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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

現階段距無人駕駛飛機或艦船獨立參與戰爭仍有時日。但人工智能（AI）當前即可為海軍提供一項極有價值的基礎貢獻：運用大語言模型（LLM）快速檢索信息，徹底革新訓練與作戰模式。海軍采購、訓練并部署經認證可用于涉密信息網絡的LLM系統，在艦船上構建基于知識庫的智能參考體系。

“哥倫比亞號”核潛艇（SSN-771）部門軍官曾埋頭鉆研魚雷使用手冊、液壓系統設計規范、聲納操作規程、通信協議與導航條令等大量文獻，以掌握戰術運用能力。同樣“托皮卡號"核潛艇（SSN-754）機電長更耗費大量時間研讀《核動力裝置操作手冊》及相關出版物，力求精確執行核動力計劃運維要求。擔任值更官時協調多國演習的復雜條令檢索過程，亦倍感壓力。

試想若初級軍官在資質認證時僅需詢問LLM：“目標運動分析的核心原則是什么？”即可獲得基于海軍所有官方文獻的詳盡解答——ChatGPT等AI程序已證明此類技術完全可行。

更可暢想：當LLM系統吸納海軍所有聲納作戰條令后，其應答目標運動分析的能力將何等強大。通過將每份手冊、指令與海軍通告納入數據庫，操作員與軍官均可獲得精準、實時且全面的專業應答。

以掌握對手最新戰斗序列為例：曾耗費大量時間研判情報產品以識別對手海軍反潛部隊編制。LLM可瞬時提供此類信息。若將海軍情報局等機構的實時情報產品整合入LLM數據庫，操作員便能快速生成全景式敵情清單。

保守觀點認為強制水兵查閱原始文獻能培養更扎實的“照章辦事”能力。但當今艦隊文獻多已電子化，信息獲取媒介本就不會逆轉。且LLM若經規范文獻訓練，其應答必然嚴格符合條令標準。此舉節省的時間將大幅提升組織效能——無論是初級水兵備考資質認證、值更官查詢最新航行限制，還是機電師驗證核裝置維護條件。

部分人擔憂LLM差錯可能導致操作失誤。但需明確：以LLM為參考工具時，人類始終處于決策閉環。指揮官仍行使指揮權，督導官持續履行監督職責，值更團隊多重校驗機制仍可防范失誤。現行分散式條令管理體系下，各艦自編操作指南、標準流程與常規指令本身同樣存在錯漏風險。而LLM數據庫的錯誤可隨條令更新即時修正。

必須區分底層數據錯誤（會誤導人類與LLM）與LLM的“信息幻構”現象。當前主流LLM通過兩種方式大幅抑制幻構：檢索增強生成（RAG）技術，以及在應答正文標注引文來源。RAG將語言模型與外部隊可信數據庫（此處即海軍出版物與指令）動態關聯，使系統生成應答時直接從實體文件/數據集檢索信息，避免依賴內部預測或“猜測”。多數LLM現已采用文內引注機制供用戶驗證可靠性。

相比國防部門正在推進的其他尖端技術，構建基于LLM的軍事通用參考系統成本極低。該技術現成可用，可直接改造商用方案進行部署。

圖：一名美海軍空勤人員在美國軍艦的黎波里（LHA-7）上學習訓練手冊。通過使用LLM來簡化信息搜索，可以徹底改變訓練和操作。該服務需要一個經過認證的LLM用于分類信息網絡，作為船上基于參考的數據庫。

物理實施挑戰
在空間有限的艦艇/潛艇部署獨立LLM需攻克工程難點：額外電力供應與散熱需求必須保障。

LLM訓練階段（如GPT-3）能耗顯著，約消耗1287兆瓦時能源。但部署后運行僅需適度電力——驅動模型的圖像處理器是主要能耗源，典型LLM需5-10個處理器（單處理器功耗約325瓦），總功耗2-3千瓦。這對發電量數兆瓦的艦船供電系統雖屬顯著增量但可控。

新增LLM服務器需占用機架空間，其熱負荷雖增強冷卻系統壓力卻非不可為。艦船常臨時加裝特種設備（同樣擠占空間并增加散熱負荷），潛艇亦可應對臨時攜行設備的熱負荷增量。相比快速獲取全景實時信息的巨大收益，適度技術調整的代價微乎其微，使得LLM集成成為艦船系統可行且高價值的升級方案。

經過海軍條令訓練的LLM必將成為艦員的戰略性輔助工具。該系統將大幅削減文獻檢索耗時，強化按章操作能力，提升關鍵信息可及性，完美契合海軍運用尖端科技的使命承諾。

參考來源：USNI

當前正值顛覆性技術劇變時代，“人工智能”（AI）領域尤為如此。盡管由商業部門開發且為其服務，人工智能顯露的軍事應用潛力正推動全球武裝力量開始試驗雛形階段的“AI賦能防御系統”。對率先充分理解人工智能、進而改革現有人本中心兵力結構并接納“AI作戰模式”的國家而言，或將獲得顯著的“先發制人”優勢。

澳大利亞國防學院探索了適用于近中期“AI賦能戰爭”的海陸空作戰概念。鑒于大量底層“窄人工智能”技術已在商業領域成熟發展，此舉并非純理論推演。當代人工智能的“通用屬性”意味著其初期應用將嵌入現有作戰層級結構，而非構建全新體系。

本文聚焦空中領域。為集中論述，嚴格限定于“防空作戰”范疇，避免擴展至聯合與聯軍作戰層面。即便如此，仍可探索激發未來思考與備戰準備的作戰概念。關鍵需認知：人工智能是其他技術的“激活劑”。其并非獨立作用體，而是與眾多數字技術協同運作——為這些技術注入某種形式的“認知能力”。

近中期內，人工智能的核心吸引力在于其快速識別模式、探測海量數據中隱藏目標的能力。在為移動系統賦予新型自主性的同時，AI將徹底變革戰場全域的目標感知、定位與識別能力，“戰場隱蔽性”將日益困難。然而人工智能并非完美：其固有缺陷包括“易受欺騙性”“系統脆弱性”“跨任務知識遷移障礙”及“高度數據依賴性”。

