在有人-無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)中，計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合至關(guān)重要。計(jì)算模型提供了精確的數(shù)學(xué)描述和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，能夠基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息進(jìn)行高效的模擬與預(yù)測(cè)；而“算計(jì)”范式則強(qiáng)調(diào)策略性、靈活性和對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力，注重在動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景中靈活調(diào)整策略。通過(guò)將兩者融合，系統(tǒng)可以既利用計(jì)算模型的精確性和高效性，又借助“算計(jì)”范式的靈活性和策略性，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的協(xié)同決策和任務(wù)執(zhí)行，從而更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境或任務(wù)需求，提升整體作戰(zhàn)效能或任務(wù)完成效率。

一、人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)中的有人-無(wú)人協(xié)同

1、有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)

有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)是指有人駕駛的裝備（如有人駕駛的飛機(jī)、戰(zhàn)車等）和無(wú)人裝備（如無(wú)人機(jī)、無(wú)人車等）相互配合、協(xié)同作戰(zhàn)的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)在軍事、物流、救援等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在軍事領(lǐng)域，有人駕駛的戰(zhàn)斗機(jī)可以與無(wú)人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)，無(wú)人機(jī)可以利用其靈活、隱蔽的特點(diǎn)進(jìn)行偵察、干擾等任務(wù)，而有人駕駛的戰(zhàn)斗機(jī)則可以利用其強(qiáng)大的火力和復(fù)雜環(huán)境下的決策能力進(jìn)行攻擊等任務(wù)。

2、計(jì)算模型在有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)中的作用

計(jì)算模型是用于描述、分析和預(yù)測(cè)有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)中各種行為、狀態(tài)和交互關(guān)系的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)模擬模型。它可以幫助我們更好地理解協(xié)同系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律，優(yōu)化協(xié)同策略，提高協(xié)同效率。如通過(guò)建立計(jì)算模型可以模擬無(wú)人車和有人車在交通擁堵環(huán)境下的協(xié)同行駛策略，預(yù)測(cè)不同策略下的交通流量和安全性，從而為交通管理和車輛協(xié)同控制提供決策支持。

3、 “算計(jì)”范式的含義和特點(diǎn)

“算計(jì)”范式在這里可能是指一種更加注重策略性、靈活性和動(dòng)態(tài)調(diào)整的思維方式和方法。它強(qiáng)調(diào)在復(fù)雜多變的環(huán)境中，根據(jù)不同的情況和目標(biāo)，靈活地運(yùn)用各種策略和手段來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的結(jié)果。在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)會(huì)根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況、市場(chǎng)需求的變化等因素，不斷調(diào)整自己的產(chǎn)品策略、價(jià)格策略和營(yíng)銷策略，這就是一種“算計(jì)”的思維方式。

4、計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合的必要性

（1）適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境

有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)所處的環(huán)境往往是復(fù)雜多變的，如戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、復(fù)雜的交通場(chǎng)景等。僅僅依靠固定的計(jì)算模型和規(guī)則是難以應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜情況的。而將“算計(jì)”范式融入計(jì)算模型中，可以使系統(tǒng)更加靈活地適應(yīng)環(huán)境的變化。在軍事作戰(zhàn)中，根據(jù)敵方的動(dòng)態(tài)和戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的變化，通過(guò)計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合，動(dòng)態(tài)調(diào)整有人-無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的策略，如改變無(wú)人機(jī)的偵察路線、調(diào)整有人駕駛裝備的攻擊方向等，從而更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。

（2）提高協(xié)同效率和效果

通過(guò)融合“算計(jì)”范式，計(jì)算模型可以更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)和評(píng)估不同協(xié)同策略的效果，從而選擇最優(yōu)的協(xié)同方案。在物流配送中，有人駕駛的運(yùn)輸車輛和無(wú)人配送車協(xié)同工作，通過(guò)融合“算計(jì)”范式的計(jì)算模型可以根據(jù)貨物的種類、數(shù)量、配送地點(diǎn)等因素，靈活地調(diào)整有人車和無(wú)人車的配送路線和任務(wù)分配，提高物流配送的效率和準(zhǔn)確性。

