)為中心”的轉(zhuǎn)變,縮短決策循環(huán)周期。
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取、存儲、管理、分析和分發(fā)等環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用,提升戰(zhàn)場態(tài)勢感知、情報分析、智能決策以及安全防護能力,縮短決策循環(huán)(OODA)周期,縮短從傳感器到射手的時間,最終實現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)即摧毀”的效果。
(3) 改變戰(zhàn)爭形態(tài),提升指揮控制精確程度。
隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,智能化向戰(zhàn)爭領(lǐng)域的不斷參透,戰(zhàn)爭形態(tài)將出現(xiàn)有人作戰(zhàn)、無人作戰(zhàn),有形作戰(zhàn)、無形作戰(zhàn)相交織的混合作戰(zhàn)形態(tài),這種戰(zhàn)爭形態(tài)對作戰(zhàn)過程的精確控制有著極高的要求。以大數(shù)據(jù)、云計算為核心建立無人作戰(zhàn)環(huán)境,可為無人作戰(zhàn)提供強大的數(shù)據(jù)服務(wù)、控制服務(wù)和綜合保障服務(wù),擴大無人作戰(zhàn)范圍,以更好地適應(yīng)未來智能化戰(zhàn)爭。
(4) 持續(xù)發(fā)展可視化技術(shù),優(yōu)化人機交互體驗。
人終究是作戰(zhàn)中的決定因素,如何讓看不見摸不著的數(shù)據(jù)以方便快捷的方式被感知始終是一個需要持續(xù)研究的課題。通過清晰簡明的可視化終端,作戰(zhàn)指揮員可以更方便的感知態(tài)勢、理清各類關(guān)系、評估指揮效果,并根據(jù)反饋結(jié)果進行調(diào)整指揮策略。
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作者簡介:
李晉,男,國防大學聯(lián)合作戰(zhàn)學院在讀碩士研究生。學習專業(yè):軍事運籌學。研究方向:指揮信息系統(tǒng)工程。