2017年7月5日，在第五屆中國指揮控制大會的C4ISR 理論與技術(shù)高峰論壇上，北京神州普惠科技股份有限公司(簡稱“神州普惠”)數(shù)據(jù)事業(yè)部架構(gòu)師劉博士圍繞《指揮控制中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究》這一主題，從三個方面進行了研討。

大數(shù)據(jù)從概念提出到現(xiàn)今的廣泛應(yīng)用，僅僅經(jīng)歷了幾年時間，但它對我們生活的改變是顯而易見的。神州普惠近年來針對大數(shù)據(jù)對作戰(zhàn)指揮控制領(lǐng)域帶來的變化，以及我們應(yīng)該如何去應(yīng)對,也做了相關(guān)的研究，主要包含三個方面，下面依次做簡要介紹：

一、基于大數(shù)據(jù)的高價值信息發(fā)現(xiàn)將為獲取信息優(yōu)勢奠定基礎(chǔ)

聯(lián)合作戰(zhàn)是目前世界主要國家的現(xiàn)代作戰(zhàn)思想，在現(xiàn)有的戰(zhàn)爭模式下，快速獲取戰(zhàn)場信息，準確還原戰(zhàn)場態(tài)勢，保證所有參戰(zhàn)單元對戰(zhàn)場態(tài)勢有一個共同理解，并在這一信息共享環(huán)境下決策行動，正越來越成為聯(lián)合作戰(zhàn)制勝的基礎(chǔ)。制信息權(quán)也逐漸發(fā)展成為繼制海權(quán)、制空權(quán)后獲取戰(zhàn)爭主動權(quán)的根本決定性因素。

在當(dāng)前信息化作戰(zhàn)條件下，部隊能夠獲得前所未有的態(tài)勢感知能力。但與此同時，這些“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)卻加劇了信息過載問題,從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息的難度要遠遠超過數(shù)據(jù)獲取。而對于作戰(zhàn)指揮控制來說，所需要的并不僅僅是全面的信息——準確、及時的有價值信息可能更為重要。面對如此海量的戰(zhàn)場信息，如何有效解決有價值信息提取問題，我們認為可以從以下三個方面解決：

首先，分布式計算是有效解決從“大數(shù)據(jù)”中提取有價值信息的重要基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)實際上已無法滿足“大數(shù)據(jù)”時代的信息處理需求。而分布式計算產(chǎn)品的出現(xiàn)，使得“大數(shù)據(jù)”處理成為了可能。自Google提出AGE(Google App Engine)之后，微軟、IBM等大公司紛紛發(fā)布各種此類產(chǎn)品。其中，開源產(chǎn)品Hadoop，具有高吞吐、高可用、通用性、可擴展好等諸多優(yōu)點，已成為為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的事實標準。神州普惠的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品AppBDC也是基于Hadoop，并集成了我們自己的一些產(chǎn)品如數(shù)據(jù)傳輸分發(fā)AppDDS、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整編系統(tǒng)等等，現(xiàn)在作為大數(shù)據(jù)處理的底層平臺，應(yīng)用在風(fēng)力發(fā)電綜合信息大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、試驗數(shù)據(jù)綜合管理等項目中，得到了較好的應(yīng)用。

其次，實時處理是戰(zhàn)場大數(shù)據(jù)有價值信息快速提取的關(guān)鍵手段。在指揮信息系統(tǒng)中，各種正常傳感器實時傳遞大量不斷更新的情報數(shù)據(jù)流，戰(zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變，只有對這些情報數(shù)據(jù)進行實時處理分析，時間要求應(yīng)達到秒級甚至毫秒級，才能獲取實時的戰(zhàn)場態(tài)勢，從而確保指揮決策的時效性和準確性。目前，業(yè)界也出現(xiàn)了一些時候進行實時數(shù)據(jù)分析的計算平臺，如Twitter Storm、Cloudera Impala、Hstreaming等.神州普惠也研發(fā)了自己的實時高并發(fā)大數(shù)據(jù)處理引擎，該引擎也應(yīng)用在海軍某基地的實兵訓(xùn)練系統(tǒng)中，有效滿足了部隊演習(xí)訓(xùn)練中實時大數(shù)據(jù)處理的需求。這個平臺實時性強，響應(yīng)速度達到微秒級;高并發(fā)，5個節(jié)點可并發(fā)處理3000個報文;3、低延遲，每一條報文從接收到處理完畢不最快達到0.1毫秒;流程可擴展，處理引擎自主開發(fā)，可根據(jù)需求擴展數(shù)據(jù)處理方法。

