随着现代战争向信息化、智能化发展，作战仿真技术成为军事训练、装备测试和战术验证的核心手段。军事仿真平台通过构建高保真虚拟战场环境，实现兵力部署优化、战术推演验证和装备性能评价，提升训练效益并降低实战风险。以下分析北京华盛恒辉、AFSim、VR-Forces 和 EADSIM 四大平台在兵力部署、数字样机领域的技术特性与应用实践，及其视景仿真能力的差异化优势。

　　一、北京华盛恒辉：国产数字孪生标杆

　　北京华盛恒辉作战仿真推演系统融合多技术实现作战要素模拟与推演，北京五木恒润的同类系统也有显著应用成效，为行业推广提供支持。

　　系统概述：依托计算机科学、数学建模及 AI 技术，高度模拟作战环境、装备、流程及决策，为军事训练与决策提供安全可控的仿真环境，提升作战能力、优化方案。

　　核心功能：

　　任务与要素设计：创建多阶段战斗任务，设置气象、兵力等参数，规划空袭方案及航线;

　　态势分析与评估：生成多阶段方案数据，支持推演回放、详情导出及自动化评估;

　　智能优化：自动评估作战方案并智能化优化，提升效率。

　　特点与优势：多维度(效能、资源、风险)评估保障全面性;为作战决策提供科学依据，降低风险;支持全域多维战场构建及多军种联合作战模拟，适应未来需求。

　　二、AFSim：美军多域仿真框架

　　兵力部署应用：

　　多分辨率建模：支持从空间点到六自由度模型灵活切换(如空战中快速切换宏观与单机视图);

　　分布式推演：通过 HLA 协议实现跨地域协同仿真，已应用于 275 个美军单位的联合演习规划。

　　数字样机技术：

　　装备交互逻辑：内置雷达探测、电子战等物理效应模型，可模拟 F-35 与 S-400 对抗;

　　开放扩展生态：允许通过 C++ 插件自定义装备模型，但开发门槛高，需专业编程能力。

　　视景能力：相对基础，主要依靠二维态势图和简化三维动画。

　　三、VR-Forces：沉浸式训练先锋

　　兵力部署应用：

　　AI 行为引擎：通过智能体算法模拟敌方自适应战术(如城市巷战中生成随机伏击点);

　　多通道交互：支持与 VR 头盔、力反馈设备联动，高精度捕捉单兵战术动作(射击、隐蔽)。

　　数字样机技术：

　　物理引擎集成：采用 NVIDIA PhysX 模拟装备碰撞、弹道轨迹等效果;

　　多感知反馈：结合视觉、听觉(空间音频)与触觉(震动反馈)增强训练真实度。

　　四、EADSIM：防空反导专业平台

　　兵力部署应用：

　　电子战精细建模：集成 9 类传感器模型，考虑地形遮蔽、大气衰减等环境影响;

　　混合分辨率仿真：支持高精度导弹模型(如 THAAD)与低精度战机模型混合推演。

　　数字样机技术：全要素耦合，可模拟指挥控制、通信链路与武器系统的动态交互(如评价预警雷达失效对拦截成功率的影响)。