物联网已经通过其连接设备框架或在设备闭环网络中的自主存在扰乱了许多行业。许多国家正试图在军事和国防应用中利用物联网来应对各种战争和战场挑战。军事物联网(IoMT)是一类用于现代作战行动和智能战争的物联网。通过创建一个能够提取感官信息并同时自主管理多项任务的微型智能技术生态系统，IoMT的概念设计旨在减轻战士在野战中遇到的大部分身心负担。IoMT主要针对并试图解决现代战争的以下挑战。
提前收集战场意识：
使用带有摄像头和传感器的无人驾驶飞机勘测战场，绘制敌人的地形图和位置，并将数据发送到指挥中心。这些数据可以帮助官员做出战略决策。这些无人机还可用于在边境附近进行自主巡逻，并在出现违规或潜在威胁时向军队人员发出警报。这消除了任何人员损失，因为它们是无人值守的，并且不会造成额外的风险，因为它们可以远程操作。
在上图中，可以看到无人机正在收集景观数据以识别有利位置、水体和水位，并将地形结构映射到3D模型中。
战斗健康的主动监控：
在战场上监控战士的健康状况非常棘手。范围广泛的传感器，如心率传感器、Ph传感器、Kevlar套件上用于评估损伤的压力传感器，可以连接到士兵背心上，这些背心可以跟踪、感知并向指挥中心发送有关他们不断变化的医疗状况的警报，在那里每个战士都可以受到集中监控，在不利情况下可以从现场撤离或根据需要进行医疗补充。
此外，在将战士带回医疗基地接受治疗之前，医生和医务人员将事先了解战士的伤势严重程度。根据这些信息，可以提前安排必要的设备，以免在治疗受伤士兵时浪费时间。
增强现实远程培训：
美国陆军正在大力投资使用VR/AR模拟来训练士兵。根据之前的真实战场数据生成计算机化模型，然后渲染训练模拟环境，战斗机配备VR/AR设备，然后将其投放到模拟环境中，其精度、情绪控制、移动速度和其他参数被捕获并用于评估。士兵们也可以在这种没有身体损伤的环境中进行练习，提高瞄准度和准确度，为实战做好准备。训练中可能会犯错误，同样的错误可能会在战斗中造成生命损失。
有供飞行员使用的飞行模拟器，他们可以在使用飞行模拟器之前测试并获得近乎实际的飞机飞行体验。飞行员需要执行各种机动动作来躲避敌人的踪迹或躲避跟踪导弹。针对此类情况的体能训练安排成本高昂，有时甚至会导致致命伤害。在这种情况下，模拟是训练飞行员的完美选择。
实时车辆和设备车队管理：
军用车辆配备了传感器来跟踪它们的位置、损坏程度、燃油效率、发动机状态、发动机剩余总小时数以及更多此类参数。如果没有高效的车队管理，现在管理100辆这样的车辆可能会很困难。货物、弹药、武器和部队的有效运输对于成功的行动非常重要。将人工智能与军事运输相结合可以降低运输成本并减少人力操作。它还使军事舰队能够轻松检测异常并快速预测组件故障。智能跟踪这些车队可以跟踪驾驶员的意识并让他对车辆的每一步负责。据国防部称，实时车队管理可将燃料成本降低25%。
不仅是车辆，武器和无人驾驶地形车辆也可以使用传感器进行跟踪。武器可以有一个弹药筒传感器，让战斗机知道什么时候重新装弹，并且可以在侦察和监视敌方地面时跟踪和监视远程无人地形车辆。
目标识别和自主侦察：
正在开发人工智能技术以提高复杂作战环境中目标识别的准确性。这些技术允许国防部队通过分析报告、文件、新闻提要和其他形式的非结构化信息来深入了解潜在的作战区域。此外，目标识别系统中的人工智能提高了这些系统识别目标位置的能力。人工智能目标识别系统的能力包括基于概率的敌人行为预测、天气和环境条件的汇总、潜在供应线瓶颈或漏洞的预测和标记、任务方法的评估以及建议的缓解策略。机器学习还用于从获得的数据中学习、跟踪和发现目标
在美国，DARPA的“对抗环境中的目标识别和适应”(TRACE)计划使用机器学习技术识别目标，并借助合成孔径雷达(SAR)图像自动定位。目标识别还有助于搜索和救援任务或军事人员，或者在恐怖袭击期间是否涉及任何人质。美国陆军已经在使用无人机在边界附近进行自主巡逻，或者在雷达/传感设备检测到任何运动时派遣无人机。这可以在敌人突然袭击的情况下挽救军人宝贵的生命。这些无人驾驶飞机可以通过现场直播进行第一手调查，然后可以根据威胁级别采取必要的行动。
结合机器学习的无人机使用对象/目标识别来识别车辆、人员并从高空跟踪他们的位置。这些数据被实时捕获和处理，在军队人员前往攻击区之前为他们提供优势。
运输
从供应链物流到公共交通，物联网解决方案正被用于以多种方式改善业务。通过将运输车辆与传感器连接起来以监测温度，它可以帮助确保货物（尤其是食品）安全到达。传感器和智能软件可用于收集数据，帮助驾驶员以有助于节省燃料的方式操作车辆。未来，互联基础设施还将与互联车辆协同工作，帮助减少交通流量并防止事故发生。
使用人工智能和机器学习进行数据处理
机器学习和人工智能对于有效处理从战场上大量设备和传感器捕获的大量数据以获得有价值和关键的信息非常有用。这些信息有助于军官做出时间关键的决定，并制定战略行动来打击敌人。人工智能可以协助从不同的数据集中剔除和聚合信息，以及从各种来源获取和汇总信息的超集。这种高级分析使军事人员能够识别模式并推导出相关性。
结论
物联网可以通过其互联框架和所有传感功能补充已经高效的陆军。将其与机器学习相结合，我们可以近乎实时地获得对战场的重要见解，使军官处于优势地位，可以利用这些信息来改变战场上的行动路线并成功开展行动。物联网可以帮助军队进行任何类型的行动，如战场作战、侦察和监视敌方基地或恐怖分子藏身处、搜救、侦察和收集信息。
