免费硕士学士论文 军事领域大数据技术的智能化应用
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1. 引言
军事领域的大数据智能化应用已成为现代战争和军队发展的重要战略方向。为深入贯彻落实相关战略部署，我军积极推进军事大数据创新应用，旨在激发数据活力、释放数据价值，开创未来战场新局面 [5]。大数据已被视为国防和军队现代化建设中的战略资源，是智能化战争的重要基石 [1]，
世界主要军事强国均将大数据技术在军事领域的应用视为战略竞争的关键领域 [36]。人工智能作为引领新一轮科技革命和军事变革的核心技术，正以前所未有的力量颠覆传统战争模式，重塑未来战争形态，成为未来战场的重要主导力量 [17,41,50]。智能化已成为决定未来战争胜负的关键因素 [11]，因此，加快军事智能化建设发展迫在眉睫，对于抢占未来军事竞争战略制高点具有至关重要的战略意义 [32,49]。
战争形态正经历由信息化向智能化的加速演进 [50]，大数据技术在军事领域的应用日益广泛，成为应对复杂战场环境、提升态势感知能力、辅助军事决策的关键支撑 [10]。然而，面对战场数据指数级增长和日益复杂的战场信息环境，如何从海量数据中挖掘高价值情报，有效应对数据超载与信息匮乏并存的矛盾，已成为当前军事情报工作亟待解决的核心问题 [2,18]。因此，系统梳理和深入分析军事大数据智能化应用的最新进展，具有重要的现实意义与学术价值。
为加速军事智能化发展进程，“集智攻关”模式发挥着日益关键的作用。例如，“2024全国大数据与计算智能挑战赛”等活动，通过竞赛平台汇聚全国优势团队，共同攻克大数据应用实践中的能力瓶颈难题，推动形成“集智众筹、联合攻关、共享共用”的研建用一体化创新模式 [43]。军事大数据论坛等高层次学术交流平台，以及企业、科研机构与军队之间的深度合作，共同构成了推动军事大数据智能化应用发展的重要力量 [5,6,20,22]。
本综述旨在系统梳理和深入分析过去五年内公开发表的关于军事大数据智能化应用的相关学术论文、行业报告及军事战略文件，总结当前军事大数据应用的现状、挑战与未来趋势，以期为相关领域的学术研究提供有价值的参考借鉴 [2,3,27]。同时，本研究也将深入解析大数据技术在军事领域应用的内在机理，剖析军事大数据智能化应用对人工智能、大数据处理等前沿技术的创新需求和强大推动作用 [2,22,27]。此外，还将前瞻性地探讨军事智能化发展可能对国际安全格局、军事伦理规范以及未来社会发展产生的深远影响 [6,22,27]。本综述将重点聚焦情报分析、作战指挥、后勤保障和装备智能化等军事应用关键领域。在对军事领域大数据智能化应用的时代背景和战略意义进行全面概述之后，下一章节将深入探讨军事大数据技术的核心内涵与关键特征，为后续章节的深入分析奠定坚实理论基础。
2. 军事大数据技术的内涵与特征
军事大数据技术是应对智能化战争复杂挑战的关键支撑，只有深入理解其内涵和特征，才能真正把握其应用与发展的本质。根据现有文献，军事大数据可以被定义为：以海量军事数据资源为基础、以数据智能处理分析技术为核心，并广泛应用于军事领域的各项活动的总称 [5,21]。它不仅突破了传统军事数据的范畴，规模庞大，远超传统数据库软件的处理能力 [13]，而且数据类型多样、来源广泛，对处理和分析的实时性要求极高 [15]。
借鉴通用大数据的“4V”特征——规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value） [2,24]，军事大数据也具备这些基本特征。例如，其数据量级已从TB发展到PB乃至ZB级 [2]；数据类型涵盖结构化、半结构化和非结构化 [2,24]；数据生成和处理速度极快，但其中蕴含的价值密度较低，价值挖掘难度较大 [2,48]。现代军事情报数据呈现出海量、异构和多维度的特点，处理过程十分复杂，情报分析人员往往难以直接而有效地处理图像、语音、视频等非结构化数据，从而使得有价值的信息难以及时被发现，进而影响战场态势预测和指挥决策效率 [19,48]。
然而，军事大数据区别于通用大数据的关键在于其“一超一高一强”的特性 [5,21]，这也使得其在智能化应用中面临更为特殊而严峻的挑战。
【超复杂性】
超复杂性是军事大数据最为突出的特征。军事数据来源于陆、海、空、天、电、网等多个领域，信息维度更高、非结构化特征明显、数据关系异常复杂 [5,21]。信息化战争本身就是一个复杂的巨系统，其战场环境的多变性、作战对抗态势的瞬息万变以及信息来源的多样性，共同构成了军事大数据超复杂性的基础 [13,18,36]。具体而言，信息感知环境的复杂性体现在数据的海量异构、信息来源的复杂以及多模态信息的并存 [18]；认知环境的复杂性则表现为大数据价值稀疏、认知主体多元以及情报“迷雾”现象愈加严重 [18]；而服务环境的复杂性则体现在信息泛滥与信息茧房并存，用户需求不断提升 [18]。这种超复杂性对数据处理和智能算法提出了极高的要求，只有能够有效应对高维、非结构化以及关系复杂的数据，才能得以从中挖掘出有价值的军事情报信息，为指挥员提供快速决策支持并提升作战装备的打击精度 [19]。
【高安全性】
