近日，西安工业大学计算机科学与工程学院傅妍芳教授团队，近期通过AI实现军事仿真想定的自动生成。传统指挥员48小时的编排，AI能用48秒重构出1万种可能，AI直接成为各种作战环境、兵力部署、事件逻辑作战策略内容的生产者。这不只是效率的提升，而是对传统人工想定的彻底颠覆。基于此项研究成果，已与相关企业合作完成了基于AFSIM的新一代智能仿真系统。

背景与意义：

智能化战场仿真的迫切需求

现代战争形态正朝着智能化、无人化、分布式、多域融合的方向快速发展，联合作战仿真通过构建跨域动态对抗环境，以数据驱动指挥链路优化，实现从“能力叠加”到“体系融合”的质变突破。而作战仿真中的核心环节是军事想定，直接影响仿真的有效性、可信度和实用价值。

军事想定的本质是“在虚拟中逼近真实”，其难度源于战争本身的复杂性和人类认知的局限性。不仅人员需要跨领域的知识储备，还须具备系统思维、动态适应能力和实践经验。

Deepseek大模型技术一个显著的优势在于能够通过海量数据训练实现对复杂战场态势的解构与重构，依托其强大的模式识别能力构建多维战场知识图谱。现代作战仿真想定需要融合地理环境、装备参数、兵力部署等异构要素，其动态对抗过程中产生的非线性交互关系已超出传统建模方法的解析能力。而大模型凭借其多模态数据处理特性，可在虚实结合的仿真环境中实时交互推演，自主挖掘战场要素间的潜在关联，动态生成兼顾物理规律与战争博弈逻辑的想定方案。这种基于深度强化学习的持续迭代机制，使得大模型不仅能模拟已知作战模式，更能通过对抗性训练推演新型战术战法，为作战方案的智能化生成与评估提供认知增强。因此，大模型与作战仿真想定实质上是构建起"数据驱动-智能推演-方案进化"的闭环体系，正在重塑未来战争设计的范式与路径。

来源：西安工业大学