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無人機是否改變戰爭形態？若然，這種改變如何影響交戰方的勝負？本文旨在解答這兩個核心問題。此類問題探討的挑戰在于：開源信息常混雜過度渲染與機構偏見，難以剝離客觀事實；同樣困難的是將無人機"改變游戲規則"或"推動軍事革命"等泛化論斷置于具體語境審視。本文聚焦無人機及無人機作戰對陸戰的貢獻。為何選擇陸戰？正如學者克里斯托弗·塔克所言：

"陸戰基本原理常因陸地本身效應而異于其他作戰域。陸地……對爭奪方式施加強大影響。陸戰勝負至關重要——因人類生存于陸地，成功占領或防御具有決定性政治效應。"

塔克同時指出陸戰的技術路徑與傷亡模式迥異于空天海等領域。因此，理解無人機技術及其作戰形態在特定領域的影響，需構建領域專屬戰爭理論。軍事理論家卡爾·馮·克勞塞維茨提出"重心是所有力量樞紐"的論斷，并闡釋重心通常存在于交戰方的軍隊、首都及/或聯盟體系中。盡管其理論植根19世紀戰爭實踐，但核心觀點仍具現實意義——因陸戰與政策制定者所需的決策觸發結果存在關鍵關聯。交戰方必須對克勞塞維茨重心要素施加最大關注與壓力，以推動政策制定者走向有利戰略結局與優勢停戰，同時阻斷對手達成此路徑。

當前關于無人機革命性或進化性戰爭影響的論述汗牛充棟，卻鮮見平衡評估其實現制勝條件的能力——這些條件需積極貢獻于政策目標。本文試圖突破此局限，提供實用理論框架評估無人機及無人機作戰在陸戰中的規則改變效能。

為嚴謹探究，本文通過陸戰視角審視無人機效能（本·康納布爾、克里斯托弗·塔克等學者強調陸戰仍是最常見戰爭形態）。核心提出兩大觀點：

1. 無人機確屬規則改變者——其在戰場制造新難題，催生新技術、戰略、條令與部隊結構變革
2. 但無人機及無人機作戰未在戰略層面引發戰爭革命（至少在陸戰領域）。即無人機無法獨立加速戰爭勝利進程，亦未顯著降低戰爭成本

根本原因在于：盡管擅長清除威脅，無人機缺乏控制地面的能力。次要原因（直接支撐控制概念）是：無人機作戰通常無法達成陸戰制勝的基本要求——包括奪取與收復領土、固守要域、清除險峻地形威脅、控制邊境線封鎖邊界、保護民眾安全。

為驗證假說，本文引入陸戰理論，將控制概念、陸戰本質及制勝要求整合為實踐邏輯鏈。繼而交叉檢驗無人機作戰與陸戰需求（每項需求含兩個支撐條件），厘清無人機可完成與不可完成的任務。綜合評估表明：盡管無人機改變交戰方式（尤在陸戰），但其無法控制地面。歷史學家勞倫斯·弗里德曼的論斷仍具效力："贏得戰爭需控制領土，這永遠需要地面部隊支援。"領土控制始終是直接影響政策制定者停戰選項的最關鍵因果要素。

因此，輕視或忽視領土控制的軍事技術及作戰方式（如無人機作戰），將導致持久、致命、破壞性強且代價高昂的戰爭。基于此，文末提出政策建議，旨在引導決策者理解無人機的戰爭貢獻，并指導未來部隊編成、裝備與作戰方式的規劃。

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。

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。

本文聚焦武器管理系統及其自動化對國防領域創新與互操作性的促進作用。研究提出，自動化能以自下而上的方式全面優化軍事體系。方法論層面，通過解析創新與互操作性概念的當代價值，論證軍事管理數字化與流程精簡對國防建設的持續積極影響。研究發現，自動化可通過深化國防領域各板塊發展及其聯動效應推動創新，其中自下而上的視角成為軍事體系優化的關鍵維度。

