夜雨聆风
美国军事媒体2026年6月26日刊发美国陆军指挥与参谋学院学者研究文章，依托第25步兵师61名学员为期两周的师级联合作战兵棋推演实训，验证大语言模型可搭建虚拟高级上级指挥所，有效破解传统兵推人力短缺、训练节奏受限等现实难题，为美军参谋仿真训练开辟全新路径。
传统兵棋推演长期存在上级控制单元人手不足、专业能力短板突出等痛点。本次涉水强渡穿插作战推演中，仅配置一名缺乏火力、情报、多兵种协同经验的卫勤军官承担军级指挥裁决工作，难以持续输出战损评估、情报需求等关键反馈，直接拖慢整体训练进度。研究团队依托Vantage推演平台搭建双本体知识库体系，一套整合师级全流程战术文书，一套收录历年战役级指挥档案，并将美军作战条令、对手战术资料结构化入库，为AI提供标准化作战逻辑支撑，打造AI虚拟上级控制单元。
该AI虚拟指挥所具备多维度动态裁决能力，可全天候同步多支部队时空协同态势，自动生成地理空间、信号、开源多源情报，实时识别敌方炮兵、远程火箭等威胁目标并输出战损评估，同步推送友邻动态、工兵支援等行动建议。经过多轮迭代运算，模型能够提前五天预判敌军机动路线、作战节奏与核心目标；文书产出能力大幅提升，情报研判材料由过往平均3页扩充至20页，覆盖空中支援调配、民事危机处置等复杂内容。
实训充分验证AI对参谋训练的增益价值。依托虚拟上级机构，非专业军官也可输出合规、完整的多层级作战指引；该方案可向下适配至营级常态化推演，部队无需协调实体上级单位，自主安排训练周期，大幅提升参谋战术复盘频次与分析深度。
文章同时客观梳理大模型用于兵推的固有风险。即便依托标准化知识库约束，LLM仍存在信息幻觉、推演方案偏向激进、易催生参谋自动化依赖等问题。若长期不加人工审核使用，会弱化军官独立研判与战场应变能力，产出海量但浅层的分析材料。研究明确提出管控底线，必须建立全程人工复核、条令校验机制，坚持AI仅作为辅助工具，不可替代人类指挥员核心决策地位。
此次实训证明，融合地理空间建模、作战知识库的AI虚拟指挥体系，能够重塑兵棋推演组织模式。在多域战人才培养背景下，该技术路径可有效降低仿真训练人力成本，但需配套完善监管机制，平衡训练效率与军官实战研判能力培育。
相关试验成果全文，见《望穹科技报导——地理空间情报与战场环境专刊》（建模仿真与兵推方向）2026年第30期。
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