军事大数据一般是指与大战场环境、复杂军事系统和军事安全相关的大规模现场数据集，以及与军事应用密切相关的存储、处理、分析和应用技术的集合。
2012年以来，美国、俄罗斯等国军队开始将大数据技术应用于军事领域，大数据驱动的情报生成和决策支持在军事应用中的科学性、有效性和有效性准确性逐渐显现。
主要特点和现实困境
军事大数据具有超海量、强领域、泛多样性、宽时空、高演化的特点。军事大数据的价值本质在于：它为理解军事复杂系统提供了新模式、新方法、新手段。
通过对引领军事大数据发展的前沿科学问题和工程技术问题的分析，世界主要军事大国正在引领基础理论方法研究、态势分析与探索等关键共性技术军事大数据，军事大数据支撑。对知识图谱、超高速关键线索发现等核心技术，安排重点技术项目，组织应用探索。
军事大数据现状与展望
当前，军事大数据发展面临突出困境。
一是军事大数据基础理论还很薄弱。军事大数据的许多本质问题仍然存在争议，例如：数据驱动与规则驱动、“相关性”与“因果性”、“全数据”的时空相对性、挖掘模型的可解释性等。此外，需要解决有关特定于军事数据集和问题域的解决方案有效性的理论问题。军事大数据理论和技术发展滞后于应用需求，大数据处理的结论往往缺乏扎实的形式验证和理论支撑。
二是军事大数据的高效深度处理技术与实际需求存在巨大差距。线索挖掘技术、深度智能挖掘技术、关键目标超高速识别技术、敏感数据分离技术、知识谱系分析技术、高效加密压缩技术、跨层跨域存储等核心技术支撑能力技术和大数据智能处理算法，不能满足军事大数据应用的基本要求，技术供给与军事应用需求的差距短期内难以解决。
第三战后情报侦察技术发展史研究，军事大数据与精准作战数据很难融合。军事大数据包括开源大数据、环境大数据和传感器大数据。格式多样，存储时间长，增量大。尤其是时空关系和粒度测量的一致性很难管理，大数据和精准数据的混合难度极大。大的。
第四，复杂特殊的数据格式延迟处理与实时应用之间存在巨大矛盾。军事大数据特有的“加解密”重复转换格式，使得读取和处理效率相对较低，特别是敏感态势和实时指挥相关大数据的计算过载，特别是深度应用难以解决计算延迟太大。
第五，数据量爆炸式增长，难以充分存储和高速传输。全球各类数据、空间传感器数据、军事系统产生的数据、开源大数据的巨大增长，使得对军用大型P级存储中心和超大规模E级存储的需求越来越大紧迫的。
军事大数据理论与技术体系构成
基础理论与前沿技术
云计算、广域互联、大数据和智能化的结合，代表了军事领域信息化发展新阶段的时代特征。其中，云计算平台和网络的广泛互联成为基础支撑环境，智能技术带动控制、计算、处理、集成、自主能力全面提升，大数据技术可以进行深入探索和探索。对海量信息数据进行分析。深入运用多项前沿信息技术，可以全面提升军事能力和战略优势。
军事大数据理论是指与军事大数据研究相关的基础理论和基本方法的新知识结构，主要包括：军事大数据概念体系和系统架构、表征复杂性和不确定性的形式化方法；大数据构建的统一框架、基本原理和方法，非结构化大数据的表征、计算和理解；海量数据计算的算法设计方法、海量数据管理的理论与算法等；技术、大数据智能挖掘与大数据知识抽取框架、大数据知识与传统知识结构的逻辑关系等。
军事大数据的主要技术包括以下五个方面。
