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在人工智能迅速成為國家安全、國防及情報行動核心支撐的時代，安全、私有且自主的AI系統重要性不言而喻。全球國防情報機構擁有海量高度機密、任務關鍵型數據，但通過傳統云基生成式AI模型利用這些數據將引發不可接受的風險：包括暴露于外部網絡、潛在數據泄露及敏感信息主權喪失。

當今國家安全機構面臨的挑戰明確：如何在充分釋放大語言模型（LLM）潛能的同時，確保數據隱私、控制權與國家主權不受侵害？

這一迫切需求催生了"預言GPT"等突破性解決方案——專為國防情報行動設計的離線本地部署生成式AI大語言模型。此類平臺標志著新時代的開啟：軍政機構無需再以機密性換取技術進步。

離線大語言模型的剛性需求

部署離線本地LLM已非單純技術偏好，而是國家安全剛需。國防情報組織絕不能將反恐檔案、監控數據或機密情報等敏感數據集暴露給第三方云環境。這些系統中每字節信息皆具戰略價值。"預言GPT"等平臺部署于機構自有安全數據中心，與公共網絡物理隔離，確保在獲取生成式AI分析能力的同時保持信息絕對控制權。

此類系統可在受保護環境內即時處理關鍵任務查詢：嫌疑人畫像、跨境活動分析、網絡威脅監測、密件解讀等，全程杜絕數據外泄。絕對數據隱私保障使其成為全球高風險國防行動唯一可行的生成式AI平臺。

應對現代挑戰的文檔處理擴展能力

現代情報行動日均產生PB級數據：海量文檔、監控影像、截獲通訊、戰場報告及開源情報涌入系統。本地部署LLM專為處理多源百億級記錄設計，以無與倫比的速度與規模實現掃描、攝取、索引與信息關聯。傳統人工分析乃至早期自動化工具均無法應對此數據洪流。先進AI平臺通過秒級篩選海量數據，僅呈現最相關、可執行的洞察，彌合關鍵能力缺口。

無論處理多語種文檔、加密檔案、遺留數據或實時監控流，這些可擴展系統確保關鍵信息零遺漏。

持續調優應對動態威脅

國防情報領域數據相關性瞬息萬變。昨日要聞或成明日黃花，適應性成為安防系統生存關鍵。離線LLM平臺支持持續微調數據模型，實時響應威脅態勢演變、地緣政治新動向及新興戰術。AI引擎通過歷史與實時數據流學習，時刻保持精準性、語境關聯與作戰相關性。

當新型網絡入侵模式顯現或恐怖融資手段進化，系統自動更新知識庫與關聯網絡，確保機構始終保持前瞻優勢。

查詢響應的速度與精度

關鍵國防場景中，時間決定成敗——速度即生命。傳統數據分析方法常產出遲緩、碎片化或不完整結果，迫使決策者在信息殘缺狀態下行動。現代本地部署LLM正徹底改變此局面。

依托自然語言查詢能力，分析人員僅需鍵入類人指令："X組織近期在Y地附近有何動向？"或"匯總提及Z行動的截獲通訊"，即可在數秒內獲取全面精準答案。無需SQL知識、編程技能或技術復雜度，情報以簡明語言快速清晰呈現。系統同時自動化報告生成、關聯多源數據、揭示隱藏模式，顯著提升效率并減輕分析負荷。

全維情報解決方案

離線LLM平臺遠超基礎文本分析，提供跨數據格式的全面情報能力：
? "AI摘要"：從海量數據中提取精煉語義摘要
? "畫像構建"：詳繪人員/團體/實體檔案，揭示關聯與風險
? "自然語言轉SQL"：將用戶友好查詢轉換為可執行數據庫指令
? "文本分析"：實現多語種OCR、文檔摘要、分類及翻譯
? "圖像分析"：處理監控/衛星影像的面部識別、目標檢測、圖像檢索及視覺問答
? "音視頻分析"：語音轉寫、文語轉換、視頻內容解析、情緒檢測及行為識別
跨域集成能力使機構將多源數據統一至智能、可檢索、強關聯的單一環境。

安全至上的架構設計

安全構成系統根基。數據流全生命周期（攝取→分析→存儲）均實施加密防護，通過VPN隧道傳輸并由單向API管控以防未授權訪問。所有AI模型完全運行于機構內部基礎設施，無需互聯網連接，打造免疫黑客攻擊、間諜行為及數據泄露的主權AI環境。

塑造國家安全未來

此類平臺不僅是技術飛躍，更代表新型戰略防御資產。其在無聲守護國家數字邊疆的同時，賦能精準敏捷決策。

多年來情報機構面臨兩難抉擇：或以安全為代價采用強力AI方案，或為保密犧牲技術進步。此困境終獲破解。

隨著全球威脅日趨復雜、情報數據量指數級增長，各國防務情報部門必將需求具備物理隔離能力的自主AI系統。國家安全未來不屬于數據最多者，而屬于能以最快速度、最高確定性處理理解數據并采取行動，且永不放棄主權的掌控者。前路已然明晰：物理隔離、離線本地部署的AI系統將定義下一代國家安全基礎設施。

參考來源：timestech

軍艦、艦員及其漸進式投資開發的武器是美國海上優勢的基石。然而，這種穩健、漸進式且追求精密的（exquisite）技術發展路線，或不足以贏得下一場海戰。

多重動態正削弱美海軍的優勢。首先，區域拒止技術正日益影響海上作戰，導致艦隊、特遣艦隊和特遣大隊需要進一步分散部署。其次，造船成本不斷上升，加之軍艦和武器的精密特性，需要開發成本更低的解決方案以補充高端能力。第三，現代沖突期間技術創新的速度要求采用適應性更強的技術和戰術。

為備戰海戰，現在迫切需要速度、規模、更低成本和創造力。美海軍水面艦隊或許考慮模塊化——特別是集裝箱形式的模塊化能力，以加速戰備。

集裝箱化載荷（Containerized payloads）將驅動海上殺傷力的下一次演進，且多種船型均可搭載集裝箱。集裝箱化載荷具有模塊化、可大規模生產、低成本、平臺無關性以及欺騙性等特點。它們是殺傷力一種基本而卓越的形式。

演進中的海戰

表 1. 主要趨勢（THE GREAT TRENDS）

除了歷久彌新的“有效先射”（fire effectively first）原則外，韋恩·休斯上校（Captain Wayne Hughes）在《艦隊戰術：理論與實踐》一書中確立的“大趨勢”（great trends）很可能仍是下一場海戰的基礎：

隨著這些趨勢共同演進，它們對艦隊設計和艦隊戰術產生了深遠影響。高超音速武器和衛星大幅提升了火力與偵察活動的射程，使得區域拒止在任意沖突中很可能出現。非傳統平臺，例如用作偵察兵的海上民兵和非戰斗人員，使機動、火力對抗、反偵察、指揮、控制及對抗（C2CM）進一步復雜化。新興威脅，包括空中和水面無人機母艦，強化了休斯所描述的通過隱蔽、欺騙和分散進行防御的火力對抗（counterforce）趨勢。例如，小型第一人稱視角（FPV）無人機不應僅被視為沿海威脅——它們將進入開闊海域。

海事規劃人員對這些趨勢的理解，推動海軍走向分布式海上作戰（DMO）的艦隊戰術——即在分散艦隊的同時集中效果，分離傳感器與射手。然而，艦隊自身的構成尚未適應這一新興現實。

當前的艦隊架構能夠應對一系列威脅，但火力仍相對集中在大型平臺上，這使得欺騙和分散作戰變得困難。為了在關于這場不斷演變的作戰理論中，實現艦隊的效用、交戰和生存能力，火力、欺騙和分散作戰必須擴展到精密平臺之外。

在分散作戰中，艦隊的需求推動了對搭載于標準20英尺或40英尺運輸集裝箱內的傳感器和武器的需求，從而能增加許多更小型的傳感器和射手平臺。更多數量的平臺將使對手的目標鎖定和武器配對復雜化。小型平臺可能不值得成為昂貴的超高音速反艦彈道導彈的目標。損失搭載集裝箱的低成本且可能是無人駕駛的卡車，將是一種合理的作戰風險。

除了部署于新型低成本平臺，集裝箱化的傳感器和武器也能為現有平臺帶來精密能力。不久前，美海軍還在戰列艦上部署過“戰斧”導彈裝甲箱式發射器。

此外，2023年10月，“薩凡納”號瀕海戰斗艦（USS Savannah LCS-28）從一個集裝箱（此處指洛克希德·馬丁公司的MK70集裝箱，內含四聯裝垂直發射系統（VLS）單元（cells））中發射了標準導彈（SM）-6。集裝箱化載荷的力量——它們承諾帶來的模塊化和適應性——值得我們審視：是否應該為多任務軍艦制定一項正式要求，即需搭載一定數量的集裝箱。

圖：漠風暴行動開始時，一枚BGM-109戰斧對地攻擊導彈（TLAM）從密蘇里號戰列艦（BB-63）上向伊拉克目標發射。（美國國防部圖片）

造船業

美海軍優勢受影響的第二個動態是美國造船業的狀況。其已將焦點轉向此問題，但需要更大的產能和及時的產出。美海軍近期的造艦計劃和預算要求建造更多的大型和小型水面作戰艦艇。然而，許多制約因素——最顯著的是成本上升和勞動力挑戰——持續阻礙著艦隊的增長。造船所需成本的增加可能會限制海軍在其當前預算內擴增超出計劃數量的能力，而熟練工人的短缺和基本規模限制可能會繼續阻礙大型一級（Tier 1）造船廠提高產量的能力。

在美國數十個州運營的眾多小型造船廠，可為分布式海上作戰（DMO）擴大其艦隊規模。這些“二級”（Tier 2）或“三級”（Tier 3）造船廠可生產更小型的遠洋船舶。此類船舶的使用曾在霸主（Overlord）無人水面艇（USV）項目中經過原型驗證，并通過這些中型USV的部署和測試而變得成熟。

圖：美海軍無人水面艦艇（USV）Ranger與Mariner）駛過太平洋。

不應小覷此類簡單的“卡車”（trucks）；它們不是瀕海戰斗艦（LCS），也不是集成化的“卡車”。它們的優點在于能夠搭載裝載多種不同有效載荷的標準化集裝箱，以響應特定需求。

現代軍艦及其作戰系統是高能力的工程奇跡，但其復雜性使得建造和升級成為專業化且耗時的過程。將所有復雜性容納于一個集裝箱內，能使平臺保持簡單，從而更容易、更快且更便宜地生產。通過標準化的機械和數字接口，一次起重機吊運即可將最新能力部署到幾乎任何尺寸的艦船上。

革命性、快速進展：烏克蘭的無人機作戰

第三個威脅性動態是技術發展的步伐。在2022年俄羅斯-烏克蘭全面沖突爆發之前，無人機主要執行情報、監視和偵察（ISR）任務，正如在伊拉克和阿富汗所見。到2023年，低成本的第一人稱視角（FPV）無人機已被證明是強大的一次性攻擊平臺。僅兩年后，烏克蘭國防部報告稱，戰場上80%的打擊由無人機完成。鑒于這種被證明的有效性，烏克蘭在2024年采購了超過150萬架FPV無人機，并計劃在2025年采購450萬架。

這如何應用于海戰？請設想下一場戰爭中一個前所未見的海上威脅。在分析該威脅后，迅速設計出一種新系統以安裝在軍艦上進行防御。在2024年環太平洋演習（RIMPAC）期間，“菲茨杰拉德”號驅逐艦（DDG-62）成為美國首艘發射海軍打擊導彈（NSM）的驅逐艦，這滿足了海軍作戰部長九個月前向綜合作戰系統項目執行辦公室（PEO IWS）提出的挑戰。雖然這個時間線超出了通常的預期且體現了一些工作成效，但在下一場戰爭中，花費九個月時間來規劃和在軍艦上安裝一個現有武器系統是不夠的。

