（来源：中国航空报）

介冲

　　2025年11月，美国空军未来发展局（HAF/A5/7）通过信息征询公告向工业界广泛征集技术方案，寻求研发WarMatrix人工智能辅助的战争推演系统，旨在以超实时速率构建、运行和解析复杂的多域作战场景，从根本上变革传统兵棋推演模式。该系统于2026年3月在“基准推演-26”（GE 26）演习中完成首次作战应用验证，这套AI辅助推演系统完成了6轮以上24小时推演循环，全程运用基于物理规则的建模与仿真裁决，确保推演结果立足于真实的作战条件，为参与者提供了更有依据的成果评估。WarMatrix采用全自主智能红军代替传统人工兵棋演习假想敌，通过机器学习、强化学习等技术，生成可动态适配人类作战决策的AI对抗对手，依托安全云基础设施、多域仿真模型，以及用于编排和分析推演场景的人工智能技术，能够以“超实时速度”运行仿真推演。

传统兵棋推演的困境与变革动因

　　美国空军在兵棋推演领域长期面临深层次的结构性挑战。根据美空军2025年11月23日发布的信息征询公告，空军部当前面临的核心困境是：由于长期依赖体系割裂、技术陈旧且被设备供应商高度绑定的推演工具，难以快速完成军事能力评估、行动方案（COA）分析和费效评估等关键战略问题。

　　在美军APEX防务会议上，美国空军战略规划、综合保障与需求规划助理副参谋长托马斯·劳海德指出：长期以来，美空军的战争推演能力通常需要花费6个月乃至一年时间，需要对推演的红蓝双方及整个行动方案进行精心设计，包括后勤安排、推演预期、红蓝双方力量对比，以及裁判白方的设置等。推演流程往往长达数周，而最终得到的不过是一次精心设计、周密推算的“蒙特卡洛单次采样”。这种模式在人工智能与机器学习时代既不够充分，也不够迅捷。

　　传统大型计算机仿真模型同样弊端突出，前空军研究实验室首席兵棋推演专家马修·卡弗里表示，那些仿真模型运算速度极慢，一周内仅能完成四轮推演的裁决，只好依靠专家小组代替计算机完成裁决，而计算机模型将在推演结束后继续运行，供战后分析使用。

　　更早期的系统甚至无法完成“驱动一列坦克纵队沿公路前进”这样的基本任务，迫使推演组织者不得不雇用人工操控员，由他们坐在计算机终端前手动控制敌方力量，来完成对手行为的模拟。

WarMatrix系统组成：多层架构的智能化推演生态系统

　　WarMatrix系统并非单一工具或平台，而是一个集云计算基础设施、人工智能引擎、多域仿真模型库、大语言模型工具以及多分级安全网络于一体的综合性推演生态系统。

　　云计算基础设施层

　　从技术架构看，WarMatrix系统建立在三个核心支柱之上：安全云计算基础设施、多域仿真模型，以及用于编排和分析推演场景的人工智能层。系统要求解决方案作为模块化、基于云的多域系统运行，充当数字化兵棋推演的集成枢纽。它必须通过模块化应用程序接口（API）与高级框架仿真、集成与建模系统（AFSIM）、下一代威胁系统（NGTS）、联合集成应急模型（JICM）等现有服务批准工具集成或实现同等功能，确保透明度和可重复性。系统必须具备跨密级运行能力，涵盖多个密级层次。云架构的多密级支持是WarMatrix的重要设计特点，确保系统能够在从演练室训练到高度机密的作战规划等不同场景下无缝切换。

　　“战争引擎”用户界面

　　“战争引擎”用户界面旨在为规划人员提供直观的单一操作界面，突破仿真工具的高门槛，使战争部仿真武器库真正向每一名空军人员开放。该界面还寻求与现有战争部推演和仿真工具兼容，并可扩展到数百名用户和数万个实体。美空军期望建立一个供规划人员使用的直观单一界面，以支撑起让每名空军人员都能参与兵棋推演的目标。

　　多域仿真模型库

　　WarMatrix的仿真模型库覆盖全域作战场景：在航空领域，涵盖战斗机性能参数、空空导弹射程和飞行剖面；在海军领域，对航母打击群机动性、雷达探测范围和沿海作战脆弱性进行建模；在陆地领域，模拟旅级战斗队、后勤保障、燃油消耗和弹药储量；在网络和空间领域，涉及卫星可用性、网络攻击、干扰和传感器失效等效果。这些模型既包括经典的运动方程，也越来越多地采用基于智能体的模型架构。

　　人工智能引擎层

　　AI层是WarMatrix系统区别于传统仿真系统的核心所在。它在场景生成辅助、自主“对手”模拟、仿真参数优化和结果分析等多个层面发挥作用，将海量仿真迭代转化为高质量的决策支持信息。该层采用多智能体系统架构，将推演场景中的每一个实体——无论是战机、舰艇、地面部队还是后勤节点——都建模为能够响应实时事件的自主智能体。这意味着，每个仿真单元都具备独立的感知、决策与行动能力，能够对战场环境变化（包括电子干扰、网络攻击、通信中断等）作出实时反应，而无需人工操控。该层包含三类功能各异的智能体角色：

