大数据与联合训练.pptx
大数据与联合作战训练,目录MULU,大数据的定义以及大数据的特点,为何要在联合训练中发展大数据,美国对大数据在军事领域的运用,如何将联合训练与大数据结合,01,大数据的定义以及大数据的特点,大数据的定义：,大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。,大数据的定义以及大数据的特点,Volume（大量）,Velocity（高速）,Variety（多样）,Veracity（真实性）,Value（低价值密度）,随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。未来战争将具有极为显著的“大数据之战”特征，得数据者得优势，数据在很大程度上决定着战争胜败。认清未来联合作战基于数据决策指挥特点，聚力抓好相关作战大数据建设，借助数据化推进联合作战实战化训练，进而为遂行体系作战打牢基础，不失为提高实战水平的重要路径之一,1,5,2,4,3,大数据的定义以及大数据的特点,02,为何要在联合训练中发展大数据,借助大数据推进联合作战训练是大势所趋,数据化训练是“数据战争”的内在要求,借助大数据推进军事训练符合战训一致原则,Why？,为何要在联合训练中发展大数据,阿尔文托夫勒,1980 年，著名未来学家阿尔文托夫勒曾作出预言：“如果说 IBM 的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”如今，大数据在医疗、教育、商业、体育等领域发挥着不可替代的作用，同时也极大地促进了世界各国军队的转型发展，成为推动军事训练的重要力量之一。,为何要在联合训练中发展大数据,信息化战争形态与机械化战争形态相比，显著的区别之一就在于基于系统、面向信息和数据实施作战指挥与行动，从某种意义上讲，信息化战争就是“数据战争”。作战胜负，某种程度上是大数据军事应用能力的比拼。完善的大数据军事分析系统，能够全面分析联合作战所涉及的安全形势、武器装备、人员素质、训练水平等多类海量数据，从而为联合作战提供及时、管用的数据情报，满足作战需求。相应地，作为未来战争预演的军事训练，越多借助数据越能形成训练效益，为推进联合作战训练、转变战斗力生成模式、提高基于信息系统的体系作战能力提供科学的方法支撑。,为何要在联合训练中发展大数据,战争形态决定训练形态，作战方式决定训练方式，用“数据”理念指导军事训练，用数据化主导军事训练行为，是战训一致指导原则的必然要求。大数据的基本原理是通过信息获取、传递、整合、分析、判断和分发过程，以海量的数据记录军事训练的各个细节，探索隐藏其中的特点规律，提出科学合理的意见建议，为更好地开展军事训练工作提供有力支撑。,为何要在联合训练中发展大数据,03,美国对大数据在军事领域的运用,美军大数据研究的第一个重要目标，就是通过大数据创建真正能够自主决策和自主行动的无人系统。以无人机为例，未来无人机有可能摆脱人的控制而实现完全的自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。,美国对大数据在军事领域的运用,2017年4月26日，美国防部正式提出“算法战”概念，并将从更多信息源中获取大量信息的软件或可以代替人工数据处理、为人提供数据响应建议的算法称为“战争算法”，同时美国防部决定组建算法战跨功能小组，以推动人工智能、大数据及机器学习等“战争算法”关键技术的研究。美军这一看似突然的举措实际上由来已久，适应了现代战争的迫切需求。,美国对大数据在军事领域的运用,自20世纪90年代开始，美国陆军就已开始研发“战术地面报告系统”地图规划软件，并由此发展出已纳入美陆军作战指挥系统的战术地面报告系统，通过运用算法实现巡逻队级别单位直接的促进协作和信息共享，成为了美军在非洲与中东战场行动中不可或缺的工具。在“沙漠风暴”行动之前，美军通过计算机兵棋推演系统寻找作战计划中的漏洞，经过完善和修正之后的实际作战结果与推演高度相似，体现出了美军推演系统的先进性。,美国对大数据在军事领域的运用,目前，美军已将算法与兵棋推演系统深度融合，系统能够基于一系列算法公式测试作战计划，预见战争走向与结局，比如美军拓展防空兵棋系统（EADSIM）的视线算法公式。EADSIM系统由美国Teledyne Brown Engineering公司开发研制，是一个集分析、训练、作战规划于一体的专业多功能防空兵棋系统，其强项在于能够对导弹预警、拦截、打击进行较为精细的模拟。