來源：中國指揮與控制學會

作者：林波, 黃今輝, 尹峻松.

摘要：隨著戰爭向智能化方向演進發展，分布式智能指揮控制正成為新的指揮控制模式，智能技術賦能網絡信息體系，作戰體系按需構建和作戰能力即時生成成為可能。在“分布式作戰”“馬賽克戰”等概念分析基礎上，提出了分布式智能指揮控制的體系架構、運行機制和關鍵技術，為分布式智能指揮控制研究提供了新的思路與借鑒參考。

人工智能技術不斷發展，智能技術效用不斷增強，在“智能+”的作用下，智能化戰爭樣式愈加清晰，新型指揮控制模式更加凸顯。分布式智能指揮控制逐漸成為新的戰場指揮控制模式，其戰場作用和戰術運用愈加突顯。隨著智能技術發展和賦能，作戰體系的戰術終端單元種類愈加繁多、單元功能愈加豐富、智能水平不斷提高，體系內各戰術單元之間的聯結方式不斷增多，這將帶來更多樣化的組合方式和能力生成模式。自主按需整合作戰資源，綜合更多具有智能化功能的單元模塊，能夠實現作戰系統的重構，具備獨立完成特定任務的本領和能力。

伴隨著可用作戰資源數量爆炸式增長、功能階躍式增強，作戰系統能力將出現質的飛躍。 智能模型和算法的發展，又為快速構建作戰系統、形成任務能力創造條件。快速的戰場分析計算、加速的觀察-判斷-決策-執行(observe-orient-decide-act,OODA)閉合，能夠為實施作戰任務的作戰系統提供自主適應作戰任務和戰場環境的條件，作戰系統能夠根據戰場環境、作戰態勢和任務需要等適時調整系統構成方式和構成模塊，并可通過軟件定義的方式修改或增強系統某些要素功能以快速響應任務需求變化。

隨著作戰資源的異構形態和跨域分布，越來越多的作戰平臺和單元需要指揮控制，以分布的多元異構平臺為基礎，集成敏捷適應的功能模塊，進而形成作戰系統，將成為未來作戰體系的構建模式，分布式智能指揮控制必然成為主要指揮控制方式。

1概念發展

分布式智能指揮控制在“分布式作戰”“馬賽克戰”“智能指揮控制”等概念的發展中逐見雛形。

1.1分布式作戰

分布式作戰通常是指分散部署在戰場上的多種作戰力量或作戰單元，基于統一的網絡信息系統，根據戰局和戰機，在沒有上級指揮機構的指揮控制下，獨立行使指揮控制功能，組織作戰行動的作戰。 分布式作戰概念最早由美國海軍提出，初衷是將打擊能力分散配置到海域范圍內大量分布的海上平臺，使敵方C4ISR能力區域飽和，難以保持對己方打擊平臺的持續偵察、跟蹤和監視，避免高價值、多功能的海上艦艇被敵方非對稱武器所摧毀，保證己方海上平臺的安全，同時能夠從多方向同時對敵方實施遠程精確、集中、靈活、突然的打擊，增加對手的防御難度。隨著技術的更迭，分布式作戰概念在美軍中得到廣泛關注和認可，并不斷向“靈巧化”方向轉變，分布式作戰執行任務越來越多能，指控性能不斷提升，互操作性不斷增強。 未來戰場，功能集中的高價值作戰平臺將逐漸減少，功能單一的低價值作戰單元逐漸增加，有人系統將不斷減少，無人平臺將不斷增加。

分布式作戰體系遵循“平臺分散、效果聚合”的設計理念，作戰體系的設計和構建將不再強調功能高度集中于某型平臺或系統，而是將作戰功能分解賦予大量不同種類的異構作戰模塊，利用先進的集成技術，實現功能的整體輸出，具有編組靈活、組網敏捷、自主協同等特點。這樣的設計和構建模式，提高了作戰體系的彈性和生存能力，避免遭到對手體系性的破擊和癱瘓，也能給對手帶來戰場不可預判、缺乏征兆的戰術突襲效果。 分布式作戰在信息化戰爭中萌芽，在智能化戰爭發展，特別是網絡信息技術和智能技術的突破，將促進分布式作戰在戰爭中的廣泛運用，成為戰爭新形態。與傳統的集中式作戰相比，分布式作戰在作戰平臺的互操作性能、協作水平、作戰速度、存活概率、毀傷程度、戰場態勢利用率等方面都有大幅度提升。

