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2025年6月13日至24日的伊朗-以色列12日沖突中，人工智能（AI）從輔助性后臺工具躍升為AI增強型指揮控制架構的核心支柱。這些應用于實時情報處理、目標優先級排序及數字影響行動的AI系統，重塑了戰爭節奏與形態。

圖：2025年6月16日，以色列防空系統啟動，攔截特拉維夫上空的伊朗導彈。照片:法新社

其中，美國分析公司帕蘭蒂爾科技（Palantir Technologies）被公開確認與以色列國防部建立戰略合作伙伴關系，據報其提供用于作戰規劃與情報融合的戰場軟件（《耶路撒冷郵報》2025年6月17日）。

美國通過情報合作的隱蔽方式，以及"午夜之錘"行動空襲伊朗核設施的公開介入，在協調關鍵行動與強化AI驅動戰場中發揮核心作用（《政客》雜志2025年6月20日）。由此形成一場跨國算法協調的軍事行動——其指揮中樞位于特拉維夫，通過前沿中心的帕蘭蒂爾儀表板驅動，以華盛頓的戰略協調為基石，并承受著德黑蘭的反制。

這不僅是地區沖突，更釋放全球信號：此戰證實AI已成為地緣政治中的全譜系參與者，從根本上重新定義指揮控制、顛覆傳統威懾理論，并挑戰人類在戰爭與和平決策中的判斷邊界。

從加沙到伊斯法罕：AI戰術手冊的擴展

以色列作為長期公認的軍事AI先行者，將加沙作戰經驗適配至更廣闊復雜的戰場。雖在加沙行動中聲名狼藉的"薰衣草"數據庫（據報使用AI啟發式方法鎖定約37,000個目標）未直接用于伊朗戰役，但以軍依賴同類AI驅動系統進行目標識別與優先級排序（+972雜志2024年4月）。

這些系統整合衛星影像、信號情報與先期監視數據，引導對伊斯法罕導彈陣地、納坦茲附近防空設施及疑似無人機指揮中心的打擊。簡言之，數據庫本體雖未跨境，但其承載的方法論與算法邏輯已然滲透——標志著以色列AI主導軍事條令的延續性。

AI輔助衛星影像分析與通信攔截助力識別伊朗高價值目標并排序優先級。以軍精銳"8200部隊"（以網絡間諜與信號情報能力著稱）據報與美情報機構緊密協作（《以色列時報》2025年6月18日），共同協調目標鎖定算法并評估伊朗響應模式。

這絕非單純技術援助。美國的介入兼具隱蔽與公開雙重屬性：空襲前對以情報共享已然加速（《紐約時報》2025年6月21日）；五角大樓網絡戰部隊據報協助運行伊朗報復場景的模擬推演與預測建模（《防務一號》2025年6月19日）。當空襲啟動時，跨國AI增強框架早已部署就位。

伊朗的非對稱AI響應

技術落后的伊朗展現出非對稱策略與AI結合如何瓦解高度數字化對手。其使用"沙希德-136"（Shahed-136）無人機雖非首創，但本次以更大規模且更協調的時序部署。這些無人機雖缺乏先進自主導航能力，但與基礎AI程序（如規避誘餌的視覺識別）的結合，代表了低成本高效益的無人機戰術演進。

更具顛覆性的是伊朗運用AI生成內容展開敘事戰：偽造以色列軍官的深度偽造視頻、AI腳本化宣傳片及機器人賬號放大傳播充斥阿拉伯/波斯語社交媒體（布魯金斯學會2025年6月）。盡管以方實施數字反制敘事，這場認知戰實質是算法與算法的對抗，遠超越政府間博弈。

伊朗還利用開源情報（OSINT），通過公開數據——特別以以色列預備役軍人社媒帖文——監測部隊調動并推測打擊優先級（路透社特別報告2025年6月）。此類戰術印證AI如何將最平凡的電子足跡轉化為武器。

攻防體系中的AI核心

以色列"鐵穹"與"大衛彈弓"導彈防御系統能力頂尖，其響應能力在此次沖突中再獲提升。雖無公開證據表明系統獲重大AI升級，但報道顯示機器學習用于優化導彈齊射高峰期的攔截優先級排序（《國土報》2025年6月），減少火力冗余并提升資源管理效率。

"智能射手"等反無人機系統在以色列北部中部激活，證實計算機視覺與人機協同設計在集群攻擊下仍具效能。伊朗大規模無人機攻勢雖未突破防御，卻暴露成本效益鴻溝：伊朗消耗低成本無人機，以軍被迫動用昂貴攔截彈（《防務新聞》2025年6月24日）。

網絡空間方面，據以色列網安官員透露，多年抵御滲透經驗催生的"網絡穹頂"系統，在沖突期間挫敗數十次協同網絡攻擊（以色列國家網絡總局2025年6月25日）。但以基礎設施仍遭破壞：多家水務設施與市政服務中斷（《衛報》2025年6月23日）。

作戰室、模擬推演與自動化滲透

以色列作戰室中，AI不僅輔助決策——更架構決策框架。據報軍事規劃者運用預測模型推演數千種伊朗報復情境（《國土報》2025年6月25日）。這些模擬協助制定打擊序列與最優時機，平衡軍事成功與政治影響。

盡管最終打擊決策仍由人類掌控，AI推演結論具有重大權重。正如某退役以軍上校在《國土報》所述："當機器告訴你特定打擊引發伊朗報復概率僅14%時，這直接影響你對內閣的建議。"

然而此種依賴滋生深層脆弱性。預測模型無論多精密，皆基于歷史數據、有限輸入及概率邏輯。單次誤判——無論源于錯誤假設或對手欺騙——都可能誘使決策者陷入災難性升級。在分秒必爭且信號混雜的戰場，AI的虛假確定性可能催生人類過度自信，侵蝕傳統軍事決策中的審慎機制。

德黑蘭方面雖更節制但仍有策略地運用AI工具：媒體攻勢通過情感分析工具塑造，追蹤全球受眾對影像及話題標簽的反應（《中東之眼》2025年6月23日）。

勝利幻象與損失現實

這場持續12天的消耗戰逐漸平息時，交戰雙方均宣稱勝利，但現實更令人警醒：伊朗核設施受損卻未摧毀；以色列威懾力雖獲重申，代價卻是附加條件、國際譴責與國內分裂加劇；幕后策劃并維穩沖突的美國，在"全球南方"外交實力削弱——該地區對美國雙重標準的認知已然固化（《外交事務》2025年6月26日）。

唯有AI角色未顯式微。其勝利非刻意謀劃，而是必然結果——在目標鎖定、防御攔截、模擬推演及認知塑造中的核心作用表明，戰爭形態不再僅由將軍決定，更由遠離戰場的數據中心工程師與程序員塑造。

全球影響

這場12日戰爭不僅是試驗場，也是范式模板——展示AI不僅顛覆作戰執行，更從規劃到認知全面重塑戰爭形態。隨著技術擴散，全球軍事條令以類似不透明且不受監管方式演進的風險同步加劇。

算法書寫戰爭結局

伊以沖突充斥著破壞、混亂與戰略模糊，更悄然標志一種深刻持久的轉變：機器邏輯正無聲替代人類判斷。盡管伊朗、以色列與美國皆有代價，AI卻更加強大、深入且失控。

反思這12天的代價，要追問：誰（或何物）在書寫軍事史新篇章？答案或許不在首都或地堡，而在背景中嗡鳴運轉的服務器機架——永不停歇的推演正重塑未來戰爭。

參考來源：thedailystar

俄烏戰場背景下，常規威懾時代正在急速演變。烏克蘭深入俄羅斯領土的遠程無人機襲擊，徹底顛覆了傳統威懾理論。這類無人化精準攻擊鎖定從預警雷達到關鍵軍事設施等戰略目標。這些行動揭示出全新的威脅計算法則——持久性、精確性和認知影響力成為決定性要素。近期分析表明，此類無人機作戰已改變對手國家內部的風險評估，即使10%至15%的認知偏差也可能導致戰略誤判。隨著常規與核武器界限日益模糊，美國核戰略家正迫切呼吁重構威懾體系。

