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自2024年起，俄烏戰爭已成為現代無人機戰爭的試驗場，無人機（UAV）在軍事與民用領域均發揮關鍵作用。眾多觀察家將俄烏沖突稱為全球首場全面無人機戰爭——廉價無人機已從邊緣工具蛻變為戰場最重要且廣泛使用的武器。通過將傳統塹壕戰與"無人機驅動型技術創新"融合，無人機助力烏克蘭部分抵消俄軍在常規火力上的優勢。本深度報告回顧2024至2025年烏克蘭無人機領域關鍵進展，涵蓋戰場運用、本土創新、民用貢獻、外援支持及地緣政治影響，并援引專家與官員的直接論述。

戰場無人機：前線軍事應用

無人航空器已遍布俄烏戰場。幾乎所有烏克蘭旅級部隊均配備專職無人機分隊執行偵察、炮校及攻擊任務。小型第一人稱視角（FPV）無人機（原為業余競速四旋翼）經改裝攜帶爆炸物后可直接撞擊目標。這些成本僅500美元的自殺式FPV無人機可摧毀或癱瘓價值百萬美元的坦克與火炮，生動詮釋無人機的非對稱價值。每日發布的作戰視頻顯示：500美元無人機可擊毀重型裝甲載具，"彰顯其在現代戰爭中的變革性作用"。前線士兵已畏懼頭頂持續的無人機嗡鳴聲——烏步兵報告稱當前空中無人機密度已至"難以往返塹壕而不被偵測或攻擊"的程度。

烏軍將無人機整合為分層防御戰略，常被稱作"無人機防御墻"。沿數百英里戰線，偵察無人機與巡飛彈構成縱深防御區，有效阻滯瓦解俄軍攻勢。該戰術在2024年初炮彈短缺時尤為重要：無人機作為廉價精準替代品填補火力空缺。盡管單架無人機戰斗部遠小于炮彈，但協同蜂群可高效打擊敵軍人員載具，使俄軍大規模進攻集群難以集結。據分析師估算，當前雙方戰場損失約70%歸因于無人機。國際戰略研究所（IISS）指出：俄軍2024年損失逾1400輛坦克及3700輛裝甲車，此等規模毀傷主要源于烏軍激進無人機戰術。

雙方競相調整戰法。面對烏軍無人機"防御墻"，俄軍放棄重型裝甲縱隊，改用摩托車與沙灘車組成小型突擊單元規避無人機偵測。同時俄部署自研無人機展現致命效能：從引導炮火的"海鷹-10"偵察機，到獵殺烏軍榴彈炮的"柳葉刀"巡飛彈。自2022年末，俄軍使用的伊朗制"沙希德-136"自殺式無人機屢次襲擊烏城市與基礎設施，迫使烏方臨時研發反制措施。目前烏軍已列裝可追擊攔截"沙希德"的攔截無人機，電子戰部隊則嘗試干擾或誘偏其航向。烏克蘭上空由此爆發激烈對抗，電子戰與反無人機防御成為雙方日益關鍵的作戰要素。

遠程與戰略無人機作戰

在戰線后方，烏克蘭日益依賴無人機實施遠程打擊高價值俄軍目標。2023至2024年間，烏軍對距前線數百公里的俄軍基地、補給站、煉油廠等基礎設施發動數十次縱深打擊。僅2024年，烏武裝部隊即執行約130次遠程無人機行動，打擊俄境內377個關鍵目標，涵蓋空軍基地、彈藥庫、國防工廠及能源設施。這些突襲標志著烏軍運用無人系統將戰火引向敵后的大膽戰略。

該戰略在2025年6月1日"蛛網行動"中達到頂峰——這場大規模協同無人機攻擊被烏官員譽為"開戰以來射程最遠、最具雄心的打擊"。通過"策劃18個月的奇襲"，烏安全局（SBU）滲透小組深入俄境，將117架小型FPV無人機藏匿于偽裝成普通貨柜的卡車中秘密運輸。早晨時分，特工遠程開啟車頂，從俄領土腹地直接釋放無人機蜂群。這些通過第一人稱視角操控（推測操作員位于境外）的無人機同時突襲多個空軍基地，令俄軍措手不及。據SBU局長瓦西爾·馬柳克透露，無人機在四座基地損毀41架軍機，含戰略轟炸機（圖-95、圖-160、圖-22M3）及A-50預警機。總統澤連斯基盛贊此次"卓越"行動動用117架無人機對應117名操作員，宣稱一夜重創俄軍約34%戰略轟炸機隊。獨立分析評估指出：烏軍"僅憑小型無人機即癱瘓至少十余架俄軍機——包括俄約10%轟炸機隊"，此等戰果在缺乏大型導彈或有人空襲條件下曾不可想象。

烏軍遠程無人機攻擊顯著驗證低成本無人系統的戰略覆蓋力。自2023年起，烏制單向攻擊無人機（多為改裝蘇制機型或本土新設計）已打擊俄本土及克里米亞占領區縱深目標，最遠觸及距烏2500英里的西伯利亞機場。此類行動迫使俄調整防御部署甚至轉移資產。例如在海上無人機反復襲擊軍艦及克里米亞大橋后，俄黑海艦隊主力艦艇基本撤離塞瓦斯托波爾港。分析指出："烏海上無人機迫使俄黑海艦隊棄守克里米亞占領區母港"，攜帶炸藥的烏海軍無人機甚至成功破壞俄軍艦艇與岸基設施。在陸域戰場，烏軍部署小型地面機器人至前線——這些遙控無人地面載具可運送補給、后送傷員乃至攻擊敵戰壕，同時避免人員傷亡。烏方在多域產生威脅。

俄方亦不甘示弱，2024-2025年加強針對烏城市的無人機與導彈打擊，常以"沙希德"無人機群試圖飽和防空系統。這使烏克蘭自身成為反無人機技術試驗場。西方援烏防空系統（如"獵豹"高炮、"IRIS-T"及"NASAMS"導彈）經改裝用于攔截無人機，烏科技界則臨時開發防御手段——從反無人機干擾槍到聯動監控攝像頭與AI的來襲無人機識別軟件。空域對抗場景深刻印證無人系統在攻防兩端已成不可或缺要素。

烏克蘭本土無人機生產與創新

面對持續的無人機軍備競賽，烏克蘭在2024至2025年間大力推進本土無人機產能擴張。戰爭初期該國僅有個位數無人機生產商；至2025年，運營制造商已近500家——涵蓋大型防務企業至小型初創公司。澤連斯基將無人機生產列為戰略優先事項，2025年初宣布烏克蘭年產能可達400萬架。產能躍升規模驚人：隨著新工廠與裝配線投產，簡易FPV無人機月產量從2024年約2萬架飆升至2025年20萬架。大西洋理事會報告稱："今年烏克蘭計劃生產約400萬架各型無人機，超過去年總量兩倍"，產品譜系從微型四旋翼、巡飛彈延伸至可打擊數百英里外目標的大型遠程無人機。

產業爆發式增長源于政策扶持與基層創新共筑的防務科技生態。2022年中啟動"無人機軍團"計劃為軍隊眾籌采購無人機，2023年設立Brave1科技孵化器支持本土開發者。至2025年，Brave1已向無人機及防務科技項目發放超470項資助，1500余家烏科技企業投身無人系統及相關技術研發。政府通過政策激勵零部件本土化——零部件本土化率超50%的企業可獲長期國家合同。烏克蘭企業由此加速機架、電子設備、發動機等核心部件國產化。2025年3月，Vyriy公司實現里程碑突破：量產千架全本土組件（飛控、無線電、攝像頭、發動機等）無人機，顯著降低對外依賴并增強供應鏈抗風險能力。

烏克蘭工程師在戰火中展現卓越敏捷性與創新力。借助3D打印與快速原型技術，新機型設計投產周期縮短至數周。創新成果包括抗干擾光纖制導無人機、應對俄電子戰優勢的AI自主制導實驗機型。觀察家指出："依托戰場快速反饋與精簡采購流程，烏克蘭創新敏捷性遠超西方漫長研發周期"，其無人機以極低成本實現媲美西方型號的作戰效能。官員表示若有額外100億歐元資金及更多組件供應，年產能可進一步擴至1000萬架。

迅猛發展伴隨挑戰：大量新廠商涌入導致質量控制與標準化問題，亟需嚴格規范確保本土無人機可靠性。成功背后存悖論：當前產能已超越軍隊部署能力，預示生產線或將超前于前線需求。盡管如此，烏克蘭崛起為無人機生產大國仍具標志性意義。這個曾依賴外國無人機的國家，正將無人載具列為國家長期科技經濟優先方向，"致力于打造國防科技硅谷"。

國際支持與伙伴關系

認識到無人機的決定性作用，烏克蘭的國際合作伙伴在2024年至2025年期間通過資金、捐贈和技術轉讓加大了支持力度。2023年年中，約20個盟國組成的“無人機聯盟”成立，由英國和拉脫維亞共同主持，旨在協調對烏克蘭無人機項目的援助。截至2025年，該聯盟已承諾投入約27.5億歐元，幫助烏克蘭在2025年前額外獲取100萬架無人機。其中大部分涉及為從烏克蘭制造商處采購提供資金（提振了當地產業）以及供應關鍵部件。進展比期望的要慢——聯盟成員最初依靠自身有限的生產能力——但新的機制正在加速援助。例如，丹麥推出了一種“丹麥模式”，捐贈者的資金（包括凍結俄羅斯資產的利息）被匯集起來，直接從烏克蘭公司采購無人機，繞過了繁瑣流程。預計僅2025年，這種簡化方法就將為烏克蘭無人機領域注入15億歐元。

盟國政府也從其庫存中捐贈了大量現貨無人機和巡飛彈藥。美國和波蘭提供了“彈簧刀”（Switchblade）和“戰友”（Warmate）自殺式無人機，英國為城市作戰派發了輕量級“黑黃蜂”（Black Hornet）偵察微型無人機，許多北約國家向前線運送了數百架商用無人機用于偵察。在戰爭早期成名的土耳其“巴伊拉克塔爾”（Bayraktar）TB2無人機持續少量交付（盡管其較大的尺寸使它們在面對2024年改進的俄羅斯防空系統時生存能力降低）。在海上，據報道美國和英國通過提供專業知識并可能包括關鍵部件，協助烏克蘭為其新興的海軍無人機艦隊開發無人水面艇。這種海軍無人機被用于2023年對塞瓦斯托波爾和新羅西斯克的俄軍艦艇進行的引人注目的攻擊，展示了西方技術支持在新領域中的價值。

值得注意的是，國際援助不僅基于硬件，還側重于培訓和知識共享。烏克蘭無人機操作員和工程師接受了有關北約先進無人機系統的培訓，而西方軍方則悄然研究烏克蘭的無人機戰術，以期為自身防務汲取經驗。聯合研發項目也相繼涌現——例如，烏克蘭與波蘭合作開展一個新的遠程無人機項目，美國科技公司則與烏克蘭初創企業合作研究用于無人機情報的人工智能驅動圖像分析。到2024年底，烏克蘭國防部與幾家西方制造商簽署協議，將在烏克蘭本土建立無人機生產或維修設施，從而鞏固了長期伙伴關系。

民用及志愿者無人機行動

烏克蘭無人機領域最顯著的特點之一，是平民和志愿者深度參與無人機的開發與操作。從戰爭初期開始，烏克蘭精通技術的民間力量便積極響應軍隊無人機需求。著名案例是由平民IT專家組建的志愿者無人機部隊"空中偵察"（Aerorozvidka）。該組織2014年僅為小型興趣團體，到2022年已發展為烏軍內部高效的偵察攻擊小隊，不僅自制無人機還將民用無人機武器化。