一是大数据云存储技术。在通用分布式数据管理、文件管理等大数据管理技术的基础上，根据军事数据媒体形式的构成要素、媒体特点和访问规则，构建适用于文本、图片、远程等数据的云系统。设计了传感、点轨迹、气象和水文。存储管理技术（包括应用软件、数据库软件、文件系统、磁盘管理自定义优化等），针对目标和事件设计军用数据空间和时间的统一编码方法，提高多方面的管理和利用效率数据。
二是多元数据的语义标注技术。针对量化分析需求，针对文本、图像等数据建立领域实体和事件语义标注技术框架，设计并实现主要的实体语义标注算法和典型事件语义标准算法，实现高效准确的结构化信息提取。
三是大数据综合处理技术。包括文本、图片、音视频、遥感图像等数据的特殊处理技术，跨媒体、跨语言的信息识别与处理技术，以及基于数据的聚类分类、统计、时间序列等基础数据分析技术。大数据样本，实现多数据分析。排序、过滤、分类和基本的关系操作为知识挖掘和业务问题分析奠定了基础。
四是大数据分析挖掘技术。主要利用基于大数据的知识挖掘、深度学习等智能技术，发现处理后数据的规律，基于历史规律和样本统计规律的模型构建和推演计算等，支持问题分析判断。
五是业务建模技术。提供从数据到知识到实例的分析模型定制方法，支持规划、运营、智能、装备、培训、管理等业务领域的建模，为业务推演奠定基础。
典型的军用大数据平台技术架构
进展和重大成果
俄军启动了作战指挥信息系统的研制，在应对战场态势大数据智能分析技术方面取得了长足进步。该系统于2019年底分发给集团军等单位。2019年，北约启动了监控大数据保障项目，为复杂ISR系统产生的大数据开发高效挖掘算法和应用技术。
由于军事数据样本足够大，统计、聚类、拟合、知识挖掘、机器学习等算法的可靠性发生了质的飞跃。可以通过技术手段快速识别实体与事件之间的关联关系，实现辅助分析分析。预测预警提升军事大数据核心利用价值。美俄两军还组织开发了以“冲突-安全-平衡-环境”为代表的大数据预测推理模型和数据驱动软件工具，对全球和地区领域进行综合分析，开源大数据，挖掘相关实体。
军事大数据开发利用的进展和成果主要体现在以下几个方面。
一是大数据推动军事信息化模式从任务驱动向数据驱动转变。应用大数据分析技术对超海量数据进行处理、挖掘和推理，从数据中挖掘规则，发现知识，支持决策，并对情况或趋势进行预测。大数据成为战斗力的新增长点。通过大数据的积累和有效利用，支持实现对感兴趣目标及其关系的长期跟踪，分析相关战场背景情况和目标活动规律。军事大数据为决策提供重要的参考指标，有利于解决信息不完整、不完整、不及时等问题，预测和评估潜在风险。
其次，大数据为判断战略形势提供了新的有力手段。综合主要对手的政治、军事、经济、科技、社会、外交等信息，进行数据挖掘和知识发现，实现战略态势分析的智能化和可视化，可应用于战局判断、全球安全形势、军事冲突数据推演预测、重大突发事件监测预警等关键问题，提高决策对抗力度。此外，它还可以应用于深入分析对手的技术实力和战争潜力。研究你的对手是赢得战争的关键。大数据支持快速发现、识别、
第三，大数据为战场态势整合和快速深入的威胁分析提供了新途径。通过多源信息和开源数据的融合，准确掌握战场和重点目标的实时动态，准确判断战斗中心的情况；通过对目标实体的特征和规律进行超高速分析和全方位表征，发现威胁、跟踪目标、标注异常迹象等。此外，从微观层面支持情报线索的挖掘和潜在强相关性的发现，实现对各方战斗力、指挥特点和弱点的挖掘和发现，分析对手隐藏的战争潜力；对各种突发危机和热点争议进行趋势研判。.
