美国第四代战斗机F/A-22

　　外媒近日报道，美国国防部非常重视国防的分析和研发。C4ISR新闻网站报道称，大数据是美国国防部内部机构优先考虑的内容，这种转变不仅影响日益复杂的武器，而且影响军队的指挥与控制能力，所有的军种正在资助大数据研发。各方面的研究均指出，在军事装备建设领域，数据是基础、是支柱，大数据更是越来越发挥了重要作用。请看科技日报特约专稿——

　　第四代战机F/A-22“猛禽”、X-47B无人机……在这些美军最先进的武器装备背后，大数据的身影出现的越来越多。在往往历时数年的装备研发建设中，大数据的广泛应用堪称装备建设的“金钥匙”，成为决定装备建设成败的关键因素。

　　武器装备建设中各项战技术指标的准确数据，是装备建设中最有价值的部分。与此同时，装备建设活动又是风险极高的事业，在装备建设史上，只开花、不结果的项目不少，纠其原因，是装备建设过程中没有处理应对好存在的种种风险，如何依靠已有的大量数据，量化风险，是发挥装备建设大数据价值的关键。在当前武器装备建设体系化的大环境中，如何让数据说话，量化风险，提高管理决策水平，进而提升装备建设效益，显得极为重要。我们完全可以肯定：没有数据就没有装备建设！

　　大数据在先进装备建设中广泛应用

　　武器装备建设具有科技含量高、独创性强、投资规模大、后果关联性强等特点，给装备建设风险管理带来了极大的挑战。也因此，近年来，美国等发达国家越来越倾向于用大数据推进装备建设的发展。

　　美国第四代战斗机F/A-22就是数据采集和大数据分析在装备建设中的一个典型运用。

　　F/A-22自1997年试验机首飞起，开展了广泛的研制试验与评价飞行试验，验证了飞机的优良性能。这些试验主要有飞行器性能试验、航电系统试验、低可探测性试验、后勤试验和评价、地面结构试验等，通过以上试验，获得了大量数据。除此之外，还进行了如下专业试验。

　　环境试验。2002年6月至9月，F/A-22 4004试验机在埃格林空军基地的McKinley气候实验室进行了3个月的环境试验。飞机被安装到约77米宽、61米长、21米高的主试验舱，先后进行了低温、降雪和热环境试验，以及下雨试验。每一次环境实验都像一次飞行，飞行员在座舱内在每种天气情况下启动发动机和操纵各种系统。维修、载荷和辅助系统试验也同时进行，以验证飞机不同天气情况下的维修特点。

　　实弹发射试验。F/A-22试验项目计划进行了21次实弹发射试验。到2001年，完成了14次飞机部件的实弹发射试验。2000年11月4001号机撤出飞行试验，到达怀特-帕特森空军基地，参加实弹发射试验。飞机被安装上试验台，2001年8月完成了翼根处的实弹射击试验，随后还计划完成机翼前缘处实弹射击试验。

　　武器集成试验。2000年起，F/A-22试验机开始导弹发射试验，先后进行了亚音速情况下AIM-9M、AIM-120C发射试验，超音速发射AIM-9、AIM-120C试验，超音速发射雷达制导AIM-9M导弹击中火箭靶标试验、超音速发射带制导的AIM-9导弹击中QF-4无人靶机试验，以及大g值发射AIM-9导弹和连续发射3枚导弹、同时发射4枚AIM-120攻击4个目标等的试验。

　　通过这些试验，美国军方收集了大量的数据，为F/A-22项目建设、降低风险奠定了坚实可靠的基础。

　　利用大数据可有效降低装备建设风险

　　装备建设中不确定的因素很多，这些不确定因素在一定的条件下将演变为风险事故，可能造成巨大的经济损失和人员伤亡，甚至产生很大的社会、经济、政治和技术方面的损失。武器装备建设风险，按照风险来源可以分为技术风险、计划风险、费用风险和进度风险等五种风险。

