摘要：在人工智能技术迅猛发展和现代作战范式加速演变的当下，传统兵棋推演已越来越难以应对复杂多变的战场环境、实时涌现的非线性威胁，以及高强度决策压力下对速度与精度的双重需求。本文围绕美国约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室研发的“生成式兵推”和“战略人工智能博弈引擎”系统，探讨了人工智能技术如何突破传统兵棋推演的局限，推动兵棋推演从“经验驱动”向“智能创生”的范式革新。

关键词：应用物理实验室，生成式人工智能，兵棋推演，人机协同，国家安全

（图片来源于美国兰德公司官网，如有侵权请联系删除）

兵棋推演是一种在模拟实战的博弈环境中，通过推演各方在复杂任务背景下的决策与行动，系统研究战略战术有效性及冲突演变规律的方法。基于体验式学习模式，兵棋推演能帮助参与者在高度不确定的环境中深入把握人类决策的内在机制，尤其关注压力情境下的行为变化轨迹，其过程与结果不仅有助于军方提升战备水平、增强跨机构协同的默契程度，还可用于评估新兴技术与作战能力运用的潜在影响。

然而，传统兵棋推演长期拘泥于安托万-亨利·约米尼（Antoine-Henri Jomini）学派的线性思维框架，过度强调几何式的精确计算，倾向于在预设脚本与有限变量下运行。该模式与卡尔·冯·克劳塞维茨（Carl von Clausewitz）在其“摩擦”理论（Friction）中所揭示的战争混沌本质相悖——即任何意外与不确定性，都可能瓦解最缜密的军事计划。

因此，传统兵棋推演虽能深刻揭示决策机理，但其高度依赖专家导调和人工密集型设计的特性，使其在规模、效率与响应速度方面存在固有短板，具体表现为：开发成本高昂、情景迭代能力薄弱，以及缺乏高效融合专业反馈的机制。这些问题不仅导致推演过程僵化、复盘困难，更制约了其在现代非线性、快节奏、多域融合安全挑战中的适应能力与实践价值。

约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室（JHU APL）是一家由美国海军资助的非营利性大学附属研究中心（UARC），也是美国规模最大的大学附属研究中心。该实验室聚焦于国家安全与科技领域的前沿挑战，通过创新研究、系统工程与深度分析，为美国及其盟友提供关键支持。依托专业团队、先进设施以及深厚的技术积淀，该实验室既开展快速原型设计与开发，也长期投入面向未来的战略性研发工作。

图1.约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室（图片来源于JHU APL官网，如有侵权请联系删除）

作为美国国防部、国土安全部、情报界及国家航空航天局等机构的关键技术支撑单位，应用物理实验室的研究项目和经费来源与国家安全需求紧密挂钩。在防空反导、海上与水下作战、太空探索等国防重点领域，该实验室已贡献出多项具有重要意义的系统性成果与创新技术。这种与国家安全使命的关联，不仅使其成为美军长期信赖的关键技术支撑方，也使其在将基础科研成果转化为实战能力方面，发挥着不可或缺的枢纽作用——例如，通过参与国防部研究与工程副部长办公室的相关计划，该实验室有效推进了低成本无人海上系统的快速集成、测试与评估流程，促进了自主系统向作战前线的部署。

应用物理实验室在国防人工智能与自主系统领域成就显著，聚焦于开发安全可靠的算法与平台，并重点推进人机协同与系统可解释性研究。同时，实验室积极布局量子信息科学、神经形态架构等新型计算范式，以推动自主系统与通信能力的突破性发展。其中，“生成式兵推”（GenWar）和“战略人工智能博弈引擎”（SAGE）系统就是该实验室面向国家安全战略构建的下一代分析和决策辅助工具，通过引入类似ChatGPT的大语言模型（LLM）来提升兵棋推演的适应性、敏捷性与可扩展性，继而推动现代推演朝着“人工智能赋能人类判断与决策”的方向发展。

“生成式兵推”系统深度融合了生成式人工智能、建模仿真技术与人类经验。用户仅需使用自然语言描述期望的场景，系统即可在数分钟内生成符合作战规律的仿真参数，并快速构建相应的模拟战争环境。该系统不仅能高效生成并模拟多样化的未来场景，还能通过智能分析精准捕捉关键情景，使人类专家得以聚焦于最具战略价值的决策方向。该系统的核心价值在于有效解决了传统兵棋推演设计流程繁琐、推演效率不足、难以规模化实施等瓶颈问题。该系统由以下模块组成：

