Indo-Pacific Record

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Source record CMC Political Work Department · 2026-06-04

Empowering Joint Operations Planning with Intelligentization

以智能化赋能联合作战筹划

Machine translation The heading is a machine translation of the original title above. Not reviewed by a human.

Processing status

Analyzed

Passed relevance screening and completed analysis. English title and summary are machine-generated.

Machine assessment Not flagged for closer review. This is a software triage result, not an editorial judgment.

Provenance

What is known about this record and where each part came from.
DeskChina Desk
Publishing institutionCMC Political Work Department
Source outletPLA Daily (解放军报) (pla_daily)
Source languagezh-Hans — an attribute of the source, not of this record
Source-stated publication date2026-06-04
Original URLhttp://www.81.cn/yw_208727/16465401.html
Collected at2026-06-04 15:55:38 — collection metadata, not a publication time
Content fingerprint54c72d217d8c94c200fc2292b32a7f2f306aa5e479dc5968af88ae0cb9964195 — taken when the record was captured, over the stored original title and text
Collection run47
Analysis modelclaude-sonnet-4-6
Prompt versionv1

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Stored source text

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以智能化赋能联合作战筹划 ■杨 斓 引 言 联合作战筹划作为组织运用联合作战力量的中枢,其科学化、精准化、高效化程度,直接决定着战争的胜负走向。当前,随着人工智能技术在军事领域的深度渗透,联合作战筹划正经历从“人为主导、机器辅助”向“人机融合、互为补充”的系统性转变,这对联合作战筹划的底层逻辑、运行方式等产生了重大影响。我们必须深刻把握智能化战争的内在规律,以智能化赋能联合作战筹划,加快构建与未来智能化战争相适应的联合作战筹划能力体系。 夯实数据底座,筑牢智能化数字根基 数据是智能化战争的核心要素,筑牢数据根基是联合作战筹划从“经验驱动”向“数据驱动”转变的必要前提。在传统战争形态下,数据只是辅助指挥员判断战场态势的参考信息。而在智能化战争中,数据已成为作战体系的“血液”和“骨骼”,贯穿于联合作战筹划的全过程:从战场态势感知、作战目标分析、作战力量编组到作战方案生成、作战效果评估,每一个环节都离不开数据的支撑。数据的完整性、准确性、时效性,直接决定了智能化筹划的精度和速度。从这个角度讲,没有高质量的数据支撑,以智能化赋能联合作战筹划就会成为无源之水、无本之木。 从更深层次看,数据是构建战场数字孪生的基础,是实现物理战场与虚拟战场同频共振的桥梁。在智能化技术加持下,我们可以对海量战场数据进行采集、处理和分析,在数字空间构建起与物理战场高度一致的虚拟镜像,实现对战场态势的实时映射、对作战过程的模拟推演和对作战结果的预测预判。这种数字孪生能力,使得联合作战筹划能够突破物理时空的限制,在战前就对各种可能出现的情况进行充分的推演和验证,从而大幅提高筹划的科学性和可行性。同时,数据也是算法训练的“燃料”,只有拥有足够丰富的战场数据,才能不断完善能够适应复杂多变战场环境的智能算法模型。 因此,以智能化赋能联合作战筹划,必须坚持数据先行的建设理念。一是要建立统一的数据标准体系,规范数据的格式、接口和语义,解决多源数据异构性问题,实现不同军兵种、不同领域、不同系统之间数据的互联互通和共享交换。二是要构建全域覆盖、多源融合的数据采集网络,综合运用陆、海、空、天、电、网等各类侦察感知手段,实时获取战场环境、敌方兵力、我方态势等全维度数据,形成覆盖作战全空间、全时域的数据采集能力。三是要加强数据治理能力建设,通过数据清洗、去重、校验、融合等技术手段,提高数据的准确性、一致性和可信度,为智能化赋能联合作战筹划提供持续稳定的数据支撑。 注重人机融合,重塑智能化决策模式 在当前的智能化建设中,人工智能系统已经具备了比较强大的计算能力、存储能力和学习能力,能够快速处理海量数据,生成多种作战方案,成为信息化智能化条件下联合作战筹划不可或缺的重要力量。但将目光投射到更遥远的未来战场,运筹智能化战争,人工智能算法也存在着明显的局限性,它缺乏人类的创造性、想象力和价值判断能力,无法理解战争的政治本质和战略意图,无法应对战争中可能出现的非常规情况和道德困境,难以适应未来智能化战争节奏加快、高度复杂的特点。 因此,以智能化赋能联合作战筹划,我们不能仅仅满足于人类能力与机器能力简单叠加的“人为主导、机器辅助”决策模式,而应追求人的创造性思维与机器的计算性思维的深度融合,力求实现“人机融合、互为补充”的新型决策模式。在这种模式的主导下,人类负责确定作战目标、制定战略规划、把握战争方向、作出最终决策;机器则需要在更高维度上理解人类的决策意志,并将其贯彻到处理数据、生成方案、模拟推演、评估效果等各环节,从而既更好发挥机器的速度和精度优势,又最大程度激发人的创造性和灵活性优势,实现“1+1>2”的倍增效应。 重塑联合作战筹划智能化决策模式,必须从人才培养和技术研发两个方面同时发力。在人才培养方面,要大力培养既懂军事又懂技术的复合型军事筹划人才,提升各级作战筹划人员的数字素养和智能素养,使其能够熟练运用智能筹划工具,理解算法的逻辑和局限,与智能系统达成高效协同。在技术研发方面,要重点突破人机交互、知识图谱、强化学习等关键技术,提升智能系统的自主性和适应性,使其能够更好地理解人的意图,适应复杂多变的战场环境。同时,还可以建立“人机双回路”的筹划训练模式,将智能系统作为人类筹划训练的重要“伙伴”,通过常态化的人机协同训练,不断提升人机融合的默契度和筹划能力,从而提高联合作战筹划在复杂战场环境下的适应能力和决策水平。 深化体系聚优,提升智能化整体效能 联合作战的本质是体系与体系的对抗,这决定了以智能化赋能联合作战筹划不是单一环节、单一领域的智能化,而是整个作战体系各项能力的体系聚优。作战效能的有效发挥依赖于各作战要素、各作战系统之间的深度协同。在以往的联合作战筹划中,打破各军兵种、各领域之间的信息壁垒和体制机制障碍,实现作战力量的一体化运用,一直是我们不懈追求的目标。而智能化技术的发展,为打破这些壁垒和障碍提供了绝佳的手段和方式,使得更好构建全域一体、高度协同的智能化联合作战筹划体系成为可能。 从体系论的角度看,智能化联合作战筹划体系是一个复杂的开放系统,其整体效能并非来自各组成部分的“叠罗汉”,而是来自系统内部各要素之间协同作用产生的涌现效应。从这个角度讲,只有实现了体系聚优,才能充分发挥智能化筹划的优势,实现对作战力量的精准调度和对作战行动的精确控制,从而形成整体作战效能。否则,智能化筹划就会成为 “信息孤岛”,无法转化为实际的战斗力。因此,智能化联合作战筹划体系必须与指挥控制体系、侦察情报体系、火力打击体系、综合保障体系等作战体系深度绑定,实现数据互通、信息共享、流程衔接和功能互补,形成一个有机整体。 在实践层面,可以坚持体系化建设思路,重构联合作战筹划的技术体系和组织体系。在技术层面,要建设统一的智能云平台,为各级筹划节点提供强大的计算、存储和算法服务;要部署边缘计算节点,实现战场数据的实时处理和本地决策;要构建全域互联的通信网络,保障各个筹划节点之间的信息畅通。在组织层面,要建立扁平化的筹划指挥体制,减少指挥层级,下放决策权限,赋予一线筹划节点更大的自主权;要组建模块化的筹划团队,根据不同的作战任务灵活编组,实现跨领域、跨部门的协同筹划,力求做到“分布式部署、集中式管控、网络化协同”,既充分发挥各个筹划节点的主动性和创造性,又要确保整个筹划体系的统一指挥和协调一致。 筑牢安全防线,保障智能化可靠运行 智能化在为联合作战筹划带来巨大效能提升的同时,也带来了前所未有的安全风险。在以智能化赋能联合作战筹划过程中,筹划体系高度依赖于数据、算法和网络,面临着多维度、多层次的安全威胁。例如,数据作为智能化筹划的核心资源,一旦被敌方窃取、篡改或破坏,将会导致战场态势失真、决策失误,甚至造成整个作战体系的瘫痪;算法作为智能化筹划的核心引擎,存在着被敌方植入后门、进行算法欺骗的风险;网络是智能化筹划体系的运行载体,网络攻击具有隐蔽性强、破坏力大、扩散速度快等特点,能够在短时间内对智能化筹划体系造成严重破坏。 我们必须清醒认识到,安全与发展是一体两面的,没有安全的发展是不可持续的,没有发展的安全是停滞不前的。智能化程度越高,对安全的要求就越高,安全漏洞带来的风险隐患也就越大。只有筑牢安全防线,才能确保智能化联合作战筹划体系的可靠运行。因此,以智能化赋能联合作战筹划必须坚持发展与安全并重的原则,把安全防护贯穿于建设的全过程。 具体而言,首先要加强数据安全防护,建立健全数据分级分类保护制度,确保数据在采集、传输、存储、使用等各个环节的安全。其次,要强化算法安全管理,建立算法审查和评估机制,对算法的安全性、可靠性和可解释性进行严格的审查和测试,防止算法被敌方利用或攻击。最后,要提升网络安全防护能力,构建主动防御、纵深防御的网络安全体系,提高对网络攻击的监测、预警和处置能力,强化网络的抗毁性,从而在智能化浪潮中规避风险,牢牢掌握未来战场主动权。

