浅析军事大模型的构建逻辑与赋能路径

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人工智能技术如何引领军事变革？军事大模型如何赋能未来战争？

核心内容：
1. 数据筑基：构建军事大模型的数据基础
2. 算法驱动：解锁军事大模型的核心能力
3. 模型微调：适配军事任务的优化路径

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

数据筑基：夯实军事大模型根基。数据是构建军事大模型的基础。军事数据具有海量、多元、异构的特点，需要经过严格的清洗、标注与整合，才能输入大模型。例如，战场监控视频中提取的图像数据，需由专业人员标注目标类型、位置坐标、行动状态等关键信息，以便大模型开展精准学习。综合运用数据融合技术，整合不同来源、不同时空维度的数据，形成统一、连贯、丰富的高质量数据集，为训练军事大模型提供坚实的数据基础。

算法驱动：解锁军事大模型密码。算法是构建军事大模型的核心。通过多模态数据融合算法，赋予军事大模型处理多元异构战场数据的能力；通过负载均衡算法，提高军事大模型对算力资源的利用效率，实现高效训练；通过深度强化学习算法模拟对抗场景，军事大模型依据预设奖励机制不断试错，进行战术推演和战法创新；通过知识蒸馏算法，将知识迁移到轻量级模型中，降低对软硬件需求，以适应小型无人平台任务场景。

模型微调：适配军事大模型任务。模型是构建军事大模型的关键。大模型功能虽然强大，但是难以满足军事任务需求。需要针对特定军事任务进行监督微调，以精准适配战场态势评估、作战方案生成等应用场景。利用大量标记军事数据作监督信号，调整军事大模型参数，优化在作战任务中表现。例如，用含作战指令输入、执行结果输出的数据集微调军事大模型，使其能快速准确地为作战指令提供最优行动方案。增强大模型对军事规则与逻辑的理解，使其输出结果更贴合军事行动需求，有效提升军事大模型在实际任务中的可靠性和实用性。

作战大脑：锻造实时战场中枢。军事大模型可以作为“作战大脑”，大幅缩短从情报获取到指令下达的周期，实现作战指挥的实时化与精准化。现代战争的战场态势瞬息万变，军事大模型能迅速融合来自陆、海、空、天、电等多维战场的情报信息，精准识别敌我双方兵力部署、武器装备运用状态、战场环境变化等关键要素，构建出逼真的战场态势图。指挥员借助态势图，可直观洞察战场全局，迅速制定出针对性作战指令，并通过模型优化后的指挥链路，将指令精准传达至各级作战单元，确保部队行动的协同一致与高效执行，在复杂多变的战场环境中抢占先机。

办公助手：提升军事管理效能。军事大模型可以作为“办公助手”，通过智能化的文档处理、语音识别与语义理解能力，实现自动问答、快速检索、摘要提取和辅助拟稿等功能，推动办公流程的自动化与智能化。例如，大模型能够快速解析军事公文中的关键信息，自动完成文件分类、归档与检索任务，极大提高办公效率。同时，在会议场景中，军事大模型可以实时转换语音内容，为指挥员提供准确的会议纪要与决策建议，助力军事业务办公的高效运转。

后勤客服：激活持续作战动能。军事大模型可以作为“后勤客服”，推动后勤保障模式从被动响应向主动服务转型。通过对历史后勤数据、战场消耗规律以及实时补给需求的综合分析，大模型能够精准预测武器装备损耗、弹药补给量、油料供应需求等关键后勤指标，为后勤部门的物资采购、储备调配提供科学依据。依据战场态势发展与部队行动节奏，提前规划后勤补给路线，合理分配补给点物资储备，确保前线部队在关键作战节点上始终具备充足的作战物资，避免因后勤补给不及时而导致作战行动受阻，为作战效能的持续发挥注入强劲动能。

训练助理：培育未来精兵劲旅。军事大模型可以作为“训练助理”，扮演虚拟教练与智能评估师的双重角色。大模型依据士兵的体能数据、技能掌握情况以及心理素质特征，定制个性化的训练计划与课程安排。结合虚拟现实、增强现实技术构建逼真的训练场景，让士兵在近似实战的环境中反复锤炼作战技能。及时发现训练中的薄弱环节，并为部队提供针对性改进建议，助力部队在实战中实现高效协同作战，培育出适应未来智能化战场的精兵劲旅。

人在回路：把握作战决策核心。“人”是作战决策的核心，必须以“人在回路”方式运用军事大模型。随着军事大模型在军事领域的广泛应用，其引发的伦理问题日益凸显，成为各方关注的焦点。军事大模型不具备指挥员的情感认知、价值判断和谋略艺术，只能作为辅助决策手段使用。同时，还需要制定严格的军事人工智能伦理准则与监管框架，确保军事大模型的发展与应用始终在符合人类价值观的轨道上运行。

融合升级：驱动模型持续进化。现代科技发展日新月异，军事大模型必须持续融合新技术，迭代升级软硬件产品，提供适用性强的优势服务。军事大模型可以积极融合脑机接口、边缘计算、数字孪生等前沿技术，进一步拓展其在军事领域的应用边界与智能化水平，例如，通过脑机接口技术实现士兵与武器装备的智能交互，提升士兵的作战效能与战场生存能力。

安全保密：保障模型安全稳定。军事大模型在安全保密方面面临诸多风险，如数据泄露、对抗攻击、系统漏洞等。数据泄露可能导致敏感信息被敌方获取，对抗攻击可能使模型决策出现偏差，系统漏洞则可能被敌手恶意利用。为应对这些风险，需对数据进行严格加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改。采用对抗训练等技术，提升模型对恶意攻击的抵抗力，增强模型的鲁棒性。定期对系统进行安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全隐患，确保系统的稳定运行。建立完善的安全管理制度，明确数据访问权限，限制对敏感数据的访问，防止数据被滥用。同时，还需要加强人员培训，提高军事人员的安全意识和保密意识，确保在使用军事大模型时严格遵守安全规定。

军事大模型发展已进入“能力生成期”与“风险凸显期”并行的关键阶段。需要把握技术创新与安全可控的平衡点，构建开放协同的创新生态，既要抢占智能战争制高点，也要筑牢安全发展防火墙，方能真正将技术优势转化为新质战斗力。

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