中国指挥控制学会建模与仿真十大前沿问题在线投票

对抗仿真的真实性不仅取决于对手是否聪明，还取决于对抗场景是否充分。当前对抗场景依靠人工设计，设计者的认知边界就是推演的覆盖边界。复杂对抗中涌现的新态势、新编组、新行动逻辑，人工不可能穷举，编不到的场景天然不进入验证。本问题的思路是让大模型自主扮演命题者、求解者与验证者，形成自驱动的场景生成闭环，将对抗场景从有限枚举推向无限生成，把人力编不出、想不到的情况纳入推演视野，让未知风险在持续演化中暴露。

大模型指控仿真的实时安全保障是大模型走向实际指挥控制系统必须解决的关键技术问题。其高算力需求、较长推理时延与指控系统毫秒级响应要求存在天然矛盾，开放式模型接口又带来新的攻击风险。本问题拟构建涵盖模型量化与蒸馏评估、边缘—云协同调度、安全沙箱隔离及故障降级机制的综合仿真环境，重点验证断网、弱网、资源受限和遭受攻击条件下的实时响应、服务连续性与安全边界，为大模型在边缘指控装备中的轻量化部署、抗毁运行和可信应用提供依据。

未来作战瓶颈正由“数据有没有”转向“系统能否互操作、机器能否理解”。本问题面向未来五年，以动态本体将多源异构作战数据统一为可推理的对象—关系—事件—状态模型，通过语义对齐、本体映射与数据契约形成统一事实源和证据链，贯通数据接入、情报生产、协同推演和交战闭环，可支撑联合指控、多域有人无人协同及分布式作战网络的快速集成、可信决策和持续演进。

多域联合指控体系架构建模与异构仿真综合集成，是制约联合作战仿真能力生成的核心瓶颈。陆海空天电网各域C2仿真系统由不同军种独立开发，架构、数据、语义各异，“烟囱式”系统与全域“扁平化、网络化”需求结构性错位，跨域方案推演与协同训练难以开展。本问题打通体系架构建模与仿真综合集成两个环节，推动集成从语法互操作走向语义互操作，为联合全域指挥控制提供逻辑统一的仿真环境，奠定全域作战的数字底座。

面临突发任务、目标、环境等动态不确定性环境下联合指控体系跨域协同信息环路动态闭合建模，直接关乎着联合指控体系架构设计、动态重构优化与体系动态闭合能力的短板弱项等。本问题的突破，将创新数据驱动、时变复杂网络的跨域协同信息环路动态闭合建模技术，构建情报侦察、指挥控制、协同打击等信息环路的时变网络模型，建立时变网络动态演化机制，实现面临任务变化、内外部扰动下联合指控体系信息环路动态闭合行为的等效模拟。

现代战争加速向多域融合、体系对抗演进，敌方杀伤网呈现去中心化、弹性重构、跨域联动特征，传统静态决策模式难以适配高动态战场需求，本技术提出动态作战本体建模、多维节点识别、策略模板与大模型混合决策架构，构建全链路智能闭环，可大幅压缩目标发现与决策周期，为夺取战场主动权、推动指挥决策智能化升级提供核心支撑。

各兵种长期积累的海量仿真推演数据因格式、时空分辨率、语义互异而无法互通复用。本问题面向作战指挥专用大模型训练等智能应用需求，旨在建立跨仿真平台的标准化数据模型，统一实体、事件与关系的语义表达，攻克语义深层异构冲突、多分辨率时空对齐及大模型训练样本构造三重工程瓶颈。突破后将盘活现有仿真数据资产，形成可持续供给高质量训练样本的数据工厂，推动仿真系统从专用验证工具向通用数据基础设施转型。

智能化作战条件下，具备认知欺骗、自适应电磁干扰、集群协同突击能力的智能指控系统正深刻改变战场对抗格局。然而，现有指控仿真系统普遍面向常规指挥流程设计，既缺乏智能指控行为标准化建模方法，又无法逼真再现自主态势研判与临机决策的运行特征，致使反智能指挥筹划、多域协同防控等核心指控能力长期缺少可信的仿真试验验证条件。这一短板直接制约了反智能对抗装备论证、指挥体系评估与指挥训练演练的有效开展。本问题契合智能化战争条件下指控体系建设的迫切需求，难点突出、意义重大，解决该问题将填补反智能对抗指控仿真领域的关键方法空白，为新型装备研制与指控体系顶层设计提供重要支撑。

