用大数据穿透“战争迷雾”

“知彼知己”历来是兵家追求制胜战场的最高境界，但从古至今战场始终被“迷雾”遮盖。尽管现代情报侦察和处理系统日臻完善，使战场透明度增大，但始终难以完全消除“战争迷雾”。尤其是现代作战数据信息“爆炸式”增长，真伪信息混淆，甄别处理困难，又造成新的“信息迷雾”，影响指挥员的判断和决策。大数据技术的广泛应用，可以辅助指挥员对多源获取的海量数据信息进行实时处理和智能分析，深入挖掘有价值的情报信息，从而拨开“战争迷雾”，让指挥员真正做到“知彼知己”，达成“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。

大数据能拓宽情报获取的广度。传统战场情报信息的获取，主要通过军队 的情报侦察系统实时感知战场发生的情况，情报人员和指挥人员运用情报处理系统对各种情报信息进行去粗取精、去伪存真，从而获取有价值的情报信息，支撑指挥员和部队进行决策和行动。显然，这样获取的情报途径较窄，信息量有限，但价值密度较大。随着信息技术的发展，人类社会信息传播媒介日益发达，广播、电视、互联网、物联网等现代信息媒介大量出现，开源信息成为军队情报信息的重要来源。尽管开源信息的价值密度较低，但是随着信息数据量的增加，有价值的情报信息也会随之增加。因此，只要最大限度地获取更多的开源信息，借助大数据技术处理分析后就可提取出更多有价值的情报信息。现代大数据采集，运用自主识别多目标、多特征数据及全天候采集数据等技术，提高了情报信息采集能力，将会从更多开源信息中获取大量军队所需的情报。情报众筹软件可以方便普通民众随手收集敌方信息并上传共享。大数据存储运用、大规模并行数据库存储技术和可扩充存储系统技术等，提高了情报信息的存储能力，通过这些大量存储信息，与实时获取信息进行融合处理，从而产生更多有价值情报，极大拓展了情报信息的来源。

大数据能增强情报挖掘的深度。现代战争中能否破解“战争迷雾”，关键是能否从海量情报数据中快速精准地挖掘出有价值的情报信息，以此作为指挥员进行决策和部队实施行动的依据。传统情报利用，除了直接获取确定的情报信息外，很多情报需要指挥员从大量不确定的信息中去分析、判断和预测，从而挖掘出隐藏在这些信息背后的精确情报。一战中，德军从战场上的一只波斯猫推测出法军指挥所的位置；二战中，苏军集团军炮兵司令员看到同事肩章上雪花融化勾画出肩章轮廓，预测雪后天晴德军清理掩体里的积雪和泥水可能暴露其阵地部署，这些都是通过对信息的挖掘获得有价值的情报。但这种情报的挖掘主要依赖指挥员的经验和直觉，具有很大的不确定性，因为人的经历和知识储备再丰富也是有限的，能同时深入思考的问题也是有限的。大数据技术的重要优势在于深度挖掘能力，这使得情报分析不再局限于对表面现象的描述，而是能够深入数据内部，挖掘出隐藏在深处的关联关系和潜在规律。利用大数据技术对战场情报数据进行深度关联分析，能够洞察出敌人的兵力部署、行动样式、战术意图等关键信息，这些信息对于指挥员制订出科学的作战计划具有重要的支撑作用。大数据技术还可通过对历史数据进行建模和分析，预测潜在的风险和敌人可能的动向，为部队提供预警，从而帮助指挥员提前采取应对措施，减少不必要的损失。数据挖掘技术另一优势在于其持续的模型迭代优化能力，这种能力使得模型能够适应新环境，捕捉新的数据特征，不断调整参数和优化结构，实现自我学习和提升，以保持在多变的战场环境中预测和分析的准确性，为指挥员提供更可靠的决策支持。大数据技术还可以利用可视化工具，如数据图表、地图标注等，将复杂的情报数据以直观的形式展现出来，帮助情报分析人员更加清晰地理解数据之间的联系，从而更精准地掌握战场态势。

大数据能提升情报处理的速度。现代战争中，战场态势变化急剧，作战进程加快，要求指挥人员能够及时果断定下决心、实时处置各种情况，这就需要对多源获取的海量战场信息进行实时分析处理，生成精确战场态势作为支撑。由于现代战争中作战数据来源丰富、类型多样、信息量庞大，各种信息可能相对独立甚至杂乱无序，如不能及时对信息进行分析处理，提取有用的情报信息，必将降低信息的价值，影响决策效率。大数据的核心优势就在于其卓越的高速数据处理能力，它能够在短时间内处理和分析海量数据，这主要得益于其强大的并行处理机制。大数据运用云计算技术、分布式计算框架技术和高能量计算机技术等，提高情报信息处理能力。大数据技术能够将复杂的情报数据处理任务分解成多个较小的子任务。这些子任务可以在多个服务器上同时执行，实现并行处理，最后将结果进行合并，从而可以在几分钟内完成对数百万条记录的分析。如此，通过对海量的信息采用分布式存储、并行处理等手段，按照先分后合的数据处理方式，把战场信息按不同类型或不同区域进行分割，而后分配给多台处理器并行处理，最后把结果汇总得出用于支撑决策的情报信息，显著提升了情报处理的速度，为指挥员提供了前所未有的信息优势。大数据技术还通过高效的数据存储和索引技术，加快了关键信息的识别和提取速度，实现快速定位和检索数据，极大地提高了情报检索的效率。机器学习算法的应用，可以自动对情报数据进行识别和分类，智能地过滤和排序信息，确保指挥员能够优先接收到最相关最紧要的信息。