對“一體化指揮調(diào)度”新的認(rèn)識與思考

來源:中國指揮與控制學(xué)會(huì) 更新日期:2020-06-03 作者:pjtime資訊組

    導(dǎo)言:最近通過研讀學(xué)習(xí)錢學(xué)森先生的重要學(xué)術(shù)思想,結(jié)合王飛躍老師在《機(jī)器崛起》中對“賽博”演化脈絡(luò)的回顧,我對“一體化指揮調(diào)度”的內(nèi)涵定義,及其發(fā)展有了新的認(rèn)識與思考,在此與大家做個(gè)分享,希望與大家共同探討未來的發(fā)展方向。錢老的研究領(lǐng)域從工程、技術(shù)、科學(xué)到哲學(xué)不同層次,跨學(xué)科、跨領(lǐng)域交叉融合,從工程控制論到系統(tǒng)工程,再到工程科學(xué),是從工程實(shí)踐到科學(xué)理論的升華,也是“控制論”向“賽博”的回歸和溯源。面向社會(huì)治理安全場景的一體化指揮調(diào)度正是系統(tǒng)科學(xué)對“賽博”原意——“國家治理的科學(xué)”的回饋。

    一、定義內(nèi)涵:復(fù)雜系統(tǒng)安全場景數(shù)字化

    “一體化指揮調(diào)度”的術(shù)語起源于社會(huì)公共安全領(lǐng)域,在首屆智能指揮調(diào)度技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)上,中國通信學(xué)會(huì)常務(wù)理事、全國公共安全領(lǐng)域?qū)<遗x先生給出的定義:使用信息化手段以及與信息化相適應(yīng)的工作機(jī)制,將互不相同,相互補(bǔ)充、互不隸屬、相對獨(dú)立的指揮要素、執(zhí)行力量以及相關(guān)資源有機(jī)地融合為一個(gè)整體,以實(shí)現(xiàn)組織策劃的目標(biāo)。陳俊亮院士、李德毅院士、費(fèi)愛國院士等與會(huì)專家回顧了一體化指揮信息系統(tǒng)的發(fā)展歷程,討論了未來發(fā)展趨勢,對今天我們在社會(huì)治理領(lǐng)域探索一體化指揮調(diào)度發(fā)展方向指明了方向。

    當(dāng)年,軍事領(lǐng)域的“一體化指揮信息系統(tǒng)”包含“需求工程”、“數(shù)據(jù)工程”、“軟件工程”,今天在我們這里對應(yīng)的術(shù)語就是“場景”、“數(shù)據(jù)”和“平臺”。一體化指揮調(diào)度是管理與技術(shù)的融合,復(fù)雜系統(tǒng)場景數(shù)字化方法論?梢哉f目前大部分指揮調(diào)度開發(fā)團(tuán)隊(duì)的理解只是停留在軟件開發(fā)這個(gè)“平臺”工作的一小部分,但是今天“平臺”的含義更加廣泛,包括業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)、組織等各方面,在互聯(lián)網(wǎng)支撐下,我們可以便捷地面向場景搭建人機(jī)融合的多樣化群體交互平臺。

    面向社會(huì)治理復(fù)雜系統(tǒng)問題,實(shí)驗(yàn)室基于錢學(xué)森開放復(fù)雜巨系統(tǒng)思想,結(jié)合當(dāng)前數(shù)字孿生、人工智能技術(shù)發(fā)展,提出了“面向場景、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、平臺支撐、腦+端、人機(jī)融合”的一體化指揮調(diào)度工程實(shí)踐之路。

