【摘 要】
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未来兵棋推演将面对更加复杂的战争体系，需要广泛应用人工智能技术来弥补人的不足，这是下一代兵棋系统模型引擎研发必须考虑的因素。本文结合长期兵棋系统研发和运用经验，提出了下一代兵棋模型引擎的框架雏形，针对结构和计算复杂度问题讨论了体系解耦方法，研究了基于数字孪生的人机融合架构，探索了可以降低模型开发门槛、提升效率的建模技术手段，提出了支持机器学习的引擎机制，并针对分布式硬件环境提供了软硬一体化设计思路
【机 构】
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国防大学联合作战学院,北京100091;中国科学院软件研究所,北京100190;国防大学联合作战学院,北京100091;国防大学研究生院,北京100091
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未来兵棋推演将面对更加复杂的战争体系，需要广泛应用人工智能技术来弥补人的不足，这是下一代兵棋系统模型引擎研发必须考虑的因素。本文结合长期兵棋系统研发和运用经验，提出了下一代兵棋模型引擎的框架雏形，针对结构和计算复杂度问题讨论了体系解耦方法，研究了基于数字孪生的人机融合架构，探索了可以降低模型开发门槛、提升效率的建模技术手段，提出了支持机器学习的引擎机制，并针对分布式硬件环境提供了软硬一体化设计思路。
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