信息物理系统在体系作战中的应用思考

新的时代孕育新的技术、新的产品、新的模式、新的业态，同时也孕育了一系列新的概念，从大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链、边缘计算，到智能制造、智能装备、智能工厂、工业4.0、工业物联网，到信息经济、数字经济、分享经济。在新的概念涌现的过程中，有些概念昙花一现，有些概念越来越深入人心。信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）作为一个新兴概念，也在这个时代应用而生。美国的工业互联网、德国的工业4.0计划，以及欧盟、日韩等国的相关项目均将CPS作为核心技术，围绕技术研发、试验验证作出了一系列部署。中国政府也积极采取行动，《中国制造2025》中明确提出“基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革”，《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》国发〔2016〕28号对CPS的下一步工作也作出了明确的部署。本文首先介绍CPS内涵和CPS体系架构，然后提出CPS在未来战争形态——体系作战中的应用思考。

1. CPS内涵

1.1 CPS术语来源

CPS这一术语最早由NASA在1992年提出，其后这个概念因为一次危机事件而被美国政府高度重视。2006年美国国家科学基金会（NSF）科学家海伦·吉尔（Helen Gill）在国际上第一个关于信息物理系统研讨会（NSF Workshop onCyber-Physical Systems）上对CPS的概念进行了详细描述。CPS术语的发展进程如下图所示。

1.2 CPS的定义

CPS通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。——《信息物理系统白皮书（2017）》

1.3 CPS的本质

构建一套信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的“状态感知”、“实时分析”、“科学决策”、“精准执行”的系统级闭环赋能价值创造体系，解决装备运维、生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源协同优化。

状态感知——对产品、活动、环境等状态数据的获取，是一次数据闭环自动流动的起点。

实时分析——对显性数据的理解，将状态感知的数据转化成认知的信息。

科学决策——对信息的综合处理，在一定的条件约束下，做出最优决定。

精准执行——对决策的精准物理实现，通过可执行指令或活动对物理空间设备进行智能协同优化。

CPS对数据的加工是一个“螺旋式”上升的过程，数据在自动流动的过程中逐步由隐性数据转化为显性数据，显性数据分析处理成为信息，信息最终通过综合决策判断转化为有效的知识并固化在CPS中，同时产生的决策通过控制系统或相关活动转化为优化的数据作用到物理空间，使得物理空间的物理实体朝向资源优化配置和活动高度协同的方向发展。

1.4 CPS的特征

CPS具有数据驱动、软件定义、泛在连接、虚实映射、异构集成等特征。

数据驱动——状态感知的结果是数据，实时分析的对象是数据，科学决策的基础是数据，精准执行的输出还是数据。

软件定义——软件不仅可以控制装备的运行，而且可以把装备运行的状态实时展现出来，通过分析、优化，作用到装备的运行，实现迭代优化。

泛在连接——构成CPS的各部件、单元、系统等实体都要具备泛在连接能力，实现跨网络、异构多技术的融合与协同，保障数据的自由流动。

虚实映射——CPS构筑信息空间与物理空间数据交互的闭环通道，能够实现信息虚体与物理实体之间的交互联动。

异构集成——CPS能够将异构硬件、异构软件、异构数据、异构网络集成起来，实现数据在信息空间与物理空间不同环节的自动流动。

系统自治——CPS能够根据感知到的环境变化信息，在信息空间进行处理分析，自适应的对外部变化做出有效响应，多个CPS通过网络实现自组织。

2. CPS体系架构

基于5C构架的CPS应用术体系，其核心是以数据为驱动的建模手段，分析实体环境中各个活动要素的状态与目标的差异，动态寻找协同优化的解决方案，实现工业系统或装备自省性、自预测性和自重构性的智能化，支持工业企业最终实现无忧生产，支持智能装备实现智能自主运行。

智能感知层——搭建数据采集平台，提供灵活的数据接入环境，实现装备高维状态数据的实时智能感知。

信息挖掘层——对采集的数据进行分析和挖掘，准确评估装备的真实健康状态和未来退化趋势，并对已发生的故障进行诊断和定位，为装备的使用、维护和管理提供决策依据，实现在“数据”中捕获“信息”。