因此人工智能的核心作戰效能可概括為“探測與反制”。依托機器學習，AI在“高雜波背景”中識別隱藏目標的能力遠超人類且速度驚人；但另一方面，人工智能也易受多種手段欺騙——其卓越的目標探測能力缺乏穩健性支撐。

傳感器網絡與指揮控制體系

“探測能力”構建的起點是在敵方力量可能活動的陸海空天網全域最優位置布設大量低成本“物聯網”（IoT）傳感器。這一理念已在“綜合防空系統”（IADS）中得到部分實踐——通過地面雷達站鏈與“空中預警機”協同探測高低空目標。空戰中“AI賦能防御概念”主張大規模增補現有高成本、數量受限的傳感器部署方式，轉而采用海量具備AI功能的小型低成本地面及機載傳感器。

擴展型物聯網傳感器網絡中的小型單元可利用“邊緣計算”技術，將預處理數據經云端傳輸至融合中心并匯入指揮控制系統。此類微型傳感器雖可搭載主動短程雷達發射器，但受制于“供電瓶頸”而應用受限。更可行的方案是采用被動式物聯網傳感器，探測涵蓋聲學、紫外、紅外、無線電及雷達頻段的電磁頻譜信號。單個傳感器性能或許有限，但當數百個節點數據整合時，便可實現三維空間內的空中目標追蹤與識別。

地面防空物聯網傳感器通常采用固定持久部署，而“無人機”（UAV）搭載的傳感器續航時間可達數小時至一晝夜。新興物聯網技術（如“高空氣球”“微衛星”及“偽衛星”）有望大幅提升續航能力，這些平臺均可集成AI功能。

建設采用被動探測模式的大型物聯網傳感器網絡后，滲透飛行器必須規避雷達、數據鏈及通信等輻射源以防暴露。盡管如此，常規飛機排放的噪音、熱輻射及可視特征仍可能泄露行蹤。因此構建“深層次物聯網傳感器網絡”至關重要：當飛行器接近已知傳感器時或通過機動降低輻射（尤指前向輻射），但深層網絡仍可從側翼及后方探測到規避中的目標——即使其未直接進入主探測區。

AI實現的超大規模物聯網傳感器網絡將部分處理數據經云端輸送至融合設施，由AI執行深度解析。此過程可套用“觀察-研判-決策-執行”（OODA）模型：“觀察”環節AI既作用于各物聯網節點邊緣計算，也參與融合中心數據處理；“研判”階段AI在“作戰管理系統”中發揮核心作用，不僅生成近實時全景空情圖，還能預判敵機行動軌跡；隨后的“決策”AI層基于防空單元可用狀態，向人類指揮官提交按威脅等級排序的攔截目標清單、推薦跨域攻擊最優方案、行動時間節點及防誤傷措施，此時人類通過“人在回路”或“人在環上”模式保持深度介入；經人工批準后，最終“執行”環節由AI主導——自動分配武器至各目標并傳遞制導數據、確保友軍誤傷規避、確認打擊完成狀態、必要時下達彈藥補給指令。

AI賦能的戰斗機

隨著多款高性能無人機投入應用，開發具備“視距內空戰”能力、利用“人工智能”進行戰術決策的無人機，似乎已成為一項明確的工程任務。美國空軍（USAF）計劃在2024年重啟2020年“AI駕駛戰機對抗人類飛行員”的試驗——此次將采用“實體戰術戰機”而非模擬系統。實戰化、經優化的“AI賦能近距格斗無人機”可實現比有人戰機更“小型化”“輕量化”與“低成本化”；若執行防御任務，甚至無需掛載武器即可瓦解敵方空襲。

該無人機可由“指揮控制系統”指派，對敵機實施“攔截”“逼近”并啟動“格斗”。敵有人戰機因此被迫分心應對，“攻擊路徑”遭到干擾，進而暴露于其他有人作戰系統的打擊范圍。若敵機進行規避機動，“燃油消耗率”將激增，可能需提前撤離以返回遙遠的基地。

另一方面，“AI武裝戰斗機”可根據實際戰況，采用“人在環內”或“人在環上”模式運作。但武器掛載會帶來“工程設計難題”：引發“通信穩定隱患”、觸發“武裝沖突法律風險”并衍生“戰術顧慮”。綜合考量下，采用“鎖定-全程伴飛”模式的無人機更具優勢——該型無人機“鎖定”敵機后持續伴飛，實時“廣播”其航跡與詳細參數。

“AI戰斗機”可執行“戰斗空中巡邏”（CAP）或“地面待命攔截”（GAI）任務。CAP任務需要較大機體以保證有效“滯空時間”（同尺寸無人機滯空能力遠超有人戰機），但機體增大將加劇“設計”與“操作”復雜度。執行GAI任務時，無人機可設計得更輕巧（更接近導彈構型），例如美空軍“XQ-58A女武神”驗證機：從固定發射架升空，傘降回收，并可部署于“可移動貨運集裝箱”中。若GAI型AI無人機無需機場，將簡化“多層防空體系”構建流程，更能催生“分布式防空”等創新理念——在物聯網傳感器網絡內分散部署GAI無人機，由指揮控制系統遠程調度實施“快速反應攔截”，與CAP有人戰機“協同作戰”。此類無人機同樣無需武器掛載即可發揮效用。

關鍵在于，此類“AI賦能的綜合防空系統”需明晰“人機任務分工”：人類承擔“高層級認知功能”的決策職責（制定“全局作戰策略”、篩選及“排序目標”、批準“交戰”），AI則執行“低層級認知功能”（如“飛行器機動控制”與“格斗戰術實施”）。

欺騙功能AI

AI的“探測功能”需輔以“欺騙功能”形成作戰效能。攻擊方需充分掌握目標及防御信息以確保打擊成功率。“AI賦能欺騙系統”可在物理戰場與網絡空間全域部署，旨在通過構建誤導或混淆態勢破壞敵方“探測效能”。此類系統還可融入“精密欺騙行動”，發揮協同效應。

廣泛分散的移動式“邊緣計算系統”通過發射可變保真度信號群，可生成復雜電子誘餌。雖可借助道路網絡部署“無人地面載具”模擬機動防空系統等特定功能，但依托“無人機平臺”部署可實現最優機動性。其戰術目標是在短暫攻擊期間遮蔽戰場態勢。