（3）增強(qiáng)系統(tǒng)的智能性和自主性

“算計(jì)”范式強(qiáng)調(diào)策略性和靈活性，這與人工智能中的智能決策、自主學(xué)習(xí)等理念是相通的。將“算計(jì)”范式融入計(jì)算模型中，可以使有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)更加智能化和自主化。在無(wú)人車的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，通過(guò)融合“算計(jì)”范式，無(wú)人車可以根據(jù)道路狀況、交通信號(hào)、周圍車輛的行為等因素，自主地調(diào)整行駛速度、方向和路線，更加智能地完成駕駛?cè)蝿?wù)。

5、計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合的實(shí)現(xiàn)方式

（1）引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合的重要手段。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法可以對(duì)大量的有人 - 無(wú)人協(xié)同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，挖掘出其中的規(guī)律和模式，從而為計(jì)算模型提供更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和決策支持。同時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可以使系統(tǒng)在不斷的試錯(cuò)和學(xué)習(xí)中，自主地調(diào)整協(xié)同策略，更加靈活地應(yīng)對(duì)各種情況。

（2）建立動(dòng)態(tài)的計(jì)算模型

傳統(tǒng)的計(jì)算模型往往是靜態(tài)的，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境。而建立動(dòng)態(tài)的計(jì)算模型，可以根據(jù)環(huán)境的變化和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)時(shí)地調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。在有人 - 無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)中，建立動(dòng)態(tài)的作戰(zhàn)效能評(píng)估模型，根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的變化和作戰(zhàn)任務(wù)的進(jìn)展，實(shí)時(shí)地調(diào)整作戰(zhàn)效能評(píng)估指標(biāo)和權(quán)重，從而為作戰(zhàn)決策提供更加準(zhǔn)確的依據(jù)。

（3）加強(qiáng)多學(xué)科交叉研究

有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，如控制理論、人工智能、運(yùn)籌學(xué)、心理學(xué)等。要實(shí)現(xiàn)計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合，需要加強(qiáng)多學(xué)科交叉研究。例如，將心理學(xué)中的決策理論與控制理論相結(jié)合，研究人在有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)中的決策行為和心理特征，從而更好地設(shè)計(jì)和優(yōu)化協(xié)同策略。

簡(jiǎn)言之，對(duì)于有人 - 無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)而言，計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合是非常關(guān)鍵的。通過(guò)這種融合，可以使系統(tǒng)更加靈活、智能和高效地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境，實(shí)現(xiàn)更好的協(xié)同效果。

二、計(jì)算模型與算計(jì)范式融合的應(yīng)用

1、軍事領(lǐng)域

在軍事物流中，通過(guò)融合計(jì)算模型與“算計(jì)”范式，利用智能算法結(jié)合戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、交通狀況、敵情等因素，動(dòng)態(tài)優(yōu)化物資配送路徑。例如，在戰(zhàn)時(shí)軍事物流仿真研究中，基于時(shí)間步長(zhǎng)的事件調(diào)度法的仿真策略，通過(guò)MATLAB優(yōu)化數(shù)據(jù)箱中的函數(shù)進(jìn)行仿真，實(shí)現(xiàn)了對(duì)軍事物流配送的優(yōu)化。在軍事作戰(zhàn)中，將計(jì)算模型與“算計(jì)”范式結(jié)合，利用博弈論分析敵我雙方的策略，優(yōu)化協(xié)同作戰(zhàn)方案。例如，通過(guò)模擬不同作戰(zhàn)場(chǎng)景，動(dòng)態(tài)調(diào)整有人 - 無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的策略，如改變無(wú)人機(jī)的偵察路線、調(diào)整有人駕駛裝備的攻擊方向等。

2、物流領(lǐng)域

外賣平臺(tái)通過(guò)融合計(jì)算模型與“算計(jì)”范式，收集路況、天氣、歷史配送時(shí)間、騎手反饋等數(shù)據(jù)，結(jié)合騎手的經(jīng)驗(yàn)和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，優(yōu)化配送路線。例如，騎手上報(bào)某路口有小路可繞開(kāi)擁堵，系統(tǒng)將此經(jīng)驗(yàn)納入策略，預(yù)判雨天電動(dòng)車易打滑，主動(dòng)避開(kāi)陡坡路段。在物流配送中，利用計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合，結(jié)合實(shí)時(shí)路況、貨物特性、客戶需求等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整物流配送路徑。

