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军事大数据现状与展望
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来源：军事文摘
作者：战晓苏
军事大数据泛指与宏大战场环境、复杂军事系统和军事安全相关的宏大规模的领域数据集，以及与之紧密相关的存储、处理、分析和运用等技术与军事应用的集合。
自2012年起，美俄等国军队开始将大数据技术应用于军事领域，大数据驱动情报生成与决策支持等军事应用在科学性、有效性、精准性等方面的效果逐渐显现。
军事大数据具有超海量性、强领域性、泛多样性、广时空性及高演化性等特征。军事大数据的价值本质体现在：提供了一种认识军事复杂系统的新模式、新方法和新手段。
通过对军事大数据发展具有引领作用的前沿科学问题、工程技术难题进行分析，世界各主要军事强国在军事大数据的基础理论方法研究、态势分析发掘等关键共性引领技术，大数据支撑下的军事知识图谱、超高速关键线索发现等核心技术方面安排了攻关项目，组织了应用性探索。
军事大数据现状与展望
当前，军事大数据发展面临着突出的困境。
一是军事大数据基础理论还非常薄弱。军事大数据的许多本质问题仍存在争议，例如：数据驱动与规则驱动、“关联”与“因果”关系、“全数据”的时空相对性、发掘模型的可解释性等。此外，针对军事数据集和问题域专用解决方案的有效性理论问题也亟待解决。军事大数据理论和技术发展落后于应用需要，大数据处理结论往往缺乏坚实的形式化验证和理论支撑。
二是军事大数据高效、深度处理技术与现实需求的差距巨大。线索挖掘技术、深层情报发掘技术、关键目标超高速辨识技术、敏感数据分离技术、知识谱系分析技术、高效加密和压缩技术、跨层跨域存储技术、大数据智能处理算法等核心技术的支持能力，还不能达到军事大数据应用的基本要求，技术提供与军事应用需求的差距很难在短期内解决。
三是军事大数据与精准作战数据混合使用的难度巨大。军事大数据包含开源大数据、环境大数据和传感器大数据，其格式繁多、存时和增量庞大，尤其是时空关系、颗粒度量的一致性管理非常困难，大数据与精准数据混合运用难度极大。
四是庞杂、特殊的数据格式延时处理与实时应用的矛盾巨大。军事大数据的特定“加密-解密”反复转换格式使得读取和处理效率比较低，敏感态势和实时指挥关联大数据对计算超载的解决特别困难，特别是深度应用计算时延过大。
五是数据量呈现爆炸式增长使充分存储和高速传输的困难巨大。各类全球性数据、太空传感器数据、军事系统产生数据、开源大数据的巨量增长，对军用的大规模P级存储中心和超大规模E级存储需求量的需求更加迫切。
军事大数据理论与技术体系构成
云计算、广互联、大数据、智能化相结合的“云联大智”，代表了军事领域信息技术发展新阶段的时代特征。其中，云计算平台和网络广泛互联已成为基础性支撑环境，智能化技术带动了控制、计算、处理、融合、自主能力的全面提升，大数据技术能够将广阔信息数据进行深度发掘分析。将几个前沿信息技术进行深度结合运用，可以全面提升军事能力与战略优势。
军事大数据理论是指与军事大数据研究相关的基础理论与基本方法的全新知识架构，主要包括：军事大数据概念系统与体系架构，复杂性、不确定性特征描述的形式化方法；处理异构大数据的统一框架、基本原理与方法，非结构化大数据的表征、计算与理解；海量数据计算的算法设计方法，海量数据管理的理论与算法等；大数据环境下知识智能获取方法与技术，大数据智能挖掘和大数据知识抽取框架，大数据知识和传统知识结构的逻辑关系等。
军事大数据的主要技术包括以下5个方面内容。