成本更高的方案是采用“無人機電子復制技術”——模擬大量防御戰機在目標區域各CAP戰位升空，營造“防御力量遠超預期”的假象，誘使敵方攻擊編隊因預判高戰損而撤退。“欺騙功能”還可與“被動防御措施”及“作戰路徑選擇”深度集成。機場通常在戰前提前建設，可針對性設計抗打擊能力。但現代“精確制導武器”削弱了“加固工事”的防御效果，“分散部署”成為優選方案。AI技術將使這一分散部署策略的可行性達到數十年來新高。

永久性機場周邊可設若干“臨時起降場”。此類場站設計使用壽命為數周至數月（遠低于永久機場的幾十年）。沖突期間，戰機可在永久機場與臨時起降場持續輪轉。這種機動將與“AI賦能欺騙行動”深度融合，旨在迷惑敵方決策——使其無法確定打擊目標，最終徒勞攻擊無戰機駐扎區域。該戰術通過強化“戰爭迷霧”，操控敵認知模式，精準削弱敵作戰效能。

敵反航空作戰可投入的戰機、“防區外武器”及彈道導彈數量有限。攻擊無戰機駐扎的機場既使有人戰機蒙受不必要損耗，又造成珍貴彈藥儲備浪費（短期沖突中不可補充）。“AI欺騙系統”與“物理分散部署”相結合，既可降低敵空襲效能，又能誘使敵方消耗有生力量。此類分散部署的傳統痛點是：多臨時機場運作戰機需在各點位“復刻后勤支援體系”，導致人力和資源成本激增。AI賦能系統可破解此困局——永久機場可通過“智能物流通道”聯接其大型倉庫與臨時起降場的耗材補給點，當前已有成熟AI技術應用于倉儲端。

現代化倉庫已具備四大特征：“庫存實時監測”“AI機器學習云端大數據物聯網實時訂購”“機器人揀貨”“載具自動轉運”。部分倉庫引入“按需3D打印”技術，滿足老舊設備備件的一次性需求，避免大量占庫。新建的“物流控制中樞”集成多源數字信息，運用大數據分析技術實現供應鏈（含運輸環節）全景實時可視化。同類技術可應用于耗材儲備設施管理。

在補給運輸通道層面，“AI智能物流”可采用“機器人卡車編隊行駛”模式（亦稱“集群隨行技術”）：頭車由人類駕駛領航，多輛無人載具緊密跟隨。研發“無人化機場物流卡車”比陸軍補給車技術門檻更低——前者主要在勘測過的鋪裝道路上運行，并可依托GPS導航。

臨時起降場端可全面部署AI賦能系統。通過整合“人工智能”“機器學習”“大數據”“云計算”“物聯網”“自主運行”及“機器人技術”，此類基地能以遠少于現役編制的人員規模高效生成作戰架次：包含“自主加油裝彈”的可服役戰機機器人化保障成為可能；“AI預測性維護”將大幅減少計劃外維修頻次。機場可呈現“無人值守”狀態，由永久基地或異地“工程物流中心”遠程管控，甚至采用“可再生能源+儲能電池”實現半自主供能。

臨時機場的啟用設備或已預置完畢，戰時激活即可。另一種方案是預設基礎設施網絡，待“即插即用”系統與載具通過首輪卡車編隊運抵后，迅速接入機場“體系中的體系”。正如本次聚焦防空的討論所揭示：AI正如同現代版的“機器之魂”，深度滲透多數軍事裝備，勢將開辟空戰新紀元。鑒于空軍轉型常需數十年沉淀，推動這場“未來空戰革新”已刻不容緩。

參考來源：

1 Peter Layton, “Fighting Artificial Intelligence Battles Operational Concepts for Future AI-Enabled Wars,” Joint Studies Paper, No. 4, 2021, //www.defence.gov.au/.

2 Peter Layton, “Algorithmic Warfare: Applying Artificial Intelligence to Warfighting,” Air Power Development Centre, 2018, .

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4 Maj Peter W. Mattes, USAF, “What is a Modern Integrated Air Defense System,” Air Force Magazine, 1 October 2019, .

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7 Sarah Lewis, “OODA Loop,” TechTarget, June 2019, .

8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

9 Joseph Trevithick, “Navy Establishes First Squadron to Operate Its Carrier-Based MQ-25 Stingray Tanker Drones,” The Drive, 1 October 2020, ; and Kyle Mizokami, “Russia’s ‘Hunter’ is Unlike Anything in America’s Arsenal,” Popular Mechanics, 10 August 2020, .

10 Patrick Tucker, “An AI Just Beat a Human F-16 Pilot in a Dogfight — Again,” Defense One, 20 August 2020, ; and Secretary of Defense Dr. Mark T. Esper, “Secretary of Defense Remarks for DoD Artificial Intelligence Symposium and Exposition,” US Department of Defense, 9 September 2020, .

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12 Joseph Trevithick, “This Containerized Launcher for the XQ-58A Valkyrie Combat Drone Could Be a Game Changer,” The Drive, 16 October 2019, .

13 Col Daniel Javorsek, USAF, “Air Combat Evolution (ACE),” DARPA, .

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16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

美陸軍正經歷冷戰以來最大的轉型，無人機系統（UAS）在此進程中占據核心地位。陸軍部長丹尼爾·德里斯科爾近期聲明，結合國會撥款與國防部"復制者"（Replicator）等計劃對無人機技術的大規模投資，標志著美軍優先事項向可大規模部署的低成本、可消耗系統轉向。

美陸軍部長打造更高殺傷力部隊的愿景??

