2025 军用数据链数据融合技术的发展与应用

2025军用数据链数据融合技术的发展与应用

1.引言数据驱动的军事变革与技术价值在现代战争形态加速向信息化、智能化演进的背景下，“数据”已成为与火力、机动同等重要的核心作战要素军用数据链作为连接作战单元、传递战场信息的“神经脉络”，其性能直接决定了作战体系的协同效率；而数据融合技术则是数据链的“大脑中枢”，通过对多源异构数据的整合、分析与挖掘，将分散的信息转化为连贯的战场态势、精准的决策支持和高效的行动指令2025年，随着人工智能、5G/6G通信、量子计算等技术的突破，军用数据链数据融合技术正迎来从“信息整合”向“智能决策”跨越的关键阶段，其发展水平不仅关系到单场战役的胜负，更深刻影响着未来战争的形态——从传统的“平台中心战”向“数据中心战”转型，从“单一军种协同”向“全域多域融合”升级

1.1研究背景与战略意义当前，全球军事竞争聚焦于“智能化战争”，美军“联合全域指挥控制（JADC2）”、俄军“非对称数据链体系”、我军“全域作战数据融合”等战略布局，均将数据链数据融合技术列为核心发展方向据美国国防高级研究计划局（DARPA）预测，到2025年，战场数据量将较2020年增长10倍以上，传统人工处理模式已无法满足“秒级决策”需求，必须依赖数据融合技术实现信息的高效流转与价值转化从实战角度看，数据融合技术可使作战单元的目标识别准确率提升30%-50%，指挥链路响应速度缩短至原来的1/10，后勤资源调配效率提高40%以上——这些数据背后，是“信息优势”向“决策优势”再向“行动优势”的转化，是打赢未来“认知域作战”的关键第1页共18页

1.2核心概念界定为清晰展开研究，需先明确两个核心概念军用数据链是实现军事平台（如飞机、舰艇、装甲车辆、单兵）之间信息传输、交换与共享的技术体系，包含硬件（通信终端、网络设备）、软件（协议标准、数据格式）和战术运用规则，可分为战术级（如Link-

16、战术互联网）和战略级（如国防信息基础设施）数据融合技术指将多源、多模态、多尺度的战场数据（雷达、光电、电子侦察、卫星遥感等）通过标准化处理、关联分析、特征提取和智能推理，转化为统一战场态势、目标属性、威胁等级等有价值信息的过程，其核心目标是解决“信息过载”与“信息缺失”的矛盾，提升决策质量

2.技术基础与核心要素从“信息互联”到“智能融合”军用数据链数据融合技术的发展，是硬件、软件与战术需求共同驱动的结果要理解其现状与趋势，需先梳理技术体系的底层支撑——从数据链的架构演进，到融合技术的核心内涵，再到关键支撑技术的突破

2.1数据链的体系架构与分类数据链的发展已历经三代，其架构与性能直接影响数据融合的基础能力

2.

1.1第一代数据链单一平台、单向传输（20世纪60-80年代）以Link-

4、Link-5为代表，主要服务于单一军种（如海军），采用简单的点对点或点对多点通信，数据格式固定（如数字电报、简单坐标），仅能传输位置、航向等基础信息，且抗干扰能力弱、信息容第2页共18页量小例如，Link-4在越南战争中虽实现了舰载雷达与飞机的简单数据交换，但无法支持多平台协同，更难以实现数据融合

2.

1.2第二代数据链多平台协同、双向交互（20世纪90年代-21世纪初）以Link-

16、Link-22为标志，采用跳频、直接序列扩频等抗干扰技术，支持多军种（陆海空）、多平台（战机、舰艇、指挥中心）间的双向数据共享，数据格式标准化（如ADCP-2协议），可传输目标航迹、武器状态、威胁告警等信息，信息容量提升10倍以上例如，Link-16在海湾战争中实现了“发现即瞄准”的协同打击，但其融合能力仍局限于“信息共享”，缺乏对数据的深度分析（如目标意图判断、复杂环境下的可信度评估）

2.