面向分布式作戰需求，分布式指揮控制應運而生。分布式指揮控制與集中式指揮控制相對應，相較于集中式指揮控制，分布式指揮控制具有層次結構更扁平、任務部署更靈活、行動控制更敏捷、作戰企圖更隱蔽等特征。在分布式指揮控制的體系中，感知、決策、行動等作戰要素和作戰單元能夠更加靈活、動態、多樣化、自適應的組合，按需組合形成預期能力，讓對手摸不清、探不明，帶來決策上的突然、行動上的突襲、效果上的突破。

1.2馬賽克戰

“馬賽克戰”是分布式作戰發展的新內容，其核心思想是：通過綜合集成、有機結合、動態調整的方式，將各類傳感器、武器終端以及低成本、功能單一的系統或平臺集成為按需定制、彈性魯棒、靈活機動的作戰體系，以實現感知、決策及執行等多重環節或行動的按需配置。 “馬賽克戰”是基于系統工程思想的一種旨在滿足未來動態戰略環境對作戰能力需求和作戰時效要求的作戰樣式。

“馬賽克戰”繼承和發展了分布式作戰理念，基于先進網絡連接和實時共享技術，在設計階段將過去作戰高價值平臺的作戰功能分解為更小的作戰模塊，在集成階段利用模塊的各種重組方式實現作戰能力的重構。“馬賽克戰”是一種拼圖式的作戰，其核心是“要素拼圖”，各作戰要素靈活拼組方式能很好地適應作戰環境變化和任務要求。 “馬賽克戰”強調作戰指揮控制體系向戰術端放權，將指揮決策向戰術末端轉移，可認為是一種典型的邊緣作戰，考慮由戰術邊緣完成指揮控制，由戰術節點能力的組合來編配戰場“殺傷網”，弱化核心指揮節點和跨域指揮節點的作用，推動實現戰術端邊緣組織、跨域聯合、全域聚合。

“馬賽克戰”始終圍繞作戰決策展開，以分布式管理高效實現去中心化的多域聯合作戰能力，利用智能技術加快OODA循環，結合全局的戰場態勢組織作戰行動，實現比對手更快、更高效的決策中心戰。其制勝核心主要在于決策制定和能力生成，以快速決策牽引能力生成，獲得時間優勢和行動優勢，累積決策優勢，實現認知域的制勝突破，完成對信息域和物理域的優勢控制。

1.3智能指揮控制

技術的迭代革新將推動戰爭發展進入智能化時代，智能化平臺與系統成為戰場主角，智能化戰爭將成為未來戰爭的主要樣式。人機共生對抗、有人/無人協同作戰、無人自主作戰、無人集群協同作戰等將成為智能化作戰的典型作戰樣式。智能化戰爭將呈現出作戰空間全域拓展、作戰時間極限壓縮、戰場情況全維透明、作戰決策人機共生、作戰武器智能自主等特點。 面向智能化戰爭的智能指揮控制將呈現自主高效、敏捷相應、按需滿足、精準調控實現等特征。在智能技術的影響下，指揮控制在一定程度上具備戰場目標自動識別、戰場態勢智能感知、情報信息智能處理、智能任務規劃和輔助決策等能力，可有效提升殺傷鏈的智能化水平。

同時以智賦能、以智聚能、以智釋能的智能指揮控制將實現對OODA的賦能和重塑，使得指揮控制更快更好更有效。以智賦能，即利用智能技術對作戰平臺賦能、對作戰環節賦能，使得平臺獲得更優的性能指標、環節實現更快的時效響應；以智聚能，即利用智能技術和算法快速構建作戰系統，聚合作戰平臺，形成作戰能力，以更好的構建方式、更優的聚合模式，實現更充盈的作戰能力；以智釋能，利用智能算法和智能技術，使得作戰體系能在最佳的時間、最恰當的空間，釋放作戰體系效能，產生最有利于完成作戰任務、實現作戰目標的效果。 “馬賽克戰”的指揮控制是典型的智能指揮控制方式，一方面利用智能技術加快決策時間，提升指揮質效，另一方面利用智能技術優化控制實體和控制方式，降低控制負荷，為決策提供更多可能的選項支撐。目前已有利用空間抓取技術(spatial grasp technology, SGT)、基于主體方法、博弈方法和免疫系統分析等方法研究“馬賽克戰”指揮控制，利用多智能體強化學習、群體智能決策等算法研究戰術級指揮控制問題，探索了大數據智能指揮控制的機理框架和模型等。

