無人化戰争公開課 大資料算法戰争
2023 1 7 11：10 怡芳記
大資料才是智能化戰争的心髒，之是以強調智能化戰争中的大資料。因為，擁有大資料，擁有大資料的運算能力，擁有大資料的算法能力。擁有大資料的處理能力，智能化戰争，才能叫智能化戰争。智能化戰争建立在大資料的基礎之上，任何沒有大資料處理能力，算法能力，采集能力的智能化戰争，都是失敗的戰争 都是僞智能化戰争。
大資料是智能化戰争機器，自主戰争的基礎，是智能戰争機器人學習的資料。智能化戰争大資料的獲得與采集，大資料采集手段方法，都關乎大資料的成敗，關乎智能化戰争機器在戰場上的發揮。
智能化戰争大資料的采集非常重要，如果沒有大資料采集能力，沒有最好的采集方式。智能化戰争機器，無法自主優化戰場，無法應對戰場的變化，無法在戰場自主作戰，自主決策，自主應對變化無窮的戰場環境與戰場局勢。
戰争大資料，就是算法戰争，就是大資料處理能力，大資料的自主作戰能力的基礎。任何智能化戰争機器，都必須擁有絕對超過對手的資料，超過對手的資料庫資料。因為隻有這些資料，資料資料，幫助智能化戰争機器，學習，分析，判斷戰場态勢，戰場環境，還有戰局的發展走向。進而，獲得戰場上的主導權與控制權，進而，赢得戰争。
1利用AI模拟訓練擷取大資料，模拟是擷取資料的一種方式，也是最簡單，且複雜的手段。模拟，要預設戰場，預設許多與戰争的相關要素，相關戰場，相關的裝備。還要預設戰場，戰争的緯度，戰争的時空，不同戰場，不同戰争的應對方式與資料收集。
AI模拟資料龐大，龐大的資料通過AI技術進行建構，省時省力。并且，可以進行大規模的戰争，戰場環境的預設，也可以進行實戰模拟訓練。幫助積累戰争，戰場資料。有利于智能化戰争裝備的深度學習，有利于智能化戰争裝備，無人化戰争機器算法戰争。
2針對曆史戰争進行推演擷取大資料，曆史上的戰争背景，戰場環境，戰争年代，戰争裝備，戰争手段。如重大曆史戰争，重大沖突的戰場，不同年代，不同背景下的資料收集，資料準确假定，準确的回複曆史戰争，戰場的場景。獲得不同的曆史戰争，戰場的資料。
不同的曆史戰争，戰場。為建立大資料庫，為智能武裝機器人，智能化軍事裝備，提供深度學習的曆史戰争資料，進行大資料的算法與分析。幫助智能化裝備，提高綜合軍事知識能力，為智能化軍事裝備，提供參考，學習，訓練的資料。為智能化軍事裝備，自主作戰，自主決策提供更多，更好的資料，提高智能化戰争裝備的自主作戰能力，自主決策能力。
3實戰訓練，演練擷取大資料。可以進行AI模拟，可以進行實戰模拟，訓練模拟。積累更多的資料。有利于修正，優化資料。長期的實戰訓練，AI模拟訓練的目的，就是為了積累資料，不斷優化，修正。提高智能化戰争裝備的深度學習能力，提高智能化戰争裝備的自主算法能力。
無論是AI模拟訓練，實戰訓練，都是為了積累資料，修正，優化資料。因為，每一次的修正，優化的資料，都将成為大資料，都将成為智能化裝備的學習資料，成為智能化軍事裝備的算法資料。
4對近現代戰争的研究資料，近現代戰争的分析資料，進行大資料的處理與分享。把近現代戰争，戰場的所有資料錄入資料庫，幫助智能化戰争裝備進行深度學習，進行自主的算法戰争。
近現代的北韓戰争，越南戰争，伊拉克戰争，二戰，阿富汗戰争，叙利亞戰争，包括今天的烏克蘭戰争等等戰争。都是最好的大資料，是最好，最現實的資料資料。更何況，近現代的許多戰争，戰場都伴随着智能化戰争初級階段的——無人化戰争。
戰争的大資料是龐大，且複雜，多變的，并且，資料之間具有相關性，幹擾性 疊加性，獨立性。如，戰場的氣象資料，地理資料，敵方的戰争資料，戰場布局，兵力，裝備的配置。敵方陣地的距離，裝備炮火的數量等等資料資訊，都必須在第一時間獲得。