    二、場景數(shù)字化:解決復(fù)雜系統(tǒng)問題的抓手

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮讓我們重新審視新時(shí)代的生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)資料和生產(chǎn)力?梢杂靡恢淮簌i來比喻,交互和數(shù)據(jù)構(gòu)成雙翼,智能是大腦;從通信交互到萬物互聯(lián)到社會(huì)計(jì)算,交互本質(zhì)就是生產(chǎn)關(guān)系;不論是自然大數(shù)據(jù)、社會(huì)大數(shù)據(jù),還是行業(yè)大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)成為今天的重要生產(chǎn)資料;不論是人類智能、人工智能,還是個(gè)體智能、群體智能,智力工具將成為核心生產(chǎn)力。還有一個(gè)就是接觸浪潮的抓手,就是我們今天說的落地場景,核心在場景的數(shù)字畫像。

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代特征

    數(shù)字孿生(Digital Twin)、信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical System)等我們今天經(jīng)常聽說的術(shù)語,他們本質(zhì)上都是要建立物理場景實(shí)體的數(shù)字畫像。社會(huì)治理工作場景具有多領(lǐng)域交織的特點(diǎn),當(dāng)前我國基層社區(qū)治理主要有政府主導(dǎo)、市場主體、社會(huì)自治和專家參與等4種模式,各種模式及其所涉領(lǐng)域縱橫交織,催生了海量需求。今天大數(shù)據(jù)上升為國家戰(zhàn)略,習(xí)近平同志強(qiáng)調(diào)要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會(huì)治理的機(jī)制,推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會(huì)治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化。實(shí)驗(yàn)室提出社會(huì)治理安全場景的數(shù)字畫像構(gòu)建方法:自上而下的指揮賦能體系與自下而上的大數(shù)據(jù)支撐體系相結(jié)合;以力量到邊和力量無邊的理念,構(gòu)建政府指揮機(jī)制和基層自治組織的同心圓;以“人”為核心,以點(diǎn)帶面建立社會(huì)治理關(guān)系網(wǎng)絡(luò)畫像;以“事”為牽引,分級分類構(gòu)建社會(huì)治理專項(xiàng)場景畫像。

    三、科學(xué)依據(jù):具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)

    一體化指揮調(diào)度在學(xué)科劃分上屬于指揮與控制科學(xué),其科學(xué)起源可追溯至“賽博”。1834年,“賽博”誕生于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域,法國物理學(xué)家安培將其定義為國家治理的科學(xué);1948年維納在生物學(xué)和機(jī)器智能領(lǐng)域,對“賽博控制論”進(jìn)行了系統(tǒng)闡述;1954年錢學(xué)森的“工程控制論”將“賽博”落地到機(jī)械和電機(jī)系統(tǒng)控制的工程科學(xué),并進(jìn)而衍生出復(fù)雜系統(tǒng)工程、系統(tǒng)科學(xué)。

    錢學(xué)森的研究領(lǐng)域從工程、技術(shù)、科學(xué)到哲學(xué)不同層次,跨學(xué)科、跨領(lǐng)域交叉融合,從工程控制論到系統(tǒng)工程,再到工程科學(xué),是從工程實(shí)踐到科學(xué)理論的升華,也是“控制論”向“賽博”的回歸和溯源。1999年10月,在國務(wù)院、中央軍委授予錢學(xué)森“國家杰出貢獻(xiàn)科學(xué)家”榮譽(yù)稱號的大會(huì)上,錢學(xué)森說:“我們完全可以建立起一個(gè)科學(xué)體系,而且運(yùn)用這個(gè)科學(xué)體系去解決我們社會(huì)主義建設(shè)中的問題。我在今后的余生中就想促進(jìn)這件事情!彼J(rèn)為今天的科學(xué)技術(shù)不僅僅是自然科學(xué)工程技術(shù),而且是人認(rèn)識客觀世界、改造客觀世界整個(gè)的知識體系,系統(tǒng)科學(xué)的出現(xiàn)是一場科學(xué)革命,1845年安培提出的管理國家的科學(xué)——“賽博”設(shè)想,今天在我們社會(huì)主義的中國是可以實(shí)現(xiàn)的。今天我們研究的一體化指揮調(diào)度正是 “賽博”反饋回社會(huì)治理。