戰略轉變：重塑戰略預設

數十年來，美國核戰略基于一個核心假設：任何針對核指揮控制系統的常規攻擊必將觸發核反擊。冷戰時期演習數據及后續真實事件強化了防務規劃者的這一思維定式。然而烏克蘭對俄敏感目標（包括構成俄預警體系核心的雷達站）的反復無人機打擊，迫使人們重新審視固有認知。克里姆林宮的反應展現顯著克制，將此類侵入視為可控代價而非核升級導火索。從莫斯科多方公開及機密渠道傳遞的戰略克制信號表明：當代威懾機制正從依賴核武暴力，轉向依托打擊精度與意圖判斷的精妙博弈。現代決策者必須認識到，威懾體系需融合更廣泛要素——包括技術驅動的精確性及對手的升級閾值。

無形沖擊：超越核武的戰略重構

以核火力等同于戰略影響力的時代正走向終結。烏克蘭對低成本高精度無人機的創新運用證明，小型平臺足以顛覆傳統安全邏輯。防務智庫最新報告估算：無人機作戰單價不足傳統戰機任務的1%，但在情報獲取與戰術破壞方面的作戰效能關鍵領域卻可媲美。這些無人機深入敵境打擊曾被視作堅不可摧的高價值軍事經濟目標，其作戰模式正挑戰擁核國家對本土可信威脅的長期壟斷。美國規劃者必須重新校準威脅模型，整合非核選項——未來的戰略影響力不僅更經濟，技術復雜性亦遠超以往。

本土幻影破滅

冷戰時期，廣闊疆域、天然屏障與海洋隔絕營造了大國享有絕對安全的幻象。如今這一幻象正在崩塌。烏克蘭的無人機作戰生動證明：即使被認為嚴密防護的區域仍可被滲透。針對俄預警網絡、關鍵能源設施及軍事基地的襲擊揭示：沒有任何領域可高枕無憂。在高度敏捷的自主系統時代，從電網、通信系統到預警雷達等美國關鍵基礎設施風險陡增。鑒于全球無人機市場預計2030年將達近500億美元規模，本土防御戰略亟待徹底革新。快速響應機制、增強態勢感知及反無人機技術投入已非可選項，而是現代威懾體系的核心支柱。

無形信號：光學效應與意圖如何驅動局勢升級

烏克蘭作戰行動最顯著的特征之一，是其能在獲取戰術優勢的同時避免局勢失控升級。這些無人機打擊的成功源于精準的時機選擇、精確打擊及克制的執行。烏軍持續實施間隔性作戰，并精心選擇能突顯國家決心且避免大規模傷亡的目標。這種"雙重信息傳遞"（既達成作戰效果又傳遞政治信號）標志著威懾思維的深刻演進。當今時代，行動背后的光學效應與感知意圖可能和物理破壞同等關鍵。分析指出，對戰略意圖的誤判如今與傳統武力對抗場景一樣，構成非預期升級的重大風險。對美國而言，這意味著建立清晰明確的信息傳遞框架至關重要。此類框架必須使政策制定者與軍事領袖既能展示可信武力，又可避免被對手誤讀為挑釁行為。在行動受嚴密審視且容錯空間收窄的世界里，溝通清晰性已成為現代威懾的基石。

武器庫幻影：無人機融入威懾體系

無人機正超越傳統戰場角色，成為不可或缺的戰略資產。現代無人系統承擔多重職能——從監視偵察、情報收集到對關鍵目標的直接精確打擊。其融入作戰體系正以零人員傷亡風險革新軍事行動模式。此外相比有人打擊平臺，這些系統的政治敏感性更低。然而其日益凸顯的地位也帶來誤判風險。隨著近十年主要軍事強國對無人機技術的投資翻倍，必須迅速將其納入整體威懾框架。這需要制定嚴格政策以界定無人機作戰邊界與適用場景，開展指揮官升級管理綜合培訓，并通過公共信息傳遞強化戰略決心而不加劇緊張。技術應用的快速迭代意味著有效整合窗口期短暫，戰略敏捷性至關重要。

未來幻影：無人機時代的威懾重構

未來數十年維系美國戰略可信度，需要超越僅以核武力為錨的威懾模式。盡管核力量依然關鍵，但在當今多域沖突中，其已非塑造對手行為的唯一工具。威懾的未來取決于核與非核能力的無縫整合戰略。這要求制定國家無人機運用綜合條令，明確定義行動閾值、可打擊目標及強效升級管理規程。同時須著力升級本土防御體系，以應對遠程自主無人機攻擊威脅——尤其在太空資產、能源與電信領域。防務預算分析顯示：若北約成員國均達成GDP 2%防務支出目標，聯盟年度預算將增加逾千億美元。若欲在新作戰環境中保持威懾可信度與有效性，此類投資及美國提升技術韌性的同類舉措至關重要。

最終警示：擁抱威懾的幻影演進

"空中幽靈"不僅是隱喻，更濃縮了現代威懾的深刻變革。烏克蘭對無人機技術的創新運用，正強力重構長期主導全球安全政策的傳統認知。這種范式轉變挑戰固有觀念，要求美軍戰略快速演進。在混合威脅與技術劇變的時代，全球安全環境比以往更復雜且相互依存。未來威懾將取決于快速適應能力、非線性威脅響應能力，以及構建與威懾對象同等敏捷的靈活防御體系。對政策制定者的警示清晰可見：即刻擁抱這場幻影演進，因為在新興的多域戰場上，任何失誤都可能危及區域安全乃至全球秩序。烏克蘭無人機行動引發的威懾變革尖銳提醒：戰爭創新能使舊范式失效。隨著各國投資高性價比的精準自主系統，威懾計算法則將持續演變，迫使美國及其盟友重新審視戰略條令與防務開支。在這個最微弱的幻影也能顛覆戰略平衡的新時代，敏捷適應與響應能力將成為國家安全的真正標尺。

俄羅斯烏克蘭的全面戰爭已進入第三個年頭，西方持續暴露出軍事戰備狀態中的諸多頑疾——從彈藥庫存，到供應鏈韌性與采購的靈活性。這場最初被預測為速戰速決的行動，已演變為一場曠日持久的高強度消耗戰，并正在重塑全球關于武裝力量結構、威懾力以及未來軍事力量的認知。

這場沖突證明了將低成本的非對稱性技術與傳統動能作戰相結合在戰場上的威力。無人機集群擾亂了對手的裝甲編隊；像155毫米榴彈炮這樣的遠程火炮仍具決定性作用，然而西方的生產能力一直難以滿足持續的需求。消耗戰，這一曾被視為20世紀遺跡的戰爭形式，已重返舞臺中心。

隨著戰爭的持續，各國正在重新調整其武裝力量態勢和國防規劃——不僅是為了支持烏克蘭，更是為應對曠日持久、多域沖突的新形態做好準備。軍事演進的下一章將由人工智能、量子計算和自動化所塑造——這些技術不僅在改變戰術結果，更在深層次上決定著哪些國家能夠長期維持戰爭。

國防工業基礎

烏克蘭的火炮彈藥消耗量在數月內就超過了北約的生產能力，突顯出一個根本性問題：西方國防工業的結構是為追求和平時期的效率而構建，而非戰時緊急狀態。數十年來，開支重點反映的是平叛行動，而非大規模常規戰爭。國防制造商遵循緩慢、官僚化的采購周期，依據長期項目規范而非作戰需求進行生產。這種模式已難以為繼。

俄烏沖突的一個關鍵教訓是戰場持久力與工業適應能力之間的重要聯系。俄羅斯的國防工業基礎并非為持久戰打造，在壓力下艱難轉型。相比之下，烏克蘭依靠外部支持網絡的能力使其獲得了更具韌性的長期態勢——這突顯了一個靈活、現代化的國防工業基礎（DIB）的戰略價值。

人工智能驅動的后勤保障和量子增強型模擬將決定哪些軍隊能夠維持現代戰爭。已在烏克蘭投入應用的預測性后勤能預判戰場需求，確保在關鍵物資短缺前完成補給。確實，在戰略層面存在對抗性后勤的背景下，包含動態快速變化的威脅環境在內的眾多變量，都需要人工智能的速度來進行分析。而在戰役和戰術層面，戰地指揮官若能獲取融合了政治、軍事、社會、自然環境等多重因素的精妙模式分析，就能在戰區維持作戰行動，迫使敵方面對多重、復雜的困境。

