会议简介

第二届全国“智博论坛”拟于6月择期在陕西西安召开学术报告与交流大会。由国防大学联合作战学院“复杂体系建模仿真技术”国家级重点实验室、中国仿真学会、中国指挥与控制学会联合主办,中国仿真学会复杂系统建模仿真专业委员会、西北工业大学长三角研究院协办。

会议主题

战争复杂性与智能时代的建模仿真。聚焦战争复杂系统模拟方法、新一代兵棋推演与系统技术、智能博弈技术、作战实验与体系评估技术等问题,旨在增强对战争复杂性、兵棋推演、智能博弈、联合作战实验等先进技术和系统平合的认识,为信息化智能化战争模拟提供新的思路。

会议内容

会议日程

2025年6月

参会对象

注册征文

会议组织方式

学术报告与交流大会,会期一天,拟于6月择期举办。上午邀请军内外院士和知名专家作特邀大会报告,下午邀请领域专家、优秀论文作者代表分方向进行专题报告和研讨。

征文安排

本次会议采用“全国公开征文、特邀专家报告、大会文集交流、面向专题研讨”的形式进行。

(一)征文范围

1.兵棋推演与系统技术

(1)面向计算机兵棋的先进建模方法和技术

(2)作战仿真领域智能体的研究与应用

(3)计算机兵棋推演引擎技术

(4)面向构造仿真的数据VV&C技术

(5)智能化兵棋推演作业技术

(6)兵棋推演智能分析评估技术

(7)大型计算机兵棋架构和Develops技术

(8)面向联合推演的异构仿真资源集成互联技术

(9)兵棋推演应用模式方法研究

2.智能指挥对抗与博弈建模技术

(10)大模型与作战指挥应用

(11)对抗博弈智能体技术

(12)智能态势认知理论与方法

(13)智能作战筹划与行动控制技术

(14)智能化对手建模技术

(15)智能化指挥训练技术

3.作战实验与体系评估技术

(16)基于模型的体系实验工程

(17)体系仿真技术

(18)体系能力实验分析与评估技术

(19)建设发展模型与分析方法

(20)兵棋推演实验方法

(21)生成式建模仿真技术

4.其他方向

除以上21个选题外，作者可围绕会议主题自主选择相关研究方向，提交论文。

(二)组织论文评阅

4月下旬，组织专家对征文进行评审，对评选出的优秀论文发放获奖证书，参会论文汇编论文集，并择优推荐在《国防大学学报》《西北工业大学学报》《系统仿真学报》和《指挥与控制学报》等期刊上发表。

有关要求

1.论文要内容新颖、主题明确、反映近期研究成果，征文不接收已投其他会议或国内外期刊上已录用或发表的论文。

2.论文内容均不得涉密，提交的论文须附上保密审查证明，密级定为公开。论文作者通过中国指挥与控制学会投稿系统(http://tg.c2.org.cn)选择投稿会议，进行投稿及注册，并将《保密审查证明》和《版权转让协议》盖章扫描后以图片或PDF格式上传投稿系统。

3.论文应为Word格式，论文模板及版权转让协议请到投稿网站自行下载。提交论文时应同步提交不超过300字的论文摘要及创新点说明，并附2-4张反映文章创新内容的关键图表。应征论文无论录用与否均不退稿，请作者自留底稿，敬请谅解。

时间节点

1.2025年4月20日，论文投稿截止。

2.2025年4月30日，发出论文录用通知。

3.2025年6月择期，举行研讨会。

结业证书

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产业简报

智能博弈技术研究现状

一、技术背景与理论基础

智能博弈技术主要基于博弈论、强化学习、深度学习等理论。博弈论是研究决策过程的数学理论，它考虑游戏中的对抗和合作，以及决策者的预测和实际行动。强化学习则是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习策略，以最大化长期回报。深度学习则提供了强大的计算能力和模型表示能力，使得智能体能够处理复杂的博弈场景。

二、研究现状

算法创新：

多智能体博弈学习：涉及多个智能体在博弈环境中的学习，这些智能体通过与环境的交互来适应并优化自身策略。较为经典的算法有Minmax-Q、CFR和GDA等。

多智能体博弈强化学习：结合了博弈论和强化学习的优势，通过试错机制求解均衡解。随着深度学习技术的融入，多智能体博弈深度强化学习能够处理更复杂的博弈场景和策略优化问题。

博弈强化学习：结合了强化学习的动态决策能力和博弈论的策略分析能力，能够支持在不同阶段做出最优决策。其涉及的主要概念有博弈论中的纳什均衡和用于表述强化学习问题的马尔科夫决策过程（MDP）。

