Plasan 推出了一种名为 "刺猬"（Hedgehog）的新型顶部装甲，旨在阻止炸弹穿透车辆顶部。
装甲车在城市作战中面临诸多挑战。装甲车会受到狙击手或反坦克小组的攻击，他们会从屋顶的高处作战，或进入地下井，距离太近，以致无法作出反应。在这种情况下，必须增强态势感知能力，使防御系统能够集中应对最相关的威胁。
360° 装甲防护是必须的，一些公司正在通过新型防护系统来满足这一要求。主动防护系统，如拉斐尔公司的 Trophy 和埃尔比特系统公司的 Iron-Fist系统公司的 "铁拳 "等主动防护系统，高性能的雷达和光电传感器、从爆炸形成的射弹到摧毁来袭射弹的激光。这些系统采用的最新增强功能包括双传感器能力（雷达+电子设备），以及两种系统的开发人员正在考虑的顶部攻击交战。不过，主动防护系统（APS）会给车辆增加相当大的重量，而且需要大量的基础装甲才能发挥最佳功能。
其他系统包括被动系统，如 "刺猬 "顶部装甲和柔性栅栏反火箭榴弹装甲。这两种系统都由 Plasan提供。 与基本装甲相比，这些 "统计保护 "手段可将渗透概率降低 80%。
另一个基本要素是周边视野。透明装甲在提供这种功能的同时，重量也会大幅减轻。不过，现代车辆需要透明装甲作为基本装甲，以确保态势感知、驾驶和乘员性能与表现。
以色列国防军的 Namer 重型装甲运兵车使用 OSG 生产的透明装甲视觉系统作为装甲的一部分。右图中左侧视觉块被击中，但仍保持透明。左图为被大威力步枪击中的视觉块。尽管冲击力很大，但它仍保持了一定程度的结构完整性，吸收了冲击力并防止了穿透，但却失去了透明度。
Imco该系统可为战车提供 360° 监视和保护，并改变态势感知和决策能力。该系统集成了摄像机、传感器、先进的视频矩阵、用于实时传感器数据分析的人工智能应用程序和多个用户显示器，使指挥官和乘员能够在所有作战情况下保持全面的态势感知。
其中一些战车还采用了该公司生产的车辆控制模块（VCM）系统。该系统从车载系统收集数据，包括发动机、变速箱、履带等，并解释和提供车辆状态概览，确保车辆达到最佳性能，减少磨损和停机时间。
如此强大的处理系统需要低延迟、高带宽的高性能数据通信，以确保实时运行。数字主干网（DBB）服务，如 AITECH 的 DBB，提供此类服务。此类在主动保护系统 (APS)、先进的任务计算机、快速传感器以及数据处理和传输中实施这些系统。DBB 提供电子系统之间高速、可靠和安全连接的无缝集成。时间敏感网络（TSN）和 L3/以太网连接可使数据在端点和网络之间轻松传递。这种应用适用于对时间敏感的关键流量，具有中低延迟。符合 SOSA 技术标准的模块化解决方案和未来机载能力环境（FACE）架构。产品和系统包括基于 GPU 的系统，利用最新的英伟达™（NVIDIA®）处理器，促进人工智能和边缘处理应用。
周边视觉是一种新功能，在最近的战斗中被赋予戏剧性的新意义。Edge360是Axon Vision开发的外围视觉系统，该系统已在多辆自动战车上使用。该系统可使乘员在关闭舱门的情况下连续操作，同时以单一视角从近距离提供完整的态势感知。利用机器视觉的强大功能，这种简化的用户界面减少了认知负荷和所需的注意力，同时最大限度地提高了车辆的杀伤力和生存能力。静态和动态目标的自动检测、识别和跟踪(动作识别)。模块化系统包含人工智能集群（日/夜摄像头、图形处理器和人工智能算法）和一个中央处理单元。延迟极低的实时视频通信分发系统。分散式嵌入式 GPU 架构与中央处理能力相结合。该系统还利用 EO 和 TI 传感器提供距离估计。
以人工智能驱动的 360° 视觉解决方案
另一家公司提供的是Maris Tech。该系统集成了五个外围摄像头，确保无盲点。所有摄像头都由一个强大而结构紧凑的人工智能处理器同时实时监控，该处理器采用海洛人工智能公司的低功耗、高性能人工智能处理器。通过该系统，机组人员可以收到潜在威胁的警报，并采取应对措施。系统采用的边缘处理器通过人工智能处理摄像头的视频流，检测附近物体和可疑行为并发出警报。所有图像都显示在一个中央屏幕上，该屏幕也可集成到平台的网络中。该系统提供强大的威胁检测、警报功能，并能对卸载威胁做出精确反应。该系统适用于城市作战，并可集成到宽阔的网络中。
Jupiter AI 处理器是一款功能强大、结构紧凑的低功耗的主板。
利用强大的人工智能边缘处理能力，系统服务可扩展到外围态势感知之外。例如，Axon-Vision的EdgeSight和AI- NGCV智能瞄准镜使战车指挥官和炮手能够使用Axon-Vision开放式架构软件SDK与瞄准镜和现有通信解决方案（如BMS）进行连接和集成。
人工智能功能可帮助指挥官进行地形分析，实现对大面积目标的智能扫描，同时跟踪可见目标。一旦获得目标，就会执行自动目标识别 (ATR) 来识别目标，其属性和上下文（"屋顶上的人"、"田野中的汽车"、"树线附近的人"）。然后，将目标数据发送到主炮、武器站或外部执行器，以便进行交战。一旦目标从另一个观测系统转来，人工智能可帮助在瞄准镜之间快速重新获取目标。利用外观、位置和直观的用户界面来获取和重新识别目标，可降低传感器之间匹配目标时出现错误的风险。当有多个效应器可用于交战时，人工智能可根据武器和射弹的最佳射击原理，针对每个目标及其背景和位置，帮助选择效果最佳的武器。
关注我们
