文章总结： 本文研究了基于人工智能大模型的数字孪生战场体系构建与作战运用，探讨了生成式AI和LLM如何重塑军事仿真与推演系统。文章详细论述了构建高保真数字孪生战场的三大支柱：三维环境重构、物理规则仿真及智能体认知建模，重点研究了LLM驱动的虚拟蓝军在兵棋推演中的非确定性决策能力，以及数字孪生技术在装备全寿命周期管理中的应用。同时，文章分析了模型幻觉带来的风险，提出了人机回环校验的解决方案。 综合评分： 86 文章分类： AI安全,网络安全,数据安全,应用安全,安全建设

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基于人工智能大模型的“数字孪生战场”体系构建与作战运用研究

原创

所长007

蓝军开源情报

2025年12月16日 11:50 湖南

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【导读】

本报告探讨了生成式AI和大语言模型（LLM）如何重塑军事仿真与推演体系。报告详细论述了构建高保真“数字孪生战场”的三大支柱：三维环境重构、物理规则仿真及智能体认知建模。重点研究了LLM驱动的虚拟蓝军在兵棋推演中的非确定性决策能力，以及数字孪生技术在装备全寿命周期管理（PLM）中的预测性维护应用。同时，辩证分析了“模型幻觉”带来的风险，提出了人机回环校验的解决方案。

