国家界定并追求其国家利益。不可避免地，这些利益会与其他竞争国家的利益发生碰撞，从而引发经济、政治和社会紧张局势，这些局势可能通过联盟和代理人安排升级为直接或间接的军事对抗。

因此，对国家利益的战略管理需要一个能够在不确定性下产生可靠行动方案的框架。此类框架的核心在于兵棋推演。它不应仅仅局限于军事仿真。

战争是一种多维现象，影响政治制度、经济稳定、社会凝聚力及技术发展。因此，严肃的国家战略需要多维度的兵棋推演，这种推演能够优化决策周期并提高战略成功的概率。

英国国防部的《国防兵棋推演手册》将兵棋推演描述为军事战略发展的一项长期基石，它提供了“结构化的、思想上解放的安全失败的环境”，决策者和实践者可以在其中以相对较低的成本探索何种方案有效、何种方案失败。

剖析战争的复杂本质

当代冲突日益呈现混合性特征。它们超越了常规军事行动，涵盖经济胁迫、认知作战、网络破坏、制裁制度、贸易竞争以及由国防技术驱动的创新竞赛。

这些维度给国家安全机构带来了额外的责任。政府必须预见那些在军事、经济、技术和信息领域同时施压的场景。现代冲突的复杂性使得基于场景的研究不可或缺。

因此，兵棋推演和仿真在防务机构和学术界重新获得关注。伦敦国王学院等机构通过专门的倡议（如2017年成立的“兵棋推演网络”）将这种兴趣正式化，反映了学术界日益认识到兵棋推演既是一种分析工具，也是一个学术领域。

兵棋推演，本质上是一种在战略不确定性下进行结构化问题求解的方法。

历史教训：西部海区战术部队

第二次世界大战期间西部海区战术部队的工作生动地说明了兵棋推演的价值。1942年，德国U型潜艇袭击威胁到美国与英国之间的大西洋补给航线。英国的生存依赖于安全的海洋后勤。

在吉尔伯特·罗伯茨上尉的领导下，WATU通过系统的实验和仿真，开发并完善了反潜作战战术。通过迭代式的兵棋推演，该团队发现了显著提高船队对抗U型潜艇袭击生存率的防御机动战术。

WATU方法的成功促使英国皇家海军扩大对其军官的兵棋推演培训。这段历史后来激发了西蒙·帕金的著作《鸟与狼的游戏：赢得战争的秘密游戏》，该书记录了结构化仿真如何在关键时刻重塑了作战条令。

这一事件表明，兵棋推演不仅仅是理论化地探讨冲突——它能产生可操作的战术创新。

兵棋推演作为防务系统发展的输入

基于计算机的现代兵棋推演超越了概念性演练。当代平台整合了现实世界武器系统的庞大数据库，能够模拟物理性能参数，如速度、燃油消耗、弹药容量、传感器范围、雷达探测范围以及电子战效果。

诸如“指挥：现代作战”等仿真平台的专业版，允许用户建模真实的武器系统，甚至设计概念性系统，以测试其在作战条件下的预期性能。

这些高保真仿真使得作战概念在物理部署前可以进行多次迭代。它们有助于需求开发、能力评估和国防采办规划。通过在虚拟环境中进行迭代，防务规划者可以在投入大量财务或战略资源之前降低不确定性。

人工智能作为力量倍增器

人工智能——尤其是大语言模型——的快速发展，为增强兵棋推演开辟了新的可能性。人工智能系统能够处理海量的结构化和非结构化数据，识别模式，并生成基于场景的建议。

近年来，防务机构越来越多地将人工智能整合到作战领域：用于目标识别的计算机视觉、自动卫星图像分析、无人机数据处理、在线信息环境的网络分析以及用于情报评估的情感分析。

这些技术应用正融入国防规划架构。研究日益探索大语言模型是否能支持战役和战区级规划。该方向的研究和倡议包括：

• 高木弘一郎关于美中军事竞争中人工智能与作战规划的分析。
• 《华尔街日报》关于商业视频兵棋游戏如何被用于五角大楼实验的报道。
• 在IEEE会议上发表的关于大语言模型在兵棋推演方法及稳健性中的应用研究。
• 美国国防创新单元的“雷霆锻造”项目，该项目为作战规划整合了商业人工智能驱动的决策支持工具。

这些发展表明，机构对人工智能赋能规划环境的兴趣日益增长。

为何国防人工智能比以往更具可行性

人工智能融入国防规划日益可行的原因之一在于已验证的冲突数据的可获得性。当代冲突产生了结构化的数据集，包括任务结果、伤亡数字、资源利用指标、时间线以及专家的定性评估。

人工智能输出的质量根本上取决于输入质量。经过验证的作战数据——结合结构化的兵棋推演输出——可以作为国防人工智能系统的训练基础。

由人主导的兵棋推演与人工智能辅助建模之间的迭代循环，创造了一个反馈回路，人类判断和机器生成的建议都能随着时间的推移而改进。

预期成果与战略意义

基于真实冲突数据的人工智能生成场景，可以显著加速任务分析。人工智能系统能够比单个指挥官快得多地评估庞大的场景树，使规划者能在压缩的时间线内评估更广阔的战略选项空间。

重要的是，此类研究并非将人类指挥官排除在决策循环之外。相反，它通过扩展分析带宽来加强人类判断。通过从人类反馈中进行强化学习，人工智能生成的计划可能会随着时间的推移而改进，甚至有助于催生新颖的战术和作战概念。

此外，人工智能赋能的兵棋推演为在现实世界部署前测试国防人工智能提供了一个安全的实验环境。它允许对将人工智能融入国防规划相关的优势、劣势、机会和风险进行结构化评估。

更广泛的问题依然存在：此类技术方法能否通过实现更精确的规划和更明智的战略选择来减少附带损害？虽然答案尚无定论，但其潜力值得严肃的研究关注。

兵棋推演——尤其是与人工智能结合时——不仅仅是一种仿真工具。在混合型、数据驱动的冲突时代，它正成为一种核心的战略韧性工具。