2025年10月18日下午，“跨越不确定性：复杂环境异构数据融合的挑战与突破”技术论坛在南京信息工程大学成功举办。论坛由中国计算机学会(CCF)主办，中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCFYOCSEF)南京学术委员会组织，YOCSEF南京AC副主席孙倩（南京信息工程大学）、AC学术秘书孟凡（南京信息工程大学）作为执行主席。论坛得到了复杂环境智能保障技术教育部重点实验室、南京信息工程大学电子与信息工程学院、江苏省低空智联感知联盟及南京信息工程大学国家大学科技园的支持。来自高校、科研院所及企业的40余位专家学者齐聚一堂，围绕复杂环境下异构数据融合技术的难点、解法和落地能力展开了深入交流与思辨。

论坛开始，孟凡首先介绍了CCF YOCSEF及其文化。随后，孙倩介绍了论坛背景：复杂环境的本质在于电磁干扰、气象多变与地理/地物耦合等多维要素的动态叠加，其不确定性直接影响感知可靠性、设备精度与系统稳定性。在此语境下，异构数据融合被视为破解约束、支撑低空经济、应急管理与军事决策等重点场景智能化的前提技术。从国家战略看，数据融合已成为塑造新质生产力的重要抓手——国家数据局推进可信数据空间建设，长江流域融合平台等工程强化顶层设计与体系化实践；在技术端，国内团队在空天一体化建模、多模态融合等方向取得进展并加速军民协同转化。与此同时，国际竞争与协同并存，数据壁垒、标准互认与实时响应等共性难题仍待破解。论坛聚焦“复杂环境异构数据融合”核心议题，旨在凝练可验证的技术路径与落地方法，提升面向复杂环境的感知与决策能力，助力我国相关领域形成更具韧性的竞争优势。

引导发言

在引导发言环节，嘉宾分别从大气海洋信息融合、低空电磁环境智能感知、多源数据协同监测等方向切入，阐述了异构数据融合在防灾减灾、低空安全保障、军民融合应用等关键领域的技术路径与最新进展。他们围绕高精度感知、类脑推理模型、实时融合与智能决策等核心议题分享了前沿成果与实践经验，为后续的思辨讨论奠定了扎实的专业基础。

引导嘉宾1：

南京信息工程大学杨元建在引导发言《面向服务保障需求的大气海洋信息融合技术》中指出，在全球变暖导致极端天气事件频发的背景下，发展高精度、高时效的大气海洋信息融合技术对于防灾减灾、能源安全、港口运营及低空经济等领域具有重要意义。他强调，构建面向服务保障需求的多源数据融合体系，需突破数据清洗与质控、时空编码建模、多模态同化融合等关键技术，提升气象与海洋观测的分辨率与实时性。通过构建自主可控的大气海洋一体化信息系统，可为气象导航、能源调度和应急决策提供更精准的支撑，助力我国在复杂环境下形成高效、智能的服务保障能力。

引导嘉宾2：

南京航空航天大学周福辉在引导发言《面向复杂低空电磁环境的类脑推理大模型及其应用》中指出，随着低空经济的快速发展，电磁安全已成为保障其健康运行的关键基础。近年来，无人机“黑飞”、信号干扰及导航失联等事件频发，凸显了低空电磁环境的复杂性与安全风险。为应对这一挑战，报告提出构建面向低空安全的类脑推理电磁大模型体系，通过引入多模态数据融合、知识驱动的混合专家网络和记忆模块，实现电磁频谱的智能认知、干扰识别与动态决策。该模型在无人机监测、频谱规划和干扰溯源等应用中展现出良好效果，为构建低空安全技术体系、推动低空经济安全有序发展提供了新的技术路径。

引导嘉宾3：

国防科技大学第六十三研究所张建照在引导发言《面向低空安全的多源数据融合应用探讨》中指出，面向低空安全的多源数据融合应以多模态协同、成本可控的部署与决策支持为核心。他介绍了协同提取与分析频谱、光电、音频特征的电磁态势生成及融合多源数据定位方法，针对不同探测距离与精度需求分层部署，借助动态数据融合与传感器选点优化算法，实现对非法无人机的快速发现、定位与预警；他强调，关键在于以场景需求为导向，采用低成本、多节点的可推广方案，并将融合结果纳入可操作的决策支持流程，以提升城市、机场与重点场所的低空监控能力，为复杂环境下的低空监管提供了一种有效的技术路径。

