基于人机环境网信体系的指挥与控制系统思考

不同于传统的指控体系，基于人机环境网信体系的指挥与控制系统聚焦于“人（指挥主体）、机（智能装备/系统）、环境（多域空间）、网信（网络通信与信息资源）”四要素的深度融合，强调人-机-环境大网络、大网信计算+算计的概念，突出“协同感知、智能决策、敏捷执行、韧性抗毁”的核心逻辑，兼顾理论创新与实践落地。

一、研究背景

当前，随着AI+、物联网、数字孪生、人机交互等技术突破，大大推动了“人-机-环境-网信”从独立运行向深度协同演进，重构指挥体系的底层逻辑。

智能化战争、全域联合作战、分布式作战等新型形态，要求指挥体系具备“泛在感知、自主协同、动态重构”能力，传统“经验主导、层级分明”的指挥方式难以适应。当前指挥体系存在“人机割裂（人与装备协同低效）、环境失察（多域态势感知模糊）、网信瓶颈（跨域通信延迟/抗毁弱）、指挥僵化（流程刚性难以应对突发威胁）”等突出问题。

构建“人机环境网信融合”的指挥新范式，完善智能化指挥控制（C2）理论，推动“信息主导”向“智能主导”跨越，为战场、应急管理、城市治理等场景提供创新指挥方案，提升复杂局势下的“快速响应、精准决策、体系破击”能力。

二、理论基础

人机环境网信体系：由“人（指挥员/作战单元）、机（智能装备/信息系统）、环境（物理空间/网络空间/认知空间）、网信（网络通信/信息资源）”四要素构成的动态协同系统，强调“人智与机智互补、环境感知与智能处理融合、网络互联与信息赋能一体”。围绕四要素协同能力，对指挥流程（如态势的感知-决策-执行-评估）、方法（如人机混合决策、跨域协同控制）、工具（如智能指挥平台、无人化指控节点）的革新，目标是实现“更高效、更精准、更灵活”的指挥。

复杂适应系统（CAS）理论把四要素作为“适应性主体”，通过交互涌现出超越个体的整体指挥能力；认知工程理论强调人类认知（直觉、经验）与机器认知（数据、算法）的互补机制，优化决策质量；网络空间作战理论把网信体系作为“神经中枢”，支撑多域信息的实时传输与智能处理；人机融合智能理论采用人机分工、信任建立、共生协作的底层逻辑，解决“人主导还是机主导”的核心矛盾。

三、现状分析

1、国内外发展现状

美军JADC2（联合全域指挥控制）强调“人-机-网-环”协同，通过AI赋能无人装备（如“忠诚僚机”）形成分布式指挥；DARPA“马赛克战”依托智能节点与人机交互构建弹性体系。俄军“阿夫加尼特”指控系统集成AI辅助决策，探索有人-无人协同指挥；“天王星-9”无人战车通过人机链路实现远程操控。

联合作战指挥信息系统应强调三军信息互通；“北斗+5G”网络支撑无人装备指控；智能指挥辅助系统（如美军“深绿”系统）试点应用；地方应急管理“智慧应急”平台（如部、省、市三级联动）通过物联网+AI整合灾情感知；城市“城市大脑”实现交通、安防等多场景指挥协同。

2、现存问题与挑战

人机协同方面，角色定位模糊（“人机责任边界不清”）、信任机制缺失（机器决策可解释性差，指挥员“不敢用、不会用”）、交互效率低（语音/手势等多模态指令延迟高）。环境感知层面，多域数据融合不足（物理环境、网络环境、认知环境数据未打通）；复杂环境适应性弱（如电磁干扰下的目标识别、强对抗中的态势预测）。网信支撑领域，网络韧性不足（跨域链路易受攻击/干扰，抗毁伤能力弱）；算力资源调配低效（边缘计算与云脑协同不足，实时性差）；信息安全风险（数据泄露、算法对抗）。指挥手段流程刚性（传统计划式指挥难以应对动态任务）；协同分散（多节点指挥缺乏统一智能调度）；评估滞后（缺乏实时闭环反馈，难以快速优化）。

