2025-12-22 04:33:33 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 文档主要研究了如何利用人工智能技术构建智能指挥控制系统来应对大规模无人机饱和攻击。报告分析了传统指控系统的局限性，提出了融合智能态势感知、威胁评估、智能决策与动态调度的系统框架，并研究了基于深度学习的目标识别、基于强化学习的火力分配优化等关键技术。通过美国空军ABMS案例，展示了AI在军事指挥决策中的应用价值，强调了人机协同的重要性。仿真实验结果表明，智能指控系统在提高决策效率、优化资源配置和增强防御效能方面具有显著优势。 综合评分： 87 文章分类： AI安全,安全建设,解决方案,威胁情报

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应对大规模无人机饱和攻击的智能指控系统决策机制研究

原创

所长007

蓝军开源情报

2025年12月15日 05:01 湖南

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【导读】

大规模无人机饱和攻击凭借数量优势和复杂协同作战，对传统指挥控制（C2）系统构成巨大挑战，使得指挥系统面临信息超载、决策瓶颈和响应迟滞等问题。传统指控系统难以及时整合多源情报并做出快速精确决策，往往在饱和攻击下出现资源分配不当甚至体系瘫痪的情况。

本报告针对这一严峻威胁，提出引入人工智能（AI）技术构建智能指控系统的决策机制，以提升体系抗饱和攻击的能力。报告分析了饱和攻击环境下指控系统面临的困境，设计了融合智能态势感知、威胁评估、智能决策与动态调度的系统总体框架。

在关键技术上，重点研究了基于深度学习的无人机目标识别与跟踪方法、基于强化学习的火力分配优化算法，以及基于知识图谱的战场态势理解与推理技术。报告还探索了人机协同的决策模式，明确了AI与人类指挥官在决策链中的权限分配与配合方式。

最后，通过构建仿真环境对智能指控系统进行饱和攻击场景下的效能验证，结果显示该系统在提高决策效率、优化资源配置和增强防御效能等方面具有显著优势。研究工作对未来防御无人机蜂群饱和攻击具有重要的参考价值。

本报告《应对大规模无人机饱和攻击的智能指控系统决策机制研究》属于“蓝军开源情报”自研报告，4.8万字，12张图，5张表，19个参考文献。本报告为15份《反制“地狱景观”作战体系深度研究》中的第15篇，如需购买15份系列报告及更多精译报告、自研报告及情报数据库，请加微信：lanjunqingbao2081。

关键词：无人机饱和攻击；智能指控系统；人工智能；决策机制；火力分配优化；态势感知；人机协同

这是蓝军开源情报的第 475期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

美国空军的“先进战斗管理系统”（ABMS）是当前将AI应用于战场指挥决策的标志性项目之一。ABMS旨在实现传感器到射手的全域实时连接与决策自动化，被视为JADC2（联合全域指挥控制）理念的具体实践[5]。在ABMS的多次演示中，可以看到AI决策在防空反导情景下的应用，其经验对我们应对无人机饱和攻击具有启示意义。

一、ABMS架构与功能概述

ABMS并非单一装备，而是由云端、中继网络和前线节点组成的体系。空军通过ABMS将不同军种的平台（战机、舰船、防空系统等）连接成物联网络。其核心是一套代号为“ONE”系列的软件产品，如OmniaONE、AlphaONE等。这些AI驱动的软件负责汇聚各传感器数据，生成全域共同作战图景（COP），并利用算法进行威胁识别和射手匹配推荐。例如在2020年9月的ABMS演习中，系统成功将陆军炮兵、高炮、战机等60多种数据源整合，使各作战单元共享空情。当假想的6枚“俄罗斯”巡航导弹飞向本土时，ABMS快速推荐了最优拦截方案：包括让海军和陆军的新型高超速炮弹和传统导弹结合，将6枚来袭弹全部拦截。整个杀伤链只用了秒级时间完成，远快于以往需要多人协调的分钟级周期[6]。

