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这个问题挺有意思的，因为它触及了游戏AI、军事建模和博弈论的一个核心争议，简短的回答是：可以部分量化，但永远无法完全量化。 能量化到什么程度”本身取决于你要解决什么问题。
下面分层来说。
哪些部分确实可以量化
数值层面的克制
如果游戏规则本身就是数值化的，文明》里的枪兵克制骑兵、《星际争霸》里的兵种攻击加成，那克制关系就是一个乘法系数，这类克制天然可量化,AI直接查表即可。
统计层面的胜率
在《星际争霸》《Dota》这类游戏里，职业选手的对局数据可以统计出“A兵种 vs B兵种”的期望胜率，AlphaStar这类AI就是通过海量自我对弈，把克制关系内化成策略网络的权重，这不是显式公式，但本质上是用数据逼近了一个量化函数。
博弈论里的收益矩阵
把战术选择抽象成策略集，用收益矩阵描述“我出A你出B”的得失，这是标准做法，纳什均衡、混合策略都可以算,前提是你能把战场状态离散化成有限策略。
哪些部分很难量化
克制关系的条件依赖性
“坦克克制步兵”在开阔地成立，在城市巷战里可能反过来，克制不是二元关系，而是随地形、时机、情报、后勤变化的函数，要把所有这些变量纳入量化模型,维度会爆炸。
意图与欺骗
战术克制的本质常常是“我猜你会这么做”，这涉及心理博弈、虚张声势、二次猜测，这类高阶信念推理，形式化可以做（比如博弈论里的贝叶斯博弈），但实际战场信息不完全、对手非理性,模型很快失效。
涌现与非线性
复杂系统里，局部克制关系叠加后可能产生完全意想不到的全局结果，比如某种兵种组合单独看都不强，配合起来却形成压倒性战术,这种涌现性很难用简单量化关系捕捉。
创新
当一方发明了全新战术，旧的克制表直接失效，量化模型只能描述已知关系,对新战术的预判能力有限。
实际系统怎么处理
- 游戏AI（AlphaStar、OpenAI Five）：不显式建模克制，而是用海量对弈让神经网络隐式学习，本质是用算力换量化。
- 军事兵棋：用兰彻斯特方程等简化模型，但真正决策仍靠人类判断,模型只是辅助。
- 强化学习研究：用“策略空间”代替“克制表”，把克制理解为策略之间的相对优势,这是更现代的思路。
- 作为工程问题：在规则明确、数据充足的场景下,克制关系可以量化到足够好用的程度。
- 作为认识论问题：战术克制的本质包含不确定性、心理博弈和涌现性,这些无法被完全量化。
- 更准确的说法：不是“能不能量化”，而是“量化到什么粒度、在什么范围内有效”，超出范围,量化模型就会给出误导性的精确答案。
一句话：能量化的是克制的骨架，量化不了的是它的血肉。 电脑工具可以算出“大概率”，但算不出“这一局这个指挥官在这个时刻会怎么赌”。
