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　　能力，也都还很局限。但某种意义上它却也反映出当下，人工智能在陆军地面系统中的一个发展课题。

　　即作为陆军的一员，可能的人工智能型地面技术兵器，究竟应该具备何种能力，才是当前陆军体系中最需要的，或者说最具备实现可能的？

　　而接下来，今天我们要讲的是一份来自美国兰德研究所的战术级AI兵棋推演报告。该报告没有空谈理论，而是通过两场桌面推演，以试图将遥控RCV无人车和自主AI战车的实战表现摆到台面上。

　　两场推演用的是同一张地图、同一批兵力，唯一变量就是无人车的控制方式。其看点一是,兰德公司对于具体RCV的规则设计，另外一点则是推演逻辑背后，所引出对未来RCV可能战术的思考。

　　该兵棋的战术背景设定是，在2030年代的波罗的海地区，参战双方分别是蓝军（美军）与红军（俄军）构成。其基础场景设计为，一支蓝军的连级机械化战斗群，在拉脱维亚古尔贝内附近，进攻一支红军摩托化步兵连级战斗群。

　　蓝方的具体目标是沿蓝色轴线消灭红军，并继续向东穿越该地区，而红军的目标则是阻止蓝方，并尽可能杀伤蓝军。

　　需要说明的是，尽管今天的RCV相较以往已经有了较大的进步，但其主要的作战形态仍处于两种方式上。第一种是已经在各国军方中开始实验的遥控式，另外一种则是通过AI算法实现的RCV自主式作战。

　　但考虑到后者的技术，尚没有在现实中成为真实，故而其属于一种超前的探索，或者说是假定性探索。即通过兵棋来提前预设它某些未来可实现的能力，从而在推演过程中提前检验其可能带来的战术价值。

　　基线遥控型RCV：其符合美军2020年代装备计划，由可选有人驾驶战斗车辆（OMFV）遥控，每辆OMFV最多控制2辆RCV，超出的只能跟在后面打酱油。简单说，这就是人牵着机器走。

　　AI/ML场景（自主型RCV）：其设定为2030年代可能实现的技术，12辆RCV全可自主作战，能独立探测、识别、攻击目标，只需连长下达简单命令（比如对X地区敌人开火）。

　　在具体的推演上，本次兵棋采用著名的兵棋游戏FFT3 AFistfulof TOWs3，但部分数据和规则参考了美陆军远期关于无人化和自主RCV武器系统的发展规划，并以此反映了这些系统的能力与局限。

　　控制距离：RCV与控制车（OMFV）必须保持2.5公里的视距通信范围。若地形部分遮挡，则范围缩短为1.5公里。

　　通信特性：控制链路为定向通信，可能扰，但干扰器必须与RCV-OMFV的视距链路对齐才能生效。

　　机动限制：受传感器和通信能力限制，RCV在非易行地形（如道路、开阔农田以外）中的速度为有人车辆的一半。

　　火力控制：RCV始终在操作员的远程控制下开火，其命中率与相同武器系统的有人车辆相当。

　　智能假设：假设到2030年代，自主车辆能够执行简单命令（如队形机动、在大多数复杂度不高的地形中导航、按照简单逻辑攻击目标），但无法执行复杂的使命型任务命令，也不能像有人车辆那样完全独立作战。

　　HQ中的两辆OMFV各可下达两条命令（代表两个机器人指挥单元或指挥组）。

　　命令下达方式：命令通过口头或书面形式提交给裁判（也可在地图上画出路线/区域），命令必须保持有限的复杂度，以反映自主型RCV的认知限制。

　　裁判审核：裁判负责审查命令是否含糊、矛盾或不清晰；若命令通过，则自主RCV按命令执行。

　　由于FFT3原作不包含遥控或自主地面作战车辆的规则，也未涉及OMFV或RCV，因此研究团队专门制定了新的规则与数据。

　　最重要的改动在于指挥与控制（C2）规则，因为这是遥控与自主RCV与有人车辆的最大区别，也是理解其作战方式的关键。

　　除了地图上以棋子标示的兵力外，蓝军的火力支援组（FIST）车辆，还可呼叫一个155毫米榴弹炮营提供炮兵支援。而红军的炮兵支援同样包括一个152毫米榴弹炮营，其可由炮兵观察员或其配属的无人航空系统（UAS）呼叫。但无论红军还是蓝军，呼叫火力后都需延迟一回合才能实施。

　　在FFT3的基础规则里，部队素质始终扮演着一个关键角色。它直接决定了单位在敌方火力覆盖下能否成功幸存。这个设定背后，其实藏着对真实战场状态的细腻考量：一支训练更精良、实战经验更丰富的部队，即便遭遇轻微伤亡，士兵的士气也不容易溃散.

