隨著高超音速導彈成為俄羅斯和美國之間高風險軍備競賽的核心，軍事技術的新前沿正在重塑全球安全態勢。這些先進武器能夠以超過 5 馬赫的速度飛行，同時進行不可預測的機動，改變了現代戰爭的戰略計算。

圖：俄羅斯 “阿凡加德”高超音速滑翔飛行器飛行時的效果圖。阿萬加德 "高超音速滑翔飛行器的速度最高可達 27 馬赫，其設計目的是以不可預測的軌跡躲避導彈防御系統，從而鞏固俄羅斯在高超音速武器領域的領先地位。 (圖片來源：衛星通訊社）

俄羅斯已將自己定位為高超音速武器領域的領導者，并宣稱其系統已經投入使用。例如，“阿凡加德”高超音速滑翔飛行器（HGV）被安裝在洲際彈道導彈（ICBM）上，據稱速度可達27馬赫。莫斯科聲稱，“阿凡加德”在飛行過程中的機動能力使其幾乎不可能被攔截，在繞過傳統導彈防御系統方面具有決定性優勢。

除 “阿凡加德”導彈外，俄羅斯還研制了 “匕首 ”導彈，這是一種從米格-31K 戰斗機上發射的空射系統。射程約為 2000 公里的 “匕首”導彈已在烏克蘭戰爭中投入實戰，這表明它已進入戰備狀態。另一個關鍵項目是 “鋯石 ”高超音速巡航導彈，設計用于艦載發射，打擊海軍和陸基目標。測試表明，鋯石的速度超過了 8 馬赫，俄羅斯官員聲稱它已被編入海軍。

圖：滑翔階段攔截器（GPI）在行動中的概念圖。GPI 由美國設計，旨在攔截滑翔階段的高超音速威脅，為先進導彈系統提供關鍵防御。(圖片來源：諾斯羅普-格魯曼公司）

與此同時，美國在最初落后于對手之后，正努力在高超音速競賽中重新站穩腳跟。由洛克希德-馬丁公司研制的空射快速反應武器（ARRW）是一種高超音速滑翔飛行器，設計速度超過20馬赫。雖然該項目在測試中遇到了延誤，但仍是美國軍事規劃人員的優先考慮項目。

常規快速打擊（CPS）計劃將部署在祖姆沃爾特級驅逐艦和弗吉尼亞級潛艇上，這是另一項重要工作。該計劃旨在為美國提供在幾分鐘內打擊世界上任何目標的能力。此外，DARPA的戰術助推滑翔（TBG）計劃旨在開發用于戰術和作戰的空射高超音速系統。

對于華盛頓來說，高超音速武器被視為消除時間敏感目標和與對手保持戰略均勢的關鍵。然而，與俄羅斯相比，高超音速武器高昂的研發成本和技術障礙延緩了其部署速度。

隨著這些大國推進其高超音速計劃，北約正在爭分奪秒地開發有效的反制措施。由于高超音速武器的速度和機動性，傳統的導彈防御系統對其基本無效，因此必須采取創新方法。升級后的預警系統，包括天基傳感器，對于追蹤這些快速移動的威脅至關重要。

定向能武器，如大功率激光器，正在成為在高超音速導彈滑行階段使其失效的潛在解決方案。美國和歐洲盟國正在大力投資這些技術，目標是在 2020 年代末部署這些技術。為應對高超音速挑戰，北約也在加強其一體化防空和導彈防御（IAMD）系統，包括對美國宙斯盾彈道導彈防御平臺進行改裝。

此外，美國的滑翔階段攔截器（GPI）計劃旨在在高超音速導彈最脆弱的階段對其進行攔截，為有力防御這些新興威脅帶來希望。

滑翔階段攔截器（GPI）是應對日益增長的高超音速導彈威脅的尖端解決方案。傳統的導彈防御系統是針對彈道導彈可預測的飛行軌跡進行優化的，而 GPI 與之不同，是專門針對高超音速滑翔飛行器在其飛行軌跡的關鍵滑翔階段而設計的。這一階段的特點是高速和不可預測的機動，帶來了獨特的挑戰，需要先進的跟蹤和瞄準能力。

GPI 計劃由美國導彈防御局（MDA）牽頭，與雷神公司和諾斯羅普-格魯曼公司等行業領先企業合作，利用下一代傳感器、增強型推進系統和先進的尋的器技術來消除高超音速威脅。GPI 將與宙斯盾作戰系統（Aegis Combat System）等現有導彈防御平臺集成，在保護關鍵基礎設施和盟軍免受新興高超音速武器攻擊方面發揮關鍵作用。

高超音速競賽反映了在日益多極化的世界中爭奪軍事主導權的廣泛斗爭。隨著俄羅斯和美國不斷突破導彈技術的極限，戰略格局變得更加動蕩不安。這些武器在提供無與倫比的速度和精確度的同時，也增加了誤判和沖突升級的風險。隨著速度競賽有增無減，北約的創新和適應能力對于維護全球穩定至關重要。

參考來源：armyrecognition

無人機中心戰

圖：烏克蘭士兵與自殺式FPV 無人機，消息來源： Ukrinform

俄羅斯利用包括彈道導彈和巡航導彈在內的大量前蘇聯和后蘇聯武器對烏克蘭發起全面戰略行動后，烏克蘭以網絡中心戰為基礎的防御初步取得了成功。烏克蘭使用無人機進行偵察、目標捕捉和打擊，并采用高效的指揮與控制，將標槍、NLAW 和毒刺等西方智能武器與強大的蘇聯武器庫（包括防空、航空、火炮、坦克和裝甲車輛）結合起來，再加上新建立的廣泛的國土防御，形成了一個非常有效的組合。烏克蘭這一戰略的實施使俄軍大為被動，促使他們從烏克蘭北部撤退到白俄羅斯。俄軍全面行動初期的失敗迫使俄軍指揮官將其作戰理念從閃電戰轉變為消耗戰。

烏克蘭的核心理念是采取非對稱方式對抗強大的俄羅斯陸軍，因為他們認識到，烏克蘭武裝部隊（UAF）在與俄羅斯武裝部隊的強大力量進行對稱作戰時幾乎沒有機會。因此，烏克蘭武裝部隊選擇構建以網絡為中心的戰爭模式，借鑒蘇聯武器裝備，但在各級整合新的指揮和控制系統。這包括廣泛使用無人機進行偵察、攻擊和執行神風特攻隊任務。從本質上講，新模式旨在通過將無人機和智能武器與指揮、控制、通信、計算機、網絡防御、作戰系統、情報、監視和偵察系統無縫結合，實現后蘇聯陸軍的現代化。這樣做的目的是在 UAF 內部創造一種不對稱的潛力，使他們能夠有效地對抗俄羅斯陸軍的壓倒性力量。

隨著無人駕駛航空系統的廣泛部署，網絡中心戰概念作為一個基礎要素融入了聯合空軍的當代條令中，并得到了實質性的加強。其中包括專為陸地和海上作戰設計的自主、無人和機器人系統。從本質上講，無人機已成為烏克蘭空軍作戰條令的重要組成部分，體現了無人機中心戰的精髓。

烏克蘭空軍利用無人機的能力執行各種任務，包括偵察、目標捕獲、單元和單個作戰組件的協調以及執行打擊功能。雖然這些功能在大多數先進的武裝部隊中司空見慣，但 UAF 的與眾不同之處在于最近將無人機提升到了作戰的核心地位。在整個戰場上部署大量無人機，可將戰場信息無縫整合到一個統一的矩陣中，從而具備消滅敵人的能力。這是實時發生的，標志著現代戰爭動態的變革性轉變。

烏克蘭武裝部隊中的無人機

自 2014 年俄羅斯占領和吞并克里米亞并進攻頓巴斯以來，烏克蘭武裝部隊在無人系統開發方面取得了突破性進展。在 2014 年俄羅斯發動進攻時，烏克蘭陸軍的庫存中幾乎沒有無人機，只有過時的蘇聯偵察無人機，這些無人機已不再適用。與俄羅斯爆發武裝沖突后，烏克蘭制造商積極參與了武裝部隊無人機隊的開發。大多數投入生產并交付部隊的成功項目都是由私營公司實施的。然而，這一進程相當緩慢，官僚主義的國防采購系統不允許進行足夠的投資來擴大無人機生產項目的規模。

例如，2014 年由位于基輔的 Athlon Avia 公司開發的烏克蘭無人空中偵察系統 “Furia ”立即被烏克蘭武裝部隊、烏克蘭國民警衛隊和烏克蘭安全局用于戰場。然而，直到 2019-2020 年，“Furia ”才通過了一輪完整的國家測試，并被烏克蘭武裝部隊正式采用。烏克蘭其他無人機的情況也類似。例如，Ukrspecsystems 公司生產的 PD-1 型無人機自 2014 年起就參加了前線作戰行動，但在 2018 年才獲得正式許可。Culver Aviation 公司的 Skif 無人機于 2016 年研制成功，并于 2021 年投入量產。Leleka-100 無人機于 2017 年研制成功，并在前線積極使用。然而，Leleka-100 到 2021 年才被武裝部隊正式采用。這些例子反映了一個總體趨勢，即從 2014 年到 2020 年，盡管與俄羅斯的武裝沖突仍在持續，但烏克蘭開發和生產軍用無人機的進程并未達到所需的速度和范圍。無人機在烏克蘭空軍中的使用也比計劃、概念和條令更零星。

圖：A1-SM Furia 無人機

烏克蘭于 2018 年購買了數架土耳其 Bayraktar TB2 型中空長航時無人戰斗機，這是烏克蘭認識到建立一支強大的軍用無人機機隊重要性的重要一步。采購 Bayraktar 無人機反映了烏克蘭武裝部隊領導層認識到在其偵察和打擊能力（包括偵察、指揮所和武器裝備）中建立無人機元素的必要性。這一舉動標志著向接受網絡中心戰概念的轉變。烏克蘭空軍在 2021 年春季將首批 Bayraktar 無人機投入現役。與俄羅斯軍隊的首次交戰發生在 2021 年 10 月 26 日。Bayraktar 無人機對違反明斯克協議、炮擊烏克蘭 Hranitne 村的俄羅斯火炮系統進行了打擊，這可以說是烏克蘭空軍使用無人機的轉折點。

圖：烏克蘭武裝部隊的 Bayraktar ТВ2 無人機

自俄羅斯開始大規模侵略烏克蘭以來，烏克蘭武裝部隊的無人駕駛系統發展 勢頭更加集中和活躍。據烏克蘭國防部代表稱，截至 2023 年底，烏克蘭武裝部隊運行著約 70 種不同類型的無人駕駛航空系統，以及 20 多種用于攻擊無人機的彈藥6 。據戰略工業部的代表稱，烏克蘭目前約有 200 家無人機制造商，其中大部分是私營公司。至于數量，根據各種來源的信息，到 2023 年底，烏克蘭每月生產多達 5 萬架不同類型的無人機。其中大部分是第一人稱視角 (FPV) 無人機，由于其成本低（500-700 美元）、效率高，確實改變了作戰行動的性質。

圖：烏克蘭制造的 FPV KH-S7 無人機，資料來源：烏克蘭武裝部隊

烏克蘭武裝部隊的條令重點是無人機和以網絡為中心的戰爭，這就需要集成系統作為一個框架，確保迅速的控制循環。這些周期包括確定敵方目標坐標、向指揮所傳送目標信息，以及將這些信息轉發給摧毀手段。烏克蘭武裝部隊采用了各種系統來實現這一目標，其中一個顯著的例子是 Kropyva 戰術指揮和控制系統。

2014 年，來自Army SOS的一個小組開始向軍方提供平板電腦，Kropyva 系統作為一項志愿者倡議開始啟動并投入使用。自俄羅斯發動侵略以來，已安裝了 10 000 多套 Kropyva 應用程序。此外，還建立了技術支持服務，以不斷改進軟件產品。2018 年，Logika 設計局的開發人員向武裝部隊慷慨捐贈了 Kropyva 及其源代碼和許可證。該系統有助于營、連、排和單車等不同級別的各種指揮和控制任務的自動化。從根本上說，它有助于將偵察、控制和火力整合為一個統一的信息領域。

圖：Kropyva 戰術指揮與控制系統

三角洲（Delta）系統實際上是一種基于軍事云的在線服務，其運行原理與此類似。2015年，Aerozvidka志愿團隊開始開發Delta態勢感知系統。一年后，該系統被移交給烏克蘭空軍，并在那里成立了自動化作戰（戰斗）控制系統實施與支持中心。德爾塔 "是一個在線系統，提供有關戰場戰術和作戰情況的實時信息。借助 Delta 系統，士兵可以在線查看戰場情況和敵軍位置。來自空中偵察、衛星、無人機、固定攝像機、雷達、聊天工具等的數據都會被調入該平臺。Delta 目前是武裝部隊軍事行動計劃的重要組成部分。

圖：三角洲系統網站

與此同時，烏克蘭武裝部隊正在考慮進一步調整組織結構，以適應以無人機為中心的條令。截至 2023 年，烏克蘭武裝部隊在武裝部隊歷史上首次創建了特種無人機攻擊連，作為戰斗旅的一部分和單獨的戰斗群，使其單元總數達到 60 個。這樣就可以根據網絡中心戰條令，使用各種類型的無人機摧毀敵方目標。無人機攻擊連的建立是聯合空軍組織和條令原則現代化的開端，是其適應戰場新技術現實的一部分。據認為，除了旅一級的無人機攻擊連外，在營和連一級建立單獨的攻擊（主要是 FPV）無人機單元也是權宜之計。另一種可能的選擇是在每個旅建立無人機營，進一步分配其功能，以支持旅的單元。

重要的是，烏克蘭國防部設立了一個特殊機構--創新發展加速器，負責優化烏克蘭武裝部隊采用新武器和軍事裝備的過程。作為加速器舉措的直接成果，將武器裝備納入烏克蘭武裝部隊服役的過程已簡化到僅需 1.5 個月，與之前超過 2 年的時間相比有了大幅改善。由于烏克蘭公司的創新發展不斷涌現，加速器的影響在新無人機技術的集成方面尤為明顯。將這些新技術部署到前線并編入作戰單元的審批過程中，需要不斷摸索。

數字轉型部還創建了 “勇敢1”（Brave1）集群，以促進國防技術的發展。Brave1 的主要任務是協調國防部、武裝部隊、數字化轉型部、經濟部、戰略工業部、國家安全與國防委員會等政府機構在國防技術開發和生產方面的活動。同樣，Brave1 旨在創建一個強大的國防科技外國利益相關者社區，讓他們從交流專業知識和機會中獲益。Brave1 為國際合作伙伴提供進入烏克蘭國防創新領域的機會，為外國合作伙伴提供軟著陸程序；在公共和私營部門的利益相關者之間建立伙伴關系并開展合作；提供組織支持、參與競標、黑客馬拉松、聚會、贈款和投資；開發和測試烏克蘭和國際先進技術；為烏克蘭尖端國防科技發展提供投資機會。總之，加速器和 Brave1 為軍事技術的開發、生產和采用形成了一個新的生態系統。

圖：Brave1 系統網站

下面來談談已成為 UAF 無人機活動推動力的項目。首先，這是無人機陸軍項目，是全國眾籌活動 United 24 的一部分。作為 “無人機陸軍 ”項目的一部分，已經購買了數千架無人機，并訓練了 1 萬多名無人機操作員。

同時，作為 United 24 運動的一部分，還啟動了海上無人機的創建進程，后來成為國家層面發展海上平臺的一個獨立領域。此外，還宣布啟動 “機器人陸軍 ”項目，該項目將開發符合聯合空軍利益的最新機器人系統。此外，電子戰系統陸軍的成立也開始推動電子戰系統的大規模生產。正如數字化轉型部長米哈伊洛-費多羅夫所說："接下來的任務是將無人機的經驗推廣到其他軍事創新領域。啟動電子戰系統陸軍和機器人陸軍。我們的團隊隨時準備與任何能在技術上幫助加強前線的人合作"。費多羅夫稱，烏克蘭政府將在這些項目中依靠明確的意識形態：市場開放、透明和最大限度地吸引已經創造出各種產品并能夠擴大產品規模的企業家。

圖：費多羅夫部長與無人機陸軍的無人機

烏克蘭雄心勃勃地計劃在 2024 年進一步提高無人機的產量。烏克蘭 2024 年國家預算為無人機（航空和航海系統）撥款 11 億歐元。戰略工業部部長 Oleksandr Kamyshyn 表示，烏克蘭為 2024 年制定了雄心勃勃的生產目標，計劃生產 100 萬架 FPV 無人機、1 萬多架中程攻擊無人機和 1 000 多架射程約 1 000 公里的無人機。部長確認，實現這些目標所需的所有生產能力都已到位。

