隨著人工智能（Artificial Intelligence, AI）的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的領(lǐng)域開(kāi)始應(yīng)用AI技術(shù)。科技發(fā)展驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)演變，AI成為推動(dòng)未來(lái)體系作戰(zhàn)能力發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，將帶領(lǐng)世界軍事技術(shù)實(shí)現(xiàn)從信息化到智能化的跨越。分布式作戰(zhàn)體系自古至今都存在并經(jīng)實(shí)戰(zhàn)化運(yùn)用后得以檢驗(yàn)，進(jìn)入信息化戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)代后，AI技術(shù)的快速發(fā)展使得萬(wàn)物快速互聯(lián)成為可能，使分布式作戰(zhàn)邁上了一個(gè)新的臺(tái)階。

在網(wǎng)絡(luò)化、多域化、信息化、智能化的戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)下，武器裝備體系必然需要與AI技術(shù)相結(jié)合，使指揮控制（C2）在一定程度上具備戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)智能感知、情報(bào)信息智能處理、智能任務(wù)規(guī)劃和輔助決策等能力，可有效提升OODA殺傷鏈的智能化水平，是具備較高“思考”能力的作戰(zhàn)指揮信息系統(tǒng)。

分布式作戰(zhàn)自古至今都存在，只是在不同的戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)下，所呈現(xiàn)出的作戰(zhàn)特點(diǎn)、作戰(zhàn)樣式、制勝機(jī)理等不同，機(jī)械化戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)下是以集中化作戰(zhàn)為主，主要特點(diǎn)是以集中兵力來(lái)實(shí)現(xiàn)火力的集中，對(duì)目標(biāo)實(shí)施打擊，主要涉及海域、陸域、空域等物理作戰(zhàn)域。

進(jìn)入20世紀(jì)末，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)等重大顛覆性科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用，信息化戰(zhàn)爭(zhēng)正式走上歷史舞臺(tái)，隨著戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的變化，使得分布式協(xié)同作戰(zhàn)邁上了新的臺(tái)階[1]。聯(lián)合作戰(zhàn)成為信息化條件下分布式協(xié)同作戰(zhàn)發(fā)展的直接體現(xiàn)和必然結(jié)果，聯(lián)合作戰(zhàn)通過(guò)聯(lián)合多域分散部署的作戰(zhàn)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)火力的集中，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有效打擊。分布式作戰(zhàn)與傳統(tǒng)的集中式作戰(zhàn)相比，在作戰(zhàn)平臺(tái)的互操作程度、協(xié)作程度、作戰(zhàn)速度、存活程度、毀傷程度、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)利用率等方面有了大幅度提升，如圖1所示，所以世界主要軍事強(qiáng)國(guó)也正在不斷賦予分布式作戰(zhàn)新的概念和內(nèi)涵。

美軍的分布式作戰(zhàn)體系發(fā)展最為迅速和完善，在聯(lián)合作戰(zhàn)的構(gòu)想下，基于自身軍隊(duì)作戰(zhàn)能力的提升，其海、陸、空軍等作戰(zhàn)部隊(duì)也相繼提出了新型作戰(zhàn)概念，這些作戰(zhàn)概念相互補(bǔ)充、銜接和完善，成為美軍分布式作戰(zhàn)體系化發(fā)展的重要組成部分，美軍分布式作戰(zhàn)體系下信息化程度發(fā)展進(jìn)程如圖2所示。其中一些作戰(zhàn)概念已經(jīng)在實(shí)戰(zhàn)中得到了檢驗(yàn)并寫入了作戰(zhàn)條令，讓美軍的聯(lián)合作戰(zhàn)構(gòu)想更加完善和穩(wěn)固。

當(dāng)前，美軍正緊鑼密鼓加緊準(zhǔn)備與“強(qiáng)大對(duì)手”進(jìn)行高端戰(zhàn)爭(zhēng)的準(zhǔn)備，推動(dòng)分布式作戰(zhàn)體系攻防能力變革性躍升。

