【摘要】智能兵棋推演通过人机协同，实现了从“规则驱动”到“动态适应”的范式转变，这一变革在俄乌战争中得到充分体现和验证。AI工具在情报整合、战术模拟和战略韧性评估等方面发挥了不可替代的作用，为军事决策提供了更全面、准确和及时的支持。

人类在军事决策中始终应掌控“决策闭环”。尽管AI具有强大的数据处理和分析能力，但仍存在算法局限和信息幻觉等问题。在复杂多变的战争环境中，人类的战场经验、判断力和道德伦理观念无法被AI替代。只有将AI的优势与人类的智慧相结合，才能确保军事决策的科学性和敏捷性。

未来，智能兵棋推演模式将持续发展完善，进一步重塑军事决策的方式和理念。随着技术的不断进步和战争形态的演变，智能兵棋推演将更深入融入军事行动的各个环节，推动战争从“钢铁碰撞”向“智能博弈”加速演进。这不仅要求军事决策者不断提升自身的科技素养和战略思维能力，还需要各国加强在军事技术研发、战略理论研究等方面的合作与交流，共同应对未来战争带来的挑战和机遇。

一、传统兵棋推演的局限性

（一）静态数据的桎梏

传统兵棋推演受限于预先设定的规则与固定数据集，在面对瞬息万变的真实战场时尽显短板。以俄乌冲突初期俄军的“闪电战”计划为例，依据传统兵棋推演所依赖的历史数据，俄军凭借其庞大的军事力量和先进装备，迅速突破乌军防线看似是大概率事件。当时，从兵力对比来看，俄军投入的地面部队人数远超乌军，装备上，俄军的坦克数量在冲突初期达到数千辆 ，火炮数量也十分可观。然而，现实战场却充满变数。

乌军在西方国家全方位的情报支援下，对俄军的作战部署和行动路线了如指掌，这使得俄军的进攻计划屡次受阻。战场环境同样复杂，乌克兰境内的地形地貌，如大量的森林、河流以及城市建筑，都为乌军提供了天然的防御屏障。在城市巷战中，基辅等地的乌军依托城市建筑构建了坚固的防御工事，这些因素在传统静态兵棋推演中难以被充分考量。据统计，在基辅周边的战斗中，由于乌军的顽强抵抗和地形优势，俄军的推进速度远低于预期，每日推进距离从原计划的数十公里骤减至数公里，这充分暴露了传统静态推演在复杂现实面前的脆弱性。

（二）规则束缚与创新缺失

传统兵棋推演的规则导向模式严重制约了战术的灵活性与创新性。在俄乌战场，乌军开创性地采用分散的小规模部队结合无人机协同作战，打破了传统机械化集群作战的固有格局。

以FPV无人机与步兵配合的战术为例，FPV无人机凭借其小巧灵活、隐蔽性强的特点，能够深入战场前沿获取实时情报，并迅速传输给步兵部队。在实际战斗中，乌军的小规模部队借助FPV无人机，成功对俄军的机械化集群部队发动多次突袭。在某次战斗中，乌军通过无人机侦察发现俄军一支坦克纵队在开阔地带行进，随后小规模步兵部队携带便携式反坦克武器，在无人机引导下，从侧翼对俄军坦克纵队发动攻击，短短十几分钟内，就摧毁了俄军数辆坦克。而俄军在初期未能及时适应这一创新战术，依旧按照传统机械化集群作战规则进行部署和作战。在面对乌军灵活多变的小规模部队和无人机协同作战时，俄军庞大的机械化部队难以施展，导致战术上陷入被动，人员伤亡和装备损毁数量急剧增加。据相关统计，在冲突前期，俄军因未能适应新战术，在与乌军的小规模冲突中，每周的装备损毁数量高达数十件。

二、智能兵棋推演的划时代革命

（一）动态数据整合与实时分析

智能兵棋推演借助AI工具，实现了动态数据的高效整合与实时分析，这是其相较于传统兵棋推演的关键突破。在俄乌战争中，多源数据的实时搜集与分析发挥了决定性作用。

卫星影像能够提供宏观战场态势，让决策者清晰掌握双方部队的部署、兵力集结以及战场地理环境等信息。社交媒体则成为获取一线战场动态的重要渠道，士兵、民众在社交媒体上发布的照片、视频等内容，能让决策者及时了解战场最新情况，如部队调动、战斗激烈程度等。电子信号监测可捕捉敌方通信、雷达信号，通过分析这些信号，能获取敌方指挥系统、武器装备的位置和状态等关键情报。