值得注意的是，將無人機用于軍事目的的最新趨勢是利用人工智能技術。人工智能可以自動檢測和分類戰場上的目標，并為操作員/指揮官提供戰勝敵人的現成決策。此外，人工智能還能通過 “開火即忘 ”的方法確保無人機到達目標。從根本上說，在軟件層面實施的人工智能可以將廉價的攻擊無人機轉變為高精度的先進武器。

人工智能可以進一步縮短發現敵方目標、確定其坐標、將坐標信息傳送給指揮官、做出摧毀敵人的決定并將這一決定傳送給摧毀手段的控制周期，從而成為改進網絡中心戰概念的下一步。在現代戰爭背景下，應盡可能縮短這些周期。在使用無人機時使用人工智能可以大大加快管理周期，確保提高武裝部隊作為綜合偵察和打擊聯合體的使用效率。烏克蘭武裝部隊已經采用了第一架由人工智能驅動的無人機，名為 “Saker Scout”。這種無人機能獨立識別和記錄敵方車輛（即使是偽裝車輛）的坐標，并立即將信息傳送到指揮所供決策之用。

圖：人工智能無人機 Saker Scout 無人機

此外，人工智能的集成還可以實現無人機群的部署。在這種情況下，每架無人機都將具備自主分類、捕獲和消滅指定目標的能力。考慮到軍事技術的飛速發展，人工智能有可能在不久的將來給戰場帶來革命性的轉變。

在海上無人機領域，烏克蘭取得的技術突破給俄羅斯黑海艦隊帶來了意想不到的局面。由于烏克蘭實際上失去了傳統海軍，俄羅斯黑海艦隊不得不轉移到黑海東部地區，不敢靠近西部地區，因為烏克蘭使用海上無人機的威脅很大。烏克蘭已制造出多種類型的海上無人機，最初由志愿者資金資助，后來由國防部和其他安全機構及情報部門的預算資助。目前，烏克蘭國防部正在使用幾種海上無人機，包括水面和水下無人機。這些無人機的性能在不斷改進，效能也在不斷提高，對俄羅斯黑海艦隊、基地和基礎設施（如刻赤大橋）造成了破壞。烏克蘭無人機 Magura V5 是烏克蘭國防情報局的主要海軍無人平臺，11 月 10 日在克里米亞 Chornomorske 村擊沉了兩艘登陸艇，當時其中一艘正在裝載 BTR-82，促使俄羅斯決定將黑海艦隊調往新羅西斯克。

圖：Magura V5 海軍無人機

2023 年 7 月 17 日，烏克蘭安全局研制的 “海洋寶貝 ”無人機炸毀了克里米亞大橋。科扎克-馬邁 "無人機是烏克蘭安全局的新研發成果。8 月 5 日，它擊中了黑海艦隊的 Olenegorsky Gornyak 號大型登陸艦和 SIG 號軍用油輪，表明烏克蘭可以到達新羅西斯克。

圖：Kozak Mamai海洋無人機

2023 年，烏克蘭首架水下海事無人機 Marichka 問世。該無人機專門針對船只、橋梁、海岸防御工事和潛艇而設計。如有需要，該無人機可改裝為運載軍用或民用貨物，以代替炸藥，還可發揮偵察作用。開始大規模生產水下無人機有可能極大地改變黑海的態勢。俄羅斯黑海艦隊可能在探測和反擊這些水下無人機方面面臨挑戰，從而對俄羅斯戰艦構成巨大威脅。

圖：Marichka海洋無人機

此外，還研制了先進的托洛卡水下無人機，并進行了各種改裝。其中，TLK 1000 的射程為 2000 公里，可攜帶多達 5000 公斤的炸藥。制導系統包括被動聲納--利用水聽器系統識別水下和水面物體并確定方向。還包括超聲波聲納（主動聲納），用于近距離探測、跟蹤和按大小識別物體。

重要的是，在組織和理論變革方面，烏克蘭海軍成立了海軍無人機大隊，這是第一支裝備海軍無人機的本級海軍作戰單元。不過，這些艦載無人機不僅由烏克蘭海軍使用，還由烏克蘭國家安全局和烏克蘭國防情報局在行動層面密切協調使用。

俄羅斯武裝部隊的無人系統

自 2010-2012 年以來，俄羅斯積極加強武裝部隊的無人機能力，與此同時，俄羅斯陸軍也進行了全面改革。俄羅斯國防工業尋求以色列的技術，獲得了生產 IAI “搜索者 ”無人機（由烏拉爾民用航空廠生產，名為 “Forpost”）和 “鳥眼-400”（在俄羅斯稱為 “Zastava”）的許可證。此外，從 2010 年到 2022 年，俄羅斯執行了多個項目，Orlan-10 進入生產階段，并成為俄羅斯武裝部隊炮兵單元的主要無人機。

2022 年 2 月 24 日之前獲得的信息表明，Orlan-10 的很大一部分部件來自其他國家，包括美國、瑞士、日本等。在俄羅斯開始對烏克蘭行動之后，據透露，奧蘭-10 的熱像儀矩陣是在法國制造的。

圖：俄羅斯武裝部隊的 Orlan-10 無人機

2022 年 2 月前夕，即在大規模侵略開始之前，俄羅斯武裝部隊的無人駕駛飛行器已建立了完善的結構。俄羅斯武裝部隊的旅和師以及一些偵察旅已經有了無人駕駛飛行器連隊。這些連隊由 Orlan-10 系統（高度達 5000 米，半徑達 110 公里）和短程 Granat-2（高度達 600 米，半徑達 15 公里）、Eleron（高度達 3000 米，半徑達 25 公里）和 Takhion（高度達 4000 米，半徑達 40 公里）組成。聯合兵種旅的無人機連通常由兩個排組成--中程排配備 Orlan-10 和 Granat-4 系統（高度可達 2000 米，半徑可達 100 公里），短程排配備 Granat-1/2/3 和 Zastava（高度可達 2200 米，半徑可達 10 公里）、Takhion、Eleron 和其他系統。空降師和空降旅以及海軍陸戰旅和海軍陸戰團的無人機連也是這樣組建的。

炮兵旅、工兵旅、導彈旅甚至鐵道旅也有無人機單元。這些部隊大多是獨立的短程無人機排。除了擁有奧爾蘭-10 無人機的排，炮兵旅還有奧爾蘭-30 無人機（由旅指揮，用于引導克拉斯諾波爾精確制導導彈）和以奧爾蘭-10 為基礎的炮兵偵察無人機排（在炮兵偵察單元）。航空航天部隊已建立了幾個 “前哨 ”無人機中隊以及 “奧爾蘭-10 ”無人機中隊。2023 年，俄羅斯武裝部隊開始積極使用 SuperCam S350 型無人偵察機。

2021 年，俄羅斯扎拉集團公司（卡拉什尼科夫公司的子公司，而卡拉什尼科夫公司又隸屬于俄羅斯技術公司）開始生產 Kub-BLA 和 Lancet 巡飛彈藥。2022 年，在對烏克蘭的大規模侵略開始后，俄羅斯武裝部隊采用了這些無人攻擊機。隨后，它們開始在戰場上發揮重要作用，對戰場上的烏克蘭軍隊構成重大威脅（經常與 SuperCam S350 型偵察無人機協同瞄準目標）。最近有報道稱，扎拉集團即將在 2023 年底前利用人工智能制造出改進版的 “柳葉刀”。人工智能將允許使用所謂的柳葉刀蜂群，它們將獨立識別戰場上的目標并將其摧毀。

圖：俄羅斯武裝部隊的柳葉刀巡飛彈藥

此外，俄羅斯 Aeroscan 公司（隸屬于 ZALA 集團）于 2023 年 9 月宣布研制一種名為 “Italmas ”的新型攻擊無人機。據報道，“意大利馬斯 ”比 “柳葉刀 ”具有更好的特性，包括彈頭更大，射程可達 200 公里。根據現有數據，“Italmas ”與伊朗的 “Shahed ”136 無人機具有相似的品質，特別是在外觀和發射方法方面。另據報道，這種無人機配備了光電瞄準裝置，可大大提高摧毀目標的精確度。

圖：Italmas，巡飛彈藥，來自 Aeroscan 演示的源視頻

沃斯托克設計局還生產了另一種改進型 “柳葉刀 ”無人機，名為 “手術刀”。據稱，“手術刀 ”的有效載荷可達 5 千克。無人機本身的最大起飛重量可達 10.5 千克，速度可達 120 千米，飛行距離可達 40 千米。制造商聲稱，“手術刀 ”比 “柳葉刀 ”便宜，這顯然是因為最大限度地使用了不受制裁限制的外國民用部件。

圖：手術刀游蕩彈藥，沃斯托克設計局設計

同樣，據俄羅斯報道，俄羅斯改進了另一種攻擊型無人機 “庫勃-BLA”。卡拉什尼科夫公司總裁艾倫-盧什尼科夫（Alan Lushnikov）2023 年 12 月 25 日告訴俄羅斯-24 頻道，俄羅斯武裝部隊已經接收了改進型 Kub-BLA 游蕩彈藥，該彈藥配備了威力更大的彈頭。目前尚不清楚卡拉什尼科夫公司是如何改變彈頭以提高其殺傷力的，但該彈頭在烏克蘭的使用視頻顯示，除非在非常近的距離引爆，否則有時無法對目標造成傷害。

與此同時，俄羅斯武裝部隊使用最廣泛的無人機是伊朗制造的 Shahed-136/131 游蕩彈藥。根據烏克蘭空軍的一份報告，自 2022 年 2 月 24 日以來，俄羅斯對烏克蘭使用了 3 940 架 Shahed-136/131 攻擊無人機，其中 3 095 架 Shahed 無人機被摧毀。這說明了俄羅斯為打擊烏克蘭而生產和購買伊朗無人機的程度。從根本上說，俄羅斯選擇向伊朗工業投資數十億美元，而不是建立自己的遠程打擊無人機的大規模生產。伊朗向俄羅斯武裝部隊提供了大量直接、經濟但危險的攻擊無人機，這些無人機不斷壓垮烏克蘭的防空系統。

圖：澤連斯基總統和被擊落的沙希德在基輔

此外，俄羅斯已開始努力在俄羅斯韃靼斯坦本土化生產沙赫特-136（被稱為 “格蘭-2”）。2023 年 12 月，一架被俄羅斯正式命名為 “格蘭-K ”的 “沙赫特-136 ”在烏克蘭被擊落。格蘭-K 由俄羅斯生產，與伊朗的同類產品不同之處在于其彈頭為非標準彈頭，重 40 千克，配有高爆破片裝置。除 “格蘭-K ”無人機外，俄羅斯還使用了另外兩種型號的 “沙赫特 ”無人機：一種是伊朗制造的原型無人機，配有伊朗制造的 48.5 千克重的彈頭，名為 “格蘭-M”；另一種是 “格蘭-Ы ”無人機，配有伊朗制造的彈頭，但導航系統是俄羅斯制造的。還有消息稱，伊朗正在研制一種裝有噴氣發動機的 “沙赫德 ”變型無人機，這有可能大大提高這些無人機的速度，盡管其代價是減少航程。

圖：裝有噴氣發動機的沙赫德（J238）

據各種消息來源稱，俄羅斯將生產更多的 “沙赫德”，達到每年 6 000 架無人機的水平。對于烏克蘭和西方國家來說，“沙赫德”無人機產量的下降是一個尖銳的問題。據俄羅斯工業研究院稱，高達 82% 的 “沙赫德 ”部件來自美國。因此，隨著對俄羅斯、伊朗和傳統上用來規避制裁的國家的供應的嚴格限制，沙赫德無人機的生產能力有可能大大降低。

2024 年 1 月，有消息稱俄羅斯出現了一種名為 “克林 ”的新型攻擊無人機。根據初步信息，“克林 ”可能是對俄羅斯 “庫巴 ”無人機（ZALA 集團）的改進，該無人機因彈頭弱、飛行時間短（30 分鐘）而不能令俄羅斯軍方滿意。俄羅斯人有可能試圖利用伊朗 “沙赫德 ”無人機的技術，制造出自己的更強大的遠程無人機。到目前為止，還沒有針對烏克蘭使用 “克林 ”無人機進行作戰的案例。

2023 年 6 月，俄羅斯政府公布了《2030 年前無人航空發展戰略》。根據該文件，無人機產業發展的基線設想是，到 2026 年，研發人員達到 33 萬，無人機生產和運營人員達到 100 萬，到 2030 年和 2035 年達到 150 萬。俄羅斯生產的無人機數量計劃在 2023-2026 年達到 5.21 萬架（平均年產量超過 1.3 萬架），2027-2030 年達到 10.55 萬架（平均年產量超過 2.6 萬架），2031-2035 年達到 17.77 萬架（平均年產量超過 3.55 萬架）。漸進方案的數字甚至更高：2026 年有 45 萬名員工，2023-2026 年生產了 5.54 萬架無人機；2030 年有 110 萬名員工，2027-2030 年生產了 11.68 萬架無人機；2035 年有 160 萬名員工，2031-2035 年生產了近 20 萬架無人機。

這些數字很可能只是近似值，重要的是要考慮到對俄追加制裁的潛在影響。盡管如此，俄羅斯政府顯然準備為無人機行業注入更多資金，公共和私營實體將越來越多地參與無人機的研究、開發和生產。預計這將導致無人機項目數量和實際無人機在前線部署數量的增加。遺憾的是，由于灰色進口的盛行，這些公司仍將依賴進口部件和工業設備。同時，俄羅斯從國際石油和天然氣銷售中獲得的豐厚利潤預計將為這些舉措提供充足的資金。

俄羅斯已經開始生產為 FPV 無人機和空投而設計的彈藥。此外，前線已開始出現配備熱成像儀的偵察和攻擊無人機，它們能夠在夜間行動，從而對烏克蘭軍隊構成更加可怕的威脅。根據最新數據，2023 年，俄羅斯國防部訓練了約 3500 名 FPV 無人機操作員。此外，俄羅斯國防部還為約 1700 名專家提供了操作其他類型無人機的訓練。這凸顯了俄羅斯將大量資源投入到戰斗無人系統的生產和研發中，表明該領域未來將在戰場上發揮舉足輕重的作用。

俄羅斯還在采取措施發展艦載無人機。2023 年 2 月 11 日，關于烏克蘭武裝部隊總司令瓦列里-扎盧日尼與美國參謀長聯席會議主席馬克-米利將軍之間談話的報道稱，扎盧日尼將軍“......同樣對俄羅斯使用海上水面無人機表示擔憂，因為這對黑海的民用航行構成了威脅”。當時，公開資料中沒有關于俄羅斯大規模生產海上無人機的信息。因此，可以推測扎盧日尼將軍提到的無人機要么是單個原型機，要么可能是俄羅斯從其 “盟友 ”伊朗那里獲得的。此外，眾所周知，德黑蘭已經為其衛星--也門胡塞武裝--提供了自殺式艇，用于摧毀水面目標。2022 年 9 月，OSINT 分析家 H I Sutton 在其博客中描述了這些船只的一些特點。

在 2023 年 8 月舉行的 “陸軍-2023 ”展覽期間，俄羅斯金吉塞普機械制造廠展示了自己的遙控艇 GRK-700 Vizir。

官方稱，該艇設計用于水文測量任務，即探索水域底部和探測沉沒物體。不過，制造商補充說，GRK-700 Vizyr 也可用于軍事目的，特別是作為攻擊艇或海洋無人機的 “獵手”。俄羅斯國防部已經在考慮為其海軍生產這種海上無人機的可能性。據俄羅斯消息來源稱，這些海上無人機的船體由玻璃纖維制成，有效載荷可達 500 千克，申報航程可達 500 千米（但前提是使用電力驅動），申報最大速度可達 43 海里/小時。制造商聲稱，這些海上無人機僅由俄羅斯部件組裝而成，包括回聲測深儀、側掃聲納、控制、通信和導航系統。另據報道，這些 “無人艇 ”的設備包括 “獨立返回基地 ”的算法。