美陸軍部長丹尼爾·德里斯科爾近期接受采訪時，概述了將殺傷力置于首位的建軍愿景。"我們賦予士兵的裝備體系出現了嚴重空心化，"德里斯科爾表示，并指出決策層"在制定政策時幾乎優先考慮了士兵以外的所有因素"。

這位38歲的前裝甲兵軍官兼伊拉克戰爭老兵明確表示，其建軍重點與國防部長皮特·赫格塞斯的優先事項一致——聚焦殺傷力提升。此理念將深刻改變陸軍技術采編與部署模式（含無人機系統）。

德里斯科爾向《商業內幕》明確表態："任何不符合殺傷力建設目標的陸軍裝備都可能出局"，暗示未能提升殺傷力的傳統系統或將遭淘汰。

轉型計劃：重構現代化作戰體系

"陸軍轉型計劃（ATI）"是旨在重塑陸軍應對未來沖突的綜合戰略。德里斯科爾指出，五角大樓決策流程在過去30年"嚴重扭曲"，淪為"狹隘利益驅動工程"——服務于不同利益集團而非優化士兵需求。

該計劃包含三大核心任務線：

? 交付關鍵作戰能力：包括遠程導彈、現代化無人航空系統（UAS）及AI集成的指揮控制系統
? 優化部隊結構：裁撤冗余參謀崗位、合并司令部建制、重組航空資產配置
? 淘汰冗余與過時項目：終止采購AH-64D攻擊直升機與"灰鷹"無人機等老舊系統

轉型關鍵舉措涉及"裁減并重構有人攻擊直升機編隊，代之以具備飽和壓制能力的低成本無人機群"。這標志著從昂貴有人平臺向數量優勢、低成本自主系統的根本性轉變。

界定'可消耗系統'：中間路線

理解軍方無人機戰略的核心在于"可消耗性（attritability）"概念。可消耗系統（attritable systems）介于一次性消耗武器（如導彈）與復雜有人平臺（如戰斗機）之間。

此類系統具備以下特征：

? 以完成任務并返航為設計目標，但可承受戰斗損失
? 較有人平臺成本顯著降低
? 具備規模化量產能力
? 通常具備一定自主性

如軍事出版物所述："可消耗系統以更低成本完成任務，其未返航不會對整體態勢造成重大影響，使單系統損失更具可接受性"。此路徑允許部署更多系統，通過數量優勢而非單一平臺先進性獲取戰術優勢。

"復制者"計劃：規模化部署可消耗系統

美國防部"復制者（Replicator）"計劃于2023年8月啟動，支撐可消耗系統戰略。該計劃旨在2025年8月前向作戰人員交付"全領域可消耗自主系統（ADA2）"，實現多域數千套規模部署。

2024年5月公布的首批合同包括采購：
? 無人水面艇
? 無人機
? 反無人機防御系統

該計劃的第二階段"復制者2（Replicator 2）"聚焦應對小型無人機系統威脅。

"復制者"計劃明確汲取俄烏沖突經驗——烏克蘭通過大量低成本系統抵消俄羅斯優勢。負責宣布該計劃的國防部副部長凱瑟琳·希克斯將其定位為"快速生產武器以威懾并反制對手"的手段。

美國會：1500億美元國防調整法案

美軍無人機轉型或通過2025年春公布的1500億美元國防調整法案獲得巨額資金支持。該法案包含全域無人系統的重大投資：

? 10億美元用于擴展單向攻擊無人機系統（UAS）工業基礎
? 5000萬美元加速單向攻擊無人機系統高級自主技術研發
? 11億美元用于擴展小型無人機系統工業基礎
? 5億美元用于反無人機系統（C-UAS）項目
? 3.5億美元用于非動能反無人機系統項目
? 2.5億美元用于陸基反無人機系統
? 2億美元用于艦載反無人機系統

法案旨在構建國際無人系統協會（AUVSI）邁克爾·羅賓斯所稱的"無人武器庫"，支持美軍能力現代化。

烏克蘭戰場啟示：低成本無人機的試驗場

俄烏沖突為低成本無人機系統的有效性提供了有力實證。北約官員稱，烏克蘭近期摧毀的俄軍坦克中，超三分之二系使用"第一人稱視角（FPV）"無人機達成。

2024年烏克蘭無人機產量預估達220萬架（俄羅斯為150萬架），制造商聚焦快速組裝與低成本部件采購。烏方官員稱其國家已成為測試優化"自主與機器人系統的未來戰爭實驗室"。

這種實戰驗證顯然影響了美軍思維。國防部長赫格塞斯對陸軍的指令體現了這些經驗，要求2026年底前為每個陸軍師配發無人系統。

當前所需無人機類型解析

基于陸軍高層聲明、預算分配與項目計劃，美軍正重點發展以下無人機系統：

1. 單向攻擊無人機（巡飛彈藥）
    對"自殺式無人機"工業基礎擴容的10億美元投資，表明對此類系統的強烈興趣。此類無人機兼具制導武器精度與偵察平臺持續滯空能力，通過撞擊摧毀目標。

2. 小型戰術無人機系統（UAS）
    11億美元小型UAS工業基礎建設資金，預示此類系統將部署至戰術基層，為步兵單位提供建制內情報、監視與偵察（ISR）及打擊能力。

3. 自主無人機蜂群
    美國防部長赫格塞斯明確要求開發"具備飽和壓制能力的低成本無人機群"以增強或替代有人攻擊直升機編隊。對數量優勢的強調標志著戰術思維的顯著轉變。

4. 反無人機系統（C-UAS）
   多條反無人機能力專項撥款表明軍方認知到敵方UAS的威脅增長。此類系統需在多域保護部隊與設施。

5. AI增強自主系統
    針對單向攻擊無人機AI能力投入的1.45億美元，凸顯提升自主性的重要性。這與赫格塞斯"2027年前實現各級司令部AI驅動指揮控制"的指令相契合。

美軍無人機戰略標志著從昂貴精密平臺向大規模低成本可消耗系統的根本性轉變。此轉型受預算現實、技術機遇與烏克蘭戰場經驗共同驅動。

陸軍部長德里斯科爾對殺傷力的聚焦，結合"陸軍轉型計劃（ATI）"、"復制者"計劃與國會撥款，構成此演進的綜合框架。軍方明確優先發展可規模化生產、大批量部署且必要時可承受戰斗消耗的系統。

對產業利益相關方（尤其無人機領域企業），此轉型帶來機會。能提供低成本、高可靠、強自主且具備快速量產能力的企業，將在支持美軍向"新型美國戰爭方式"轉型中占據優勢。

參考來源：dronelife

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

隨著軍隊面向日益復雜與技術驅動的未來，人工智能（AI）的整合正迅速成為其作戰戰略的核心要素。AI技術有望從后勤供應鏈到決策制定與戰斗行動的各個環節帶來變革。然而，與任何新興技術類似，其整合過程充滿挑戰。理解AI技術的發展軌跡對于評估其潛在影響至關重要，而"Gartner技術成熟度曲線"等模型將成為研判未來技術演進的重要工具。