各地志愿者籌集資金購買現貨無人機——從微型競速四旋翼到重型八旋翼——再進行戰斗改裝。消費級機型被重新涂裝，加裝簡易炸彈投放裝置或紅外攝像頭后送往前線。空中偵察團隊甚至自主設計制造了R-18八旋翼無人機。這款造價約2萬美元的八旋翼飛行器可投擲5公斤（11磅）炸彈并回收重用，已成功摧毀俄軍裝甲車，借助熱成像功能實現夜間40分鐘續航，印證了烏克蘭在壓力下的創新能力。截至2024-25年，數百個志愿團體和初創企業投身類似事業：從3D打印無人機零件到開辦"無人機學校"培訓普通民眾成為熟練的FPV無人機操作員。地方政府亦參與其中——如2024年初日托米爾市議會啟動項目，教導平民為軍隊需求制造操控FPV無人機。

眾籌在此領域至關重要。2022年中啟動的全球捐贈項目"無人機軍團"持續至2024年，籌集數千萬美元用于海外采購無人機及零部件。社交媒體活動常聚焦具體需求（如為某次攻勢眾籌1000架FPV神風無人機），獲得烏國民眾及僑胞的慷慨響應。科技企業家與愛好者俱樂部同樣通過整合資源制造實驗性原型機。這種自下而上的力量在2024年顯著壯大了烏克蘭無人機機隊，本質上動員民用科技圈成為輔助軍工產業。

無人機戰爭中軍民角色的模糊化帶來了機遇與挑戰。一方面，烏克蘭利用現成商用技術與基層人才，快速形成傳統軍隊官僚體系需多年才能發展的能力。但依賴國外商業平臺存在隱患：供應商曾因政治壓力斷供。這也意味著數千平民志愿者需在戰場速成軍事技能，甚至作為無受訓操作員出現傷亡。盡管如此，烏克蘭經驗展示了"大眾化"戰爭模式：普通無人機愛好者能為國防做出切實貢獻。正如專家觀察指出："烏克蘭戰爭中無人機的廣泛應用提供了關鍵啟示——從平民日益深入的參與到過度依賴外國零部件的風險"。基輔正將部分志愿力量制度化：將優秀志愿者部隊編入正規軍，并制定新飛行員標準化培訓計劃。

地緣政治影響與專家評論

2024-2025年烏克蘭無人機的大規模運用產生了深遠的地緣政治影響，引發全球軍事領域既敬畏又焦慮的復雜情緒。對烏克蘭及其支持者而言，無人機行動已成為戰爭中的潛在戰略點。通過平衡技術代差，無人機幫助烏克蘭抵御了數量占優的敵軍。烏方分析人士主張：若將無人機年產量提升至百萬量級，就能用廉價無人機群壓垮俄軍防御體系，其打擊速度將超越對手反應能力。這種思路已影響西方援助策略，盟國正考慮專項撥款以實現烏克蘭的"無人機蜂群"戰略。

國際層面，烏克蘭的無人機成就為未來戰爭形態敲響警鐘。2025年6月的"蛛網行動"尤其震撼北約軍事規劃者。"這次無人機伏擊應給美軍拉響警報"，防務分析師斯泰西·佩蒂約翰與莫莉·坎貝爾在襲擊后撰文警告，指出美軍基地可能同樣脆弱。他們強調"烏克蘭僅用小型無人機就癱瘓了至少十余架俄軍戰機——包括俄轟炸機隊約10%的兵力"，此舉暴露了傳統防御體系面對廉價無人機群的嚴重漏洞。據報道五角大樓高層以焦慮又艷羨的矛盾心態觀戰：既擔憂美軍資產遭遇類似威脅，又垂涎烏克蘭開創的創新戰術。教訓顯而易見：未來任何涉及先進軍隊的沖突都可能充斥無人機，缺乏強力反制手段者必將遭受重創。受烏克蘭戰局直接刺激，西方軍隊正大力投資反無人機系統——從干擾槍、激光武器到戰機加固掩體。

烏克蘭DIY無人機的成功案例鼓舞了一些國家甚至非國家行為體，他們從中發現了不對稱戰爭藍圖：憑借充足現貨技術與獨創性，弱勢方能對抗強敵。英國皇家國際事務研究所指出："烏軍使用廉價無人機打擊俄腹地目標，為快速演變的現代戰爭提供了范本"，呼吁各國政府據此重新思考防務理念。事實上，歐洲防務官員日益將烏克蘭無人機防御視為"抵御激進俄羅斯的歐洲第一道防線"。

專家們最后指出，烏克蘭戰爭催化了全球無人機擴散。作戰無人機曾專屬少數先進軍隊；如今受烏戰啟發，數十國正開發或獲取類似能力。烏克蘭自身也表示戰后要成為無人機技術出口大國，或將重塑國防工業格局。但若落入惡徒之手，同樣的廉價無人機戰術可能用于恐怖活動或制造動蕩（如非國家組織襲擊關鍵基礎設施）。此類憂慮重啟了關于無人機使用國際準則的討論。正如某歐洲分析師所言，烏克蘭局勢意味著"無人機精靈已經逃離瓶子"——當下要務是學會與之共存，并確保盟國在無人機創新與防御領域保持領先優勢。

結論

2024至2025年，烏克蘭的生存之戰日益演變為無人機博弈，在此過程中革新了軍事思想。從戰壕四旋翼到遠程自主轟炸機，無人機滲透進沖突的每個環節。依托本土創造力、全民動員與外圍支持，烏克蘭對無人系統的聚焦不僅在戰場取得成果，更引發戰爭形態的深層變革。隨著該國持續精進無人機武庫與戰術，其經驗為世界提供了些許教益。

參考來源：Drone warfare analyses and expert commentary；news reports on Ukraine’s drone operations and industry；official statements and statistics from Ukrainian authorities and allied officials

本文介紹探討了美陸軍“反小型無人機系統”（C-sUAS）與“小型無人機系統”（sUAS）現代化工作。

反小型無人機系統

小型無人機（sUAS）的擴散對美軍及盟友構成持續演變的非對稱威脅，需采取分層、自適應、跨域應對方案。作為國防部（DoD）C-sUAS執行機構，陸軍通過持久系統、現代化舉措與未來投資構建分層架構，應對當前及未來威脅。

美陸軍初期應對sUAS的能力包括“毒刺”導彈系統與“反火箭炮、火炮及迫擊炮”（CRAM）系統。隨后快速開發原型系統，如配備電子戰（EW）與動能攔截器的“機動式低慢小無人機綜合擊敗系統”（M-LIDS）與“固定站點LIDS”（FS-LIDS）。陸軍將低成本動能攔截原型“郊狼”與Ku波段射頻傳感器（KuRFS）雷達結合，經實戰驗證有效性后，選定其為持久解決方案——C-sUAS連。

陸軍正通過五條獨立工作線持續推動C-sUAS現代化：

• 工作線1：聯合緊急作戰需求支持

美陸軍通過中央司令部（CENTCOM）與非洲司令部（AFRICOM）驗證的“聯合緊急作戰需求”（JUONs）與“作戰需求聲明”（ONS），提供C-sUAS能力。此工作線旨在向戰區部署能力，降低士兵面臨的敵方無人機即時風險，包括配備動能與電子戰系統的M-LIDS與FS-LIDS。陸軍持續改進“郊狼”動能攔截器并擴展傳感器覆蓋范圍，同時將“郊狼”攔截彈年產量提升至1,200枚以滿足需求。

• 工作線2：本土及特定固定站點防護

美陸軍響應內部指令性需求，為美國本土（CONUS）與海外（OCONUS）優先設施提供C-sUAS防護能力。已采購全部優先設施裝備，未來兩年內將按分層防御戰略部署、安裝并培訓。部分資產已交付，并持續協同其他機構推進本土防御。

• 工作線3：C-sUAS連建制

第三工作線利用戰區指揮官驗證的C-sUAS裝備，為師級關鍵資產建立防護層，新設師級C-sUAS連。陸軍將于2025財年第三季度（首先部署至第一騎兵師，隨后為第82空降師）列裝首批連隊。

• 工作線4與5：部隊與單兵通用C-sUAS能力

最新工作線旨在為旅級至班組級作戰單元提供全梯隊防護。通過“接觸轉型2.0”計劃，陸軍正試驗部隊與單兵能力，確保機動編隊分層防護。此工作線采用“試用-決策-采購”迭代模式，可在數周（而非數年）內篩選最優C-sUAS方案。

現代化工作

認識到對手無人機技術的快速進步，美陸軍在所有工作線（LOEs）中優先推進并整合現代化舉措。陸軍當前開展多項競爭性項目以提升反小型無人機（C-sUAS）技術：

• 下一代C-sUAS導彈：為應對日益敏捷與強韌的威脅，陸軍正在開發射程更遠、目標截獲速度更快且制導能力更強的新型攔截導彈。陸軍采用競爭性“其他交易協議”（OTA）推進研發，預計2025財年完成篩選。

• 前沿區域防空指揮控制（FAAD-C2）競爭性替代方案：FAAD-C2目前是陸軍集成C-sUAS傳感器與效應器的主要交戰控制系統。鑒于需提升互操作性與可擴展性，陸軍正評估替代方案以強化數據融合、AI驅動自動化與聯合部隊整合能力。陸軍與“國防創新單元”（DIU）合作開展競爭項目，計劃2025財年底選定替代FAAD-C2反無人機火控功能的方案。

• 手持式與小型武器集成光學設備：針對對手廣泛使用商用現貨（COTS）無人機，陸軍正列裝手持式C-sUAS系統，并在小型武器上集成智能光學設備以增強徒步作戰能力。這些方案為前沿部署部隊提供快速交戰選項。此次競爭將篩選多套系統，滿足“部隊與單兵通用工作線”多樣化需求。

美陸軍還計劃未來開展先進雷達（主動/被動）與電子戰技術競爭性研發。“快速能力與關鍵技術辦公室”（RCCTO）正推進定向能與高功率微波技術研發，其多項能力已在中央司令部（CENTCOM）作戰區域完成實戰評估。

反小型無人機系統未來現代化計劃

未來，陸軍致力于開發并部署下一代反小型無人機（C-sUAS）能力，為多梯隊提供持續、自適應且可擴展的防護。重點領域包括：

• 人工智能（AI）與機器學習整合：人工智能賦能的威脅檢測與自動化決策將提升反無人機交戰速度與精度，同時降低士兵認知負荷。

• 定向能武器：高能激光與高功率微波技術正在研發中，旨在以極低單發成本應對大規模無人機群。

• 多域整合：反無人機能力從地面部隊擴展至海上與空中平臺，構建覆蓋全譜威脅的聯合部隊能力。

• 聯合與盟友協同：實現各軍種間及與北約盟友的反無人機互操作性，是應對全球無人機威脅的關鍵。

• 產業合作與快速采辦：陸軍正通過快速原型開發與迭代測試，與產業伙伴緊密協作，加速前沿方案的開發與部署。

小型無人機系統（sUAS）

陸軍持續在作戰中推進無人機整合，目前正通過“接觸轉型”部隊向士兵交付相關能力。1至3級無人機為陸軍旅級及以下梯隊提供關鍵情報、監視與偵察（ISR）能力。這些平臺可提供實時態勢感知，增強部隊防護，延伸殺傷鏈，并在復雜環境中實現更明智的決策。

陸軍小型無人機現代化項目致力于構建分層能力體系：

• “專用可消耗系統”（PBAS）/“第一人稱視角”（FPV）（1級無人機）：利用商用現貨（COTS）技術快速裝備部隊，優先提升態勢感知、偵察、遠程操作能力及士兵殺傷力，強調部署速度、效率與經濟性。