圖：俄羅斯導航無人機 GRK-700 Vizyr

2023 年 12 月，俄羅斯媒體發布了有關俄羅斯新型海上無人機的信息，這種無人機也是由金吉塞普機械制造廠生產的，名為 “奧杜萬奇克”（Oduvanchik）。俄羅斯方面稱其為 “快速移動無人運載艇”。據稱，“奧杜萬奇克”的航程可達 200 公里，最高時速可達 80 公里，有效載荷可達 600 公斤，彈頭裝有 TNT 炸藥或其他 “特殊貨物”。“奧杜萬奇克 "可能是俄羅斯國防部向金吉塞普機械制造廠訂購的一整套類似海上無人機的第一個版本。俄羅斯工程師有可能試圖研究烏克蘭生產艦載無人機的經驗，并選擇復制烏克蘭的研發成果。無論如何，“奧杜萬奇克”看起來與烏克蘭設計的海上無人機很相似。

圖：俄羅斯 “奧杜萬奇克 ”無人機

根據最近的報道，金吉賽普機械制造（Kingisepp Machine-Building）廠將于 2024 年初在黑海測試第一批海上無人機。隨后，該廠將為俄羅斯武裝部隊批量生產無人機。可以推測，2024 年下半年，俄羅斯海上無人機將開始在黑海戰場發揮重要作用。除其他外，它們還能影響烏克蘭海港貿易走廊的運作，以及羅馬尼亞近海能源項目的實施。

主要啟示

俄羅斯兩年來對烏克蘭的大規模侵略表明，無人系統和自主系統對作戰性質、行動、武裝部隊條令和組織結構產生了非同尋常的影響。反過來，設想整合情報、指揮和控制系統以及武器的 “網絡中心戰 ”條令學說已成為一個理想的框架，在這個框架中，無人系統的技術突破已成為提高以網絡為中心的武裝力量運用模式有效性的自然刺激因素。

烏克蘭武裝部隊利用無人駕駛航空系統的優勢開展各種行動，包括偵察、目標識別、單元和作戰單元協調以及執行精確打擊任務。在整個戰場上戰略性地部署大量無人機系統，使其成為一個不可或缺的組成部分，將戰場情報無縫地吸收到一個統一的矩陣中。該矩陣擁有前所未有的能力，可迅速、果斷地消滅敵對分子。重要的是，這一過程是實時展開的，預示著當代戰爭動態的革命性轉變。

烏克蘭生產和武裝部隊使用的無人機數量正呈指數級增長。從 2022 年初服役的幾十個系統到 2023 年底，烏克蘭武裝部隊使用了 70 種不同類型的無人機系統和 20 多種用于攻擊無人機的彈藥。烏克蘭約有 200 家制造無人機的公司，每月生產約 50 000 套無人機系統。2024 年的計劃更加雄心勃勃：將 FPV 無人機的產量提高到每年 100 萬單元，中程攻擊無人機提高到每年 1 萬單元，遠程攻擊無人機提高到每年 1000 單元。這一數字應能確保與俄羅斯的不對稱均勢，俄羅斯也在努力最大限度地提高無人機產量。

在 UAF 矩陣中采用以無人機為中心的方法，就必須在理論和組織上進行調整，并轉變無人機的使用結構。這種演變需要從經常混亂的、自下而上的舉措轉變為建立一個垂直整合的指揮系統，擁有自己的條令、組織框架和標準化協議。2023 年，烏克蘭武裝部隊成立了無人機攻擊連，并將其納入旅級結構。此外，烏克蘭武裝部隊總參謀部下設的無人系統中央局也取得了重大進展。該機構的任務是制定和推進武裝部隊內無人機的管理條令和組織結構。此外，它還負責確定武裝部隊的要求和與無人機部署有關的復雜問題。

人工智能（AI）的融入標志著無人機在軍事行動中的發展前景廣闊。人工智能有能力自主識別戰場上的目標并對其進行分類，為操作人員提供預先配置的摧毀敵人的解決方案。它的應用不僅提高了無人機的整體使用效率，還大大縮短了從發現目標到摧毀目標的管理周期。此外，早在 2024 年，無人機群的使用就有可能對戰場動態產生重大影響。這標志著格局的轉變，協調一致的無人機群可能會重塑戰場格局，為戰略考量引入新的維度。

海軍無人機的誕生和部署是烏克蘭武裝部隊在當代戰爭中取得的突破性進展。在海軍無人機的推動下，技術實力和理論創新的融合使烏克蘭有能力在黑海實現戰略突破。盡管烏克蘭在黑海沒有常規海軍艦隊，但它成功地迫使俄羅斯黑海艦隊撤退到黑海東部。這一成就還確保建立了一條重要的海上貿易走廊，將烏克蘭港口與博斯普魯斯海峽連接起來。2024 年，海上無人機的發展軌跡仍將繼續，重點是增強其作戰能力。海上無人機技術的不斷發展有可能進一步削弱俄羅斯黑海艦隊的活動，特別是隨著水下無人機有望融入戰區。

俄羅斯啟動軍用無人機計劃的時間更早--事實上，在 2008 年對格魯吉亞的戰爭之后，俄羅斯就立即意識到了陸軍情報能力的落后。到 2014 年與烏克蘭開戰時，俄羅斯已經大規模生產軍用無人機，并建立了使用無人機的組織結構。與此同時，烏克蘭無人機能力的快速非對稱增長也讓俄羅斯大吃一驚。

迄今為止，俄羅斯還未能顯著改變陸軍無人機生產的模式和方法。俄羅斯的努力主要是改進和擴大現有項目（奧蘭-10、“柳葉刀”、Kub-BLA），同時引進包括人工智能在內的先進技術。與此同時，俄羅斯還設法吸引了大量國家資金，并在特勤部門建立了一個規避制裁的系統，以獲得稀缺部件，包括來自西方制造商的部件。另一個令人擔憂的因素是俄羅斯在制造 FPV 無人機方面的熟練程度，這種能力有可能超過烏克蘭，從而對烏克蘭武裝部隊構成重大威脅。

此外，伊朗 “沙赫德 ”神風無人機的進一步擴大和改進對烏克蘭防空部隊保護平民和民用基礎設施以及軍事和國防工業設施構成了戰略挑戰。盡管受到制裁，伊朗仍計劃在 2024 年生產 6000 架 “沙赫德”，這可能對烏克蘭構成重大威脅。未來，俄羅斯的這些能力可能會直接威脅到北約國家。因此，加強對向俄羅斯供應用于生產無人機的微電子和其他高科技部件的制裁限制應成為歐盟和北約的戰略問題。

此外，有關俄羅斯生產艦載無人機能力的信息也需要特別關注。盡管俄羅斯在艦載無人機的研發和生產方面仍落后于烏克蘭，但最近的信息表明，俄羅斯已準備好投入大量預算資金生產艦載無人機。到 2024 年，俄羅斯的艦載無人機可能會成為影響黑海動態的重要因素，有可能危及從烏克蘭港口出發的海上貿易航線。此外，這些無人機還可能對羅馬尼亞的近海能源項目構成嚴重的破壞性威脅。在這方面，烏克蘭和羅馬尼亞理應采取協調步驟，制定必要措施來對抗俄羅斯在黑海的海軍無人機。北約在這一領域的參與也是非常合適的。

俄羅斯和烏克蘭都在使用無人機進行遠程打擊，但兩國的戰略卻截然不同： 俄羅斯依靠 “沙赫德 ”無人機壓垮了烏克蘭的防御系統，而烏克蘭則以創新的 “自殺性”無人機襲擊俄羅斯境內的重要基礎設施，展示了無人戰爭不斷發展的未來。

圖：烏克蘭無人機操作員。圖片： 烏克蘭國防部。

在美國防空導彈交付中斷的影響下，2023-2024 年冬季，俄羅斯使用巡航導彈、彈道導彈、高超音速導彈以及伊朗的沙赫德-136 型無人機進行了戰略突襲，對烏克蘭的經濟造成了嚴重破壞，并摧毀了烏克蘭 50%的供暖和供電能力。

沙赫德無人機直接造成的損失只占總損失的一小部分，因為烏克蘭的防空系統通常會擊落 70% 至 100% 的無人機。但這并不意味著沙赫德無人機完全無效。

首先，“沙赫德 ”無人機在導彈攻擊突襲中同步部署，以壓倒和迷惑烏克蘭的防空系統。今年 4 月伊朗對以色列發動的大規模無人機和導彈襲擊就采用了這種方式。

其次，與導彈不同，俄羅斯可以更持久地每月出動數百架沙赫特戰機，使烏克蘭防空系統時刻處于戒備狀態，并削弱平民的戰斗力。即使沒有命中，持續的圍困狀態也會影響經濟，促使更多的烏克蘭人離開這個國家。

最后，每一枚地對空導彈都耗資數十萬甚至數百萬美元，以擊毀一架 “沙赫特 ”戰機，這對俄羅斯來說是一次有利的交換，加速了烏克蘭防空武器庫存的消耗。烏克蘭重點部署了更便宜、射程更短的方法來對付 “沙赫德”，包括自行高射炮，甚至由直升機或輕型飛機的尾翼/艙門炮手進行空中擊落。但這種分布式力量也并不便宜，如果讓沙赫德導彈穿過，仍然可以造成很大的破壞。因此，還是要消耗一些寶貴的導彈來對付它們。

圖：烏克蘭 “吸血鬼 ”無人機操作員。圖片： 烏克蘭國防部。

Geran-2：俄羅斯對伊朗無人機改進，希望接入 4G 網絡

去年，俄羅斯從伊朗引進技術，在韃靼少數民族阿拉布加經濟特區建立了沙赫德無人機工廠。工廠毗鄰一所技術學院。

據說該工廠的目標是每月生產 1500 架沙赫德無人機（在俄羅斯服役時被命名為 “格蘭-2”），但現有證據表明，該工廠每月大約生產 500 架--仍有足夠的數量可以彈射到烏克蘭。

雖然沙赫德無人機是為消耗戰而制造的，但俄羅斯仍希望提高其穿透率。俄羅斯的 Kometa-M 抗干擾導航系統已經減少了電子戰（EW）造成的損失。今年冬天，俄羅斯還部署了一些速度更快、以火箭為動力的 “沙赫德-238”。但它們并沒有被繼續使用。出口目錄中列出的單價為 140 萬美元，這或許暗示著大幅增加的成本壓倒了增加的滲透價值。

更經濟實惠的是，一些 “沙赫德 ”噴涂了黑色雷達吸收涂料，以提高夜襲時的隱蔽性。一些 “沙赫德 ”殘骸被發現裝有機載攝像機，也許是為了在摧毀前生成偵察或損害評估圖像。俄羅斯還在研制更具殺傷力的彈頭，包括溫壓和燃燒裝置，以及可用于短程打擊的超大型常規彈頭。

但最引人關注的是，一些 “沙赫德 ”殘骸顯示船體上粘貼了 4G 手機調制解調器，使無人機可以使用烏克蘭的電話網絡--有可能在飛行途中重新瞄準目標，在受到全球導航衛星系統（GNSS）拒絕的影響時幫助導航和準確瞄準目標。然而，在 2023 年末，烏克蘭部署了名為 “Pokrova ”的國家級衛星導航欺騙系統，以誤導無人機和巡航導彈。烏克蘭空軍表示，該系統 “正在有效地......保護關鍵基礎設施”。Prokrova 可能是 9 月 7 日事件的幕后黑手，當時六架攻擊沙赫德的無人機改道進入白俄羅斯領空，不得不由噴氣式戰斗機摧毀。

烏克蘭尤其試圖通過破壞和遠程無人機襲擊來打擊俄羅斯的無人機產業。其中一起可能的破壞事件--生產 “柳葉刀 ”光學儀器的 ZOMZ 公司發生爆炸——可能是 “柳葉刀 ”每月使用量下降的原因。在另一起事件中，烏克蘭將一架 A-22 Aeorprakt 超輕型微型飛機改裝成無人機，向 Alabuga Shahed 工廠飛行 600 英里，擊中了毗鄰的學生宿舍，造成 6 人受傷。8 月，一枚 “海王星 ”巡航導彈擊中了克拉斯諾達爾的沙赫特倉庫和訓練設施。

圖：第 110 機械化旅。圖片：烏克蘭國防部： 烏克蘭國防部。

烏克蘭對俄羅斯的遠程打擊

據稱，今年 7 月，烏克蘭發射的遠程自殺式無人機（524 架）首次超過了俄羅斯對烏克蘭發射的無人機（426 架）。不過，烏克蘭的行動破壞力還遠遠不夠，因為遠程無人機是唯一的打擊武器，而不是更有效的導彈的補充。盡管如此，兩年多來，這些本國改裝的固定翼神風特攻機已經攻擊了從烏克蘭邊境進入俄羅斯的一千多公里外的軍事、經濟和政治象征性目標。

俄羅斯往往無法預料烏克蘭的創新，但通常會在最初的轟動之后做出調整，部署更多的防空系統，并將作戰飛機轉移到更遠的基地。烏克蘭無人機的攻擊規模有時會超過 100 架，9 月份最高時達到 144 架。烏克蘭部長奧列克桑德爾-卡米申（Oleksandr Kamyshin）表示，計劃在 2024 年建造 1 萬架無人機，射程超過 100 公里。

這些空襲，尤其是針對莫斯科具有象征意義的重要目標的空襲，是否達到了預期效果，降低了平民對戰爭的信心和支持，這一點似乎值得懷疑。但有些襲擊對軍事和工業目標造成了物質損失。

烏克蘭最有效的戰略襲擊針對的是俄羅斯的石油部門，因為相對較小的爆炸物就能造成很大的影響。這些襲擊破壞了俄羅斯 10-15% 的石油設施，可能導致國內柴油價格上漲 20%。這相當于用相對較小的無人機成本換取了價值數十億美元的財富損失。然而，與俄羅斯對烏克蘭能源行業的攻擊所造成的癱瘓性影響相比，這相差甚遠。

圖：烏克蘭遠程攻擊無人機。圖片： 無人系統部隊指揮部。

空軍基地襲擊

烏克蘭在這些空襲中成功截獲了價值特別高的飛機，包括圖-95 和圖-22M 戰略轟炸機、伊爾-76 貨機、蘇-24 和蘇-34 戰術轟炸機、米格-31 “獵狐犬 ”截擊機/載人導彈，甚至還有一架罕見的蘇-57 隱身戰斗機。

這種攻擊的成本效益非常高，但損耗率并不高，盡管迫使俄羅斯的基地距離烏克蘭邊境更遠，從而降低了俄羅斯轟炸行動的效率。典型自殺式無人機的雙翼飛行速度意味著，“縱深 ”目標可能會在攻擊到達前通過雷達獲得數小時的預警，足以讓處于可飛行狀態的飛機逃離基地并確保人員撤離。

這與俄羅斯的防空行動相結合，可防止地面上的飛機遭到更大規模的破壞。盡管如此，一些有價值的飛機還是無法在短時間內飛行，摧毀武器、燃料和基地設施具有內在價值。8 月 22 日，一支烏克蘭無人機編隊在夜間被發現接近馬里諾夫卡空軍基地，該基地位于最近的烏克蘭控制區以東 260 英里處。人員和大部分轟炸機及時撤離。但躲過防空一劫的無人機仍在維修區摧毀了兩架蘇-34 和一架蘇-24 戰術轟炸機，并損壞了另外三架躲藏在機庫中的轟炸機。

烏克蘭和俄羅斯的空軍基地襲擊事件一再表明，加固機庫和高質量的充氣誘餌對于轉移或減少神風特攻隊無人機和導彈的破壞非常重要。

光纖：不可干擾但可糾纏？

事實證明，干擾是對付無人機最有效的武器之一。2022 年夏，俄空局的一份報告估計，干擾占無人機損失的 90%，估計每月損失數以萬計，尤其是步兵使用的民用級 sUAS。

電子戰的命運每天都在起伏不定，敵我雙方的電子戰有時會摧毀無人機群，因此操作人員對反向剪線越來越感興趣：完全放棄無線，通過未鋪設的光纖電纜控制無人機。

可以說，烏克蘭和俄羅斯重新發明了線導反坦克導彈，只是速度更慢、成本更低。不過，光纖無人機不僅不會受到攻擊，還能傳輸分辨率更高的視頻。

當然，布線會增加重量并限制航程。它似乎會帶來很大的糾纏風險，不過最近的研究表明，這種風險比預期的更容易控制。能夠日復一日不受干擾地持續運行，是許多運營商愿意犧牲一些靈活性來換取的優勢。

烏克蘭尤其信賴德國 HIGHT HCX 光纖無人機。這種無人機的最大有效載荷為 11 磅，其中一部分分配給一到兩個 3 磅重的光纖線軸，每個線軸長 6 英里，最大傳輸距離為 11 英里。光纜以 1,000 MBpS 的速度傳輸 10 倍變焦相機的數據。據報道，HCX 可以繞圈飛行，也可以飛越水面和樹木。據報道，研發工作面臨的最大挑戰是將電纜張力校準到穩定的 8 盎司，并校準電纜的質地，以避免因旋翼沖刷造成飛行中的扭曲。據報道，如果測試成功，海特公司將于 11 月開始與合作伙伴 ODM GmbH 合作，每月制造多達 3000 架 HCX。

