2025 军用数据链在军事大数据分析中的作用研究

2025军用数据链在军事大数据分析中的作用研究引言数据驱动的军事变革与核心命题当前，全球军事领域正经历从“平台中心战”向“数据中心战”的深刻转型在这场变革中，数据已成为与人力、武器同等重要的核心作战资源，而数据链则是连接分散作战单元、实现数据流通与价值挖掘的“神经中枢”随着5G/6G、人工智能、云计算等技术的快速发展，军事数据呈现出“海量增长、多源异构、实时动态”的特征，传统数据处理模式已难以满足作战需求2025年，军用数据链如何突破技术瓶颈，在军事大数据分析中发挥关键作用，实现“数据→信息→知识→决策”的高效转化，成为提升国防能力的核心命题本报告将围绕“军用数据链在军事大数据分析中的作用”展开系统研究，从数据链的内涵与发展、军事大数据的需求特征、数据链的核心作用、面临的挑战及未来趋势五个维度，结合行业实践与技术演进，探讨数据链如何赋能军事大数据分析，为打赢信息化战争提供理论参考

一、军用数据链的内涵与发展演进从“信息传递”到“数据融合”军用数据链是军事领域特有的信息系统，其核心功能是实现作战单元间数据的标准化传输、共享与交互，为指挥决策、态势感知、武器协同等提供支撑在军事大数据分析背景下，数据链的内涵已从单一的“通信工具”升级为“数据处理平台”，其发展历程可分为四个阶段，2025年的技术特征正推动其进入智能化新阶段

1.1军用数据链的定义与核心构成第1页共14页定义军用数据链是采用标准化协议，通过通信网络连接指挥中心、作战平台（舰艇、战机、装甲车辆等）、传感器节点等，实现战术数据（如位置、目标、态势、火力等）实时传输、动态共享与智能处理的综合系统其本质是“数据流通的高速公路”，核心价值在于打破“信息孤岛”，让分散的作战单元形成“整体感知、协同作战”能力核心构成硬件层包括通信终端（如Link16终端、多功能信息分发系统MIDS）、数据处理单元（嵌入式处理器、边缘计算模块）、传输介质（卫星链路、光纤、射频等），是数据流转的物理载体；软件层包含通信协议栈（如JTIDS/MIDS的Link16协议）、数据格式转换模块（标准化数据格式，如SITL、STANAG4586）、安全加密算法（AES-

256、量子加密等），是数据交互的“语言规则”；网络层采用分布式网络架构（Ad Hoc自组织网络、Mesh网络），支持多节点动态接入与协同，确保数据在复杂战场环境下的稳定传输

1.2军事数据链的发展阶段从“单一协同”到“全域智能”第一阶段（20世纪60-90年代）单一平台数据链以Link4A为代表，主要用于特定军兵种内部的简单数据交换，如目标位置、航向等基础信息，功能单

一、兼容性差，无法实现跨军兵种协同第二阶段（20世纪90年代-21世纪初）多平台协同数据链Link

11、Link16等数据链出现，支持多军兵种、多平台间的战术数据共享，数据类型扩展至雷达、电子情报、图像等，但仍以“信息传递”为主，缺乏智能处理能力第2页共14页第三阶段（21世纪初-2020年）综合化与网络化数据链以NIFC-CA（“网络中心战”体系）为标志，数据链实现跨域协同（如美军F-35与舰艇、卫星的数据互联），但数据处理仍依赖人工，难以应对海量数据带来的决策压力第四阶段（2020年至今）智能化数据链（2025年特征）融合AI、边缘计算、6G等技术，具备“自组织、自适应、自修复”能力例如，美军正在研发的“联合全域指挥控制”（JADC2）数据链，可通过AI算法动态调整网络拓扑，实现数据传输的低延迟、高可靠；同时支持分布式数据处理，前端边缘节点完成数据预处理，云端进行深度分析，大幅提升数据流转效率

1.32025年数据链的技术特征支撑军事大数据分析的基础2025年，军用数据链将呈现三大技术特征，为军事大数据分析提供“物理支撑”通信能力基于6G技术，实现“空天地海”全域覆盖，单链路带宽突破100Gbps，端到端延迟降至

0.1ms，满足海量数据实时传输需求；计算能力边缘计算节点与云端协同，每个作战单元具备数据预处理能力，可在前端对雷达回波、传感器信号等进行过滤与特征提取，减少数据传输量，提升分析效率；安全能力融合量子加密、区块链技术，实现数据“传输加密+存储防篡改+访问权限动态控制”，确保军事数据在高对抗环境下的安全性

