深度态势感知的含义

当年德国对苏联发动的侵略战争，本来是两个大国内讧的结果。这次入侵完全是希特勒和最高统帅部几个人就决定了的。他们是怎样对待关于苏联的情报呢？英国人写的《苏德战争》中有这样描述："很多真实的情报对元首来说则毫无价值，因为他只接受他愿意相信的情报，他凭空制订战略战术计划。他根本不懂逻辑推理与制订计划的基本常识，也不懂得进行力量对比，更对时间、空间和后勤学更是一窍不通。"那么，希特勒又是如何了解认识苏联的呢？古德里安曾回忆说，1937年，苏德战争还未爆发的时候，当时古德里安的那本著名的《注意！装甲车！》中保守估计了苏联坦克数量有一万辆，记住还是保守估计，实际上情报部门据推测应该有一万七千辆。但是希特勒不相信，认为这些情报对统帅部的决心只会起干扰作用。当后来苏德战争陷入泥潭后，形势越来越不妙，希特勒后来曾对古德里安说过："假使我早相信你那本书里面所列举的苏联战车数字，那么也许我就不会发动这场战争了。"这只是其中一例，充分代表了当时德方对苏联方面情报的态度。希特勒鲁莽的决策正是是没有使用好深度态势感知最好的例子。

深度态势感知的含义是“对态势感知的感知，是一种人机智慧，既包括了人的智慧，也融合了机器的智能（人工智能）”, 是能指+所指，既涉及事物的属性（能指、感觉）又关联它们之间的关系（所指、知觉），既能够理解弦外之音，也能够明白言外之意。它是在Endsley以主体态势感知（包括信息输入、处理、输出环节）的基础上，是包括人、机（物）、环境（自然、社会）及其相互关系的整体系统趋势分析，具有“软/硬”两种调节反馈机制；既包括自组织、自适应，也包括他组织、互适应；既包括局部的定量计算预测，也包括全局的定性算计评估，是一种具有自主、自动弥聚效应的信息修正、补偿的期望-选择-预测-控制体系。

从某种意义上讲，深度态势感知是为完成主题任务在特定环境下组织系统充分运用各种类人认知活动（如目的、感觉、注意、动因、预测、自动性、运动技能、计划、模式识别、决策、动机、经验及知识的提取、存储、执行、反馈等）的综合体现。既能够在信息、资源不足情境下运转，也能够在信息、资源超载情境下作用。

通过实验模拟和现场调查分析，我们认为深度态势感知系统中存在着 “跳蛙”现象（自动反应），即从信息输入阶段直接进入输出控制阶段（跳过了信息处理整合阶段），这主要是由于任务主题的明确、组织/个体注意力的集中和长期针对性训练的条件习惯反射引起的，如同某个人边嚼口香糖边聊天边打伞边走路一样可以无意识地协调各种自然活动的秩序，该系统进行的是近乎完美的自动控制，而不是有意识的规则条件反应。与普通态势感知系统的相比，它们信息的采样会更离散一些，尤其是在感知各种刺激后的信息过滤中（信息“过滤器”的基本功能是让指定的信号能比较顺利地通过，而对其他的信号起衰减作用，利用它可以突出有用的信号，抑制/衰减干扰、噪声信号，达到提高信噪比或选择的目的），表现了较强的“去伪存真、去粗取精”的能力。对于每个刺激客体而言，既包括有用的信息特征，又包括冗余的其它特征，而深度态势感知系统具备了准确把握刺激客体的关键信息特征的能力（可以理解为“由小见大、窥斑知豹”的能力），所以能够形成阶跃式人工智能的快速搜索比对提炼和运筹学的优化修剪规划预测的认知能力，执行主题任务自动迅速。对于普通态势感知系统来说，由于没有形成深度态势感知系统所具备的认知反应能力，所以觉察到的刺激客体中不但包括有用的信息特征，又包括冗余的其它特征，所以信息采样量大，信息融合慢，预测规划迟缓，执行力弱。

深度态势感知与辅助系统

2007年，美国防部高级研究计划局（DARPA）启动深绿项目，该项目重在辅助指挥官的决策选择，而不是方案细节的制定。依靠该项目，美军将人工智能引入作战辅助决策，以适应多变的战场环境，为指挥官科学决策的达成提供技术支持。通过自身的算法，人工智能进行多次计算机模拟，提前设置各种想定，对敌方行动进行预判，协助指挥官做出正确决策。在战术级，俄罗斯希望人工智能技术能够管理大量数据，并缩短决策周期。目前，俄罗斯正在为战斗机开发人工智能系统，帮助飞行员管理信息，简化空战中的决策方式。由此说明辅助系统在现代战争中举足轻重的地位。

深度态势感知是一种高级的信息化技术，它通过集成多源信息、利用先进的数据处理和分析手段，对作战环境进行全方位、多层次、立体化的感知和认识。深度态势感知包含了对敌情、友军、地形、气象、通信等多个方面的信息的感知和理解，具有不同于传统单一信息来源的广度和深度。

深度态势感知和态势感知都是指利用传感器和数据处理技术对环境中的情况进行分析和预测的方法，但它们之间存在一些区别。深度态势感知注重对信息的深度挖掘和分析，通过结合多源异构数据、人工智能等技术来实现对复杂环境下的情况进行更加准确、全面的推断和判断。而态势感知则强调对环境中的关键信息进行快速有效的识别和响应，通常采用简单、快速的算法或规则来实现对事态的感知和监测。

在现代军事中，深度态势感知已经成为了一项非常重要的能力，因为它可以为军队提供实时、准确、关键的情报信息，帮助指挥官做出合适的指挥决策，提高作战效能和战斗力。深度态势感知可以通过各种传感器、卫星、雷达、光学设备、无人机等多种手段获取各种类型的信息，并将这些信息汇聚到一个共同的平台上进行综合分析和处理。通过这种方式，深度态势感知可以建立起对作战环境的全面认识，并且帮助指挥官及时发现和解决突发事件。

深度态势感知的另一个重要特点是它具有自动化和智能化的能力。传统上，情报信息通常需要大量的人力和时间进行处理和分析。而深度态势感知可以通过各种传感器和信息采集设备，系统可以自动获取多源数据，并通过算法和模型对数据进行自动化处理和分析，从而实现对复杂多变的态势信息的快速准确的感知和分析。同时，智能化的算法还可以识别异常事件和趋势，预测未来态势发展趋势，提供决策支持和建议，进一步提高决策效率和精度。自动化和智能化的能力使得深度态势感知系统不需要人工干预，即可实现全流程信息获取、自动分析和快速响应。这不仅节约了人力物力，降低了成本，还能够加快反应速度和提高决策效果，增强了作战能力。因此，深度态势感知的自动化和智能化是其具有高效、精准、实时性等优点的重要保障。

总体来说，深度态势感知作为一种高级的信息化技术，已经成为了现代军事的重要组成部分。它可以帮助军队对敌情和战场环境进行全面、准确的掌握，提高作战效能和战斗力，并且为指挥官提供更好的情报支持。