看着大家在沙场秋点兵中收获的点点滴滴，张恒倍感欣慰。
同时，他也没有止步于现有的成绩。
在一线官兵的启发和实践经验的积累中，他萌生了一个全新的设想。
“各位，沙场秋点兵现在主要用于事前训练和演练，但如果它能延伸到实时作战领域，是否能发挥更大的效能？
比如在未来战场上，人工智能系统能否像人类参谋那样，通过分析战场态势，为指挥员提供可资借鉴的决策方案？”
一天，张恒把自己的想法跟团队分享。
大家顿时陷入了沉思。
“你的设想很有前瞻性！”
叶森若有所思：“从技术角度讲，这需要人工智能有更强大的认知、理解、决策能力，不仅要洞察战场的表象，还要把握其中的规律，这对算法模型提出了很高要求。”
“没错，单纯的数据驱动恐怕不够，我们还要赋予AI更多军事领域知识，让它具备基本的战术思维。”
徐占龙接过话茬：“这就需要我们在知识工程、推理决策等方面多下功夫，探索符号化AI与类脑智能的结合。”
“我们还要让AI具备持续学习的能力，在不断积累作战经验中自我完善，这需要我们构建一个海量的战例库，让AI能从人类智慧中学习借鉴。”
大家很快勾勒出了一个宏大的蓝图——
建立一个能实时洞察战场态势，提供精准决策方案的“人工智能参谋”系统。
它要能分析海量战场信息，甄别战机战果，要能揣摩敌我意图，预判战局走向，要能权衡利弊得失，拿出最优决策……
大家对这个全新的课题热情高涨，跃跃欲试。
“我们可以先搭建一个基础框架，把数据采集、态势理解、辅助决策等功能模块串起来，形成一个闭环。”
“对，然后针对模块，我们再深入攻关，比如态势理解，就涉及目标识别、行为分析、意图推理等技术。”
“学习方面，我们可以借鉴增强学习、迁移学习的思路，让AI在海量的推演中不断进化……”
团队的头脑风暴一场接着一场。
很快，一个崭新的系统雏形在屏幕上成型。
经过一番激烈的讨论，大家一致认为，这个系统的重点在“智”，而且是一种融合了人类智慧和机器智能的“复合智能”。
“我们给这个系统起个名字吧，就叫‘复智’，寓意复合智能，如何？”
张恒提议道。
“好！‘复智’系统，专为未来战场‘参智谋略’！”
大家纷纷表示赞同。
由沙场秋点兵延伸出的“复智”系统，就这样在军地协同创新中破土而出。
接下来的日子里，张恒和他的伙伴们马不停蹄，夜以继日。
渐渐地，这个能洞察战局、出谋划策的“AI参谋”初具雏形。
“报告！根据当前战场态势，建议集中兵力于右翼发起进攻，与正面攻击形成掎角之势，可在最短时间内突破敌防线！”
炎炎夏日，一场实兵检验性演习在某红蓝对抗训练基地如火如荼地展开。
复智系统作为“红军”的幕后智囊，正在接受它投入实战以来的最严峻考验。