多宝体育,多宝体育官方网站,多宝体育官网,多宝登录,多宝体育下载,多宝体育网页登录,多宝体育app,多宝体育试玩,多宝体育入口,多宝体育注册网址,多宝体育登录,多宝官网,多宝网址,多宝注册,多宝电竞近年来，美国军方正加快将人工智能引入兵棋推演之中，探索利用现有商业技术提升推演的效率与复杂度。相关实践主要面向训练和能力验证，以增强人员在高强度冲突条件下的应对能力。这一趋势反映出美军正将人工智能视为兵棋推演的重要“使能工具”，以支撑未来作战筹划与战备建设。下文主要介绍当前美国战争部将AI融合到兵棋推演的主要项目和活动。

　　兵棋推演是对战争冲突的模拟，玩家可以在模拟中推演相关决策的制定并承担决策带来的后果。美国战争部广泛运用兵棋推演来模拟冲突，以此产生见解并为决策提供支持。下图呈现了美国战争部（有时与外部兵推供应商合作）展开兵推的大致流程。

　　美国战争部内部有多个机构承担兵棋推演提供方的角色，同时，战争部也会寻求外部兵棋推演提供方——包括由联邦资助的研究与发展中心以及承包商等。在美国战争部层面，并不存在一个负责统一监督或管理整个部门所有兵棋推演活动的机构。不过，部门内部的多个机构都承担着与兵棋推演相关的职责，或直接开展兵棋推演活动。

　　其内部的净评估办公室（已于2025年3月解散）和成本评估与计划鉴定办公室（CAPE）作为兵棋推演的发起方，或直接组织开展兵棋推演。

　　其“兵力结构、资源与评估局”（J8）负责管理“兵棋推演激励基金”“兵棋推演协调小组”以及“兵棋推演资料库”。这些机制均源自2015年美国国防部副部长推动的兵棋推演振兴计划。J8局下设的研究、分析与兵棋推演处还组织开展以战略和政治军事问题为重点的兵棋推演，以满足高级领导层的推演需求。联合部队发展局（J7）负责实施“全球一体化战争推演”系列。

　　负责为各自责任区域制定作战计划。根据《联合出版物5-0》（JP 5-0）的规定，作战司令部应对潜在的行动方案进行兵棋推演，作为联合规划过程的一部分。

　　国防情报局、国防后勤局、国防威胁降低局、导弹防御局以及国家侦察局，也会作为发起方或参与兵棋推演。美国国防大学既是兵棋推演教育中心，也会代表国防部需求方组织和开展兵棋推演。

　　兵棋推演既可用于训练人员应对未来冲突，也能够为作战、和平谈判、军备控制以及应急响应等关键决策提供洞察。然而，兵棋推演本身也面临多方面挑战，包括准备周期较长、开展和组织成本高、可重复性有限，以及在推演过程中数据采集不完整等问题。

　　美国空军部指出，其目前在兵棋推演领域遇到的挑战主要包括：无法回答关于作战能力、行动方案分析或成本测算等方面的问题。这主要由于美国空军部目前依赖彼此割裂、过时且承包商单一的工具体系。因此，美国空军部于2025年11月23日发布“信息征询”，征求“用于综合兵力设计的先进仿真推演技术”，即WarMatrix生态系统——一个基于云、由AI驱动的“数字沙盒”，作为生成和运行兵推的核心平台。该系统主要关注以下四个领域的能力：

　　仿真加速：相关技术应能够以超实时速度运行仿真，理想情况下能将仿真过程缩短至现实时间的万分之一，并支持快速提供战役优化建议与敏感性分析。

　　兵棋与仿真集成枢纽：系统解决方案必须具备模块化、基于云的特征，可在多域应用运行并与已有工具集成，充当数字化兵棋推演的集成枢纽；或能通过模块化API实现透明性与可重复性。

