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一、军事大模型概述

在军事智能化浪潮下，大模型技术加速从理论迈向实战，成为重塑军事决策体系的核心力量，推动军事体系数字工程进入新阶段。

美国依托成熟的商业科技生态，率先推进大模型军事应用。Palantir 公司的 AIP 军事智能系统，利用大模型融合战场实时数据与多源情报，构建 “数据-决策-行动” 全链路体系，将指挥周期压缩至分钟级，提升分布式作战协同效率。Scale AI 的“多诺万” 系统则基于大语言模型与强化学习，针对战场环境自动生成多维度行动方案，并结合军事规则库进行风险评估，在联合演习中方案生成效率显著提升 。

国内部分科技公司围绕军事应用，以军事术语、数字战场地图等数据为基础，通过“知识注入-任务微调-实战优化” 的训练模式，将通用大模型转化为军事专用智能模型。这些模型在作战筹划、装备保障、情报分析等领域发挥显著作用，可自动生成作战方案、智能诊断装备故障、关联分析复杂情报，并通过 “人在回路” 机制实现高效人机协同。

二、智能化赋能

大模型技术正通过算法驱动范式变革，对军事体系核心环节实施智能化赋能，推动数字工程从效率提升向能力重构跃迁：

（一）武器装备研发：代码生成重构研发范式

自然语言驱动代码生成——支持非专业人员通过自然语言描述装备软件需求，自动生成可执行代码，显著降低研发门槛，将复杂武器系统软件开发周期压缩。

生产控制智能优化——针对工业机器人动态生成精准控制算法，自适应材料特性与工艺参数，实现装备制造精度提升、人力成本下降的智能化生产。

（二）作战仿真体系：敏捷建模构建数字孪生战场

自然语言场景构设——军事人员通过文本描述作战想定（地形 / 兵力 / 规则），即可自动生成包含代码、数据、可视化模型的全要素仿真场景，实现“构想即生成”的分钟级敏捷建模。

多模态环境构建——融合文本、图像、三维模型生成技术，快速构建复杂电磁环境、动态对抗场景，支持装备效能评估与战术推演的实时化、精准化。

（三）军事训练体系：数据驱动破解经验传承瓶颈

全域经验数字化沉淀——通过学习历史战例、训练数据，实现跨代际战术精华与部队实战经验的结构化存储，形成可动态更新的智能训练知识库。

精准化任务生成系统——基于人员能力评估数据，自动生成包含敌情设定、协同规则的定制化训练场景，构建“数据输入-场景输出-效果反馈”的闭环优化机制，推动训练从经验驱动转向数据驱动。

（四）情报分析决策：多源融合实现 OODA 环加速

跨模态实时情报融合——实时解析开源信息（新闻 / 社交媒体）与涉密数据（遥感 / 信号），将“信息-情报” 转化周期从小时级压缩至分钟级。

智能决策支持系统——动态关联战场态势与资源配置，针对目标打击、机动规划等需求生成多维度方案，提供风险量化评估与效能预测，支撑指挥员实现 OODA 环的高速运转。

大模型技术正推动军事体系数字工程从“人力密集型”向 “算法驱动型” 深度转型，其核心价值不仅在于单一环节效率提升，更在于构建适应未来智能化战争的能力生成新模式——通过数据与算法的深度耦合，实现 “研发-仿真-训练-决策”全链条的智能涌现，为军事体系赋能注入持续进化的核心动能。