兵棋推演是一种基于规则的系统化决策模拟工具，它通过对抗形式对作战过程进行仿真模拟，为核心决策提供支持。这种推演形式能够对作战力量、作战环境、作战行动和作战结果进行全过程的动态模拟再现，被世界各国军事专家誉为导演战争的“魔术师”。智能兵棋推演是以人工智能为核心动力、以对抗博弈为主要机制的数字化战争推演，其核心是赋予系统自主学习、推理与协作能力，使其成为具备进化特性的“智能体作战实验场”，人类可检验战术构想，AI 能优化决策策略，系统则持续积累知识、校正模型。智能兵棋推演主要体现在动态建模、研判推理、智能交互和学习进化四个方面的能力。

（1）智能兵棋推演首先体现为一种“动态建模”的能力。传统兵棋依赖预先设定的参数和静态规则，各类事件往往以人为评判方式来决定。智能兵棋系统能够通过深度学习、动态建模和数据驱动方法，根据战场环境的变化实时调整参数。例如，美军的 Joint Semi-Automated Forces（JSAF）系统已在多次联合演习中用于动态生成战场态势，使推演能够反映不断演进的侦察信息、武器状态与作战空间变化。这种自动建模能力使兵棋不再是“静态沙盘”，而是可随环境变化实时更新的战场数字孪生。

（2）智能兵棋推演具备“研判推理”的特征，即AI能像参谋一样主动提供建议。在早期兵棋系统中，人类需要自行设计方案并手动推演，而现代智能兵棋中的AI可以分析敌我兵力、地形、电磁态势等多维数据，自动生成多种可能的行动方案，并对每种方案的战损、时间窗口、后勤代价等关键指标进行评估。例如，美国空军研究实验室的 STORM 系统能够在战役级推演中生成包含几十到上百种选项的方案树，让指挥员以前所未有的方式获得高质量战术参考。

（3）智能兵棋推演具备“智能交互”的能力，使人机协同的门槛大幅降低。随着大模型技术的发展，人类不再需要通过复杂脚本或专业界面操作系统，而是直接用自然语言下达任务。例如，指挥员只需说出“生成三种在 24 小时内确保海峡制空权的作战方案”，AI 即可自动构建态势图、行动链和关键节点分析。这种面向作战思维的交互模式，使智能兵棋系统从“专业工具”逐步走向“人人可用的智能参谋”。

（4）最具革命性的是智能兵棋推演具有“学习进化”能力。通过蒙特卡罗自对抗、多智能体强化学习等技术，AI可以在虚拟战场上进行千万次以上的对抗试验，探索远超人类经验的战术空间。例如 DARPA 的 AlphaDogfight项目中，AI 在大量自博弈后逐渐掌握人类飞行员长期积累的空战技巧，如能量管理、攻角控制以及诱导机动，甚至创新出部分人类不常采用的战术动作。最终系统在公开测试中以压倒性优势击败了美军资深飞行员，成为智能兵棋推动AI战术演化的标志性案例。

智能兵棋推演的价值不仅在于技术先进性，更在于它让人类战略思维与AI自主学习之间建立起一种“共生机制”。人类通过推演获得对复杂战场的直观理解，AI 通过反复博弈形成策略认知，而兵棋系统本身则作为共同载体不断演化。这种三者之间的循环，使得智能兵棋不仅是训练工具，更是未来战争认知体系的基础平台。随着多域作战、多智能体协同与高动态战场环境成为未来战争常态，智能兵棋推演正在从传统作战模拟工具转变为驱动军事智能化的关键引擎。

未来战场的胜负，将取决于人类指挥官能否高效驾驭AI工具，实现“人类主导、AI赋能”的协同模式。智能兵棋推演正是培养这种能力的重要工具。

2.1 从信息过载到态势掌握：让指挥员“看清棋局”

随着情报、监视、侦察(ISR)感知手段的加强，战场大数据指数级增长，数据规模越来越大，消耗的资源越来越多，信息的繁杂干扰让人类指挥员可能做出更差或者不正确的决策。战场大数据的价值判断需要看其在生成感知态势方面的作用，以及在正确时间以正确格式为正确的人或系统提供决策支持的能力。当前AI技术的发展提供了解决方案，深度神经网络非常适合解决大数据的各种潜在特征问题，无需人工干预的自学习能力可以接管许多大数据处理任务。智能系统能够对真实或近实时的数据进行融合和演算，把“数据洪流”转化为“态势画面”。美国空军近年来组织的 DASH（Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming）系列兵棋演习，直接展示了智能兵棋在“态势理解训练”中的具体形态：在一场持续两周的兵棋演习中，AI工具在一小时内针对约 20 个目标问题生成了超过 6000 个候选解决方案，速度约为人工的16倍，方案数量增加约30倍，并且能够按照指挥员意图和态势演变对方案进行排序。

