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4月8日零时，因受新冠病毒侵袭而封城76天的武汉终于解封，人们兴奋地看到了“武汉重启”！
而在一座特殊的“城市”里，人们也开始了新的工作和生活，居民小A在日志表中列出了离开武汉的计划，学生小B准备出门购买几本急需的专业书籍……看到这一幕，科研人员的情绪也随之好转，按下了演化“快进键”。
小A、小B居住的这座“城市”可不一般，它被建在有“国之重器”之称的“天河”超级计算机上——这是一个具有1108.1万人口、198个街道办事处或社区的人工城市，搭建了社区、工厂、学校等典型场景。在那里，生活着很多虚拟居民，他们和我们一样，居住在家庭和社区中，也有亲人、朋友、同学、同事等。他们每天的行为模式也和真实世界中的我们相仿，有的去学校上学，有的去公司上班，有的去逛商场……
建起这样一座“城市”，目的只有一个——通过模拟新冠病毒传播，优化疫情防控方案。
只为打“有准备之仗”
当前抗击新冠肺炎疫情，是一场没有硝烟的战“疫”。人类需要共同面对的，是极其凶险狡猾又看不见的敌人——新冠病毒。
德国军事理论家克劳塞维茨认为，战争是充满不确定性的领域，战争中行动所依据的情况有四分之三好像隐藏在云雾里一样。现代战史也证明，战争是复杂巨大的系统，其结果难以预测。因此，在计算机上构设接近实战的“虚拟战场”，是一种通过提前虚拟预演，为军事人员解开战争迷雾的有力手段。
通俗地说，“虚拟战场”是一个与真实战场相似的虚拟环境，基于相似原理，运用计算机技术、虚拟现实技术、仿真技术、应用领域相关技术等构建而成。
面对全球蔓延的新冠肺炎疫情，如何科学防疫是个复杂的系统工程，需要通过反复实验和效果评估才能得出最优解。然而，真实社会经不起反复实验，同样也需要用仿真方式模拟一个“虚拟战场”，在其中演化疫情传播过程，让各种防控措施和病毒展开对抗，检验防控效果。
放眼全球，使用数学和计算机模拟方法研究疫情的传播和防控，国外已有很多成果。例如，美国东北大学和ISI基金会共同研发的GLEAM模型，是基于常微分方程（ODE）研究传染病传播的代表，能够支持埃博拉病毒、疟疾、禽流感等传染病模型。在此次抗击新冠肺炎疫情行动中，这些模型都在不约而同地开展着同一项工作：基于全球各城市真实人口和人口迁移数据，得出新增病例数、传播高峰期等量化数据，模拟出可能的流行病传播结果。
这些模型，为研究传染病传播规律提供了各种途径。但研究目的各不相同：有的聚焦于揭示统计学规律，有的着重研究城市间交通对全球传播的影响。研究的方法也存在种种不足和短板：有的不支持对重点区域的研究，有的没有考虑个体差异对病毒传播的影响，有的没有考虑疫情防控手段的实施效果，有的无法支持实时数据的快速调整。尤其是分析我国的疫情防控措施时，由于地区文化、人口分布、人群出行、通勤能力差异等因素，无法支持定量精准的计算和评估，也就无法科学指导如何应对疫情防控这类突发事件。不过，这为我国科研人员提供了研究灵感。
不见硝烟却似实战
结合对2009年H1N1疫情、2014年埃博拉疫情进行计算实验的经验，由国防科技大学系统工程学院平行仿真团队、中南大学湘雅三医院、湖南大学国家超算长沙中心携手组建的联合攻关团队，通过基于多Agent的计算实验方法（从微观个体角度，结合宏观政策开展实验），构建了一个不见硝烟却似实战的“虚拟战场”——新冠病毒传播预测和防控措施评估系统。