• “短程偵察”（SRR）（1級無人機）：為機動排級單位配備無人機，支持“偵察、監視、目標捕獲”（RSTA）任務。系統重量小于5磅，航程3至5公里，續航30分鐘，集成模塊化載荷、避障、目標識別、自動跟蹤與組網能力。陸軍已于2024年完成1,138套基線SRR無人機的列裝。2025財年啟動的第二輪列裝將基于士兵反饋與技術成熟度增加新功能。

• “連級指令性需求”（DR）（2級無人機）：為機動連隊配備支持RSTA的無人機，航程10公里，24小時內可執行8小時任務覆蓋。2024財年已向“接觸轉型1.0”部隊交付41套系統。“接觸轉型2.0”系統集成“可靠定位導航授時”（APNT）與激光標定能力，采用“模塊化開放系統架構”（MOSA）實現新技術快速整合。此項目為“中程偵察”（MRR）需求提供參考。

• “遠程偵察”（LRR）（2級無人機）：為機動營級單位配備無人機，重量小于55磅，航程40-60公里，續航5-10小時，集成APNT、光電/紅外、激光標定與動能架構，采用MOSA架構加速新技術整合。項目運用改進型COTS方案實現快速交付，計劃2025財年向“接觸轉型”部隊提供開發階段能力。

• “聯合戰術自主空中補給系統”（JTAARS）（按重量屬3級無人機，經特批可按1級訓練操作）：為機動指揮官提供自主空運補給能力，支持高機動戰術部隊快速保障。系統具備自主起降、導航與載荷投放功能，采用GPS/衛星通信導航，航程26公里，載荷≥125磅。2024財年陸軍完成對美海軍陸戰隊TRV-150C的評估，合作周期從三年壓縮至六個月。計劃2025財年向“接觸轉型”部隊直接部署增強能力。

• “旅級指令性需求”（DR）（2-3級無人機）：當前處于評估階段，為陸軍提供過渡訓練能力。2025年3-4月將舉行9家供應商的飛行測試與制造準備度評估。

• “未來戰術無人機系統”（FTUAS）（3級無人機）：具備多域能力，增強陸軍戰場優勢，為地面指揮官提供多樣化選項并保障聯合部隊機動自由。該垂直起降（VTOL）無人機無需跑道，偵察與警戒能力優于已退役的“影子”系統，著陸區更小、部署更快、運輸性更優、聲學特征更低。項目已完成關鍵設計評審（CDR）、供應商飛行演示、MOSA用例驗證及首套原型交付，并啟動開發測試以驗證其在威脅環境中的作戰效能。

小型無人機系統未來現代化計劃

為在威脅持續演變的時代保持戰場優勢，陸軍正探索小型無人機（sUAS）領域多項未來能力投資方向，并承諾根據對手進化靈活調整計劃，確保應對時效性。

• 模塊化開放系統架構（MOSA）：陸軍采用符合MOSA標準的開發模式升級平臺，避免鎖定特定配置或方案，使產業界能在新能力上線時快速競爭。
• 下一代技術：陸軍投資提升無人機續航（電池）、載荷能力、抗電子戰（EW）威脅韌性及先進自主性等增強型能力。
• 互操作性與數據融合：為確保無人機數據無縫融入陸軍現有及未來網絡，并實現全梯隊信息快速分發與分析，陸軍正推進以數據為中心的舉措。盡管硬件常受關注，但軟件同樣關鍵——需持續汲取士兵使用反饋以優化系統。
• 強化訓練與模擬能力：為提升士兵應對多樣化威脅的能力，陸軍投資開發強健訓練計劃與高擬真模擬器，使操作員掌握復雜對抗環境中高效運用無人機的技能，減少訓練損耗。

結論

鑒于對手帶來的當前及未來安全挑戰，陸軍須持續協同國防部與國會，快速適應動態環境。隨著對手不斷投入技術研發以抵消美軍優勢、利用漏洞，小型無人機（sUAS）與反小型無人機（C-sUAS）項目必須獲得及時、充足、可預測且持續的資金支持，方能保持對敵優勢。主席先生及小組委員會各位尊敬的委員，感謝你們對陸軍杰出官兵、文職人員及其家屬的堅定支持。

國防政策作為國家安全戰略的基石，通過統籌資源配置與軍事能力發展以應對潛在威脅。基于場景的規劃是國防規劃的核心工具，使政策制定者與軍事戰略家能夠前瞻未來挑戰并構建靈活的響應機制。本文深入探討國防政策與基于場景的防御規劃間的相互作用，闡明政治目標、軍事需求與資源限制間的關鍵關聯。同時，分析北約防務規劃過程（NDPP）作為結構化方法，如何為未來防務需求的能力發展提供重要洞見。

1. 引言

國防政策是國家安全的關鍵要素，涵蓋影響國家在應對不斷演變的風險與威脅時生存與保護的各項決策。國防政策通過文職與軍事部門的協作制定，旨在確保國家能夠在未來沖突或危機中進行自我防御。其制定的核心在于規劃過程，其中可包含基于場景的規劃——該方法支持預判未來威脅并制定應對策略。國家安全與國防規劃相互關聯，是國家整體戰略框架中不可或缺的組成部分。國家安全戰略（NSS）界定國家行為體（通常但不精確地稱為國家）的總體政治與戰略目標，明確其維護安全與應對潛在威脅的優先事項。該戰略作為基礎框架，支撐更具體的政策（如國防政策）制定。

圖. 國防規劃的背景。

圖. 戰略制定與國防規劃過程的交互作用??

國防政策可理解為國家為確保生存并維護其利益而在面臨風險與威脅時采取的一系列過程與行動。該政策整合文職與軍事力量以維護安全，負責界定國家戰略目標（包括軍事力量的使用）。國防規劃衍生自國防政策，涉及識別并發展應對未來安全挑戰所需手段的結構化過程。其內容包括如何運用現有能力、需發展哪些額外能力以應對潛在威脅。能力發展是國防規劃的關鍵成果，通過資源分配創建或提升軍隊實現戰略目標的能力。

此過程涵蓋部隊結構設計、技術投資以及確保軍事資產具備可持續性并能適應未來風險。這些要素共同構建系統化國防體系，確保國家具備應對多維未來場景的備戰能力。

后續章節將探討國防政策與規劃的關系，重點分析基于場景規劃方法的重要性。通過案例研究解析北約防務規劃過程（NDPP），展示這些原則在國際層面的結構化應用實踐。

2. 國防政策：界定能力

國防政策可理解為一套旨在保護國家免遭生存性威脅的行動。巴塔利諾將國防政策定義為"國家為在風險與威脅面前確保生存而采取的一系列行動"。該定義強調需針對廣泛潛在風險（包括即時與長期安全挑戰）進行準備的緊迫性。然而，國防政策不僅限于生存保障——還涵蓋保護戰略利益的更廣泛目標。塔加列夫通過劃分國防政策的兩大核心任務深化此概念：其一，為實現軍事目標而戰略性運用武力；其二，界定應對未來風險與挑戰所需能力。這兩大要素構成國防規劃的基礎，將政治雄心轉化為具體軍事能力。

國防規劃還面臨平衡政治雄心與資源可用性的挑戰。格雷與阿特亞加強調，政治當局對軍事力量的要求與實現目標所需資源配置之間需保持協調。這種平衡對避免軍事資源過度消耗或必要能力發展不足至關重要。

3. 應對不確定性的規劃準備

基于場景的規劃已成為現代國防戰略不可或缺的組成部分。該方法通過構建假設或真實世界場景模擬潛在威脅，使國防規劃者能夠預判未來軍事需求。

在國防規劃范疇內，必須考量規劃過程的一致性，以及部隊設計與可持續性要素。

圖.不確定性對國防規劃方法的影響（荷蘭案例）

場景分析為評估現有能力適用性、確定應對新興挑戰所需補充資源提供框架。

圖. 場景影響與可能性的正式化處理（荷蘭案例）

3.1 規劃中一致性的作用

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保自上而下的政治指令與自下而上的軍事需求間的一致性。自上而下的一致性指國家安全戰略中界定的政治目標與軍事能力間的協調性。這意味著文職領導人設定的目標必須在現有軍事資源與戰略框架內具備可行性。自下而上的一致性則涉及整合軍事行動反饋、吸納技術創新、并根據市場機遇與威脅演變調整能力。兩種一致性形式對維持高效且適應性強的軍事力量至關重要。

3.2. 部隊設計與可持續性

有效的部隊設計需在作戰能力與長期可持續性間尋求平衡。國防規劃者不僅需考慮軍事資產的即時效用，還需評估其適應未來技術進步與威脅演變的能力。基于場景的規劃為部隊設計提供靈活性，確保軍事能力在不可預見的挑戰中保持有效性。待實現的能力須源自作戰運用理念、組織架構與資金投入的平衡組合。規劃者必須確保軍事力量既能應對當前風險，又具備時間維度上的可擴展性與可持續性。

4. 北約防務規劃過程（NDPP）

北約防務規劃過程（NDPP）為協調各國防務能力與聯盟整體目標提供結構化方法。NDPP于2008年設立，旨在協調北約成員國的防務規劃活動，確保其共同應對當前及未來的安全挑戰。

圖.北約防務規劃過程

NDPP采用五年期循環過程，每四年重復一次，以確保北約軍事力量與動態演化的安全環境保持同步。

圖. NDPP

4.1 NDPP五步過程

步驟1：制定政治指導方針
 北約最高決策機構北大西洋理事會（NAC）設定防務規劃的政治指導方針。該方針明確北約雄心頭等級（LoA），規定聯盟應具備執行的行動類型與數量規模。盟軍作戰司令部（ACO）與盟軍轉型司令部（ACT）提供戰略軍事建議支撐方針制定，并發布《指導原則與規劃假設》指導后續軍事活動。

步驟2：確定能力需求
 根據政治指導方針，盟軍轉型司令部（ACT）協同盟軍作戰司令部（ACO）及北約各職能規劃領域，確定實現北約LoA所需的最低能力要求（MCR）。這些要求基于場景分析與經批準的政治目標制定，確保聯盟履行作戰承諾。該過程每四年執行一次，但可根據形勢變化啟動非常規審查。

步驟3：分配需求與設定目標
 ACT主導能力目標分配，確保北約成員國間責任公平分擔。過程包含與盟國協商確定《能力目標包》，隨后北約國際參謀部（IS）主持多邊會議并提交NAC批準。分配機制依據各國規模與戰略重要性，確保其對北約防務目標作出比例性貢獻。

步驟4：推動實施
 北約防務投資部支持成員國將國家防務規劃與聯盟優先事項對接。在ACT指導下，該過程推動跨國合作以避免能力重復建設，提升發展效率。步驟4為持續性過程，長期支持成員國履行義務。

步驟5：成果審查
 北約每兩年審查成員國能力目標達成進展，全面評估聯盟戰備狀態與LoA實現程度。ACT通過分析《防務規劃能力調查》反饋，評估現役與規劃中軍事力量效能。這一周期性審查過程確保北約防務能力持續優化。