　　可拓展性与安全：系统应能支持数百名用户和数万级实体规模，并能够在不同密级环境下运行，包括非密、秘密以及TS/SCI/SAP级别。

　　直观的用户界面：系统应为规划人员提供统一且直观的操作界面，降低使用门槛，使每一名空军人员都能轻松使用美国国防部的仿真工具体系。

　　仿真加速：相关技术应能够以超实时速度运行仿真，理想情况下能将仿真过程缩短至现实时间的万分之一，并支持快速提供战役优化建议与敏感性分析。

　　兵棋与仿真集成枢纽：系统解决方案必须具备模块化、基于云的特征，可在多域应用运行并与已有工具集成，充当数字化兵棋推演的集成枢纽；或能通过模块化API实现透明性与可重复性。

　　可拓展性与安全：系统应能支持数百名用户和数万级实体规模，并能够在不同密级环境下运行，包括非密、秘密以及TS/SCI/SAP级别。

　　直观的用户界面：系统应为规划人员提供统一且直观的操作界面，降低使用门槛，使每一名空军人员都能轻松使用美国国防部的仿真工具体系。

　　复杂自适应的系统建模：系统相关技术必须将战争模拟为一个复杂的自适应系统，采用跨域、事件驱动的、基于智能体技术的仿真方式，使每个实体都作为自主智能体，对实时事件作出反应。

　　裁决模式：系统必须同时支持“人在回路中”的裁决模式（用于观察认知摩擦和即兴决策）以及“人在回路上”的裁决模式（用于规模化抽象和广泛探索），并保留完整的审计日志以及支持人工干预。

　　基于物理的验证：系统必须利用已认证的、基于物理模型的裁决工具对交战结果和后勤效应作出评估。

　　复杂自适应的系统建模：系统相关技术必须将战争模拟为一个复杂的自适应系统，采用跨域、事件驱动的、基于智能体技术的仿真方式，使每个实体都作为自主智能体，对实时事件作出反应。

　　裁决模式：系统必须同时支持“人在回路中”的裁决模式（用于观察认知摩擦和即兴决策）以及“人在回路上”的裁决模式（用于规模化抽象和广泛探索），并保留完整的审计日志以及支持人工干预。

　　基于物理的验证：系统必须利用已认证的、基于物理模型的裁决工具对交战结果和后勤效应作出评估。

　　AI智能体协同与对抗：采用强化学习技术构建AI智能体，用于模拟真实可信的对手行为。

　　AI辅助行动方案生成：AI工具应协助规划人员快速生成、评估并优化行动方案，并通过神经符号方法对方案进行风险评估和资源权衡排序。

　　决策支持：通过在关键拐点暂停仿真，并向指挥官呈现由数百万种可能产生的结果、风险和可视化聚类，以促进人机协同决策。

　　AI任务指令生成：集成大语言模型技术，用于协助生成符合联合作战标准的综合任务指令。

　　AI定性分析：能够实时转录定性数据（如指挥员讨论内容）并区分说话人的大语言模型，用于支持事件中与事件后的快速分析。

　　AI智能体协同与对抗：采用强化学习技术构建AI智能体，用于模拟真实可信的对手行为。

　　AI辅助行动方案生成：AI工具应协助规划人员快速生成、评估并优化行动方案，并通过神经符号方法对方案进行风险评估和资源权衡排序。

　　决策支持：通过在关键拐点暂停仿真，并向指挥官呈现由数百万种可能产生的结果、风险和可视化聚类，以促进人机协同决策。

　　AI任务指令生成：集成大语言模型技术，用于协助生成符合联合作战标准的综合任务指令。

　　AI定性分析：能够实时转录定性数据（如指挥员讨论内容）并区分说话人的大语言模型，用于支持事件中与事件后的快速分析。

　　后勤集成：系统需能无缝集成作战模型与后勤模型，支持从更深层次探索维护计划、资源充足程度以及“分阶段部队部署数据”（TPFDD）的可用性。

　　后勤集成：系统需能无缝集成作战模型与后勤模型，支持从更深层次探索维护计划、资源充足程度以及“分阶段部队部署数据”（TPFDD）的可用性。

　　根据2025年8月消息，约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）的团队正在强化升级其AI工具，以加快并提升美军兵棋推演的效率与精度。该实验室的两套系统分别是GenWar（“生成式兵推”）和SAGE（“战略AI推演引擎”），目前正被改造以部署到美军涉密网络上，并使用有关美国对手的高度敏感数据。此次升级还将使这些工具能够以更高精度对敌方行为模式及其脆弱点进行建模。