將升級后的能力提供給復雜的軍艦所需時間太長了。正如喬納森·格林納特海軍上將（Admiral Jonathan Greenert）在2012年7月《會議錄》（Proceedings）發表的《優先載荷而非平臺》（Payloads over Platforms）中所寫，現代軍艦是“滿載的豪華轎車”，而非具有“即插即用能力”（bolt-on capability）的“卡車”。在下一場戰爭中，將需要識別、整合并規模化應用新興技術，艦隊必須準備好不斷適應和改進該技術。

集裝箱化（Containerization）提供了艦隊制勝所需的快速適應性。將系統容納于集裝箱內，并通過標準化接口與艦船連接，可使增強艦隊的技術能力得以規模化更新，同時簡化在軍艦上的安裝工作并最大限度地減少在造船廠所需的時間。集裝箱化還意味著當某項技術過時，或艦隊優先采用另一類系統時，集裝箱可以快速替換掉。

集裝箱化載荷

雖然對于艦隊對分散部署的需求、造船業的挑戰以及戰時技術變革速度的問題，可能存在個別的解決方案，但集裝箱化為所有三個問題提供了一個簡單的解決方案——而且是以更快速度、更大規模、更低成本并融合了所需的創造力的方式實現。所需的基礎支撐技術目前已經成熟，原型艦也已存在。是時候在集裝箱應用上發揮創造性了。

美軍行業合作伙伴和海軍過去幾年的行動已開發了“宙斯盾”作戰系統（Aegis Combat System）的虛擬化，將其從需在特定、已安裝硬件組上運行的軟件，轉變為可在任何可用硬件上運行的“虛擬”軟件。此配置類似于商業領域的“基礎設施即服務”（infrastructure as a service），現可容納于一兩個“鵜鶘”（pelican）防護箱內的現代服務器中；允許對大型戰艦上的作戰系統進行快速更新。也可以被重新用作與集裝箱化的傳感器或武器系統的接口，部署在任何具備可用甲板空間和輔助支持（即空氣、電力和水）的平臺上。借助與“宙斯盾”作戰系統的標準化接口，開放式架構方法將有可能立即集成幾乎任何集裝箱化的傳感器、武器或載荷。

將戰艦和其他小型平臺配置為操作集裝箱化武器和傳感器，類似于智能手機運行獨立應用程序——單個應用程序的開發者只需滿足標準化的接口要求即可。這使得平臺功能的發揮具備了廣泛的創造力和多功能性。同樣，集裝箱化將允許跨多種級別艦船實現功能，并將吸引更多的“開發者”進入軍艦傳感器和武器領域，釋放國防工業的創造力和規模。

載荷選項是無限的，并且必須體現美國在工業、設計和軟件創造力方面的決定性優勢。選項包括武器（垂直發射系統、火炮、水雷、魚雷或定向能武器）；傳感器（雷達、聲納、電子戰、反水雷（MCM）、通信中繼、其他指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C5ISR）或聯合全域指揮控制-C5ISR（C-C5ISR））；以及無人機（數百架致命的第一人稱視角（FPV）無人機、小型無人水面艇（USV）、無人機（UAV）或無人潛航器（UUV），采用攻擊或情報監視偵察（ISR）構型）。

載荷的構想還可擴展到后勤支持和未來的網絡或電子戰能力。小型平臺可能只搭載一個集裝箱，而大型平臺可能搭載多個——都是為了支持艦隊需求。所有這些載荷需要的只是一個平臺。如果我們建造它，它們就會被采用。

指揮官們可能會選擇操作載荷來增強高價值單位的防御能力——例如，作為誘餌單元或沿威脅軸線前出，以提供更優的目標定位或火力解決方案（通過雷達或垂直發射系統載荷）。攻擊性火力載荷可以被廣泛分散，并自主深入敵方武器交戰區，在艦隊海上作戰中心提供目標定位解決方案后進行遠程發射。防御性載荷擬在美國海岸巡邏，以支持像“金穹”（Golden Dome）這樣的防護盾。集裝箱化載荷將天生具有欺騙性。擁有標準外觀的集裝箱，對手將無法知道給定的集裝箱是射手、偵察兵，還是兩者兼備。

傳統戰艦在下一場海戰中仍將扮演首要角色——集裝箱化載荷和小型平臺將起到補充和賦能的作用。集裝箱化提供了一條以低成本快速擴展和多樣化的途徑。

推進發展

集裝箱化的批評者可能會問，“模塊化、小型平臺……我們不是已經在瀕海戰斗艦（LCS）項目上嘗試過這個了嗎？”

模塊化確實是LCS項目的目標之一。但集裝箱化在兩個方面有所不同：復雜性和技術成熟度。LCS任務模塊包含多個系統，需要水兵團隊操作這些系統，并且與LCS平臺存在相互依賴關系。相反，集裝箱將會是簡單的。它們將是自成一體的，并且通過虛擬化技術，它們將擁有標準化的接口和標準化的外形尺寸。它們將與任何搭載平臺的船上系統無縫集成。此外，當新技術未能按時交付時，LCS任務模塊曾出現延誤。而數種集裝箱化武器系統已經過驗證并準備投入生產。集裝箱及其平臺無需過度指定，也無需過度宣傳——它們有局限性，只是對艦隊的補充。

其他人可能擔心集裝箱和小型平臺的殺傷力有限。由于集裝箱化部隊旨在對艦隊起補充和增強作用，因此必須從整體角度看待小型平臺上集裝箱化載荷的價值。六個各搭載四個集裝箱（16個發射單元）的平臺，將提供與一艘驅逐艦相同數量的導彈，而這些導彈的分散部署將使對手的感知和目標鎖定復雜化。此外，如果小型平臺專司進攻火力，驅逐艦就可以偏向于一體化防空反導（IAMD）。其成本要低得多，規模要大得多，對敵威脅的復雜性也會大大增加。

最后，一些人曾主張通過對大型集裝箱船加裝集裝箱化武器來實現其武器化。這些是偽裝成集裝箱船的大型船只，存在可行性、法律和作戰上的挑戰。海軍現在應專注于那些已可部署在中小型平臺上的有效載荷。它們提供了所尋求的分散性、造船廠生產力、成本效益以及整體可行性。

1890年，阿爾弗雷德·塞耶·馬漢（Alfred Thayer Mahan）寫道：“永不停歇的人類進步引起了武器的不斷變化；隨之而來的必然是戰斗方式的不斷變化——即在戰場上對部隊或艦艇的運用和部署。”這在今天仍然適用：正在目睹戰場上艦艇和技術的運用方式在改變。戰爭的本質依然是暴力的，但其特性在演變。

艦隊正在接受訓練并已準備好用分散化、射程更遠的武器和傳感器快速拓展作戰能力。海軍多種形式的在海上預演證明，作為對海上作戰不斷演變的認知的一部分，它正在優先考慮快速適應能力。

將依靠高端多任務軍艦擊敗勢均力敵的對手，而這些軍艦的性能將通過簡化的集裝箱化傳感器和武器得以增強和補充。這些有效載荷可以部署在易于且隨時可以生產的中小型無人平臺或可選擇有人平臺上。水面艦隊已經學會了如何標準化其與輔助系統和作戰系統的接口，這將促進工業生產中的多樣性、創造力和規模化。

參考來源：美海軍

國家與非國家行為體的無人機攻擊威脅持續存在且不斷升級。無人機（或稱無人航空系統，UAS）具備成本低廉、可消耗組網特性，能對軍民目標實施多樣化動能與非動能打擊。即便面對高度一體化防空體系，無人機仍可輕易滲透突防，致使在人員與基礎設施防護領域面臨嚴峻挑戰。

在此威脅環境下，需著力構建反無人機（C-UAS）防御體系，并為技術能力薄弱的伙伴提供教育培訓與戰術支援。C-UAS解決方案開發的核心路徑包括：威脅分類分級、整合既有經驗與技術儲備、研判實時態勢、通過訓練與推演創新戰法。當前反制技術已部分成熟，具備實戰接觸經驗的部隊也積累了一定戰術認知。全球范圍內具備實戰接觸或興趣研究的軍職人員與民間人士，可為無人機運用與威懾策略提供關鍵洞見。

本文系統剖析無人機威脅譜系、美國現行監管框架，以及軍事與民用領域的既有及潛在應對措施。盡管兩類環境在C-UAS技術與響應層面存在交集，但其威脅特征與反制手段差異顯著。盡管聚焦美國無人機應用與反制實踐，文中關于戰法理論、監管機制與對抗策略的論述，經適應性調整后可擴展至其他國家的特殊國情。最終，消解敵對方與恐怖勢力無人機威脅需依托全社會各層級的認知普及與協同聯防。

軍事領域中的無人機演進與應用

無人機并非戰場新事物。英國與美國于1918年即展開無人機試驗，盡管未投入實戰，但遠程操控無人飛行器的概念已具雛形[1]。兩次世界大戰間，無人機測試持續推進，至1946年，美國空軍實現B-17轟炸機從夏威夷至加利福尼亞的遠程操控飛行[2]。近期F-16戰機的無人駕駛試飛，更預示空戰或將步入"無人艙"時代[3]。

在訓練或實戰中承受間接火力（如炮擊或迫擊炮）的壓制，往往帶來高壓體驗。高效間接火力通常依賴熟練觀察員的目標引導。在當代全域戰場中，無人機已演變為搭載各類攝像與傳感裝置的觀察平臺，能夠定位敵方目標并將數據回傳炮兵單位，實現精準打擊，而操作員可身處安全防護區域。過去二十余年，多個國家成功運用無人機執行監視、偵察與目標打擊任務。然而，眾多對手現已采用相同技術達成類似目的。

無人機定義、威脅分級與戰場影響

本文中，無人機指可遠程操控的無人載具，涵蓋陸、海（如黑海近期行動所示）及空域應用[4]。美國陸軍按尺寸將潛在敵方無人機分為五類，其中第1類（"微型無人機"，重量低于20磅）與第2類（"小型戰術無人機"，最大55磅）構成獨特威脅。此類無人機即便使用傳感器亦難探測，裸眼識別更為困難[5]，雖體積小巧卻能投擲手雷級彈藥或攜帶小型爆炸裝置[6]。四旋翼消費級無人機亦屬此范疇，其民用領域涵蓋攝影、測繪、競速、狩獵與漁業，可通過實體店鋪或網絡渠道公開購買。

美軍實戰經驗證實，無人機可被對手快速掌握并形成戰場優勢。筆者親歷多場戰役中經武器化改裝的民用無人機顯著改變攻防態勢。阿富汗戰爭期間，塔利班即利用商用無人機實施偵察與目標定位，迫使攻守雙方重新評估安全策略。

海軍陸戰隊沃克·米爾斯中尉指出，無人機存在本身即可對步兵單位形成"威懾壓制"——無需開火即能限制其機動[7]。部隊位置遭敵方無人機鎖定后，將面臨間接火力打擊與反攻威脅，可能導致任務失敗、人員傷亡并需調動未預置資源實施撤離[8]。資源匱乏的行為體通過少量無人機即可削弱強敵的非對稱優勢：一架缺乏反制手段的無人機足以迫使無建制反無人機能力的部隊進入隱蔽狀態，直至空情變化。

俄烏戰爭初期，烏軍利用自購無人機加裝爆炸物的創新戰術重創俄軍，獲防務專家贊譽[9-10]。然而此類戰術并非全新，俄方迅速吸取教訓并發展自主攻防體系[11]。國際層面：親烏團體通過眾籌獲取3D打印定制彈艙技術[12]，低成本爆炸裝置與無人機結合形成高效打擊手段[13]；軍工企業以創新投資名義提供零部件支持，同步拓展行業布局[14]。隨著戰事持續，雙方在盟友協助下不斷升級無人機戰術——俄方通過與伊朗、中國合作保持技術優勢[15]，凸顯現代沖突中無人機軍備競賽的全球化特征。

美軍現行反無人機條令解析

美軍現行條令對機動部隊防御無人機威脅的指導仍顯不足。由陸軍防空炮兵部隊編撰的《ATP 3.01-81反無人航空系統戰術》旨在：
? 提供對抗低空、低速、小型（LSS）無人機威脅的作戰規劃指南