3、智能交通領(lǐng)域

在自動(dòng)駕駛中，將大模型的感知能力與小模型的規(guī)則推理能力結(jié)合，嵌入交通法規(guī)知識(shí)圖譜，生成符合法規(guī)的路徑。例如，通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)車輛周圍物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，同時(shí)結(jié)合交通法規(guī)知識(shí)圖譜，生成合規(guī)路徑，符合高達(dá)98%的交通法規(guī)要求。在車機(jī)協(xié)同智能無(wú)人系統(tǒng)中，針對(duì)多車道、山區(qū)彎道、無(wú)信號(hào)交叉口等復(fù)雜場(chǎng)景，引入邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化通信與計(jì)算資源調(diào)度。

4、智能家居領(lǐng)域

傳統(tǒng)空調(diào)通過(guò)傳感器獲取室內(nèi)溫度數(shù)據(jù)，按固定規(guī)則執(zhí)行動(dòng)作。而融合計(jì)算模型與“算計(jì)”范式后，空調(diào)系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)收集溫度、濕度、用戶作息時(shí)間、天氣預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶習(xí)慣和外部信息，主動(dòng)優(yōu)化策略。例如，若傍晚室外溫度會(huì)降到25°C，空調(diào)不會(huì)立即制冷，而是建議開(kāi)窗通風(fēng)。

5、水利發(fā)電領(lǐng)域

在水電站渦輪設(shè)備的智能化應(yīng)用中，通過(guò)將計(jì)算能力下沉至渦輪周邊，基于歷史標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)運(yùn)用數(shù)據(jù)擬合與融合技術(shù)，大模型在此過(guò)程中發(fā)揮輔助作用。該平臺(tái)已在多個(gè)水電站裝備上線，形成高端裝備與人工智能結(jié)合的典型應(yīng)用場(chǎng)景。

6、氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域

在天氣預(yù)報(bào)中，通過(guò)將大尺度、低頻、可預(yù)測(cè)的模式數(shù)據(jù)和小尺度、高/低頻、不可預(yù)測(cè)的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合進(jìn)一套算法，成功做到了對(duì)于氣溫、濕度、風(fēng)速等的精細(xì)預(yù)報(bào)。例如，天氣預(yù)報(bào)機(jī)器學(xué)習(xí)MOML算法在北京氣象臺(tái)的天氣預(yù)測(cè)中應(yīng)用，并發(fā)展成為冬奧會(huì)的一個(gè)天氣預(yù)測(cè)產(chǎn)品。

上面這些案例表明，計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合在多個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著的應(yīng)用效果，能夠有效提升系統(tǒng)的智能性和適應(yīng)性。

三、具體案例分析：美軍作戰(zhàn)系統(tǒng)中的計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合

1、背景

美軍在現(xiàn)代作戰(zhàn)中，面對(duì)復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，傳統(tǒng)的人工決策模式難以滿足快速、精準(zhǔn)的作戰(zhàn)需求。因此，美軍通過(guò)引入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將機(jī)器的計(jì)算模型與人員的“算計(jì)”范式相結(jié)合，構(gòu)建了智能化的作戰(zhàn)決策系統(tǒng)。

2、計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合方式

（1）多源數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢(shì)感知

美軍的作戰(zhàn)系統(tǒng)通過(guò)融合來(lái)自太空、空中、地面和網(wǎng)絡(luò)空間的多源情報(bào)數(shù)據(jù)，利用人工智能算法進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如美軍的ABMS（先進(jìn)戰(zhàn)斗管理系統(tǒng)）通過(guò)AI模型自動(dòng)匯總情報(bào)數(shù)據(jù)，進(jìn)行戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)，生成最優(yōu)資源配置和火力調(diào)度建議。這種融合方式不僅提高了態(tài)勢(shì)感知的準(zhǔn)確性，還為后續(xù)的作戰(zhàn)策略優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

（2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策優(yōu)化

在作戰(zhàn)策略優(yōu)化中，美軍采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，結(jié)合規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)靈活的決策優(yōu)化。在智能藍(lán)軍作戰(zhàn)行為決策模型中，通過(guò)融合決策樹(shù)和PPO（近端策略優(yōu)化）算法，優(yōu)化作戰(zhàn)行為決策。當(dāng)決策樹(shù)陷入困境時(shí)，PPO算法能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，生成最優(yōu)動(dòng)作，使決策樹(shù)得以順利執(zhí)行。這種融合方式不僅提升了作戰(zhàn)策略的靈活性，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

