摘要
战场态势预测在作战辅助决策中占据重要地位，能够为指挥员提供准确且可靠的决策依据，是增强作战效能的重要手段。从战场态势预测的基本概念入手，阐述了其内涵、要素体系及其复杂性；总结了战场态势预测领域的4类方法手段，分析了其局限性和优缺点；介绍了美军态势预测领域的两个典型应用；提出了大数据技术、生成式人工智能以及预测结果的可解释性在战场态势预测领域广阔的应用前景。
0 引言
战场态势预测是作战辅助决策的关键组成部分，在指挥控制领域中占据着举足轻重的地位。随着信息技术的飞速发展及其在军事领域的广泛应用，战场态势的复杂性、动态性和不确定性显著增加，对指挥决策的快速性和准确性提出了更高要求。战场态势预测技术综合运用大数据、云计算、人工智能等前沿科技，对战场环境、敌我双方兵力部署、作战意图及潜在行动进行实时或近实时的分析和预测，为指挥员提供科学、准确的决策依据，是提升作战效能的重要手段。
国内外学者围绕战场态势预测技术展开了广泛而深入的研究，取得了诸多成果。陶九阳等运用深度卷积神经网络建立了态势要素机动方向的预测模型[1]；吕学志使用非连续兰彻斯特方程建立了战役态势的预测模型[2]；陈锦阳等分别使用注意力机制和图神经网络建立了兵棋算子的位置预测模型[3-4]；KIM等使用动态贝叶斯网络建立了敌方作战意图预测模型[5]；BAE等将逻辑数据分析和神经网络相结合，构建了一个可解释的威胁预测模型[6]。然而，面对复杂多变的战场环境，现有战场态势预测技术仍面临诸多挑战，如态势数据的复杂性和异构性、不确定性与快速变化，以及实时性要求与计算资源限制之间的矛盾等[7]。因此，进一步探索和创新战场态势预测技术，提升其在复杂战场环境下的适用性和有效性，具有重要的理论意义和实际应用价值。本文对战场态势预测领域中的关键技术、典型应用及其发展趋势进行了深入的分析与总结，旨在为战场态势预测技术的创新研发及实战应用提供有益的参考与借鉴。
1 态势预测基本概念
1.1 态势预测的内涵
战场态势是对特定时间和空间范围内，交战双方在作战区域内的兵力部署、力量分布、战场环境等方面的当前状态和发展趋势的总称[8]。它含有两个相关且独立的内涵成分，即状态（“态”）和趋势（“势”）[9]。“态”是作战区域内交战双方的兵力部署、资源分布及装备性能状态的描述。“势”是对战场未来发展趋势的描述[8]。“态”是“势”的能量基础，“势”是“态”的积蓄条件[10]。战场态势预测就是对“势”的分析和预测。态势预测是态势认知（situation awareness，SA）的重要概念。ENDSLEY等将态势认知定义为“一定时空范围内，认知、理解环境因素，并且对未来的发展趋势进行预测”，并提出了经典的3级态势认知模型[11]：
1）1级：态势感知，是指通过传感器感知环境中态势要素的状态、属性和动态等信息，形成对战场态势的初步认识。
2）2级：态势理解，是在态势感知的基础上，结合军事知识和专家经验对战场态势进一步地深度分析，以识别和评估敌方意图和威胁程度，形成对态势要素重要性和性质的判断。
3）3级：态势预测，是最高级别的态势认知，是在态势感知和态势理解的基础上，对未来态势发展变化趋势的预测。
1.2 态势预测要素体系
战场态势预测的内容涉及战场活动的方方面面，按照战场构成从微观层次到宏观层次、从静态要素到动态行为、从能力评估到行动预测的递进关系，可以将态势预测要素体系划分为以下6个方面：战场实体要素预测、兵力部署预测、作战能力预测、作战行动预测、作战效果预测以及态势演变预测，如图1所示。
战场实体要素预测：战场实体及其状态、属性、能力，以及实体间关系和行为等。
兵力部署预测：对敌、我、友邻等多方的兵力部署进行预测[12]。
作战能力预测：评估各部队的战斗力，包括武器装备的先进性、人员素质、训练水平以及后勤保障能力等。
作战行动预测：对敌方可能采取的作战行动、作战意图、作战计划等的预测。