仿真驱动的指挥决策旨在将仿真系统融入态势预测、方案筛选与实时控制等指挥决策全流程，使仿真成为指挥决策的基础支撑能力。该方向聚焦一体化仿真架构设计、仿真与决策时间同步、大规模并行预测仿真效率等关键难题，目标是构建“预测—推演—决策”紧密衔接的仿真体系，推动仿真从传统战前分析工具跃升为指挥决策的核心依托，为指挥员在对抗环境下提供多方案比选与量化评估依据，实现指挥决策由经验驱动向计算驱动的范式转变。

复杂C2系统仿真中非预期结果的成因往往涉及多主体、多环节的因果链交织，传统依赖专家经验逐环节排查的方法无法应对高维非线性动态系统的归因需求。本问题旨在将因果推断理论引入复盘分析，建立从输出结果向过程空间逆向追溯的自动化诊断方法，攻克高维因果稀疏搜索、非线性延迟因果传递、反问题非适定性判别三重技术瓶颈。突破后将使仿真分析从人工推断进化到根因溯源，为指挥员精准复盘、仿真模型可信度评估及在线决策支持提供关键技术支撑。

本问题聚焦现代混合战争下传统C2模型因“绝对理性人”假设导致的推演失真难题，具有重大战术战略意义。创新性地引入前景理论与量子认知学，将指挥员的情绪演化、认知偏差与直觉启发式机制转化为数学表征与双系统认知架构。该研究突破了心理黑盒量化难题，准确复现极端压力下人类决策机理，为构建高置信度作战推演仿真及新型人机协同数智化C2系统提供关键核心支撑。

分布式内生仿真架构是制约超大规模指挥控制仿真的核心瓶颈问题。当前算力资源迅猛发展，但仿真体系仍沿用集中式设计思路，分布式并行仅作为扩展加速手段，普遍存在“能分布部署、难高效并行”，“能扩大规模、难保持一致”的困境，通信与同步开销抵消计算收益，百万级实体推演难以推进。本问题创新提出将分布式并行内生于模型构建、时间推进与状态管理全过程，推动仿真范式从“集中式主控”向“模型自治、全局协同、弹性扩展”提升，可为联合作战体系推演、多方案评估和智能博弈训练提供基础支撑。

分布式杀伤网是高端战场体系对抗的重要形态，是指挥控制领域将交战控制向战术末端延伸、提升作战体系敏捷韧性与自适应抗毁重构能力的主要发展方向，针对战场空间中多决策节点、多层级控制架构、资源并发复用、杀伤路径统筹择优等构建运行机理不清晰，跨域动态协同建模仿真和评估方法手段缺乏等问题，突破对抗条件下分布式决策建模、云边端协同仿真架构、面向任务效果的多策略优选与能力涌现效能评估等关键技术，将为分布式作战体系设计与智能化协同杀伤应用提供理论与方法支撑。

复杂动态战场态势下的大模型可信决策，是指挥与控制建模仿真智能化应用的基础性前沿问题。战场信息高速变化且存在缺失、冲突、噪声和欺骗，大模型易产生事实幻觉、态势漂移、知识滞后及规则冲突，使生成的方案难以执行。本问题研究实时态势驱动、知识增强、规则约束、仿真验证与人在环监督的一体化方法，构建可约束、可校验、可追溯、可复现的决策闭环，为智能兵棋推演与人机混合指挥提供可信支撑。

复杂系统多飞行器协同大规模仿真是集群智能从理论迈向实战的核心验证瓶颈。现有单机与集中式仿真无法承载跨地域组网、异构模型耦合及强实时交互需求，云边端算力矛盾突出，时序同步与数据交互稳定性差，且设计测试运维环节割裂。本问题创新性提出云-边-端融合的分布式仿真架构，核心突破动态算力调度、异构模型互操作与时空因果一致性三大技术封锁，旨在解决算力-时延-带宽悖论。研究成果将推动仿真范式从单机解算向群智涌现验证跃升，为复杂航天集群系统全生命周期迭代提供高置信度技术底座。

