《认知无人机系统综述：AI驱动的态势感知赋能高效作战》

人工智能（AI）与无人飞行器（UAV）的融合显著提升了平台能力，尤其在增强态势感知领域。本文系统综述AI驱动技术提升无人机态势感知的研究进展。开篇界定无人机作战背景下"态势感知"及其核心要素——感知、理解与预测。继而探讨机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及数据融合等AI方法如何强化无人机环境感知与解析能力。研究覆盖军事、民用及商业领域AI增强型无人机态势感知应用，重点包括：先进监视、目标捕获、搜救行动、环境监测、交通人流监控、基础设施巡检及物流配送。同时剖析AI无人机实施中的技术挑战（数据质量、实时处理、环境影响、可扩展性）与操作难题，并审视隐私隐忧及监管争议等伦理法律议题。除文献综述外，本文提供详实案例研究展示成功AI无人机应用，提炼实践洞察与经验教训。研究还识别传感器技术创新与AI算法突破等前沿趋势，指明领域发展机遇。核心结论强调AI在提升无人机态势感知方面的变革潜力，为构建更智能、自主、高效的空中系统铺平道路。本综述为研究者、从业者及政策制定者理解并利用AI-无人机技术交叉应用提供价值资源。

无人飞行器（UAV）作为多领域关键工具，凭借在危险/不可达环境作业能力及高性价比优势实现广泛应用。军事领域，无人机通过实时情报与态势感知能力，在监视侦察与战术行动中降低人员风险并提升任务效能；民用场景涵盖灾害响应、农业监测、基建检查及物流配送；搜救行动中无人机可快速覆盖广域复杂地形，显著提升受困者定位与救援概率（Arjomandi等, 2006）。态势感知作为无人机作业核心能力，包含感知（识别环境要素）、理解（解析要素关联与意义）、预测（预判态势演变）三级认知架构（Endsley, 1995, 1999），确保无人机安全高效达成作战目标。

无人机动态作业环境的不可预测性要求实时数据处理与决策能力（Endsley, 1995）。传统方法难以应对海量复杂数据，AI技术由此成为关键赋能器——机器学习、深度学习与计算机视觉等技术使无人机具备自主环境感知、模式识别、情境适应及智能决策能力。AI与无人机融合不仅提升作战效能，更拓展应用边界（Endsley, 1995）。本文旨在系统梳理AI增强无人机态势感知的技术现状，通过解析多元AI方法与应用案例，全面阐释AI如何变革无人机作业模式，并揭示融合进程中的机遇与挑战。综述范围涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及数据融合等AI方法在无人机态势感知中的应用，辐射军事、民用及商业多领域场景，重点解析AI如何提升无人机环境信息感知-理解-预测能力。