　　其中，GenWar系统在诸如“仿真、集成与建模先进框架”（AFSIM）等高保真仿真系统中充当“翻译器”，将用户指令转换为系统可处理的详细参数输入。这使作战人员可以用简化的方式构建作战想定，而由GenWar自动生成实现高真实性仿真所需的技术细节。

　　SAGE系统利用AI扮演高级指挥官、敌方作战力量或决策制定者等角色，甚至可以实现所有关键玩家均由人工智能全面驱动的兵棋推演。例如，该系统可以模拟一次国家安全委员会会议，由计算机控制的决策者根据人类输入的信息展开战略层面的讨论与博弈。

　　据2025年10月30日消息，约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室正在融合其分析能力与前沿AI技术，打造一个名为“GenWar实验室”的前瞻性孵化平台。GenWar实验室将利用先进的AI与大语言模型能力，支撑兵棋推演和桌面推演（TTX），帮助军事决策者探索动态、多样且覆盖范围广的任务场景。GenWar实验室在整合并深化既有的GenWar TTX和GenWar Sim两项研发工作的基础上，同时设立了一个名为GenWar X的探索性研究方向。

　　2025年8月12日，美国空军发布“信息征询”，拟引入由AI赋能的软件即服务（SaaS）兵推平台，用于在沉浸式的高强度冲突训练中训练官兵。据2025年12月3日消息，AMESA公司获得了美国空军创新工场AFWERX提供的价值125万美元的合同，用于在美国空军大学部署其“智能体云”（Agent Cloud）AI兵棋推演系统。

　　该项目旨在构建多智能体AI队友，使其能够直接加入军事演练、实时作出反应，帮助学员应对快速变化、高风险的情景，从而让数字化兵棋推演更接近真实作战体验。参与者可以借助这些数字化队友，在进入实装或实兵训练之前测试作战策略、检验决策在压力环境的表现，并系统性探索潜在风险。AMESA公司表示，其“智能体云”系统将充当智能系统的训练场，使智能体能通过不断练习和反馈提升性能。

　　2025年5月，美国印太司令部首次在其“太平洋哨兵”桌面推演中使用由AI驱动的决策辅助工具。“太平洋哨兵”是检验印太司令部战备水平与能力的重要平台。该演习分为上下两个阶段，印太司令部在演习的下半阶段将组织一个模拟对手与司令部人员及下属部队展开对抗。

　　2025年9月，美国陆军南欧特遣部队（非洲）（SETAF-AF）在一场检验危机应对方案的兵棋推演中引入人工智能。该兵棋推演在意大利维琴察举办，是某一部署战备演习的一部分。美国陆军并未披露具体细节，但该兵棋推演采用了美国战争部于2017年启动的Maven人工智能项目，从而使团队能更好地管理数据并提升决策支持能力。该次兵推还探讨了人工智能不可用的情况，例如敌方切断用户与远程AI服务器之间的通信链路。

　　近年来，美国国防体系正系统性地将人工智能引入兵棋推演之中，推动传统推演方式向数据密集型、交互增强型、决策支持型演进。在推进过程中，美军高度重视对商业现用技术的吸收与整合，广泛采用成熟的云平台、大语言模型、多智能体架构和建模仿真工具，以缩短研发周期、降低成本，并快速形成可用能力。

　　从用途看，当前阶段人工智能主要服务于训练与能力验证。AI被用于加速想定构建、评估不同行动方案后果，并在推演过程中为指挥员和参演人员提供实时决策支持。同时，美军也在探索利用AI构建更贴合实际的敌对方模型，以模拟敌对方决策逻辑和行为变化，从而提高推演的复杂性与现实贴近度。

　　总体而言，美军希望通过AI的引入，使兵棋推演在规模、速度和分析深度上实现跃升，从而为指挥决策训练、战备评估和未来冲突研究提供更加高效、可重复且信息丰富的支撑。返回搜狐，查看更多