　　更重要的是，他们能更敏锐地判断战场环境，快速找到地形掩护的最佳位置，就像经验丰富的猎人总能在复杂地形中找到安全的隐蔽点一样。

　　但当场景切换到RCV（无人战斗车辆）时，情况就完全不同了。由于RCV本身不存在士气这个变量，它们不会像有人单位那样，因为持续的火力压制而出现行动迟缓、阵型散乱甚至溃散的情况。

　　这就带来了一个很有意思的对比：在防护水平相同的前提下，RCV在敌方火力下反而显得更顽强，不会因非物理损伤而失去战斗力。

　　可凡事都有两面性，RCV的无人特性也让它失去了人类的判断能力.它没法像有人车组那样，根据战场瞬息万变的情况灵活调整掩蔽策略，比如发现敌方火力角度变化后迅速转移到更安全的掩体背后。所以一旦遭遇直接火力打击，RCV往往更容易被一次性击毁，少了人类车组那种自主避开致命一击的可能性。

　　除此之外，FFT3规则里还有一个细节：高素质部队通常拥有更高的射击精度和更快的射速，这很好理解，毕竟训练有素的士兵对武器的掌控力更强，反应速度也更快。但在自主RCV的场景中，这个逻辑却有了新的延伸。有人驾驶的战斗车辆，在杀伤力层面被默认享有提升一级部队素质的优势。

　　这并非凭空设定，而是基于一个合理假设,这类车辆配备了高性能传感器，再加上AI驱动的信息融合技术，能在瞬间完成目标探测、锁定到射击的全流程，几乎不存在延迟。哪怕这些车辆本身并非自主运行，单靠人类决策+智能系统辅助的组合，就能实现远超传统部队的打击效率。

　　反观基准遥控的遥控场景，情况又回到了更朴素的状态,因此这里没有任何车辆能获得素质加成。毕竟遥控操作始终存在信号传输的延迟，操作员无法像身处车内那样实时感知战场细节，自然也就难以实现零延迟打击或灵活地形利用，RCV的优势更多体现在无需担心人员伤亡上，而非直接的战斗力提升。

　　红、蓝双方的小型无人机系统（UAS）基本参照FFT3中直升机的规则，但进行了部分调整。RAND研究所的设计人员认为这些规则能合理反映UAS的能力，并且符合RAND此前关于UAS支援战术地面作战的研究。

　　而在预设的两个场景中，UAS均配备了电光/红外（EO/IR）传感器，使其探测距离可达数公里。

　　火力对抗：只有专用防空武器（如俄军2S6自行高炮系统），或在极近距离使用自动炮与机枪才能对小型UAS实施射击。FFT3本身没有专门的UAS规则，因此研究团队修改了命中判定，使大多数武器击中UAS的概率降低。

　　基准遥控遥控场景中：每架蓝军UAS必须与其母载车辆保持数据链路，有效通信（斜距）范围为4公里。其信息仅能回传给母车。全连的态势感知存在一回合延迟，因此裁判不允许蓝军其他单位在同回合内对UAS侦获目标开火，必须等到下一个回合才能执行。红、蓝双方的UAS要么在发射时预设航线，要么由发射它的地面载具乘员直接遥控。

　　自主RCV场景中：蓝军UAS由连长下达任务指令后可独立执行任务，单机或编队均可。它们可向整个蓝军部队实时更新情报，并能在UAS之间以及与地面车辆间自动中继通信，使通信能力突破单链路4公里的限制。

　　在基础规则中，部队编制内的要素（如排内车辆）必须保持一定的间隔：最高素质部队的最大间距为800米。

　　在基准遥控遥控场景中：RCV可在通信链路范围内自由行动，其距离仅受制于与OMFV控制车的通信能力。

　　在自主RCV场景中：RCV可以在任意距离上作战，只受限于连长可能预先设定的限制。

　　在基础规则中，目标优先级规则要求部队必须优先射击最近的目标（除非有例外），这反映了有人作战系统自我保护的本能以及战场态势感知上的局限。

　　在自主RCV场景中：自主RCV则不受射击优先级限制，它们可以攻击任何目标，不论距离远近，其只受限于连长事先下达的命令限制。

　　在基准遥控场景中，蓝军编制符合未来机械化步兵连的构想，包括一排4辆M1A2C“艾布拉姆斯”主战坦克、一支机步排和一个RCV战斗排。

　　蓝军的总体战略是，首先使用RCV作为武装侦察兵探察红军的主要防线。一旦发现红军的主防线辆艾布拉姆斯沿南侧东西道路突击，突破并对抗红军坦克。

　　RCV-L（轻型无人车）首先前出，由RCV-M（中型无人车）和OMFV（有人步战车）在后方掩护。随后两组RCV角色交换，交替推进。下图展示了蓝军早期兵力部署的局部视图。

