面向智能化作战的大规模高保真实时仿真技术
摘要
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。
分类
基础理论
内涵
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，传统方法难以兼顾高保真、大规模与超实时。本问题旨在融合世界模型、实体建模与并行推演技术，构建高保真实时仿真架构，为作战仿真提供支撑。
背景
突破该问题将产生三方面深远影响：一是提升场景置信度，将物理约束与跨域耦合规律融入场景生成，保障能量传递、信号传输等环节物理逻辑自洽，解决现有仿真违背客观规律的缺陷。二是支撑大规模集群仿真，建立融合自主性、协同性与学习性的兵力实体建模框架，创新海量实体自适应调度机制，改变传统均等对待所有实体的粗放模式，成量级提升仿真效率。三是实现超实时推演能力，将仿真从离线分析工具升级为在线决策引擎，使指挥员在秒级窗口内预判态势走向，同时以计算替代长耗时推演，缩短验证周期，提升仿真投入产出比，为未来作战概念研究提供基础工具支撑。
难点
（1）物理约束与多智能体交互的耦合建模难题：跨域物理效应包含电磁传播、动力学、热力学等多学科内容，智能体间存在感知、通信、协同等多类型交互，潜在组合数随实体规模呈平方增长，如何将物理规律与智能体行为统一纳入仿真框架并识别冗余交互，是首要工程难点。 （2）规模、精度与实时性的多目标权衡矛盾：高精度运算依赖数值迭代，与超实时速度要求相互冲突；简单规则模型与神经网络推理模型的计算耗时差异悬殊，混合部署时慢速模型成为流水线阻塞节点，如何在物理精度损耗极小的前提下实现万级实体规模的秒级推演，是关键工程难题。 （3）涌现特性与场景置信度缺乏自动检验手段：集群涌现特征源于个体局部交互，映射高度非线性，难以区分涌现结果是真实特性还是模型偏差的异常输出；物理逻辑失常隐藏在特殊边界条件中，常规统计检测难以捕捉，易造成未核验维度存在隐蔽物理失真且无法自动识别。