國防大數據概論

1. 大數據在軍事領域有哪些應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經隱段典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的辯攜拿數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演攜搭習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

2. 軍校有什麼專業

軍校專業如下：

核工程與核技術：

主要學習數學、物理學等系列基礎課程以及反應堆原理、核武器物理與效應、核輻射探測技術等專業課程，掌握核武器、核動力等基本原理和核輻射與探測、核裝置維護等方面的基本方法和專業技術，具備從事國防尖端科學研究、生產試驗、裝備使用、維護以及訓練組織和部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

物理學：

主要學習數學、基礎物理學和理論物理等系列課程，通過認識物質結構及其運動的基本規律，掌握應用力、熱、光、電、磁等知識指導設計、試驗、評估等方面的基本方法和專業技術，具備從事教學、裝備試驗設計、儀器檢測評估、使用維護以及部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

量子信息科學：

主要學習數學、量子物理、資訊理論、量子信息學等基礎理論知識，通過認識量子體系及信息技術的基本規律，掌握量子通信、量子計算、量子感知與探測等方面的基礎理論、基本方法與專業技術，具備從事教學與科學研究、量子信息技術需求分析、應用系統設計、關鍵技術研發、量子信息裝備使用維護及培訓等工作的初步能力。

應用統計學：

主要學習分析、代數等系列基礎數學理論知識和統計、優化決策等統計學基礎理論知識，掌握數學建模、數據統計處理、決策支持等方面的基本方法和專業技術，具備從事數據的採集、處理、分析、決策以及部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

數學類：

主要學習分析、代數、幾何優化等系列的基礎數學理論知識，掌握數學建模、高效模擬和計算、數據分析處理、運籌等方面的基本方法和專業技能，具備從事教學、任務規劃、計算分析、數據處理、密碼編碼、部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

生物技術：

主要學習生物化學、分子生物學、細胞生物學、微生物學、免疫學、生物信息學等系列課程，從分子、細胞、個體、生態系統等多層次認識生命的本質和規律，掌握現代生物學和生物技術的基本理論和專業技能，熟悉生物交叉技術相關業務要求，具備從事教學、國防尖端科學研究、生物安全防護、部隊管理的初步能力。

化學：

主要學習高等數學、物質結構、化學反應規律和技術等方面的基礎理論和基礎知識，掌握面向軍事、材料、信息、環境、生命科學應用的重要物質的組成、性質、合成與表徵方面的基本方法和專業技能，具備在國防軍事領域從事物質的結構和功能設計、合成、表徵和檢測、防護等實際工作能力和科學研究的初步能力，以及一定的技術管理、組織指揮的能力。

軟體工程：

主要學習軟體工程的基礎理論、基本知識，掌握軟體系統需求分析、輪褲設計、構造、測試、維護、管理等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事軟體系統的定義、開發、部署、維護、保障、管理、信息裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

物聯網工程：

主要學習計算機軟硬體技術、租銀感測器技術、計算機網路、通信技術、大數據分析等基礎理論和專業知識，掌握物理對象及其信息化、數據採集與傳輸、海量數據存儲與分析、應用系統集成與優化的基本方法和基本技能，具有從事物聯網需求分析、應用系統設計、關鍵技術研發和解決復雜工程問題的初步能力。

信息安全：

主要學習計算機、電子、網路通信和密碼學等方面的基礎理論、基本知識，掌握密碼學、數據安全、網路安全、信息系統安全的基本技能、方法和相關知識，具有從事弊桐宴信息系統與網路安全需求分析、防護體系設計、應用開發以及安全保密管理、裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

計算機科學與技術：

主要學習計算機科學與技術的基礎理論和基本知識，掌握計算機科學、計算機工程與技術、網路信息系統等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事計算機系統設計與開發、維護與管理以及信息裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

集成電路設計與集成系統：

主要學習集成電路設計與集成系統的基礎理論、基本知識，掌握集成電路、集成系統、微電子科學與工程、計算機科學等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事大規模集成電路系統、集成系統的開發、維護與管理以及電子裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

網路工程：

主要學習計算機軟硬體技術、計算機網路技術、通信技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握計算機網路技術和網路應用開發的基本技能、方法和相關知識。能運用多學科知識對軍用網路進行綜合分析，具備軍用網路設計、開發、管理與安全維護、關鍵技術研發和解決復雜工程問題的初步能力。