    四、發(fā)展趨勢:“腦+端”的人機(jī)融合

    2014年,中國人工智能學(xué)會(huì)理事長李德毅院士在無人駕駛研究中提出受腦認(rèn)知啟發(fā)的“駕駛腦”:用機(jī)器模擬人腦對安全駕駛的自學(xué)習(xí)和駕駛技能積累能力,模擬人腦對駕駛環(huán)境的感知、認(rèn)知、決策和行為控制。李院士指出無人車的研究就像是在人工打造一匹馬,隨著其智能化水平的提升,未來人與機(jī)器之間的關(guān)系,就像是騎士與戰(zhàn)馬。

    (1)專家體系、機(jī)器體系和知識體系是錢學(xué)森綜合集成方法三大要素,在實(shí)踐應(yīng)用中相輔相成,在新的時(shí)代特征下,對其理解也要與時(shí)俱進(jìn)。我們基于錢學(xué)森思想,結(jié)合當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展,提出了將人類的場景認(rèn)知智能HI(Human Intelligence )與機(jī)器智能技術(shù)AI(Artificial Intelligence)相結(jié)合,將行業(yè)知識“大腦”與智能“端”系統(tǒng)相結(jié)合,構(gòu)建面向場景的“腦+端”人機(jī)融合。

    專家體系:核心是強(qiáng)調(diào)“人在回路”,充分利用人類專家“大腦”所掌握的行業(yè)知識。今天在互聯(lián)網(wǎng)支撐下,我們可以更便捷地面向場景搭建群體交互平臺,不同學(xué)科、不同領(lǐng)域的專家實(shí)時(shí)交互、共享、啟發(fā)、激活,促進(jìn)個(gè)體知識的釋放傳承、匯聚群體智慧的涌現(xiàn)效能、激發(fā)人類知識價(jià)值創(chuàng)新活力、提升行業(yè)整體智能水平,從行業(yè)個(gè)體“大腦”到網(wǎng)絡(luò)群體“超腦”。

    (2)機(jī)器體系:今天計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)發(fā)展成為從定性到定量的重要支撐,機(jī)器體系不僅是開放系統(tǒng),同時(shí)也是動(dòng)態(tài)發(fā)展和進(jìn)化的系統(tǒng),隨著新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展,機(jī)器體系不斷進(jìn)化,機(jī)器“小腦”功能不斷加強(qiáng),人機(jī)交互能力也越來越強(qiáng)。目前機(jī)器主要還是作為人的“體力”、“智力”延伸的“端”,具有明顯的工具屬性,未來隨著機(jī)器智能的不斷進(jìn)化發(fā)展,具有自主“大腦”的無人系統(tǒng)將是“腦+端”的一體化,可能從根本上改變?nèi)伺c機(jī)器之間的關(guān)系。但從人類發(fā)展而言,我們要始終確!叭嗽诨芈贰钡闹鲗(dǎo)權(quán),這也正是很多人對未來AI技術(shù)發(fā)展的擔(dān)憂。

    (3)知識體系:人機(jī)融合的知識生產(chǎn)系統(tǒng),可以理解為行業(yè)認(rèn)知“大腦”。通過對人與人、機(jī)器與機(jī)器、人與機(jī)器之間交互的知識和信息進(jìn)行采集、儲存、傳遞、分析與綜合,最后實(shí)現(xiàn)面向行業(yè)場景的知識體系的構(gòu)建。將人類專家已有的顯性行業(yè)知識形式化、標(biāo)準(zhǔn)化,充分利用機(jī)器的高性能計(jì)算、處理和分析能力挖掘場景大數(shù)據(jù)中的隱性知識,人機(jī)融合擴(kuò)大知識再生產(chǎn),在實(shí)踐中不斷豐富行業(yè)“大腦”知識資源。