? 指導將反無人機（C-UAS）士兵任務納入部隊訓練體系

? 為旅級及以下部隊提供應對小型無人機威脅的規劃框架（當區域威脅評估包含此類目標時）[16]

該條令明確指出，陸軍尚未形成專門的反無人機戰術技術規程（TTP），但建議通過規劃、報告與態勢感知應對無人機威脅[17]。盡管條令強調通用戰術紀律（如光學偽裝與噪音管控）——包括"在車燈上涂抹泥土、使用偽裝網遮蔽擋風玻璃反光...部署隔音屏障與泡沫材料降低設備噪音"[18]——但面對快速部署的偵察無人機（通常配備持續跟蹤攝像頭）時，此類措施往往難以奏效。

條令授權指揮官根據交戰規則采取必要防護措施，并允許將小型無人機交戰權限下放至單兵[19]。但實踐中，單兵使用輕武器（含機槍）射擊高速無人機（部分時速達70公里）的成功率極低[20]，且盲目開火易引發誤傷或附帶損傷風險。條令任務編號44-1-100僅建議"使用所有可用輕武器對抗空中目標"[21]，卻未明確火力凈空程序，暴露出戰術指導的粗放性。

盡管《ATP 3.01-81》條令想法良好，但仍遺留關鍵問題：如何在本土營區有效實施反無人機（C-UAS）部隊訓練？如何規避士兵誤擊高速小型無人機的風險？機動部隊在城市環境如何調整C-UAS戰術？應采用何種火力控制措施有效癱瘓無人機？若部隊行蹤遭無人機偵測，如何權衡任務中止或撤退的決策要素？如何制定應對集群無人機的防御準則？在單架無人機即可癱瘓整支部隊的時代，這些問題至關重要。

進攻層面同樣存在核心議題：誰應監管無人機進攻行動？監管邊界如何界定？地面機動部隊與指揮所間如何協調無人機視頻情報需求？交戰規則是否需納入友軍協同的半自主/全自主無人機系統？反無人機資產的使用權限如何分配？沖突規避機制如何設計？關鍵在于如何授權基層作戰單元快速處置第1、2類單架或集群無人機威脅。

2023年4月美國國會研究服務局發布的《國防部反無人機系統》報告，體現了國家層面對此議題的關注，并提出以下國會質詢方向：
? 國防部C-UAS系統研發與采購資金是否在科研與列裝間平衡分配？

? C-UAS執行機構設立在多大程度減少采購冗余并提升效率？

? 國防部與國土安全部、司法部、能源部等機構在C-UAS領域的協作深度？

? 是否需調整空域管理、作戰概念、交戰規則或戰術以優化C-UAS運用及與美軍其他行動的協同？

? 國防部與聯邦航空局及國際民航組織協調應對C-UAS對民航威脅的進展？[22]

美國防部反無人機技術革新路徑

美國防部將開發全譜無人機識別系統及威脅消除方案[23]。如前所述，攻擊復雜性取決于策劃者的想象力——例如將無人機偽裝為鳥類。鳥類學家已通過仿生無人機優化遷徙與行為研究，敵方或采用類似手段實施隱蔽攻擊[24]。鑒于此，決策者與應急部門需同步探索創新防御選項。

軍民創新研究院（CMI2）等機構為預期遭遇無人機威脅的部隊提供專項訓練與場景模擬[25]。此類機構可與軍方協作開發數據驅動模型，定制化反制戰術與條令。推動國家訓練中心與CMI2等企業的合作，可形成保持國防部技術領先的競爭優勢。

美國防部將反無人機場景整合至任務核心科目，開發融合專項技能的訓練評估體系。建議部隊將反無人機任務納入年度訓練與部署前驗證流程。鑒于無人機威脅具有全域性，聯合部隊需協作制定通用條令框架，各軍種據此細化作戰規程，形成攻防一體的戰術建議[26]。

組建反無人機專項訓練機構，聚焦最新戰術技術規程（TTP）的實戰轉化。此類中心可通過工業界合作，利用民用領域專長與數據資源，開發多場景解決方案。整合面臨同類挑戰地區的國際防務經驗，可構建理想化應對體系。

各軍種需共同參與戰術研討，制定可跨域擴展的反制策略：
? 海上環境：側重電磁干擾與艦載攔截系統協同

? 城市環境：開發建筑遮蔽與定向能武器巷戰應用

? 單兵班組：采用偽裝隱蔽戰術

? 基地防衛：重點部署反偵察偽裝與區域拒止系統

將無人機威脅認知融入教育、訓練與考核全鏈條：
? 單兵技能認證：在"專家步兵徽章"等考核中增設反無人機場景

? 連級演訓：設置偽裝布設與欺騙戰術應用科目

? 數字安全意識：將無人機威脅與士兵社交媒體信息泄露風險等同重視

軍事院校在反無人機領域的創新實踐

應對無人機威脅的另一路徑是吸納具備實戰經驗的官兵與專家參與技術研發。士兵基于無人機對抗實踐提出的視角，或是識別反制方案與驗證防御效能的優選途徑。例如，美國陸軍國民警衛隊米奇·里夫中士憑借計算機編程專長，開發出反無人機訓練軟件，使士兵能夠在模擬環境中參與多威脅場景對抗訓練[27]。該成果斬獲首屆美國中央司令部"創新綠洲"競賽，軟件正加速量產列裝。里夫強調防御理念需源自戰術級實踐者："反無人機實戰經驗驅動我與團隊開發解決方案...當前處處可見才華橫溢的官兵，他們正為作戰環境中的難題提供答案"[28]。

未來作戰人員正通過無人機操作訓練、戰術實驗及戰場可視化預演，適應無人機泛在化戰場環境。美國西點軍校已將無人機納入學員領導力發展訓練（CLDT）體系：工科學員研發滿足特定任務需求的定制無人機；機動戰術學員運用無人機實施模擬目標偵察。訓練中融入作戰與訓練行動后報告（AAR）的技法，指導學員通過技術改進提升無人機作戰效能[29]。

將無人機技術交予年輕軍官群體，有助于構建當前與未來攻防戰術體系。在訓練與實驗室環境中向預備役軍官提供新技術，既能提升新兵戰場適應力，又可催生創新訓法戰法，培育新條令認知素養。美軍各軍種需持續加強官兵對沖突中無人機演進的接觸深度，將實戰洞察融入訓練與評估體系，為未來沖突中的無人機攻防做好戰備儲備。

本土無人機威脅、政策與監管革新需求

若商用無人機可投入活躍沖突區，其同樣能用于常態安全區域。例如，攻擊者可輕易改裝無人機撞擊變電站，或攜帶導電材料覆蓋輸電線引發電弧導致大范圍停電。一旦被惡意利用，無人機將成為擾亂民生基礎設施、制造社會動蕩的新型攻擊載體。

美國雖已制定無人機法規，但政府無力有效監管多數使用行為。《美國法典》第49編第44809節"娛樂用途無人機操作例外條款"規定了境內娛樂級無人機操作通則[30]。該條款對娛樂用戶限制寬松：僅要求無人機注冊并顯示標識，操作者需持有注冊證明[31]。但若操作者拒絕注冊，或執法人員缺乏法規認知，監管將形同虛設。決策者與執法部門需在惡性事件發生前，就以下議題展開研討：
? 如何強制實施注冊制度？

? 如何提升警務人員法規熟悉度？

? 如何在保障公民自由前提下強化監管？

美國聯邦航空管理局（FAA）于2023年9月頒布無人機遠程識別強制令，要求設備廣播身份與位置信息[32]。盡管政策合理，但FAA承認受限于識別模塊短缺與授權空域不足，該規定更多具有指導性而非約束力[33]。

決策者與應急部門應重新評估現行法規可行性，并考量以下革新：

1. 立法層面：建立私有無人機合法操作新規，制定國家層面應對戰略，組建專職反制特遣隊。
2. 執法體系：明確市政層級的監管主體責任，避免將新增職責簡單疊加于已超負荷的治安機構。
3. 技術標準：加速推進遠程識別模塊普及，劃定強制廣播空域，研發非合作目標追蹤技術。
4. 跨部門協同：構建國土安全部、能源部等關鍵基礎設施部門的聯合預警機制。

核電站面臨的無人機集群威脅與防御體系重構

2015至2019年間，美國24座核電站遭遇57起不明身份無人機集群入侵事件[34]。截至2023年5月，仍有49起事件未告破，凸顯持續存在的無人機探測與操作者定位能力缺陷[35]。核設施雖具備應對傳統威脅的高等級防護，但無人機集群作為新型威脅暴露出防御盲區——既有安防體系未將無人機納入考量，致使反應堆周邊輔助基礎設施（如輸電網絡、冷卻系統）面臨更高風險。

全美最大核電站——亞利桑那州帕洛弗迪核電站近十年頻遭入侵[36]。該站為西南地區數百萬人提供電力保障，維系沙漠高溫下的經濟運轉與民生需求[37]。盡管部署了13英里半徑無人機探測系統，但持續入侵事件證實現有防護存在漏洞[38]。

現行防御技術與違規處罰力度（含高額罰款與刑事指控）未能有效遏制威脅[39]。FAA公開數據庫顯示，八年累計記錄數千起未授權無人機目擊事件，月均新增超百起報告[40-41]。盡管FAA強調"無人機接近航空器屬危險違法行為"，但監管實效有限。

設施規劃者需從多維度強化防護：

1. 物理遮蔽：對易受攻擊的接入點與關鍵輔助設施進行視覺偽裝
2. 結構加固：針對廠區能源輸送節點實施防護升級工程
3. 分層防御：建立廠區外圍安全環，構建"探測-攔截"縱深體系
4. 智能升級：整合人工智能驅動的早期預警與自主攔截系統

未來核設施防御需平衡安全需求與正常運維，既不過度限制非惡意無人機應用（如設備巡檢），又能有效化解潛在威脅。此過程要求政策制定者、安防專家與核電運營商深度協同，構建適應無人機時代的綜合防護范式。

本土無人機威脅的監管框架構建建議

以美國聯邦航空管理局（FAA）為代表的監管機構在無人機管控中發揮核心作用，涵蓋安全監督、公眾意識提升與合規性執行[42]。對于技術能力有限的小型國家，等效監管機構可采取以下措施確保安全并遏制非法濫用：

1. 強制登記與許可制度：要求境內所有無人機（無論使用意圖或購買來源）進行設備注冊，并強制操作者取得遠程飛行員執照。
2. 階梯式處罰機制：實施漸進式懲戒措施，包括高額罰款、許可吊銷及刑事指控。
3. 動態核查機制：開展無人機注冊與執照的隨機抽查，通過持續更新監管手段營造"全視監管"威懾效應（即便在人力與資金受限條件下）。
4. 公眾教育計劃：借助媒體渠道強化法規與安全協議普及。

各國在制定政策時需審慎權衡：既要保障公民安全、防御"獨狼式"無人機襲擊行動，又須恪守公民憲法權利。監管機構在評估威脅與制定解決方案過程中，應避免采取過度威權化限制措施，防止對公民自由造成不當侵害。

應對無人機威脅的綜合性結論與行動框架

無人機已成為戰場常態存在，并對民用領域構成潛在威脅。盡管當前尚無徹底消除無人機恐怖襲擊威脅的完備方案，但通過分層式反無人機系統（C-UAS）策略——涵蓋教育普及、技術創新、跨域協作、條令調整、監管舉措及組織變革——可構建有效防御體系[43]。

• 軍事防御體系構建
   為應對敵對勢力無人機威脅，需強化部隊對無人機性能與分類的認知。通過聯合軍種會議整合各軍種、各作戰層級的實戰經驗，制定統一條令與訓練體系，篩選最優防御方案。自下而上開發戰術并擴展至大規模防御部署，是可行路徑。精準界定無人機威脅本質有助于技術方案適配，并引導關鍵問題研究，例如：敵方為何優先選擇無人機戰略？

• 軍民協同治理機制
   組建由實戰經驗豐富的軍地人員構成的聯合機構，負責評估、調整、建議與執行攻防行動，形成本土反無人機恐怖主義概念框架。該機構核心職能包括快速獲取與測試新型反制技術，保持C-UAS技術前沿性，使其他軍事單位與民事機構能聚焦沖突決勝關鍵任務。

• 公眾參與與國際協作
   在市政應急準備會議中納入公眾創意征集，結合防御規劃激發群體智慧。需以"想象不可想象之威脅"的思維預防潛在危機——珍珠港事件與"9·11"恐襲的教訓警示我們：敵對勢力將持續探索滲透社區、傷害公民的新途徑，如針對特朗普總統的無人機刺殺未遂事件與委內瑞拉總統馬杜羅遇襲案所示[44]。

若重新評估無人機政策并強化監管執行，可引領國際社會制定反恐建議方案。與可信伙伴共享全球敵對無人機事件的經驗與視角，將提升集體防御效能。盟國應協同整合經驗、調配資源、健全法律、審查現行法規，并建立專職機構應對新興威脅。最佳無人機攻防洞見往往誕生于軍民領導者經驗共享的協作環境。

參考來源：美國陸軍特種部隊

本文探討對抗環境中情報、監視與偵察（ISR）行動的演進，強調需采用名為"邊緣ISR"的去中心化自主方法。該模式依托人工智能與協同作戰飛機等技術，實現不依賴傳統通信的實時決策。適應此變革對未來至關重要...