人工智能驅動的供應優化將分析實時戰場態勢以動態調整生產和分配。未能將人工智能整合到后勤、制造和部署中的國家，其響應能力將更弱，并最終落后。

國防工業的人工智能驅動型重啟

高科技武器的大規模生產在戰時條件下遭遇失敗。美國的“復制者計劃”正試圖通過將人工智能驅動的自動化整合到國防生產中，來扭轉這種效率低下的局面。這種轉變與第二次世界大戰時期相似，當時諸如福特、好時（Hershey）和Singer Sewing Machines等工業巨頭紛紛轉向軍工生產。如今的不同之處在于，軟件定義的戰爭要求企業具備實時迭代、快速擴展和自主系統集成的能力。

烏克蘭已經以超越傳統國防制造商的速度，部署人工智能驅動的無人機生產、戰場分析和智能彈藥。在慕尼黑安全會議上，丹麥首相梅特·弗雷澤里克森警告道：“如果處于戰爭狀態的國家能夠比我們其他人生產得更快，那我們就有問題了。”國防生產的未來將青睞那些利用人工智能縮短OODA循環（觀察、判斷、決策、行動）、加速設計、測試與制造周期的公司。

人工智能驅動的非對稱作戰：成本 vs 復雜性

傳統軍事平臺正受到低成本、高影響力技術的沖擊。一架價值500美元的無人機可以讓一輛價值1000萬美元的坦克喪失作戰能力。烏克蘭無人機已使三分之一的黑海艦隊損失了作戰能力。人工智能驅動的集群作戰——網絡化、自主化的巡飛彈藥——已迫使軍隊重新考慮那些大型、集中化的指揮節點，它們如今已成為易被攻擊的目標。烏克蘭俄羅斯在人工智能輔助偵察、無人機協同和戰場分析方面各自都有成功案例，標志著人工智能在現代沖突中的快速演進。

速度和規模現在比成本和復雜性更重要。在人工智能已嵌入情報、監視和偵察（ISR）、自主無人機目標定位和自動化部隊協同的情況下，原本為長達數十年的采購周期而設計的整體化、昂貴且發展緩慢的武器項目，正在非對稱作戰環境中被重新審視。在以往的沖突中，那些缺乏資源去擊退一個更強大、更富有的對手的國家處于顯著劣勢。而俄烏戰場則證明，通過精準應用低成本的非對稱性能力，它們能有效拉平與遠比自己強大的對手的對抗態勢。許多較小的國家很可能會注意到這一點，并尋求運用同樣的裝備策略來對沖侵略風險。更大、更富裕的國家無法忽視這一趨勢——它們不僅需要應對這種非對稱性威脅，還需要發展此類能力以與主戰武器系統協同作戰。力量投送和全球威懾仍然需要在全球范圍內運用大型武器系統；然而，低成本人工智能驅動的非對稱性能力能讓軍隊給潛在對手制造多重困境。協作作戰飛機（CCA）——與傳統戰斗機協同開發并作為其組成部分的自主化無人飛機——就是一個例子。

指揮控制中的人工智能：人類會始終掌控嗎？

致命性自主武器（LAWs）不再是理論概念。人工智能輔助目標定位系統已經投入實戰應用，烏克蘭利用人工智能增強的情監偵能力預測敵方動向。爭論的焦點已不再是人工智能是否會用于戰場決策，而是如何確保其使用受到道德約束、法律可追責并與國際人權準則保持一致。

當前關鍵的倫理與法律區分在于“人在回路中”（需要監督）、“人在回路上”（監督可選）和“人在回路外”（完全自主做出致命性決策）三種模式。在致命性打擊中消除人類監督的趨勢，有違戰爭中的相稱性、問責性和區別對待原則。如果人工智能決策循環過快，使人類無法進行有意義的干預，我們就有將道德與法律責任交給算法的風險，從而削弱作為戰爭法基石的問責性。

一個將實時作戰決策率先托付給人工智能的國家，不僅將重新定義軍事力量，還可能從根本上改變交戰規則，為缺乏人類倫理判斷的戰爭開創危險先例。這一轉變將標志著自核武器以來最深刻的軍事變革，但與人類決策仍居核心的核威懾不同，完全自主的武器可能移除戰爭與不受制約的機器驅動暴力之間最后的屏障。任何在致命性武力中整合人工智能的行為，都必須受到嚴格的法律框架和國際監督的約束，以防止不可逆地滑向毫無道德約束的算法戰爭——這是向失去人性的沖突深淵更進一步。

量子計算：即將到來的網絡軍備競賽

量子計算的軍事潛力目前仍多停留在理論層面，但其長遠影響關乎生存能力。最緊迫的擔憂在于加密領域：當前的密碼系統在量子解密技術實現實際部署時將立即失效。北約、中國和俄羅斯已在競相研發抗量子的安全協議。這場競賽的獲勝者將在未來數字戰爭中擁有顯著優勢。

技術不僅在重塑戰場，也在重塑戰爭的準備和背景：量子增強型模擬可能會改變軍事規劃，允許戰略家們以更精細的精度模擬復雜的、多變量沖突。人工智能驅動的網絡戰已經在不斷升級——作為更廣泛心理戰一部分的深度偽造虛假信息宣傳、自動化黑客攻擊以及人工智能增強型網絡攻擊正成為國家行為的標配工具。

誰在引領人工智能驅動的軍備競賽？

人工智能驅動的軍備競賽正在多個戰線展開。傳統國防企業正努力跟上人工智能驅動作戰的速度和適應性，而從敏捷初創公司到科技巨頭的原生人工智能公司則正快速進入國防領域。美國、中國、俄羅斯、英國、以色列及主要歐洲國家正通過部門合作、自主武器項目和人工智能增強型指揮控制系統將人工智能整合到軍事行動中。這場競賽的結果將決定誰將主導21世紀的軍事力量未來——不僅在于對人工智能的采用，更在于相比對手能否更快地規模化、迭代和實戰部署人工智能驅動能力。

隨著烏克蘭戰爭的持續，它已成為未來沖突的活體試驗場——一個非對稱戰術、實時決策系統和數字能力正在重新定義力量如何被投射與維持的地方。那些將塑造21世紀安全秩序的國家，并非只是率先整合人工智能的國家，而是能最快將其規模化（跨越國防、后勤、制造和工業韌性等多個領域）的國家。

正如核武器在20世紀重新定義了威懾一樣，人工智能和量子技術正在重新定義戰略持久力的條件。未來的戰爭并非取決于哪個國家部署了最先進的戰斗機或導彈系統；而是取決于誰能在整個國防生態系統中將智能、自主性與敏捷性融為一體。

除了直接的軍事應用外，人工智能的經濟杠桿作用同樣具有決定性，因為那些利用人工智能提升工業生產力、優化金融系統并推動技術創新的國家，將產生支撐持續國防努力所必需的經濟盈余。一個國家維持戰時經濟的能力與其國內的人工智能能力密不可分，因為人工智能驅動的制造、能源和資源管理效率構成了支撐長期軍事力量的生產基礎。在由人工智能主導的時代，經濟韌性與國防能力將密不可分，這強化了一個觀念：技術優勢不僅僅是戰場優勢——它是戰略持久力的根基。

參考來源：defense daily

美國媒體The War Zone最新發布美軍測試小型“快沉”反艦智能炸彈的相關報道。

美國空軍表示已測試了一款改進型500磅級GBU-38聯合直接攻擊彈藥（JDAM），該彈藥作為“快沉”（Quicksink）項目的一部分被優化為反艦武器。此前該軍種已演示過2000磅級“快沉”炸彈，而新版本可提供一種極具價值的低成本反艦武器，轟炸機和戰術戰機單次出擊可攜帶更多此類武器。與此同時，關于“快沉”GBU-38可能對哪些海上目標有效的確切范圍仍存疑問。

