《战术训练虚拟士兵：一种用于自适应军事模拟的生成式人工智能框架》最新文献

传统军事训练模拟严重依赖缺乏适应性的脚本化非玩家角色（NPCs），限制了真实性与战术不可预测性。本文提出一种生成式人工智能（GenAI）驱动的虚拟士兵框架，能够在基于虚拟现实/增强现实（VR/AR）的战斗环境中动态适应战术、通信风格与行为。该框架集成多模态生成式人工智能能力——包括视觉、语音与战术规划——以创建能够动态角色适应（作为对手、盟友或平民）的化身。设计了一项比较评估方案，用于衡量相对于传统脚本化非玩家角色（NPCs）的真实性、适应性与训练效果。通过提供成本效益高、沉浸式与自适应的战斗训练，该框架在日益复杂的战争时代增强军事准备度并直接促进国家安全提升。

关键词：生成式人工智能，虚拟士兵，军事模拟，战术训练，自适应化身，国家安全

实弹野战演习与脚本化数字模拟一直是军事训练的组成部分。然而这些传统方法存在严重缺陷：运行成本高昂、真实性不足，且无法模拟战斗中的意外压力。脚本化非玩家角色（NPCs）具有可预测的行为模式，无法真实呈现新兴威胁、复杂环境以及角色（盟友、对手、平民）。战术准备不足的后果令人忧惧。例如在联合战备训练中心实施的大规模训练模拟中，3820名受训人员历经14天演练，累计642人阵亡（KIA）、1061人受伤（WIA），其中近半数伤者最终在战场死亡[1]。另一方面，尽管战场死亡率相较历史冲突（伊拉克、阿富汗）有所下降，但可预防性死亡数量仍居高不下；战术伤患护理（TCCC）训练虽有助于降低战场死亡率，却未能消除因失血、气道阻塞与张力性气胸损伤导致的死亡——这些伤情在获得适当院前救护时本可避免[2]。与此同时，战争本质正发生急剧演变。现代冲突不再以传统交战为特征，而是呈现无人驾驶航空器（无人机）执行监视与精确打击、网络战瘫痪通信后勤、心理/信息战操控认知士气的新型态势[3][4]。士兵必须学会在这种多维威胁环境中生存，军事力量正运用数字与心理武器隐蔽其作战行动。此种复杂性要求训练条件能使战斗员不仅应对物理敌人，还需应对旨在误导的信息战役、无人机攻击与非正规威胁。视觉、语音与触觉推理的多模态特性（其中人工智能称为生成式人工智能）使模拟这些动态情境成为可能，从而生成能动态调整行为、战术与通信策略的虚拟化身。

本文提出一种基于虚拟现实/增强现实（VR/AR）的战术训练用虚拟士兵生成式人工智能系统。该框架融合视觉、语音与战术推理的多模态人工智能，使化身能动态改变应对方式与通信模式。这些人工智能控制的士兵可模拟真实战斗的动态随机性，提供较脚本化非玩家角色（NPCs）更真实有效的训练。为引导本研究，采用以下研究问题：

生成式人工智能如何增强基于虚拟现实/增强现实（VR/AR）的军事训练模拟的适应性与真实性？
与脚本化非玩家角色（NPCs）相比，动态角色适应（对手、队友、平民）以何种方式提升战术决策能力？
人工智能驱动的化身能否可测量地提升武装部队训练效能与战备水平，进而强化国家安全？

框架与模型

本研究提出用于虚拟现实/增强现实（VR/AR）军事训练中自适应虚拟士兵的生成式人工智能（GenAI）框架。该框架通过使化身能根据环境与情境变化动态调整行为、战术与通信，以克服脚本化非玩家角色（NPCs）的局限性。通过集成多模态感知、战术推理与情境感知通信，该框架旨在提升训练真实性、可扩展性与有效性，同时降低对高成本实弹演习的依赖。所提出框架由三个可互操作模块构成：

感知模块：采用双摄像头与多传感器集成技术，识别地形、障碍物、无人机与平民。多模态输入为决策模块提供态势感知。
决策与战术规划模块：应用强化学习与战术规划算法，生成情境相关行动。化身根据态势需求动态切换角色（对手、队友、平民）。
通信模块：依托自然语言生成（LLMs）技术复现可信言语对话。遵循军队通信规范，模拟类人应激反应以增强真实感。

所提出的生成式人工智能框架通过连续自适应行为循环运作。来自虚拟现实/增强现实（VR/AR）模拟的多模态传感输入经感知模块处理，检测地形、障碍物、无人机与平民[11]。决策与战术规划模块随后运用强化学习生成情境感知行动，同时通信模块产生符合军事协议的现实言语与非言语交互。行动结果反馈至系统，在连续训练会话中优化内部模型[12]。这种感知-决策-行动-反馈循环使化身能动态适应对手、队友或平民角色，有效应对不可预测战场场景，提升训练真实性与效能。模型概念架构与资源需求如图1所示。

基于自适应行为框架，该系统集成感知、决策与通信环节的人工智能模型以实现动态虚拟士兵。感知模块运用卷积神经网络（CNNs）、传感器融合与目标检测（YOLOv8/Mask R-CNN）处理多模态输入；决策模块采用深度强化学习（PPO、Actor-Critic）与分层规划实现情境感知战术行动；通信模块借助基于Transformer架构的大型语言模型（LLMs）在军事语料库上微调，生成符合协议的现实言语交互。数据沿感知→决策→通信路径无缝流动，通过连续反馈循环在训练会话中持续优化模型性能（见图2）。