未来的新智能是人机环境系统智能，而人机融合的态势感知是其关键，简单地说，态势感知（situation awareness）就是智能体在“一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的预测”。对态势感知最早的诠释可以追溯到提出“知彼知己”思想的孙子之“知”。

一、人机的态势感知不同

人类的态势感知能力是通过大脑感知、处理和解释来自外界的各种信息形成的。这些信息包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等感官信息以及周围环境的温度、湿度、气压等信息。大脑的神经元通过对这些信息的处理和组合，形成了对周围环境和自身状态的认知和理解，从而使人类具备了对不同情境的适应能力和决策能力。这种能力与人类的生存和社会交往密切相关，因此在人类的进化过程中逐渐发展和完善。

机器的态势感知能力是通过传感器、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术来实现的。传感器可以收集外部环境的物理量，如温度、湿度、气压、光线等，同时也可以收集机器自身状态的信息，如速度、位置、姿态等。计算机视觉可以通过图像处理技术对图像和视频进行分析，从而识别出物体、人物、场景等信息。语音识别和自然语言处理可以将语音和文本转化为可处理的数据，从而实现对语音和文本的理解和分析。通过这些技术的组合，机器可以对周围环境和自身状态进行感知、判断和分析，从而实现对各种情境的适应。这种能力在自动驾驶、智能家居、智慧城市等领域中有广泛的应用。

二、绝对态势感知与相对态势感知

绝对态势感知和相对态势感知都是指人们对周围环境的感知和认知。但它们的重点和方法不同。绝对态势感知强调环境中的具体细节和特征。它的目标是获得尽可能多的信息，以便对环境作出准确的判断和决策。例如，当一个人需要通过街道时，他会关注周围的建筑、路标、标志等细节，以确定自己的位置和方向。

相对态势感知则强调整体的情境和背景。它的目标是理解环境的整体特征和趋势，以便预测和适应环境的变化。例如，在一个商业区，一个人可能会关注街道上的人流量、商店的种类和数量等整体特征，以确定这个区域的商业繁荣程度和未来的发展趋势。

因此，绝对态势感知和相对态势感知的区别在于关注点的不同。一个强调环境的细节和特征，而另一个强调环境的整体情境和趋势。

三、主动态势感知与被动态势感知

主动态势感知和被动态势感知都是指对周围环境、事件和情况进行感知和防御的方法。它们之间的主要区别在于其感知方式和反应方式不同。主动态势感知是指通过主动收集和分析各种情报和数据来预测潜在的威胁和风险，并采取相应的防御措施。这种方法需要大量的资源和技术支持，包括人工智能、大数据分析和网络安全技术等。主动态势感知可以帮助企业和组织及时发现和遏制威胁，保护其关键资产和业务。

被动态势感知是指对环境和事件的自然反应和感知。这种方法主要依靠人员和设备的感知能力，如摄像头、传感器和人员巡逻等，通过观察和监视来发现和处理潜在的威胁和风险。被动态势感知是一种相对简单、实用的方法，但它也容易受到盲点和误判的影响。

总的来说，主动态势感知和被动态势感知都是非常重要的安全防御方法，企业和组织应该根据自身需求和资源情况选择合适的方式来进行安全防护。

四、危险态势感知与正常态势感知

态势感知分级常用的方式为：

1. 基础级：主要是对基础信息进行收集和处理，如天气信息、人流车流情况等。

2. 高级级：在基础级的基础上，进行数据分析和挖掘，得出更深层次、更准确的信息，如安保事件预警、异常交通流量分析等。

3. 战略级：在高级级的基础上，进行战略规划和决策支持，帮助决策者制定长远发展战略和应对措施，如城市规划、公共安全预案等。

不同级别的态势感知需要不同的技术和手段支持，同时也要根据实际需要进行灵活的组合和应用。例如危险态势感知和正常态势感知的主要区别在于：

1. 目标：危险态势感知的目标是发现可能造成危害的情况，而正常态势感知的目标是了解周围环境和情况。

2. 注意力：危险态势感知需要更加专注和集中的注意力，以便及时发现潜在的危险，而正常态势感知则可以更加轻松地进行。

3. 反应速度：危险态势感知需要更加快速的反应和决策能力，因为需要在短时间内做出正确的反应，而正常态势感知则不需要如此高的反应速度。

4. 紧张程度：危险态势感知会导致更高的紧张程度和压力，因为需要面对潜在的危险，而正常态势感知则相对较轻松。

五、 信质与信量

在数学上，1+1=2既有信量也有信质，1+1=1没有信量却有信质，但在管理学中，1+1=1就会既有信量也有信质。人机混合智能中，常常是多学科融合，所有的表征往往会产生跨域，其指向也会发生变化，其信量与信质问题就会愈发严重，进而出现变形、歧义、混乱等现象。究其因，信量处理的是事实性参数，主要使用符号与逻辑计算工具，而信质处理的是价值性参数，侧重于运用主观经验（如异质因素的变化性）与非逻辑算计手段。

所以在很多情境、态势下，人机环境系统智能处理的是相对态势感知中的价值性参数，而不仅仅是大家现在经常使用的绝对态势感知中事实性参数。绝对态势感知是依据时间空间、符号逻辑线索产生的思维意识进行认知推理。

价值参数理论是一种关于人类意识和思维的哲学理论，提出了意识和思维是基于价值线索或类似价值线索的流程，而不是基于符号的过程，人类的思维和意识是通过对价值的感知和处理来实现的。价值参数理论认为，人类的思维和意识是基于价值感知和处理流动的任务刺激价值信息，而非基于符号和逻辑推理。这个理论提出了一种新的人机融合认知模型，或为人工智能和认知科学提供了新的思路和可能性。

信息数量与信息质量之间存在一个平衡点。当信息数量过多时，信息质量可能会降低，因为其中可能会包含重复、无关或错误的信息，这会使得真正有用的信息难以被发现和利用。另一方面，当信息数量过少时，可能会缺少全面和准确的信息，这也会影响信息质量。二者可以通过以下方式进行表征：

1. 信息数量可以用数据量、字数、文件大小等指标来描述。

2. 信息质量可以用准确性、完整性、可信度、实用性等指标来描述。其中，准确性指信息的正确程度；完整性指信息是否包含了所有必要的内容；可信度指信息来源的可信程度；实用性指信息是否对用户有用。

当前态势感知中信息“数量丰富，质量贫乏”现象仍是一个普遍存在的问题。信息数量的获取和积累已经变得相对容易，但如何从大量的信息中提取有意义有质量的信息仍然是一个挑战。随着信息数量的不断增长，我们需要更加高效和准确的算法和工具来挖掘信息中的意义和质量，以便更好地理解和应对当前的态势。同时，我们需要更加精细的信息分析和处理方法，以便从事实信息中获取更多的洞察和价值。

此外，信息的质量也是一个关键问题。低质量的信息可能会带来误导性的结果，从而影响我们对当前态势的理解和决策。因此，我们需要更加严格和科学的信息质量控制和管理机制，以确保信息的准确性和可靠性。

总之，要确保人机态势感知中信息的数量和质量达到一个平衡点，需要对诸多信息进行合理筛选和管理，以确保信息的可靠性和可用性。当前态势感知中信息“数量丰富，质量贫乏”现象是一个需要我们持续努力解决的问题，需要我们结合技术和方法来提高信息数量的分析和挖掘能力，同时注重信息质量控制和管理。