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軍事行動中的通信平臺運用模式歷經重大變革，現已成為任務成功、快速決策及維持戰略優勢的核心要素。本文深入剖析現代軍事通信系統的革新性應用，聚焦網絡化通信、信號保障、網絡安全策略及多國部隊聯合作戰協同機制，同時著力攻克電磁頻譜擁堵、網絡威脅與惡劣環境下安全數據傳輸等關鍵挑戰。基于《野戰手冊6-02：作戰信號保障》及前沿科研成果，本研究系統闡述軍事通信技術最新進展及其對作戰效能的提升路徑，并前瞻性探索人工智能驅動通信平臺、量子加密技術與先進國防衛星網絡等未來發展方向。本研究的核心貢獻在于構建結構化人工智能通信工作流，通過融合量子安全加密、區塊鏈認證及天基協同系統，顯著增強多域作戰決策能力與體系抗毀性。

關鍵詞：軍事通信、安全網絡、戰場互聯、無線電系統、網絡安全、信號保障、戰術通信、國防人工智能

軍事行動效能高度依賴于可靠、安全、自適應的通信平臺。隨著現代戰爭向網絡中心化加速演進，跨陸、海、空、天、網多作戰域實時信息傳輸能力已成為戰略剛需。軍事通信系統通過集成先進無線電網絡、天基通信及加密數據傳輸技術，確保前沿部隊與指揮中心的無縫協同[1][3][5]。多國聯合作戰、特遣部隊行動及非對稱戰爭復雜性的持續攀升，進一步凸顯了在對抗環境中仍能穩定運行的高安全互操作通信基礎設施的戰略價值[6]-[8]。

現代軍事通信的核心環節——信號保障體系，在應對網絡攻擊、電子戰干擾及環境擾動時，持續提供強健網絡連接并保障信息流暢通。軍事條令強調通信網絡必須具備敏捷性、冗余度與生存能力，確保主信道受損時作戰力量仍可維持運轉[9][11]。美軍《野戰手冊6-02》確立的信號保障基本原則，涵蓋互操作性、網絡彈性及網絡安全策略等任務成功要素[17]。這些原則在決定作戰成敗的大規模戰役中至關重要，特別是維持指揮控制（C2）能力的關鍵作用[12][14]。軍事通信平臺從模擬向數字化的轉型帶來傳輸速率躍升、AI輔助網絡管理及自動化加密協議等優勢[15]-[17]。軟件定義無線電（SDR）、寬帶衛星網絡及AI驅動的網絡防御機制更顯著強化戰場通信能力，實現實時態勢感知與敏捷決策[4][10]。然而電磁頻譜擁堵、信號干擾威脅及敵對勢力網絡攻擊等挑戰依然嚴峻[7][9]。

網絡安全始終是軍事通信平臺的核心關切。網絡戰、間諜活動與數字破壞對軍事網絡構成重大威脅，需依托量子安全加密、高級密碼技術及AI入侵檢測系統構筑防護體系[6][8]。國防部信息網絡（DODIN）通過整合多層加密協議、區塊鏈認證及自適應防火墻機制，在安全數據傳輸中發揮關鍵作用[13][16]。人工智能與機器學習在自動化網絡安全響應及威脅檢測領域的應用，將持續革新軍事通信戰略[14]-[17]。

本文系統研究軍事通信平臺發展現狀、與現代國防技術融合路徑，以及電子戰與網絡安全威脅帶來的挑戰；同時探討量子加密、AI戰場組網、低軌（LEO）衛星通信系統等未來趨勢[2][5][12]。通過解析技術演進及其對軍事行動的影響，本研究旨在為國防領域安全彈性通信平臺的未來發展提供前瞻洞見[1][4][8]。

本研究的核心學術貢獻在于提出新一代軍事通信平臺的自適應工作流框架。通過融合AI驅動自動化、區塊鏈安全機制與低延遲天基互聯，創新性架構顯著提升對抗環境下的戰術協同能力、網絡彈性及實時態勢感知水平。

