2025年9月11日，美国陆军战争学院（USAWC）新闻网站（War Room）刊文《在人工智能的帮助下回归兵棋推演的本质》（Back to The Basics In Wargaming——With a Little Help from AI），称美国陆军战争学院（USAWC）战略推演中引入大型语言模型（LLM），通过模拟危机与冲突中的战役规划，为学员提供实践性学习体验。

《在人工智能的帮助下回归兵棋推演的本质》

编译：汐之

全文摘要与关键词

1.传统推演的两难困境：一是过度抽象现实，导致推演场景与真实战场脱节；二是规则本身成为焦点，挤压学习空间。

2.“太平洋战略”推演的AI赋能之路：美国陆军战争学院启动了“太平洋战略” 推演项目，推演分为：前期准备+推演执行。推演全流程的设计都体现了“AI辅助、人力主导”的原则。

3.从“裁决助手”到“场景生成器”：AI主要承担的三大核心任务

任务1：快速生成 “作战与情报摘要（O&I）”

任务2：量化分析 “战场损伤与兵力损耗”

任务3：挖掘 “计划冲突点”，辅助战略复盘

4.AI赋能推演面临的风险与未来展望：首要难题——信息安全与AI可靠性；核心矛盾——如何避免“AI主导”，保留 “人力决策”；未来方向——升级“推演工具”，还原 “沉浸式战场”。

5.结语：美国陆军战争学院的AI赋能推演表明，不在于“追求最复杂的技术”，而在于“回归推演的本质”—— 以学员为中心，以实战为导向，让科技成为“放大教学价值”的工具，而非目的。“回归本质、科技赋能”始终是军事领域创新的不变底色。

在军事教育领域，战争推演（兵棋推演）始终是培养战略思维与实战能力的核心手段。1914年，《科学美国人》记者探访美国陆军战争学院（USAWC）时，曾留下这样的观察：“军官们围着地图研究，这绝非一场游戏…… 它不为分出胜负，只为获取经验、从失误中成长。” 一个多世纪后，这场 “非游戏” 的军事教育实践，正迎来一场融合传统智慧与前沿科技的变革 —— 美国陆军战争学院正以19世纪普鲁士“自由兵棋”（Free Kriegsspiel）为灵感，借助人工智能（AI）大语言模型（LLMs），重塑战争推演的教学价值，在简化流程与还原真实之间找到新平衡。

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百年困局：传统战争推演的“两难困境”

自美国陆军战争学院创立以来，战争推演便被视为军事教育的“核心实验室”。其核心目标始终明确：让学员在模拟的危机与冲突场景中，反复演练战役规划，将战略理论转化为可落地的行动方案。然而，传统教学型兵棋推演长期面临着一道难以破解的“两难困境”。

传统推演刚性框架存在两个弊端。传统推演为了在有限时间内（通常是几天）模拟复杂的战争环境，往往设计了严格的规则体系、固定的事件顺序和紧凑的时间线。这种“刚性框架” 看似高效，却带来两个致命问题：一是过度抽象现实，导致推演场景与真实战场脱节。例如，为了简化计算，部分推演会忽略地形对部队机动的影响、盟友协同的不确定性等关键变量，学员制定的计划更像“纸上谈兵”。二是规则本身成为焦点，挤压学习空间。学员和教官常陷入对规则细节的争论—— 比如 “某类部队的移动范围是否符合条款”“某次攻击的判定是否合规”，反而忽略了战略决策、资源调配、风险评估等核心能力的训练。

这一矛盾跨越百年，始终困扰着军事教育者：如何在简化流程的同时，保证推演的真实性与教学价值？美国陆军战争学院2026学年的一场 “太平洋战略” 推演实验，给出了融合传统与科技的答案。

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创新实践：“太平洋战略”推演的AI赋能之路

2026学年，美国陆军战争学院的部分研讨班启动了 “太平洋战略” 推演项目。其核心思路是：既要回归“自由兵棋” 的核心 —— 让教官凭借专业经验主导裁决，又要借助AI大语言模型，解决 “自由裁决” 的效率与一致性问题。从前期准备到推演执行，AI贯穿始终，却又不越俎代庖，真正成为 “教官的助手” 而非 “主导者”。

2.1 前期准备：用多场景铺垫构建“实战思维”

与传统推演“直接进入场景” 不同，“太平洋战略” 推演的关键在于 “前置训练”。学院为学员设计了一套循序渐进的能力培养体系：在“军事战略与战役”（MSC）课程中，学员先完成为期一天的设计练习，针对Y国制定应对战略；接着，撰写一份军事方案，模拟美国司令部如何应对突发情况；最后，在“Y国综合课程” 中，学员需切换视角，从Y国军队的立场出发，规划作战选项。