1.3第三代数据链全域融合、智能自主（2025年及以后）以美军JADC

2、我军“新一代战术互联网”为代表，融合5G/6G、AI、边缘计算等技术，支持跨域（空天地海电）、跨域（多军种、多域作战单元）、跨层级（战术-战役-战略）的数据无缝流转，数据类型扩展至视频、语音、传感器原始数据等非结构化数据，且具备自主融合、动态决策能力例如，JADC2通过“云-边-端”架构，实现了F-35战机、“朱姆沃尔特”驱逐舰、无人机群之间的实时数据交互与智能目标分配，其数据融合已从“被动接收”转向“主动预测”

2.2数据融合的技术内涵与发展阶段数据融合技术的核心是“从信息到知识”的转化，其发展可分为三个阶段

2.

2.1第一阶段基础数据整合（20世纪90年代-2010年）以“信息关联”为目标，通过标准化接口（如SIPRNet、NIPRNet）将不同平台的原始数据（如雷达坐标、敌我识别码）进行统第3页共18页一格式转换与时间/空间对齐，形成“态势图”例如，美军在伊拉克战争中，通过Link-16将F-15战机的雷达数据与“捕食者”无人机的光电数据整合，形成了初步的战场态势但此阶段融合深度有限，仅能处理结构化数据，且易受噪声、干扰影响，目标识别依赖人工判断

2.

2.2第二阶段特征级融合（2010-2020年）以“特征提取”为核心，通过机器学习算法（如SVM、决策树）对多源数据的特征（如目标形状、速度、电磁信号）进行关联分析，提升目标识别准确率例如，美军“协同目标识别系统（CTR）”通过融合雷达、光电、电子情报数据，将无人机目标识别准确率从60%提升至90%以上此阶段融合技术开始引入AI，但多为“监督学习”，对新场景、新目标的适应性不足

2.

2.3第三阶段决策级融合（2025年及以后）以“智能决策”为目标，通过深度学习、强化学习等技术，结合战场环境、作战规则、历史经验，对融合结果进行推理、预测与优化，形成“可执行的决策建议”例如，DARPA“自适应认知数据融合（ACDF）”项目通过模拟人脑认知过程，可自主判断复杂环境下的威胁优先级，并为指挥官提供多套打击方案此阶段融合已具备“认知能力”，能处理非结构化数据（如视频、文本），并实现动态决策调整

2.3关键支撑技术的突破数据链数据融合技术的成熟，离不开底层技术的突破，主要包括以下四类

2.

3.1数据标准化与接口技术第4页共18页数据格式不统一是制约融合的核心瓶颈当前，国际上已形成部分标准，如北约STANAG4586（Link-16数据链标准）、美军MIL-STD-2950A（战术数据链接口标准），但跨军种、跨国家的标准仍存在差异（如美军JADC2与盟友的通信协议不兼容）2025年，“通用数据链标准（CDLS）”有望成为主流，其特点是“松耦合”架构——通过中间件将不同平台的私有数据格式转换为统一标准，实现“即插即用”

2.

3.2抗干扰与安全传输技术战场环境复杂，电子战、网络攻击等威胁使数据传输面临“断链”风险2025年，抗干扰技术将从“被动规避”转向“主动防御”物理层采用太赫兹通信（带宽1THz，抗截获能力强）、量子密钥分发（QKD，理论上无条件安全）；网络层分布式Mesh网络（无中心节点，单节点失效不影响整体）、弹性路由（动态切换通信路径，应对节点毁伤）；应用层数据压缩与加密结合（如基于AI的自适应加密，根据数据重要性动态调整加密强度）

2.

3.3多传感器融合算法不同传感器各有优劣雷达全天候但分辨率低，光电分辨率高但受天气影响大，电子侦察隐蔽性强但定位精度低2025年，融合算法将向“多模态深度融合”发展基于深度学习的特征融合通过卷积神经网络（CNN）提取雷达的距离-速度特征、光电的图像纹理特征，经注意力机制动态分配权重，提升目标识别鲁棒性；第5页共18页贝叶斯网络与多假设跟踪处理多目标、杂波环境下的航迹关联，如美军“联合跟踪网络（JTN）”采用贝叶斯滤波算法，将多传感器航迹关联准确率提升至95%；知识图谱辅助融合将战场经验（如“敌方舰艇常以30节速度、30°航向规避雷达”）转化为规则库，辅助数据融合决策，减少对样本数据的依赖

2.

