摘要

在充满复杂性与持续适应的战场环境中，传统目标打击模型已捉襟见肘。本文主张，北约必须将分析性兵棋推演确立为一种常态化学习工具——在现实后果显现前检验决策、暴露隐性风险并优化战略。在这场竞逐思维优势的较量中，洞察力而非单纯火力，将成为决胜关键。

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1.介绍
2.作为分析框架的兵棋推演
3.从COA分析到信息体验
4.北约MDO目标的兵棋推演
5.跨梯队的兵棋推演应用
6.关于在兵棋推演中整合目标的建议
7.结论

引言

目标打击是进攻性军事行动的核心。北约《盟军联合目标打击条令》（AJP-3.9）明确指出，联合目标打击将战术行动与战役及战略目标紧密相连。当代空域目标打击必须应对具备适应性的敌方系统与网络，其间动能与非动能效应以非线性方式交织互动。继承自过往冲突的模型，在面对当今拥挤、繁杂、对抗、互联且受限的现代战场时，日益显得力不从心。为应对此复杂性，北约应将分析性兵棋推演纳入永久性学习循环。这将使规划人员能在“容错环境”中检验目标打击假说，确保经证实的决策逻辑能为未来条令与作战计划提供支撑。

乌克兰与中东的持续冲突表明，传统目标打击模型在应对复杂适应系统时举步维艰。在乌克兰，相对有限的作战能力被整合进软件定义的架构中，屡次挫败数量占优的对手。通过分散部署机动地面防空系统并利用商业情报、监视与侦察（ISR）能力，乌军成功复杂化了俄军的目标打击周期，证明成功更少依赖平台优势，而更多取决于战术适应的速度。这一结果不仅归功于西式援乌武器系统，更源于乌军对其战术、技术与程序（TTPs）的革新。

针对伊朗支持的胡塞武装（“安萨尔真主”，也门非国家武装组织）的行动，则呈现了另一种目标打击挑战，并揭示了常规威慑的局限。作为一个去中心化的非国家行为体，胡塞武装利用跨国支持网络，并在平民群体中活动，以此规避传统打击。这种不对称的“红海模式”表明，西方在精确弹药方面的优势，常被对手吸收高端动能打击效果、同时保持持续海上袭扰的能力所抵消。北约目前缺乏一个“容错环境”来分析孤立战术决策如何在长期战役中产生连锁反应。分析性兵棋推演恰好提供了这一空间，使从业者在单次任务启动前便能探索二阶效应。

兵棋推演作为一种分析框架

兵棋推演是分析复杂系统的强有力工具，有助于揭示行为与外部因素如何影响（而非预测）结果。按北约用法，兵棋推演是一种以决策为核心的模拟，参与者在摩擦条件下行动并接受反馈，旨在学习或分析。北约条令在《盟军联合出版物5》（AJP-5）中阐述了兵棋推演在行动方案（COA）分析及评估分支与后续决策点中的运用。尽管行动方案兵棋推演是最为人熟知的条令应用，但它仅是广阔兵棋推演实践光谱中的一点。兵棋推演可应用于战略、战役、战术各层级，并覆盖不同时域——从“今晚开战”与行动方案分析，到数十年后的远期兵力发展与概念验证。

图1：改编自佩尔拉《兵棋推演艺术》 © 版权所有

专业军事兵棋推演提供了一种迭代流程或功能的方法，以深化对潜在结果的认知，并为计划、战术技术与程序及条令提供依据。彼得·佩尔拉的“研究循环”理论提出，兵棋推演、演习与作战分析应构成一个持续循环，纳入现实世界行动与历史数据，助力国家安全界理解现实事件。这种循环特性至关重要，因为它将兵棋推演定位为组织学习系统的一部分，而不仅仅是一项活动。

兵棋推演依赖于人类决策。其独特价值在于参与者在约束条件下如何感知、选择与适应的过程中产生的数据。这一人本要素使兵棋推演区别于侧重定量的建模与仿真——在后者的决策环节被移除，注意力转向由给定变量集衍生的各种结果。

部分兵棋设计纳入概率、数据与结构化裁决以决定结果；另一些则主要依靠引导式讨论与专家判断来揭示假设并生成定性洞见。无论何种形式，决定性机制相同：人类参与者才是创造游戏中最重要的数据——摩擦条件下的决策及其背后推理——的主体。

遗憾的是，北约的目标打击领域尚未充分利用这一光谱，往往将兵棋推演主要视为训练活动，而非能产生可迁移洞见、服务于条令与规划的重复性研究方法。

从行动方案分析到经验赋能

在分析性兵棋推演中，人类玩家是探索假说、捕捉决策逻辑的关键输入；在教育性兵棋推演中，人类体验则是预期产出，旨在塑造认知与专业判断。兵棋推演提供了一个容错环境，使参与者能在无职业与生存风险的条件下遭遇摩擦、检验大胆策略、挑战假设并探索非常规路径。受资源与作战限制较少，兵棋设计师可操控时空以拓展分析深度：一场历时数月的战役可在数日内检视，一个目标打击周期可被拉长至一周的游戏进程中进行，且几乎可从任何地点实施。