美國(guó)防部在2014年3月發(fā)布的《四年防務(wù)審查》中公開(kāi)提出要在“反介入/區(qū)域拒止”的作戰(zhàn)環(huán)境下，與“強(qiáng)大對(duì)手”進(jìn)行“高端戰(zhàn)爭(zhēng)”[2]；2014年11月，美軍的“第三次抵消戰(zhàn)略”出臺(tái)，正是為了落實(shí)《四年防務(wù)審查》的戰(zhàn)略方針，其戰(zhàn)略目的是抵消中俄威脅，發(fā)展對(duì)手難以跟隨對(duì)抗的絕對(duì)技術(shù)優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝對(duì)手[3]；其實(shí)質(zhì)是集成創(chuàng)新發(fā)展智能化與顛覆性技術(shù)群，形成一系列能夠“改變未來(lái)戰(zhàn)局”的武器裝備，使其裝備體系再次產(chǎn)生大幅度能力躍升，避免出現(xiàn)與對(duì)手勢(shì)均力敵的“導(dǎo)彈與導(dǎo)彈”、“平臺(tái)與平臺(tái)”的成本消耗風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)抗樣式[4]。

在此基礎(chǔ)上，陸續(xù)提出了“分布式殺傷”（2016年）、“多域作戰(zhàn)”（2017年）、“馬賽克戰(zhàn)”（2017年）、“決策中心戰(zhàn)”（2019年）及“全域作戰(zhàn)”（2020年）等作戰(zhàn)理論，特別是“馬賽克戰(zhàn)”和“決策中心戰(zhàn)”，將認(rèn)知域作為制勝領(lǐng)域，如圖3所示，以決策優(yōu)勢(shì)作為非對(duì)稱作戰(zhàn)制勝的核心[5]，這是美軍分布式協(xié)同作戰(zhàn)理論的最新突破。

1.2 AI技術(shù)發(fā)展分析

AI發(fā)展至今，主要經(jīng)歷了三次浪潮[7]。

如圖4所示，20世紀(jì)60年代，棋類博弈、定理證明以及簡(jiǎn)單的專家系統(tǒng)研究中探索應(yīng)用了AI技術(shù)；發(fā)展到20世紀(jì)70年代，微型電子計(jì)算機(jī)技術(shù)、集成電路技術(shù)等科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展使得AI專家32位系統(tǒng)的研究邁入到應(yīng)用開(kāi)發(fā)階段；20世紀(jì)80年代以來(lái)，AI技術(shù)發(fā)展逐漸進(jìn)入快車道，基于AI技術(shù)的遺傳工程、化學(xué)合成、石油勘探及軍事領(lǐng)域中的專家智能系統(tǒng)相繼研制成功，使得AI技術(shù)進(jìn)入加速發(fā)展階段。

2010年至今，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算能力的不斷提高，機(jī)器學(xué)習(xí)方式和算法依托于聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)得到了質(zhì)的飛躍[8]。AI技術(shù)經(jīng)歷了60年的發(fā)展歷程，現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)高速增長(zhǎng)期，成為一項(xiàng)公認(rèn)的最有可能改變未來(lái)世界的顛覆性技術(shù)。2011年，沃森在智能問(wèn)答領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類；2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋大師李世石，同年6月，Alpha AI以三代機(jī)戰(zhàn)勝人類駕駛的四代機(jī)[9]；2016年年底，AlphaGo的升級(jí)版“Master”戰(zhàn)勝中日韓多名頂尖的圍棋高手，取得全勝[10]。事實(shí)證明，在某些特定領(lǐng)域，AI技術(shù)已經(jīng)可以比肩人類頂級(jí)專家認(rèn)知的能力，在某些方面甚至已經(jīng)能夠做到“舉一反三”，具備了小樣本概念學(xué)習(xí)能力。

C2智能化是分布式作戰(zhàn)體系的智能化主要體現(xiàn)，分布式多域C2將成為未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)指揮信息系統(tǒng)的主要形式，但要真正實(shí)現(xiàn)分布式多域指揮控制必須要克服跨平臺(tái)聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃難、多兵種指揮協(xié)調(diào)性差、多武器系統(tǒng)精確控制要求高等瓶頸[11]，而應(yīng)用AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)跨域戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、快速提供決策部署等目標(biāo)，如圖5所示，當(dāng)前AI條件下將重點(diǎn)推進(jìn)目標(biāo)識(shí)別、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、情報(bào)處理、任務(wù)規(guī)劃與輔助決策等關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步。

2.1 戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)

目標(biāo)識(shí)別技術(shù)（ATR）是指機(jī)器利用傳感器測(cè)量信息，模擬人類認(rèn)知，對(duì)觀察場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別的過(guò)程。在軍事作戰(zhàn)中，目標(biāo)識(shí)別技術(shù)廣泛用于敵我目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)類別識(shí)別和部位攻擊等方面，是取得戰(zhàn)場(chǎng)制信息權(quán)的關(guān)鍵因素之一。