2分布式智能指揮控制體系架構

分布式智能指揮控制將實現分布式指揮控制和智能指揮控制的融合，繼承分布式指揮控制的靈活適變和智能指揮控制的智能高效，形成新的優勢指揮控制模式。 分布式智能指揮控制將以系統工程、網絡科學和智能技術為基礎，實現作戰平臺抽象化、作戰任務編目化、作戰決策邊緣化、作戰行動多樣化，利用算法和軟件定義作戰體系，基于模型和構件生成作戰能力，實現作戰任務與作戰資源的優化匹配，達到在最合適的時間、最有效的區域，利用最集約的手段，產生最有效的作戰效果。 分布式智能指揮控制的邏輯架構如圖1所示。

作戰任務通過邏輯分解形成作戰任務集，作戰任務集是各類型任務的上下邏輯關系，及各類型任務完成狀態的指標標準的集合，包含作戰任務及對應的預期狀態指標、標準和效果等。作戰單元抽象聚合形成作戰資源池，作戰資源池是所有可操作作戰單元的集合，包含作戰單元的能力指標、性能參數、運用規律等屬性，可根據功能分類形成觀察類資源、判斷類資源、決策類資源和執行類資源。戰場態勢抽象表征為作戰約束條件，作戰約束集是各類作戰限制因素的集合，包含戰場物理環境、信息環境等限制作戰單元效能釋放的因素。進一步，利用智能算法模型將作戰任務集、作戰約束集和作戰資源池中的元素進行匹配整合，構建形成任務映射表、資源組合包，利用指控算法將任務與資源進行關聯映射，將對應的任務表、資源包及時序邏輯、運用規則等內容打包封裝，輸出為作戰效應集，完成分布式智能指揮控制。

智能算法模型支撐分布式指揮控制全過程。在抽象與分解階段，利用智能模型算法實現作戰任務集的顆粒度控制，選擇適宜的分解方法和顆粒度，為后續作戰任務的匹配整合提供條件；利用智能模型算法完成作戰單元屬性的抽象聚合，形成編目化資源池，為可匹配整合操作提供基礎；利用智能模型算法實現戰場態勢的抽象表征，將描述性、定性化場景抽象為可量化可操作的約束條件，為后續優化操作提供基礎條件。

在匹配整合階段，基于先進的智能算法和模型，實現作戰任務集與作戰資源池中元素在戰場約束條件下的匹配整合，構建形成任務映射表、指控算法庫和資源組合包，確定由任務映射到資源組合的對應關系。在適配輸出階段，智能模型算法將預設的作戰效應與現實條件進行適應性匹配，自動選擇和調優解決方案，實現適配的作戰效應輸出。同時智能模型和算法還實時監控指揮控制的作戰能力狀態和費效情況，及時反饋，實時調整體系構成，使體系始終處于優化狀態運轉。

圖 1 分布式智能指揮控制邏輯架構

Fig. 1 Distributed intelligent command and control logical architecture

基于分布式智能指揮控制的邏輯關系，設計了一種分布式智能指揮控制體系架構，如圖2所示。該體系架構可分為三層：基礎層、集成層和應用層。基礎層由作戰實體資源、數據模型資源和智能服務資源構成，包含分布式作戰指揮控制的物質基礎；集成層是根據分布式作戰原理和作戰體系構建邏輯，在智能算法和模型的支撐下，基于作戰資源構建形成分布式作戰要素，包括分布式作戰任務管理、分布式作戰資源管理、分布式信息處理和分布式集成控制等內容；應用層是針對各類任務，集成多個感知、決策和效應等作戰要素，構建形成多領域多維度的殺傷鏈/殺傷網，生成作戰任務響應能力，完成分布式指揮控制。