在互操作性討論中，自下而上的視角揭示了當前歐洲框架在提升軍事互操作性方面的缺陷。武器管理系統自動化則表明，看似細微的舉措能夠有效滿足現代國防的關鍵需求。本研究因此大膽嘗試為歐洲防務關鍵步驟的實施提供新路徑。

在各國致力于軍事現代化、使其適應國際體系日益緊張局勢的過程中，人們日益意識到歐洲國家需要全面提升軍事能力。僅增加兵員數量和擴充武器庫的規模與種類遠遠不夠；軍事體系必須通過改進實現全流程作戰行動的順暢運轉。當前軍事體系仍缺乏保障這種順暢運作的基礎設施，武器管理與配發便是典型例證。匈牙利公司LoxoLock（2024b）指出，美軍射擊訓練中60%的時間耗費于行政流程。顯然，這些領域亟需改進以優化軍事行動全流程。LoxoLock正是推動此類變革的企業之一，其"將武器管理帶入數字時代"的口號承諾消除紙質文檔與人為失誤，實現全流程數字化與精簡，從而提升軍事內部運作效率（LoxoLock, 2024a, p.1）。

本文聚焦這一流程優化與數字化轉型過程，探討其如何引發軍事行政體系的根本性變革。具體而言，將研究武器管理數字化如何促進歐洲軍事創新與互操作性發展。本文核心論點是：在歐洲各國軍隊中推行標準化、數字化武器管理系統所具備的創新驅動力與互操作性優勢，能夠以自下而上的方式推動軍事體系的整體優化。研究旨在大膽論證：改進此類看似次要的環節可對國防領域產生全局性積極影響。選擇創新與互操作性作為研究視角，使其與當前國防領域的核心議題形成深度關聯。

為此，本研究首先概述武器管理系統的基本要素。內容涵蓋武器彈藥系統（WAM）的歷史沿革與現狀，解析該系統實現協調運作面臨的普遍挑戰與缺陷，并探討國際協作方式在軍事順暢運作中的必要性演進。第三、第四部分將直接切入流程優化與數字化議題，分析其對創新與互操作性的影響。

第三部分拓展研究視野，論證通過流程優化與數字化實現軍事行政自動化，如何對國防領域產生廣泛積極影響。通過建立這一宏觀視角，本節將剖析當代軍事格局中私營產業與國家軍隊的深度融合、研發在國防領域的關鍵作用以及國防治理機制，進而闡釋自下而上的自動化進程如何優化軍事體系的特定維度。

最后部分轉向互操作性議題，探討自動化如何促進歐洲軍事合作這一關鍵領域。基于第三部分建立的宏觀基礎，研究視角將再次聚焦具體問題，重點分析自動化如何助力互操作性國防治理體系的構建與運作。這為后續探討歐洲層面政策實施奠定理論基礎，從而強化"自動化可自下而上推動國防體系及其運作機制現代化"的核心觀點。

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

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

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

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

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

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

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

光保真（Li-Fi）技術的概念化

定義光保真技術

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

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

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

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

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

當前陸地與海洋領域的軍事通信

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

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

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

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

人工智能在軍事應用中的融入改變了當代戰爭，提供了無與倫比的效率、準確性和獨立能力。然而，隨著人工智能系統的進步，自主武器相互協作和通信的可能性帶來了大量的戰略、倫理和安全問題。本文試圖通過分析機器學習和自主系統的最新進展，研究實現人工智能通信的技術基礎。本文將研究連接性如何影響戰場動態、決策過程，以及可能提高作戰效率或導致意外后果的潛在突發行為。

在戰爭越來越多地被技術進步所定義的時代，一個引人入勝的問題是，人工智能戰爭武器是否會開始相互通信，以及這種潛在的聯系將如何重塑戰場的動態。人工智能系統之間的相互聯系不僅代表著軍事能力的飛躍，也代表著沖突的根本性變化，對戰略、倫理和全球安全產生深遠影響。問題的核心是自主軍事系統正在發揮的作用，它將徹底改變現代戰爭。人工智能驅動的技術，包括無人機（UAV）、無人地面機器人（UGV）和海上無人機，在偵察、作戰和戰略行動中展現出無與倫比的能力。這些系統越先進，就越能協同工作：共享信息、協調行動，并可能做出獨立決策，這就對未來戰爭提出了一些非常關鍵的問題。