这种“多角度、多场景” 的铺垫，让学员跳出 “单一角色思维”，既理解美方的战略优势与局限，也掌握对手的作战逻辑。而这套准备流程，也为后续AI辅助推演提供了 “共识基础”—— 学员对场景背景、兵力部署、规则边界的认知高度一致，减少了推演中的争议。

2.2 推演执行：3天浓缩“6个月危机+72小时激战”

“太平洋战略” 推演以“Y国与S地区冲突爆发，美国对S地区实施军事援助” 为核心场景，用3天时间模拟从危机升级到激烈交战的全过程：

    第一天（危机酝酿期）：模拟6个月的战略对峙。美国需在不参与直接冲突的前提下，优化兵力部署、争取盟友支持、开展情报侦察。教官通过简易数字地图向学员展示“己方兵力” 与 “已探明的敌方兵力”，还原真实战场的 “信息不透明性”；

    第二天（冲突爆发期）：分为两个回合，每回合模拟1个月的交战。Y国发起攻击行动，美国及其盟友展开反击，学员需制定详细的海空协同、后勤补给、防空反导方案；

    第三天（决战阶段）：浓缩72小时的高强度战斗。学员需在极短时间内调整部署，应对战场突发情况——比如 “某支舰队遭导弹袭击”“机场跑道被破坏” 等，最终通过复盘讨论总结战略得失。

    推演全流程的设计，都体现了“AI辅助、人力主导” 的原则：首先，教官发布情报报告与上级指令；学员团队在1小时内提交情报、监视与侦察（ISR）计划，教官借助AI生成“情报摘要”，据此向学员揭示更多敌方兵力部署；接着，学员用30分钟向教官汇报计划，并提交5-10页的作战概念文档与兵力机动地图；最后，教官团队在AI协助下裁决结果，更新数字地图，并提供口头与书面反馈。

    学员同样使用AI辅助，核心决策讨论决定的方式。学员可借助AI快速生成计划初稿，但核心决策——如 “优先保卫哪个区域”“是否动用核武器”“如何协调盟友行动”——仍需团队讨论确定。AI在此阶段的作用，是减少 “文书工作” 的时间成本，让学员专注于战略思考。

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    AI如何破局：从“裁决助手”到“场景生成器”

    在“太平洋战略” 推演中，AI大语言模型并非 “裁判”，而是教官的 “高效工具”。其主要承担三大核心任务，既解决了传统“自由兵棋”的效率问题，又保留了人力裁决的灵活性：

    任务1：快速生成“作战与情报摘要（O&I）”

    推演的核心环节是“裁决”—— 即根据学员提交的计划，判断战场态势变化。传统裁决中，教官需手动整理双方计划的关键信息，分析兵力对比、行动逻辑，耗时且易出错。而在AI辅助模式下，教官团队采用 “先开放后封闭”（Open then Closed）的策略：先将学员的计划、推演场景手册、课程核心资料等“预加载”到LLM中，再让AI基于这些“内部数据”生成初步的O&I摘要，而非调用互联网信息。

    任务2：量化分析“战场损伤与兵力损耗”

    在大规模交战场景中，兵力损耗的计算是传统推演的“痛点”—— 需对照兵力手册、武器性能参数反复核算。而AI可基于预加载的 “战略兵力手册”（包含美国与地方的舰船、战机、导弹数量与性能数据），快速生成“战损评估报告”。

    在一次模拟推演中，AI能够给出精准且具体的评估报告：“Y国南部2个旅损失约70%兵力，进攻能力基本丧失；北部敌方行动部分成功，S地区1个两栖旅剩余40%兵力，1个空降旅在损失50%兵力后完成集结。”

    这份报告并非“AI主观判定”，而是基于“双方兵力部署、武器杀伤力、地形影响” 等客观数据计算得出。教官可根据教学需求调整参数——比如“为了让学员重视后勤保护，适当提高补给线被切断后的兵力损耗率”，确保推演结果服务于学习目标。

    任务3：挖掘“计划冲突点”，辅助战略复盘

    敌对双方的计划往往存在“战略冲突点”——比如美方计划 “封锁海峡”，Y国计划“突破封锁输送物资”，这些冲突点正是战略决策的关键。AI会自动分析双方计划的逻辑链条，提炼出核心矛盾，并从“风险与决断力”“多域协同（海、陆、空、网）”“盟友协作” 三个维度进行评估。

    这三个评估维度并非预先设定，而是AI从学院课程资料中“自主提炼”，恰好与军事战略的核心素养高度契合。后续推演中，教官团队可进一步优化——比如上传 “评估指标表格”，明确 “多域协同” 需包含 “各军种通信兼容性”“情报共享效率” 等细分标准，让AI的分析更贴合教学需求。此外，AI还能基于双方计划，生成一份 “6个月事件时间线”，清晰呈现“危机升级的关键节点”，为复盘讨论提供直观依据。