美國空軍研究實驗室（AFRL）今天宣布了基于GBU-38的“快沉”彈藥測試，但未說明具體測試時間。一架B-2“幽靈”隱形轟炸機在墨西哥灣試驗場上空投擲了該武器，該試驗場由佛羅里達州埃格林空軍基地的第96測試聯隊管理。空軍在2021年首次展示“快沉”項目，此前測試了2000磅級型號——一種改進的GBU-31/B JDAM。

圖：最新“快沉”測試前，美國空軍發布的一張圖片顯示GBU-38 JDAM炸彈在密蘇里州懷特曼空軍基地被裝載到B-2轟炸機上。

圖：美國空軍曾發布的一張圖片顯示兩枚2000磅級GBU-31 JDAM裝載在F-15E“攻擊鷹”戰斗機上，該圖與過去的“快沉”測試相關。

AFRL的新聞稿稱：“這款新型500磅級[快沉]變體拓展了B-2的瞄準能力，為作戰指揮官提供更多創新作戰解決方案。空軍裝備司令部的空軍研究實驗室（AFRL）和空軍測試中心（AFTC）與空戰司令部的第53聯隊協作，共同推動了‘快沉’實彈測試的執行。”

500磅級“快沉”彈藥與2000磅級型號的具體差異尚不明確。

典型JDAM由一個低阻力彈體和一個包含GPS輔助慣性導航系統（INS）制導組件的新尾部組成，并帶有夾式空氣動力邊條。JDAM套件適用于1000磅級炸彈，以及500磅級和2000磅級類型。JDAM只能打擊靜態目標，可通過各種類型的無制導炸彈構建，包括通用高爆彈和掩體炸彈。

圖：2004年左右，一枚典型GBU-38 JDAM即將在中東某地裝載到空軍F-16戰機上。

圖：一張圖表從左到右依次展示兩枚2000磅級JDAM、一枚1000磅級型號和一枚500磅級型號。頂部分別展示了制導控制尾部組件。

至少在2000磅級型號上，“快沉”炸彈將JDAM套件與安裝于彈鼻的新型成像紅外導引頭相結合。空軍此前曾表示，由此產生的彈藥能夠打擊移動目標：它先通過GPS輔助慣性導航飛抵指定區域，然后切換至導引頭模式。該武器繼而通過將目標長度與詳細的內置參考數據庫進行比對，來查找并分類目標。接著導引頭提供額外航向修正數據，引導炸彈抵達預定路徑——旨在在目標艦艇船體水線正下方附近引爆。需由發射平臺或外部來源提供對目標的初始提示。下方計算機生成視頻描繪了完整作戰周期。

基于GBU-31的“快沉”彈藥已展現出顯著較低的攻擊敵方艦船成本選擇，尤其是相對于傳統空射反艦巡航導彈而言。JDAM套件歷來單價在2萬至3萬美元之間，加上搭配的無制導炸彈也只令總價輕微上漲。AFRL過去曾說明每個“快沉”導引頭單元成本約20萬美元，目標是將量產后的單價降至約5萬美元。作為對比，美軍主力空射反艦巡航導彈AGM-158C“遠程反艦導彈”（LRASM）單價約300萬美元。美軍以往的成本數據也顯示，現役AGM-84“魚叉”反艦巡航導彈單價約140萬美元。

圖：“快沉”導引頭部分的模型。

基于GBU-38的“快沉”彈藥還能為轟炸機和戰術戰機提供重要的彈艙深度優勢。像最新測試中使用的B-2轟炸機單次出擊可掛載多達80枚500磅級JDAM。

在以往“快沉”測試中被廣泛使用的F-15E“攻擊鷹”，其典型掛載配置通常可包含多達9枚GBU-38。F-15E也曾測試掛載多達15枚500磅級JDAM，但未必意味著單次任務會投擲全部彈藥，關于此點可在此處了解更多詳情。作為比較，F-15E亦被測試掛載5枚AGM-158“聯合空對地防區外導彈”（JASSM）巡航導彈，LRASM即由其衍生而來。

圖：測試期間掛載15枚500磅級JDAM的F-15E“攻擊鷹”。

圖：掛載5枚JASSM的F-15E“攻擊鷹”。美國空軍發布。圖為2021年5月11日佛羅里達州埃格林空軍基地，掛載5枚AGM-158“聯合空對地防區外導彈”（JASSM）巡航導彈的F-15E“攻擊鷹”，該測試為“打擊競技場”項目一部分。美國空軍發布。

F-16“毒蛇”等整體載彈能力更有限的中小型戰機也將因獲得500磅級反艦武器而大為受益。例如，現役“毒蛇”戰機的典型反艦掛載僅包含2枚“魚叉”。

圖：掛載2枚“魚叉”及其他導彈的中國臺灣地區F-16D。

載彈能力的任何提升都會轉化為單架戰機每輪出擊的“更多交戰機會”。這也意味著任務期間能“調用更多彈藥”攻擊單一目標，有助于壓制敵方的點防御系統。

多年來，美國空軍及美軍其他部門對“新型低成本精確炸彈和導彈”始終抱有濃厚興趣，特別是在規劃未來太平洋對華“高端沖突”的背景下。獲取更廉價精確彈藥作為“高端武器補充”被視為沖突爆發前確保“庫存充足”的關鍵，亦能在持久戰中實現“快速補給”。美軍近期中東行動經驗及俄烏戰爭觀察，均驗證了“該觀點”，并為“快沉”等項目注入新動力。

太平洋“大規模沖突”預期也推動美軍全面擴充“反艦能力規模”，“快沉”此類武器在此背景下加速發展。

圖：此前測試2000磅級“快沉”炸彈期間的另一張F-15E照片。

“快沉”導引頭技術已確認遷移至空軍獨立開展的“增程攻擊彈藥”（ERAM）項目。該項目聚焦研發“低成本巡航導彈”，主要供應烏克蘭武裝部隊。

盡管改進型JDAM成本遠低于AGM-158C等導彈，但其“防區外射程能力”存在顯著差距，難以保障發射平臺“遠離威脅”。面對有限防御時，B-2或F-35這類“低可探測性平臺”可降低（非消除）風險，將“快沉”彈藥抵近目標投放。非隱形戰機可用其執行“終結防御受損艦艇”或攻擊“初始防御薄弱目標”等任務，包括征用的“重要民船”。港口“密集錨泊艦船”也是“快沉”潛在應用場景。

現有翼套件可將JDAM射程從“約15英里”延伸至“45英里”（視具體配置而定）。經烏克蘭空軍實戰驗證，“JDAM-增程型”（JDAM-ER）已成為具備“實戰效能”的裝備。但美軍迄今未大規模列裝，現役僅見采用該套件的“快速打擊-ER”空射水雷。主承包商波音正在研發“動力JDAM”（PJDAM）巡航導彈衍生型。

2000磅級“快沉”炸彈已證實可擊沉“民用貨船”，但GBU-38基型的“較小尺寸”可能限制毀傷效果。值得注意的是，現役500磅級“快速打擊水雷”設計在“距目標更遠處”引爆，且基于GBU-38的“載彈優勢”可使單機實施“飽和攻擊”。此外，該彈亦適用于打擊“登陸艇”等小型目標及“艦岸連接器”。

“快沉”炸彈通過承擔“中低端反艦任務”，可釋放“LRASM”等高端武器用于“高價值目標”。

參考來源：twz

在當今戰場上，無人機已不止是飛行器——它們是受人工智能和機器視覺驅動的智能武器。從自主打擊到無GPS導航，烏克蘭站在軍事技術創新的前沿。本文深入探討了人工智能如何重塑現代戰爭，特別關注智能無人機在俄烏戰爭中改變戰局的作用。

現代戰爭本質上不同于過去的沖突。盡管交戰各方的首要目標基本保持不變，但實現這些目標的方法正在快速演變。

人工智能（AI）的進步已將軍事行動提升至全新水平。這在無人機的運用上尤為明顯——無人機這種無人飛行器已成為當代戰爭的關鍵武器之一。在制定軍事戰略方面，人工智能扮演著至關重要的角色，這在持續的俄烏沖突中清晰可見。在此背景下，無人機已被證明是一種用于戰斗、偵察和打擊敵方目標的多功能工具。

