以下文章来源于空天防御在线，转载自中国指挥与控制学会
摘要：大国战争的战场形态朝着高动态、高烈度的方向发展，单一武器系统或其形成的杀伤链难以适应未来的战争形态。杀伤网作为一种高动态、高弹性的新型作战概念，具有极高的自适应性、自组织性和韧性，可以通过极快的反应速度完成作战编组构建和指挥控制，大幅提升决策效率。本文首先针对杀伤网这一作战概念展开研究，然后从杀伤链的产生背景、“链”到“网”的过渡、基本概念、典型案例、关键技术等方面展开分析论述，最后结合智能化技术总结了对未来杀伤网智能化的构想。
关键词：指挥控制；杀伤网；作战体系；智能化
随着科技水平的不断发展，武器装备的信息化程度大幅提高，现代战争的作战模式也在发生巨大的变化。以往的“点对点”作战模式将态势感知、指挥控制和拦截打击集成在单个装备上，在应对低烈度的不对称作战中尚有余力，但在具有相近实力强度的大国战争背景下，“点对点”作战模式易遭受打击，甚至被毁伤而丧失全部作战能力，这种作战模式已变得无法应对未来战争的需要。未来战争的作战模式将会是多维全域下的复杂体系对抗，具有强度高、时敏性高、不确定性高等特点，因此体系作战的概念逐渐被越来越多的学者关注[1]。2017年前后，美军针对体系作战模式提出了“分布式杀伤[2]”“马赛克战[3]”和“联合多域作战[4]”的概念。这些概念最重要的理念转变是将各种武器装备形成的杀伤链整合成一个多节点的分布式网络，各节点间通过通用的数据接口实现通信。在这样一种具有极强的自适应性、自组织性和鲁棒性的杀伤网中，各种武器装备协同完成作战任务，避免了因单装备毁伤而导致面临作战体系失效的可能性。同时，随着现代智能化技术不断发展，以基于大模型为代表的大数据人工智能方法具有更快、更高效的决策效能，杀伤网作为各种体系作战概念的交叉点，如何通过现有的智能化技术深度赋能杀伤网的建设，具有重要的研究意义[5]。
1996年，美军空军参谋长罗纳德在C4ISR系统构建中首次提出杀伤链的概念雏形，旨在2025年之前实现发现、定位、跟踪、瞄准地球表面的任一个运动目标[6]，此后对于杀伤链的研究在美军中广泛发展。杀伤链衍生于信息化战争，是一个覆盖探测、侦察、跟踪、情报、通信、指挥、控制、打击等元素，实现从发现到毁伤的一体化作战任务链式结构，这种依照“顺序作战”的思想，是OODA环理论在信息化战场环境中的实践运用[7]。杀伤链包括“发现、定位、跟踪、决策、交战、评估”6个环节，即F2T2EA。以防空武器系统为例，防空武器系统杀伤链典型作战过程包括以下内容。（1） 发现：利用地面搜索预警雷达或预警机、天基预警雷达等武器装备对来袭目标进行探测和发现；（2） 定位：利用地面目标指示雷达或机载传感器对已经发现的来袭目标进行识别和定位；（3） 跟踪：利用地面或机载跟踪制导雷达对已查明的来袭目标进行跟踪，以便后续拦截抗击；（4） 决策：利用地面或空中指挥中心等根据战场态势确定来袭目标的威胁程度，统一调配可用资源，生成最优打击方案；（5） 交战：火控系统根据指控系统的打击方案，生成打击目标的发射诸元，完成对来袭目标的拦截；（6） 评估：打击完成后，利用各类传感器信息对打击结果进行毁伤评估，并根据评估结果进行二次火力分配。防空武器系统杀伤链一般由多种类型的武器装备构成，如目标指示雷达、跟踪制导雷达、导弹发射车、指挥控制车等。各武器分工明确，协同配合完成杀伤链的闭环，实现对空防御作战任务。但是，单一的杀伤链结构由多个功能唯一的武器装备串联，链上任一节点被摧毁或故障失效都会使整个武器系统失去作战能力，难以适应高烈度的战场环境。
