21世纪当前武器装备保障系统的发展趋势.docx

21世纪当前武器装备保障系统的发展趋势目录编者按11 .模块化12 .智能化23 .数据化44 .无人化5编者按现代战争强度大、节奏快，武器装备战损率高，作战物资损耗巨大，对战 时装备保障提出了更高的要求。必须加紧研制装备综合保障系统，为部队持续 作战提供可靠保障。随着武器装备的更新换代和技术含量的提升，必须要求与 之相对应的装备保障能力。从未来发展趋势看，人工智能、大数据、云计算以 及数字李生、区块链等新一代信息技术将在装备保障领域得到广泛应用，装备 保障系统将实行模块化编组，向智能化、数据化、无人化的方向发展。1 .模块化智能化战争条件下的作战样式多，战场空间大，装备保障任务艰巨。装备 保障必然打破军兵种和战区的界限，根据保障任务的需要，通过临时改变所辖 分队的数量、种类和比例，建立不同规模、不同类型、不同保障能力的装备保 障实体。模块化是实现保障装备多功能化的重要途径。装备保障模块是具有某 种独立确定的装备保障功能、结构和标准化接口，可以按照任务需求组合成多 种装备保障力量系统的标准化的装备保障单元。为提高装备保障效能和资源配 置效益，在装备保障人员专业分工和保障装备体系设计的基础上，将装备保障 力量按照一定的规则进行分解，实行标准化人员和装备配备、规范化训练，并 按任务需求将模块进行组合，形成功能多样的装备保障力量系统，在装备保障 力量总员额不增加的情况下，对作战部队实施灵活、随机的装备保障。为适应高机动部队实施分散打击的作战模式，提高战时装备保障能力，未 来装备保障力量的编制由按专业编组变为按功能编组，即把供、修、运等专业 装备保障力量和防卫力量混合编组，分成若干个装备保障模块，每个模块都具 有指挥、保障和防卫等功能。同时，所有装备保障模块都将是战场上可随意调 用替换的标准化“预制件”，规模小、功能全、机动性好、生存力强，并能够 按照任务需要进行灵活重组，大大提高了装备保障力量的反应速度和保障效 率。模块化、多功能化的编制结构，具有灵活性、多能性、机动性和综合性等 特点，可以按照任务需要，灵活组装所需装备保障力量。综合运用微电子、传感器、数据库、智能识别等新一代信息技术，发展武 器装备故障检测技术，实现武器装备状态实时监测、配送方案科学制定、装备 器材“全寿命”管理；发展伴随机动作战的保障装备和防护能力强的保障装 备，提高保障装备的机动性和灵活性；研制武器装备远程维修系统，对武器装 备运行状况进行网上评估和故障检测，实现武器装备维修保障信息共享和远程 技术指导；推动装备保障向通用化、标准化、自动化、智能化和信息化发展， 开发嵌入式专家系统、交互式电子手册等，提高装备保障水平；利用VXI/PXI 等总线技术，开发通用的装备检测系统，提高电子设备的检测维修能力。为实 现精确、主动保障，还需要开发战斗勤务支援指挥控制系统、全资产可视系统 等信息系统，利用先进的战场感知能力，确保信息系统能够及时预测装备保障 需求，为适时适地提供装备保障奠定基础。2 .智能化将人工智能、导航定位、传感技术、生物特征识别、物联网、大数据等新 一代信息技术应用于武器装备研制、采购、运输、管理、维修等各项业务中， 通过全域覆盖、随遇接入、稳定高效、安全可靠的信息交互平台，将感知系 统、武器装备、装备保障人员联接成一个巨大的网络，推进装备保障向最大限 度的“自主适应、自主行动”方向发展。未来的智能化战场，借助物联网的全面感知和信息融合能力，能准确预测 作战单位的装备保障需求，及时获取保障对象、时间和地点，敌方威胁预警与 整体防卫等保障和作战信息，实时感知军地各级的装备保障资源、保障力量、 保障设施动态，统一调度和使用装备保障力量。