美国PALANTIR公司的AI系统在俄乌战争中为乌军提供了强大的实时情报分析支持。该系统整合多源数据，快速生成战场全貌，助力乌军精准定位俄军指挥部和后勤节点。在一次作战行动中，PALANTIR公司的AI系统通过分析卫星影像和电子信号数据，发现了俄军一处隐藏在森林中的指挥部。从卫星影像中，AI系统识别出了该区域的异常车辆活动和通信信号特征，结合电子信号监测数据，确定了指挥部的精确位置。乌军根据这一情报，迅速派出无人机和导弹部队对该指挥部进行精确打击，成功摧毁了俄军的指挥中枢，使得俄军在该地区的作战指挥陷入混乱，实现了“发现即摧毁”的作战效果。

（二）人机协同的博弈优化

1. AI 的 “参谋” 角色

在智能兵棋推演中，AI扮演着不可或缺的“参谋”角色。它能依据俄军过往作战数据和当前战场态势，模拟俄军可能采取的电子战干扰强度、频率以及无人机集群的攻击路线、攻击时机等策略，并生成相应应对方案供人类决策者选择。例如，通过对俄军电子战历史数据的分析，AI预测在某一作战区域，俄军有80%的概率在战斗开始后的2-3小时内，对乌军通信频段发动高强度干扰，干扰频率集中在某几个特定频段。基于此预测，AI建议乌军提前在该区域部署电子干扰对抗设备，并准备备用通信频段，以确保通信畅通。

2. 人类主导的修正机制

尽管AI能提供丰富的应对方案，但人类在决策过程中起主导作用。在俄乌战争中，乌军指挥官面对AI提供的目标优先级时，需结合前线实际反馈和自身战场经验进行判断与调整。例如，AI根据数据分析认为打击俄军的弹药库能对其作战能力造成重大影响，将弹药库列为首要打击目标。然而，前线指挥官通过与士兵沟通以及对战场实际情况观察，发现俄军的指挥所虽然防御严密，但此时其防御力量有所分散，是绝佳的攻击机会。经过综合评估，指挥官决定调整策略，优先打击俄军的指挥所。事后统计显示，这次对指挥所的成功打击，使得俄军在接下来一周内的作战行动效率降低了40%，有效扭转了战场局势，充分体现了人类主导修正机制的重要性。

（三）推演范围与效率的跃升

AI支持下的智能兵棋推演极大拓展了推演范围，提升了推演效率。在俄乌冲突中，智能兵棋推演将舆论战、经济制裁影响等广泛变量纳入其中。

西方对俄实施的能源制裁是俄乌冲突中的关键因素。智能兵棋推演模型通过分析能源制裁对俄罗斯经济的影响，进而评估其对俄罗斯军事行动支撑能力的连锁反应。能源制裁导致俄罗斯石油和天然气出口受阻，经济收入大幅下降。据统计，在制裁实施后的前三个月，俄罗斯能源出口收入减少了约30%，这直接影响到军队的装备采购、人员补给以及军事行动的持续时间。通过对这些连锁反应的推演，决策者能更好把握战争长期走势，制定更合理的战略战术。

在推演效率方面，AI强大的计算能力能快速处理海量数据，生成多种推演方案。与传统兵棋推演相比，智能兵棋推演能在短时间内完成对复杂战场情况的模拟分析，为决策者提供及时决策支持。在战争瞬息万变的情况下，这种高效推演能力能让决策者迅速反应，把握战场主动权。例如，在一次小规模战斗中，传统兵棋推演完成一次模拟分析需要数小时，而智能兵棋推演借助AI技术，仅用十几分钟就完成了多套作战方案的推演，并根据战场实时数据进行动态调整，帮助指挥官快速做出决策，取得了战斗的胜利。

三、俄乌战争中的智能推演实践与启示

（一）无人机与 AI 的战术协同

1. 乌军的精准打击战术

乌军在俄乌战争中，将无人机与AI图像识别技术相结合，展现出强大的精准打击能力。土耳其“拜拉克塔尔-TB2”无人机在AI图像识别技术支持下，能对俄军装甲部队进行精准定位和打击。