为提升体系作战能力，打赢未来高强度战争，2018年，美国国防高级研究计划局（DARPA）在C4ISRNET会议上提出杀伤网的概念[8]。杀伤网是将多个作战单元，包括探测单元、指挥控制单元、打击单元和毁伤评估单元等形成的多条杀伤链聚合成网络的结构，针对某个具体的作战流程可自主选择收益最大的杀伤链完成对目标的打击。本质上来说，杀伤网是多条杀伤链的集合，但又不是简单的集合，各杀伤链节点相互组合又形成新的杀伤链。因此，杀伤网是一个极具弹性和动态性的体系结构。其主要优势体现在两个方面：一是分布广，即在杀伤网中各节点所代表的武器系统来自多个作战域，这些广泛分布的作战平台在单平台被摧毁后，使其他相同功能的平台依然在网络中运行，完成对目标作战的杀伤链闭环；二是动态性强，即可以自主感知战场环境的信息，根据战场态势统筹调度网内各种作战平台，实时动态分配，形成最优的对目标的杀伤装备组合。
至今，杀伤网作为一个较新的军事概念，其相关的理论研究和实践应用尚处于发展阶段，从杀伤链向杀伤网的发展也是各国未来一段时间的主要军事变革方向之一。
1.2 杀伤链与杀伤网的区别
杀伤网是由杀伤链演化而来的一种网式结构，与杀伤链具有很大的区别。
从作战平台结构来看，杀伤链与杀伤网的结构如图1所示。杀伤链作为一条由探测设备、指挥设备和攻击设备组成的单链，根据作战顺序单向连接；杀伤网中的节点高度分散，各节点和其他功能节点间具有多条链接通道，具有更多的冗余节点和通信链路，可组合生成多条杀伤链。
Fig.1 Structure diagram of kill chain and kill web[9]
从作战实现方式来看，杀伤网区别于杀伤链的顺序作战模式，更着重网络化作战模式，实现了从链式杀伤向网式制敌的转变，指挥方式也从杀伤链的集中式指挥转变为分布式，依托分散在全域中的各探测、指挥和作战节点，通过自主化系统和人工智能技术实现人机协同的“任务式”指挥[10]。
从作战效能来看，杀伤链由于造成杀伤力的形式单一，只能通过单链产生，在与更先进的杀伤链对抗中容易遭受致命毁伤从而丧失全部作战能力。然而，杀伤网纳入了更多的装备节点和通信链路，实现了去中心化，在部分装备遭受致命毁伤时仍具有极强的作战能力，具有更好的韧性和鲁棒性。
美军早在20世纪50年代就开始大力展开了弹道导弹防御系统的相关研究，经过数十年的发展，已形成包括预警探测、指挥控制与通信、对空防御武器等要素的弹道导弹防御杀伤网。对于美国本土弹道导弹防御，其杀伤网如图2所示，包括天基红外预警卫星、海基X波段雷达、陆基预警雷达等预警探测设备；战略司令部、印太司令部、GMD火控单元等指挥控制单元；陆基中段防御系统、“宙斯盾”防御系统等对空防御武器[11]。Fig.2 USA homeland ballistic missile defense kill web
对于海外军事基地弹道导弹防御，其杀伤网如图3所示。对比图2和图3可知，两种杀伤网的预警探测和指挥控制单元大致相同，对空防御武器稍有区别。Fig.3 USA military overseas base ballistic missile defense kill web
对于弹道导弹防御系统杀伤网，其防御拦截的杀伤流程如图4所示，具体包括：（1） 天基红外预警卫星侦察发现敌方发射远程弹道导弹；（2） 地基和海基雷达跟踪来袭导弹，持续提供来袭目标的精确跟踪信息和识别目标的类型；（3） 指挥控制系统统筹调度拦截平台，授权拦截武器系统发射；（5） 评估拦截结果，为是否实施二次拦截提供依据。Fig.4 USA military ballistic missile defense kill web[12]