同时，由于物联网技术实现了 人与物、物与物的“智能对话”，武器装备平台之间可以进行信息的多元融 合、实时处理和高度共享，从而达到对作战全过程装备保障情况的透彻感知、 透明掌控。物联网能够把智能作战平台、智能保障平台和人等多个维度互相联 接起来，自动感知战场环境和装备保障态势，自动感知装备保障需求并预判变 化，自动感知各类装备保障资源实时状况，并依据既定的装备保障标准和策 略，由系统自动计算生成保障方案，自动匹配相关资源，智能分配装备保障任 务，自适应协调装备保障行动，智能评估装备保障效果，进而形成自主化、智 能化保障常态机制。装备保障智能化的追求目标，是不断提升从单件武器装备、指挥信息系统 乃至整个作战体系的“智商”，并同步提升其可靠性、可视化、可控性、可解 释性、可维修性等相关性能指标。在智能化保障装备方面，需要重点研制信息 化装卸车、信息化救护车与救护直升机、数字化诊断检测装备等，研究大数据 智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理 论在装备保障决策中的应用，研究探索知识计算引擎与知识服务技术、传感技 术、自主无人控制技术、自动检测诊断技术等在装备维修保障中的应用。随着 深度学习、强化学习、群体智能等人工智能领域不断取得突破，计算机对战场 态势的“阅读”与理解能力大幅提升，利用机器学习方法从历史数据中挖掘装 备保障的潜在规律，自动匹配推演最适合当前情况的装备保障预案，应用知识 推理和搜索求解等方法自动推理搜索装备保障处置方案，自动计算生成装备保 障行动指令，更加精准地预判装备保障需求。运用信息技术、仿真技术、模拟技术、网络技术、统筹技术等现代科学技 术，建立武器装备规划计划管理系统、武器装备技术质量系统、武器装备训练 消耗信息系统等，提升装备保障的效率。此外，随着无人系统在战场上的广泛 应用，无人机群、无人车、无人舰艇等在装备保障中将发挥重要作用，无人系 统将成为装备保障行动中不可或缺的组成部分。运用人工智能技术优化装备保 障力量结构，不仅可以大大缩小装备保障力量的规模，而且可以大大减少战时 装备保障层级，简化装备保障环节，大幅提升装备保障效能。基于人工智能的装备故障检测诊断技术、装备损伤评估和装备远程维修系 统的运用，可以大大提升武器装备的自我诊断、修复能力和自主保障效果，固 定保障、支援保障的依赖程度大大降低。美国海军运用智能嵌入式诊断手段， 实现对航空母舰舰载机的自动故障检查。该诊断手段将包括神经网络、模糊理 论、信息融合等在内的智能理论，应用到常规诊断的设计、检测、诊断和决策 等方面，从而弥补常规诊断设备的不足，提高设备综合效能。美军在伊拉克参 战的航母舰载机，均配备了数字化“工具箱”，士兵们可用来随时对武器装备 进行检测、维护和抢修，使装备修复率大大提高。利用装备保障服务云，可以打破层级界限、部门界限和专业界限，将分散 在各领域的大量资源进行信息交互链接，把指挥控制、保障力量、保障资源结 成一张无所不在、再生能力强、具有弹性伸缩能力的“保障能力网”，使各种 装备保障力量、保障要素在任何时间、任何地点就近实现聚网集成、融网共 享、柔性组合、自主协同，减少数据信息按级提报带来的延迟，实施自主化、 智能化装备保障。3 .数据化智能化装备保障更加强调数据保障、算法保障等“软保障”的地位作用。 基于人工智能的装备保障，核心是对海量信息数据进行及时全面的采集和快速 准确的判断。新一代信息技术和智能化武器装备在战场上广泛应用的同时，产 生了海量数据。从总体上看，一些装备保障数据应用却仍处在较低层次，在信 息传输、信息共享等环节尚未摆脱人工操作的限制，各类数据、图表、语音还 需人工判读，在一定程度上影响了装备保障决策的科学性。