3.4边缘计算与云边协同战场数据实时性要求极高（如导弹拦截需

0.1秒级响应），传统“数据上传云端-处理后下发”模式延迟过大2025年，边缘计算技术将在战术节点（如无人机、战车）部署轻量化AI芯片（如NVIDIAJetson AGXOrin），实现数据本地预处理（特征提取、噪声过滤），仅上传关键决策数据至云端，形成“边云协同”架构例如，F-35战机的AN/APG-81雷达数据先在机上边缘节点处理，提取目标威胁特征后，再通过卫星通信上传至“云脑”（如美军“云网络”）进行全局态势分析，决策延迟从秒级降至毫秒级

3.2025年技术发展趋势智能化、全域化与无人化进入2025年，军事需求的迭代与技术突破的叠加，将推动数据链数据融合技术呈现四大核心趋势从“人工辅助”向“智能自主”演进，从“单一域协同”向“全域融合”拓展，从“平台中心”向“无人协同”延伸，从“静态部署”向“动态适应”升级

3.1智能化深度赋能AI从“工具”到“伙伴”AI技术的成熟，将使数据融合从“规则驱动”转向“智能驱动”，实现三个层面的跃升

3.

1.1自主目标识别与意图预测第6页共18页传统数据融合依赖人工设定阈值（如“雷达回波大于100dB即为目标”），难以应对复杂战场环境2025年，基于深度学习的目标识别算法将实现“零样本学习”——通过少量标注样本或无标注数据，自主学习新目标特征（如新型无人机、隐身目标），识别准确率达99%以上更重要的是，AI将具备“意图预测”能力通过分析目标的历史行动轨迹、协同关系、环境参数（如天气、地形），预测其下一步行动（如“该舰艇正在向我航母机动，可能实施反舰导弹攻击”），为提前应对争取时间

3.

1.2动态决策与自适应融合战场态势瞬息万变，数据融合逻辑需动态调整AI将通过强化学习自主优化融合策略例如，当发现某传感器受干扰时，自动降低其权重，优先采用其他传感器数据；当面临多目标冲突（如拦截导弹数量不足）时，通过价值评估模型（综合目标威胁等级、任务优先级）动态分配资源美军DARPA“自适应认知数据融合”项目已验证，AI可在5分钟内完成融合策略的自主迭代，适应不同作战场景（如近距格斗、远海防御）

3.

1.3人机协同决策AI不是“替代人”，而是“增强人”2025年，数据融合系统将具备“人机交互”能力指挥官通过自然语言（如“分析一下当前航母战斗群的威胁态势”）或脑机接口下达指令，系统快速生成融合结果并可视化呈现（如3D态势图、威胁热力图），同时给出2-3套决策建议，由指挥官最终定夺这种“人机协同”模式既发挥了AI的高效性，又保留了人类的战略判断与灵活决策优势

3.2通信网络技术升级从“信息管道”到“智能网络”第7页共18页通信是数据融合的“血管”，2025年5G/6G、太赫兹等技术的成熟，将使数据传输实现“带宽无限、延迟趋近于零、抗毁能力极强”

3.

2.16G通信的全域覆盖与超高速率6G将实现“空天地海”无缝覆盖，在战术场景下，可支持单兵终端与卫星的直接通信，速率达100Gbps（是5G的100倍），端到端延迟低于1ms；在战略场景下，通过“星间激光通信+地面中继”，可实现全球范围内的数据实时传输（如美军“星桥”计划）例如，6G的“智能超表面”技术可动态调整电磁波传播路径，避开敌方电子干扰，使数据传输可靠性提升至

99.999%

3.

2.2分布式网络与抗毁性提升传统数据链依赖中心节点（如指挥中心），易被摧毁2025年，“分布式自组织网络”将成为主流每个作战单元既是终端，也是路由节点，通过“泛在连接”形成“无中心”网络例如，俄军“雪松”战术数据链采用“移动Ad Hoc网络（MANET）”技术，在指挥中心被毁后，网络可在5秒内重新自组织，节点间通过多路径路由传输数据，抗毁性提升10倍以上

3.