　　第三，采集、處理、存儲、分發(fā)、挖掘一體化處理是戰(zhàn)場大數(shù)據(jù)有價值信息快速提取的重要保障。這里的一體化并不是軟件系統(tǒng)必須緊密耦合，而是功能必須完備。戰(zhàn)場大數(shù)據(jù)分析包括離線分析和在線分析，其中，離線分析獲取潛在的、有價值的情報知識。在線分析則應(yīng)有效利用離線處理獲得的知識，準確判斷情報數(shù)據(jù)流中每一條信息的價值，決定該條信息的應(yīng)用領(lǐng)域，并在規(guī)定的時間內(nèi)將其投遞到所需的地點。因此，只有將這些情報處理分析過程一體化，才能有效滿足指揮控制中的信息處理需求。針對此處，神州普惠也有相關(guān)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，鑒于特殊原因，就不介紹了，若您感興趣，可以咨詢我們的在線顧問。

二、基于大數(shù)據(jù)的輔助決策將極大提升作戰(zhàn)指揮的效率

奪取信息優(yōu)勢是當(dāng)前信息化戰(zhàn)爭制勝的重要因素，但是，信息優(yōu)勢并不僅僅是掌握戰(zhàn)場態(tài)勢和作戰(zhàn)進程，更為重要的是從信息優(yōu)勢走向決策優(yōu)勢乃至行動優(yōu)勢，也就是將優(yōu)勢變?yōu)閯賱荨?zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變，能夠快速準確做出決策的一方，更能把握住戰(zhàn)機，更有可能將優(yōu)勢變?yōu)閯賱?。在決策過程中，完全依靠人工分析再進行決策顯然是效率不高，所以運用計算機自動作戰(zhàn)輔助決策現(xiàn)在指揮控制中應(yīng)用已經(jīng)成為共識。作戰(zhàn)輔助決策，也就是利用數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)針對歷史數(shù)據(jù)的目標靜態(tài)特征和行為特征，構(gòu)建各軍兵種作戰(zhàn)特征知識庫，以知識庫為基礎(chǔ)，結(jié)合戰(zhàn)場實時信息的快速檢索和處理，動態(tài)識別目標身份及行為，實現(xiàn)對其作戰(zhàn)能力及意圖的認知，形成對作戰(zhàn)決策的有力支持。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)經(jīng)過長期的發(fā)展已經(jīng)得到了長足的進步。目前，在大數(shù)據(jù)挖掘中也大量采用了這些技術(shù)。但是兩者的最大的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量的不同。而數(shù)據(jù)量的不同，也導(dǎo)致了得到的結(jié)果不同，相對而言，應(yīng)用大數(shù)據(jù)進行挖掘，可以得到更為細節(jié)的結(jié)論。

神州普惠在大數(shù)據(jù)分析方面也做了一些工作。一個是雷達實際作用距離的數(shù)據(jù)挖掘，得到了雷達在不同天氣、電磁環(huán)境以及針對不同目標條件下，實際的作用距離的范圍。另一個是聲吶發(fā)現(xiàn)目標概率的挖掘，也是根據(jù)實際的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，挖掘出一個或多個聲吶在不同海洋環(huán)境下和不同目標對象條件下，發(fā)現(xiàn)目標的概率。這些結(jié)論如果存入知識庫中，在作戰(zhàn)指揮碰到相似的情況時，就可以提供指揮員決策的依據(jù)，幫助他快速地做出決策。

三、基于大數(shù)據(jù)的人工智能將為戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測提供助力

