情報分析一直是重大軍(jun) 事決(jue) 策的“耳目和尖兵”。在大數據時代，軍(jun) 事情報分析將迎來怎樣的變革？

近日，全軍(jun) 第一屆軍(jun) 事大數據論壇在北京舉(ju) 行，北京理工大學計算機學院院長黃河燕在論壇上表示：“通過互聯網搜集挖掘情報大數據信息，已成為(wei) 各國軍(jun) 事情報數據分析的重要手段，這就是軍(jun) 事情報大數據。”在此背景下，情報的信息采集、儲(chu) 存和管理以及分析方法等都發生了前所未有的改變，在海量數據中提煉出有價(jia) 值的軍(jun) 事情報，成為(wei) 軍(jun) 事決(jue) 策者麵臨(lin) 的最大挑戰。

情報學經曆了四個(ge) 階段的演進，從(cong) 基於(yu) 信息的事實型，到基於(yu) 信息管理的綜述型，再到基於(yu) 智能的智慧型，從(cong) 2010年起，開始進入基於(yu) 大數據的情報學。

黃河燕表示：“相比於(yu) 本就複雜的民用大數據，軍(jun) 事大數據要複雜的多，所需數據容量更大，結構需要更加合理，要求數據處理高效，同時基於(yu) 軍(jun) 事任務進行數據融合，還要注意信息防禦和數據安全管理。”

從(cong) 信息源上，大數據時代的情報獲取手段逐步增多，軍(jun) 事數據的來源渠道也大大拓寬。一方麵戰場環境檢測手段不斷豐(feng) 富，可從(cong) 空間、空中、地麵等獲取多維度、多角度的遠程、近程信息。另一方麵，情報研究對象拓展，可能包含微博等社會(hui) 化媒體(ti) 信息，比如圖片、新聞等。黃河燕認為(wei) ，“雖然當前獲取數據的渠道極大拓寬了，但複雜多樣數據聚合在一起形成巨大的數據流，同時也帶來數據數量龐雜、冗餘(yu) 增大、分析不足等新問題。圖片、新聞等大量非結構或半結構化數據湧入，就需要技術將這些數據轉化為(wei) 結構化數據，以供後續分析。”

那麽(me) ，麵對大量快速流動的軍(jun) 事信息資源，該如何儲(chu) 存和管理數據？黃河燕提醒應注意通過數據加密技術確保所獲數據安全，研究如何對於(yu) 不同層麵用戶設置數據的讀取權限。

“情報學的分析方法將會(hui) 從(cong) 原來的計算機輔助分析為(wei) 主，轉變為(wei) 計算機認知為(wei) 主的智能分析，形成類似於(yu) IBM Watson的大數據情報認知計算及分析平台。”黃河燕還表示，可視化數據分析平台也將輔助人工操作，自動化實現預測分析，對數據加以可視化解釋。

目前，軍(jun) 事情報分析的關(guan) 鍵技術已經包括知識圖譜與(yu) 推理、信息抽取與(yu) 挖掘、文本分析技術、篇章理解與(yu) 機器閱讀、自動問答和機器翻譯。