网络层——在网络层中建立装备群体的数字镜像和大数据环境，通过实体运行历史数据中的关联性与逻辑性分析，产生支撑决策的知识，实现将“信息”加工成“知识”。

认知层——以协同优化为目标，基于装备真实健康状态和退化趋势，结合用户使用需求，提供装备使用、维修和管理的最优决策支持，将获得的“知识”转化为最优的“决策”。

配置层——依据智能决策优化建议，对装备进行控制与协同优化，实现以最优的“决策”为用户创造新的“价值”。

3. CPS在体系作战中的应用思考

3.1体系作战组成及特点

未来战争是体系与体系的对抗，基于陆、海、空、天等多维信息支持下的体系对抗是机械化作战向信息化作战发展的必然趋势。体系作战具有空间感知多维化、力量运用一体化、信息数据云网化、指挥控制自动化等特点，空间感知多维化是指遍布陆、海、空、天等多维领域的态势感知系统为体系作战提供强有力的信息保障；力量运用一体化是指多军兵种和多武器平台之间通过通信网络无缝连接、深度耦合，各参战力量相互融合，形成作战功能丰富多样的联军；信息数据云网化是指作战单元之间借助通信网络互联互通，体系要素之间可进行数据实时共享，提高了作战响应速度，装备的作战效能倍增；指挥控制自动化是指信息获取、数据分析、指挥决策、作战行动等要素深度融合，作战数据自主高速流动，最大化作战体系整体威力。

3.2 CPS与体系作战的联系

CPS架构与体系作战组成要素及特点之间的联系如下图所示，在智能感知层，可实现装备数据及战场环境数据的感知与收集；在信息挖掘层，实现对感知数据的分析，完成敌我双方态势评估、打击后的毁伤评估等，智能感知层和信息挖掘层共同对应体系作战“空间感知多维化”的特点；在网络层，打破时空限制，实现装备态势的信息共享，并在装备体系元素受损后快速进行体系能力重构，网络层对应体系作战“信息数据云网化”的特点；在认知层，依据装备态势感知、数据分析结果，完成作战规划，制定综合保障计划，为资源配置和协同优化提供决策支持，对应体系作战“力量运用一体化”的特点；在配置层，依据决策信息完成指挥控制，并执行作战行动和保障活动，实现体系作战的闭环，对应体系作战“指挥控制自动化”的特点。

3.3 CPS在体系作战中的应用架构

CPS在体系作战中的应用架构如下图所示，实体空间中的元素包括装备、资源、人员、活动、环境等，信息空间中的元素包括装备模型、状态模型、关系模型、决策模型等，通过传感器网络采集物理空间中各单元的多维度、深层次状态数据以及环境数据，并构建物理空间与信息空间之间的数据自流动通道，将数据映射至信息空间中，建立高精度、多维度虚体模型。在信息空间中，基于强大的CPS引擎综合利用大数据与人工智能等技术，进行数据分析与推理，并形成决策建议。应用信息空间的决策结果驱动物理实体，开展协同优化活动，达到“实体—虚体—实体”的有效闭环。

3.4亟需突破的关键技术

为最大化体现出CPS技术在体系作战中的价值，亟需突破的关键技术有：

安全可靠高速通信技术——保证数据在体系元素之间安全、顺畅、高速流动；

体系装备建模与活动仿真技术——解决装备高保真建模、高精度仿真难题；

基于多源异构数据的模型实时驱动技术——解决以真实的多源异构数据实时驱动信息空间装备模型的难题；

敌情敏捷侦察与毁伤快速评估技术——解决敌方装备态势快速感知问题；

装备智能运行维护与战损评估技术——解决我方装备态势快速感知问题；

体系作战决策建议自动生成技术——解决依据大数据信息自动生成决策建议的难题。

声明：本文参考了《信息物理系统白皮书（2017）》和《CPS：新一代工业智能》的部分内容，在此向原作者表示诚挚感谢。