态势感知通常是主客观的混合物。主观因素包括个体的经验、知识、态度和信仰等，这些因素会影响个体对态势的感知和理解。客观因素包括环境的物理属性、社会文化背景、历史背景等，这些因素也会影响个体对态势的感知和理解。因此，态势感知是主客观因素相互作用的结果。在实践中，为了更好地理解和应对复杂的态势，我们需要尽可能客观地收集和分析信息，同时也需要认识到个体的主观因素在态势感知中的作用。

从根本上说，语言和智能并不是一回事，智能和大数据也不是一回事，甚至智能和数据的关系也不是非常密切。机器智能是指一种能够模拟人类智力的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。它的核心在于算法和模型的设计和优化，而不是数据的数量。虽然数据是智能技术中重要的输入，但数据量的增加并不能直接提高智能水平，而且大量的数据还需要进行清洗、分析和处理，才能变成有价值的信息。

智能与状态、趋势、感觉、知觉之间存在一定的联系和关系。状态是指事物所处的具体情况，趋势则是指事物发展的方向和趋势，感觉和知觉则是指人类对外部世界的感知和认知能力，而智能则是指人类的智慧和思维能力。从这些角度来看，状态、趋势、感觉和知觉可以为智能提供信息和素材，而智能则可以帮助我们更好地理解和处理这些信息和素材，从而更好地适应和应对不同的状态和趋势。同时，智能也可以影响我们的感觉和知觉，帮助我们更好地理解和认知外部世界。

进一步来看，态势感知可以被看作是智能的一种形式，它可以利用传感器、数据统计分析和模型预测等技术，以实时监测、分析和预测环境中的各种物理和人为事件为目标，从而帮助人们更好地了解和掌握周围的情况（如安全监控、交通管理、灾害预警和环境监测等）。

一般而言，态势感知包括信息采集、处理、分析、推理、反馈等技术，旨在从大量的数据中提取出有用的信息，以帮助人们更好地理解和应对复杂的现实情况。在许多复杂甚至矛盾的态势下感知可能会涉及到非同一律、矛盾律、非排中律等非逻辑基础：在处理复杂的信息时，需要考虑到数据、信息、知识、经验、推理之间的相互关系，包括可能存在的不一致、冲突、不确定性等问题。在这种情况下，我们不一定要遵循已有的方法和原理进行信息的分析、归纳和推理，以便更好地理解和应对这种复杂的态势。但是需要注意的是，这些已有的方法和原理并不是态势感知的基础，而只是在处理信息时可能用到的工具。

在人机融合智能系统中，“变化的态势场”和“变化的感知场”是两个相互作用的场，它们之间的相互作用类似于电磁场中电场和磁场之间的相互作用。这种相互作用的特点具有对称性，也就是说，变化的态、势可以激发新的感、知，同时变化的感、知也可以激发新的态、势，它们之间的作用是完美对称的。电磁场中电场与磁场之间的对称性在物理学中非常重要，因为它们揭示了自然界中的一些基本规律和对称性原则，智能中的态势与感知之间的对称性在人机融合中也非常重要，因为它们可能会揭示了人、机、环境中的一些基本规律和对称性原则。

一个与外界没有态、势交换的系统是一个封闭系统，它不会受到外部因素的干扰，其内部的态势常常不会发生大的改变；同样，一个与外界没有感、知交换的系统也是一个封闭系统，它不会受到各种因素的干扰，其内部的感知也常常不会发生大的改变。

在一个与外界具有信息、能量、物质交换的开放系统中，态、势、感、知在博弈过程中是会发生较大变化的。这是由于在开放系统中，系统与外界之间存在着信息、能量、物质的交换，这些交换会对系统的状态和趋势产生影响，进而影响到系统的感觉和知觉。具体来说，当外界提供的信息、能量、物质有利于系统的感知时，系统中的感知会增强；反之，系统中的感知会减弱。同时，在博弈过程中，系统内部的状态和趋势也会发生变化，这也会对其感知产生影响。因此，在处理开放系统的情况时，需要综合考虑外界和内部因素的影响，确定感知的变化情况，并在此基础上进行博弈策略的制定。

机器的计算态势感知与人类的算计态势感知，其主要区别是：大时空尺度中捕捉信号、信息，运用经验、知识，组合分析、判断的能力。人类态、势、感、知中的数据、信息、知识在交互中常常不仅是在物理系统与物理系统之间进行映射、反射，还往往在物理系统与非物理系统、非物理系统与非物理系统之间进行数据/非数据、信息与非信息、知识与非知识的映射、反射，更有甚者，使之进行互射，并且这种相互的映射、反射可以改变定义域中原象与值域中象的性质，有点像威廉·布莱克的诗来描述：“一沙一世界，一花一天堂。无限掌中置，刹那成永恒。”

逻辑正确不一定认知正确，机器客观真假与人类主观是非不同，比如伦理常常会被科技的进步而不断突破。与目前计算机器底层——布尔代数不同，人机环境中存在着不同颗粒度事实与价值混编的与或非排序关系，有时还可以加入情感、责任、目的、情绪……平心而论，没有人的参与，数据是不能够形成知识的，同样，在原因和结果之间也不一定要有概念上或逻辑上的联系，智能的漏洞及痛苦也时刻提醒人们：为什么这么多的科学技术进步并没有让人类社会变得更加美好？

总之，智能或人机混合智能之所以很难，主要是涉及到了人类及其社会的主客观混合问题。人类的表征不是打标签、制定规则，而是一边造标签一边破坏性地遵守规则。同时，人类的智能神经网络系统不仅是由大脑中的神经元构成，还有人身其它的神经元、机器神经元和环境中的事、物神经元及其交互构成。​