進入智能化時代，戰場態勢瞬息萬變，戰場數據呈指數級躍升，單純依靠人腦認知將難以有效應對，需要運用大數據、雲計算等技術，構建廣域分布、數據自動交互處理的戰場態勢感知網絡，提升戰場態勢感知度。

拓展維域“廣度”。運用大數據、物聯網技術及多模態網絡，融入多個戰場維度，構建全維分布、廣域泛在、模塊集成、靈敏多能的態勢感知網絡，通過全維戰場空間、多種渠道途徑實現對戰場數據的全時域、全領域、全頻域的實時准確獲取。一方面，己方數據自主匯聚。在統一時空標准的基礎上，實時採集不同作戰平台的導航定位、工作狀態、戰技性能、毀傷狀況等數據信息並自主上傳至雲端，按需申請查看己方相關數據。另一方面，敵方數據多域偵搜。依托廣域分布的傳感器網絡，強化新型手段運用，基於作戰任務對不同作戰目標，全頻全時自主探測、監視與協同接力跟蹤，全面而准確掌握敵方信息。

提升處理“精度”。現代戰爭，數據呈指數級增長，給戰場態勢正確感知添加了“數據迷霧”，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場原始數據進行識別處理、分類整理，有效提升數據處理的速度和效率。一要源頭預先處理。運用邊緣計算技術，在數據採集前端對多源異構原始數據進行標准化、格式化處理。二要自主識別理解。運用大數據、雲計算等進行智能識別，挖掘分析數據背后的隱藏內容和關鍵信息，自動反饋至相應功能模塊待用。三要雲端圖譜管理。在將數據上傳至雲端共享運用的基礎上，運用知識圖譜對上傳數據進行分類整理，形成自主構建及更新的“數據倉庫”，利於動態管理、快速檢索。

挖掘價值“深度”。依托智能化分析網絡，採取人機結合、分布協作的方式，深度挖掘數據價值、評估戰場態勢走向，快速准確地生成動態、全息、可視化的產品。一是人機協作融合數據。鑒別比對、交互印証預先篩查處理的動態實時數據，依托分析模型標准量化數據。二是智能預測戰場走勢。借助內嵌的智能算法模型，對過去和當前戰場態勢中的敵我作戰能力、毀傷效果、威脅程度等進行分析預測，提供未來戰場態勢的多種可能走向，而后通過文字、圖片、動畫等方式生成利於指揮員認知理解的可視化的戰場態勢動態全景圖，為正確指揮決策提供依據。

加快流轉“速度”。借助物聯網等技術將人與機、機與機之間跨域鏈接與耦合，實現廣域泛在分布、物物實時互聯、自主組織恢復、按需隨遇接入等功能，確保數據在作戰體系內部安全、快速、抗擾的流轉傳輸與實時共享。雲端與邊端的數據傳輸，將構建分布在全維戰場空間中的偵察、分析及行動等智能邊端的邊端網群鏈入雲端，實現感知邊端“需求側”與雲端“供給側”的無縫銜接。根據作戰行動的時效性，可構建一對一直接供給、一對多數據分發、多對一數據融入三種邊端數據交互模式，實現邊端間數據敏捷交互，能有效壓縮數據流轉時間，依托速度優勢形成決策優勢。

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