2017年，伦敦国王学院成立的兵棋推演网络正式让学界重新关注起这种模拟工具。毕竟现在国家间的较量越发复杂，不光要拼传统军力，还得搞经济胁迫、认知战、网络破坏，甚至还有由国防技术驱动的创新竞赛。这种混合特征把额外的责任都给了国家安全机构，政府必须得琢磨怎么在军事、经济、技术和信息几个领域同时出现压力的情况下应对。这就好比下棋，得先想好几步才能走稳当。 英国国防部的《国防兵棋推演手册》就把兵棋推演说成是军事战略发展的长期基石，专门提供那种“结构化且思想解放的安全失败环境”，让大家能以比较低的成本去摸索怎么赢怎么输。历史上西方战术单位WATU方法成功后，皇家海军就把兵棋推演培训扩大了。这事儿后来启发了西蒙·帕金写了《鸟与狼的推演：赢得战争的秘密游戏》，记录了结构化模拟是怎么在关键时刻改变作战方式的。 现代基于计算机的兵棋推演已经不是简单的概念练习了。平台里集成了大量真家伙的数据，像速度、油耗、弹药量这些都能模拟出来。比如《指挥：现代行动》这种专业版软件，连概念中的新武器都能拿来测试性能。高保真的模拟能让概念在部署前多迭代几次，帮着做需求开发和评估规划。这么搞能在花大钱前先减少些不确定性。 科技一直在推着国防规划架构往前走。《华尔街日报》报过五角大楼用商业视频兵棋推演做实验的事儿。IEEE上也有研究在看大型语言模型能不能辅助作战规划。高木浩一郎分析过中美竞争中人工智能的作用。美国国防创新单位的Thunderforge项目就整合了商业AI工具来辅助决策。这些迹象都说明机构们对AI驱动的规划环境越来越感兴趣。 以前AI进不去国防规划的原因之一是数据不足。现在不一样了，当代冲突产生了很多结构化的数据集，有任务结果、伤亡数、资源指标什么的。AI的输出质量全看输入好不好，经过验证的作战数据加上兵棋推演的输出就能当成训练基础。人类推演和AI建模之间反复循环形成了一个反馈环，让人类判断和机器建议都越来越好。 有了真实冲突数据的AI场景能大幅加快任务分析速度。AI比单个指挥官更能快速评估大型情景树，让规划者在紧迫的时间里看得更广。这不是要把人给排除出去，而是通过扩展分析带宽来增强人的判断力。AI从反馈里学习时间久了没准还能催生出新战术。此外这也是个安全的实验场，能评估AI的优劣势。 更大的问题是这种方法能不能通过更精准的规划减少附带损害？虽然现在还没个准话儿，但潜力确实值得研究。兵棋推演尤其是结合AI的时候已经不再是单纯的模拟工具了，它正成为混合型和数据驱动冲突时代战略韧性的核心手段。 总之无论你在哪个国家定义自己的利益并去追求它时，不可避免地会跟竞争对手的利益撞车。这种冲突可能从经济政治开始上升为军事对抗。所以得有个能在不确定情况下制定行动方案的框架才行。这种框架的核心就是兵棋推演，因为战争影响的方面太多了。 现在混合冲突里多了好多以前没的东西，给国家安全机构带来了新负担。政府得学会预判那些军事、经济、技术和信息几方面都有压力的场面。这就好比下棋要多想想几步走法才能走稳当。 英国国防部那本手册就把兵棋推演说得特别重要，专门提供那种让大家能在失败环境中学习的地方。历史上WATU成功后启发了西蒙·帕金写书讲模拟怎么改变战术的故事。这说明兵棋推演不光是纸上谈兵的理论活动还能催生真正的创新。 现在的计算机兵棋推演比以前强太多了。平台里有海量真家伙的数据库能模拟速度、弹药这些物理性能。专业版的软件甚至能让你设计概念武器来测试性能。这种高保真模拟让概念能在部署前多磨几次。 科技的发展推着国防规划架构往前走。《华尔街日报》提过五角大楼用商业视频做实验的事儿。IEEE上也有研究在探讨大型语言模型能不能帮着作战规划。高木浩一郎分析过中美竞争中AI的作用。美国国防创新单位的Thunderforge项目就把AI工具给整合进来辅助决策了。 现在AI进国防规划变得更可行了是因为有了好的数据。当代冲突产生了很多结构化的数据集有任务结果伤亡数等等这些资料都是现成的验证过的作战数据加上兵棋推演的结果就能当成训练AI的基础了。 人类推演和AI建模来回折腾形成了一个反馈环让人类判断和机器建议都越变越好有了真实冲突数据的AI场景能大幅加快任务分析速度AI比单个指挥官更能快速评估大型情景树让规划者在紧迫的时间里看得更广。 这种方法是不是能减少附带损害现在还没定论但潜力确实值得研究兵棋推演尤其是结合AI的时候已经不是单纯的模拟工具了它正成为混合型和数据驱动冲突时代战略韧性的核心手段。