高安全性则是军事大数据的另一显著特征。由于军事数据直接关系国家安全，其对数据安全性的要求极为严格 [6]。军事大数据面临敌方侦察窃取、己方泄密失密、系统漏洞以及遭受“软”“硬”手段打击等多重威胁，从而导致数据可用性大大降低或完全丧失 [5,21]。同时，战术边缘数据获取困难和数据回传受限也凸显了其高安全性需求，必须在复杂且受限的网络环境中确保数据安全和可靠传输 [22]。因此，在军事大数据智能化应用的设计与实施过程中，安全性必须被置于首要位置，采取严格的数据保护措施，以防止数据泄露，并确保在对抗环境下数据依然保持稳定性和可靠性 [6,46]。
【强对抗性】
强对抗性是军事大数据环境的本质属性。信息获取与反获取手段之间的博弈对抗异常激烈，数据迷雾、伪装与欺骗现象普遍存在，使得对数据真伪的辨别能力要求极高 [5,21]。此外，军事活动本身就充满了博弈与对抗的特点 [27]；而在对抗环境下产生的军事大数据通常质量较低、价值密度较小，往往存在不确定性、不完全性以及虚假欺骗性 [5,21]。未来战争中，敌对双方将围绕“制数据权”展开激烈争夺，通过掠夺、破坏和摧毁对方数据资源来建立数据优势 [1]。这种强对抗性使得军事大数据在应对不完全和不确定信息、进行复杂环境下的场景建模与理解等方面面临更多挑战 [5,21]。
除了“一超一高一强”的特性外，军事大数据还表现出强领域性、广时空性以及高演化性等特征 [12]。其中，强领域性反映了军事大数据与宏大战场环境、复杂军事系统及国家安全之间的紧密联系；广时空性则体现了军事数据在陆、海、空、天、电等多个维度空间的分布，并跨越战略、战役及战术等多个层级；高演化性则揭示了军事数据随战场环境和作战行动动态变化的本质特征。
综上，军事大数据的内涵远比通用大数据更加复杂且深刻，其特征也更为特殊和严苛。现有研究已初步揭示了军事大数据的“4V”特性以及“一超一高一强”等关键特点，但对于这些特征的内涵与外延，特别是“超复杂性”、“高安全性”、“强对抗性”等具体表现及影响，仍需进一步深入探讨 [27]。未来的研究应继续深化对军事大数据特征的认识，为其智能化应用奠定坚实的理论基础。在此基础上，下一章节将聚焦于军事大数据智能化应用中的关键领域与技术解析。
3. 军事大数据智能化应用：关键领域与技术解析
目前，军事领域正经历着一场由大数据技术驱动的深刻智能化转型。
本章节旨在深入探讨智能化技术在情报分析、作战指挥和后勤保障三个关键层面的应用，这三大领域构成了军事智能化应用的技术核心。凭借在海量数据处理和深度分析方面的独特优势，大数据技术已被公认为提升军事智能化水平的战略引擎，为未来军事智能发展奠定了坚实基础 [36]。通过对多源异构的军事数据进行有效整合，并融合机器学习、人工智能等前沿技术，军事领域在情报获取实时性、指挥决策精准性以及后勤保障效率等方面均取得了显著进步 [5]。
本章节将系统梳理和综合分析现有研究成果，重点考察智能化技术如何赋能情报分析以提升态势感知能力——这是智能军事应用的关键领域 [19,35]；探讨如何革新作战指挥模式，实现大数据驱动的实时决策与优化，从而加速作战OODA环（观察-定向-决策-行动）的运转，赢得决策优势 [5]；以及研究如何重塑后勤保障体系，构建全域互联与精准保障能力，以应对智能化战争对后勤支援提出的新挑战 [25]。同时，通过整合分析“机器学习赋能军事情报智能协同引领未来”、“美国防部整合数据网格与大模型_搭建体系级ai基础设施”、“美军大数据研发打造战略信息化优势”、“军事大数据助力智能化转型开创未来战场新局”及“未来智能后勤智能技术重塑军队保障体系”等文献，本文力求全面展现军事领域大数据智能化应用的技术现状与发展趋势，并为后续深入探讨军事智能化应用奠定坚实基础。
3.1 技术层面：情报分析、作战指挥、后勤保障智能化
当前军事领域正经历由大数据技术驱动的智能化转型，
本章节将深入探讨智能化技术在情报分析、作战指挥和后勤保障这三个关键技术层面的应用。大数据技术凭借其在海量数据处理和深度分析方面的优势，为提升军事智能化水平提供了战略引擎 [36]。通过整合多源异构数据，并结合机器学习、人工智能等先进技术，军事领域在情报获取的实时性、指挥决策的精准性以及后勤保障的效率性等方面均取得了显著进步 [5]。
本章节旨在系统梳理和综合分析现有研究成果，重点考察智能化技术如何赋能情报分析以提升态势感知能力；如何革新作战指挥模式，实现大数据驱动的实时决策与优化；以及如何重塑后勤保障体系，构建全域互联与精准保障能力。通过对相关文献的深入解读和综合分析，本章节力求全面展现军事领域大数据智能化应用的现状、挑战与未来发展趋势，为后续深入探讨军事智能化发展提供坚实基础。本章节内容主要基于对 “机器学习赋能军事情报智能协同引领未来”、”美国防部整合数据网格与大模型_搭建体系级ai基础设施”、”美军大数据研发打造战略信息化优势”、”军事大数据助力智能化转型开创未来战场新局” 和 “未来智能后勤智能技术重塑军队保障体系” 等文献的整合分析，以期从技术层面为理解军事智能化应用提供一个全面框架。
3.1.1 情报分析与态势感知
智能化情报分析与态势感知是现代军事领域智能应用的关键组成部分，其目标是利用大数据技术和机器学习算法，从海量、多源异构数据中快速、准确地提取有价值的情报，构建全域战场态势图，为指挥决策提供有力支撑。多篇文献均强调了大数据和人工智能技术在这一领域中的重要性与应用前景，并探讨了具体的技术手段和实践案例。