该系统由疫情传播情景构造、计算实验方案设计、计算实验支撑环境、疫情传播可视化和措施评估等模块构成。打个比方说，“虚拟战场”的运行过程就像是开一局“CS游戏”：疫情传播情景构造模块可以根据疫情的传播特征，给“游戏”设定合适参数；计算实验方案设计模块则负责生产大量实验样本，给“游戏”构造人物、建筑、场景等模型；疫情传播可视化模块能实时展现“游戏”的运行画面，让人们直观看到疫情的传播过程；措施评估模块像是“游戏”结束后的评价，反映出防控措施的效果；计算实验支撑环境模块就是提供计算支持、保障“游戏”运行的服务器——天河超级计算机，依赖其强大的运算速度和计算能力，让“虚拟战场”可以快速运行和高效产出。
既然“虚拟战场”的后盾如此强大，那它究竟有哪些不凡之处呢？
——它能将传染病动力学模型和人工社会计算实验相结合，用宏观和微观的方式，在整体防控政策的指导下，从个体角度对疫情防控风险和应对措施进行定量分析。
——它能利用多种数据分析手段，针对不同典型区域、不同影响因素，建立多场景、多尺度城市区域模型。
——它还可根据疫情的实时发展同步调整，快速预测疫情在重点防控区域的走向，为防控提供预警。
在现实的病毒传播中，人们关系越亲密意味着越可能成为“密切接触者”；不同的场所具有不同的封闭性、聚集性，带来的病毒传播风险也各不相同。同时，根据公共卫生应急响应等级的不同，同一个虚拟场所采取不同防控措施后，也会导致不同的传播风险。这些“不同”融入“虚拟战场”中的每一个个体、每一处场所，“虚拟战场”便开启超级模式，在“天河”超级计算机上快速运行，以远超真实演进速率的方式演算出未来数天的疫情发展情况，给出预报和预警。
通过在“虚拟战场”设计海量样本，科研人员能够对疫情的传播过程进行多路径演化和复盘分析。针对人口分布、医疗资源储备、文化背景等特征，评估和优化各种防控措施组合，特别是从成本和效果两个角度，对每个人的防控措施进行精细化评测。通过反复计算实验、迭代寻优，实现对防控预案的分级评价，为政府治理提供合理有效的建议。
搭建多维演练平台
在“虚拟战场”上，建模与仿真技术就如同一座建筑的框架结构，属于重要支撑。随着与云计算、大数据、人工智能、物联网、智能交互等新技术手段的进一步深入结合，建模与仿真技术正在向服务化、智能化、网络化方向发展，“虚拟战场”还将大有可为。
在军事领域，以军事建模与仿真技术为基础的“虚拟战场”，已为越来越多指战员提供了锤炼军事技能、提升战斗力的多维演练平台。未来，它能更好地支持人在回路的对抗推演，实现对指挥员决策过程的训练支持；支撑实际装备在线接入和多样化智能交互，使受训人员获得接近实战的沉浸式训练体验；实现专家与智能机器的结合，以人为主、人机融合，以更加协作、智能的方式构建未来作战实验室，为战法研究等问题提供量化分析手段，达到有效的战前预警、人员训练、方案评估、作战推演，为打好“有准备之仗”奠定基础。
可以想见，在没有边界的“虚拟战场”上，指挥员能实现对各军兵种、各型装备、各类编制组成、各種战法的对抗过程模拟，并以沉浸式完成整个武装力量的编训工作。
当然，“虚拟战场”不仅是军事人员的演练场，它的构设也将成为社会应急管理部门应对各类非常规突发事件的有效手段。除了新冠肺炎疫情这类公共卫生事件外，在应对地震等自然灾害事件时，运用它也可对救灾人员进场路线、救援物资调配、医疗人员救治方案等进行实时在线演练；在应对危化品爆炸这类灾难事故时，它可以支持对人员疏散路径、危化品处置过程、交通疏导等方案的精准寻优。总之，在“虚拟战场”上，科研人员针对各类非常规突发事件，都可摸索到应急决策和精准处置方法。
天有不测风云。各类突发事件正给国家治理、国家安全带来严峻挑战。根据事件发展变化可做出灵活调整的“虚拟战场”，将在疫情和灾情防控一线发挥出更加重要的作用。
