军地一体化：算法制胜的必由之路

　　青海省海东市中国电信（国家）数字青海绿色大数据中心启动运营。光明图片/视觉中国

　　陆军第76集团军某旅进行战术演练，图为官兵在研究“敌情”。袁宏彦摄/光明图片

　　【讲武堂】

　　在俄乌冲突中，北约国家对乌克兰援助的先进武器装备可谓琳琅满目，不仅有防空导弹、火炮、坦克等传统“硬”武器，更有一些“软”武器令人大开眼界。近期《华盛顿邮报》发表了一篇名为“算法是如何打破俄乌战争平衡的”的报道，披露了美国高科技公司与美军方合作，运用先进算法武器深度介入俄乌冲突的诸多内幕。可以说，算法作为一种新型战争制胜武器，已进入大众视野。

　　战争算法的前世今生

　　算法实际上是一个数学概念，广义上指的是解决问题的计算方法，是用系统的方法来求解问题的策略机制。从这个意义上来讲，上古时期人们“结绳记事”就是一种简单算法。随着计算机和互联网技术的发展，算法逐渐成为领域名词，特指给定一个目标，通过一系列计算步骤，将输入的信息或数据转换成输出的结果或决策方案。现代人几乎生活在算法的海洋中，设定目的地，导航软件会自动算出可选路线，背后依靠的是路径规划算法；拿起手机，人脸识别自动解锁，深度学习算法功不可没；打开浏览器，感兴趣的内容会自动推送到主页，智能推荐算法“比你还懂你自己”。

　　实际上，算法很早就开始应用于军事领域。在小说《三国演义》中，诸葛亮以20条草船借得10万箭，体现了对天气、地理、人心的精准计算。二战后，人们总结战争经验，逐渐形成了由搜索算法、排队算法、统筹算法、规划算法等组成的战争算法体系。制导武器出现后，算法也起着关键性赋能作用。从坦克装甲车辆的主动防护系统到军用飞机的自主控制系统，再到防空导弹的防空反导系统，算法逐渐成为大国主战装备的标配。随着计算机的发明，战争算法开始进入机器使能阶段，作用日益凸显，逐渐成为重要的军事概念。但是，算法本身使用价值是有限的，只有与超算能力和大数据结合才能大显神威。国际上一般把算法、算力、数据这三大要素作为衡量人工智能发展水平的重要指标。其中，算法在人工智能技术中处于核心地位，可以说是人工智能的“引擎”。因此，算法战的实质，是基于人工智能的“智能+”战争。早在2017年，美军“第三次抵消战略”的总设计师罗伯特·沃克就提出了“算法战”作战概念。美国防部随后设立“算法战跨职能小组”，启动了“码文工程”项目，加速人工智能、大数据及机器学习等先进技术的集成，积极开展军用算法的研究和运用。该项目成立一年以后取得了阶段性成果，其开发的4套算法在美军非洲司令部、中央司令部等地部署，进行技术测试，并成功运用于反恐行动。“算法战跨职能小组”现已与亚马逊、谷歌等商业巨头展开合作，使其具备了深厚的智力资源支持。近几年，美军战争类算法取得了巨大突破，并开始在军事活动中大量部署应用。

　　先进战争算法的力量

　　在俄乌冲突中，乌军在前线广泛使用了一套由美国民用软件公司帕兰提尔提供的“元星座”信息系统，该系统可以获取特定区域的作战数据，利用人工智能算法快速整合并分析光学图像、合成孔径雷达图像和火力热图像，为乌克兰指挥官提供高质量的战场情报数据，使其时刻掌握俄军精准位置，并推荐打击武器和路径。帕兰提尔公司的首席执行官亚历克斯认为，先进战争算法的力量“相当于拥有战术核武器来对付只有常规武器的对手”。

　　乌军利用这种商业化的算法工具，加上“星链”提供的商业通信能力，使其能够在俄军强大的火力压迫下，始终拥有畅通的指挥链路，维持杀伤链闭环，威胁俄军的作战行动。乌克兰数字转型部长米哈伊洛·费多罗夫说，“这种电子杀伤链在夺占赫尔松、伊津、哈尔科夫和基辅地区的军事行动中特别有用”。

　　《华盛顿邮报》的报道向世人展示了美军算法战武器在现代战争中的巨大威力，但这只是冰山一角，实际上美军算法战武器几乎贯穿俄乌冲突的全程，并且商业公司在其中起到了举足轻重的作用。

　　俄乌冲突开始前，美军就已经开始运用先进算法预测未来局势。冲突爆发前数天，世界各国众多战争分析人员都预测俄乌不会爆发大规模冲突，而美国却坚定表示俄军将会进攻乌克兰，事后证明美预测非常准确。这不是巧合，而是美军强大的战争分析预测算法的一波“正常操作”。2021年美军进行了“全球信息优势实验”活动，所有11个联合司令部参加，联合人工智能中心和“算法战跨职能小组”，测试了基于人工智能算法的先进预测系统“盖德”。该系统集成了来自空中、海上、地面和太空的情报接入分析能力，能够提供全球部队部署信息和行动预警，可以在一分钟内预判敌人数日后的行动，其中对手动向由“码文工程”项目的人工智能算法自动推测。美媒体由此宣称，美军超前战争预测能力“不是科幻，已经能够做到”。

