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大数据技术在俄乌冲突中的应用

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近年来,以大数据处理为代表的人工智能技术被广泛应用于军事领域,彻底改变了部队的作战方式,大大提高了部队的作战效率。美国Palantir公司开发的以大数据智能分析为主的辅助系统能够将战场数据、专业领域知识和人工智能生成的决策建议实时融合在一起,提高战场态势感知能力,建立战场决策优势。Palantir公司凭借其先进的数据分析和智能决策技术,不仅深刻影响军事技术的发展,还将推动未来作战模式的变革。

  Palantir公司简介

  2003年,彼得·泰尔等五人共同创立了大数据分析公司——Palantir,主要提供数据分析服务,特别是面向大数据和人工智能的解决方案。其最初服务于美国联邦调查局、美国中央情报局等政府机构的国防、安保、反恐等工作,而后业务还扩展至金融分析、医疗、零售、生物科技、自然灾害救援、网络安全等多个领域。

  2011年,Palantir公司因在追捕击毙本·拉登行动中提供重要数据与情报分析支持而闻名全球。在军事领域,其采用人脑决策和智能系统共生的分析方式,对数据进行采集、分析和管理,同时把人的理解决策与机器智能的计算、推理、实时迭代等能力相结合,以此对快速变化的战场环境作出实时响应,使大数据系统的决策价值最大化。

  Palantir公司主要开发了Gotham、Foundry、Apollo、MetaConstellation和AIP等产品平台,面向军事领域的主要是AIP、Gotham和MetaConstellation。

  大数据技术军事用途俄乌冲突中,Palantir公司为乌军提供的军事支持主要有情报融合分析、智能辅助决策、星载算法加持等,可快速解析瞬息万变的战场信息,以此提高战场决策的效率与准确度。

  卫星自动化调度与任务分配。

  1.情报融合分析Palantir公司利用自身的情报融合分析技术,能够在1小时内为乌军提供俄军军事部署、动向研判及高价值目标位置等敏感情报支援,帮助乌军的作战行动具备更强的目标指向性和实效性。基于Palantir平台的综合态势共享感知优势,乌军能够自行完成处理战场数据、分析战场局势、选择打击目标等一系列军事活动,实现动态指派任务与自主完成任务相结合的战术运用。冲突爆发以来,凭借Palantir的情报融合分析技术,乌军特种部队成功实施了大量的伏击战、狙击战、斩首战、破袭战。

  2.智能指挥决策乌军可利用Palantir公司的智能决策技术分析特定区域的作战数据,可以较准确地预测俄军动向,为乌军机动和固守、进攻与防御提供最优方案及兵力兵器配置建议,极大提高了乌军战场态势分析和指挥决策能力。以2023年跨年之夜乌军袭击俄军为例,乌军突然向俄军顿涅茨克州马克耶夫卡的一个新兵基地发射了6枚“海马斯”火箭弹,造成俄军包括1名校级副团长在内的89名官兵阵亡。究其原因,表面上是俄军官兵手机泄密,实质是Palantir公司智能决策技术的准确研判和快速响应,显示出其超强的OODA“秒杀”能力。而与之相比,俄军炮兵在侦察识别目标后,通常需要3至5分钟才能发动对目标的精确打击。

  3.星载算法加持俄乌冲突中,Palantir公司为乌军提供了一套先进算法作战系统MetaConstellation,其核心是将人工智能微模型实时部署到在轨卫星,利用数百个在轨传感器,为乌军时敏目标打击问题提供解决方案。以乌军打击俄军目标为例,乌军利用西方的侦察卫星拍摄高清战场图片,同时由SpaceX公司的低轨道“星链”卫星进行部分补充,使用星地链路将信息进行分发,最后使用大数据和AI人脸识别技术,在“星链”与无人机的交叉互动下,开始搜索并锁定有价值的“斩首目标”,随后通过“星链”数据传输系统将任务下达,最终由乌军部队完成对目标任务的狙杀。在该系统的支持下,即使乌军地基指挥网络降级或瘫痪,其依旧可以上传或下载目标情报以完成作战任务。