学习目标可定制活动焦点，对手视角亦可超越教条化概括而得到细致考察。关键在于，价值不仅在于游戏中发生了什么，更在于玩家为何做出特定选择。当分析性兵棋推演被视为学习工具时，其结果应驱动讨论与评估而非指责，从而积累关于系统行为、级联效应与适应性反应的机构知识，这种知识将超越个体参与者而存续。

这些益处并非自动产生，它们取决于设计质量与恰当解读。严谨的设计流程将专业军事兵棋推演与临时的行动方案分析或桌面任务预演区分开来。方法决定结果。裁决规则与玩家行为可能使同一想定产生截然不同的结果。反之，引导与裁决团队随意的假设与输入也可能将兵棋推演推向幻想领域。

最重要的是，若将兵棋推演结果当作预测工具，则可能产生误导。偏见与保密限制可能阻碍摩擦输入的真实性，且资源密集型推演难以定期重复。鉴于兵棋推演的人本与决策核心属性，假定其能产生具有预测性或概率性结论的代表性样本是不切实际的。兵棋推演是对建模与仿真、实地演习等其他分析工具的补充，而非替代。每种方法的选择都应匹配所提出的问题。

北约面向多域作战目标打击的兵棋推演

随着北约尝试在真正的多域环境中行动，方法论框架的构建变得更为迫切。北约力争到2030年建成具备多域作战（MDO）能力的部队，但这一概念在整个联盟内理解尚不均衡。多域作战不仅限于空、陆、海、天、网五大传统领域，还涉及非致命手段及更广泛影响战略结果的政府与社会因素。拓展兵棋推演以纳入非致命与跨域目标打击考量，将更好地使分析性学习与北约的多域作战雄心保持一致。

将多域作战类目标打击整合进兵棋推演，在不同打击类型上呈现出独特的分析挑战。非致命打击、动态打击与周密打击各自需要不同的游戏设计参数来评估效能。例如，矩阵兵棋是一种基于论证的桌面模拟，由讨论而非复杂规则主导。它能探索非致命效应与动能行动的整合，并检视权衡取舍、时序安排与非预期互动。在军事战略层面，战役长度的兵棋推演可探索目标打击策略如何与政治目标、联盟动态及对手大战略相互作用。在此，二阶与三阶效应——如升级风险、合法性、联盟凝聚力与行动自由——成为目标打击问题的核心。

与大多数演习不同，战略兵棋推演优先考虑不确定性下的决策而非战术熟练度。由于政治目标与约束支配军事行动，目标打击必须考量致命行动与非致命效应（经济、政治、信息）在何处交互或冲突。军事行动要么应补充政治层面寻求的效应，要么至少应避免损害这些效应。例如，除非此次打击源于基于多域作战效应的逻辑与排序计划，否则在投入资源对某设施进行信号情报（SIGINT）收集后次日即实施致命打击，是低效之举。

跨层级兵棋推演应用

教育性兵棋推演在战役层面仍较常见，主要用于传授概念、培养批判性思维与强化决策技能。然而，战役与战略层面的兵棋推演日益强调能产生数据、探索条令、能力与兵力结构等更广问题的分析性应用。将兵棋推演嵌入机构学习循环，从而在作战经验与条令发展间建立反馈机制，应被视为具体的机构目标，而非仅仅是一种愿景。

这种机构化路径至关重要，因为它明确了北约从该活动中寻求什么：是学习成果、分析发现，抑或兼而有之。当前的分析性兵棋推演可聚焦于关于目标打击效能、对手行为或系统性能的具体假说，其结果应能反馈至条令制定与作战规划周期。长此以往，这将为理解复杂环境中的目标打击奠定实证基础，并有助于刻画与管理新兴技术及对手行为演变所带来的不确定性。在军事战略、战役与战术各层级，分析性应用服务于不同目的，应有计划地规划并与相应受众挂钩。

在军事战略层面，战役兵棋推演探索跨多个联合行动区（JOAs）的目标打击策略如何与政治目标、联盟动态及对手大战略互动。此层面的焦点是指挥官的决策困境，而非战术熟练度或训练成果。人类判断仍居核心，但人工智能赋能工具可通过改进数据捕获与拓展可供分析的决策空间，为战略层兵棋推演提供支持。

战役层兵棋推演应分析系统级互动，并建立对目标打击流程的共识理解。战役参谋可在限定、明确的想定中检验特定目标打击挑战。这可能聚焦于对抗环境下的反空作战、针对适应性网络的遮断战役，或城市地形中的近距空中支援。重点在于理解目标打击系统如何支持目标优先级排序与最终状态的达成，而非训练个体技能。