　　蓝色AI：代表美方，在预算约束、装备库存、飞机数量及部署周期等综合条件限制下，自主优化美方作战态势和行动方案，为指挥人员提供多方案对比参考。红色AI：代表对手，通过融合已知的潜在对手军事学说以及基于机器学习涌现出的新战术行为，智能探测并利用美方作战方案中的漏洞与弱点，使对抗仿真更具真实性。中性AI：代表不可控的“环境因素”，负责随机生成技术故障、极端天气、政治危机等突发事件，从而使推演场景更加贴近真实战场的不确定性环境。这三类AI的协同运作，构成了一个动态博弈的智能对抗体系，突破了传统兵棋推演中人工陪练的局限，极大地提升了推演的深度与广度。

　　WarMatrix系统功能

　　WarMatrix系统的主要功能包括快速生成和运行复杂作战场景、整合现有模型与数据以加速分析，并以超实时速度执行多域军事冲突推演，同时保持人在规划、决策和裁决中的核心地位。它支持数百名参与者同时协作，提供透明、可审计的决策过程，帮助决策者更好地理解假设、结果。

　　超实时仿真加速

　　美空军要求WarMatrix系统能够以超实时速度运行仿真的工具，理想情况下加速仿真进程达实时的1万倍。这一加速倍数的战略意义不容忽视：以此速度，一场持续30天（720小时）的冲突可以在不到5分钟的计算时间内完成压缩。这种加速使作战规划从少数几次耗费巨大、难以重复的年度大型推演，转变为面向数百次仿真战役的统计化分析方法，从而更系统地度量趋势、临界点和意外效应。

　　大规模可扩展场景推演

　　该系统能模拟将战争视为复杂适应系统的多维场景，美国空军寻求所有作战域的事件驱动均基于智能体仿真，其中每个实体均以自主智能体的形式表示，能够实时响应各类事件。系统必须可扩展至数百名用户和数万个实体，并能够跨密级运行。

　　基于物理的仿真裁决

　　为确保真实性，该系统应运用基于物理的裁决对交战效果进行评估，并且“次级效应”也必须纳入考量，例如电子战或网络攻击如何制造摩擦、削弱态势感知、干扰指令传输或造成后勤网络堵塞。在GE 26基准推演中，该系统全程运用基于物理的建模与仿真裁决，确保推演结果立足于真实的作战条件。

　　智能辅助行动方案生成

　　WarMatrix系统利用AI技术帮助作战规划人员快速生成、评估和优化行动方案，并运用神经符号推理过程对各方案进行综合风险评估和资源权衡排名。该系统能在关键时间节点暂停仿真，呈现从数百万种可能分支中生成的结果分布、风险走廊和可视化集群，供指挥官审核。

　　大型语言模型辅助任务规划与分析

　　美空军在该系统的开发过程中，运用了大语言模型技术从所选行动方案中按联合标准提取并格式化相关数据，生成任务指令，并实现了指挥官讨论等定性数据的实时转录，以支持推演期间及推演后的快速分析。这一功能可大幅减轻传统兵棋推演中的行政性人力负担，让参演人员得以专注于战略研判与决策制定。

　　科学可重复性

　　该平台支持科学意义上的可重复性，允许官员以一致的逻辑审查同一场景的多个版本。这种可重复性，加上透明的裁决机制和高速处理能力，预计将强化决策支持和长期战略规划。

演示试验

　　2026年3月27日，WarMatrix系统在美国空军GE 26推演中完成了首次运营级部署，标志着该系统正式从研发阶段走向实战应用阶段。本次推演由美国空军未来战略部（A5/7）主办，地点设于弗吉尼亚州亚历山大市的系统规划与分析公司。为期两周的推演汇聚了来自太平洋空军、空军战斗中心、多军种及盟国规划人员的逾150名参与者，推演内容涵盖针对未来冲突场景的作战概念验证、作战能力评估和兵力结构设计。在推演技术层面，参与者成功完成了6轮以上24小时推演循环，利用基于物理规则的建模与仿真裁决方法，确保了推演结果的真实性与科学性。

　　此次推演主要取得了以下成效：为最高领导层提供决策支持，推演为空军部长和空军参谋长提供了关于未来概念、能力和兵力设计的决策性意见，并生成了支撑战后分析和延伸性分析的丰富数据集；可追溯的推演过程记录，WarMatrix系统的运用实现了更加连贯、可追溯的推演过程，能够以超大容量记录决策指令、研判依据和分析结论；初步作战概念验证，此次推演同时作为WarMatrix系统的初始作战概念验证，标志着美空军开展作战分析和兵棋推演模式的重大转型。

结论

　　WarMatrix系统是美国空军在军事人工智能领域的一次系统性战略投资，代表了以数字技术重塑军事推演范式的前沿探索。从2025年11月的信息征询公告，到2026年3月的首次实战推演验证部署，WarMatrix系统已在短短数月内完成了从概念设计到初步实战应用的跨越，充分展示了美国空军推进军事智能化建设的紧迫感与高效执行力。

　　综合来看，WarMatrix系统在以下几个维度具有突出意义：一是技术突破，以超实时推演速度和多智能体架构重新定义了大规模军事仿真的能力边界；二是范式转变，将军事推演从劳动密集型、周期冗长的活动，转变为常态化、循证化的战略分析手段；三是决策赋能，凭借透明化、可追溯、可核验的AI研判分析，为顶层战略决策提供更为科学的支撑依据；四是联合协同，通过搭建可弹性扩展的技术底座，支撑多军种、多盟国开展联合推演。

　　未来，随着人工智能技术的持续突破、计算能力的不断提升以及多域作战实践的深化，以WarMatrix系统为代表的AI赋能型军事推演体系，将在战略规划制定、作战概念开发和兵力结构设计中发挥越来越关键的作用。