战争，作为人类文明史上最残酷的博弈形态，其走向从来不是冰冷数字的叠加，而是生命、意志、偶然性与战略智慧的复杂交织。古往今来，无数鲜血与生命的代价反复印证：试图用纯粹的计算模型预测战争，本质上是对战争残酷性的无知，对生命的漠视；而兵棋推演之所以成为战争预测的核心手段，恰恰在于它直面战争的本质—— 人的主动性、环境的复杂性与未知的偶然性，这是任何计算机算法都无法复刻的核心维度。
一、计算模型的致命缺陷：脱离实战的“数字乌托邦”
相信战争可以通过计算完成预测的人，往往陷入了“数据全能” 的认知误区。他们忽略了一个根本事实：战争的底层逻辑并非线性的因果链条，而是充满变量的动态系统，其中最核心的变量 —— 人的主观能动性与战场环境的不可控性，恰恰是计算模型无法量化的。计算机的运算基于既定数据与算法规则，而战争中最关键的 “人”，其勇气、恐惧、决断力、想象力，以及军队的士气、纪律、指挥艺术，都无法被编码为标准化数据。更致命的是，当前人工智能仿真与计算模型的底层数据，往往存在严重的 “想象化” 缺陷：有的团队用一套统一数据模拟全球不同类型的飞机，无视各国装备的性能差异、维护水平与作战场景；有的模型干脆将决定战争胜负的后勤保障列为 “空白项”，完全割裂了战争与现实支撑的必然联系。
这种脱离实战的计算模型，本质上是自欺欺人的“数字乌托邦”。历史早已给出警示：抗美援朝战争中，美军曾凭借先进的装备、充足的后勤与精密的计算，预判 “圣诞节前结束战争”，却低估了中国人民志愿军的钢铁意志、灵活的战术机动，以及在极端严寒、物资匮乏条件下的生存能力与作战决心。美军的计算模型可以算出双方的兵力、装备、火力密度，却算不出志愿军战士 “向死而生” 的勇气，算不出 “迂回穿插” 的战术创新，更算不出 “后勤补给线被切断后，用炒面、雪水坚持作战” 的顽强。最终，这场被美军视为 “稳操胜券” 的战争，以其付出惨痛伤亡代价而被迫停战告终，成为计算模型失灵的经典案例。
1979 年对越自卫反击战中，我军也因对战场环境、敌方工事布局与后勤保障的预判不足，付出了沉重代价。战前，部分计算模型基于双方兵力、装备的纸面数据，认为作战可快速推进，但实际战场中，越南复杂的山岳丛林地形、密布的暗堡工事、熟悉地形的敌方游击队，以及我军后勤补给线过长、适应丛林作战的经验不足等问题，都超出了单纯计算的范畴。模型可以算出 “兵力优势”，却算不出 “地形对机动的限制”；可以算出 “火力强度”，却算不出 “暗堡工事对进攻的阻滞”；可以算出 “补给总量”，却算不出 “丛林中运输线路的脆弱性”。这场战争的教训深刻表明：缺乏对实战场景的还原，缺乏对 “人” 与 “环境” 变量的考量，计算模型的结论只会误导决策，最终让士兵用鲜血为 “数字误差” 买单。
1.1 后勤崩溃的生死考验：34 公里穿插路上的血色教训
作为1979 年对越自卫反击战的亲历者，我至今清晰记得那场因计算模型忽视后勤风险而导致的绝境。1979 年 2 月 17 日，我广西方向右翼穿插部队的一个师，肩负着迂回包抄的关键任务。战前，计算模型依据 “34 公里路程” 与 “部队机动速度”，简单推算出 “12 小时可到达指定位置”，却对后勤补给的脆弱性、敌方特种作战的威胁毫无预判 —— 模型里只有 “兵力”“距离”“时间” 等冰冷数字，没有 “4000 名民工组成的后勤运输队”，没有 “夜暗条件下的特工渗透”，更没有 “人性在战争恐惧面前的复杂反应”。
