對“一體化指揮調(diào)度”新的認識與思考

    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)展有了新的認識與思考，在此與大家做個分享，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)新大會上，中國通信學(xué)會常務(wù)理事、全國公共安全領(lǐng)域?qū)＜遗�晉先生給出的定義：使用信息化手段以及與信息化相適應(yīng)的工作機制，將互不相同，相互補充、互不隸屬、相對獨立的指揮要素、執(zhí)行力量以及相關(guān)資源有機地融合為一個整體，以實現(xiàn)組織策劃的目標。陳俊亮院士、李德毅院士、費愛國院士等與會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)團隊的理解只是停留在軟件開發(fā)這個“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融合的多樣化群體交互平臺。

    面向社會治理復(fù)雜系統(tǒng)問題，實驗室基于錢學(xué)森開放復(fù)雜巨系統(tǒng)思想，結(jié)合當前數(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、平臺支撐、腦+端、人機融合”的一體化指揮調(diào)度工程實踐之路。

    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)濟浪潮讓我們重新審視新時代的生產(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)到社會計算，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，還是個體智能、群體智能，智力工具將成為核心生產(chǎn)力。還有一個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)濟時代特征

    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體的數(shù)字畫像。社會治理工作場景具有多領(lǐng)域交織的特點，當前我國基層社區(qū)治理主要有政府主導(dǎo)、市場主體、社會自治和專家參與等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)近平同志強調(diào)要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會治理精準化、公共服務(wù)高效化。實驗室提出社會治理安全場景的數(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)建政府指揮機制和基層自治組織的同心圓；以“人”為核心，以點帶面建立社會治理關(guān)系網(wǎng)絡(luò)畫像；以“事”為牽引，分級分類構(gòu)建社會治理專項場景畫像。

    三、科學(xué)依據(jù)：具有堅實的理論基礎(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)和機器智能領(lǐng)域，對“賽博控制論”進行了系統(tǒng)闡述；1954年錢學(xué)森的“工程控制論”將“賽博”落地到機械和電機系統(tǒng)控制的工程科學(xué)，并進而衍生出復(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“國家杰出貢獻科學(xué)家”榮譽稱號的大會上，錢學(xué)森說：“我們完全可以建立起一個科學(xué)體系，而且運用這個科學(xué)體系去解決我們社會主義建設(shè)中的問題。我在今后的余生中就想促進這件事情。”他認為今天的科學(xué)技術(shù)不僅僅是自然科學(xué)工程技術(shù)，而且是人認識客觀世界、改造客觀世界整個的知識體系，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，今天在我們社會主義的中國是可以實現(xiàn)的。今天我們研究的一體化指揮調(diào)度正是 “賽博”反饋回社會治理。

    四、發(fā)展趨勢：“腦+端”的人機融合

    2014年，中國人工智能學(xué)會理事長李德毅院士在無人駕駛研究中提出受腦認知啟發(fā)的“駕駛腦”：用機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，未來人與機器之間的關(guān)系，就像是騎士與戰(zhàn)馬。

    （1）專家體系、機器體系和知識體系是錢學(xué)森綜合集成方法三大要素，在實踐應(yīng)用中相輔相成，在新的時代特征下，對其理解也要與時俱進。我們基于錢學(xué)森思想，結(jié)合當前人工智能技術(shù)發(fā)展，提出了將人類的場景認知智能HI（Human Intelligence ）與機器智能技術(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”人機融合。

    專家體系：核心是強調(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)域的專家實時交互、共享、啟發(fā)、激活，促進個體知識的釋放傳承、匯聚群體智慧的涌現(xiàn)效能、激發(fā)人類知識價值創(chuàng)新活力、提升行業(yè)整體智能水平，從行業(yè)個體“大腦”到網(wǎng)絡(luò)群體“超腦”。

    （2）機器體系：今天計算機、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，機器體系不僅是開放系統(tǒng)，同時也是動態(tài)發(fā)展和進化的系統(tǒng)，隨著新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展，機器體系不斷進化，機器“小腦”功能不斷加強，人機交互能力也越來越強。目前機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，未來隨著機器智能的不斷進化發(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：人機融合的知識生產(chǎn)系統(tǒng)，可以理解為行業(yè)認知“大腦”。通過對人與人、機器與機器、人與機器之間交互的知識和信息進行采集、儲存、傳遞、分析與綜合，最后實現(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、標準化，充分利用機器的高性能計算、處理和分析能力挖掘場景大數(shù)據(jù)中的隱性知識，人機融合擴大知識再生產(chǎn)，在實踐中不斷豐富行業(yè)“大腦”知識資源。

    一方面，充分發(fā)揮人的場景認識能力，從整體上對系統(tǒng)進行把握，通過機器拓展人的行動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)揮機器智能的計算優(yōu)勢，挖掘人類未知的大量隱性知識，同時，依托人類的顯性知識支撐機器認知智能發(fā)展。人類的發(fā)展史，就是人類學(xué)會運用工具、制造工具和發(fā)明機器的歷史，各式各樣機器工具將使得人類具有更強大的能力，人機融合將迎來新的、更大的發(fā)展空間。