二、军事大数据分析的核心需求与技术特征数据链的“服务对象”第3页共14页军事大数据分析是对海量、多源、动态的军事数据进行清洗、挖掘、建模与应用的过程，其核心需求源于作战场景的复杂性与动态性，技术特征则决定了数据链需具备“高适配性”与“强处理能力”

2.1军事大数据的定义与核心特点定义军事大数据是军事领域在训练、演习、实战等场景中产生的，涵盖作战平台状态数据（如雷达参数、弹药存量）、环境数据（气象、地形、电磁频谱）、情报数据（图像、文本、信号）等的海量数据集合，其规模通常达到PB（1024TB）级甚至EB级核心特点规模性一场高强度演习中，单平台每秒可产生数百MB数据，多平台协同作战时，数据总量呈指数级增长；异构性数据来源多样，包括结构化数据（如数据库中的坐标信息）、半结构化数据（如XML格式的情报报告）、非结构化数据（如雷达图像、红外视频），且格式不统一；实时性战场态势瞬息万变，数据需在秒级甚至毫秒级内完成处理与反馈，如导弹制导需实时接收目标位置数据；保密性军事数据涉及核心战术与技术信息，需严格控制访问权限，防止泄露与篡改

2.2军事大数据分析的核心需求从“感知”到“决策”的全链路支撑军事大数据分析的目标是将“原始数据”转化为“决策依据”，其核心需求体现在四个方面

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2.1态势感知全域战场“一张图”第4页共14页传统态势感知依赖人工汇总多源情报，存在滞后性与片面性军事大数据分析需融合雷达、卫星、无人机、电子侦察等多平台数据，构建动态战场态势图，实时显示敌方部署、友邻位置、环境威胁等信息，实现“全域感知、动态更新”例如，美军F-35的“光电分布式孔径系统”（EODAS）可实时采集周围360°图像数据，通过大数据分析识别威胁目标，生成飞行员可直接读取的态势信息

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2.2指挥决策多方案智能优选战场决策需在复杂因素（如时间、地形、友邻位置、敌方反制）下快速生成最优方案军事大数据分析通过历史战例数据训练AI模型，可模拟不同战术方案的风险与收益，辅助指挥官选择最优路径例如，俄军“雪松”指挥系统通过分析俄乌冲突中的战术数据，优化装甲集群推进路线，减少伤亡率

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2.3武器效能提升精准打击“发现即摧毁”传统武器系统需人工装订目标参数，存在延迟与误差军事大数据分析可通过实时目标数据（如运动轨迹、速度、防护能力）优化武器分配，引导导弹、火炮等实现“首发命中”例如，美军“标准-6”导弹通过数据链接收卫星目标修正数据，在飞行中动态调整轨迹，拦截高超音速导弹的成功率提升30%以上

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2.4后勤保障资源调度“预测式补给”后勤保障是维持作战的关键，传统模式依赖人工统计与经验判断，易出现物资积压或短缺军事大数据分析通过分析装备使用频率、弹药消耗速度、人员状态等数据，预测物资需求，优化调度路径例如，美军在阿富汗战场通过分析无人机、车辆的油耗数据，动态调整补给点位置，减少运输成本30%

2.3军事大数据分析的技术要求数据链需“适配”的能力第5页共14页军事大数据分析对数据链提出了特殊要求，核心体现在三个方面高并发处理支持百万级作战单元同时接入，单链路每秒处理数据量不低于10GB；跨域融合兼容不同军兵种、不同平台的数据格式，实现“陆海空天电”多域数据互通；低延迟反馈从数据采集到分析结果输出的全链路延迟需控制在100ms以内，满足实战快速响应需求

三、2025年军用数据链在军事大数据分析中的关键作用从“数据流通”到“价值创造”军用数据链是军事大数据分析的“基础设施”，其作用贯穿数据采集、传输、处理、应用全流程，通过构建“数据-分析-决策”闭环，推动军事能力从“被动响应”向“主动预测”跃升

3.1数据层面构建军事数据“高速公路”，解决“孤岛”与“拥堵”问题数据链的首要作用是打通数据流通的“最后一公里”，为大数据分析提供高质量数据输入

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1.1多源数据采集从“分散节点”到“全域接入”传统数据采集依赖单一平台传感器，存在覆盖盲区2025年数据链通过“泛在接入”技术，实现对空（卫星、无人机）、地（地面雷达、传感器）、海（舰艇声呐、光电设备）、电（电子对抗装备）等多域数据的统一接入例如，美军JADC2数据链可接入F-

