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美國新墨西哥州拉斯克魯塞斯（2025年5月27日電）——新墨西哥州立大學五月底舉辦“人工智能賦能研制試驗改進”研討會，陸軍測試與評估司令部（ATEC）全美各機構代表參會。

此次“國防認證課程”由新墨西哥州立大學物理科學實驗室與白沙導彈靶場聯合開設。在“精英領袖咨詢公司”專家導師指導下，課程旨在為國防部培養高技能人才。為期一周的線下活動在新墨西哥州立大學多梅尼西大廳舉行，標志著為期四周的線上課程（融合虛擬學習與實時研討）圓滿收官。

5月19日研討會開幕儀式上，白沙測試中心主任馬修·約翰遜上校定調“創新協作”主題，23名ATEC學員匯集于此整理研究成果，并于5月23日結業日進行匯報。

戰略計劃官員、經濟發展學博士瑪塞拉·謝爾比表示：“周五舉行的‘人工智能賦能研制試驗改進’結業研討會匯聚了ATEC全系統成員。課程目標在于打造掌握相關技術的‘AI人才隊伍’，以滿足研制試驗與評估任務的作戰需求。”

過去兩年間，新墨西哥州立大學物理科學實驗室與白沙導彈靶場將“國防領導力認證課程”從單門擴展至五門，現更面向ATEC其他基地開放。

其余課程涵蓋“領導力與團隊建設”、“高效溝通”、“導師制度”及“技術寫作”。“人工智能賦能研制試驗改進”、“高效溝通”和“導師制度”課程特邀“杰諾洛吉公司”總裁兼CEO杰夫·瓦爾加斯授課。

結業當日，各小組進行系列匯報展示，彰顯學員們在“AI融合研制試驗實踐”中的智慧與奉獻精神。學員向同儕演示成果并接受評審質詢。

各小組重點開發基于“人工智能的危害分析測試技術”。據匯報的ATEC專家稱，AI解決方案將加速危害分析流程，實現“更快速安全的任務執行”。現行危害分析需多名工程師耗時數周采集分析數據，而AI實施可顯著精簡該流程。

第三組成員包含尤馬測試中心項目分析師埃斯特法尼亞·梅薩、白沙測試中心測試官海梅·卡蘭切、紅石測試中心測試工程師約翰·凱利及阿伯丁測試中心首席計算機科學家馬修·奧康奈爾。他們利用人工智能創建“復合型提示指令”，通過將AI與基礎系統指令集成，設定包含詳細“任務參數與輸出預期”的特定角色，經反復優化達成目標指令。

該小組成功驗證：“AI融入研制試驗流程將賦能未來部隊并挽救生命”。

卡蘭切強調：“我們預見AI在制定安全標準方面將不斷完善。其優勢不僅體現于節省時間與資金，更能為決策者提供更具價值的數據支撐。”

其余小組達成共識：AI技術可實現“ATEC危害分析標準化”、“審批流程精簡化”及“測試周期壓縮”。

本次研討會不僅印證“AI強化研制試驗”的潛力，更彰顯“高校與軍事機構協作”的戰略價值。

參考來源：美國陸軍

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

軍事航空領域正持續演變。近年來，為適應當前軍事沖突催生的新威脅并利用技術進步帶來的機遇，該領域已顯著發展。本文將結合近期進展及武裝力量持續推進的項目——如“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）——探討塑造軍事航空未來的主要趨勢。

1. 新一代空戰系統??

1.1 ??未來空戰系統（FCAS）

?? FCAS是歐洲防務領域最具雄心的項目之一。該項目于2019年由西班牙、法國與德國國防部長簽署協議啟動，2024年比利時國防部宣布加入，旨在開發融合有人/無人航空器及陸、海、天基系統的綜合體系。FCAS的核心是“新一代武器系統”（NGWS），包含以下要素：

■ ??新一代戰斗機（NGF）??：第六代戰斗機，具備先進低可觀測性能力、高飛行效率、尖端傳感器系統，并與多種遠程操作平臺兼容。這些平臺涵蓋戰斗型、誘餌型、通信中繼型及執行聯合情報、監視與偵察任務（JISR）的無人機等。

■ ??遠程載具（Remote Carriers）或遠程操作平臺??：與NGF協同作戰的無人機，作為力量倍增器降低有人戰機暴露風險。其任務范圍包括JISR、電子戰乃至進攻性任務。遠程載具將通過人工智能與大數據技術，實現與FCAS有人戰機的實時信息處理與協同作戰。

■ ??戰斗云（Combat Cloud）??：由去中心化高彈性信息網絡構成，實現空、陸、海、天、網多域平臺與部隊的實時整合協作。其主要目標是提供信息優勢。戰斗云還促進戰場空間內不同系統的互操作性與連接能力，使戰斗機、遠程操作平臺、衛星及其他單元能夠協同運作。