第四，大数据仿真环境可以大大提高军事训练和建设管理水平。利用仿真、虚拟现实等技术，在大数据的支持下，为复杂的战场环境和作战场景提供沉浸式的训练环境，从而全面提升实战环境的真实感。大数据有助于了解内部和外部情况。通过大数据跨域分析和仿真推演，提高建设决策的可靠性和可验证性，促进军队管理建设的精准规划、精准实施和精细检查。此外，军事大数据还可以进行深度比较、关联、分类、对战略规划、方案导则、建设计划、重大项目、预算、进度管理等信息与建设环境和运营应用进行评级，识别可能存在的问题。或矛盾，进一步提出资源配置控制的相关决策建议。
五是大数据有效增强了专业情报深度分析能力。使用大数据工具可以提高关联发现和深入认知多维战场空间情报的能力。从广泛的传感器消息源中提取关键数据，以多视图可视化形式呈现情报结果数据，提供更专业的情报大数据平台，显着提升作战实体数据识别、事件关系定位、知识发现能力和理解等等。可以发现潜在的高价值情报线索并推出关键情报产品。
第六，大数据从手段上优化作战筹划能力。在控告知识发现、指挥规则自主学习、指挥计划与作战任务关联分析等方面，逐步实现实时战场态势、作战系统等大数据的比对、分析和推理，可部分提供自主目标选择、方案生成、方案评估等处理能力，使作战规划更加合理高效。大数据智能感知能力通过分析大数据流向变化和指挥系统相关变化，实现对作战系统执行情况和重要作战任务的自主评价和推测展示。
大数据混合仿真引擎结构图
发展预测与前瞻性思考
军事大数据的一个重要发展趋势是推动大数据思维的形成。大数据思维在军事领域的前瞻性和领先地位越来越突出。美俄等国军队通过建立深度数据决策运行机制和管理模式，推动大数据的积累、整合、分析、深度挖掘和辅助决策能力建设。全面的数据管理。
军事大数据是未来作战的基础工程，“从数据到决策”的基本战略已成为大国军队获取军事优势、实现理论创新的重要支点。根据世界主要防务智库的研究报告，军事大数据对未来战争的影响主要体现在以下几个方面：一是解决战场信息高速处理的瓶颈问题，使多域数据融合感知、认知和决策支持成为关键支撑；二是军事大数据让指挥控制更加集中在作战领域，将数据辅助决策转变为数据驱动的智能决策；三是推动作战体系由信息化向自主化全面转变，作战大数据能力大幅提升，使任何一场自主作战都不可能；第四，大数据与智能的结合更加紧密，战争的演进将在更大程度上依赖大数据科学与强人工智能的共同作用。总之，大数据必将为未来军事信息化奠定基础，关键是实现超大数据资源的流动、获取、积累和探索等核心能力的逐步增长。大数据和智能的结合更加紧密，战争的演变将在更大程度上依赖大数据科学和强人工智能的共同作用。总之，大数据必将为未来军事信息化奠定基础，关键是实现超大数据资源的流动、获取、积累和探索等核心能力的逐步增长。大数据和智能的结合更加紧密，战争的演变将在更大程度上依赖大数据科学和强人工智能的共同作用。总之，大数据必将为未来军事信息化奠定基础，关键是实现超大数据资源的流动、获取、积累和探索等核心能力的逐步增长。
未来军事大数据的发展主要体现在基础理论方法、前沿技术与工具、支撑平台与环境、有效应用四个方面。
一、下一步大数据基础理论与方法的发展主要体现在大数据分析的近似计算理论、基于数据样本的自学习方法、大数据驱动的云计算理论与算法等方面。数据、大数据压缩传输与加密理论、大数据理论。数据检测的理论方法、流数据的分析规则与模型、复杂高维大数据的可视化理论与方法、复杂信息系统的演化预测模型、ad hoc决策支持模型等。和空间尺度，将战场空间数字化，可以构建战场空间的大数据虚拟形象。在足够的计算能力和高效的数据分析手段的前提下，深入分析这个虚拟形象，将有可能了解和发现战场的状态和战争的规律。应该说，大数据提供了探知战争规律的新手段，这也是大数据加速军改的最根本原因。大数据的时空复杂性需要在表示、组织和处理方面进行根本性和原则性的突破。
