态势感知（SA）是通过感知、理解与预测环境要素的连续过程，构成复杂系统的重要组件。环境信息接收具有持续性与多模态特性，人工智能技术通过将SA目标拆解为数据融合、表征、分类及预测等任务，提供更高效稳健的支撑。本文系统综述应用于各类环境与场景中构建、增强及评估SA的AI与多模态方法，重点聚焦感知完整性与持续性提升。研究表明人工智能与多模态方法的融合显著增强了复杂系统的感知与理解能力，但在未来态势预测与多模态信息有效融合方面仍存研究缺口。本文总结AI与多模态技术实现SA的应用案例与实践经验，并提出未来展望与挑战，包括更全面的预测能力、更强的可解释性及更先进的视觉信息处理技术。

图1所示。基于人工智能和多模态技术的态势感知系统概述。