1.2 EURODRONE??

“歐洲無人機”（Eurodrone）是歐洲防務現代化進程中的另一關鍵項目。這款中空長航時（MALE）無人機續航時間超24小時，專為監視、軍事行動支持與安全任務設計。其開發基于最小化技術風險原則，采用商用解決方案與先進組件（如自動導航與控制系統）。“歐洲無人機”設計用于情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）任務，具備模塊化任務能力及可在非隔離空域運行的架構，使其區別于其他同類項目。通過該項目，歐洲航空工業志在MALE無人機領域占據技術領先地位——該領域此前由美國與以色列主導。

1.3 ??SIRTAP??

與“歐洲無人機”在MALE領域的拉動效應類似，由空中客車公司（Airbus）主導開發的“西塔普”（SIRTAP）將使西班牙航空工業成為高性能戰術無人機領域的領導者。該機型有效載荷超150公斤、續航超20小時，憑借先進任務系統可在全天候條件下執行高級ISTAR任務。

2. 人工智能與自主化操作??

人工智能（AI）與自動化技術正重塑軍事航空領域。這些技術使航空平臺更具自主性，優化決策流程并提升任務效能。FCAS/NGWS集成AI技術以實現高級自主化水平，涵蓋無人機與戰斗機執行集群協同（swarming）行動以及與人類飛行員協作的能力。機載AI的演進將支持“目標驅動型自主操作”，而非基于特定事件的被動響應。作為系統設計的核心要求，明確規定控制回路中必須始終存在具備決策權的人類操作員，以確定哪些功能委托給自主系統。人工智能提升任務與導航系統能力，實現更優任務規劃、路徑優化及對動態條件的實時適應——這對衛星導航不可用（拒止環境）的復雜敵對區域作戰至關重要。

AI支持對傳感器網絡采集的海量數據實施高級分析，輔助用戶提取地形、氣象條件與敵方位等關鍵信息，優化決策流程。人工智能在預測性維護中也發揮關鍵作用：先進算法可預判系統故障，實現預防性維護并減少航空器停飛時間。

??3. 電子戰與網絡安全??

電子戰與網絡安全在現代軍事行動中占據核心地位。先進電子對抗措施可干擾與欺騙敵方雷達、導航與通信系統，此類技術對確保戰場優勢及防護空中力量免受電子攻擊至關重要。超互聯環境中的網絡安全是另一重大挑戰：從網絡安全視角，可信平臺模塊（TPM）技術將用于機載設備的身份驗證、加密與完整性驗證；物理不可克隆功能（PUF）技術則防止假冒組件引入系統導致漏洞。這些突破確保飛行控制與通信系統即便在嚴重威脅下仍保持安全與可操作性。

??4. 增強現實與虛擬現實??

增強現實（AR）與虛擬現實（VR）正變革軍事航空的訓練與作戰模式。AR/VR技術使飛行員可在模擬環境中接受訓練，復現實戰場景而無須承擔實裝訓練的風險與成本，從而提升空軍戰備與響應能力。構造性仿真技術與數字孿生實現更高效的任務規劃、執行與評估，此類系統精確模擬作戰場景，支持實時策略調整優化。

現代戰斗機通過平視顯示器（HUD）向飛行員呈現視覺信息（如影像、飛行參數與戰術數據）。當前趨勢是采用頭盔顯示器（HMD）替代HUD，將信息直接投射至頭盔面罩，這為引入增強現實技術創造條件，可增強飛行員態勢感知并加速決策。

5. 連接性與戰斗網絡??

連接性對現代軍事行動至關重要。戰斗網絡的突破性進展實現了不同平臺與系統間的有效整合與協調。FCAS集成基于云架構的可擴展戰斗網絡，提供戰場所有單元共享的作戰視圖。這提升盟軍決策與協調能力，帶來以下優勢： ■ 無人機、衛星及陸海單元的互聯互通與實時數據共享； ■ 多源數據融合分析，具備模式識別能力； ■ 協同行動能力，例如導航或目標指示。

軍事物聯網（IoT）連接各類設備與系統，提升實時通信與信息交換效能。這種先進連接性對執行復雜任務與優化資源分配至關重要。處理器與傳感器微型化技術的預期進展，以及分布式系統間連接能力的提升，將推動可協作執行多樣化功能的平臺集群部署。

??6. 尖端傳感器??

傳感器是現代軍事系統的核心組件，為導航、偵察與決策提供關鍵數據。高光譜傳感器是此類新趨勢的范例——多光譜與高光譜傳感器正替代傳統光電傳感器，提供增強的探測與數據分析能力。此類傳感器可提升目標識別與威脅評估精度。

??7. 人機交互界面??