在情报分析方面，机器学习算法，尤其是深度学习技术，正发挥着日益重要的作用。卷积神经网络（CNN）等目标检测算法被广泛应用于卫星图像与无人机侦察，实现了对军事设施、武器装备和部队部署等关键信息的自动识别 [35]。例如，CNN能够对卫星图像进行分析，识别机场跑道上飞机的数量与型号 [35]。聚类算法则用于信号情报分析，从复杂的电磁信号中识别敌方通信网络结构和雷达系统参数，进而推断敌方军事部署及作战意图 [35]。这些算法的应用显著提升了海量情报数据的处理效率和分析精度，为情报人员从大数据中提取有用信息提供了有效手段 [8,29]。
多源情报信息融合是构建全面战场态势图的关键技术。随着未来战场空间虚实结合、行动交互日趋多样化，对广域全息支撑架构和全覆盖战场态势图的需求日益迫切 [37]。大数据技术能够整合来自不同传感器、情报系统和监测设备的多源异构数据，消除信息孤岛，实现数据间的交互联动，从而获取更为全面与综合的战场态势信息 [10,45]。美军的“Insight”项目和“PEALDS”项目是此方面的典型代表，其中“Insight”项目旨在集成多信息源构建统一战场图，实现情报信息的深度整合，而“PEALDS”项目则借助大数据工具快速筛查海量传感器数据，为战场士兵提供及时情报支持 [24]。安杜里尔的“晶格网格”平台和帕兰提尔的“专家智能系统”（MSS）等平台，通过整合多种数据源并利用人工智能算法进行目标扫描识别，大幅提升了在复杂电磁环境下的实时数据采集、作战图共享与目标定位能力 [22]。Palantir的情报融合分析技术在俄乌冲突中得到实际应用，能够在一小时内为乌军提供关于俄军军事部署、动向研判以及高价值目标位置等敏感情报，显著增强了乌军的战场态势感知能力和作战效能 [14,26,28]。
值得注意的是，尽管现有情报分析与态势感知技术已取得显著进展，但仍存在一定局限性。例如，复杂战场环境的多变性、对抗性情报的识别难度以及如何有效融合人类经验与价值判断，依然是亟待解决的挑战 [18,39]。未来技术发展应侧重于提升算法对复杂环境的适应性、增强对抗性情报的甄别能力，并探索人机融合的智能情报分析模式，以克服现有局限，实现更精准、更可靠的智能化情报分析与态势感知。无人机目标检测系统虽在特定领域展现出较高的检测精度和实时性 [34]，但如何深入应用多源信息融合技术，将检测结果与其他情报信息整合，从而形成更全面的态势感知，仍是未来需重点研究的方向 [34]。
总而言之，大数据技术和智能化算法在军事情报分析与态势感知领域展现出巨大应用潜力，能够有效提升情报分析的效率、精度和全面性，为指挥决策提供更及时、更可靠的支撑。然而，技术发展仍面临诸多挑战，未来研究需致力于克服现有局限，不断提升智能化情报分析与态势感知能力，以满足未来智能战场的复杂需求。
3.1.2 智能化作战指挥与决策：大数据驱动的实时决策与优化
大数据技术与人工智能的融合应用，正在深刻变革军事领域的作战指挥与决策模式。现代战争追求快速动态和多维性，传统层级指挥模式已难以适应复杂战场环境。智能化作战指挥与决策系统应运而生，旨在利用大数据驱动实时决策与优化，提升指挥效率和决策质量 [5,24,37]。
大数据驱动的智能化决策核心在于加速作战 OODA 环（观察-定向-决策-行动） [5]。传统决策依赖指挥员的经验判断，而大数据技术能够整合多源战场数据，例如光学、雷达、热成像以及无人机等多传感器信息，构建动态战场态势图，并进行关联分析，从而突破“战场迷雾”，增强指挥员对战场态势的认知与理解 [5,15,35]。通过实时融合和可视化展示敌情、我情及环境数据，指挥员可以迅速掌握战场态势，及时调整部署，赢得决策速度优势，实现指挥控制效能的革新 [5,21]。例如，乌军利用帕兰提尔公司的智能决策技术分析特定区域作战数据，能够较准确地预测俄军动向，展现出超强的 OODA “秒杀”能力，相较之下，传统作战模式下俄军炮兵在目标侦察后需要更长时间才能发动精确打击 [14,28]。
智能化作战指挥与决策系统集成了多种先进技术。人工智能算法，包括机器学习、深度学习等，能够分析和预测军事态势，为作战指挥决策提供科学支持 [45,50]。例如，智能算法可以整合分析多源作战数据生成战场情报，预测决策结果，辅助指挥官进行全面决策 [50]。美国国防部高级研究计划局（DARPA）的“像素级智能处理”（IP2）项目利用神经网络和计算机视觉技术提升侦察精度，增强战场态势感知能力 [23]。“洞察”项目利用战场传感器信息，通过 AI 实现威胁识别，为情报人员提供辅助支持 [23]。“深绿”项目通过模拟仿真快速预测敌情，为指挥官决策提供实时参考 [23,41]。俄罗斯军队的埃利布拉自动化指挥系统也集成了人工智能技术，为指挥官提供全面的战场态势感知和决策支持 [50]。
