，形成“人主导、A辅助”的协同模式。
为实现高效协同，林薇参考《尉缭子·兵权》中“夫勤劳之师，将必先己”的指挥理念，设计“意图交互接口”：人类指挥官通过语音、手势等自然交互方式，向A传递战略意图；A将复杂的战术方案转化为可视化图表、简化指令，便于指挥官快速理解。例如，指挥官下达“优先保障人质安全”的战略指令后，A立即生成3套战术方案，用全息沙盘直观展示各方案的人质安全系数、行动风险，供指挥官选择。
陈凯则研发“决策共识机制”，当人机决策出现分歧时，系统自动启动“分歧分析模块”：对比双方决策的依据、目标、风险，生成分歧报告；借鉴古代“朝堂议事”的辩论模式，让A通过数据可视化方式“阐述”自身决策逻辑，人类指挥官则补充经验判断依据，双方共同修正决策方案。在一次“化工厂区反恐”模拟演练中，A主张“快速突入控制阀门”，人类指挥官担心引发爆炸风险，分歧分析模块对比双方依据后，最终确定“先冷却管道再突入”的折中方案，既保障了行动速度，又降低了安全风险。
人机协同的另一个难点是人类指挥官对A决策的信任度不足。部分指挥官因担心A决策失误，在实战中倾向于放弃A辅助，回归传统指挥模式。针对这一问题，赵阳借鉴古代“试错练兵”的思路，设计“渐进式信任培养体系”：从简单场景开始，逐步提升任务复杂度，让指挥官在一次次成功的协同案例中建立对A的信任。同时，开发“决策追溯系统”，A的每一步决策都可追溯到具体的数据依据和战术来源，让指挥官清晰了解决策逻辑，消除“黑箱顾虑”。
在为期3个月的人机协同培训中，参与培训的100名指挥官对A的信任度从初期的45%提升至82%，协同决策的效率比纯人工决策提升了60%。在最终的综合演练中，人机协同成功处置了“多目标分散劫持”“生化武器威胁”等复杂场景，行动成功率达95%，远超纯人工或纯A决策的效果。
人工智能反恐决策系统研发完成后，首先在中亚某国的“跨国反恐联合演习”中接受实战检验。此次演习模拟“****在山区化工厂制造爆炸威胁”，涉及“山林渗透”“化工区处置”“城市疏散”三个跨域场景，参演方包括中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦等5国反恐部队。
演习前，王玲团队将各国的装备参数、当地的地形数据、文化习俗等信息录入A决策系统。林薇向联合指挥组介绍：“系统已根据《孙子兵法·军争篇》‘以迂为直，以患为利’的理念，制定了跨域协同方案，可自动适配不同场景的战术需求。”赵阳则对装备进行最后的调试，确保双轨决策机制和冗余通信系统稳定运行。
演习启动后，山林渗透阶段遭遇突发暴雪，卫星信号严重衰减。A立即切换经验驱动模式，依据“沿山谷避风处行军”的古代经验，规划出安全路线；同时启用声波通信，保障各国装备协同推进。抵达化工厂区后，系统通过文化适配数据库得知，厂区周边有少数民族聚居点，自动调整驱散方案，用当地语言播放疏散通知，避免引发民众恐慌。
最惊险的一幕出现在化工区核心装置处置环节：****引爆了一处辅助设施，导致现场有毒气体泄漏，传感器数据出现紊乱。A快速启动分歧分析模块，结合人类指挥官的经验判断，否定了“强行突入”的初始方案，改为“先搭建隔离屏障，再远程操控阀门”的战术。陈凯研发的决策追溯系统实时展示决策依据，让联合指挥组快速达成共识。最终，在人机协同下，参演部队成功控制核心装置，疏散全部民众，抓获所有模拟****，演习取得圆满成功。
中亚某国反恐部队指挥官拉希德在总结会上说道：“这套系统不仅具备强大的技术能力，更融入了符合实战需求的决策智慧，让跨国协同作战变得更加高效顺