作战效果预测：既包括敌方行动对我方造成的威胁程度预测，又包括我方作战行动对敌方软硬杀伤效果预测。
态势演变预测：对抗局势变化预测、环境变化预测等。
1.3 态势预测的复杂性
战争系统是一个典型的复杂系统，其未来的演化很难准确预测。一方面，战争系统的演化涉及多个因素的相互作用与影响，“战争迷雾”使得其中一些因素无法观测或难以观测；另一方面，这些因素之间的相互作用可能引发非线性、混沌和突发事件。这些都是导致战场系统难以准确预测的原因。胡晓峰在其《战争科学论》中指出[13]，复杂系统就其整体性质而言是不可预测的，但明确某些条件，也可以对战争结果进行预测。并进一步指出，由于战争系统的不确定性、非线性及“黑天鹅”事件的存在，预测未来的时间就不能太长，对战争结果的预测就只能是短程的；而对战争趋势的预测只能是长程的，因为趋势预测需要通过长期累积来避开短期震荡带来的不确定性影响，从而把握整体趋势的走向。
尽管无法准确预测战争系统的未来演变，但通过对战争的机理和作战样式的深入理解，收集和分析战场数据，利用模拟和建模技术再现和预测战争系统的行为与演变过程，仍然能对战场态势的趋势及其可能的发展方向进行一定程度的预测。虽然这种模拟和建模方法存在一定的局限性，但仍能帮助增进对战争系统演化的理解和预测能力。
2 战场态势预测技术的主要方法
当前，战场态势预测的方法依据所采用的技术手段，可以划分为四大类：基于机理模型的预测、基于知识推理的预测、基于机器学习的预测和基于平行仿真的预测，如图2所示。下文对几种常见的态势预测方法进行归纳和总结。
2.1 基于机理模型的战场态势预测
战场态势预测的机理建模方法通过分析态势要素发展变化的解析式，来预测战场态势的变化。这些模型有兰彻斯特方程模型、人工势场模型以及基于物理规律的机理模型等。
兰彻斯特方程通过计算敌我双方作战能力指数的变化规律，从而实现对双方战场主动权变化趋势的预测[14]。2022年9月，美国军事学院系统工程系副教授维克拉姆·米塔尔使用兰彻斯特方程预测俄乌战场将在开战200 d后，俄军与乌军的攻守态势将出现反转。预测结果与当时战局发展基本吻合；人工势场模型[15]借鉴电场模型原理，将战场中敌我双方的兵力视为电场中的异种电荷，通过研究电荷间的相互作用预测战场的态势变化；战场上物理规律明显的目标，可以结合相应的物理定律建立预测模型，例如，对轨道性质目标可以根据空气动力学、飞行力学等理论建立弹道预测模型[16]。
2.2 基于知识推理的战场态势预测
战场态势的变化受到多种因素的影响，包括敌方行动、环境条件、我方决策等，这些因素都具有不确定性。因此，态势预测问题可以建模成不确定推理问题，通过引入不确定性表示、推理规则、不确定性聚合和传递以及冲突处理机制等方法，有效处理态势预测中的不确定性和不精确性信息，提高预测结果的准确性和可靠性。这些不确定推理算法包括：模糊推理（fuzzy reasoning）、D-S证据理论（dempster-shafer evidence theory）、贝叶斯网络（Bayesian network）等。
模糊推理是一种基于模糊集合论的不确定推理方法，能够通过模糊集合和模糊规则来描述和处理战场上的不确定性。YU等设计了一种多实例遗传模糊系统，解决了作战推演过程中敌方作战任务预测问题[17]；XIA等建立了模糊影响图（fuzzy influence diagram，FID）模型，实现了在宏观层面对战争结果的准确预测[18]；D-S证据理论通过基本概率分配和Dempster合成规则将多个证据源的信息进行融合，从而实现对不确定性的量化和推理。文献[19-20]针对海上及空中目标的意图识别问题，分别开发了一种基于D-S证据理论的目标意图识别方法；贝叶斯网络是一种基于概率论的图模型，通过有向无环图表示变量之间的依赖关系，并利用条件概率分布进行不确定推理。贝叶斯网络被广泛用于复杂系统中变量间依赖关系的建模与分析，能有效量化战场上的不确定性。文献[21]研究了基于改进动态贝叶斯网络的海战场态势评估方法，通过引入隐变量来补充态势信息，最终实现对海战场态势的推理与预测。