殺手級人工智能不再是假設

雖然光纖無人機潛力巨大，但俄羅斯人和烏克蘭人長期以來一直將人工智能輔助自動瞄準視為克服電子戰和無線電指揮鏈路限制的圣杯。

人工智能輔助 “更容易 ”的形式包括識別和鎖定目標，使無人機在終端攻擊運行中保持精確度，盡管通常會因低空和自衛干擾器而失去指揮鏈路。由于目標仍由人類選擇，這不會帶來新的倫理問題。

但更遠大的目標是，無人機能夠自主探測和識別目標，并在沒有人類指令的情況下發動攻擊，完全無視干擾。從本質上講，這就是委托人工智能算法來正確識別目標，并在無人監督的情況下對其進行攻擊，從而帶來平民附帶損害或友軍誤傷的風險。

多年來，“殺手級人工智能 ”一直是一個爭論不休的話題。但到 2023 年底，俄羅斯和烏克蘭都開始有限度地使用具有自動瞄準能力的閑逛彈藥。此外，從 2022 年開始供應給烏克蘭的美國 “鳳凰鬼”（Phoenix Ghost）閑逛彈藥似乎具有強大的自主攻擊能力。

從 2023 年 12 月開始，“柳葉刀 ”無人機的攻擊視頻顯示出自動目標鎖定界面，在目標周圍畫出方框。關鍵的使能組件是美國英偉達公司的 Jetson TX2 AI 計算芯片。

俄羅斯官員稱，“柳葉刀 ”無人機具有鎖定人類指定目標的能力，或者具有完全的獵殺自主能力；但后者似乎是多余的，因為 “柳葉刀 ”的視頻中幾乎無一例外地出現了一架超視距無人機記錄的畫面，而這架無人機很可能也按照 SOP 獲取了目標。

但是，這些視頻最終暴露了 “柳葉刀 ”自動瞄準系統的缺陷--其中一個案例是，在最后一刻，“柳葉刀 ”從 CV90 戰車上轉移到了瓦礫堆上。自動瞄準界面從 “柳葉刀 ”視頻中消失后，又在一批由俄羅斯特種部隊（SSO）制作的 21 個視頻中重新出現，這些視頻據稱是由俄羅斯特種部隊從烏克蘭防線后方指揮攻擊的。這些視頻的用戶界面現在顯示了圖像匹配人工智能目標識別功能，可識別 T-72、豹 2、2S1 和 M109 車輛。

從 2020 年的納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭到 2022 年俄羅斯烏克蘭戰爭，無人機系統（UAS）對陸地作戰的影響一直是人們廣泛討論的話題。陸軍部署無人機系統的重要性的必然結果是，有效、分層和高效的反無人機系統（C-UAS）能力既不是奢侈品，也不是作為抽象的 “未來部隊 ”的一部分來探討的概念。它們是陸地部隊適應現代戰場作戰的基本要求。如果沒有 C-UAS 能力，一支部隊將首先被看到，更準確地與之交戰，并最終被成功大規模部署無人機系統和 C-UAS 能力的敵對部隊擊敗。對于北約成員來說，北約高層領導設定的目標是在 2028 年之前做好威懾俄羅斯的準備。因此，部署 C-UAS 能力是一項緊迫的作戰要求，而英國陸軍和北約其他大多數陸軍部隊都沒有任何結構化的 C-UAS 能力。

北約成員在試圖填補這一關鍵空白時，有可能會購買一系列 C-UAS 能力，但這些能力在應對特定威脅系統時過于專業化，無法有效整合整個部隊，也無法跟上無人機系統持續快速發展所帶來的威脅。本文概述了提供連貫、分層的 C-UAS 防護所需的核心任務和能力。然后，本文探討了如何將分層 C-UAS 防護整合到各陸軍部隊中，同時又不給部隊造成過重負擔，從而使其無法執行主要任務。

本文的結論是

• 軟件解決方案與硬件同樣重要，可實現對無人機系統的精確探測、分類和識別，并分配適當的效果以有效擊敗無人機系統。軟件還能降低傳感器聯網的帶寬要求。在大多數情況下，烏克蘭已經具備了進行基于機器的強力過濾所需的數據，因此在獲取特征數據庫方面應該沒有什么困難。
• 目前有多種主動和被動傳感器技術，以及多種軟殺傷和硬殺傷技術，可用于執行任務或摧毀無人機系統，但它們都不是放之四海而皆準的解決方案，必須在整個部隊共同使用，以提供有效和高效的覆蓋范圍。
• 所有排都必須具備探測無人機系統存在的能力，并采取電子對抗措施保護自己不受其攻擊。
• 在整個部隊中，遠程武器站和其他現有平臺應進行更新，以便能夠與無人機系統直接交火。
• 在連一級，有必要配備能夠探測、分類和識別無人機系統的專用被動傳感器陣列。
• 營級部隊應具備專門的反偵察能力，配備硬殺傷 C-UAS 系統，同時部署自行高射炮和 UAS 攔截器。還需要一個電子戰部門，負責更新和協調下級的電子防護套件，提供軟殺傷層，攻擊無人機系統的指揮鏈路和導航系統。
• 旅應擁有獨立的 C-UAS 排，可以推動其支持連隊的工作，或關閉敵方 UAS 的關鍵軸線。
• 旅應裝備定向能系統，以有效擊敗飛越其責任區的中型 ISTAR 無人機系統。
• 旅應負責電磁頻譜指揮與控制 (C2) 和消除沖突。
• 師應將較低級別的 C-UAS 能力與共同防空圖融合在一起，并協調空域縱深的分布式防御，以避免關鍵地點的 C-UAS 系統出現局部飽和。
• 為發揮對空軍基地等關鍵地點的點防御作用，應將 C-UAS 能力納入國家、戰區和聯盟各級更廣泛的綜合防空和導彈防御系統。
• 至關重要的是，訓練區域的許可應允許這些能力（軟殺傷和硬殺傷）與部隊的其他通信和 C2 系統結合使用。這是為了讓指揮官熟悉 C-UAS 能力的使用和必要的消除沖突程序，并確保系統不會自相殘殺。如果無法在實戰演習中使用這些能力進行訓練，則應在合成訓練環境中提供這些能力。

“我們需要轉變模式，以滿足當今和未來戰斗的需要”。美國國防部負責采辦和維持的副部長威廉-拉普蘭特（William A. LaPlante）用這句話承認，美國國防工業基地（DIB）必須進行變革，以適應快速變化的戰略環境，特別是高強度沖突的回歸。

COVID-19（工業勞動力短缺和供應鏈受限）帶來的持續挑戰與烏克蘭戰爭帶來的挑戰相輔相成，形成了典型的三部曲：支持烏克蘭、補充庫存和提高工業能力。在這方面，世界上最大的國防工業基地面臨著與歐洲國家類似的問題。然而，美國的情況與歐洲大不相同，至少在一個方面有所不同：美國正在同時準備與大國進行潛在的重大對抗，2022 年 10 月的美國《國防戰略》（NDS）將其確定為 “步調挑戰”。因此，美國正正在應對挑戰，確定應對眾多威脅的優先次序。這一點在中東新的沖突戰場已經開啟--或重新開啟--的情況下更加明顯，華盛頓通過向以色列提供精確制導武器支持其打擊哈馬斯。

這些同時出現的挑戰使美國的 DIB 承受了巨大壓力，三十年來通過兼并進行的行業整合、五角大樓不一致的需求信號、“準時交貨”、低庫存以及生產線的關閉等因素塑造了美國的 DIB。CSIS 2023 研究估計，在臺海沖突中，“美國很可能在不到一周的時間內耗盡一些彈藥--如遠程精確制導彈藥”，這強調了國防工業能力的不足將使美國無法承受長期沖突，尤其是三線作戰。美國政府問責局（GAO）2022 年 7 月發布的一份報告已經指出了美國國防工業能力面臨的以下幾類風險：

圖 1. 美國防部確定的工業基地風險類型和根本原因

在過去的兩年中，美國國防部（DoD）采取了多項措施來降低這些風險，并重塑國防工業，以 “以必要的速度和規模提供美軍所需的能力，以遏制沖突，并在必要時在近乎對等的沖突中取得勝利”。

2022年春，美國國防部工業政策辦公室進行了組織變革，以有效應對這些挑戰。改革特別設立了兩名新的副助理部長，一名負責工業基礎復原力，另一名負責工業基礎發展和國際參與。最近的里程碑事件包括2024年1月首次發布的《國防工業戰略》（NDIS），該戰略為實施威廉-拉普蘭特（William A. LaPlante）所倡導的 “范式轉變 ”制定了指導方針。該戰略匯集了其他文件中詳述的政策優先事項，為本說明提供了背景資料。

因此，本說明深入探討了五角大樓在烏克蘭戰爭背景下為加強國防工業而采取或提出的措施。它旨在概述自 2022 年 2 月以來美國國防工業政策的一些主要趨勢和動態。然而，正如我們將在下一節中看到的，美國的大多數長期改革都是在俄羅斯對烏克蘭發動侵略戰爭之前啟動的，并在 2022 年 2 月之后繼續進行和/或加強。

1 繼續開展烏克蘭戰爭前啟動的重大長期改革：提高供應鏈的復原力

1.1 確保關鍵原材料和戰略部件的供應

2019-2021年，在COVID-19危機和中美緊張局勢迅速升溫的背景下，美國推出了多項國防工業政策措施，盡管其中一些措施是在2022年2月24日之后才開始實施的。這些措施的目的是在針對美國工業所有戰略部門（尤其是關鍵材料和微電子）的更廣泛措施框架內，確保國防供應鏈的安全并提高其復原力。在 2021 年 2 月發布的第 140176 號行政令中，美國總統要求能源部、商務部、衛生部和國防部進行為期 100 天的供應鏈審查。隨后，能源部、商務部、衛生部和國防部被責成確定關鍵礦物和其他已確定戰略材料（包括稀土元素）供應鏈中的風險，并在一年內提交一份關于 DIB 的報告。國防部分別于 2022 年 2 月和 2023 年 3 月發布了這兩份文件--《確保國防關鍵供應鏈安全》和《工業能力報告》。這兩份文件都針對四個關鍵領域：動能、儲能和電池、鑄件、鍛件和微電子。除其他建議外，這些文件還主張建設國內生產能力，減少外國所有權、控制或影響（FOCI），匯總需求，與商業部門制定共同標準，并與行業利益相關者協商更新采購政策。

在此參考框架的背景下采取了后續措施，包括通過國防部采辦和維持（A&S）辦公室的工業基礎分析和維持（IBAS）計劃，該計劃在第 14017 號行政命令確定的領域進行投資。更重要的是，《國防生產法》（DPA）已被多次引用，以鼓勵擴大關鍵材料和部件的國內生產。NDIS 報告稱，“自 2021 年 2 月發布第 14017 號行政命令以來，國防部已利用《國防生產法》承付了超過 8.93 億美元的資金，用于五個關鍵領域的投資：動能、微電子、儲能和電池、戰略和關鍵材料以及鑄件和鍛件”。

方框 1. 國防生產法

從本質上講，國會于 1950 年通過的《國防生產法》（DPA）是國家安全戰略的基石，它授權行政部門在危機時刻有效地調動資源。該法授權美國總統 “加快和擴大美國工業基地對促進國防所需的材料和服務的供應”。根據其規定，總統可以

• 強制各實體接受國防所需的材料和服務訂單，并對訂單進行優先排序（第一章）。

• 通過擔保貸款、直接購買或為私營工業設施采購設備等方式，鼓勵和協助擴大關鍵材料和部件的生產和供應（第二章）。

• 提供反托拉斯保護，與私營企業達成自愿協議，阻止可能對國土安全構成威脅的外國兼并或收購（第 VII 章）。

例如，2022 年 3 月，美國總統授權國防部（Department of Defense，DoD）增加大容量彈道導彈供應鏈關鍵材料的國內開采和加工。另一項 DPA Title III 決定免除了某些要求，以擴大噴氣發動機、先進航空電子定位導航和制導系統以及高超音速系統組成材料的國內生產能力。國防部還根據《國防行動計劃》第三章啟動了一項試點計劃，旨在測試商業和軍事應用之間共同要求的發展情況，以此作為將技術推廣到生產的加速器。該計劃的重點是軍用彈藥和農產品所用化學品的試驗階段，最終將擴展到微電子等其他關鍵領域。

美國國會兩黨已通過了旨在通過提高國內制造能力來確保和加強關鍵供應鏈的法案，如 2022 年 7 月的《CHIPS 和科學法案》。2021 年，《基礎設施投資與就業法案》（非國防專項法案）已為包括關鍵礦物生產在內的國防供應鏈撥款 70 億美元。2024 財年的《國防授權法案》（NDAA）包含了有關采購和供應鏈復原力的措施，因為眾議院和參議院的《國防授權法案》議案都提出了有關國防部可以采購材料、產品或服務的來源的限制或要求。

華盛頓還依靠其國際合作伙伴來確保關鍵礦產供應的穩定性。2022 年 6 月，國務院啟動了 “礦產安全伙伴關系”：這是 14 個國家與歐盟之間的合作框架，旨在通過促進該部門的環境、社會和公司治理標準，實現全球供應鏈的多樣化和穩定化，并調動對關鍵礦產供應鏈的投資。

1.2 增加戰略儲備

關鍵材料的供應也通過戰略儲備得到保障。因此，《2023 年國防授權法案》授權 10 億美元用于國防儲備，以獲取 “滿足美國國防、工業和基本民用需求所需的 ”戰略和關鍵材料。這比國防部的申請多出7.5億美元。至于《2024 年國家發展法案》，“第 181 節授權國防部簽訂多年期稀土元素采購合同（一般來說，稀土元素是在許多產品中使用的一組元素，如充電電池和國防應用），這些稀土元素由合格的國內來源在美國加工，并簽訂相關的預先采購聯系”。

方框 2. 國防庫存

國防儲備（NDS）是由美國國防部管理的關鍵材料戰略儲備，旨在確保國家安全在緊急情況下的戰備狀態。它是根據 1939 年《戰略和關鍵材料儲備法》建立的，其主要目標是減少國防和關鍵基礎設施所需的重要材料對國外來源的依賴。在緊急情況下，這些儲備物資將分配給國內制造商，以維持國防生產。NDS 的運營管理由國防后勤局的戰略物資領域活動（DLASM）負責，其任務包括采購來自國內的戰略和關鍵物資，并與國內設施簽訂合同，以接收、加工和回收 NDS 物資。

通過由庫存銷售收入資助的國防庫存交易基金，NDS 的運作不受國會年度撥款的影響，確保了在維護國家安全利益方面的及時響應和戰備狀態。

正如 CRS 報告所指出的，庫存物資的價值從冷戰結束時的 96 億美元下降到 2021 年的 8.881 億美元。此后面臨的挑戰顯然引發了反彈，因為 NDS 價值再次跨過 10 億美元門檻，2023 年 3 月總資產達到 13 億美元。然而，2023 年 4 月的 NDS 庫存 “只緩解了軍事需求中戰略和關鍵物資短缺的不到一半”。

因此，雖然戰略儲備的費用部分由聯邦政府承擔，但拜登政府在 2021 年提出，在 NDS 下實施的努力可以 “為私營部門提供一個模式，同時認識到私營部門的庫存和儲備可能不同于政府的庫存和儲備”。過多的儲備確實會使具有競爭力的私營公司財務緊張，轉移生產活動的資源。

1.3 應對工業勞動力短缺問題

與供應鏈復原力密切相關的另一個挑戰是工業勞動力，即自 COVID19 大流行和烏克蘭戰爭爆發以來國防公司所面臨的 “美國本土人力資本缺口”。在國防部 2022 年 2 月的行動計劃中，勞動力已被確定為主要的 “戰略推動因素 ”之一，需要解決其差距，以建立整體的供應鏈復原力。

美國防部早在 2019 年就制定了不同的計劃來解決這一問題，如國防制造業社區支持計劃、2020 年國家工業技能要求（NIIS）或 2021 年 “國防部對工業勞動力挑戰的看法 ”報告。然而，具體措施尚未公布。事實上，2023年9月，國防部長辦公室制造技術常務董事基思-德弗里斯（Keith DeVries）承認，對技術工人的需求仍然是一個嚴重且日益增長的問題，并宣布國防部正在采取 “長期措施，以支持未來技術工人的供應”。