一是大数据云存储类技术。在通用分布式数据管理和文件管理等大数据管理技术基础上，根据军事数据媒体形态的组成要素、媒体特性、访问规律，设计适合文本、图片、遥感、点航迹、气象水文等数据的云存储管理技术（包括应用软件、数据库软件、文件系统、磁盘管理的定制优化等），设计面向目标和事件的军事数据时空统一编码方法，提高多元数据管理和利用效率。
二是多元数据语义标注技术。针对量化分析需求，面向文本、图像等数据建立领域实体和事件语义标注技术体系框架，设计实现主要的实体语义标注算法和典型的事件语义标准算法，实现高效准确的结构化信息提取。
三是大数据综合处理技术。包括针对文本、图片、音视频、遥感影像等数据的专用处理技术，跨媒体跨语言的信息识别处理技术以及基于大数据样本的聚类分类、统计、时序等基础数据分析技术，实现多元数据的整理、筛选、分类以及基本关系运算，为知识挖掘和业务问题分析奠定基础。
四是大数据分析挖掘技术。主要是利用知识挖掘、深度学习等基于大数据的智能技术，对处理后的数据进行规律发现，基于历史规律、样本统计规律的模型构建和推演计算等，支持问题分析研判。
五是业务建模技术。提供从数据到知识到实例的分析模型定制方法，支持规划、作战、情报、装备、训练、管理等业务领域问题建模，为业务推演奠定基础。
典型军事大数据平台技术架构
近5年来，美军和主要军事强国的有关机构，如美国国防高级研究计划局（DARPA），支持了一批大数据研发项目：从科学阐述中预知和理解、文本深度挖掘和过滤技术、战略沟通中的社交媒体、多尺度异常检测、DAPRA开放目录、视觉媒体推理、大机理、隐性信息挖掘、心理学信号的检测和计算分析、自动实时全方位监测、大型多维度数据集、任务保障的感知能力、大数据集处理利用与分析、全球定量分析、复杂环境下的性能优化项目、关键媒体取证项目等。俄军自2016年启动研制战斗指挥信息系统，攻关了战场态势大数据智能分析技术，取得了很大进展。该系统于2019年底向集团军等单位配发。2019年，北约启动监视与控制大数据支撑项目，针对复杂ISR系统产生的大数据研制高效挖掘算法和应用技术。
由于军事数据样本足够大，统计、聚类、拟合和知识挖掘、机器学习等算法的可信度产生了质的飞跃，可以利用技术手段快速识别实体、事件间的相关关系，实现辅助分析和预测预警，提高军事大数据的核心利用价值。美俄军队还组织开发了以“冲突-安全-平衡-环境”为代表的大数据预测推理模型和数据驱动软件工具，对全球和区域性的领域及开源大数据进行全面分析，挖掘关联性实体和事件，以期预测性评估区域安全局势，对全球重大恐怖事件和热点冲突实时或近实时地进行监控。
军事大数据开发利用的进展与成效主要体现在以下几个方面。
一是大数据促进军队信息化模式由任务驱动向数据驱动转变。应用大数据分析技术对超海量数据进行处理、挖掘、推理，从数据中挖掘规律、发现知识、支持决策，生成对态势或趋势的预判。大数据已经成为战斗力的新增长点。通过大数据的积累和有效利用，可以支撑实现对关注目标及其关系的长期跟踪，分析相关的战场背景情况和目标活动规律。军事大数据为决策提供了重要的参考指标，有利于解决信息不全面、不完整、不及时等问题，并对潜在风险作出预判和评估。同时，通过大数据分析对各种方案计划反复对比，可以做到好中选优、精准决策。
二是大数据为战略形势研判提供了全新的有力手段。综合主要对手政治、军事、经济、科技、社会、外交等信息，开展数据挖掘、知识发现，实现战略态势分析智能化和可视化，可以应用于战争形势研判、全球安全局势研判、军事冲突数据推演预测、重大突发事件监测预警等关键问题，提高决策对抗的实力。此外，还可应用于深度分析对手的技术实力和战争潜力等。研究对手，是战争制胜的关键。大数据从宏观层面支持快速发现、识别、跟踪目标，可以预测对手军力的演化趋势和发展走势。
