面對未來戰場瞬息萬變、對手詭譎難測、攻防轉換迅疾的嚴峻挑戰，軍事科研工作必須加速推進科研范式轉型，牢牢掌握軍事創新主動權。

推進科研模式改變，從“經驗預設”邁向“數據智能融合驅動”。軍事科學研究對象——戰爭與作戰問題，具有樣本稀缺、參照系復雜、驗証評估困難等突出特點。傳統科研范式主要依賴“經驗預設+輔助計算”的線性流程，遵循“人工觀察—提出假設—驗証評估”的路徑。新范式則依托大數據與超強算力雙引擎驅動，深度運用生成式人工智能等技術， 實現任務智能規劃與海量數據的實時深度挖掘，快速捕捉隱性規律。由此，構建“需求問題智能生成—解決路徑智能推演—驗証迭代高速循環”的能力生成閉環。這一變革推動科研邏輯從“人找規律”躍升為“數據智能協同發現規律”，將科研起點前移，能有效破解戰爭研究中規律難掌握、驗証周期長的瓶頸，為洞穿戰爭迷霧提供科學利器。

推進科研流程轉變，從“線性推進”轉向“敏捷響應迭代”。為適應軍事需求動態多變、技術迭代加速、博弈對抗加劇的復雜環境，軍事科研必須加速理技融合、研用一體，告別“一次立項、一研到底”的傳統模式，形成“快速響應、多版迭代、持續優化”的鮮明特征。具體而言，在立項階段，須將“規劃引導”與“動態立項”有機結合，增強靈活性﹔在攻關階段，應依據戰場態勢、數據反饋及威脅演變，實時動態調整研究方向與優化技術路線﹔在評估驗收階段，實戰應用效能與迭代升級成果成為主要評判標准。在深度數智賦能下，“邊研究、邊試用、邊迭代、邊提升”的螺旋式發展將成為常態，確保各類動態性、碎片化、突發性的作戰需求，都能通過向戰快速響應、為戰敏捷迭代的科研流程精准對接、高效落實。

推進科研組織演變，從“人主機輔”演進為“人機深度協同”。傳統軍事科研組織以工程實施邏輯為主，人主導設計決策，機器主要承擔執行與輔助任務。隨著人工智能加速從“輔助工具”向“核心賦能體”躍升，“智能系統+科研人員”的人機深度協同模式正重塑知識生產流程。智能系統主要承擔海量計算、復雜推演、方案優化等高負荷任務，科研人員則聚焦於戰略研判、價值評估與關鍵決策。這一新范式秉持“自主可控、深度利用”原則，重在構建“大數據深度挖掘+大模型智能分析”的開放式平台系統，推動科研數據等資源集約共享、按需開放。通過實現智能系統內部數據信息高效流轉、知識情報有序集成，以及模型實驗與在線大模型協同優化，有效破除“信息壁壘”與流程梗阻，極大提升科研整體效能。（徐慶）