    一方面,充分發(fā)揮人的場景認(rèn)識能力,從整體上對系統(tǒng)進(jìn)行把握,通過機(jī)器拓展人的行動(dòng)能力和邏輯思維能力,通過平臺匯聚人類群體的行業(yè)知識;另一方面,充分發(fā)揮機(jī)器智能的計(jì)算優(yōu)勢,挖掘人類未知的大量隱性知識,同時(shí),依托人類的顯性知識支撐機(jī)器認(rèn)知智能發(fā)展。人類的發(fā)展史,就是人類學(xué)會(huì)運(yùn)用工具、制造工具和發(fā)明機(jī)器的歷史,各式各樣機(jī)器工具將使得人類具有更強(qiáng)大的能力,人機(jī)融合將迎來新的、更大的發(fā)展空間。

    五、智力共享:平臺支撐“行業(yè)認(rèn)知大腦”的實(shí)踐探索

    為了貫徹落實(shí)公安部黨委警務(wù)大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略,提升公安信息化、智能化水平,2018年12月19日中國人民公安大學(xué)、南京市公安局、一體化指揮調(diào)度技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室等單位聯(lián)合發(fā)起,在北京成立了CICC安全應(yīng)急共享知識專委會(huì)。專委會(huì)于2019年5月24日-25日在南京聯(lián)合舉辦以“協(xié)作、共享、賦能”為主題的跨區(qū)域智力共享警務(wù)協(xié)作論壇,并成立了“智力共享運(yùn)行管理中心”,旨在建立內(nèi)需驅(qū)動(dòng)的長效緊密地市伙伴關(guān)系,打造跨區(qū)域新型警務(wù)協(xié)作模式。

    專委會(huì)在論壇上給出了“智力共享”的定義:智力共享是以場景為驅(qū)動(dòng),采用大數(shù)據(jù)處理和知識形式化技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)體智力的知識封裝,通過網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的群體智能技術(shù)構(gòu)建智力開放共享平臺,從而使行業(yè)用戶能夠快捷地分享知識、傳承知識、應(yīng)用知識,甚至創(chuàng)造知識,最終實(shí)現(xiàn)群體協(xié)作、共享和賦能的目的。是知識社會(huì)創(chuàng)新體系生態(tài)的體現(xiàn)。

    “智力共享”的目標(biāo)是通過協(xié)作、共享和賦能,促進(jìn)個(gè)體智力釋放傳承、匯聚群體智力涌現(xiàn)效能、激發(fā)用戶價(jià)值創(chuàng)新活力、提升行業(yè)整體智能水平,具有聯(lián)通性、開放性、合作性和創(chuàng)新性等特點(diǎn)。專委會(huì)提出了三層體系架構(gòu):理論層,主要是研究智力共享活動(dòng)的基本內(nèi)涵,為體系的發(fā)展構(gòu)建頂層設(shè)計(jì),包括概念共享、思維共享和機(jī)制共享;支撐層:關(guān)注智力共享活動(dòng)的實(shí)現(xiàn)方式,為智力共享活動(dòng)提供平臺環(huán)境的支持,包括平臺共享、算力共享和數(shù)據(jù)共享;交互層:是開展智力共享活動(dòng)的主要陣地,輸出最終的智力產(chǎn)品,包括創(chuàng)意共享、模型共享和應(yīng)用共享。