1.4 增加小企業的機會

2022 年 2 月，國防部發布了一份關于國防工業基地競爭狀況的報告，強調在過去三十年中，主要武器系統供應商的數量大幅下降，并指出國防工業基地的這些整合趨勢對國家安全構成威脅。因此，“促進競爭并確保未來項目的公平和公開是國防部的一項重要優先事項”。報告提出了實現這一目標的建議，包括加強對合并的監督，以及通過減少壁壘和增加小企業（SB）的機會來吸引新的進入者。

這第二個方向與國防部在 2022 年國防戰略中呼吁并在 2023 年 1 月發布的小企業戰略中規劃的針對小企業的更大努力是一致的。后一份文件強調了小企業為國防工業帶來的好處--提高供應鏈和創新的彈性，刺激競爭--以及它們在進入國防工業時仍然面臨的困難。為解決這一問題，國防部承諾更好地支持戰略基地，確保戰略基地參與國家安全優先事項。這包括建立共同的指導和培訓，以便更好地把握國防部的采購過程和機會。2022 年 12 月，國防部與小企業管理局（SBA）簽署了一份諒解備忘錄，以加強和擴大全國和地方的小企業發展，特別是通過新改名的 “APEX Accelerators”（前身為采購技術援助中心，在烏克蘭戰爭爆發前就已存在）。作為國防部小企業項目辦公室（OSBP）的一部分，這些中心幫助小企業找到國防部和其他聯邦機構的合同。正如 2023 年 6 月的一份國會報告所強調的那樣，除了對舊有工具進行品牌重塑和啟動研 究計劃之外，幾乎沒有采取任何具體措施來實施《小企業戰略》。

2 圍繞彈藥問題加快改革并統一新措施

2.1 生產就是威懾

盡管在 2022 年之前，美國就從長遠角度出發啟動了多項國防工業政策措施，但俄羅斯對烏克蘭的大規模入侵還是促使美國加快了對生產、儲備和采購戰略的改革，并在彈藥和導彈這一特定領域得到了具體體現。由于在烏克蘭戰場上使用的彈藥和導彈與在印度洋-太平洋地區使用的彈藥和導彈并不一定重合（防空武器除外），因此對彈藥和導彈情況的關注尤為敏銳。因此，美國工業必須同時補充主要用于陸地的精確制導彈藥的枯竭庫存，并提高反艦和艦載武器的生產能力。俄羅斯入侵烏克蘭后，國防部負責軍事和戰略事務的副部長成立了彈藥工業深潛（MIDD）小組，負責加快烏克蘭的武器生產。MIDD 通過緩解供應鏈問題為工業提供支持。2023 年 3 月，該小組脫離危機應對模式，成為聯合生產加速小組（JPAC），專注于 “為關鍵國防武器系統和供應品建立持久的工業生產能力、復原力和快速反應能力”。

截至 2022 年 12 月，美國已向烏克蘭提供了約三分之一的 “標槍 ”反坦克導彈庫存和三分之一的 “毒刺 ”反空襲導彈庫存。“標槍 ”反坦克導彈和 “毒刺 ”反空襲導彈分別是通過總統縮編授權和烏克蘭安全援助倡議（USAI）授權提供的。總統縮編授權是指在危機期間通過將美國現有庫存武器轉移到另一個國家來迅速提供軍事援助，而烏克蘭安全援助倡議則是指直接為烏克蘭采購單元，而不是動用美國庫存。補充撥款總共使陸軍 2023 財年的預算增加了約 30%。為了迅速補充庫存，陸軍在 2022 年春季啟動了多項補給合同，其中包括用于更換標槍導彈的 3.52 億美元資金、用于 “毒刺 ”導彈的 6.24 億美元資金，以及同年 12 月用于 HIMARS 系統的 4.31 億美元資金。美國國會在 2023 財年《國防授權法案》中授權 59 億美元用于采購海軍彈藥（比總統預算要求多 11 億美元），為隨后投資建立彈藥儲備奠定了基礎。

國防部和陸軍承包司令部關注的是擴大國內產能和加速生產。2022 年 6 月，國防部宣布為導彈與彈藥國防工業基地（DIB）和戰略與關鍵材料國防工業基地（DIB）的 DPA Title III 基金提供 6 億美元的補充資金，用于 “加快導彈生產，以重新補給美國轉移到烏克蘭的庫存”。2023 年 6 月，國防部與 Arconic 公司簽署了一份價值 4550 萬美元的協議（根據 DPA 第三章），為該公司的高純度鋁生產提供激增產能，最終目的是提高彈藥和導彈的產量。陸軍部長克里斯蒂娜-沃穆斯宣布，到 2025 年，155 毫米炮彈的生產能力將激增，從 2023 年 3 月的每月 2 萬枚炮彈躍升至 2025 年同期的 10 萬枚。與歐洲的一些國防工業基地相比，美國國防工業基地的一個特點是其由政府擁有或政府運營的部分，即所謂的 “有機工業基地”（OIB）。因此，國防部的部分努力集中在構成 OIB 的設施上。總體而言，NDAA 2023 財年授權超過 27 億美元用于增加彈藥生產和擴大產能，以提高未來產量。

美國防部的努力似乎已初見成效，一些公司已經提高了產能，新的生產線也已開工生產急需的彈藥。但是，要想說服國防公司進行相應的投資并開設新的生產線和工廠，國會和五角大樓必須向該行業發出一個明確的信號，即訂單將以持續的方式出現。

2.2 彈藥和導彈的多年采購規劃

從歷史上看，五角大樓對彈藥部門一直奉行 “饑一頓飽一頓 ”的做法，需求高峰期過后就是枯竭期，這使得彈藥經常成為國防預算的調整變量。為此，國防公司采取了 “及時生產 ”戰略，降低庫存。為了消除這些不一致的需求信號，國防部負責行政和戰略事務的副部長威廉-拉普蘭特（William LaPlante）啟動了高優先級武器和彈藥的多年采購（MYP）合同。到目前為止，一個項目必須滿足幾項標準才有資格獲得 MYP，包括顯著的節約、現實的成本估算以及對物品的穩定需求。因此，彈藥合同不屬于這一范圍，但烏克蘭戰爭促使國會在《2023 財年國家國防授權法案》中將經濟邏輯轉變為戰略邏輯。該法案包括一項緊急條款，允許五角大樓就烏克蘭使用的某些類型的彈藥簽署多年期非競爭性協議。2024 財政年度國家發展援助法》將這一規定擴大到某些 “印度-太平洋類型 ”的彈藥。總統為國防部提出的 2024 年預算申請達 8,420 億美元，其中包括利用國會為幾種導彈（JASSM、LRASM、AMRAAM、SM-6、NSM、GMLRS 和 MSE）提供的多年期計劃授權購買彈藥的 306 億美元。最終，國會通過了一項 8250 億美元的國防撥款法案。

此外，2024 財年《國防授權法案》還引入了一個新工具，即 “大批量采購”（LLP）概念，該概念旨在通過將生產結構升級到三級分包商，并利用節省下來的資金增加導彈生產和加快交付，從而在相關項目中提高效率。LLP 試點項目包括兩對：AMRAAM 和 SM-6，以及 LRASM 和 JASSM。正如 CNAS 報告所解釋的那樣，"這些武器之所以配對在一起，是因為它們在同一家工廠生產，共用一些零部件，并且有共同的原始設備制造商和許多分包商。通過允許承包商靈活管理配對生產線，LLP 可以根據兩種武器的需求進行調整，從而降低產能過剩的風險。LLP 還為國防部提供了更大的靈活性，允許對同一合同進行調整，以采購武器的升級版"。

美國政府于2024年3月11日向國會提交了國防部2025財年預算申請，其中包括298億美元用于彈藥，包括常規彈藥和精確制導彈藥。

2.3 共同生產和共同發展伙伴關系

某些系統的共同生產或共同開發也被認為是解決生產問題的一個可行方案，例如美國國防部授予雷神-康斯伯格公司關于NASAMS系統的12億美元聯合項目合同。根據共同生產協議，在盟國開設生產線，如與波蘭合作生產HIMARS和GMLRS火箭彈，這將減輕美國工業的負擔，并在戰略上將這些高需求火箭彈的庫存安排在更靠近潛在沖突地區的地方。根據更深層次的合作形式（AUKUS 伙伴關系），英國和澳大利亞也可以成為這項工作的合作伙伴，這也將有助于在供應鏈中建立冗余，這也是國防部提出的另一個目標。

3 未來的改革

3.1 改進出口戰略

其他一些改革要么是在烏克蘭戰爭背景下啟動的，但至今仍未實施；要么是已經醞釀了一段時間，但仍未啟動。美國的出口戰略就是如此。2022 年，勞埃德-奧斯汀責成一個 “老虎小組 ”研究對外軍售（FMS）過程的可能改進措施。該小組于 2023 年 7 月發布了報告，重點提出了六大類建議，國防部長已指示 FMS 機構實施這些建議，其中包括

• 建立國防安全合作處，以更好地了解合作伙伴的需求；

• 提高對盟國和伙伴國技術的審查和發布效率；

• 將盟國和伙伴國的要求納入正在進行的擴大國防工業生產能力的工作中。

這些措施應在未來幾個月內，在新成立的國防安全系統持續過程改進委員會（CPIB）的監督下實施。2023 年 5 月，國防安全合作局（DSCA）已經發布了其 FMS 改革路線圖，其中包括與 FMS 戰略規劃、裁決和實施相關的措施。參議院在其 2024 財年的《國防授權法案》中，也提出了幾項關于加強 FMS 過程的主張。

3.2 簡化采購過程，改進國防創新采用過程

2022 年國防戰略》已經強調了國防部采購過程的復雜性和缺陷，指出目前的系統 “過于緩慢，過于專注于采購并非為應對最關鍵挑戰而設計的系統”，并主張更加快速地采購和部署新興技術。特別是，國防部已開始采取措施簡化和加快人工智能相關能力的采購。2022 年，國防部成立了首席數字和人工智能辦公室（CDAO），負責集中和領導國防部的人工智能采購政策。2023 財年的《國防授權法案》指示國防部內部各組織支持 CDAO 改革人工智能采購過程的努力。CDAO如何精簡和簡化人工智能采購過程的一個例子就是 “市場”。這個平臺使工業界、學術界和其他創新者能夠通過五分鐘的視頻來推銷他們的解決方案，然后由國防部組織進行審查，而不是向政府客戶提交投標書。

正如威廉-拉普蘭特（William A. LaPlante）在2024年2月向國會發表的一份聲明中所述，創新是國防部當前改革的另一個優先事項。2023年國家防務科技戰略》強調，除其他優先事項外，國防部還應在速度和規模上創建和部署能力，并確保更好的研發基礎。2024財年國防法案承認了這些優先事項，將國防創新單元（DIU）的撥款從前一年的1.91億美元增加到8.42億美元。自2015年成立以來，DIU的目的已從向五角大樓輸送商業技術發展到現在在國防部內部帶頭開展旨在將此類技術更大規模地部署到實戰中的創新活動，體現了國防部的優先目標。

此外，美國國防部副部長凱瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）于2023年8月啟動了 “復制者”（Replicator）計劃，目標是在2025年8月前部署數千架自主可控的無人機，以對抗大國。該計劃將在 2024 財年和 2025 財年的兩年內耗資 10 億美元。美國國會 3 月批準的國防法案為該項目撥款 2 億美元。

3.3 實施新的國防工業戰略

2024 年 1 月，五角大樓發布了新的《國防工業戰略》（NDIS），確認了過去幾年的發展趨勢。該文件將現有的政策和工具整合到一個長期的總體戰略中，該戰略圍繞四個重點展開：彈性供應鏈（1）、勞動力準備（2）、靈活采購（3）和經濟威懾（4）。雖然沒有重大趨勢突破，但有幾點值得注意：

• 國防部區分了 “商業國防工業基地（DIB）”和 “美國政府擁有的有機工業基地（OIB）”，并打算利用后者 “提供快速增援能力，以支持突發事件”。例如，陸軍準備在未來 15 年內投資 45 億美元，以實現其 OIB 能力的現代化。在國防預算方面，國防部希望鼓勵對剩余生產能力進行投資，并呼吁國會探討為合同分配更多資金和其他針對這一具體目標的激勵措施（支柱 1）。

• NDIS 涉及國防生態系統中的所有利益相關者，并要求跨機構和跨部門實施。值得注意的是，與就業和教育方面的公共政策有關的措施是美國國防工業戰略（支柱 2）不可分割的一部分，而商務部將參與加強對 “對抗性所有權和掠奪性投資行為 ”的執法（支柱 4）。

• 在支柱 3（靈活采購）下，國防部強調需要在定制化和標準化之間取得平衡，以縮短開發時間、降低成本并提高可擴展性。它還建議在采購過程中盡早考慮互操作性和可出口性要求（與增加固定資產管理系統的既定目標相一致）。此外，NDIS 還呼吁對改革國家緊急狀態下工業動員的法律和監管框架進行思考。

• 該戰略還考慮了美國盟友的作用，以期聚集需求和建立冗余供應鏈。美國青睞的工業合作框架在《國家發展戰略》中首先得到強調，它不是北約，而是 AUKUS 格式，因為澳大利亞和英國在上一份《國家發展議程》中被視為國內來源。

該戰略的實施仍然相當模糊，因為除了 “世代變革 ”的雄心壯志之外，它沒有包括確切的里程碑或確定的時間框架。美國國防部在一份專門報告中指出，國防部的某些建議 “可能需要超出當前國防部預算的資金”。正如美國國防工業協會（NDIA）在其《2024 年報告》中指出的，NDIS 面臨的最大挑戰是 "它對實施戰略中規定的行動所需的具體額外資源保持沉默......正如 2021 年國防部報告所重申的，財政投資的數量級是數十億美元，而不是數百萬美元"。

結論

2024 年 3 月 23 日，美國國會最終通過了 2024 財年國防基金法案，向國防部撥款 825 美元，而此前國防部已在持續決議（CR）下運作了 6 個月。在沒有適時通過預算的情況下，持續決議將資金維持在上一年的水平，并禁止國防部啟動新項目。國防部副部長凱瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）對在這種情況下度過的時間對五角大樓工作計劃造成的 “破壞性 ”影響表示遺憾。隨著法案的通過，國防部現在將能夠繼續推進改革，為美國國防工業的未來做好準備。

美國國防部早在2019-2021年就開始解決長期以來確定的DIB問題，有意識地減少對大國的戰略依賴，并為這兩個長期敵人之間可能的對抗做好準備。因此，烏克蘭戰爭增加了緊迫性的挑戰，使議程變得不那么重要。在此契機下，大國加快了已經啟動的改革，并正視彈藥采購的多年規劃等重要問題。即使有些措施只是臨時性的，特別是那些與烏克蘭有關的設備，但對印度洋-太平洋地區可能發生沖突的預期應確保持續支持提高工業生產能力。《2022 年國家安全戰略》確實指出，“后冷戰時代肯定已經結束，大國之間正在為塑造下一個時代展開競爭”。

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人工智能（AI）、機器學習（ML）和機器人技術通過開發智能軟件和機器，相互促進人類的表現和軍事準備。人工智能和相關技術的不斷發展將繼續影響大眾文化、科學、機器人技術、金融、市場營銷、供應鏈和醫療保健。

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人工智能可為大規模作戰行動（LSCO）期間提供醫療服務的極端挑戰提供解決方案，具有重大影響。陸軍未來司令部描述了陸軍醫療系統（AHS）在未來作戰環境中所面臨的挑戰，包括高傷亡率、延遲撤離和補充以及多域和新型復雜地形環境的致命性。為了減輕這些挑戰，AHS 將為所有作戰領域的作戰部隊提供支持。敵人的反介入和空中拒止能力將限制美國的海陸空兵力投送。在網絡領域，美國空中醫療服務系統的資產受到敵方獲取部隊結構和患者數據、武器化錯誤信息以及中斷網絡訪問的網絡攻擊的威脅。在沖突期間，美國醫療服務系統將面臨一場過度活躍、致命和動能的戰斗，阻礙穩定和固定的醫療行動。未來作戰環境所面臨的這些挑戰將使美國陸軍醫療服務局完成保存戰斗力這一持久任務的能力捉襟見肘。

最近的實驗表明，自二戰以來從未出現過的壓倒性傷亡率：在未來的LSCO中，陸軍可能在七天內損失兩萬一千名士兵，相當于一個軍團規模的部隊。這些實驗證明，在未來戰場上，陸軍醫療服務系統需要增加后送和治療的容納量，同時盡可能迅速地將高比例的傷病軍人送回前線，以保持部隊的殺傷力。