人工智能武器相互通信的前景帶來了突發行為的可能性--單個人工智能單元的互動可能產生復雜的、有時甚至是不可預測的模式。這種行為表明，作戰效率能夠使高度適應性和協調行動超越人類控制系統。然而，為這些充滿希望的概念提供動力的連接本身也帶來了巨大的挑戰。人工智能交互的不可預測性意味著無法預測人工智能在戰場上的交互后果：沖突升級、意外交戰或失去人類監督。

本文將探討這些緊迫問題，并將進一步論述與人工智能武器的相互關聯性相關的技術、戰略和倫理層面的問題。本文將介紹人工智能系統中的通信如何改變戰場態勢，提高軍事對抗的速度、準確性和自主性。本文還將討論與這種發展相關的風險，從可預測性和控制問題到人工智能驅動的完全失控的沖突，進一步擴展到與將生死攸關的決定權交給機器相關的倫理困境。如果人工智能在目前的狀態下繼續改進，問題就變成了：人工智能武器是否會互相交談？人工智能武器會互相交談嗎？這會對戰場動態產生什么影響？這不是技術上的猜測，其答案將決定人類在全球安全方面是否會有一個不同的未來。

自主軍事系統目前的作用

自持軍事技術的采用從根本上改變了當代戰爭，為偵察和作戰任務引入了新的能力。人工智能驅動的無人機和傳感器配備了最新的成像技術和人工智能算法，可以快速分析大量信息，以驚人的精度定位和跟蹤威脅，并不間斷地對廣大地區進行實時監視（Kallenborn，2024 年）。這些自主系統可以在各種環境下執行任務，從城市地區到偏遠的敵對地點，為軍事部隊提供全面的態勢感知。

在偵察方面，無人機和地面機器人可用于從敵對或難以接近的環境中收集重要信息。無人機可在不同高度飛行，并配備激光雷達、紅外攝像機和雷達等先進傳感器。這些傳感器使其能夠探測和分析各種環境和態勢因素，如敵軍動向、地形變化和潛在威脅。無人地面車輛（UGV），如 Lyut 坦克，通常專為崎嶇地形而設計，可攜帶類似的傳感器有效載荷，并在人類士兵難以穿越的危險環境中航行（Malyasov，2024 年）。這些自主系統可以在敵方地點執行偵察任務、探測地形條件并跟蹤移動，而不會讓士兵面臨風險（Scharre，2014 年）。這在派遣人類偵察隊過于危險的沖突地區非常有用。這些自動駕駛車輛收集的數據通常使用機器學習方法進行分析，以發現有助于產生有用見解的趨勢。這些方法提高了所收集數據的準確性，加快了決策速度，有助于對動態戰場局勢做出快速、明智的反應。

在戰斗中，部署自主武器系統標志著軍事戰術的重大變革。這些系統由無人機、自主地面機器人和海上無人機組成，可以高精度、高效率地執行作戰行動（Scharre，2014）。自主武器旨在執行復雜的機動任務，與其他單位合作，并在較少人員參與的情況下完成任務。例如，配備先進瞄準系統的無人機可對目標實施精確打擊，將附帶損害降至最低，提高任務成功率（Ackerman & Stavridi, 2024）。無人機群是最新的部署方法之一，在無人機群中，多架無人機以一體化的方式執行特定任務，實現單機無法達到的效果。

這些無人機群能夠摧毀敵人的防御工事，在廣闊的地域執行偵察行動，甚至搜救任務。群組中的每架無人機都能與其他無人機通信，從而在一秒鐘內共享數據并適應各種情況。這就提高了任務的整體成功率（Scharre，2014 年）。此外，當應用于作戰時，自主系統可大大提高部隊的倍增能力和作戰靈活性。例如，自主地面機器人可以執行拆彈任務，提供后勤支持，甚至與敵軍交戰（《突破防線》）。

