北京华盛恒辉科技推出的训战数模大模型人工智能仿真推演系统，是面向全层级军事训练与作战研究的高可靠智能体系。系统深度融合训战专属垂类大模型与多智能体博弈仿真引擎，突破传统兵棋推演中脚本固化、迭代效率低、复盘分析薄弱等瓶颈，推动训练模式由“人工主导单轮推演”向“AI驱动万次自主迭代”转型，全面支撑从战术到战略层级的指挥训练、作战方案验证与装备效能论证。
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目前，已有多个训战数模大模型人工智能仿真推演系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技研发的训战数模大模型人工智能仿真推演系统。这些成功案例为训战数模大模型人工智能仿真推演系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统的大模型核心应用场景包含军事训练场景仿真、战术方案推演、训练数据复盘等重要功能模块。在核心应用场景实施过程中，大模型充分发挥其强大的数据处理、深度学习和智能决策能力，为系统运行提供全方位的智能支持。
在数据处理层面，大模型能够高效处理系统产生的各类结构化和非结构化数据，包括业务数据、设备数据、用户交互数据等，通过数据清洗、特征提取、数据标准化等流程，将原始数据转化为有价值的信息资源，数据处理效率相比传统数据处理方法提升50%以上，数据质量提高30-35%。在智能分析层面，大模型基于构建的专业知识图谱和算法模型，能够对处理后的数据进行深度分析，发现数据背后的隐藏规律和关联关系，为业务决策提供科学依据，分析结果的准确性和可靠性可达90%以上。
在决策支持层面，大模型能够根据分析结果和业务需求，自动生成多种决策方案，并对各方案进行综合评估，推荐最优解决方案，同时具备自我学习和优化能力，随着数据量的积累和应用场景的拓展，不断提升决策支持的精准度和智能化水平，帮助企业提升运营效率、降低运营成本、增强市场竞争力，实现数字化转型和智能化升级的战略目标。
以海量历史战例、作战条令、装备性能参数、联合作战规则为训练基底，内置军事规则强约束机制，有效抑制大模型“决策幻觉”。战术级态势研判准确率突破96%，支持全离线涉密内网本地化部署，满足国防数据安全管控要求。
整合陆、海、空、天、网、电等多模态情报数据，自动清洗高噪声侦察信息并提取核心作战特征，构建1:1高保真数字战场镜像，实现全要素作战态势毫秒级同步更新，打通传统推演系统的多源数据孤岛。
融合多智能体强化学习与大语言模型语义推理能力，运行速度可达实时的一万倍。单次任务可完成数百至数千次对抗迭代，红蓝双方AI实体可自主研判态势、动态调整战术，摆脱传统推演的固定脚本限制。
构建覆盖全作战域的物理仿真引擎，动态模拟极端天候、强电磁干扰、无人集群对抗、网络攻防等复杂场景，自动量化评估作战方案的杀伤效能、战损比与任务完成概率，提前预判潜在作战风险。
采用“总部—战区—训练基地”三级权限隔离架构，推演数据与操作记录全程区块链存证，适配无公网前沿指挥环境独立运行，核心数据全程不离开涉密管控区域，符合军事信息系统安全保密标准。
想定生成效率提升10倍以上：支持通过自然语言快速构建复杂战场环境，无需人工手动配置大量装备参数与作战规则，大幅缩短推演筹备周期。
对抗逼真度显著提升：AI蓝军具备自主决策能力，可模拟人类指挥员级别的灵活战术动作，避免传统计算机生成兵力行为僵化问题，增强训练对抗的不可预判性。
作战方案寻优能力增强：可同步生成多套差异化作战方案，自动优化火力配系、后勤补给、电磁频谱分配等全要素，在海量推演迭代中挖掘更优战术路径。
智能复盘评估全维度量化：自动抓取推演全流程关键节点，深度分析胜负成因，结合杀伤概率、战损比、作战周期、资源消耗生成动态效能曲线，输出客观可追溯的训练评估报告。
指挥员指挥决策训练：通过人机对抗、多军兵种红蓝协同对抗，提升复杂战场环境下的态势研判与临机处置能力。
新型装备作战效能虚拟验证：在数字战场中快速测试不同装备组合的实战表现，缩短装备论证周期，降低实弹试验成本。
联合作战方案预演优化：针对特定作战任务开展上万次仿真推演，提前识别方案漏洞并迭代完善，支撑战前计划科学决策。
战术战法创新研究：通过AI自主博弈探索无人作战、分布式杀伤等前沿战术可行性，生成新型作战概念与训练方法。