4.2 主權與聯盟凝聚力

盡管NDPP為防務規劃提供結構化框架，但其仍尊重北約成員國的主權。

各國保留決定如何實現分配能力目標的自主權，允許其國防政策具備靈活性。同時，北約確保這些國家層面的努力與聯盟整體目標兼容，促進成員國間的凝聚力與互操作性。

在應對不斷演變的安全挑戰時，國家主權與聯盟凝聚力間的平衡對維持統一防御態勢至關重要。

4.3 北約的基于場景規劃

NDPP高度依賴基于場景的規劃指導能力發展過程。

北約運用多樣化規劃場景模擬潛在未來沖突，并評估部隊應對這些挑戰的戰備狀態。這些場景設計涵蓋從大規模集體防御行動到小型危機管理任務的全譜系突發事件。

基于場景的方法使北約能夠識別能力缺口、優化投資優先級，并確保其軍事力量可應對當前與未來威脅。

在開發場景時，北約兼顧現實與假設性威脅，確保其軍事力量為多維度潛在突發事件做好準備。例如，北約《戰略概念》界定聯盟三大核心任務：集體防御、危機管理與合作安全。NDPP的基于場景規劃工作與這些任務對齊，確保北約根據其LoA保持同時執行大型聯合行動（MJOs）與小型聯合行動（SJOs）的能力。

5. 基于場景規劃中的挑戰

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保所采用的場景兼具現實性與全面性。此類規劃可能過度聚焦特定突發事件，忽視更廣泛的戰略考量。

此外，隨著技術創新與地緣政治動態的演變，防務規劃者必須持續更新場景以保持其對未來威脅的關聯性。這需要從作戰環境中獲取持續反饋，并具備將新情報與技術進展靈活整合至規劃過程的靈活性。

預算限制同樣構成防務規劃的重大挑戰。如巴列斯特羅斯所述，防務能力采辦項目的可行性常受制于財政資源可用性。防務規劃者因此必須在雄心與實用性間尋求微妙平衡，確保軍事能力發展符合可用資金約束。這一挑戰在北約等多國框架下尤為顯著——各國優先事項與財政能力的差異可能阻礙共同防務目標的實施。

結論

基于場景的規劃是現代國防政策的核心工具，為預判未來威脅、協調軍事能力與政治目標提供靈活框架。通過將真實世界與假設場景融入防務規劃過程，政策制定者與軍事規劃者可確保部隊為多維度突發事件做好準備。

北約防務規劃過程（NDPP）展示了基于場景規劃在國際層面的應用范式——通過協調各國努力構建統一且響應迅速的防御態勢。隨著全球威脅持續演變，基于場景的規劃仍將是國防政策的關鍵要素，助力軍事力量裝備升級與戰備提升以應對未來挑戰。

通過維持政治雄心、資源配置與軍事能力間的協調性，防務規劃者可制定靈活且可持續的防御戰略，滿足單一國家及北約等多國聯盟的需求。

參考來源：Sergio Alvaré Peláez

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

2024年，為適應現代作戰理念，俄羅斯對軍事條令和《2030年前國家人工智能戰略》進行了重大修訂，頒布了人工智能相關標準并投入巨額資金推進實施。目前全球已有60多個國家制定并批準了本國人工智能發展戰略。本文旨在通過公開資料展示人工智能與機器人技術在武器裝備領域的發展方向及應用實例。

人工智能及其實際實現

"人工智能"這一術語自上世紀中葉提出，其軟硬件實現意味著機器能夠像人類一樣思考，在某些情況下甚至更高效。硬件層面，通過在單顆采用并行架構的芯片中集成數百至數千個計算核心，可實現最大運算速度。此類芯片支持互連以成倍提升并行數據處理能力。

人工智能沿兩個方向發展：一是基于專家規則的專家系統（"如果...則"型人類專家經驗）；二是基于"輸入數據-模型正確輸出"配對（"大數據"標注數據庫）的傳統機器學習方法。后者通過迭代調整模型參數，力求使解決方案準確率趨近100%。模型成功訓練的標志是能夠對未知輸入數據給出正確響應。

人工神經網絡由多層神經元組成，每層執行特定非線性數學函數。神經網絡雖屬機器學習范疇，但其并行架構可顯著擴展至復雜計算任務。2012年，神經網絡數學算法與硬件加速器（神經加速器）的協同發展使圖像識別效率超越人類水平。這一突破促使各國加強人工智能監管：加拿大2017年率先推出國家戰略，俄羅斯于2019年跟進。根據俄羅斯總統令《關于俄羅斯聯邦人工智能發展》現行版，人工智能技術涵蓋計算機視覺、自然語言處理、語音識別與合成、智能決策支持及前沿AI方法。

技術實現與硬件發展

現有數十種神經網絡架構（如卷積網絡、自動編碼器、生成對抗網絡、變換器）。開發框架方面，美國主導的PyTorch和TensorFlow占據主流，以及中國PaddlePaddle、MindSpore，以及俄羅斯ПЛАТФОРМА-ГНС、PuzzleLib。服務器級神經加速器以美國NVIDIA為龍頭，推理環節則廣泛采用NVIDIA、中國瑞芯微及國產產品：K1879ВМ8Я及其模塊（模塊股份公司）、K1945ВМ028系列（海泰克）、СКИФ（埃爾維斯科研中心），部分場景使用"厄爾布魯士2С3"處理器（MCST公司）。

模塊公司在"微電子-2023"和"軍隊-2024"論壇公布的路線圖顯示，2025-2027年將推出Aramis（25瓦）和Portos（100瓦）訓練/推理加速器，以及5納米工藝的Athos（2.5瓦）推理芯片。這些加速器可集成于專用模塊或配備必要I/O接口的單板計算機。

前沿技術探索

新型脈沖神經網絡（SNN）信息編碼方式開辟了神經加速器新方向，通過降低內存與計算單元間數據傳輸壁壘，實現運算速度與能效的數量級提升。但該技術面臨訓練算法復雜（脈沖不可微分）、需專用開發框架及新型物理元件產業化不足等挑戰。

國際方面，美國英特爾推出Loihi 2脈沖芯片及LAVA框架。俄羅斯"莫提夫NT"公司基于傳統CMOS晶體管研發"阿爾泰-3"加速器及配套框架。俄羅斯多家機構（如NIEME股份公司）正聯合研發基于憶阻器的新型脈沖神經加速器。

盡管武器系統開發者鮮少公開AI實現細節，但上述技術路徑為我們理解現代軍事裝備的智能內核提供了參考依據。

人工智能與自主作戰系統

在俄羅斯、美國、中國、以色列、德國、澳大利亞、英國等先進國家，人工智能技術應用、高超音速武器系統研發測試、新物理原理武器研制，以及陸海空潛多域作戰機器人和復合機器人系統的開發正迅猛發展。多極化世界格局下，技術競賽與智力角逐持續升級——政治版圖由多個實力相當的權力中心構成。各國高度重視武器裝備領域人工智能與機器人技術的發展。

眾多國家資助的科研項目持續推進，吸引尖端企業、科研機構與高校參與協作。人工智能（自主作戰系統——機器人）軍備競賽自2010年代中期起主要在美俄中三國展開，特別軍事行動進一步激化了這一競爭。

全球專家普遍認為，陸海空潛多域作戰機器人（無論集群或單兵部署，統稱無人作戰系統）是人工智能軍事化最具前景的方向之一。戰場態勢感知能力至關重要：誰能率先發現敵人、識別目標參數與環境態勢，便已贏得半局勝利（正如凱撒大帝公元前47年所言"我來，我見，我征服"）。無人作戰系統的"耳目"——配備人工智能目標識別功能的全景光電系統與無線電偵察設備，以及持續更新的敵我目標特征庫（涵蓋熱成像、雷達、聲學與視覺多模態），成為決勝關鍵。

人工智能是提升無人作戰系統自主性、作戰效能及多軍種協同能力（涵蓋陸海空天部隊）的核心技術，可顯著減少人員傷亡。將人工智能融入無人作戰系統以實現高效作戰任務的主要目標（按優先級排序）：

1. 形成新型作戰能力；
2. 增強自主決策水平；
3. 提高技戰術決策合理性；
4. 實現戰場全域（陸海空潛天）實時態勢支持；
5. 降低火力與信息對抗環境下裝備操作人員風險；
6. 通過快速智能處理海量模糊非結構化數據降低決策不確定性；
7. 維持高強度作戰節奏；
8. 減少載人裝備人員損失；
9. 提升系統可靠性與安全性。

當前人工智能技術在各領域高速發展，但其在武器裝備等領域的應用方法論體系尚未健全，相關系統研發與運維經驗仍顯不足。這導致項目規劃與風險評估存在困難，人工智能應用計劃常需動態調整。例如：美國空軍無人機發展計劃五年內三次修訂，最終拆分為大型/小型無人機專項計劃；美國防部無人作戰系統跨軍種計劃十年間歷經五次修訂；《自主化地平線》無人航空系統自主化發展綱要因人工智能技術突破，僅四年即發布新版。

上述現實要求基于既有項目版本與理論框架，系統分析無人作戰系統人工智能研發現狀與前景，評估技術應用方法論演進趨勢，為后續決策提供審慎依據。

俄羅斯戰斗機器人

俄羅斯空軍總司令維克托·邦達列夫將軍于2017年2月表示，俄羅斯正在研發配備人工智能的導彈，可在飛行中切換攻擊目標。俄羅斯軍工委員會批準計劃，至2030年通過遠程控制與人工智能機器人平臺實現30%軍力占比。

2017年5月，俄羅斯防務承包商克朗施塔特集團首席執行官透露："已存在完全自主的AI操作系統，支持無人機集群自主執行任務、分工協作"。俄羅斯正測試多款自主/半自主作戰系統，如卡拉什尼科夫"神經網絡"戰斗模塊——配備機槍、攝像頭與AI系統，據稱無需人工干預即可自主完成瞄準決策。

在"軍隊-2022"論壇上，基茲利亞爾機電廠股份公司展示新型"臺風-VDV"裝甲車搭載的反無人機遙控戰斗模塊。該模塊集成AI自動瞄準系統與增強現實戰術目鏡，獲俄國防部認證嘉獎。在火炮難以打擊的據點，可攜帶40公斤TNT的"天蝎-M"智能機器人展現獨特價值，其復雜地形機動能力與快速打擊效能無可替代。

俄白兩國正積極研發海空無人作戰系統：無人艇（BEC）及反無人艇偵察打擊無人機。網絡流傳俄軍首次在特別軍事行動區實戰測試自殺式無人艇的影像（特種部隊軍官Telegram頻道"迷霧彼端"5月13日披露）。視頻顯示高速機動艇抵近岸邊后引爆戰斗部。該自殺式無人艇最大航程250公里（戰斗部當量250公斤TNT），若減輕載荷可延伸至300公里，計劃將戰斗部提升至350公斤。多國正研制超大型海上無人機（SBEC），近期頻現10噸級自主無人潛航器（ANPA）報道（詳見《祖國軍械庫》2024年第4期俄等國SBEC與ANPA專題）。未來計劃驗證此類機器人集群作戰模式，當前正完善使用理念、建造技術及海上作戰體系定位，同步開發含AI技術的控制系統。

針對無人艇與登陸部隊的反制無人機研發同步推進。2023年俄生產14萬架無人機，2024年計劃倍增產量（含AI型號）。約90家大中小企業以高水平科工量產能力生產各類無人機。ZALA AERO公司新型"55型"無人機配備四臺微型發動機，兼具FPV無人機的高機動與靜音特性。該機可從集裝箱集群發射，熱成像導引頭自主索敵攻擊。自主模式下，操作員可全程目視目標直至命中，且通訊鏈路抗電子干擾。升級版"柳葉刀"能以200公里/小時速度攜帶2公斤戰斗部直擊敵方無人機操作站天線（詳見《祖國軍械庫》2024年第2期俄新型無人機專題）。