本文強調知識圖譜在強化軍事偵察的智能信息系統中的重要作用，著重分析知識圖譜的推理能力價值，并探討開源工具在知識圖譜開發維護中的角色。為此，本文首先剖析不同開源知識圖譜工具提供的推理支持，探索如何利用現有軟件推理器增強知識圖譜功能。這為知識圖譜實踐者提供寶貴指南——洞察可用資源、推理支持及構建綜合知識圖譜的策略。其次，本文提供有效框架幫助用戶根據軍事偵察特定需求篩選和比較最適配工具。

圖1：情報周期內的知識工程流程。傳統情報周期通常由需求模塊起始的四個組件構成。新增的"處理"模塊通常作為分析模塊的子流程。此處將其視為獨立模塊，旨在突顯周期內兩個底層流程：一級數據處理與融合階段，二級高級情報生成階段。

軍事情報依賴收集處理偵察行動中獲取的海量異構數據，以消除情報知識缺口并支撐指揮官決策。多源信息的必要互聯通過提供作戰環境實時精準數據，對指揮控制（C2）智能信息系統（IIS）形成關鍵支撐。在"情報周期"（涵蓋任務分配、收集、處理、分析與分發流程）中，分析師需處理描述指揮官信息需求的優先/特定情報需求（PIRs/SIRs）。簡言之，指揮官需掌握敵軍戰力等信息以制定應對決策，而分析師通過解析偵察數據提供情報支持。數據通常經多技術手段采集，呈現多樣化格式（如圖像、書面報告、無線電訊號等）。當部隊無法獨立滿足情報需求時，需向上級或友鄰單位申請支援。所有采集數據與反饋信息必須有效整合。知識圖譜（KG）作為結構化多關系圖式知識表征——捕捉實體（如人員、載具、地點）及其關聯信息，為組織存儲檢索此類信息提供高效方法。知識圖譜可視為實體語義網絡、屬性及關系的符號化表征，其優勢在于明確定義的語義與推理能力：可檢測矛盾或通過領域知識豐富信息。具備推理能力的知識圖譜支持復雜作戰環境決策，類似指揮控制與情報知識信息系統的決策場景。

知識圖譜通過組織海量互連數據，構建軍事戰略行動相關信息的結構化表征。這種結構化知識促進精細化情境感知推理，從離散數據源提取可操作洞察。隨著系統演進，高級推理機制的整合進一步優化決策流程——基于知識圖譜實體間復雜關系推演潛在結果。本質上，指揮控制與情報智能信息系統融合知識圖譜及推理能力，不僅優化信息檢索與解讀，更為戰略領導者提供駕馭信息化現代戰爭復雜性的高階工具。相較于易產生幻覺的大語言模型（LLM），知識圖譜通常包含已驗證事實。目前LLM仍難從文本提取邏輯關聯：若模型訓練包含"A是B"句式，其無法自然推導"B是A"逆命題（此現象稱"逆轉詛咒"）。LLM另一局限在于僅通過單次海量文本訓練且缺乏持續更新。解決方案之一是情境學習，如采用檢索增強生成（RAG）框架。知識圖譜及其嵌入表征亦可作為情境學習源，例如在基于最新信息構建問答系統的RAG流程中。

在軍事等敏感領域決策時，決策者終不可依賴直覺。因決策關乎人命，其必須基于有效事實可追溯、可解釋。知識圖譜及其推理能力相較LLM兼具二者特性，故LLM目前無法替代知識圖譜。構建知識圖譜面臨多維挑戰：需以有意義方式結構化信息以表征應用領域相關實體關系。成功創建維護知識圖譜主要依賴本體編輯器與推理器兩大工具：編輯器用于開發本體（定義特定知識領域核心概念、屬性及關系的概念框架）；推理器基于既有事實推導新知識，用于深化洞察或檢驗知識圖譜信息一致性。

