智能蓝军自主行为建模仿真及VV&A问题
摘要
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。
分类
基础理论
内涵
敌方指挥决策、战术战法、集群对抗等智能行为建模仿真体系构建，及VV&A仿真可信性有效评价问题。 目前智能蓝军仿真实现，某种程度上不能符合训练、推演等方面的实际要求，普遍存在不真实、不智能等问题，并且缺乏仿真可信度的有效评价手段，解决此问题意义重大。
背景
传统仿真蓝军普遍采用行为树、状态机、预设脚本驱动，行动路线、战术预案提前人工编排，一旦战场态势超出预设场景，行为僵化、对抗失真。 通过研究多智能体强化学习、对手建模、军事大模型博弈技术，构建具备感知-研判-决策-机动-协同-自适应调整完整闭环的敌方智能体；无需预先编写全部行动脚本，能够实时观测红方行动、动态演化战术、自主实施欺骗、伏击、机动、体系对抗，实现开放式博弈。问题研究的突破能够全面支撑训练、兵推、装备论证、作战研究，推动仿真系统由“场景复现工具”升级为“战争演化实验室”。 开展针对性VV&A研究，理论上能够建立面向多智能体军事自主博弈仿真的可信度评估框架，丰富作战仿真可信性评估体系；工程层面能够量化评估智能蓝军战术行为逼真度，规避AI“黑箱”带来的仿真失真风险，保障对抗推演、实战化训练与装备论证结论有效可靠。研究以全生命周期思想为主线，综合采用静态文档校核、模块动态测试、典型场景基准验证、大规模红蓝对抗仿真、数据行为对齐、军事专家盲审评估相结合的技术途径，完成模型校核与验证；在此基础上开展第三方评估，完成模型使用确认，并建立持续迭代的可信度闭环评估机制，为智能蓝军仿真系统定型、列装与规范化应用提供支撑。
难点
智能蓝军自主行为仿真区别于传统脚本驱动仿真，面临不完全信息战场认知建模、开放环境多智能体长时序博弈、AI行为涌现与可解释性缺失、军事对抗数据匮乏、奖励函数难以设计等固有技术难点；同时在可信性VV&A评估、虚实系统实时集成、人机导调协同层面存在大量工程瓶颈。上述难点共同造成智能蓝军容易出现战术失真、泛化能力不足、推演结果难以采信等问题，制约其从实验室原型走向兵棋推演、实兵对抗演练、装备数字靶场常态化应用。突破系列难点，需要融合军事博弈理论、多智能体学习、仿真可信性评估技术，构建“认知-决策-协同-评估”一体化自主行为建模与验证体系。 基于强化学习、军事大模型的自主智能体具备涌现行为、开放式博弈、动态自适应决策，行为空间无穷大，无法穷尽测试场景，传统固定测试集VV&A体系不再适用。