应用场景拓展：

智能博弈技术已经广泛应用于棋类游戏（如国际象棋、围棋）、扑克等领域，并在这些领域取得了显著成就。

随着技术的发展，智能博弈技术还开始拓展到金融、交通、军事等高风险、高复杂度的领域。在这些领域中，智能博弈技术能够帮助决策者更好地应对不确定性、优化策略并降低风险。

挑战与问题：

随着博弈问题复杂度的增加（如多人非零和博弈或多阶段动态博弈），所需处理的信息量和计算复杂度急剧上升，对算法的效率和可扩展性提出了更高要求。

现实世界中的博弈问题往往涉及不完全信息和不确定性，这就要求AI系统不仅能够在已知信息下做出最优决策，还需要具备在不确定性中推理和学习的能力。

伦理和可解释性也是人工智能博弈不可忽视的问题。随着AI在更多高风险领域的应用，如何确保其决策的公正性和透明度成为公众关注的焦点。

三、未来发展趋势

算法持续创新：随着深度学习、强化学习等技术的不断发展，可以期待更加高效和智能的博弈算法问世。这些算法将能够更好地处理复杂和动态的博弈环境，实现更加精准的决策。

应用场景进一步拓展：除了传统的棋类游戏和金融领域，智能博弈技术还将广泛应用于更多领域，如自动驾驶、网络安全等。

跨学科合作与交流加强：博弈论、计算机科学、心理学等多个学科在人工智能博弈领域都有着重要的作用。通过跨学科的合作与交流，可以汇聚不同领域的智慧和创新，共同推动AI博弈技术的发展。

政策与法规支持：政府和相关机构对人工智能领域的政策支持和投资将直接影响AI博弈研究的进度和成果。未来可以期待更多的政策支持和投资力度，为AI博弈技术的研发和应用创造良好的环境。

智能博弈技术研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、金融行业

在金融领域，智能博弈技术可以用于量化投资、风险管理、市场预测等方面。通过模拟金融市场的博弈过程，智能系统可以分析各种投资策略的优劣，优化投资组合，降低投资风险。同时，智能博弈技术还可以用于预测市场走势，为投资者提供决策支持。

二、机器人与自动驾驶行业

在机器人和自动驾驶领域，智能博弈技术可以用于路径规划、决策制定和协同控制等方面。智能机器人和自动驾驶车辆需要在复杂环境中做出最优决策，以避免碰撞、优化行驶路线等。智能博弈技术可以帮助这些系统模拟和分析不同场景下的博弈过程，从而制定出更加安全、高效的决策方案。

三、军事与国防领域

在军事和国防领域，智能博弈技术可以用于兵棋推演、战争模拟和策略制定等方面。通过模拟战争中的对抗和博弈过程，智能系统可以分析不同策略的效果，为指挥官提供决策支持。此外，智能博弈技术还可以用于优化兵力部署、提高作战效能等方面。

四、电子商务与零售行业

在电子商务和零售行业，智能博弈技术可以用于价格竞争、库存管理、市场定位等方面。通过模拟不同商家之间的价格博弈过程，智能系统可以预测市场价格走势，为商家提供定价策略。同时，智能博弈技术还可以用于优化库存管理，降低库存成本，提高运营效率。

五、能源与电力行业

在能源和电力行业，智能博弈技术可以用于电力市场竞价、能源分配等方面。通过模拟不同电力供应商之间的竞价博弈过程，智能系统可以预测电力市场价格，为供应商提供竞价策略。此外，智能博弈技术还可以用于优化能源分配，提高能源利用效率。

六、其他领域

除了以上领域，智能博弈技术还可以应用于无线通信性能优化、推荐系统、网络安全等多个方面。在无线通信领域，智能博弈技术可以用于优化网络资源配置，提高通信效率；在推荐系统领域，智能博弈技术可以用于提高推荐算法的准确性和个性化程度；在网络安全领域，智能博弈技术可以用于模拟和分析黑客攻击和防御的博弈过程，提高网络安全防护能力。

智能博弈技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

智能博弈重点实验室：

背景：该实验室前身为互联网软件技术实验室，成立于2001年，2023年4月进入全国重点实验室序列。

研究方向：主要从事复杂环境下人机物融合的数据理解、知识服务、智能决策、软件质量保证、智能化软件工程等研究工作，特别是在智能化软件工程、智能算法/软件/系统的测试和安全以及知识服务和智能决策等方面有着深入的研究。