　　帕兰提尔公司为乌军提供的“元星座”信息系统，更多的是利用人工智能算法进行情报分析，是一种战场态势感知辅助工具。而美军在冲突开始后，实际上为乌克兰提供了大量指挥决策辅助。去年3月2日，美国著名军事杂志《战争困境》发表了一篇报告，介绍了美军对俄乌冲突开局的兵棋推演情况。报告中有一段话耐人寻味，“在兵棋推演中，乌克兰派出了三个旅反击俄罗斯装甲部队侧翼，结果在哈尔科夫西北约40公里处，乌克兰92旅遭遇俄军摧毁。反复的兵棋推演和复盘分析发现乌克兰留在哈尔科夫将其变成一座堡垒更有利。乌克兰明智地选择了兵棋推演分析得出的最佳行动方案”。乌克兰的“明智”恐怕不是灵机一动，由于该报道披露于战争初期，美军显然不会承认他们充当“事外高人”指点乌克兰。直到去年9月份，《纽约时报》公开报道了乌克兰在哈尔科夫和赫尔松两个方向的反击计划，是由美英军方人员开展兵棋推演后设计的，目标直指俄罗斯的弱点，并通过推演找到了“大而明确的胜利”之路。这一次美军不再遮遮掩掩，终于承认了在背后为乌克兰“指点迷津”的事实。

　　兵棋推演之所以能够发挥如此重大的作用，关键是其底层的算法模型。美军历来将其兵棋推演的算法、模型、规则、数据等技术列为核心机密，对重要对手全面禁运。兵棋算法模型之所以珍贵，是因为其真实反映了战争规律。很多算法都是从实战行动或作战实验中积累而成，无法通过常规的研究手段获取。

　　随着美德等国家宣布向乌克兰提供先进主战坦克，俄乌局势将进一步升级。我们不禁要问，为什么此刻北约国家冒着卷入战争的风险，公开表示对乌克兰进行重型武器的援助？实际上这背后依然可以看到算法的身影。据报道，美五角大楼设计了一种人工智能算法，能够模拟俄军的进攻行为，可以根据战场上俄军表现出来的弱点，为乌军提供最有针对性的武器装备。这种“点穴式”精准军援的背后，离不开海量数据和先进算法的支撑。更为引人注目的是，美军的算法甚至将全球可用资源都计算在内，摩纳哥不久前就被这个算法给“盯上”了，“迫于压力”参加了美国主导的“拉姆施泰因会议”，最终不得不向乌克兰秘密提供T-72B主战坦克。

　　美军算法战在俄乌冲突中取得预期效果，预示着一种新型的代理人战争形态逐渐清晰，它输出火力杀伤武器，还输出以算法为核心的指挥决策系统。可以预见，随着智能技术的持续突破，算法在情报分析、态势研判、作战设计、任务规划、决策辅助、后勤保障等方面，将扮演越来越重要的角色。近几年，美军提出的“马赛克战”“决策中心战”“多域战”等新型作战概念，都是追求利用先进算法洞悉战争规律、建立决策优势、管控战争体系。

　　军地一体构建算法战

　　美军算法战在俄乌冲突中取得成效，商业公司在其中无疑起到举足轻重的作用。正是基于此，美军历来非常重视与商业公司合作开发军用算法。2020年，美国《国防》杂志刊登了题为《算法战：人工智能项目，连接硅谷和军队》的文章，指出美军借助商业公司的算法开发能力，已经构建了一套联合攻关、成果转化、人才共育的军地一体化算法战建设发展新范式。

　　军地联合攻关促进研究实效。算法战是一种技术密集度非常高的战争样式，需要大量的智力资源的支撑。实际上，一套先进的算法要想能够在军事领域发挥作用，不仅需要高水平技术人员的开发能力，更需要“懂打仗”的军事人员进行军事理论指导和运用能力，只有两者密切配合，才能保证算法武器“瞄准”军事需求。例如，美军先进的人工智能飞行员“阿尔法”在对抗中能够击败王牌飞行员，2017年，美国辛辛那提大学提出了“遗传模糊树”算法，这套算法能够控制战斗机进行格斗，美国空军研究实验室为这套算法提供了大量军事规则，最终诞生了美军首个人工智能飞行员“阿尔法”，在空中格斗训练中击败王牌飞行员的故事。

　　军地成果共享厚实技术储备。大多数算法都是为了解决某个具体的问题而设计，要想解决某个复杂的战争问题，通常需要很多算法相互配合。虽然军事研究机构也在不断开发新算法，但其开发的速度远远跟不上军事需求的爆炸式增长。实际上，很多民用算法技术通过适当的改造，可以基本满足军事需求。同时，由于军事领域往往追求更高的精度或性能，反过来也会促进民用算法技术的发展。因此，吸收应用地方的人工智能算法技术成果，加强算法储备已成为算法大国的共识。例如，美国著名商用机器人公司波士顿动力，通过将其先进的自动控制算法进行转化，为军方研制了著名的“大狗”机器人，可以在崎岖的山路运送物资，而商用机器人也借用“大狗”的算法，增强了适应严苛地理环境的能力。

　　军地人才共育提高智力水平。算法战的本质是一种“智力战”，先进战争算法设计需要精通数学、计算机、网络、通信、人工智能等领域的大量高智人才，同时也需要大量军事人才的共同参与，指技合一、理技融合成为战争算法人才的新要求，只有军地人才共育才能适应未来智能化战争需求。例如，在美军官初、高、中三级培训教育体系中，军官们都会多次进入军事院校和地方院校进行反复学习，其课程也融合了科学技术与军事专业知识。随着现代战争对高技术人才越来越渴求，在美军很多新质新域部队中，大量地方掌握先进技术的青年人才被特招引进，以提高部队作战能力。

　　（作者：王贵涛，系中国科学院大学经济与管理学院在读博士研究生）