構建穩健本體需理解RDFS/OWL等本體語言與形式化標準。理想本體編輯器應配備圖形界面以隱藏形式化復雜性，使本體學家（專攻本體設計與實施的專家）聚焦核心術語與關系的明確定義。此過程通常為迭代協作式。開源工具在普及知識圖譜中發揮重要作用，歐盟委員會亦倡導使用促進知識圖譜開發維護的開源方案。開源工具具多重優勢：規避供應商鎖定、低成本可及性等。故本研究僅考量輔助知識圖譜構建維護的開源軟件。但并非所有開源編輯器或推理器均提供同等推理支持（知識圖譜核心能力）。因此，本文通過評估各類公開編輯器與推理器的推理能力，揭示此關鍵維度。

本文通過梳理現有開源工具為知識圖譜實踐者提供指南。重點聚焦推理能力及開源編輯器對其支持程度，同時介紹部分開源推理器及其與現有編輯器的協同使用方案。這涉及評估編輯器與推理引擎的兼容性，以通過自動推理提升知識圖譜構建質量精度。全文結構如下：第二章論述相關工作；第三、四章開展開源本體編輯器與推理器的比較評估；第五章探索構建全功能知識圖譜平臺；第六章總結全文。

無人機系統的興起重塑了戰爭的倫理與作戰環境。本文通過分析精密與簡易無人機系統的歷史應用及戰時法原則遵循情況，探討其在大國競爭中的角色定位。基于全球反恐戰爭（GWOT）與俄烏沖突的案例研究，剖析區分原則與相稱性原則的實踐應用，揭示無人機系統如何影響未來威懾與交戰策略。反恐戰爭案例研究聚焦精密系統在寬松環境下對非國家行為體實施情報監視偵察（ISR）與精確打擊的效能；俄烏沖突則凸顯低成本商用無人機在對抗性戰場中的顛覆性力量。這些案例評估了戰時法原則遵循度，并為未來沖突中的無人機作戰提供建議——在面臨先進反介入/區域拒止（A2/AD）體系嚴峻挑戰的背景下。本研究審視無人機系統在強對抗環境中的整合難題，主張運用精密無人機執行ISR與精確打擊任務，同時部署簡易無人機實施蜂群消耗戰術。研究最終提出以技術創新與去中心化控制為核心的無人機發展戰略，強調恪守戰時法原則以確保作戰效能與威懾力，同時最小化大國沖突中的升級風險。

無人機系統（UAS）在現代戰爭中的普及已重塑軍事行動的戰略與倫理考量。本論文通過考察針對國家與非國家行為體使用的精密/簡易無人機歷史案例，研判其在大國競爭（GPC）——特別是太平洋潛在沖突——中的未來角色。基于全球反恐戰爭與俄烏沖突的對比分析，揭示戰時法核心原則（區分性與相稱性）在戰場的實踐邏輯及其對威懾與作戰策略的塑造作用。

研究對比了MQ-9"死神"等精密無人機在反恐行動中的效能與低成本商用現貨（COTS）無人機在俄烏戰場的顛覆性影響。反恐戰爭中，無人機在非對抗環境下對非國家行為體提供無與倫比的ISR與精確打擊能力。這些以"9·11"后自衛權為法理依據的行動，仍引發關于目標合法性與道德責任的重大倫理爭議。核心挑戰在于如何界定遠超直接行動者的恐怖網絡中的合法目標。此外，多數反恐行動發生在非宣戰區域，對藏身平民的敵對分子實施定點打擊引發倫理質疑。區分原則尤其難落實——恐怖分子刻意混入平民使戰斗人員識別復雜化。但配備先進傳感器與生活模式分析系統的精密無人機提升了態勢感知與目標甄別能力。沖突的非對稱性使美國得以用尖端技術壓制低能力對手，降低大規模附帶損傷風險。然而公眾輿論與國際觀瞻成為主要挑戰——盡管精度提升，無人機打擊仍引發關于戰爭倫理、平民傷亡及軍事行動透明度的論戰。

