强化任务规划中大数据的应用

引 言

联合作战任务规划是联合作战指挥的重要内容，其基本含义是根据联合作战任务和相关约束条件，通过科学手段和工程化作业方式，应用大数据对联合作战行动进行筹划计算的活动。从某种意义上讲，联合作战任务规划的过程就是对大数据循环利用与生成的过程。强化大数据在联合作战任务规划中的应用，对于促进大数据建设、提高任务规划质量、提升联合作战指挥效能具有重要意义。

大数据在联合作战任务规划中的主要作用

基础支撑作用。未来联合战场上敌情、我情、战场环境数据流高度关联、动态变化，而联合作战任务规划就是基于战场数据流，借助军事数据分析与建模技术，发现数据关联，建立因果关系，进行反事实推理，从而实时掌控战场态势，把握作战枢纽。无论是联合战役行动任务规划，还是联合战术行动任务规划，首要条件都必须占有大量数据。大数据不仅是联合作战任务规划技术层面的关键元素与主要“原料”，也是思维层面的创新动力，支撑任务规划的有序展开和推进，一旦缺乏数据，任务规划就成了无源之水、无本之木。

联接交流作用。高效的作战指挥机构需要强化“精前台强后台”的构设理念。联合作战任务规划机构作为后台支撑要素，主要通过信息载体数据，积极协调联动，回应前台指挥要素关切，以“工程技术保障”支撑前台工作需求，且与战场态势、目标保障、综合信息等其他后台支撑要素之间通过数据交互建立运行关系，而前台指挥要素则应用数据主导引领任务规划机构及其他后台支撑要素的工作内容，前后台各要素之间通过大数据沟通交流联接成一个指挥决策整体，保障指挥活动高效运行。

衍化更生作用。在联合作战任务规划中，利用大数据技术，可从中挖掘出战场敌我态势情报，消除“战场迷雾”，并帮助挖掘隐藏在不同时空、多个尺度数据下的作战行动关联模式，从而衍化生成联合作战行动方案、计划和指令等新的数据。此外，大数据技术着眼利用智能算法，能够加速数据转化和价值生成，大幅压缩数据分析时间，还可进行任务规划流程的再造与优化。因此，大数据既是任务规划的源泉，又是任务规划的产品。

大数据在联合作战任务规划中的应用环节

分析研判情况应用。分析研判情况是对预先搜集掌握的原始数据进行甄别、提炼、加工、处理的过程，也是大数据应用于联合作战任务规划的基础性环节，此环节所需数据通常归纳为敌情、我情、作战环境数据三类。敌情主要包括敌兵力编成、战技性能、部署位置，以及工事障碍、态势目标、作战保障、军心士气和作战理论等数据；我情主要包括作战任务、战争潜力、参战官兵军政素质、武器装备性能及技术参数、物资器材数质量等数据；作战环境主要包括战略环境、自然环境、社会环境和信息环境等数据。任务规划机构通过运用上述数据，系统分析任务目的、效果、标准、条件和限制因素，最终形成情况判断结论、作战任务清单、作战任务评估指标、指挥员关键信息需求清单和综合态势图表等规划产品。

行动方案规划应用。联合作战行动方案规划是一个复杂的大系统，通常包含侦察预警、力量投送、火力打击、兵力突击、特种作战、网电作战、无人与反无人作战等行动方案规划，无论是单项行动方案规划，还是综合行动方案规划，均需要应用情况判断结论、上级作战意图、作战任务清单和作战构想等数据，以此构设具体场景，优化策略方法，测算力量编组，分析作战行动，计算保障需求与作战时空，推演、论证、评估作战方案，为指挥员与前台指挥要素统筹力量运用，科学排兵布阵，实现作战力量与作战任务的优化组合和最佳匹配提供数据支撑。

行动计划规划应用。行动计划规划是指将指挥员意图和作战方案逐步分解为可执行、可操作行动的安排过程，是作战方案的细化、具体化，除了应用作战方案、敌我双方编制装备和作战理论数据外，还需要运用各军兵种部队战备标准、战备工程、战争潜力、战史战例、演习演训活动情况等数据。通过应用上述数据，预测敌在各作战阶段、领域可能行动的样式、规模和时间，合理规划各军兵种专业或作战编组在不同作战阶段与领域的行动时机、目标、顺序、路（航）线、方法、效果等，精算兵力账、火力账、时空账、频谱账、目标账、协同账和保障账等，力求在最恰当的时机、使用最恰当的力量、应用最恰当的战法打击最恰当的目标，以最小代价达成最大效能，为区分任务边界、建立协同关系、动态调整任务提供支撑，从而形成总体计划、分支计划和保障计划等规划产品。

