近日，中国指挥与控制学会（简称CICC）主办，CICC情报与智能认知专业委员会承办的首届“情报与智能认知专业委员会学术年会”征文活动获奖名单正式揭晓，拓尔思（300229）联合北京信息科技大学提交的多篇论文获奖，其中二等奖一篇，优秀奖两篇。
《向智能情报的事态风险多层次协同建模与态势研判方法研究》一文荣获二等奖。该文围绕风险量化研判，提出多层协同建模方法，服务复杂事件决策。
在复杂国际环境下，各类国际事件的演化过程具有显著不确定性，其风险形态往往受群体认知变化、信息传播结构及突发事件等多重因素共同影响，给事态风险研判与决策支持带来了新的挑战。
针对传统分析方法在信息整合与研判解释方面的局限，该文从智能情报系统构建的视角出发，提出一种面向智能情报的事态风险多层次协同建模与态势研判方法。
通过对事态风险研判过程进行层次化拆解（认知建模—行为仿真—风险推断三层递进），实现对群体认知、行为演化与风险结果不确定性的协同建模，从而提升研判结果的解释性与稳健性，有助于提升复杂国际事件研判的整体性与可解释性，可为事态风险分析与决策支持提供参考路径。
《基于大模型智能体的认知对抗模拟与评估》一文荣获优秀奖。该文构建“感知—决策—生成—模拟”四位一体闭环系统，让认知对抗效果可量化、可追溯。
随着全球认知对抗日益常态化，传统情报分析方法面临感知滞后、策略僵化与效果黑箱三大难题，尤其难以捕捉“沉默大多数”（不主动发声但受舆论影响的人群）的真实认知状态。
对此，该文构建了“感知—决策—生成—模拟”四位一体认知对抗闭环系统：态势感知模块实时捕捉舆论风向；策略辅助模块生成优化对抗策略；制品生成模块自动调用大模型批量产出多模态情报制品；模拟评估模块在虚拟社交场域中量化传播效果。
系统以某选举为仿真想定完成了全链路验证，实现了认知对抗全流程的智能化落地与效能量化评估。
《面向复杂决策场景的智能参谋系统设计与实现》一文荣获优秀奖。该文集成五大决策分析工具，实现从情报到策略的一站式智能辅助。
随着现代国际形势向智能化方向发展，场景数据规模持续增长，传统情报分析手段已难以满足高效精准的策略需求。
为此，该文设计了一种面向复杂决策场景的智能参谋系统，集成SWOT分析、头脑风暴、多方冲突分析、逆元推理与能力需求分析五种工具，搭建了态势感知、推演研判到策略推荐的完整决策流程。
技术层面，系统实现了非结构化情报的结构化处理、冲突事件的智能预测以及博弈策略的均衡求解。仿真模拟表明，系统可有效提升分析效率、策略质量与决策科学性，为复杂决策场景提供智能化参谋保障。
当前，人工智能（885728）正加速从感知智能迈向认知智能新阶段，作为新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，认知智能已然成为情报研判、认知对抗、复杂决策等关键领域的核心驱动力，更是支撑国家治理现代化、筑牢全域安全防线的重要技术底座。
此次获奖，是拓尔思（300229）在智能情报与认知研判领域开展产学研协同创新的重要成果，也是加大认知决策研究，深耕公共安全领域的重要体现。公司将持续以优秀的技术成果和产品服务行业发展，为国家安全和社会治理筑牢技术基石。