反觀俄烏沖突，簡易可大規模部署的無人機展現出挑戰傳統軍事力量、助力消耗戰與瓦解常規戰場優勢的能力。烏克蘭有效運用低成本消耗型無人機實施蜂群戰術，為俄軍制造復雜目標選擇困境——此優勢在大型昂貴無人機上難以實現。通過加裝先進傳感器套件，烏軍提升戰場感知、目標識別與ISR能力，顯著增強作戰效能。去中心化無人機指揮結構加速決策流程，賦予烏軍相較俄軍集權模式的戰略優勢。但相稱性原則引發倫理關切——烏軍打擊目標從純軍事設施擴展至象征性城市中心，增加平民傷害風險。此舉招致報復性后果，鑒于俄羅斯核能力對手的不穩定屬性，沖突升級風險陡增。

兩案例的研究結論對理解無人機在強對抗印太環境的應用至關重要——先進A2/AD系統構成重大作戰挑戰。未來太平洋沖突需融合精密與簡易無人機系統，通過優勢互補突破防御體系：精密無人機承擔ISR、遠程精確打擊與電子戰任務；簡易無人機實施蜂群戰術制造目標選擇困境、干擾敵傳感器并強化戰場消耗。此類行動須符合國際倫理規范以避免意外升級，尤其面對具核能力的先進對手。

此潛在沖突中的目標合法性將更趨復雜——網絡與太空域作戰若缺乏明確責任方，可能意外加劇緊張并引發報復。動態環境中實施高效監管對防止沖突范圍失控至關重要。海戰可能為區分原則提供獨特優勢：因已知艦船名錄與分級標準，海上敵艦識別相對明確。但定位追蹤這些艦船需具備在A2/AD環境中存活的強健ISR能力，構成重大作戰挑戰。相稱性原則實踐或類俄烏沖突模式——初期聚焦軍事目標，隨敵方反應升級。

對美國國防部的核心建議聚焦無人機能力發展：優先開發配備先進傳感器套件、具備自主運行能力且能在A2/AD等高威脅對抗環境中存活的低成本消耗型無人機。這些系統需與其他自主平臺無縫集成，支持分布式作戰控制，并適配針對同級對手修訂的瞄準規則。無人機戰爭的持續演進要求平衡技術創新、戰略威懾與戰時法原則遵循，以確保作戰成功并最小化大國競爭演進中的意外升級風險。

隨著電子戰技術的持續發展，對高效智能化訓練系統的需求日益迫切。大語言模型（LLMs）作為近年人工智能領域的重大突破，憑借其自然語言處理、決策支持與數據生成能力，在電子戰訓練中展現廣闊應用前景。本文首先闡述LLMs基本原理與工作機制，繼而分析電子戰訓練的需求與挑戰，重點探究LLMs在模擬戰場場景生成、電子戰策略推演等領域的具體應用，解析模型在訓練中的優勢與局限。通過對比分析總結LLMs的實踐成效，探討應用挑戰與改進方向，最終展望該領域發展前景并提出研究建議。

信息化戰爭時代，電子戰已成為現代軍事行動的核心構成。作為提升作戰人員應對電子威脅能力的關鍵手段，電子戰訓練面臨復雜度高、成本昂貴等挑戰。傳統訓練模式過度依賴人工設計與操作，雖具一定成效，卻難以適應戰場的動態演變及電子戰戰術的持續進化，提升訓練系統智能化水平成為電子戰訓練發展的必然趨勢。大語言模型（LLMs）憑借強大的自然語言處理與生成能力，在多個領域展現巨大潛力。在電子戰訓練中，LLMs可實現戰場場景自動生成、電子戰策略動態模擬、紅藍對抗戰術推演數據生成等功能，顯著提升訓練效率與真實性，同時降低訓練成本并增強可擴展性。本文聚焦LLMs在電子戰訓練中的應用，解析其優勢、挑戰與發展路徑，通過詳述LLMs工作原理及其在電子戰訓練中的實施案例，為提升電子戰訓練智能化水平與實踐成效提供實施路徑參考與演訓改進指導。

??電子戰訓練基礎概念與需求??