飛行員與航空器間的交互對任務成功至關重要。先進人機界面增強此類交互，優化控制與決策流程。混合現實與觸覺設備提供飛行員與航空器間的新型交互方式，通過更高沉浸感與控制性提升作戰效率并降低飛行員認知負荷。基于AI的虛擬個人助理為飛行員提供實時支持，管理信息與任務以聚焦核心使命。

??8. 任務管理??

高效任務管理是軍事行動成功的核心要素。實時評估作戰替代方案的能力對戰場適應性至關重要。計算與數據分析技術的突破使快速精準評估不同選項成為可能，提升決策與任務效能。此領域尤為關鍵，因技術現狀允許引入相關條令變革，開創作戰研究新場景并挑戰現有軍事能力邊界。

??9. 有人-無人協同（MUT）技術??

軍事航空領域最具創新性與前景的方向之一是有人-無人協同（MUT）技術。該概念通過有人/無人航空器的緊密協作最大化任務效能。MUT技術支持有人機與無人機共享信息并高效分配任務，在有人機監督下執行偵察、監視與打擊任務，提升作戰能力并降低飛行員風險。此類協作涵蓋導航、通信、傳感器與武器系統等領域。

MUT技術成功的核心在于有人/無人平臺間安全可靠的通信。連接性、網絡安全與控制系統的突破性進展，確保所有單元能在動態戰場條件下無縫協調與快速適應。

結論

軍事航空的未來將由提升空軍效率、殺傷力與生存能力的先進技術整合所塑造。從自主系統與先進推進技術到電子戰與網絡安全，每項技術趨勢均在變革軍事行動中扮演關鍵角色。“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）等項目，清晰展現了創新與國際合作如何重塑防空體系未來。隨著這些技術持續發展，空軍將更有效應對21世紀及未來的挑戰。GMV公司憑借其在多項技術領域的領先地位，將持續成為這一轉型的核心參與者，通過突破性解決方案確保未來空軍的作戰優勢與安全性。

印巴空中對抗標志著南亞首次大規模無人機戰爭——預示未來沖突形態的轉折點。

2025年5月6日至10日，帕哈爾加姆恐怖襲擊引發的印巴沖突中，夜空被攻擊型無人機充斥，這成為南亞首次高強度無人機戰爭實例。此次對抗凸顯空中力量在未來印巴沖突中的核心地位。印度通過"紅鉛行動"實施反擊，無人機首次成為印巴爭端的前沿攻防核心。

雙方采用截然不同的無人機戰術：巴基斯坦試圖以數量壓制印度防空能力，而印度則側重精確打擊。印方無人機對巴軍事基礎設施實施定點清除，并用于壓制敵方防空（AD）資產。

從近期地緣政治沖突中汲取經驗——俄烏戰爭提供了一個核心啟示，即無人機在現代戰爭中的高度融合性。這一趨勢正在印巴對抗中復現。此次沖突中空域的主導地位使其地理范圍遠超1999年卡吉爾戰爭。

印度綜合防空體系實戰效能解析

在此次沖突中，巴基斯坦部署數百架無人機實施飽和攻擊，意圖癱瘓印度軍民基礎設施。據報告顯示，巴方累計投放超600架無人機，其中2025年5月7日至8日夜間集中發射約350-400架，主要使用土耳其供應的"拜克·伊哈"自殺式無人機與"阿西斯加德·松加爾"攻擊型無人機。

印軍依托多層防空體系攔截攻擊，其關鍵在于整合空軍"綜合空域指揮控制系統"（IACCS）與陸軍"阿卡什蒂爾"（Akashteer）系統的協同運作。防御體系包含S-400"凱旋"防空系統、"巴拉克-8"中程防空系統、L-70/ZU-23mm雙管高炮、"阿卡什"防空導彈及"佩喬拉"防空導彈系統，形成多層次攔截網絡。

印度無人機基礎設施體系解析

印度軍用無人機體系由國產裝備、以色列進口系統、印以企業聯合生產型號及美國未來數年計劃交付的增強型裝備共同構成。

盡管無官方數據，但報告顯示印軍現役無人機規模約2000-2500架，隨著采購訂單落實與本土產能提升，該數字將持續增長。

印度國產無人機包括Solar Industries與ZMotion聯合開發的"納加斯特拉"（Nagastra）巡飛彈藥，以及國防研究與發展組織（DRDO）研發的"魯斯托姆"（Rustom）、"尼尚特"（Nishant）與"拉克什亞-1"（Lakshya-1）偵察無人機。