2016年8月，美軍宣布成功攻克大數(shù)據(jù)目標(biāo)識(shí)別相關(guān)理論和關(guān)鍵技術(shù)[12]。如圖6所示，該技術(shù)的核心是將多途徑收集到的的海量信息進(jìn)行分析處理，來(lái)獲取戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的特征信息，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和目標(biāo)真實(shí)性進(jìn)行研判。通過(guò)將大數(shù)據(jù)目標(biāo)識(shí)別，能夠?qū)⒄鎸?shí)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)反映的更加完成和準(zhǔn)確，為實(shí)施作戰(zhàn)打擊提供前提。

2019年2月，美陸軍提出了“先進(jìn)瞄準(zhǔn)和致命性自動(dòng)化系統(tǒng)”，旨在設(shè)計(jì)具有AI功能的裝備平臺(tái)，提高打擊的精度和地面作戰(zhàn)的能力。美陸軍希望開(kāi)發(fā)的目標(biāo)自動(dòng)獲取技術(shù)能夠與地面作戰(zhàn)車輛的火控系相融合，使作戰(zhàn)車輛具備“獲取、識(shí)別和自主交戰(zhàn)”的能力，有效縮短作戰(zhàn)的時(shí)間[13]。

戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別未來(lái)可運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法為機(jī)器建立視覺(jué)的智能，處理從戰(zhàn)場(chǎng)傳感器中獲取的聲音、視頻和文本等傳感數(shù)據(jù)，從中抽取隱藏的有用特征，并將其進(jìn)行特征分類和可視化呈現(xiàn)，生成敵我戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)圖。另一方面，基于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境多元和信息不完整等情況，借鑒應(yīng)用并改進(jìn)多智能體學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等算法，根據(jù)當(dāng)前態(tài)勢(shì)計(jì)算推演并預(yù)測(cè)未來(lái)態(tài)勢(shì)，為指揮決策提供參考。

2.2 情報(bào)信息智能處理技術(shù)

現(xiàn)代軍事在情報(bào)信息方面的挑戰(zhàn)主要是數(shù)據(jù)量大、難以快速處理。在作戰(zhàn)能力需求和技術(shù)裝備進(jìn)步的推動(dòng)下，以無(wú)人集群偵察平臺(tái)為代表的情報(bào)偵察手段已逐漸成為信息化戰(zhàn)場(chǎng)偵察監(jiān)視的重要方式，它們能夠通過(guò)分布式多域偵察并收集大量數(shù)據(jù)，使作戰(zhàn)人員更好更快地理解戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)。但是，目前人工圖像判讀仍然作為世界各國(guó)情報(bào)生成的主要手段之一，龐大的數(shù)據(jù)量超出了情報(bào)分析人員將其快速轉(zhuǎn)化為行動(dòng)情報(bào)的能力，導(dǎo)致判讀耗時(shí)長(zhǎng)、效率低，無(wú)法為戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)理解提供快速有效的幫助，這已經(jīng)成為制約情報(bào)信息實(shí)時(shí)生成的瓶頸問(wèn)題。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，以往依靠人工作業(yè)完成的目標(biāo)檢測(cè)、分類、識(shí)別、評(píng)估等工作可逐步由計(jì)算機(jī)來(lái)代替。AI判讀甚至是類腦認(rèn)知情報(bào)判讀將有望解決偵察存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)與人工處理速度偏慢的矛盾問(wèn)題。

早在2007年，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃署就啟動(dòng)了“深綠”計(jì)劃[14]，試圖通過(guò)對(duì)未來(lái)敵我可能行動(dòng)及態(tài)勢(shì)的自動(dòng)生成、評(píng)估和預(yù)判，幫助指揮員快速掌握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)。

2017年，美國(guó)國(guó)防部成立算法戰(zhàn)跨智能小組，目標(biāo)是利用AI技術(shù)，將國(guó)防部的海量數(shù)據(jù)信息快速準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎玫那閳?bào)[15]，目前該團(tuán)隊(duì)正在將關(guān)鍵技術(shù)在軍兵種作戰(zhàn)演習(xí)中加以驗(yàn)證。

