smart module

物聯網憑借連網設備架構或其在設備閉環網絡中的獨立存在，已經影響了許多行業。如今，許多國家正在軍事和國防領域尋求利用物聯網作為解決戰爭和戰鬥中各種問題的手段。下面我們將介紹不同的物聯網國防和軍事應用。

提前收集戰場情報

使用無人機及其機載攝像頭調查和測量戰場，繪制地形圖和敵方位置，並將數據傳輸到指揮中心。

參謀人員可以利用這些數據做出戰略判斷。此外，這些無人機還可以用於邊境巡邏，並在發生違規或威脅時提醒軍事人員。這樣可以消除任何個人傷害，而且不會帶來進一步的風險，因為它可以遠程smart module操作。

主動健康監測

士兵的健康狀況士兵的健康狀況。士兵的衣服上可以附著大量的傳感器，可以跟蹤、感知和向指揮中心發送關於其不斷變化的醫療狀況的警報。指揮中心可以集中監控每個士兵，在不利情況下可以撤離戰場，或者根據醫療情況進行醫療救助。

根據這些信息，受傷士兵可以提前准備好所需的治療材料，以免耽誤時間。

加強現實遠程培訓

利用早期真實的現場數據創建自動化模型，然後創建訓練模擬環境。士兵配備虛擬現實/增強現實裝置，然後引入模擬環境，捕獲並用於評估其准確性、情緒檢查、移動速度等參數。

士兵也可以通過在沒有身體傷害的情況下練習來提高目標和准確性，為真正的戰鬥做准備。

此外，飛行員的飛行模擬器可以用來檢查和獲得駕駛飛機前使用飛行的近乎物理知識。

實時車輛管理

軍隊很難實時監控車輛的狀態

在國防領域，物聯網將允許實時GPS監控、顯示速度和發動機狀態、總發動機時間、燃油經濟性以及更多嵌入傳感器的車輛信息。

人工智能和軍事運輸車輛的集成可以最大限度地降低交通成本和人工操作。它還可以輕松識別異常情況，快速預測軍用車輛組件的故障。智能跟蹤還可以顯示司機的操作，讓他對車輛的每一步負責。

根據美國國防部的說法，實時車輛管理可以節省25%的燃料支出。

庫存高效管理

軍隊需要武器、坦克、彈藥筒和更多的儀器。這些東西需要安全交付，但人工管理和庫存更新困難，效率低下。可使用射頻識別跟蹤器實時查看庫存和供應鏈。

這種實時擴展可見性將使軍事人員能夠預測哪些產品需要或過剩。它還簡化了後勤控制，消除了損失和搶劫。

目標識別和自主偵察

人工智能方法是在複雜的作戰環境中發展起來的，旨在提高目標檢測的准確性。這些方法允許國防部通過分析報告、新聞摘要和其他類型的非結構化數據，充分了解可能的作戰區域。此外，人工智能還增強了這些系統識別目標位置的能力。

人工智能目標識別系統的功能包括基於概率的敵方行為預測、綜合天氣和環境、供應鏈中可能出現的瓶頸或脆弱性、任務方法評估和建議的緩解方法。機器學習也用於從收集的數據中學習、跟蹤和尋找目標。

客觀識別還支持軍事或搜救，或者涉及人質。當雷達/傳感器檢測到活動時，美軍可以使用無人機在邊境附近獨立巡邏或派遣無人機。

在敵人突然襲擊的情況下，這可能會挽救軍人寶貴的生命。這些獨立無人機可以第一手搜索活動，並根據危害程度采取行動。

無人機結合機器學習使用物體/目標識別來識別車輛和人員，並從高空監控其移動。這些數據是實時收集和分析的，這使得軍事參謀在發動攻擊之前具有先發優勢。

運輸

從供應鏈物流到公共交通物流到公共交通的各個方面。將車廂與傳感器連接起來監測溫度，有助於保證產品，特別是食品和藥品的安全。

傳感器和智能軟件可以節省駕駛員的燃料，收集可以幫助駕駛員駕駛車輛的數據。未來，互聯網基礎設施將致力於緩解交通擁堵，避免互聯網汽車事故。

物聯網在國防領域的驗證應用可以完美地貨幣化情報，加強技術時代的軍事力量。該技術可以妥善處理各種資產，協調複雜的程序，建立強大的軍事聯系網絡。

物聯網可以將其鏈接框架和傳感器功能添加到高效的軍隊中。結合機器學習，我們幾乎可以實時了解戰場的重要性，使軍官從情報中受益，從而改變行動計劃，使行動成功。