通過承擔戰場上一些最危險的任務，這些機器人降低了人類士兵的風險。在海軍行動中，海上無人機被部署執行監視、水雷探測和反潛戰等任務（Burt，2024 年）。這些無人機可以獨立行動，也可以與有人駕駛的船只聯合行動，以擴大海軍部隊的覆蓋范圍和能力（Burt，2024 年）。

自主系統不僅能提高軍隊的攻擊和防御能力，還能對新威脅做出更快、更適應性更強的反應，如利用人工智能漏洞的復雜網絡戰戰術或旨在破壞通信和導航系統的電子戰，從而帶來巨大的戰術優勢。在一系列領域（海、陸、空）部署數以百計的自主部隊，可以形成錯綜復雜的動態戰場環境，很少有對手能與之匹敵。自主系統之間的這種相互聯系和協調，有助于以更加整體、更具彈性的方式開展軍事行動。

隨著人工智能和自主系統的不斷發展，更有必要解決它們帶來的倫理和安全挑戰。必須確保這些系統始終符合規定的法律和道德行為規范，以免落入壞人之手或造成意想不到的后果。因此，防范網絡威脅和確保自主系統的可靠性對于保持其在軍事應用中的整體效率和可靠性將變得非常重要。隨著此類技術越來越多地應用于全球軍事力量，自主系統的作用將繼續成為未來戰爭的決定性因素，這就要求制定有關負責任地使用和部署自主系統的詳細政策和戰略（Sophos，n.d.）。

無人機行動為現代戰爭增添了新的篇章。在烏克蘭，無人駕駛航空系統（UAS）已成為俄羅斯軍隊獲得不對稱優勢的重要武器。在俄羅斯對烏克蘭的戰爭中使用無人機系統的經驗教訓幾乎數不勝數，從單兵層面延伸到戰術、戰略和政府層面。本文利用烏克蘭和澳大利亞的專業知識，總結了迄今為止在烏克蘭戰爭中使用無人機系統的經驗教訓的首次循證研究重點。

總體而言，多域和跨域無人系統（UxS）代表了軍事技術的變革性進步，反映了全球范圍內的重大投資和發展。隨著各國繼續開發和部署這些系統，了解其影響并將其融入澳大利亞戰術、技術和程序（TTPs）至關重要。通過保持創新的加速周期和從烏克蘭學習，澳大利亞等國家有機會領先于對手，確保在沖突中做好準備，應對當代和未來的戰略挑戰。

從烏克蘭戰爭中汲取的一個教訓依然清晰可見--非機動系統正在顛覆現代戰爭的作戰方式，而在未來戰爭中，非機動系統的快速技術適應和持續創新將至關重要。本文為澳大利亞國防軍（ADF）提供建議，以了解無人機帶來的機遇和限制，為未來的條令、訓練和規劃以及未來對這些可能在戰場上產生不對稱影響的技術的投資提供依據。

在本文中，“無人機 ”一詞指無人駕駛飛機。該術語將與 UAV、UAS、遙控飛機和遙控飛機系統等概念交替使用，表示 “無人駕駛 ”或 “遙控 ”的飛行無人機。其中一些系統具有一定程度的自主性。研究的總體目標是了解無人機如何改變現代戰爭，并總結在俄烏戰爭中使用無人機的經驗教訓。就本文而言，研究試圖回答兩個問題：