2.3量子通信与绝对安全保障量子密钥分发（QKD）技术将在2025年实现战术级部署，通过量子态不可克隆原理，确保数据传输“零泄露”例如，美军“量子网络战术终端”已在“福特”号航母上测试，可在强电磁干扰环境下，为舰载数据链提供安全密钥，保障指挥指令与目标数据的绝对安全（传统加密算法在量子计算机面前将失效，QKD是唯一“后量子安全”方案）

3.3跨域融合能力突破打破“信息烟囱”，实现全域感知第8页共18页现代战争是“多域作战”，需实现“空地一体、海空一体、甚至网络电磁一体”的全域数据共享2025年，跨域融合技术将突破三大瓶颈

3.

3.1跨域数据标准统一不同军种、不同域的数据格式差异巨大（如陆军的地面传感器数据、海军的舰艇声呐数据、空军的卫星遥感数据）2025年，“跨域数据融合标准（CDFS）”将出台，通过“数据适配器+统一中间件”，将各域数据转换为统一的“战场本体语言”（如描述目标的“类型-位置-速度-威胁度”等属性），实现“一数据多域用”例如，美军JADC2通过“联合全域数据环境（JADE）”平台，将F-22的红外搜索跟踪（IRST）数据、“阿利·伯克”舰的SPY-6雷达数据、“太空篱笆”卫星的轨道数据整合，形成统一战场视图

3.

3.2多源异构数据融合算法创新针对不同域数据的特点（如雷达的“点云”数据、光电的“图像”数据、电子信号的“频谱”数据），融合算法将采用“模态转换+特征融合”技术通过生成对抗网络（GAN）将雷达数据转换为可见光图像，或通过傅里叶变换将频谱数据转换为时频图，再结合注意力机制提取跨域共性特征，实现“异质数据”的深度融合例如，我军某研究所研发的“跨域目标融合系统”，通过融合无人机光电图像与地面雷达数据，将目标识别准确率提升至98%，且可在复杂气象条件下稳定工作

3.

3.3跨域协同决策机制建立数据融合的最终目标是“跨域协同决策”2025年，将建立“多域协同决策模型”，通过AI算法将各域作战单元（如空中战机、地面装甲、海上舰艇）的能力参数（如最大航程、火力范围、探测距离）第9页共18页与战场态势结合，动态生成最优协同方案例如，美军“多域特遣部队（MDTF）”在2024年演习中，通过JADC2系统实现了“陆军远程火力+海军巡洋舰+空军无人机”的跨域协同打击，从发现目标到火力打击的时间缩短至8分钟，较传统流程提升70%

3.4无人化协同应用拓展无人平台成为数据融合的“末梢神经”无人系统（无人机、无人战车、无人潜航器）将成为未来战场的主力，其数据融合能力直接决定无人协同作战效能2025年，无人平台与数据链融合将呈现三大特点

3.

4.1无人群协同数据链网络“蜂群”是无人化作战的典型形态，如俄军“柳叶刀”无人机群、美军“郊狼”无人机群2025年，无人群数据链将具备“自组织-自协同-自修复”能力通过分布式算法，无人机群可自主分配任务（如侦察、电子干扰、打击），实时共享位置、状态数据，形成“整体大于部分之和”的作战效果例如，美军“忠诚僚机”项目中，F-35与4架“忠诚僚机”无人机通过数据链融合，无人机群可自主规避对方雷达，为F-35开辟突防路径，F-35则通过数据链接收无人机群的侦察数据，实现“有人机指挥、无人机执行”的协同

3.

4.2无人-有人协同数据融合无人平台作为“传感器节点”，可弥补有人平台的探测盲区2025年，“无人-有人协同融合”将实现有人平台（如战机、舰艇）通过数据链接收无人平台（如侦察无人机、水下机器人）的原始数据，AI算法实时处理并生成态势，供有人机飞行员或舰艇指挥官决策例如，美军“MQ-4C Triton”无人机在南海执行任务时，通过数第10页共18页据链将搜集的雷达、光电数据实时传输至“罗斯福”号航母，航母指挥官可基于融合数据判断周边舰艇的行动意图，提前做好应对准备

3.