　　红军的总体作战计划是：将地图南部的开阔地带构建为一个杀伤区，并在该区域边缘的掩蔽阵位集中布置兵力。其中步兵主要用于前沿警戒，其北部道路甚至仅作轻度防御，而主战坦克（MBT）则置于南线后方作为预备队。

　　RCV，红军在战斗开始前将干扰器分布在其认为最可能成为蓝军进攻路径的位置。同时，红军还要求步兵战车（BMP）仅对OMFV或M1“艾布拉姆斯”开火，而将对RCV的攻击任务交给红军步兵完成。

　　RCV表现出了较强的压制效果。尽管如此，一辆RCV还是成功击毁了一辆企图伏击的红方BMP战车。但蓝军在任意时间都只能投入8辆RCV中的4辆参战，这严重限制了其兵力集中的能力。

　　成功引导炮火进行打击后，蓝军的态势开始进一步恶化，且该轮炮火还摧毁了一辆蓝军的RCV-M，更重要的是，红军摧毁了该方向唯一的一台OMFV指挥车。

　　完全自主的RCV，它们能够在无人干预的情况下执行复杂度有限的命令。例如，自主RCV可以被命令：机动至某一位置并攻击任何遇到的非蓝军车辆。

　　了彻底重组编制，并将其战斗力量拆分为4个混编排，分别部署在南、北道路上。每个排编制为：1辆艾布拉姆斯主战坦克+ 1辆OMFV + 3辆RCV（或是1辆RCV-L + 2辆RCV-M，或2辆RCV-L + 1辆RCV-M）。剩余的3辆OMFV则作为预备队置于北路两排之后。

　　RCV的推进过快，导致蓝军无法有效利用RCV被击毁时，所暴露出来的红军火力阵位。

　　RCV在两条道路上均得到坦克的支援，并在红军攻击RCV时能及时有效地实施反击。尤其是，蓝军相信如果能够让艾布拉姆斯占据关键位置，凭借其射程和火力优势将能主宰战场。

　　个步兵班进行埋伏。另有3个步兵班被置于地图西南部路口的前沿阵位，该处在前一场游戏中，曾迫使蓝军RCV在此因密集编组而遭重创。

　　与此同时，红军的车辆依旧部署在南部杀伤区，深藏在掩蔽中。主战坦克则被置于东南道路更深的后方预备位置。红军希望在南部杀伤区制造压倒性的火力优势。

　　“BMP不对RCV开火”的策略，因为其认为自主RCV更具作战潜力与威胁。

　　进入第二场游戏，蓝军明显加快了推进节奏，比起第一场的谨慎，这次的攻势显得更具侵略性。可就在推进过程中，意外突然发生了。当一个排的三辆

　　越过西南十字路口，冲过艾布拉姆斯主战坦克和OMFV步兵战车前方时，蓝军的进攻势头瞬间被打断，麻烦也随之而来。

　　步战车早已等候多时，抓住这个绝佳时机，三车齐射，一轮集火就将蓝军那三辆冒进的RCV全部摧毁。

　　得手后，红军并未恋战，而是迅速撤回西北方向的林地区域，重新隐匿起来，只留下战场上燃烧的

　　不过蓝军并未因此停下脚步，他们依旧保持着进攻姿态，继续向北部区域推进。或许是红军的注意力暂时集中在其他方向，蓝军在北部并未遭遇太多实质性抵抗。可就在他们以为局势有所缓和时，西南十字路口附近突然传来炮火声，又一辆蓝军的

　　同一时间，南部战场的局势也暗流涌动。红军此时已经抓住机会，对蓝军残余的第一排形成了近距离射击优势。这个排此时只剩下一辆艾布拉姆斯和一辆

　　但出人意料的是，红军并没有立刻发起攻击，而是选择让步兵继续潜伏，似乎在等待更合适的战机。蓝军敏锐地察觉到了南部的微妙局势，当机立断展开第二排兵力，沿着南部开阔区的边缘缓慢推进，试图重新掌控主动权。