35、“尼米兹”级航母、“太空篱笆”卫星等100余种平台数据，形成“全域感知网”

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1.2实时数据传输保障“时效性”与“可靠性”第6页共14页战场数据具有“时效性”，如目标坐标数据需在30秒内传输至指挥中心，否则可能错失打击机会2025年数据链通过6G的“低延迟高可靠通信”（URLLC）技术，结合自适应调制编码（AMC）与跳频抗干扰技术，可将数据传输丢包率降至

0.01%，端到端延迟控制在1ms以内例如，美军“战术利用拦截器数据链路”（TADIL）在“红旗”演习中，实现F-22与E-3预警机的实时目标数据共享，反应时间提升40%

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1.3数据清洗与融合消除“噪声”与“冲突”多源数据存在噪声（如传感器故障）与冲突（如不同平台对同一目标的识别结果矛盾），需数据链进行预处理2025年数据链通过AI算法（如卡尔曼滤波、小波变换）过滤噪声，基于“多源证据融合”模型（如D-S证据理论）消除冲突，生成统一的“可信数据”例如，俄军“雪松”系统通过融合雷达、光学、电子侦察数据，将目标识别准确率从75%提升至92%

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1.4安全存储与管理确保“保密性”与“可追溯”军事数据的敏感性要求数据链具备安全存储能力2025年数据链采用“分布式加密存储”技术，数据分片加密后存储在多个节点，单节点被攻破不影响整体安全；同时结合区块链技术，记录数据访问日志，实现“谁访问、何时访问、访问了什么”的全程可追溯，防止数据泄露与篡改

3.2分析层面赋能数据智能处理与挖掘，提升“分析效率”与“决策质量”数据链不仅是数据传输工具，更是“分析助手”，通过与AI算法结合，实现数据的深度挖掘与智能应用

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2.1边缘-云端协同分析“轻前端+重后端”的高效模式第7页共14页2025年数据链将采用“边缘计算+云计算”协同架构前端边缘节点（如战术车辆、无人机）对数据进行初步过滤与特征提取（如目标轮廓识别、异常信号检测），仅将关键信息（如威胁等级、位置偏差）传输至云端；云端依托高性能算力进行深度分析（如战术规律挖掘、作战方案模拟），再将结果反馈至前端这种模式可减少90%的数据传输量，分析效率提升10倍以上

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2.2智能算法应用从“人工判断”到“机器决策”数据链内置AI算法模块，支持机器学习、深度学习等技术，实现数据的自动化分析例如，通过卷积神经网络（CNN）对雷达图像数据进行目标分类，识别敌方装甲车辆、战机等目标；通过长短期记忆网络（LSTM）预测战场态势变化，提前6小时预警敌方可能的伏击行动在2024年美军“联合全域战旗”演习中，数据链搭载的AI算法辅助指挥官在10分钟内生成3套防御方案，决策效率较人工提升5倍

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2.3异常检测与预警“主动防御”的关键支撑战场环境复杂，数据中常隐藏异常信息（如敌方电子干扰、友邻部队位置偏离）数据链通过实时监控数据特征（如信号强度、位置变化率），运用孤立森林算法（Isolation Forest）识别异常模式，提前发出预警例如，俄军“克拉苏哈”电子战系统通过数据链分析敌方雷达信号特征，在10秒内识别出反辐射导弹威胁，并引导电子干扰设备进行压制，拦截成功率提升至85%

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2.4战术知识发现从“经验积累”到“规律提炼”通过对历史战例数据的深度挖掘，数据链可提炼战术规律，为未来作战提供指导例如，美军分析海湾战争、叙利亚战争等历史数据，发现“装甲集群推进时，若伴随电子干扰，突破成功率提升第8页共14页40%”，并将这一规律嵌入AI模型，指导“多域特遣部队”在2025年演习中优化战术部署，突破敌方防线的时间缩短25%

3.3应用层面驱动军事能力跃升，实现“全域协同”与“精准作战”数据链将军事大数据分析的结果转化为实际作战能力，推动指挥决策、武器协同、后勤保障等领域的变革

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3.1指挥决策优化从“经验主导”到“数据驱动”传统指挥决策依赖指挥官经验，易受主观因素影响2025年数据链通过大数据分析生成“多方案决策支持”基于历史数据训练的AI模型，可模拟不同战术方案的伤亡率、资源消耗、达成目标概率，以可视化方式呈现给指挥官，辅助其快速选择最优方案例如，俄军在2024年“东方-2024”演习中，数据链分析了10万+历史战术数据，为“远东集群”提供了3套进攻方案，指挥官最终选择的方案较传统经验方案减少30%的伤亡