為了應對未來作戰環境的挑戰，空中醫療服務系統有三項行動要務，其中每一項都可以通過應用人工智能來支持。首先，AHS 必須清除戰場上的傷亡人員，以此來解放作戰部隊，使其能夠移動和作戰；在未來的戰斗中，機動性是最重要的。清理戰場后，為了保存戰斗力，AHS 必須盡可能地向前推進，最大限度地重返崗位，這首先要在駐軍中執行 AHS 部隊健康保護（FHP）任務。駐地醫療為降低軍人因疾病、感染和受傷引起并發癥的風險做好了醫療準備，從而確保軍人在部署前就能有效履行職責。在前方環境中，AHS 通過由作戰醫療組織執行的醫療服務支持（HSS）任務來治療生病或受傷的人員，從而將維持能力納入其中。最后，AHS 必須克服后勤保障方面的預期威脅。軍事醫療補給不會超過機動部隊的補給需求，因此 AHS 系統在管理醫療后勤方面必須保持敏捷和靈活，尤其是在減輕預期的大規模傷亡事件方面。只有解決了這三個相互交織的當務之急，AHS 才能發揮其保存戰斗力的作用，而人工智能將成為 AHS 解決 LSCO 的信息、風險和決策難題的革命性工具。

指揮與控制

正如技術發展在過去幾十年中迅速加速一樣，陸軍也越來越依賴數據為決策提供依據并獲得信息優勢。從指揮與控制（C2）的角度來看，有機會利用人工智能來快速處理數據。今天，我們可以通過深度學習、模式識別、重復決策以及人工智能區分圖像獨特屬性和元素的能力來看到這一點。深度學習的后續應用可實現自動化，整合無人系統，并通過卸載和加速整個戰場的信息來減少人為錯誤。人工智能通過加快計算機運算速度、改進算法、獲取大量高精度和成熟的數據，加快了向作戰人員提供數據的速度，從而推動了 ML 和深度學習的發展。

美軍重新獲得并保持信息和決策優勢的能力依賴于聯合全域指揮與控制（CJADC2）概念。CJADC2 提供了一種協調一致的方法，用于塑造聯合部隊的指揮控制，并產生作戰能力，以便在戰爭的各個層次和階段、跨所有領域、與合作伙伴和盟友一起感知、理解和行動，從而以相關的速度提供信息優勢，同時在對手的決策周期內采取行動。

感知是發現、收集、關聯、匯總、處理和利用來自所有領域和來源的友好、敵對和中立數據的能力，然后共享信息以支持決策。感知是指分析數據，以便更好地了解和預測作戰環境、對手的行動和意圖以及我方友軍的行動。感知數據轉化為信息，再轉化為知識，從而增強聯合部隊和合作伙伴的決策能力。當人類評估與感知和理解的技術手段相結合時，領導者就能更好地對對手采取行動。

人工智能與 AHS 的交叉有可能徹底改變軍事醫療專業人員在戰場上的工作方式。隨著人工智能技術的進步，醫療保健系統有可能變得更高效、更準確、反應更迅速，從而挽救生命并改善受傷士兵的整體治療效果。人工智能通過改善監控、快速治療病人、更有效地轉移傷員以及實現準確的再補給，支持美國醫療服務系統應對未來的挑戰。

最大限度地恢復人員

早期、精確的干預能最大限度地恢復戰士的工作能力，并提高戰場內外的生存能力。醫療保健技術不斷發展：系統比人類更精確、更便宜、更快速、更小巧，而且能達到更遠的距離。醫療保健利用數據為急性、常規和緊急臨床決策提供支持；人工智能的融入將帶來無限價值。與大多數醫療系統一樣，美國醫療服務系統也是訓練有素的專業人員，他們的任務要求在巨大的壓力下快速匯總數據，以治療和拯救人類和動物--我們的軍事戰士。這些重要功能需要依靠人來捕捉、整合、解釋、分析和利用數據，為醫療保健提供信息。軍事醫療保健的基石仍然是人，這是軍事組織中最復雜、最昂貴的資產，然而，考慮到有限的資源和未來戰斗中可行的數據飽和度，人工智能將以機器的力量增強人力。整個 AHS 系統的人工智能將發揮醫療保健倍增器的作用，提高成本效益，彌補人員短缺，擴大有限的醫療能力，減少錯誤，優化工作流程，改進數據處理和分析，促進精準醫療。人工智能在臨床和運營方面具有潛力，可以改變美國醫療服務體系在監控和交付領域的醫療服務。在國內，人工智能將提高整個聯邦衛生局的生產力和醫療效率，在國外，在戰斗中，人工智能將通過衛生和社會服務系統提高醫療效率。

圖：支持 2030/2040 年陸軍的醫療能力發展集成局構想

部隊健康保護：監測

人工智能將通過回顧性和前瞻性健康監測和疾病預防計劃加強部隊健康保護。通過分析數據，人工智能可為醫療規劃提供信息，并確定人群和個人的潛在健康風險。

人工智能的應用范圍很廣，從預測分析到數據整合，再到預測高危人群的疾病進展和預防措施建議。這些預測將使臨床和非臨床領導者能夠及早干預，并有可能減少進展或完全防止不良后果的發生。

人工智能還可以通過生物識別數據的匯總，為疾病進程、用藥反應以及早期干預或診斷的需要提供信息。可穿戴生物識別傳感器技術（如單獨佩戴的手腕或戒指監測器）是增加數據以提供治療的一個要素。這種實時數據源將為醫療服務提供者提供實時和累積的信息，并教育患者如何以最佳方式進行健康和康復，并在戰斗中為治療提供信息。更強大的是，在軍隊中輸入的這種可穿戴數據源將為物理和職業治療師、營養師、行為健康專家、初級保健提供者和急診提供者提供信息，以改進他們的治療計劃，幫助指導最佳干預和治療，同時自動填充病人的縱向健康記錄。

實時醫療監控和趨勢分析將按梯隊為領導者提供可操作的建議。生命體征異常集群可能是人為或自然環境暴露的信號，將提醒相關領導，并提出原因和相關建議。這些記錄參考了所有國家和所有來源（包括國家衛生部、世界衛生組織和非政府組織）的匯總數據，可以為戰場提供更全面的健康情報準備。

圖：作戰衛生信息技術概覽

來自醫療傳感器的臨床數據將使整個作戰空間的醫療領導者能夠訪問臨床數據并評估各自組織的績效。人工智能將實現臨床數據解讀，識別與結果相關的模式，開發預測性分析，并向臨床和非臨床領導人提出解決方案。

在軍事醫療方面，要想將醫院以外的能力（如獸醫和牙醫能力）納入其中，就必須對 AHS 提供者進行初步培訓，這是一項密集、人力密集的任務，但人工智能可以幫助減輕這一負擔。非醫療技術人員在人工智能的協助下進行篩查，而不是由 AHS 提供者進行月度檢查等個人公共衛生和預防性篩查，可以提供具有成本效益的健康風險評估。篩查是一種公共衛生活動，它不能為患者個人提供干預診斷，但能提供風險評估，說明患者患某種疾病的可能性有多大。人口層面的口腔疾病監測系統可以加強篩查過程，每年為數以萬計的士兵免去人工篩查決策。利用人工智能為這一系統和其他類似系統提供信息，可以在整個美國保健服務系統中擴大單個訓練有素的牙醫或服務提供者的服務范圍。此外，人工智能將利用患者數據來識別士兵在整個職業生涯中的風險因素，并在計算中加入其他健康因素。當士兵準備部署時，人工智能增強型風險評估將再次有助于識別那些疾病風險最高的人，并將他們轉介到治療機構進行診斷和治療。僅在行為健康領域，人工智能就有可能及早、經常地識別高危人群。

人工智能通過回顧性和前瞻性的健康監測和疾病預防計劃來加強部隊健康保護。部隊健康保護中的人工智能為醫療規劃提供信息。

醫療服務支持：治療

與非軍事醫療保健和人工智能在醫療領域的應用進展一樣，美國醫療保健服務也可以利用人工智能改善治療和醫院管理。人工智能、深度學習、自然語言處理和 ML 功能已通過提高診斷準確性、治療計劃、風險因素評估、健康溝通和醫療管理，證明了在非手術醫療環境中的功效。人工智能算法可快速識別趨勢、模式和洞察力，適用于受傷點、床旁和 C2 監督，為生存能力和未來 AHS 的改進提供信息。將這些分析工具量身定制為作戰醫學任務集，可使 AHS 和軍事醫學受益匪淺。

在醫療保健領域全面擴展和整合現有的人工智能基礎設施將直接應用于戰爭中的治療和護理。目前的綜合努力包括使用 ML 算法進行醫療診斷、預測建模，以及消化電子健康記錄輸入的個性化治療計劃。采用這些工具和其他工具將有助于擴大臨床決策支持系統，更廣泛地納入循證醫療，并迅速縮小鑒別診斷范圍，同時大規模提供精確的治療計劃。未來戰爭環境的挑戰要求在資源有限的環境中提供長期護理，并納入不斷變化的客觀大規模傷亡計劃。人工智能作為一種工具，將使任何護理級別的 AHS 提供者都能根據疾病診斷和患者管理情況迅速調整護理，并在分診過程中立即提出建議。對于從作戰軍醫到神經外科醫生的提供者來說，人工智能有可能使護理計劃同步化和標準化，并利用有限的資源系統地告知最重要的生存潛力。

如今，人工智能在軍事醫學中的應用還很緩慢，但將人工智能納入 AHS 將最大限度地提高返崗率并挽救生命，同時還能為未來的臨床實踐提供建議。人工智能使各級醫療團隊能夠在其工作范圍內發揮最大作用，通過減輕未來戰場的緊張程度來挽救生命。

清理戰場

機動部隊的解編在很大程度上有賴于清理戰場和調節整個 AHS 病人流的能力。人工智能將在提高處理病人流動請求（PMR）的準確性和效率方面發揮不可或缺的作用。人工智能可以極大地改變空中醫療服務系統病人的流動，從啟動途中病人護理到提供最終護理。

圖：2022 年 2 月 5 日，一架西科斯基 UH-60A 黑鷹直升機在肯塔基州坎貝爾堡上空進行首次無人駕駛飛行，這是美國國防部高級研究計劃局 "機組人員實驗室座艙內自動化系統 "計劃的一部分。(圖片由 DARPA 提供）

啟動 PMR 或 "9 線 "時，生物識別可穿戴設備等數據輸入技術將把數據傳輸到陸軍數據結構中。這種 PMR 的早期通知可讓醫療團隊更好地為病人需求做好準備，數據可通過近場通信設備或低軌道衛星（如無人機和氣球）進行近實時共享，以確保為決策提供共同的操作畫面。當醫護人員接到可能有傷員的警報時，人工智能會自動完成分流并填充 PMR，使醫護人員能夠專注于病人護理，而不是處理或調度管理數據。人工智能算法會整合和總結受傷模式、生存能力分流、轉運時間、醫療用品可及性和可用醫院床位，從而為最佳撤離行動決策提供信息。這些信息將幫助醫護人員確定在受傷地點提供的適當護理，以及運送病人的最佳包裝。人工智能還能智能地將運輸平臺任務分配給 PMR，并提醒所有護理角色。

將人工智能集成到疏散平臺中可以采取多種形式。完全自主的車輛可以在不需要人工監督的情況下運行。半自動平臺可以通過減少機組人員的工作量來減少平臺所需的駕駛員或飛行員數量。人機協作將減輕醫療部隊的體力負擔。

對抗性后勤

無論在什么環境下，高質量的醫療保健都需要醫療用品（第 VIII 類）。有爭議的后勤問題包括供應鏈受阻與無法在戰場上的一個或多個領域取得主導權的對立。就醫療后勤而言，需要快速運送血液和 VIII 級物資，但由于空域存在爭議，設備很可能無法空運，從而增加了補給之間的運送時間。在多域行動中，由于天氣、路況和渡水等原因，醫療服務的提供變得更加復雜，從而增加了滯后時間。在這種無情的戰場環境中，將人工智能融入第八類醫療服務的提供成為創新和提高效率的關鍵驅動力。當務之急是探索人工智能和 ML 如何徹底改變艱苦環境下的供應鏈管理，并重塑必須在這種條件下復制的傳統流程。

為了克服后勤方面的競爭，AHS 將需要一個強大的綜合醫療 C2 系統，利用生物識別可穿戴傳感器、電子健康記錄系統和維持系統的數據輸入，在與 ML 和 AI 相結合的情況下，將被動后勤轉變為預測后勤。

幾十年來，人工智能重新定義了民用部門的預測和需求計劃。與醫療保健領域一樣，人工智能多年來也加強了非戰爭環境下的供應鏈管理。人工智能算法通過研究外部因素、市場趨勢和歷史數據，大大提高了需求預測的精確度。ML 模型（如集裝箱貨運站使用的模型）可以不斷學習和調整，以改進預測性物流。融入人工智能和 ML 將有助于減少多余庫存，同時提高供應鏈的整體產出。

人工智能有助于為各梯隊的維持人員提供精確有效的庫存管理。通過實時數據分析和預測分析，人工智能可實現 C2 和精確維持，以優化庫存水平、減少處理時間和成本、改善及時配送并挽救生命。規劃人員將擁有檢測模式和差異的工具，為指揮官提供及時的信息，幫助他們做出積極主動的決策。當人工智能整合數據并更容易地推送預期需求時，地面單元將限制補給時的拉動需求。

人工智能的一個分支--ML，由于能夠實時分析海量數據，可用于重新定義預測和需求規劃。這將帶來超乎尋常的準確性，使維持組織能夠在各個層面快速適應。

在供應鏈日益復雜的競爭環境中，ML 對自主決策至關重要。算法將對錯綜復雜的數據集進行篩選，并提供可指導戰略決策、改善風險管理和靈活性的運行狀況。領導者將擁有識別潛在風險和實施先發制人措施的工具，從而加強供應鏈，抵御不可預見的威脅。

利用人工智能、AHS 和軍隊優化后勤挑戰，可以最大限度地提高返崗率、提高生存能力，并最終在戰場上挽救戰士的生命。

人工智能在陸軍衛生系統中的障礙

盡管人工智能在支持 LSCO 中的 AHS 方面的潛在優勢顯而易見，但仍存在一些挑戰。預計通信將被拒絕、降級、斷斷續續且帶寬有限；機動部隊數據通常比健康數據傳輸保留帶寬優先權。作戰醫療會產生大量數據，但目前的人工智能系統可能仍需具備足夠的能力，才能優先處理大量、高速的此類健康數據。同樣，人工智能和相關應用主要依靠大量 "訓練數據 "來辨別模式和關系。目前，LSCO 和 MDO 中基于傷亡流、傷害模式和衛生資源的現代醫療保健數據尚不存在，無法為這種模式學習提供信息。作為一種現代技術，人工智能工具和系統尚未在所有軍事醫學培訓或臨床環境中常規使用。醫療保健和教育對人工智能理解的需求是顯而易見的。然而，軍事醫療團隊還需要切實可行的培訓、更新的指導計劃以及深思熟慮的持續接觸，以便為在所有作戰醫療功能領域采用人工智能流程和系統做好準備。

電子醫療數據還需要額外的安全和安保協議來確保數據安全，正如《HIPAA 安全規則》所描述的那樣，目前限制了在可互操作的作戰管理指揮和控制信息系統中公開傳輸醫療數據。作戰環境中生成的醫療數據將編入軍人的縱向健康記錄。雖然人工智能支持改進作戰醫療實踐、后送、后勤和返崗的工具，但人工智能并不能滿足對健康數據安全、私密、無偏見、真實和準確的需求，同時還需要提供高質量、可靠的數據。保護作戰健康數據比在駐軍中更為重要，因為作戰數據可能會泄露部隊位置、戰斗力，甚至秘密或高價值人員的身份，從而帶來風險。

在 AHS 中實施人工智能的其他障礙與在民用部門使用人工智能所面臨的挑戰如出一轍。人工智能依賴于可訪問、安全且極其昂貴的大容量數據存儲系統。除了需要進行數據管理和治理外，美國醫療服務系統中的人工智能還必須遵守額外的軍方特定法規，同時保持其價值和與業務需求的相關性。此外，人工智能工具和流程的開發還必須很好地融入陸軍行動以及沖突期間的艱苦醫療環境。陸軍軟件工廠畢業生等團隊和專業人員以及軍團級首席數據官的發展促進了陸軍以數據為中心的文化。雖然人們已經認識到對技術專家的需求，但這在 AHS 內部仍處于初級階段，沒有強大的專門技術團隊來迭代開發、部署和維護此類動態工具。雖然人工智能在提供醫療服務方面的優勢顯而易見，但要廣泛使用此類系統來支持軍事醫學，還需要在更大的軍事醫學數據戰略中進行大量投資。