1.“生成式兵推-桌面演习”模块

“生成式兵推-桌面演习”（GenWar TTX）是一个面向高级军事指挥官与文职领导层的数字化模块，其核心创新在于引入了可扮演己方军事顾问、对手决策层等多种角色的人工智能代理，并依托人机互动机制推动推演进程。该模块致力于实现以下三大目标：

（1）加速并扩展兵棋推演的应用

借助数字化环境和人工智能代理，推演可快速、高频地实施。传统需数周乃至数月才能完成的推演流程，现可在数日内重复数百次，研究人员可从海量推演结果中寻找规律，从而更全面地探索各类潜在冲突与危机场景。

（2）支持创新性情报分析

参与者在模拟的高风险国家安全情境中测试战略方案、研究动态任务场景，并系统分析不同决策路径可能引发的连锁后果，为现实决策提供参考。

（3）探究人工智能在复杂环境中的行为模式

“生成式兵推-桌面演习”模块提供了一个可控的实验场，使研究人员能够通过观察与评估人工智能在复杂决策情境中的互动与反馈，系统性理解其在国家安全领域中的潜在影响与行为逻辑。

2.“生成式兵推-模拟仿真”模块

“生成式兵推-模拟仿真”模块（GenWar Sim）融合了人类判断力与机器运算速度，有效弥合了传统兵棋推演与计算机建模仿真之间的技术鸿沟。该模块完全构建于高级仿真、集成与建模框架（AFSIM）之上。后者是由美国空军研究实验室（AFRL）主导维护的开源军事仿真框架，其前身为波音公司（Boeing）开发的网络赋能系统分析框架（AFNES）。凭借在多域作战建模、可扩展性及模块化设计方面的优势，该框架已成为美军现代军事作战仿真体系的核心工具，为“生成式兵推-模拟仿真”模块实现高保真度、数据驱动的兵棋推演提供了坚实、可靠的技术底座。

图2.图为“生成式兵推”系统运作的概念演示。在该演示中，蓝军的任务是选取五种装备以支持作战目标。蓝军用自然语言提出需求，系统随即生成定制化的装备配置方案；待方案确认后，系统通过内置的“模拟仿真”模块进行推演，最终将可视化结果反馈至对话界面。（图片来源于JHU APL官网，如有侵权请联系删除）

“生成式兵推-模拟仿真”模块的核心功能在于充当“自然语言翻译接口”，通过将大语言模型与高级仿真、集成与建模框架深度融合，拓展其能力边界。这一融合产生了显著的功能优化：一方面，用户无需具备深厚的建模与仿真专业背景知识，凭借自然语言交互即可构建和操控高保真度模拟推演；另一方面，“生成式兵推-模拟仿真”模块在保持仿真框架专业运算能力的基础上，依托人工智能实现行动方案快速生成与决策流程可追溯，不仅提升了推演过程的严谨性，也为深度复盘与分析提供了坚实支撑。

作为兼具技术严谨性和使用友好性的新一代兵棋推演工具，“生成式兵推-模拟仿真”模块不仅实现了从传统人工推演向数据驱动仿真的跨越，更通过人机智能协作机制，为作战分析与决策支持提供了高效、可追溯、洞察深刻的系统性解决方案。

3.“生成式兵推实验室”与“生成式兵推-探索”项目

“生成式兵推实验室”（GenWar Lab）是应用物理实验室正着力打造的人工智能驱动型兵棋推演与决策支持创新孵化平台，核心目标是为军事及国家安全领导层提供先进技术支撑。该实验室的价值不仅在于技术研发，更在于推动多方协同。应用物理实验室政策与分析事务副主任詹姆斯·米勒（James Miller）表示，生成式兵棋推演面临的挑战与机遇超越了任何单一机构的应对能力，因此实验室致力于构建政府、工业界与学术界之间的协作桥梁，成为国家安全领域协同创新的重要平台。