2024年莫斯科直升機展亮相白俄羅斯產"獵人"升級版察打一體無人直升機系統，含兩架無人直升機、指控站、兩輛運輸平臺及機載防御系統。單機載荷200公斤，續航6小時/150公里，配備16枚反坦克炸彈、7.62毫米機槍塔及16枚非制導火箭彈。除反無人機與裝甲目標外，還可執行邊防巡邏、態勢監控與火力校射任務。

2024年完成測試的蘇霍伊公司"獵人"重型攻擊無人機（第六代平臺）列裝部隊，可打擊陸海空目標。最大速度1000公里/小時，升限18公里，航程6000公里，載彈量8噸。性能全面超越美國MQ-9與X-47B（速度400/990公里/小時，升限15/12公里，航程1900/3900公里，載彈1.7/2噸）。該型機全球罕見，載彈量堪比有人戰機，可獨立執行任務或與蘇-57協同作戰。無人機群與單架蘇-57編組可大幅提升火力密度與突防效能。相比有人機，無人機成本低至十分之一，且無需培養耗時數年、耗資數百萬美元的飛行員，顯著降低人員傷亡風險。無人機戰損僅影響裝備庫存，無人員損失。

人工智能、虛擬技術、通信與戰爭

美軍正同步推進擴展現實技術在軍事任務中的應用，涵蓋實戰與人員訓練領域。根據美國國會研究服務局報告，源于電子游戲快速發展的"擴展現實"技術已在軍事領域實際應用，包括虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）。

• 虛擬現實指通過技術手段構建的非物質世界，人類可通過視覺、聽覺與觸覺感知；
• 增強現實通過計算機技術將圖形元素疊加至現實世界影像；
• 混合現實則實現人類通過實體界面與虛擬對象交互。

依據美國防部2022年預算，擴展現實技術涉及30余項采購計劃，總投入超220億美元。各軍種均開展其在訓練與作戰中的應用研究，最成功案例集中于態勢感知增強、團隊協作訓練、武器裝備操作技能提升、醫療救護與復雜設備維護領域。實戰中，AR技術用于武器制導及戰場態勢與裝備狀態顯示。例如，F-35戰術戰斗機飛行員配備洛克韋爾柯林斯與埃爾比特系統公司聯合開發的第三代頭盔顯示器系統（F-35 Gen III HMDS），內置投影顯示屏實現360度視場，集成通訊設備與夜視儀。制造商數據顯示，截至2022年1月該設備累計飛行超32萬小時。單價40萬美元的頭盔相比1.48-3.37億美元的整機成本微不足道。

美軍正系統性整合擴展現實技術，其在作戰與訓練中的應用配合現代化便攜式信息處理傳輸設備，將推動美軍戰備水平與協同能力質的躍升。

2024年2月，中國披露新型AI電子戰系統，可實時無縫監測敵方電子設備輻射源，以空前速度識別信號特征并有效壓制，同時保障己方通信暢通。該系統能無障礙探測追蹤吉赫茲頻段信號（含星鏈衛星頻率）。專家認為，其小型化、高性能與低功耗特性或將引發戰術乃至戰略層面的"深度變革"。

俄羅斯推出無人機探測系統，可顯示空中目標型號。通過神經網絡優化光學探測器，使探測距離提升40%，并實現反無人機系統全自主運行。

綜上，本文審視了21世紀初多極世界中陸海空潛多域人工智能與機器人技術的發展方向及應用實例。結論顯而易見——新一輪多維度技術競賽已然拉開帷幕...

參考來源：arsenal otechestva

傳統防空系統專為應對更大、更昂貴的威脅設計，難以為廣泛使用的微型/迷你無人機（UAV）提供經濟有效的反制措施。隨著國家與非國家對手日益采用無人機實施協同攻擊，發展低成本防御手段的需求尤為迫切。本文探討低成本動能效應器在反制無人機威脅中的作用，分析其效能、運營成本與差異化設計理念。

反無人機系統的成本考量

任何動能反無人機（C-UAV）系統均需權衡初始采購與長期運營成本。采購成本涵蓋武器系統購置、初始彈藥庫存、輔助設備與保障服務，通常構成系統生命周期內最大單次支出。而運營成本（如后續彈藥采購、維護、備件供應、操作員培訓與后勤）則是決定系統長期經濟性的關鍵因素。

戰略與國際研究中心（CSIS）估算顯示：由5部發射器組成的"愛國者"導彈連，配備標準彈藥量（含兩次導彈重裝）系統成本達4億美元，導彈成本更高達6.9億美元。這凸顯高端防空導彈系統（SAM）的核心問題——考慮彈藥庫存儲量時，彈藥成本可能遠超系統本身。若疊加操作員培訓、備件維護與應對未來技術過時的預留資金，總成本更為驚人。

圖：被擊落的"天竺葵-2"單向攻擊無人機（俄制Shahed-136許可證生產版本，據信經改造提升抗電子戰能力）

鑒于無人機威脅部分源自廉價商用現貨產品，持續對抗中需實現擊落成本與威脅成本的粗略對等。單發成本（單枚彈藥成本）與單次交戰成本（含所需彈藥數量、系統維護、運營支出與人力成本）成為評估C-UAV系統的更優指標。理想情況下，可持續C-UAV系統的單次交戰成本應與目標威脅成本處于同一量級。

以俄羅斯使用的Shahed-131/136（及國產"天竺葵-1/2"）單向攻擊無人機為例，其單價估算為2萬至5萬美元。該系列無人機在2022年末烏克蘭戰場聲名狼藉，盡管烏軍組織防空系統對抗其對能源網絡的持續打擊，但成功攔截的戰略成本依然巨大——2022年末至2023年初，烏境內40%能源基礎設施受損。能源短缺引發的經濟、社會與政治后果表明：缺乏有效防御覆蓋將付出慘痛代價。

采購部門需在C-UAV防御系統能力與維持成本間尋求最佳平衡。此類成本不僅涉及資金，更關乎彈藥儲備規模——烏克蘭沖突等場景中，C-UAV彈藥庫存儲量需達數千枚級別。顯然，傳統防空導彈的儲備成本遠超多數預算承受范圍，這凸顯開發新型C-UAV系統與彈藥的迫切性。下文將簡要分析兩類C-UAV效應器：無人機攔截器與C-UAV防空導彈。

無人機攔截器

無人機攔截器涵蓋固定翼與多旋翼設計，能力各異且通常作為防空導彈系統的經濟替代方案。這類亞音速平臺由電動機驅動的螺旋槳提供動力，若發射后未使用通常可回收。其殺傷機制因設計而異——部分采用高爆破片（HE-FRAG）戰斗部，部分直接撞擊目標，亦可通過網彈發射器等非致命手段使威脅失效。

主流設計為十字形四旋翼加長機身，依靠速度與質量撞擊摧毀目標無人機。與優化懸停性能的四旋翼（如大疆Mavic系列）不同，此類攔截器聚焦加速與沖擊力，通過簡單碰撞傳遞足夠動能摧毀目標。

圖：MARSS集團的"攔截者-SR"在計算機模擬中動能摧毀II級威脅目標的示意圖

多家公司開發了適配不同威脅與作戰需求的無人機攔截器。MARSS集團推出的"攔截者-SR"（短程型）與"攔截者-MR"（中程型）分別亮相2022年利雅得世界防務展與2023年倫敦國際防務展。中程型可在8公里內壓制I/II級無人機，輕量化的短程型則針對1公里內的I級威脅，兩者均采用動能撞擊而非爆炸物以降低成本、重量與附帶損傷風險。這些自主系統依賴與MARSS的NiDAR指揮控制系統聯網的外部傳感器探測目標，發射后通過機載紅外導引頭與光電傳感器跟蹤目標。

俄羅斯的"莫洛特"（錘式）便攜式攔截器重1.5-2公斤，射程1公里，同樣采用動能撞擊，從手持發射筒以"發射后不管"模式出擊，配備紅外導引頭。烏克蘭的"毒刺"無人機則針對III級目標（如"沙希德"無人機），采用十字形設計，配備爆炸戰斗部，速度達160公里/小時，作戰高度3公里，但遙控操作特性限制了大規模部署潛力。

專用無人機攔截器雖性能可靠，但通用四旋翼方案成本更低。MBDA與Fortem Technologies合作開發可適配多種四旋翼的"戰斗部-傳感器"組合套件，集成至"天空衛士"反無人機系統。該套件含多普勒雷達與高爆破片戰斗部，雷達在最佳距離觸發戰斗部。烏克蘭已展示將商用無人機改裝為攔截器的案例，通過加裝碰炸引信戰斗部攻擊敵方直升機，堪稱"簡易版近程防空系統"。

美國新興企業Anduril Industries推出"走鵑-M"攔截器，采用雙渦輪噴氣發動機與垂直起降能力，存儲于獨立發射容器。渦輪噴氣引擎在攔截器中屬非常規選擇——雖比火箭發動機速度低，但比電動螺旋槳更快且更昂貴。

與"走鵑-M"類似，德國迪爾防務公司（Diehl Defence）的"蟬"式反無人機方案也加入低速、小型、低成本攔截器陣營。"蟬"采用十字翼結構，機頭安裝五葉螺旋槳，由機載電池驅動，翼面配備機動舵。其配備主動雷達導引頭用于末端制導，并通過地面發射單元指令修正彈道。迪爾公司提供兩種殺傷選項：可重復使用的網彈發射器版本與高爆破片戰斗部版本。

據悉該攔截器與Skysec公司聯合開發，后者生產外觀相似的"哨兵捕捉"網彈攔截器。"哨兵捕捉"射程5公里，極速65米/秒，重1.8公斤，翼展300毫米，長度700毫米。迪爾公司在其基礎上加裝高爆破片戰斗部升級而成"蟬"式，可集成至"守護者"模塊化反無人機系統或獨立使用，計劃2026年投產。

無人機攔截器具備單價低、生產周期短、采用商用組件等優勢。專用自主攔截器與遙控四旋翼方案的成本差異，折射出其所應對威脅體系的經濟性與可獲得性特征。

C-UAV防空導彈系統與混合設計方案

防空導彈系統（SAMs）在射程、速度、機動性、戰斗部質量與自主性方面表現卓越，其作為單向飛行器可自主或通過火控雷達引導完成發射至攔截全過程。由于組件復雜，其單發成本高于無人機攔截器，對于10公里內目標而言，性價比不及火炮或便攜式系統。盡管具備反無人機能力，但其高昂成本促使人們尋求替代方案或開發經濟型防空導彈以應對無人機威脅。

圖：L3Harris的"吸血鬼"C-UAV系統可模塊化裝載于豐田Tacoma等民用皮卡，具備多平臺適配性

BAE系統公司為傳統70毫米"九頭蛇"非制導火箭彈推出"先進精確殺傷武器系統"（APKWS）制導套件。該套件采用半主動激光（SAL）制導技術，依賴發射平臺的外部激光指示器照射目標，通過傳感器捕捉目標表面反射的激光信號，由彈載制導計算機持續更新飛行路徑。此方案賦予老舊彈藥新生——非制導火箭彈本身已是相對廉價的一次性消耗品。

APKWS II采用分布式孔徑半主動激光導引頭（DASALS）的獨特設計：在火箭彈翼部安裝四個微型SAL導引頭取代傳統彈頭中心導引頭，彈翼配備襟翼實現轉向控制。該設計兼容現役"九頭蛇"戰斗部，制導模塊可插接于戰斗部與火箭發動機之間。加裝可選近炸引信后，該武器儼然成為小型近程防空導彈。

