我们在《追问人工智能：从剑桥到北京》一书中把态势感知分为态、势、感、知四个阶段以后（收到许多朋友的支持与鼓励），又在《人机融合：超越人工智能》一书中提出了“势态知感”的概念，下面我们再将对这两个概念做一个对比分析。

态势感知和势态知感是两个相关但不同的概念。态势感知，指的是一个个体或组织能够感知、理解和分析当前的环境和情况，以及预测未来的发展趋势。它涉及到对外部环境的观察、信息的收集和处理，以及对情况的评估和判断。态势感知的能力对于做出正确的决策和行动非常重要，尤其在军事、安全和应急管理等领域。势态知感，指的是一个个体或系统能够感知、理解和适应环境中的潜在机会和威胁，并根据这些势态进行相应的调整和决策。它与态势感知类似，但更强调对于环境中的势态、动态和趋势的感知和把握。势态知感是一种敏锐的感知和判断能力，可以帮助个体或组织在变化和不确定的环境中快速做出正确的决策和行动。

态势感知和势态知感都是与环境感知和情境感知相关的概念，它们的目标都是通过感知、分析和理解环境中的信息，帮助个体或组织作出适应性的决策和行动。然而，态势感知更强调对当前环境的感知和理解，而势态知感更强调对环境中的势态和趋势的感知和把握。态势感知和势态知感是两种与情境理解和推断相关的概念：1、在道路交通中，车辆的态势感知是指驾驶员通过观察周围的车辆、交通信号和道路状况来判断当前的交通情况。例如，驾驶员可以通过观察前方车辆是否刹车来判断是否存在交通拥堵。势态知感则是指通过观察车辆的运动方向、速度和加速度等来推断车辆的意图和未来行动。例如，如果一个车辆突然改变了车道并加速行驶，驾驶员可以通过势态知感推断该车辆可能要超车。2、在军事作战中，态势感知是指通过观察敌方部队的位置、数量和行动来判断敌方的军事态势。例如，通过监视雷达和侦察飞机的反馈，军队可以感知到敌方部队的位置和行军方向。势态知感则是指通过观察和分析敌方部队的行动和部署来推断敌方的意图和可能的进攻方向。例如，如果敌方部队在某个区域进行了集结和准备工作，军队可以通过势态知感推断敌方可能会在该区域展开进攻。3、在商业竞争中，态势感知是指企业通过观察市场趋势、竞争对手的行动和消费者的反馈来了解当前的市场环境。例如，企业可以通过市场调研和竞争对手的广告活动来感知市场的需求和竞争态势。势态知感则是指企业通过观察和分析竞争对手的策略和举措来推断其未来的市场行动。例如，如果竞争对手开始大规模投放广告和降低产品价格，企业可以通过势态知感推断竞争对手可能会加大市场份额争夺的力度。上面这些例子说明了态势感知和势态知感在不同领域的应用，它们都是基于观察和推断来理解和应对复杂情境的重要能力。若要对态势感知建立形式化模型以便于计算，可以遵循以下步骤：

a. 确定感知对象：首先确定需要感知的对象，例如交通流量、人群密度、环境条件等等。将这些对象定义为模型中的变量。

b. 收集数据：收集与感知对象相关的数据，可以通过传感器、监控摄像头、社交媒体等途径获取。确保数据的准确性和完整性。

c. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、数据平滑等操作，以消除异常值和噪声。

d. 特征提取：根据感知对象的特点和要解决的问题，从预处理后的数据中提取相关的特征。可以使用统计学、机器学习或领域知识来选择和提取特征。

e. 建立数学模型：使用统计学、数学建模或机器学习方法，将感知对象和提取的特征建立数学模型。根据具体问题的需求，可以选择线性模型、非线性模型、概率模型等等。

f. 模型验证与调整：使用历史数据或实验数据来验证和调整建立的模型，以确保模型的准确性和可靠性。可以使用交叉验证、误差分析等方法来评估模型的性能。

g. 模型计算与预测：利用建立的形式化模型进行计算和预测。根据具体问题的需求，可以使用数值计算、优化算法、模拟仿真等方法来求解模型。

结果分析与应用：根据模型计算和预测的结果，进行结果分析和解释。将分析结果应用于实际决策和行动中，以提升态势感知的效果和决策的准确性。

概而言之，建立态势感知形式化模型需要考虑问题的复杂性和模型的可解释性。在实际应用中，还需要不断优化和更新模型，以适应不断变化的态势。同样，若为智能体的势态知感过程建立数学模型可以从以下几个方面进行考虑：

a. 势态的表示：首先需要确定势、态的表示方式。可以使用向量来表示势、态，其中每个维度表示不同的方面或特征。这些特征可以是环境的状态、智能体的内部状态或其他相关信息。

b. 知觉模型：智能体需要有感知能力来感知到环境的状态。可以使用传感器模型来模拟智能体的感知过程，其中输入是环境的状态，输出是智能体感知到的信息。传感器模型可以是线性或非线性的函数，可以使用机器学习技术进行参数估计。

c. 知觉过程：智能体根据感知到的信息进行处理和理解，来推断出环境的潜在势态。这个过程可以建立在贝叶斯推断的框架上，使用概率模型来描述智能体的信念或不确定性。可以使用贝叶斯网络或概率图模型来建模。

d. 决策模型：智能体需要根据势态知觉来做出决策。可以使用决策模型来描述智能体的行为策略，其中输入是势态的知觉，输出是智能体的行动。决策模型可以是基于规则的，也可以是基于学习的，可以使用强化学习或优化算法进行参数估计。

f. 学习过程：智能体可以通过学习来改进势态知觉过程。可以使用强化学习算法或其他机器学习算法来进行学习，根据智能体的行动和环境的反馈进行模型更新。

综上所述，为智能体的势态知感过程建立数学模型需要综合考虑势态表示、知觉模型、知觉过程、决策模型和学习过程等方面，可以利用概率模型、贝叶斯网络、强化学习等数学工具来建模和求解。