  实战应用案例

  MQ-9无人机捕捉到敌方T80主战坦克。

  为具体说明Palantir大数据技术在俄乌冲突中的军事应用,以一名乌克兰军事操作员使用Palantir公司AIP平台对敌打击为例详细说明。

  在作战过程中,乌军军事操作员收到AIP平台的警报,指出敌人正在附近区域集结军事部队。为获得更详细的战场信息,操作员使用AIP大语言模型提供更多详细情报,并利用AI分析该地区的敌方部队。AIP派遣部署在附近的MQ-9无人机进行侦察探测,无人机回传视频显示,该区域存在一辆敌方T-80主战坦克。

  随后,AIP平台综合敌我距离、武器装备、作战人数、行动时间、潜在伤害等因素,生成三种可能方案,具体包括使用F-16、远程火炮或“标枪”导弹攻击坦克。根据AIP平台显示的三个行动方案的关键信息,指挥官对敌人的装备等进行综合评判后,确认方案。

  预测敌军动向。

  随后,AIP根据指挥官的引导,制定该方案的实施步骤:

  (1)评估战场,根据无人机拍下的敌方装备,选择配备一辆装甲车和一个排的作战单位,再根据自动化的地理空间情报,结合己方部队的地形穿越能力,给出行动的最佳路线;

  (2)检查弹药,在行动之前,指挥官对己方部队弹药补给数量进行确认,例如部队装备的“标枪”反坦克导弹是否充足;

  (3)瘫痪敌方通信,AIP平台自动识别敌方通信节点,并将所有经过验证的敌方通信节点与我方干扰能力进行配对,对敌方首要通信目标进行干扰,扰乱敌方通信,使地面部队能更安全行动;

  (4)生成作战计划摘要,提交作战命令;

  (5)最后出动部队,实行快速打击。操作员与AIP平台进行交互时,大型语言模型会访问基础数据,这些数据综合了公开和机密的实时信息。在AIP平台控制面板,操作员为模型设置了安全措施,包括模型访问数据的权限,以及AI所能推荐或执行的行动、工作和流程。AIP平台的每一个响应都保留了访问底层数据记录的链接,可以在必要时进行查看,这一功能对于大型语言模型和AI在军事领域的应用至关重要。AIP平台将大型语言模型与信任的军方和国家安全模型相连,其中包括计算机视觉、高级定位和导航、效果配对和仿真等模型。在适应标准军事决策程序的同时,AIP平台确保了这些模型之间的切换,这使军事组织能够协同使用大型语言模型和其他模型,从而能够安全、大规模地对不同的场景和行动过程进行推理。AIP平台释放了大型语言模型和尖端AI系统在国防和军事相关方面的能力,将基础技术和作战结合在一起,为美国和其盟友赋能,以有效快速地进行威慑和防御行动。

  多种数据类型的情报融合。 

  结束语

  Palantir公司在俄乌冲突中大显身手,其本质是人工智能在战场上展现出的非对称、代际差优势。从作战行动角度看,大数据技术支持下的多维情报融合,帮助乌军能够准确掌握敌方的战略企图、作战规律和兵力配置,做到“知己知彼”,使战场变得清晰透明;从作战效能角度看,大数据技术支持下的乌军OODA环闭合时间大大缩短,基本实现了“发现即摧毁”的作战目标,符合“未来战争不是大吃小,而是快吃慢”的制胜规律。

  以大模型、大数据技术为代表的军事应用使军事决策更加智能化和高效化,未来应加快推动大模型、大数据技术在军事领域的广泛应用,加强情报、决策与作战的一体化研究,为军事创新实践注入新动能。(张俊杰 贾军 王创维 刘杰)

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