使用人工智能的倫理規范

國防工業基礎體系內的防務公司往往會與美國政府客戶的法律和政策合規專家進行協調，以幫助確保人工智能系統合規。國防工業的人工智能系統符合有效利用可追溯的可靠系統的要求，并在整個任務期內持續產生公平、無偏見的結果。

人工智能系統在收集到的數據集上進行訓練，這些數據集包含偏差，在產生算法偏差時可能會表現出這些偏差。眾所周知，人類語言是有偏見的；根據人類語言訓練的機器極有可能帶有個人色彩，從而導致偏見。利用不包含歧視性語言的政策和數據集，偏見和成見是可以避免的。盡管在開發人工智能系統的過程中存在不確定性和未知因素，但美國政府正在制定相關政策，以確定人工智能模型是否足夠安全、可靠和符合國防部的道德規范。

信任數據可以讓作戰人員在執行任務時行使其知情決策空間，采取行動并擊敗對手。然而，人工智能/ML 算法無法完全彌補物理理解方面的差距。雖然人工智能有諸多好處，但也有一些道德方面的考慮需要解決。在醫療保健領域使用人工智能的道德影響，以及對同理心和同情心等人類要素的潛在影響，都是問題所在。人工智能是一種增強而非取代富有同情心和專注的軍事行動醫療服務的方式。

考慮在提供醫療保健和醫療保健決策中使用人工智能，需要在聯合部隊內部更新政策。陸軍未來醫療概念》闡明了將自動化融入醫療保健的必要性，以確保我們為最多的患者帶來最大的益處。關于人工智能和人類在決策中的 "參與 "程度，道德上的爭論依然存在。一方面，我們有道德義務利用新興技術為我們的士兵提供最高水平的醫療服務。假設新興的人工智能技術利大于弊，而即時性原則將算法護理分流和自主撤離視為 LSCO 中的合理手段。在這種情況下，我們可以說，只要人類仍處于環路中，這就是合乎道德的。

結論

人工智能、機器學習和人機融合可在戰場上提供信息優勢，使作戰人員在投射力量的同時，以相關速度做出明智決策。人工智能有助于在戰場上形成共同的作戰圖景；人工智能和人工智能是融合數據的關鍵催化劑。人工智能/人工智能大大改善了決策和殺傷鏈時間軸。人機協同可讓人類和機器共同訓練，確保作戰人員對機器的信任。人工智能和人機協同降低了作戰人員的認知負荷，直接優化了知情決策過程，同時實現了聯合部隊的超配。

人工智能與自動醫療系統的交叉可徹底改變戰場上的軍事醫療支持。人工智能在加強軍事行動和確保每個士兵的福祉方面擁有巨大的潛力。算法護理、醫療監控、后送和預測分析等人工智能技術可以改變為前線提供醫療支持的方式。通過部署人工智能系統，AHS 可以大大提高診斷、治療和決策過程的速度和準確性。人工智能算法可快速分析海量醫療數據，擴大護理和后送范圍，減少人為錯誤，降低與高壓力作戰環境相關的風險，使醫護人員能夠改善傷員的治療效果并挽救生命。

人工智能可以提高 AHS 的物流和供應鏈效率。通過利用預測分析，人工智能算法可以預測醫療供應需求，優化庫存管理，并簡化整個戰場關鍵資源的交付。這種積極主動的方法可確保醫務人員獲得必要的設備和藥品，使他們能夠為傷兵提供充分、及時的護理。

人工智能仍在不斷發展，因此解決在戰場上使用人工智能所涉及的倫理問題和潛在風險至關重要。必須實施保障措施和專業技術監督，以確保負責任地開發和使用人工智能系統。透明度、問責制和穩健的治理框架對于維護人工智能人工智能系統的道德完整性至關重要。通過利用人工智能技術的巨大威力，人工智能醫療系統有可能徹底改變軍事醫療支持，從而挽救無數生命，并在未來沖突的勝利中發揮關鍵作用。

根據2024年5月17日在社交媒體上發布的圖像，俄羅斯軍隊已經捕獲了最先進的歐洲制造的無人地面車輛（UGV）之一THeMIS。

圖：俄羅斯軍隊捕獲了由愛沙尼亞公司MILREM設計和開發的最現代化的UGV無人地面車輛之一。（圖片來源VK社交網）

THeMIS是由愛沙尼亞國防公司Milrem設計和開發的創新UGV（無人地面車輛），作為愛沙尼亞軍事援助的一部分交付給烏克蘭。這一捕獲標志著俄羅斯軍隊的一項顯著成就，俄羅斯軍隊已經繳獲了歐洲和美國國防工業制造的幾輛尖端坦克和戰車。

THeMIS UGV以其多功能性和先進的能力而聞名，包括執行各種任務的能力，如后勤支援，情報收集和直接戰斗角色。俄羅斯軍隊捕獲它使他們能夠獲得最新的無人駕駛地面技術，并引起人們對逆向工程和改造技術以供自己使用的可能性的擔憂。

THeMIS（履帶式混合模塊化步兵系統）UGV由愛沙尼亞國防公司MILREM開發，代表了無人駕駛地面車輛技術的重大進步。這一多功能平臺旨在支持廣泛的軍事行動，提供模塊化，堅固性和先進的功能，使其成為現代戰場上的寶貴資產。

THeMIS配備了混合動力柴油-電動動力系統，可提供顯著的操作范圍，并允許在電動模式下安靜移動，這是隱形操作的關鍵功能。其堅固的設計包括低重心，即使在困難的地形和運輸重物時也能確保穩定性。車輛的履帶系統增強了其機動性，使其能夠在輪式車輛可能難以應對的挑戰性環境中航行。

關于自主性，THeMIS提供了幾個級別的控制，從直接遙控到半自主和全自主模式。先進的傳感器和導航系統使UGV能夠以最少的人為干預執行復雜的任務。例如，它可以遵循預定義的路線，避開障礙物，甚至與戰場上的其他單位協調。

THeMIS還具有與其他軍事平臺和指揮結構無縫集成的先進通信系統。這種互操作性對于現代網絡中心戰至關重要，實時數據共享和協調可以顯著提高作戰效率。

在規格方面，THeMIS UGV長2.4米，寬2.15米，高1.11米。它的重量約為1，630公斤（3，594磅），沒有有效載荷，有效載荷能力高達1，200公斤（2，646磅）。混合動力柴油-電動動力系統允許最高速度為每小時20公里（每小時12.4英里），一次充電的操作范圍可達100公里（62英里）。車輛的履帶系統提供了在各種地形上的上級機動性，其先進的通信系統確保了與其他軍事平臺和指揮結構的有效整合。

最近，俄羅斯軍隊在烏克蘭捕獲THeMIS UGV，這有可能對俄羅斯制造的UGV的發展產生重大影響。 從研究THeMIS的模塊化設計、自主能力、混合動力系統和先進的通信系統中獲得的見解可以加速俄羅斯UGV技術的進步，可能創造出更通用、更高效、更有能力的無人駕駛地面車輛。這一發展強調了尖端技術在現代軍事沖突中的戰略重要性，以及領先的國防工業之間正在進行的技術軍備競賽。

參考來源：ArmyRecognition

圖：2021 年，在亞利桑那州尤馬試驗場進行的測試中，"蒼狼 "2C 無人機攔截器的兩種變體被發射。動能攔截器為美國陸軍提供了靈活的短程反無人機系統能力。（照片由美國陸軍提供）。

戰爭的新特點之一是單向無人機系統（UAS）的擴散。在烏克蘭和伊拉克/敘利亞，正在進行的戰斗由廉價生產的無人駕駛飛機組成，這些飛機裝滿炸藥，通過全球定位系統（GPS）或全球導航衛星系統（GLONASS，相當于俄羅斯的全球定位系統）飛行到距離安全發射點數百公里之外的精確目標位置。然而，現有的用于對抗敵方無人機系統的任務式指揮系統缺乏必要的技術能力，無法在當今戰場上充分捍衛戰斗力。用于反無人機系統（C-UAS）的任務式指揮系統需要人工智能（AI）、機器學習和自動化來協助操作員做出決策，并能同時使用擊潰機制。此外，當前的實戰系統缺乏與新興工業探測和擊潰系統的數據互操作性，導致基地防御操作中心（BDOC）擁有多個 "封閉 "網絡來擊潰共同的威脅。

本文明確了在美國陸軍 C-UAS 任務式指揮系統中實施人工智能、機器學習和自動化的要求。當前的 C-UAS 任務式指揮系統依賴操作員完成手動識別和交戰過程，該過程針對每個威脅按順序進行，對于試圖壓倒防御能力的多個威脅的場景來說不切實際。通過實施本文中的建議，美國陸軍將擁有一個在應對當前和未來敵方無人機系統威脅和戰術方面具有競爭優勢的任務式指揮系統。

人在環內與人在環上

在現代戰爭背景下，"人在環上 "和 "人在環內 "指的是人類參與決策和控制利用人工智能或自動化的系統的程度。這兩種方法的區別在于賦予系統的自主程度以及人類的監督和控制水平。

人在環內。人類直接參與決策過程，并 "完全控制 "系統 "開始或停止執行的任何操作"。這種方法通常在安全、任務精確度、責任和控制方面更受青睞。然而，在有些情況下，人在環內可能并不實用或有效。目前的 C-UAS 流程就是人在環內的一個例子，操作員必須執行每一項任務和參數輸入，才能由系統創建一個動作。

人在環內（HOTL）。人類對自動化系統進行監督，但自動化系統可以在未經人類預先批準的情況下采取行動。這種方法可以加快決策和響應速度，這在威脅迅速演變的未來至關重要。在影響人類運用微觀運動技能和正確判斷能力的高壓力情況下，有監督的自主模式（HOTL）將比完全依賴人類決策更加有效。海軍艦艇上使用的宙斯盾作戰系統和 MK 15 法陣近程武器系統就是 HOTL 防御武器系統的典范。這些系統一旦啟動并在人員的監督下，就能獨立攻擊對艦艇或其他受保護資產構成威脅的導彈、直升機和飛機。

反無人機系統流程

C-UAS 流程采用主動防御措施，包含四個不同的要素：檢測、識別、決定、擊敗。這一順序為評估無人機系統在不同作戰環境中造成的威脅以及應用自動化加強操作員行動的可能性提供了一個有用的框架。在聯合部隊中，這一流程在 BDOC 中得到了積極應用，BDOC 是 C-UAS 資產和系統的負責協調、管理和使用節點。

圖：反無人機系統流程

檢測。C-UAS 流程的第一步是探測行動區域內是否存在空中航跡。這可以通過各種雷達傳感和跟蹤方法來實現，包括空中和地面傳感器。例如，雷神公司開發了 360 度 AN/MPQ-64 Sentinel 雷達，可探測無人機系統、旋轉翼飛機和固定翼飛機，并具有敵我識別詢問功能。雷神公司還開發了 360 度 Ku 波段射頻系統 (KuRFS)，可感知和跟蹤飛機、火箭、火炮和迫擊炮。KuRFS 雷達支持多種動能和非動能 C-UAS 武器系統，如 Palletized 高能激光器、陸基 Phalanx 武器系統和雷神蒼狼攔截器。

識別。探測到空中航跡后，下一步是分析航跡，確定是敵是友。這是通過使用具有識別敵友能力的雷達（如上文提到的 Q-64）、空域控制機構（空中交通管制、聯合空中作戰指揮）或敵方特征對航跡進行識別敵友詢問來完成的。區分友方和敵方威脅航跡是一個復雜的過程，需要使用兩種方法之一，即正面識別和程序識別。正面識別是最可取的方法，不需要目視識別就能確定可疑航跡--利用已知的敵方特征進行數字識別（基于物理），可用于確定航跡是否為敵方無人機系統。程序性識別使用地理位置、航向時間和飛機飛行路徑來確定敵友--通常與空中任務指令和/或作戰圖形相配合。

決定。在此階段要做出兩項決定：第一，確定是否需要交戰（交戰規則、地緣政治形勢、戰術形勢等）；第二，確定使用何種方法攔截威脅。如果操作員確定空中航跡具有敵意，則決定使用動能或非動能武器攔截已確定的威脅。對每個威脅的方位、高度、射程和速度進行評估，以確定交戰要求，并使用適當的武器進行最有效率和效果的交戰。

擊敗。在這一階段，操作員成功地對確定的敵方航跡造成動能或非動能影響。在這一階段，目視確認攔截或數字確認是確定成功或失敗效果的方法。如果敵方航跡未被擊潰，操作員將動用更多資產，直至擊潰威脅或擊中預定目標。

手動交戰的挑戰

前沿區域防空指揮與控制（FAADC2）是美國陸軍目前的任務式指揮系統，它提供了探測、識別和使用動能和非動能擊潰效果的網絡架構。FAADC2 自 1989 年以來美國防部一直在使用。

FAADC2 系統目前在識別、決定和擊潰階段使用手動交戰流程，這極大地阻礙了切實有效地擊潰敵方威脅，尤其是在僅有幾秒鐘時間做出決定的情況下。操作員必須手動查詢每條雷達軌跡，并針對敵對目標手動處理每個防御系統，既耗時又容易出現人為錯誤。

圖：前沿區域防空指揮與控制用戶界面提供共同空中圖像。

這種人工操作過程無法同時進行戰斗，而在快速演變的戰斗場景中需要同時進行戰斗。手動交戰所耗費的時間將使無人機群能夠不受阻礙地攻擊和穿透防御層。在同時應對多個無人機系統的攻擊、潛在的友軍空中交通、武器系統之間的轉換、評估其他威脅和管理當前交戰時，BDOC 操作員經常面臨任務飽和和人為錯誤可能性增加的問題。

FAADC2 系統要求操作員進行手動交戰，這分散了操作員對關鍵空中航跡識別的注意力，進一步加劇了人為錯誤，降低了擊敗無人機系統的效率。威脅無人機系統攻擊速度的提高（噴氣式 "沙赫德-238"）和使用地形遮蔽以避免早期雷達探測，進一步削弱了人工方法的有效性，并將導致 C-UAS 攔截成功率的下降。

推進 C-UAS 任務式指揮系統的建議：人工智能輔助識別

應將人工智能集成到任務式指揮系統中，以提高探測敵機航跡的作戰效率。這種集成可為操作人員提供持續的分析能力，對基地防區內的空中軌跡進行詢問。人工智能的優勢在于能夠從先前記錄的數據中分析和識別模式。C-UAS 任務式指揮系統應將先前記錄的威脅數據存儲在秘密的云存儲庫中，以便人工智能識別系統在整個戰區范圍內訪問，以人類操作員無法達到的速度和精度整合空中軌跡數據。

人工智能識別和鑒定威脅空軌并及時向人類操作員發出警報的能力將降低任務飽和度，并使操作員能夠保留最終的空軌鑒定權。將人工智能納入航跡識別將提高操作員識別的準確性，并縮短識別威脅所需的時間，增加向地面部隊發出迫在眉睫的威脅警報的時間，從而保存戰斗力。

機器學習算法將在識別階段發揮重要作用，通過分析基于物理的雷達軌跡數據、全動態視頻和其他形式的探測數據，增強任務式指揮系統的能力，幫助操作員在一段時間內區分敵方和非敵方空中軌跡。機器學習算法將提高人工智能提醒操作員注意威脅航跡的能力，同時還能確保操作員根據識別的數據特征了解可能的友軍航跡。

如果不能將人工智能和機器學習算法集成到任務式指揮系統中，那么 BDOC 的性能將與人類操作員的性能相當，無法發揮系統的最大潛能。缺乏人工智能和機器學習工具的人類操作員處于不利地位。他們有可能無法快速識別航跡，也有可能無法確保成功攔截敵方航跡，以防止無人機系統打擊預定目標。雖然人類可以手動執行詢問和識別任務，但他們無法像人工智能一樣精確、快速、一致地執行任務。

自動交戰：推進決定和擊敗階段

為解決目前 FAADC2 人工交戰流程的局限性，一旦操作員確認空中航跡具有敵意，美國陸軍應在決定和擊敗階段實施自動化流程。通過采用自動化，FAADC2 系統將自動使用適當的方法進行交戰，直至擊敗威脅。這種自動交戰能力將大大縮短交戰響應時間，使操作員能夠集中精力識別威脅和消除空域沖突，而系統則會選擇和監控擊潰方案，以最有效的方式進行攔截，避免人為錯誤。此外，C-UAS 流程保留了 HOTL，以確保仍有人參與發射決定。