L3Harris技術公司將APKWS套件改造為"吸血鬼"C-UAV系統的殺傷單元。"吸血鬼"系統可搭載四聯裝導彈吊艙，與配備晝夜通道及激光指示器的Wescam MX-RSTA光電瞄準具聯動。該系統已在烏克蘭戰場實戰中成功攔截"沙希德-136"無人機。BAE系統公司聲明其最大射程為5公里（旋翼平臺發射），地面發射射程顯著降低。由于沿用"九頭蛇"火箭設計，若保持通用性則難以提升射程。

另一低成本應用案例是Hades防御系統公司的RP-24多管火箭系統。該系統基于57毫米S-5火箭彈與可編程定時引信，配套HAWK雷達可探測6公里內雷達截面積0.01平方米的空中目標。火箭彈發射后依賴發射器精確方位對準，引信按預設時間引爆攔截目標。該方案雖成本極低，但難以應對機動空中威脅。

圖：RTX公司"郊狼Block 2"設計為微型防空導彈，采用火箭助推發射與渦輪噴氣發動機動力

RTX公司推出小型防空導彈/混合C-UAV彈藥"郊狼Block 2"。Block 2型與Block 1型差異顯著：前者形似小型防空導彈，采用火箭助推發射后切換渦輪噴氣發動機持續推進，極速達555公里/小時。該導彈作為美軍"機動式低慢小無人機綜合挫敗系統"（M-LIDS）組成部分，與Ku波段射頻火控雷達（KuRFS）協同工作，末端制導采用Ku波段主動雷達導引頭，配備近炸引信高爆破片戰斗部。

采用民用市場可獲取材料制造導彈的新興趨勢，旨在最大限度降低武器成本與研發生產周期。愛沙尼亞Frankenburg技術公司正開發"Frankenburg導彈Mark 1"，計劃2025年在烏克蘭測試。該導彈設計射程2公里，作戰高度1公里，開發進展迅速——阿聯酋IDEX 2025防務展上，其概念模型已搭載于Milrem公司"浩劫"無人地面車輛（UGV）。

值得關注：遙控武器站與霰彈槍方案

圖：緊湊型雷達陣列搭配光電引導的遙控武器站（RWS）與發射可編程空爆彈藥的輕量化30毫米機炮，可構成反無人機（C-UAV）解決方案。該配置可集成至現有載具且不影響其核心功能。（克里斯·穆爾維希爾）

討論C-UAV系統時若忽略遙控武器站（RWS）將失之偏頗。車載RWS搭載輕量化30毫米機炮已成趨勢，既可作車載C-UAV方案組成部分，亦能為輕型防空資產提供額外防護。在2024年歐洲薩托利防務展上，KNDS法國公司推出4×4 VBMR-L Serval裝甲車的C-UAV改型，配備MC2-Technologies MATIA雷達與ARX 30遙控武器站（搭載30×113毫米30 M 781 MPG機炮）。據稱可編程空爆彈藥已接近實用化，其通過在最佳距離形成破片云，較傳統彈藥顯著提升毀傷概率。此類方案在全球防務展中日益常見。

低成本近防概念

部分概念設計宣稱成本效益優于30毫米可編程空爆彈藥。梅德韋杰夫視察俄羅斯無人系統與技術中心期間亮相的"泰坦"系統，采用24管霰彈槍基座（可旋轉俯仰槍管），配備晝間攝像頭跟蹤目標，疑似為載具提供末端點防御。盡管槍管尺寸顯示射程極近，但若其齊射能力屬實，可為車載C-UAV應用提供最后防線。

未來展望

無人機技術持續演進，反制能力必須同步升級。動能C-UAV系統的效能評估需綜合威脅壓制能力、成本效益與可擴展性。傳統防空導彈雖具價值，但其高昂成本難以應對海量廉價無人機威脅。制導火箭彈改造方案與無人機攔截器等新興方案，在成本與能力間實現平衡。低成本動能效應器的開發將發揮關鍵作用，確保防御能力與無人機生態的爆炸式增長保持同步。

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

本文認為，俄羅斯新型核武器系統將對東歐地區常規戰爭能力產生有限但切實的影響。基于公開資料評估各武器性能及其協同效應，本文分析其對實戰威懾、軍備控制的影響，并結合俄軍作戰理念推測其戰術整合路徑。研究結論可為軍事戰略家與政策制定者應對北約東翼潛在區域沖突提供參考。

俄羅斯總統弗拉基米爾·普京在2018年度國情咨文中宣布了五款新型核武器投送系統。彼時，僅Kh-47Ms2"匕首"高超音速空射彈道導彈確認服役。截至2023年，俄方已列裝其中三款系統，并宣稱剩余兩款（"海燕"與"波塞冬"）于同年完成測試。目前，俄軍已在烏克蘭戰場投入"匕首"與3M22"鋯石"高超音速巡航導彈兩款新型武器。

• 歐洲戰場影響評估

這些新型武器將如何影響俄軍在歐洲的作戰能力？本文認為其將有限度提升莫斯科的戰爭能力。盡管技術層面具有突破性，但實際效能僅體現為俄軍戰力的漸進式提升。高超音速武器或可加速攻擊節奏，俄方宣稱其增強打擊精度，二者均可能增加北約東翼防空反導體系的應對難度，削弱"拒止威懾"戰略效能。

但需注意武器性能可能不及俄方宣傳。在烏克蘭戰場，"匕首"與"鋯石"雖較傳統武器更易突破基礎防空體系，卻均未達俄軍預期目標，且仍受制于"愛國者"等美制先進防御系統。這種表現暗示俄新型武器技術水平存在虛標嫌疑，當前戰略影響有限。但俄方或能從挫敗中汲取經驗，改進未來沖突中的武器技術與戰術運用。

• 五款新型系統技術解析

本文重點研究的五款系統包括："先鋒"高超音速滑翔飛行器、9M730"海燕"核動力巡航導彈、"匕首"高超音速空射彈道導彈、"波塞冬"無人潛航器及"鋯石"高超音速巡航導彈。各系統均配備核戰斗部型號，其中多款確認具備常規型號。俄方聲稱每款系統均具備高超音速或核動力特征，可規避現有反導體系。但"匕首"與"鋯石"的實際表現表明，俄方關于武器不可攔截性的論述存在蓄意虛假宣傳或能力誤判。盡管尚無確證，但"先鋒"、"海燕"及"波塞冬"的相關聲明亦可能摻雜類似失真信息。

• 行文結構說明

本文首章詳述五款新型武器技術背景；次章分析"匕首"與"鋯石"在烏實戰應用；第三章探討其在俄北約區域沖突中的潛在運用場景（包括升級管控、空天防御、海戰及有限核打擊）；隨后從理論層面論證這些武器既不會顛覆俄作戰模式，也不會改變區域力量平衡；文末提出針對美歐政策的應對建議。

俄羅斯新型核武系統概覽

作為核現代化計劃組成部分，俄羅斯已部署或正在研發五類新型核武器系統。其現代化動因包括維持核威懾力、提升國際地位、滿足國內利益集團訴求。值得注意的是，這些武器可能突破初始設計定位，被投入實戰應用。

先鋒（Avangard）：高超音速助推滑翔飛行器，由導彈搭載至100公里高度后分離，通過大氣層內不規則彈道機動突防，滑翔階段速度可達20馬赫。其高機動特性顯著增加跟蹤攔截難度。

鋯石（Tsirkon）：艦載高超音速核常兼備巡航導彈，2020年2月首測，2023年1月列裝。已完成陸基與潛射測試，并在烏克蘭戰場投入實戰。相較僅依賴速度突防的"匕首"，其復合機動能力對防空反導體系更具穿透性。適配平臺包括"戈爾什科夫海軍上將"級護衛艦、"暴徒-M"級與"卡拉庫特"級輕型護衛艦，陸基發射裝置亦參與對烏打擊。

匕首（Kinzhal）：俄方宣稱的高超音速空射彈道導彈，具備核常雙用途能力，現役型號僅配備常規彈頭。理論上可由米格-31K或圖-160戰略轟炸機搭載，系俄軍首款投入實戰的該類型武器。但學界質疑其"偽高超音速"屬性：一是缺乏"鋯石"與"先鋒"的末端機動能力（部分學者視此為高超音速武器核心特征）；二是飛行過程中速度可能跌破5馬赫高超音速閾值。

海燕（Burevestnik）：研發中的核動力巡航導彈，微型核反應堆推進系統設計使其射程達10,000至20,000公里，可實現俄境內全域發射覆蓋美國本土。測試過程頻發事故：北極新地島海域試射多次脫靶墜海；2019年涅諾克薩海軍試驗場核動力裝置事故導致5名俄國家原子能集團技術人員死亡、3人受傷，俄水文氣象與環境監測局在阿爾漢格爾斯克地區監測到放射性塵埃云。

波塞冬（Poseidon）：研發中的核武裝核動力無人潛航器，航速約每小時100英里。西方與俄媒均稱其為"末日武器"，其作戰模式為近岸水下引爆，通過放射性巨浪而非核爆沖擊波實施毀滅性打擊。2023年1月首批量產，俄媒稱計劃2025年前為太平洋艦隊"別爾哥羅德"號核攻擊潛艇配備該武器系統。

匕首與鋯石導彈在烏克蘭戰場的運用

俄羅斯在烏克蘭沖突中使用了"匕首"與"鋯石"導彈系統。據稱俄軍于2022年3月首次在烏克蘭部署"匕首"導彈，但部分非俄方消息源質疑其真實性。2023年3月，俄軍發動規模最大的"匕首"齊射，打擊烏克蘭境內多處軍事與民用目標。盡管俄方宣稱該導彈具備高精度打擊能力，實際應用中卻頻繁出現精度不足問題，多用于攻擊燃料庫、居民區等無需高精度的目標。"匕首"雖能產生顯著動能毀傷，但其效果與俄軍其他同當量武器并無本質差異。盡管烏克蘭防空反導系統難以攔截"匕首"，但這與其他俄制彈道導彈的突防效果相近。

2023年春季"愛國者"防空系統的部署顯著削弱了"匕首"的作戰效能。"匕首"在俯沖階段可能減速，導致其易被"愛國者"攔截。在首次交戰中，部署基輔的"愛國者"系統成功攔截六枚來襲"匕首"中的五枚，第六枚僅造成系統輕微損傷（俄方宣稱摧毀該系統的說法不實，受損系統短期內即恢復作戰）。后續交戰中，"愛國者"系統繼續對"匕首"實施有效攔截。俄軍轉而攻擊"愛國者"防御圈外目標，其打擊效果與早期相當。例如，2023年8月，俄軍向基輔及周邊發射三枚"匕首"，其中一枚被攔截，另一枚在伊萬諾-弗蘭科夫斯克州（超出"愛國者"覆蓋范圍）造成一名8歲男童死亡。

俄烏雙方均聲稱俄軍在戰場使用了"鋯石"導彈。普京2024年2月底提及該導彈的實戰部署，與烏方關于俄軍同年2月初使用"鋯石"攻擊居民樓與能源設施的報告相符。部分分析認為2023年12月某次襲擊的殘骸特征暗示"鋯石"參戰，但官方未予證實。

相較依賴速度突防的"匕首"，"鋯石"憑借機動性與更高速度更具技術優勢。烏克蘭空軍發言人伊利亞·耶夫拉什宣稱其SAMP/T與"愛國者"系統可攔截"鋯石"，但此類聲明可信度存疑。2024年3月曾傳出烏防空系統疑似攔截"鋯石"的未經證實消息。

新型核武器在常規戰爭中的潛在應用

如同"匕首"與"鋯石"的實戰化應用，俄羅斯新型核系統可能被投入常規戰爭。這些系統的雙用途特性使其可作為常規或核打擊工具。除持續在烏使用現有型號外，俄軍可能在區域沖突中動用"匕首"、"鋯石"或"先鋒"的常規型號，或在局勢意外升級、誤判北約決心、領導人非理性決策等情況下實施有限核打擊。若俄方判定美方不會直接介入，部分系統也可能用于局部沖突。本節探討俄軍如何將此類系統整合至升級管控打擊、海戰、空天防御及有限核戰場景。

