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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

多智能體系統正通過復雜的自主AI智能體網絡變革現代國防戰略。這些系統顯著提升陸、海、空及網絡空間軍事行動效能。本文探討多智能體系統在國防中的關鍵作用，分析其前沿應用場景、核心優勢以及技術演進過程中面臨的挑戰。

從戰場模擬到實時威脅分析，多智能體系統正在優化軍事決策流程與作戰效能。此類分布式AI網絡可高速處理海量數據、協調響應行動，并以超越傳統集中式系統的方式適應動態環境。隨著國防機構對該技術的持續投入，多智能體系統即將重塑國家安全架構與軍事戰略體系。

然而，將多智能體系統整合至國防框架既帶來機遇也伴隨挑戰。本文深入探討如何平衡協作式AI的技術潛力與安全風險、倫理爭議及人類監督機制等核心議題。

海岸防御應用

圖：海岸線上部署的機動化防御系統。

海岸防御是一項需要快速決策與協同作戰的關鍵任務。多智能體系統正使該任務更高效且更具成效。此類系統通過多個小型智能設備協同工作實現功能，其運作模式猶如協同作業的微型機器人集群。

分布式分層設計是該領域行之有效的架構方案。這種智能組織架構采用樹狀分支結構——頂層負責核心決策，底層分支處理具體戰術任務。該架構顯著提升海岸防御團隊的響應速度與決策質量。

實際應用場景中，當不明船只接近海岸線時，中央控制中樞（相當于樹干）率先發現目標，隨即指令戰術單元（相當于分支）實施抵近偵察。這些戰術單元可能是無人機或巡邏艇，它們迅速抵近目標區域采集情報，必要時可自主實施快速決策。

系統的卓越效能源于以下特性：
? 多任務并行處理能力
? 上下層級間信息雙向實時交互
? 各子系統明確分工與快速反應機制

研究數據顯示，相較于傳統防御體系，此類系統決策速度提升47%，威脅攔截成功率提高32%。其效能躍升堪比從單一瞭望塔升級為具備即時通信能力的全域觀測網絡。

通過部署此類智能協同系統，沿海區域安全等級顯著提升。系統可提前預警潛在威脅并實施快速響應，切實保障海岸線與沿岸居民安全。

與無人系統的集成

多智能體系統與無人水面艇（USVs）的集成正在變革自主防御作戰。這種技術融合在協同效能與成本效益方面展現出顯著優勢。以下是這些技術如何增強海軍能力的解析。

• 協同效能提升
  配備多智能體系統的USV集群可實現無縫協作，實時共享信息并作為統一整體進行決策。這種協同機制顯著提升海上監視、巡邏及威脅響應效率。設想一支USV艦隊分散于廣袤海域，每艘艇均成為整個海軍力量的"耳目"。

這些自主艦艇通過實時通信，根據環境變化動態調整部署與任務。這種自適應行為確保防御行動在復雜動態環境中保持敏捷響應能力。

• 成本效益優化
  無人系統的應用使海軍在擴大行動范圍的同時降低運營成本。USV的建造與維護成本遠低于傳統有人艦艇，且無需大規模船員配置，既減少人力開支又降低高危環境中的人員風險。

此外，這些自主艦艇可在無需頻繁補給的情況下持續運作。其長航時特性支持對大范圍海域的持久監控，而傳統艦艇執行此類任務將面臨高昂成本。

• 能力邊界拓展
  多智能體系統與USV的集成為防御行動開辟新維度，智能艦艇可執行多樣化任務：
  ? 持續性海上監視
  ? 水雷探測與排除
  ? 反潛作戰支援
  ? 海上突發事件快速響應
  ? 環境監測數據采集

憑借惡劣環境作業能力與艦隊級信息共享機制，配備多智能體系統的USV產生"戰力倍增器"效應，全面提升海軍行動整體效能。

• 未來海軍力量構建
  隨著海戰形態演進，無人系統集成的重要性與日俱增。這些技術使海軍能夠快速應對新型威脅與挑戰。當前對USV及多智能體系統的投入，正為自主作戰主導海上安保的未來奠定基礎。

海軍防御的未來在于人類專業知識與先進自主系統的深度融合，兩者協同守護海域安全的效能將超越歷史任何時期。

"多智能體系統與USV的集成標志著自主防御作戰的重大飛躍。通過提升協同性、優化成本效益及擴展能力邊界，這些技術正在重塑海戰模式。隨著該領域研發持續突破，我們期待更多創新應用將進一步提升海上防御能力。" ——海軍戰略專家簡·史密斯評述

傳統防御系統的挑戰與突破

傳統防御系統愈發難以適應現代戰爭需求。如同只能預判幾步棋的棋手，這些傳統方案在面對現代戰爭動態不可預測性時往往失效。而多智能體系統（MAS）正成為顛覆性解決方案，提供曾經被認為不可能的適應性與韌性。

傳統防御系統在穩定環境中表現穩健，但在適應性場景中暴露顯著缺陷。設想依賴集中式指揮的海軍艦隊：旗艦遭破壞將危及整個行動。多智能體系統憑借分布式決策機制構建靈活彈性防御網絡，恰能克服此類僵化問題。

多智能體系統的核心優勢在于無與倫比的可擴展性。傳統系統常因復雜度提升而崩潰，而MAS卻因此更顯效能。例如自主無人機群——每個單體作為獨立智能體協同執行廣域偵察任務。任務擴展時，新增無人機可無縫融入體系，無需增加中央協調負擔。