在"紅鉛行動"中，印軍使用"哈洛普"（Harop）無人機對巴方三處軍事基礎設施實施打擊。

以色列制偵察系統構成印度無人機武庫核心，包括IAI"搜索者"（Searcher）與"蒼鷺"（Heron）。此外，印軍采購了以色列原產的"哈比"（Harpy）與"哈洛普"（Harop）巡飛彈藥。基于"哈比"改進的"天襲者"（Sky-Striker）現由以色列埃爾比特系統公司與印度班加羅爾Alpha Design公司合資生產。

在"紅鉛行動"中，"哈洛普"無人機承擔精確打擊任務，而"哈比"無人機則執行"壓制敵方防空"（SEAD）戰術。

2024年，印度與通用原子公司簽署協議采購31架MQ-9 B"捕食者"無人機以強化作戰能力，預計四年內完成交付。

巴基斯坦無人機項目發展現狀

巴基斯坦無人機體系由國產裝備與中國、土耳其供應型號共同構成。據報告顯示（未經證實），巴無人機總數逾千架。

國產機型包括"布拉克"（Burraq）與"沙普爾"（Shahpar）。"布拉克"系巴基斯坦2009年在中國支持下首款自主研發無人機，初期僅具備情報、監視與偵察（ISR）功能，現已升級攻擊能力。"沙普爾"作為中高空長航時作戰無人機已迭代三次，據稱具備30小時續航與500公斤載荷能力，雖宣稱性能卓越，但尚未驗證。

巴基斯坦無人機編隊還包含中國"翼龍-4"（CH-4）、土耳其"拜克·伊哈"自殺式無人機、"阿西斯加德·松加爾"攻擊型無人機及"拜拉克塔爾"（Bayraktar）系列。

巴無人機核心基地位于旁遮普省恰克瓦爾穆里德，該基地部署著"沙普爾"、"布拉克"與"拜拉克塔爾"主力機群。

南亞無人機戰爭的未來圖景

印度通過與以色列聯合研發與制造多型國產無人機。巴基斯坦憑借與土耳其等的緊密合作，可能獲得技術升級與資金支持，從而推動其無人機項目發展。

當前態勢下，無人機與空域主導權仍將占據印巴未來沖突的核心。相較于戰斗機，無人機的低成本特性使其必將在未來沖突升級中被納入戰術與戰略考量。此外，兼具偵察與打擊的雙重用途能力進一步強化其對軍事規劃者的吸引力。

巴基斯坦可能基于當前沖突經驗，通過部署數量更多、性能更優的無人機群壓制印度防空體系，改變未來空權動態。

對南亞而言，無人機提供了核門檻下的升級機制，這一趨勢將持續存在且必須予以管控。空域主導權將成為未來印巴摩擦的核心戰場。

參考來源：orfonline

美軍"瘋狂科學家實驗室"此前曾論述，包括自主行動型先進戰場機器人系統及更廣泛人機協同趨勢在內的無人系統，將在未來作戰力量中占據顯著比重。本文將解析俄羅斯戰場自主系統三大發展趨勢——揭示其如何擁抱顛覆性技術。

未來十年對俄軍具有里程碑意義：歷經數十年技術投資、新武器測試驗證與未來戰爭概念研究后，俄軍將進入成果轉化期。以下三大趨勢值得關注，首當其沖的是俄軍作戰無人系統的研發與應用。

趨勢一：作戰無人系統研發深化

敘利亞戰場經驗與二十年美軍無人系統應用觀察，促使俄羅斯國防部決心擴展無人作戰能力，超越現有實時戰場監視的情報、監視與偵察（ISR）無人機體系。未來十年，俄軍將完成多型處于不同研發階段的作戰無人機測試評估，包括：
? 重型"獵人"攻擊無人機（UCAV）
? 敘利亞戰場驗證的中型"獵戶座"無人機
? 以色列許可證組裝的國產"前哨"無人機
? 中型"海盜"無人機
? 對標美國"全球鷹"的遠程"阿爾蒂烏斯"無人機

這些無人機需數年時間方能列裝，部分型號處于工廠測試階段，另有型號進入軍方測試評估。根據型號差異，其航程覆蓋百余公里至數千公里，可搭載多樣化武器執行多域任務。

俄地面部隊正測試全系列無人地面戰車（UGV），涵蓋從微型到坦克級平臺，配備機槍、火炮、榴彈發射器與傳感器。俄國防部正探索此類UGV在城市戰等多樣化作戰場景的應用模式。海上領域，俄致力于列裝無人水下/水面航行器（UUV/USV），以增強艦船與海上資產的ISR范圍與能力，同時賦予反潛、排雷甚至作戰功能。事實上，俄海軍計劃為艦艇配備空基、水面及水下無人系統，使每艘軍艦成為無人技術的搭載平臺與運用節點。