指挥控制（C2）正从计算准不准向理解对不对延伸。单传感器极致精确是态势理解的前提，却也是跨模态互通的壁垒。缺失统一语义表征，雷达、侦察报文等海量多源异构数据使得态势认知碎片化，难以产生1+1>2的涌现效果。嵌入学习可将跨模态信息统一映射至可计算向量空间，通过注入态势语义弥合低层传感与高层语义鸿沟，构建全域统一语义表征，依托任务动态投影提取专属子空间，为认知指挥行为建模与智能态势推演提供理论支撑。

战场状态表征是指控建模仿真的源头性问题。指控系统作为典型复杂巨系统，内部传感器、指挥单元、武器平台等要素非线性耦合，加之人的决策价值多元，导致多源异构、动态不确定的战场状态难以有效表征为模型输入。未来有人/无人混合编组作战的分布式、去中心化、自同步特征，更使传统按编制预设边界的建模方法难以为继。本问题直面表征失真这一建模源头之痛，探索多源异构统一表征、动态演化捕捉与价值度量融入的通用建模框架，为数字孪生战场构建、作战方案推演置信度提升和指挥效能精准评估提供根本性支撑。

全域联合作战呈现高度非线性、不确定性和耦合性，指挥控制系统复杂度与涌现风险同步攀升，而当前尚未形成完整的涌现研究框架。本问题旨在突破“以未知验证未知”的方法论困境，推动建模仿真从复现已知行为向发现未知规律跃升，为作战方案风险预警、指挥控制系统正向涌现引导提供方法论支撑。

复杂装备与指挥系统模型可信性是支撑智能化装备体系和高风险决策应用的关键基础科学问题。该问题突破传统“模型是否正确”的验证思路，研究模型在不同条件、任务和场景下的可信边界；突破单纯结果吻合评价，揭示机理、数据、行为与决策影响的一致性规律；突破单模型精度分析，研究体系级误差传播与置信度量化方法；突破专家经验判断，构建可度量、可追溯、可复核的可信性理论体系。解决该问题将为复杂系统仿真可信应用、数字孪生装备建设和智能决策提供重要理论支撑。

高动态对抗仿真时空一致性实时保障，是制约大规模LVC仿真从演示验证迈向实战化应用的关键技术天花板。随着节点规模扩展至万级、对抗烈度持续攀升，传统DIS/HLA协议框架下基于“容忍近似”的同步策略在动态拓扑撕裂重组、网络延迟剧烈抖动、事件因果密集交织的极端条件下已彻底失效。本问题突破需在信息物理融合时空一致论、分布式因果保序理论和动态信任拓扑机制方面取得原创性进展，建立支撑“虚实一体、万网同步”的新一代分布式仿真协议栈与中间件架构。该成果将直接服务于联合作战方案推演、跨域协同训练与无人集群仿真验证，成为指挥控制建模仿真实战化转型的使能性技术基石。

基于大模型的指控系统仿真涌现机理挖掘与度量，是指挥控制领域的核心前沿难题。其本质挑战在于，多智能体非线性交互耦合，导致微观决策与宏观态势间的因果链路断裂。关键科学问题包括：如何构建从底层行为序列到顶层作战图景的因果映射范式，如何实现对自适应博弈等非预设涌现行为的闭环推演与可控性分析。突破上述瓶颈，将使指挥人员能在动态对抗中精准溯源决策链条、识别隐蔽战术意图，为复杂战场智能认知提供根本性方法论支撑。

网信体系是信息化时代体系作战能力的催化剂和融合剂，正在深刻改变作战形态及战斗力生成模式，网信体系已成为新质战斗力生成的核心引擎。然而，随着网信体系建设运用深入推进，如何科学评估体系效能、验证体系设计方案的合理性、推演体系在复杂对抗环境中的行为涌现成为日益紧迫要解决的问题。