    結(jié)合智力共享的內(nèi)涵和實(shí)現(xiàn)方式,專委會(huì)搭建了“智力共享云平臺”,開展智力共享的實(shí)踐落地應(yīng)用!爸橇蚕碓破脚_”以協(xié)作模型、知識分享、智能場景應(yīng)用為支柱,通過打通業(yè)務(wù)知識與應(yīng)用的聯(lián)系,克服跨區(qū)域公安實(shí)戰(zhàn)協(xié)作難題,實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域業(yè)務(wù)協(xié)同作戰(zhàn),形成協(xié)同作戰(zhàn)合力,從而推動(dòng)全警知識和智慧的固化、聚集、分享和傳承,為一線基層實(shí)戰(zhàn)精準(zhǔn)賦能,全面提升數(shù)據(jù)偵查核心戰(zhàn)斗力。以往,各地市的數(shù)據(jù)、模型、場景和應(yīng)用都是獨(dú)立的,我們通過這個(gè)平臺把資源打通,進(jìn)行協(xié)作,搭建跨區(qū)域的實(shí)戰(zhàn)場景。平臺在共享的過程中,同時(shí)加入了運(yùn)營的理念,建立以用戶價(jià)值貢獻(xiàn)為核心的積分運(yùn)營機(jī)制,激勵(lì)平臺用戶不斷上傳優(yōu)質(zhì)資源,形成良性循環(huán)的平臺生態(tài)。

    智力共享運(yùn)行管理中心接受安全應(yīng)急共享知識專業(yè)委員會(huì)的領(lǐng)導(dǎo),中心以“智力共享”為創(chuàng)新路徑,采用“警、用、產(chǎn)、學(xué)、研”五位一體合作模式,智力共享運(yùn)營管理中心屬于“警”的部分。中心按照知識產(chǎn)生擴(kuò)展的四個(gè)階段,配合“研、產(chǎn)、學(xué)、研”形成了四大職能中心!熬、用、產(chǎn)、學(xué)、研”所代表的用戶,依托智力共享云平臺,與四大職能中心創(chuàng)新中心(知識創(chuàng)新,創(chuàng)造知識)、運(yùn)營中心(共享運(yùn)營,分享知識)、賦能中心(基層賦能,應(yīng)用知識)、實(shí)訓(xùn)中心(教育實(shí)訓(xùn),傳承知識)進(jìn)行交互,達(dá)成知識創(chuàng)新、智力共享、警務(wù)協(xié)作、基層賦能和教育實(shí)訓(xùn)五大業(yè)務(wù)。

    智力共享運(yùn)行管理中心的最終愿景,是通過支持跨區(qū)域的警務(wù)協(xié)作,打破傳統(tǒng)警務(wù)合作的地域壁壘;通過跨區(qū)域的資源整合,實(shí)現(xiàn)算力數(shù)據(jù)的互融互通;通過跨區(qū)域的智力共享,創(chuàng)新智慧警務(wù)建設(shè)的全新生態(tài)。通過區(qū)域警務(wù)協(xié)作橫向地域擴(kuò)展,最終形成全國城市圈。

    六、DARPA:代表方向的美軍“深綠”計(jì)劃

    受1997年人機(jī)象棋大戰(zhàn)“深藍(lán)”的啟發(fā),美國防高級研究計(jì)劃局(DARPA)很早就啟動(dòng)了“深綠”(DeepGreen,DG)計(jì)劃,研發(fā)下一代作戰(zhàn)指揮和決策支持系統(tǒng),雖然由于技術(shù)瓶頸、經(jīng)費(fèi)支撐的原因幾經(jīng)波折,但是其指明了人機(jī)融合構(gòu)建智能決策系統(tǒng)的發(fā)展思路,把“觀察-判斷-決策-行動(dòng)”(OODA)環(huán)路中的“觀察-判斷”環(huán)節(jié)通過計(jì)算機(jī)多次模擬仿真,演示出采用不同作戰(zhàn)方案可能產(chǎn)生的效果,對敵方的行動(dòng)進(jìn)行預(yù)判,讓指揮官做出正確的決策,縮短制定和分析作戰(zhàn)計(jì)劃的時(shí)間,主動(dòng)對付敵人而不是在遭受攻擊后被動(dòng)應(yīng)付,從而使美軍指揮官無論在思想上還是行動(dòng)上都能領(lǐng)先潛在對手一步。