2.3 基于机器学习的战场态势预测
机器学习算法具有强大数据处理能力，能对复杂多变的战场态势进行精准预测。随着机器学习技术的飞速发展及其在军事领域的广泛应用，基于机器学习的态势预测方法成为目前的研究热点。机器学习算法种类繁多，组合方式灵活多样，本节将战场态势预测中应用的机器学习算法归纳为4类：传统机器学习算法、神经网络算法、集成学习算法以及混合模型算法。
马尔可夫模型（Markov model）是一种传统的机器学习算法，其核心假设是“马尔可夫性”，即未来状态仅依赖于当前状态，而与之前发生的事件无关。该模型利用历史数据来确定从当前状态转移到其他状态的概率，并将转移概率最大的状态作为下一状态的预测值。然而，在复杂的战场环境中，战场态势往往不是完全已知的，存在部分隐藏变量。因此，能够描述隐变量的隐马尔可夫模型逐渐应用到态势预测领域。文献[22]指出在空战中，战斗机的态势变化序列是可观测的，而飞行员的真实状态是不可观测的。基于此，提出了一种基于隐马尔可夫模型的近距空战分析方法，利用Viterbi算法预测空战中飞行员状态序列的变化过程。
神经网络通过多层网络结构和非线性激活函数，能够自动从原始数据中学习特征表示，捕捉和建模数据中复杂的非线性关系，展现出良好的非线性处理能力和特征提取能力。当前，以深度神经网络为代表的机器学习算法在战场态势预测领域的应用日益广泛与深入。例如，文献[23-24]分别采用了径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络和长短时记忆（long short-term memory，LSTM）网络来预测战场电磁态势；文献[25]则将卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）与门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）结合成CNN-GRU网络对战术兵棋算子的位置进行预测；文献[26]则采用了Transformer网络对四维飞行轨迹进行预测。
集成学习（ensemble learning）通过融合多个独立基学习器的预测结果来增强整体性能，其核心理念在于“多样性与综合”。根据基学习器类型，集成学习分为同质和异质两类；根据基学习器生成方式，又被分为串行和并行两类[27]，其中，串行集成的典型代表是Boosting方法，并行集成则以Bagging为代表。文献[28]采用蝙蝠算法优化后的核极限学习机为弱学习器，并结合AdaBoost集成框架训练强学习器，这一方法被用于对机动目标轨迹的预测；文献[29]提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型，该模型利用元学习法将k近邻模型和BP神经网络模型进行集成。
面对复杂的战场态势预测任务，单机器学习算法容易陷入局部最优，精度受限且易过拟合。为提升预测效果，专家学者们基于不确定性推理、传统机器学习算法以及神经网络算法，构建了融合多种算法的混合模型，如不确定推理和神经网络模型组合、传统机器学习模型与深度学习模型组合、不同结构的神经网络模型组合等。例如，文献[30]用BP神经网络预测目标轨迹，结合Mamdani模糊推理模型预测目标来袭意图；文献[31]融合LSTM与贝叶斯网络预测空中目标威胁；文献[32]结合马尔可夫链和神经网络预测战斗机轨迹；文献[33]结合决策树和GRU网络预测战斗机作战意图；文献[34]用CNN-LSTM组成的混合模型学习数据时空特征预测作战效能；文献[35]则结合Transformer网络和图注意力（graph attention network，GAT）网络预测战斗机飞行轨迹。这些混合模型通过融合不同算法的优势，显著提升了战场态势预测的准确性和可靠性。
