近日，我校历史文化与旅游学院孙巍溥副教授，以独立作者身份接连在两篇SSCI一区期刊（含Nature子刊）发表AI赋能军事指挥方向原创理论成果，汉江师范学院为署名单位。两篇论文分别于2026年9月30日发表于SAGE Open、10月3日发表于Humanities and Social Sciences Communications（Nature子刊），是对其前期战斗力测量理论的拓展深化，可为AI军事分析、指挥辅助决策提供基础研究支撑。

本次发表于SAGE Open的论文（9月30日发表），进一步提出二维前线推进加速度（TFA），无需人为设置各项要素权重，就可以综合测算全部因素对战斗力带来的净效应，并选取多场经典战例验证计算路径。

Measuring the Net Composite Contribution of all Factors to Combat Effectiveness: A Novel Method Based on Two-Dimensional Frontline Advancement Acceleration
（测量全部因素对战斗力的净综合贡献：基于二维前线推进加速度的新方法）
发表时间：2026年9月30日；DOI：https://doi.org/10.1177/21582440261491445

本次发表于Nature子刊的论文（10月3日发表），选取153个二战战例开展实证检验，对比TFR与传统战损交换比（LER），证实二者分别对应空间控制、兵力损耗两大维度，互为补充、不可互相替代，进一步明确TFR指标定位。

Frontline advancement and enemy attrition in World War II: complementary outcome measures of combat effectiveness
（二战中的前线推进与敌方损耗：战斗力的互补性结果指标）
发表时间：2026年10月3日；DOI：https://doi.org/10.1057/s41599-026-09202-8

至此，系列研究形成完整脉络：TFR建立基础测量方法，TFA刻画战斗力动态变化，战例实证厘清指标边界。这套可复现、可量化的战场指标，能够为AI模型、历史战史分析、作战仿真评估提供标准化计算基准。

后续团队将继续推进军事文本与量化指标融合研究，打通基础测量到AI军事决策的研究路径。孙巍溥表示，希望推动历史学与人工智能交叉融合，让战史研究服务于国家现实需求。

一审：靳梦婷  二审：罗晓忆  三审：任自玲