本文评估了一种多模态AI融合传感器网络的技术可行性与作战效能，该网络旨在应对地下基础设施构成的非对称威胁。评估重点考察系统在整合异构传感器数据流——具体涵盖地震、声学、探地雷达（GPR）与干涉合成孔径雷达（InSAR）——方面的能力，以弥补当前被国家与非国家行为体对手所利用的情报盲区。现有探测能力被评定为碎片化且易受环境衰减与城市杂波影响，虚警率居高不下。所提体系架构通过采用跨模态Transformer神经网络与物理信息神经网络（PINNs），在特征层级将异步时间序列数据与高分辨率空间影像进行融合，从而弥补上述缺陷。本分析发现，从"晚期融合"（决策级）转向"早期融合"（特征级），对于在复杂地质环境中探测深埋加固目标具有关键意义。本报告基于近期地缘事态——包括伊玛目阿里（Imam Ali）式后勤节点工事化，以及加沙地带密集城市隧道网络——验证了这一技术演进的必要性。后续分析将拆解传感底层物理机理、稳健融合所需的算法架构，以及在战术边缘将该能力实战化所需的硬件规格。