AI整合評估框架

Gartner技術成熟度曲線是追蹤新興技術成熟度、應用采納與社會影響力的模型，包含五個階段：技術萌芽期、膨脹預期的頂峰、幻滅低谷、復蘇爬升期與生產力平穩期。該模型幫助組織判斷技術發展階段，并制定實驗、擴展或實戰整合的適配策略。

對軍事而言，AI技術目前處于技術萌芽期向膨脹預期頂峰的過渡階段。盡管對AI潛力的熱情高漲，該技術仍處于實驗與早期應用階段。這意味著在將AI整合至兵力設計規劃時，必須審慎評估其優勢與局限。美軍《兵力設計2030》作為海軍陸戰隊未來兵力結構與作戰能力的戰略藍圖，AI在轉型中的角色具有重要地位。通過明確AI在Gartner曲線中的定位，可更有效規劃未來5年、10年與15年的發展路徑，確保AI成為其作戰體系與未來戰備的組成部分。

未來五年（2025-2030）：AI整合關鍵期

《兵力設計2030》是美海軍陸戰隊未來十年的轉型路線圖。至2030年，AI將在后勤、決策與作戰策略等關鍵領域實現實質性應用。未來五年的重點在于將AI系統整合至低風險、高回報場景——尤其是人力成本高企與重復任務密集的領域。

后勤與供應鏈自動化突破

未來五年，將在后勤與供應鏈自動化領域取得重大進展。鑒于其全球部署帶來的巨大后勤壓力，AI驅動系統（如自動駕駛載具、預測性維護系統與需求預測算法）將優化供應鏈管理。AI可監測裝備損耗并預測維護需求，減少停機時間并保障戰備狀態。無人機與機器人運輸隊還可在高危環境中執行物資投送，在提升效率的同時降低人員風險。

AI增強作戰決策

至2030年，陸戰隊將依賴AI分析海量作戰數據以支持戰場指揮官決策。AI可處理衛星影像、傳感器數據與人工情報，提供實時戰場洞察，加速指揮官決策速度與精度。盡管對機器驅動的分析與建議的信任度需逐步建立，但通過漸進式整合，AI將深度嵌入戰術行動與戰略規劃的決策流程。

自主系統戰力升級

AI驅動的自主系統（包括無人機與無人地面載具）將在偵察監視與戰術行動中發揮更大作用。至2030年，將部署可在對抗環境中運行的AI自主平臺集群，強化偵察效能、獲取拒止環境情報并提供實時戰場態勢感知。這些系統的開發需確保與現有指揮控制體系的互操作性，并整合至當前兵力結構中。

海軍陸戰隊與AI：未來十年（2030-2035）

至2035年，人工智能將在陸戰隊實現深度整合與廣泛作戰部署。部隊將跨越初期應用階段，進入大規模AI實施期，重點提升作戰效率、精度與適應性。

人工智能在作戰策略與執行中的作用將更加突出。屆時，陸戰隊將配備具備動態自主任務規劃能力的AI系統。這些系統可整合實時情報數據，基于戰場態勢變化自主生成戰術策略。機器學習算法將實現自適應靈活作戰策略，使部隊對威脅變化的響應更敏捷。此外，AI驅動系統將強化目標識別能力，減少附帶損傷并提升打擊精度。

隨著戰爭數字化程度加深，網絡安全對維持AI系統作戰完整性至關重要。至2035年，陸戰隊或采用AI實施攻防一體的網絡安全措施。AI算法將協助探測漏洞、防御網絡攻擊甚至自主發起反制。此類整合需建立嚴格倫理框架與監管機制，規避意外后果并防范敵方對AI系統的操控。

基于AI的訓練系統將顯著提升陸戰隊員戰備水平與技能熟練度。至2035年，AI驅動的模擬訓練與虛擬環境將提供個性化訓練體驗。系統可根據個體學習進度與需求自適應調整，提供高擬真度作戰場景模擬。AI還可評估訓練表現、提供反饋與定向技能強化，確保部隊持續保持應對未來挑戰的敏捷性。

海軍陸戰隊與AI：未來十五年（2035-2040）

至2040年，人工智能將全面融入陸戰隊作戰與戰略框架，成為從訓練到實戰、后勤等所有任務環節的無縫化組成部分。

未來十五年內，AI將發展為指揮控制系統的核心要素。至2040年，可預見具備自主管理與協調大規模作戰能力的AI指揮控制系統。這些系統能在人類指揮官指導下實時評估戰場態勢、執行復雜任務并調配資源，大幅縮短決策周期并提升作戰效率，助力部隊更快速精準達成目標。

從無人機到機器士兵的自主作戰平臺或成為前線行動主力。至2040年，AI驅動的作戰單元將被整合至高風險環境（如高對抗區域或高強度作戰）中，作為力量倍增器維持戰略優勢。

隨著AI深度嵌入軍事體系，人機交互與自主作戰倫理問題將凸顯。海軍陸戰隊需在2040年前制定明確的AI作戰使用政策，確保其應用符合部隊價值觀與倫理標準。陸戰隊員與AI系統的協同信任關系，將成為技術成功的關鍵要素。

結語

未來5年、10年與15年，AI整合將革新陸戰隊的作戰效能、效率與戰略決策能力。盡管AI技術將經歷Gartner技術成熟度曲線的各個階段，但至2040年其必將成為部隊不可或缺的裝備。從優化后勤到增強戰斗力，AI將在塑造陸戰隊未來中發揮關鍵作用，確保其準備好應對日益復雜和對抗性世界的挑戰。兵力設計2030作為轉型路線圖，為打造更具適應性與技術先進性的部隊確定指南。

盡管"關稅戰爭"對軍事技術的整體影響尚難精確評估，但可以確定的是，"無人機戰爭"將持續推動全球反無人機系統這一快速增長領域的發展。

美國應對無人載具威脅的舉措覆蓋全國防務體系，而近期某軍種取得顯著進展。4月14日，美國海軍陸戰隊宣布計劃為海軍陸戰隊空地特遣隊（MAGTF）全面部署便攜式反無人機能力，通過動能與非動能手段大規模列裝探測、追蹤、識別與壓制敵方無人機的技術。

