拓天DeepSeek版×事理图谱：智能博弈决策范式新突破

当今世界正经历百年未有之大变局，乌克兰战争、南海争端、中东政治分歧等事件加剧了局部冲突的烈度。大国竞争，如西方国家与俄罗斯、中美之间的对抗，使得局部冲突演变为全球权力博弈的延伸。在地缘政治冲突频发、公共危机常态化的背景下，战略博弈推演已成为各国政府提升决策韧性的核心工具。作为预实践的重要手段，推演广泛应用于冲突分析、军事演训和危机处置等领域。然而，传统推演方法不仅成本高昂，还存在显著缺陷：

认知困境：90%的重大决策依赖碎片化专家经验，如同"盲人摸象"。
业智断流：动态数据与领域知识存在融合盲区，导致业务智能的持续性和价值传递出现断裂。
决策时滞：传统推演耗时与局势变化速度形成致命剪刀差。
信任危机：传统的AI推演过程因为黑箱化，决策推理过程难以复现，决策结果缺乏可解释性。

随着DeepSeek R1推理大模型的推出，其在博弈推演领域展现出多项突破性能力，推动了多维度的技术革新与能力跃升。具体表现为：

战略意图推理能力显著增强，能够精准捕捉复杂博弈中的核心动机；
实时情报融合处理能力大幅提升，支持动态环境下的快速决策响应；
情景模拟与政策冲击分析能力进一步优化，为多维度推演提供高精度支撑。

图模混合：驱动战略博弈从数据到决策的认知跃迁
战略博弈的本质是认知效率的竞争，构建“自主认知、可解释、可迭代、可对抗”的智能推演体系，已成为全球科技竞争的新焦点。拓尔思充分利用DeepSeek R1推理大模型的技术优势，重构了博弈推演的技术范式。通过突破复杂系统分析、社会域建模、大数据智能处理等关键技术，构建了覆盖政治、经济、军事等多领域的智能推演系统，支持实时重大事件分析、战时推演与长远规划，为战略研究、危机应对及高层决策提供强有力的技术支撑。拓尔思重点聚焦重大事件冲突推演、混合战争模拟、经济制裁效应仿真等场景，推动技术成果的产业化进程，助力国家安全与战略决策的科学化、智能化升级。拓尔思基于事件推理图谱与大模型结合的战略博弈推演系统的构建，支持事件态势感知、事件分析、推演博弈等功能。

在某项目中，拓尔思从以下三个方面实现了技术突破：

1. 虚实结合的决策知识体系构建。构建了面向战略博弈推演的知识体系，包括现实事件库、虚拟事件库及博弈手段事理图谱等，为事件态势分析、大模型调优和博弈推演预测提供了全面的知识支撑。

2. 基于事理图谱的推演辅助模型。依托虚拟与现实的博弈手段事理图谱，挖掘具有因果逻辑关系的博弈措施，构建推演任务指令数据集，并对拓天大模型DeepSeek版进行精调训练，使其掌握推演领域的专业知识，形成面向战略博弈的领域模型。基于调优后的大模型，结合推演场景的上下文信息，为用户提供精准的决策知识推荐。

3. 结构化研讨与决策优化。利用RAG（检索增强生成）技术，自动生成内部优劣势及外部机会威胁等信息，辅助用户快速构建SWOT矩阵，为决策知识生成提供结构化证据，帮助研究者高效理清博弈思路。针对推荐的决策知识，通过大模型驱动的结构化辩论技术，对比分析各方案的优缺点及潜在影响，最终优选最合适的方案并提供决策依据。这一过程模拟了博弈对抗环境下的决策拟制与分析，显著提升了决策知识的科学性与可解释性。

实践案例：从理论到实用的闭环验证

为直观展现图模混合驱动战略博弈推演在特种行业中的实际应用价值，本节以格陵兰岛归属争端为例，展示拓尔思智能推演系统的显著成效。以下是拓尔思拟定的推演博弈分析流程：

1. 推演场景设定
近期，美国当选总统特朗普屡屡提出扩张美国版图的主张，包括收购丹麦格陵兰岛自治区的诉求。尽管丹麦和格陵兰岛的官员一再否认这个岛会被出售，但特朗普的举动无疑再一次唤起了全球对这块冰封岛屿的关注。在宣布提名知名科创企业家、PayPal和Founders Fund联合创始人肯·霍威出任美国驻丹麦大使的帖子中，特朗普以所谓的“国家安全”为借口，声称“美国拥有和控制格陵兰岛是绝对必要的”。

2. 战略决策行动辅助分析
蓝方：美国
红方：丹麦

3. 辅助生成丹麦方战略决策行动措施

4. 专家+大模型的丹麦方决策行动措施优选
专家对红蓝辩论双方陈述的观点，分别评估行动措施：
红方观点：丹麦政府可能会与美国政府进行正式或非正式的对话，以了解美国的具体意图，并表达丹麦的立场。这种对话可能涉及外交、经济和安全等多个层面。
蓝方观点：为了应对美国的主张，丹麦政府可能会考虑调整相关法律和政策，以进一步明确和强化对格陵兰岛的主权。这可能包括加强边境控制、增加军事存在等措施。

基于大模型的丹麦方决策行动措施优选：经过大模型三轮自动辩论，根据最终辩论的评分，优选“正方”观点作为此次措施的优选结果。

该案例充分证明，图模混合驱动的战略博弈推演系统能够有效辅助各方进行决策对抗与推演，生成危机场景下的精准决策知识，所提出的措施兼具合理性与可行性。基于结构化研讨的措施优选及证据生成技术，通过领域自动辩论的方式，高度还原了专家决策的研讨过程，确保了决策依据的科学性与可信度。

拓天大模型DeepSeek版在重大事件博弈推演中已展现出显著成效，但为进一步提升其应用价值，拓尔思正积极探索未来改进方向，包括：

深度融合公司的开源情报数据，丰富战略博弈推演的知识体系构建；
加强军事、政治、政务等领域的专业化微调，提升模型在处理专业问题与数据时的准确性与可靠性；
增强依据引用与思维链检查功能，进一步提升模型的可解释性与决策可信度。

通过此项目的验证，拓天战略博弈推演大模型结合公司在开源情报领域的数据优势有望在更多特种行业领域，如预判国际危机升级路径、评估国家干预的连锁反应、联合行动规划推演、战略威慑能力评估展望等场景中得到更多应用。

展望未来，拓尔思将加速构建跨领域专业智库生态，通过合作共建，推动拓天战略博弈推演大模型在更加广泛的应用场景中释放更大价值：
政治：国际重大事件、危机管理与冲突化解、国际关系与外交谈判模拟等
政务：政策影响预测与优化，开展重大工程社会稳定风险评估等

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