四、人机环境网信体系赋能指挥与控制的关键技术

1、智能感知与环境认知技术

集成物联网传感器（战场环境、装备状态）、卫星遥感、无人机侦察、电子侦察等，实现物理/网络/认知空间的“全域多源异构感知”。基于知识图谱（如“目标-行为-意图”图谱）的智能融合分析、多模态大模型（融合图像、语音、文本）的多源数据关联建模；复杂环境下的目标识别与威胁预测（如人与AI大模型在态势预测中的应用）。实现环境自适应感知，动态调整感知策略（如电磁静默区的被动感知、强干扰下的抗噪通信），提升复杂环境下的“生存感知”能力。

2、人机协同决策技术

人机分工优化：基于任务复杂度（如常规/突发任务）、人类认知负荷（如疲劳度）的动态角色分配（如常规任务由机器自主处理，关键决策由人主导）。实现决策辅助增强，AI生成候选方案（如基于强化学习的行动路径规划）、决策风险预警（如博弈论模型的对手意图推演）；人机“混合决策”模式（AI提供选项，人负责价值判断）。挖掘信任增强机制，可解释AI（XAI）实现决策过程透明化（如“推荐方案-依据-风险”可视化）；人机交互的心理建模（如通过生物信号监测减少指挥员认知偏差）。

3、跨域异构网络互联技术

开发弹性网络架构，软件定义网络（SDN）、意图驱动网络（IDN）支持动态拓扑重构；卫星互联网（低轨/中轨）、无人机中继等“空天地海”一体化通信保障。强化边缘-云脑协同计算，边缘节点（战术终端）的本地数据处理（如无人装备的实时避障决策）、云脑的全局态势计算（如战略级威胁评估），降低指挥延迟（“云-边-端”三级架构）。完善安全防护体系，量子加密通信（抗量子计算攻击）、零信任架构（“持续验证、最小权限”）、AI驱动的主动防御（如异常流量检测），保障网信体系“抗干扰、抗劫持”。

4、自主协同与敏捷执行技术

拓展无人集群协同，多无人装备的分级控制（如“蜂群”的集中-分布混合控制）、自主任务规划（如基于多智能体强化学习的协同打击）。动态优化指令，自然语言处理（NLP）解析语音/文本指令；任务优先级动态调整（如突发威胁下的资源重分配），提升执行灵活性。

五、基于人机环境网信体系的创新指挥控制方式设计

1、“人机云脑”分布式指挥模式

整体架构设计以“云脑”（战略/战役级指挥云，整合全局数据与算法）为核心，“边缘端”（战术级无人装备、移动终端，具备本地自主决策能力）为执行单元，“人”（指挥员）为监督者（关键节点干预）。联合作战中，云脑整合陆、海、空、天多域情报，边缘端无人装备自主执行侦察/打击任务，指挥员通过云脑监控全局并干预关键决策（如调整打击目标）。

2、“泛在感知-智能决策-精准控制”闭环指挥流程

通过物联网实时感知环境→AI快速生成多维度态势图（“敌情-我情-环境”融合）→智能体输出候选方案→指挥员确认后自动触发执行→效果数据回传迭代优化重构流程。压缩特定情境下“观察-判断-决策-行动（OODA）”环时间（从小时级向分钟级甚至秒级跃升），适应“快速变化、高强度对抗”场景（如城市反恐、战场突击）。

3、基于数字孪生的预演式指挥

构建与真实战场/任务环境高度一致的数字孪生体（涵盖地理环境、装备性能、敌方行动等），通过仿真模拟验证指挥方案的有效性。在重大演训（如联合登陆演习）前，通过数字孪生推演不同指挥方案的后果（如伤亡率、任务完成率）；危机应对（如地震救援）中，预演“封控-排查-救援”全流程，优化指挥策略。

4、弹性重组与跨域协同指挥

根据任务需求，通过网信体系快速聚合分散的指挥节点、装备与人员（如“即插即用”的模块化指挥单元），形成“任务定制化”指挥力量（如应对突发疫情的“军地联合指挥部”）的动态编组。打破军地、军种、区域壁垒（如军队与地方应急管理部门的指挥系统互通），实现“全域一张网、全域一盘棋”（如洪水救援中，军队、消防、医疗力量的协同指挥）跨域联动。

六、典型应用场景与验证

1、战场指挥场景

联合作战中的“跨域信息融合指挥”“分布式杀伤链指挥”“复杂电磁环境下的抗干扰指挥”。通过兵棋推演系统（如“联合战役兵棋系统”）、实兵对抗演习，对比传统指挥与创新指挥的“任务完成率、响应时间、资源损耗”等指标；利用仿真平台测试网信体系在干扰条件下的指挥韧性（如电磁脉冲攻击后的链路恢复时间）。