文章解析對抗環境中ISR行動的發展趨勢，聚焦向"邊緣ISR"的轉型。這種新范式使前沿部署單元能自主完成情報搜集、分析與分發，無需依賴傳統通信鏈路或中央支援。文章指出，傳統ISR方法在同級對抗沖突中已然失效（此類沖突中電磁頻譜主導權面臨挑戰）。邊緣ISR通過自主系統、機載處理與網狀組網等技術，確保在嚴苛環境中維持有效情報獲取與決策能力。核心挑戰包括：集中式控制依賴（對抗場景中不切實際）與現行ISR條令對持續連接的預設。文章強調國防部門須優先發展邊緣ISR能力，賦能部隊在電磁干擾下獨立作戰。協同作戰飛機（CCA）被列為ISR領域重大突破，可在自主運行同時向地面單元傳輸關鍵情報。結論呼吁向分散式ISR行動轉型，加強人工智能整合、提升盟軍互操作性，并通過演訓備戰未來沖突。總體而言，邊緣ISR被視為在日益復雜對抗環境中確保決策優勢的核心要素。

情報、監視與偵察（ISR）行動在電磁頻譜（EMS）無法確保優勢的環境下必須演進，利用新興技術與前沿部署能力以維持未來沖突中的競爭優勢。ISR行動是決策制定的基石，須為沖突全階段的戰場指揮官與前沿作戰部隊提供支持。依賴電磁頻譜絕對控制權與后方遠程支援的傳統ISR作戰理念，在同級對抗中已不可行——這一結論在涉及美空軍"敏捷戰斗部署"（ACE）架構下空中力量運用的討論中尤為顯著。邊緣ISR突破傳統情報作業模式，強調在作戰前沿區域實施任務分配、情報收集與分析，此舉既能縮短通信鏈路，又可提升精準打擊能力。

邊緣ISR是一種變革性情報作業方式，使前沿部署部隊能在對抗環境中自主實施情報搜集、利用與決策，無需后方支援。該方法通過聚焦邊緣計算、網狀組網與自主決策技術，在復雜多變的作戰環境中克服傳統ISR的局限性。不同于追求單一基于電磁頻譜控制的"完美"解決方案，邊緣ISR代表作戰條令的根本性轉變，采用多重互補手段維持高效ISR能力，即使在傳統連接中斷時仍能提供高保真情報并支持及時決策。美空軍敏捷戰斗部署（ACE）策略要求ISR行動在基礎設施與連接受限的嚴苛環境中保持可行性。將協同作戰飛機（CCA）整合至ISR任務中，開創了多任務ISR平臺的新維度——此類平臺無需依賴后方支援即可完整執行"發現、定位、跟蹤、瞄準、交戰與評估"（F2T2EA）全流程。

當前ISR框架與挑戰

現行ISR條令預設電磁頻譜（EMS）絕對控制權，使軍方既能拒止對手使用頻譜，又能通過后方遠程支援與縱深資產保持不間斷通信。過去二十年的反恐作戰中，藍軍無需擔憂連接受阻即可無礙運作。然而，在勢均力敵的對抗中，電磁頻譜控制權存在爭奪，后方支援行動與處理、利用及分發（PED）活動變得不可靠，導致重大情報缺口。現行情報條令假設前沿部隊、空中作戰中心（AOC）與分布式通用地面系統（DCGS）資產間保持持續連接。曾被認定具備電磁干擾（EMI）抗性的技術（如SpaceX星鏈衛星通信系統），在烏克蘭戰場已被俄軍證明存在易受干擾缺陷——表明無通信系統能在對抗環境中真正免疫。

當前框架的核心挑戰在于對集中式控制的依賴（需持續協同），這在通信鏈路不可靠或中斷的對抗環境中難以實現。此局限性在空軍未來作戰兩大支柱——先進戰斗管理系統（ABMS）與敏捷戰斗部署（ACE）中尤為顯著。

美空軍對先進戰斗管理系統能力的預期依賴凸顯此脆弱性：高層意圖通過全域資產實施戰場指揮控制。ABMS概念要求與戰場邊緣、太空及全球資產建立可靠自適應連接，確保指揮官能在最高對抗環境中維持統一控制。然而，相關技術仍處研發階段，作戰成熟度存在重大缺口。這些限制凸顯需發展適應對抗環境的ISR理念與技術，為前沿部署部隊提供自主作戰工具與指南。鑒于新系統采辦周期漫長，國防部與空軍無法坐待ABMS就緒后再調整ISR系統作戰戰術。

在電磁頻譜對抗環境中實施敏捷戰斗部署（ACE），因分散編組需更長通信鏈路傳輸處理數據，使ISR行動復雜度倍增。ACE條令要求前沿部署部隊在靠近對手的簡陋基地運作（相比友軍主基地距離更近）。此臨近性與有限基礎設施加劇情報收集與分發的挑戰。前沿部隊須應對對手電磁頻譜拒止，同時自主完成情報任務分配、收集、處理與分發。在ACE部署點或戰場邊緣，后方通信支援無法保障，催生ACE與邊緣ISR間的標準需求。盡管未來沖突中電磁頻譜爭奪將趨激烈，但對抗程度存在波動。

在連接受限或帶寬不足的場景中，傳統ISR與邊緣ISR要素結合的混合方案更為適宜。"邊緣連接"等能力計劃通過集成作戰網絡為戰術邊緣用戶提供通信支持，但這些系統仍需爭奪電磁頻譜開放帶寬。健全的邊緣ISR條令必須明確前沿部隊在無后方支援下的自主運作方式、制定ISR執行應急預案，并優先資源配置應對挑戰。

定義邊緣ISR

邊緣ISR代表著情報作業的范式轉變，整合自主軟件、機載處理、網狀數據鏈與新系統，結合演進戰術實現與過去二十年截然不同的作戰方式。其賦能前沿部署部隊在戰場邊緣直接實施情報搜集、分析與分發，無需依賴脆弱通信鏈路或中央支援（此時分布式通用地面系統（DCGS）更聚焦戰略級ISR）。在傳統ISR方法（依賴與指揮控制中心的可靠通信）可能失效的對抗環境中，此方法通過互聯情報搜集系統生成可行動信息，具有不可或缺性。

作為軍事力量，必須敢于突破傳統ISR方法。邊緣ISR構建了在電磁頻譜拒止環境中發展分散式情報搜集與分發能力的框架（此時主作戰基地的支援無法抵達）。該框架應融合采用自主處理技術的新興系統，實現任務分配、收集、處理、利用與分發全流程。

試想前線部隊配備背包式無人機與射頻天線：這些AI驅動無人機自主飛行偵察，運用計算機視覺識別敵目標（無需依賴易受干擾的無線電通信），同時降低被敵信號情報偵測的概率。系統隨后定向傳輸發現成果以減少暴露己方位置的風險。此外，部隊可嘗試接收來自鄰近空/地系統、天基系統或高頻傳輸的單向信號，獲取已處理ISR情報以規避上行鏈路電磁干擾。此類作戰概念將最大程度受益于協同作戰飛機（CCA）——其配備ISR傳感器與機載處理能力，可處理情報并隱蔽傳輸至地面部隊。

時效性情報（如目標數據或敵襲預警）需在邊緣處理以實現快速響應。但對于需大量數據關聯或專業知識的復雜分析，混合方案（結合邊緣與后方支援能力）可能更有效。這些理念還能促進國防部各需求部門形成共識，開發滿足新興需求的用戶無關型集成ISR能力。

處于電磁干擾屏蔽下的前沿部署部隊須具備自主分配ISR任務與及時分發情報以實施任務指揮決策的能力。通過優先本地決策與自主任務分配，分散式ISR模型對緩解對手電磁頻譜干擾與基礎設施限制風險至關重要。推動此范式轉變的兩大要素為人工智能與協同作戰飛機。

轉型ISR：擁抱技術革命

我們正見證一場由全球人工智能霸權競爭驅動的軍事變革。

情報界擬優先發展并訓練利用先進自動化與AI驅動系統的自主任務分配ISR行動，為電磁干擾下任務保障做準備。前沿部署部隊與武器系統必須能獨立分配并執行ISR任務，同時在作戰域內無縫共享情報——完全獨立于分布式通用地面系統（DCGS）與空中作戰中心（AOC）。此轉型需對戰術、技術與程序（TTPs）進行重大調整，并在連接受限的演習中實踐相關概念，教育ISR部隊及國防部其他部門如何在無后方支援下作戰。自主任務分配ISR行動可包括脫離系留抵近的無人資產，在假定前沿部隊控制下執行任務并回傳數據。

此外，邊緣ISR須強化聯合部隊的互操作性。開發標準化數據共享、協同分類與通信協議，確保不同軍種與國家的ISR資產自項目啟動即可無縫協作。這在聯盟作戰中尤為突出（跨平臺跨域情報共享與行動協調是任務成功核心）。

美空軍協同作戰飛機（CCA）或"忠誠僚機"系統與邊緣ISR相連接：提供可在對抗空域運作的可消耗資產，兼具傳感器、自動目標識別機載處理器、通信網關與武器平臺功能。此類平臺的多任務性使多架飛機能在防衛空域或資產時執行ISR職能。作為無人系統，CCA需通過后方或直連有人機的強健通信鏈路實現"忠誠僚機"角色。此類系統可執行電子戰與戰場空中通信節點等附加功能。

CCA為通信中繼補充孤立部隊與上級指揮架構的斷點，在傳統網絡受擾環境中維持信息流。其自主運作能力使其成為對抗環境下維持態勢感知與協同作戰的關鍵。若未充分開發無上級連接的TTPs或條令，CCA系統將無法實現"忠誠僚機"終極目標，也難以證明對ISR任務的實質貢獻。將CCA或類似系統整合至邊緣ISR行動，可增強ISR執行與連接的靈活性與擴展性，確保前沿部隊在獨立運作時仍能達成任務目標。具體可通過執行偵察任務，利用機載處理進行自動目標識別，并通過定向或低可探測數據鏈向地面部隊分發情報（避免暴露位置）。

結論

邊緣ISR通過實現分布式情報收集、自主分析與彈性通信，為克服當前對抗環境局限、保持決策優勢提供關鍵路徑。美國空軍須優先發展并實施邊緣ISR理念，應對對抗環境的復雜挑戰。國防部須推進分散式ISR框架：從集中模式轉向分散式ISR行動，賦能前沿部署部隊最小化后方依賴獨立作戰；利用新興技術并加速整合AI驅動系統與自主平臺，增強實時決策能力與電磁頻譜拒止抗性；開展對抗性ISR演訓，制定模擬電磁頻譜對抗環境的學習目標，為ISR操作員與邊緣單元備戰；強化互操作性，通過標準化協議、共享情報平臺與分類機制，促進聯合部隊與盟軍協同ISR能力；拓展協作ISR平臺，將CCA等系統全面融入ISR角色，強調其作為ISR平臺與通信中繼的潛力（既維持連接又貢獻感知網格）。

