域数据融合引擎，让这些‘语言不通’的数据能够无缝对接、高效融合。”
中科院人工智能研究所的李院士补充道：“更难的是，多域数据的体量巨大，且实时性要求极高。太空目标轨迹数据、空中战机飞行数据、地面部队部署数据、海上舰艇航行数据，每一秒都在产生海量信息，如何在保证数据安全的前提下，实现毫秒级的融合处理，是对我们算法和算力的双重考验。”
研发团队随即分成多个攻坚小组，从数据格式标准化、通信协议兼容、融合算法优化、算力提升四个方向同时推进。然而，研发工作刚启动不久，就遭遇了棘手的难题。在对陆军某合成旅的装备数据进行适配测试时，团队发现该旅装备的某型老旧雷达，数据格式极为特殊，且无法通过常规手段进行升级改造，导致其数据无法接入跨域数据融合引擎。
“如果放弃对老旧装备的数据适配，5.0版本系统就无法实现真正的全域融合，会留下作战盲区。”负责数据格式标准化的小组负责人焦急地汇报，“但要适配这种特殊数据格式，需要重新研发专用的转换模块，不仅会增加研发成本，还会延误研发进度。”