三是大数据为战场态势融合和快速深度的威胁分析提供了全新途径。通过融合多源信息与开源数据，可以精准掌握战场及关键目标实时动态，准确研判战役重心态势；通过超高速分析、全方位刻画目标实体特征规律，可以实现发现威胁、跟踪目标、标注异常标识等。此外，从微观层面支持挖掘情报线索、发现潜在强关联，实现各方作战实力、指挥特点与弱点的挖掘发现，分析对手隐藏的战争潜力；对各类突发性危机以及热点争端事件进行趋势研判。
四是大数据仿真环境可大幅提高军事训练和建设管理水平。利用模拟仿真、虚拟现实等技术，通过大数据支撑，可以提供复杂战场环境和作战场景的沉浸式训练环境，从而全面提升实战环境真实感。大数据助力搞清内外情况，通过大数据跨域分析与模拟推演，能够提高建设决策的可靠性和可校验性，推进军队管理与建设的精准规划、精确落实、精细检查。此外，军事大数据还能对战略规划、方案指南、建设计划、主要项目、经费预算、进度管理等信息，与建设环境和作战运用进行深度比较、关联、分类、评级，找出可能存在的问题或矛盾，进一步针对资源分配控制提出相关决策建议。
五是大数据有力加强了专业情报深度分析能力。利用大数据工具，可提高对多维战场空间情报的关联发现和深度认知能力。从广泛的传感器消息源中提取关键数据，以多视角可视化形式呈现情报结果数据，提供更加专业化的情报大数据专用平台，显著增强作战实体数据识别、事件关系定位、知识发现理解的能力，更有可能发现潜在的高价值情报线索、推出关键性情报产品。
六是大数据从手段上优化了作战筹划能力。在指控知识发现、指挥规则自主学习、指挥筹划计划与作战任务的关联分析等方面，已逐步实现对实时战场态势、作战体系等大数据进行比较、分析、推理，能够部分提供自主化目标选择、计划生成、方案评估等处理能力，促使作战筹划更合理更高效。大数据智能感知能力通过分析指挥系统中大数据流向变化和关联性改变，可实现对作战系统和重要作战任务执行情况的自主化评估和推测性展现。基于大数据推理支持模型，可为作战危急态势处置方案生成提供决策支撑。
大数据混合仿真引擎结构图
军事大数据的重要发展趋势是促进形成大数据思维。大数据思维在军事领域的前瞻性、先导性地位越来越突出。美俄等国军队通过建立深度数据决策、全面数据管理的运行机制和管理模式，促进大数据的积累、整合、分析、深度挖掘和辅助决策的能力建设。
军事大数据是未来作战的基础性工程，“从数据到决策”的基本策略已成为大国军队获取军事优势、实现理论创新的重要支点。根据世界主要防务智库研究报告，军事大数据对未来战争的影响主要体现在以下方面：一是解决战场信息高速处理的瓶颈问题，使多域数据融合感知、认知和决策支持成为关键支撑；二是军事大数据使指挥控制更加集中到作战领域，使数据辅助决策向数据驱动智能决策转变；三是推动作战体系从信息化向自主化的整体转变，作战大数据能力的实质性提升使无人自主作战成为可能；四是大数据与智能化结合更加紧密，战争形态的演化会更大程度取决于大数据科学与强人工智能的共同作用。总之，大数据必将奠定未来军队信息化的基础，关键是实现超大规模数据资源的流动、获取、积累和发掘等核心能力的跨进式增长。
军事大数据的未来发展主要体现在基础理论方法、前沿技术与工具、支撑平台与环境、有效应用等4个方面。
第一，大数据基础理论方法的下一步发展，主要体现在大数据分析近似计算理论、基于数据样本的自主学习方法、大数据驱动的云计算理论与算法、大数据压缩传输与加密理论、大数据探测理论方法、面向流数据的分析规则与模型、复杂高维大数据的可视化理论方法、复杂信息体系演化预测模型、临机处置决策支持模型等。理论上，在足够小的时间和空间尺度上，对战场空间数字化可以构造战场空间的大数据虚拟映像。在拥有充足的计算能力和高效的数据分析方法的前提下，对这个虚拟映像的深度分析，将有可能理解和发现战场的状态和战争规律。应该说，大数据提供了全新的探知战争规律的手段，这也是大数据加速军事变革最根本性的原因。大数据的时空复杂度亟需在表示、组织、处理等方面有基础性、原理性突破。