圖：克朗施塔特技術公司研制的俄羅斯"獵戶座-E"中空長航時無人機

趨勢二：自主控制技術漸進升級

另一重要趨勢是從人工操控向有限人工智能（AI）驅動的全自主模式逐步轉型。俄國防部已明確要求無人系統在快節奏動態戰場實現自主運行。盡管復雜技術障礙可能使完全自主方案在本十年內難以實現，國防部仍將推動開發者取得階段性成果，使作戰載具具備有限半自主能力。此外，國防部期望AI能指揮空、陸、海基無人系統的集群行動。為實現目標，俄已設立多個高科技武器研發測試中心，包括類DARPA機構"高級研究基金會"（負責AI與集群技術開發）及國防部直屬的"ERA科技園"。

圖：Uran-9無人地面戰車

趨勢三：搶占國際軍貿市場份額

未來近期，俄國防工業將與國際領先軍火出口商爭奪無人/自主系統市場份額。當前無人系統市場仍由美、以等主導。跡象表明，俄可能向中東等地區潛在客戶推銷部分無人機與UGV系統。例如，部分國家據稱有意本土化生產俄軍主力無人機"海鷹-10"。隨著全球軍隊日益認知無人系統替代昂貴有人裝備的效益，俄將積極把握該領域安全采購趨勢帶來的商機。

圖："海鷹-10"無人機

全球技術趨勢同步演進

上述趨勢與全球軍用無人技術發展主線吻合，主要國家與客戶正測試評估新概念武器。經歷近年沖突檢驗的現代化俄軍，將在未來近期吸收實戰經驗、獲取新技術備戰下一場戰爭，并向意愿客戶與盟友推廣解決方案。

參考來源：madsci

2025年4月30日，X平臺（原推特）知名防務分析師Andrei_bt披露，俄羅斯法克爾機械制造設計局（Fakel Machine-Building Design Bureau）研發了專門應對小型無人機威脅的新型反無人機導彈。該設計局曾開發"黃蜂"、"托爾"和S-300等俄軍先進防空系統，此次轉向填補現代戰場關鍵能力缺口——攔截用于偵察、炮校、游蕩彈藥（包括自殺式無人機）的低成本低速微型無人機。

圖：法克爾機械制造設計局研發的新型反無人機導彈采用輕型X形機身與電動推進器，專為現代戰場小型低成本無人機設計。（圖片來源：Andrei_bt X賬號）

盡管俄軍現有防空體系（如"鎧甲-S1"、"托爾-M2"和"山毛櫸-M3"）對抗傳統空中威脅（飛機、直升機、精確制導彈藥）能力突出，但在應對小型廉價無人機時存在顯著局限。這些系統配備的9M330、9M338等導彈未針對短距低速或懸停目標優化，其高速導彈特性存在最小射程與反應時間限制，難以有效消滅地面部隊周邊的低空低速無人機。

高成本攔截彈與數百美元量產/改裝商用無人機的經濟不對稱構成戰略漏洞。在烏克蘭前線等現代沖突區域，廉價無人機可破壞炮兵精度、實施實時監視與投送爆炸物。使用數萬美元導彈攔截500美元無人機的做法既不可持續，又消耗應對高端威脅的寶貴防空資源。

法克爾反無人機導彈的研發直接回應了戰術環境下可擴展、經濟高效且輕量化的反制需求。該系統突破傳統導彈架構，采用類無人機設計：X形機身配備電動推進器與折疊機翼，結合慣性導航系統與光電導引頭，支持垂直/傾斜靈活發射與基于目標運動的中段精確修正。

導彈重量僅為現役超近程導彈的1/20至1/35，戰術部署優勢顯著。單兵可在10公斤標準載荷內攜帶3-5具運輸發射箱，實現真正的便攜式防空能力，使班排級步兵單位獲得建制反無人機戰力，降低對大型防空資產的依賴。

該導彈生產成本預計比現役攔截彈低20-25倍，經濟性支持大規模生產與前線分布式部署，彌合戰略防空系統與區域無人機威脅間的能力鴻溝。

此系統的推出表明俄羅斯已認知空中威脅演變，并相應調整國防工業戰略。通過整合低成本靈活反無人機方案（而非單純依賴高端系統），體現了向分層自適應防御的務實轉型。隨著無人機戰成為現代戰爭持久特征，法克爾的創新標志著俄羅斯防空學說適時且必要的進化，確保戰術單位具備應對從先進制導武器到塑造戰場現實的原始無人機的全譜威脅能力。