行动指令生成应用。行动指令生成是对作战方案、计划进一步分解细化的过程，通常在方案计划制定后实施，也可在作战实施过程中按需临时组织实施。通常需要应用作战方案、作战计划和战场态势信息等数据，通过分解任务目标、优化行动链路、需求能力匹配等方法，逐步细化形成支撑行动计划实现的一系列可执行性的指令集及相关行动指令的联动关系与约束要求等新数据。包括兵力抽组指令、火力打击指令、各种保障指示和任务调整简令，其成果产品的表现形式可为文电、话音、态势、队标、短语、代码和简易信号等。

任务推演评估应用。推演评估是任务规划工作流程的重要环节，通常根据评估需求适时组织，也可融入研判情况、制定方案、拟制计划、生成指令等环节之中实施。根本目的是有效验证各类方案、计划、指令的预期效果。需要应用地图、规则、队标等基础情况数据，敌情动向、火力协调、综合保障、战果战损等作战动态数据，作战方案、计划、指令等指挥决策数据。通过运用模拟仿真、兵棋推演、现代虚拟等技术，深度提取数据背后隐藏的信息，实现作战方案、计划、指令的数字化和模型化，浮现作战场景，分析作战过程，消解矛盾冲突，量化测算作战效果，从而增强作战方案、计划、指令的科学性、可行性和有效度，形成推演评估分析报告等规划产品。

大数据在联合作战任务规划中的应用方式

大数据贯穿于任务规划活动的全程。其应用方式多种多样，归纳起来主要有汇集式、滚动式、遴选式和抽组式应用等。

汇集式应用。即通过应用网络信息体系，将分布于各指挥要素、各专业领域的基础数据和专业数据引接聚合，从多个“数据池”分门别类统一汇集到“数据湖”里，因时因需应用于任务规划之中。由于联合作战涉及诸多领域，其任务规划既需要军用数据，又需要民用数据；既需要物理域数据，又需要虚拟域数据；既需要作战核心数据，又需要相关外围数据。应按照需求牵引、跨域融合、通专结合、边用边汇的原则，着眼数据特性，集成现有数据、完善静态数据、采集动态数据和引接外部数据，从而汇集形成统一规范、动态保鲜、共享共用的联合作战数据“资源湖”。

滚动式应用。即通过运用任务规划工具和手段，将前一任务规划环节生成的数据应用于后一任务规划环节再生成新的数据，不断递进滚动应用。这是联合作战指挥流程与任务规划特性所决定的。如，在任务规划过程中，首先，应用基础数据生成情况判断结论；其次，应用情况判断结论及其他数据，生成行动方案、计划数据；再次，应用情况判断结论、行动方案、行动计划及其他数据生成行动指令数据。联合作战力量根据指令实施行动，又将产生新的战场情况数据，采集应用后生成后续方案、计划和指令数据，展开下一轮作战行动，以此循环往复，直至取得联合作战行动的胜利。

遴选式应用。即通过查询检索与共享索要等方法，从大数据库中有针对性地遴选出当前任务规划项目所需的数据。这一方式多用于行动方案、计划规划环节中对单项行动的规划。如，城市作战任务规划中，规划城区断网断电行动，需要遴选城区通信及电力设施的数据；规划城市心战攻击行动，需要遴选敌军心士气、官兵关系和战争态度等数据。从而应用上述数据分析要害，编配力量，捕捉战机，实现击其一点毁瘫一片，起到“四两拨千斤”的效果。

抽组式应用。即运用指挥信息系统或任务规划系统，从生成的作战计划体系中，将各军兵种专业的行动，分阶段、按时序抽取组合形成各军兵种部（分）队作战行动的各类调控指令数据。这一方式主要用于行动指令生成环节。数据调取后，应按照要素齐全、准确无误、便于执行、形成合力的要求，进一步补充完善，确保每条指令数据根据作战行动特点，具有时间、空间、频率、目标、单位、方式、路线、规模、效果等要素。