多智能體系統的分布式特性與傳統集中式方案的脆弱性形成鮮明對比。面對突發挑戰時，MAS可快速自適應：每個智能體基于局部信息實施實時決策，確保系統整體效能不受個別組件失效影響。

以邊境防御為例：傳統系統依賴固定傳感器與預設巡邏路線，易被敵方利用漏洞。而多智能體系統可部署移動傳感器與自主載具網絡，根據實時威脅評估動態調整布防。這種自適應方案不僅強化安防，更優化資源調配——在預算緊縮的現代國防環境中至關重要。

多智能體系統的優勢超越戰術層面。通過分布式決策機制，系統內建冗余設計與容錯機制：單個智能體失效時，其他單元可即時補位確保任務連續性。這種韌性在不容失敗的高風險防御場景中尤為關鍵。

國防技術的未來在于擁抱多智能體系統原則。通過分布式智能與可擴展架構，我們可構建非被動響應、而是主動預判威脅的防御網絡——在威脅完全形成前實現預警與自適應。在這場全球安全的永恒棋局中，多智能體系統賦予我們前瞻多步的決策能力，將潛在漏洞轉化為戰略優勢。

仿真與建模在國防多智能體系統中的效能驗證

仿真與建模已成為驗證多智能體系統設計、優化決策流程的核心工具。這些技術使開發者和戰略制定者能在現實部署前，于受控無風險環境中測試各類場景。

• 數字實驗室：系統設計的驗證場
   仿真環境作為數字實驗室，可全面測試多智能體系統架構。通過構建智能體及其交互的虛擬映射，設計者能觀測不同條件下的系統表現。該方法無需實體原型的高昂成本與時間投入，即可識別設計缺陷、優化性能參數并完善策略框架。

• 復雜動態場景的模擬優勢
   仿真技術尤其擅長處理現實難以復現的復雜動態場景。在國防領域，仿真可構建精細戰場態勢模型，賦能軍事戰略家探索多樣化戰術路徑及其潛在結果。基于智能體的建模與仿真技術的最新進展，已能創建日趨逼真、具備細微差異的復雜系統數字孿生體。

• 系統原理的解構框架
   建模為理解系統內在機理與關聯提供理論框架。通過創建現實現象的抽象表征，建模者能將復雜交互簡化為可管理與分析的形式。該流程對決策協議開發尤為重要，有助于識別關鍵變量及其對系統整體效能的影響路徑。

• 決策優化的協同效應
   仿真與建模的協同作用顯著提升決策質量。基于不同模型運行多重仿真，決策者可洞察各類選項的潛在結果。這種數據驅動的決策方法減少對直覺或有限經驗的依賴，建立更科學的決策流程。

• 國防場景的實戰化應用
  國防領域將仿真與建模技術深度融入戰略開發與風險評估。軍事規劃者運用這些技術實現：
  ? 模擬作戰環境測試新裝備與技術
  ? 安全受控環境中的作戰人員訓練
  ? 戰略決策潛在結果推演分析
  ? 資源調配與后勤保障優化
  ? 多樣化防御態勢有效性評估

通過運用這些工具，國防機構能更好應對從維和行動到全面沖突的各類場景。仿真建模獲得的洞見助力制定更高效防御戰略，最終強化國家安全保障。

"仿真本身并非決策工具，而是決策輔助工具，其價值在于支撐更明智的決策制定。" ——FIRMA (2000)

該論斷精準概括仿真建模的決策支持價值。盡管這些工具提供關鍵洞見，但無法替代人類判斷。其核心作用在于為決策者提供數據支撐與情景預演，賦能更明智、更自信的決策選擇。

• 技術演進與未來展望
  隨著技術進步，仿真建模工具的能力邊界將持續擴展。從更精準的智能體行為模擬到更復雜的系統交互建模，這些發展將使仿真建模在多智能體系統驗證與跨領域（特別是國防）決策協議優化中發揮更大效能。

多智能體防御系統的未來發展方向

多智能體系統即將徹底革新軍事能力。這些由AI賦能的智能體網絡正快速發展，聚焦于自主性增強、無縫集成與決策流程優化三大方向。

• 自主性突破
   防御系統的自主化水平正邁向新高度。未來自主系統將在最小化人工干預下運作，自適應復雜戰場環境。這種獨立性將縮短響應時間并降低人員風險。

• 跨域集成能力躍升
   多智能體系統的集成能力將實現質的飛躍。空、陸、海、天、網絡五域協同將構建無縫防御網絡，以前所未有的速度與精度應對威脅。

• 智能決策革命
   決策機制正變得日益精密。借助先進AI算法，未來多智能體防御系統將高速處理海量數據、識別模式并制定戰略決策，其速度遠超人類。這種認知飛躍將徹底改變戰術與戰略規劃模式。

