【上新】数据驱动作战：AI赋能任务式指挥系统的设计启示

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知远战略与防务研究所

2026年11月5日 12:21
江苏

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资料名称：数据驱动作战：AI赋能任务式指挥系统的设计启示

目录

前言

执行摘要

引言

第一章 以数据作战

第二章 分布式认知系统中的认识论挑战

第三章 知识的本质

第四章 分布式认知系统中的知识生成

第五章 认知分布、任务指挥与目标打击流程

第六章 认识论与系统设计

第七章 认识论与人工智能系统设计

第八章 生态认知认识论与人工智能

一、人工智能与适配方向

二、认知生态位构建

第九章 适配度指标设计

一、表征适配

二、推理适配

三、输出与自适应适配

结论

作者简介

附录 网络化部队中的任务式指挥：近期美国海空军条令及作战概念对任务式指挥的采纳

摘要

引言：军事指挥与控制中的集中与分散

第1节  什么是“任务式指挥”？

第2节  美国空军：从“集中式控制”到“分布式控制”

第3节  美国海军：分布式海上作战与任务式指挥

第4节  分布式作战中的“行动统一”

结论：任务式指挥中的分散化与行动统一

摘要：

该专著探讨人工智能正如何重塑军事决策：它既改变指挥节奏，也重构任务式指挥系统内部的认知架构。本书并未将人工智能视作单纯加速现有参谋业务流程的工具，而是指出：人工智能会在人、数据、工具与作战流程组成的网络之中重新分配认知劳动。在这种全新模式下，指挥员与参谋人员不再耗费大量时间汇总整理信息，转而将更多精力用于解读信息内涵、研判不确定性、制定行动方案。

人类角色发生上述转变，意味着我们需要建立一套全新思路，来看待军事人工智能中的信任问题。传统评估标准，例如可靠性、可透明性、历史运行表现，不足以评判这类基于概率运算、且往往具备黑箱特性的系统。为此，本书提出生态‑认知分析方法：评估AI赋能系统是否能够良好适配作战环境，进而产出有效认知，支撑可靠判断。

本研究结合军事条令、认知科学与认识论理论，搭建评估框架，用以衡量AI指挥系统的表征适配度、推理适配度、自适应适配度。本书得出结论：未来的决策优势，不再取决于系统处理海量信息的能力，而取决于人机混合系统能否在充满不确定性的环境下，把原始数据转化为有效认知。

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