據海軍陸戰隊要求，這些系統需具備輕量化、易操作、易培訓等特性。計劃要求開發并整合獨特反無人機解決方案，涵蓋車載與單兵作戰能力。

其中一項方案細節已部分披露：3月13日，安杜里爾公司（Anduril）贏得海軍陸戰隊6.42億美元、為期10年的記錄項目，負責交付、部署與維護"固定式反小型無人機系統"（Installation-C-UAS），實現全天候自主作戰。該公司表示，該方案集成多型傳感器與效應器，采用開放式架構設計支持快速迭代與系統升級。

過去數年間，美國防部持續資助多項反無人機系統研究、開發、測試與評估（RDT&E）計劃，并實施覆蓋采購與訓練的遠期規劃——本十年剩余年份的年均投入將達數億美元。當前，RDT&E板塊在2029財年前將分配超2.454億美元用于相關項目，同期采購預算約13億美元。

在國防預算公告差異極大幾乎成為常態的背景下，近期動態顯示未來預算仍將持續支持反無人機技術發展。3月，國會批準陸軍調整2024財年預算的請求，將2030萬美元從"九頭蛇"火箭項目轉用于為中央司令部采購4套"集裝箱化武器系統-先進精確殺傷武器系統"（CWS-APKWS）。

同期，國會研究服務處發布《國防部反無人機系統：背景與國會審議議題》報告。報告指出，美國政策制定者對無人機軍事威脅的擔憂日益加劇，要求各軍種應對由此產生的重大技術與作戰挑戰。

參考來源：Defense & Security Monitor

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。

馬里蘭州阿德爾菲——適逢國家機器人周，美國陸軍研究人員重點展示了多項旨在推動戰場人機融合的前沿研究成果。

美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（DEVCOM ARL）的機器人研究涵蓋地面/空中自主系統與能源技術，支撐未來系統的機動性與靈活性。ARL機器人團隊與工業界、政府及學術界合作，致力于提升士兵防護與作戰支持效能。

近期突破性成果之一是生成式人工智能與機器人技術的集成應用，實現戰場毀傷評估作業。ARL機器人現能理解并響應自然語言，為士兵提供類人交互體驗。

"我們正在彌合人機鴻溝，使機器人更直觀、響應更迅捷，最終為士兵創造更高實用價值，"**人工智能機動與移動（AIMM）**項目首席研究員菲爾·奧斯汀表示，"ARL團隊已演示交互式雙向通信系統，支持人機實時信息交換。"通過自然語言交互，機器人能更高效傳遞戰場毀傷評估與任務執行報告等關鍵信息，提升戰場作戰效能。

AIMM項目同時聚焦自主越野機動、人導式機器學習及超越點對點移動的戰術行為開發。項目經理烏達姆·席爾瓦指出，陸軍作戰復雜性要求系統具備隱蔽機動、任務規劃與編隊控制等能力。"我們在越野機動領域取得顯著進展，"席爾瓦稱，"現可實現作戰速度下的茂密植被環境自主導航。"

ARL研究人員深化外部協作。AIMM框架下，團隊與Overland AI公司合作開發地面自主系統軟硬件雙用方案，使車輛能在作戰速度下自主穿越復雜地形。

另一自主項目"人機協作"（HAT）正在構建尖端技術工具包，支持人機持續任務規劃、執行與評估循環，提供更精準的態勢判斷。項目經理布蘭登·佩雷爾曼博士解釋："這種迭代評估機制能縮短決策周期，幫助士兵及時識別自主系統偏差原因。"

"該項目賦予士兵運用ARL多項目研發的人導式機器學習等技術糾正機器人行為的能力，"佩雷爾曼強調。HAT項目確保陸軍軟件持續迭代以應對敵方戰術演變。該軟件兼容多接口，可將任務規劃導入任何適配載具，并配備數據同步與重傳組件，整合機器人視頻流、定位導航與授時數據，構建戰場復雜態勢全景視圖。

HAT項目的研究成果將縱向擴展至陸軍指揮鏈更高層級，橫向覆蓋乘車-徒步協同、空地協同等多域作戰功能，推動未來研究向縱深發展。

上述案例展現了ARL在機器人領域多維度創新成果，旨在強化軍事能力并確保技術優勢。

參考來源：美國陸軍

烏克蘭數字轉型部副部長阿列克謝·博爾尼亞科夫明確指出未來戰爭的愿景："戰場應由機器人而非人類作戰"。烏克蘭、歐洲與美國眾多雄心勃勃的科技樂觀主義防務公司，正致力于通過AI創新將作戰人員撤出直接戰斗，代之以自主無人系統。經過三年將尖端AI技術融入實戰，烏克蘭及其盟友深刻體會到高強度戰爭中人機協同的復雜性。AI賦能的可消耗型自主系統與集群技術是扭轉數量劣勢的關鍵，但截至2025年初，完全自主（即無需人工干預即可依據既定戰術、規程與作戰概念自主執行任務，并實施協同決策的機器人系統）仍未實現。盡管如此，AI在GNSS拒止環境下的導航與目標鎖定等關鍵功能中不可或缺。烏克蘭副總理兼技術負責人米哈伊洛·費多羅夫承認，AI系統尚未實現自主打擊決策，但認為這是未來發展方向。而前中情局官員吉姆·阿庫納等質疑者則認為真正戰場自主仍是空想。

自主性存在多級梯度——參考美國國家標準與技術研究院（NIST）《無人系統自主性等級框架》，從完全人工控制（0級）到完全自主運行（5級）。當前正向更高任務自主性邁進：有人-無人協同中涌現出蜂群作戰等新范式，通過分布式網絡實現多型（半）異構無人平臺、載荷與系統的協同自主任務執行與實時戰術決策，僅需最低限度人工介入。多家防務公司正競相開發此類軟件，使單名操作員能同步管控多型自主裝備，此舉既可提升高強度作戰效能，亦有望緩解歐美軍隊持續存在的兵員招募困境。

戰爭始終是人機協同的過程，但現代戰場日益復雜的動態環境使人機關系趨向深度互依。盡管未來作戰可能因系統自主性需求改變人機權重，理解有效協同機制仍至關重要，需從硬件、軟件與人員要素多維度解析交互模式。

人機協同/人機編隊（HMT）本質是"人類與機器通過反饋回路改變彼此行為的復雜軍事進程"，核心在于戰場任務的協作執行——人類貢獻情境思維、作戰經驗直覺與創造力，AI則發揮海量數據處理、無疲勞高精度持續作業等優勢。