• 軍事變革影響深遠
   這些技術進步將引發深刻變革。進化的多智能體系統能更高效應對多樣化威脅，從態勢感知強化到威脅快速響應，全方位重塑現代戰爭形態。

• 倫理框架的必要性
   在推進自主防御系統時，倫理考量必須置于發展前沿。平衡機器自主與人類監督，是確保技術應用符合價值觀的關鍵保障。

多智能體防御系統的未來充滿潛力，預示著軍事能力的新紀元。隨著技術成熟，這些系統將在國家安全維護與地緣格局塑造中發揮核心作用，開創防御技術的新篇章。

參考來源：smythos

當AI智能體需協同工作時，傳統單智能體架構常顯不足，形成制約性能與可靠性的瓶頸。

選擇合適的多智能體協調策略并非技術細節問題——而是關鍵任務。智能體間協調失效可能導致災難性故障、行為沖突及系統性低效。

然而，有效協調可釋放顯著優勢：基于當前需求彈性調整系統規模的可擴展性；通過專用智能體實現任務專業化；以及通過任務分配規避單點故障提升系統魯棒性。

本文探討多智能體系統中集中式與分布式控制策略的核心差異。

何為多智能體協調策略？

多智能體協調策略是組織多個自主AI智能體（為共同目標協作）的決策制定、信息流與任務分配的系統性方法。任何協調策略的核心組成部分包括：

通信協議：智能體交換信息的方法
決策層次結構：決定決策制定方式與層級的架構
狀態管理：維持系統狀態感知的路徑
沖突解決機制：處理優先級競爭或資源爭用的流程

在企業AI系統中，協調機制對應對多項技術挑戰至關重要。這些挑戰包括：
? 資源爭用：多個智能體需爭奪有限資源；
? 冗余操作：智能體無意間重復執行任務；
? 死鎖：智能體相互阻塞導致進程停滯；
? 目標沖突：可能損害系統性能的意圖分歧。

理解集中式多智能體協調策略

集中式協調策略指單一智能體或組件維持全局系統狀態，并為系統中所有智能體制定決策，引導其行動以實現共同目標。該策略采用分層架構：頂層中央控制器通過預設通道向執行智能體下達指令，執行智能體則通過結構化機制反饋信息。

此種技術架構為復雜協調任務提供顯著優勢。中央控制器憑借完整系統信息實現全局優化，確保確定性行為與結果一致性。全局視角實現高效資源分配并在執行前預防沖突，使集中式控制對關鍵任務系統尤為有效。

空中交通管制系統是集中式協調的典型實例——控制塔臺指揮多架飛機維持安全與效率。類似地，工業制造場景的機器人常采用中央控制器協調裝配線機器人的精確移動與交接動作。

分布式協調策略指決策權分散于多個智能體的方法，各智能體基于局部信息運行，通過點對點交互實現系統級目標協調。

該架構依賴智能體間的直接通信網絡，每個實體基于局部系統視角與本地目標自主決策，同時遵循協調協議。

分布式系統的技術特征體現為去中心化決策流程（消除單點故障并支持信息并行處理），以及通過簡單局部交互涌現群體智能的突現行為（如雷諾茲基于基礎規則與局部通信實現的鳥群模擬研究）。

群體機器人是分布式控制的典型案例：多個簡易機器人無需中央指令，通過局部交互協同完成任務。類似地，去中心化金融系統不依賴中央機構，利用共識算法驗證分布式節點交易。

此類分布式方案常采用以下技術協議：
? 流言協議（信息傳播）
? 共識算法（跨智能體協同決策）
? 市場機制（資源分配）

集中式與分布式多智能體協調策略差異

兩種策略的選擇影響系統性能至容錯能力等全方位特性，具體差異如下：

維度	集中式協調	分布式協調
架構	單個控制點管理所有操作	控制功能分布在多個節點
決策制定	統一的決策	基于本地信息的本地決策
可擴展性	有限；系統增長時出現瓶頸	高；可根據需要增量添加節點
容錯性	低；存在單點故障	高；單個節點故障系統繼續運行
通信開銷	節點與中央控制器之間高	低；主要在相鄰節點之間
實現復雜度	初始設置更簡單	協調要求更復雜
性能	請求多時可能過載	更好地處理并行處理
用例	需要緊密同步的環境	需要本地響應性的動態環境

決策流程

集中式協調通過單點決策流程運行，利用全局系統可見性。此類系統憑借全局優化能力，可基于完整信息制定決策，實現資源統一分配與權威指令執行。以分層規劃算法為例，該方法確保行動一致性，但應對局部條件變化時靈活性受限。

分布式系統采用多種共識機制，允許多節點參與決策，包括多數決投票系統、基于拍賣的資源分配方法及基于局部信息的自主決策。合同網協議即分布式策略范例，允許節點依據能力與當前負載競標任務，形成類市場環境。

兩種方法的技術影響顯著：集中式系統初始決策速度更快，但隨復雜度提升面臨可擴展性挑戰；中央控制器失效將導致系統癱瘓，形成危險單點故障。分布式系統雖更具韌性，需復雜協調機制，并可能導致跨組織結果不一致。

集中式系統初期實施較簡單，但規模擴展后復雜度驟增。分布式系統需更高前期設計復雜度，但在動態環境中（尤其采用AI代理工作流時）展現更優適應性。

信息流與通信模式

集中式協調系統采用中心輻射模式傳輸信息，數據匯聚至中央節點后分發。這種層級結構建立清晰的通信通道，決策通過組織自上而下傳達。中央節點匯總輸入、處理信息并發布指令，確保策略統一執行與系統級高效更新。

分布式協調通過點對點通信網絡運行，信息在節點間橫向流動且無需中央仲裁。此類系統常采用流言協議（節點周期性隨機選擇鄰居交換信息，逐步實現全網數據傳播）。

此類局部信息交換降低單點依賴，但引入數據復制開銷與同步挑戰（如分布式哈希表DHTs以通信開銷增加為代價提升數據可用性）。

兩種模式的性能特征差異顯著：集中式系統常規操作延遲較低，但峰值負載時中央節點面臨帶寬瓶頸；其請求-響應通信模式優化效率，但中央節點故障易致系統癱瘓。分布式系統采用發布-訂閱機制分攤帶寬需求，減少擁塞但可能增加整體延遲。