參考來源：othjournal

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

近年來，美國國防部（DoD）、學術界及其他政策制定者已廣泛關注人工智能（AI）在戰爭中的應用問題。此類關切常引發關于在戰場部署AI驅動技術時需建立或強化"適當人類判斷"的呼吁。盡管相關術語仍顯模糊，但近期政府指導文件（如國防部第3000.09號指令）日益強調人類判斷在軍事AI整合中的重要性。然而，現有監管框架或未能充分應對一項關鍵風險：即便存在人類監督，AI系統仍可能觸發快速、失控的升級態勢。

特朗普政府《消除美國AI領導力障礙》行政令為解決AI賦能戰爭的升級風險提供契機。此類風險源于兩個相互關聯的動因：其一，AI系統間的交互可能引發人類無法預測或控制的快速意外升級，導致有效人類監督失效；其二，時間壓力下的AI-人類互動可能促使指揮官日益依賴機器判斷，實質將關鍵決策權讓渡于AI系統。現有的人類監督模式未能化解這些升級風險。若缺乏有效機制阻止沖突各方由AI驅動的升級進程，決策回路中的人類介入僅能延緩而非阻止戰場態勢升級。某些情況下，人類干預甚至可能因在已然動蕩的AI交互中注入額外復雜性與不確定性，反而加劇升級風險。

2010年"閃崩"事件的警示

華爾街為AI驅動軍事升級風險提供了極具參照價值的類比。2010年5月6日，道瓊斯工業平均指數在五分鐘內暴跌超9%。這場因算法意外行為加劇的"閃崩"事件造成約1萬億美元市場損失，揭示了自動化系統如何引發快速失控的升級過程。該事件與軍事風險存在驚人相似性：正如相互作用的交易算法導致市場崩潰，軍事人工智能系統的交互可能引發不可控的沖突升級。隨著各國軍隊部署Palantir Gotham等先進AI決策支持系統，此類風險愈發緊迫。在美國加速AI發展的政策轉向背景下，軍事領導者必須借鑒金融監管機構對閃崩的應對經驗，實施強力保障機制防止AI系統意外引發沖突升級。

2010年閃崩后，股票市場實施了針對個股的"熔斷機制"——在極端波動期間暫停交易以恢復市場穩定的制度。這項監管創新為軍事AI系統提供了可行路徑：當檢測到危險升級跡象時，自動觸發限制AI驅動作戰行動的保障機制。正如熔斷機制通過強制暫停交易防止市場連鎖崩盤，戰場版熔斷機制可在沖突強度超過預設閾值時自動限制AI系統作戰范圍，防止失控升級。這類機制將為軍事指揮官爭取評估局勢的時間，避免小規模交火演變為全面沖突。

盡管閃崩最初歸咎于人為失誤，但美國證交會與商品期貨交易委員會調查揭示高頻交易算法（HFT）才是主要推手。事件始于標普500電子迷你期貨合約的巨額拋售，觸發高頻算法間的連鎖反應——機器快速來回交易加劇市場崩跌。技術故障與去中心化交易等市場結構問題也放大了危機。雖然確切原因仍存爭議，但該事件證明多重復雜交互（多AI系統間、AI與人類交易員間、人類決策者間）可導致局勢急速升級。金融市場這種升級模式與AI賦能軍事系統的風險異曲同工：看似理性的個體反應疊加可能引發災難性系統效應。

人工智能決策與升級風險

當人工智能系統彼此互動或與人類交互時，其行為可能偏離預期，形成使人類監管復雜化的涌現性動態。2010年閃崩事件中，高頻交易算法在未預見的極端案例中快速交易貶值證券——這種無約束的算法響應源于其內在的對抗性設計邏輯：既試圖利用市場低效又激進規避損失，從而放大波動性。更值得警惕的是，人類干預未能阻止崩盤反而加劇危機：投資者拋售持倉加速螺旋下跌。值得注意的是，這發生在監管嚴密的金融市場，理論上AI行為應更易預測。若閃崩能在如此受控環境中爆發，瞬息萬變的現代戰場上"瞬時戰爭"的爆發速度將更為驚人。

人工智能互動的速度與不可預測性在戰爭中的風險更為嚴峻。不同于在結構化約束下運行的金融交易算法，軍事AI系統將在非結構化高壓環境中對抗敵方系統。這些系統可在毫秒級處理信息并實施戰術調整，遠超人類反應速度。當多個AI驅動決策系統（AI-DDS）交互時，快速遞歸決策可能觸發不可預測的沖突動態，導致無意識升級風險激增。這種挑戰凸顯出建立AI安全機制的必要性——確保軍事指揮官保持有效控制，防止自動化連鎖反應引發失控升級。

盡管現行國防部政策要求人類對AI行為實施裁決權，但未來戰斗場景可能不容許充分審議時間。在動態作戰態勢中，指揮官或更傾向依賴AI提供的目標選定與武器配置建議。盡管人類仍保留對AI建議目標的批準權，但這往往意味著對機器決策的高度信任。這種對人工智能的遵從不僅可能出現在激烈交戰中——即使感知到對手的領土侵犯意圖，也可能促使人類信任AI判斷。

人工智能決策還是AI指令？

時效性軍事決策的復雜性凸顯了失控升級的風險。試想某AI系統向防御方預警俄羅斯坦克穿越蘇瓦烏基走廊。此時系統將發出攻擊警報并提出若干防御選項。由于響應時間僅數分鐘，軍事指揮官須在沖突升級風險與接敵必要性間權衡。鑒于預警期極短，核實敵情或參考應急預案均不可行。因此指揮官可能完全依賴AI判斷。時間壓力或迫使指揮官優先快速響應而非深入分析，使人類判斷淪為流程性步驟。

速度在交易與戰爭中均構成關鍵戰術優勢。歷史上，軍隊通過靜態流程圖式作戰計劃維持行動速度，但此類計劃頻繁過時且更新成本高昂，凸顯AI賦能決策的吸引力——可動態整合敵方行動至實時軍事決策流程。AI工具比人類參謀更快更全面地處理數據，整合人類難以即時察覺的細微線索與模式，形成全面戰略。與傳統計劃不同，AI決策具備適應性，可有效應對動態威脅。正如算法革新交易，AI工具將助力軍事指揮官創新并挫敗敵方戰術。

何種因素可能促使軍事AI系統升級沖突？核心驅動或在于此類系統的根本目標：最大化獲勝概率。在戰略決策中，某些孤立看似合理的行動可能導致更糟的長期后果。單次囚徒困境中，背叛具有工具理性（確保個體最優結果），但當雙方均背叛時整體結果惡化；金融市場上個體拋售在下跌中看似理性，但集體行為加劇波動加速崩盤。以戰場勝利為優先的AI系統可能視升級為最佳即時策略。然而，正如背叛瓦解合作、恐慌拋售惡化危機，專注短期軍事勝利的AI或能贏得戰斗卻引發意外全面沖突——瞬時戰爭。

戰場熔斷機制

為應對"黑色星期一"的大規模拋售，紐約證券交易所（NYSE）實施了熔斷機制——當標普500等主要指數價格劇烈波動時暫停所有交易。2010年閃崩事件暴露了全市場熔斷機制的局限性，促使實施個股熔斷機制以更精細應對系統性風險。然而將此類方案移植至戰場環境面臨挑戰：熔斷機制本質依賴中央控制（由NYSE而非個體交易員觸發），而作戰環境缺乏中央控制，傳統熔斷機制在沖突升級管理中既不現實亦無效。

熔斷模型為控制AI驅動升級提供關鍵框架，但戰場應用需通過可量化參數衡量沖突升級。參戰人員數量增長、戰線擴展、武器類型多樣化等要素均可納入"升級指標"構建。國際軍控條約可基于該指標，強制要求所有AI系統集成熔斷機制。禁止化學武器組織等成功先例已為此類國際合作奠定基礎。當戰場升級速度超出閾值，該機制將激活于所有自主武器系統與AI驅動決策系統（AI-DDS），暫時中止或縮減進攻行動以防止失控升級，但關鍵情報監視目標獲取與偵察（ISTAR）資產仍保持運行，確保指揮官在暫停期間維持態勢感知并作出知情決策。

此類機制的潛在風險在于：若侵略方以不觸發熔斷機制的方式實現軍事目標，可能形成單邊優勢。為緩解此問題，升級指標設計需考慮隱蔽侵略形式，框架應包含允許防御方實施相稱反擊而不致升級的機制。即便此方案可能導致防御方承受短期戰術失利，但其核心價值在于確保小規模沖突不會迅速演變為全面戰爭。

戰場熔斷機制：防患于未然

缺乏國際監管體系為美國軍事領導力在管控升級風險方面創造機遇。五角大樓首席數字與人工智能辦公室（Chief Digital and Artificial Intelligence Office）作為AI部署與政策制定領域的領跑者，可開發并分析模擬升級場景的模型。此類仿真能為測試降級機制（含熔斷機制實施）提供實證基礎，從而為符合美國戰略利益的循證政策制定提供依據。

美國金融市場證明有效監管通過預防災難性錯誤與構建信任鞏固主導地位。閃崩事件后，熔斷機制與其他管控措施向投資者確保算法交易不會演變為市場破壞行為，從而強化了美國全球金融領導地位。軍事AI領域同理：指揮官只有在確信先進系統不會引發災難性沖突時才會部署。正如交易算法在保持競爭優勢的同時運行于防護框架內，軍事人工智能系統需配備既能防止升級又不削弱戰術效能的管控機制。

預防戰場意外升級符合特朗普總統"終止戰爭而非發起戰爭"的承諾。正如金融監管者在維持市場效能的同時實施防閃崩機制，軍事領導者可開發確保AI驅動決策強化而非損害美軍優勢的管控措施。通過國際外交將熔斷機制整合至軍事AI系統，體現了在維持美國戰略主導地位與防范失控升級之間尋求平衡的務實路徑。

該方案契合本屆政府更廣泛的AI戰略——在管理戰略風險的同時強調美國領導力與創新。若無適當防護機制，多AI系統在戰斗場景中的互動可能導致快速失控升級，使美軍卷入超出戰略利益的沖突。此結果將損害美國根本目標：保障國家的長期安全、穩定與繁榮。通過引領軍事AI系統有效管控機制開發，美國可在保持技術優勢的同時防范可能損害國家利益的意外升級。

參考來源：CENTER FOR ETHICS AND THE RULE OF LAW

現代戰場要求快速、精準的決策以確保任務成功。傳統云計算系統雖功能強大，卻因延遲、有限連接性與安全漏洞等問題，難以滿足孤立及敵對環境的需求。戰術邊緣計算應運而生，成為變革性解決方案——通過在無人機、傳感器、載具或單兵穿戴設備等數據源頭直接進行實時處理，實現即時響應。

通過分布式計算能力，戰術邊緣系統在最需要的時空節點為作戰人員提供可行動洞察。本文探討戰術邊緣計算如何與現有軍事基礎設施整合、其在現實場景中的應用，以及在極端部署條件下面臨的挑戰。

何為戰術邊緣計算？

戰術邊緣計算使數據能在采集點本地處理（如作戰人員設備、無人機或載具），無需依賴集中式云基礎設施。這種去中心化方法確保在對抗性或偏遠環境中實現更快決策、更高作戰彈性與強化安全性。

核心優勢：
? 降低延遲：本地數據處理最大限度減少滯后，支持關鍵場景下的快速決策。
? 優化帶寬：本地數據過濾減少向中央節點傳輸的信息量，緩解通信網絡壓力并節省帶寬資源。
? 增強彈性：去中心化架構抵御中斷風險，確保即使與中央指揮的連接中斷，系統仍可持續運作。
? 提升安全性：敏感數據保留在本地區域，降低遭攔截或泄露風險。
? 支持先進技術：戰術邊緣計算賦能實時運用先進技術，增強作戰能力。

應用場景：
? 實時數據分析：即時解析傳感器數據，提供零延遲可行動情報。
? 自主系統：機載處理使無人機與機器人平臺能自主導航地形并獨立決策。
? 強化態勢感知：本地整合傳感器數據，生成全景環境視圖以加速決策。

