兵棋推演依然是军事规划的基石，其使指挥官能够在压缩的时间线下测试行动方案、预判敌方反应并完善作战设计。如美军联合出版物JP 5-0《联合规划》所述，兵棋推演通过“行动-反应-反制”循环来同步联合作战职能，从而暴露弱点并优化资源分配。然而，传统的模拟方法——依赖人工裁定和静态地图——限制了推演的迭代次数和深度，特别是在应对同级威胁的多域场景中。人工智能的出现提供了一种变革性的解决方案。结合了检索增强生成模型的混合流水线式本体论增强生成模型，例如集成到陆军“Vantage”平台中的模型，能够在遵循条令约束的同时以概率方式裁定结果，从而在不牺牲严谨性的前提下加速决策周期。

近期美军实验凸显了这种潜力。美空军的“决策优势冲刺”演习已运用人工智能来模拟兵棋推演中的人机组队，将裁定时间从数小时缩短至数分钟。同样，约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室的“GenWar”计划利用大语言模型实现想定生成与复盘推演的自动化，以应对传统演习劳动密集的特性。在美国陆军指挥与参谋学院，教员们主导了陆军将人工智能融入军事教育的工作，类似的创新在2025年11月的一次兵棋推演演习中达到高潮，人工智能不仅提升了推演产出量，还促进了新手规划人员更深入地应用条令。本文分析了指挥与参谋学院此次活动的执行情况、成果及促成因素，并将其与陆军及联合部队更广泛的倡议进行了类比。文章最后提出了推广人工智能整合的建议，强调在大国竞争加速时代所面临的伦理与作战必要性。