集中式系統若中心節點失效將導致服務完全中斷，但邊緣節點故障不影響整體運行。分布式系統則實現優雅降級——局部網絡不可達時仍以效率降低為代價維持運行。這種韌性需付出代價：維持信息新鮮度需更頻繁同步，迫使系統架構師在計算與網絡延遲間權衡平衡。

可擴展性特征

集中式協調方法因設計限制面臨固有擴展瓶頸。隨系統規模擴大，計算瓶頸以O(n2)復雜度顯現（n代表智能體數量）。

此二次方增長在現實案例中顯著：NOX控制器最大處理能力為每秒3萬流請求，而企業網絡常需超千萬流請求，凸顯集中式架構的根本瓶頸。

分布式協調方法展現O(n)復雜度的優異擴展特性。通過將協調限制于鄰近節點或有限組群，系統處理負載隨網絡規模線性分布。

這使得系統可擴展至更大規模智能體群，避免集中式架構的計算爆炸問題。容錯能力亦隨規模提升增強，錯誤保持局部化而不會在協調機制中擴散。

地理分布對集中式系統提出額外挑戰：通信延遲與網絡復雜度正相關。當通信延遲隨距離顯著增加時，采用鄰近節點交互的稀疏控制器性能可能優于全連接通信的集中式系統。

此性能權衡在地理分散系統（如分布式數據中心）中尤為突出，需平衡空間靈活性與協調開銷。

增強型集中式控制器（如Beacon）通過并行處理實現優異性能（24.7微秒延遲處理1280萬流），而分布式控制器（如Kandoo與DIFANE）在百萬級流量下保持低延遲且無單點故障。

最優解取決于具體應用需求，分布式方法通常為企業級AI部署提供更優容錯能力與可擴展性。

實施復雜度與開發開銷

集中式協調系統通過直白的實施模式提供顯著的開發優勢。單一控制點管理所有智能體，調試流程因執行路徑可預測而更直觀。

然而，隨著狀態復雜度提升，集中式系統在管理并發操作時面臨嚴峻挑戰，處理復雜互依智能體狀態時易成瓶頸。

分布式協調引入額外實施障礙，開發團隊需應對競態條件、局部故障場景及復雜狀態同步問題（此類問題復現與調試難度極高，凸顯AI智能體開發的常見挑戰）。

但此方法在實現專用智能體行為時優勢顯著：各組件可更高自主運行并降低通信開銷（對通信故障頻發系統尤為重要）。

兩種方法的技術考量差異顯著：集中式系統通常提供更強狀態一致性保障，但需穩健死鎖預防機制；分布式系統必須設計精巧沖突解決策略并優雅處理競態條件。

開發框架映射此分野：Kubernetes等編排平臺提供集中式控制平面，而Holochain等點對點框架與智能體AI框架支持真正分布式協調。

行業經驗表明，團隊常低估從集中式轉向分布式實施的復雜度躍升。僅調試基礎設施就需大量投入——可視化信息流與重建分布式執行時間線的專用工具對維持系統可靠性至關重要。

任務分配與資源管理

集中式協調系統遵循全局優化原則進行任務分配：中央控制器掌握全部資源信息，可確定性指派任務。

該方法通過匈牙利分配法等算法實現高效資源利用（基于完整成本矩陣將任務最優匹配至智能體）。中央控制器可實施效用函數，平衡系統級性能目標與個體智能體能力。

分布式系統采用基于協商與市場原則的分配機制。合同網協議允許智能體自主發布任務、接收投標并分配合約，無需中央監管。類似地，基于拍賣的方法實現任務涌現式分配（智能體依據能力與當前負載競標）。此類系統常達成帕累托效率（無法在不損害其他智能體前提下優化任一智能體處境）。

納什均衡等數學模型為不同范式的資源分配效率比較提供理論基礎。去中心化并行隨機梯度下降（D-PSGD）算法表明，當有效利用局部信息時，分布式系統有時可超越集中式方案。這在時空靈活性可通過協調優化模型開發的地理分布式系統中尤為顯著。

集中式系統通過全局知識實現最優分配，但易受瓶頸制約；分布式方案（如地理分布式數據中心采用的方法）通過自適應局部條件的自主智能體獲得韌性。

在無法獲取完整信息的動態環境中，此類分布式機制通常犧牲部分理論效率以換取更強魯棒性與可擴展性。

混合方法與適用場景

混合協調策略融合集中式與分布式控制要素，以克服純方案的限制。此類系統通常采用分層協調架構：中央樞紐監管高層策略，而智能體半自主運行。

該方法平衡集中式AI治理與分布式執行，允許各領域自主管理流程，同時由中央團隊確保標準統一與戰略協同。

混合系統技術實現：包括聯邦聚合（本地模型獨立運行并周期性向中央系統同步更新）。實際案例如DAIS AI框架：以聯邦方式將AI計算分布至邊緣、霧與云節點，結合本地處理與中央編排，提升可擴展性與韌性。

策略選擇考量
? 集中式控制：適用于小規模系統（需強一致性與緊密協調）
? 分布式方法：適合需容錯與本地適應性的地理分散大規模系統
 ? 混合模型：最佳適配復雜混合需求場景（如供應鏈網絡：本地節點自主優化，同時向中央系統提交全局監控）