大数据技术在军事 领域的广泛应用，推动装备保障系统向着全面、精准、自主、高效、智能方向 发展。依托人工智能技术，能够在全域范围内实现装备保障数据信息的自动搜 索、甄别、过滤、监测和跟踪，极大提升了装备保障数据信息的采集能力，使 联合物理域、网络域、感知域进行跨域装备保障成为可能。同时，运用云计 算、多媒体信息处理、智能决策支持等新技术，构建智能化装备保障决策体 系，掌握不同作战样式、作战方向、作战规模、作战强度下的装备保障规律， 预测敌方可能采取的作战行动和战场态势以及战时装备消耗，辅助指挥员制订 装备保障计划，指导开展装备调拨、供应、维修、运输、管理等各项业务工 作，使装备保障决策更加科学、精准。装备保障决策辅助系统主要解决的是装备保障信息处理和人机界面的问 题，将战场网络传输系统发送来的各类数据信息进行智能处理并作出决策。例 如，应用知识推理和搜索求解等人工智能技术，将打击目标清单、装备保障计 划及费效分析等简单的参谋作业自动化，实现机器对人的决策建议；建立各类 作战单元和指挥节点的人工智能模型，模拟真实的对抗环境，自动生成、多分 支并行推演和结果综合分析，得出装备保障方案综合效能评价；运用语音识 别、视觉跟踪、手势输入、感觉反馈等人机交互技术，实现装备保障单元、终 端用户与信息应用系统之间的无障碍沟通、无缝链接。依托大数据的数据挖掘、分析、共享能力以及云技术超强的计算存储能 力，能够根据海量的装备保障数据，迅速生成战场综合态势图，并对各种装备 保障方案进行系统全面的分析评估，以及大量的作战计算和模拟推演，跟踪对 比各种保障方案，自动分析其利弊，从而智能地选择最佳的装备保障方案，实 施自主指挥决策。美军装备保障人员利用大数据、人工智能系统，分析安装在 斯特赖克作战车辆上的10余个传感器采集的数据，就能准确预测装备将会出 现的故障，适时开展维护保养，降低装备维修的费用。为确保人工智能在装备保障中应用的统一性、规范性和连续性，必须建立 统一规范的标准体系和系统模块。建立装备保障公共数据模型，统一编码、统 一接口、统一协议、统一交互界面，形成统一的数据管理标准，规范各类装备 保障数据信息应用，增强数据信息的一致性、完整性、准确性和可靠性，实现 装备保障数据信息透明共享、便捷交互。采用模块化构建和积木式组合的方 法，实行统一规范的技术标准，规范立项、设计、开发、建设和维修保障的全 过程，确保各模块架构一致、功能开放、接口统一，实现基于模型框架的无缝 集成。4 .无人化无人系统是未来战场装备保障的主要力量，无人与有人、无人与无人间的 协同将成为装备保障重要形式，无人机、无人舰艇、无人战车、军用机器人将 在未来战场装备保障中扮演重要的角色。在网络、大数据、物联网和人工智能 等技术的支持下，通过对保障装备的远程操控，从而完成装备保障任务的过 程。无人化保障装备可分为地面、空中、水上3类。其中，地面保障装备主要 有战术补给运输、战术工程保障、伤员后送和运输、仓库保卫；空中保障装备 主要有战术空中补给、中远程空中运输、无人机空中加油。无人系统具有低风险、易操作、自主性、高效能等特点，在装备保障中具 有以下几个优势：一是非接触零伤亡。保障装备无人化符合非常规作战需求和 零伤亡要求。无人系统已被证明适合于从事重复性或具有危险性的工作，从而 把从事这些工作的士兵解放出来。二是装备保障更加有力。地面无人装备载重 大、速度快、机动性好，可以在崎岖地形中保障徒步的野战部队。美军对部队 实施伴随保障的“大狗”机器人可以满载装备和物资跟随部队前进，不但可以 穿行在崎岖不平的地带，甚至可以伴随士兵翻山越岭，跟进到车辆无法开进的 地方。三是装备保障更加高效。无人化保障装备具有补给周期短、反应速度快 等优势。