DOI:10．20079/j．issn．1001－893x．221108002引用格式:李琨，姜典辰．美陆军面向战场物联网的边缘智能发展综述［J］．电讯技术，2023，63(2):300－306．［LIK，JIANGDC．ＲeviewofU．S．ArmyInternetofBattlefieldThingsedgeintelligencedevelopment［J］．TelecommunicationEngineering，2023，63(2):300－306．］美陆军面向战场物联网的边缘智能发展综述*李琨1，姜典辰2，3(1．中国西南电子技术研究所，成都610036;2．中国电子科学研究院，北京100041;3．中国电科发展战略研究中心，北京100043)摘要:人工智能技术应用带来军事态势感知能力极大增强，日趋成为联合全域指挥控制的关键使能因素。然而，由于战场边缘环境的受限特性，人工智能和机器学习在战场物联网应用中面临新的挑战。针对战场边缘特性及其智能化应用需求，总结了美陆军面向战场物联网的边缘智能发展现状，分析了其在该领域的研究重点，介绍了其在加速边缘智能处理异构智能资源融合方面的典型解决方案，最后得出提升分布式智能处理效率、增强网络韧性、优化异构资源融合是增强战场边缘智能的发展思路的结论，以期为战场边缘智能相关研究提供参考。关键词:战场物联网;边缘智能;联合全域指挥控制;韧性网络;分布式架构开放科学(资源服务)标识码(OSID):微信扫描二维码听独家语音释文与作者在线交流享本刊专属服务中图分类号:E919;TP393．4文献标志码:A文章编号:1001－893X(2023)02－0300－07ＲeviewofU．S．ArmyInternetofBattlefieldThingsEdgeIntelligenceDevelopmentLIKun1，JIANGDianchen2，3(1．SouthwestChinaInstituteofElectronicTechnology，Chengdu610036，China;2．ChinaAcademyofElectronicsandInformationTechnology，Beijing100041，China;3．CETCＲesearchCenterforDevelopmentandStrategy，Beijing100043，China)Abstract:Artificialintelligence(AI)technologyapplicationshavegreatlyenhancedmilitarysituationalawareness，whichisincreasinglybecomingakeyenablerforJointAll-DomainCommandandControl(JADC2)．However，duetothelimitedcharacteristicsofbattlefieldedgeenvironment，artificialintelligenceandmachinelearningarefacingnewchallengesinInternetofBattlefieldThings(IoBT)applications．AccordingtothecharacteristicsoftacticaledgeandAIapplicationrequirements，thispapersummarizesthestatusofIoBTedgeintelligencedevelopedbyU．S．Army，i...