现代联合作战体系呈现多主体分布式协同特征，现有指挥链路静态模型难以适配动态对抗场景，OODA循环效能缺乏精准量化手段，制约作战指控评估实效。本问题研究以多智能体理论为支撑，构建异构作战单元交互链路模型，搭建完整OODA闭环评估框架。创新引入智能体动态耦合建模方法，建立多维度效能量化体系，兼顾模型推演准确性与战场不确定性适配能力，可为指挥流程优化、作战体系效能研判提供技术支撑。

跨模态态势认知统一世界模型构建，是指挥控制建模仿真领域亟待突破的关键技术难题。当前世界模型研究沿纯视觉生成、物理规则驱动、仿真推演三条路径各自发展，无法在同一框架下融合物理域约束（弹药毁伤机理）与认知域博弈（指挥员欺骗意图），难以实现“看清楚—想明白—推得准”的闭环认知。本问题的突破将融合多模态大模型跨模态融合能力、Palantir动态本体论的知识图谱映射技术、可自成长智能体的持续进化机制以及驾驭工程的约束与反馈控制方法论，构建统一世界模型，为指挥员提供穿透“战争迷雾”的态势认知能力，为体系级毁伤效能评估与作战方案验证提供革命性科学工具。

流体仿真是指控建模仿真核心支撑，贴合集群对抗、态势推演等实战业务，具备极高场景契合度。传统高精度流场计算耗时久，无法满足指控实时交互推演需求；各类加速方法易丢失流场特征、引入较大误差，严重影响态势研判与方案评估，是制约仿真实战化的关键痛点。现有技术仅单向优化精度或效率，缺少协同平衡体系。本问题创新研究误差可控的实时流体仿真技术，打破精度与效率制衡壁垒，适配多装备动态耦合推演场景，可为作战推演、装备评估提供高可信实时仿真底座，有力推动指控流体仿真工程落地。

智能化战争要求指控模型从一次性建模转向持续性认知。该问题针对多粒度模型割裂、评估滞后、置信度不足等瓶颈，提出构建可随战场变化持续演进的多粒度指控模型体系，突破快速生成、跨层级一致性保持、在线动态评估与演化等关键技术，形成边构建、边运行、边评估、边优化闭环，支撑智能指控与无人协同等应用，具有重要理论与实战价值。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是指挥控制建模仿真的核心范式之一，其基本原理是通过建模具有自主感知、决策和行动能力的个体实体，使系统级指挥控制行为从个体交互中自然涌现。传统智能体模型的行为逼真度不足、指控组织结构建模能力不足、智能体间交互行为简单、大规模仿真系统工程化部署能力弱， LLM驱动的智能体具有强大的认知和推理能力，为解决上述问题提供了一种有效手段，可以更加准确揭示复杂指挥控制系统内部组分系统的运行机理和整体涌现特性，把握其复杂运行规律。

面向平行试验对时空、物理同步演化数字孪生自然环境的刚性需求，提出构建高实时、高逼真数字孪生综合自然环境。采用多源环境观测实时同化技术，消解多模态传感数据时空配准偏差，生成全域可信环境态势；融合多物理场耦合模型实现大气、海洋、电磁、空间辐射协同推演，稳定维持虚实环境时空与物理一致性。该环境可精准复现常态及极端战场条件，统一约束虚实装备与指控系统仿真过程，有效提升指控效能评估精度，为虚实一体化平行试验、战场指挥动态推演提供可靠高保真环境基座。

当前仿真面临物理约束缺失、规模爆炸与实时推演不足三重瓶颈，现有技术难以满足高保真、大规模与超实时需求。本问题面向作战仿真，旨在融合世界模型物理规律学习、大规模实体建模与自适应调度、以及高性能并行推演技术，构建高保真实时仿真架构，突破物理约束与多智能体耦合建模、规模精度与实时性权衡、涌现特性与场景置信度自动检验三重工程瓶颈。成果将使仿真从离线分析升级为在线决策引擎，将场景生成周期压缩至分钟级别，为集群作战与态势预见提供支撑。