AI 图像识别技术通过对无人机拍摄图像的分析，快速识别俄军装甲部队的类型、位置及薄弱部位。然后，无人机根据这些信息选择最佳攻击角度和武器，对俄军装甲部队实施精确打击。在一次战斗中，乌军的“拜拉克塔尔-TB2”无人机利用AI图像识别技术，发现了俄军一支正在行进中的坦克部队。通过对图像的分析，AI识别出其中一辆坦克的弹药舱部位防护相对薄弱。无人机迅速锁定目标，发射导弹进行攻击，成功摧毁了这辆坦克。这种精准打击战术迫使俄军分散部署，降低被无人机攻击的风险，从而颠覆了传统坦克集群战术。据统计，在采用无人机与AI协同作战后，乌军对俄军装甲部队的单次打击成功率从原来的30%提升至60%以上。

2. 俄军的 “软硬杀伤” 一体化战术

俄军通过“柳叶刀”自杀式无人机与电子战系统结合，展示了AI赋能的“软硬杀伤”一体化战术。“柳叶刀”自杀式无人机具备高精度、高机动性和强大杀伤力，能对乌军目标进行自杀式攻击。

在作战中，俄军首先利用电子战系统对乌军通信和雷达系统进行干扰压制，使其陷入信息混乱和指挥瘫痪状态。然后，“柳叶刀”自杀式无人机在AI引导下，对乌军重要目标，如通信枢纽、雷达站、火力点等进行精确打击。例如，在一次战斗中，俄军电子战系统成功干扰了乌军通信网络，使得乌军指挥系统无法正常工作。此时，“柳叶刀”自杀式无人机迅速出动，对乌军一个雷达站进行攻击。从攻击效果来看，这次攻击成功摧毁了该雷达站，导致乌军在接下来数小时内无法有效监测俄军行动，为俄军后续作战行动创造了有利条件。

（二）信息战中的动态博弈

在俄乌战争的信息战中，“蛇岛13勇士”事件是最具争议的案例。

2022年2月24日俄军进攻黑海战略要地蛇岛，乌克兰总统泽连斯基宣称驻守的13名士兵拒绝俄军劝降并全员阵亡，随即追授“乌克兰国民英雄”称号，西方媒体迅速将“13勇士”塑造为抗俄精神象征，甚至发行纪念邮票。

但俄方三天后发布视频，显示82名乌军士兵投降并领取物资，部分战俘在采访中称对“被宣布死亡”感到震惊，直接推翻乌方叙事。

乌克兰边防局最终承认守军存活，却未撤回荣誉称号。

事件暴露现代混合战争中信息操控的核心逻辑：乌方通过剪辑的劝降音频（士兵回应“去死吧”）激发民众抵抗意志、博取国际同情，成功推动西方军援；

俄方以战俘实证反击，试图瓦解对手道德高地。尽管真相浮出水面，但蛇岛争夺的军事意义持续发酵——俄军借此封锁黑海航运，直至7月撤离；乌军则以TB-2无人机和“海王星”导弹反制，最终打破封锁。

该事件揭示战时宣传的伦理困境，乌方在明知士兵存活情况下仍坚持英雄叙事，反映出“认知域作战”中情感动员比事实更重要。

碎片化信息（如截取音频、选择性视频）成为舆论武器，即便后续被证伪，初期塑造的悲情形象仍深刻影响公众认知。

这一案例凸显21世纪战争形态的演变：虚实交织的信息博弈与战场对抗同等关键，符号化叙事既能短期内凝聚民心，也可能埋下长期信任危机，成为研究现代混合战争的经典样本。

（三）后勤与战略韧性评估

1. 乌军对俄军后勤节点的打击

AI在俄乌战争中，通过分析俄军后勤节点脆弱性，帮助乌军制定有效的远程打击计划。萨拉托夫州油库是俄军重要后勤节点之一，储存大量燃油。AI通过对卫星影像、电子信号等多源数据的分析，发现该油库防御薄弱点和运输路线。

从卫星影像中，AI识别出油库周边安防设施的漏洞以及运输车辆的活动规律；结合电子信号监测，确定了油库与外界通信的关键节点。乌军根据AI提供的情报，制定远程打击计划。他们派出无人机和导弹部队，对萨拉托夫州油库进行攻击。攻击行动成功摧毁部分油库设施，导致俄军燃油供应受到影响。据统计，油库遇袭后，俄军在该地区的燃油补给量减少了约40%，进而影响了其军事行动推进速度，在接下来一周内，俄军在该地区的军事行动规模缩小了30%。

