由装备运用实验与训练专委会承办的专题分论坛聚焦"数智仿真在国防军事领域的前沿技术和最新应用"，邀请7位领域权威专家带来深度分享，覆盖兵棋推演、智能博弈、智能仿真应用方向及军事仿真与军事智能融合等关键方向。来自需求侧、供给侧、生态侧等产业链的仿真行业专家、用户齐聚一堂，共探智能时代数智仿真的最新技术及应用方向。

兵棋推演与智能决策主题  窥探智能技术在博弈与决策中的潜能

兵棋作为一种战争模拟工具，重要性日益凸显。兵棋推演中的模型体系，既包括计算机模型，也包括参与推演的人。国防大学唐宇波教授在《计算机兵棋建模方法与可解释性探讨》中指出，智能兵棋将成为未来的发展方向——通过智能体替代部分人工推演，以 AI技术重构传统复杂模型，为兵棋推演的效率与精度升级提供新路径。

航天工程大学张雅声教授围绕《智能技术在博弈推演中的应用探索》，针对战略博弈和仿真推演需求，分析知识推荐、卡牌制作、裁决评估和辅助推演等功能在使用过程中对自动化、智能化水平的现实需要，结合特定域某战略博弈系统和仿真推演系统的研制和使用情况，介绍智能技术的使用设想和初步运用效果，探索智能技术在仿真推演、兵棋对弈中的应用前景。

信息系统工程全国重点实验室系统仿真与评估技术研究室崔鹏主任在《智能博弈仿真军事应用研究与展望》中，围绕智能博弈的军事仿真应用研究，阐述了智能博弈的内涵与外延，明确其在军事决策、对抗推演及多智能体协作中的核心作用。提出博弈对抗平台架构设计、自学习机制、分层博弈建模、分时学习策略、策略迁移方法等关键技术，结合挑战赛验证数据，展望智能博弈在战役/战术一体化领域的应用前景。

技术创新与应用实践主题  深度思索智能如何赋能新质战斗力

卫勤保障实兵训练一直存在人力物力成本高、周期长、伤情模仿复杂、战场环境设置困难等问题，计算机仿真技术应用于卫勤模拟训练，能够很好的解决现实训练问题。北京理工大学唐山研究院梁波研究员针对《卫勤仿真训练领域智能化应用探索》，提出构建行业大模型，借助机器学习、AIagent系统等，在伤情知识模型构建、人物资源计算、数字孪生生理人生成、智能分检诊疗等方面，解决海量数据处理、要素建模、学习训练与规则自生成等问题，推动卫勤仿真向高真实度升级。

在现代战争形态加速向多域化、无人化、认知化演变的背景下，军事仿真的精度与效率不断提升，但在多域作战协同、动态战场响应等方面仍存在明显短板。邓晓军高级工程师在《外军军事仿真及 AI 应用研究概述》中，围绕"AI如何重塑军事仿真建模-推演-评估全链条"这一核心问题，通过五个维度系统剖析外军实践。从技术内核、应用落地到趋势挑战进行系统剖析，为我国军事仿真与AI融合发展提供参考。

军事智能与军事仿真技术的融合发展，正成为推动军事变革的核心驱动力。军事智能发展依赖仿真验证，军事训练模式转型需要智能支撑，军事智能与军事仿真的融合不仅具有技术必然性，更是适应未来智能化战争的迫切需求。华如科技首席专家张建康《军事智能与军事仿真的融合研究》深入探讨了军事智能与军事仿真技术的融合机制与实现路径。通过分析两种技术的内在联系与发展趋势，提出了多层次、多维度的融合框架，并系统阐述了智能建模、智能交互、智能评估与智能支撑等关键技术。为军事智能化建设提供理论与实践指引。

烜翊数智高级工程师周亚楠围绕《本体论建模赋能大模型：破解军事仿真智能可信度难题》，提出本体论与大模型融合的知识校验方案，为解决大模型"幻觉"问题、提升军事决策可信度提供创新思路。