兵棋推演作為籌劃決策的重要手段，是連接戰略、戰役與戰術的紐帶，也是檢驗指揮員決策能力的“試驗場”。當前，以人工智能為兵棋推演賦能絕非簡單的工具升級，而是作戰理念、指揮模式和訓練形態的整體躍升。唯有把握技術賦能的機遇，直面應用落地的挑戰，才能在智能博弈的“新棋盤”上搶佔先機。

夯實推演數據基礎。高質量的數據支撐是兵棋推演智能化轉型的關鍵。現代戰爭涉及陸、海、空、天等物理空間以及網絡、電磁等虛擬戰場，參戰力量多元、行動跨域多維、作戰方式多樣，傳統兵棋推演受限於靜態規則設定和人工建模效率，數據支撐不全面導致戰場動態還原不夠真實。比如，美軍“深綠”計劃就曾因數據碎片化問題，遇到戰場態勢預測的技術瓶頸。可見，打破“數據孤島”壁壘，跨軍兵種、跨層級、跨領域建立數據共享機制，構建全域全要素的兵棋推演數據體系迫在眉睫。應將陸海空天等多源偵監信息，通過異構數據融合技術整合為結構化戰場圖譜﹔基於戰例庫和演訓數據訓練具備自適應能力的推演模型，讓兵棋系統能夠“真實”模擬出傳統推演中被簡化處理的無形戰場﹔建立嚴格的數據審核和校驗機制，確保數據的真實性和可靠性，並注重戰場信息、作戰樣式等數據的更新和維護，保持數據體系的時效性和完整性。

著力優化推演算法。算法是人工智能的“大腦”，先進的算法是以人工智能為兵棋推演賦能的核心要素。當前，主流的兵棋系統大多單純基於規則驅動，雖能較好地模擬對抗過程，但缺乏智慧效果。據悉，外軍新一代兵棋項目將採用深度強化學習技術，讓系統能夠通過自我博弈訓練生成超出人類經驗的戰術策略。可見，算法支撐下的“規則+數據”雙輪驅動模式成為未來智能化兵棋推演的趨勢。這需要我們重點突破博弈對抗建模、多智能體協作、動態不確定性推理等算法瓶頸。這些先進算法可以在聯合作戰推演中，幫助兵棋系統模擬出各軍兵種指揮員的差異化決策風格，同時通過嵌入對手的認知行為模型，使得紅藍對抗更貼近實戰。此外，兵棋推演的功能定位是智能輔助而非智能替代，需要我們關注算法的可解釋性，解決傳統兵棋推演部分推演結論處於無法追溯的“黑箱”問題，提升推演過程和裁決結果的可信度。為此，需要建立基於因果推理的混合增強智能算法框架，讓算法在清晰展示決策邏輯鏈的基礎上，提供創新性策略。

加快人機雙向共生。兵棋推演是一個人機相互交流和協作的過程，實現人工智能與人類指揮員的深度融合、雙向共生，是釋放以人工智能為兵棋推演賦能的重要一環。一方面，兵棋系統應被人工智能賦能為人類指揮員的“虛擬參謀團”，既能同步生成多套戰斗方案，又能快速評估戰場風險。例如，在推演進攻作戰時，系統可結合敵防御部署、我作戰能力等參數，自動生成火力配系、后勤補給路線等信息，並預警敵可能反制行動引發的連鎖反應。另一方面，基於腦機接口、自然語言交互等技術，將人類指揮員的主觀經驗、直覺判斷轉化為算法可識別的指令，使人類行為深度融入兵棋系統，達到“人修正機器、機器啟發人”的迭代優化效果。這種人機雙向共生的模式不僅能夠提高兵棋推演效率，還能加速指揮員與智能系統的“能力共生”。指揮員在與智能系統的協同作戰中，可以不斷提升作戰籌劃和決策能力，而智能系統也能在不斷學習和優化中，更好地服務於指揮員的決策需求。

推進實踐平台創新。技術優勢隻有轉化為實踐效能才有意義。推進實踐平台創新，就是要將智能化兵棋推演成果推向練兵一線，服務於實戰化訓練。首先，要警惕商用AI框架過度依賴導致的“技術斷供”，加快國產自主可控的智能推演平台研發，建立“技術研發—演訓檢驗—反饋優化”的快速迭代機制，構建從芯片、操作系統到應用軟件的全鏈條安全生態。其次，要探索虛實結合的推演新模式。利用數字孿生技術構建高精度戰場元宇宙，指揮員既可依托平台指揮虛擬部隊進行極限壓力測試，又能通過增強現實設備與實兵實裝聯動，實現“算”“戰”一體。再者，要加快傳統兵棋系統“科技+”拓展，將兵棋推演與虛擬現實、增強現實、混合現實等技術相結合，打造沉浸式的推演環境，讓參演人員身臨其境地感受戰場氛圍，增強推演的真實感和體驗感﹔與雲計算技術相結合，利用雲計算的強大計算能力和存儲能力，支持大規模、高復雜度的兵棋推演，實現多用戶、多場景的協同推演﹔與區塊鏈技術相結合，保障推演數據的安全存儲和共享，提高數據的可信度和安全性，確保推演結果的公正性和權威性。（張震）

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