仿真模型智能校核与可信度评估是推动指控仿真从“功能可用”迈向“可信可控”的核心关键技术。深度强化学习与大模型的引入使传统“规则可追溯”的V&V方法论全面失效，同时推演结果与指挥员真实决策逻辑之间存在难以消弭的认知偏差，导致仿真结论无法支撑作战方案验证与指挥训练。本问题聚焦三类难点耦合求解：AI黑盒决策的不可解释与不可溯、多源异构模型误差的精准溯源与解耦、隐性指挥认知的自动化萃取与对齐。通过构建数据驱动的闭环校核技术体系和融合客观验证与主观信任的可信性评估新范式，为军事AI通过军标审查、列装及指控系统可信迭代提供方法论基础与工程支撑，从根本上建模仿真领域“快而不信、信而不快”的实战化瓶颈。

强对抗下体系快速迭代亟需设计与仿真深度贯通，以解决当下设计成果难转化、仿真模型难反哺、人工衔接成本高等难点。本问题重点关注设计-仿真双向映射机制，聚焦架构视图到仿真方案的自动转化、仿真模型至标准视图的逆向可视化等关键技术，构建“设计即仿真、仿真可设计”的一体化闭环链路，提升模型可信度与复用能力。深度契合装备体系数字化转型急需，对作战概念验证、体系架构优化具有重大应用价值与示范效应。

强对抗海战场正在从“火力对抗”加速演变为“电磁与信息对抗”。当敌方实施强干扰、欺骗、饱和攻击时，传统按规则进行的频谱规划难以回答“此时谁用什么资源、如何协同、怎样调整才能保证体系作战效能”。本问题聚焦敌我动态电磁博弈这一核心矛盾，突破多平台频谱资源统一建模、智能博弈推演、秒级策略重构及作战效能量化评估等关键技术，推动电磁决策由静态规划向动态博弈、由单机优化向体系最优、由人工经验向人机协同跃升，为强对抗条件下指挥决策和装备体系优化提供新型建模仿真基础。

强对抗条件下对手认知决策与博弈机理建模，是提升指挥控制仿真真实性和检验强度的关键前沿问题。现有对手模型多依赖预设规则，难以反映信息不完全条件下的认知判断、有限理性、战略欺骗及动态演化。本问题研究多层次认知决策与交互博弈机理，构建可自主决策、持续适应并生成多样战术战法的高置信对手，支撑指控系统在未知、复杂和高强度对抗环境中的研制验证与能力优化，推动指挥控制能力由“适应已知”向“应对未知”跨越。

全域战场环境统一表征与动态一致性演化是指挥控制仿真的关键前沿难题。联合作战中各作战域环境模型独立构建和维护，同一环境事实难以统一表达并同步更新，局部差异会沿模型链路放大，影响跨域协同和方案推演可信度。多域协同使环境数据日趋复杂，现有体系仍难贯通全业务链。聚焦统一表征以及冲突消解和状态同步，可为指挥控制全过程提供跨域共享且动态一致的环境依据。

本问题聚焦于构建能随战场态势实时演化的海上作战实体本体模型，旨在解决多源异构数据融合难、态势感知滞后及决策支持不足等核心痛点。其难点在于应对实体状态高频变化、语义冲突及模型自进化能力缺失。通过引入动态自适应机制，提升智能作战体系的态势理解与决策效率，具有显著的创新性与实战应用价值，对推动海上作战智能化转型至关重要，契合未来战争对实时性、准确性与自适应性的迫切需求。

传统指控仿真将通信视为理想管道，掩盖了电磁与网络对抗对指挥链的致命影响。本问题聚焦电磁环境、信号干扰、通信网络与网络攻防的精细化建模与集成，旨在打通“电磁—通信—指控”的影响链路。其创新性在于突破多域耦合建模与可信度评估瓶颈，使仿真首次具备暴露指挥体系电磁与网络脆弱性的能力。该突破是推动指控仿真从理想化走向实战化的核心技术难关，对提升作战方案可信度与指挥训练逼真度具有重大价值。