金融交易系統常采用集中式控制保障精準與一致性，內容分發網絡依賴分布式系統實現擴展性與冗余。混合方法在地理分布式數據中心等場景表現卓越——通過非對稱納什議價模型按貢獻比分配收益，同時中央協調優化工作負載。

組織可隨系統成熟度調整協調策略：初期采用集中式控制強化治理，隨規模擴展逐步引入分布式元素。關鍵在于持續對照業務目標評估系統性能，動態平衡集中控制與分布式自主權，適應需求變化與技術演進。

參考來源：galileo

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

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

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。

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

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。

欺騙干擾長期以來對雷達系統構成重大威脅，其通過注入虛假信息干擾搜索、捕獲與跟蹤過程，轉移系統對真實目標的關注。隨著干擾策略日益復雜化，雷達系統在此類攻擊中的脆弱性持續加劇。本文系統梳理了抗欺騙干擾技術的發展脈絡，從傳統解決方案延展至最新技術突破。現有研究聚焦三大核心方向：預防策略——著力削弱干擾機篡改雷達信號處理的能力；檢測策略——實現對欺騙行為的實時告警及攻擊類型判別；緩解策略——致力于降低或抑制干擾影響。研究同時指明未來關鍵發展方向，著重強調分布式、認知型及人工智能賦能雷達系統的前沿探索。本文旨在為抗欺騙干擾領域現有文獻提供系統性導引，該領域研究對提升雷達系統應對新型威脅的防御能力具有重要戰略價值。

圖 1：欺騙干擾對雷達信號接收的影響示意圖：（上圖）跟蹤欺騙誤導雷達估計錯誤的目標軌跡。(下圖）產生多個假目標，阻礙目標探測。

電子對抗（ECM）系統是電子戰（EW）的組成部分，旨在削弱對手對電磁頻譜的有效利用能力。作為ECM的核心要素，欺騙干擾機（亦稱轉發式干擾機）部署于雷達密集環境，通過干擾敵方雷達對場景中物理目標（PTs）的探測、識別與跟蹤能力發揮作用。此類干擾機通過復制雷達波形，在雷達搜索、捕獲或跟蹤階段注入虛假信息或快速生成多重虛假目標（FTs），從而誤導或過載雷達處理能力[4]。典型應用場景包括破壞雷達鎖定以保護戰機規避導彈威脅，或在自衛場景中模擬關注目標（TOI）實施隱蔽欺騙。圖1展示了兩類欺騙干擾策略的示意圖。

值得注意的是，只要干擾信號功率超過雷達檢測閾值，即使低于TOI回波強度，仍可生成有效虛假目標。與噪聲干擾機不同，欺騙干擾機無需在雷達信號全周期持續發射，其功率效率更高且系統重量更輕，隱蔽性優勢也降低了被敵方系統探測的概率。然而，欺騙干擾機需具備高存儲容量與靈敏度以實現雷達回波的精準跟蹤與復制。深入理解欺騙攻擊特征及處理策略，是發展先進電子反對抗（ECCM）技術、提升雷達抗干擾韌性的關鍵前提。本文聚焦抗欺騙干擾技術進展，應對日益復雜的電子攻擊威脅。

研究首先介紹相干雷達系統與非相干雷達系統的差異：前者依賴信號相位與頻率的精密同步以增強檢測與處理能力，后者則無需此類同步。20世紀70年代，脈沖壓縮、脈沖多普勒（PD）雷達及合成孔徑雷達（SAR）等相干信號處理技術的興起，對傳統轉發式干擾機構成挑戰。盡管當時干擾機已具備距離門拖引等欺騙手段，但無法有效利用信號相干性帶來的處理增益。這一局限推動了90年代數字射頻存儲器（DRFM）技術的發展[10]，其能夠精確監測、存儲并修改信號時延或多普勒頻移等參數，近乎完美地重構雷達信號。DRFM設備雖概念簡潔，卻因需高速數字處理而技術復雜度高，在計算機直接控制下可實施相干與非相干干擾。

高速采樣與寬帶雷達信號復制等信號處理技術的進步，凸顯了發展抗欺騙策略應對DRFM威脅的迫切需求。本質上，ECM與ECCM技術呈協同演進態勢，計算機硬件的快速發展推動二者交替升級。盡管技術實現手段持續迭代，欺騙攻擊的核心原理仍保持穩定。以距離門拖引（RGPO）攻擊為例，其最初采用非相干模式，后續融入相干特性，如今結合優化技術以最大化欺騙成功率。這強調了對經典技術進行回溯研究的重要性，以理解現代對抗措施的設計邏輯與挑戰。為此，本文綜述2000年代初期至今的雷達抗欺騙文獻，并探討人工智能（AI）、認知技術（含博弈論）網絡化分布式雷達架構在抗干擾領域的應用前景。

圖 2：雷達反欺騙干擾策略的分類，基于其功能目標

雷達抗欺騙干擾策略分類

如圖2所示，本研究根據功能目標將雷達抗欺騙干擾策略劃分為預防、檢測與緩解三類，下文分節詳述。文獻[84]區分了被動與主動抗干擾策略：被動方法通過信號處理自適應提升系統韌性，主動方法則通過發射波形調制對抗欺騙。后者包含以預防欺騙攻擊為目標的策略，我們將優先探討。

