智能化武器系统中软件保障发展趋势探究

Exploration of the Development Trend of Software Support in Intelligent Weapon Systems

摘要

随着智能化武器系统复杂度的指数级增长，软件保障已从传统附属支撑角色演变为决定作战效能的核心要素。通过理论分析与案例研究相结合的方法，系统梳理软件保障的基本概念、国内外发展现状及未来发展趋势。揭示当前技术体系在战场适应性方面存在的瓶颈，提出边缘计算赋能实时保障、数字孪生驱动全生命周期管理、AI自主保障将构成未来技术演进的核心方向。强调软件保障在智能化武器系统中的核心作用，提出未来研究的方向和建议，为推动智能化武器系统的发展提供理论支持和实践指导。

Abstract

With the exponential increase in complexity of intelligent weapon systems, software support has evolved from a traditional auxiliary support role to a core element that determines combat effectiveness. By combining theoretical analysis with case studies, the basic concepts, domestic and international development status, and future development trends of software support have been systematically sorted out. The bottleneck of the current technology system in battlefield adaptability is revealed. And it is proposed that edge computing enabling real-time support, digital twin driven full life cycle management, and AI independent support will constitute the core direction of future technology evolution. The research conclusion emphasizes the core role of software support in intelligent weapon systems is emphasized and future research directions and suggestions are proposed, providing theoretical support and practical guidance for promoting the development of intelligent weapon systems.

Graphical abstract

关键词

智能化武器系统 / 软件保障 / 装备保障 / 自主保障 / 边缘计算 / 数字孪生

Key words

intelligent weapon system / software support / equipment support / independent support / edge computing / digital twin

传统的武器系统中硬件是主体，软件只是附庸，在现代战争智能化武器系统中，硬件则更多是一个载体，软件逐步成为“灵魂”，“软件定义装备”将成为世界军事强国新的发展模式。目前，美国的资源投入已开始向复杂软件倾斜，将软件定义技术作为提升作战能力的关键技术，使武器系统性能和智能化水平获得极大提升。随着武器系统软件研发技术含量不断提升，必须构建与之相匹配的软件保障能力。开展对软件保障的研究不仅能为我军武器装备保障工作提供科学依据，而且对武器装备战斗力形成和保持也具有重要意义。

目前，虽然我军采取多种措施，积极探索武器装备软件保障的有效方法，在军用软件保障方面取得了一定成就，但由于起步较晚，理论基础薄弱，未出台相关标准和指导手册，仍难以形成切实有效的军用软件保障能力。本文以国内外软件保障发展现状为基础，对现阶段军用软件保障的发展趋势进行了分析，以期为我军智能化武器系统软件保障理论建设提供借鉴和参考。

1 软件保障相关概念

1.1 软件保障基本概念

武器装备种类繁多，随着信息化程度的提高，武器系统中的软件呈现出规模较大、技术复杂等特点。与机械化时代相比，保障要求更高^[1-2]。以现代战争中的指控系统为例，软件能否稳定可靠地运行直接影响武器装备作战效能的有效发挥，甚至决定了战争的成败。软件保障的概念最早由美国提出。我国在《军用软件开发通用要求》中对软件保障也给出了明确的定义：为确保软件安装后能继续按既定要求运行而且在系统的运行中能起既定作用而发生的一系列活动。

1.2 软件保障与硬件保障的区别

现代战争智能化武器系统大多为软件密集型装备，信息化程度高，呈现出结构复杂、功能多样、技术密集等特点，使得对应的软件保障要求更高、难度更大、耗费更多。目前，硬件保障经过较长时期的发展，已经成为一门成熟的工程学科。而对于软件保障的研究远远落后于硬件保障，因此，在它的发展过程中自然地借鉴了硬件保障的概念。但随着研究的不断深入，研究者发现软件与硬件在其生命周期过程中的不同阶段具有不同特点^[3]，具体如表1所示。

软件保障与硬件保障有显著区别。首先是故障模式不同。硬件的故障类型通常包括早期故障、偶然故障和损耗故障3种类型。大量试验结果表明，硬件的故障率曲线呈两头高、中间低的特点，如图1所示，称作“浴盆曲线”。

通过图1可以看出，在早期阶段，使用过程中暴露的缺陷及时消除，此时故障率随时间迅速下降；在中间阶段，故障率基本恒定，保持在较低水平，故障通常由偶然因素导致；在末期阶段，由于损耗等原因故障率随时间迅速上升。因此，硬件需要实行预防性保障，防止损耗故障发生。出现故障后，通过维修或更换失效部件使硬件恢复良好状态，故可靠性不会提高。软件不存在损耗，出现故障后只有修改程序才能解决问题，如果修改后没有带来新的问题，那么软件的可靠性就会提升，因此软件的故障率曲线如图2所示。

通过图2可以看出，在软件开发、测试、使用的初期阶段，由于设计或编码错误会导致大量缺陷，此时故障率较高；随着软件漏洞不断修复，缺陷数量逐步下降；直至稳定到接近一个极限值^[4]。