智能兵棋系统可在两个层面支撑指挥员的态势认知与决策：一是通过智能化数据融合与推演，让指挥员在训练中接触到更接近真实战场复杂度的态势，提升对“多域、多源、多时序信息”的理解能力；二是通过主动生成和排序方案，让指挥员在训练中习惯“面对海量建议并快速作出判断”，为未来高节奏作战环境下的决策节奏打下基础。

2.2 在虚拟战场里“试错”：战术构想与风险判断的训练

兵棋可以让指挥员在不流血的环境中“犯错”，通过推演理解战术选择背后的风险结构。在规则驱动的传统兵棋中，推演的方案数量有限、敌方行为高度依赖人工控制，很难覆盖真正广阔的战术空间。智能兵棋系统通过引入强化学习、多智能体算法，让系统本身也具备“寻找方案”和“挖掘意外战术”的能力，从而让指挥员在训练中接触到更多非直观、乃至“逆常识”的结果。

英国 Frazer-Nash 咨询公司在北约 STO 的一个技术报告中介绍了“Red Force Response（RFR）”工具——集成在兵棋环境中的AI模块，用于自动为“红方”生成多种行动方案。该工具基于多智能体强化学习，利用近端策略优化等算法，在海岸防御、战役级空中阻截等想定中，通过反复仿真学习高效甚至新颖的红方行动方式。对于参与兵棋的“蓝方”指挥员和参谋而言，这类AI生成的红方方案不局限于教科书式的进攻路线，可能通过不规则机动、佯攻方向、时间错位等方式制造压力，使蓝方在演练中必须认真思考“如果对手这样打，我该怎么办”，从而在虚拟环境中经历更多样的战术挑战。

美国与欧洲的一些研究从决策流程角度论证了智能兵棋的必要性。有研究指出，传统兵棋往往成本高、人员投入大，但生成的选项有限且不完整，难以满足快速变化环境中持续更新行动方案的需求。因此，需要构建“支持军官持续改进和适应行动计划的AI赋能高级兵棋平台”，支持在战役周期内频繁调用，对已执行或即将执行的行动持续进行“假设—推演—修正”，让指挥员习惯把兵棋当作日常工作的一部分。

智能兵棋推演在战术构想与风险判断训练上的优势在于：它能够在可控时间内生成远超人工数量的备选方案，包含更多不常见的战术组合，由此迫使指挥员在训练中真正面对“未知”。同时，通过对这些方案背后因果链条的可视化和解释，智能兵棋还能帮助参谋和指挥员逐渐建立起对复杂战术空间的直观理解，使“试错”变成有方向、有启发的学习过程。

2.3 训练未来的“人机协同指挥官”

在人工智能逐渐融入武器平台和指挥系统之后，指挥员必须掌握与AI协同作战的能力，必须在近似实战的动态环境中，通过多轮对抗和协同积累经验。智能兵棋推演恰恰提供了这样一个环境，通过自然语言交互、可视化界面降低操作门槛，让指挥官在反复推演中熟悉“提出需求→AI响应→人类修正→AI优化”的协同流程，体验与AI同行乃至“相互博弈”的过程。据美军“未来司令部”数据，经过AI协同训练的指挥官，态势研判效率提升40%以上。美国国防高级研究计划局（DARPA）的“空战演化”（Air Combat Evolution，ACE）项目，是人机协同领域最典型的公开案例之一。该项目以人机协同空战作为挑战，目标是通过协同格斗这一高难度场景来提升对战场自主决策的信任和理解，将其作为迈向复杂人机协作的切入点。2024年，美国空军试飞学校与DARPA宣布，在X-62A 试验机上成功完成了AI算法自主控制战机与有人F-16在视距内格斗的飞行测试，被称为“首次在真实飞行中验证AI算法操控战机对抗有人战机”。从技术角度看，ACE 解决的是飞控与安全问题；从训练和认知角度看，它同样是一个让飞行员反复观察、体验AI行为模式、逐步形成信任边界的过程。AI会因训练数据的局限而形成认知扭曲，而且战争必须要考虑伦理道德，指挥员必须在训练阶段就熟悉人机协同的逻辑，习惯于在兵棋平台上反复观察AI行为、向AI发出意图、审视并修正AI给出的方案。

