TsingtaoAI为多所军工科研院所开展大模型对未来战争的赋能技术实训研修

智能化战争时代，海量碎片化情报、无人平台自主作战、指挥高效研判已成刚需。传统单一算法难以支撑复杂战场动态决策，军事知识图谱 + 行为树 + 国产离线大模型融合方案，现已成为涉密场景下智能指挥、无人装备控制的核心技术路线。

6月27-29日三天，在陕西省军民融合人才中心，TsingtaoAI为来自国防科技大学、西北工业大学等多所科研院所的青年科研人员，进行了为期3天的大模型对未来战争的赋能的技术实训研修。实训从底层图谱搭建起步，直至完整综合仿真系统交付，全栈国产化、纯离线运行，成果可直接在内网涉密环境部署落地。

DAY 1 

军事知识图谱：

海量情报转化为可推理战场网络

依托实体、关系、属性构建战场全域网络，实现作战要素一键检索、指挥链路深度挖掘。

白天核心授课

1. 知识图谱基础原理、军事领域专属本体设计（装备 / 兵力 / 阵地 / 指挥链）；

2. 多源异构情报清洗：结构化数据库、作战文本、JSON/XML 情报处理；

3. 实体与关系抽取实操，CoreNLP、Spacy 军事专用语料实战演示；

4. Neo4j 图数据库部署、Cypher 查询实战，挖掘敌方指挥链脆弱节点；

5. 离线大模型自动抽取三元组、自动生成本体，大幅降低人工标注成本。

晚间自主实战任务

• 独立搭建区域冲突 / 防务态势知识图谱，使用模拟情报、地图坐标、JSON 数据，搭配 Neo4j+py2neo + 离线 LLM 完成开发；最终输出可检索完整图谱 + 战场关键节点分析报告，疑问次日统一答疑。

DAY 2 

行为树：

无人平台自主作战标准化决策引擎

对比传统有限状态机（FSM），行为树具备模块化、可复用、可视化优势，适配无人机、无人车巡逻、侦察、打击全流程作战任务。

白天核心授课

1. 行为树四大基础节点、军事典型作战行为树设计模式；

2. 友军受损应急分支、多条件战术逻辑搭建；

3. 打通知识图谱联动接口，实现 “目标是否在防空范围” 等实时条件判断；

4. py_trees、Behavior Tree.CPP+Groot 可视化工具实操；

5. 大模型赋能：自然语言战术指令一键生成 Python/C++ 行为树代码。

晚间自主实战任务

DAY 3  

图谱 + 行为树融合综合项目

产出可演示完整作战原型

实训第三天聚焦两大核心技术深度融合，落地城市反恐、区域防御两大典型军事场景，完成一套完整军用智能指挥系统。

1. 三层融合架构精讲：数据层（知识图谱承载静态战场情报）、决策层（行为树负责动态任务执行）、交互层（指挥官人机干预操作界面）；同时讲解行为树执行结果反向更新图谱的动态闭环机制、多智能体分布式协同方案。

2. 军工安全与合规专项：图谱加密技术、分级权限管控、AI 自主武器伦理界定、《特定常规武器公约》适配逻辑、全流程操作审计日志设计。

3. 全天综合项目开发四阶段
   ① LLM 辅助构建包含人员、建筑、威胁信息的反恐知识图谱；
   ② 设计带人质解救、威胁分级分支的特警突袭行为树；
   ③ 接入大模型自然语言问答接口，支持指挥官文字查询全域战场态势；
   ④ Webots/Unity3D 仿真联调与作战推演，产出可演示原型 + 技术文档初稿。

实训配套本地化工具包与数据集，全程断网运行，完全适配涉密内网环境：

✅ 军事装备、国防科技领域标注知识图谱数据集与示例工程

✅ py_trees、BehaviorTree.CPP 全套行为树框架 + Groot 可视化调试环境
✅ ChatGLM、通义千问国产离线大模型部署包、标准化 API 调用模板
✅ Webots 无人车 / 无人机预置仿真场景
✅ 知识图谱 + 行为树融合系统完整代码模板

实训结束后，每组学员完整获取三类落地资产，直接支撑单位军工项目建设：

• 可独立演示一体化智能决策原型：集成知识图谱、行为树、离线大模型自然语言问答接口；

• 全套工程资产：完整源代码、标注数据集、配置文件、标准化实训操作手册；

• 涉密内网落地技术方案白皮书，包含图谱加密、分级权限管控全套安全部署实施指南。