实战中，我主力部队按计划推进后，越军特工队趁夜暗潜入我方后勤运输队，仅打了两梭子弹，就引发了4000 名民工的恐慌性溃散。一时间，公路上满是丢弃的弹药、粮秣，原本支撑主力部队作战的后勤生命线，在短短几分钟内彻底断裂。失去补给的主力部队，虽勉强推进至目标区域，却在一星期后陷入弹尽粮绝的绝境，全员丧失战斗力。我至今无法忘记那个场景：副军长躺在地上，脸色苍白如纸，警卫员在废墟中好不容易找到一碗米，想给副军长熬一碗粥维持生命。但副军长看着身边 300 多人的指挥所人员，个个饥肠辘辘、虚弱不堪，毅然决定将这碗米熬成一锅稀薄的米汤，让每个人都能分到一口。就是这锅带着体温的米汤，硬生生救活了 300 多人的性命。后来，军纪委书记在《生死 28 天》回忆录中详细记述了这段经历，字里行间满是对后勤崩溃的痛惜与对战争复杂性的深刻认知。
这场34 公里穿插作战的惨败，本质上是计算模型 “后勤空白” 的直接恶果。模型可以算出 “12 小时机动 34 公里” 的物理可能性，却算不出 “后勤运输队由普通民工组成，缺乏战场应变能力”；可以算出 “弹药粮秣的总量需求”，却算不出 “敌方特工队的袭扰会导致补给线瞬间瘫痪”；可以算出 “部队的作战能力”，却算不出 “断粮断弹后，再精锐的部队也会失去战斗力”。那些没有上过战场的模型设计者，永远无法理解：战争中的后勤不是 “数字台账”，而是由无数人的生命、勇气与脆弱共同支撑的 “生命线”；计算机可以忽略的 “空白项”，在实战中就是吞噬生命的 “黑洞”。
然而，四十多年过去了，这样用鲜血换来的教训仍然没有被记取。今天的许多计算机仿真模型，依旧将后勤保障视为“可简化的次要变量”，甚至直接留白。他们不知道，这种 “乌托邦式” 的设计，背后是无数士兵的生命代价 —— 就像 1979 年那个夜晚，两梭子弹就能摧毁的，不仅是 4000 人的运输队，更是一个师的作战能力；一碗米能救活的，不仅是 300 人的指挥所，更是对战争本质的敬畏之心。这种对后勤保障的漠视，对战争残酷性的无知，比任何武器都更具杀伤力。
1.2 智能战争时代的计算困境：俄乌冲突的实战警示
进入分秒必争的智能战争时代，AI 仿真计算的缺陷并未消失，反而在高动态战场中被无限放大。2022 年爆发的俄乌冲突，成为检验智能战争预测工具的 “试金石”，而单纯的仿真计算在这场冲突中暴露的短板，再次印证了其无法应对战争不确定性的本质。
冲突初期，俄军依据传统兵棋推演与仿真计算的静态数据，制定了“闪电战” 计划：模型基于兵力对比（俄军地面部队人数、坦克与火炮数量均远超乌军）、装备性能等纸面数据，预判可快速突破乌军防线，短期内控制关键城市。但现实战场的变量完全超出了计算模型的预设：乌军在西方情报支援下掌握俄军行动路线，乌克兰境内的森林、河流与城市建筑构成天然防御屏障，基辅等城市的巷战工事更是让俄军机械化部队难以展开。仿真计算无法量化 “地形对装甲部队的阻滞效应”，也无法预判 “乌军民众的抵抗意志”，导致俄军推进速度从原计划每日数十公里骤减至数公里，基辅围城战最终失利，初期作战目标彻底落空。