2018年，美国DARPA办公室提出了自适应跨域杀伤网（Adapting Cross-domain Kill-webs， ACK）的概念，旨在辅助指挥员快速了解广泛跨域分布的所有作战资源，针对作战任务需求合理、最优地分配探测、指挥和打击任务，自适应形成最优武器杀伤组合。ACK开创性地采用“供应商-消费者”的技术框架，如图5所示。在框架中，将探测感知设备、武器打击设备和通信设备等视为“供应商”，多供应商构建能力市场；将指挥与控制节点等承担作战任务的实体视为“消费者”。针对战场各域内出现的“事件”，能力市场中各实体开展作战任务完成能力竞标，为作战指挥员提供多套方案选择。Fig.5 USA military adaptive cross-domain kill web framework[13]
2021年5月，以色列在巴以冲突“护墙”行动期间针对哈马斯武装采用了智能杀伤网的作战概念，以色列称这是全世界历史上的第一次“人工智能战争”。哈马斯武装于5月10日对以色列境内发动了大批量的火箭弹袭击，引爆了这场冲突。以色列在利用“铁穹”防御武器系统拦截哈马斯火箭弹的同时，通过情报系统和侦察系统提供的数据信息，精准而快速地定位哈马斯武装的火箭弹发射场、指挥控制中心、弹药库等设施并实施打击。通过将侦察系统、指挥控制系统、打击系统多维联合构成以军的防御杀伤网，对多域传感器接收的数据信息，利用人工智能工具快速处理、实时决策生成作战方案，以色列在11天内就结束了这场冲突。面向未来战争，为快速可靠地构建智能杀伤网，有3个问题需要回答：一是如何描述一个具有通用性的杀伤网；二是如何快速评价杀伤网构建的好坏；三是如何在杀伤网中智能选择武器装备完成作战任务。3个问题分别对应着通用杀伤网模型构建、杀伤网效能智能评估、装备组合智能优化3个关键技术。为解决不同作战域下武器装备信息的统一问题，需要构建通用的模型来描述各个作战域下武器装备的属性、武器装备之间的链接关系以及杀伤网所提供的各种解决方案的效能、风险和成本。目前构建杀伤网模型主要采用基于DoDAF[14]、基于体系仿真[15]、基于复杂网络[16]的建模方法。复杂网络建模根据网络结构不同可以分为单一网络和多层网络建模。文献[17]提出了一种基于三层状态事件图的海军编队区域防空杀伤网建模技术。以目标状态为基本约束条件，作战资源与相应作战任务的映射关系驱动目标状态的变化。根据对复杂情况下作战过程和资源动态调度决策的分析，采用后退视界法作为事件图结构和作战资源配置的动态优化框架，应用战术行动效果评估模型作为评估指标，构建了海军编队区域防空杀伤网模型。该建模方法有助于提高舰艇编队区域防空作战资源的使用效率和作战效能。文献[18]从评估作战系统的角度出发，提出基于杀伤网的作战系统建模与弹性分析方法，首先基于标准战斗循环和广义战斗循环分析杀伤网的特征，然后提出了根据战斗力的变化对弹性进行评估的方法，最后通过一个军事战斗实例验证了所提出模型和评估方法的有效性。文献[19]针对当前杀伤网主观性强、智能化程度低的缺点，基于知识推理构建任务-能力-装备映射规则、杀伤协同规则和武器协同规则3类设计规则库，以实现智能快速地设计高动态战场杀伤网，最后在仿真推演软件平台上验证了模型的有效性。文献[20]基于多层网络框架，将杀伤网根据作战功能分为侦察层、通信层、指控层和打击层4层网络，构建杀伤网模型。