智能兵棋推演也是训练AI自主决策能力的“虚拟战场”，通过模拟人类指挥官的思维逻辑，让AI逐步掌握复杂战场的决策规律。

3.1 从“规则求解”到“策略创新”

传统军事运筹更多是在人类既定构想的前提下“算题”，通过模型和算法在约束空间内寻找最优解。智能兵棋引入强化学习、自对抗等机制后，则把AI从“执行脚本”变成“试错探索”，让机器能够在虚拟战场中通过大规模试错与自博弈积累作战经验。基于强化学习的智能决策框架可以将多种作战方案嵌入兵棋系统，由智能搜索与强化学习在战役层面自动评估和改进行动方案，在任务达成、损失控制等指标上迭代优化。在算法层面，大规模深度强化学习以及面向兵棋的分层强化学习研究，尝试在高维状态、长时间跨度的对抗环境中训练能够处理多阶段、多目标和多约束任务的智能体。

智能兵棋推演对AI训练的意义主要体现在两个维度：一方面，它提供了可控、高保真、可重复的虚拟战场，使强化学习能够在接近实战的情境下进行策略演化；另一方面，它允许算法跳出人类教范的直观边界，组合出非常规甚至“逆常识”的战术路径，反过来对人类作战构想形成启发。随着相关研究工作不断深入，兵棋正从“验证人类构想的工具”转变为“孕育新战法和新算法的实验场”，AI也在其中逐步习得战争艺术的底层逻辑。

3.2 从“单体智能”到“群体协同”

现代战争强调体系对抗和多域协同，多智能体系统与兵棋结合的研究，正是为AI构建体系化指挥控制能力的训练场，把不同平台和作战单元建模为智能体，在部分可观测、信息不完全的兵棋环境中，通过联合策略学习和对抗博弈形成稳定的分工与协同。智能兵棋推演不再只是“喂数据给AI”，而是被设计成专门面向协同决策的训练靶场：一方面，通过多角色、多能力、多约束的编组，让智能体在资源有限、目标冲突的情形下学会跨平台调配与优先级权衡；另一方面，通过友方之间的通信和协同机制，促使AI在体系内部形成任务分派、相互掩护和战术配合的行为模式。

面向无人集群的“群体智能”研究，进一步把这种思路推向极端：无人机群在智能兵棋推演环境中通过遗传算法、强化学习等方法反复对抗，迭代出高效的局部交互规则，使整体行为在基地防御、蜂群攻防等任务中呈现出复杂但可控的群体战术。从训练效果看，多智能体智能兵棋实际上在解决三个关键问题：让AI学会在多指挥对象下做资源协同，在友方体系内形成协作分工，并在面对同样会学习、会适应的对手时持续改进策略。由此从“会控制一台机器”走向“会指挥一支队伍”。

3.3 人类经验的“数字传承”

仅靠强化学习和自对抗，AI 固然能够在兵棋环境中摸索出高效取胜策略，但如果缺乏对历史战例、条令制度和政治伦理约束的理解，这些策略往往只追求“赢不赢”，而忽略“可不可接受”。因此，如何通过智能兵棋把人类指挥官经验和制度性约束系统地注入AI，正在成为兵棋与算法结合的另一条主线。

一类思路是“知识牵引+数据驱动”，先将条令、战例和专家评估结构化为规则、范式和偏好，再与仿真产生的大量对抗数据结合，形成既有先验又能自我迭代的训练流程。在这个框架下，历史战役和经典推演案例不再只是教学素材，而会被整理成“决策样本库”，用于在强化学习之前通过监督学习塑造AI的基本战术常识和风险偏好，降低出现极端或明显违规行为的概率。

另一类实践则把教育训练与AI训练合并推进：智能兵棋系统一方面为学员提供复杂保障、联合作战等场景的教学对抗，另一方面把学员在对战中的决策轨迹沉淀为数据，不断更新系统中的智能体策略，实现“教人的同时也在教机”的双向学习。在更宏观的层面，相关研究也提醒，人类对AI兵棋的信任必须建立在严格的验证、确认与认证流程之上，通过规则注入、数据筛选和系统性验证共同划定AI可用、可控、可信的边界，使在兵棋中成长起来的智能体真正具备走向实战决策支持的资格。

