未来战争中，有人、无人混合编队将逐渐成为主流，使得战场协同态势更加复杂，决策时间急剧压缩，这些都对战场态势认知能力提出了更高要求。应重视发展和利用智能化态势认知技术，大力提升战场态势认知能力。

提升信息综合处理能力。面对不断增长的战场数据量，应结合人工智能和认知计算等技术，发挥机器在海量图像视频中的目标检测与跟踪、文本提取与理解等智能化处理优势，大幅提升对军事目标的理解能力和情报处理效率。重视开展仿生智能算法和人机融合等技术的研究，解决战场上低、慢、小目标的及时发现、准确识别和全程跟踪问题；重视边缘计算、机器学习等技术的研究和运用，解决海量图像视频数据的有效利用等难题。

提升态势演化掌控能力。未来战场，态势感知将从信息获取为主向信息深度认知利用为主转变，强调把信息优势转化为决策优势，要求能够从海量异构数据中自动提取、关联和融合有用信息，形成跨时空、跨领域和跨任务的信息体系。应借助智能博弈、分布估计算法等技术，将实际战场环境与信息体系相关联，实时自动生成战场局势和趋势的研判结果及支撑证据，帮助指挥员快速识别敌方意图，并准确预测态势变化。

提升战场态势塑造能力。指挥员不仅要全面准确分析、理解、判断与评估当前战场局势，更要基于当前战场态势准确预测未来战局发展的趋势与走向。可以借助先进虚拟仿真技术，构建与真实系统一致或平行的仿真战场态势环境，基于实时战场态势信息，在线模拟战场目标的运行状态，并根据己方行动方案和掌握的敌情，快速推演未来不同时刻敌我体系化对抗的可能态势和走向，为辅助指挥员超前决策和临机调整作战方案、作战计划提供时间窗口。