    “深綠”系統(tǒng)主要由名為“指揮官助理”的人機(jī)交互模塊、名為“閃電戰(zhàn)”的模擬模塊、名為“水晶球”的決策生成模塊組成!爸笓]官助理”模塊主要完成人-機(jī)對話功能,可將指揮官手繪的草圖和表達(dá)指揮意圖的相應(yīng)語言自動(dòng)轉(zhuǎn)化為旅級行動(dòng)方案(COA),幫助快速生成作戰(zhàn)方案和快速?zèng)Q策!伴W電戰(zhàn)”模塊是“深綠”計(jì)劃中的模擬部分,通過利用定性與定量分析工具,可以迅速地對指揮官提出的各種決策計(jì)劃進(jìn)行模擬,從而生成一系列未來可能產(chǎn)生的結(jié)果。該模塊具有自學(xué)習(xí)功能,對未來結(jié)果預(yù)測的能力可不斷提高。“水晶球”模塊將能夠根據(jù)作戰(zhàn)過程中的信息及時(shí)對未來作戰(zhàn)進(jìn)程進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測。其主要功能包括:在生成未來可能結(jié)果的過程中,接收來自“計(jì)劃草圖”的決策方案,然后發(fā)給“閃電戰(zhàn)”模塊進(jìn)行模擬,隨后接收來自“閃電戰(zhàn)”模塊的反饋,并以定量的形式將所有未來可能的結(jié)果進(jìn)行綜合分析;從正在進(jìn)行的作戰(zhàn)行動(dòng)中獲取更新信息,同時(shí)更新各種未來可能結(jié)果的可能性參數(shù);利用這些更新的可能性參數(shù),對未來可能的結(jié)果進(jìn)行分析比較,向指揮官提供最有可能發(fā)生的未來結(jié)果;利用分析結(jié)果,確定即將到來的決策點(diǎn),提醒指揮官進(jìn)行再?zèng)Q策,并調(diào)用“決策草圖”。

    正如今天我們需要結(jié)合數(shù)字孿生、人工智能等技術(shù)發(fā)展,重新認(rèn)識錢學(xué)森綜合集成研討廳思想,對于“深綠”計(jì)劃的思考、理解和研究也需要與時(shí)俱進(jìn)。

    2018年10月美國國防情報(bào)局(DIA)局長羅伯特•阿什利(Robert Ashley)在美國陸軍協(xié)會(huì)(Association of the U.S. Army)年度會(huì)議上表示,“人機(jī)融合”是顛覆性技術(shù)的一個(gè)“關(guān)鍵領(lǐng)域”,將會(huì)影響美國的國家安全。美國新安全研究中心(Center for a New American Security)技術(shù)與國家安全項(xiàng)目研究員艾爾莎·卡尼亞(Elsa Kania)一直關(guān)注相關(guān)軍事領(lǐng)域相關(guān)研究,例如,未來的軍事決策中整合并利用人工與機(jī)器各自的優(yōu)勢,提高人類的戰(zhàn)場感知能力和決策能力等。

    2018年9月,DARPA在“下一代人工智能(AINEXT)”設(shè)想在未來,機(jī)器不僅是執(zhí)行人類編程規(guī)則或從數(shù)據(jù)集中歸納推演的工具。DARPA設(shè)想的機(jī)器將更多地作為同事。因此,DARPA在人機(jī)共生方面的研究和開發(fā)確立了與機(jī)器合作的目標(biāo)。以這種方式啟用計(jì)算系統(tǒng)至關(guān)重要,因?yàn)閭鞲衅,信息和通信系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)的速率已超出人類可以消化吸收、理解和行動(dòng)的速度。將這些技術(shù)融入與作戰(zhàn)人員合作的軍事系統(tǒng)中,將有助于在復(fù)雜、時(shí)間緊迫的戰(zhàn)場環(huán)境中做出更好的決策;能夠共同理解大量、不完整和矛盾的信息;并使無人系統(tǒng)能夠安全地執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)并具有高度自治。DARPA將其投資重點(diǎn)放在第三次人工智能浪潮上,這種人工智能帶來機(jī)器的理解和推理。

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