參考來源：armyrecognition

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

十余年來，美國圍繞無線電頻譜分配的爭議性政策博弈持續發酵——這一資源對現代戰爭和經濟繁榮同等重要。本刊作者曾指出，電磁頻譜如何支撐從通信導航到目標鎖定與情報獲取的軍事行動，而隨著「星鏈」在烏克蘭展現的韌性等創新技術，其戰略重要性日益凸顯。

當前美國面臨嚴峻現實：隨著對手的進步，其曾占據主導的頻譜能力正在衰退，政策制定者處于十字路口。更甚的是，美軍仍處于5G測試階段，而挪威、芬蘭、瑞典三個北歐盟友剛完成橫跨三國、覆蓋1萬兵力的5G「切片」技術演示——這標志著技術突破。美國如何強化電磁頻譜實力，在保障國家安全的同時滿足無線經濟需求？答案在于重構已失效的百年舊范式。

美國政策制定者應如何分配關鍵中頻頻段這一稀缺資源？聯邦政府在中頻頻段擁有3300兆赫資源（最適合5G部署），其中軍方占據頻譜「黃金地段」的60%。相較之下，私營部門與公眾僅獲配1900兆赫，顯著少于中、日、韓等國的商業頻譜分配。按當前增速，美國用戶明年將面臨網絡降級與擁堵。國會提議五年內識別并重新分配2500兆赫聯邦頻譜用于商業，以滿足至2035年的需求，并為軍事系統升級提供資金。

頻譜對峙

橫跨1-8吉赫的中頻頻段，成為無線經濟與國家安全爭議的核心。這些頻率在覆蓋范圍與容量間實現理想平衡，既是5G網絡的主力頻段，也為消費者與設備制造商提供全球技術標準。美國無線經濟已貢獻數萬億美元GDP與數百萬就業崗位，未來十年每新增100兆赫中頻頻段將關聯2640億美元收益。

然而歷史遺留問題——源自無線經濟誕生前的時代——使中頻頻段被劃歸美軍使用（特別是海軍「宙斯盾」AN/SPY雷達系統）。一個世紀前由商務部授權使用這些頻段的軍方堅稱，將系統遷移至其他頻段既不現實也不經濟，因而抵制持續創新的商業壓力與技術規范。據國防部估算，僅「宙斯盾」系統就涉及1200億美元成本（110艘宙斯盾艦每艘約11億美元）。

另一政策癥結在于美國將頻譜劃分為聯邦與商業用途，分別由兩個存在競爭關系的行政部門管理。除個別調整外，這一劃分自近百年歷史的《聯邦無線電法》以來基本未變。因此，以軍方為主的聯邦實體控制主要頻譜資源，商業主體僅獲較小份額。盡管如此，自1994年美國首次頻譜拍賣以來，私營部門創新使有限頻段效率提升超400%。美國經濟學家更因拍賣機制設計獲諾貝爾獎，樹立全球稀缺資源配置新標準。而聯邦頻譜管理效率仍不透明，公眾難窺這一關鍵資源的使用實況。

隨著聯邦通信委員會（FCC）頻譜拍賣授權于2023年3月到期且無新頻段規劃，前副國家安全顧問馬修·珀爾警告2026年將出現網絡擁堵與降級。國防部在近期參議院商務委員會聽證會上，再次展現其抵制頻譜分配改革（即向私營部門釋放頻譜）的姿態。

委員會主席特德·克魯茲參議員抨擊「五角大樓的官僚惰性」阻礙了本可通過拍賣獲得的1萬億美元收益——這些資金可用于投資、創造就業、保障邊境安全及強化軍力。克魯茲宣稱：

「關于頻譜釋放總量目標，我愿尋求折中方案，但零釋放顯然不合理。任何機構都不應被盲目遷就——尤其是連基本審計都無法通過、聲稱將價值數十億美元的坦克、直升機與武器遺棄阿富汗比運回國內更高效的部門。」

當前僵局折射出經典的「大炮與黃油」困境，國防鷹派與預算改革派激烈博弈。然而頻譜分配不必是零和游戲。如對手所示，明智戰略可兼顧戰備與經濟增長。關鍵在于美軍能否調整策略，在保持頻譜優勢應對新興威脅的同時，運用尖端技術——即便這些技術并非自主開發。

頻譜戰略博弈

無線電頻譜控制權歷來是軍事勝利的關鍵。歷史案例不勝枚舉：雷達技術決定了第二次世界大戰的走向，「飛毛腿」導彈追蹤能力定義了「沙漠風暴」行動，而俄烏戰爭中的無人機應用則凸顯其現代意義。整個二十世紀大部分時期，美軍對頻譜依賴系統實行垂直供應鏈模式——自主設計、生產并使用定制化裝備。當商業需求微不足道時，這種壟斷體系尚能運轉，但無線經濟的崛起徹底顛覆了原有模式。如今，軍方不再是無線電技術的唯一使用者，其系統日益落后于商業創新與地緣對手——全球定位系統（GPS）的衰落及其對作戰人員的價值減弱便是明證。

