用大数据助力军事训练
大数据是一种新质资源 ， 也是一种新兴技术 ， 更是一种全新思维 。 被誉为大数据之父的维克托·迈尔·舍恩伯格认为 ， 大数据是“数据、技能与思维三足鼎立的产物” 。 军事训练在大数据背景下跨入了一个全新时代 ， 从“点记录、选择性记录”到“全方位全程化记录” ， 训练数据记录越来越全 ， 数据规模越来越大 。 利用大数据挖掘、分析 ， 可探求隐藏于军事训练数据背后的训练机理、训练规律以及训练短板 ， 从而改进军事训练方法 ， 助力军事训练提质增效 。

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训练感知多维化 。 训练态势感知源自数据采集 ， 无数据则无态势感知 。 在大数据背景下 ， 多维化感知训练大有可为 。 单一维度训练数据容易导致“盲人摸象”不见训练全貌 ， 多维度训练数据可以精准描述军事训练全貌 ， 洞察训练全局 。 通过综合运用传感器技术、物联网技术、区块链技术等信息技术 ， 能够动态实时采集文本、图像、音频和视频等多维度、全方位训练数据 ， 汇总生成训练综合态势图 ， 可对训练进行多维度立体画像 。 同时 ， 还可将数据采集和数据分析贯穿训练始终 ， 获得对训练全过程的准确感知和对训练进度效果的全面反映 ， 减少训练的盲目性和随意性 ， 为训练科学决策提供重要支撑 。 训练场亦如战场 ， 存在着各种“迷雾” ， 需要利用大数据对所获训练数据进行挖掘、分析 ， 从海量规模、纷繁复杂的训练数据中筛选出有价值的信息 ， 以可视化方式发现训练中存在的盲区 ， 找到训练短板 ， 有针对性地改进 。
训练控制全程化 。 控制的基本含义包括两个方面：一是驾驭、掌握 ， 使事物活动不超过一定范围；二是通过监督、调整和纠偏 ， 使事物按照预定目标或路线前进 。 以色列人发明的滴灌技术 ， 主要是依托传感器 ， 监控植物变化和土壤湿度 ， 借助计算机系统自动浇水和施肥 ， 既节水省时又高效省力 。 既然农业灌溉能以“数据+”实现提质增效 ， 军事训练也同样可以做到 。 大数据时代 ， 随着电子传感器性能的提升、微处理器种类的愈加丰富 ， 使得收集军事训练数据变得更加容易 。 训练场上 ， 依托各类传感器、视频监控系统可获取每个参训人员的位置和战术动作 ， 可计算出每个参训人员和整个建制单位的战斗力参数 ， 并通过数据分析找出全面、真实的相互关系 。 如果察觉数据反馈异常 ， 训练指标虽没有发生偏差 ， 也要找到原因所在 ， 并进行调整；如果发现训练偏离了预定轨道 ， 就要针对偏离程度进行修正 ， 采取针对性干预措施 ， 使之回到训练正轨上来 。

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训练预测精确化 。 约翰·奈斯比特讲 ， “预测最可靠的方法就是了解现在 。 ”大数据可以从当前行为数据和过去所积累的行为数据来预测未来事物可能的发展趋势 。 大数据时代 ， 利用大数据技术及时对海量训练数据进行科学分析 ， 可对训练进行全面的准备预测 。 一是预测训练发展趋势 。 通过建立训练数据库 ， 利用深度学习模型 ， 对比以往的训练数据 ， 可挖掘其深层次的结构和关系 ， 进而预测训练的发展走向 。 二是预测训练保障需求 。 大数据技术根据装备使用数据 ， 可预测武器装备未来的故障概率 ， 以便让保障部（分）队做出最佳保障决策；还可精准预测较复杂武器装备零部件的生命周期 ， 选择最佳时机进行检测、维护或更换 ， 避免因突发故障引发意外训练事故 。 三是预测训练安全风险 。 通过设立记录军事训练事故风险数据库 ， 可构建训练风险评估系统 ， 以此比对监控整个军事训练 ， 降低训练安全风险 。