二是大数据前沿技术的未来发展主要体现在以下几个方面。一是前沿基础技术，包括高效大数据计算模型、优化检测技术、大数据分析新算法、大数据规则生成技术、大规模流数据在线-离线分析等技术、智能感知特定场景线索数据分析、跨时间多尺度关联计算技术、智能理解技术、多源异构数据关联挖掘技术。二是复杂演化分析技术，包括特定实体异构特征数据的精准指向技术和整体画像技术。三是大数据混合仿真技术。现在，国内外学者在基于大数据与仿真的混合模型的技术框架、基于大数据的混合仿真技术机理、混合驱动发动机的构建方法等方面取得了初步进展。四是复杂场景下的线索获取技术。目标跟踪算法将新增的数据样本视为非确定性标签数据，可以提高跟踪过程中特征的快速正确更新，从而提高特定目标和战场背景的识别精度。有效避免分类错误。五是大数据智能分析技术。这是一项具有强大洞察力和数据线索优化分析能力的前沿技术，包括大数据知识图谱的表征学习和线索数据的挖掘优化算法等，能够更深入、全面、及时地感知、分析和判断战略态势。准确预测和衡量军事风险。六是大数据智能感知技术，包括常规数据的深度前馈网络、样本数据序列的建模、关联数据的演化概率模型、结果数据的近似推理模型等。
三、大数据相关支撑平台和环境的未来发展主要体现在大数据云中心的智能管理平台、超大数据云中心的运营支撑环境、数据驱动的智能调度和管理大资源平台，大数据编程网站。仲裁软件开发环境等
四是未来军事大数据应用有两种代表性模式，即大数据云、大数据驱动的全球知识和危机态势挖掘。
大数据云首先将地理上分散的数据中心、作战平台、传感器、武器系统等数据相互连接，构建庞大的“战场资源大数据池”，形成去中心化的“大数据云链”。其次，大数据云的技术特点和运行模式与智能作战的需求相吻合，能够更全面地支持高效的情报处理和共享、快速灵活的响应能力和智能无人作战。大数据云采集前端深入渗透到各个分布式节点的目标探测与跟踪、指挥决策、目标分配、火力分配、全过程制导、损伤评估等作战过程，支持整个"的过程 指挥决策、行动指挥、效果评估全部转移到大数据云端。最后，作战系统逐渐对应各自的大数据云模块，不同模块的核心能力不同。通过大数据流的使用，可以智能、积木、动态地形成有人与无人平台的混合编队。基于云端强大的智能计算和大数据分析能力，可根据战况进行蜂群智能响应，大规模、大群混合人机协作将变得更加高效。作战系统逐渐对应各自的大数据云模块，不同模块的核心能力不同。通过大数据流的使用战后情报侦察技术发展史研究，可以智能、积木、动态地形成有人与无人平台的混合编队。基于云端强大的智能计算和大数据分析能力，可根据战况进行蜂群智能响应，大规模、大群混合人机协作将变得更加高效。作战系统逐渐对应各自的大数据云模块，不同模块的核心能力不同。通过大数据流的使用，可以智能、积木、动态地形成有人与无人平台的混合编队。基于云端强大的智能计算和大数据分析能力，可根据战况进行蜂群智能响应，大规模、大群混合人机协作将变得更加高效。
大数据驱动的全球知识与危机态势挖掘是基于未来多元化、动态的大数据采集环境，充分利用大数据相关演绎技术、归纳技术、智能技术相结合，提取有效线索链。这涉及到大规模的应用场景。源数据在结构和粒度方面是多种多样的。相关表示模型、主题解析以及强弱关联等处理能力往往起着关键作用。挖掘过程需要有效的元知识提取，有效支持概念框架丰富、质量评估和应用机制等核心功能或能力。
总之，军事大数据能力建设将对世界各国军队的战略主动性、认知权利的全面拓展、核心竞争力的提升起到至关重要的作用。