（3）人機(jī)混合指揮體系

美軍構(gòu)建了“人機(jī)混合指揮體系”，將AI輔助決策平臺(tái)部署到作戰(zhàn)指揮鏈中，替代部分人工流程。如在CJADC2架構(gòu)中，AI算法能夠快速生成作戰(zhàn)方案，并實(shí)時(shí)修正路徑，支持“戰(zhàn)術(shù)自治”和“戰(zhàn)區(qū)級(jí)實(shí)時(shí)重構(gòu)”。這種融合方式不僅提高了決策效率，還增強(qiáng)了作戰(zhàn)系統(tǒng)的整體效能。

3、實(shí)際應(yīng)用效果

（1）作戰(zhàn)方案生成與評(píng)估

美軍的作戰(zhàn)系統(tǒng)能夠基于歷史數(shù)據(jù)和作戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)生成多個(gè)作戰(zhàn)方案，并通過(guò)模擬推演評(píng)估各方案的可行性和有效性。基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的作戰(zhàn)方案生成算法，可以通過(guò)與虛擬敵方對(duì)抗博弈，不斷優(yōu)化作戰(zhàn)策略，提高方案的勝率。

（2）資源調(diào)度與協(xié)同

在作戰(zhàn)過(guò)程中，智能算法可以根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的變化，實(shí)時(shí)調(diào)整資源分配和行動(dòng)計(jì)劃。基于蟻群算法的資源調(diào)度方法，可以模擬螞蟻覓食的行為，找到最優(yōu)的資源分配路徑，提高資源利用效率。

（3）提升作戰(zhàn)效率與靈活性

通過(guò)計(jì)算模型與“算計(jì)”范式的融合，美軍的作戰(zhàn)系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整作戰(zhàn)計(jì)劃。在兵棋推演平臺(tái)的陸戰(zhàn)復(fù)盤系統(tǒng)中，融合決策樹(shù)和PPO算法的模型能夠?qū)W得避虛打?qū)崱⒎直鴬Z控等策略，顯著提升了作戰(zhàn)效率和靈活性。

美軍通過(guò)將計(jì)算模型與“算計(jì)”范式相結(jié)合，構(gòu)建了智能化的作戰(zhàn)決策系統(tǒng)。這種融合方式不僅提高了態(tài)勢(shì)感知的準(zhǔn)確性、作戰(zhàn)方案的優(yōu)化能力和資源調(diào)度的效率，還增強(qiáng)了作戰(zhàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)性和靈活性。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，這種融合模式有望在更多軍事領(lǐng)域得到應(yīng)用和推廣。

四、總結(jié)

在有人-無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)中，計(jì)算模型與“算計(jì)”范式融合的不確定性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，何時(shí)融合存在不確定性，因?yàn)樵趧?dòng)態(tài)變化的任務(wù)環(huán)境中，難以預(yù)設(shè)一個(gè)固定的時(shí)刻來(lái)啟動(dòng)融合機(jī)制，如在突發(fā)的戰(zhàn)場(chǎng)威脅或復(fù)雜的城市救援場(chǎng)景中，融合的時(shí)機(jī)需要根據(jù)實(shí)時(shí)情況靈活判斷。其次，何處融合也難以確定，因?yàn)閰f(xié)同任務(wù)可能涉及多個(gè)地理區(qū)域和作戰(zhàn)層級(jí)，不同地點(diǎn)和層級(jí)對(duì)融合的需求和方式可能截然不同，在城市巷戰(zhàn)中，小隊(duì)級(jí)別的協(xié)同可能需要更靈活的“算計(jì)”，而在戰(zhàn)略層面則更依賴計(jì)算模型的全局分析。最后，何種方式融合也充滿不確定性，因?yàn)椴煌娜蝿?wù)類型、環(huán)境復(fù)雜度和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素都會(huì)影響融合的具體方式，在高動(dòng)態(tài)的空戰(zhàn)環(huán)境中，可能需要更依賴實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算模型，而在相對(duì)靜態(tài)的偵察任務(wù)中，“算計(jì)”范式的策略性規(guī)劃可能更為重要。因此，這種融合需要在高度動(dòng)態(tài)和不確定的環(huán)境中靈活調(diào)整，以確保有人-無(wú)人協(xié)同系統(tǒng)的高效運(yùn)行。