1.從俄烏戰爭中無人機的使用中可以吸取哪些教訓？

2.基于這一分析，對美國國防軍有哪些建議？

表 1. 烏克蘭戰爭中無人駕駛飛行器的使用和分類概述

圖 6. 在戰場上部署無人機系統技術的過程（資料來源：路透社，《烏克蘭的無人機戰斗如何改變戰爭》，2024 年 5 月 22 日）

經驗教訓

教訓1：無人機系統改變了戰爭的性質

教訓2：無人機系統正在改變軍事機構的性質

教訓3：小型無人機的盛行

教訓4：無人機系統可以拯救（并且已經拯救）人類生命

教訓5：無人機的多領域使用

教訓6：反無人機系統

教訓7：使用無人機系統的財務要求

教訓8：快速創新

教訓9：適應之戰

教訓10：培訓的重要性

教訓11：研發和投資主權能力的重要性

教訓12：未來的能力和技術

隨著無人駕駛船只（也稱無人船）及其支持技術的發展，它們將在應對混合威脅（即結合 “公開和隱蔽的軍事和非軍事手段 ”的有害行動）方面發揮越來越大的作用。本文件討論了無人駕駛艦船在混合威脅中的當前和潛在影響。本文首先簡要概述了無人駕駛艦船，重點介紹了無人駕駛艦船在實際環境中的基本運作方式。

接著討論了無人水面艦艇（USV）和無人水下艦艇（UUV）的歷史、當前的發展情況以及這些艦艇的不同等級。然后介紹了在混合威脅中使用這些艦艇的一些方法，并進行了簡要的案例研究。最后，對一些公開披露的無人航行器能力進行了描述，并介紹了應對這些威脅的潛在方法。

無人艦艇的歷史、發展現狀和等級

無人艦艇有著悠久的歷史，包括在軍事行動中的使用。從古代到英國抗擊西班牙無敵艦隊（Spanish Armada），幾千年來，各國海軍一直在使用火船（裝滿可燃物質的舊船，點燃后順著水流漂向敵船）。十九世紀首次開發的移動魚雷可以說是 UUV 的一種形式（以前的 “魚雷 ”指的是現在所說的 “水雷”）。

1898 年，尼古拉-特斯拉（Nikola Tesla）首創了第一種無線遙控船只，即 USV。第二次世界大戰期間，德國軍隊曾短暫使用過裝有炸藥的遙控 USV 來攻擊盟軍的航運目標。自二十世紀中期以來，軍事部隊一直使用 USV 和 UUV 進行測試和訓練。此類系統還在民用領域，特別是近海石油和天然氣工業中得到了廣泛應用。

自二十世紀末以來，USV 和 UUV 技術的發展一直落后于 UAV 技術的發展。這在一定程度上反映了這樣一個事實，即對于無人駕駛艦艇來說，空中的物理環境更為簡單：它缺乏 USV 所處的海面的波動性，同時還能提供 UUV 基本上無法獲得的電磁頻譜。隨著 USV 和 UUV 技術的成熟，以適應其更具挑戰性的環境，它們可能會在一定程度上實現無人機技術在商業、業余愛好者和軍事/政府應用（包括混合威脅行動）中的普遍性。本文稍后將介紹其中的許多應用。

進入千禧年以來，由數十家制造商生產的 USV 和 UUV 種類激增。全球各地的公司和政府機構都在設計、建造和測試這些用于商業、科學和軍事目的的船只。對整個網絡的資料來源進行分析后發現，目前有 250 多艘 USV 和 200 多艘 UUV 正在制造或處于不同的開發階段，其大小范圍跨越了兩個數量級。在過去二十年中，系統尺寸的范圍不斷擴大。在 2000 年代，USV 和 UUV 的實驗和開發主要是在小型系統上進行的，這些系統相對便宜、易于操作，并且在發生碰撞時對基礎設施或其他船只造成的風險有限。隨著該領域的發展，大型船只也在開發中，并與小型船只同時使用。