软件定义指挥控制柔性架构具备资源按需编排、功能动态重构、运行可演化特征，是新一代指控系统重要发展方向。如何实现该柔性架构全生命周期建模与仿真验证，成为制约系统研制的关键技术难题。需构建多维架构建模体系，解决架构动态演化仿真难题，基于 MBSE 打通从需求到实装的仿真闭环，可为软件定义指控系统设计、评估与验证提供重要仿真支撑。

高质量数据是驱动指控智能模型的核心燃料，而指挥控制领域恰是数据最稀缺的领域：真实战争事件稀少，历史数据存在幸存者偏差，样本涉密难以获取，标注依赖资深专家，“无数据难建模、无数据难验证”的恶性循环长期制约技术突破。本问题探索合成数据生成、小样本学习与隐私计算交叉融合的系统性训练方法论，推动建模从“有数据才能建模”向“小样本即可建模”转变，使军事仿真成为数据“生产工厂”，为智能仿真模型工程落地和可信度验证提供根本支撑。

本问题聚焦数字孪生赋能多域指控全要素仿真体系构建。当前AI、LLM、云计算等单点技术已初步突破，但适配体系级数字孪生全生命周期工程方法论尚未建立，面临建模精度不足、数据融合失准、虚实推演不同步等瓶颈。本问题将突破传统仿真瓶颈，构建虚实平行实时推演新范式，打通仿真与实战指挥链路并压缩决策环路。成果可适配多域体系作战与重大突发事件应急指挥场景，对智能化作战与国家公共安全应急能力升级具有重要战略价值。

无人集群场景下指控建模仿真机理如何构建是指挥与控制建模仿真领域的重要基础理论问题。随着无人系统向规模化、自主化方向发展，传统面向有限作战单元和确定行为规则的建模方法难以描述无人集群中的多主体交互、自主协同和复杂任务过程。 本问题针对无人集群个体行为难表达、协同机制难刻画、任务过程难模拟等基础理论问题，研究无人实体行为模型、交互关系模型和任务过程模型，建立面向无人集群场景的指控建模仿真机理，为复杂自主系统建模理论发展提供基础支撑。

有人无人异构集群跨域协同作战涌现机理与建模仿真，是指挥控制建模仿真领域的前沿难题。随着无人集群协同有人平台混合编组在陆海空天网电多域展开对抗，个体简单交互规则经非线性放大可涌现出超越个体之和的宏观作战效能，微小偏差亦可引发系统级失控，大模型驱动的智能体更使涌现行为呈现高度自适应与非脚本化特征。然而，当前缺乏定量与定性融合的因果涌现分析框架。本问题融合认知科学、复杂系统理论与大模型可解释性，旨在建立“微观决策—跨域协同—群体涌现”全链条建模理论，突破人机互信量化评估与因果涌现可追因等关键难题，为智能化指挥控制仿真与实战化训练提供方法论支撑。

云边端架构下分布式指挥协同建模仿真是适应马赛克战、杀伤网理念的前沿核心难题。传统中心化指挥流模型无法刻画强对抗中指挥权的动态重构、信息自同步与任务柔性接替。当前仿真面临逼真度与计算复杂性的根本矛盾，缺少云边端多粒度协同建模方法。突破该问题，可推动仿真从固定层级向动态聚能范式跨越，在系统设计阶段注入韧性，为指挥员提供抗毁推演工具。其创新性在于直面去中心化协同的建模悖论与异构集成挑战，是指控建模仿真走向实战化的重要基石。

战时仿真脚本全自主AI Agents协同编排、实时重构与自进化技术，是指挥与控制建模仿真领域迈向智能化、实战化的核心关键技术。当前，美军TITAN系统已实现AI驱动的秒级态势刷新，“史诗怒火”行动中Palantir与Claude大模型在90分钟内完成PB级情报构建与斩首方案生成。然而，传统仿真脚本依赖专家手工编写、开发周期以天计，与“分钟级”实战响应需求之间存在巨大鸿沟。本问题融合多模态大模型驱动、多智能体协同编排（Multi-Agent Orchestration）、驾驭工程（Harness Engineering）管控、自成长智能体（Self-Evolving Agent）等前沿AI技术，突破仿真脚本“全自主生成—动态重构—经验自进化”全链条技术瓶颈，推动建模仿真从“固定脚本式”向“自适应对抗性”的代际跨越。成果将为我军联合作战方案推演、指挥员训练与体系韧性评估提供“分钟级”响应的智能仿真底座，具有重大的军事应用价值和战略前瞻意义。