俄羅斯等正引領爭奪頻譜主導權的趨勢。俄羅斯則通過壓制GPS信號、干擾無人機、實施大范圍頻譜封鎖等手段，在烏克蘭戰場錘煉其「無線電電子戰」能力。

對手綜合運用「軟性」（干擾、欺騙）與「硬性」（物理破壞）技術手段。

遷移爭議：成本與戰力之辯

美國防部關于頻譜遷移成本過高且復雜的論斷是當前僵局的根源。盡管1200億美元的「宙斯盾」系統遷移估算數額巨大，但相比近萬億美元的國防預算仍顯比例失調，引發對其規模合理性的質疑。歷史頻譜遷移案例提供了不同視角：2011年國防系統從1755-1850兆赫頻段遷移耗時十年，耗資126億美元。即便考慮通脹與復雜度提升，十倍增至1200億美元仍顯失衡。此外，在國家安全緊急狀態下，美軍可征用私營網絡并獲取全頻譜資源，表明必要時的靈活性依然存在。

然而驗證這些成本估算極具挑戰。具體成本與可行性取決于系統特性、頻段及時間表，但迄今未有獨立公開審計能調和國防部的悲觀預測與產業界關于頻譜共存的樂觀立場。「動態頻譜聯盟」主張動態頻譜共享方案，以3.5吉赫「公民寬帶無線電服務」（CBRS）頻段為例，其優先接入許可機制在保障政府使用前提下開放商業接入。但CBRS的低功率限制制約其5G應用潛力，且寬帶需求遠超該頻段70兆赫的承載能力。美國國防高級研究計劃局（DARPA）「頻譜協作挑戰賽」測試的共享模式雖展現出計算效率優勢，但歷經數十年研發仍未實現商業化。

國會通過聽證會與政府問責局審查推動透明度，但信任赤字持續存在。國防支持者警告中頻頻段拍賣威脅國家安全——尤其對「宙斯盾」等導彈防御核心系統構成風險。產業界則指出，包括30個在相近頻段運營5G的國家在內，全球軍事行動與商業應用皆可共存。美軍甚至在海外此類環境中執行任務，與國防部關于國內不可兼容的說法形成矛盾。此外，近期「葛底斯堡號」巡洋艦誤擊F/A-18F「超級大黃蜂」的友軍誤傷事件，暴露了老化「宙斯盾」系統的脆弱性——調查雖未完結，但可能源于次優頻譜配置引發的系統缺陷。

高超音速武器與頻譜：警示案例

頻譜爭議不僅限于5G領域，更延伸至彈道導彈防御與高超音速武器等先進裝備——這些系統依賴無線電頻率實現雷達探測、目標鎖定與指揮控制。國防部通常在頻譜使用方式上享有決策自主權，但其過往記錄難以令人信服。中國在高超音速武器領域處于領先地位，已部署配備高超音速滑翔飛行器（馬赫10，可攜核）的DF-17中程導彈系統，并測試DF-27中遠程彈道導彈等超越美國射程的先進系統。俄印兩國亦有進展。相比之下，美國已然落后。五角大樓最新高超音速武器項目報告承認，由于"數據不足"，其"作戰效能、殺傷力、適用性與生存性"仍屬未知。近期國會研究服務局報告深入剖析該項目挑戰，國防部長皮特·赫格塞思宣稱中國高超音速導彈可在20分鐘內擊沉美軍全部航母。

這種由中國科技優勢構筑的能力代差，映射出美軍頻譜資源配置的缺失。正如美政府問責局所指出的，國防部不愿向國會通報進展加劇了成本與風險。對國防部決策的過度依賴，不僅使美國在高超音速武器領域落后，更削弱了其應對電磁脈沖、反衛星武器及生化載荷等其他威脅的威懾力，迫使行政機構采取補救措施。

新范式：切片而非共享

盟友與對手均提供了改革范本。中、挪、芬、瑞等國軍隊均通過頻譜整合實現商業效益最大化，再為軍事用途劃撥"切片"——即配置專屬頻段與定制化服務等級。這與"共享模式"形成對比——后者在保留軍方優先權前提下允許有條件商業接入。共享需大量實時計算與人工協調，歷經數十年研究仍難推廣，而切片機制通過專用通道（如鐵路與公路貨運分流）實現效率優化，無需持續協商。

美國可采用混合策略：重新分配優質中頻頻段用于5G，將軍事系統遷移至雷達與高超音速防御仍可有效運行的較空閑頻段。效仿30國升級高效技術，成本或低于國防部預估。當前美軍占據3-8.5吉赫"黃金頻段"的60%，嚴重抑制創新，商業用戶僅獲少量資源且前景黯淡。