大模型在智能化作战指挥与决策中发挥着日益重要的作用 [7]。帕兰提尔的“人工智能平台”（AIP）是基于大语言模型构建的智能化平台，集成了 GPT、Dolly 等多种开源大模型，为指挥官提供战场态势感知、自动预警、作战规划、兵力分配、交战监控及方案推荐等辅助决策功能 [22]。美军陆军研究实验室提出的 COA-GPT 框架，通过大语言模型快速生成多种作战方案，并实时调整以适应战场变化 [7]。大模型还能应用于战场预测与评估，例如 BattleAgent 和 AIP 平台，为战场态势感知、作战规划、兵力分配和监控提供智能辅助 [7]。渊亭科技的“天机·军事大模型”也被设计为军事认知决策平台，支持作战指挥等核心业务 [6]。
人机协同是提升决策质量和效率的关键环节 [9,32,37,40]。智能化系统具备数据处理和快速分析能力，而指挥人员则拥有经验、全局把握和跨领域思考能力。人机交互决策能够将二者优势充分结合，形成优势互补、科学决策 [40]。在作战方案生成与优化方面，人工智能可以根据战场态势和任务目标生成多种作战方案，并进行模拟评估和优化，辅助指挥官进行最终决策 [35,46]。
智能化融入作战指挥与决策也带来一定的风险与挑战。数据质量直接影响决策的准确性，战场数据的复杂性和噪声可能导致系统误判。此外，人工智能决策的 “黑匣子”效应 使得决策过程缺乏透明度，可能降低指挥员的信任度。大模型在军事行动规划中还面临数据依赖性、可信度问题和态势预测准确性等挑战 [7]。
未来智能化作战指挥与决策的发展方向包括：进一步提升数据质量和处理能力，增强模型的可解释性和可信度，深化人机协同模式，以及探索自主式决策和预实践式决策等新模式 [13,47]。例如，预实践式决策利用大数据支撑的模拟系统，在作战前对方案进行实验、论证和优化，选择最佳方案，降低决策失误 [47]。通过不断克服挑战和完善技术体系，大数据驱动的智能化作战指挥与决策将在未来战争中发挥更加关键的作用，为赢得战争胜利提供有力支撑。
3.1.3 智能后勤与保障：全域互联与精准保障
智能化战争和联合作战的时代背景下，后勤保障正经历深刻的智能化转型，其核心目标是构建全域互联、精准高效的保障体系，以适应未来战场环境的复杂性和不确定性[4,32]。智能后勤旨在实现保障资源的全维可视、保障力量的优化整合以及保障行动的全程可控[9]，并呈现出保障体系分布化、需求实时化和行动无人化的特征[4]。
智能后勤的关键特征体现在多个层面[25,40]：保障自主化，通过传感网络自动感知战场环境、保障态势和需求，自主生成保障方案；管理智慧化，利用互联互通的后勤信息系统汇聚大数据，形成知识库，并通过机器学习优化保障决策；装备自动化，部署大量智能保障装备和无人系统，实现自动数据采集、感知、运算和执行；流程协同化，将业务流程和规范固化于信息系统，实现需求与资源、行动的自动匹配和协同；人机一体化，融合人的决策意图与系统数据处理、机器自动执行，高效衔接保障环节。
为实现上述特征，智能后勤广泛应用物联网、大数据、人工智能等关键技术[9,31]。物联网技术实现了后勤基础的泛在互联，连接各类设施设备和物资器材，增强战场态势的精准感知能力[40]。例如，智能仓库利用物联网技术自主感知和监测物资状态，实现资产全寿命周期管理[31,38]。大数据分析技术用于保障数据的融合分析，打破领域壁垒，更准确地预测保障需求，优化资源调配和保障方案[32,40]。美军利用大数据平台进行数据融合和分析，辅助后勤决策[24]，并开发“智能空投系统”提升后勤响应速度[32]。人工智能技术，特别是机器学习，驱动管理智慧化和装备自动化。智能系统与指挥人员进行人机交互，辅助指挥决策[40]。自主管控装备如无人车、无人机和机器人，能够执行物资运输、战场救援等任务，提升保障效能并减少人员伤亡[31]。
与传统后勤保障模式相比，智能后勤在效率、精确性和响应速度方面具有显著优势[32]。智能化实现了后勤保障的敏捷化、无人化和定制化[38]，能够更好地满足多域、多维战场空间中，多领域、多方向、多点位和多任务的保障需求[4]。
然而，智能后勤体系建设仍面临挑战。技术成熟度方面，例如低资源智能传感设备的隐私聚合技术和联邦学习等技术尚待发展和应用[43]。数据共享与互操作性是另一大挑战，需要打破军种间和军民间的壁垒，实现数据融合和资源共享[4,42]。此外，安全风险，特别是网络安全和数据安全，也需要高度关注，区块链等技术可用于提高军事物流信息系统的安全性[42]。
未来，智能后勤将继续朝着更高级的智慧化和自主化方向发展。构建完善的智能后勤理论和政策制度体系，发展更先进的智能装备体系，深化军民融合，建设军民兼容的物联网基础设施，将是未来智能后勤发展的重点方向[25]。
3.2 领域层面：装备智能化与无人作战系统
军事领域的大数据技术智能化应用，在装备智能化与无人作战系统方面展现出巨大的潜力。大数据和人工智能技术的融合正在加速军事装备的智能化升级，并推动无人作战系统的发展，这已在如俄乌冲突等现代战争中得到体现[28]。智能化武器装备和无人系统的发展，预示着未来战场将是高度智能化的，武器装备的智能化水平成为军事竞争的关键领域[1,3]。军事大数据在提升装备智能化水平方面扮演着核心角色，它不仅是智能化装备的“生命源泉”，更是效能倍增的“智慧引擎”[5]。无人机等无人作战单元在战场上地位日益重要，预示着“机器人战争”时代的到来[37]。为应对智能化战争的挑战，武器装备体系正经历数字化转型和智能化升级，而大数据驱动的智能化技术，如基于YOLOV8的无人机目标检测系统和SAR图像小目标船只检测等，正成为提升装备智能化水平的重要途径[11,34,43]。