本文將探討人工智能如何在軍事領域被運用，以及它是否真的如機器視覺技術一樣有效。

什么是人工智能？

人工智能處處都是熱門話題。這項技術可以模仿人類智能——它具備“學習”、做出決策和適應快速變化環境的能力。人工智能建立在機器學習、神經網絡、自然語言處理（NLP）、計算機視覺和自動決策制定的基礎之上。它可以一次性處理海量數據，對其進行分析，識別模式，評估局勢，并即時選擇特定情境下的最佳行動方案。

人工智能技術已廣泛應用于醫學、工業、金融、物流、教育及日常生活。當今人工智能發展和實施的另一個關鍵領域是軍事領域——烏克蘭與俄羅斯之間持續戰爭的性質清晰地說明了這一點。

人工智能如何應用于戰爭

人工智能在戰斗中的運用將戰爭提升到了先前無法企及的水平。得益于人工智能，軍隊現在可以部署偵察無人機、排雷機器人和自主作戰平臺。先進技術能實時處理衛星圖像、預測威脅、檢測攻擊并保護關鍵基礎設施。人工智能還有助于減少人員傷亡，它實現了虛擬訓練和戰斗模擬，使士兵能在不置身險境的情況下為戰斗做準備。

烏克蘭正將人工智能整合到其軍事戰略中，并高度專注于開發自主無人機和火力控制系統。Saker Scout便是一例，它是一種國產無人機，能夠獨立識別多達64個目標，包括重型軍事裝備。這款無人機不僅定位目標，還能在電子對抗（EW）條件下傳輸坐標以實施精準打擊。其作戰范圍可達10公里。

情報是有效軍事行動的基礎，在這一領域，烏克蘭開發者亦達到了新高度。Griselda偵察系統可在短短30秒內處理海量數據。它從無人機、衛星及包括入侵的敵方系統在內的各種來源收集信息。分析后的數據會即刻傳送給烏克蘭武裝部隊。

為協調炮擊，烏克蘭積極使用其自有的地理信息系統Arta。通過將Arta融入作戰行動，從識別敵方目標到實施打擊的時間被顯著縮短。該系統的運作方式是融合來自無人機、衛星和雷達的數據。

據軍事新聞媒體Militarnyi報道，烏克蘭于2022年10月向北約展示了其Delta態勢感知系統。該系統收集并分析來自多種來源的數據，使烏克蘭武裝部隊能夠調整其行動，并確保不同部隊間的有效協調。實時數據處理由云計算技術和人工智能提供支持。

基于機器視覺技術，烏克蘭開發者還創造了名為DevDroid的自動炮塔。據DevDroid公司創始人尤里·波里茨基所述，這些自動化機槍可在最遠800米的距離上消滅目標。

如今，曾僅存于科幻小說中的機器人系統，正幫助武裝部隊在最激烈的前線與敵人作戰。Droid TW便是這樣一套系統，它是一款圍繞機槍構建、由烏克蘭開發的機器人平臺。其設計初衷是提供高效的偵察與打擊能力。Droid TW在晝夜條件下均表現出色，能自主探測、識別和跟蹤目標。它由遠程操作，為人員提供了更高的安全性。烏克蘭國防部已確認該系統已在實戰環境中投入使用。

關于俄羅斯在戰爭中使用人工智能的公開信息較少。然而，已知其許多無人機型號——包括在對抗烏克蘭戰爭中使用的“柳葉刀”無人機——正積極部署自動瞄準系統。這些進展已被包括全球最知名信源之一的路透社在內的國際媒體報道過。

人工智能與無人機：通往勝利的智能解決方案

如今，烏克蘭在作戰使用FPV（第一人稱視角）無人機方面處于世界領先地位。一場曠日持久的戰爭需要大量資源，這使得擴大有效武器和作戰系統的生產與部署變得至關重要。無人機現已融入軍事行動的幾乎各個方面。

無人機正變得更先進、更高效、更智能。讓我們看看這在戰場上如何運作的一些實際案例。

人工智能在烏克蘭無人機中的運用

配備人工智能的FPV無人機具備強大能力：

• 無GPS導航：這在電子對抗（EW）條件下至關重要，此類無人機可以“看到”通往目標的路徑，利用偵察無人機創建的地圖進行導航，即使操作員信號丟失也能完成任務。
• 半自主打擊：一旦操作員設定目標點或攻擊方向，無人機可以獨立制導并打擊目標。

配備人工智能增強功能的偵察無人機已變得尤為普及。其運用提供若干關鍵優勢：

• 可生成地形的實時3D地圖，之后可用于引導打擊無人機；
• 提供關于敵方防御工事、隱蔽位置及雷區的詳細情報；
• 對戰場變化（如增援部隊抵達或部隊調動）進行分析洞察。

旨在讓無人機能基于其收集的數據自主規劃進攻行動的功能已在開發中。在戰爭開始后，烏克蘭公司Helsing與萊茵金屬（2022年9月）及薩博（2023年9月）建立了戰略合作伙伴關系。這些合作的主要目標是將人工智能集成到現有武器系統中，并持續推進其能力提升。

助力戰場創新

戰爭參與方正持續致力于利用無人機和人工智能開發新穎、獨特的解決方案。這項工作的成果如今已可見，包括：

• “無人機群”方面的前景發展——多架無人機同步工作，彼此間自動協調。
• 與偵察無人機集成——在“偵察無人機探測目標——將數據傳輸至FPV無人機以實施快速打擊”這一鏈條中實現快速攻擊序列。
• 反電子對抗（EW）系統——需操作員輸入極少的、由人工智能驅動的無人機，能識別干擾源并相應調整其飛行路徑。

人工智能在目標識別中的關鍵挑戰

不可否認，在戰爭中使用人工智能有助于軍事成功。然而，它也帶來了一系列挑戰——不僅是技術上的，還有法律和倫理上的。

最重要的問題之一是目標識別的準確性和可靠性。在受控環境中，人工智能系統可以實現近乎完美的識別率。但在真實的戰斗情境中，由于干擾或能見度低導致的數據不完整或不準確，以及天氣或光照等環境條件變化等因素，這種準確性會顯著下降。

人工智能系統被用來識別物體，但“敵我識別”并非總是可靠的。存在將民用物體誤判為軍事目標的風險。

另一個主要挑戰是決策的復雜性。雖然自動化決策過程有助于減少人員的工作負擔，但它也引入了幾個重要問題：在關鍵高壓情況下人類決策技能的喪失；人工智能系統如何以及為何做出特定決策缺乏透明度。

除了技術挑戰外，還存在嚴重的倫理和法律問題。誰來為人工智能采取的行動負責？將生死決策權委托給機器在道德上是否可以接受？

這些都是緊迫的問題——不僅對烏克蘭如此，對整個文明世界亦然。結論很明確：在武裝沖突中使用人工智能必須受到嚴格的國際監督。

2024年4月底，國際組織代表和外交官齊聚維也納，討論了規范在戰爭中使用人工智能和自主武器的必要性。

只有制定并通過沖突各方均認同的全面國際標準后，在戰爭中安全使用人工智能才可能實現。

什么是計算機視覺系統，它與人工智能有何不同？

在討論現代數字化解決方案在戰爭中的實施時，不僅要審視人工智能（AI）的作用，還需關注計算機視覺系統——這項技術如今已成為軍用無人機目標鎖定技術的基石。

計算機視覺的優勢??

計算機視覺已成為無人機的“眼睛”。該技術使計算機能夠實時“看到”圖像并對其進行分析。雖然人工智能是一個模仿人類智能的廣泛領域，但計算機視覺則是一個包含人工智能及其他技術的專門系統。

計算機視覺使機器能夠像人類一樣觀察和理解周圍環境——通過分析和解讀靜態圖像或視頻，并像人腦一樣產出洞見。簡言之，它既模仿了人類的視覺功能，也模仿了大腦的視覺處理過程。它“看到”一幅圖像，并“理解”其中的內容。

該過程的工作原理如下： 攝像頭捕獲圖像；算法立即處理和分析該圖像，如有需要會進行增強以優化識別效果；系統識別出圖像中的物體類型，并將該信息傳輸以供后續行動。

在無人機工程中應用計算機視覺帶來若干重要優勢： 快速識別空中目標——包括車輛、人員和武器；持續追蹤和監控目標；實時生成地圖，實現精確的行動規劃。 一個明顯的好處是無人機能夠從眾多物體中識別出特定的敵方車輛。這降低了誤擊錯誤目標的風險，提高了準確性和安全性。

人工智能的優勢??