A. 預防策略

+概念簡潔

+迫使干擾機被動適應，增加其處理負荷

+部分方法無需改動雷達處理鏈

–可能降低雷達處理的相干性

–需精細管理脈沖重復間隔（PRI）/波形參數

（注：符號"+"表示策略優勢，符號"–"表示潛在限制）

將預防策略定義為在傳輸過程中動態調整雷達信號參數，以阻礙干擾器成功復制目標回波的能力。這通常是通過在雷達信號設計中引入不可預測性或復雜性來實現的，同時還對接收器處理過程進行修改，以更有效地防止欺騙。

B. 檢測策略

+基于統計與閾值方法實現虛假目標（FTs）識別

+部分方案可無縫整合至現有雷達架構，改動量極小

–低信干比（SJR）下性能顯著下降

–依賴信號統計特性先驗知識與閾值設定（高成本/過擬合的基于學習的方法除外）

本研究中的 “檢測”一詞專指在接收信號中識別干擾，而 “辨別 ”則指區分目標回波和干擾回波。檢測通常是緩解干擾前的第一步，通常被表述為一個假設檢驗問題。此外，這項工作還探索了不僅能檢測干擾，還能識別干擾類型的分類方法。圖 6 顯示了檢測和分類過程的框圖。

圖 6：干擾信號檢測和分類示意圖。從接收到的信號中計算出統計指標用于假設檢驗，而提取特征用于分類。請注意，分類不需要事先進行檢測。

C. 緩解策略

+可在信號層或量測層（數據層）應用多樣化技術

+部分方法不依賴虛假目標檢測結果

+與貝葉斯濾波的關聯性通過利用目標運動歷史增強魯棒性，抑制錯誤量測影響

–概念復雜度較高

–需配備先進信號處理能力

本文中，“緩解 ”指的是抵制欺騙性測量結果的產生，或者在測量結果產生后減輕其對系統性能的影響。將前者稱為信號域緩解，后者稱為測量域緩解。同樣，文獻[58]在反欺騙目標跟蹤算法中區分了 “數據級 ”和 “信號級 ”融合機制，這也與本小節討論的緩解策略相一致。這些緩解子類型與雷達探測和跟蹤的兩個主要階段密切相關，即：(i) 對每個傳感器應用模糊函數和匹配濾波以生成測量值，以及 (ii) 利用這些測量值估計目標狀態。

雷達抗欺騙干擾前沿技術探索

隨著雷達欺騙技術日益精密化，發展有效對抗手段的緊迫性持續提升。本節聚焦分布式雷達、認知雷達及人工智能賦能雷達系統的抗欺騙干擾前沿研究，部分第三節所述方法與新興技術存在關聯性，故在此復述。針對各子領域，本文同時提出未來研究方向以引導創新突破。

A. 分布式雷達系統

分布式架構允許各雷達節點通過融合鄰近節點數據自主更新目標置信度，無需依賴中心協調器[57]。近期研究表明，此類系統即使在欺騙干擾存在時仍能保持靈活自適應響應。例如，文獻[59]探索了分布式雷達網絡在功率約束下優化功率分配策略以提升受欺騙攻擊時的跟蹤性能；文獻[58]提出利用網絡內主動與被動節點信息協同識別虛假目標。關于分布式雷達網絡算法與實施挑戰的深入探討可參閱文獻[57]（非欺騙干擾場景），表VI則對比了集中式與分布式架構的優劣。盡管分布式系統將數據保留在本地，但節點間共享信息仍存在泄露風險。我們建議將隱私保護型抗欺騙干擾列為未來研究方向，其他領域（如GNSS干擾分類[169]）應用的聯邦學習技術或可遷移至雷達系統，實現去中心化且隱私感知的干擾緩解策略。

最新研究表明，協同式欺騙干擾技術能夠突破雷達網絡空間分集優勢。文獻[58]所述協同欺騙方法可推斷網絡拓撲結構并同步生成多雷達虛假目標，克服圖7所示的對齊偏差問題。此類場景中，多雷達提供的空間分集不足以區分真實與虛假目標，凸顯增設防護層必要性。對此，文獻[58]提出整合無源雷達與共識數據共享機制的協同抗干擾方案，提升存在協同干擾時的目標跟蹤魯棒性。此外，文獻[50]探討了分布式MIMO雷達網絡的相關性，作者基于博弈論框架分析MIMO網絡與干擾源的動態對抗，該內容將在下節詳述。在此框架下，各MIMO雷達以最小發射功率實現干擾機與回波間互信息最大化。分布式MIMO還被用于協同資源調度提升多目標跟蹤性能[55][61]，以及通過因子圖建模與迭代消息傳遞算法聯合估計真實/虛假目標參數[54]。增強分布式雷達系統抗欺騙干擾韌性的研究仍處活躍階段，現有方法需引入更貼近實際的假設條件，例如解決傳感器視場非重疊挑戰[58]。文獻[56]則致力于應對分布式雷達系統中因傳感器同步失敗導致的配準誤差問題。

圖 7：多靜態雷達系統對欺騙攻擊（如圖中的 RGPO（距離放大））的固有復原力說明。FT 的測距結果導致不同傳感器的目標位置不匹配，而 PT 的測距結果與可行的目標位置一致。

B. 認知雷達技術

認知雷達決策機制[65]使干擾機可通過"感知-行動"循環[170]依據環境動態調整策略。隨著智能欺騙攻擊的發展，認知抗干擾策略的重要性日益凸顯。文獻[40]是早期認知波形設計案例，通過調整初始脈沖相位在被干擾真實目標周圍形成頻率阻帶，提升信干比以對抗速度欺騙。文獻[39]在感知階段發射高脈沖重復頻率波形探測干擾機并估計其波達方向，行動階段則調整發射波束在干擾方向形成陷波。文獻[41]提出一種信噪比約束下的發射波形與接收濾波器聯合設計認知防護策略。新興的元認知雷達概念[67]借鑒人類學習機制增強系統適應性，該框架平衡"探索"（學習新策略）與"利用"（優化現有策略），其抗欺騙干擾潛力尚待挖掘，是極具前景的研究方向。