3.2.1 装备智能化与自主系统发展
装备智能化与自主系统已成为现代军事发展的核心趋势。智能化武器装备和无人作战平台的快速发展，正在深刻地改变战争形态，推动战场向智能化、无人化方向演进[4,19,44]。为了适应智能化战争的保障需求，后勤保障力量的编组模式也正在经历从“以人为主”向“人机协同”的转变，以期更高效、可靠地遂行多样化的保障任务[9]。
数据装备作为未来战场的重要组成部分，其概念已逐渐清晰。未来战场预计将出现数据资源、计算资源以及大数据管理与分析系统紧密结合的各类数据装备。这些数据装备将以多种形态存在，包括支撑军兵种作战指挥、装备管理和后勤保障的巨型平台，依托各型载体的中小型数据装备，以及集成于无人作战、单兵作战和精确制导系统的微小型数据装备[5]。战场感知也正朝着智能化的方向发展，传统的“人—机—人”指挥模式正逐步被“人机一体、机机互联”的新模式所取代，进一步推动了装备智能化升级[11]。
智能化装备和自主系统的发展离不开智能传感和目标识别技术的进步。在轨卫星搭载的智能传感器，能够实时为地面部队提供目标信息，如Palantir公司的MetaConstellation系统，通过将人工智能微模型实时部署到卫星，利用数百个在轨传感器为乌军提供时敏目标打击方案，展示了装备智能化的发展趋势[14,26]。在目标识别领域，基于SAR图像的近岸密集小目标船只检测技术，以及YOLOV8无人机目标检测系统等研究的兴起，显著提升了复杂环境下目标检测能力，这对于智能化水面装备和无人系统的发展至关重要[34,43]。
智能化装备的功能特点和应用场景日益丰富。无人系统作为装备智能化和自主系统的典型代表，已在陆、海、空、天等各领域得到广泛应用。例如，无人机在情报侦察、火力打击等任务中发挥着关键作用[19,32,41]，无人战车可执行无人侦察、火力打击、运载和回收无人机等多种任务[41]，无人舰艇和水下无人航行器则在水面及水下执行各种保障任务中展现出独特优势[38]。在后勤保障领域，智能化装备同样发挥着重要作用，无人运输装备、自主补给装备和智能搜救装备等智能化后勤保障装备的快速发展和应用，有效提升了后勤保障的自主性和效能[25,40]。
大数据在装备智能化升级中扮演着关键角色。未来战场可能出现各类数据装备，大数据将成为智能化装备的生命源泉和信息大动脉，为智能化装备提供“智慧引擎”[21]。武器装备体系的数字化转型是提升装备性能和可靠性的关键[11]，而大数据驱动的装备设计、数据驱动的装备维护以及数据驱动的性能优化，正成为提升装备智能化水平的重要途径。例如，通过对现有作战装备加装油料、弹药自动感知和分析模块，可以提高战场装备保障的精确性和实时性[25]。
然而，装备智能化和自主系统的发展仍然面临诸多技术瓶颈和应用挑战。自主决策能力、环境适应性和可靠性等问题亟待解决。尽管美军的无人系统正朝着自主决策的方向发展[47]，但如何提升无人系统在复杂环境下的自主决策能力和可靠性，仍然是研究的重点。此外，装备智能化和自主系统的发展不仅仅是技术问题，更是一个系统工程和组织变革问题，需要将智能化装备有效地集成到现有的运行技术系统、组织流程和人员运行流程中，才能充分发挥其效能[39]。未来，装备智能化与自主系统将朝着人机协同、集群智能和体系融合的方向发展，以适应未来智能化战争的需求[4,37]。
3.2.2 智能化无人作战系统
智能化无人作战系统代表了军事领域智能化转型的重要方向，它通过融合大数据与人工智能技术，赋予无人平台在复杂战场环境下更强大的作战能力。这些系统不仅能够实现多维战场态势感知、准确分析判断，还能进行灵活自主的决策，从而在未来战争中发挥关键作用 [1,44]。
无人作战平台种类多样，包括无人机、无人车和无人艇等，各自具备独特的特点和应用场景 [4,50]。无人机因其灵活、隐蔽、高效的优势，已成为现代战争中不可或缺的侦察与打击力量，种类涵盖察打一体无人机、自杀式无人机、电子干扰无人机和侦察无人机等 [50]。例如，在乌克兰危机中，无人机被广泛用于执行侦察和打击任务，有效避免人员伤亡，并展现出远程打击能力 [50]。无人艇则以其高度机动性和隐蔽性，以及携带爆炸物精确打击目标的能力而著称，在特定场景下具有独特优势，如乌克兰曾使用无人艇袭击克里米亚大桥 [50]。无人车和机器人部队则能在极端环境下长时间执行任务，降低人员伤亡风险，并携带火力进行精确打击，俄罗斯已在实战中投入“天王星-9”无人战车并组建机器人作战连，美军也在探索有人—无人混编步兵排的作战模式 [50]。
目标检测技术在智能化无人作战系统中至关重要，特别是在无人机视角下，精准的目标检测是提升打击效能的核心 [34]。YOLOv8等深度学习模型的应用，旨在解决复杂战场环境中目标检测的难题，提升目标检测的精度和实时性，从而增强无人作战系统的整体作战能力 [34]。此外，在对抗环境中，识别目标和检测伪造信息的能力对于提升无人作战系统的战场生存能力和决策可信度至关重要，尤其需要有效识别敌我目标，防御欺骗和伪造信息 [43]。