更致命的是，仿真计算的“规则固化” 使其无法应对战术创新带来的不确定性。俄乌冲突中，乌军开创性地采用 “FPV 无人机 + 小规模步兵” 的协同战术，打破了传统机械化集群作战的格局 —— 乌军通过无人机侦察定位，引导步兵携带反坦克武器从侧翼突袭，短短十几分钟即可摧毁俄军坦克纵队。而俄军初期的仿真计算模型，仍基于 “机械化集群对垒” 的传统规则，既未纳入无人机的战术价值数据，也未预判乌军会放弃正面抗衡、转向分散突袭的创新打法。结果，俄军因战术适配滞后，冲突前期每周装备损毁数量高达数十件，陷入被动挨打境地。
仿真计算对后勤保障的“简化处理” 同样造成严重后果。俄军战前模型仅计算了 “物资总量需求”，却忽视了乌克兰境内道路条件、桥梁承载能力及乌军游击战术对补给线的威胁。实战中，俄军漫长的后勤车队多次遭遇乌军无人机侦察与伏击，油料、弹药供应中断，前线部队因缺粮少弹被迫停滞，原本的 “速战速决” 沦为 “持久战”。这种因计算模型忽视后勤复杂性导致的困境，与我军 1979 年对越自卫反击战的教训如出一辙，再次证明：无论技术如何发展，脱离实战场景的数字运算都无法触及战争的核心逻辑。
二、兵棋推演的核心价值：还原战争的“真实博弈场景”
与计算模型的“静态量化” 不同，兵棋推演的本质是 “动态博弈”，它以历史战例为基础，以规则为框架，将 “人” 的主动性与环境的复杂性纳入推演体系，从而最大程度还原战争的真实逻辑。兵棋推演的核心优势，在于它承认战争的 “不确定性”，并通过模拟双方的决策互动、战术应变与突发情况，让决策者直面战争的残酷与复杂，这正是 “慎重对待战争” 的关键前提。
2.1 尊重人的主动性：战术创新与决策艺术的博弈舞台
兵棋推演的核心价值，首先体现在对“人的主动性” 的尊重。战争中，双方的指挥官并非被动执行 “数据指令”，而是根据战场态势主动调整战略、创新战术。抗美援朝战争中的 “上甘岭战役”，志愿军在兵力、火力均处于绝对劣势的情况下，凭借 “坑道战” 的战术创新，以及各级指挥官的灵活决断，硬生生顶住了美军的疯狂进攻。这种战术创新并非计算模型可以预判 —— 没有任何算法能提前 “算出” 坑道的防御价值，也无法量化 “坚守坑道的决心”，但兵棋推演中，推演者可以模拟 “敌方火力压制”“己方弹药匮乏” 等场景，通过反复博弈，探索出 “坑道坚守”“夜间反击” 等应对策略，从而让决策者意识到 “人的能动性” 对战争走向的决定性作用。
2.2 还原战争系统性：后勤与环境变量的全景呈现
兵棋推演能够全面还原战争的“系统性”，尤其是被计算模型忽视的后勤保障、战场环境等关键环节。解放战争中的淮海战役，被陈毅元帅誉为 “用小推车推出来的胜利”。战前，若仅用计算模型对比双方兵力、装备，国民党军在纸面数据上占据优势，但兵棋推演却能还原 “后勤补给” 这一核心变量：我军动员了数百万民工，通过小推车、担架等原始工具，构建了全方位的后勤补给网络，确保前线士兵的粮食、弹药供应；而国民党军则因后勤线被切断，陷入 “粮弹两缺” 的困境，最终兵败如山倒。兵棋推演通过设置 “后勤补给线安全”“民工动员效率”“物资运输损耗” 等规则，让决策者清晰看到 “后勤决定胜负” 的现实逻辑，这远比计算模型中 “后勤数据空白” 或 “理想化补给” 更接近战争真相。
2.3 直面残酷代价：培养慎战思维的教育载体