2.4 基于平行仿真的战场态势预测
战争系统是典型的复杂系统，战争系统的不确定性、自适应性以及动态演化机理，使得任何精细的战争模型都难以准确预测战争系统的结果[36]。王飞跃提出的平行系统思想[37-38]，为战争复杂系统的研究提供了新的手段。
基于平行仿真的战场态势预测，就是构建与真实战争系统平行运行的仿真系统，通过与真实系统的信息交互，持续从真实系统中获取最新的战场情报信息，然后通过战场实体仿真模型的超实时运行，不断对敌方目标可能的作战意图和行为作出判断，生成下一时刻的战场态势预测结果并反馈给真实战争系统，循环往复，为指挥员研判战场态势、评估决策方案提供支撑。
国内对基于平行仿真的战场态势预测框架进行了深入研究，取得了系列成果。朱江等提出了基于平行系统的作战指挥辅助决策框架[39]；李强等聚焦未来跨域联合作战指挥控制新需求，提出了基于PREA环+OODA环的平行指挥控制范式[40]；邱晓刚等提出了平行军事体系的概念[41]；文献[42-47]也对平行仿真技术在指挥信息系统中的应用展开了研究。这些文献的态势预测框架通常分为：实时态势处理模块、仿真实体模型管理模块、多分支超实时推演模块、态势预测分析评估模块、平行仿真推演引擎与平行仿真系统运行支撑库6部分，如图3所示。
3 战场态势预测技术的典型应用
战场态势预测作为作战辅助决策的重要内容，在指挥控制领域发挥着至关重要的作用。21世纪以来，美军持续深化指挥控制系统的智能化研发工作，力求借助尖端技术提升作战指挥的效能。在这些项目中，涉及到战场态势预测内容尤为引人注目。例如，“深绿”计划和“指挥官虚拟参谋”项目等，均是美军在指挥控制智能化道路上的重要探索与实践。
“深绿”计划是美国国防部高级研究计划局于2007年发起的一项专注于指挥控制领域的研究项目[48]，主要由3个部分组成：分别是“闪电战”“水晶球”和“指挥官助手”。该计划的基本原理是将各部队的“选项草图”排列组合后形成多个战场预测方案，供指挥官基于这些“假设”进行作战演练，进而产生更多战场预测方案。其中，“闪电战”部分负责战场态势预测，其功能是从实时战场信息中提取关键信息，对未来可能出现的多种情况进行仿真模拟，并计算不同战场发展方向的概率，从而帮助指挥官将注意力集中在那些发生概率更高的战场情况上。虽然在2014年项目验收中，“闪电战”部分未能实现预期的目标，但其开创性思路为其他指挥控制项目提供了宝贵的经验和启示。
2016年，美陆军通信与电子研究、开发和工程中心启动了“指挥官虚拟参谋”（commander’s virtual staff，CVS）项目[49]，目的是利用自动化和认知计算技术应对战场上海量数据源和复杂的战场态势，作为“参谋”向指挥官提供方案和建议，从而辅助指挥官作出决策。CVS广泛借鉴了美陆军之前的研究成果，包括“深绿计划”的研究成果。CVS具备多项关键能力，包括数据聚合、敏捷规划集成、基于人机协作的方案推演评估，以及基于事件的当前任务和态势的持续预测。在持续预测方面，它能够根据态势数据和当前计划，识别并推理态势的演变，生成告警，并提供具有一定置信度的未来态势预测图[50]。这种预测能力可以通过行动后回顾和不断的修正来进一步优化和提升。
4 战场态势预测技术未来发展趋势
4.1 军事物联网与大数据分析
军事物联网（military internet of things，MIOT）是物联网在军事领域的应用，是军事设施、作战装备、武器和战斗人员与军事网络相结合的智能信息网络，从而实现物与物、人与物、人与人的互联互通[51]。当前，军事物联网仍处于起步阶段，世界各军事强国推出了一系列军事物联网计划。例如，2019年，美军提出联合全域指挥与控制概念，旨在通过构建连接“所有传感器、所有射手”的军事物联网，谋求一体化作战的信息优势，最大程度发挥联合作战的整体优势。