網路空間安全：

主要學習計算機軟硬體技術、計算機網路技術、通信技術、信息安全的基礎理論、基本知識，掌握密碼應用與分析、軟體安全分析、網路信息系統安全、內容安全、應用安全的基本技能、方法和相關知識，具有從事網路空間安全數據分析、技術開發、工程實現、裝備應用維護與管理等工作的初步能力。

數據科學與大數據技術:

主要學習面向大數據獲取、處理、挖掘和應用的數學理論與方法、計算機科學基礎理論和專門技術,掌握數據建模、數據挖掘、知識發現的基本理論、方法和技能, 熟悉情報分析、決策指揮等軍事領域大數據挖掘與應用的業務要求，具備軍事大數據挖掘方法設計、大數據應用系統開發的初步能力。

智能科學與技術：

主要學習面向智能科學與技術的數學理論、計算機技術、智能系統技術，掌握人工智慧、機器學習、智能感知、智能決策等智能科學的基本理論、方法和技能，熟悉智能系統與裝備的演算法設計和系統構建的業務要求，具備智能演算法研究和智能系統設計、開發、運用的初步能力。

微電子科學與工程：

主要學習微電子學基礎理論和專業知識，掌握半導體集成電路及其它新型半導體器件的設計方法和製造工藝，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力。能在雷達、通信、電子戰、精確制導、導航與測控等領域從事專用集成電路的設計、研製、測試、系統集成、使用維護或管理的初步能力。

通信工程：

學習通信基礎理論和專業知識，掌握現代通信技術，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在新體制傳輸技術、認知與協同網路、軟體無線電、抗干擾通信以及新型軍事通信裝備等領域從事設計、研製、訓練組織、使用維護或管理工作的初步能力。

電子信息工程：

學習現代電子技術理論，掌握先進電子信息系統設計原理與方法，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在雷達、電子戰、精確制導、導航與測控等領域從事設計、研製、試驗評估、模擬訓練、作戰運用或管理工作的初步能力。

電子科學與技術：

學習電子科學與技術理論，掌握電子系統設計原理與方法，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在電磁場與微波、電子材料與器件、電磁兼容等領域從事設計、研製、試驗評估、模擬訓練、作戰運用或管理工作的初步能力。

信息工程：

學習信息獲取、傳輸、處理、應用等基礎理論和專業知識，掌握現代信息技術，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在信息系統分析設計、時空大數據管理、空間信息處理、信息智能分析、電子信息系統裝備研發等領域從事設計、研製、訓練組織、使用維護或管理工作的初步能力。

光電信息科學與工程：

主要學習數學、物理學、光學、電子學、機械及計算機科學等方面的基礎理論及專業知識，掌握光電探測、光電信息處理、光通信、光存儲、光電顯示、光電信息應用以及激光技術等光電子工程領域的基礎知識和基本技能，具有在國防軍事領域從事光電信息科學與工程研究、高技術武器裝備使用維護的能力和一定的技術管理、組織指揮能力。

納米材料與技術：

主要學習數學、物理、納米技術、光電信息、材料科學等方面的基礎理論，掌握納米材料制備、納米結構及性能表徵、微納加工技術和應用等方面的專業知識與實踐能力，初步具有從事微電子和光電子材料與器件、新型功能材料、先進結構材料、新型集成電路、集成光電子晶元等的設計、開發、測試和維護的能力和一定的技術管理、組織指揮能力。

導航工程：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、自動控制、慣性導航、衛星導航等方面的基礎理論、基本知識，掌握軍用導航系統的分析、設計及綜合應用的基本技能，具備從事軍用導航系統集成應用、使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

無人系統工程：

主要學習數理與力學、智能感知、自主控制、信息處理、決策規劃、指揮控制等方面的基礎理論、基本知識，掌握無人系統分析與綜合應用的基本技能，具備從事無人系統運用與指揮控制、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

無人裝備工程：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、自動控制、人工智慧、無人裝備設計、武器裝備機電一體化等方面的基礎理論、基本知識，掌握無人裝備的分析、設計及綜合應用的基本技能，具備從事典型無人裝備集成應用、使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

