文章总结： 本文介绍知远所开发的全球军事态势情报数据库，以兵力结构为主线整合编制、主官、设施、装备四大模块，构建数字蓝军模型。该库通过多源数据融合与动态追踪，提升外军研究效率，支持兵棋推演、装备论证等场景，并规划引入AI技术增强分析能力。
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全球军事态势情报数据库：助力数字蓝军—构建精准化、体系化的外军研究基础设施‌

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知远所
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知远战略与防务研究所

2026年9月20日 12:08
江苏

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在大国博弈加剧的全球化时代，外军研究正经历定性与定量相结合，逐步侧重定量分析的演变，知远战略与防务研究所也步入了“数据为中心，评估为主线，由任务式课题向自主式课题渐进”的中期发展阶段。2022年8月1日正式上线服务的“全球军事态势情报数据库”，着力构建覆盖全球主要外军军事力量的全要素知识图谱，经过长期数据积累和技术迭代，内容和质量不断提升，努力赋能新时期外军研究工作。

一、结构化数据架构：破解信息碎片化

传统外军开源情报信息存在数据离散、验证成本高等痛点，而该数据库以兵力结构为主线，通过编制、军政主官、军事设施、武器装备四大核心模块的有机整合，实现了全要素数字蓝军模型的系统化组织：

1.树状编制链：建制关系的数字孪生

·采用多层级树状模型，从国防部层级的指挥与控制中枢延伸至战术末端单元，支持主编制树与辅助单位“副树”并行展示。

·建立动态更新机制，确保编制调整的实时同步，为兵棋推演提供精准兵力结构底图。

2.多源数据融合：权威性与灵活性的平衡

·集成国防白皮书、简氏防务年鉴等数百余类权威信源，结合卫星影像、武器装备采购等专有数据，构建交叉验证机制。

·支持用户内网镜像部署，并可选在后台接入自有数据库，实现开源情报与内部资源的协同分析。

3.数据“活起来”：动态追踪与结构化参数体系

·编制结构数据作为主线，不仅跟随联合作战概念等推进进行及时跟踪调整，还对建制、隶属、配属等关系进行动态更新。

·军政主官模块记录2万余名在职及曾任职的高级将领、文职高官的基础信息，以及千余名重点人物任职轨迹与决策偏好，军事设施积累了近万个机场、驻地的具体信息，武器装备库已收录数万项主要武器装备参数。

·提供定制化分析，可生成特定区域军力部署图、军事设施情况，以及装备代际对比等高价值报告。

二、全链条赋能：从外军研究到决策支持

1.外军研究效率的量化提升

·数据筛选效率：一站式整合多语种信息源，为研究人员减少90%重复检索耗时.

·信息可信度：人工核验+多源印证机制，努力将关键数据误差率控制在研究人员可接受范围内。

·场景适配性：支持所需数据的电子表格式等交付方式，适配兵棋推演、装备论证等差异化需求。

2.典型应用场景推荐

·兵棋推演数据底座：为数字蓝军建模提供编制装备、基地分布、主要官员等要素和参数，推动推演从经验假设转向数据实证。

·装备研发指标分析：通过外军装备性能参数聚类，可识别技术代差和临界点等，有助于提出适合的战技指标。

·评估决策支持：基于军队部署、装备配备、设施地理坐标、主官决策特征等，可分析区域冲突风险指数，辅助评估和决策。

3.外军研究范式的认知升级

·通过“编制-主官-装备-设施”数据交叉关联，可构建外军特定场合和场景的能力模型。

·提供定制化高端分析服务，实现情报信息的静态描述向动态分析演示的转变。

三、技术演进路线：构建外军研究的智能基础设施

1.服务模式的灵活拓展

·轻量化入口：开放互联网体验版，提供编制查询、装备对比等基础功能，降低研究门槛；

·瘦身版应用：因应客户单机等隔离网络环境，提取典型数据进行封装并形成若干独立安装系统，更好提高用户体验；

·深度定制化：为专业用户提供私有化部署方案，支持数据裁剪、算法嵌入等定制需求。

2.人工智能增强分析

·当前已构建数十万余条数据的关联网络，未来将引入AI大模型技术，实现多语种开源情报信息的提取、分析。

·作为拓展功能，该库多媒体模块收录了各类主题的图片、音视频等信息，未来将利用AI技术进行处理，实现与其它数据的智能关联。

·不断丰富数据源，按照本库规划，将增加“维持经费”、“作战运用”等数据模块，构建更全面的蓝军模型。

全球军事态势情报数据库从数据聚合到认知跃迁，其本质是通过数据结构化和关联重构外军研究的认知框架，其价值不仅在于减少信息检索的“体力劳动”，更在于突破传统研究工作局限，使研究者和应用者能从体系对抗的维度洞察军事态势。随着AI、大模型技术的发展，该平台亦需与时俱进，不断充实数据内容和进行技术迭代，努力成为外军军事研究的关键基础设施。

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