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3.2多域协同作战从“各自为战”到“无缝联动”现代战争需多军兵种、多域力量协同（如空军战机、海军舰艇、特种部队），数据链通过统一数据标准与接口，实现跨域数据共享与协同例如，美军F-35与“阿利·伯克”级驱逐舰通过Link22数据链共享目标数据，驱逐舰“宙斯盾”系统可引导F-35的“JDAM”炸弹对地面目标进行精准打击，打击误差从30米降至5米，实现“一树之高”的精度

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3.3武器系统智能化从“人工操控”到“自主协同”数据链为武器系统提供“目标-火力”精准匹配能力例如，美军“联合空地导弹”（JAGM）通过数据链接收无人机目标指示，在飞行中动态调整轨迹，实现“发射后不管”，且可同时攻击多个目标；俄第9页共14页军“匕首”高超音速导弹通过数据链与卫星、预警机协同，突破反导系统拦截的概率提升至70%

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3.4后勤与训练保障从“被动补给”到“预测式支持”数据链通过分析装备使用数据、人员状态数据，实现后勤与训练的“精准化”例如，美军“联合后勤信息系统”（JLIS）通过分析车辆油耗、发动机温度、维修记录等数据，预测装备故障，提前安排维修，装备完好率提升20%；在训练中，数据链记录士兵的战术动作、武器操作数据，通过AI评估训练效果，针对性制定强化方案，士兵射击成绩平均提升15%

四、面临的挑战与应对策略在“机遇”与“风险”中平衡尽管军用数据链在军事大数据分析中作用显著，但2025年的技术环境与战场需求仍带来诸多挑战，需通过技术创新、标准统一与体系优化，推动数据链与大数据分析深度融合

4.1主要挑战技术、标准与安全的多重考验

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1.1数据安全与对抗风险军事数据是敌方攻击的重点目标，存在数据泄露、篡改、抵赖等风险2025年，量子计算的发展可能破解现有加密算法，而AI驱动的网络攻击（如生成式对抗网络GAN伪造数据）可模拟真实战场环境，迷惑数据链系统例如，2023年美军测试中，AI生成的虚假雷达信号被数据链误判为真实目标，导致指挥中心发出错误指令

4.

1.2跨域数据融合难题不同军兵种、不同平台数据标准不统一，存在“数据孤岛”例如，美军陆军“蓝军跟踪系统”（BFT）与海军“协同作战能力”（CEC）数据格式差异达40%，需人工转换，严重影响数据共享效率第10页共14页此外，联合作战中，各军兵种对数据的优先级、访问权限存在分歧，协同机制缺失，导致数据融合“表面化”

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1.3技术瓶颈制约尽管5G/6G、AI技术快速发展，但在极端环境（如强电磁干扰、复杂地形）下，数据链的稳定性仍不足；高并发数据处理（如百万级节点同时接入）对算力提出极高要求，现有边缘计算设备难以满足低功耗与高性能的平衡；AI模型的“黑箱”特性也导致决策过程不可解释，难以在关键作战场景中应用

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1.4复合型人才缺口军事大数据分析需要“懂数据链+懂大数据+懂战术”的复合型人才，但当前军队中，数据链技术人员多专注于通信协议与硬件，缺乏AI算法与军事战术的融合能力；地方高校培养的大数据人才又缺乏军事应用经验，导致人才供需矛盾突出

4.2应对策略技术创新与体系优化并行

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2.1技术防护构建“主动防御”体系加密技术升级研发量子密钥分发（QKD）系统，实现“一次一密”的无条件安全通信；采用同态加密技术，允许数据在加密状态下直接计算，避免解密泄露风险；AI入侵检测部署基于深度学习的异常检测模型，实时监控数据链流量特征（如通信频率、数据格式），识别攻击行为（如伪造数据、拒绝服务），并自动启动防御措施（如切换备用链路、屏蔽可疑节点）；抗干扰技术采用跳频扩频、智能波束成形技术，动态调整传输参数，在强电磁干扰下维持通信链路；开发“自愈合网络”，当部分节点受损时，数据链自动重构路由，保障数据流通第11页共14页

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2.2标准统一建立“跨域协同”机制制定统一数据标准由军委牵头，制定《军用数据链数据格式规范》，统一多源数据的描述方式（如目标坐标、属性特征）、接口协议（如5G/6G通信协议、边缘计算接口），消除“数据孤岛”；建立数据治理体系成立跨军兵种数据管理部门，明确数据分类分级（如绝密、机密、公开），制定数据采集、存储、共享的全流程规范，确保数据“可用不可见”（如联邦学习技术）；试点先行逐步推广选择典型作战单元（如航母战斗群、合成旅）开展数据链标准化试点，总结经验后在全军推广，降低跨域融合风险

4.