第二，大数据前沿技术方面的未来发展主要体现在以下方面。一是前沿基础技术，包括高时效的大数据计算模型、优化检测技术、新型大数据分析算法、大数据规则产生技术、大规模流数据在线- 离线分析等技术、特定场景的线索数据智能感知、跨时空多尺度关联计算技术、智能化理解技术、多源异构数据关联挖掘技术。二是复杂演化分析技术，包括特定实体异构特征数据精准指向技术、整体画像技术。三是大数据混合仿真技术。目前，国内外学者已在基于大数据和仿真混合模式的技术框架、大数据混合仿真技术机理和混合驱动引擎构建方法等方面有了初步进展。四是复杂场景下的线索获取技术，目标跟踪算法将新加入的数据样本看作是非确定性标签数据，可提高跟踪过程中特征的快速和正确更新，从而提高特定目标与战场背景的辨识精度，有效避免分类误差。五是大数据智能分析技术。这是一种具有极强洞察力和数据线索优化分析能力的前沿技术，包括大数据知识图谱的表示学习和线索数据的挖掘优化算法等，能够更加深入全面及时地感知、分析和研判战略态势，精准预测和度量军事风险。六是大数据智能感知技术，包括规则数据的深度前馈网络、样本数据序列建模、关联数据演化概率模型、结果数据近似推断模型等。
第三，大数据有关支撑平台与环境的未来发展主要体现在大数据云中心智能管理平台、超大规模大数据云中心运行支撑环境、数据驱动的宏大资源智能调度与管理平台、针对大数据编程现场的群智软件开发环境等。
第四，军事大数据的未来应用有两个代表性模式，即大数据云、大数据驱动的全局知识和危机态势发掘。
大数据云首先是将地理分散的数据中心、作战平台、传感器、武器系统等数据相互连接，构建成一个庞大的“战场资源大数据池”，形成分散化“大数据云链”。其次，大数据云的技术特点和运行模式与智能化战争需求相一致，可更加全面地支持高效情报处理共享、快速灵活的反应能力、智能无人作战等。大数据云的采集前端深度渗透到各分布节点的目标探测跟踪、指挥决策、目标指派、火力分配、全程制导、毁伤评估的作战流程，支持覆盖“侦、控、打、评”全流程。大数据云与人工智能、无人技术的深度融合，推动形成了基于无人作战的全新作战样式，成为智能无人作战系统的大数据云后台。基于强大的大数据云后台，个体智能将向群体智能演进，各类异构无人作战平台系统能实现无缝协同、动态适应，最终实现智能云端指挥、实时大数据服务、无人平台分散执行的全新作战模式。再次，在大数据云作战模式下，一线作战单元能得到云端的强大数据服务与支持，情报侦察、指挥决策、行动指控、效果评估等都转移到大数据云端。最后，作战体系逐步对应各自的大数据云模块，不同的模块核心能力各不相同。通过大数据流的利用，可以智能化、积木式、动态地组建有人与无人平台的混合编队。基于云端强大的智能计算和大数据分析能力，可根据作战态势做出群集性、智能性的反应，大范围、大编组的混合人机协同将变得更加高效。
大数据驱动的全局知识和危机态势发掘是基于未来多样化、动态大数据采集的环境，充分利用大数据相关的演绎技术、归纳技术、智能技术的组合来提取有效线索链。这涉及到大规模应用场景，源数据在结构和粒度方面是多样化的，相关表示模型、主体分辨率和强弱关联等处理能力常常起着关键的作用，发掘过程需要有效的元知识提取、概念框架充实、质量评估和应用机制等核心功能或能力的有效支持。
总之，军事大数据能力建设，对世界各国军队掌握战略主动权、全面拓展制认知权、提升关键竞争力，都将起到至关重要的作用。
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