思辨观点

在观点思辨环节，与会嘉宾围绕复杂环境下多源异构数据融合技术的难点、突破路径与落地能力三个层面展开深入讨论。

思辨议题一：复杂环境异构数据融合技术“难”在哪里？

[余永安]指出，复杂环境的不确定性是首要挑战。他以城市交通场景为例，说明在光线不佳、传感器部署盲区、目标遮挡等条件下，关键数据获取困难制约了融合效果。他强调，多源数据在格式、时空分辨率与语义层面存在显著差异。例如，交通事故场景中可能同时涉及市民拍摄的音视频（非结构化）、报警记录（半结构化）、导航定位数据（结构化）等，其时间戳对齐、坐标统一与可信度评估较为复杂。余永安提出，融合技术有时还需应对伦理决策的复杂性。例如，在责任判定场景中，技术系统需在数据不完整的条件下辅助决策，同时避免替代人类道德判断。这种技术可行性与社会接受度之间的张力，凸显了融合系统在实际部署中需兼顾技术鲁棒性与人文关怀。

[沈杰]认为难点是多源异构数据的有效对齐能力。以自动驾驶为例，不同传感器（如2D视觉摄像头、3D激光雷达及毫米波雷达）产生的数据在格式、结构与时空分辨率上存在显著差异，导致底层数据融合困难。同时，数据源自不同地域与场景，其政策规范、可用范围及采集时效性不一，进一步加大了时空与语义层面统一对齐的难度。此外，动态环境（如道路类型、天气条件与光照变化）对数据质量产生干扰，而算法适配性、算力约束与实时性要求则增加了系统级协同的复杂性。

[蔡惠]认为核心挑战在于有效甄别并平衡多模态数据中的冗余性与互补性。她强调，单一模态的数据在复杂场景下存在感知局限，需通过多源、多维度数据融合以形成多视角观测能力，从而提升决策的精准度。然而，不同模态数据之间既存在信息重叠，又蕴含独特价值，如何精确剔除冗余信息、提取互补特征，并实现高效集成，是提升融合效果的关键难点。

[李宝龙]认为通信数据融合的核心挑战集中于传输可靠性、网络负载与协议异构性三大瓶颈。他强调，复杂环境下的通信链路存在不稳定、高延迟及安全风险，易导致数据丢包或完整性受损，直接影响融合实效；海量异构数据的同步传输对现有网络构成巨大容量压力；此外，不同传感器采用的通信协议各异，实现多协议统一互联与适配是确保数据有效汇融的关键前提。

[韩新玉]认为人工智能模型本身存在的不确定性会导致复杂环境异构数据融合效果下降。他强调，即使在数据质量理想的情况下，深度学习模型因初始随机种子不同会导致性能显著波动，这种模型层面的不稳定性与数据异构性共同构成了融合分析的主要难点。此外，他以大气科学为例提出进一步思考：现有物理模型与人工智能模型即使输入准确数据，在应对复杂系统动态变化时，其预测精度仍面临本质性挑战。

[杨元建]以新能源电力调度为例，指出挑战集中体现在数据质量、模型可靠性及尺度转换三个层面上。具体而言，数据采集端受气象监测误差、设备地理位置差异等因素影响，导致原始数据存在约15%的偏差；气象预报的不确定性影响更大，占比约55%；而模型训练差异带来的误差约占30%-35%。此外，不同空间分辨率数据（如1公里、3公里、5公里网格）的尺度转换会引发信息损失，且深度学习模型的“黑箱”特性与数据质控标准不统一进一步加剧了系统偏差。解决这些难题需量化分析尺度转换中的信息损益，并强化数据源头质控与模型可解释性研究。

[赵晨]认为复杂环境下的数据采集抗干扰难与融合模型泛化能力有限是两大技术瓶颈。他以无人驾驶为例分析，视觉、激光雷达等多源数据在常规场景下融合效果较好，但在山间小路、复杂气象等动态环境中，易因传感器受光照、电磁干扰等因素影响导致数据偏差，凸显出提升传感器抗干扰能力与数据获取质量的紧迫性。同时，当前大模型多依赖互联网文本数据训练，在特定融合场景中面临样本规模不足的制约，如何构建小样本训练、强泛化能力的专用模型，是实现技术可靠落地的关键难点。