1. 電子戰訓練概覽?? 電子戰訓練（EWT）指通過模擬敵方電子戰戰術、環境與威脅，幫助軍事人員及相關單位提升電磁環境應對能力的訓練模式。其核心目標在于深化對電子戰技術手段與戰術運作的理解，強化人員應對電子威脅的能力，從而提升整體作戰效能。隨著信息化戰爭的發展，電子戰已成為現代軍事沖突的核心構成，特別是在對抗敵方通信、雷達、衛星導航等電子系統方面。因此電子戰訓練的作用日益凸顯——不僅提升部隊技術裝備的適應性，更強化作戰人員的實戰經驗與應急響應能力。

電子戰訓練通常采用仿真模擬、虛擬環境與實兵演習等方式實施。訓練內容涵蓋電子攻擊（EA）、電子防護（EP）與電子支援（ES）三大領域：

• ??電子攻擊（EA）??：聚焦干擾壓制、欺騙迷惑等對抗手段，削弱或癱瘓敵方電子系統運作能力； ??- ??電子防護（EP）??：確保己方電子設施安全穩定，防范敵方干擾侵襲；
• ????電子支援（ES）??：通過電磁偵聽、情報收集掌握敵方動態及電磁環境關鍵信息，支撐作戰決策。

隨著對抗環境復雜度提升，現代電子戰訓練不僅需模擬敵方戰術，更需覆蓋通信干擾、雷達壓制、導航欺騙及信息作戰等多元場景。訓練系統需具備高度擬真性、動態性與實時性：既涵蓋基礎操作至復雜戰術的全流程演訓，亦需逼真模擬戰場不確定性與復雜性。因此提升電子戰訓練系統的智能化與自動化水平，成為當前研究的關鍵課題。

電子戰訓練需求正日趨多元。傳統訓練模式常受成本高昂、周期冗長、靈活性不足等制約，難以適應快變戰場環境。為突破這些局限，越來越多的研究將先進人工智能技術（特別是大語言模型與自然語言處理技術）引入電子戰訓練。這些新技術使訓練系統能自動生成戰斗場景、模擬復雜電磁態勢并提供實時策略建議，顯著提升訓練效能與擬真度。

2. 電子戰訓練的挑戰與需求??

隨著現代戰爭形態演進，電子戰訓練面臨日益復雜的挑戰。首先，電子戰環境具有高度動態性與不確定性。敵方電子攻擊手段、技術水平及戰術方法可能隨時變化，要求訓練系統具備高度靈活性以實時調整訓練內容與環境，模擬最真實的戰場態勢。傳統訓練模式常難以及時適應這些變化，無法有效反映敵方電子戰手段的更新。

其次，信息技術飛速發展使電子戰體系日趨復雜。現代電子戰訓練需覆蓋通信對抗、雷達壓制、衛星導航對抗、網絡攻防等多類戰術的協同演練。這些手段相互交織且系統協調性要求高，使訓練任務更趨復雜[21]。現有訓練系統在如此復雜環境中常難以保證高效全面的訓練效果，因此將多維多層級的電子戰任務整合至統一訓練平臺成為亟待解決的課題。

電子戰訓練的實時高效特性構成另一重大挑戰。電子戰常要求受訓人員極短時間內做出決策并快速響應戰場變化。部分現有訓練方法需較長的準備執行周期，制約訓練效率并限制演練頻次與深度。實戰中快速響應能力實為決勝關鍵，故訓練系統需具備高度自動化與智能化水平，使其能在短期內模擬各類復雜場景，提供多樣化訓練內容，從而提升訓練時效性與有效性。

