第708章 军工科技铸农基，协同创新促发展(第2页)

 同时，通过与各国的合作，苏云及其团队也接触到了国际上最新的科技成果和研究思路，进一步拓宽了研发视野，为我国扫雷技术的持续创新提供了新的动力。 

 在推动国际合作的同时，苏云并没有忽视国内扫雷技术的进一步发展。¨x^i￠a!o~s^h\u/o_c-h+i·..c\o\m^ 

 他深知，只有不断提升自身实力，才能在国际合作中占据更主动的地位，为国家的海洋安全提供更坚实的保障。 

 苏云关注到人工智能、大数据和物联网等新兴技术在军事领域的广泛应用，决定将这些技术进一步融入扫雷装备和系统中，实现扫雷技术的智能化、信息化升级。 

 在人工智能方面，苏云设想构建一个智能扫雷决策支持系统。 

 该系统基于深度学习算法，能够对大量的水雷探测数据、历史扫雷案例以及实时海况信息进行分析和学习。 

 通过对这些数据的深度挖掘，系统可以预测水雷的分布规律、评估扫雷风险，并为扫雷作业提供最优的决策建议。 

 例如，在执行扫雷任务前，系统可以根据海况、水雷类型和分布等信息，制定最佳的扫雷路线和作业方案，提高扫雷效率和安全性。 

 同时，智能扫雷决策支持系统还可以实时监测扫雷装备的运行状态，对潜在的故障进行预警，并提供相应的维修建议，确保装备始终处于最佳工作状态。 

 在大数据方面，苏云计划建立一个全面的扫雷大数据平台。 

 该平台将整合来自国内外的水雷数据、扫雷作业数据、海洋环境数据等多源数据。 

 通过对这些数据的分析和挖掘，科研人员可以深入了解水雷的发展趋势、扫雷技术的应用效果以及海洋环境对扫雷作业的影响等。 

 例如，通过对不同海域水雷分布和海洋环境数据的关联分析，科研人员可以发现某些特定海洋环境下容易出现的水雷类型和布设方式，为针对性地研发扫雷技术和装备提供依据。 

 同时，大数据平台还可以为智能扫雷决策支持系统提供丰富的数据资源，进一步提升系统的决策能力和智能化水平。