战争复杂系统涌现行为的建模仿真与可信性验证，是指挥与控制建模仿真的前沿基础问题。联合作战中，多主体自主决策、跨域交互与动态重组，使局部变化经非线性传播引发体系效能突变。现有方法难以解释宏观行为如何生成，也难区分真实涌现与模型生成的伪涌现。本问题聚焦微观交互向宏观效应演化的跨尺度机理，研究涌现的识别、解释与验证，推动仿真由已知过程复现向未知规律发现拓展，为作战风险研判和指挥控制体系设计提供理论支撑。

指挥控制系统建模仿真面临连续物理过程与离散决策事件深度融合的根本理论挑战。传统仿真方法将两者割裂处理，无法严谨刻画“连续演化触发离散跳变、离散事件驱动连续过程”的双向因果耦合。本问题旨在建立C2系统的混合系统统一表征理论，突破异质时间尺度耦合、状态空间不相容、因果一致性维持三重理论瓶颈。突破后将从根本上改变C2系统建模仿真的方法论，为一体化仿真语言与工具、跨域联合系统稳定性分析与韧性设计提供理论基础。

指挥控制建模仿真认知化转向是智能化战争前沿难题。传统仿真依赖脚本复现，难以表征动态耦合关系并揭示内在作战机理。随着无人集群与AI决策深度介入，亟需建立统一战场语义与动态认知底座。本问题突破脚本驱动局限，推动仿真从过程演示向认知推演跃升，实现体系链路诊断、多方案快速生成与人机可解释推演，为抢占智能时代指挥控制优势提供核心认知引擎支撑。

面向F2T2EA杀伤链动态闭合，聚焦可演进动态指挥架构、智能化红蓝博弈对抗、多维度指挥效能评估等建模难题，融合大模型与智能博弈技术，突破知识+数据双驱动方案生成、自主学习蓝军与自适应红方策略生成，适配马赛克战和分布式杀伤网。该问题对新型作战概念设计、指控流程验证、指挥对抗训练和装备体系评估具有重要支撑价值，兼具理论创新与工程应用前景。

指挥控制系统复杂网络拓扑动态演化建模仿真是当前领域面临的核心难题。随着指控系统向智能化、不确定性与非线性演进，传统方法多依赖静态拓扑和简化规则，难以表征节点边的自适应交互、结构与行为的协同演化特性以及对抗不确定性，现有模型与现实场景的鸿沟持续扩大。本问题聚焦对指控系统进行动态时变拓扑结构、动力学行为统一建模，实现指控系统功能与结构的双向映射、动态非线性协同演化分析，从而提升系统的鲁棒性、关键节点识别及优化设计能力。

本问题针对指挥控制建模仿真流程繁琐、响应滞后、可信度低、人工依赖度高的现状，构建基于LLM和Agent的智能原生指控建模仿真体系，形成大小模型协同管控调度、成熟仿真资源服务化敏捷接入、建模-想定-推演-评估全链路自主闭环、长程仿真运行结果智能校准修正等能力，大幅压缩推演筹备周期、优化仿真业务流程、提升数据评估效率，推动指控建模仿真由人工驱动向智能自主执行转型，极大提升指挥控制建模仿真的工程实现效率。

未来指挥控制推演不能只让系统“会生成方案”，还必须让生成过程和结果“可信可靠”。复杂对抗环境变化快、情况多，传统仿真主要依赖人工规则，难以充分探索各种可能方案；而大模型、多智能体虽然能参与态势理解和方案推演，却可能出现依据不清、结论难验、行为失控等问题。本问题聚焦如何把智能推演能力关进可信框架之内，使推演过程可追溯、可解释、可干预、可验证，可支撑作战方案推演、智能对手构建、指挥训练复盘和体系能力评估，推动仿真推演由“辅助验证工具”向“可信智能决策支撑系统”发展。