,美国对大数据在军事领域的运用,2016年8月，美国防科学委员会向国防部建议设立专门的机载自主传感系统项目，以解决无人机全动态高分辨率视频数据的搜集和处理需求。机器学习、迁移学习等智能算法可以解决战场对抗条件下态势目标的自主认知问题，帮助指挥员快速定位、识别目标并判断其威胁程度；无人机蜂群作战中的算法运用可管理并帮助无人僚机感知战场态势，自主生成作战建议。当前，美军致力于利用算法提升无人机战场态势自主化处理能力。,美国对大数据在军事领域的运用,04,如何将联合训练与大数据结合,如何将联合训练与大数据结合,1.建立健全联合作战训练数据库：数据库建设越全面，联合作战备战和训练的根基也就越扎实，平战一体程度也就会越高，越能够推进联合作战训练实现变革。着眼联合作战军事训练需求，立足部队信息化建设水平实际，在统一的软硬件平台标准下，应特别抓好联合作战训练数据库建设。主要包括未来联合作战潜在对手情况数据、地形环境数据、装备人员数据等，并对平时训练进行全过程、全要素量化管理，为预案制定、训练分析等提供大数据支撑。,如何将联合训练与大数据结合,2.制定联合作战数据发展体系标准：可以预见，随着军事实战活动的不断深入，联合作战数据将呈爆炸性增长。制定数据支撑环境建设标准，区分硬件和软件两个方面，规范管理操作规程，配备容灾备份与保密措施，保证数据建设运行顺畅。制定数据交换共享标准，探索建立各专业系统之间数据查询共享机制，明确数据交换共享的标准格式、标准流程、交换权限等，提高建设使用效益。,如何将联合训练与大数据结合,3.基于数据库建立联合训练信息系统：在完善数据库建设基础上形成数据使用链，实现训练信息资源云端化、计划管理体系化、质量分析数据化等功能。建立联合作战仿真系统，包括战场态势可视化呈现、作战想定编程、作战装备管理、仿真过程重演等。其中战场态势可视化，包括作战过程中各实体的数量、位置、状态变化，交战过程、运行轨迹、性能变化，作战行动以及伤亡情况等。作战过程仿真重演，可基于实时数据实现训练过程的重现和分析等。,如何将联合训练与大数据结合,1.强化数据分析提高联合作战训练的针对性：只有作战预案针对性强，联合作战训练的针对性才会更强。因此在制定未来联合作战预案时，必须基于大数据全面分析态势，把预案做细做实做全面。借助数据理清未来可能与谁打、在哪打、怎么打。资料显示，美军印太司令部每年通常组织多次各类演习。这些演习往往针对不同情况展开，其前提就是在数据积累与分析基础上，结合形势变化产生、更新预案，充实推演内容，完善演练方案。,如何将联合训练与大数据结合,2.强化数据应用推进作战理论创新：军事理论是作战和训练的牵引，军事训练反过来又促进军事理论的丰富发展。实现这种良好互动，既需要分析过往战争各方的参战数据，得出经得起时间检验的理论成果；也需要分析现实训练产生的新的海量数据，提高理论创新的科学性。强调依托数据推进作战理论创新，也是因为现代战争往往是一场战争一种理论，理论更新速度快；作战更加强调精确打击，避免伤及无辜造成不必要的被动。而数据的重要特征就包括灵巧化、个性化、精确化，能够满足作战理论设计的特殊需求。,如何将联合训练与大数据结合,3.运用数据引领深层次训练发展：借助大数据解决制约军事训练转型发展的软肋和短板，必须参考潜在对手兵力编成、武器装备、战术思想等数据，建强专业化蓝军部队，为实战化练兵提供形神兼备的作战对手；参照现代典型作战行动中的兵力部署、作战样式、行动方法等数据，构设逼真战场环境，为部队提供近似实战的训练条件；研制完善指挥对抗、兵棋推演、毁伤效能评估等系统和模型，为部队模拟训练、网络训练、基地训练提供平台支撑。,如何将联合训练与大数据结合,4.借助数据标准加强训练评估：训练是部队最大量、最经常的中心工作，但要摒弃过去那种“中心不居中”的问题，在加强训练监察管理的同时，也要善于借助数据化手段实施评估。以大数据标准化区分真训假训，联合训还是形式化、表面化、走过场，使联合训练真正回归实战化的本来要义。可考虑建立基于部队演习、武器装备效能实验等数据的能力评估数据库，并为评估作战能力、检验战法训法、开发仿真系统、论证装备需求等提供支撑。借助数据分析，遵循训练基本规律，合理进行单一要素训练和多要素综合训练，分队自行训练和部队联合训练，营区内训练和野外训练，就近训练和作战任务地域适应性训练，坚持联合作战训练实战化常态化不动摇，以练就官兵的钢筋铁骨，实现由训练场直接走向战场的跨越。,如何将联合训练与大数据结合,感谢观看 THANKS!,