军事物联网使得来自天基、空基、陆基、水下等不同平台传感器的战场信息呈指数级增长，极大增强己方军队的战场态势感知能力。那些能够快速提取关键数据、准确分析并迅速传播信息的武装力量将占据战略优势。战场上，大数据技术将在战场态势预测中扮演更加重要的角色。大数据技术高效的数据处理和分析能力，使其能够迅速从海量数据中提取出有价值的信息，发现数据背后的规律和趋势，为预测提供更精确的数据支持。同时，大数据技术还可以和智能算法相结合，实时跟踪战场态势的变化，从而减轻指挥官的负担，提高作战效率。
4.2 生成式人工智能在预测领域崭露头角
2023年以来，以大语言模型（large language model，LLM）为代表的生成式人工智能技术取得突破性进展。军事领域，大语言模型在战场态势感知、作战任务筹划、智能辅助决策等任务领域也显示出强大的应用潜能[52]。本质上，大语言模型通过结合基于概率的统计方法和深度学习中的非线性变换和参数学习的方法对下一段内容进行预测，这种预测机制为大模型在战场态势预测领域赋予了天然的优势，使其能够更有效地分析复杂多变的战场环境，并作出更加准确的预测判断。文献[53]讨论了大模型在太空态势感知领域的预测能力；文献[54-55]表明，GPT经过训练，可以分析态势数据生成并输出针对当前态势的行动方案；文献[56]设计了基于大模型的态势认知智能体模型，测试了多模态大模型进行敌方行动预测方面的能力。
总体来说，LLM擅长快速分析大量文本数据，可以根据从历史数据中学习到的模式和趋势对未来战场态势进行预测。目前，这种预测的输出形式主要以文本为主。战场态势预测涉及多种类型的数据，如图像、文本、语音等，随着多模态大模型技术的发展，未来将更加注重多模态数据的融合建模，以充分利用不同类型数据中的信息，提高预测的准确性和全面性。
4.3 预测技术的可解释性与人机协同
以深度学习为代表的人工智能技术在态势预测领域的广泛应用，引起了军事专家对神经网络可解释性的担忧。神经网络模型具有黑箱性质，内部包含多层次的非线性数据处理和海量参数的复杂交互，使得技术专家至今仍难以解释它们如何从特定的输入生成特定的输出。这种不可解释性，引起了军事专家对人工智能算法的预测结果的质疑。当前，学术界对神经网络模型的可解释性进行了深入研究。神经网络有4种常见的解释类型：逻辑规则、隐藏语义、归因和示例解释[57]。文献[58]基于稀疏自动编码器和弱字典学习算法，从包含512个神经元的层中提取出了4 000多个可解释的特征；文献[59]使用线性人工层析成像技术绘制了大模型在处理不同类型信息时不同区域神经元活动程度的热力图；OpenAI则使用GPT-4成功解释了GPT-2中超过30万个神经元的行为[60]，效果接近人类水平。
除了从技术领域上探索神经网络预测结果的可解释性外，人机协同也是实现预测结果可解释的重要途径。军事人员凭借其深厚的理论功底、丰富的实战经验以及敏锐的战场直觉，能够洞察战场态势的微妙变化，识别出技术预测中可能忽略的复杂因素和潜在风险。人类卓越的创造力与想象力，与机器在搜索、计算、存储及优化等方面的优势相辅相成、优势互补。这一过程中，人与智能算法紧密合作，通过持续的反馈与迭代，不断优化预测模型，确保其能够更紧密地贴合实战需求，从而显著提升预测结果的准确性和可靠性。
5 结论
战场态势预测是一项高度复杂且极具挑战性的任务，根源在于战场环境的多重不确定性、作战样式多样性和人为因素不可预测性等多种因素。为了提高态势预测的准确性和可靠性，必须综合运用多种方法和手段，全面考虑各种可能性和风险因素。面对未来战场态势预测技术的发展，研究者应更加紧密地契合实战需求与技术革新趋势，不断探索并开发新的理论框架、方法及技术手段，以应对日益复杂的战场环境，为现代战争的指挥决策提供更加全面、准确和及时的支持。