　　可以说，南北战场的节奏截然不同。北部这边，蓝军先派出一个排沿公路稳步前进，经过一阵紧张的战术讨论，指挥官决定再抽调另一个排调往南部，目标很明确：控制林线边缘地带，为南部的友军提供支援。经过这一轮机动，蓝军的兵力部署有了明显调整。

　　而红军这边，则依旧贯彻着隐蔽作战的思路。他们将部队牢牢隐蔽在南部开阔区边缘，并且保持着约

　　与此同时，北部道路上的战斗再次爆发，红军找准蓝军推进排的漏洞，发动了一次伏击。这次伏击效果显著，成功摧毁了蓝军的一辆

　　、一辆RCV-M以及一辆艾布拉姆斯MBT。蓝军也迅速组织反击，凭借火力优势消灭了红军两个步兵班，算是稍稍挽回了一些损失。

　　接下来，战斗逐渐进入白热化阶段，西南十字路口成了双方争夺的焦点。蓝军派出一个步兵班下车作战，经过一番近距离厮杀，终于清剿了驻守在这里的红军步兵班。可胜利的喜悦还没持续多久，红军就立刻展开反扑，不仅反杀了这个蓝军步兵班，还趁势摧毁了蓝军的一辆

　　很快赶到，凭借强大的火力击毙了反扑的红军步兵，暂时稳住了十字路口的局势。

　　到此，这场对抗赛的最终战局，呈现出明显的南北分化态势。到游戏结束时，蓝军在北部道路的进攻已经被严重扰乱，推进节奏被彻底打乱，短时间内很难再组织起有效的攻势。但在南部战场，蓝军已有三辆

　　成功占据关键位置，能够对开阔地形成有效控制，而红军则依旧隐藏在暗处，没有暴露具体阵地。

　　进行试探性搜索，试图通过这种方式逼迫红军暴露阵地，为后续进攻寻找突破口；而红军这边也在权衡利弊，是先派出MBT清理北路上的蓝军残余部队，消除后顾之忧后再南下，对蓝军的左翼发起打击？这个决策，将直接影响到后续可能的战局走向。

　　RCV兵棋推演的初步观察与思考虽说只进行了两场兵棋推演，样本量确实有限，很难从中得出具有普遍性或确定性的结论，但这两次尝试依然为我们了解自主遥控战斗车辆（

　　）的作战特点，以及兵棋推演在该领域研究中的作用，提供了一些值得关注的初步发现，这些发现或许能为后续的相关研究和游戏设计提供些许参考。

　　RCV在玩家心中似乎总是比有人驾驶车辆更容易被“牺牲”。为此，每次当蓝军发起行动，RCV总是冲在最前面，自然也就成了最先遭遇敌方火力打击的目标。

　　，还是具备完全自主能力的RCV，大家都很自然地把它们当作“诱饵”来使用。毕竟就算RCV受损，也不会有士兵面临生命危险。

　　似乎并不会给蓝军带来太大的心理压力，尤其是RCV-L型号，它的攻击能力本就比其他作战车辆弱一些，损失后的影响相对更小。

　　RCV的造价很高、数量有限，或者必须依靠现有的RCV力量连续执行任务，那时候玩家（或者说实际作战中的指挥员）还会像现在这样轻易把它们当作消耗品吗？

　　同时，在这两次演练的过程中，红蓝双方的玩家们总会时不时停下来讨论远程操控（

　　）系统和完全自主系统各自的能力边界与局限，以及这些系统可能对实际作战产生的影响。

　　RCV在执行复杂命令时存在的局限，如果指挥员不了解这一点，很可能会做出错误的战术部署。

　　的表现，不同类型之间的差异也很突出。遥控RCV要想正常运作，必须保持无遮挡、不受干扰的视距通信，这一要求大大限制了蓝军的机动速度，也让推进过程中的战术安排变得束手束脚。更棘手的是，红军在战前预先布置的背包式干扰器，直接对蓝军的RCV造成了有效压制，让这些装备几乎难以发挥作用。

　　数量，还受限于OMFV（有人战车）的控制能力——每辆OMFV最多只能控制两辆RCV，这就导致蓝军没办法在局部战场上集中足够多的RCV形成兵力优势。

　　，因为它可是控制RCV的“中枢大脑”，一旦OMFV受损，整个RCV作战体系都可能瘫痪。就像在这次基准遥控场景推演中，蓝军在南部区域因为敌方炮火损失了一辆OMFV，如果推演继续进行下去，仅凭这一点，就很可能让蓝军的整个攻势陷入停滞。

　　场景中，情况就大不一样了。有位玩家在推演结束后说：“这些AI控制的车辆，打起仗来和有人驾驶的车辆没太大区别，唯一的不同就是它们更容易被牺牲，毕竟里面没有真人。”

