智能信息处理能力，即基于人工智能技术，对复杂信息进行智能整理、筛选、分析转化、传送，主要使用在包括针对海量大数据的智能信息处理，针对来源复杂、种类多样、结构各异数据的智能信息处理，针对不精确、不完全数据的智能信息处理，针对强干扰、AI攻击情况下的智能信息处理。

  能力生成：智能信息处理能力生成链路如下图所示，智能信息处理能力由多种装备（数据分析与处理“智慧云”平台、电子对抗智脑、大数据资源管理智脑）支撑，以适应不一样的作战环境和作战要求，实现时域、空域或者频域的覆盖。装备之间的能力有一定重叠，但是装备的侧重点不同，在提供主要能力的同时，也能够准确的通过作战需求灵活提供其他能力。

  瓶颈：①对于大规模、动态、复杂结构数据（特别是跨媒体、跨结构数据）处理研究理论、技术发展尚不成熟；②对于知识驱动研究尚处于起步期，数据认知智能不足；③数据处理不标准、不通用，有关标准、统筹缺失；④数据缺失、不确定下的数据处理难度大；⑤智能信息处理能力评价、测试理论及装备发展不足；⑥基于AI的网络攻击、电子攻击能力快速提升；⑦技术的发展及应用与现有装备的采购、列装时间不匹配，技术推广应用难度大。

  发展路径：①采用知识驱动、类脑等技术提升智能信息处理能力；②研究更好的统一方法来进行信息处理，制定有关标准、发展的策略；③发展新型算法，采用知识推理等方法解决数据缺失、不确定问题；④采用虚拟/增强现实等技术开发新的T&E/V&V标准和方法，解决智能信息处理能力评价/测试问题；⑤加强对信息安全基础研究，提升样本学习能力；⑥建立商业、研发技术和国防部之间的对话，促进装备、能力生成。

  概述：智能谋划能力，即基于人工智能技术，实现对战争的智能预测、准备及计划。智能谋划要表现在：①增强作战筹划时效性，立足复杂形势，快速分析战场态势，迅速制定作战方案，及时推演和评估方案，适时调整和优化方案，有效制导作战计划执行；②提升作战筹划精确性，在对海量数据分析的基础上，依靠智能手段将仿真系统、定性定量评估方法和各类战法库、模型库和规则库有机整合，通过对任务分析、预案生成、方案评估、计划执行等作战筹划全过程的精确计算，可以使指挥机构精准分析战场态势，综合研判战争发展的新趋势，合理规划作战行动和作战任务，使筹划精确性大幅度的提高，来提升作战筹划的质量；③科学化作战筹划，通过作战仿真、模拟推演、评估论证、可视化展现等过程，进行作战力量需求计算、战法行动分析优选、作战方案模拟推演及作战效果分析评估，从而对筹划的作战方案、行动计划等进行实验验证，及时做出调整和优化，形成最终方案。或者在制定的多个备选方案中，通过智能化手段一一做验证、比较，从中选取最优方案，确保谋划的科学性；④创新作战样式，通过机器学习，自我学习等方式让装备体系自己产生作战方案并自我推演，突破人类传统认知和能力。

  能力生成：智能谋划能力生成链路如下图所示，智能谋划要支撑装备及功能包括：①作战任务规划和决策智脑，直接负责方案生成；②电子对抗智脑，负责智能谋划中的电子对抗；③大数据资源管理智脑，负责作战方案库的生成、管理及应用；④仿真智脑，负责为智能谋划提供前期辅助和后期试验；⑤信息处理协同网，负责将数量众多、地点分散的智脑相互链接及信息传递。

  瓶颈：①可解释性不强，目前的智能谋划基本属于“黑盒”系统，中间的分析过程不得而知，也缺乏可交互性和操作性。考虑到战场的复杂环境和高响应要求，智能谋划系统给出的结果可能变得愈加难以理解；②动态环境下的应变能力不够，现有智能谋划基本停留于对预设场景下的战争谋划，对于高动态环境下的应变能力薄弱；③对于未知、不易量化的参数考虑不足，可能会引起谋划结果谬之千里；④智能谋划可能生成自毁、反人类方案，潜在威胁较大；⑤对现有军事谋划指挥组织冲击较大，相关组织变革尚未展开。

  发展路径：①寻求认知智能算法的突破，加强算法的稳健性和可解释性；②在开放动态环境进行研究，逐步突破智能谋划传统经典条件、假设限制；③创新战场态势认知理论，采用自学习等方法动态评估传统不易量化的参数；④设置强制休眠时间，建立自毁机制，当智能谋划发生异常，在休眠期间我方技术人员仍旧没办法排除一些故障的情况下，就让它自行销毁；⑤逐步探索、制定智能战争环境下的智能谋划相关组织地位、作战法规。

  概述：智能决策能力，即基于人工智能技术，把大量的不确定型决策经过严密的理论分析，配合模拟仿真技术、信息处理技术、计算机技术转化成某一些程度的确定型决策，直至具有自动化水平的程序化决策，具有反应快速、精确实时、灵活高效的特点。

  能力生成：智能决策能力生成链路如下图所示，智能决策要支撑装备及功能包括：①作战任务规划和决策智脑，直接负责决策生成；②电子对抗智脑，负责智能决策中的电子对抗；③大数据资源管理智脑，负责根据决策的需要进行资料快速检索；④仿真智脑，负责为对生成的各种方案进行模拟论证、科学评估，从而使决策最优化；⑤指挥控制网，负责对部队和智能武器装备实施有效的指挥与控制，并迅速、准确、可靠的传递信息。

  瓶颈：①可解释性不强，目前的智能决策透明度不高，很难理解中间的推演过程，智能决策的结果难以获得决策者的信任；②智能决策被利用、欺骗风险大，现有智能决策仍需遵循一定的算法逻辑，一旦对手分析出这些背后的算法逻辑，就能采取针对性的措施，实现隐藏或欺骗的目的，致使系统做出错误判断；③缺乏创造性思维能力，现有智能决策仍然是在既有规则框架下的决策，无法应对千差万别的作战环境，一旦对手的作战样式跳出既往窠臼，系统就不知道“向谁学、学什么”，无法及时做出对应的决策判断，失败的风险大为增加；④定性与定量转换问题，智能决策，本质在“算”，仅是对人类认知过程与规律的模仿，无法考虑人的情感与意识因素对战争的影响，无法计算实战中军心、士气对军队战斗力造成的影响。即便在作战行动建模过程中考虑到人的因素，通过加权因子进行修正，仍无法科学、准确地计算人在作战行动中的作用与地位；⑤智能决策可能选择自毁、反人类方案，潜在威胁较大。

  发展路径：①采用可视化、作战仿真等方式提升智能决策可解释性；②加强安全研究，加强安全风险隐患自查自检能力，提升对抗干扰及黑客入侵能力；③采用类脑、量子计算等技术提升智能决策创造新兴事物的能力；④创新战场态势认知理论，逐步建立对军心、士气等不易量化的参数的评估数据库及模型；⑤设置内部自查机制及强制休眠时间，建立自毁机制，当智能决策发生异常，在休眠期间我方技术人员仍旧没办法排除一些故障的情况下，就让它自行销毁；⑥加强人工智能治理，政治层面管控人工智能军事化发展探索、制定智能战争环境下的智能谋划相关组织地位、作战法规。