本文探討現代戰爭中人機協同的進化路徑及其效能提升機制，分析支撐HMT的最新技術突破：包括基于YOLO算法的目標識別技術、旨在降低飛行員認知負荷的AI空戰輔助系統。通過歐洲"未來空戰系統"（FCAS）與美國"馬文計劃"（Project Maven）兩大國防項目，揭示政府與私營部門如何將AI技術轉化為實戰能力。

1. 支撐人機協同（HMT）的最新技術演進

隨著戰爭日益軟件中心化，軟件相較于硬件系統的適應優勢凸顯——通過快速迭代周期實現學習與進化，依托新數據流與戰場經驗即時更新。技術發展存在兩條路徑：一是商用技術向軍民兩用轉化；二是國防專用軟件通過監督/無監督學習持續優化。

強化學習與深度神經網絡使算法能分析海量歷史與實時多模態數據流，識別部隊機動模式、敵方戰術與傳感器輸入特征，生成精準預測與作戰建議。系統通過試錯機制持續優化決策能力，而人類監管始終是戰場AI進化的關鍵因素。正如AlphaGo第37手突破常規棋路展現的決策潛能，AI軍事決策支持系統可能提出反直覺作戰方案，促使指揮官在傳統戰略智慧與AI建議間權衡取舍。采用"人在回路"（HITL）系統確保官兵審核AI生成情報，修正錯誤并優化輸出，從而提升戰場態勢感知、目標鎖定精度、后勤保障與整體決策效能。鑒于戰場任務復雜性，AI賦能能力可貫穿OODA循環全流程，其中兩項前沿突破——AI目標識別與邊緣AI副駕駛系統——已部分投入烏克蘭戰場。

圖：深度學習在目標識別與圖像分割領域展現卓越能力，可有效增強基于此類任務的人類決策。

1.1 YOLO目標檢測算法

當無人自主平臺執行情報監視偵察（ISR）任務時，人機協同機制聚焦于人類負責最終決策與行動授權，AI算法則輔助完成戰場目標探測、定位與分類。這種協作對加速陸海空多域威脅響應至關重要，AI通過閉合OODA循環幫助軍事人員快速分析動態戰場態勢并采取行動。

目標檢測作為計算機視覺核心任務，旨在圖像中定位興趣區域并實施分類。YOLO（You Only Look Once）是基于卷積神經網絡的經典目標檢測模型，由約瑟夫·雷德蒙團隊于2016年提出并歷經多代迭代。最新版本集成區域注意力機制、殘差高效層聚合網絡（R-ELAN）與靈活部署架構，提升檢測、分割、姿態估計及分類多任務性能，輸出帶方向性邊界框（OBB）標注。

YOLO在國防領域應用日益廣泛，其性能超越雷達與光學系統等傳統檢測手段，可在復雜條件下實現軍機、無人機等威脅目標的快速精準識別，有效應對低能見度挑戰。輕量化設計使其能在商用硬件運行并便捷集成現役軍事系統，在降低人為失誤的同時提供高性價比解決方案。

作為單階段目標檢測模型（區別于經典雙階段RCNN架構），YOLO通過單次掃描輸入圖像即可預測目標存在與位置，這對實時軍事目標定位分類至關重要。全圖單次處理機制賦予其高計算效率，尤其適用于資源受限環境。盡管對小目標檢測精度略遜，但其速度優勢顯著提升軍事行動的態勢感知能力。

算法開發僅是部署挑戰的一部分。實際應用中，邊緣設備算力限制、突發場景下離線再訓練不可行等問題可能影響YOLO性能。當前研究聚焦"任務中學習"技術，著力解決偽裝目標識別、未知變體檢測及非RGB圖像輸入等難題。

YOLO的實時檢測能力通過快速識別導彈發射架、飛機等軍事威脅及敵我目標分類，大幅增強國防領域人機協作效能。士兵得以專注關鍵決策，系統自主完成近實時檢測分類任務，提升高強度場景下的作戰效率與響應速度。

圖示YOLO單階段檢測算法生成的邊界框、目標類別標簽及置信度評分
來源：作者提供

1.2 五角大樓"Maven計劃"：通過目標檢測算法強化ISR任務中人機協同

隨著軍隊日益依賴AI提升戰場決策效能，美國防部通過"馬文計劃"（Project Maven）大力投資AI目標檢測技術。該項目于2017年啟動，旨在將先進機器學習算法集成至軍事情報監視偵察（ISR）行動中。最初設計用于自動化處理海量偵察數據，2023年移交國家地理空間情報局（NGA）并成為五角大樓"聯合全域指揮控制"（CJADC2）倡議的核心組成部分。

YOLO算法是該計劃采用的關鍵模型之一，專用于從ISR影像中識別并分類坦克、雷達、導彈發射架等軍事目標。自動化處理顯著減輕人工分析負擔（傳統需耗費數小時手動審核無人機全動態視頻FMV）。通過壓縮傳統"殺傷鏈"流程，"馬文計劃"加速OODA循環，賦能部隊快速處理情報并實施行動。

項目AI集成的核心在于人機協同機制：算法雖能快速識別光學/熱成像/雷達/合成孔徑雷達圖像中的目標與模式，但目標鎖定決策仍由人工控制。這種設計確保AI提升情報處理與戰場態勢感知速度的同時，關鍵交戰決策保留人類判斷權。"馬文智能系統"通過統一接口連接操作員、傳感器數據流與AI分析，實現戰術決策速度與精度的雙重提升。

通過自動化監視與目標識別，"馬文計劃"旨在降低人員認知負荷并提升作戰效率。美空軍ISR部門曾警告無人機海量監控數據可能導致"數據洪泛"風險，該項目借助AI輔助分析使分析效率提升2-3倍，目標鎖定人員需求從2000人縮減至僅20人。但AI仍存在識別局限：沙漠、雪域、城市等復雜環境下區分載具與自然物體（或誘餌）的能力不足，攻擊序列優化與武器選擇仍需人工介入，跨領域知識遷移能力弱于人類。

總體而言，"馬文計劃"標志著AI目標檢測技術融入現代戰爭的重要進展。通過融合多源傳感器數據、機器學習與人工監管，該項目提升態勢感知、加速決策進程，成為戰場人機協同進化的典型案例。但其局限性也印證關鍵交戰決策中人類專家不可替代的價值。