根據蘭德公司之前的一份報告和美國海軍的一份總體規劃，眾多 USV 中的絕大多數可根據尺寸和具體特征分為七類：

• 環境動力型 USV，長度為幾米，從環境中獲取能量。它們通常具有較長的續航時間，可用于收集數據；可將其視為可自行定位、緩慢移動的傳感器浮標。波音公司的 “波浪滑翔機 ”USV 就是一個例子，它既能獲取太陽能，也能獲取波浪能。
• X 級 USV 的長度只有幾米，沒有環境動力。它們的續航時間、航程、有效載荷和航海能力有限。AEVEX 的 Mako 水上摩托艇就是一個例子。
• 根據設想，潛航 USV 的長度在 7 米到 12 米之間，只有一個浮潛/天線組合突出水面。它們可以提供一些與 UUV 相關的隱形功能，但作為 USV，它們可以使用化石燃料和電磁頻譜。
• 港口 USV 長約 7 米，不是潛航器。它們的速度、續航力、航程和有效載荷通常都高于同等大小的潛航器，但缺乏相同程度的隱形能力。L-3 Calzoni 制造的 U-Ranger MS 就是一例。
• 艦隊 USV 的長度接近 11 米（而且不是潛航器），在續航時間、航程和有效載荷方面都優于港口 USV。德事隆系統公司制造的通用 USV 就是一例，該型 USV 用于執行海軍反水雷等任務。
• 中型 USV 的長度在 12 米到 50 米之間。例如，42 米長的 Sea Hunter 由美國國防部高級研究計劃局 (DARPA) 開發，用于跟蹤潛艇。
• 大型 USV 的長度超過 50 米，例如美國海軍的霸王級（長度在 60 到 90 米之間），由 Austal 公司開發。這些都是完全成熟的艦艇，可以在沒有人員的情況下運行。

同樣，UUV 也可以根據其大小來定性。大小不僅與續航時間、航程和有效載荷有關，還與這些設備的運輸、處理、發射和回收方式有關。以下等級是根據美國海軍向美國國會提交的報告劃分的：

• 小型 UUV，直徑小于 25 厘米，可由一兩個人在岸上或船上輕松攜帶。例如 Hydroid 公司的 REMUS 100，直徑為 19 厘米。
• 中型 UUV 的直徑在 25-50 厘米之間，需要一些搬運設備。它們可以從岸上或船上發射。通用動力公司的 Bluefin-12 就是一個例子，其直徑為 32 厘米。
• 直徑在 50 厘米到 2 米之間的大型 UUV 需要大量起重機。它們可以從岸上或大型船只上發射。洛克希德-馬丁公司的 “馬林 ”Mk II 就是一個例子，其直徑為 1.5 米。
• 直徑超過 2 米的超大型 UUV 需要非常大的起重機。這些無人潛航器一般只能從岸上發射，除非從擁有充足甲板空間的大型商用貨輪上部署。波音公司的 Orca XLUUV 就是一個例子，其直徑為 2.6 米。

本文通過對美國防部相關人員的深入訪談，以及對現有指南、標準和相關文獻的嚴格審查，提出了見解。本文重點關注數字建模、數據利用和數據驅動決策的關鍵方面，主要側重于美國陸軍地面車輛應用，以應對挑戰和機遇。數據驅動決策在很大程度上依賴于精確的數字孿生模型，這對地面車輛在預定環境中的準備工作至關重要，尤其是在北極車輛準備等具有挑戰性的環境中。因此，在現實應用和數字孿生之間建立協同關系至關重要。然而，美國陸軍在從原始設備制造商那里獲取全面的數字數據方面面臨著障礙，特別是對于較老的地面車輛平臺，因此必須通過逆向工程來彌補差距。挑戰源于缺乏標準化的數字數據實踐，這就需要建立一個有凝聚力的數字建模框架。為此，本文提出了一個智能前端框架。該框架優化和整合了國防應用和決策的數據管理。總之，本文強調了采用數字技術、優化和實現數據利用以及應對數據挑戰對提高國防部戰備和效能的重要意義。

