明智的技术推动战术变化
在解释“技术决策”策略时，恩格斯教导说，整个组织和陆军战斗模式以及与之相关的胜利或失败取决于材料，即经济条件：这取决于两种材料：人和武器，即居民的质量，数量和技术。基于这一原则，了解人工智能代表的智能技术如何从技术的当前三重逻辑中促进战术变化，从而驱动升级武器和设备的性能，员工思维模式的动机变化，然后带来新的创新武器和设备的创新方法，进一步了解军事智能构建。
智能技术减少了武器和设备的MGA边界。技术的发展是武器和设备发展的基本驱动力。智能技术的突破使武器ND工具从“人类驱动”到“智能驱动”。基本逻辑在于通过技术手段改善对设备，决策和协调的看法，破坏设备传统能力的物理和逻辑界限，并为战术变化提供技术基础。首先，理解能力从“可见”到“理解”取得了突破。智能技术的基本价值在于与物联网，卫星通信，大数据，人工智能等技术相结合，它提供了武器和实时感知和动态能力，以评估战争的情况，以便他们不仅知道“战场数据”，而且还知道“在这种情况下，都可以实现“秒数”。已经诞生了独立的手无寸铁和设备ENT决策 - 制定技能。在战场上，提高了行动效率。第三个是实现从“单点突破”到“系统性能”的重建。另一个重要数量的智能技术在于降低人类干预，因此武器和设备之间的数据流不再需要在数字信号和图形信息之间频繁转换，人们可以理解，并以更高的效率处理和使用数据，以使越来越多的非副群体和其他影响能够统一统一的战斗系统，并能够与所有人的效率相关地效率，并效率地融合了良好的效率。
智能技术重新编写了指挥官思想的方法。强制性指挥官的思维方法正在寻求技术发展和设备升级的变化。首先，从“经验驱动”到“数据驱动”。传统战术战术设计取决于指挥官的经验判断，而智能技术的添加使战术和战术设计可以从各种传感器中获得多模式，多维和更多实时的战场数据，从而区分了更科学和合理的计划和计划。第二个是从“本地思维”转变为“思维系统”。传统的战术设计和战术设计受到处理数据信息，关注当地条件的能力的限制，因此很难从更大的角度和更高的规模观察安达兰。一般设计。智能技术不仅扩大了数据信息战场的范围，而且还提供了算法支持，以提供有效的分析和此数据信息的一般相关性，使指挥官能够站在全球范围内，发现其整体级别的基本节点，找到有效地执行活动的方法，并积极地服务于过度的工作。全部和整体水平。第三个来自“个人决策”到“智能合作”。传统的战术设计和战术设计更基于指挥官的个人思维和观念。由于缺乏跨专业领域的知识，很容易与设计的战术和战术方法与其他联合力之间的时间和空间发生冲突。借助智能技术建立的算法和知识基础，指挥官可以在设计战术和战术方法的过程中调整可能的冲突和障碍的发现和实时解散，这些方法在积极排斥后会改变被动发现，从而实现预防问题发生前的影响。
新的思维方法已经催生了新武器和设备的使用战术变化。采用新的思维方法生产新武器和设备以及新的战斗力的应用是战术变化的象征。如驱动通过现代思考科学和完美的枪支和炮兵技术的方法，Straggler Line TacticsInfantry最终取代了列策略。智能设备和复杂的思维方法的出现将不可避免地带来战斗技术的变化，并产生适合多域的新策略。首先，战斗部队破坏了战场的尺寸，以限制多域的扩张。传统的战术系统通常仅限于单个战斗领域中的资源分配，并且很难应付许多领域相互交织的复杂战争情况。在智能技术的驱动下，战斗力可以部署到许多战场，例如陆地，海洋，风，天空，网络和电力。通过广泛的区域和力量调整和部署的多样性，它可以提高自己的战斗系统的安全性，并为每个战斗领域中部队的独特能力提供全面发挥；另一方面，从一方面获取信息，研究和判断情况并做出快速准确的决定，它可能会增加对手的困难。第二个是调整命令并控制共同决定中心的明智构造。传统策略依靠指挥中心来集中对战斗单位的自上而下的控制，而复杂的思维方法告诉人们，复杂系统强调下面的一代的能力。基于智能技术，可以建立共同的智能协作，并可以根据任务的统一目标来完成多域任务部门。帕塞拉的每个单元不仅可以独立战斗，而且可以实现工作协调。合作秩序的共同模型不仅改善了对战斗系统破坏的冗余和抵抗，而且还改变了战术行动，从“集中”集中的“集中”集中的“集中”在多域战场空间中，集中的“集中”集中的“集中”集中的“集中”集中式战斗力集中。第三是动态结合系统效率以实现弹性响应。在命令和控制中心算法的共同智能合作的运输下，部署到多域的明智战斗部队迅速根据Warfaren领域的情况变化，迅速将战斗重新排列，并调整攻击或国防技术的道路，并在敌方战斗系统的有效性方面进行动态聚集。根据“适应创造复杂性”的方式，这种动态的灵活性不仅改善了差异 - 战斗系统是不同的，而且减少了弱点，而且还会导致战斗单位可以轻松地在各种战斗节奏之间移动，从传统的“预设计划”转移到“真实 - 时间的演变”，以最大程度地提高T的效率他的战斗体系保留了对敌人的优势。 （Huang Xiangyuan，Zhang Guoning，Bai Chengsen）
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