• 俄羅斯核現代化與沖突升級管控

鑒于新型核武器的象征意義及其反制導彈防御系統的感知效能，俄羅斯戰略家可能考慮將其用于沖突升級管控。若美俄威懾失效導致俄北約爆發區域戰爭，莫斯科或采取行動以終止沖突、防止戰事外溢或限制升級。俄方升級管控理論在俄戰略界及海外學術界與政策圈引發廣泛討論：部分學者將其與"以升級促降級"戰略關聯，主張俄可能通過有限核打擊在地區沖突威脅政權存續前實現降級；另一些觀點認為俄軍事思想已摒棄將非戰略核武器作為降級工具，且俄政策層面對此無明確立場；亦有分析指出核武器使用存在可能但非必然，盡管俄接受非戰略核打擊在區域沖突中的作用，但更傾向于使用戰略非核武器。普京近期表態暗示，修訂后的俄核學說可能明確將升級管控列為核武使用依據。

無論采取常規或核手段，俄沖突升級管控聚焦四大目標：

1. 威懾針對俄本土的直接侵略
2. 防止低強度沖突擴大化
3. 阻遏危及國家或政權存續的能力部署
4. 以俄可接受方式終止沖突

俄方可能重點打擊關鍵軍事與經濟基礎設施（包括軍事薄弱點、交通樞紐或能源設施），以威懾對俄進一步侵略。戰略非核武器或非戰略核武器的打擊（可能涵蓋本文所述新型核武器）也可能針對俄方視為威脅政權存續的目標，如北約歐洲國家前沿部署的核武器。

部分新型武器可能顯著影響升級管控。俄可運用提升精確打擊能力且更難被反制的武器攻擊導彈防御陣地，增強對中東歐美盟友的火箭攻擊能力。此類能力雖不會削弱美常規反擊能力，但俄方或認為其可消解導彈防御系統的拒止效能，從而削弱"拒止威懾"。該效能實現需武器性能達標，但俄在烏實戰表現引發質疑。此外，削弱拒止威懾無需依賴新型系統，俄可通過飽和攻擊、特戰滲透或現有精確打擊手段達成。

鑒于"匕首"對先進防空反導系統的脆弱性已在烏克蘭戰場證實，"先鋒"與"鋯石"或展現更高技術成熟度，但難以改變俄美戰略平衡。俄方宣稱"鋯石"速度令其無法被反制，但速度優勢并未賦予其他俄制系統（如"匕首"）等效能力。"鋯石"射程也限制其對美陸基洲際彈道導彈（ICBM）的打擊效能——搭載平臺需抵近美國海岸數英里才能覆蓋美ICBM陣地西翼。此外，俄對其他新型系統的速度宣傳存在夸大先例，使"鋯石"性能聲明可信度存疑。"先鋒"憑借速度與機動彈道可能對反導系統構成重大挑戰。

• 俄羅斯核現代化與海軍作戰能力

新型核常兼備武器可能對俄海軍作戰產生最大助益。若俄方關于"鋯石"性能的聲明屬實，其將顯著提升俄軍戰力。該武器的常規與核型號均可在海戰中發揮作用。"鋯石"主要設計用途是摧毀配備防空反導系統的敵方水面艦艇，削弱對手先發制人打擊或攔截俄反擊的能力。其全程高空飛行特性可降低敵方反制效能。航母戰斗群可能成為"鋯石"或"波塞冬"的打擊目標——俄戰略界擔憂現役武器難以對抗美航母編隊，故將新型武器視為關鍵作戰工具。海上情報、監視、偵察及指揮控制系統也可能成為精確制導武器的重點打擊目標。

基于對海上目標的成功測試及多平臺部署計劃（包括水面艦艇與潛在潛艇），"鋯石"是對抗海上威脅的首選武器。與"匕首"及可能列裝的"先鋒"類似，"鋯石"具備核常雙用途能力。俄可使用常規型號精確打擊關鍵海軍目標而不跨越核門檻。"匕首"或有類似用途，但其在烏表現欠佳表明其難以突破先進防空體系保護的航母編隊。"波塞冬"無人潛航器為俄提供另一海基核戰選項——盡管其主要定位為二次核反擊武器，但也可用于攻擊航母編隊。不過，俄動用該系統的可能性低于"鋯石"，因攻擊移動目標需"別爾哥羅德"號潛艇抵近航母編隊，可能面臨美反潛戰能力的威脅。

• 俄羅斯核現代化與空天防御能力

除沖突升級管控與海軍作戰外，俄羅斯可能將新型核常兼備武器整合至空天防御體系。相較于核型號，俄方更傾向于使用常規型號執行空天防御任務。盡管不能完全排除核武器使用可能，但沖突升級風險、二次核反擊能力損耗及放射性塵埃對俄本土環境與人口的威脅，促使俄優先選擇非核能力。

常規型號新型武器可用于對敵力量實施先發制人打擊。俄羅斯軍事學者德米特里·阿達姆斯基認為，俄空天防御的最佳策略是在敵方空中力量尚處地面階段實施有效打擊。"先鋒"、"匕首"與"鋯石"可對需高精度摧毀的關鍵目標實施打擊。該策略存在模糊性風險及消耗寶貴反擊武器的成本問題。

• 俄羅斯核現代化與有限核打擊能力

盡管俄方不太可能在戰場用途外（升級管控與空天防御）使用核武器，但此類應用并非絕無可能。若俄領導層認為低當量核打擊能帶來重大戰場收益且不會引發外部勢力不可接受的反應，可能授權實施有限核打擊。新型核武器的小當量特性使其成為有限核打擊選項。

部分系統突防反導能力與精度優勢可能激勵俄實施單枚低當量核打擊。若性能達標，此類系統將比基礎選項更可靠。單彈突防可限制附帶毀傷，理論上降低戰爭縱向與橫向升級風險。此外，俄無需發射大規模導彈齊射混淆美盟反導系統，從而減少美方誤判為戰區級核打擊的可能性。

有限核打擊未必必然動用這些系統，俄另有多種未在本文討論的有限核選項。新型系統主要功能是賦予俄戰術核能力，其戰略定位仍為威懾美核打擊。鑒于"先鋒"列裝數量有限且"鋯石"側重海戰用途，俄更可能動用其他陸、空、海基系統執行戰場核任務。基于在烏常規使用經驗及對"愛國者"系統的低效表現，"匕首"或成新型核系統中實施有限核打擊的首選。

• 海燕：低效實戰選項評估

俄羅斯高超音速武器具備實戰潛力，"波塞冬"亦有特定海戰用途，但"海燕"若成功研發仍面臨應用局限。若其性能達標，該系統將結合近乎無限的射程與規避現役美反導體系能力，可繞過美雷達站對本土目標實施突襲。導彈飛行軌跡沿途釋放的放射性同位素將在命中前對敵領土造成大面積輻射污染，增強毀傷效能。

上述特性使"海燕"成為二次核反擊的理想選項，可打擊美歐高價值目標并沿航跡制造次生輻射損害。但其作為首輪打擊、升級管控或常規作戰工具則效能低下——附加輻射損害可能引發美方更強烈反應，違背沖突降級目標并增加核戰全面升級風險。此外，導彈從俄境內發射將導致本國領土與人口中心遭受輻射污染。在二次核反擊場景中（美核打擊已造成俄領土輻射），此問題尚可接受；但在其他場景中，俄將面臨生態破壞、公共衛生危機及政治抵制壓力，尤其當存在替代選項時選擇自損性打擊顯然非理性。

對策建議

盡管新型核武器本質是威懾工具與地位象征，俄羅斯仍可能將其投入實戰。俄方可在東歐區域沖突中使用核常兼備武器的核或常規型號；莫斯科亦可能將"先鋒"、"匕首"與"鋯石"三款高超音速系統用于沖突升級管控與空天防御。但需注意，這些武器難以改變戰略平衡，因俄其他現役系統具備等效任務執行能力。

部署"愛國者"系統、末段高空區域防御系統（薩德）或其他先進防御體系保護關鍵資產，可削弱"匕首"與"鋯石"的威脅。美國威懾戰略的核心應聚焦于彰顯反擊俄侵略的決心。若威懾失效，應對俄升級行為的準備仍需以建立并維持地區常規力量優勢為重點。因此，反制俄高超音速武器用于升級管控的策略，應與現行維持常規威懾、贏得區域沖突的舉措保持戰略連貫性。

美國與北約應考慮多維度強化威懾：北約可增強東翼常規力量部署，美國可增加前沿核武器數量；波蘭等國家接收核武器部署亦可彰顯美國保衛東歐盟友的決心。每種方案均能提升區域威懾，但需權衡潛在風險。

"鋯石"可能實質性提升俄反艦能力，威脅美航母戰斗群生存，危及美水兵安全、削弱力量投射、弱化地區威懾效能。美國應通過升級海基反導系統（如新型SM-6）及借鑒烏軍反制經驗應對。若烏方關于SAMP/T與"愛國者"可攔截"鋯石"的說法屬實，美盟應在關鍵海軍資產周邊部署此類系統（或更先進的薩德系統）。

同步推進"高超音速與彈道追蹤天基傳感器"（HBTSS）研發可提升對高超音速武器的探測跟蹤能力（2024年2月美已發射兩顆原型衛星）。除升級管控、空天防御與海戰用途外，俄或動用多系統實施有限核打擊。反制此類打擊需持續通過戰略信號傳遞美方反擊決心。鑒于"海燕"在有限核打擊場景中的低效性，美盟應重點研判高超音速武器威脅。

結論

俄羅斯研發多款新型核武器系統旨在維持核威懾與國際聲望。但俄軍可能突破其設計定位，將常規或核型號投入區域沖突——已在烏克蘭戰場驗證"匕首"與"鋯石"的實戰應用。

這些能力不構成戰略革命性突破，部分僅實現攻擊速度、精度或可靠性的漸進提升。美盟亟需在北極與北約東翼等關鍵區域構建應對體系：升級反導能力、持續傳遞戰略決心。當前"匕首"與"鋯石"表現欠佳、"先鋒"列裝有限、"海燕"與"波塞冬"尚處研發階段，為美盟爭取了有限應對窗口。

應對俄新型核武器無需顛覆性舉措，而應深化現有能力建設：在東歐與北歐部署先進區域反導系統、加速HBTSS研發、優化威懾風險管控。提升區域反導與高超音速追蹤能力既可削弱打擊毀傷效果，又能通過強化"拒止威懾"降低俄方成功預期，從而抑制其動武沖動。

防御體系升級、傳感器研發與威懾強化需投入大量資源。盡管面臨智力與財力限制，但當前投資對降低俄打擊概率、弱化打擊效能至關重要。隨著俄烏戰爭持續、對美歐信息戰升級及鷹派言論加劇，俄北約沖突風險攀升，應對此類威脅的緊迫性日益凸顯。

