多源仿真数据的语义统一与价值萃取
摘要
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。
分类
基础理论
内涵
不同仿真平台产生的数据在格式、分辨率、语义标签上存在显著差异。本问题旨在建立跨平台数据的标准化方法，统一实体、事件与关系的语义表达，形成高质量数据集，将分散数据转化为可复用、可计算的仿真数据资产。
背景
（1）盘活现有仿真数据资产。各兵种、各研究院所长期积累的海量推演数据因格式互异无法互通，标准化后可直接纳入联合训练与评估体系，避免重复推演造成的资源浪费。 （2）构建大模型训练的数据底座。作战指挥专用大模型需要大规模、高质量的行为序列与决策标注数据，而仿真平台天然具备自动标注优势，标准化的数据产出流程可将其打造为持续供给训练样本的数据工厂，破解军事大模型数据获取难的共性瓶颈。 （3）建立跨平台联合仿真的数据层基础。当前异构系统集成聚焦于接口级互联，数据语义的统一将使联合仿真从互联互通提升到互理解互操作层面，支撑跨兵种、跨层级的一体化仿真试验。该问题的解决还将推动仿真系统从专用工具向通用数据基础设施转型，从根本上改变仿真系统的建设模式与效益产出方式。
难点
（1）语义异构的深层冲突：不同平台对同一作战概念的定义存在本质差异，分类方式、战法概念等区别使用字段映射无法对齐，需构建统一作战本体作为语义锚定框架，而本体构建本身在覆盖完备性与可扩展性之间难以两全。 （2）多分辨率数据的时空对齐：平台间数据在空间粒与时间粒度上各有不同，标准化需在保留原始信息与压缩数据规模之间取得平衡，不同应用场景对分辨率的需求可能相互矛盾。 （3）面向大模型训练的样本构造方法尚不成熟：仿真数据为连续状态序列，需转化为大模型可用的输入输出对，如状态-动作对标注、决策轨迹编码与反事实样本生成，不同转化策略对模型训练效果的影响不明，缺乏工程上可复用的转化模板与质量评估准则。这些困难相互耦合，语义对齐的结果直接影响样本构造的有效性，而样本质量又反过来暴露语义定义的不足。