其次是保障模式不同。硬件保障主要集中在装备制造完成后，使装备保持或恢复到规定状态所进行的活动。软件保障则从软件的研发阶段开始考虑软件的可靠性、可维护性等，交付后针对软件缺陷、场景改变或需求变化等进行软件更新。

最后是故障原因不同。硬件故障通常是由于物理退化导致。而软件故障则大多来源于生命周期过程中人为产生的各种逻辑错误，除此之外，还包括使用场景的改变和用户需求的变化。

2 软件保障发展现状

软件是智能化武器系统的“中枢”，软件保障能力的高低已日益成为衡量武器系统性能好坏最重要的指标之一，软件保障问题成为各国军队面临的难题。高度重视软件保障工作，强调软件保障在现代信息化战争中的重要作用，是世界发达国家的一致认识和共同做法。

2.1 国外软件保障发展现状

美军高度重视软件保障工作，从装备采办、保障体制、保障技术与方法等多方面着手，全面系统地开展软件保障研究，已构建起技术领先、体系完备的生态系统^[5-7]。通过持续集成/持续交付（CI/CD）技术实现关键武器系统的快速迭代，例如F-35战机采用小规模频繁更新以缩短软件更新周期，容器化部署技术显著提升部署效率。数字孪生技术成为核心工具^[8]，洛克希德·马丁公司为F-35构建动态数字模型，使生产周期缩短至17个月，加工缺陷决策效率提升33%，并通过预测性维护系统降低22%维护成本。人工智能技术深度融入军事装备维护与开发流程，例如F-35的“熊猫”系统利用AI分析传感器数据生成预测性维护建议，但AI可解释性不足仍是瓶颈。

与美国相比，俄罗斯在智能化武器系统软件保障方面同样展现出强烈的战略意图，其特点是通过实战反馈倒逼技术突破^[9-10]。在俄乌冲突中，俄军“柳叶刀-3”自杀式无人机通过战场数据回传，实现目标识别算法的快速优化，软件团队基于机器学习模型对残骸数据分析，将其对装甲车辆的识别准确率从初期的65%提升至2025年的89%。

英国将软件保障重点放在跨平台互操作与联盟协同能力上。皇家空军“台风”战机的“捕手-E”雷达系统通过集成北约标准数据链软件，实现与美制F-35战机的目标数据共享，其保障核心是英国BAE系统公司开发的多域互操作中间件，可兼容美、法、德等国的武器控制系统协议。在智能化武器领域，英国与日本联合研制的联合新型空对空导弹采用开放式软件架构^[11]，导引头AI算法支持英制流星与日制AAM-4B导弹的软件模块互换，这种模块化保障模式显著降低了研发成本。

日本海上自卫队明确将软件保障提升至战略层级^[12]，提出“以能力为中心、软件主导、敏捷适应”的三大转向，彻底摒弃传统硬件优先的保障理念。这一转型基于对海上作战形态演变的研判,随着平台中心战向网络中心战迭代，软件已成为赋能战备状态、后勤保障与任务规划的核心要素。为此，软件保障贯穿装备全生命周期，通过模块化升级与动态迭代，实现作战效能的最大化提升。

2.2 我国软件保障发展现状

我军软件保障在标准引领与技术突破的双重推动下，正处于以自主可控、智能赋能为核心的体系化升级阶段^[13-15]。

战略顶层已确立全生命周期保障理念，通过GJB5000B军用软件能力成熟度模型全面推广实施^[16]，推动软件保障从事后维修向全流程管控转型。该标准覆盖软件开发、测试、部署、维护的全链条，成为衡量军工单位软件保障能力的核心依据。目前全国已有数千家军工企业通过相关认证，带动军事软件缺陷率降低20%、开发周期缩短30%。同时，基础软件自主化取得显著进展，在操作系统和数据库等核心领域实现了从技术追赶到生态引领的关键跨越。原生鸿蒙操作系统成为全球第三大移动系统，首次实现全栈技术自主可控。达梦数据库在金融、军工领域上线数千套业务系统，填补了国产基础软件空白，有效破解了卡脖子风险。

技术实践层面，人工智能融合成为核心驱动力，生成式AI技术已实现30%的代码自动生成率，显著提升装备智能化水平^[17]。军事仿真软件发展尤为突出，2022年市场规模达153.46亿元，预计今年增至280.4亿元，技术方向向交互式、可视化、智能化演进，民企通过市场化采购模式进入军用仿真领域，推动技术应用场景扩展。数字孪生技术应用于装备维护^[18]，使故障预测精度提升至95%。