[冯斯梦]认为其技术在无人机平台的应用主要面临传感器集成与实时性保障两大挑战。一方面，无人机低空飞行需融合光学、雷达、5G通信等多源异构数据，但平台空间与负载能力有限，难以高效集成多种传感器；同时，通过地面或其他方式传输的数据也需要保障实时性和传输质量。另一方面，低空飞行安全对数据融合的实时性要求极高，而提升模型精度与复杂度的优化算法往往导致计算量激增、耗时延长，在突发场景下难以实现快速响应与安全保障的平衡。

[姚望]认为在实际部署中面临成本约束与数据质量的双重挑战。一方面，传感器性能与价格直接相关，高精度传感设备成本高昂，而低成本设备又难以满足复杂场景下的精度要求，如何在有限预算内实现传感器精度与系统造价的平衡，是规模化应用必须解决的现实问题。另一方面，高质量真实数据的获取成本极高，例如在遥感等领域，若无法直接获取理想数据而依赖仿真生成，其结果的可靠性和实际应用价值仍需严格验证。此外，复杂环境中常存在云层、建筑物或植被遮挡等问题，导致关键数据缺失或质量下降，如何有效补齐缺失信息、保障数据连续性与可用性，亦是技术落地的重要难点。

[施建峰]认为需突破数据采集、质控到决策应用的全链路瓶颈。首先，在数据采集阶段，受通信容量与带宽的物理限制，尤其视频等实况数据的高并发传输对现有网络构成沉重负担。其次，原始数据需经过严格的质量控制与清洗，但传统专家经验与AI大模型在质控标准、方法适配上的协同仍存在空白。最后，融合信息如何转化为面向用户的决策支持信息，实现“一键推送”的精准挖掘，是当前大模型应用从技术能力向实用价值跨越的核心难点。

[尹春勇]指出，该技术面临权重有效分配与通用框架缺失两大核心挑战。他以情感识别项目为例说明，当单一模态（如文本）已能达到较好效果时，引入图像、视频等多源数据虽可提供互补信息，但若权重配置不当，反而可能引入噪声，导致模型稳定性下降。此外，现有融合策略多针对特定场景设计，缺乏能够跨场景适配的通用技术框架，使得在不同应用领域（如低空监测、灾害预警）中难以实现高效迁移，制约了技术的规模化落地。

[张建照]认为多源数据融合在实际应用中的准确性并非必然提升。以光纤无人机监测为例，尽管结合光电与声音数据在整体感知层面可能更具优势，但在不同区域、距离或具体维度上，其效果存在不确定性。能否实现精准融合，取决于模型是否引入适宜的特定条件与约束，这一问题仍需从数学理论与算法层面进一步验证与优化。

[杨元建]指出，复杂环境异构数据融合的挑战还包含了特征选取的合理性与多学科知识的协同。不同学科背景的研究人员在建模时存在思维差异：例如气象学者会考虑大尺度环流系统（如西伯利亚高压南下对东海风功率的影响），而计算机背景的研究者可能更依赖本地监测数据。这种差异导致特征值选取可能产生互补或排斥效应，进而影响模型对极端情景的预测能力。因此，如何科学评估不同特征的贡献度，实现跨领域知识的有效融合，是提升数据融合效果的重要挑战。

[任桐炜]认为在难点存在于数据可信度、时空对齐及多模态协同三个方面。首先，在实际应用中，传感器存在布点不理想的情况，导致关键数据缺失或质量动态变化，而单纯增加同类传感器又会带来成本飙升与数据可信验证的新难题。其次，在高速运动、强干扰等复杂场景下，不同传感器因硬件时钟漂移、传输延迟与采集频率差异，难以实现毫秒级精确同步，致使异步数据融合时产生干扰甚至错误关联。此外，多模态数据（如视觉、雷达等）在协同过程中，若时空对齐精度不足，反而可能因互补性弱、冗余性高或相互干扰而降低整体系统的可靠性。

小结：复杂环境异构数据融合面临的核心挑战集中于数据、模型与系统三大层面。数据层面，多源异构数据存在格式不一、标准各异、时空分辨率不匹配等问题，且在复杂环境中易受干扰，导致质量与时效性难以保障；模型层面，人工智能方法虽能提升融合效率，但其本身存在不确定性，且对不同模态数据的互补性与冗余度缺乏自适应权衡机制，在特定场景下的泛化能力仍显不足；系统层面，多传感器集成需平衡硬件成本、算力消耗与实时性需求，尤其在低空、应急等动态场景中，实现高效、可靠、可扩展的融合架构仍是落地关键。