　　技术风险，表现为武器装备的技术水平不能与社会先进技术水平保持同步，大大超前或落后于时代的技术发展，无法实现建设目标，不能科学地完成武器装备建设任务。

　　计划风险，指武器装备建设计划制定不完善，对所需的各种资源和设施考虑不周到而产生的风险，包括使用一些可能不受武器项目控制但又可能影响项目方向的可用资源和活动。典型风险源有：不切实际的方案、进度安排，前期准备不充分，协调不力等。

　　费用风险，指按原计划的项目经费不能够完成该项目建设工作的风险。典型的风险源有估算错误、预算不周、开支控制不严、管理监督不力等。

　　进度风险，指装备建设项目不能按照既定的进度安排完成重要的阶段性计划的风险。不能获得充分的数据并正确应用于后继的规划，造成无法评价系统是否充分满足其战备完好性要求；没有准确的故障率数据，产生故障的原因不明，无法进行对故障模式、影响和危害性的分析及其可靠性、可维修性分析。

　　管理风险，指在装备建设项目实施过程中，与项目有关的管理因素不适应项目管理而产生的风险。

　　笔者注意到，当大数据已经被许多领域接受时，风险控制仍未开始利用它的力量。事实上，大数据在风险控制方面有着革命性的潜力。特别是它能提高风险模型的预测能力及稳定性，指数式的改善系统响应时间及效用，提供更广泛的风险覆盖，并且能显著的节约成本。在越来越复杂、需求越来越多的武器装备试验中，获取、处理以及利用大数据的能力将直接关系到装备建设风险管理的成败。

　　大数据是主导装备建设质效提升的增长点

　　当前，随着信息化建设进程的不断推进，陆、海、空、电等军兵种都建立了各自的武器装备信息数据档案，其数据主要包括武器装备的型号、性能、数量、质量情况、使用情况、保障情况等，由于武器装备研发、生产、编配、使用、保障分属于不同单位和人员，装备信息容易出现堆积、丢失、重复的现象。与此同时，在装备建设领域，由于涉及的保障资源种类繁多、数量巨大，客观上必须依赖计算机数据管理系统进行业务处理。但是随着数据库技术、网络技术的发展，受实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其他因素的影响，装备管理的各业务部门，所采用的数据管理系统必然是不一样的，并且各类装备建设数据分散在各业务部门的分系统中，使得装备建设综合信息数据不便汇总、查询困难，这必将导致在综合层面无法进行高效的装备建设信息数据汇总、查询和应用，而使用大数据管理装备建设数据，使其规范化，则能够较好地解决以上难题。

　　无论从现代战争要求对信息的全面快速的掌控来看，还是从数据库技术发展的趋势来看，都需要建立一个强大的系统，能够集成存在于分布数据源的装备建设数据，为装备建设综合决策部门提供快速的数据汇总和数据支撑，使装备建设及保障管理及相应的辅助决策分析提高到一个新层次。然而，目前武器装备发展中依旧存在“多代产品共存在，军民融合式数据共享，装备数据动态变化”等现实问题，数据库技术已经逐渐不能满足信息化战争数据精准高效的需要，而大数据技术具备突破常规技术“数据单一、横向隔绝、挖掘瓶颈”等特点，为提供可靠、有效、准确的装备建设数据奠定了技术基础。可以说，大数据是主导装备建设质量效益提升的新的增长点。

　　可以预计，未来影响、决定装备建设进度和质量效益的最大核心在数据，数据的积累量、数据分析处理能力、数据主导决策将是获得装备发展优势的关键。大数据时代，通过挖掘综合数据、分析相关关系，帮助我们分析研究装备建设全过程、全寿命，得出正确结论，作出科学决策，并科学预测决策之后带来的连锁反应，对可能出现的情况或问题加以调控。因此，必须强化“信息要素是主导要素、数据优势是绝对优势”的观念，加快装备建设领域的大数据构建，着力提升数据信息的获取、分析、处理等能力，充分发挥信息力在装备建设发展中的主导作用，努力提高“从数据到决策的能力”，确保在未来信息化战争中赢得主动，占得先机。

　　（作者单位：装备学院、空军后勤部）