更重要的是，兵棋推演能让参与者直面“战争的残酷代价”，从而培养 “慎重对待战争” 的思维。没有上过战场的人，很难真正理解 “一将功成万骨枯” 的沉重；而兵棋推演通过模拟伤亡、溃败、后勤崩溃等场景，让决策者在 “虚拟战场” 中感受战争的破坏性。例如，在模拟对越自卫反击战的兵棋推演中，推演者会发现：一旦后勤补给线被切断，前线部队的进攻能力会迅速下降，士兵的伤亡率会急剧上升；一旦低估敌方工事的防御强度，贸然进攻只会导致 “尸横遍野”。这种对残酷性的直观感受，能迫使决策者在制定战略时更加谨慎，避免因迷信 “计算结果” 而轻率动武 —— 这正是兵棋推演区别于计算模型的核心价值：它不仅是 “预测工具”，更是 “敬畏战争的教育工具”。
2.4 智能兵棋的突破：人机协同应对智能战争不确定性
在俄乌冲突中，智能兵棋推演通过“人机协同” 模式，展现出应对智能战争不确定性的核心能力，与单纯仿真计算形成鲜明对比。这种新一代兵棋推演并未摒弃 AI 技术，而是将其作为 “数字参谋”，与人类决策的主动性、经验性相结合，实现了对战争复杂性的动态适配。
智能兵棋推演的首要突破，在于动态数据整合与实时博弈优化。与静态仿真计算依赖预设数据不同，乌军借助美国PALANTIR 公司的 AI 系统，将卫星影像、社交媒体前线动态、电子信号监测等多源数据实时纳入兵棋推演，实现了战场态势的动态更新。例如，在某次作战中，AI 系统通过分析卫星影像的车辆活动异常与电子信号特征，精准定位俄军隐藏在森林中的指挥部，兵棋推演随即模拟 “无人机打击 + 导弹突袭” 的协同方案，人类指挥官结合战场经验确认可行性后，迅速实施打击，成功摧毁俄军指挥中枢，使该区域俄军作战效率下降 40%。这种 “数据实时更新 —AI 模拟方案 — 人类决策修正” 的闭环，既发挥了 AI 的运算优势，又保留了人类对复杂场景的判断力，是单纯仿真计算无法实现的。
其次，智能兵棋推演能够包容战术创新与规则突破，这正是应对不确定性的关键。2022 年 5-8 月，美国海军陆战队大学与乔治城大学联合为乌军开展智能兵棋推演，发现乌军原计划 “单一方向进攻赫尔松” 的方案存在风险，通过多轮人机协同推演，提出 “赫尔松 + 哈尔科夫双方向反攻” 的优化策略 —— 推演中，AI 模拟了俄军兵力调配的多种可能性，人类指挥官则基于对俄军战术惯性的认知，判断双方向进攻可分散其防御力量。2022 年 9 月，乌军依此方案发起秋季大反攻，成功收复大片领土，验证了智能兵棋推演的战术创新价值。反观俄军的仿真计算模型，因规则固化无法接纳 “非对称突袭”“多方向牵制” 等创新战术，始终未能摆脱被动。
此外，智能兵棋推演还能纳入非军事变量，实现全域风险预判。俄乌冲突不仅是军事对抗，还涉及舆论战、经济制裁等全域博弈。智能兵棋推演将西方能源制裁对俄军后勤支撑能力的影响、社交媒体舆论对民心士气的作用等变量纳入体系，通过AI 模拟制裁导致的俄军装备采购缩水、士兵补给下降等连锁反应，为乌军制定长期作战策略提供支撑。而单纯的军事仿真计算往往聚焦兵力、火力等直接变量，无法预判这类 “非军事 — 军事” 的跨界影响，导致战略预判片面化。
三、历史的警钟：轻信计算模型必将重蹈覆辙
历史上，凡是迷信计算模型、忽视战争复杂性的军队，无一例外都付出了惨痛代价。除了抗美援朝与对越自卫反击战，二战中的法国“马奇诺防线” 更是典型案例。法国军方凭借精密的计算，认为马奇诺防线的火力密度、防御强度足以阻挡德军进攻，甚至通过模型 “算出” 德军无法突破防线。但他们忽略了德军的战术创新 ——“闪电战” 的迂回包抄，更忽略了德军指挥官的决断力与士兵的机动性。最终，德军绕过马奇诺防线，以迅雷不及掩耳之势击溃法军，让法国在短短六周内投降。法国的悲剧，本质上是 “计算思维” 的悲剧：他们相信数据可以锁定战争走向，却忘了战争是 “活的博弈”，而非 “死的数字”。