為使所有單位共享和集中有效地使用指控系統(tǒng)信息，未來(lái)應(yīng)在核心平臺(tái)建立信息處理中心，如圖7所示。低層級(jí)單位信息處理中心主要負(fù)責(zé)有效信息的抽取，將指控系統(tǒng)上的各類信息進(jìn)行識(shí)別并加以融合；高層級(jí)單位信息處理中心主要負(fù)責(zé)將下屬層級(jí)平臺(tái)上傳的數(shù)據(jù)信息綜合利用，從而實(shí)現(xiàn)信息共享，讓分布式多平臺(tái)獲取態(tài)勢(shì)信息。

2.3 智能任務(wù)規(guī)劃技術(shù)

任務(wù)規(guī)劃是作戰(zhàn)C2的核心，特別是分布式作戰(zhàn)體系下開(kāi)展聯(lián)合作戰(zhàn)，任務(wù)規(guī)劃技術(shù)作為傳統(tǒng)手段與新興技術(shù)的最佳結(jié)合點(diǎn)，正逐步成為解決未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的關(guān)鍵所在。

AI是任務(wù)規(guī)劃技術(shù)發(fā)展的新引擎，正在重構(gòu)影響軍事作戰(zhàn)過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)，知識(shí)、信息、數(shù)據(jù)是這個(gè)引擎的原始燃料[16-17]。關(guān)于任務(wù)規(guī)劃技術(shù)的研究最早主要集中在飛行器的任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域，包括飛行器任務(wù)分配[18-20]、航路規(guī)劃[21]、載荷規(guī)劃[22]等，并逐漸從單飛行器規(guī)劃到多飛行器協(xié)同規(guī)劃[23]，從飛行器規(guī)劃擴(kuò)展到陸、海、空、天等多領(lǐng)域平臺(tái)規(guī)劃，從單武器裝備規(guī)劃到多武器平臺(tái)協(xié)同規(guī)劃[24-25]。分布式作戰(zhàn)背景下無(wú)人集群作戰(zhàn)典型航跡規(guī)劃如圖8所示，無(wú)人集群平臺(tái)（如巡飛彈）以集群方式進(jìn)行任務(wù)分配，可單平臺(tái)進(jìn)行分布式打擊，也可集群航跡規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)編隊(duì)與單平臺(tái)分布式打擊的作戰(zhàn)任務(wù)。

以美軍為代表的西方國(guó)家在任務(wù)規(guī)劃技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位[26-28]。2017年，洛馬公司與美國(guó)空軍合作進(jìn)行了多域指控系統(tǒng)的推演，檢驗(yàn)空、天和網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)域中的作戰(zhàn)計(jì)劃編制，使空中作戰(zhàn)的各種系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通[29]；此外美國(guó)陸軍正在研發(fā)自動(dòng)計(jì)劃框架原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠執(zhí)行軍事決策所需的任務(wù)自動(dòng)分配到對(duì)應(yīng)的兵種和單位，減小指揮人員的工作負(fù)擔(dān)并提高決策部署效率。

當(dāng)前，隨著武器裝備自主智能水平的提高，蜂群、魚(yú)群、蟻群等無(wú)人集群系統(tǒng)逐漸進(jìn)入戰(zhàn)場(chǎng)，有人/無(wú)人集群系統(tǒng)的協(xié)同行動(dòng)控制問(wèn)題日益成為關(guān)注重點(diǎn)。

一方面，對(duì)于小規(guī)模有人/無(wú)人平臺(tái)來(lái)說(shuō)，可基于戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、交戰(zhàn)規(guī)則和業(yè)務(wù)邏輯等，對(duì)無(wú)人平臺(tái)進(jìn)行分布式行動(dòng)規(guī)劃與調(diào)度，通過(guò)對(duì)行為控制的反饋調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)功能的動(dòng)態(tài)分配和控制權(quán)限的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)；

另一方面，對(duì)于大規(guī)模有人/無(wú)人集群控制來(lái)說(shuō)，可考慮通過(guò)Petri網(wǎng)信息流圖智能生成各行動(dòng)單元的具體任務(wù)及規(guī)則，采用戰(zhàn)場(chǎng)語(yǔ)義解析與一體化智能動(dòng)態(tài)編排，實(shí)現(xiàn)人?人、人?機(jī)的行為理解和自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃控制。

2.4 智能輔助決策技術(shù)

指揮決策的過(guò)程包括確定目標(biāo)、制定方案、評(píng)選方案、制定計(jì)劃，其復(fù)雜性、困難性往往更多地體現(xiàn)在認(rèn)識(shí)、判斷和選擇的不確定性上，信息化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下使得這種不確定性愈加嚴(yán)重。隨著作戰(zhàn)指揮信息化程度的提高，在“偵、控、打、評(píng)”的作戰(zhàn)流程中，作戰(zhàn)信息經(jīng)過(guò)信息復(fù)合、評(píng)估和再生，不斷更新并輸入新的信息，使得作戰(zhàn)指揮決策的時(shí)效性、準(zhǔn)確性要求變得更加重要。