訓練成本亦是不可忽視的問題。傳統電子戰訓練通常需大量硬件支持且維護成本高昂，實兵演習的時間與資源投入同樣巨大。隨著訓練需求日益復雜多元，如何在保障質量的前提下降低成本并提升可持續性，已成為該領域關鍵挑戰。

面對上述挑戰，電子戰訓練的技術需求持續攀升。除傳統硬件支持外，大數據分析、人工智能、云計算等智能技術正被引入。通過運用這些新興技術，電子戰訓練系統可自動生成訓練場景、實時調整對抗模式并提供即時反饋評估，從而提升訓練靈活性、實時性與有效性。

大語言模型在電子戰訓練中的應用??

1. 語言模型的戰場場景數據生成?? 在電子戰訓練中，模擬真實戰斗場景對提升訓練效果至關重要。大語言模型（LLMs）憑借強大文本生成能力，可高效生成多樣化電子戰場景數據，幫助訓練系統更準確模擬敵方電子戰戰術和環境變化。具體而言，LLMs能生成與電子戰相關的語料庫，包括敵方電子設備工作原理、潛在干擾策略、攻擊模式及反制措施，從而為受訓人員提供多樣化戰斗場景。LLMs在數據生成中的應用主要包括：

• LLMs可根據預設電子戰目標自動生成敵方電子設備的運作狀態、攻擊方法和應對策略。例如，通過輸入敵方雷達系統基礎參數，LLMs能生成可能的攻擊策略（如干擾和欺騙）以及針對這些策略的有效反制措施。生成數據可用于在虛擬訓練中構建敵方電子戰環境。

• 通過自然語言處理，LLMs能自動生成包含電子設備部署信息、戰術配置和雙方通信內容的戰場動態數據。這些數據可整合至電子戰訓練系統，模擬敵方電子戰策略演變及反制措施調整。此舉既提升訓練多樣性，也強化受訓人員應對復雜戰場局勢的能力。LLMs能根據訓練收集數據生成戰斗場景分析報告。通過總結歸納雙方電子戰數據，模型可生成詳細戰場評估、策略分析等報告，幫助受訓人員更好理解電子戰勝敗因素，為后續戰術調整提供數據支撐。

• 此類數據生成使訓練系統能構建更復雜動態的電子戰場景，讓參訓人員在各種動態變化面前快速響應并執行有效反制。LLMs在數據生成中的應用顯著提升電子戰訓練的真實性和效率，同時減少傳統數據生成過程所需的人工成本和時間消耗。

2. 大語言模型輔助電子戰策略推演??

大語言模型（LLMs）在電子戰策略推演中的應用顯著提升訓練真實性與決策效能。通過學習海量歷史戰例、反制戰術及戰場情報，LLMs可自動生成多種電子戰策略并模擬推演結果。推演過程中，模型不僅模擬對抗雙方的戰術互動，同時評估各類策略效能與潛在風險，輔助受訓人員快速調整戰術方案。

LLMs在電子戰策略推演的具體應用包括：

• ??基于敵方戰術的攻擊策略生成??：LLMs分析敵方電子戰手段，結合敵電子設備性能及戰術意圖生成攻擊策略。策略涵蓋雷達干擾、衛星信號欺騙、通信壓制等多類技術，同時模擬有效反制措施并提供針對性戰術建議。 ??- 復雜電磁環境下的戰術對抗模擬??：電子戰中雙方行動相互制約形成博弈態勢。LLMs可模擬不同情境下敵我戰術交互，預判敵方動向并生成應對方案。通過多輪推演使受訓人員熟悉各類戰術組合的優劣特性，優化決策流程。
• ??戰術決策后果評估??：LLMs模擬不同策略實施的可能結果，并基于成功率、失敗風險及潛在損失進行對比分析，由此生成完整戰術評估報告輔助決策者科學抉擇。

LLMs可依據各戰術特性生成詳細模擬結果并評估可行性。此舉既幫助受訓人員掌握各戰術實施效果，也為動態戰場環境中的實時決策提供科學支撐。LLMs在電子戰策略推演的應用使訓練更貼近實戰需求，有效提升作戰人員的戰場適應能力與戰術專業素養。

大語言模型在電子戰訓練中的優勢與不足??