在战术层面，兵棋推演探索目标打击流程中的决策挑战。这可能检视动态环境下的“传感器至射手”时间线、不同弹药对抗适应性目标的效能，或有人与无人平台间的协同难题。虽然兵棋推演可探索决策逻辑，但设计师应严格限定技术裁决要素的范围，并在必要时与建模仿真或经验证的数据相结合。

专项分析性兵棋推演应首先探索目标打击流程如何适应与演进。设计师应吸纳在周密打击、动态打击及非致命打击领域的专家参与兵棋开发。其发现应能指导融入演习的教育性兵棋推演，将发现转化为可传授的决策模式、规划规范与场景注入。进而，这将为针对不同层级与受众的训练设计提供依据，各层级拥有独特的权限、职责与效能衡量标准。这种机构化的“分析至教育”管道尤为重要，因为新兴能力通过压缩时间、扩大目标集与增加跨域互动效应，正使目标打击日益复杂，这些条件令线性目标打击模型愈发脆弱。

将目标打击整合入兵棋推演的建议

为使兵棋推演的分析效益落地，北约必须从认识挑战转向机构化解决方案。以下建议为将兵棋推演整合进北约目标打击体系提供框架：

1. 利用“分布式合成训练”（DST）倡议。 2024年10月启动并于2025年10月签署谅解备忘录（MoU）的DST倡议，为分析性兵棋推演提供了理想的技术架构。北约不应构建孤立的“兵棋推演室”，而应利用DST框架整合各成员国的兵棋推演工作。这使得高保真、跨域的目标打击想定能在盟国边界间虚拟实施，缓解了传统桌面演习的物理与资源限制。
2. 确立“合成目标打击”牵头中心网络。 为解决人手与专业知识缺口，北约应指定特定枢纽牵头目标打击兵棋推演开发。联合空中能力中心（JAPCC）应担任空域分析性兵棋推演的概念牵头机构；位于挪威的联合 warfare 中心（JWC）与波兰的联合部队训练中心（JFTC）则应被授权主办并裁决战役级目标打击兵棋推演。这些中心应充当“决策逻辑库”，确保一次演习中的经验教训能被捕捉并分发至整个联盟。
3. 通过混合设计应对“时间压缩”。 高超音速系统、人工智能驱动的自主性与网络效应带来的共同挑战是：决策窗口被压缩。北约应转向“混合兵棋推演”模式，将传统的人在回路决策与人工智能赋能的裁决工具相结合。这使得在高速系统投入实战环境前，就能在容错环境中检验授权下放机制，确定何时何地需要人类监督。
4. 常态化实验性评估。 北约必须将兵棋推演结果与绩效评分脱钩。指挥官需要“思维机动空间”来检验非常规目标打击策略，而无惧评价不佳。兵棋推演应被视为一个实验实验室，其中一次“失败”可被视为对条令与经验的宝贵发现。这种文化转变对于掌握多域作战至关重要，因为其间致命与非致命效应的互动是非线性的，且常不可预测。
5. 标准化跨域数据捕获。 为解决“多级安全悖论”，北约应优先开发标准化的跨域解决方案（CDS），以便在兵棋推演架构内实现不同安全域间安全、可控、可审计的数据传输。这将允许将敏感的太空与网络效应整合进更广泛的目标打击兵棋推演，而不损害各国的保密限制——这是实现逼真多域训练的前提。

结论

北约应重构对兵棋推演的认知：它非偶尔为之的训练活动，而是一种可重复的、能为规划与条令提供证据的研学方法。这一转变需要两项实质性变革：一是将严谨的兵棋设计与明确的分析问题挂钩；二是常态化地捕获发现、检验假设、记录决策并观察效果，使经验教训不致流于轶闻。

这一点至关重要，因为北约的条令制定周期本质上具有政治性，且往往难以快速吸收作战反馈。将分析性兵棋推演制度化，使其成为受适当数字工具（包括人工智能赋能的数据捕获与分析工具）支持的反馈环，有助于将洞见转化为可用成果：精炼的目标打击概念、更新的战术技术与程序，以及在不确定性下更清晰的规划指引。它还为更好地整合非致命效应提供了途径——这类效应的时间线与互动关系难以通过线性模型评估，却可通过结构化的、以决策为核心的场景进行探索。

兵棋推演既不能替代实战经验，也不应被视作预测工具。其价值在于生成洞察：在冲突显现之前，暴露权衡取舍、级联效应与对手适应。若能妥善嵌入，它将成为北约目标打击实践的常态组成部分，与建模仿真、演习及实战学习互为补充，从而提升在日益复杂环境中的决策水平。

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