機械工程:

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、機械設計、機械製造、機電測控、機電一體化等方面的基礎理論、基本知識，具有從事武器裝備機電系統研製與開發應用、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

測控技術與儀器：

主要學習數理與力學、測控電子與計算機、感測與測量、測試計量、智能儀器等方面的基礎理論、基本知識，掌握裝備測控系統、智能儀器的分析、設計及綜合應用基本技能，具備從事武器裝備測控系統設計、檢測與計量、測試與評估、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

指揮信息系統工程：

主要學習指揮控制的基礎理論、基本知識以及指揮信息系統分析、設計、優化與集成等技術，掌握信息化作戰、指揮控制、系統工程、運籌優化等方面的知識，掌握指揮信息系統開發關鍵技術；具備指揮信息系統需求分析、頂層設計能力，具備信息化作戰策劃、組織、實施和戰場信息綜合管理能力，能夠開發、建設、維護指揮信息系統。

運籌與任務規劃：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、人工智慧、軍事運籌、任務規劃、聯合作戰等方面的基礎理論、基本知識，掌握作戰運籌、任務規劃的基本原理和方法，具備從事聯合任務規劃、戰術任務規劃、武器作戰任務規劃、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

模擬工程：

主要學習模擬系列、控制系列、電工電子與計算機系列、數理與力學等系列課程，接受課程實驗實踐及選修實踐環節鍛煉，具有對作戰模擬系統、武器裝備模擬系統和訓練模擬系統進行分析、設計、開發與運用、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

目標工程：

主要學習運籌、系統工程、指揮控制以及人工智慧等系列課程，初步掌握目標數據處理、綜合分析、優化選擇、毀傷預測和效果評估的方法和技術,具有在軍事領域從事目標決策支持系統的分析、設計、管理與集成、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

大數據工程：

主要學習信息科學、數據科學與管理科學的基礎理論、基本知識與基本技能，掌握計算機、統計學、信息管理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握數據採集、存儲、管理、處理、分析與應用等技術，具備數據工程師崗位的基本能力與素質，具有一定的數據工程項目的設計開發、系統集成和工程實施能力以及數據科學研究能力。

管理科學與工程類：

主要學習領導管理、統計決策、體系工程、建模優化、綜合保障等方面的理論和方法，掌握軍隊建設和管理中的人、財、物、信息等要素的計劃、組織、領導、控制、決策等相關知識和基本技能，具有從事聯合作戰保障中的裝備管理、人員管理、後勤管理、訓練管理和信息管理等相關工作的初步能力。

大數據管理與應用：

主要學習信息科學、數據科學、復雜系統科學和管理科學的基礎理論和知識，掌握軍隊信息化建設中大數據分析理論方法，熟練掌握大數據管理與治理方法技術，具備大數據建設設計管理、大數據組織運用、數據分析、信息資源管理等能力，具有從事聯合作戰保障中數據保障和軍事信息化建設中大數據建設管理運用的初步能力。

材料科學與工程：

主要學習數學、物理、力學、化學、材料科學與工程方面的基礎理論和基礎知識，掌握軍用材料的組織成分、成型加工、性能和使用等方面的專業知識，具備從事新材料研發和武器裝備用材料設計、論證、成型加工、評測、試驗、維護等研究管理的初步能力。

飛行器設計與工程：

主要學習數學、力學、控制與信息技術、計算機與電子技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握飛行器總體設計、氣動設計、結構分析、飛行動力學與控制、空天推進技術、試驗與評估技術、作戰應用等專業知識和專業技能，具備從事空天飛行器論證、設計、試驗、使用與技術維護等方面科學研究與組織管理的初步能力。

導彈工程：

主要學習數學、力學、控制與信息技術、航空宇航等領域的基礎理論、基本知識，掌握導彈與火箭總體、氣動、結構、推進、控制、測控等方面設計、分析的基本方法和專業技能，具備從事導彈與火箭論證、總體設計、使用、管理等方面的實際工作能力和科學研究初步能力。