大語言模型（LLMs）憑借強大的自然語言生成與理解能力，為電子戰訓練帶來顯著優勢。首先，LLMs有效提升訓練自動化與智能化水平。傳統電子戰訓練的場景構建與反制策略生成常依賴人工設計，耗時費力且難以適應快速演變的戰場需求。而LLMs通過學習海量戰場數據，能自動生成復雜多變的戰斗場景，動態適應不同電子戰戰術與環境變量。基于多樣化輸入數據，模型可生成高度靈活的策略方案，為受訓人員提供差異化作戰情境，大幅提升訓練效率與質量。

其次，LLMs在數據生成方面優勢突出。電子戰訓練需海量作戰數據支撐，涵蓋雙方電子設備信息、攻擊手段及戰術策略等要素。利用LLMs，訓練系統可基于真實電子戰數據自動生成戰斗情報、敵裝備攻擊模式及反制策略，顯著降低人工采集處理成本。模型還能根據訓練進程動態調整生成數據，使訓練更貼合實戰需求，提升真實性與相關性。

然而LLMs在應用中仍存短板。盡管能生成高多樣性作戰數據與場景，但其內容準確性與真實性存在局限：模型的生成能力主要取決于訓練數據質量，而電子戰相關數據通常高度專業復雜；雖然能模擬多種可能場景，但在高精度要求情境下，模型輸出可能存在偏差或無法完全滿足戰術需求。因此受訓人員仍需對生成數據進行驗證修正以確保訓練有效性。

此外，盡管LLMs在眾多領域成果顯著，其推理能力在處理高度復雜動態的電子戰場景時仍面臨制約。電子戰訓練需深度解析雙方電磁態勢并進行多輪模擬決策，但模型可能無法完全處理長時間推演中的復雜交互細節，尤其在需要跨域知識整合與復雜邏輯推理時，其表現可能與專家人工研判存在差距。

總體而言，LLMs在提升電子戰訓練自動化水平、生成多樣化數據及提供實時策略響應方面優勢顯著，但也面臨數據真實性與推理能力的挑戰。隨著技術進步與數據積累，該領域應用效果有望持續優化。

結論??

大語言模型（LLMs）在電子戰訓練中的應用優勢顯著，尤其在提升訓練自動化水平、生成多樣化作戰數據及模擬電子戰策略方面成效突出。通過自動生成復雜戰斗場景并實時調整訓練內容，模型能大幅提高訓練效率與真實性。但需注意：LLMs雖能模擬各類電磁環境，其生成內容的真實性與準確性仍有局限；且在復雜戰術模擬與快變戰場環境下，模型的推理能力可能受限。隨著技術持續發展，LLMs有望在電子戰訓練中發揮更大價值，進一步提升應用效果與精度。

