随着网络时代的到来，“大数据”已经成为世界各国军队的研究重点方向，成为决定一场战争胜负的决定性因素。武警部队职能特殊，要干好维稳这件大事，必须顺应时代潮流，牢牢占据改革强军和训练备战的制高点。众所周知，信息化条件下的军事训练，打的是信息，靠的是网络，拼的是数据，我们要牢固树立借助“大数据”保障和支撑军事训练的观念，使之成为推进训练改革、强化训练设计，转变战斗力生成模式的重要资源和方法途径，进一步推动“大数据”从隐性走向显性、从幕后走向台前、从辅助因素变为主要因素，最终实现“提升军事训练水平，强化遂行任务能力”的总体目标。

一、训练工作数据化技术应用现状

1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒作出预言：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”如今，“大数据”早已在医疗、教育、商业、体育等领域发挥着不可替代的作用，同时也极大地促进了世界各国军队的转型发展，成为了推动军事训练的重要力量。

利用“大数据”支撑训练工作，最早追溯于竞技体育。2014年世界杯，德国队利用SAP训练评估系统，对球员跑动、传球、射门等数据进行捕捉和分析，实时呈现球员的运动轨迹、进球率、攻击范围等情况，并以此研究训练规律，评估球员表现，优化球队战术，为教练科学快速的确定最优阵容、球员位置、替换时间、战术协同等方案提供了依据。正得益于“大数据”的支撑，德国队完成了长达4年的世界杯训练计划并成功夺冠。

“大数据”技术为遂行任务提供了精准的情报支撑和决策依据，主导着当代世界军事训练实战变革。受传统观念和信息技术的制约，我们在开展军事训练中仍习惯于依靠主观经验，致使组训难、对抗难、检验难、评估难的问题未得到有效解决，尤其在训练规律研究、实战环境打造、训练质量评估、管理效益提升等方面离实战要求还存在较大差距，搜集数据和分析判断已成为制约军事训练转型发展的软肋和短板。不仅造成大量训练资源浪费，而且严重限制了军事训练和战斗力建设向更高层次发展。

二、“大数据”在射击和摩托车护卫方队训练中的实践探索

“大数据”的基本原理是信息获取、传递、整合、分析、判断和分发的过程，以海量的数据记录军事训练的每个细节，探索隐藏其中的特点规律，提出科学合理的意见建议，为更好的开展军事训练工作提供有力支撑。

(一)在射击训练中的探索。近年来，北京总队一师率先将大数据应用到射击训练中，通过对射击数据的采集、统计和分析，完成对射手的客观评价，有针对性的搞好查漏补缺，有效促进了训练成绩的提升。2015年新训射击考核中，打出了优秀率75%的历史最好成绩。

射击数据的采集。班组每天进行四点瞄准训练，采集每名战士训练数据。初次采集的内容主要包括：姓名，射击目标，射击次数，射击距离，射击环数和击中方位，射击相对坐标，射击训练时间等基本统计单元；二次统计包括：名次排列，单位平均射击成绩，个人射击平均成绩，个人射击击中方位偏向，射击相对位置、首发命中率、首发命中平均精度、前两发命中差距等内容，为最终量化分析提供依据。

射击曲线的绘制。每天绘制个人射击环数曲线图(图1)、班组射击训练成绩曲线图(图2)、个人射击弹着点分布图(图3)；每阶段绘制个人训练成绩曲线图(图4)。

射击曲线的应用。曲线图可以形象地反映射击训练的训练进度、训练内容、训练质量、训练保障等相关情况。通过对曲线波动大小、幅度、范围、周期和弹着点离散程度、偏离方向等信息进行分析，可以有效区分个体差异、组训方法、枪械误差等不同原因，寻找突破改进的方法。每名战士可以了解自己进步幅度，发现个人短板弱项，从而进行针对性训练；班排可以全面掌握训练进度，及时调整训练计划，改进训练方法，划定训练分组，优化训练资源，提升训练效果质量。

(二)摩托车礼宾方队训练探索。“9.3”阅兵庆典，由一师组建的摩托车礼宾方队，由45辆车以10公里的时速，护卫30辆敞篷车通过天安门，实现了整齐划一、分秒不差。期间，方队以大数据为支撑，边训练、边摸索、边研究、边完善，逐步形成了一套成熟的训练体系，确保在10个月内将训练质量精确到毫米、毫秒级。

训练数据的采集。采集内容上，主要区分“队列基础、驾驶技巧、基本队形、护卫技巧、体能力量、心理素质”6大模块，实行一日6考。采集方法上，选拔7名教练员，利用秒表计时测步速，卷尺测距量步幅，辅助器材找定位，对车速和车位进行精确测量，找准训练评定的最佳“尺子”。评分标准上，静态设置点、线、角、面，采取卡线、卡距、卡面等方法；动态设置20CM铁轨、110CM通道，采取车载水杯、穿越窄路、下线扣分、限时通过等方法，按百分制评定训练成绩。数据管理上，给每名队员建立训练档案，逐日逐项记录训练情况。

训练曲线的绘制。每天绘制个人训练成绩曲线图(图5)；每阶段绘制科目训练成绩曲线图(图6)；个人训练成绩分布图(图7)；个人能力综合图(图8)。

训练曲线的应用。每日数据看进步，每周数据看起伏，每月数据看稳定，综合量化分析日、周、月成绩，检验训练计划和训练方法的科学性，掌握队员技术的提升幅度，确定人员定位，实现阵型稳定。比如：头车重点定速度，选取心理素质好，驾驶稳定性高的队员担负；二、三车重点卡角度，由驾驶平衡性强、偏离度小的队员担负；四、五车重点标斜度，选取在左(右)侧训练成绩突出，视野宽阔的队员担负；“9.3”阅兵正式时间是上午10时，由上午训练成绩更好的队员参阅。

三、推动武警部队军事训练数据化建设的初步建议

“大数据”的本质是以客观的数据反映训练状态，探索特点规律，指导训练实践的一种途径。可以说，具有一定的普遍性、规律性和适用性，不仅可以用于射击和摩托车护卫方队训练，也可为其它领域的训练工作提供借鉴。

院校牵头研究。院校和科研机构要着眼武警部队军事训练的特点需求，着手军事训练数据化理论研究和方案论证，不断创新数据应用模式，拓展数据应用空间，建立数据标准体系，为实现数据有机互联和实时共享提供技术平台，并做好技术推广和人才培养工作，确保“大数据”在军事训练中得到运用和普及。

严密组织试点。在不同警种、不同层级、不同任务的部队开展军事训练数据化试点工作，通过广泛采集训练数据，形成个人和集体的训练档案，做到客观、全面、及时、准确，全面掌握训练状态、进度和短板，不断探索评估新的技术与方法，在应用实践中探索规律、积累经验、突破瓶颈。

分步推广完善。在总结完善试点经验的基础上，逐步形成军事训练数据化衔接配套的制度体系。重点围绕数据标准、资源管理、应用方法、联合共享等内容，制定相关配套的运行机制和管理规定，使军事训练数据建、用、管工作逐步走上规范化、制度化轨道。