挑戰：
 盡管戰術邊緣計算具備變革性優勢，仍面臨保護邊緣設備安全、平衡加密需求與低延遲要求，以及應對電力與存儲容量等資源限制的難題。

現代化影響:
 戰術邊緣計算通過系統現代化改造、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，實現對現有基礎設施的補充。該路徑契合強調速度、適應性與信息主導的作戰條令。

戰術邊緣計算如何整合現有軍事基礎設施

戰術邊緣計算旨在通過現代化改造老舊系統、支持尖端平臺、構建互聯設備統一生態系統，增強并補充現有軍事基礎設施。其整合路徑如下：

升級老舊系統：
邊緣計算為老舊軍事平臺賦予現代化能力。例如：
? 數字化士兵計劃：配備可穿戴傳感器的士兵可在依賴老舊通信網絡時，實現本地數據處理與共享。
? 老舊戰機數據融合：F-35等平臺運用邊緣計算整合多源傳感器數據，為飛行員提供實時態勢感知。
通過為老舊系統加裝邊緣賦能技術，軍隊可在延長現有裝備服役壽命的同時獲得先進能力。

部署戰術邊緣服務器：
戰術邊緣服務器作為本地化樞紐，處理物聯網設備、傳感器與自主系統生成的數據。其功能包括：
? 就近處理數據消除延遲
? 在網絡中斷時為關鍵任務應用提供分布式存儲
? 通過本地運行人工智能驅動分析實現實時決策
例如：偵察任務中運用戰術服務器現場解析無人機影像，向戰場部隊投送可行動情報。

支持自主系統：
自主無人機與載具依賴機載邊緣計算實現自主導航與威脅偵測。此類系統：
? 無需外部指引即可適應動態環境
? 與其他作戰單元通信實現協同作戰
該整合降低對集中式控制的依賴，同時提升戰場全域作戰效率。

構建統一生態系統：
邊緣計算支撐「戰場物聯網」（IoBT）互聯環境，實現士兵、載具、無人機與指揮中心無縫數據共享。該生態系統：
? 在具備連接時同步邊緣設備與中央云系統數據
? 通過多源實時更新為指揮官提供全景作戰視圖

部署戰術云端節點：
便攜式戰術云端節點將類云能力直接投送至戰場，實現本地托管計算密集型應用。其功能包括：
? 過濾非必要信息降低帶寬占用
? 為偏遠地區離線任務預加載關鍵數據

戰術邊緣計算的核心組件

加固型硬件：
 部署于軍事環境的邊緣設備必須具備輕量化、耐用性與高能效。此類系統設計需耐受高溫、嚴寒或物理沖擊等極端條件，同時維持高性能運作。

優化軟件：
戰術邊緣軟件須優先確保速度與效率。算法需快速處理海量數據，并根據任務需求輸出定制化可行動洞察。

人工智能與機器學習（ML）：
 AI與ML通過實現預測性分析、威脅偵測與自主決策，在戰術邊緣計算中發揮關鍵作用。模型量化等技術可在不犧牲精度前提下壓縮機器學習模型，適配資源受限的硬件部署。

可靠網絡：
 維持設備間通信對協同作戰至關重要。戰術邊緣網絡需平衡帶寬效率與可靠性，確保在拒止或降級環境中仍能實現不間斷數據交換。

安全協議：
 邊緣設備必須具備防篡改特性及抗網絡攻擊能力。加密技術與安全啟動機制確保敏感信息在作戰全程受到保護。

惡劣環境中部署戰術邊緣服務器的挑戰

盡管戰術邊緣計算潛力巨大，但在嚴苛環境中部署服務器面臨顯著障礙：

環境壓力：
 極端條件——例如溫度波動（-50°C至55°C）、濕度、沙塵暴、水浸、載具/飛機引發的沖擊振動、太陽輻射——可能損害服務器性能。必須采用加固型設計確保設備在此類條件下的耐用性。

網絡限制：
 由于敵方干擾或基礎設施有限導致的間歇性連接，維持可靠通信十分困難。邊緣服務器需在斷聯時自主運作，同時優先保障關鍵數據傳輸的帶寬效率。

電源挑戰：
偏遠部署常缺乏穩定電力供應。服務器須依賴電池或便攜發電機，并通過優化能效實現持續運行。

安全風險：
鄰近敵方的作戰環境加劇網絡攻擊與物理篡改風險：
? 加密協議在傳輸過程中保護敏感數據。
? 防篡改設計確保設備即使遭物理破壞仍能安全運作。

高壓環境下的可靠性：
 硬件韌性對維持極端壓力下的運行可靠性至關重要。先進散熱機制與自動系統恢復協議有助于緩解硬件故障或網絡中斷影響。

可擴展性與靈活性：
動態戰場環境要求模塊化硬件解決方案，可通過增加內存或GPU等升級應對數據量增長或新應用需求。

戰術邊緣計算的應用

實時監視與偵察：
 作戰行動高度依賴無人機與傳感器獲取態勢感知。戰術邊緣計算使這些系統能在本地處理監視數據，為士兵即時提供敵軍動向或潛在威脅的洞察。

自主系統：
 配備邊緣計算的自主載具與無人機可在不依賴外部支援的情況下，導航復雜地形、識別障礙或威脅并實時通信。這使動態戰斗場景中的快速響應成為可能。

單兵穿戴技術：
 增強現實（AR）眼鏡等可穿戴設備為士兵提供實時戰術信息，如部隊位置或目標數據。戰術邊緣計算確保這些設備在戰場條件下無縫運作。

戰地醫療支持：
 集成邊緣計算的AI診斷工具可即時分析生命體征或醫學影像掃描，協助醫護人員在戰區實施急救。自主醫療無人機通過投送物資或遠程支援，進一步提升戰場醫療保障。

后勤優化：
邊緣賦能系統根據任務需求或環境條件預測裝備需求，在減少后勤瓶頸的同時確保物資的及時投送。

提升實時決策能力

戰術邊緣計算通過實現數據在采集源（如戰場、無人機或載具內部）的本地化處理，顯著增強實時決策能力。這種模式消除對集中式基礎設施的依賴，極大降低延遲，確保可行動情報的即時可用。通過本地處理數據，作戰人員能更快作出信息完備的決策——這在分秒必爭的高風險場景中至關重要，任何延誤都可能導致任務失敗。

關鍵提升領域包括：
? 降低延遲：數據在現場處理而非傳輸至中央服務器，使決策時間從秒級縮短至毫秒級。
? 強化態勢感知：對傳感器與影像數據的實時分析，即時解析威脅、戰場態勢與關鍵任務信息。
? 對抗環境韌性：戰術邊緣計算確保即使與中央指揮的通信中斷，決策能力仍可持續運作。
? 自主系統支持：無人機等自主系統借助邊緣計算即時響應環境變化，消除行動延遲。

該策略確保決策速度與沖突節奏同步，在動態且資源受限環境中提供戰術優勢。

提升目標系統的精準度

戰術邊緣計算通過在采集點（如無人機、載具或武器平臺）直接進行實時數據處理與分析，顯著提升目標系統的精準度。這種本地化處理減少延遲，確保目標鎖定決策基于最新、最精確的信息。其提升目標系統的關鍵路徑包括：

? 實時數據分析：邊緣計算本地處理傳感器與影像數據，即時完成目標識別、追蹤與分析，消除向中央服務器傳輸數據引發的延遲。
? 改進目標追蹤：通過降低網絡延遲，確保對移動目標的持續追蹤，即便在建筑物密集或交通復雜的城區等復雜環境中也能實現。
? 增強傳感器融合：整合雷達、攝像頭與紅外傳感器等多源數據，生成目標位置與運動的統一精準視圖。
? 對抗環境韌性：邊緣計算獨立于集中式基礎設施運行，在通信降級或受干擾場景中仍維持功能。

這些能力確保目標系統更快、更可靠，并能更好適應動態戰場條件。

安全處理

戰術邊緣計算通過結合先進加密技術、分布式處理及針對邊緣環境獨特挑戰的強化安全框架，實現數據安全管理。核心方法包括：

數據安全：
? 加密：所有數據在存儲與傳輸過程中均加密，確保敏感信息即使通過開放或敵對網絡仍受保護。
? 本地處理：在邊緣本地處理數據，避免敏感信息傳輸至中央服務器，降低遭攔截或監視風險。
? 零信任安全：零信任網絡訪問（ZTNA）確保僅經認證的用戶與設備可訪問敏感資源，采用最小權限原則與持續監控限制入侵損害。
? API安全：通過強認證、加密、速率限制與定期審計保護連接邊緣設備的API，防止漏洞危及防御系統。
 ? 抗敵手韌性：通過微隔離、相互TLS（mTLS）安全通信、數據歸零功能（節點受攻擊時快速銷毀數據）等機制，強化邊緣節點抵御物理與網絡威脅。

操作保障：
? 行為分析：監控設備行為以偵測可能指示篡改或入侵的異常活動。
? 備份策略：安全備份系統確保敏感數據在中斷或攻擊時仍可恢復。

抗干擾保護：
? 去中心化架構：消除對集中式基礎設施的依賴，確保通信中斷時仍可持續運作。
? 抗電子戰能力：系統設計可抵御干擾與網絡攻擊，在對抗環境中維持功能。
? 自適應安全框架：零信任網絡訪問（ZTNA）根據實時狀況動態調整訪問控制，防止未授權訪問并減輕干擾影響。
? 冗余與故障切換機制：邊緣系統內置冗余設計，確保部分故障時任務仍無縫執行。

上述措施共同保障戰術邊緣計算系統在鄰近敵方的對抗環境中，維持高水平的隱私與安全性。

未來潛力

人工智能與戰術邊緣計算的融合將重新定義軍事戰略：
? 自主系統將實時評估戰場態勢，其策略調整速度遠超人類操作員。
? 增強的態勢感知能力通過精準預測敵軍動向或資源分布，賦能指揮官在高壓下作出精確決策。
? 國防機構與科技企業的合作將驅動硬件設計、機器學習算法與安全網絡解決方案的突破性進展。

隨著全球軍隊加大對戰術邊緣技術的投入，其不僅提升作戰能力——更在塑造以速度、彈性與智能主導的未來戰場形態。

結論

戰術邊緣計算通過需求節點的實時數據分析加速決策進程，并與現有基礎設施無縫集成，正在引發軍事行動的深刻變革。然而，在嚴苛環境中部署此類系統需克服環境壓力、網絡限制、電源制約、安全風險、可靠性要求、可擴展性需求、人為因素及嚴苛標準合規等挑戰。

通過采用加固型設計、安全通信協議、先進散熱系統與模塊化配置應對這些障礙，軍隊可確保戰術邊緣計算在極端條件下仍能提供可靠性能——為分秒必爭的作戰人員賦予關鍵優勢。

參考來源：//www.linkedin.com/pulse/tactical-edge-computing-key-faster-smarter-military-michael-kimes-jkzre

信息環境廣闊、復雜且快速演變。在包含灰色地帶與混合戰爭的當代沖突中，認知往往凌駕于現實之上。因此，人工智能對駕馭這一復雜動態環境至關重要。國防部門需在"小規模戰爭"中強化信息環境作戰效能以實現決策優勢，但必須進一步將人工智能及其能力整合至條令與文化中。

決策優勢的內涵與實踐
 決策優勢確保指揮官更深入理解作戰區域，并剝奪敵方及時決策能力。該理念強調能力優勢而非物理壓制，核心在于通過提供特定選項與限制敵方選擇來影響其行動。當敵方因可行選項全被剝奪而無法行動時，其將停止抵抗——甚至可能在主要戰斗前就已放棄。

歷史教訓與信息環境挑戰
 美國防部近期戰績堪憂：1991年海灣戰爭雖勝卻遺留政權存續問題；2001年阿富汗戰場初期獲勝，但塔利班以游擊戰術利用巴阿邊境卷土重來；2003年伊拉克戰爭初期速勝后陷入僵局。這些案例凸顯信息環境治理困境：海量信息淹沒作戰行動，區域利益博弈（甚至五角大樓內部分歧）阻礙決策優勢。信息環境中，勝利感知與實際戰果同等重要，而失敗認知將導致實質性損失。