飛行器動力工程：

瞄準我國未來高超聲速飛行器、空天飛行器動力系統的人才需求，培養具備過硬的思想政治素質、深厚科學文化基礎、良好身心素質和開闊國際視野的拔尖創新型人才。主要學習飛行器動力工程專業領域的基礎理論、基本知識、基本方法和基本技能，培養形成較強的創新實踐能力、溝通表達能力、團隊協作能力和自主學習能力，在高超聲速飛行器和空天飛行器動力領域掌握完全自主的核心關鍵技術。

理論與應用力學：

主要學習數學、物理、計算機與數值計算、彈性力學、流體力學、氣動與結構、動力學與控制、空天飛行器總體等方面的基礎理論和專業知識，掌握力學建模、計算分析、實驗和數值模擬等力學研究的基本方法和專業技能，具備發現、提出、分析和解決與力學相關的空天飛行器設計與使用中的相關問題的初步能力。

智能飛行器技術：

主要學習數學、力學、航空宇航、控制與信息技術、計算機與電子技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握飛行器總體設計、空氣動力學與結構、飛行動力學與控制、人工智慧、通信系統與網路、載荷系統與應用等領域的專業知識和技能，具備在無人飛行器、新概念飛行器、飛行器集群作戰等領域從事裝備論證、設計、管理、試驗和應用的實際工作能力和初步科學研究能力。

國際事務與國際關系：

主要學習英語、國際關系、國際政治、國際戰略、國際法、涉外事務、軍事情報等方面的基礎理論和基本知識，系統了解國際戰略形勢、國家對外政策、世界各國國情軍情以及國家、地域間的交往活動，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播、情報搜集分析的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維、情報意識以及高水平的英語應用技能，具備從事軍事調研、軍事外交和部隊管理的初步能力。

外國語言文學（俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語）：

主要學習俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語國家國情軍情、外交學、國際關系、軍事情報等方面的基礎理論和基本知識，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維和情報意識，熟練運用俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語進行交流、閱讀、翻譯、寫作，具備從事軍事外交和部隊管理的初步能力。

外交學：

主要學習英語、外交學、當代中國外交、軍事外交、軍事情報、國際關系、涉外事務等方面的基礎理論和基本知識，系統了解國際事務、中國外交和國家對外政策，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際軍事合作、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維、情報意識以及高水平的英語應用技能，具備從事軍事外交和部隊管理的初步能力。

偵察情報（情報分析整編、圖像判讀）：

主要學習軍事情報、軍事偵察、航天航空偵察等方面的基礎理論和基本知識，掌握情報搜集處理、情報分析整編、聲像情報處理、圖像情報處理、戰場態勢融合的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維和情報意識，具備從事戰場圖像判讀、情報分析整編、軍事調研和部隊管理的初步能力。

信息對抗技術：

主要學習數學、物理、電子科學與技術方面的基礎理論和基礎知識。掌握信息對抗關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護等方面的基本知識和技能，具備從事信息對抗技術研發、裝備使用維護與管理等工作的初步能力。

網電指揮與工程：

主要學習數學、物理、電子科學與技術、網電指揮與工程方面的基礎理論和基礎知識。掌握網電指揮與工程關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護、作戰指揮等方面的基本知識和技能，具備從事網電技術研發、裝備使用管理、戰法研究、作戰指揮等工作的初步能力。

雷達工程：

主要學習數學、物理、電子科學與技術方面的基礎理論和基礎知識。掌握雷達關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護等方面的基本知識和技能，具備從事雷達技術研發、裝備使用維護與管理等工作的初步能力。

偵察情報（網電情報分析）：

主要學習數學、物理、電子科學與技術、網電情報分析方面的基礎理論和基礎知識。掌握網電情報偵察、網電情報處理、網電目標分析整編等方面的基本知識和技能，具備從事網電偵察技術研發、裝備使用管理、網電情報分析整編等工作的初步能力。

大氣科學：

主要學習高等數學、天氣學、動力氣象學、大氣物理學、流體力學等方面的基礎理論、基本知識，掌握天氣分析預報與軍事氣象保障的基本理論和技術，熟悉聯合作戰對軍事氣象預報保障的業務要求，具備從事軍事氣象預報保障、技術研究與管理籌劃等工作的初步能力。

氣象技術與工程：

主要學習高等數學、大氣物理學、大氣探測學、電子信息技術、遙感與遙測等方面的基礎理論、基本知識，掌握戰場氣象環境探測、信息處理、裝備保障的基本理論和技術，熟悉聯合作戰對軍事大氣探測的業務要求，具備從事軍事大氣探測設備使用維護、技術保障、研製與管理工作的初步能力。

