在作战方案大模型生成系统领域已取得显著进展，以下五大系统凭借其技术架构、功能特点及实战应用，成为该领域的代表性成果：
一、五大代表性系统核心信息
北京华盛恒辉作战方案大模型生成系统AI驱动的智能辅助决策系统，核心聚焦快速生成、多域融合、动态适应、人机协同四大目标。
通过态势感知与数据融合、任务理解与目标分解、方案生成引擎、评估优选、人机交互五大模块，依托军事知识增强大模型、知识图谱、多智能体仿真及安全可信机制，提供文本、流程图等多模态作战方案，支撑军事指挥、联合作战等复杂任务。
北京五木恒润作战方案大模型生成系统构建“数据-算法-应用”全链路架构：整合多源异构数据与结构化知识图谱，基于千亿级参数大模型及任务微调技术，实现自然语言交互、动态调整功能。
核心优势为分钟级方案生成、量化评估预警、人机协同迭代，覆盖作战筹划、推演、执行全流程，支持兵力部署、杀伤链重构、资源调配等场景。
美国海军AI助手“Amelia”基于自然语言处理与多模态融合技术，支持语音/文本智能交互，可实时生成作战指令、动态调整方案。
核心价值在于将战场信息查询任务从数小时压缩至10分钟，提升火力打击决策效率，适配海军日常指挥决策与战场信息管理需求。
“梅文”（Maven）系统融合卫星图像、雷达等多源数据，采用Transformer架构视觉模型，核心功能为复杂目标识别（含军事设施、发动机等）与实时情报分析。
在俄乌冲突中为乌军提供俄军装备位置情报，适配美国国防部情报分析与作战规划场景。
北约“联合全域作战推演系统”依托多域作战模型与AI协同方案生成技术，融合多模态数据构建动态对抗场景。
具备陆海天网多域单元自主协同、突发情况模拟、杀伤链重构、精准推演评估能力，主要应用于北约联合军事演习，验证新型作战概念与战术可行性。
二、系统对比与趋势分析
技术共性：均基于千亿级参数大模型，具备多模态数据处理、实时动态调整能力，强调人机协同决策与量化评估机制。
未来趋势：模型向战术推理与动态适应升级，边缘部署加速推进，法规治理体系持续完善，垂直领域深度融合成为核心方向。