从发展趋势看，智能兵棋推演正从一种“专用工具”演化为军事体系中的“基础设施”。这种演化既体现在技术层面，也体现在组织和观念层面。未来的智能兵棋系统不再局限于某个研究所或院校的单点系统，而更可能成为跨军种、跨部门、跨层级共享的“战争数字底座”。

4.1 从“专项演习”到“常态化训练”

在数字化、智能化条件下，兵棋推演正从一次性的演习与研究活动，转向嵌入日常筹划与训练的业务流工具。例如，以美欧实践为代表的研究提出构建AI赋能的高级兵棋平台，让指挥员和参谋能够像使用办公软件一样，随时调用兵棋对作战构想进行快速试验和迭代优化；另一方面，以GEMS等体系为代表的新型架构，试图在统一标准下打通兵棋、演习和仿真，把原本临时搭建的“兵棋想定”变成可复用、可溯源、可持续维护的数字服务，从而使兵棋推演真正成为常态化决策与训练的基础能力，而不再是偶发性的“专项活动”。

4.2 与数字孪生和实战闭环融合

智能兵棋推演的另一条演进路径，是与数字孪生、数字工程和实战数据深度耦合，构建“虚实一体”的作战试验场：在装备研制阶段，通过高保真数字模型预先评估平台在不同任务场景中的表现，支撑设计优化和方案比选；在部队训练阶段，通过与任务模拟系统、电磁与多域仿真环境对接，为机组和分队提供贴近实战的任务预演条件；在体系层面，则以类似GEMS的架构为枢纽，把兵棋、模拟试验和实兵演练统一到一套数据与接口体系内，形成从规划到演习、从演习到评估再到采办决策的闭环，使智能兵棋真正成为联接“数字世界”和“真实部队”的中介层。

4.3 生成式AI赋能

生成式AI为智能兵棋带来的价值，主要体现在“降低设计门槛、丰富交互细节、强化复盘分析”三个方面：在前期准备阶段，大模型可以根据约束条件快速生成多种政治、经济和军事背景设定以及事件脚本，显著减轻策划负担；在事后评估环节，模型则能够从大量对局记录中自动提取关键节点和因果链条，生成结构化复盘材料。值得注意的是，生成式AI也可能把训练数据中的偏见、错误或不合理假设带入兵棋推演，因此在享受其高效性的同时，必须通过人工审查和明确边界设定，防止“会讲故事”的模型在高风险场景中被误当作权威裁决者。

4.4 量子计算与高维推演

随着作战规模的增加，传统的串行计算机和算法可能面临天文数量级组合空间的高维决策难题。量子计算及其启发式方法被视为突破这一瓶颈的潜在方向。一方面，理论研究指出，量子增强的兵棋与仿真有望在处理大规模组合情景时显著提升求解效率，为不规则战争等领域提供更多“可算的方案空间”；另一方面，部分商业与实验平台已经开始尝试在战役级推演中引入量子启发式求解器，用更快的速度自动生成和筛选行动方案。尽管距离大规模实用仍有不小距离，但可以预见，随着相关技术成熟，量子计算将成为支撑智能兵棋向更高维度、更大规模推演扩展的重要算力底座之一。

当前，兵棋推演已经成为军地协同、理技融合人才培养的一个重要平台，2017年启动的“全国兵棋推演大赛”，累计培养了近20万兵棋推演人才，很多赛区都创新了军地互助模式，选手们打破军地界线开展竞技和复盘研讨，以军队选手严谨作风感染地方有志青年，以地方青年的创意创新激发军队选手，优势互补、共同成长。

面向数智化战争，智能兵棋建设需要围绕新质战斗力生成，战略、战役、战术联动，尤其是以体系对抗牵引的能力生成；按“研—建—试—训”一体筹划，聚焦关键技术攻关与标准体系建设，建立从概念创新、技术创新、装备创新、战法创新到系统运用创新，乃至体系创新的闭环迭代。同时，推动手工兵棋、“人在回路”的计算机兵棋、面向场景专项的智能兵棋多元化发展，构建覆盖多层级、多领域的兵棋推演平台群，满足国防素质普及、专业能力培训和军事人才选拔等不同需求，培育可持续的兵棋推演产业与人才生态。

撰稿人：刘玉超 吴克宇 程光权

                               审稿人：杜颖