將人工智能（AI）集成到軍用無人機中帶來了顯著效益。現有系統正在不斷改進，在不久的將來，我們有望看到以下進展： 無人機將能夠自主選擇飛行路線，同時考量實時威脅評估和關于計劃攻擊的戰略數據；敵方戰術的變化將觸發適應性響應，因為AI會從每次新經驗中學習，并迅速糾正過去的錯誤。

然而，即使在今天，基于人工智能的無人機系統也已顯著提升了偵察無人機和打擊無人機的性能。這之所以成為可能，得益于增強的數據處理能力——現在的數據不僅來源于無人機攝像頭，還包括雷達、GPS、熱成像儀等。這些組合數據集由AI即時處理，為軍事行動提供了更強大的能力。

通過在無人機應用中結合AI和計算機視覺技術，可以實現最佳效果。此方向的工作已在開展中，這種結合能顯著提升成果。AI負責處理數據——尤其是海量數據——并做出預測；計算機視覺的任務則是處理實時的“視覺輸入”。例如，利用計算機視覺進行地形測繪時，若數據再由AI做進一步分析（隨后決定下一步行動——是攻擊、規避還是繼續觀察），則該過程變得最為有效。

在目標定位系統中，為何計算機視覺目前優于人工智能？

在專門針對目標鎖定系統評估技術有效性時，可以確信地指出，計算機視覺目前在諸多標準上優于人工智能算法： 由人類操作員控制的計算機視覺能以更高精度執行一系列任務——它實時檢測物體、處理攝像頭數據并確定坐標；它無需冗長分析，這在必須于數秒內做出決策的情況下非常寶貴。

操作員管理的視覺模型甚至能在遠距離識別最微小的物體。它們在困難條件下（如能見度低、光線不足）表現良好，并能跨不同背景探測移動目標。盡管人工智能有優勢，但與計算機視覺系統不同，將其集成到無人機設計中需要更昂貴的基礎設施。后者可輕松安裝到處理單元中，無需額外復雜步驟或巨大成本。在高強度作戰環境中，可靠性和速度至關重要。計算機視覺基于預定義算法運行，確保“看見-行動”鏈的快速響應。證明計算機視覺優于人工智能的一個明顯例子是VGI-9無人機目標定位系統。通過使用基于計算機視覺的物體檢測算法和攝像頭，它能實時分析局勢并將坐標傳輸至無人機控制系統。其優先考慮快速視覺識別敵方目標和精確瞄準。

無人機群與人工智能

基于涉及人工智能（AI）和計算機視覺的軍事技術，一些最高效的無人機系統正在開發中。一項具有變革現代戰爭潛力的創新是無人機群。

蜂群概念的靈感來自昆蟲群體——它們以協作、協調的方式行動，不依賴集中控制。類似地，無人機群由一組無人飛行器（UAV）構成，它們同時執行共同任務，并通過人工智能和計算機視覺技術相互自主交互。

蜂群單位之間的信息交換通過無線網絡實現，使無人機能夠同步行動并瞬時做出決策，無需外部輸入。損失一架甚至數架無人機不影響任務成效。此外，蜂群中的無人機數量可根據需要增減。

看一些無人機群的實際用例。 自2017年以來，美國公司DARPA一直在開發“進攻性蜂群使能戰術”（OFFSET）無人機控制系統，旨在協調多達250架無人機同時行動。這些包括空中及地面機器人單位。2020年，中國展示了利用特殊裝備運輸車部署無人機群。該蜂群能夠組成多個無人機編隊、實施戰術機動并克服障礙。該領域的研發至今仍在持續發展。

烏克蘭無人機蜂群技術的發展

在全面行動之前，烏克蘭已著手開發基于人工智能的機器人系統。但自2022年2月以來，該領域獲得了特別重視。烏克蘭已成為積極研發作戰無人機的國家之一。官方已啟動相關支持計劃，包括專門協調和資助軍事初創項目（尤其涉及FPV無人機蜂群）的Brave1平臺。

新型無人機蜂群系統的開發工作正在進行。Swarmer公司正基于人工智能和機器視覺研發高效蜂群技術，使大量無人機可集成到單一系統中并由一名操作員控制（即Styx系統）。

2024年，烏克蘭政府撥款400億格里夫納（UAH）用于采購無人機及資助無人機蜂群研發。正如烏克蘭總理丹尼斯·什米哈爾所述，這筆預算的近50%計劃用于國內——旨在采購本土研發的無人機、改進現有項目并支持新創新技術。

??結論??

人工智能正在改變現代戰爭形態。作戰效率與目標探測及打擊精度均顯著提升。無人機在軍事行動中的整合使之成為可能，這些技術清晰展示了人工智能與機器視覺在軍事領域的優勢。

烏克蘭正積極開發基于人工智能和機器視覺的飛行器。烏制無人機、自動炮塔及數據處理系統已在持續進行的俄烏戰爭中廣泛應用。創新技術與無人機系統的結合極大提升了敵方目標的識別精度：無GPS導航在電子對抗（EW）條件下成為可能，半自主攻擊可基于無人機探測的坐標實施，偵察單位收集的情報可即時傳輸并實時處理。

如今，眾多國家正積極投入無人機蜂群的開發部署——該系統由大量無人機組成，無需人工干預即可同步運作。初創企業與政府主導項目的成果已在戰場上接受測試并展現成效。為實現最高效能，開發者正聚焦機器視覺系統的整合，因其較人工智能具備多項優勢：占用機載空間更小，可在更經濟的微電腦上運行，同時提供與人工智能相近的高速實時數據采集處理能力、更高目標識別精度及更廣泛功能。人工智能與機器視覺的結合將產生最優結果。

參考來源：vgi

烏克蘭情報機構本周末對俄空天軍發動前所未有的打擊，通過部署在俄境內改裝集裝箱內的第一視角（FPV）無人機，襲擊了數十架停泊狀態的俄戰略轟炸機。這場代號“蛛網行動”的襲擊可能摧毀了數十架軍機，再次彰顯烏克蘭開創了無人機作戰新紀元。

圖：烏克蘭無人機襲擊了俄羅斯摩爾曼斯克、梁贊、伊爾庫茨克和伊萬諾沃地區的軍用機場。

行動細節在數小時內曝光，基輔當局正尋求擴大戰果。烏克蘭安全局（SBU）特工歷經18個月籌備：先將無人機偷運入俄境內，再將其裝載至可遠程激活的改裝集裝箱內。集裝箱由卡車運輸，利用不知情的卡車司機運抵多個俄空軍基地外圍，最終啟動無人機發動攻擊。

周日行動中，烏方同時打擊了伊萬諾沃謝韋爾內、佳吉列沃、奧列尼亞、別拉亞四大基地，另有第五輛卡車在遠東烏克蘭卡基地外投放失敗。烏方共出動117架FPV無人機，官方宣稱摧毀逾40架俄戰略軍機。SBU局長瓦西爾·馬柳克證實，遭襲目標包括圖-95MS、圖-22M3、圖-160轟炸機及一架A-50空中預警機——其中西伯利亞別拉亞基地遇襲凸顯SBU的遠程打擊能力。

損傷評估尚未確認，但襲擊后公布的別拉亞基地衛星圖像顯示，4架圖-22M3與3架圖-95MS轟炸機存在嚴重損毀痕跡。俄軍近期在奧列尼亞基地集結了相當規模的戰略機群：2025年5月末報告顯示該基地停駐40架圖-22M3、11架圖-95MS及5架安-12運輸機。6月1日襲擊視頻中仍可見大量戰機停泊于此。

