120智融AI 开启反恐决策新范式（2 / 5）

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例如，在“中东伊斯兰文化圈”

的居民区任务中，规则明确禁止装备外形出现宗教禁忌符号，驱散手段优先采用声波而非强光。

在后续的中东城市模拟演练中，a根据文化适配数据库自动调整策略：将无人车涂装改为当地建筑常用的米白色，避开周五礼拜时段开展行动，用阿拉伯语语音警示替代传统声光警报。

演练结果显示，任务完成效率提升30，对当地民众生活的影响降低了50。

但新的问题随之出现：文化数据更新不及时，a无法应对部分地区的文化习俗变化。

例如，某东南亚国家近年兴起的新型节日活动，未被数据库收录，导致a规划的行动路线与节日游行冲突。

针对这一问题，林薇参考《资治通鉴》“通古今之变”

的编纂思想，设计“文化动态更新机制”

：建立全球文化观察员网络，实时收集各地文化习俗变化；开“文化趋势预测算法”

，通过分析社交媒体数据、新闻报道，预判文化习俗的演变方向。

例如，算法通过监测某非洲国家年轻人的社交动态，提前6个月预测到当地传统禁忌的弱化趋势，及时更新数据库，确保a决策的时效性。

赵阳负责的“极端场景决策韧性”

研，同样面临严峻挑战。

在模拟“台风叠加地震”

的复合型极端场景中，a因传感器数据紊乱，多次出现决策停滞。

传统a依赖稳定的数据输入，而极端环境下的信号中断、数据失真，恰好击中其短板。

“古代军队在恶劣天候下作战，常依靠经验判断和简易信号传递决策，这种‘去数据依赖’的韧性值得借鉴。”

赵阳说道。

他带领技术组研究《孙子兵法·九地篇》中“衢地合交，绝地无留”

的极端环境应对策略，提出“双轨决策机制”

：常规状态下，a以数据驱动决策；极端状态下，自动切换为“经验驱动模式”

。

该模式以古代极端环境作战案例为基础，构建“决策经验库”

，收录“暴雨天扎营选址”

“浓雾中行军路线”

等1000余条经验规则。

例如，当台风导致卫星信号中断时，a根据“近山避水”

的古代扎营经验，自动选择地势较高的山体背风处部署装备。

为提升经验驱动模式的准确性，赵阳借鉴《考工记》中“工欲善其事，必先利其器”

的理念，升级装备的“环境感知冗余系统”

：在主传感器外，加装红外、气压、震动等辅助传感器，即使主传感器失效，仍能通过辅助数据判断环境状态。

同时，参考古代“烽火传信”

的冗余通信思路，为装备配备“多模通信备份”

，在极端环境下自动切换为无线电、声波等简易通信方式，保障基础指令传递。

在“暴雪+电磁干扰”

的模拟测试中，a成功切换双轨决策机制：主传感器因暴雪覆盖失效后，辅助传感器通过监测温度、地形坡度判断环境；通信信号中断时，启用声波通信传递简易指令。

最终，装备在无卫星数据支持的情况下，仍按计划完成了目标搜索任务。

但测试也暴露出经验库覆盖不足的问题，针对“火山喷周边区域”

等罕见极端场景，a因缺乏对应经验，决策效率大幅下降。

为弥补这一短板，赵阳启动“极端场景联合推演计划”

，联合全球15家极端环境研究机构，模拟“火山灰覆盖”

“冰川消融洪水”

等50种罕见场景。

团队借鉴《三国演义》中“诸葛亮推演八阵图”

的系统思维，对每种场景的环境特征、装备失效模式、应对策略进行系统化梳理，形成“场景-应对-复盘”

的闭环数据，持续丰富决策经验库。

经过半年的推演，a对罕见极端场景的决策响应度提升至2秒内，满足实战需求。

a决策系统研进入中后期，人机协同的融合问题逐渐凸显。

在多次模拟演练中，a的快决策与人类