    五、智力共享：平臺支撐“行業(yè)認知大腦”的實踐探索

    為了貫徹落實公安部黨委警務(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)國家工程實驗室等單位聯(lián)合發(fā)起，在北京成立了CICC安全應(yīng)急共享知識專委會。專委會于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“智力共享運行管理中心”，旨在建立內(nèi)需驅(qū)動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，采用大數(shù)據(jù)處理和知識形式化技術(shù)實現(xiàn)個體智力的知識封裝，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，最終實現(xiàn)群體協(xié)作、共享和賦能的目的。是知識社會創(chuàng)新體系生態(tài)的體現(xiàn)。

    “智力共享”的目標是通過協(xié)作、共享和賦能，促進個體智力釋放傳承、匯聚群體智力涌現(xiàn)效能、激發(fā)用戶價值創(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。專委會提出了三層體系架構(gòu)：理論層，主要是研究智力共享活動的基本內(nèi)涵，為體系的發(fā)展構(gòu)建頂層設(shè)計，包括概念共享、思維共享和機制共享；支撐層：關(guān)注智力共享活動的實現(xiàn)方式，為智力共享活動提供平臺環(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)涵和實現(xiàn)方式，專委會搭建了“智力共享云平臺”，開展智力共享的實踐落地應(yīng)用�！爸橇�共享云平臺”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)域公安實戰(zhàn)協(xié)作難題，實現(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，從而推動全警知識和智慧的固化、聚集、分享和傳承，為一線基層實戰(zhàn)精準賦能，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)用都是獨立的，我們通過這個平臺把資源打通，進行協(xié)作，搭建跨區(qū)域的實戰(zhàn)場景。平臺在共享的過程中，同時加入了運營的理念，建立以用戶價值貢獻為核心的積分運營機制，激勵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)。

    智力共享運行管理中心接受安全應(yīng)急共享知識專業(yè)委員會的領(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，智力共享運營管理中心屬于“警”的部分。中心按照知識產(chǎn)生擴展的四個階段，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）、運營中心（共享運營，分享知識）、賦能中心（基層賦能，應(yīng)用知識）、實訓(xùn)中心（教育實訓(xùn)，傳承知識）進行交互，達成知識創(chuàng)新、智力共享、警務(wù)協(xié)作、基層賦能和教育實訓(xùn)五大業(yè)務(wù)。

    智力共享運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)作橫向地域擴展，最終形成全國城市圈。

    六、DARPA：代表方向的美軍“深綠”計劃

    受1997年人機象棋大戰(zhàn)“深藍”的啟發(fā)，美國防高級研究計劃局（DARPA）很早就啟動了“深綠”（DeepGreen，DG）計劃，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)費支撐的原因幾經(jīng)波折，但是其指明了人機融合構(gòu)建智能決策系統(tǒng)的發(fā)展思路，把“觀察-判斷-決策-行動”（OODA）環(huán)路中的“觀察-判斷”環(huán)節(jié)通過計算機多次模擬仿真，演示出采用不同作戰(zhàn)方案可能產(chǎn)生的效果，對敵方的行動進行預(yù)判，讓指揮官做出正確的決策，縮短制定和分析作戰(zhàn)計劃的時間，主動對付敵人而不是在遭受攻擊后被動應(yīng)付，從而使美軍指揮官無論在思想上還是行動上都能領(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-機對話功能，可將指揮官手繪的草圖和表達指揮意圖的相應(yīng)語言自動轉(zhuǎn)化為旅級行動方案（COA），幫助快速生成作戰(zhàn)方案和快速決策。“閃電戰(zhàn)”模塊是“深綠”計劃中的模擬部分，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劃進行模擬，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�！八�晶球”模塊將能夠根據(jù)作戰(zhàn)過程中的信息及時對未來作戰(zhàn)進程進行更準確的預(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“計劃草圖”的決策方案，然后發(fā)給“閃電戰(zhàn)”模塊進行模擬，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)果進行綜合分析；從正在進行的作戰(zhàn)行動中獲取更新信息，同時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，提醒指揮官進行再決策，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，重新認識錢學(xué)森綜合集成研討廳思想，對于“深綠”計劃的思考、理解和研究也需要與時俱進。

    2018年10月美國國防情報局(DIA)局長羅伯特•阿什利(Robert Ashley)在美國陸軍協(xié)會(Association of the U.S. Army)年度會議上表示，“人機融合”是顛覆性技術(shù)的一個“關(guān)鍵領(lǐng)域”，將會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)想的機器將更多地作為同事。因此，DARPA在人機共生方面的研究和開發(fā)確立了與機器合作的目標。以這種方式啟用計算系統(tǒng)至關(guān)重要，因為傳感器，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將其投資重點放在第三次人工智能浪潮上，這種人工智能帶來機器的理解和推理。