阿富汗與伊拉克戰場暴露關鍵問題：信息相關能力（IRC）協調不足。心理戰與公共事務常釋放矛盾信息，使塔利班在復雜信息生態中占據宣傳優勢。例如，塔利班屢次指控美軍造成平民傷亡，而IRC協同失效使其掌控敘事主動權，最終導致公眾信任流失與戰略挫敗。

人工智能賦能信息作戰
 美國防部近十余年持續投資人工智能，代表性項目Project Maven通過機器學習整合多源監視數據（無人機視頻、紙質文檔、硬盤數據等），加速決策分析與信息優勢構建。2018年《國防戰略》確立多域作戰概念，強調信息環境貫穿所有戰爭域。然而，灰色地帶與混合沖突仍存挑戰——非國家行為體借助生成式與判別式AI技術，在國家級行為體支持下實施低于全面戰爭門檻的對抗。

2022年，英偉達GPU/TPU架構推動AI技術普及，國防部開始將AI融入組織文化與作戰。信息作戰部門需利用現成AI工具增強行動，塑造信息環境以實現決策主導。例如：判別式AI可通過自然語言處理實施社交媒體情感分析與影響評估；生成式AI可制作超現實音視頻素材，削弱敵方決策時效性。

制度整合與未來方向
 人工智能尚未深度融入國防部文化、組織與條令體系。當前要務是將AI納入信息作戰框架，觸發"軍事事務革命"。任務定制化訓練須整合AI能力，軍事教育體系需確保AI在攻防行動中占據核心地位。Project Maven僅是起點，AI應成為灰色地帶競爭與高強度混合戰爭中的決策中樞。

盡管AI無法徹底杜絕"阿富汗式潰敗"，但其為國防部提供了駕馭復雜信息環境的最優工具集，至少可確保指揮官優先事項與戰場實況動態對齊。未來，AI驅動的情報融合與認知塑造能力，將成為維持信息優勢、避免戰略被動的關鍵支柱。

參考來源：by Matthew Fecteau

從使用商用小型無人機，到"柳葉刀"自殺式無人機與Z-16偵察無人機，烏克蘭沖突見證了基于無人機的戰場情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）及精確打擊能力的空前擴散。本文重點探討俄羅斯如何快速適應并發展其無人機能力，將無人機從非主流輔助工具轉變為近乎無處不在的關鍵資產，助力部隊實現高精度目標定位、跟蹤與打擊。

當俄軍縱隊越過白烏邊境涌入烏克蘭時，戰場陷入混亂。烏克蘭第43炮兵旅旅長奧列格·舍夫丘克上校指揮著三組2S7"牡丹花"203毫米重型榴彈炮——這種冷戰時期設計的可怕武器用于反炮兵作戰與戰術核打擊，可將110公斤ZOF-43炮彈投射至37公里外。這意味著守衛基輔的三組炮群具備早期壓制俄軍的獨特優勢，阻止其按計劃推進與集結——但前提是指揮官能準確定位目標位置。最初，他們接收過來自霍斯托梅爾機場防御部隊的常規火力請求，但很快，從事婚禮攝影的平民開始致電舍夫丘克，提議用大疆無人機協助尋找目標，并通過WhatsApp和視頻通話共享情報。

另一案例中，第43旅獲悉俄軍正在進入射程內的某村莊，但具體位置不明。據舍夫丘克向記者復述，目標定位小組使用谷歌地圖找到村內商店電話，聯系店主確認俄軍方位。他如此描述對話："晚上好，我們是烏軍！村里有'俄國佬'嗎？——有。——在哪兒？——漢娜奶奶家后面。——漢娜奶奶住哪棟房子？"基于此信息，該旅成功實施火力打擊。通過類似聯絡方式，他們還借助村民觀察未觀測炮擊的落點，結合谷歌地圖調整射擊坐標。顯然，當時俄軍難以建立"偵察-火力"聯動體系，無法在烏軍火炮暴露后數分鐘內實施反制。

在第43旅服役的2S7 Pion向目標發射炮彈。盡管缺乏持久的ISTAR，但火炮的射程使它們能夠對俄羅斯部隊進行早期和猛烈的打擊。(烏克蘭國防部)

第43旅在數月后才獲得自主無人機用于校射與目標偵測。當被問及戰前是否無需空中偵察時，舍夫丘克回答："需求一直存在，但應用方式本應不同。原計劃是：偵察兵發現目標，向我們通報坐標，我們執行射擊。但實踐證明，若射手無法目視目標，打擊效能將驟降數倍。"他此處所指的前沿觀察員與偵察分隊是多數部隊的標配，其原則自間瞄火力興起以來基本未變：目視目標區的觀察員通過無線電通報坐標，必要時修正火力（盡管西方軍隊追求首輪效力射）。然而，戰事快速發展，雙方殺傷效率提升迫使俄軍哈爾科夫方向某指揮官抱怨，其前沿觀察員拒絕離開掩體，轉而依賴大疆無人機執行任務。隨著俄軍進退與烏軍應變，俄軍ISTAR作戰性質發生轉變——從教條化的傳統模式，演變為空前強調精確性的新型態。

Orlan-10與ISTAR戰場博弈

自沖突爆發以來，俄烏雙方持續爭奪情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）優勢。俄軍可能在無人空中偵察領域占據上風，但實際態勢因戰區與參戰部隊而異。俄羅斯國防部數據顯示，2018年俄軍列裝2000架無人機（UAV），其中多數為"海鷹-10（Orlan-10）"。該型無人機最初整合至炮兵旅執行反炮兵校射與偵察任務，后期逐步推廣至其他部隊。這意味著戰爭初期，俄軍炮兵常對區域目標實施無差別覆蓋射擊。第43旅參謀長謝爾蓋·奧格連科上校指出："他們主要實施面目標打擊。去年夏季典型場景是：夜幕降臨后，俄軍對每片林帶、樹叢與溪流實施無差別炮擊，無論是否存在人員。其彈藥儲備極為充裕。"直至2022年末，多數俄軍炮兵單位才開始使用大疆無人機與"海鷹-10"進行校射。

2018年斯拉夫兄弟演習中，士兵將"海鷹-10"無人機運載至指揮車后方。該機型設計為前線部隊快速組裝部署。[俄羅斯國防部]

盡管構成俄軍空中ISTAR體系支柱，"海鷹-10"在烏克蘭戰場無人機討論中逐漸淡出視野。但其持續應用仍具研究價值。這款固定翼無人機由圣彼得堡特種技術中心設計制造，2013年前后列裝俄軍。按美軍標準屬"第二類無人機"，全重不超過16.5公斤（基礎型12公斤，視載荷而異），作戰半徑150公里（中繼支持下可達600公里），滯空時間超10小時，傘降回收。典型作戰編組為2-3架無人機，由單一MP32M1指控車操控。

"海鷹-10"載荷高度多樣化，已知存在11種子型號。烏克蘭士兵拆解機型發現搭載松下普通數碼相機，另有型號配備熱成像儀或云臺控制數碼相機（可實現鏡頭與機身獨立運動）。部分型號搭載電子戰載荷，最著名的RB-341V"萊爾-3"系統利用"海鷹-10"攔截監控3G/4G通信，戰前即用于定位烏軍部隊并向士兵手機發送動搖士氣信息。另一低調型號"沙沙聲"系統專為定位壓制反炮兵雷達設計，據2016年俄國防部泄露文件顯示，該系統曾通過信號情報定位AN/TPQ-48"尋火者"雷達，并通過干擾欺騙使其無法捕捉最終摧毀它們的炮火軌跡。

*俄軍第150摩步師士兵在2019年演習中準備發射"海鷹"無人機。[俄羅斯國防部]

"海鷹-10"即便搭載熱成像載荷，仍屬相對簡易的無人機系統，因其不具備自動生成可操作坐標的功能。其使用方式主要有兩種：一是作為三角定位工具，模擬前沿觀察員角色；二是懸停目標上空，由操作員依據視頻畫面手動標定坐標生成火力請求。這種模式在彈藥充足且目標集中時適用。火炮作為間瞄武器存在固有精度局限——炮彈飛行受裝藥溫度、身管溫度、陣地校準精度及身管磨損影響，氣象條件亦會改變彈道軌跡。最終形成的"打擊區"通常呈雪茄狀覆蓋目標區域。若需摧毀林緣某單門火炮及操作組，往往需發射數十枚炮彈，耗時耗彈且加速身管損耗。俄軍對此的應對策略是實施覆蓋打擊：如動用BM-21"冰雹"火箭炮營齊射720枚20公斤彈頭火箭彈，覆蓋四座足球場面積區域。彈藥充足時，ISTAR精度提升并非剛需。但隨著烏軍炮兵分散部署（甚至單炮獨立作戰）以提升生存性，俄軍ISTAR體系被迫轉型。

精確打擊需精準定位

俄軍整合多型反炮兵ISTAR資產定位打擊烏軍火炮，包括1L219"動物園-1"反炮兵雷達、AZK-7M聲測系統及1B75"青霉素"聲測/熱源定位系統。這些系統可探測25公里內大口徑（152/155毫米及以上）火炮射擊，其中"青霉素"據俄媒稱能在5秒內完成定位。然而烏軍迅速研發反制手段：使用反輻射導彈、M982"神劍"GPS制導炮彈及制導火箭彈攻擊"動物園"雷達，迫使俄軍限制雷達開機時間。2022年末某俄媒采訪"動物園-1"操作員時，其坦言系統需謹慎使用以防暴露。此類系統與"海鷹-10"協同構建的反炮兵ISTAR體系雖仍具成效，但烏軍分散部署與彈藥短缺迫使俄軍轉向精確打擊模式。2023年起，俄軍顯著增加"海鷹-30"無人機與3OF39M1"克拉斯諾波爾-M1"激光制導炮彈的協同使用。

"海鷹-10"攝像頭拍攝的俄軍炮擊觀測畫面。鏡頭十字準星顏色變化是該機型視頻流顯著特征。[俄羅斯國防部]

"海鷹-30"是"海鷹-10"的升級版，最大起飛重量27公斤，載荷8公斤，可同時搭載三組任務模塊。其作戰半徑通過中繼擴展至500公里，最大時速170公里，續航8小時，升限5000米，可實時回傳光電傳感器視頻數據（未被干擾情況下）。核心升級在于配備激光目標指示器，能為俄軍火炮提供精確坐標或為制導彈藥提供激光引導。"克拉斯諾波爾"152毫米激光制導炮彈射程20公里，配備6.5公斤彈頭，適用于打擊牽引/自行火炮甚至坦克。2022年俄軍可能已快速耗盡該彈庫存（部分報告稱曾無制導發射），但2023年俄高精度系統公司CEO稱其產量激增20倍，并推出M2改進型（增大彈頭/優化制導）。（編者注：俄工業部門曾將"克拉斯諾波爾-M2"宣傳為155毫米版本，但后續出現GRAU代號3OF95的152毫米版本，亦稱"M2"，導致型號體系混亂。）

與"海鷹-30"協同后，俄軍反炮兵作戰可實現單發精確打擊。盡管低云層可能干擾導引頭，木質掩體亦可削弱毀傷效果（但能保全火炮），該組合仍顯著提升效能。烏拉爾運輸機械設計局（俄現代火炮設計方）宣布計劃將"海鷹-30"直接整合至Msta-SM2自行火炮，暗示未來部分火炮或脫離炮群獨立作戰（需配備激光制導彈藥）。此外，2023年9月多段視頻顯示俄軍對烏軍后方橋梁實施精確打擊，據稱由蘇-34戰斗轟炸機發射Kh-38ML激光制導導彈（射程40公里/250公斤高爆彈頭）完成，而目標指引正由"海鷹-30"提供。

Z-16與"柳葉刀-3"：俄羅斯無人機體系的戰術革新

2022年7月，社交媒體流傳數段視頻顯示白色雙十字翼無人機高速突襲烏軍載具，標志著Zala Aero公司"柳葉刀-3"游蕩彈藥首次現身前線。初期使用頻率較低——親俄網站lostarmour.info統計顯示截至2022年末僅記錄100次攻擊。但如同"克拉斯諾波爾"炮彈，"柳葉刀"系列游蕩彈藥的使用量急劇攀升，成為ISTAR戰場最具標志性的變革。

