人工智能的飞速发展正急剧改变着现代战争的形态样貌，也深刻影响着联合作战指挥控制。对于联合作战指挥控制来讲，其组织实施的基本流程范式是发现情况、做出预判、完成决策、进行调控等环节循环有序开展，人工智能对联合作战指挥控制产生作用影响也必然体现在其组织实施的基本范式之中。
人工智能影响联合作战指挥控制的基本范式
人工智能推动战场数据信息深度融合生成情报。随着万物互联时代的到来和信息化智能化战争形态的演化，战场侦察情报活动正发生剧烈嬗变，战场数据信息的获取呈指数级地翻倍增长，资料显示，自“9・11”事件以来，仅源自无人机和其他监控设备的数据量就增长了16倍；美军分布式通用地面系统每日采集的视频流超过7TB；空军每天收集的情报侦察视频时长约160h。然而，蕴含其中的关键情报却比以前掩藏得更深，使作战指挥人员开展情报分析工作的工作量激增且面临多重困惑，战场态势的大数据状态带来战争对抗的复杂性问题。
人工智能融入侦察情报系统，可以根据指挥员情报需求对广域分布的智能传感监视设备进行自动调度使用，获取多源有效的目标信息，并能够采用知识图谱、自然语言处理、语音识别、机器视觉、机器学习、文本挖掘、边缘计算等技术，对获取的纷繁复杂的海量异构数据信息进行甄别比对、分门别类、深度关联和融合处理，进而生成有价值的情报产品，为指挥员科学正确决策提供依据。
人工智能助力战前预案构想动态优化变成决心。战中指挥控制是建立在战前充分预想的基础之上的，没有预案准备的战中临机决策犹如无源之水，无本之木，容易将战局导向失败。因此，战中临机决策需要立足实际情况，对标己方企图，紧盯对手变化，对作战预案进行战中动态优化，以推动预案构想变成调控决心，一切向作战目的实现聚焦。
人工智能融入战中临机决策环节，平时可以收集学习大量的实战案例和演训成果，不断熟悉己方指挥员的指挥风格和行为习惯，全面掌握潜在对手的作战策略和惯用手段，深度洞悉潜在对手的体系弱点和漏洞缺陷，并有针对性地生成系列作战预案以备使用。战时能够在准确接收上级命令指示的前提下，借助于强化学习、深度学习等智能学习算法进行情感分析和价值判断，深刻理解上级作战意图，明确任务标准、限制因素、责任边界和规划原则，智能综合作战任务需要、作战对手强弱点、作战环境对作战行动的潜在影响等因素，从预案库中搜索匹配度较高的方案进行修改完善，快速、高效、全面、具体地完成作战方案拟制工作，并适时吸收人类的智慧谋略融入行动设计，确保方案具有实际可行性、鲁棒适应性和谋略艺术性，为指挥员定下调控决心奠定基础。美军先期开展的“深绿”项目研究，开智能化指挥决策研究先河，在作战方案的智能化拟制生成方面取得突出成果。
初审：孙世奇
复审：成自来
终审：陈光中