無人機突襲暴露俄聯邦安全局（FSB）重大情報失誤

烏克蘭總統澤連斯基不無諷刺地宣稱：“烏克蘭安全局（SBU）特工使用的某個據點，恰好位于俄聯邦安全局某地區總部正對面。”他補充強調所有烏方特工行動前均已安全撤離，無一人被俄警方捕獲。

此次突襲為全球軍事部署敲響警鐘：隨著無人機日益普及，俄軍基地防御系統未能攔截烏方襲擊，導致無法輕易替換的高價值軍機損毀。俄軍方過去十年間始終應對小型無人機威脅（如敘利亞赫邁米姆基地遇襲事件），自戰爭爆發并對烏城市實施空襲后，更面臨烏軍遠程無人機深入后方打擊軍事基地與能源設施的報復性行動。

盡管俄軍逐步提升對烏無人機的攔截能力，但6月1日的襲擊模式截然不同：突襲位置鄰近基地，且采用小型FPV無人機（其探測難度遠高于笨重的遠程型號）。轟炸機群幾乎處于無防護狀態，烏方無人機甚至可從容瞄準俄軍機最脆弱部位實施打擊。

襲擊畫面顯示部分軍機機翼堆疊著輪胎——此系俄軍2023年起采用的防護手段，意圖欺騙人工智能識別系統將其判定為非目標物。然而這種防護手段顯然不可靠，且恐怕根本未能迷惑烏方偵測系統。

盡管損傷程度尚待確認，6月1日的突襲仍重創俄戰略空軍戰備能力。襲擊發生前，俄空軍現役圖-22轟炸機不足60架，圖-95數量相當。圖-95與約12架圖-160共同構成俄“核三位一體”的空基力量，十余架A-50負責預警指揮。自侵烏戰爭以來，該機群此前基本保持完整，僅在“蛛網行動”前遭輕微損失——包括2024年A-50被擊落事件及數次針對圖-22的打擊。

“蛛網行動”后俄軍將面臨戰機替換困境。圖-95與圖-22均已停產。雖庫存圖-22或可改裝替補損失，但圖-95尚無替代方案。俄雖重啟圖-160生產（數量有限），且因A-100后繼機計劃延誤擬恢復A-50生產線，但補充能力仍嚴重受限。

21世紀初期俄曾推進PAK DA項目研發新型轟炸機替代現役三型。2010年代末俄國防部宣布對圖-22/95/160實施現代化改造后，該項目被認為暫緩推進，但部分研發持續至今，原型機制造據稱仍在進行。該機型尚未公開亮相，首飛更是遙遙無期，意味著PAK DA形成戰斗力仍需漫長周期。

烏克蘭“蛛網行動”正值俄烏談判代表于伊斯坦布爾重啟和談之際。此次襲擊本身或不足以迫使莫斯科認真對話，但無疑突顯四年戰爭對俄戰略軍事態勢造成的潛在代價。

超越俄烏戰場的啟示：烏軍無人機突襲警示即便遠離前線的“安全”基礎設施也需強化反無人機系統。社交媒體軍事愛好者迅速指出，任何無人機大國實施類似“蛛網行動”都不存在技術壁壘——將小型高效FPV無人機集裝箱化部署，通過陸海運輸投送至目標區域，緊急事態下即可激活作戰。近期頻現的神秘無人機目擊事件（包括美國境內）印證著這種威脅已實實在在逼近。

圖為2017年8月庫賓卡空軍基地內的俄軍圖-95（左）與圖-160轟炸機。圖片來源：Flickr

參考來源：dsm

圖：一名美國海岸警衛隊成員通過控制器控制一架無人機系統。將無人資產整合到海岸警衛隊的行動中，并為熟練的勞動力配備最先進的自主技術，使每個切割機、小船站和部門都能以更高的效率和精度實施作業。

海岸警衛隊任務需求達歷史峰值，但其內部評估顯示現有巡邏艦僅能完成11項法定任務中的6項。將無人裝備整合至作戰體系，并為專業隊伍配備尖端自主技術，可使每艘巡邏艦、小型艇站及防區以更高效率與精度執行任務。這些新增能力——輔以持續的海上態勢感知（MDA）、全球化情報監視偵察（ISR）及強化的海上執法存在——將使海岸警衛隊優化有人裝備運用，保障海上自由與安全。

無人系統

海岸警衛隊已在巡邏艦成功部署無人機系統（UAS），但無人水面艇（USV）研發滯后。此類水面艇可在人工遙控或全自主狀態下運行，兩種模式均能降低人力需求，同時維持必要執法存在并構建MDA能力。

相較傳統裝備，USV具備更持久續航與更廣活動半徑。其無需生活艙室設計，可搭載更大有效載荷或額外燃料；還能與有人裝備協同擴展傳感器范圍，在遠海充當通信中繼節點；全壽命周期運營成本亦低于傳統艦船。擴展能力包括從USV發射系留四旋翼無人機，在執行人員搜救或非法目標定位任務時提升視野高度。

2023年3月，海岸警衛隊發布《無人系統戰略規劃》聲明："本部隊將在復雜海洋環境中有效運用、防御及監管無人系統，推進美國公眾的海上安全、安保與繁榮。"2020年，其研發中心與Spatial Integrated Systems及Saildrone公司完成兩項30天演示合同，在MDA職能中實現無人系統持久部署（時長超越同平臺有人機組能力），并將合約自主技術集成至現役系統。2021年，研發中心成功完成增強型"特里同"USV測試。此發展勢頭不容錯失。

盡管USV應用經驗有限，海岸警衛隊無需獨自承擔無人系統研發與部署重任，可借鑒國防部（DoD）經驗。國防部"復制者計劃"已投入10億美元，目標18-24個月內部署數千架無人機。

海軍作為USV技術全球領導者，在第四、五、七艦隊有效運用無人裝備，并在阿拉伯海與加勒比海等作戰區域完成重要測試——第四、五艦隊借助無人裝備增強MDA與ISR能力以打擊走私活動。無人系統對海軍攔截非法海事行動至關重要，該技術直接關聯海岸警衛隊的禁毒與移民攔截任務。

作戰概念

必須考量如何將新型自主裝備與能力轉化為力量倍增器。以下非窮盡列舉，海岸警衛隊應通過工作組征集全體人員意見，探索自主技術在全域作戰中的實施路徑。

• 國家安全艦母艦概念
  無人水面艇（USV）可與大型艦艇協同部署。國家安全艦（NSC）作為理想平臺，標配可搭載三艘小艇、一架直升機及"掃描鷹"無人機系統，其容量與靈活性足以增配USV。NSC雖已運用"掃描鷹"定位走私船只，但可額外攜帶更多小艇，并部署配備雷達、AIS及光學攝像頭的"特里同"自主航行ISR水面艇或同類USV。由三艘及以上此類USV組成的編隊可執行區域封鎖任務——憑借約30天的續航力協助NSC定位目標，待有人機組最終實施攔截。續航周期結束后回收USV，艦員完成必要維護補給即可再次部署。

此外，USV可在白令海與北冰洋部署，協助巡邏海上邊界線并定位涉嫌非法、未報告及無管制捕撈的船只。

• 防區態勢感知
  防區或站點可運用USV或無人機系統（UAS）維持責任區態勢感知。水面或空中裝備可在交通密集區或非法活動高發矢量區域以游弋模式部署運行。單名操作員即可遠程監控裝備，避免有人機組受耐力限制或惡劣環境疲勞影響。一旦識別威脅，有人機組可立即定向響應。

空中裝備憑借視野高度優勢提升區域監控能力，水面艇則通常具備更強續航力。在搜救場景中，USV可向遇險船員提供個人漂浮裝置等基礎救生設備。該能力對節慶活動或航海旺季的站點尤為實用，既能維持執法存在又可應對激增任務量。例如在配備快速響應艇的特定防區，無人載具可使21人編制的艦員在碼頭待命，無需輪換部署有人裝備即可實現不間斷覆蓋，從而增加訓練時間、緩解執勤疲勞并提升海勤吸引力。