海洋技術：

主要學習高等數學、物理海洋學、海洋技術基礎、海洋聲學等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋觀探測技術、海洋聲學、海洋遙感、海洋信息處理的基本技能和相關知識，熟悉海上聯合作戰對海戰場環境保障和水下預警探測的業務要求，具備從事海洋調查、海洋裝備技術與保障、研究與管理工作的初步能力。

軍事海洋學：

主要學習高等數學、流體力學、物理海洋學、海洋數值預報、海洋環境保障等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋環境要素分析與預報、軍事海洋環境效應評估與保障的基本技能和相關知識，熟悉聯合作戰對軍事海洋環境預報保障的業務要求，具備從事軍事海洋環境預報保障、研究與管理工作的初步能力。

海洋信息工程：

主要學習高等數學、信號與系統、海洋科學、海洋聲學、水下信息融合等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋聲學、海洋電磁、海洋遙感等海洋環境與目標探測信息處理及智能信息融合的基本方法和專業技能，熟悉海上聯合作戰特別是水下作戰中的環境及目標信息保障要求，具備從事水下探測信息保障、海戰場信息融合、研究與管理工作的初步能力。

3. 大數據專業主要學什麼

大數據是近年來興起的一門新興學科，也是一門具有良好就業前景的專業。
大數據技術專業屬於交叉學科：統計學、數學和計算機是三大支撐學科；生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學是應用和拓展的學科。

此外，他們還需要學習數據採集、分析、處理軟體、數學建模軟體和計算機編程語言等。知識結構是第二學院的跨國界人才（具有專業知識和數據思維能力）。

以中國人民大學為例

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理、數學與信息科學概論、數據結構、數據科學概論、程序設計概論、程序設計實踐。

必修課程：離散數學、概率統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統介紹、計算機系統基礎、並行體系結構和編程、非結構化大數據分析。

選修：數據科學演算法概論，數據科學專題，數據科學實踐，網路實用開發技術，抽樣技術，統計學習，回歸分析，隨機過程。

大數據就業方向
1數據工程

畢業生可從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、應用和大數據集成平台開發，可在政府機關從事各類Java大數據工作，房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域根據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可以從事IT領域的計算機應用。

2數據分析方向

畢業生可從事計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台和流計算核心技術的運維，可從事各類大數據平台運維工作，大數據分析等在政府機構、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域的大數據挖掘等相關工作也可以從事計算機在IT領域的應用。

4. 大數據在國防和軍隊建設中有何作用

大數據在國防和軍隊建設中的作用：
1、引領軍事科研方向。目前，我軍科研立項的針對性和科學性還有待提高。採用大數據技術，對國內外、軍內外各類信息數據進行綜合集成和挖掘分析，不但可以及時發現我們的短板和弱項，還可以全面感知和分析主要國家軍事科技發展現狀，迅速捕捉研究熱點，預測發展趨勢，識別潛在的顛覆性技術和迷霧陷阱，為科學立項提供引領，推動軍事科研需求生成模式發生重大轉變。比如，美國防部技術情報辦公室從2011年開始實施的「技術跟蹤和地平線掃描」項目，運用大數據技術對全球科學技術活動進行全面感知和深入研判，分析優勢差距，從而引領未來科研方向和重點。
2、轉變軍事科研範式。2007年，計算機圖靈獎獲得者吉姆·格雷提出，人類科研活動歷經科學技術發展之初的「實驗科學範式」、以模型和歸納為特徵的「理論科學範式」、以模擬模擬為特徵的「計算科學範式」，目前正在轉向以大數據分析為特徵的「數據科學範式」。這種研究範式下，大數據和人工智慧將全面深度嵌入軍事科研工作，以往通過實驗或者模擬模擬等方式才能獲取的科學結論，未來通過分析挖掘海量數據就能夠發現未知規律、挖掘隱藏信息、捕獲有價值知識，從而顛覆傳統的軍事科研模式和機制，形成新的軍事科研範式，研究效率也將大幅提升。
3、推動理技融合深度發展。長期以來，我軍軍事理論研究和軍事技術研究如何相互借力補台一直是「老大難」，理論研究缺乏先進技術支撐，技術研究缺少軍事理論牽引。調整改革後，從體制上打破了軍事理論研究和軍事技術研究的壁壘，但要真正實現二者的深度融合，必須通過軍事數據的全面共享和高效交互，打通理技融合的信息數據流，構建理技融合的底層通道，有效改變過去二元分立的局面，使數據共享成為軍事科研理技融合「落一子而全盤活」的重要突破口。