该实验室并非从零开始建设，而是在既有“生成式兵推”系统的两大核心模块——“生成式兵推-桌面演习”与“生成式兵推-模拟仿真”基础上进行整合与升级，旨在构建更为全面的结构化分析环境，以便在复杂的国家安全决策中，有效融合人类洞察与机器智能。实验室建设项目负责人凯利·迪亚兹（Kelly Diaz）强调，实验室的设计初衷并非取代人类判断，而是增强人类决策效能，帮助研究团队探索更广泛的未来可能性、对既定战略假设进行压力测试，以及揭示易被忽视的决策拐点。

“生成式兵推-探索”（GenWar X）是“生成式兵推实验室”旗下的前沿实验项目，其核心任务如下：

（1）创立跨工具概念，打造集成式工具平台

打破现有单一工具的功能局限，推动不同兵推工具的能力整合与协同。

（2）构建多元未来场景体系

通过推演多样化的冲突可能性，前瞻新型威胁形态与演变路径。

（3）塑造高仿真对手角色模型

精细化模拟对手决策逻辑与行为模式，深入剖析未来冲突的动态走向。

与侧重于实际应用的“生成式兵推-桌面演习”和“生成式兵推-模拟仿真”模块不同，“生成式兵推-探索”项目更聚焦于前瞻性技术探索与概念验证，其成果将持续赋能整个“生成式兵推”系统，推动其整体能力迭代升级。

据报道，“生成式兵推实验室”预计将于2026年投入运行。

“战略人工智能博弈引擎”系统是应用物理实验室开发的又一款人工智能驱动型兵推工具，其设计理念相较于“生成式兵推”系统更为激进，即利用生成式人工智能直接替代传统兵棋推演中的人类角色。

该系统的基础推演模式是模拟国家安全委员会（NSC）会议等政策讨论场景。在该模式下，圆桌会议中的政策制定者围绕行动方案展开辩论，但大部分或全部与会者均为聊天机器人。在对抗情景中，系统还能模拟多种角色：既充当为己方人类指挥官建言献策的参谋团队与命令执行单位，也可扮演对手及其决策高层回应己方行动，甚至能够作为中立裁判，评估双方计划并裁决推演结果。

目前，“战略人工智能博弈引擎”系统正处于公测阶段（Beta Test），其突破性价值主要体现在三个方面：

（1）降低推演门槛

单人即可随时、按需开展推演，无需组建多人团队。

（2）揭示隐蔽规律

通过开展海量多角色、多场景自主博弈，系统有可能揭示人类难以察觉的敌我交互模式，为未来的战略规划提供数据驱动式洞察与参考。

（3）激发创新思维

人工智能替代人类角色进行推演，有可能产生超出人类经验框架的新颖策略。

随着现代作战范式的转变与生成式人工智能在军事领域的普及，未来的兵棋推演预计将呈现以下发展趋势：

（1）从依赖真人玩家转向人工智能角色模拟

传统兵棋推演通常依赖大量专业玩家，成本高昂且组织复杂。借助生成式人工智能与大语言模型，推演者可以通过精细调整数据集，训练出能够模拟不同立场与行为模式的“人工智能玩家”。这不仅显著降低了人力、时间和经费成本，还能突破国籍、身份等现实限制，引入多元视角，促使参与者从更多角度思考问题。此外，基于历史文献、战略文化等数据，人工智能角色还能还原对手的决策逻辑，使推演更贴近真实情境。

（2）从单一想定走向多元场景生成

传统兵棋推演往往围绕少数“最坏情况”设定初始条件，容易使推演者陷入认知定式，导致推演路径单一、结论局限。生成式人工智能能够以较低成本快速生成多种想定，涵盖不同的冲突起因、军力部署、政治环境等条件，构建出丰富的“平行世界”，从而显著拓展推演的可能性空间。这既有助于避免因预设单一而导致的决策偏差，也使推演者能通过高频次、多情景的模拟，更全面地评估不同策略在各种条件下的实际效果。

（3）从缺乏标准迈向可复现的推演规范

当前多数兵棋推演存在方法阐述与数据记录不够详细的问题，导致推演过程与结论难以复现和验证。未来，引入生成式人工智能的兵棋推演应遵循科学研究的可复现标准，通过系统化提示词管理、结构化数据标注、逻辑序列记录以及引入对抗性测试等方式，确保推演全程可追溯、可检验。这将推动兵棋推演从相对封闭的演练模式，转变为更加透明、严谨且可重复的分析工具，从而增强推演结果的可信度，进一步提升其在战略决策中的科学价值。