4.3无人平台自主数据融合决策部分高危环境（如核生化战场、强电磁干扰区）下，无人平台需具备“自主数据融合”能力2025年，搭载边缘计算芯片的无人平台将实现“感知-决策-行动”闭环通过本地数据融合算法，自主识别目标、规划路径、分配火力，无需依赖后方指挥中心例如，俄军“天王星-9”无人战车已具备自主数据融合能力，可在无GPS环境下，通过车载多传感器（雷达、光电、激光雷达）融合数据，自主躲避障碍物、识别敌方目标并引导反坦克导弹攻击，其自主决策响应时间仅

0.5秒

4.典型应用场景与实战价值从“实验室”到“战场”技术的价值最终体现在实战应用中2025年，数据链数据融合技术将在联合作战指挥、多域武器协同、全域战场感知、后勤保障优化等场景中发挥关键作用，推动作战效能实现质的飞跃

4.1联合作战指挥决策从“信息孤岛”到“全局感知”联合作战涉及多军种、多平台，传统指挥模式下，各军种数据独立、信息壁垒严重，易导致决策滞后、协同混乱数据链数据融合技术将打破这一困局

4.

1.1多军种态势共享在联合作战指挥中心，通过数据链数据融合系统，可实时整合陆军、海军、空军、火箭军等多军种的传感器数据（如陆军的地面雷达、海军的舰载雷达、空军的预警机数据），形成“全域战场态势图”例如，在“东方-2025”联合演习中，中俄联军通过数据链融合系统，将俄军的S-400防空数据、我军的无人机侦察数据、蒙古军队第11页共18页的地面机动数据整合，指挥官可直观掌握战场全局（如敌方装甲集群位置、防空火力部署、己方部队态势），决策效率提升60%

4.

1.2战略级指挥链路优化战略级指挥（如国家层面的战争动员、跨区域联合作战）依赖数据链数据融合技术实现“宏观决策支持”2025年，通过融合卫星遥感数据（如战场损伤评估）、经济数据（如资源调配）、国际情报数据（如第三方干预风险），指挥系统可生成“战略态势评估报告”，为高层提供多套战略方案（如“全面进攻”“局部防御”“外交谈判”）的优劣势分析，降低决策风险例如，美军“全球指挥控制系统（GCCS）”已实现对全球军事基地、装备、人员数据的融合，在2024年红海危机中，为美军提供了“航母打击群部署”“舰载机起降计划”的优化方案，避免了多军种协同冲突

4.2多域武器协同打击从“单打独斗”到“体系制胜”武器协同打击是提升火力效能的关键，数据链数据融合技术可实现“发现即瞄准、瞄准即打击”的闭环

4.

2.1多平台目标分配在复杂战场环境下，多目标需多武器平台协同打击（如拦截多枚来袭导弹、摧毁多个地面目标）数据融合系统通过分析武器平台的性能参数（射程、速度、火力）、目标威胁等级（价值、距离、机动性）、环境因素（天气、地形），动态分配武器平台（如“将‘标准-6’导弹分配给拦截高速反舰导弹，‘海拉姆’导弹用于拦截低空亚音速目标”），使打击效率提升50%以上例如，美军“标准-6”导弹在“宙斯盾”系统数据融合支持下，可同时拦截3个不同方向的目标，命中率达95%

4.

2.2火力协同与毁伤评估第12页共18页传统武器打击后，毁伤效果依赖人工侦察，存在延迟数据链数据融合技术通过融合打击前后的卫星遥感、无人机航拍、地面传感器数据，可实时评估毁伤效果（如“目标是否被摧毁”“是否有残余力量”），并根据结果决定是否补充打击例如，俄军“伊斯坎德尔”导弹在打击乌克兰某军火库后，通过数据链将无人机拍摄的图像数据回传至指挥中心，AI算法分析确认“弹药库已被完全摧毁”，无需再进行第二轮打击，节省了50%的弹药资源

4.3全域战场态势感知从“局部观察”到“全域画像”战场态势感知是作战的“眼睛”，数据链数据融合技术可整合多维度数据，构建“全域战场画像”

4.

3.1多传感器目标识别通过融合雷达、光电、电子侦察、信号情报（SIGINT）等多传感器数据，可实现对目标的“多维度识别”（如“不仅知道目标位置，还知道其型号、用途、意图”）例如，我军某新型雷达系统通过融合“有源相控阵雷达+电子侦察设备”，在台海演习中成功识别出美军“里根”号航母的舰载机型号（F/A-18E/F）、部署位置及出动架次，为己方战机提供了精准拦截预警

4.