（本文转载自2020年4月17日《解放军报》）
而在一座特殊的“城市”里，人们也开始了新的工作和生活，居民小A在日志表中列出了离开武汉的计划，学生小B准备出门购买几本急需的专业书籍……看到这一幕，科研人员的情绪也随之好转，按下了演化“快进键”。
小A、小B居住的这座“城市”可不一般，它被建在有“国之重器”之称的“天河”超级计算机上——这是一个具有1108.1万人口、198个街道办事处或社区的人工城市，搭建了社区、工厂、学校等典型场景。在那里，生活着很多虚拟居民，他们和我们一样，居住在家庭和社区中，也有亲人、朋友、同学、同事等。他们每天的行为模式也和真实世界中的我们相仿，有的去学校上学，有的去公司上班，有的去逛商场……
建起这样一座“城市”，目的只有一个——通过模拟新冠病毒传播，优化疫情防控方案。
只为打“有准备之仗”
当前抗击新冠肺炎疫情，是一场没有硝烟的战“疫”。人类需要共同面对的，是极其凶险狡猾又看不见的敌人——新冠病毒。
德国军事理论家克劳塞维茨认为，战争是充满不确定性的领域，战争中行动所依据的情况有四分之三好像隐藏在云雾里一样。现代战史也证明，战争是复杂巨大的系统，其结果难以预测。因此，在计算机上构设接近实战的“虚拟战场”，是一种通过提前虚拟预演，为军事人员解开战争迷雾的有力手段。
通俗地说，“虚拟战场”是一个与真实战场相似的虚拟环境，基于相似原理，运用计算机技术、虚拟现实技术、仿真技术、应用领域相关技术等构建而成。
面对全球蔓延的新冠肺炎疫情，如何科学防疫是个复杂的系统工程，需要通过反复实验和效果评估才能得出最优解。然而，真实社会经不起反复实验，同样也需要用仿真方式模拟一个“虚拟战场”，在其中演化疫情传播过程，让各种防控措施和病毒展开对抗，检验防控效果。
放眼全球，使用数学和计算机模拟方法研究疫情的传播和防控，国外已有很多成果。例如，美国东北大学和ISI基金会共同研发的GLEAM模型，是基于常微分方程（ODE）研究传染病传播的代表，能够支持埃博拉病毒、疟疾、禽流感等传染病模型。在此次抗击新冠肺炎疫情行动中，这些模型都在不约而同地开展着同一项工作：基于全球各城市真实人口和人口迁移数据，得出新增病例数、传播高峰期等量化数据，模拟出可能的流行病传播结果。
这些模型，为研究传染病传播规律提供了各种途径。但研究目的各不相同：有的聚焦于揭示统计学规律，有的着重研究城市间交通对全球传播的影响。研究的方法也存在种种不足和短板：有的不支持对重点区域的研究，有的没有考虑个体差异对病毒传播的影响，有的没有考虑疫情防控手段的实施效果，有的无法支持实时数据的快速调整。尤其是分析我国的疫情防控措施时，由于地区文化、人口分布、人群出行、通勤能力差异等因素，无法支持定量精准的计算和评估，也就无法科学指导如何应对疫情防控这类突发事件。不过，这为我国科研人员提供了研究灵感。
不见硝烟却似实战
结合对2009年H1N1疫情、2014年埃博拉疫情进行计算实验的经验，由国防科技大学系统工程学院平行仿真团队、中南大学湘雅三医院、湖南大学国家超算长沙中心携手组建的联合攻关团队，通过基于多Agent的计算实验方法（从微观个体角度，结合宏观政策开展实验），构建了一个不见硝烟却似实战的“虚拟战场”——新冠病毒传播预测和防控措施评估系统。