思辨议题二：复杂环境异构数据融合技术“解”有哪些？技术融合能否突破边界？

[赵晨]提出，突破当前技术瓶颈需系统推进数据提质、算法创新与知识引导。他指出，提升数据质量是基础，应通过研制高精度传感器、强化数据清洗与标注，从源头保障数据可靠性；针对异构数据时空对齐难题，需构建多层级融合机制，即在数据、特征与决策层实现互补信息提取与自适应加权。他进一步强调，通过引入物理机理与领域知识（如气象模型、信号处理规则），可增强模型可解释性，降低对大规模标注数据的依赖，从而优化算力配置、提升泛化能力。此外，通过硬件升级、算法优化与跨学科知识嵌入的深度融合，异构数据融合技术有望在低空安全、灾害预警等场景中突破现有边界，实现更高效、可靠的决策支持。

[杨旭]认为需重视数据蒸馏构建高质量数据路径。他指出，行业可通过“模型蒸馏”技术从现有大模型API中提取高质量数据，快速优化自身模型，从而缩短研发周期；同时，可参考业界投入资源构建专业领域数据集的经验，通过“专家出题”等方式破解高质量数据稀缺难题，为异构数据融合提供更可靠的训练基础。他认为，这种聚焦数据本身价值挖掘的策略，有望为复杂环境下的融合技术突破现有性能边界提供新思路。

[沈杰]对比了国内外在数据生成与标注领域的投入差距，指出高质量数据制备依赖专业人才，而国内外在相关领域的人力成本投入差异，直接影响了高质量数据集的获取能力与模型优化上限。他认为，技术突破不能脱离应用场景与资源支撑的边界，真正的解决方案需在领域适配性、成本可控性与人才基础之间寻求务实平衡。

[蔡惠]认为针对关键模态数据缺失的难题，可通过生成式技术与数据增强方法，基于现有数据生成高质量、语义等效的合成数据，有效扩充样本规模，实现多维度信息补全。通过生成与真实数据协同优化的策略，可在保障隐私安全的前提下提升模型泛化能力。此外，引入自适应注意力机制动态学习不同模态数据的贡献度权重，从而最大化异构数据的综合价值。通过数据提质与算法创新相结合，为突破复杂环境下异构数据融合的精度与可靠性边界提供了可行方向。

[施建峰]结合项目实践指出，异构数据融合可通过三条路径提升效能：采用液态神经网络等新型AI技术强化多模态时序数据处理；构建“大模型+领域小模型”架构，注入专业知识以提升精度与稳定性；利用认知图谱建立语义统一框架，增强结果的可解释性，为技术突破提供支撑。

[周福辉]指出知识图谱与大模型的深度融合是提升异构数据融合效果的关键路径。首先，通过将知识图谱作为外部结构化知识源，可有效抑制大模型的“幻觉”问题。其次，知识图谱的引入增强了模型决策的可解释性，使每一项结论都能关联至具体的知识节点，为决策过程提供清晰依据。此外，在低空无人机识别等具体应用中，知识引导机制能通过嵌入领域规则（如多普勒频移特征），动态调整模型的注意力权重，从而显著提升对关键信息的感知精度。知识图谱与大模型的深度融合可在控制成本的同时，为复杂环境下的数据融合提供兼具鲁棒性与适应性的解决方案，推动技术边界的突破。

[张建照]结合项目实施经验指出，尽管知识图谱与大模型融合在理论上能显著提升决策准确性，但其产业化能力(如大模型与电磁态势感知)尚未经过大规模实践验证，导致企业在承接任务时存在顾虑。在实际部署中，模型常需被动适配现有异构数据体系，对算法的泛化性与鲁棒性提出了更高要求。此外，在用户数据不开放、不回流的情形下，如何通过有限交互信息持续优化模型，成为规模化落地必须解决的共性挑战。

[周福辉]认为针对电磁频谱等瞬时变化数据的特殊性，传统方法难以直接适用，需从源头强化数据特征，通过提取变化环境中的不变特征，结合多源知识实现有效融合。他强调，单纯依赖计算机领域技术难以解决电磁等专业场景问题，需将领域机理（如电磁传播模型、多普勒频移特性）与AI模型深度结合，同时发展评估体系，以数据质量驱动模型能力提升。实践表明，通过构建高质量领域数据集、嵌入物理规则并建立以可解释性为核心的评估体系，可显著增强异构数据在动态场景下的适应性，为低空监管、频谱态势感知等应用提供可靠支撑。