在控制模式方面，云控制和自主控制是智能化无人作战系统的两种主要模式 [44]。云控制模式通过云计算、情报云共享和云控制，实现一体化指挥控制、情报融合共享和快速灵活的反应 [44]。“威胁”平台和“晶格网格”等技术的发展，为无人作战系统的云控制模式提供了技术支撑，能够整合多源数据链、通信功能和传感器，解决战术边缘数据获取和回传的难题 [22]。自主控制模式则强调无人作战系统在一定程度上自主接收任务、计算攻防参数和重组作战资源，实现自主决策 [11]。
人机协同在智能化无人作战系统中扮演着重要角色。从“人在回路中”、“人在回路上”到“人在回路外”，体现了无人作战系统智能化发展的不同层次和人机关系 [44]。尽管无人化是发展趋势，但人的主导地位和决策作用依然不可忽视。人机协同旨在发挥人与机器各自的优势，实现更高效、更安全的作战行动 [37,39]。例如，Palantir公司的AIP平台在辅助乌克兰军事行动中，通过与MQ-9无人机协同，实现了战场侦察、目标识别和辅助决策，展示了人机协同在实战中的应用价值 [26,28]。
智能化无人作战系统在发展过程中也面临诸多挑战，包括自主武器系统的伦理风险、无人作战系统的安全漏洞以及复杂战场环境下的自主决策能力等。此外，如何有效应对电磁静默环境下的情报侦察难题，如何实现分布式作战需求下的兵力兵器统筹调配，以及如何防御认知领域的对抗和欺骗，都是未来发展需要重点关注的方向 [15,43,49]。未来，智能化无人作战系统将朝着更自主、更智能、更可靠的方向发展，并在未来战争中发挥更加重要的作用。
4. 面临的挑战与风险
军事领域大数据技术的智能化应用在展现巨大潜力的同时，亦面临着一系列复杂且不容忽视的挑战与风险。多篇文献摘要均强调了这些挑战的严峻性和多维度特性 [5,8,12]。对这些挑战与风险的深入分析，对于确保军事大数据智能化应用的健康发展至关重要。
从技术层面来看，算法的局限性与算力瓶颈是智能化应用面临的重要挑战。传统数学模型在处理现代战场那日益复杂、非线性与不确定态势信息时已显不足 [15]；而人工智能算法，尤其是深度学习模型，普遍存在的“黑箱”问题，导致决策过程缺乏透明度和可解释性，从而降低了决策的可信度 [7,30]。此外，构建适应军事需求的数据基础设施亦面临诸多技术难题，例如如何在战术边缘高效地获取、回传和处理数据，以及如何建立统一、安全、高效的数据共享与管理平台 [12,22]。
在数据层面，数据安全风险尤为突出。军事数据由于其战略价值和敏感性，决定了数据安全的重要性；数据泄露、通信解密等风险可能直接威胁军事行动和国家安全 [5,8]。同时，数据质量问题也是制约智能化应用效能的关键因素。军事大数据往往呈现出数据质量不高、价值密度偏低、数据来源复杂多样、真伪难辨等特点 [5,12]，若不加以有效管控和治理，容易导致“垃圾数据入、垃圾分析出”的困境，从而严重影响智能化决策的准确性和可靠性 [30]。
在伦理层面，智能化军事应用引发了深刻的伦理与控制问题。在智能化武器系统不断发展、自主化程度日益提高的背景下，如何始终确保“人”对战争和武器的控制权，以防止战争失控和人道主义危机，已成为国际社会共同关注的焦点 [44,50]。此外，生成式人工智能等新技术在军事领域的应用，也带来了身份混淆、责任归属模糊等新的伦理挑战 [8,39]。
在安全层面，算法对抗和系统脆弱性是智能化军事应用所面临的重要安全风险。随着数据武器化趋势日益明显，数据本身已成为一种新型作战力量，数据攻防对抗亦逐渐成为智能化战争的重要组成部分。如何有效防御数据攻击、保障数据安全，以及如何提升智能化军事系统的鲁棒性和抗毁性，是维护军事安全和战略优势的关键 [4,21]。
上述挑战与风险相互交织、相互影响，共同构成了军事大数据智能化应用所面临的复杂局面。为更加系统、深入地剖析这些挑战与风险，本章后续将从数据安全与算法偏见、伦理与控制、技术瓶颈与未来研究方向等维度展开详细论述。
4.1 数据安全与算法偏见
在军事领域大数据智能化应用中，数据安全与算法偏见是至关重要的风险领域。智能化军事系统日益依赖大数据和人工智能算法，但同时也面临着数据泄露、算法决策失误等潜在威胁。本节将深入探讨这些风险，并分析相应的挑战与应对策略。
数据安全是军事大数据应用的首要挑战。军事数据的敏感性极高，一旦泄露将可能导致军事信息泄露甚至作战行动泄密。多篇文章摘要均强调了数据安全的重要性。例如，文章指出，战术边缘通信降级或中断、数据回传受限等问题直接关系到数据安全和可靠传输 [22]。在军事情报收集过程中，数据泄露和解密通信是主要的数据安全风险 [8,29]。智能化战争中，网络安全和数据安全至关重要，网络一旦受损将严重影响作战体系 [4]。生成式人工智能甚至可能被利用来发现网络漏洞、生成恶意代码，加剧数据安全风险 [4]。此外，数据保密性是军事领域数据安全的核心问题，数据保密要求也制约着训练样本的获取 [6]。即使在军事物流领域，信息安全和安全可靠性同样是智能化应用需要关注的风险 [42]。为应对数据安全挑战，可以借鉴“晶格网格”平台的设计思路，其强调安全跨域、跨平台数据分发，体现了对数据安全的高度重视 [22]。区块链技术也被认为是保障信息安全、实现信息自由交互的有效手段，并可应用于军事物流等领域，提升交易安全性、解决组网通信、数据保存等问题 [42]。