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    挑战与未来：AI不是“万能药”，安全与协作是关键

    尽管“太平洋战略”推演取得了“学员反馈全优”的成果，但美国陆军战争学院的团队并未回避其中的问题。这些挑战，也为军事领域AI的应用提供了重要启示：

    4.1 首要难题：信息安全与AI可靠性

    推演中，信息安全的风险始终存在。最初，学院尝试使用政府提供的AI工具 Ask Sage，但该工具频繁死机、丢失数据，最终不得不转向 ChatGPT、Claude、Grok 等商业平台，部分教官甚至使用个人付费账号（如 ChatGPT Plus）。尽管推演场景是虚构的，但其中包含的 “美军作战思路”—— 比如 “航母战斗群的部署周期”“关岛弹药储备估算方法” 等未分类信息，仍可能暴露美军的 “认知模式”，存在被对手分析的风险。

    此外，AI的 “幻觉问题”（生成虚假信息）也需要警惕。在一次推演中，AI错误声称 “美军在太平洋地区有3个未公开的军事基地”，教官发现后及时修正，才避免误导学员。这意味着，无论AI多么高效，“人力审核” 始终是最后一道防线 —— 教官需要具备 “辨别AI错误” 的能力，而非盲目依赖。

    针对该难题，学院提出的解决方案是：建立“军用封闭网络AI系统”，将推演数据与互联网隔离，同时开发专属的军事大语言模型，训练数据全部来自经过审核的军事资料、历史战例，从源头降低安全风险与 “幻觉” 概率。

    4.2 核心矛盾：如何避免“AI主导”，保留“人力决策”

    “太平洋战略” 推演的成功，关键在于守住了 “AI辅助，人力主导” 的底线。但随着AI能力的提升，如何避免学员与教官 “过度依赖 AI”，成为新的挑战。比如，部分学员在制定计划时，直接复制AI生成的方案框架，缺乏独立思考；有些教官则简化裁决流程，将复杂的战略评估交给AI，弱化了自身的专业判断。

    为解决这一问题，学院采取了两项措施：一是组建“多元化教官团队”，成员涵盖战略学、情报学、国际关系、AI技术等领域，确保在裁决时既能基于军事专业判断，也能理性评估AI输出的合理性；二是制定 “能力指南”，明确AI的 “可做” 与 “不可做”—— 比如AI可计算兵力损耗，但 “是否发动核打击”“是否与盟友签订防务协议” 等涉及战略意图的决策，必须由学员自主讨论确定。

    4.3 未来方向：升级“推演工具”，还原“沉浸式战场”

    在地图与场景呈现方面，当前的“简易数字地图” 仍有较大提升空间。学院计划开发一套 “定制化兵棋工具包”，结合高精度卫星地图、实时气象数据、三维地形模型，让学员更直观地感受“地形对部队机动的影响”——比如 “山地如何阻碍装甲部队推进”“台风如何影响舰载机起降”。这一思路，与19世纪兵棋的发展逻辑一脉相承：当年普鲁士通过改进精密制图技术，提升了兵棋的真实性；如今，现代地理信息科技与AI的结合，将进一步拉近推演与实战的距离。

    此外，学院还计划扩大推演规模——从当前的 “24个研讨班、400名学员”，逐步推广到全军院校，甚至与盟友国家的军事学院开展 “联合推演”。通过AI同步处理多语言、多场景的推演数据，提升美军与盟友的协同作战能力。

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    结 语

    从19世纪普鲁士的“自由兵棋”，到今天融合AI的 “太平洋战略” 推演，军事教育者始终在探索一个核心命题：如何让推演更有效地培养“能打赢未来战争的战略家”。美国陆军战争学院的实践证明，答案不在于“追求最复杂的技术”，而在于 “回归推演的本质”——以学员为中心，以实战为导向，让科技成为“放大教学价值”的工具，而非目的。

    正如1914年《科学美国人》记者所观察的，战争推演的核心从来不是 “赢”，而是 “从失误中学习”。AI的加入，让学员有更多时间思考“战略失误的根源”，让教官有更多精力引导 “深度复盘”，这正是这场变革的意义所在。对于军事教育而言，最先进的技术，永远是服务于“培养战略思维”的手段；而真正的核心竞争力，始终是“能在复杂环境中做出正确决策的人”。

    未来，随着AI技术的不断迭代，战争推演或许会呈现更多新形态，但“回归本质、科技赋能”的逻辑，将始终是军事领域创新的不变底色。

    参考文献：

    https://warroom.armywarcollege.edu/articles/back-to-the-basics/

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