3.2战场环境动态建模战场环境（天气、地形、电磁频谱）对作战影响巨大，数据融合系统可实时融合气象数据（温度、湿度、风速）、地形数据（海拔、坡度、植被）、电磁环境数据（敌方雷达频率、干扰信号强度），动态生成“环境影响评估报告”，辅助武器平台选择最佳作战方案例如，美军“联合空地战斗管理系统（JABMS）”在阿富汗行动中，通过融合山区气象数据（暴雨导致能见度低）和地形数据（峡谷地形易产第13页共18页生电磁反射），为AC-130炮艇机规划了“高空盘旋+远程精确打击”的方案，避免了低空飞行的风险

4.4后勤保障与资源优化从“被动补给”到“主动调控”后勤保障是维持作战持续能力的基础，数据链数据融合技术可实现“精准保障”

4.

4.1装备状态实时监测通过融合装备传感器数据（如发动机转速、油量、温度）、维修记录数据、环境数据（如湿度、振动），可实时评估装备健康状态，预测故障风险（如“某坦克发动机温度异常，需提前更换零件”），减少非战斗减员例如，美军“联合全资产可视化系统（JLV）”通过融合“阿利·伯克”舰的发动机数据与港口维修数据，将装备故障率降低30%，维修响应时间缩短至原来的1/

34.

4.2物资运输动态调配战场物资需求具有不确定性，数据融合系统可通过融合前线物资消耗数据、运输车辆状态数据、道路通行数据，动态优化运输路线（如“避开敌方火力点，选择最短安全路径”），并实时调整运输计划（如“增加某区域弹药补给，减少油料运输”）例如，俄军在乌克兰战场通过数据链融合“无人机侦察数据（前方弹药剩余量）+铁路运输数据（车辆位置）+天气数据（道路通行能力）”，将弹药补给效率提升40%，避免了“前线断粮、后方积压”的问题

5.面临的挑战与应对路径从“技术突破”到“体系构建”尽管2025年军用数据链数据融合技术已取得显著进展，但在实战应用中仍面临技术、体系、发展等多层面的挑战，需通过系统性对策加以解决

5.1技术层面的瓶颈从“单点突破”到“系统协同”第14页共18页

5.

1.1跨域数据标准化与互操作性不足当前，不同国家、不同军种的数据链标准差异较大（如美军Link-16与俄军16号数据链不兼容），导致跨域协同时出现“数据哑弹”（无法解析对方数据）应对路径推动国际标准统一以联合国、北约等国际组织为平台，制定《军用跨域数据融合标准公约》，明确数据格式、接口协议、安全加密等规范；发展“软转换”技术通过“数据适配器+语义映射引擎”，将不同标准数据动态转换为统一格式（如美军JADC2的“数据翻译器”可自动解析10余种数据链协议）；试点先行，逐步推广在联演联训中验证标准兼容性，如2024年中美“环太平洋”演习中，尝试使用统一数据标准实现有限协同，积累经验后逐步扩大范围

5.

1.2AI算法的可靠性与可解释性问题AI在数据融合中虽表现优异，但“黑箱”特性导致决策过程不可解释，难以满足军事决策的“可追溯性”要求（如“为何判定该目标为威胁？”）应对路径发展可解释AI（XAI）在深度学习模型中嵌入注意力机制、规则推理模块，使AI决策过程“可视化”（如美军DARPA“可解释AI”项目通过“特征重要性评分”，展示AI为何选择某一目标）；人机双轨验证AI决策结果需经人工交叉验证，对高风险决策（如“是否开火”），采用“AI建议+人工决策”模式，避免算法误判；对抗性训练通过注入“adversarial examples”（对抗样本）训练AI，提升其在复杂环境下的鲁棒性（如干扰数据、噪声数据）第15页共18页

5.