算法偏见是智能化军事应用中需要关注的另一重要风险。智能化决策系统依赖于数据和算法，如果数据存在偏差或算法设计不合理，可能导致决策偏见，影响作战效果甚至战争伦理 [26]。文章指出，人工智能容易受到缺陷数据输入的影响，存在“垃圾进、垃圾出”的问题 [30]。算法的黑箱特性使得难以理解机器决策的原因和过程，也难以辨识受损数据产生的错误结果 [8,30]。算法黑箱、模型缺陷和数据偏差等是算法偏见的主要体现，可能导致误判和决策失误 [8]。此外，在复杂信息环境下，部分国家可能选择性披露或故意发布虚假信息，加剧情报“迷雾”现象，网络开源情报也存在海量且真假难辨的问题，推荐算法可能导致信息茧房，加剧信息鸿沟 [18]。值得注意的是，即使是旨在提升算法可靠性的数据网格，其有效性也依赖于高质量的实战数据，数据质量直接影响算法的有效性和公平性 [22]。
为了提升数据安全性和算法可靠性，需要从多方面入手。针对数据安全问题，可以评估和加强现有加密技术、访问控制、安全审计等解决方案的有效性和局限性。例如，可以探索区块链等新兴技术在军事数据安全领域的应用，以及联邦学习、隐私聚合等技术在保护数据隐私方面的潜力 [43]。针对算法偏见问题，可以评估现有公平机器学习算法、数据增强技术、模型解释性方法等的适用性和局限性。从数据输入端着手，识别虚假、伪造和劣质数据，深度挖掘数据关系，提升决策所需信息的完整性和准确性 [30]。此外，还需要进行严格的算法测试与验证，确保算法在复杂战场环境下的可靠性和鲁棒性。
从跨学科角度审视数据安全和算法偏见问题至关重要。信息安全角度侧重于探讨数据安全防护技术，伦理学角度则关注算法公平性问题。只有综合运用多学科知识，才能更全面、有效地应对军事领域大数据智能化应用中的数据安全与算法偏见挑战，确保智能化军事系统安全、可靠、可信地运行。
4.2 伦理与控制
智能化军事应用在提升作战效能的同时，也引发了深刻的伦理与控制问题，这些问题直接关系到战争的性质和人类的未来。《智能无人作战云控与人主导的战略新形态》和《智能战场人工智能重塑未来战争》等研究均强调，在军事智能化转型中，伦理与控制是至关重要的考量因素 [44,50]。这些问题不仅关乎国际安全，也影响着军事发展的健康方向。
在智能化武器系统的发展中，如何确保“人”的主导地位始终处于核心位置，是伦理与控制讨论的焦点。《智能无人作战云控与人主导的战略新形态》一文深入探讨了智能化无人作战系统的控制问题，并将其发展划分为“人在回路中”、“人在回路上”和“人在回路外”三个阶段 [44]。尽管技术不断进步、自动化程度日益提高，该文仍强调，即使在“人在回路外”的自主作战阶段，无人作战系统也应遵循人类作战理念，接受人类指挥，从而实现人类作战意图 [44]。这一观点既体现了对人本控制原则的坚守，也反映了对智能化武器系统潜在伦理风险的深刻考量。多篇文章从不同角度强调了“人”在军事决策中的关键作用，例如，“真正‘扣动扳机’的决策权限应始终掌握在人手中” [36]，“决定胜负的关键仍在于人” [5]，“关键时刻应介入人工判断，确保人机协作的安全与可靠” [30]。这些论述共同指向一个核心观点：在军事领域，人工智能和大数据技术的应用不能完全取代人的决策作用，人类必须始终在关键环节中保持主导 [39]。
然而，智能化军事系统固有的技术特性也引发了新的伦理挑战。生成式人工智能技术的应用（如深度伪造）可能导致战场人员无法准确区分身份，从而引发严重伦理问题 [8,29]。同时，算法黑箱和模型缺陷可能导致责任归属模糊，使得在战争罪行发生时难以追溯责任主体 [8,29]。此外，自主武器系统在无人干预情况下自主感知、决策和行动，易引发战争责任归属争议，有可能造成误判态势、误导决策，甚至酿成人道主义危机 [4,29]。快速决策循环和“发现即摧毁”作战模式的出现亦可能压缩人类在环决策的时间，对人类控制提出新的挑战 [26]。
面对智能化军事应用带来的伦理困境，国际社会亟需制定相应的伦理规范和控制机制。《智能化战争作战体系全域感知与智能决策革新》指出，由于智能化作战体系的决策过程可能由缺乏人类道德判断能力的算法和自动系统完成，如何确保其决策符合道德要求成为亟待解决的问题；同时，国际法规则对于智能化战争的新特点尚无明确规定，这就迫切需要为人工智能武器确立相应的规范和国际准则 [4]。因此，应当从伦理学、法学、国际关系等多学科角度深入审视智能化军事应用中的伦理与控制问题，评估国际社会在智能化武器系统伦理规范和控制机制方面的研究进展与实践经验，并积极探索未来发展方向，以促进智能化军事应用的健康发展。未来的研究应聚焦于如何在确保军事效能的同时坚守伦理底线，构建安全、可靠、可控的智能化军事系统，防止智能化技术滥用，从而最终维护国际和平与安全。
4.3 技术瓶颈与未来研究方向
军事领域大数据技术的智能化应用展现出巨大潜力，但同时也面临诸多技术瓶颈和潜在风险。目前，技术瓶颈主要体现在以下几个方面：
首先，在数据基础设施层面，如何构建统一的技术基础设施，实现数据的高效收集、标记、存储、保护和共享，以及如何解决战术边缘数据获取与回传的难题，是构建体系级人工智能基础设施的关键挑战 [22,36]。
其次，数据安全风险日益突出。数据泄露、通信解密可能严重威胁军事通信安全，而深度伪造和数据偏差问题则可能导致严重的误判和伦理危机 [8]。
