情报作为作战依据，贯穿从制定作战计划、作战实施到战后评估的作战活动全过程。现代战场作战环境日益复杂，具有很大的不确定性，能否取得战争的胜利特别大程度上取决于获取情报的准确性、时效性和可用性。海战场具有空间广阔、作战环境复杂、作战力量多源、作战节奏快捷、

  信息对抗激烈的特点，与陆上和空间一体化联合作战相比，海上作战的作战样式更为复杂，情报信息多、分布广、种类杂、流量大，情报保障更加困难。在这样复杂且动态变化的环境中实施作战，对情报支援的需求更强烈，情报保障的难度更大。如何使指挥人员能够实时共享与战场动态一致的态势信息，并根据瞬息万变的战场情况作出准确的反应，对于完成各作战实体的有效控制起到至关重要的作用。因此，依照一体化联合作战的行动意图，结合海战场环境的详细情况，研究怎么样依托人工智能技术，形成科学、高效的情报保障体系，具有特殊的意义。

  以美国情报界组成为例，其情报搜集部门无论从数量还是规模上都远高于情报分析部门，从20世纪70年代开始，情报搜集能力就已远超情报分析能力。

  近十几年，随着各国对情报工作重视程度的增加，情报技术方法及平台的丰富，尤其是大量无人机的投入使用，产生了海量的视频资料，由于人数有限，大量的信息往往处于搁置状态，并没有被充分的利用，造成情报资源的极度浪费。虽然类似图像比对系统、信号查询比对系统等情报处理与分析系统也在逐步开发，减轻了情报分析人员的部分压力，但是慢慢的变多的情报关联与融合需求和在此基础上的征候预测都需要大量情报分析人员的介入。上面讲述的情况使得情报分析部门与人员更加不堪重负，情报搜集能力和分析能力差距进一步拉大。如何利用先进的技术进一步缩小情报搜集与分析能力差距，值得深入研究。

  情报界迫切地需要“人工智能特工”的原因，主要是如今获取的情报数据日益复杂，超出了人类分析员执行情报分析任务的能力。大到通过对比数据变化来预测未来重大事件发生的可能性，小到通过情报资料标记出必须要格外注意的人或物，以及那些看似不经意的“行为”，所蕴含的情报信息，都是情报分析人员所要处理的问题。

  情报源于数据，情报分析是对数据的分析，数据与情报分析紧密关联。在复杂多变的决策环境中，情报需要处理的不仅是与问题直接相关的某一类数据资源，而是需要非常关注与问题产生背景相关的所有数据资源，这一些数据往往是海量、异构、多模式、多维度的，情报分析人员面对的往往是庞大的数据工程，情报分析更需要智能化方法或工具去辅助实施。

  随着军事科技的发展，战场情报要求的实时性慢慢的升高，从海湾战争到伊拉克战争，美军精确制导炸弹占比由8%飙升至70%，现代战争呈现出的诸多特点，必然要求现代侦察技术装备在情报数据获取、传递、处理上所用的时间尽量缩短，即做到“实时”侦察。美军从发现敏感目标到实施精确打击的时间，即完成“发现—定位—瞄准—攻击—评估”这样一个“打击链条”所需的时间一直在缩短。战场环境的瞬息万变，各种传感器能力的大幅度的提高，情报人员掌握的信息爆炸式增长，信息传输、处理必须依靠强大的信息处理系统。限于认知、经验等诸多因素，基于海量信息的决策对于人脑提出严峻挑战，情报实时性的要求慢慢的升高，难度却越来越大。

  大视场的航空图像在情报分析、作战评估等方面具备极其重大意义，但受航空相机传感器尺寸的影响，飞机平台飞行高度等限制，搭载的侦察任务载荷视场范围通常较小，难以同时满足航空侦察中宽视场、高分辨率的双重要求，因此常用的技术方法是利用机载成像设备以一定重叠率、不同角度对同一区域进行连续多幅图像采集，再通过图像拼接技术获得宽视场、高分辨率全景图像。这就从另一方面代表着从侦察平台传回地面的大量图片有必要进行大视场角的拼接处理，而利用人工智能平台，结合图像几何校正、模糊匹配、亮度调整、图像融合等技术可实现图像的自动拼接，大幅度的降低情报人员工作量。

  海战争已确定进入“秒杀”时代，高速度、精确制导武器装备的发展使得战争节奏明显加快。战争进程中，指挥员面对错综复杂、瞬息万变的战争数据，人脑已经没办法快速容纳和高效处理，极度影响指挥人员对战场态势的认知，进而影响指挥决策的及时性和准确性。目前，各国慢慢的开始尝试依托人工智能、机器学习、深度学习、机器视觉等技术解决海量数据的态势生成。借助人工智能有关技术，将离散数据来进行关联集成，通过算法模型，得到武器装备及部队最近态势，以最快速度感知战场变化，为决胜提供重要支撑。由于战场态势信息量庞大，且内容复杂，基于AI的分析在初步阶段只包含数据标记开发、采购或修改算法来完成关键任务、寻找部署这种基础设施所需要的计算资源及途径。在完成上述任务后，逐渐将其他技术融入AI系统以实现更强大的功能。