行業反彈與問責機制

行業推動頻譜拍賣（被部分國防機構視為資源爭奪）旨在釋放潛力。國會批評者如克魯茲指出，國防部長期掌控頻譜卻無所作為令人難以接受。他認為公眾有權問責從Wi-Fi到衛星等所有無線應用的頻譜管理。隨著寬帶需求激增與聯邦通信委員會拍賣停滯，美軍對優質頻段的壟斷恐使美國淪為頻譜洼地，將經濟與科技優勢拱手讓于競爭對手。

此外，美國可通過推動寬帶行業整合緩解頻譜短缺，允許無線、有線及其他網絡運營商合并并通過市場交易獲取關鍵頻段。2020年C波段拍賣創下810億美元財政收入的紀錄，部分源于監管機構2011年阻止AT&T收購T-Mobile的決定——該舉措雖維持名義競爭，卻延緩了頻譜高效配置。相比之下，中印作為人口大國均維持三家運營商服務超十億用戶，以規模驅動網絡投資。韓國2002年將移動運營商從五家精簡至三家，奠定其全球寬帶領導地位，證明整合可催生技術優勢。當前美國消費者在穩定創新中享受平穩或下降的寬帶價格，進一步行業整合或可釋放頻譜與資本，助力在數字領域維持戰略主導權。

制勝之道在于適應

美軍適應變革的歷史源遠流長：從約克鎮民兵轉型為職業軍隊，從內戰工業化到二戰機械化閃電戰，從中途島航母作戰到海灣戰爭高科技精確打擊，始終為應對新威脅而進化。當下人工智能、自主系統與太空構成的多域戰挑戰，同樣需要敏捷轉型。相比其他技術進步，頻譜只是小障礙，卻是關鍵一環。固守中頻頻段的過時分配，可能同時喪失頻譜優勢曾保障的經濟活力與軍事霸權。

無需另起爐灶，但須使頻譜戰略契合21世紀地緣現實。這意味著為軍事精度劃切片段、為商業增長重耕頻譜、投資超越對手能力的系統。戰爭工具未必全出自國防部，但匯聚頂尖技術（無論源頭何在）可確保美國持續領先。守護頻譜就是捍衛美國實力的未來，適應變革刻不容緩。

作者：Roslyn Layton

在無人機系統快速擴散與東亞地區緊張局勢加劇的背景下，韓國宣布成功測試新型雷達技術，顯著提升其探測與監視能力。2025年4月17日，韓國國防發展研究院（ADD）通報已完成人工智能驅動的光子雷達系統戶外演示，該系統可探測數公里外的小型無人機。

韓國國防發展研究院2025年4月17日發布的新型AI光子雷達運作流程圖（圖片來源：ADD）

該系統自2022年啟動研發，基于顛覆性技術原理。與傳統雷達依賴電磁波不同，光子雷達采用調制光信號，具備更高分辨率、更強電子對抗抗性，并提升對隱蔽/微型空中目標的探測能力。結合AI驅動分析算法，該系統可在復雜或低對比度環境中識別雷達信號特征極弱的飛行物。

ADD稱試驗成功實現小型無人機遠程探測，但出于軍事安全考量未透露具體探測距離與目標尺寸。此次保密凸顯項目的敏感性——旨在彌補韓國空域監視體系的關鍵短板：對常規避傳統光學/紅外傳感器的低空威脅的探測能力。

該研發是應對無人機入侵頻發（意外、敵對或軍事性質）整體戰略的一部分。朝韓非軍事區及爭議海域已成為執行偵察或破壞任務的無人機高頻活動區域。鑒于此，開發隱蔽、響應迅速的全天候探測系統成為首爾戰略優先事項。

技術細節與戰略意義
 ADD發布的系統運作流程圖顯示光子模塊集成、機載算法分析與實時可視化工具協同工作。雖未透露量產計劃，此次測試標志著韓國在應對新興空中威脅的國產化解決方案研發中邁出關鍵一步。

長期看，此項技術突破不僅將強化韓國領土防御能力，更有助其國防工業在先進探測領域確立地位。中美及歐洲多國正重資投入新一代雷達與反無人機系統，韓國此舉彰顯其維護技術戰略自主權、為傳感器密集化與無人機飽和化戰場預作準備的決心。

技術成熟度驗證
 此次測試驗證了ADD的技術成熟度。AI與光子技術的國防整合能力，使韓國在應對低信號特征空中威脅時獲得顯著作戰優勢。持續演變的安防環境中，遠程探測小型無人機的能力正成為戰術優勢與技術主權的核心要素。

參考來源：armyrecognition

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約