此外，算法局限性同样是不容忽视的技术瓶颈。例如，算法黑箱问题使得模型决策过程缺乏可解释性和可信度 [7]，现有算法在处理异质性非形式化问题、进行价值判断及常识推理方面仍存在不足 [39]。人工智能技术的泛化能力和适应性有待提升，难以有效应对未训练场景 [17]。
在计算资源方面，如何发展低功耗、强算力、易扩展的智能芯片以支撑军事智能化发展，也是亟待突破的重要瓶颈 [17]。同时，海量军事数据的实时高效采集与快速精确分析能力，以及传统数学模型在处理复杂战场态势信息时的局限性，均制约着大数据智能化应用的进一步发展 [13,15]。
针对上述技术瓶颈和风险，现有研究提出了一些对策。例如，针对数据基础设施的挑战，有研究建议进一步完善数据网格技术，以提升其在复杂和受限网络环境下的数据传输能力和安全性 [22]；对于数据安全风险，则建议增强数据加密技术和模型鲁棒性，以提升生成式人工智能技术自身的防护能力 [8]；为应对算法黑箱问题，开发可解释、可审查的决策过程、提高模型透明度和可信度显得至关重要 [7]；此外，为提升系统适应性和智能化水平，还需不断优化检测算法 [34]。在数据泄露风险方面，可借鉴基于联邦学习的安全共享技术；而针对算法黑箱问题，则可以探索包括LIME、SHAP在内的模型可解释性方法。
展望未来，军事领域大数据智能化应用的研究应聚焦以下方向：
首先，要加强基础理论方法研究，包括大数据分析近似计算理论、基于数据样本的自主学习方法、云计算理论与算法、大数据压缩传输与加密理论、大数据探测理论等 [12,20]。
其次，必须突破关键核心技术，发展高时效大数据计算模型、优化检测技术、新型大数据分析算法、复杂演化分析技术、大数据混合仿真技术、高效线索获取技术以及大数据智能分析和感知技术等前沿技术 [12]。
在平台支撑方面，应构建大数据云中心智能管理平台、超大规模云中心运行支撑环境、数据驱动的资源智能调度与管理平台，以及面向大数据编程的群智软件开发环境 [12]。
在应用层面，需要加强情报、决策与作战的一体化研究，推动大数据云模式和大数据驱动的全局知识与危机态势发掘等应用模式的发展 [12,26]。此外，还应注重人工智能应用的规模化部署和快速迭代，构建从边缘到总部的无缝运营体系 [22]。针对算法局限性方面，探索人机融合的计算计系统，通过借鉴东方思想中“人的算计与机的计算”相结合的理念，实现优势互补 [39]。同时，还需要加强伦理规制与法律规范的研究，确保人工智能技术的健康、可持续发展 [29]。
总而言之，未来研究应坚持问题导向，聚焦技术瓶颈，加强理论创新与技术突破，为军事领域大数据智能化应用提供坚实支撑。
5. 结论与展望
军事大数据智能化应用是当前军事领域变革的核心驱动力，正深刻地影响着未来战争的形态和作战方式。从战场态势感知到指挥决策，再到后勤保障和武器装备体系，大数据与人工智能技术融合展现出巨大潜力，已成为各军事强国争夺竞争优势的关键领域[5,20,36]。在俄乌冲突中，Palantir系统的应用生动展示了大数据智能化技术在实战中的价值，通过多维情报融合和OODA环的加速闭合，有效提升了战场透明度和决策效率，印证了“快吃慢”的现代战争制胜规律[14,28]。智能化战争已成为不可逆转的趋势，其核心在于利用人工智能技术重塑作战体系、提升整体作战效能，最终夺取“制智能权、制意识权”这一未来军事斗争中的最高级优势[4,17]。
展望未来，为了充分释放军事大数据智能化的潜力并应对其带来的挑战，必须在以下几个关键领域加强研究和实践。首先，基础理论研究是军事大数据智能化应用发展的基石，需深入探索大数据驱动的战争机理，构建适应智能化战争的新型军事理论体系，实现从“数据到决策”的战略跃升[1,12,13]。其次，关键技术攻关是提升军事大数据智能化应用水平的核心。未来需要研发更高级的智能算法，例如类脑智能、量子智能等，以提升情报分析、态势感知和辅助决策的智能化水平[19,48]。同时，还必须加强数据安全保障技术的研究，如联邦学习、差分隐私等，以解决军事大数据共享和应用过程中的安全隐患，确保数据安全和系统稳定[6,8]。此外，人机协同模式的创新同样至关重要。未来应探索更有效的人机融合与增强智能模式，充分发挥人类指挥员的战略智慧和机器的智能计算能力，实现人机优势互补，提升军事决策和指挥的智能化水平[23,30,39]。
在具体应用方向上，军事大数据智能化将在军事训练、科研、管理以及后勤等领域展现广阔前景。例如，在军事训练领域，生成式人工智能可用于构建更逼真的模拟训练环境，从而提升训练效果[8]；在军事科研领域，大数据技术能加速科研创新，驱动武器装备体系的智能化转型[1,11]；在军事管理领域，大数据将提升军队管理的精细化和智能化水平[20,27]；而在军事后勤领域，智能化后勤可实现更高效、更精准的保障，成为未来战争的重要支撑[9,31]。
最后，必须高度重视军事大数据智能化应用过程中伦理规范的制定和完善。人工智能在军事领域的应用犹如一把双刃剑，其潜在风险和挑战需要有效应对，以确保军事大数据智能化应用健康、可持续地发展[8,44,46]。通过加强基础研究、技术攻关、模式创新以及伦理规范建设，军事大数据智能化必将为整个军事领域带来更深刻的变革，并在未来战争中发挥日益重要的作用。
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