关键词：数字孪生战场，大语言模型，生成式AI，虚拟蓝军，合成训练环境，预测性维护，LVC仿真

这是蓝军开源情报的第 476期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

目录

第一章 数字孪生战场的概念架构与技术底座

1.1 数字孪生在军事领域的定义延伸

   1.1.1 从装备孪生到环境孪生、组织孪生

      1.1.1.1 装备物理特性的高保真数字化映射

      1.1.1.2 战场环境与作战规则的虚拟化复刻

   1.1.2 LVC（实兵-虚拟-构造）仿真体系的融合

图 1-1：数字孪生战场“数据感知-模型映射-仿真推演-虚实反馈”闭环架构

      1.1.2.1 实兵训练与虚拟环境的实时交互

      1.1.2.2 构造仿真兵力在实兵演习中的嵌入

1.2 关键支撑技术栈

   1.2.1 游戏引擎与多物理场仿真

表 1-1：主要商业仿真引擎与军用仿真平台（如JCATS）的功能特性对比

      1.2.1.1 Unreal Engine 5在军事可视化的应用

      1.2.1.2 NVIDIA Omniverse平台的协同仿真能力

   1.2.2 云原生架构下的算力调度

      1.2.2.1 超大规模并行仿真的容器化部署

      1.2.2.2 异地分布式仿真的数据同步技术

第二章 三维战场环境的快速生成与动态更新

2.1 基于生成式AI的地理环境重建

   2.1.1 NeRF（神经辐射场）技术的应用

图 2-1：基于卫星与无人机多源数据的战场环境三维重建流水线

      2.1.1.1 稀疏视角下的三维场景快速重建

      2.1.1.2 无人机侦察影像的实时建模流程

   2.1.2 程序化生成技术（PCG）

      2.1.2.1 大规模城市地形的自动化生成

      2.1.2.2 植被、道路与建筑细节的AI填充

2.2 动态环境因素的物理仿真

   2.2.1 气象水文对战场的实时影响

      2.2.1.1 降雨对泥泞道路通行力的动态修正

      2.2.1.2 海况对两栖登陆的阻滞效果模拟

   2.2.2 战场毁伤效果（Destruction）计算

      2.2.2.1 建筑物倒塌与弹坑生成的物理引擎

      2.2.2.2 烟雾、火灾对传感器通视性的遮蔽

第三章 大模型驱动的智能体（Agent）认知与决策

3.1 虚拟兵力的认知架构升级

   3.1.1 从有限状态机（FSM）到LLM决策大脑

表 3-1：传统规则库AI与大模型AI在应对突发战况时的灵活性评分对比

      3.1.1.1 传统规则AI在复杂场景下的僵化问题

      3.1.1.2 LLM在战术意图理解与生成上的优势

   3.1.2 提示词工程（Prompt Engineering）的应用

图 3-1：LLM驱动的虚拟指挥官“感知-记忆-规划-行动”认知处理流程

      3.1.2.1 虚拟指挥官战术性格与条令的注入

      3.1.2.2 思维链（CoT）在复杂决策推理中的引导

3.2 案例研究：基于LLM的自动化兵棋推演

   3.2.1 “斯坦福小镇”模式的军事化复刻

      3.2.1.1 多智能体协同与冲突的涌现行为

      3.2.1.2 营级指挥所演练中的虚拟参谋角色

   3.2.2 自然语言交互与指令解析

      3.2.2.1 战场态势报告（SITREP）的自动生成

      3.2.2.2 口头作战命令向仿真指令的转换

第四章 虚实交互：装备保障与预测性维护

4.1 装备数字孪生体的构建与同步

   4.1.1 传感器数据流的实时映射

      4.1.1.1 机载健康管理系统（HUMS）的数据接入

      4.1.1.2 虚拟实体状态参数的实时更新

   4.1.2 案例研究：F-35战斗机的数字孪生维护

      4.1.2.1 关键部件磨损与疲劳的仿真分析

      4.1.2.2 虚拟维修验证与操作培训

4.2 基于AI的故障预测与健康管理（PHM）

   4.2.1 剩余寿命预测（RUL）算法

图 4-1：基于数字孪生的装备故障预警与维修决策支持流程

      4.2.1.1 基于LSTM的时间序列故障预测

      4.2.1.2 多参数融合的设备健康度评估

   4.2.2 备件物流优化策略

表 4-1：引入数字孪生技术前后装备完好率与全寿命周期成本数据对比

      4.2.2.1 基于预测性维护的备件需求预测

      4.2.2.2 前线库存与后方补给的动态平衡

第五章 合成训练环境（STE）与战法验证

5.1 虚实兵力混编训练的实现

   5.1.1 增强现实（AR）设备的应用

图 5-1：合成训练环境中虚实兵力数据交互与延迟补偿机制

      5.1.1.1 单兵视野中的虚拟敌军与火力效果叠加

      5.1.1.2 战术数据眼镜中的实时信息辅助

   5.1.2 实装模拟器与虚拟兵力的互操作

      5.1.2.1 异构仿真系统间的协议转换

      5.1.2.2 虚实兵力间的对抗与协同逻辑

5.2 作战方案（COA）的快速推演

   5.2.1 基于蒙特卡洛树搜索的战法寻优

      5.2.1.1 海量推演样本的并行计算

      5.2.1.2 最优作战路径的概率评估

   5.2.2 AI参谋的辅助决策功能

      5.2.2.1 敌方可能行动（ECOA）的预测

      5.2.2.2 己方战术漏洞的自动化扫描

第六章 挑战与风险：幻觉、算力与安全

6.1 大模型的“幻觉”风险管控

   6.1.1 事实性错误与战术逻辑校验

      6.1.1.1 违背物理常识的生成内容检测

      6.1.1.2 基于规则库的战术合规性审查

   6.1.2 “人在回路”的监督机制

      6.1.2.1 专家反馈强化学习（RLHF）微调

      6.1.2.2 关键决策节点的人工确认

6.2 数据安全与模型私有化部署

   6.2.1 军事敏感数据的脱敏处理

      6.2.1.1 训练数据中的涉密信息过滤

      6.2.1.2 差分隐私在模型训练中的应用

   6.2.2 战术边缘端的模型部署

表 6-1：不同参数规模军事大模型在战术推演中的置信度与资源消耗分析

      6.2.2.1 轻量化大模型的量化与剪枝

      6.2.2.2 离线环境下的模型推理能力

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