Summary

Machine summary

A PLA author identified as Yang Lan argues in what appears to be a military theory journal that joint operations planning must transition from 'human-led, machine-assisted' to deep 'human-machine integration,' and lays out a four-part framework covering data infrastructure, decision-making reform, system-of-systems integration, and security hardening. The article documents the PLA's current institutional framing of AI-enabled command: it treats data standardization across services and domains, human-machine collaborative training ('dual human-machine loop'), and flattened command structures as unsolved construction problems, not accomplished capabilities. The explicit acknowledgment that AI algorithms lack creativity, cannot grasp political intent, and are vulnerable to adversarial manipulation raises the question of how far actual intelligentized planning systems have progressed beyond the conceptual stage.

Machine-generated from the original text, and distinct from the machine translation of the title. Not reviewed by a human. It is a reading of what was published, not a verification of it.

What this record supports

It does not establish that the described events occurred, that any capability exists, or that the institution's stated position is its actual policy.

Cite this record

Two separate claims, cited separately: the item as its publisher issued it, and the record as this corpus holds it.

Source text. CMC Political Work Department. "以智能化赋能联合作战筹划." PLA Daily (解放军报), 2026-06-04. http://www.81.cn/yw_208727/16465401.html.

As held. Indo-Pacific Record, China Desk Corpus, Record 1036, Snapshot — 2026-08-26 (3,574 records).

Processing note. The English title and summary held for this record are machine-generated and have not been reviewed by a human.

The record number and this record path are locators inside the 2026-08-26 snapshot. Neither is a DOI, accession number, permanent identifier, public permalink, or published route. See identifiers and citation guidance.