圖 1. 系統工程中的迭代循環數字化過程

美國國防部（Department of Defense，DoD）正在進行的數字化轉型有可能徹底改變其從設計、后勤到運營和可持續性等各方面的運作。數字技術的整合有望大幅提高效率和效益。基于對國防部利益相關者的一系列訪談，本研究深入探討了這一數字化轉型過程中的挑戰和復雜性，主要側重于將數字模型匯總并納入更廣泛的系統級能力。雖然數字化工作取得了重大進展，但仍迫切需要一項具有凝聚力的戰略，以確保這些數字模型通過數字化（即數字化轉型）有效促進任務分析和優化。

研究方法圍繞兩個核心要素展開： (1) 與美國防部內的主要利益相關者進行深入討論；(2) 對現有指南、標準和相關文獻進行嚴格審查。對于 (1)，通過與利益相關者的討論，作者利用了積極參與該主題的國防部人員所擁有的豐富知識和專業技能。他們的第一手觀點、經驗和建議為我們的研究奠定了重要基礎。對于 (2)，我們的全面審查過程深入研究了該領域的既定最佳實踐、行業標準和最新進展。這種審查確保了我們的研究具有堅實的基礎和最新的信息，使我們能夠以現有的框架為基準來衡量我們的研究結果。我們的研究方法結合了國防部利益相關者的見解以及對指導方針和標準的審查，體現了一種全面的、數據驅動的方法，旨在提供可靠的、可操作的結果。

新興技術和顛覆性技術及其在安全和國防領域的應用已成為歐洲聯盟（歐盟）倡議的核心。人工智能（AI）系統也不例外。作為大國競爭和日益武器化的焦點，人工智能技術因其軍民兩用的特點，以及在網絡物理領域的日益部署，在改變軍民關系方面既帶來了風險，也帶來了機遇。本文探討了歐盟最近所做的工作，確定了共同的計劃和項目，并考慮了歐洲技術主權的論述、最近的戰略舉措以及所涉及的主要利益相關者。由于歐盟缺乏明確闡述對這一新興技術領域及其負責任的軍事研究、開發和實戰的立場的戰略愿景，這些工作有可能成為缺失的總體知識拼圖中的零散片段。本文還對將人工智能驅動的技術解決方案納入歐盟安全與防務的主流提出了警示，指出這將使特定的地緣政治和軍國主義創新想象合法化，而這種想象可能與歐盟倡導的對此類系統負責任、可信賴和以人為本的愿景不符。

人工智能（AI）系統等新興和顛覆性技術（EDT）正在開創一個高科技全球競爭和地緣政治對抗的新時代。人工智能，尤其是機器學習（ML）的進步，已經以各種方式影響著戰爭。尖端的人工智能系統作為美國和中國等主要大國的 "終極助推器"，預示著巨大的戰略優勢，但也有可能對武裝沖突的全球監管和基于規范的制度造成不可預見的破壞。作為一種無所不能的使能技術，人工智能是一個總括性術語，經常被認為會徹底改變戰爭的本體，并引發戰略、作戰和戰術軍事實踐的范式轉變。不可否認，人工智能已成為國家戰略和軍事條令的基石。出于軍事目的開發人工智能加劇了人們對新一輪 "軍備競賽 "的擔憂，并擔心對抗性的零和思維將主導全球政治。尤其是人工智能在安全和國防領域的應用，正引發有關該技術武器化和廣泛軍事化的激烈辯論，以及對在戰場上使用和部署人工智能技術的倫理和監管問題的擔憂。

需要對 "軍事人工智能 "這一概念進行更多批判性的探討，特別是因為它已被狹隘地與軍國主義對技術顛覆未來的設想混為一談，從而助長了相關的研發（R&D）努力和部署致命自主武器系統（LAWS）的競賽。最近，這一概念與使用人工智能無人機群（或稱 "軍事蜂群"）進行軍事行動聯系在一起。雖然為更多地將致命武力交給此類技術鋪平道路的努力值得認真反思，但從國防工業供應鏈到研發、軍事決策、作戰、訓練、后勤和部隊保護等方面的軍民動態，智能軍事的快速發展已準備好改變戰爭的幾乎所有方面。最近的分析主要集中在美國和中國的力量動態上，而較少關注歐洲聯盟（歐盟）的努力或其對軍事人工智能的看法。

