文章总结： 该文档探讨了生成式人工智能在战术指挥训练中的应用实效与挑战，指出传统兵棋推演存在组织难度大、场景单一等局限，而AI平台可生成多样化战术场景、支持自适应对手互动并提供个性化反馈。报告提出了多智能体架构、真实数据集、事件连贯性和个性化反馈四个关键成功要素，同时分析了技术可行性与数据获取等挑战。 综合评分： 84 文章分类： 解决方案,人工智能,军事应用,技术标准

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蓝军开源情报

2026年6月3日 08:35 湖南

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【导读】

2026年5月28日，《国防视野》期刊发布报告《生成式人工智能引入战术指挥训练的实效与挑战》。战术决策是军官教育的核心，但目前的训练方法仍受制于结构和教学方面的局限性。

传统兵棋推演虽然能提供宝贵的经验，但组织难度大、耗时长，且往往侧重于游戏流程而非认知决策。战术决策游戏在一定程度上弥补了这一不足，但其有效性受限于教员能力、单一决策点、场景多样性有限以及教员与学员之间存在显著的偏见。

近年来，大型语言模型和对话智能体的进步为缓解这些缺陷提供了一条充满希望的途径。人工智能驱动的平台可以生成大量、多样化且逼真的战术场景；支持具有自适应对手的多步骤决策循环；可视化战场动态；并提供透明、个性化的反馈。

报告《生成式人工智能引入战术指挥训练的实效与挑战》英文原文48页，译文1.3万字。扫码文末二维码，加入蓝军开源情报知识星球会员，免费下载本文原文及完整译文。需要报告联系电话：19118805880（微信同号）。

关键词：人工智能；战术指挥；战术决策；军事教育

这是蓝军开源情报的第 609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：19118805880）

一、战争游戏、PME 和人工智能

自冷战以来，技术进步极大地促进了专业军事教育的发展。日益复杂的作战模拟器不断涌现，使部队能够训练决策和流程，例如瑞士的ELTAM系统，也使学员军官能够体验现代战场的复杂性。

数字化兵棋推演也蓬勃发展，以越来越精细的方式展现了空中、海上和地面作战的实施方式，例如《指挥：现代作战》和《闪点战役》等系列游戏。然而，正如萨宾所指出的，这些平台仍然存在三个问题。

首先，就掌握这些平台而言，它们未必比传统兵棋推演更便捷。

其次，它们缺乏军官训练所需的灵活性；场景只能在预设的程序范围内进行定制。

第三，兵棋推演的数字化需要计算机基础设施，而并非所有专业军事教育机构都能轻易获得这些基础设施。

此外，数字化战争游戏侧重于一组狭窄的军事任务，不向教官提供反馈，并且裁决系统很大程度上是不透明的。

二、战争游戏和专业军事教育

关于专业军事教育的文献普遍认同一个观点：战术决策训练的有效之处在于，训练工具（战术决策游戏、兵棋推演、严肃游戏）的设计应为综合性的学习活动，并与目标技能紧密结合，辅以教学流程，且经过严格的评估。这一框架明确了战术决策游戏平台应具备的要求，该平台能够支持多样化的场景和多个决策周期，并集成评估机制。

兵棋推演是一种行之有效的工具，它能通过实战经验强化学习。其效力和成功与它所创造的引人入胜、身临其境的叙事息息相关，这种叙事将玩家带入“魔圈”，使玩家暂时放下怀疑，从而获得切身的、真实的指挥体验。

鉴于时间常常受到限制，佩拉提倡专业军事教育兵棋推演应做到简单易懂、生动活泼、非兵棋推演爱好者也能参与、能够展示良好实践、场景多样，并且面向所有人员开放。此外，课程必须结合频繁的兵棋推演、演习、分析和其他教育工具，才能达到最佳效果。

三、战争游戏中的人工智能

传统的兵棋推演形式可能不足以展现现代战争的复杂性；Bojor和Grigore认为，数字游戏化学习能够提升游戏的真实感。Hogan和Brennen认为生成式人工智能是场景生成、裁决和战后分析的有力工具，其软件架构支持完全人工操作、半自动操作和全自动操作。

一些从业者已经开始使用逻辑学习模型进行场景生成和裁决，但后者引发了关于数据集、人工智能训练方法以及用户对该工具接受度的疑问。如果提供充足的数据，人工智能也可以成为可信的对手或“陪练伙伴”。