[罗翔中]认为突破当前技术瓶颈需从融合方法创新与通用架构设计两方面协同推进。他认为数据融合需区分静态与动态两种路径：静态融合依赖先验知识制定固定策略，虽可解释性强但适应性有限；动态融合则借助AI技术实现策略自优化，更能应对数据分布不均衡的复杂场景。在模型层面，需推动技术从早期CNN、RNN等单模态专用模型，向以Transformer为核心的通用多模态架构演进，以统一处理多模态数据。

[杨元建]认为融合技术的有效性与场景特性及领域机理的深度融合紧密相关。例如，在大气科学领域中，空气污染过程具有较强的连续性特征，多源数据融合可显著提升其预测精度；而降水过程受局地性、气溶胶与污染物等多因素瞬时耦合影响，预测难度大，融合技术需结合具体领域的物理规律与数据特征，不能一概而论。为实现有效融合，需从三方面突破：一是夯实数据基础，通过密集观测网络，提升数据时空覆盖度，从源头降低误差；二是构建动态学习机制，借助AI技术如多模态大模型，融合历史经验与实时观测，形成自我优化的融合策略；三是深度嵌入领域知识，增强融合过程的合理性与结果的可解释性。

小结：与会专家形成了系统化的解决方案共识，认为需从数据基础、算法模型、知识融合及系统工程四个层面协同推进，以实现技术能力的有效突破。专家一致认为，技术融合的边界突破依赖于跨学科协同与产业化验证。唯有通过理论与实践的双轮驱动，异构数据融合技术方能在复杂环境中实现从“可用”到“可靠”的跨越，为关键领域决策提供坚实支撑。

思辨议题三：复杂环境异构数据融合技术成功落地需要具备哪些能力？

[任桐炜]指出，技术落地需要具备技术可行性、经济性与社会效益经历的统筹兼顾。技术可行性的验证一般经历三个阶段，当前技术应用多集中于国家重大领域（ToG），未来需向企业赋能（ToB）与个人服务（ToC）下沉，重点培育面向特定场景的“杀手级应用”。第二，有了杀手级别应用，带来的经济效益是什么，怎么衡量。同时，需建立可持续的产学研协同机制，优化人才激励与技术转化路径，破解“高质量数据标注成本高昂”“复合型人才短缺”等现实难题。唯有通过技术可行性、经济性与社会效益的统筹兼顾，方能实现从单点突破到生态繁荣的跨越。

[沈杰]认为，复杂环境异构数据融合技术的成功落地，不仅依赖于技术本身的突破，还需要具备金融和产业化的支撑能力。他指出，海外市场普遍更重视数据的价值，愿意投入更多资金推动技术落地；而国内则更多从数据要素化和资产化的角度出发，通过构建数据价值认可体系和金融化机制，促进数据价值的实现与流通。未来，在复杂环境下的数据融合过程中，资金与数据资产的联动将成为推动技术落地与大模型发展的关键路径。

[姚望]从技术成果转化的角度出发，认为要实现技术的成功落地，需具备三方面核心能力：场景定义、工程集成与生态构建。首先，应将技术概念锚定到具体场景中，并具象化为量化指标，如提升决策效率或降低运维成本这类商业化语言。其次，要能够构建稳定的数据处理通道，确保融合系统与现有客户系统兼容，并实现从“演示可用”向“长期稳定运营”的转变。最后，需要构建协作规则与信任机制，实现从“一次性技术转移”向“长期共生式成长”的模式演化，推动形成持续创新的商业生态体系。

[余永安]指出，复杂环境异构数据融合技术的落地亟需在应用创新、计算机视觉融合与数据补全策略三方面实现突破。首先，目前遥感领域缺乏类似“Google Earth”这样的杀手级应用，技术成果尚未充分转化为大众可感知、可使用的产品。其次，遥感数据的深入分析与应用突破，需依赖具备计算机视觉与人工智能背景的人才推动遥感信息处理模式的升级。最后，面对现实中普遍存在的数据缺失与不完整问题，应探索多源数据融合与智能补全策略，以在不完备数据条件下仍能实现有效决策与可靠分析。

[罗翔中]认为，只有在模型部署与应用层面实现高效、灵活的适配，才能真正推动复杂环境下异构数据融合技术的落地与价值转化。他强调，成功落地的关键在于面向用户需求的模型轻量化与自适应能力。无论数据融合多么复杂，最终呈现给用户的核心始终是模型，因此必须确保模型既“能用”，又“好用”。一方面，应针对用户终端的资源限制（如内存、算力等）进行模型压缩与优化，确保其在多样化设备上高效运行；另一方面，要注重模型在复杂、动态环境下的效率与自适应性，通过精细化推理优化与动态资源调度机制，持续提升模型的运行性能与用户体验。