大數(shù)據(jù)在發(fā)展的最初，人們認為預(yù)測將是大數(shù)據(jù)最有前景的發(fā)展方向。當(dāng)時的思路是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事物運行的規(guī)律，即使有些規(guī)律無法解釋其原因，但只要其客觀存在，就可以用這些規(guī)律來預(yù)測未來的趨勢。但是，對于作戰(zhàn)指揮來說，能夠挖掘的數(shù)據(jù)來源是以往的戰(zhàn)例或是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)用于發(fā)現(xiàn)規(guī)律并實現(xiàn)預(yù)測顯然數(shù)量還是太少。但是技術(shù)的發(fā)展給我們打開了另一條道路。在作戰(zhàn)指揮控制中，我們可以將類似于AlphaGo的人工智能實現(xiàn)思路應(yīng)用到作戰(zhàn)預(yù)測中去，基本的思路是用博弈的方式進行預(yù)測。也就是用人工智能模擬指揮雙方部隊作戰(zhàn)，通過仿真模擬交戰(zhàn)過程，逐步推演出戰(zhàn)場態(tài)勢，得到先于當(dāng)前的預(yù)測結(jié)果。

目前，神州普惠依托公司在模擬仿真、大數(shù)據(jù)分析挖掘等方面的技術(shù)積累，也正在開展這一方面的研究工作，著力打造一個在作戰(zhàn)指揮控制中應(yīng)用的“AlphaGo”。這是我們現(xiàn)在搭建的人工智能態(tài)勢預(yù)測原型系統(tǒng)架構(gòu)。實戰(zhàn)戰(zhàn)例和訓(xùn)練數(shù)據(jù)是作為專家知識用于基礎(chǔ)訓(xùn)練，形成“專家網(wǎng)絡(luò)”;對抗模擬推演類似“自我提升網(wǎng)絡(luò)”，用于機器的自我對抗，基于強化學(xué)習(xí)的方法，產(chǎn)生大量模擬數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)的智能化程度。需要特別指出的是，與alphago不同，作戰(zhàn)相比圍棋要復(fù)雜的多，制約條件也更為嚴格。比如圍棋如何下子，如何提子、打劫等等，可以用一個簡單模型處理，而在態(tài)勢預(yù)測系統(tǒng)里，必須要有一個強大的模擬仿真平臺進行支撐，必須能夠全面仿真交戰(zhàn)過程。我們使用的是神州普惠的“普惠環(huán)”一體化仿真支撐平臺，包含了作戰(zhàn)體系建模工具(AppAMS)、仿真工具(AppDWK)、可視化演示驗證工具(AppSE)等一系列產(chǎn)品，可涵蓋作戰(zhàn)全生命周期的所有活動，并支持各個活動之間的數(shù)據(jù)貫通和資源共享。此外，類似于alphago中的“價值判斷網(wǎng)絡(luò)”，我們則使用了裁決評估和效能評估工具AppWEE，用于判斷每個態(tài)勢的優(yōu)劣，使系統(tǒng)能理解每一個動作和決策的正確性和優(yōu)劣性。

目前，我們的基于大數(shù)據(jù)人工智能的態(tài)勢預(yù)測系統(tǒng)還處于原型系統(tǒng)的實驗研究階段，離實際應(yīng)用還存在一定距離，但，這項工作的現(xiàn)有成果，已經(jīng)讓我們看到了人工智能在態(tài)勢預(yù)測中應(yīng)用的曙光，我們會繼續(xù)開展研究，爭取能盡快形成一個可用的產(chǎn)品。

以上是神州普惠近年來研究的一些成果和觀點，主要集中在了指揮控制中大數(shù)據(jù)的實時分析處理、輔助決策支持以及人工智能等方面。歡迎有這方面興趣和需求的單位、個人與我們聯(lián)系，共同研究實現(xiàn)切實有用好用的產(chǎn)品，為我國國防事業(yè)添磚加瓦。本文鑒于篇幅限制，省去了一些案例和背景的介紹，若您對此感興趣，也可聯(lián)系我們。咨詢熱線：010-58858980-6515，或者也可以聯(lián)系在線咨詢顧問。