成果：实验室科研成果丰硕，包括国家科技进步二等奖、北京市科学技术奖二等奖等荣誉，申请专利30余项、软件著作权40多项，并在国际/国内发表论文百余篇。

哈尔滨工业大学决策智能研究所：

研究方向：专注于决策智能领域的研究，特别是在大规模博弈决策系统方面有着突出的成果。

成果：该研究所自主研发的“白泽”大规模博弈决策系统融合了多项前沿技术，成功突破了人工智能领域的“黑盒”瓶颈，提供了可解释的策略生成能力，为军事智能化博弈提供了强大的支持。

企业品牌

Google（谷歌）：

地位：全球网络搜索引擎巨头，提供互联网搜索、云计算、广告技术等大量基于互联网的产品与服务。

智能博弈应用：谷歌在人工智能领域有着深厚的技术积累，其AlphaGo等产品在围棋等棋类游戏中取得了显著成果，展示了智能博弈技术的强大实力。

Microsoft（微软）：

地位：全球知名的跨国科技公司，世界PC软件开发的先导。

智能博弈应用：微软在人工智能领域也有广泛的研究和应用，其Xbox等游戏平台上的智能博弈技术为用户提供了更加丰富的游戏体验。

IBM：

地位：世界500强企业，计算机产业期的知名企业，世界较大的信息技术和业务解决方案公司。

智能博弈应用：IBM在人工智能和博弈论领域有着长期的研究历史，其Watson等产品在自然语言处理、知识推理等方面取得了显著成果，这些技术也可以应用于智能博弈领域。

百度AI：

地位：国内人工智能技术领先者，拥有全球首家深度学习研究院。

智能博弈应用：百度在人工智能领域有着深厚的技术积累，其智能博弈技术可以应用于金融、电商等多个领域，为用户提供更加智能化的决策支持。

华为HUAWEI：

地位：全球前沿的ICT基础设施和智能终端提供商。

智能博弈应用：华为在人工智能领域也有广泛的研究和应用，其智能博弈技术可以应用于自动驾驶、网络安全等多个领域，为用户提供更加安全、高效的解决方案。

智能博弈技术领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、算法类岗位

智能博弈算法工程师：

职责：负责设计、开发和优化智能博弈算法，解决博弈场景中的策略制定和优化问题。

要求：熟悉博弈论、强化学习、深度学习等算法和技术，具备扎实的数学和编程基础。

集群算法开发工程师：

职责：负责开发和优化集群算法，提高算法的性能和准确性。

要求：具备集群计算和分布式处理的知识和经验，熟悉常见的集群算法框架和工具。

自然语言处理工程师：

职责：负责自然语言处理算法的研发和应用，如文本分类、情感分析、语义理解等。

要求：熟悉自然语言处理的基本原理和技术，具备相关的编程和算法基础。

数据分析工程师：

职责：负责收集和分析数据，为智能博弈算法提供数据支持和优化建议。

要求：具备数据分析能力和数据挖掘技术，熟悉常用的数据分析工具和语言。

二、软件类岗位

软件开发工程师：

职责：负责智能博弈软件系统的设计和开发，包括前端和后端开发。

要求：熟悉常见的编程语言和开发框架，具备软件设计和开发的基本能力。

嵌入式软件工程师：

职责：负责嵌入式智能博弈系统的设计和开发，如智能设备的博弈功能实现。

要求：熟悉嵌入式系统的开发环境和工具，具备相关的硬件和软件开发经验。

系统仿真设计工程师：

职责：负责智能博弈系统的仿真设计和测试，确保系统的性能和稳定性。

要求：熟悉系统仿真技术和工具，具备相关的建模和仿真经验。

三、其他岗位

机械工程师：

职责：负责智能博弈相关机械设备的设计和制造，如机器人、自动化设备等。

要求：具备机械设计和制造的基本知识和技能，熟悉常见的机械加工工艺和设备。

光学设计工程师：

职责：负责智能博弈相关光学系统的设计和优化，如图像识别、光信号处理等。

要求：熟悉光学原理和设计方法，具备相关的光学测量和测试经验。

智能微系统研发设计工程师：

职责：负责智能微系统的设计和研发，包括传感器、执行器等微器件的设计和集成。

要求：具备微纳技术和系统集成的基本知识，熟悉相关的设计、制造和测试流程。

就业机会

随着智能博弈技术的不断发展和应用领域的拓展，越来越多的企业和研究机构开始重视智能博弈技术的研发和应用。因此，智能博弈技术领域的就业机会也在不断增加。除了在传统的游戏、金融、军事等领域外，智能博弈技术还可以应用于自动驾驶、网络安全、电子商务等多个领域。因此，对于具备相关技能和经验的人才来说，智能博弈技术领域将是一个充满机遇和挑战的就业市场。