图2-1：智能指控系统总体架构图（云-边-端协同）

二、AI在ABMS决策中的角色

在该次演示里，AI主要承担了辅助决策角色：通过机器学习算法，它从全域数据中识别威胁优先顺序，并基于射程等参数计算哪种拦截平台最适合打哪个目标。然后将建议方案呈现给指挥官确认。北方司令部司令Glen VanHerck将军称，“AI驱动的软件系统能够给出可供指挥官依赖做决定的建议”，他本人从中受益，不再怀疑AI价值。这表明AI在决策中扮演的是“智囊”而非“独裁者”：它快速处理复杂信息并提出方案，但人类指挥官仍是最终决策者。VanHerck在简报中说道，他对AI不再怀疑，意味着AI建议的质量和解释已经令他信服[6]。据报道，ABMS的软件会给出“recommendations”而非直接发号施令，这是一个微妙但重要的人机协同细节。

三、可解释性与人机接口

在最初的2019年ABMS测试中，有指挥官抱怨系统虽然汇集了大量数据，但界面复杂，“我不知道应该关注什么”。后来开发团队改进了用户界面，将AI分析过的重点信息通过图形和简明文本突出呈现[6]。例如，在演习中，指挥中心大屏幕上用高亮标记显示哪几枚来袭导弹威胁最高，AI建议由哪种武器拦截，每种拦截成功率多少，用颜色或数字直观表示。这种改进显著提高了指挥官接受AI建议的意愿，也加快了决策速度。可见，再强大的AI，如果不能让人理解其结论，就难以发挥作用。ABMS团队还引入了虚拟助手供指挥官查询，如询问“还有哪些武器可用？”系统即时答复[13]。这些做法有效增强了AI的可解释性和易用性，让指挥官将AI视为助手而非负担。

四、动态资源调度实例

ABMS演示的另一个亮点是跨域资源动态分配：陆军炮兵首次用M109自行榴弹炮发射新型炮弹击落一架模拟巡航导弹。这个创举背后，是AI的计算比对：陆军炮弹足以摧毁那个目标且成本更低，AI于是推荐由陆军开火而非空军战机去追。这表明AI可以打破传统军种界限，从全局最优化角度调度资源。对无人机饱和攻击防御而言，我们也需要这种全局观：AI可能建议让某无人机交由电子战瘫痪，让另一个交由近防炮处理，而不拘泥于单一手段。ABMS证明了AI能胜任此类复杂分配，并且执行效果良好,“坦克打导弹”这样的创新战法被证实可行[6]）。AI的快速计算探索了以往人想不到的方案，大大拓展了作战思路。

五、人机协同经验

范赫克将军在演习后表示，“我现在不是怀疑者”，指的是他原本对AI持保留，现在被说服。他特别强调AI减少了人为处理信息的负担，让他能专注决策。这体现了人机分工的价值：AI过滤融合信息，人做判断拍板，从而人能看清全局、不被海量数据淹没。值得一提的是，ABMS也测试了自动权授权情形：如果通信中断，前线节点AI被授予一定自主决策权（如直接指挥防空火力），无需等待上级[6]。这种设计保证了在极端情况下AI能顶上人类空缺，保障防御不中断。平时则严格按照指挥层级让人审核。这与我们在4.4节讨论的权限弹性非常吻合。

六、对无人机饱和攻击防御的启示

通过ABMS案例，我们可以汲取以下经验教训：

(1) AI在决策中作用显著。多源情报融合和武器资源优化是AI擅长之处，可大幅提升反饱和攻击效率。

(2) 人仍是决策中枢。AI目前最适宜做辅助和推荐，人类负责最终决定，以综合考量战术以外因素。

(3) 界面和解释极为重要。必须让AI建议简单明了地呈现并解释，否则指挥官难以及纳AI成果。

(4) 跨域协同。AI能打破兵种/武器壁垒，找到全局最优拦截组合，这在蜂群防御中也适用，比如同时调用火炮、导弹、电子战等手段。

(5) 信任需要培养。通过演习见效来建立指挥官对AI的信心，一旦信任建立，人机配合效率倍增。

综上，ABMS作为实战中AI辅助指挥的典范，向我们展示了未来智能指控系统应有的样子：“人机协同、一体联动”。它证明了在现代高强度空袭环境下，唯有人机优势互补才能取得决策上的胜算。对于我们抗击无人机饱和攻击的智能指控系统建设，ABMS的成功经验提供了宝贵参考。