现有文献多是从网络和架构等方面描述一个杀伤网络的构建过程，或是基于先验知识库映射推理得到杀伤网的模型。这些方法具有较强的主观性，往往针对某个特定战场环境行之有效，难以通用到其他战场域中。基于作战知识库，结合计算机视觉与深度强化学习技术，将人类经验与机器学习能力相结合，通过海量数据训练形成的智能模型具有极强的自适应性。在此基础上以作战演训、样本生成等方式获取的数据构建智能杀伤网生成模型，针对特定的战场环境输入，输出最具效能的杀伤网模型或是未来的重点发展方向。为作战任务所构建的杀伤网节点装备和各节点间通信连接繁多，网络结构复杂，因此，需要考虑评估杀伤网效能的指标，建立杀伤网效能评估体系。多维评价杀伤网的效能，对构建“好用”“管用”“耐用”的杀伤网具有重要意义。杀伤网效能评估可以看作装备体系作战效能评估，其内容主要有体系作战能力、体系风险、体系技术、体系信息流等。评估方法主要有主观评定法、仿真推演法、客观分析法等。文献[20]提出了基于能力的武器装备体系效能评估方法，将体系效能评估拆分为体系能力建模、能力评估分析、能力需求获取、能力需求满足度评估和能力差距重要度评估，通过分析每个部分的输入输出和主要活动建立体系效能评估参考模型。文献[20]在文献[21]的基础上，提出了将能力维度和网络结构维度综合来评估杀伤网的效能，网络结构维度包含了杀伤网的冗余性、风险性和时效性3个指标体系，能力维度上以能力的适用性作为评估指标，综合杀伤网网络评估指标和能力-适用性评估指标评价杀伤网的性能。文献[22]提出了基于证据网络的体系能力评估元模型概念，通过将网络中各装备之间的关系简化为串联、并联和协同等简单交互模型，分析了武器装备体系效能评估的证据网络建模和证据网络推理方法，并通过算例验证了所提算法的有效性。文献[23]提出了基于作战环路的体系结构描述和建模方法，将各装备实体抽象成各网络节点，装备间的信息流动抽象成网络的边，并通过信息熵理论对作战环执行任务的不确定性进行分析，给出了评估方法的具体流程。杀伤网作为一种复杂网络结构，仅仅从单一角度评估其性能是远远不够的。对其评估的侧重点不同，评估指标体系也不同。因此，在杀伤网评估的后续发展中，可结合人工智能技术开展“基于多种规划学习方法+知识联合”的杀伤网效能智能评估技术研究，针对其高动态性、高自适应性和高自组织性的特点，合理全面地评估其性能。杀伤网中因为节点广泛分布，对于同一个作战任务往往会有多种解决方案，如何综合考虑各种解决方案的效能、成本、风险等因素选择最优的解决方案至关重要。这本质上也是一个多目标优化问题。针对此类问题，常用的建模方法有数学规划法、图论、博弈论、马尔科夫决策过程理论、多智能体理论等。同时，多目标优化问题也是一个NP难问题，此类问题的求解方式可分为精确求解和近似求解两种，精确求解方式有枚举法、动态规划、分支定界等方法，近似求解有智能启发式算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等，以及基于神经网络和机器学习的智能算法。文献[24]提出了一种基于非支配遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm， NSGA）的装备组合多目标优化算法，将差分进化算子融入NSGA，既保留了子代中的精英解，又保持了种群的多样性，最后通过对比仿真验证了算法的有效性。文献[25]利用博弈论理论，将帕累托方法应用于装备组合优化模型，将项目的附加价值视为优化函数，得到了价值最大化的组合优化方法。