2. 制空權協同中的人機協同

2.1 AI副駕駛系統

AI副駕駛系統正成為空戰領域的關鍵賦能要素，通過增強飛行員態勢感知、直覺判斷與決策能力實現人機協同。其目標并非取代飛行員，而是借助機器速度與精度優勢提升任務規劃、指揮控制及訓練效能。此類系統可運行于后臺模式（持續監控態勢、追蹤盲區并適時告警），亦可在緊急狀況下接管飛機執行規避機動或自主飛行以保護飛行員。

在戰斗機、無人機等航空裝備中，AI已成為支撐飛行導航與復雜任務執行的中樞系統。典型范例是DARPA"阿爾法狗斗"挑戰賽中多次擊敗人類飛行員的ALPHA系統。該系統處理海量傳感器數據并快速精準決策的能力遠超人類——飛行員平均視覺反應時間為0.15-0.30秒，而ALPHA類系統響應速度可達毫秒級，這在動態高風險的作戰環境中具有顯著優勢。基于低成本計算平臺的運行能力，更使AI副駕駛成為兼具經濟性與可行性的現代化作戰方案。

2020年8月20日DARPA"阿爾法狗斗"挑戰賽界面截屏
來源：DARPA/帕特里克·塔克32

約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室（APL）科研團隊開發的VIPR（虛擬智能伙伴推理）代理，即是面向態勢感知與認知支持的AI副駕駛系統。該系統整合多項先進機器學習模型：循環條件變分自編碼器（RCVAE）用于解析飛行員認知狀態與意圖；圖神經網絡（GNN）實現高精度敵方行為預測；時空注意力網絡（STAN）支持動態環境適應與多任務并行管理。

強化學習是構建此類先進副駕駛系統的核心技術。通過模擬試錯過程，AI系統學習環境解析、決策制定與策略調整，在復現人類決策邏輯的同時實現速度與精度的超越。在需快速反應與精確行動的作戰場景中，AI副駕駛能推理高度動態的戰場態勢，例如預判敵方機動軌跡、優化武器效能與飛行員安全的占位策略。這種多源實時數據處理與毫秒級決策能力在復雜戰爭環境中具有不可替代價值。

AI副駕駛的應用已突破傳統模擬訓練范疇。以行業領先的Shield AI公司"Hivemind"自主系統為例，其通過模塊化架構設計實現任務快速重構，成功在烏克蘭等GPS/GNSS拒止環境中部署。這種強適應性為電子戰干擾環境下的自主系統實戰運用開辟新路徑。

AI副駕駛的核心優勢在于降低飛行員認知負荷。通過接管常規操作、系統監控甚至自主機動，使飛行員專注高層戰略決策。這種人機協作不僅提升作戰效能，更增強有人裝備在復雜環境中的生存能力。此外，AI副駕駛可開發人類未曾設想的戰術策略，為飛行員培訓提供創新素材，拓展空戰創造力邊界。

軍事模擬推演為AI副駕駛集成提供重要支撐。在虛擬戰場環境中，通過合成數據構建多樣化作戰場景測試AI模型，確保其具備應對突發狀況的能力。通過融合AI的精準計算與人類直覺判斷，AI副駕駛系統正推動超視距（BVR）空戰決策速度與精度發生質的飛躍，標志著人機協同技術的革命性突破。

2.2 FCAS：歐洲空戰中的人機協同

未來空戰系統（FCAS）是歐洲旗艦級防務計劃，通過集成AI副駕駛與自主系統革新空戰模式，減輕飛行員認知負荷并建立制空權優勢。作為德、法、西三國聯合項目（計劃2040年投入實戰部署），FCAS將以AI為核心構建先進人機協同體系，整合人類飛行員、AI副駕駛、自主無人機與邊緣計算技術。

• AI副駕駛與飛行員角色演進

FCAS重新定義飛行員職能，將其從直接操控者轉型為任務指揮官。AI副駕駛負責飛行管理與作戰決策，使飛行員聚焦戰略協調。無人平臺可選擇自主飛行（實施編隊機動、戰術規避與風險評估），在確保任務效能的同時保持飛行員態勢感知以維持信任與安全。與傳統自動化不同，FCAS的AI支持無人工指令介入的實時決策。

• 忠誠僚機與去中心化自主性

Helsing的AI骨干系統為FCAS提供標準化、互操作的AI工作流。作為德國"新一代武器系統國家研發技術項目"（NGWS）組成部分，該方案構建集中式安全開發平臺，解決流程碎片化問題并加速任務規劃、傳感器數據評估與作戰決策。FCAS通過邊緣計算實現機載AI實時數據處理，擺脫對地面站的依賴，確保動態戰場環境中的快速響應。

FCAS核心特征是其"忠誠僚機"——通過情報收集、火力增強與飽和壓制提升任務效能的自主無人機群。此類無人機采用本地化AI模型實現獨立運行，通過安全光通信、無線電與紅外通道持續交換數據保持互聯。有人-無人協同（MUM-T）構成FCAS中樞，無人機作為遠程載具執行情報監視目標獲取偵察（ISTAR）任務，拓展作戰范圍以支持救援行動、海上監視與邊境安防。

結語：人機協同現狀與未來展望

人工智能融入現代戰爭并非遙不可期，而是通過人機協同重塑戰場格局的演進現實。目標檢測、AI副駕駛與集群系統等技術已切實提升作戰效能、決策質量與態勢感知，將日益增長的自主權賦予機器。在快速部署技術成果的過程中，人類監管對確保AI的倫理化、戰略化與適應性運用仍至關重要，需借助人類的直覺與情境理解優勢。

隨著戰場自主性持續增強，防務科技公司自2022年起積極在烏克蘭測試系統，多家企業設立當地機構以在真實作戰環境中驗證創新成果。北約亦整合戰場經驗，在波蘭設立"北約-烏克蘭聯合分析訓練與教育中心"（JATEC），將烏克蘭戰爭教訓融入防務規劃與作戰概念。最終，構建AI與人類決策者的協作關系，將成為駕馭高強度沖突復雜性、維系倫理與戰略監管的關鍵所在。

參考來源：//www.karveinternational.com/insights/human-machine-teaming-in-modern-warfare