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科技工作者之家 2020-08-06
来源:中国指挥与控制学会
38.围魏救赵
——“非对称”思维智慧
两军相争,谁能调动敌人、左右敌人,谁就处于主动地位,掌握胜负枢机。这对于力量上处于弱势的一方尤其具有重要意义。弱者只有通过调动敌人,才有可能争取到战争的主动权。因而,在敌强我弱的非对称对抗中需要运用非对称思维,避敌锋芒保存实力,通过选择和把握最佳战机取得最后胜利。
【案例】
公元前353年, 魏国大将庞涓率军8万攻打赵国,包围了赵国的都城邯郸。双方战守一年之久,赵衰魏疲。赵国眼看抵挡不住魏的攻势,情况十分危急,赵国国君就向齐国求援。齐威王派田忌为大将,孙膑为军师前去救援。起初,田忌想直接带兵前去赵国救援,然而孙膑却认为:“现在不可以去赵国,此时的赵国正和魏国打得不可开交。魏军长期攻赵,精兵必然都集中在邯郸城下,国内留守的不过是些老弱残卒而已。如果与魏军正面交锋会造成齐国的较大损失,所以应该避实就虚。如果我们乘虚进攻魏国的都城大梁(今河南开封市),占据他们的交通要道,袭击它空虚的后方,魏军就必然要丢下邯郸而回师自救。这样,既解了邯郸之围,又可以乘魏军长途跋涉疲困之时将其歼灭,一举两得。”
田忌听了孙膑的计策,觉得非常有道理,就依计而行,发兵去攻打魏国都城大梁的门户襄宁,并在攻打襄宁的路上埋下了伏兵。由于当时魏军的战斗力很强,不仅齐军北上邯郸没有取胜的把握,即使采取“围魏救赵”的方针,如果意图暴露,庞涓及早回兵自救,这对齐军也仍然是不太有利。为争取战略主动,孙膑又建议田忌,“围魏救赵”不能径情直遂,要首先挥师南下,佯攻魏国的平陵,并在佯攻中佯败。平陵是魏国东部地区的军事重镇,兵多粮足,地形险要,易守难攻。孙膑提出佯攻平陵并在佯攻中佯败,是为了迷惑、麻痹庞涓,造成齐军懦弱无能的假象,促使他继续放心地围攻邯郸,进一步消耗其实力。庞涓以为齐军不堪一击,于是加紧了对赵国的进攻,丝毫没有想到齐军会攻打魏国的国都大梁。魏惠王也被齐军的行动所麻痹,没有感受到齐军的潜在威胁,让魏军主力继续在邯郸鏖战,在魏都大梁没有作必要的防御准备。庞涓竭尽全力,终于攻克了邯郸。就在这时,孙膑建议田忌,立即转兵西下,把攻击的矛头指向魏都大梁,派一部分轻车锐卒,直驱大梁城郊,以突然猛烈的“攻心”之势,逼迫庞涓星夜回师,同时偷偷地把齐军主力埋伏在桂陵(今河南长垣西北),准备截击魏军。大梁是魏国的政治、经济、文化中心,其得失关系到魏国的存亡。齐军直捣大梁,魏惠王十分恐慌,不得不急令庞涓回师。庞涓刚刚攻下邯郸,正在得意忘形,忽闻大梁危急,迫在眉睫,真是又气又急,怒不可遏。他留下一部分兵力驻守邯郸,亲自率领魏军主力日夜兼程,回兵赴救大粱。魏军一路长途跋涉,人困马乏,在桂陵与预先埋伏的齐军相遇,结果被齐国的军队打得大败,赵国之围随之而解。
孙膑避实击虚,以逸待劳,不仅援救了赵国,而且削弱了魏国的实力,创造了中国军事史上著名的“围魏救赵”战法,对后世有着深远的影响。
【案例蕴含的智慧】
在这次作战中,孙膑运用大规模机动作战的战略,采取避实击虚、攻其必救、以逸待劳等谋略,重创魏军,充分显示出孙膑卓越的作战指挥才能。“围魏救赵”之法,运用的是“共敌不如分敌,敌阳不如敌阴”的策略,即当敌人兵力强大而又集中之时,不如先分散它再各个击破;主动出兵去攻击敌人,不如等待敌人的弱点暴露后再相机歼敌。这一策略,最为集中地体现了非对称思维的在军事谋略运用中的创造性。在自己和敌人力量呈现明显的不对称之时,就需要运用非对称思维进行谋略运筹。如果要去攻打强大而又集中的敌人,不如把敌人分散开来再攻打,从正面去攻击敌人,不如从侧面、迂回路线去攻击更好,这在表面上看是舍近求远,实际上离胜利更近了一步。孙膑之所以用兵如神,就在于他非常善于运用非对称思维,能够进行一种错位的思考,从而获得解决问题的最佳思路。孙膑的非对称思维,首先体现在敌强我弱时,利用魏军认为齐军不敢直接攻打魏军及其都城,因而采用“瞒天过海”之计,深入到魏国的国都,出乎魏军意料之外。当魏军气势汹汹要与齐军决战时,孙膑又利用非对称思维,不与魏军主力会战,而是采取伏击战法,攻其无备,出其不意,一举大胜。
【解读与点评】
非对称思维是领导者为谋求战争的胜利而进行思维对抗的一种方式,非对称思维讲究逆向思维和跨越思维,突出“奇”,但并非主观臆断。“围魏救赵”强调的是超越思维的常规习惯,一定程度地摆脱传统的逻辑思路,因而能够酝酿和实现战争认识上新的飞跃,创造出层出不穷的新战法。从孙膑的“围魏救赵”到毛泽东的“四渡赤水”,再到美军在海湾战争、科索沃战争中所运用的非对称作战,都是对非对称思维的具体运用。毛泽东提出的“你打你的,我打我的”的作战指导思想,以及我军一贯坚持的“以劣胜优,以低制高”谋略思想,都是非对称思维在作战指导和军事谋略运筹中的运用。同样,在日常生活中,要“出奇制胜”,也需要善于运用非对称思维进行谋划。
本文作者:ClCC国防教育特邀专家 杨新
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