人工智能平台可以大规模地做到这一点，从而提高游戏的可重玩性。Knack和Powell权衡了人工智能在兵棋推演中的利弊，提倡在方法论验证和保障措施（例如，人工智能生成后由人工进行改进）的前提下，务实地使用人工智能。因此，人工智能的好处显而易见，但技术可行性需要考虑。

四、平台特性

已明确作战和教学需求：为初级军官设计一款兵棋推演游戏，该游戏能够呈现和读取文本及图像，运行持续多个决策周期的模拟，并使用允许学员通过分析任务和作战环境做出决策的界面。

该人工智能平台介于战术游戏和角色扮演游戏之间，不同之处在于它是单人游戏，并在每次运行后提供个性化反馈。在教学方面，该游戏具有形成性示范作用，侧重于理解和应用条令及战术、技术和程序。其场景多样、个性化，并设有人工保障措施，从而确保游戏的可重复性和与学习目标的一致性。

五、操作要求

为了设计这个平台，我们选择了定性方法，并借助逻辑逻辑模型的支持。游戏是开放式的，不受封闭决策树的限制，而是通过规则、角色和叙事背景塑造的互动而不断涌现。

逻辑逻辑模型能够促进裁决，实现大规模的可重复游玩性，并提供定性逻辑，而非像以往的模型那样依赖离散的、“量化”的格式。重复运行支持将兵棋推演作为知识创造、转移和学习的工具。同时，多次决策循环有助于揭示那些原本难以察觉的隐含假设、决策点和二阶效应。

六、技术挑战

本节分析了开发前面讨论过的平台的技术可行性，重点关注其对PME环境的适用性，而不是该技术的完全成熟度。

从技术角度来看，所提出的平台的几个基本要素已经可用或足够成熟，无需定制开发人工智能即可支持基于实验场景的训练应用。近期研究表明，当学习学习模型经过精心约束并嵌入结构化的教学框架中时，它们可以增强战争游戏和基于数字游戏的学习，并应用于场景设计、裁决和总结等多个阶段。

目前已经存在针对作战和战术环境（包括军事和安全环境）进行训练或调整的人工智能系统。然而，这些系统通常在封闭环境中开发，能够访问敏感或机密数据，因此无法在开放的训练环境中移植或复制。它们的存在表明了技术上的可行性，同时也凸显了透明度、可审计性和可扩展性方面的局限性。

七、结论

本文旨在探讨面向初级军官的AI驱动战术决策平台应具备的功能、构建方式以及可能出现的缺陷。本文借鉴兵棋推演、专业军事教育和人工智能领域的相关文献，论证了多次运行、多轮决策循环以及个性化反馈能够有效提升初级军官的战术训练效果。

此外，还必须控制已知的AI问题，例如幻觉、答案不充分和记忆丧失。为确保平台的可靠性和实用性，本文提出了四个成功要素。

首先，需要采用多智能体架构。通过将裁判和对手的角色分别设定为两个独立的智能体，玩家可以面对一个同样在部分可观测性条件下运行的对手，从而确保公平且符合实际的行为。

其次，必须使用充足的数据集来确保结果的真实性。理论和战术、技术和程序可以确立一般规则和因果关系，而实战数据（无论是否为合成数据）则能够实现可信的判罚。

第三，必须确保决策循环中事件的连贯性，以实现多回合互动。外部对象管理系统可以跟踪资产并预防内存丢失，同时实现可视化呈现。或者，预先设定的场景虽然牺牲了行动自由，但能提供更高的连贯性。

第四，反馈必须与玩家在单局游戏内外的决策以及战术和策略相关。日志系统可以通过评估玩家当前和过去的表现和进步来确保这种个性化。

《生成式人工智能引入战术指挥训练的实效与挑战》【目录】

一、战争游戏、PME 和人工智能 2

二、战争游戏和专业军事教育 3

三、战争游戏中的人工智能 7

四、平台特性 10

五、操作要求 11

5.1主体结构、不确定性和行动 12

5.2生成需求：威胁、情景多样化和简报 13

5.3分析要求：叙述一致性、汇报总结和迭代 15

5.4关键成功因素评估 16

六、技术挑战 17

6.1技术上已经可以实现哪些功能？ 17

6.2多回合互动作为一项核心挑战 18

6.3数据、操作领域及其起源 20

6.4总体可行性评估 22

七、结论 22

获取资料目录：19118805880（微信同号）

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