在此背景下，人工智能系統的地緣政治因素在歐盟層面吸引了更多關注，它被視為經濟、政治和軍事國家策略的有力工具。在最近關于加強歐洲 "戰略自主權 "和 "技術主權 "的討論中，以及在現任主席烏蘇拉-馮德萊恩自詡為 "地緣政治 "歐盟委員會的領導下，這一地緣政治因素也得到了體現。鑒于將軍事人工智能等關鍵技術納入歐洲安全與防務實踐的主流所面臨的挑戰，這并不奇怪，主要是因為歐盟內部及其成員國在外交、安全與防務等高政治領域的權限各不相同。事實上，安全和防務事務，包括與技術和工業領域相關的事務，以及各自的戰略研發舉措，傳統上一直是成員國的專屬權限。這些事務由歐盟內部的政府間決策機構負責，而不是受歐盟的超國家領導。然而，近年來，歐盟委員會通過基于市場和工業的倡議，擴大了其在這些領域的權限，以塑造和加強歐洲防務技術和工業基地（EDTIB）的競爭力和創新能力。歐盟委員會還越來越多地將民用科學、技術和創新計劃與歐盟主導的安全和國防研發政策領域的興起聯系起來，這些領域受益于關鍵軍民兩用技術的創新。在此背景下，本文通過探討歐盟主導的融資計劃（如歐洲防務基金（EDF）及其前身計劃）下的項目，以及歐洲防務局（EDA）主導的項目，重點介紹歐盟近期的人工智能安全與防務技術計劃。

首先，第二節探討了歐盟人工智能安全與防務倡議的研發趨勢。然后，第三節討論了歐盟國防研究試點項目下的無人蜂群系統計劃。第四節描繪了防務研究預備行動（PADR）下與人工智能相關的防務研究項目，第五節重點介紹了歐洲防務工業發展計劃（EDIDP）中由人工智能支持的幾個防務工業項目。第六節評估了歐洲國防工業發展計劃在改變人工智能國防技術游戲規則方面的作用。最后，第七節探討了歐洲防務局率先提出的幾項人工智能防務倡議和應用，最后在第八節和第九節提出了本文的建議和總體結論**。

隨著技術解決主義的現實政治愿景在布魯塞爾和歐盟成員國首都獲得越來越多的戰略牽引力，重要的是要注意到，這同樣使特定的地緣政治和軍國主義想象合法化，而這種想象可能并不總是與歐盟作為規范和民事大國的身份相一致。社會技術想象是群體的成就和集體持有的愿景，在這種想象中，某些愿景和愿望占據了主導地位，并隨著時間的推移，隨著主要利益相關者調動資源使其愿景更加持久和理想而獲得集體力量。這種軍國主義愿景的形成有助于將歐洲塑造成一個在戰略上獨立的全球大國和技術上擁有主權的想象空間。但與此同時，也應關注歐盟如何為基于規則的國際秩序和軍事人工智能軍備控制制度做出貢獻，從而緩解軍事人工智能和自主系統在戰爭中的使用及其在戰場上的廣泛部署日益正常化的趨勢。

為實現這一目標，歐盟資助的計劃和歐洲防務局的倡議都應采取相關措施，制定最佳做法，應對軍事人工智能帶來的潛在風險、挑戰和不希望出現的結果，從建立人類對人工智能技術的監督標準，到考慮某些系統的不可預測性和安全性，以及認識到沖突升級和違反國際法及道德原則的可能性增加。懷疑論者反對過分夸大人工智能系統的破壞性影響，認為這預示著一場新的 "軍事革命"。不過，應該指出的是，人工智能帶來了一系列新的挑戰和風險，因為這關系到人的作用。本文旨在通過識別具有人工智能驅動的安全與國防技術元素的共同項目，批判性地參與歐盟主導的努力。重點是歐盟層面的超國家和政府間防務合作。