多尺度多粒度融合建模是全域联合作战C2仿真的核心前沿难题。当前指控建模存在跨域标准异构、层级链路脱节、多粒度模型割裂等突出问题，多域、多层级、多尺度模型难以联动耦合，无法适配体系化作战仿真推演需求。聚焦指控建模一体化融合瓶颈，突破传统单域、单层级、单粒度建模局限，构建统一混合建模框架，通过标准化语义规范与尺度粒度适配机制，实现多维度模型无缝联动推演，推动指控仿真由局部复刻向全域体系推演升级，可为联合作战仿真验证、体系效能评估与指控体系建设提供核心方法论与技术支撑。

指挥员行为建模是指挥控制建模仿真领域的经典基础难题，核心难点在于认知决策过程内隐难刻画、个性化建模难度大、有效建模数据稀缺。人工智能技术的发展为破解这一老问题提供了新契机，也赋予了其新的研究内涵。开展该问题研究，既可完善指挥控制建模仿真基础理论，也能逼真刻画指挥员行为，为作战方案论证、效能评估提供更真实的技术支撑。

指控系统动态与不确定性建模是指控建模仿真领域的基础性问题。现代战争呈现体系对抗、态势瞬息万变、任务突发多变等特征，对指控系统动态适应能力和抗不确定性能力提出了极高要求。传统基于固定流程和静态架构的指控系统建模，难以应对战场不确定性及任务动态重构需求。本问题通过对战场态势不确定性量化分析与建模、基于动态环境自适应的指挥决策建模等关键技术研究突破，可高效支撑指控系统能力重构，适应未来智能化战争需求。

传统脚本式蓝军行为固化，难以模拟强敌自适应博弈行动。本问题紧扣智能化作战仿真发展刚需，直面不完全信息自主决策、涌现行为管控等技术瓶颈。聚焦智能兵力自主行为建模，探索适配AI智能体的全生命周期VV&A理论与评估方法，突破现有确定性仿真验证体系局限。问题导向鲜明，兼具军事实战价值与理论创新意义，可为实战化对抗训练和推演、数字靶场建设等提供核心支撑。

当前装备摸底和态势推演等对抗验证中，对手的行为模式由人工预设，无法自主学习和进化。这导致评估结果天然偏向乐观。红方在反复推演中越来越熟悉蓝方套路，推演结论越来越偏离真实对抗的残酷程度，装备短板和体系弱点藏在已知对手的假设里始终测不出来。本问题的核心是让蓝方不再靠脚本驱动，而是在对抗中自我更新战法、技术和理念，通过“推演—评估—优化—再推演”闭环实现越打越强。

AI生成指控代码的战场实时可信验证与仿真系统自进化，是指挥与控制建模仿真领域的关键技术前沿。随着美军TITAN系统部署、ARAT AI重编程工具验证及AI全自动生成无人机指控代码的突破，AI自主编码正从实验室走向战场。然而，AI生成代码需三十轮测试才达可信水平，而真实战场无冗余验证时间。本问题融合AI Coding、形式化验证、Harness Engineering驾驭工程、Hermes自进化智能体、多模态大模型与世界模型等技术路径，构建“代码生成—实时验证—战场部署—仿真反哺”的全链路可信闭环。破解此问题，将为软件定义战争提供安全基石，使我军在强对抗环境中率先实现AI代码生成技术的安全实战化应用。

AI指挥决策模型高可信生成机制是智能化战争的核心挑战。高动态、强对抗战场环境下，现有AI模型因“黑箱”特性、输出不确定性及安全风险，难以满足军事决策的零容错需求。突破该问题需构建可解释、可验证的AI决策生成理论与方法，实现从“算法可用”到“战场可信”的跨越。该问题的研究有助于化解AI不确定性与军事刚性安全间的矛盾，推动指挥控制范式转型，支撑构建安全可控军事智能体系，为未来战争认知优势打造关键基石。