圖 2 分布式智能指揮控制體系架構

Fig. 2 Distributed intelligent command and control system architecture

2.1任務映射表

任務映射是利用系統工程論思想將作戰任務逐級分解形成層次化或網絡化的任務體系，并與完成任務所需的能力指標形成對應關系的過程。對于層次化的總體任務，總體作戰任務可按任務屬性或按要素構成分解為分支作戰任務，對分支作戰任務進一步分解，可得到大量原子作戰任務。原子作戰任務可認為是各類戰術單元群能夠獨立完成的任務形態，通常由戰術指揮機構進行指揮控制。戰術指揮機構可以圍繞原子任務構建作戰系統，組織作戰行動。

對于網絡化的作戰任務，不能完成逐層解耦，則可采用集中式指揮控制與分布式指揮控制相結合的方式，減少指揮控制層級，聚焦全局實施越級跨域指揮控制。 完成作戰任務分解后，將形成作戰任務體系。該體系包含各類任務及任務的邏輯關系。指揮控制過程需將任務體系中的原子任務與完成該任務所需的能力狀態進行關聯映射，如圖3所示，通過能力指標進行邏輯表征，為后續的基于能力需要構建作戰體系提供條件，從而實現“馬賽克”式的分布式指揮控制與體系構建。

圖 3 作戰任務向能力映射示意圖

Fig. 3 Schematic diagram of mapping of operation tasks to capability

分布式智能指揮控制能在智能算法的支撐下，實現對任務的分解與解耦、任務與能力的映射與表征，并形成軟件定義的任務映射列表，能夠為后續與作戰資源的匹配提供基礎。

2.2資源組合包

智能化戰場上，作戰單元不僅具備較高的智能水平，而且數量眾多，呈現類型多樣化、分布全域化、形態異構化等特點，直接運用于作戰體系的設計和構建將很難具有任務針對性和環境適應性，且耗時費力。遵循作戰任務需求牽引作戰能力生成的原則，在智能算法和模型的支撐下，將所有作戰資源數據化，構建數據池，并根據任務匹配需求，選擇池中合適資源組合生成任務能力。 池化的作戰資源將包含特征屬性與忙閑狀態，通過有效的任務規劃，完成資源屬性與任務需求的匹配，可避免作戰實體單位被任務重復分配或過度空閑所導致的資源利用率低、任務完成度低等情況。

2.3指控算法庫

指控算法庫是分布式智能指揮控制的重要內容，其中包括作戰任務與作戰資源的映射關系、作戰時空約束與作戰資源調配的優化策略、態勢變化趨勢與決策調整方向的影響關系、作戰實體與作戰行動的邏輯時序關系等。利用指控算法庫，分布式智能指揮控制能夠更快更好的完成態勢融入、應變決策、資源整合、沖突消解、效果評估、組網共享等活動，有效支撐OODA環快速形成閉合。

2.4作戰效應集

作戰效應集包含戰場態勢下完成作戰任務的作戰行動序列和邏輯時序關系、運用條件規則等，包含感知、決策和行動等內容。指揮決策的基本過程是“觀察-判斷-決策-執行”的過程（OODA環），對抗雙方的每一次決策行動都是指揮控制過程的一次循環。因而，作戰任務與作戰行動的關系可用OODA環的形式抽象表征。

在傳統的指揮控制模式下，作戰效應輸出為多個獨立OODA環的串聯或并聯模式，環與環之間交叉作用較少。在分布式智能指揮控制模式中，其作戰效應輸出模式多樣，既有傳統的OODA環串聯、并聯樣式，也有嵌入式、擴展式的OODA環，即某一個環的要素可能在另外的多個環中產生作用，影響多個環的形成和閉合，如圖4所示。圖4中，①示意兩個任務OODA環獨立閉合；②示意一個OODA環的D要素（決策要素）創建新的OODA環以完成另外的衍生任務；③示意兩個耦合任務對應的OODA環具有相同的決策要素；④示意多個耦合關聯的指揮控制任務將構建嵌套的OODA環。 在智能算法和模型的作用下，指揮控制圍繞任務按需靈活地構建OODA環，各種類型的OODA環的集合，將形成OODA包絡，即為作戰效應集。作戰效應集具備多種可選的行動樣式，為分布式智能指揮控制模式提供多樣化的可選效應手段。

