人工智能规制集群力量行动自主协同完成调控。现代战争越来越重视作战资源的集约有效利用，因而，更加强调对作战力量和行动的精细控制，但超时限、跨多域实施的联合作战行动已严重超出人类指控能力所及，需要机器智能参与其中，替代人类完成权限以内的组织协调工作，以解放人类的大脑和双手去思考和处理更高层级的问题。有学者预测指出未来智能化作战，作战机器的参战将使人工指挥作业人员减少，人工通信传递减少，这样一来，作战力量集群智能自主协同行动将在人工智能的驱动控制作用下，成为未来作战的主要表现方式。
人工智能融入作战力量和行动调控环节，始终对标上级战略意图和作战方针，依靠边缘计算智能，延伸作战体系末端触角，通过智能侦察传感设备实时监视战场态势变化，收集异地多源战场态势数据信息并进行自动比对、融合、解读、分析，智能推断预判敌情动向和战局发展趋势，自主规划指派作战任务，精细调度分配作战资源，预先调整部署作战力量，自动消解行动矛盾冲突，最终完成各层级、各领域、各方向作战行动地分布式、精细化、敏捷性控制。例如，人工智能协调控制火力打击行动涉及从目标发现到跟踪识别到精确打击再到毁伤评估等一系列环节，需要侦察情报链、指挥控制链、武器打击链和综合保障链一体运行、周密协作和默契配合，可以利用机器视觉、语音识别、自然语言理解、自主规划、智能决策、机器学习（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络）等智能算法，自动完成目标跟踪识别、目指信息汇总、射击诸元计算、弹药智能匹配、航迹规划制导、寻的瞄准打击和毁伤效果估算等。
人工智能促进指控效果精确高效评估形成结论。在指挥控制过程中，需要对指控效果进行全方位的考察评估，而对作战指控效果的评估主要体现在对作战行动效能的评估上。随着现代战争参战力量的日益多元和作战空间的持续扩展，影响战局走向的因素越来越多且复杂交织，黑天鹅、灰犀牛事件频发，作战体系中任一局部的轻微扰动都可能引发蝴蝶效应和多米诺骨牌效应，仅靠人类的大脑思维对作战行动效能进行直觉判断和定性分析已无法满足行动评估的可靠性和有效性，需要借助机器智能进行科学推理和定量计算。
人工智能融入作战行动效能评估环节，可以借助大数据——主要包括情报数据、作战数据和环境数据——提供的一切可能信息，为智能算法演绎推理提供技术支撑，使评估结果更具客观真实性和可参考性。具体流程是平时将自动收集到的大量实战或演训数据进行清洗、制定编码标准、构建算法模型训练数据、输入算法模型校准机器学习算法、将机器学习算法的输出内容转化为可理解性评估结果等一系列流程操作，至此完成作战评估模型库的自主构建和持续更新。战时通过精准匹配调用预训练完成的作战评估模型，将收集到的各类战场情报数据、作战数据和环境数据进行深度解析运算，输出评估结论并显示在人机交互界面上，为指挥员指挥控制后续行动提供决策依据。
初审：孙世奇
复审：成自来
终审：陈光中
