军事AI新视野未来国防决策系统中的数字利维坦：Agent自主决策系统
在上世纪八十年代的指挥控制系统中CDC是一个重要概念。
舰队CDC的职责包括：防空作战、对海作战及反潜作战；具体涵盖空中截击控制、直升机控制、电子战行动、雷达辅助引航结合避碰规则、搜救行动、舰艇机动与战术、反舰导弹防御、战术通信程序与条令、海图系统、搜索雷达操作、识别设备操作、战术与通信出版物运用、武器协调以及作战报告与记录的维护。
CDC通过数据链将战区内所有平台信息汇总至指挥控制中心并图形化，供相关指战员整合决策。CDC统治了上世纪八十年代到二十一世纪前二十年的战情中心。近几年随AI技术翻天覆地的进步，将来的CDC可能被具备自主决策能力的Agent大模型取代，或者由少数指战员作最后决策、大模型进行所有数据整合以及分支决策的模式。
Agent大模型是一种能够感知环境、进行自主思考、做出决策并采取行动以实现特定目标的计算系统。与传统的“提示词驱动” AI（如Deepseek、chatgpt等）相比，Agent 的本质区别在于其具有自主性。传统AI对指战员的作用主要是顾问性质，可以帮助指战员快速查找相关的信息。Agent则可以根据指战员的行动目标指令，自行获取信息并指挥作战单位取得既定战术目标。
对于传感器极大丰富的未来战区，有十分发达的宽带数据链实时传输信息，传统指挥中心大规模化不可避免。要处理决策大量的传感器信息即使有专用软件及一般AI辅助仍是繁重的工作，在海量的信息中瞬时形成准确的指挥控制指令靠人工决策是办不到的。而Agent大模型感知环境、自主决策的特性正适合海量信息充斥的未来战场。
Agent的耳目是从天基卫星到空中各种飞行器以及海面、陆地的载具，乃至单兵作战系统到微小无人机。所有外部信息经API传至决策大模型，根据指战员具体指令理解意图、推理、规划和给出指挥控制指令，再由API通过高速数据链分发给各个作战单元。这套大模型可以把战区内所有平台获取的信息实时汇总决策，并根据回传的作战反馈实时调整，最终达到指战员下达的战役战术目标。
Agent的算力需求到单兵装备到战区指挥中心有很大的区别。单兵、坦克、战斗机等边缘终端平台决策模型可能只需要能效比较高的FPGA就可满足，而战区、舰队、军师级指挥中心则需要数据中心级的庞大算力。目前可能只有中大规模的H100计算卡等专用计算集群才能满足。未来如果能开发出能效比很高的军用大模型，可以部署到移动指挥所、机载指挥所等高生存力的机动平台，并且具备很高的抗干扰潜力，Agent指挥系统大有可为。