圖中左上為Z-16-3型無人機，下方為"產品-51-3"，右側為"產品-52-3"。對比后兩者可見，"產品-51-3"前部十字翼更大、后翼較小，該型擁有更遠射程并搭載5公斤戰斗部。[Mztourist，維基共享資源；CC-BY-4.0]

"產品-52"（亦稱Z-52或"柳葉刀-3"）是"柳葉刀"家族游蕩彈藥成員，最新量產型為"產品-52-3"。其射程達30-40公里，極速80-110公里/小時，標配光電/紅外雙模攝像頭（早期型號僅日間攝像頭）。與舊型號的核心差異在于配備激光雷達引信，可在距目標極近處引爆戰斗部，有效突破某些防護。該型采用彈射發射，配備KZ-6型3公斤聚能裝藥戰斗部，可穿透等效215毫米均質鋼裝甲，擅長打擊火炮/坦克彈藥儲存區等薄弱部位，并具備打擊移動目標能力。

"克拉斯諾波爾"雖能攻擊時速36公里內的移動目標，但隨著西方火炮列裝，烏軍發現其機動性足以在暴露后快速轉移，規避BM-21營齊射或"克拉斯諾波爾"打擊。而"柳葉刀"在追蹤公路機動火炮方面表現卓越，常采用2-3架"菊花鏈"式協同攻擊提升毀傷概率。盡管滯空時間僅40分鐘，其自身可執行ISTAR任務，但通常需在目標確認后使用——這正是Zala Aero公司Z-16偵察無人機的核心價值所在。

游蕩彈藥重構反炮兵條令
 2022年7月至2025年2月，lostarmour.info網站記錄"柳葉刀"系列超3000次攻擊。使用高峰出現在2024年5月俄軍哈爾科夫攻勢期間，133公里戰線單月實施108次打擊，最深突入烏軍后方50公里。攻擊多針對馳援前線的運輸載具，顯示俄軍當時已掌握ISTAR戰場主導權。

俄軍轟炸機投放配備UMPK滑翔制導組件的FAB-3000炸彈。Z-16等無人機協助此類打擊，消除傳統前沿空中管制員的暴露風險。[俄羅斯國防部]

Z-16系列屬第二類無人機（約5種子型號），基礎型滯空超4小時，作戰半徑75公里，升限5000米，極速110公里/小時。制造商宣稱其具備電子戰抗性與低雷達反射特征，起飛重量10.5公斤（含1.8公斤載荷），標配高清光電/熱成像雙模攝像頭。該型可在目標區持續搜索，通過熱源探測或炮口閃光定位烏軍火炮，3000米觀測距離使其有效識別林線隱蔽火炮。Z-16常為"柳葉刀"及常規炮兵提供激光指示，并參與探測烏軍無人機操作組，引導針對性打擊。其熱成像性能尤受重視，同時支持UMPK滑翔炸彈投擲——這類武器對烏軍構成重大威脅。Z-16還為"伊斯坎德爾-M"短程彈道導彈（9M723型）提供基礎設施與載具坐標，顯示其電子戰環境下的持續作戰能力。

戰后ISTAR體系展望

烏克蘭戰場日均運作數萬架無人機，本文聚焦的三大俄軍裝備（"柳葉刀"、Z-16、"海鷹"系列）料將成為戰后俄ISTAR體系支柱。俄軍已掌握從戰術突襲到縱深打擊的多層次運用能力，預示其未來沖突中將保持進攻性與效能。整體態勢顯示，俄軍自2022年依賴面殺傷彌補精度不足的困境，已轉型為日均實施精確打擊的成熟體系。這種轉變依托于目標精確定位能力的提升，以及主要作戰軸線持續維持的ISTAR資產密度——即便承受損耗，仍能對烏軍施加持久壓力。

參考來源：euro-sd

烏克蘭大規模使用無人武器平臺反映了現代戰爭的快速演變，由于反制措施的出現，戰術優勢往往轉瞬即逝。隨著烏克蘭增加遠程無人機的生產，這一激增凸顯了烏克蘭在防御中對無人系統的日益依賴。戰爭經驗表明，無人系統現已成為軍事戰略不可或缺的組成部分，其成功依賴于適應性與創新。

產量與航程持續提升

2024年底，烏克蘭總統澤連斯基宣布計劃在2025年生產近30,000架遠程無人機。2024年10月，烏克蘭國防部報告稱，十個月內已簽訂160萬架各型無人機采購合同，總價值超1,140億格里夫納（約合25.5億歐元）。該數字涵蓋偵察無人機、遠程打擊無人機、第一人稱視角（FPV）無人機等類型，但并未完全體現全年采購總量——安全局、國民警衛隊、內務部等機構另有獨立采購合同，且部隊與志愿組織直接通過公開市場購買后移交軍方。據國防部第一副部長伊萬·哈夫里柳克透露，自2025年初以來，烏軍每月接收約20萬架無人機（含FPV），較2024年一季度月均2萬架的接收量實現驚人十倍增長。

盡管數據亮眼且較2024年顯著進步，但大規模作戰環境下對各類無人機的巨量需求將持續存在。因此，即使當前采購規模可觀，烏軍仍可能繼續擴大無人機采辦。俄羅斯在攻擊遠離前線的烏克蘭城市（對平民施加心理壓力）時，也更多采用單向攻擊（OWA）無人機而非導彈。俄方同樣在提升無人機產量（包括"天竺葵"與誘餌無人機），因其戰略航空力量壽命有限，且彈道導彈成本遠高于無人機，極少用于精確打擊。

圖：烏克蘭無人系統的發展

俄羅斯的單向攻擊無人機持續升級，戰術運用也不斷革新。俄制造商測試反電子戰（EW）系統手段以增強抗干擾能力，同時提升速度與機動性參數，并試驗大當量炸藥、多類型彈頭與其他裝備的載荷配置。然而，國際社會仍能制約俄羅斯本土無人機生產升級，因其零部件高度依賴進口。烏克蘭的情況則不同，因其需實施500公里甚至超過1000公里的打擊——特定類型無人機專為此設計，因烏軍目前缺乏其他可覆蓋此射程的武器。

2024年的關鍵趨勢是雙方戰線各類無人系統數量顯著增加。當前階段，無人機已能幾乎每日攻擊俄羅斯邊境及縱深1500公里內的煉油廠、國防企業與軍事設施。烏克蘭2024年實現質變突破：2022年未實施此類打擊，2023年遠程攻擊鮮有無人機參與。2024年11月6日夜，烏軍襲擊距烏1500公里的里海艦隊卡斯皮斯克基地，擊中多艘導彈艦——此前最遠打擊記錄為1200公里（包括韃靼斯坦共和國國防工業目標）。烏軍總司令亞歷山大·瑟爾斯基宣稱打擊范圍已達1700公里。整個2024年，烏軍摧毀俄境內377個目標，多數為無人機直接攻擊所致。此類打擊在2025年仍將對俄構成重大挑戰，因其無法在廣袤領土全面部署有效防空。數據印證無人機突襲成效：至2024年底，俄煉油產能因無人機攻擊跌至12年來最低點。

烏克蘭無人機庫持續擴展

當前烏克蘭約有500余家企業從事無人機生產，其中240余個項目已獲國防部認證。獲準向烏軍供機的企業數量持續增長。自2022年2月全面戰爭爆發以來，烏方已研發多類新型無人機，包括大型攻擊多旋翼機、中國"御"系列無人機仿制型號、海上無人系統（"海軍無人機"）及用于補給撤離的無人地面載具（UGV）。烏克蘭系統的獨特優勢在于可即時投入實戰檢驗，發現問題后迅速升級改進，這使得其產品在國際市場具備潛在競爭力——以抗電子戰能力與實戰驗證的升級能力見長。

圖：Shark-M無人機

明星機型解析
 烏克蘭無人機型號體系令人矚目，若干明星機型尤為突出。全面入侵前，烏克蘭已生產"萊萊卡-100"等偵察/攻擊無人機。該型機由Deviro公司2017年設計，可在強電磁干擾與GPS拒止環境下持續飛行4小時，覆蓋100公里范圍。2024年，烏克蘭特種系統公司（Ukrspecsystems）推出的"鯊魚"偵察無人機投入實戰，抗干擾性能突出，偵察半徑達80公里。其改進型"Shark-M"航程擴展至420公里，留空時間增至7小時。該公司PD-2無人機兼具偵察與打擊能力，可攜帶3公斤爆炸載荷。烏克蘭航空系統公司研制的"瓦爾基里"戰術偵察無人機憑借隱身特性廣受好評。

實戰驅動創新
戰場現實迫使制造商聚焦開發戰前未有的單向攻擊（OWA）無人機。此類機型現可實現1000公里以上高精度打擊，典型代表包括：
? 安東諾夫An-196"柳特伊"無人機：精準投送爆炸載荷至1000公里外目標
 ? "魯巴卡"小型OWA無人機：與"柳特伊"協同實施集群突防，單次攻擊可動用超百架次混淆俄防空系統

圖：Shark-D無人機

高光作戰案例
 UKRJET公司研制的"海貍"遠程游蕩彈藥因襲擊俄煉油廠與莫斯科等行動聲名鵲起。公開視頻顯示，烏軍還將A-22"狐蝠"輕型運動飛機改裝為無人打擊平臺，可攜帶200公斤載荷實施1200公里精確打擊。此類改裝機的未來發展方向包括可重復使用化改造，使其具備投擲250公斤FAB-250航彈后返航能力。若成功實施，此類打擊將進一步削弱俄戰略航空戰力與能源產能。

趨勢與新技術方案

烏克蘭研發的無人系統具備顯著的現代化升級潛力。2024年，烏克蘭國防部簡化無人機認證測試流程，周期從六個月壓縮至一個月以內。通過在戰斗區域直接測試無人機，技術開發與升級周期得以大幅縮短。

無人系統發展的下一步可能涉及：增加無人地面載具（UGV）數量、引入人工智能功能、提升無人機技術特性、開發反無人機攔截器。

例如，FPV無人機作戰半徑持續擴展。早期商用無人機航程僅5公里，現借助中繼器增至約20公里。由于前線電子戰（EW）密度激增，2024年光纖制導無人機使用量上升（俄軍增幅顯著），2025年烏軍或擴大列裝規模。此類無人機主要任務包括攻擊敵方干擾器，為無線電控無人機開辟作戰空域。

烏軍還首創無人機攔截戰術，用于對抗俄軍攻擊與偵察無人機。攔截型無人機飛行時速可達280公里，攜帶0.5公斤爆炸載荷；甚至采用低成本攔截方式——如用木棍撞擊目標螺旋槳。此類方法成本遠低于傳統防空導彈。烏方正尋求國際合作，例如"Brave 1"創新項目測試德國"泰坦"攔截無人機（時速300公里）。制造商計劃為其加裝機器視覺自動瞄準系統，并愿與烏克蘭開發者持續合作。

圖：授權在烏克蘭武裝部隊使用的Gulliver UGV

繼黑海無人艇（如"馬古拉V5"）成功作戰后，2025年無人化趨勢將向陸域擴展。烏軍UGV將更多用于補給、布雷/掃雷、醫療后送，以及搭載機槍、反坦克導彈或爆炸載荷實施火力支援。2024年11月，烏克蘭國防部與"Brave1"平臺測試100臺UGV，預計近期列裝部隊。

結論
 烏軍無人平臺的發展與應用揭示現代全面戰爭下戰場的快速演變。由于反制措施加速涌現，生產與認證周期被極致壓縮，技術優勢轉瞬即逝。對抗雙方持續尋求新方案，導致技術競賽隨沖突延長不斷加速。

戰爭經驗表明，無人平臺已成為現代戰爭不可或缺的組成部分，相關技術將深度融入軍事條令與戰略。制勝關鍵在于快速適應與創新，未來將更依賴人工智能整合、增強自主性與高質通信協同。