認知策略演進與博弈論原理深度契合，后者為理解ECM/ECCM動態對抗提供結構化框架[43][48][49]。博弈論抗干擾案例包括發射極化優化[44]、多基地雷達波束成形與功率分配聯合優化[46]。另有研究提出增設虛假信道發射誤導信息以分散干擾功率[45]，該場景建模為領導者-追隨者博弈：系統（領導者）優先分配功率，干擾機（追隨者）根據真實/虛假信道信號調整策略。需指出，現有研究多假設靜態博弈或單輪動態博弈，而實戰電子戰環境存在多輪非完美信息博弈[47]。因此，構建更貼近現實的博弈論干擾機模型是未來重要方向。

C. AI賦能雷達

在認知雷達設計中引入機器學習（ML）基礎上，強化學習（RL）為抗欺騙干擾開辟創新路徑。RL智能體可在欺騙威脅環境中自適應選擇行動以增強系統韌性。早期應用案例見文獻[24]，其將第三節所述的頻率捷變策略擴展為自適應跳頻模式，通過最大化獎勵提升信干比。此類策略聚焦基于獎勵反饋動態調整功率分配、傳感器部署及檢測閾值等關鍵參數[30]。值得注意的是，強化學習亦被攻擊方用于增強欺騙干擾效能，例如文獻[42]借鑒蟻群信息素機制提升干擾決策的探索效率與收斂速度。

如表III所示，現代雷達抗干擾檢測與分類技術日益融合機器學習方法。其中大量研究采用基于CNN的檢測器與分類器，因雷達信號可轉化為距離-多普勒、時頻譜等多維圖像化表征。然而，雷達信號樣本本質為時序數據，這為LSTM網絡及日益流行的Transformer模型提供了應用場景。此類模型擅長從序列數據中提取特征，可在最小化信號預處理與信息損失條件下揭示欺騙成分。如近期研究[171]提出多模態融合模型用于欺騙干擾判別：CNN提取包絡特征，基于注意力機制的雙向LSTM從數據模態中提取運動學時序特征。

近兩年，基于Transformer的欺騙干擾信號識別研究取得顯著突破。文獻[34]采用圖卷積網絡捕獲空間信息，結合Transformer提取全局數據特征，通過全連接層輸出干擾判別結果；文獻[35]設計卷積嵌入模塊橋接CNN與Transformer，結合注意力模塊緩解Transformer對缺失信息的敏感性；文獻[36]探索擴散模型與Swin Transformer的結合，后者高效處理大尺度輸入并捕獲圖像長程依賴，該方案在低干噪比（JNR）環境下仍保持高識別精度。最后，與前述分布式策略呼應，文獻[37]提出抗多欺騙干擾機的多雷達協同框架：各節點將虛假目標回波轉為時頻譜圖，輸入Transformer架構進行分類與參數估計。

總體而言，AI在雷達抗欺騙干擾中的應用仍處于快速發展階段，存在顯著提升空間。Transformer架構的引入與領域快速演進[38]要求持續創新，以同步優化欺騙與抗欺騙策略。

隨著分布式架構成為主流的系統架構設計方案，業務系統的迭代速度越來越快，后端系統架構越來越復雜，單一節點問題可能被無限放大，大規模分布式系統的穩定性保障能力越來越成為業界關注的重點。與此同時，伴隨著技術角色分工越來越細、技術專業化程度越來越深，分布式系統的架構特性為其穩定性建設中的架構設計、組織設計等也帶來了新的挑戰。很多企業缺乏解決分布式架構下的系統穩定性、服務高可用建設相關問題的經驗，成為企業保持業務連續性的一大痛點。

如何全局、精準、高效地進行分布式系統的穩定性建設工作？為此，中國信息通信研究院在以“云賦新生，精益求精”為主題的首屆“精益軟件工程大會”上，發布了《分布式系統穩定性建設指南》藍皮書（以下簡稱《指南》）。《指南》由中國信通院云計算與大數據研究所牽頭，聯合來自混沌工程實驗室的36家企業共同完成（完整名單請參考文末附件）。作為一份總體性的穩定性建設指南，《指南》在業界首次從全局角度出發對分布式系統穩定性建設工作進行拆解和分析，務實、有效地輸出有價值的觀點，能夠比較全面地幫助中國企業在分布式系統建設、配套組織、運營機制設計層面進行指導落地，實現國內軟件發展向更高目標邁進。

指南核心觀點

“降發生”和“降影響”

穩定性建設以結果為導向

在技術變更、業務挑戰加劇以及良好政策引導的背景下，系統穩定性能力建設成為企業等機構組織提升業務連續性能力的核心關注點。《指南》在明確提出分布式系統穩定性建設總體視圖的同時，給出了通過評價指標實現量化的穩定性建設目標——“降發生”和“降影響”。

來源：中國信息通信研究院

分布式系統穩定性建設總體視圖

系統穩定性是對產品能力的基本要求，保障產品的穩定性，就需要開展穩定性能力建設。穩定性能力建設是一個系統化工程，從硬件到軟件，從人員到機制，內容涉及組織內多部門協作、穩定性流程規范制定、體系化技術實現、穩定性文化建設等一系列工作集合。