圖 4 作戰效應示意圖

Fig. 4 Schematic diagram of operational effects

3分布式智能指揮控制體系運行

分布式智能指揮控制將構建形成按需配置、自適應組合的作戰指揮控制體系，其體系運轉主要包含兩種模式：任務驅動式和事件觸發式。如圖5所示，任務驅動式以作戰任務為原始驅動力，由頂自下逐級分解任務，驅動體系形成，生成任務能力；事件觸發式以戰場事件為觸發條件，自底向上產生指揮控制需求，依據末端感知事件，構建作戰體系，形成應對策略。

圖 5 分布式智能指揮控制體系運行

Fig. 5 Distributed intelligent command and control systemoperation

3.1任務驅動式指揮控制

任務驅動式指揮控制是分布式智能指揮控制的一種樣式，是一種自上而下的指揮控制驅動模式，主要面向主動式作戰任務。以作戰任務為牽引，戰略中心決策要素根據作戰意圖、作戰任務和戰場環境，考慮能力需求匹配、時效要求滿足、任務要求滿足等因素，將任務分解并分配給戰術邊緣決策單元；戰術邊緣決策單元結合戰場實際情況，研判所需任務能力、戰場態勢、任務要求等因素，形成指揮決策；戰術邊緣效應單元根據任務能力狀態、環境情況變化、任務完成程度構建作戰體系、生成作戰能力，完成事件應對。

3.2事件觸發式指揮控制

事件觸發式指揮控制模式是分布式智能指揮控制的另一種典型樣式，是一種自下而上的指揮控制需求驅動模式，主要面向戰場實時情況，由戰術邊緣感知、戰術邊緣決策和戰術邊緣效應組成，具有應對戰場不確定性的能力。分布式智能指揮控制模式下，廣泛部署的戰術末端單元偵察監視戰場動向，突發的戰場事件將觸發戰術單元通過自主構建OODA環進行應對處置。一旦戰術末端單元獲情，戰術邊緣感知單元即高效組織偵察行動，查明事件類型、環境條件、戰場態勢等內容，形成決策輸入；戰術邊緣決策單元根據戰場事件和態勢信息，迅速研判作戰能力是否具備、時效是否達到、任務能否勝任，快速形成指揮決策；戰術邊緣效應單元根據任務能力狀態、環境情況變化、任務完成程度構建作戰體系、生成作戰能力，完成戰場事件應對。對于戰術邊緣判斷不能處置和應對的事件，戰術邊緣將向戰役中心提出指揮控制需求，由上一級指揮控制機構組織實施指揮控制活動。

4分布式智能指揮控制關鍵技術

分布式智能指揮控制是智能化戰爭的重要指揮控制模式，是智能技術賦能下的指揮控制，具有鮮明的技術特征。在分布式智能指揮控制架構中，分布式作戰任務管理、分布式作戰資源管理、分布式信息處理和分布式集成控制模塊涉及的關鍵技術主要包括任務沖突消解、資源全時調控、態勢實時融合、數據信息共享、行動實時仿真、效果即時評估等關鍵技術。

4.1任務沖突消解技術

相較于集中式指揮控制而言，任務沖突是分布式指揮控制面臨的主要問題之一。作戰實體被賦予不同任務需求，帶來任務沖突，影響作戰任務的完成情況。避免任務沖突和任務長時間的排隊，是分布式指揮控制需要解決的重要問題。任務沖突消解是分布式作戰任務管理的重要內容。一種適宜的方法是將任務層次化、資源網格化，利用時間上切片、空間上區域化，將任務和資源概略區分，然后再以此為基礎綜合考慮費效和任務完成情況進行優化調整。智能技術將優化任務匹配過程，盡力從源頭避免任務沖突。在任務沖突消解中，利用智能算法實現全要素的任務與能力匹配，貫穿于任務規劃、任務完成的全過程，消解任務沖突，減少任務存量。主要包括基于博弈論的時空和時頻沖突消解、基于運籌的任務優化匹配等技術。

