在一些地區沖突中，人工智能技術得到了廣泛應用，被視作大國競爭的關鍵，也被視作重塑國防和戰爭的革命性要素。黨的二十大報告提出，要加強國防動員和后備力量建設。積極做好國防動員準備工作，緊跟人工智能技術的發展浪潮，打造“智慧動員”是建設社會主義現代化強國和世界一流軍隊的應有之義。

提高動員潛力調查精準度

國防動員潛力調查統計，是推動動員潛力向戰爭實力轉化的基礎性、戰略性工程。由于潛力調查涉及經濟、社會等多個領域，關系到公民、法人和組織的權利與義務，數據多而雜，給精準動員增加了難度。各部門和軍地之間信息對接渠道不順暢、采集的信息完整度和準確性存疑、數據更新不及時等問題一直是潛力調查的痛點。

首先，可利用大數據，搭建智能化動員潛力管理平臺。加強潛力數據收集能力，收集企業數量、高精尖企業情況、企業員工專業特長、軍地兩用裝備數量、民兵隊伍建設情況、器材裝備使用情況等。借助智慧城市數據中心、統計部門數據庫，通過Web端、智能手機和各類傳感設備，以離線交互、網頁填報、智能終端APP填報等多種上報方式，實時掌握武裝動員、經濟動員、科技動員等潛力數據。其次，搭建起軍地互聯互通平臺，實時掌握相關情況。對接地方相關部門數據、行業數據、社情輿情信息、動員需求，將分布在不同平臺的動員潛力數據進行整合。根據不同的網絡密級和保密要求，制定跨網安全機制，破除動員數據融合處理時的障礙。通過物理隔離定期收集非涉密網絡中的潛力數據，通過網絡安全隔離交換設備收集涉密網絡中的潛力數據，實現信息交換的安全可控。最后，圍繞可視化分析、數據挖掘、云計算、自動預測、語義引擎、數據管理等方式，開發動員潛力數據的計算技術和軟件工具，建立分析和處理大數據的硬件和軟件模型，提供快速準確的統計和查詢服務。

提升國防后備力量訓練質效

后備力量集中開展訓練的時間和機會有限，而且掛鉤訓練和聯訓聯演受組織難度大、成本高等客觀因素影響，開展起來有一定難度。另外，有些地區訓練內容單一，通常開展的是隊列等常規訓練，與應急應戰的現實要求還有距離。

以人工智能賦能軍事訓練，有助于提高后備力量訓練效果。一方面，運用沉浸式仿真技術強化戰術訓練。沉浸式仿真技術包括虛擬現實、增強現實和混合現實技術，通過將不同的虛擬物體、提示信息和現實場景相疊加，為參訓人員提供逼真的模擬戰場環境，實現實兵交戰場景、裝備訓練模擬器材和模擬對抗系統的互聯互通，既能支持協同訓練，也能支持聯合訓練。另一方面，在軍事訓練管理過程中，通過收集訓練計劃執行率、參訓率、弱訓科目比重、人員層級分布和訓練進度等數據，運用算法輔助各級訓練主管部門合理制訂訓練計劃、準確把握訓練進展、科學設置訓練難度。

利用人工智能提高后備力量遂行任務的能力。一方面，情報偵察是人工智能應用最突出的部分，能在嘈雜環境下識別和翻譯多語種，還能識別圖像和人臉、確認地理位置、創建三維模型、拍照搜索等。利用無人機、智能駕駛、機器人等技術可為后備力量執行情報搜集和偵察任務提供有力支撐。另一方面，在一些地區沖突中，交戰雙方利用人工智能“深度偽造”能力，合成照片、視頻等干預信息，借此影響公眾話語，掌握信息戰、輿論戰的主動權，也值得我們注意。

加強人機交互訓練和專業人員培訓。人工智能需要專門人員進行設置、部署、操作、維護等，通過人類持續地訓練、開發、糾正，不斷提高人工智能的計算和數據分析能力，進而提升其完成任務的正確率。人機交互活動是人工智能發揮作用的關鍵環節，所以要加強專業人員培訓或者在組建相關專業分隊時做好人裝配套。

輔助動員行動指揮決策

動員行動指揮是對各項動員潛力進行合理調配的行為，涉及的內容多元、環境復雜、組織協調難度大。目前，指揮決策智能化程度較低，不能根據實時路況、氣象狀況、保障條件等制定人員和物資調動的具體方案，難以滿足國防動員指揮精準化和高效化的需要。動員行動指揮涉及多個方面，可通過人工智能提高效率、降低成本、提升準確度，使指揮決策由傳統的經驗決策向智能輔助決策轉變。

首先，在準確掌握動員潛力數據的基礎上，及時精準開展人員和物資調配，在指揮過程中進行智能管控。運用人工智能深度學習等技術進行情報收集分析、指揮調度、多源數據管理，實現國防動員軍地聯合指揮籌劃、快速決策、精準用兵、科學協調。其次，打造國防動員智能指揮平臺。在應急指揮系統、地理信息系統、作戰數據庫、國防動員潛力數據的基礎上建立國防動員智能指揮平臺，實現應急應戰指揮輔助決策功能。最后，利用智能手機、無線電臺、集群通信和衛星電話等各種設備，指揮后備力量開展集結、輸送、交接、防護和救援等活動。完成動員任務或接到復員指令后，調度動員資源的移交和返還工作，并掌握復員進展情況。

提升支前保障準確性

傳統的支前保障如簡單測算人員數量和任務時長，按此制定保障內容和數量，并適當上浮一定數量的物資用于備用。這種做法沒有充分考慮戰場環境、氣候條件、人員差異等因素，預測結果容易與實際作戰需求產生出入。

可利用大數據提高完成保障任務的準確性。接到任務后，根據任務目標、地理環境、任務時長、物資裝備水平等因素，通過預演平臺和云計算，預測出支前保障所需時間、地點、種類、數量等關鍵信息，統籌調配各種資源，迅速形成完善的保障方案。到達任務區域后，通過大數據提取情報，實時了解戰場態勢。根據物資消耗、人員傷亡等情況分析供需變化，合理分配保障資源，確保供需平衡。

提升平戰兩用物資裝備的數據采集能力，建立專用數據庫，確保部隊到哪里，保障資源就跟進到哪里。在國防動員物資裝備庫中引入物聯網，在物資裝備上增加電子標簽、集裝箱上增加條形碼、運輸車輛加裝傳感器、管理和運輸人員派發專屬射頻身份卡等標識，在物資裝備出入庫、經過重要關卡等時機，信息可通過專用設備掃描條形碼或獲取電子標簽等方式被自動記錄。利用系統管理軟件和衛星定位系統，掌握物資裝備倉儲、在運情況及種類、數量、質量、分布等信息，全線采集、實時更新，軍地互聯、隨時查詢，為組織者提供準確的數據支持。

利用智能化集成物流方式提升物資裝備運輸效率。通過大數據，融合并分析各軍兵種不同的保障需求，以目的地為導向，利用人工智能技術對不同的運輸訂單進行處理，合并相同目的地運單，避免重復工作。充分利用地方物流公司等力量組織運輸，依托物聯網和云計算，科學規劃運輸路線、優化投送方式、合理選擇投放地點，提升支前保障效率，減少不必要的資源損耗。