在貫穿軟件生命周期全過程的穩定性工作中，從故障的視角來看，穩定性建設的最終目標是“降發生”和“降影響”。

“降發生”，即降低故障發生的概率。支持應用建設“三高能力”，即高可用、高性能、高質量，從方案設計階段即采用面向失敗的理念來設計系統架構，并通過一系列技術手段驗證系統“三高能力”是否符合預期。

“降影響”，即降低故障發生后的影響范圍。要實現該目標，系統需要具備早感知、快定位、急止損、優改進四大能力。其中，由于故障感知最基礎和重要的原則就是完善監控告警，因此可以通過可視化的監控告警能力，感知系統的異常變化，從而盡早發現甚至預測系統故障，實現早感知。

為了實現量化評價，《指南》根據企業規模和發展階段從三個維度提出穩定性評價指標，分別是業務可用程度、用戶影響程度以及資金損失程度。

“從業務中來，到業務中去”

建設模式和路徑凸顯實用性

“從業務來，到業務去”無疑是穩定性保障設計的關鍵原則。否則，再先進的技術也可能只是空中樓閣，脫離實際業務需求的技術往往于業務產生不了最大實用性價值。只有在服務業務保障業務持續可用過程中沉淀下來的技術才是最有價值的技術。正因為如此，《指南》從軟件生命周期、運行周期逐步分解穩定性保障的要點及相關建設思路，供從業者根據自身實際情況選擇、規劃。

在穩定性建設目標的指導下，《指南》提出系統穩定性建設思路的四大建設模式：良好的系統架構和實現、完備的容量規劃設計、優秀的運維方案設計以及規范的安全設計。《指南》給出了會影響穩定性的架構設計要點，在提升核心業務穩定性的同時帶來成本節約的容量設計要素，滿足持續迭代發布以及線上運維訴求的變更可控、系統可觀、演練到位的運維方案設計要點等。

分布式系統穩定性建設路徑的確立，需要在完成穩定性建設需求分析、穩定性建設實現分析的基礎上，確立一系列具體的建設活動來進行推進和落地，從全局視角利用故障預防工具、故障止損工具等穩定性建設工具來構建各項關鍵能力。

值得注意的是，穩定性保障能力建設是項體系化工程，龐大而復雜，非一朝一夕可以完成。故障總會發生，“沒有任何一項技術或者平臺能夠絕對規避風險”，因此需要通過不斷補全完善體系中需要的能力來最大限度降低故障發生概率或者提升故障應對速度。對于穩定性保障從業者而言，《指南》建議結合業務發展不同階段所面臨的關鍵風險形勢進行規劃，擬定合適的建設優先級及實施路徑。

“把脈特色行業”

穩定性建設實現定制化

不同行業， 在推進分布式穩定性建設過程中會呈現出不同的特點。《指南》分析了互聯網業、銀行業、證券業、通信業、云服務業、零售業、能源業七大行業的不同特點，從其面臨的穩定性挑戰出發，一一給出了定制化的解決方法，從而為不同行業的分布式系統穩定性能力建設提供有價值的參考。

以互聯網業為例，其受益于云原生的DevOps、Kubernetes、微服務、服務網格等技術紅利，實現了運營效率和用戶價值的交付效率的雙提升。但是，復雜的架構也為系統穩定性保障帶來了新的挑戰：微服務間調用關系錯綜復雜，給服務性能瓶頸分析、快速定位影響評估范圍和根因分析等方面帶來了諸多挑戰；在復雜的分布式系統中，不僅無法阻止故障的發生，而且由于分布式系統日益龐大，也很難評估單個故障對整個系統的影響；此外，容量評估不準確也對穩定性保障有著較大影響。

如何針對互聯網業的痛點打造定制化系統穩定性解決方案？《指南》在架構設計方案中提出：所有的架構都是不完美的，因此在做業務架構設計時都必須要考慮服務穩定性保障，如負載均衡、多點容災、集群化服務、數據多活等能力，建設可觀測性能力、混沌工程平臺、全鏈路壓測能力并建立故障應急機制。

多措并舉

推動穩定性建設邁入新階段

當前，分布式系統穩定性建設迎來快速發展的窗口期，需要在人才、生態、標準多個領域發力，采取多重措施來提升總體發展水平，推動穩定性建設邁入新階段。

由于尚處于起步階段，因此分布式系統穩定性建設需要在人才、生態和標準三大領域及早布局。首先，**專業化人才稀缺，急需拓寬技術交流平臺，**國內IT系統穩定性保障服務領域蘊藏巨大商機。其次，**穩定性生態協同低效，急需賦能產業協同創新。**第三，**標準體系研制滯后，只有規圓矩方才能行穩致遠，**因此需要重視行業標準研究、建設工作，圍繞系統穩定性保障相關技術完善標準體系。

分布式系統穩定性建設將開辟全新的賽道，市場參與者順應時代發展需求有望大有可為。第一，**穩定性建設能力發展不均，傳統行業需求蓄勢待發，**正逐步豐富系統穩定性建設賽道的商機。第二，**企業架構阻礙穩定性建設，組織觀念正逐步進化，**建設穩定性保障組織的重要性凸顯。第三，**過度依賴開源致“懶”，倡導創新采納開源技術，**推進開源協作模式在行業中的應用，提高對開源技術的應用水平和自主可控能力。