该系统由疫情传播情景构造、计算实验方案设计、计算实验支撑环境、疫情传播可视化和措施评估等模块构成。打个比方说，“虚拟战场”的运行过程就像是开一局“CS游戏”：疫情传播情景构造模块可以根据疫情的传播特征，给“游戏”设定合适参数；计算实验方案设计模块则负责生产大量实验样本，给“游戏”构造人物、建筑、场景等模型；疫情传播可视化模块能实时展现“游戏”的运行画面，让人们直观看到疫情的传播过程；措施评估模块像是“游戏”结束后的评价，反映出防控措施的效果；计算实验支撑环境模块就是提供计算支持、保障“游戏”运行的服务器——天河超级计算机，依赖其强大的运算速度和计算能力，让“虚拟战场”可以快速运行和高效产出。
既然“虚拟战场”的后盾如此强大，那它究竟有哪些不凡之处呢？
——它能将传染病动力学模型和人工社会计算实验相结合，用宏观和微观的方式，在整体防控政策的指导下，从个体角度对疫情防控风险和应对措施进行定量分析。
——它能利用多种数据分析手段，针对不同典型区域、不同影响因素，建立多场景、多尺度城市区域模型。
——它还可根据疫情的实时发展同步调整，快速预测疫情在重点防控区域的走向，为防控提供预警。
在现实的病毒传播中，人们关系越亲密意味着越可能成为“密切接触者”；不同的场所具有不同的封闭性、聚集性，带来的病毒传播风险也各不相同。同时，根据公共卫生应急响应等级的不同，同一个虚拟场所采取不同防控措施后，也会导致不同的传播风险。这些“不同”融入“虚拟战场”中的每一个个体、每一处场所，“虚拟战场”便开启超级模式，在“天河”超级计算机上快速运行，以远超真实演进速率的方式演算出未来数天的疫情发展情况，给出预报和预警。
通过在“虚拟战场”设计海量样本，科研人员能够对疫情的传播过程进行多路径演化和复盘分析。针对人口分布、医疗资源储备、文化背景等特征，评估和优化各种防控措施组合，特别是从成本和效果两个角度，对每个人的防控措施进行精细化评测。通过反复计算实验、迭代寻优，实现对防控预案的分级评价，为政府治理提供合理有效的建议。
搭建多维演练平台
在“虚拟战场”上，建模与仿真技术就如同一座建筑的框架结构，属于重要支撑。随着与云计算、大数据、人工智能、物联网、智能交互等新技术手段的进一步深入结合，建模与仿真技术正在向服务化、智能化、网络化方向发展，“虚拟战场”还将大有可为。
在军事领域，以军事建模与仿真技术为基础的“虚拟战场”，已为越来越多指战员提供了锤炼军事技能、提升战斗力的多维演练平台。未来，它能更好地支持人在回路的对抗推演，实现对指挥员决策过程的训练支持；支撑实际装备在线接入和多样化智能交互，使受训人员获得接近实战的沉浸式训练体验；实现专家与智能机器的结合，以人为主、人机融合，以更加协作、智能的方式构建未来作战实验室，为战法研究等问题提供量化分析手段，达到有效的战前预警、人员训练、方案评估、作战推演，为打好“有准备之仗”奠定基础。
可以想见，在没有边界的“虚拟战场”上，指挥员能实现对各军兵种、各型装备、各类编制组成、各種战法的对抗过程模拟，并以沉浸式完成整个武装力量的编训工作。
当然，“虚拟战场”不仅是军事人员的演练场，它的构设也将成为社会应急管理部门应对各类非常规突发事件的有效手段。除了新冠肺炎疫情这类公共卫生事件外，在应对地震等自然灾害事件时，运用它也可对救灾人员进场路线、救援物资调配、医疗人员救治方案等进行实时在线演练；在应对危化品爆炸这类灾难事故时，它可以支持对人员疏散路径、危化品处置过程、交通疏导等方案的精准寻优。总之，在“虚拟战场”上，科研人员针对各类非常规突发事件，都可摸索到应急决策和精准处置方法。
天有不测风云。各类突发事件正给国家治理、国家安全带来严峻挑战。根据事件发展变化可做出灵活调整的“虚拟战场”，将在疫情和灾情防控一线发挥出更加重要的作用。
（本文转载自2020年4月17日《解放军报》）