摘要本报告旨在深入探讨人工智能AI技术在多传感器数据融合驱动的信息感知与目标探测系统中的应用。随着现代技术特别是在自动驾驶、军事国防和无人系统等领域的飞速发展单一传感器的局限性日益凸显多传感器数据融合Multi-Sensor Fusion, MSF已成为构建精确、鲁棒和全面环境感知的关键。报告首先概述了多传感器数据融合的基本概念、层次及其核心价值。随后报告重点分析了AI技术特别是深度学习如何从根本上变革传统的数据融合范式显著提升了系统的感知精度和决策智能。报告结合自动驾驶和军事防御等典型应用场景阐述了AI与MSF相结合所带来的巨大潜力。在此基础上本报告提出了一个针对“军事高价值目标智能探测”的具体应用设计方案详细描述了其系统架构、核心算法、硬件配置和性能评估体系。最后报告总结了当前技术面临的挑战并对未来的发展趋势进行了展望指出可解释AI、边缘计算和自监督学习将是推动该领域发展的关键方向。