• USV通信中繼站
  現行岸基"救援-21"系統接收海上遇險呼叫的覆蓋范圍約20海里，依托沿海岸線分布的通信塔運作。配備系留空中組件的USV可擴展該網絡覆蓋，戰略部署于遠洋漁場等高交通密度區。新增離岸節點通過多塔臺無線電測向交叉定位，提升遇險位置標定能力；增高天線發射高度則擴大無線電傳輸范圍，使無衛星通信的船只獲得更遠通信距離。

采用USV作為通信中繼還增強海岸警衛隊通信網絡的覆蓋范圍與魯棒性。擴展的通信半徑使響應單元與防區聯絡更可靠，并能與更遠距離的遇險船員通話。移動式USV通信站亦可用于災后重建通信，助力救援機構高效協調。

• 采購模式
   選擇能快速交付技術的采購模式至關重要。海岸警衛隊戰略規劃強調：第一步應是服務承包而非資產采購。NSC成功部署"掃描鷹"已驗證此模式——自2021年起每年有四艘NSC增配該能力，并在攔截行動中成效顯著。無人機硬件及操作員均由承包商提供，該策略使海岸警衛隊能快速測試多供應商方案，并簡化無人系統初期操作培訓。待可靠無人系統證明確能提升部隊效能后，方可考慮長期采購。

• 人員與培訓
   初期作戰單位需與承包商協作制定USV最佳操作規范，逐步積累制度化知識并最終形成戰術技術程序文件或寫入政策。為備戰未來自主運營USV的時代，海岸警衛隊領導者須開發并實施人員培訓體系。可借鑒海軍設立"機器人戰專家"（RW）職稱的做法——RW水兵作為操作員、維護員和管理者規劃控制機器人系統運行。海岸警衛隊應建立專屬職稱體系，通過商業課程、海軍RW培訓及最終由部隊戰備司令部運營的"C級學校"啟動人員培訓。

未來展望

全球無人水面艇的崛起毋庸置疑，海岸警衛隊必須駕馭此項技術以強化能力并緩解超負荷運轉的人力體系壓力。借鑒現有無人系統項目的經驗與采辦策略，海岸警衛隊可快速吸納這些技術，為未來鍛造更堅韌強大的作戰力量。

參考來源：usni

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

圖：移動式低慢小無人機綜合壓制系統（M-LIDS）。圖片來源——美國陸軍

過去一個月表明，政府部門（尤其是美國）頻繁發布緊急聲明與指令，正成為反無人機（C-UAS）研發進程的常態特征。與此同時，近期數周亦涌現多項創新解決方案及測試研發最新動態。以下為上月部分C-UAS要聞回顧。

2025年3月31日，美國國會研究服務部發布題為《國防部反無人機系統：背景與國會關注議題》的報告，詳盡闡述國防部政策、組織架構與系統，并綜述近期針對多個反無人機項目的立法與研發進展。報告指出："多數無人機的尺寸、速度與飛行高度，加之其日益普及性、靈活性、可負擔性與技術復雜性，普遍被視為對美國國防部構成重大技術與作戰挑戰。"

此外，報告強調："國會或在此領域發揮重要作用，包括授權并撥款反無人機活動；維持或調整相關權限、政策與機構；監督國防部反無人機職責的履行。"

4月10日，Duality AI公司宣布獲得美國陸軍XM30項目辦公室授予的反無人機相關合同。該辦公室正在研發M2"布萊德利"步兵戰車的下一代繼任型號。以XM30為平臺的反無人機系統——輔助目標探測與識別（AiTDR）——正處于開發階段。通過與Duality合作，陸軍及團隊成員將利用該公司"獵鷹"數字仿真平臺生成的虛擬傳感器合成數據。

據陸軍介紹，AiTDR軟件可在復雜戰術環境中自動化快速檢測與分類威脅人員及車輛。通過部署經訓練可定位潛在威脅的AI與機器學習算法，并集成先進傳感器載荷與AiTDR處理能力，將大幅縮短威脅研判時間。

Duality AI消息公布數日后，美國海軍陸戰隊宣布計劃為全體陸空特遣隊（MAGTF）配備便攜式反無人機能力。此舉將推動動能與非動能手段探測、追蹤、識別與壓制敵方無人機的技術廣泛應用。

4月17日，英國政府宣布在反無人機蜂群試驗中成功運用新型射頻定向能武器（RF DEW），突顯C-UAS研發的全球性特征。該名為"突襲摧毀者"（RaidDestroyer）的系統利用高頻無線電波干擾或破壞敵方無人機電子元件，致其墜毀或功能完全失效。

此次試驗由英國陸軍協同國防裝備與保障局（DE&S）、國防科技實驗室（Dstl）及泰雷茲英國公司共同完成。

參考來源：dsm

集群智能正成為現代軍事戰略的關鍵要素，烏克蘭對俄作戰成為此類技術的核心試驗場。受蟻群與鳥群等自然協同行為啟發，去中心化無人機系統正在重塑戰爭形態。烏克蘭部署的無人機集群已證明低成本智能機器人改變戰場平衡的潛力。

防御集群激增：烏克蘭無人機戰升級

2025年3月，烏克蘭實施重大無人機行動，發射343架無人機集群襲擊莫斯科，創沖突爆發以來最大規模跨境空襲。同年烏克蘭計劃國產450萬架無人機，凸顯其無人機戰的戰略決心。盡管俄軍兵力約60萬對烏軍88萬存在數量劣勢，烏軍無人機技術聚焦有效彌合差距。

烏克蘭無人機優勢：現役裝備解析

FPV無人機：單價約400美元的第一視角無人機已成打擊俄軍坦克利器，常與偵察單元配合提升精確打擊效能。

遠程自殺式無人機：國產UAS SETH型無人機實現對俄本土煉油廠、恩格斯空軍基地等縱深目標打擊。該機型設計規避電子對抗措施，維持作戰有效性。

AI創新：烏克蘭整合人工智能提升無人機自主性，實現最小人工干預的目標識別與攻擊。該技術突破俄電子戰壓制，并通過私營企業合作加速AI應用。

Swarmbotics AI的ANTS系統：地面集群戰術突破

Swarmbotics AI研發的"自主網絡化戰術集群"（ANTS）無人地面載具專為協同作戰設計，該系統鏡像烏軍無人機集群戰術，為物流與安保行動提供可擴展解決方案。

DARPA OFFSET計劃：城市戰無人機集群

國防高級研究計劃局（DARPA）推進"進攻性集群賦能戰術"（OFFSET）項目，目標部署250+自主系統集群執行城市作戰。該計劃汲取烏軍無人機作戰經驗，突顯集群戰術在現代戰爭中的價值。

Festo仿生蜂：偵察型空中集群

Festo推出的34克重、翼展240毫米仿生蜂無人機展現仿生飛行能力，專為集群偵察任務設計，契合緊湊型無人機情報搜集趨勢。

2025驅動防御集群趨勢：烏克蘭經驗啟示

大規模部署：烏軍無人機行動驗證集群數量壓制效能。美國防部"復制者"計劃目標2026年前部署數千自主系統，體現該戰略思維。

AI自主性：AI整合實現集群去中心化決策，增強復雜環境適應性與抗毀性。

網絡安全優勢：無人機集群具備破壞敵方通信網絡潛力，提供電子戰戰略優勢。

成本效益：FPV等低成本無人機成為對抗昂貴傳統軍事資產的有效手段。

未來趨勢：集群技術演進方向

超大規模化：DARPA OFFSET與AMASS等項目探索大規模集群部署，基于烏軍無人機作戰洞察深化應用。

AI進化：AI進步將提升集群自主決策能力，支持更復雜自適應作戰。

混合集群：空、陸、海無人機整合為協同作戰單元，提供多域戰術解決方案。

反制措施：隨集群技術普及，電子戰與定向能武器等先進反制手段研發將加速。

結語

烏克蘭創新運用無人機集群凸顯集群智能在現代戰爭的變革潛力。低成本AI增強型無人機賦予戰略優勢，挑戰傳統軍事范式。隨著技術演進，無人機集群作用將持續擴展，塑造未來軍事戰略與防務規劃。

集群技術亟需快速支援——Factorem.co提供按需精密CNC加工與3D打印無人機部件，支持實時AI報價與零起訂量服務。