2、应急管理场景

自然灾害（地震、洪水）中的“多源灾情感知-救援力量调度-次生灾害预警”指挥；公共卫生事件中的“疫情传播预测-隔离方案制定-物资调配”。结合真实应急事件复盘数据（如河南郑州“7·20”特大暴雨），评估创新指挥手段在“信息贯通效率（多部门数据共享时长）、决策科学性（方案优化次数）、救援时效性（受灾群众转移时间）”上的提升效果。

3、城市治理场景

城市安全（反恐、群体性事件）中的“视频监控-人流分析-警力部署”智能指挥；智慧交通中的“拥堵预测-信号优化-应急疏导”。通过城市运行管理平台（如某市“城市大脑”）的实战数据，量化分析指挥手段对“事件处置效率（如暴恐事件响应时间）、市民满意度（如交通拥堵缓解率）”的影响。

七、对策建议与发展路径

1、政策与机制优化

顶层设计，制定“人机环境网信指挥体系”建设标准（如数据接口、协同协议、安全规范），推动跨域、跨部门的指挥系统互联互通（如军地数据共享目录）。法规保障，明确人机协同中的责任边界（如机器决策失误的责任归属）、网信数据的使用权限（如敏感信息的脱敏规则）。

2、技术研发与攻关

聚焦“卡脖子”技术，重点突破AI可解释性（如决策逻辑可视化）、跨域网络互联（如低轨卫星通信抗干扰）、复杂环境感知（如战场迷雾下的目标识别）等关键技术；布局人机接口、计算+算计等前沿技术，提升人机协同的自然性。构建开放创新生态，推动“产学研用”协同（如军工单位、高校、科技企业联合攻关），建立指挥控制创新技术的“试验-验证-推广”平台（如国家级人机协同指挥实验室）。

3、人才培养与训练

加强指挥员的“网信素养”培训（如人机协同、数据思维、算法逻辑、网络安全），培养“懂指挥、精技术、会协同”的新型复合型指挥人才（如开设“人机协同指挥”专业课程）。组建“网信+指挥”领域的专家顾问团（涵盖AI工程师、网络工程师、作战指挥专家），提供技术方案咨询与实战化验证支持（如参与演训方案设计）。

4、实践推广与迭代

分阶段试点，优先在低风险、高价值场景（如非战争军事行动、地方应急）开展创新指挥手段试点，总结经验后向核心作战场景拓展（如从“城市反恐”到“联合作战”）。动态迭代优化，基于实战/实景反馈，持续优化指挥流程、技术模型与协同机制（如通过“指挥-评估-改进”闭环，提升体系对新型威胁的适应性）。

八、结论与展望

积极总结人机环境网信体系对指挥方式的变革性影响（如从“经验主导”到“数据驱动”、从“分散指挥”到“体系协同”），提炼创新指挥手段的核心特征（如智能增强、弹性重组、人机共生）。明确其在提升指挥效能、应对复杂局势（如智能化战争、重大突发事件）中的关键作用。

把握技术发展趋势，AI大模型、量子计算、人机接口等技术将进一步赋能，推动指挥方式向“自主智能”、“人机共感”演进（如人机协同实现指挥意图的“相互补充”）。开拓理论探索，探索“认知域作战”“元宇宙指挥”等新兴场景下的融合模式（如虚拟指挥空间、数字孪生战场的深度应用）。根据具体应用领域（如军事、应急、城市治理）调整人机环境权重，增加案例分析、仿真建模或实验验证的细节内容，突出“问题导向”与“实践落地”。

总之，基于人机环境网信体系的指挥控制系统就是通过“态”（战场状态感知）与“势”（战略趋势预判）的深度耦合，实现从“平台中心”到“体系中心”的范式变革。其发展需突破技术、伦理与治理的多重挑战，最终形成“智能涌现、人机共生、虚实一体”的新型作战范式。基于人机环境网信体系的指挥控制系统是智能化战争的核心支撑，其本质是通过融合人类智能、机器智能、物理环境与网络信息，构建全域感知、智能决策、动态协同的作战体系。正如《AI战争》一书所揭示的：未来AI战争的制胜关键在于“以智能集群对抗智能集群，以体系韧性压制体系脆弱性”。