兵棋推演是一种军事模拟技术，广泛应用于作战规划、战术研究、军事训练和决策支持等领域，其核心目标是在可控的模拟环境下重现战场态势，通过推演不同战术方案，分析作战决策的有效性，辅助指挥人员制定最佳作战方案。早期的兵棋推演多以人工推演或规则驱动推演为主，即由军事专家根据经验设定作战规则，并通过手动调整战术参数进行推演。这种方式虽然能够模拟一定程度的战场变化，但难以应对复杂动态环境，同时依赖人力和经验。随着计算机技术的发展，兵棋推演逐步向智能化、自主化方向发展，智能体被引入现代兵棋推演中。智能体的引入是推动其智能化发展的重要方向，通过引入计算机模拟和智能体驱动实现的自动推演，能够提升推演的仿真度和推演效率。
当前，全球军事变革正加速向智能化方向演进，兵棋推演作为战争实验室与决策预演平台，正经历从传统“规则驱动”向“数据与智能双轮驱动”的深刻范式转型。随着大语言模型、深度强化学习及超实时仿真技术的突破，新一代智能兵棋推演系统已突破静态脚本限制，具备了开放语义推理与动态策略生成的实战化能力。
本报告旨在全景式解析美国智能兵棋推演系统的发展现状、核心架构及关键技术，重点探讨了支撑智能兵棋推演系统的关键技术体系，阐述了智能兵棋推演系统的应用场景，并剖析了算法可信度、数据壁垒及人机协同伦理等现实挑战，最后提出对我国智能兵棋推演系统发展的建议，期望为构建科学、高效的智能化决策支持体系提供理论支撑与实践参考。（联系我们获取报告目录）