5. 大數據推動軍事思維更新

大數據推動軍事思維更新

隨著信息技術的快速發展，大數據作為一個嶄新的技術手段和思維方式，廣泛用於國防和軍隊建設領域，正在對軍事思維產生較大的影響。

大數據促使作戰籌劃方式更新。與人們過去的思維方式不同，大數據強調分析與某事物相關的總體數據，而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求之間的因果關系。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據時代不要求准確知道每一個精確的數據，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是某個具體數據的精確分析，從中提煉出事物運行的規律，判斷其發展趨勢，為作戰行動提供便利。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動背後，就是上千名數據分析員長達十年的數據積累。換言之，是大數據抓住了本·拉登。

大數據引領指揮決策方式變革。在戰爭中，數據組成了戰爭中的一切要素，大數據的出現必將要求以全新的數據思維輔助指揮決策。指揮員作指揮決策，越來越取決於大量的數據資源，而非經驗和直覺的「拍腦門」。只要掌握的作戰數據足夠龐大和真實，通過深入的數據挖掘，就可以比較准確地得出敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，判斷戰場態勢的發展變化。同時，大數據所提供的高速計算能力，也有助於指揮員更加精確而迅速地設計作戰行動方案。因此，可以預見，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。例如，美國發布的《2013—2017年國防部科學技術投資優先項目》中，就將「從數據到決策」項目排在第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。

大數據帶來新的軍事安全隱患。在國防和軍隊建設領域，大數據技術競爭日趨激烈，數字主權和數據安全的重要性急劇上升，為軍事信息安全帶來新的挑戰。隨著數據量的爆炸性增長，一方面，資料庫漏洞越來越多，可供攻擊的目標隨之增加，另一方面，隱藏在海量數據中的攻擊行為往往難以被及時發現，核心數據的泄露將對國防和軍隊建設造成致命性影響。例如，「棱鏡門」事件引爆的「大數據暴政」，就是最好的體現。在「棱鏡」背後隱藏著一個龐大的「監視帝國」，對我國的軍事信息安全帶來更大的壓力。軍事信息安全領域，正在成為繼邊防、海防、空防、太空之後又一個大國博弈的新型空間。

大數據在軍隊建設中更加重要。新中國成立以來，我國的國防和軍隊建設先後經歷了零散數據、紙質數據、小規模數據再到目前的大數據等幾個不同的發展階段，數據在其中發揮的作用越來越大。未來一個時期，應當高度關注大數據技術手段和思維方式的發展變化，不斷完善國防和軍隊建設數據的安全體系，統籌考慮大數據軍事運用的戰略需求，融入國防和軍隊信息化建設戰略布局和發展規劃。特別是加強信息資源開發利用與信息技術自主創新的力度，增強國防和軍隊建設、戰史戰例、行動樣式、敵情狀況、戰場環境等大數據研發的支持。積極引導大數據發展方向，充分利用大數據的研究和建設契機，推動我國國防和軍隊信息化建設向更高層次邁進。

