進入智能化時代，戰(zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變，戰(zhàn)場數(shù)據(jù)呈指數(shù)級躍升，單純依靠人腦認知將難以有效應對，需要運用大數(shù)據(jù)、云計算等技術，構建廣域分布、數(shù)據(jù)自動交互處理的戰(zhàn)場態(tài)勢感知網(wǎng)絡，提升戰(zhàn)場態(tài)勢感知度。

拓展維域“廣度”。運用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術及多模態(tài)網(wǎng)絡，融入多個戰(zhàn)場維度，構建全維分布、廣域泛在、模塊集成、靈敏多能的態(tài)勢感知網(wǎng)絡，通過全維戰(zhàn)場空間、多種渠道途徑實現(xiàn)對戰(zhàn)場數(shù)據(jù)的全時域、全領域、全頻域的實時準確獲取。一方面，己方數(shù)據(jù)自主匯聚。在統(tǒng)一時空標準的基礎上，實時采集不同作戰(zhàn)平臺的導航定位、工作狀態(tài)、戰(zhàn)技性能、毀傷狀況等數(shù)據(jù)信息并自主上傳至云端，按需申請查看己方相關數(shù)據(jù)。另一方面，敵方數(shù)據(jù)多域偵搜。依托廣域分布的傳感器網(wǎng)絡，強化新型手段運用，基于作戰(zhàn)任務對不同作戰(zhàn)目標，全頻全時自主探測、監(jiān)視與協(xié)同接力跟蹤，全面而準確掌握敵方信息。

提升處理“精度”�，F(xiàn)代戰(zhàn)爭，數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，給戰(zhàn)場態(tài)勢正確感知添加了“數(shù)據(jù)迷霧”，需要通過高效、快速、自主的智能算法，對實時獲取的海量多源的戰(zhàn)場原始數(shù)據(jù)進行識別處理、分類整理，有效提升數(shù)據(jù)處理的速度和效率。一要源頭預先處理。運用邊緣計算技術，在數(shù)據(jù)采集前端對多源異構原始數(shù)據(jù)進行標準化、格式化處理。二要自主識別理解。運用大數(shù)據(jù)、云計算等進行智能識別，挖掘分析數(shù)據(jù)背后的隱藏內(nèi)容和關鍵信息，自動反饋至相應功能模塊待用。三要云端圖譜管理。在將數(shù)據(jù)上傳至云端共享運用的基礎上，運用知識圖譜對上傳數(shù)據(jù)進行分類整理，形成自主構建及更新的“數(shù)據(jù)倉庫”，利于動態(tài)管理、快速檢索。

挖掘價值“深度”。依托智能化分析網(wǎng)絡，采取人機結合、分布協(xié)作的方式，深度挖掘數(shù)據(jù)價值、評估戰(zhàn)場態(tài)勢走向，快速準確地生成動態(tài)、全息、可視化的產(chǎn)品。一是人機協(xié)作融合數(shù)據(jù)。鑒別比對、交互印證預先篩查處理的動態(tài)實時數(shù)據(jù)，依托分析模型標準量化數(shù)據(jù)。二是智能預測戰(zhàn)場走勢。借助內(nèi)嵌的智能算法模型，對過去和當前戰(zhàn)場態(tài)勢中的敵我作戰(zhàn)能力、毀傷效果、威脅程度等進行分析預測，提供未來戰(zhàn)場態(tài)勢的多種可能走向，而后通過文字、圖片、動畫等方式生成利于指揮員認知理解的可視化的戰(zhàn)場態(tài)勢動態(tài)全景圖，為正確指揮決策提供依據(jù)。

加快流轉“速度”。借助物聯(lián)網(wǎng)等技術將人與機、機與機之間跨域鏈接與耦合，實現(xiàn)廣域泛在分布、物物實時互聯(lián)、自主組織恢復、按需隨遇接入等功能，確保數(shù)據(jù)在作戰(zhàn)體系內(nèi)部安全、快速、抗擾的流轉傳輸與實時共享。云端與邊端的數(shù)據(jù)傳輸，將構建分布在全維戰(zhàn)場空間中的偵察、分析及行動等智能邊端的邊端網(wǎng)群鏈入云端，實現(xiàn)感知邊端“需求側”與云端“供給側”的無縫銜接。根據(jù)作戰(zhàn)行動的時效性，可構建一對一直接供給、一對多數(shù)據(jù)分發(fā)、多對一數(shù)據(jù)融入三種邊端數(shù)據(jù)交互模式，實現(xiàn)邊端間數(shù)據(jù)敏捷交互，能有效壓縮數(shù)據(jù)流轉時間，依托速度優(yōu)勢形成決策優(yōu)勢。

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