财联社消息，西安工业大学傅妍芳教授团队近日宣布一项重大技术突破：基于DeepSeek人工智能框架，成功开发出可自动生成军事仿真想定的智能系统。这一成果不仅将传统指挥员需48小时完成的作战方案编排压缩至48秒，更标志着军事决策模式从“人工经验驱动”向“AI认知增强”的范式转变。
AI重构战场决策逻辑：从辅助工具到策略生产者
传统军事仿真依赖指挥员手动设计作战环境、兵力部署及事件逻辑，而该团队研发的系统通过深度学习军事历史数据与战术规则，实现了作战策略的自动化生成。测试数据显示，AI可在48秒内推演出1万种符合战场约束条件的可行方案，覆盖陆海空天电网全域作战维度。研究团队强调，这并非简单的效率提升，而是通过认知增强技术赋予AI“战场想象力”——系统能动态适配敌我双方行动逻辑、天气地理变化等变量，生成具备实战价值的策略组合。
三大技术融合驱动：构建动态战场推演引擎
技术突破的核心在于三项关键融合：首先，基于DeepSeek的强化学习模型使AI具备战术目标的自主拆解能力；其次，与AFSIM（美国空军高保真仿真平台）的深度集成，确保推演结果符合真实物理规则与装备性能参数；最后，通过知识图谱构建作战域本体模型，实现事件逻辑的语义化表达。由此形成的智能推演系统，可支撑从战术级单兵行动到战役级多军种协同的全链路决策模拟。
产学研协同落地：打造作战闭环学习体系
目前，该成果已与军工企业合作完成原型系统开发，并启动多轮实战化测试。研究团队透露，下一代系统将聚焦两大方向：一是强化学习驱动的自适应检索增强生成（RAG），通过实时优化知识检索策略，提升AI在复杂战场态势下的推理精度；二是构建“人类经验-机器推理-战场验证”的闭环体系，使指挥员可介入推演过程，形成人机协同的动态决策回路。
军事智能化新里程：从数据驱动到认知革命
此次突破被视为军事仿真领域的认知增强技术里程碑。传统数据驱动系统仅能基于历史案例进行模式匹配，而新范式通过赋予AI战场理解与策略创新能力，使其成为真正的“虚拟参谋”。随着技术的持续迭代，未来战争决策或将进入“AI生成方案、人类选择并验证”的新常态，这对作战指挥体系的重构将产生深远影响。
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