　　下达的命令都比较简单，所以这些车辆并没有出现无法完成任务的情况。但我们也得考虑到，要是换成更复杂的地形，或者战场态势变化更频繁、更复杂的场景，自主RCV在执行命令时的那些局限会不会暴露得更明显？

　　在推演中还常常被用作武装侦察工具，甚至被玩家明确当作“诱饵”来使用。事实上，不管是哪一场推演，蓝军每次行动，RCV都是最先向前推进、最先与敌人接触、最先承受敌方火力打击的单位。

　　RCV开火，他们觉得没必要为了打击RCV而暴露自己的阵地，更想把火力留着对付蓝军那些更有价值的目标。

　　RCV场景，红军彻底改变了这种战术，在他们看来，自主RCV的作战潜力和威胁程度，比远程操控型RCV要大得多，必须优先应对。

　　RCV当作“诱饵”，核心原因还是它不会让士兵面临生命危险。而且蓝军对于RCV的损失，几乎不会表现出懊悔的情绪，尤其是RCV-L，它的火力本来就比OMFV和MBT（主战坦克）弱，就算损失了，对整体作战能力的影响也比较小。

　　RCV的库存有限（暗示其造价高昂），他们还会像现在这样轻易让RCV暴露在敌方火力之下吗？反过来想，如果RCV的造价足够低、数量足够充足，玩家是不是会更倾向于把它们当作“消耗性诱饵”来使用？

　　这次推演中还有一个现象值得关注：红军之所以能一直保持静态防御的态势，很大程度上是因为双方的情报、监视与侦察（

　　有位红军玩家在推演结束后，把这次推演和军方以往开展的其他兵棋推演做了对比，他提到：“

　　ISR能力，还有威力极强的间接火力。要是这次也有那样的ISR支持，我们的打法肯定会完全不一样，部队会到处机动，不会像现在这样一直守着不动。但这次推演里没有这些条件，所以对我们来说，暂时没有太大必要主动移动。”

　　）提供的ISR能力确实比较有限，这让红军能够更好地隐蔽自己的阵地，而且好几次都能凭借“先开火”的优势给蓝军造成麻烦。

　　ISR能力同样有限，部队不还是得主动向隐蔽的敌人发起进攻吗？所以我们也可以提出一个相关的研究假设：

　　ISR能力变得普遍且强大，间接火力也能做到随时调用，那么敌方是不是就没办法再长时间躲在隐蔽阵地里，只能被迫脱离防御、主动与我方交战？

　　RCVs）的劣势很明显，和完全自主RCV以及有人驾驶战车相比，它们的缺陷更容易被对手抓住并利用。

　　在作战中常常被用作武装侦察工具，甚至会被明确当作“诱饵”来吸引敌方火力；再者，ISR能力的不足，加上间接火力支援不够，让红军能够稳稳地守住防御阵地，不必轻易机动。

　　机器学习（AI/ML）能力是可以融入到战术级地面作战兵棋推演中的；最后，这类兵棋推演还能为作战人员和工程师提供一个很好的合作平台，帮助需求部门和采办部门更清晰地明确装备的实际需求，制定出更贴合实际的工程指标。

　　最最后，从兵棋推演中获得的启示，也能为后续的研究和实践提供方向。在通信脆弱性方面，基础遥控推演的情况已经很能说明问题：蓝军要想让

　　车辆正常工作，就必须保持视距通信，还得避免通信扰，这不仅制约了蓝军的行动，拖慢了推进速度，还让指挥过程变得更加复杂。

　　车辆的使用。所以未来，我们需要进一步研究敌方可能会通过哪些方式，利用RO车辆对持续通信的依赖来制定战术，以及这种依赖会带来哪些具体的战术影响。除了开展更多的兵棋推演，还应该组织实地试验，切实检验这类系统在面对通信中断时的实际脆弱程度。

　　至于在规模与灵活性限制上，基础遥控推演也给出了明确答案：蓝军一次能投入的遥控

　　数量有限，每辆控制车最多只能操控两辆RCV，这直接导致蓝军没办法集中足够的兵力去攻击红军的阵地。

　　就没有这方面的限制，只要玩家下达的命令不过于复杂，蓝军就可以根据战场情况，灵活投入任意数量的自主RCV。

　　系统只能理解和执行复杂程度有限的命令，这一设定其实也贴合了当前以及可预期的近期自主技术发展水平，毕竟目前的AI技术还没办法让自主系统完美应对所有复杂的战场指令。