反观二战中的盟军，正是通过大量兵棋推演，才在诺曼底登陆等关键战役中取得胜利。诺曼底登陆前，盟军通过反复兵棋推演，模拟了德军的防御部署、可能的反击路线、天气对登陆的影响，以及后勤补给的保障方案。推演中，他们发现“天气突变”“德军装甲部队快速增援”“登陆部队滩头受阻” 等风险，并提前制定了应对策略 —— 例如，预留预备队应对德军反击，准备特种部队摧毁德军交通枢纽，优化登陆艇的装载与换乘方案。这些通过兵棋推演得出的决策，让盟军在实际登陆中虽遭遇意外，却能从容应对，最终成功开辟欧洲第二战场。对比法国的溃败与盟军的胜利，不难看出：兵棋推演的核心并非 “预测准确结果”，而是 “穷尽可能风险”，这正是战争预测的本质要求。
当前，随着人工智能技术的发展，部分人再次陷入“计算万能” 的迷思，认为先进的仿真模型可以 “精准预测战争”。但正如前文所述，这些模型的底层数据往往是 “想象化” 的，既无视各国军队的实际差异，又割裂了战争与后勤、环境、人的必然联系。一旦将这种模型用于实战决策，必然会重蹈历史覆辙 —— 漂亮的仿真画面背后，是无数无辜生命的丧失；精准的数字结论之下，是对战争残酷性的彻底漠视。抗美援朝战争中，志愿军战士在零下三四十度的严寒中，穿着单衣、啃着冻土豆坚守阵地；对越自卫反击战中，年轻的士兵为了攻克暗堡，抱着炸药包冲向敌阵 —— 这些用生命换来的教训，绝不能被 “数字模型” 轻易抹去。
3.1 智能时代的新警示：算法幻觉与决策失控的风险
俄乌冲突还揭示了智能战争时代单纯仿真计算的新风险——“算法幻觉” 与 “决策失控”。部分 AI 仿真模型因底层数据失真（如用统一数据模拟不同类型装备），会生成看似合理却与实战脱节的 “虚假结论”，即 “算法幻觉”。例如，某西方团队为乌军开发的坦克对抗仿真模型，未考虑俄军坦克的主动防御系统升级数据，导致推演结果高估乌军反坦克武器的命中率，若依此制定战术，必然造成不必要的伤亡。
更危险的是，单纯仿真计算可能导致“决策依赖”：指挥官过度信任 AI 生成的数字结论，丧失独立判断与应变能力。而智能兵棋推演始终坚持 “人类主导决策闭环”，AI 仅提供方案参考，人类指挥官结合战场经验与实时反馈进行修正。俄乌冲突中，乌军指挥官曾收到 AI 系统 “优先打击俄军弹药库” 的建议，但通过前线侦察发现俄军指挥所防御力量临时分散，随即调整策略优先打击指挥所，最终取得更显著的战术效果，这正是人类决策不可替代的体现。
3.2 后勤空白的致命延续：被遗忘的鲜血教训与现实危机
如果说“算法幻觉” 是智能时代的新风险，那么 “后勤保障空白” 则是计算模型延续数十年的致命顽疾，是被技术迷思掩盖的、最危险的现实危机。四十多年前，我亲身经历的 34 公里穿插作战，用一个师的战斗力丧失、无数士兵的鲜血证明：后勤不是战争的 “附属品”，而是 “生命线”，任何对后勤的漠视都将付出血的代价。但如今，许多计算机仿真模型依旧在重复着当年的错误 —— 有的模型将后勤简化为 “物资总量 = 兵力 × 消耗率” 的简单公式，完全无视补给线的安全性、运输工具的适应性、敌方袭扰的可能性；有的模型干脆将后勤模块列为 “可选配置”，在演示时聚焦于炫酷的武器对抗画面，对弹药如何补充、粮食如何运输、伤员如何后送等关键问题避而不谈。
