態(tài)勢感知在軍事領域的應用非常廣泛，它涉及到對戰(zhàn)場環(huán)境的認知、理解以及對未來發(fā)展的預測。以下是一些具體的實例：

1、戰(zhàn)場態(tài)勢可視化系統(tǒng)：這些系統(tǒng)通常包括二維和三維戰(zhàn)場可視化，提高態(tài)勢三維動態(tài)仿真與數據管理的能力。例如，三維GIS平臺的態(tài)勢顯示系統(tǒng)提高了態(tài)勢三維動態(tài)仿真與數據管理的能力。

2、情報收集與融合：軍事領域利用各種傳感器和情報收集技術來提高態(tài)勢感知。這包括使用可見光、紅外、紫外圖像傳感器、運動傳感器等，以及通過無線網絡連接這些傳感器，提供對特定區(qū)域的監(jiān)控覆蓋。

3、人工智能輔助決策：AI在態(tài)勢感知中扮演著重要角色，它可以幫助操作員/飛行員理解情況（二級態(tài)勢感知）并預測環(huán)境中實體的未來行動（三級態(tài)勢感知）?；贏I的模型可以向指揮官推薦決策，然后指揮官根據AI的輸入和評估的情況做出適當的決策。

4、無人飛行器（UAVs）：在軍事領域，UAVs被用來提高態(tài)勢感知能力，它們可以提供實時的空中監(jiān)控和偵察，幫助識別潛在威脅并協(xié)助決策。

5、增強現(xiàn)實（AR）技術：AR技術被用于提高戰(zhàn)場態(tài)勢感知，通過過濾、組織和以可辨識的方式展示信息，幫助操作員更有效地理解和響應戰(zhàn)場情況。

6、城市戰(zhàn)場態(tài)勢感知：在城市環(huán)境中，由于戰(zhàn)斗空間的動態(tài)變化和非戰(zhàn)斗人員的增加，維持態(tài)勢感知更具挑戰(zhàn)性。因此，需要能夠在任何環(huán)境中保持通信鏈接的系統(tǒng)，以共享關于戰(zhàn)場空間的信息，實現(xiàn)共同作戰(zhàn)圖（COP）。

7、知識驅動的戰(zhàn)場目標理解：利用知識圖譜和智能認知推理算法，實現(xiàn)對不明目標的類型、型號和意圖的輔助研判，提升復雜環(huán)境下戰(zhàn)場目標智能認知水平。

8、異構情報信息自動關聯(lián)技術：通過基于知識圖譜的戰(zhàn)場情報關聯(lián)技術，實現(xiàn)多源、異構和動態(tài)情報的組織建模，提取多元信息并進行融合，形成目標的多維多源特征數據庫，支撐指揮員快速準確地判定目標身份。

9、可解釋人工智能（XAI）：隨著戰(zhàn)場環(huán)境越來越復雜，指揮員對人工智能可解釋性的要求不斷增加。將“黑匣子”轉為可解釋的交互式人工智能，實現(xiàn)以人為中心的人工智能是相關領域的發(fā)展趨勢。

這些實例展示了態(tài)勢感知在軍事領域的多樣化應用，從提高戰(zhàn)場指揮和控制的效率到增強對復雜戰(zhàn)場環(huán)境的理解和預測能力。