光保真（Li-Fi）是一項新興技術，通過利用可見光譜進行數據傳輸，徹底革新了無線通信。針對傳統射頻（RF）系統的局限性，Li-Fi在帶寬、安全性和能效方面展現出無可比擬的優勢。本文探討Li-Fi的變革潛力，尤其聚焦于安全性與抗干擾能力至關重要的軍事場景。從強化指揮控制行動到支持海軍協調與災害響應，Li-Fi的獨特性（如抗電磁干擾與高速傳輸能力）使其成為射頻技術的理想替代方案。然而，在實際大規模應用前，需解決視距依賴性和環境敏感性等問題。通過混合技術將Li-Fi與現有射頻系統整合，以及IEEE 802.11bb標準化進程的推進，為其實用化指明了路徑。本文還展望了Li-Fi在多域作戰中的角色及其與量子加密技術的潛在協同效應。研究通過廣泛分析，揭示了Li-Fi在解決當前通信難題中的重要性，以及其在軍事與民用領域重塑連接方式的潛力。通過推動政府、學術界與企業的協作，Li-Fi的采用可能標志著向更安全、高效、自適應無線通信網絡轉型的分水嶺，為日益互聯的世界奠定基礎。

無線通信技術的出現對構建現代互聯社會發揮了關鍵作用，推動著從商業到軍事等各領域的進步。然而，在當今數據密集型、注重安全的社會環境中，基于傳統射頻（RF）系統的局限性日益凸顯。頻譜擁堵、易受網絡攻擊的脆弱性以及環境低效性等問題，凸顯了對創新解決方案的迫切需求。在此背景下，光保真（Li-Fi）作為一種突破性技術應運而生——它利用可見光徹底革新了數據傳輸方式。

Li-Fi技術于2011年問世，通過可見光通信（VLC）技術，利用LED燈泡實現高速數據傳輸。這一突破不僅解決了射頻系統的帶寬限制，還在安全性、效率和適應性方面提供了獨特優勢。Li-Fi通過光波傳輸數據的特性使其無法穿透墻壁，從而天然具備抵御外部竊聽的安全性；而其與現有LED基礎設施的兼容性則確保了能效優勢與廣泛適用性。作為標準無線系統的補充或替代方案，Li-Fi具備顛覆多個行業的潛力，其軍事應用前景尤為引人注目。

要在多樣且常具敵意的環境中實現任務效能，軍事行動需要強大、安全且高速的通信網絡。從地下掩體到大規模海軍作戰，能否保持持續安全的通信能力，往往決定著任務成敗。當前軍事通信系統主要依賴射頻技術，包括衛星通信（SATCOM）、GPS和戰術無線電網絡。盡管這些系統行之有效，但其在當代電子戰背景下日益暴露出易受干擾、攔截和壓制的脆弱性。Li-Fi的抗電磁干擾能力和高帶寬特性，為解決這些問題提供了革命性方案。

本文深入探討Li-Fi技術在軍事場景中的潛力，解析其結構創新、操作優勢及相對于傳統系統的比較優勢。通過闡述Li-Fi的概念框架，突出其超高速、高安全性和環境友好特性，并分析其在陸地指揮控制中心、海軍作戰和危機管理場景中的應用。結合真實案例研究，并針對Li-Fi集成的技術與操作挑戰，本文強調光基通信系統對增強軍事通信網絡的關鍵作用。

研究首先全面概述Li-Fi技術的優勢與架構，繼而探討其標準化進程和大規模部署的成熟度。后續章節聚焦Li-Fi在軍事指揮中心、海軍艦隊和災害管理場景中的變革潛力，展示其在射頻系統失效環境下仍能安全高效運行的獨特能力。本文亦客觀分析Li-Fi的局限性（如依賴視距通信和環境敏感性），同時提出混合解決方案與未來技術發展路徑以克服這些障礙。

隨著全球安全格局的演變，對彈性、自適應和安全的通信系統需求日益迫切。通過開發可見光譜的未利用潛力，Li-Fi標志著無線通信的范式轉變，為現代軍隊面臨的挑戰提供了安全、高速且可擴展的解決方案。本研究旨在細致闡釋Li-Fi的能力邊界、局限性與發展前景，將其定位為下一代軍事通信戰略的基石。

光保真（Li-Fi）技術的概念化

定義光保真技術

在數字時代，數據傳輸承擔著關鍵角色，尤其是在互聯程度日益廣泛和全球化的背景下。這種場景既帶來重大挑戰，也為技術與社會進步創造了前所未有的機遇。在此背景下，無線保真（Wi-Fi）技術曾通過依賴射頻（RF）實現遠距離無線數據傳輸，成為無線通信領域的突破。然而，隨著互聯網用戶數量持續增長，現有射頻頻譜已逐漸無法滿足高需求（Fabiyi，2016年）。這種不足導致射頻資源稀缺，可能引發重大連接中斷并降低服務質量（Sharma等，2013年）。此外，頻譜擁堵與安全問題凸顯——傳輸易受攔截和干擾，這迫切要求解決無線通信系統的脆弱性（Sharma等，2013年）。

應對這些挑戰，光保真（Li-Fi）技術提供了有效替代方案。與傳統依賴無線電波的方法不同，Li-Fi利用光波傳輸數據，為當前無線通信系統的局限性提供了創新解決方案。該技術由Harald Hass教授于2011年首次提出，其基礎是可見光通信（VLC）系統，即"利用400太赫茲（780納米）至800太赫茲（375納米）可見光作為數據傳輸與照明的光載體的通信介質"（Sharma等，第151頁，2013年）。因此，Li-Fi通過LED燈泡以人眼無法察覺的速度調制光線來傳輸數據。這些LED兼具照明與數據傳輸功能，通過改變光閃爍頻率實現數據編碼（Guan & Hina，2024年）。

值得注意的是，Li-Fi通過多項優勢顯著提升了無線網絡的性能與實用性。最重要的優勢之一是其增強的安全特性：通過Li-Fi傳輸的數據被限制在光照區域內，天然形成防數據泄露屏障（pureLiFi，無日期）。由于光波無法穿透墻壁，外部無法感知和探測傳輸信號，從而確保數據分區能夠安全進行且不受外部干擾，這種隱私保護水平是射頻系統難以企及的（Sharma等，2013年）。

光保真（Li-Fi）技術的安全優勢之外，還具備遠超傳統Wi-Fi的前所未有的速度與帶寬。這使其成為高帶寬需求應用的理想選擇，可在密集數字化環境中實現更快下載與更可靠連接，從而確保清晰穩定的通信信道（pureLiFi，無日期）。此外，Li-Fi在推動環保技術替代方案方面邁出重要一步。通過將數據傳輸功能與LED照明整合，Li-Fi顯著節約能源并降低環境影響（Fabiyi，2016年）。這種協同效應不僅優化能源使用，還能延長照明基礎設施的生命周期并增加功能價值。雙重功能性（照明與傳輸）使Li-Fi不僅是高效通信手段，更是節能照明解決方案。

就穩定性而言，Li-Fi提供不受射頻干擾的持續連接，這在其他無線信號可能引發中斷的工業環境中表現尤為突出（pureLiFi，無日期）。此外，光源的普遍性有效解決了可用性問題。全球數十億燈泡只需替換為LED燈泡即可實現高效數據傳輸。廣泛的可用性與強勁性能相結合，確保Li-Fi能夠支撐關鍵通信而無需承擔中斷風險（pureLiFi，無日期）。綜合這些優勢，Li-Fi有望徹底革新無線通信的認知與應用方式，承諾提供增強的安全性、更快的速度、環境效益及更高可靠性。因此，"Li-Fi提供了一種相對更簡單、廉價、快速且安全的數據傳輸方式。換言之，Li-Fi是一項尖端技術，使無線通信相比有線通信獲得顯著優勢"（Fabiyi，第1033頁，2016年）。

當前陸地與海洋領域的軍事通信

在軍事領域，通信對協調作戰具有核心作用——決策能力與戰術響應高度依賴單位與指揮部之間信息傳遞的速度與準確性。因此，"軍事通信必須具備頻率、帶寬、信息傳輸速度、響應時間等參數的靈活可調性與適應性，并確保在不同環境條件下保持通信連續性"（Velastegui等，第62頁，2022年）。在此背景下，精確通信技術的使用可決定軍事任務成敗，從而提升整體作戰效能（Oledcomm，無日期-b）。

從技術及通信視角看，陸地與海軍領域的共性在于使用依賴電磁波傳輸信息的先進無線電系統，主要通過無線通信實現（Velastegui等，2022年）。因此，無線電波作為軍事通信主要載體，運用高頻（HF）、甚高頻（VHF）與超高頻（UHF）等不同頻段支撐戰術與海軍通信。在此框架下，軍事領域部署了多種依賴無線電波的設備，包括衛星通信（SATCOM）、天線、GPS、應答器與接收器，這些設備對維持穩定通信鏈路至關重要。

以美國陸軍使用的聯合戰術無線電系統（JTRS）為例（Maher，2007年）。JTRS是一套創新型軟件定義無線電系統，能使用多頻段無線電頻率并通過軟件升級靈活擴展。該系統使美軍各軍種實現跨軍種通信，為陸軍、海軍、空軍與海軍陸戰隊提供互操作性通信（Maher，2007年）。通過支持多頻段與多通信模式，該系統為武裝部隊多樣化需求提供高容量互操作解決方案（Maher，2007年）。從戰術層面看，美軍最先進的工具是聯合戰斗指揮平臺（JBC-P），該平臺用于追蹤友軍位置，并為士兵提供增強型衛星連接與卓越后勤保障能力（PEO C3N，無日期）。該平臺致力于提升早期"21世紀部隊旅及以下作戰指揮系統/藍軍追蹤系統（FBCB2/BFT）"的功能（PEO C3N，無日期）。這一基礎系統不僅全面部署于陸軍各旅級戰斗隊，更集成于數千個平臺，成為維持戰場態勢感知與作戰協調的關鍵組件（PEO C3N，無日期）。

海軍通信系統方面，存在諸多項目（尤其在美國），如全球指揮與控制系統-海上版（GCCS-M）、移動用戶目標系統（MUOS）及海軍多頻段終端（NMT）。這些系統均依賴衛星通信確保海軍部隊在廣闊海域保持連接（Hu等，2018年）。這些系統旨在為數據傳輸提供高容量穩健通道，作為美國海軍通信系統的核心組件，支持從和平部署到高強度沖突等多樣化復雜環境中的通信。綜上所述，陸地與海軍作戰的軍事通信渠道主要依賴無線電波與衛星技術，為軍事行動的協調與執行提供關鍵連接支撐。

針對當前多軍兵種聯合作戰實戰化訓練的需求，建模和仿真領域的未來目標是創建統一的真實－虛擬－構造 （ＬＶＣ）集成架構，支持快速集成模型和開展仿真，用于聯合作戰訓練、戰術協同、擬制作戰計劃和評估等。 通過探究 ＬＶＣ 概念內涵和應用領域，分析美軍 ＬＶＣ 訓練網絡發展計劃，梳理了分布式任務作戰、聯合仿真環境和美海軍模擬 訓練三個典型 ＬＶＣ 系統應用范例。 借鑒美軍應用 ＬＶＣ 解決聯合訓練的經驗做法，給出加快構建我軍一體化聯合訓 練的啟示，為我軍聯合訓練環境建設提供有價值的參考。 近年來，以美國為代表的軍事強國一直在開展一 系列針對先進武器、戰法和特種裝備的研究、試驗等工 作。 在軍事訓練領域，部隊戰備的關鍵在于訓練場景 的準確性和逼真性。 隨著戰爭和國防戰術的不斷演 變，迫切需要創新作戰人員應對實戰化訓練的方式。 軍事仿真將更加注重真實、虛擬、構造仿真的結合，即 真實?虛擬?構造（ Ｌｉｖｅ?Ｖｉｒｔｕａｌ?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ， ＬＶＣ） 仿真 技術的發展［１?３］ 。 ＬＶＣ 訓練將實兵、虛擬和構造元素結 合到一個綜合環境中，最大限度地減少后續工作并最 大限度地提高訓練效果。