军事传感器网络技术与AI的发展与融合

       最近的两次技术变革提高了战场上的态势感知能力。第一种技术是将计算能力发挥到极致，从而减少了处理数据所需的时间。第二种技术是利用传感器融合，能够收集和集成更广泛的信息集。其结果是，这些变化共同赋予了军方更快地对实时事件作出反应和作出更明智的决定的能力。随着云技术和更快的内存架构成为常态，这一切都是为了将战略和战术细节结合起来，以便快速洞察。

　　21世纪时代的20世纪技术

　　军事领域可能正在使用已有20年历史的存储、网络和计算技术，这些技术必须分阶段处理数据才能提供见解。例如，照片、视频或音频被发送到云或后端数据中心基础设施。然后分析员处理和审查数据，综合结果，然后将信息发送回作战人员。数据移动的次数越多，对外部因素的依赖程度越高，延迟的时间就越长。

　　一条更好的成功之路是在实验室获得最新的技术。通过实时分析比对手更快地获得最新的数据将带来优势。在21世纪的战场上，可操作的情报是可用的，因为计算能力正是收集数据的地方，作战人员可以在收集数据时处理、分析和关联信息。机器学习和人工智能赋予了这种关联和预测的能力。

　　当今的军队必须熟练地建立可以快速部署的模型，包括数据科学家和工程师一起工作，创造一个快速创新的环境。

　　随着越来越多的传感器上线，越来越多的数据可用，我们将看到更高的质量和保真度，并能够使用不同种类的人工智能来预测对手的下一步行动。预测和处方改变了游戏规则，将减少人员伤亡并实现任务目标。

　　传感器融合与数据融合

　　目前，传感器数据有多种类型、格式和大小，包括GPS、低或高清晰度媒体或时间和日期元数据。所有这些都被收集并储存在仓库里。不幸的是，这些不同的格式往往很难挖掘。

　　融合来自不同集合的传感器数据，填补了各个传感器之间的空白。元数据增强了数据的分析和上下文，并且这种组合提供了洞察力和可操作的情报，而这在其他情况下是不可能实现的。位于边缘计算设备附近的摄像机或传感器可以提高态势感知能力，因为数据推断可以在战斗人员需要的时间和地点进行。

　　例如，知道敌方单位就在附近是一回事，但知道该单位移动的地点和时间、它拥有什么武器，以及可以做什么来取得战场优势是另一件事。有了对敌军及其行为的了解，作战人员将对最大和最直接的威胁有可靠的洞察力。

　　通过将计算能力和传感器技术结合起来，作战人员可以实时处理、分析和协作，做出决策，并利用人工智能和机器学习模型。