这些模型的设计者，大多没有上过战场，没有见过4000 名民工溃散后遍地丢弃的粮弹，没有见过副军长将一碗米熬成米汤救 300 人的绝境，更没有见过士兵因缺弹缺粮而失去战斗力的无助。他们用 “理想化数据” 构建的战争场景，本质上是对历史的背叛、对生命的漠视。更令人担忧的是，这种 “后勤空白” 的仿真模型正逐渐影响着新一代决策者的认知 —— 当他们习惯了在屏幕上看到 “兵力优势 = 胜利” 的简单逻辑，习惯了忽略后勤保障的复杂变量，一旦面临实战，就可能重蹈 1979 年的覆辙，让成千上万的士兵为 “数字乌托邦” 买单。
俄乌冲突中，俄军因后勤补给线脆弱而陷入被动的案例，与我军1979 年的教训形成了跨越时空的呼应。这两个案例共同证明：无论技术如何进步，战争的基本逻辑从未改变 —— 后勤保障的强度，决定着作战部队的持续战斗力；补给线的稳定性，决定着战争的走向。兵棋推演之所以能避免这种致命缺陷，正是因为它将后勤保障作为核心规则纳入体系：从补给线的部署、运输车队的护航，到物资的损耗、民工的动员与保护，再到敌方袭扰对后勤的影响，都能通过推演场景进行全景还原。推演者在模拟中会清晰看到：一旦后勤补给被切断，前线部队的进攻能力会如何快速下降，士兵的士气会如何崩溃，最终的战局会如何逆转。这种对后勤重要性的直观认知，是任何 “后勤空白” 的计算模型都无法提供的。
四、结论：以推演避败局，以代价悟胜道
战争的本质是“人的博弈”，而非 “数字的运算”。计算模型可以提供冰冷的数值参考，却永远无法复刻战争的复杂性、偶然性，更无法体会失败带来的切肤之痛；而兵棋推演之所以成为战争预测的核心手段，核心在于它以历史为镜、以实战为纲，将人的主动性、后勤的关键性、环境的复杂性与战场的不确定性熔于一炉，让决策者在虚拟的博弈中提前感知失败的代价，预判败局的可能。
四十多年前，34 公里穿插路上的后勤崩溃，让一个精锐师丧失战斗力；俄乌冲突中，静态计算的战术规划，让俄军陷入持久战的被动；二战时，马奇诺防线的数字迷信，让法国迎来速败的结局。无数鲜血与生命换来的教训反复印证：战争预测的核心，从来不是为了打赢，而是为了避免打输。那些沉迷于仿真计算的 “数字乌托邦”，无视后勤空白、忽略人的价值、漠视战争残酷，最终只会将部队推向万劫不复的败局。
兵棋推演的价值，正在于它教会我们敬畏失败、读懂失败。在推演的每一次兵力部署、每一次后勤规划、每一次战术抉择中，我们都能提前看到决策失误可能引发的连锁反应，体会败局背后的生命代价。唯有懂得失败的沉重，才能真正理解胜利的可贵；唯有提前预判败局、规避败局，才能在真正的战争中守住底线、赢得主动。
今天，我们反复强调兵棋推演的重要性，并非否定技术的价值，而是要让AI 成为辅助决策的 “数字参谋”，而非主导决策的 “绝对权威”；让计算成为推演的工具，而非替代推演的捷径。始终以兵棋推演为核心，将失败的教训刻入规则、将实战的逻辑融入推演，才能真正做到慎战、备战、能战。
这是对历史上牺牲者的告慰，更是对未来战争的敬畏：以推演避败局，方能守胜势；以代价悟胜道，方能护和平。
（作者系中国指挥与控制学会兵棋推演专业委员会首席专家、南征兵推[北京]信息技术研究院院长、北京方圆奇正数码科技有限公司首席科学家/兵棋设计总师；来源：昆仑策网【作者授权】，修订发布；图片来自网络，侵删）
热门跟贴