戰争大資料，就是收集戰争需要的相關資料，綜合各類戰争資料，建立自己的戰争大資料庫。資料收集，分類，篩選，分析，比對，存儲，應用。
戰争，戰場資料庫的建立，将依賴5G，6G高速條件下，建立資料庫，這是資料的傳輸效率，傳輸速度，高通量，大容量通訊，存儲大資料的保證。未來7G，8G條件下建立更高速，高效的戰争資料庫。那個時候的速度，簡直可以用光速來形容，可能甚至于，超越光速的速度了。
大資料，資料庫的建立，5G ，6G ，未來的7G， 8G通訊技術與神經元網絡結合。在神經元網絡裡，智能化戰争裝備，進行深度學習，進行算法戰争的學習。将催生全新的無人化，智能化戰争。催生智能化戰争裝備的自主作戰，自主決策能力。
大資料是智能化機器深度學習，訓練的工具，隻要通過長期的深度學習，長期的嚴格訓練。提高智能化機器人學習能力，分析能力，大資料的應用速度，提高智能化機器人自主作戰能力。
深度學習，長期訓練，智能化戰争機器就需要進行戰争大資料的算法來強化深度學習，深度學習反過來給予算法以更多的優化資料，為智能化戰争機器，提供更好，更快捷的攻擊途徑，攻擊方式，攻擊方位，攻擊手段。
戰争大資料是智能化戰争機器深度學習的資料，是智能化戰争機器優化戰争算法的資料庫。智能化根據大資料，深度學習的資料，進行算法優化。截取最好的戰争方式，攻擊手段與方法。應對戰場環境，攻擊對手與敵人。
其實，無論是傳統戰争，還是未來的智能化戰争，都是大資料戰争。因為，每一場戰争都是綜合各方面的環境，要素，進行戰略，戰術上的部署與實施。隻不過智能化戰争，是建立在機器自身的自主化，智能化基礎之上的自主作戰，自主決策的大資料算法戰争，自主作戰，自主決策的大資料戰争，未來的戰争就是大資料戰争。
大資料是一切智能化戰争的資料，智能化戰争依靠的就是大資料的算法，提供大資料給智能化戰争機器進行長期訓練 長期學習，并且對智能化戰争機器人進行實戰訓練 手機資料。
未來任何形态的智能化戰争，都是建立在大資料的基礎之上的。大資料是智能化戰争争奪的關鍵戰場。智能化戰争，是誰擁有絕對大資料的采集能力，處理能力，算法能力，誰就擁有戰争的主導權，戰場的控制權。
烏克蘭戰場，烏克蘭精準打擊，無人機遠端奔襲，無人艦艇對奧德賽俄軍海軍定位無人攻擊。這裡都有美國高科技公司的身影，都是美國公司提供大資料算法，大資料戰争資料。美國帕蘭提爾，邁克薩都是大資料分析公司，也是大資料的算法公司。公司算法，大資料算法應用，大資料的分析。
帕蘭提爾，邁克薩公司大資料，來源于美國國防部，美國私營公司的光學成像衛星的光學圖像，合成孔徑雷達的合成孔徑圖像，遙感衛星遙感圖像等等戰場大資料。帕蘭提爾，邁克薩公司，利用這些大資料對烏克蘭戰場态勢進行分析，進行算法上的比對與優化，向烏克蘭通過戰場資訊。
現在，國際上 中國，美國等等軍事大國，通過大資料訓練的無人機編隊，無人艦艇編隊，無人機蜂群等等無人化攻擊武器。都是通過大資料的深度學習，算法，大資料訓練等等方式，實作對無人化裝備，智能化裝備的訓練，學習，實戰模拟訓練，提高無人化戰争武器的自主作戰能力。
浙江大學的無人化自主作戰無人機，西工大的無人機蜂群，還有就是通過深度學習，算法的無人艦艇作戰編隊。這些無人化，自主作戰武器，都是通過大資料進行深度學習，訓練，算法提高無人化戰争機器的自主作戰能力，提高智能化作戰水準。
未來戰場，未來戰争将出現更多無人化作戰機器，将出現更多智能化戰争機器人。這些戰争機器，機器人自主作戰能力，智能化自主作戰能力，都是建立在大資料的訓練，深度學習，不同算法的基礎之上的，通過大資料，深度學習，訓練，實戰訓練模拟等等方式提高智能化裝備，智能化機器人的自主作戰能力。