同时，使用无人化保障装备可以满足分布式作战保障需求，实现精确 保障。无人飞机可以沿着不安全交通线投送小型、轻量、急需的装备和物品， 非常高效实用。美国的补给导弹每枚设计净载重大约610吨，飞行距离150 英里以上，可以最大限度地克服地面环境和敌情的限制，实施快速保障。四是 装备保障更加安全。无人机可超低空飞行，动力输出大、噪声小，再加上远程 操控乃至无人操控，具有抗辐射、抗生物和化学武器攻击等特点。无人化装备保障具有补给周期短、反应速度快等优势，而且可以完全不考 虑驾驶人员的防护因素，从而更加专注于强化保障功能，精确实施保障作战。 据外军统计，一个空降师在敌纵深实施作战的保障量，每天只需35枚装载10 吨物资的补给导弹；一个装甲师的攻击作战，每天只需32枚补给导弹即可满 足需要。而传统的保障方式则需动用上百架次的运输机、运输舰和地面运输车 辆，而且难以做到适时、适地、适量。在丛林、山岳、高原等特殊地域执行任 务的部队，可以依靠伴随行动的无人化装备，提高部队作战行动的远程性、持 久性和机动性。无人地面系统的任务重点仍旧在装备保障与物资运输等方面。2017年3 月，美国陆军发布美国陆军机器人与自主系统战略，提出要在战场态势感 知、减轻士兵体力和认知工作负担、改进物资分发效率、加强机动能力和部队 防护等方面广泛运用机器人技术。将军用无人地面车辆按照任务和功能领域， 分为安全、后勤、工程、医疗、维修和其他等6大应用领域，包括17种无人 地面车辆装备。美国陆军预计，2020年后，自主地面无人装备可以初步应用 于运输、巡逻、检测等简单任务；到2030年，可以实现有人一无人系统的智 能编队和协同行动。随着人工智能、深度学习、新型动力能源等技术发展，地 面无人装备的自主化程度和智能化水平将不断提高。多功能无人化保障平台的大量运用，将推动装备保障组织形态迈向以虚拟 与现实空间交叉互动、有人与无人系统协同保障、机器自主与人机融合为基本 特征的智能化阶段。通过保障平台、指控体系、保障终端等升级、换代和重 塑，形成人机一体、智能主导、云脑保障的新型装备保障体系。未来智能化装 备保障体系将表现为高度智能化的“机器+人+网络”，装备保障系统将以 “人脑+智能系统”的协作方式运行。人机一体将改变传统人与组织的关系， 把人工智能“云连接”“认知控”“战力圈”赋能优势，贯穿于装备保障的各 个层面、各个环节，构建内外交互、跨界协同、持续创新的良性生态。诸如 “云端大脑”“数字参谋”“虚拟物流”的出现，将给保障装备赋予“智 能”，实现人与物、物与物的在线自主交互。这既能有效地推进装备保障体系 的力量整合、要素集成和层级衔接，又能把网络的动态重组、精准释能等优势 有效融入到智能化装备保障中。无人系统在战场装备保障中的广泛应用，还需攻克一系列难题，全面提升 改善无人化装备的硬件性能，如研发抗干扰设备、高原小型发动机、水上（水 下）支援保障装备等，确保在空中、地面、水面、水下等多维空间均能完成装 备保障任务。同时，还要进行软件系统的升级优化，如飞控系统、定位系统、 导航系统等。研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、 自主协同控制与决策等理论在装备保障决策中的应用，研究探索知识计算引擎 与知识服务技术、传感技术、自主无人控制技术、自动检测诊断技术等在装备 维修保障中的应用，加快脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造 与机器人、全资可视技术等领域的研究，在感知多元化、认知融合化、决策智 能化、控制自主化、行动协同化以及算法上下功夫，提升智能化保障平台的自 主学习能力。