尽管我军软件保障取得了一定进展，但仍面临实时响应机制缺失、全流程数据贯通不足、自主决策能力欠缺等问题。部分装备终端的嵌入式计算模块仍沿用传统硬件架构，算力仅能满足基础运行需求，难以承载边缘侧数据预处理、故障实时诊断等复杂软件功能。以无人机集群为例，单架无人机边缘终端的算力仅能支撑简单飞行参数采集，无法实现集群协同故障的实时分析^[19-20]，需依赖后端云端处理，导致响应延迟达秒级，与实战中毫秒级保障需求差距显著。多数装备尚未形成完整的数字孪生体，已有的模型多聚焦硬件结构仿真，对软件运行状态的映射不足，缺乏能实时反映软件版本迭代、漏洞修复、性能衰减等状态的动态建模模块^[21-24]。以某型舰艇作战系统为例，其数字孪生模型仅能模拟硬件设备运行参数，无法同步呈现火控软件的算法运行逻辑与故障节点，导致全生命周期中的软件状态管控缺失。AI算法与军事软件保障场景适配性差^[25-29]，民用领域成熟的AI诊断算法未针对军事软件的强实时性、高可靠性要求进行优化。如基于深度学习的故障预测算法在处理舰载软件的突发故障时，存在模型推理耗时过长、误判率偏高的问题，且缺乏应对数据噪声的鲁棒性设计，难以适应复杂战场环境。

3 软件保障发展趋势

针对以上不足，我军软件保障需向实时性、预测性与自主化深度转型。通过战场边缘节点的轻量化技术实现战场末梢的毫秒级响应；数字孪生贯通装备全生命周期，提高预测精度；借助基于知识图谱与强化学习的AI自主保障，提升漏洞修复率。三者深度融合，促进软件保障从“被动修补”向“主动进化”转型。

3.1 边缘计算赋能的实时保障

通过容器镜像体积压缩、端侧机器学习模型动态更新和低时延网络架构设计等战场边缘节点的轻量化技术，可以有效提升软件保障的实时性。

RedHat Edge 2.3方案通过优化容器镜像的构建过程，将容器镜像体积压缩至小于500 MB。具体方法包括选择合适的基础镜像、合并多个RUN指令以减少镜像层数、使用压缩工具对镜像进行压缩以及及时清理临时文件和缓存。这不仅减少了存储空间的占用，还加快了镜像的传输和部署速度，提高了系统的启动效率。TensorFlow Lite作为一种轻量级的机器学习框架，其差分更新技术能够使端侧模型在更新时只传输变化的部分，使模型迭代所需的流量降低了83%。这种技术减少了模型更新时的网络带宽需求，降低了传输成本和时间，同时保持了模型的完整性和准确性，确保了模型在端侧的性能表现。美军“战术云”项目采用了时间敏感网络（TSN）技术，实现了端到端时延小于50 ms。TSN技术通过精确的时间同步和流量调度，确保了数据在网络中的快速传输和处理。

3.2 数字孪生驱动的全生命周期管理

数字孪生驱动的装备全生命周期管理重点呈现以下3点转变。1）从被动修复转向主动预防。传统的保障模式是在设备出现故障后才进行修复，这种故障发生、应急响应、停机维修的被动模式在智能化武器装备体系中已显现出显著局限性，尤其难以适配现代战争对装备战备完好率的高要求。数字孪生技术的深度应用彻底打破了该局限性，通过构建装备物理实体与虚拟模型的实时映射，实现了保障模式向状态感知、风险预判、主动干预的主动预防转型。2）从单一的物理验证转向虚实交互的综合验证。装备研发与迭代中的场景还原难、测试覆盖窄是长期存在的痛点，传统实装测试受限于场地、成本与安全因素，难以覆盖复杂战场环境下的极端工况与边缘场景，导致部分软件缺陷在实战中才暴露。基于数字孪生技术的虚实交互模式，可实现装备研发、生产、列装全阶段的测试闭环，大幅降低实战化风险。3）从成本不可控转向全生命周期成本的精细化管理。现代武器系统日趋复杂，研发、生产、维护、退役全流程的成本压力愈发突出，传统重采购轻管理的模式导致前期投入高、中期维护贵、后期处置乱等问题。数字孪生技术为全生命周期成本管控提供了精准抓手，通过打通各阶段数据壁垒，实现成本预判、过程优化、退役增效的全链条管控。

3.3 人工智能赋能的自主保障体系

人工智能赋能的自主保障体系发展正从知识图谱的故障诊断、强化学习的资源调度到自主修复技术的成熟度提升，呈现出阶梯式特征。1）知识图谱技术通过构建设备的全局关联图，利用因果推理挖掘故障根因，显著提升了故障诊断的覆盖率和效率。通过将故障现象与故障根因之间的关联关系进行建模，能够快速定位问题根源，减少停机时间和人工投入。2）强化学习技术通过动态调整资源分配策略，显著提升资源调度的效率。通过模拟复杂的战场环境，优化资源分配策略，确保关键任务的高效执行。3）自主修复技术持续迭代升级，通过构建虚拟模型与物理实体的实时交互，能够自动检测并修复系统中的漏洞，减少人工干预。

4 结语

软件技术的迅速发展对软件保障提出了越来越高的要求，软件保障面临更多挑战。为适应未来智能化战争需要，应将软件保障作为未来装备保障重点，研究和完善软件保障理论、技术和体系，全过程做好软件保障工作，使智能化武器系统能够为军事力量提供强大的战场能力，成为智能化战争中重要的“力量倍增器”。

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基金资助

国家自然科学基金项目(52272338)