2. 俄军对防御工事布局的优化

俄军利用AI优化防御工事布局，提高自身战略韧性。苏罗维金防线是俄军重要防御工事，在建设过程中，俄军运用AI技术对防线布局进行优化。

AI通过对战场地形、乌军进攻方向和火力分布等因素的分析，为俄军提供最佳防御工事布局方案。例如，AI建议在关键地段设置多层防御阵地，合理配置火力点，以增强防线防御能力。同时，AI还帮助俄军优化防御工事的伪装和隐蔽措施，降低被乌军发现和攻击的概率。通过AI的优化，苏罗维金防线在一定程度上提高了俄军防御能力。在某次乌军进攻中，相较于未优化前，俄军在该防线的人员伤亡减少了30%，武器装备损毁率降低了25%，反映了推演中攻防动态平衡的复杂性。

四、挑战与未来方向

（一）技术瓶颈

1. 数据可信度

在俄乌战争中，双方公布的战场数据差异巨大，给智能兵棋推演的数据可信度带来严峻挑战。以伤亡统计为例，俄乌双方公布的伤亡数字相差悬殊。俄方公布的己方伤亡人数相对较低，而乌方公布的俄方伤亡人数则数倍于俄方公布数据。这使得AI在基于这些数据进行分析和推演时，极易出现误判。

为减少AI误判风险，需通过多源验证提高数据可信度。例如，结合卫星影像分析、国际组织调查数据以及第三方媒体报道等多方面信息，对战场数据进行核实验证。同时，利用区块链技术对数据来源和传输过程进行加密追溯，确保数据真实性和可靠性。通过对多源数据的交叉比对，可有效降低数据误差，提高智能兵棋推演的准确性。

2. 算法透明性

军事决策需要可解释的AI模型，以避免“黑箱”风险。在智能兵棋推演中，AI算法决策过程若不透明，决策者就难以理解AI决策依据，对决策可靠性产生怀疑。

例如，在AI生成作战方案时，若决策者无法了解算法如何根据战场数据和预设规则生成这些方案，就很难判断方案的合理性和可行性。因此，需开发具有可解释性的AI算法，让决策者清晰了解AI决策过程和依据。目前，一些研究人员正在探索通过可视化技术、逻辑推理等方法，提高 AI 算法透明性，使AI决策过程更直观、易懂。

（二）人机权责边界

乌克兰“无人系统部队”的试验显示，完全自主的AI作战单元可能引发伦理争议。在战争中，AI作战单元可能根据预设算法和程序，自主决定攻击目标和行动方式，这可能导致不可预测的后果。

例如，AI作战单元在判断目标时，可能因数据误差或算法缺陷，误将平民或非战斗目标作为攻击对象，从而引发人道主义灾难。据相关模拟分析，在某些复杂战场环境下，完全自主的AI作战单元出现误判攻击非战斗目标的概率约为5%-10%。因此，需明确人类在军事决策中的最终决策权，确保AI作战单元行动始终在人类控制监督之下。同时，制定相应伦理准则和法律规范，约束AI作战单元行为，避免伦理争议发生。

（三）未来趋势

1. 混合战争推演

未来智能兵棋推演将更注重整合网络战、认知战等非传统维度。在网络战方面，随着信息技术发展，网络攻击已成为战争重要手段。智能兵棋推演需模拟双方在网络空间的攻防对抗，分析网络攻击对军事行动、指挥系统和社会稳定的影响。

在认知战方面，AI伪造信息、舆论操控等手段将对战争产生重要影响。智能兵棋推演需将这些因素纳入其中，研究如何在认知战中占据优势，提高己方战略威慑力和舆论影响力。例如，通过模拟AI生成虚假信息在社交媒体上的传播路径和影响范围，制定针对性的信息辟谣和舆论引导策略。

2. 全球南方国家的 “平民化战争”

低成本无人机与AI技术的发展，使中小国家具备“非对称优势”。在未来智能兵棋推演中，需纳入此类变量，研究全球南方国家在“平民化战争”中的作战模式和战略策略。

例如，一些中小国家可能利用低成本无人机和AI技术，组建非正规作战力量，对大国军事行动进行干扰抵抗。智能兵棋推演需分析这种作战模式的特点和优势，为大国制定应对策略提供参考。同时，研究如何在“平民化战争”中保护平民生命财产安全，避免战争对平民造成过大伤害。通过模拟不同场景下的“平民化战争”，评估其对地区稳定和国际关系的影响。