随着战争环境的日益复杂化，指挥员在军事决策中面临着前所未有的挑战。军事行动规划不仅要求决策者具备高超的战术技能，还需对快速变化的情况做出精准预测和灵活应对。然而，传统的方法往往受限于数据处理能力、决策效率和风险评估等的不足，亟需引入先进的技术手段以提高军事行动规划的质量和效率。大模型可以提高军事行动的预见性、增强决策制定的智能性以及提升作战行动的适应性和响应速度，为现代军事行动提供更多有力的支持。

军事行动规划相关概念

军事行动规划是在军事资源和作战规则等诸多约束条件下，以实现作战意图为目的，运用科学规划方法和计算机工具对作战行动进程、作战任务安排、力量资源使用和部队协同行动等进行筹划设计的过程。该概念强调，军事行动规划不仅仅是简单的命令下达，而是一个复杂的过程，它要求指挥员和参谋人员深入理解作战目的，并将其转化为具体的行动方案。在理论层面，军事行动规划的核心要点包括：一是目的性，即所有规划活动围绕既定的作战目标展开；二是整体性，即规划者从宏观角度出发，综合考量各种影响因素，以实现作战力量的最优配置；三是预见性，即规划者应预判战场态势，提前制定应对策略；四是灵活性，即作战计划应根据实际情况的变化进行快速调整；五是实时性，意味着规划活动应持续进行，以适应战场动态；六是协同性，即不同军兵种和部门之间的行动应有一致性和协调性；七是可行性，即规划方案在实际操作中能被有效执行；八是风险评估，即规划者对潜在威胁和挑战进行识别并制定相应的缓解措施。

军事行动规划的发展和地位作用

当前在军事行动规划中，军事人员获取战场态势的主要手段是通过物理传感器获取战场环境的相关数据，包括自然地理区域，政治、社会、经济因素，空中、地面、海上和空间领域等因素（包括交战双方）以及信息环境（包括网络空间）等。在经过收集、整合后，军事人员进行态势数据分析，进而对军事行动的可能趋势进行预测。

随着科技的进步，利用人工智能手段赋能军事行动规划的成果也在不断涌现。例如，为以色列国防和国土安全提供任务优化解决方案的供应商Omnisys，其开发的专有算法套件敏捷统计建模（ASM），应用于作战任务管理系统（MMS），可增强态势感知能力。与深度神经网络相比，ASM只需要小规模的训练集，可以灵活应对战场上的快速变化。同时，ASM使用的是一种白盒方法，模型具有可视化和可手动调整的特点。再如，2024年3月，美军印太司令部表示正在开发风暴破坏者（Stormbreaker）项目，目标是建立一个由人工智能支持的联合作战行动规划工具包。该项目支持多域及战役级行动方案（COA）的规划、兵棋推演、分析和执行，可加速“漫长而艰巨”的作战规划过程，连续、快速地进行红队评审、兵棋推演、作战仿真等活动，完善现有的行动方案，甚至生成“没有想到的行动方案”。又如，基于智能博弈比赛平台框架下的智能模型，通过LSTM算法和DBSCAN算法的融合，可以实现智能生成海上作战行动计划，及时预知行动路线，开展风险评估。乌克兰国防部开发的分析态势感知信息系统Delta用于计划行动和作战行动。该系统整合了敌军和资产的位置信息，并允许实时跟踪敌军部队的位置，迅速记录检测到的目标，以便实施进一步的火力破坏。

军事行动规划的优化不仅关乎国家的安全与利益，还直接影响到战争的胜负和人员的伤亡。通过引入大模型，可以实现更精准的战场态势预测、更智能的战术规划、更高效的资源调配，以及更快速的决策响应。这不仅能够显著提升军事行动的效能，还能增强军队的决策透明度和可解释性，对于构建更为成熟、智慧的军事决策支持系统具有重要意义。