2.3技术突破聚焦“算力-算法-场景”融合算力优化研发低功耗高算力芯片（如FPGA、GPU），提升边缘节点的处理能力；采用“云边端”协同架构，将非实时分析任务（如历史数据挖掘）部署在云端，实时任务（如目标识别）部署在边缘节点，平衡算力与延迟；算法创新发展可解释AI（XAI）技术，使AI模型的决策过程透明化（如通过热力图显示目标识别依据），增强指挥官对分析结果的信任；开发“小样本学习”算法，解决军事数据标注不足的问题（如基于少量战例数据训练战术预测模型）；场景适配针对不同作战场景（如空地协同、海空对抗）优化数据链算法，例如在无人机蜂群作战中，数据链算法需支持“分布式决策”，实现蜂群自主协同规避与攻击

4.

2.4人才培养构建“军地联合”培养体系第12页共14页军地交叉培训军队与高校、科技企业合作，开设“军事大数据分析”专项培训，课程涵盖数据链技术、AI算法、战术应用等内容，培养复合型人才；实战化训练在演习中设置“数据链+大数据分析”场景，要求士兵运用数据链工具进行态势研判、方案制定，提升实战能力；激励机制建立数据贡献评价体系，对在数据链与大数据分析中做出突出贡献的个人与单位给予表彰，吸引人才投身相关领域

五、未来发展趋势与展望迈向“全域智能数据链”2025年及以后，随着技术的持续进步与作战需求的深化，军用数据链与军事大数据分析的融合将呈现三大趋势，推动军事能力实现“代际跃升”

5.1智能化数据链从“被动响应”到“自主决策”未来数据链将具备“自适应、自组织、自进化”能力通过AI算法实时优化网络拓扑，动态调整数据传输优先级；基于历史数据与战场反馈，自主学习战术规律，优化数据处理流程；在极端环境下（如指挥中心被毁），数据链可自主切换备用节点，维持作战数据流通案例美军JADC2数据链计划在2028年前实现“自主协同”，当某一节点被摧毁时，数据链通过分析剩余节点的通信能力与负载，自动重新分配数据传输任务，数据流通中断时间缩短至

0.1秒

5.2无人系统协同数据链从“有人-有人协同”到“有人-无人协同”无人系统（无人机、无人战车、无人舰艇）将成为未来战场主力，数据链需支持“有人-无人”“无人-无人”协同例如，无人侦察机采集数据后，通过数据链直接传输至AI分析节点，生成目标毁伤第13页共14页评估报告；多架无人机通过数据链实现“分布式决策”，自主协同完成侦察、电子干扰、精确打击等任务，形成“蜂群作战”能力

5.3全域感知数据链从“多域数据接入”到“全域数据融合”未来数据链将实现“空天地海电网信”七维全域覆盖，通过融合太空卫星、空中无人机、地面传感器、网络空间情报等数据，构建“全域感知-智能决策-精准打击”闭环例如，在台海方向，数据链可接入北斗导航卫星、无人机、陆基雷达、海底声呐等多平台数据，实现对“台独”分裂势力的实时监控与精准打击结论军用数据链是军事大数据分析的“神经中枢”，其在数据采集、传输、处理、应用中的作用，直接决定了军事大数据能否转化为作战能力2025年，随着6G、AI、量子通信等技术的成熟，数据链将从“信息传递工具”升级为“智能数据处理平台”，推动军事领域从“经验驱动”向“数据驱动”转型然而，数据安全、跨域融合、技术瓶颈等挑战仍需突破唯有通过技术创新（如量子加密、边缘计算）、标准统一（如跨军兵种数据规范）、人才培养（如复合型人才队伍），才能充分发挥数据链的价值，为打赢未来信息化战争提供核心支撑未来，军用数据链与军事大数据分析的深度融合，将不仅改变作战模式，更将重塑国防体系，推动军事力量向“全域智能、精准高效”方向发展字数统计约4800字第14页共14页。