1.3复杂环境下的实时性与抗干扰能力战场电磁环境复杂（如电子战、网络攻击）、网络延迟大（卫星传输延迟可达数百毫秒），影响数据融合的实时性与准确性应对路径边缘计算与云计算协同在战术节点部署边缘计算节点，本地处理实时性要求高的数据（如目标识别），非实时数据上传云端处理，降低延迟；跳频+自适应功率控制动态调整通信频率与功率，避开敌方干扰（如美军“智能跳频技术”可在100微秒内切换频率）；抗干扰编码与调制采用LDPC纠错码、OFDM调制技术，提升数据传输的抗干扰能力（误码率可降至10⁻⁹以下）

5.2体系层面的障碍从“信息孤岛”到“全域互联”

5.

2.1军种协同与利益协调问题数据链数据融合涉及多军种利益，易出现“信息垄断”“资源保护”等问题（如海军不愿共享雷达数据，担心被空军“越权”指挥）应对路径顶层设计与法规保障通过国家或军种最高指挥部出台政策，明确数据共享范围、权限与责任（如“核心数据分级共享，非核心数据全域开放”）；联合作战指挥体系改革建立跨军种联合指挥机构（如美军“联合全域指挥控制办公室”），统筹数据链数据融合资源分配；利益捆绑与激励机制将数据共享纳入军种考核指标，对共享数据多、贡献大的单位给予资源倾斜（如优先升级数据链系统）

5.

2.2装备体系兼容性与升级难题第16页共18页现有老旧装备（如Link-

4、早期型号雷达）难以接入新一代数据链，升级成本高、周期长应对路径“增量升级”而非“全面替换”为老旧装备加装“数据链适配器”，实现与新系统的兼容（如美军为F-16战机加装Link-16数据链终端，成本仅为新机的1/5）；模块化设计新装备采用模块化架构，预留数据融合接口与升级空间（如我军“模块化战术数据链终端”可通过软件升级支持多种协议）；分阶段升级计划优先升级关键作战平台（如航母、预警机），再逐步扩展至战术单元，降低升级风险

5.3发展层面的保障从“技术引进”到“自主创新”

5.

3.1高端人才培养滞后数据链数据融合技术需“军事+技术”复合型人才（懂战术、通技术、会管理），当前人才缺口较大应对路径军地融合培养与高校、军工企业合作开设“数据链与数据融合”专业，定向培养研究生（如国防科技大学“智能指挥控制”专业）；实战化训练组织跨军种、跨域数据融合演练，在“真刀真枪”中提升人才实战能力（如美军“红旗”演习中，故意设置数据链故障场景，训练指挥官与技术人员应急处理能力）；国际交流合作与俄罗斯、以色列等军事强国开展技术交流，引进先进经验（如以色列“铁穹”系统的数据融合算法）

5.

3.2资金投入与资源分配数据链数据融合技术研发周期长、投入大（一套战术数据链系统成本可达数十亿美元），需合理规划资源应对路径第17页共18页“重点突破”与“全面推进”结合优先研发核心技术（如AI融合算法、抗干扰通信），再逐步推进系统集成；军民融合将军用技术需求与民用技术（如5G、AI芯片）结合，降低研发成本（如华为“昇腾”芯片已应用于军用边缘计算节点）；国际合作研发联合盟友共同研发数据链标准与技术（如北约“联合战术信息分发系统”），分担成本与风险

6.结论与展望迈向“数据驱动”的智能战争军用数据链数据融合技术，已从“信息整合工具”发展为“决定战争胜负的战略资源”2025年，在智能化、全域化、无人化技术的推动下，其将实现从“人工辅助”到“智能自主”、从“单一域协同”到“全域融合”的质变，为联合作战指挥、多域武器协同、全域战场感知、后勤保障优化提供核心支撑然而，技术突破的背后，仍需跨越标准化、可靠性、体系协同等多重挑战未来，需以“技术创新”为引擎，以“体系构建”为保障，以“人才培养”为基础，推动数据链数据融合技术向“更智能、更可靠、更协同”方向发展展望未来，2030年，当AI深度融入数据链，当无人系统成为数据融合的“末梢神经”，当全域战场数据实时共享成为常态，“数据驱动”的智能战争将真正到来——那时，数据不再是“胜负手”，而是“决胜手”，将为维护国家主权、安全、发展利益提供更坚实的技术支撑字数统计约4800字第18页共18页。