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

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

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。

數字化轉型是軍備轉型的戰略需求，也是軍事理念變革的重要保證，更是智能化技術條件下打贏未來戰爭不可或缺的一個重要環節。為持續保持戰爭優勢，美軍在第四次工業革命浪潮的沖擊下積極推進數字化轉型。本文分析了美軍數字化轉型的必要性、發展目標、意義和實施途徑，并從標準規范建立、數據模型構建、人員數字化素養等方面提出了推進我國軍隊數字化 轉型的具體措施。 隨著量子計算、生物技術、人工智能、機器人技術 和納米技術等多領域的技術突破，第四次工業革命利 用數字化重塑工業和社會模式，以前所未有的方式推 動軍事領域變革。雖然戰爭的本質并未改變，但是軍 事組成要素以及協作關系發生了顛覆性改變。首先， 數字技術、信息技術、物理技術等有機融合，戰場指控 鏈、殺傷鏈、供應鏈、保障鏈等智能化水平大幅提升； 其次，各學科、領域不斷交叉擴維，致使戰略規劃、作 戰設計、武器裝備研制趨于一體化；最后，深度學習技 術、大數據分析技術、機器技術、無人自主系統技術等 正在推動戰爭形態趨向無人化、自主化、智能化［1］ 。為 適應第四次工業革命時代的變化，美軍積極推動數字 化轉型工程，這對提升美軍戰斗力和保障國家安全具 有重要意義。 美軍數字化轉型最早由美國國防部于 2003 年提 出，《美軍轉型計劃指南》［2］ 中強調將美軍從一支適應 打機械化戰爭的軍隊，建設成為一支適應打網絡中心 戰的軍隊。2018年6月，美國國防部正式對外發布《國 防部數字工程戰略》［3］ ，將數字工程定義為一種集成的 數字方法，明確了數字工程的發展目標，即數字工程 戰略旨在推進數字工程轉型，將國防部以往線性、以 文檔為中心的采辦流程轉變為動態、以數字模型為中心的數字工程生態系統，完成以模型和數據為核心的 范式轉移。2019年7月12日美國國防部又發布了《國 防部數字現代化戰略》［4］ ，進一步為美軍未來數字化轉 型指明了發展方向。同年 7 月 19 日，美國空軍發布 《數字空軍白皮書》［5-7］ ，提出以數字工程等敏捷方式變 革采購流程，打造“數字空軍”。2020年6月，空軍裝備 司令部啟動為期兩年的“數字戰役”，開始系統地推進 數字工程轉型。2021 年 6月，美國空軍設立數字轉型 辦公室，加速數字化轉型進程。美海軍陸戰隊于2020 年形成了《美海軍和海軍陸戰隊數字工程戰略》［8］ ，以 美國國防部的 5 個重點建設領域為藍本提出建設方 案。美國陸軍于2010年初步建成數字化陸戰場，2021 年10月，美國陸軍首席信息官辦公室又先后發布了兩 份數字化轉型相關文件《陸軍數字化轉型戰略》［9］ 和 《陸軍統一網絡計劃：啟用多域操作》［10］ ，旨在指導美 國陸軍的數字化轉型工作，使之更好地適應數字化戰 爭和多域作戰［11］ ，并計劃于2028年具備單一戰區多域 作戰能力，2050 年建成陸海空天一體化數字化戰 場［12-13］。美國國防領域數字戰略總體概覽如圖 1 所示。

呈現 "多重困境 "的跨領域同步動能和網絡行動是多域作戰的基本原則。然而，最近關于網絡能力與動能作戰的實踐和研究表明，由于行動的同步性不足或缺乏對網絡效果的協調和控制，在創造聯合效果方面存在困難。本文概述了在未來涉及北約和近鄰對手的高強度沖突中進行綜合網絡和動能行動所需的三項要求。首先，軍事物聯網（IoMT）與人工智能（AI）支持的指揮和控制（C2）能力相結合，以實現網絡和動能的綜合作戰；其次，多域編隊與網絡指揮部或其各自的組織機構相整合，以實現全戰區網絡戰役的協調；第三，基于分散決策和分散執行的網絡任務指揮理論，以實現加速的作戰速度。該分析提出了三個比較國家的研究--美國、英國和德國--以評估將網絡能力納入2030年高強度沖突的多領域作戰概念的狀況。它還提供了一套關于技術能力、新的組織結構和理論變化的初步建議，以促進網絡與動能的更好整合。