這就要求C2系統(tǒng)應(yīng)具有智能決策支持能力，通過(guò)C2系統(tǒng)提供的智能化輔助決策，能夠分析處理大量情報(bào)，智能化優(yōu)選確定目標(biāo)和評(píng)估方案，撥開(kāi)“戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧”，為聯(lián)合作戰(zhàn)指揮決策和部隊(duì)行動(dòng)提供及時(shí)可靠的輔助支持功能，為獲取戰(zhàn)場(chǎng)信息優(yōu)勢(shì)和決策優(yōu)勢(shì)提供強(qiáng)有力的支撐。

未來(lái)分布式作戰(zhàn)形態(tài)下的智能化輔助決策系統(tǒng)，應(yīng)能準(zhǔn)確理解指揮員的真實(shí)意圖，快速地找到合適的決策資源，給出合理建議，處理決策問(wèn)題，從而減輕指揮員的決策負(fù)擔(dān)。相比于集中式作戰(zhàn)效果鏈?zhǔn)酱驌?，分布式作?zhàn)基于智能輔助決策系統(tǒng)能夠快速形成殺傷效果網(wǎng)，如圖9所示，為指揮員作出最終決策提供方案依據(jù)。

國(guó)外對(duì)智能輔助決策的研究較早，以美軍DARPA開(kāi)展的“Deep Green”項(xiàng)目為代表，其目的是預(yù)測(cè)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，幫助指揮官判斷態(tài)勢(shì)并提供決策方案[14]。該項(xiàng)目于2007年7月啟動(dòng)但最終卻宣告了失敗，主要原因是因?yàn)閼?zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的理解、仿真推演的高復(fù)雜度、用于決策數(shù)據(jù)的不同要求及決策力度的區(qū)分等關(guān)鍵技術(shù)難以突破。

國(guó)內(nèi)相關(guān)研究較為成熟的主要以專家系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)等為主。文獻(xiàn)[30]多智能體技術(shù)在空中軍事打擊智能決策支持系統(tǒng)中應(yīng)用，可輔助生成決策方案；文獻(xiàn)[31]基于深度學(xué)習(xí)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別、作戰(zhàn)意圖預(yù)測(cè)和模擬對(duì)抗博弈等主要問(wèn)題構(gòu)建了基本模型。上述相關(guān)研究雖取得了一定成果，但更多依靠的是傳統(tǒng)AI技術(shù)，存在較大的局限性，目前基于深度學(xué)習(xí)的輔助決策系統(tǒng)還處于探索研究階段，距離實(shí)際應(yīng)用任重且道遠(yuǎn)。

當(dāng)前，通過(guò)人機(jī)混合智能提升輔助決策分析能力已是大勢(shì)所趨。

一方面可優(yōu)先生成行動(dòng)方案，通過(guò)構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，分別輸出后續(xù)行動(dòng)方案的概率分布和價(jià)值估值，運(yùn)用搜索樹(shù)算法進(jìn)行搜索驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)多種作戰(zhàn)計(jì)劃的優(yōu)選優(yōu)化和滾動(dòng)迭代，輔助指揮員定下發(fā)起時(shí)機(jī)，選擇重要作戰(zhàn)方向，進(jìn)行任務(wù)編組分配等；

另一方面可提出臨機(jī)處置建議，人機(jī)混合智能較適用于解決戰(zhàn)爭(zhēng)這類不確定性大的復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題，可借鑒類似思路在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境突然改變時(shí)為指揮員臨機(jī)決策處置提供優(yōu)選方案建議。

AI必然推動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)從信息化向智能化方向演變，分布式協(xié)同作戰(zhàn)也必將發(fā)揮其真正的作用。將AI技術(shù)與C2技術(shù)相結(jié)合成為提升分布式作戰(zhàn)能力的重要手段和必經(jīng)之路，實(shí)現(xiàn)以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，使分布式作戰(zhàn)裝備體系具備戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)自主識(shí)別、情報(bào)信息快速處理、智能任務(wù)規(guī)劃和輔助決策的作戰(zhàn)能力，對(duì)于更好地提升智能化作戰(zhàn)水平具有重要意義。