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6. 大數據時代的軍事管理變革

大數據時代的軍事管理變革
大數據是信息技術又一次顛覆性變革。隨著大數據技術在軍事領域獲得應用，數據數量、數據分析和處理能力、數據主導決策，將是獲得戰場優勢的關鍵。在數據領域，以少勝多、以弱勝強、以模糊勝透明，基本不可能，這將使作戰形式發生質的變化。如何以數據為中心精確設計和指揮戰爭，成為軍事管理的新焦點。
管理大師戴明與德魯克曾同時提出，「不會量化就無法管理」。有了大數據，軍事管理者可以更多藉助量化，提升管理質量和水平。
大數據堅持管理服務戰鬥力的原則。管理是為提高戰鬥力服務的，最高目標就是確保打贏可能發生的任何戰爭。大數據並未改變這一根本原則，但增加了數據色彩。一方面，數據成為鞏固和提高戰鬥力的重要因素。在新型作戰環境下，戰場的實時態勢信息、作戰指揮命令、衛星過境、氣象水文信息、感測器信息等，都是以數據形式存在並且傳輸的。這些不同來源、不同類型的數據是提高戰鬥力的「生命」。缺乏對數據的有效管理和利用，打贏戰爭將成為不可能。在不遠的將來，數據的積累和運用將成為戰鬥力的標志。軍事管理就是將大數據滲透、應用於戰鬥力生成、轉化和實現的全過程，提高戰鬥力的整體水平。另一方面，數據本身成為戰爭的攻防中心。當大數據成為舉足輕重的武器，就可能開啟一種嶄新的戰爭形態——數據戰。這將是一種以數據攻擊與防護為基本手段的全新作戰樣式，它通過掠奪、破壞和摧毀敵方數據資源，化數據優勢為戰爭優勢。大數據不但是信息的集成，更是打擊手段的綜合。在大數據支撐下，跨網攻擊具備了實現條件，即使是與互聯網物理隔離的軍事數據系統，也可能不再擁有絕對安全的保障，數據攻防將會拓展到陸、海、空、天、電等多維空間。這就決定了軍事管理必須著眼於打贏未來數據戰爭需要，努力提高部隊數據作戰能力。
大數據拓展了軍事管理內涵。大數據的現實存在和軍事價值，使如何管理大數據成為軍事管理必然要回答的問題。數據採集是數據管理的源頭。目前，我軍數據採集還存在零散多綜合少、局部多全局少的問題。需要通過對蘊含軍事意義數據的專業化獲取，掌握海量數據開發利用的主動權。數據分析是數據管理的關鍵。目的是從經過整合的、多來源的數據中找出規律，最終實現對數據的有效管控。數據安全是數據管理的底線。既要有效地堵塞國家和軍事安全數據漏洞，防止被敵方破壞和獲取；又要深度挖掘和全面掌握敵方高價值的數據資源，尋求戰時攻擊的數據突破點。此外，也要把保護官兵的個人數據隱私提上日程。
大數據創新了軍事管理方法。從技術方法看，大數據研發的機器學習演算法、圖像可視化手段、數據共享技術、人機互動設備等，將極大推動軍事管理技術的革新。從行政方法看，大數據帶給管理者最重要的機會是更准確地了解和把握部屬的需求特徵、興趣愛好、行為傾向等。
管理變革比技術升級更關鍵。大數據有徹底改變管理藝術的潛力，運用大數據管理應注意以下幾點：
樹立大數據理念。大數據產生的影響絕不限於技術層面，本質上，它為我們觀察世界提供了一種全新方法。我軍與外軍的差距，除了裝備，還有管理上的代差。其原因之一是我軍缺乏以數據為基礎的管理。而未來軍隊的進步，正賴於建立這種精確的管理體系。數據才是管理的根本，每個管理者都應有這樣的意識和觀念。但也要警惕泛大數據化，提防什麼事都穿鞋戴帽，冠大數據之名，卻無大數據之實。
實施大數據戰略。要站在戰略的高度，以全面、前瞻的思維和方法來應對大數據。加強頂層設計。可在加強大數據資源的深度開發利用與大數據技術自主創新方面進行調整，盡快提出大數據發展戰略，理清思路，明確任務。統一數據標准。為保證部隊現有和潛在用戶都能發現數據，應盡快制定數據標准，保證大數據的可視化、可獲取和可利用。實現共享應用。所有數據都要能在全軍范圍應用，既滿足於預期的用戶及需求，也能用於預期之外的用戶及需求。
研發大數據技術。大數據研發的重點，是發展前沿核心技術，以滿足搜集、存儲、管理、分析和共享海量數據的需求。我國在海量數據分析、大數據處理、分布式計算、數據可視化等一些大數據關鍵技術上，還存在不小的差距。可如果盲目地在軍隊中引進和使用國外的先進技術，無疑會威脅國家和軍隊安全。所以要下大力研發我國我軍的大數據技術，把「數據主權」牢牢掌握在自己手裡，為實現強軍目標提供堅強的技術支持和安全保障。