[余永安]从遥感卫星数据获取与处理的全流程视角指出，复杂环境异构数据融合技术的落地仍需在星上计算、链路精简与实时处理等关键环节实现突破。他以遥感卫星为例说明，传统的数据处理流程传输链条长、延迟高，难以满足复杂场景下的实时融合需求。当前，行业正积极探索通过“星上计算”将部分模型推理与数据处理前移至卫星端，实现在轨智能计算与快速筛选；同时，借助链路优化、边端协同及移动接入设备等手段，大幅缩短从观测到结果生成的时间。

[陈思源]结合产业界实践案例指出，复杂环境异构数据融合技术的落地，需要强化跨学科协同与工程化能力。她提到，在极端环境科研中，科研团队通过整合基因组学、医学、工程等多领域力量，形成了从样本采集到数据处理的完整闭环，并在高海拔等复杂条件下实现设备轻量化与数据快速处理。这一案例体现了科研向实际应用延伸的路径，也为复杂环境下多源数据的高效融合提供了有益启示。

[赵晨]认为，复杂环境异构数据融合技术的成功落地，关键在于明确应用场景并形成具有突破性的应用价值。他指出，技术创新若要实现产业转化，必须找到覆盖面广、具备经济效益和社会影响力的“杀手级应用”，才能推动数据融合从概念走向实际应用。同时，融合性能的提升也应具有跨越式效果，而非局部改进，只有在性能与场景两方面同时取得显著突破，才能真正支撑复杂环境下异构数据融合技术的落地与普及。

[周福辉]认为落地的核心在于以实际需求为导向、构建开放共生的技术生态。他指出，技术创新不能脱离现实场景，唯有聚焦真实问题、以需求驱动研发，才能形成可持续的落地路径。同时，完善的数据生态也是关键支撑，应通过激励机制和合作模式，推动高质量数据的生产、共享与应用，从而实现科研、产业与市场的良性循环。只有让技术真正服务于需求、融入生态，才能实现复杂环境下异构数据融合的长效发展。

[王辰星]认为，复杂环境异构数据融合技术要实现真正落地，关键在于从源头提升数据构建能力、保障数据安全合规。她指出，数据融合应以目标导向为核心，在多源数据中识别主导数据、合理分配权重，从而提高融合效率与准确性。同时，要正视数据采集中的隐私与安全问题，建立合规、可信的使用机制。在实践中，可结合仿真生成、三维重建等技术，弥补数据不足和样本不均衡问题。这些探索为复杂环境下的数据智能处理提供了可行路径。

[姚望]提出，复杂环境异构数据融合技术的落地，应在拓展应用场景与智能协同方面具备前瞻性思维。他指出，当前对应用场景的理解多局限于地球环境，而未来的复杂场景可能延伸至地外空间，如火星、月球等地外生存与环境构建领域。此外，人机协同与多智能体协同将成为新的关键方向，从军用无人系统到服务机器人协作，数据融合需支撑多主体间的实时感知与决策互通。他进一步强调，随着“机器人服务机器人”新型生态的形成，数据融合技术将在支撑自组织、自演化系统中发挥核心作用，为智能社会和未来空间场景建设提供技术基础。

小结：嘉宾们普遍认为，复杂环境异构数据融合技术的落地需在技术创新、场景应用与生态协同三方面形成合力。应以需求为导向，聚焦具有显著效益的“杀手级应用”，推动技术从实验室走向产业化；同时强化跨学科协作与工程化能力，构建高效稳定的数据融合体系；并完善数据治理与安全机制，形成开放、可信的创新生态。只有实现技术、应用与生态的协同发展，才能真正推动异构数据融合技术在复杂环境中的落地与价值转化。

论坛总结

经过多轮深入交流，论坛在充分讨论“复杂环境异构数据融合”的难点、突破路径与落地能力的基础上，形成了系统性的技术与发展共识。与会嘉宾认为，未来的融合技术应以高质量数据体系为基石，以智能模型演进与知识驱动为核心动力，以场景牵引与生态共生为落地方向。唯有实现数据、模型与生态的协同演化，才能真正破解复杂环境的不确定性，推动融合技术从实验室验证迈向产业化应用，为智能感知、精确决策及国家新质生产力建设提供持续支撑。

撰稿：孙倩

审核：朱光辉，孙倩

编辑：孟凡