目前针对装备组合优化问题的群智能算法和常规算法已经有较多的研究成果，但是此类算法往往有一个极大的缺点，即时效性不够。深度神经网络算法具有极强的时效性，且在弹目分配等问题上已有较多的研究，在装备组合优化问题上也可以借助此类智能化的方法，实现快速实时的装备组合选择。武器装备的发展和装备体系作战能力的提高与国防事业息息相关，也与国家安全的保障能力深度融合。杀伤网作为一种全新的作战概念，如能充分运用实践，可以很大程度上解决装备发展过程中遇到的一些瓶颈、难题，使装备体系效能最优发挥。本文对未来杀伤网的发展从技术和形态的角度提出了以下一系列的构想，旨在为后续的研究与实践提供参考。从杀伤网技术的角度出发，智能化发展是目前军用和民用设备发展的大趋势。杀伤网中的技术问题，包括杀伤网模型的构建、模型效能评估以及武器装备组合优化问题，如果采用常规方法，必然会面临求解速度缓慢和适应性差的问题，难以适应高动态的战场环境。未来可依托大数据和大模型，针对作战试验、演练等获得的大量数据训练装备组合选择模型，或者搭建模拟作战仿真场景，基于机器学习搭建杀伤网构建、评估、装备选择智能化模型。针对杀伤网智能化的程度，提出将未来智能杀伤网技术的发展分为3个阶段。第一阶段：辅助决策。此阶段的杀伤网由人构建，针对作战任务人为选择多型装备互为杀伤链的冗余部分，杀伤网在部分节点遭受打击毁伤时提供其他可选项，辅助指挥员完成作战。第二阶段：部分自动决策。此阶段杀伤网具有部分智能水平，在网络的构建、杀伤网性能的评估和装备组合的选择问题上都可以快速智能地生成多套方案，供指挥员决策选择，且在杀伤网络节点遭受打击时能及时重组，尤其是在指挥节点被摧毁时能自主选择其他节点参与指挥或根据预装作战目的自主决策打击流程。第三阶段：全部自动决策。此阶段杀伤网具有极高的智能水平和深度学习能力，在作战行动中可根据作战环境、作战目的等参数输入自动生成具有最高效能的网络结构，自动生成最优作战方案和装备选择，任一节点被摧毁不会影响整个网络的探测、指挥与打击能力，并且通过对战争进展的持续学习不断提出新的解决方案。从杀伤网形态的角度出发，全域性是杀伤网这一作战概念的特点之一，通过将各作战域、各种形态的武器装备由点连成链，链连接成网，形成具有高动态性、灵活可变的杀伤网，快速精确地生成对敌作战方案，完成体系作战任务。以美军弹道导弹防御系统杀伤网为例，杀伤网的探测节点遍布全球主要区域，且具有海量的指挥节点和一小时全球打击能力。目前国外各主要大国作战领域均已向体系作战发展，如美军海陆空一体化战略打击体系、美航母舰队联合防空反导体系等。但是，大国战争不是某个区域的争夺，也不是某个单一军种的对抗，未来杀伤网应朝向全军规模发展，涵盖海、陆、空、天、网、电全作战域发展方向。未来战场的指挥员可以通过指挥终端设备根据智能杀伤网生成的作战方案，形成随遇接入、资源共享、随叫随到的模式，灵活获取任何侦察探测节点的数据信息和打击节点的可用信息，快速高效地组织资源完成打击任务。杀伤网这一概念从诞生之日起就受到了广泛的关注，在大国竞争的时代背景下，这一全新的作战样式，既是军事技术飞速发展的结果，也是应对未来战争的必要手段。本文首先介绍了杀伤网从杀伤链发展而来的背景以及二者之间的区别，然后列举了典型的杀伤网案例，并分析了杀伤网在实践运用中的关键技术，最后对未来杀伤网的发展展开构想，旨在对目前杀伤网的研究进展进行总结提炼。未来真正将该技术应用到实装中并非易事，因此在开展研究的同时，还需要关注不同体系、不同作战域、不同作战对象之间的密切联系配合，共同构建未来战争新模式。