4.2資源全時調控技術

資源全時調控是分布式智能指揮控制的基礎，是分布式智能指揮控制體系架構中分布式作戰資源管理的核心。未來智能化戰爭中，大量多樣化異構的作戰資源是作戰的基礎和核心，對于資源的管理和運用將是指揮控制面臨的首要問題。智能技術將促使資源管理與調控實時化、自動化。利用智能技術和算法，將作戰資源數據化，構建形成資源池，并進行編目編碼、標記屬性狀態，自動實時更新保鮮。通過對資源的全時管理和調控，對數據的自動挖掘分析處理，實現對底數的掌握，方便為作戰資源適配作戰任務提供條件。主要包括時空基準自動調校技術、時頻監視自主管控技術、資源狀態自動監視技術、資源數據自動標簽技術、數據自定義周期迭代更新技術等。

4.3態勢實時融合技術

分布式信息處理是分布式指揮控制的基礎，戰場態勢的實時融合是其中關鍵內容。在智能技術的賦能下，全域分布的感知節點將與全局的態勢感知中心實時連接與交互，終端態勢感知與全局態勢將實時融合。同時在統一的時空基準下，戰場感知信息通過實時接入、精準融合，實現戰場態勢的動態生成、理解認知、分布處理和可視化呈現等。在全局的指揮決策中樞形成態勢一張圖、終端部位形成戰場局部圖，為全局掌控態勢、局部利用態勢提供基礎。主要包括基于多源異構數據的自動分析與融合處理、基于大數據挖掘的關鍵信息提取、基于因果發現與知識圖譜技術的數據關聯分析、基于歸納推理的數據實時校準、基于注意力機制的態勢推送與可視化呈現等技術。

4.4數據信息共享技術

信息化戰爭中，信息是指揮控制的基礎和核心，通過信息的聯系，能實現各類物理作戰單元或平臺的統一和連接。在智能化戰爭中，信息是智能的載體和體現，各類分布式部署的作戰平臺，必然伴隨能將分布式平臺聯系融合集成的信息手段和工具，實現融合統一。分布式智能指揮控制中，數據信息是基礎，只有具備信息融合、實時共享才能實現作戰指揮控制的協調統一。主要包括自適應通信鏈路構建、通信風險自動發現、智能網關控制、自主信息查驗、實時信息共享、時空基準自動標定、信道自動加密傳輸等技術。

4.5行動實時仿真技術

行動仿真能為作戰計劃制定和作戰行動設計提供決策參考，輔助實現優化的分布式集成控制。智能化技術的發展，讓戰場具備利用平行世界、元宇宙等新型數字技術的條件，讓實時仿真成為可能。在分布式集成控制前，引接實時戰場態勢，模擬行動方案，評估行動效果，為實時的計劃制定和行動設計提供參考，支撐分布式智能指揮控制的有效組織和實施。主要包括戰場環境構設、行為抽象仿真、智能仿真引擎等技術。

4.6效果即時評估技術

效果評估是指揮控制形成閉環的必要環節。分布式智能指揮控制中，全域部署的智能化戰場終端為效果評估即時完成提供條件。大量的戰場感知要素，可以即時跟蹤和掌握戰場動態，回傳戰場信息，評估行動效果，為后續作戰決策和行動提供觸發條件，保證指揮控制的效果。主要包括目標情報自動偵察、遙感圖像智能解譯、目標動向智能研判、關鍵信息提取分析、數據自動分析比對等技術。

5結論

分布式智能指揮控制是適應未來智能化戰爭發展的指揮控制方式，是實現作戰體系按需構建、作戰能力即時生成的基礎條件。本文提出了一種分布式智能指揮控制體系架構，是對未來以決策為中心的“馬賽克戰”作戰樣式的指揮控制方式的探索，適應了智能化戰爭的需要。在分布式智能指揮控制中，決策權限向戰術末端靠近，自主的戰場決策方式，更容易形成決策優勢，構建形成的作戰體系更能應對戰場態勢的瞬息萬變，并能適時作出及時可靠的響應，實現殺傷鏈和“殺傷網”的敏捷構建，推動戰術端的多域融合攻擊與全域降維打擊。戰術單元平常以分散狀態存在，戰時按需動態組合，能夠實現戰術意圖隱藏，讓對手難以摸清己方戰術意圖，制造新的“戰爭迷霧”，在認知域中累積新的優勢，最終實現物理域、信息域和認知域的全面聯合攻防優勢。

審核編輯：黃飛