自動交戰將不再需要人類操作員手動選擇每個單獨的軌道，并執行多步驟的順序過程，以發射攔截器，并針對每個評估的威脅發射陸基 "法陣 "武器系統或托盤式高能激光器。有了自動判定和擊潰能力，操作員就可以對人類確認的敵方軌跡進行人工監督，而 C-UAS 判定和擊潰系統則有能力使用多種武器系統同時進行攻擊，以大規模打擊多種威脅，實現真正的聯合武器防御火力。自動擊潰能力將增加對無人機系統的攔截，縮短交戰時間，大幅減少人為失誤，并顯著提高擊潰無人機群攻擊的概率。

自動交戰的反對者可能會提出，操作人員需要手動與已識別的威脅交戰，以確保系統在武裝沖突法律和交戰規則范圍內行動。然而，這些保留意見在 C-UAS 流程的識別階段得到了緩解，在這一階段，由人工確定威脅是否具有敵意，并指揮機器進行干預。我們建議，除非操作員(1) 確認軌道為敵方軌道，(2) 授權系統交戰（人在環上與人在環內），否則敵方軌道不會交戰。

C-UAS 的未來：人工智能輔助識別，自動化決定勝負

人工智能將為人類操作員提供在雷達的全部潛能范圍內識別擁擠空域中多條航跡的能力。威脅識別的唯一限制將是雷達在探測試圖規避或掩蓋其特征的無人機系統方面的性能。人工操作員仍可手動詢問航跡，并保留將空中航跡劃分為友好或敵對航跡的最終權力。

決定和擊敗階段的自動化將提高 C-UAS 任務式指揮系統的效率，在人工確認空中航跡為敵方航跡后，可自主同時與無人機系統交戰。通過云存儲庫存儲的實時數據融合，以及隨著威脅戰術、技術和程序不斷發展的先進機器學習算法，將使自動化系統能夠評估被人類操作員標記為敵對的空軌所構成的威脅級別，并確定適當的應對措施，如使用攔截器等動能系統或啟動電子戰對抗措施。這種自動化不僅能節省寶貴的交戰時間，還能減輕人類操作員的負擔，使人類能夠專注于威脅識別和挫敗監督。

增強未來戰爭能力

美國陸軍應立即將機器學習和自動化融入 FAADC2 任務式指揮系統的識別、決策和擊敗階段。通過利用當今可用的自動化、人工智能和機器學習技術，任務式指揮系統可以適應和學習在戰斗中觀察到的當前威脅，并提高無人機系統攔截的成功率。商用汽車技術也取得了類似的進步，配備人工智能和機器學習技術的車輛可實現自動駕駛功能。利用人工智能和機器學習技術的車輛能夠從周圍環境中學習，通過存儲庫實時訪問數據，改進決策，學習物體分類，并向操作員發出警報。美國國防部也有自動化流程技術，只要看看美國海軍的宙斯盾戰斗系統艦艇就知道了。我們必須應用新興技術來推進我們工業時代的系統，以戰爭的速度進行創新。

通過自動化縮短威脅識別時間、增強攔截能力和提高精確度，將為應對新興無人機系統技術和威脅提供戰術優勢，特別是那些針對戰略資產、部隊集結地和高優先級地點的威脅。隨著對手不斷創新和部署無人機系統，包括噴氣式 "沙赫德-238 "無人機系統，操作人員將有幾秒鐘的時間來正確探測、識別、判斷和擊敗敵方空中航跡。美國陸軍必須走在威脅的前面，而不是等待適應。

結論

自 1989 年以來，FAADC2 任務式指揮系統在應對空中威脅和管理空域方面發揮了至關重要的作用。然而，我們當前系統所使用的工業時代人工交戰流程對烏克蘭、伊拉克和敘利亞戰場上觀察到的當前戰術、技術和程序的效率構成了挑戰，并最終威脅到我們人員的生存能力。通過整合人工智能、機器學習和自動化技術，FAADC2 系統將提升 C-UAS 的作戰能力，使其超越對手的威脅能力。將操作員置于環內的自動交戰可實現 C-UAS 聯合武器防御，其戰術和技術決策速度是人類操作員無法獨立完成的。

不推進 C-UAS 任務式指揮系統和維持人工 C-UAS 流程的風險，將使惡意的國家和非國家行為者能夠以相對低成本/高回報的權衡方式，在沖突連續體上與美國競爭。正如最近在中東發生的事件中看到的那樣，惡意的國家和非國家行為體有能力利用低成本的無人機系統對美軍實施精確打擊，這給部隊帶來了具有戰略影響的風險，并使我們的國家利益受到威脅。在大規模作戰行動中，任務的風險在于從港口到前線部隊的編隊減員。缺乏數字時代速度和精度的干預能力將無法防止后勤節點和戰斗力的大規模破壞，需要作戰指揮官投入更多資源才能實現預期的軍事最終狀態。將人工智能、機器學習和自動化融入 C-UAS 戰斗是一項高度優先的工作，需要立即關注，以便在這個快速發展的威脅環境中保持領先對手。

本報告的結論是，無人機改變了烏克蘭戰爭的戰場，但改變的方式是進化而非革命。雖然戰術創新層出不窮，無人機也提供了一些新能力，但它們的影響并沒有達到真正的顛覆性變革，也就是所謂的軍事革命。在大多數情況下，俄羅斯和烏克蘭的無人機仍由人類駕駛，沒有廣泛聯網，而且規模較小，這意味著它們的影響往往是局部的。在某種程度上，無人機之所以沒有給烏克蘭或俄羅斯帶來戰場上的決定性優勢，是因為雙方都在進行快節奏的創新和仿效的雙面循環。由于許多無人機技術是商業或雙重用途的，因此很容易獲得，這意味著創新很快就會擴散到敵方。俄軍在采用商用和 DIY 神風特攻隊無人機方面一直是快速追隨者。同樣，烏克蘭部隊也試圖在數量和質量上與俄羅斯的軍用無人機相媲美，但由于涉及軍事專用技術，烏克蘭人一直無法完全縮小這一差距。

本報告是探索無人機如何影響大國競爭和中美未來潛在戰爭的大型項目的一部分。報告重點介紹了烏克蘭無人機行動的經驗教訓。它為當今種類繁多的無人機--軍用、商用和神風特攻隊無人機--提供了一種新穎的分類方法，以便更準確地討論它們的影響；它概述了烏克蘭沖突迄今為止的情況；它還深入分析了每種無人機在這場戰爭中的主要發展情況。

除了對軍事事務中是否發生了一場革命進行總體評估外，本分析還對烏克蘭戰爭和更廣泛的無人機戰爭提出了一些見解。

在烏克蘭戰爭中：

• 烏克蘭在商業技術和軟件方面的創新一直領先于俄羅斯，但俄羅斯部隊也迅速調整并效仿了烏克蘭的成功經驗。一個重要的例子是，烏克蘭率先在神風特攻中使用第一人稱視角（FPV）無人機，并開始制造 DIY 廉價神風特攻無人機。俄羅斯迅速跟進，使用 FPV 神風特攻隊無人機與烏克蘭 2023 年夏季的反攻展開較量。
• 志愿者網絡在為烏克蘭和俄羅斯軍隊獲取、改裝和制造商用及 DIY 無人機方面發揮了前所未有的作用。由于嚴重依賴商業或雙重用途技術，平民得以加強無人機生產。他們還領導了更廣泛的努力，通過確定最佳實踐和開設培訓課程，使無人機的使用專業化。
• 俄羅斯在軍用無人機方面擁有優勢，這使其部隊能夠看到并打擊前線后方更遠的地方，而烏克蘭部隊在這方面存在差距。俄羅斯在參戰時擁有合理的庫存，并加強了其最有效的軍用無人機的生產，以滿足當前的需求。俄羅斯現在擁有足夠多的 Orlan-10 和 ZALA 型偵察無人機，烏克蘭軍隊有時懶得試圖擊落它們，因為烏克蘭人知道無人機會被替換。相比之下，烏克蘭的軍用無人機庫存較少，包括情報、監視和偵察（ISR）無人機和神風特攻隊無人機，這限制了其部隊在前線后方的可見度和覆蓋范圍。由于烏克蘭政府正在大力投資本土無人機產業，這一差距最終可能會縮小。
• 在烏克蘭戰爭中，無人機是以堆疊而非成群的方式行動的。無人機在作為無人駕駛系統的更大團隊的一部分運行時會更加有效。無人機群通常由更多單元組成，可自主協調行為。在烏克蘭戰爭中，雙方使用的無人機都是通過多個無人機操作員使用基于軟件的戰斗網絡、傳統通信手段或商業通信平臺進行協調的。雙方都聲稱正在使用人工智能來提高無人機打擊目標的能力，但其使用可能是有限的。
• 俄羅斯和烏克蘭軍隊正在使用遠程神風無人機進行穿透性戰略打擊。如果沒有這些無人機，烏克蘭軍隊就不具備打擊俄羅斯和克里米亞境內縱深目標的能力。俄軍使用 "神風特攻隊 "無人機對其更為昂貴的遠程巡航導彈和彈道導彈進行補充，吸收烏克蘭地對空導彈（SAM）攔截器，識別防空系統的位置，并制造復雜的異質攻擊。目前尚不清楚戰略打擊是否會削弱公眾對戰爭的支持，但戰略打擊可能會轉移前線稀缺的防空資產。
• 在烏克蘭戰爭中，雙方都在嘗試反無人機能力。電子戰（EW）是阻止無人機的最有效方法，但烏克蘭和俄羅斯軍隊正在嘗試從簡單的障礙物（如鋼絲網）到無人機狗斗等各種反擊手段。無人機與反無人機競爭的一個關鍵部分是使用 AeroScope 和 WindtalkerX 等無人機跟蹤軟件尋找和攻擊無人機操作員。由于商用無人機和 FPV 神風特攻隊無人機操作員必須待在無人機操作區域附近，因此很容易被發現和攻擊。

關于無人機戰爭更普遍的教訓包括

• 無人機的可獲得性和可負擔性正在以前所未有的規模創造新的能力，并改變戰場。這方面的三個主要例子是：商業無人機在前線無處不在；FPV 神風特攻隊無人機用于視線外殺傷人員和反車輛攻擊；遠程神風特攻隊無人機用于戰略打擊。所有這些任務都可以由更昂貴的軍事系統來完成，如軍用無人機、傳統的有人駕駛空軍、反坦克武器或火炮。最大的區別在于，由于烏克蘭使用的商業衍生型無人機既便宜又多，因此無人機的庫存比以前更多，從而使無人機得以廣泛使用。
• 與無人機襲擊相比，監視和瞄準任務仍然更為重要。盡管社交媒體上盛傳商用四旋翼無人機向士兵投擲手榴彈或撞向坦克的視頻，但無人機最重要的任務一直是收集情報和獲取目標信息。各級地面部隊都在使用不同類型的無人機來提高態勢感知、規劃和行動能力。
• 商用無人機使集中兵力、出其不意和開展進攻行動變得更加困難。無人機能更清楚地看到前線以外的敵軍動向，使烏克蘭和俄羅斯軍隊難以集結部隊。在這種環境下，進攻行動雖然困難，但并非不可能。如果有強大的防御，長時間的轟炸可以削弱敵人的力量，逐步奪取領土。
• 神風特攻隊 FPV 無人機可提供廉價的精確打擊能力，但屬于視距外戰術武器，主要用于擴大地面部隊的覆蓋范圍。FPV 無人機本質上是非常廉價的反坦克武器，但其射程大約是最先進反坦克武器的六倍。它們最大的缺點是有效載荷容量小，這限制了它們的破壞力，而且 FPV 無人機與現代反坦克武器不同，不是自動開火系統。相反，FPV 無人機駕駛員需要接受培訓，而且必須非常熟練，才能有效地操縱快速無人機，將其撞向裝甲目標的薄弱部位。即使經驗豐富或運氣好的 FPV 操作員可能會摧毀一輛坦克，但更常見的情況是，FPV 攻擊最多只能使大型車輛癱瘓，然后再通過后續炮擊或空襲將其摧毀。
• 即使是大量的小型無人機也無法與炮火相比。總體而言，無人機攻擊是對間接火力武器的補充，但不能替代榴彈炮。普通炮彈的爆炸威力更大，而且可以快速發射大量炮彈。因此，炮擊的火力遠遠超過許多小型無人機共同提供的火力。
• 無人機提供了經濟實惠的空中力量，但它們并未取代傳統空軍，也無法獲得空中優勢。大多數空軍的核心任務是獲取和維持空中優勢，即在空中開展行動的自由，包括抵御敵方空中攻擊和開展空對地進攻行動。獲取空中優勢通常需要通過空對空交戰或攻擊空軍基地以及壓制或摧毀地面防空系統來摧毀對方空軍。曾發生過幾次無人機狗斗和神風特攻隊無人機襲擊俄羅斯轟炸機空軍基地的事件，但這些任務很少。俄軍在前線附近進行了有效的無人機壓制敵方防空（SEAD）行動，但并未摧毀烏克蘭的遠程防空系統。由于雙方都沒有取得空中優勢，因此都依賴于對峙攻擊，而不是直接攻擊縱深目標。
• 無人機的生存能力并不比載人飛機更強，相反，無人機可以接受更大的風險。無人機容易受到許多反制措施的攻擊，尤其是電子戰、火炮和防空導彈。就像各國在第二次世界大戰中使用轟炸機時艱難地發現的那樣，無人機 "并不總能通過"。由于無人機價格低廉且不載人，雙方都愿意派其執行成功概率較低的危險任務。
• 如果無人機便宜且數量多，就不一定要有生存能力，因為可以通過重組獲得恢復能力。由于無人機易受攻擊，因此必須足夠便宜且易于制造，以便隨時更換。如果對商用無人機進行加固以抵御電子攻擊，將顯著提高成本，但雙方都選擇了購買更多廉價無人機。通過重組實現彈性的邏輯同樣適用于軍用無人機。

在烏克蘭戰爭中，無人機已成為越來越重要的武器，但它們并沒有徹底改變戰爭。盡管如此，烏克蘭部隊廣泛使用無人機，以獲得對俄羅斯優勢部隊的不對稱優勢。鑒于俄羅斯國防部（MOD）不愿正式接受私營部門的技術，俄羅斯軍隊迅速跟進并效仿烏克蘭對商用無人機的使用，其程度令人驚訝。俄軍將其軍用級無人機和神風特攻隊無人機作為偵察火力綜合體的一部分，使其能夠越來越多地發揮更大的火力優勢。在整場戰爭中，雙方相互學習，采用已成功使用的戰術和技術，開發反制手段以提高防御能力，從而形成了快速的適應循環。隨著戰爭的持續，這種模式很可能會繼續下去。顯然，無人機本身并不能決定誰能在這場沖突中獲勝，但它們肯定會在正在進行的烏克蘭戰爭和未來的其他戰場上發揮突出作用。

1 簡介

戰斗機的時代已經過去。這話是埃隆-馬斯克在2020年空戰研討會上描述未來空戰時說的。這產生了巨大影響力。

馬斯克的立場似乎得到了美國國防部高級研究計劃局（DARPA）Alphadogfight（ADT）演示的支持。在ADT期間，幾個人工智能（AI）項目在一場斗狗比賽中相互對決。獲勝的人工智能隨后與人類戰斗機飛行員進行了面對面的較量。雖然DARPA聲稱比賽的目的是開發支持人類飛行員的人機共生的人工智能程序，但結果對飛行員本人來說不可能更糟。人類在與機器的每一次交戰中都輸了，而且比人工智能以前的機器對手輸得更快。

同樣值得考慮的是，在超視距情況下——在這種情況下，距離的計算、對飛機相對位置的了解、相對高度、速度和武器都必須在非常高的速度下完成——結果會如何。考慮到空對空戰術的復雜性以及欺騙和電子戰在其實施中的突出作用，結果可能會更加令人震驚。

盡管如此，許多飛機制造商仍在繼續開發有人駕駛的作戰飛機。即使是成本驅動的商業航空部門也不太可能取代人類飛行員。此外，盡管西方第五代戰斗機都是單座飛機，即使是出于訓練目的，雙座設計也回到了桌面上。最近，中國第五代殲-20戰斗機采用雙座配置，蘇霍伊公司正在考慮其蘇-75 "Checkmate"的雙座版本。回歸雙座設計背后的原因仍然不透明，但鑒于目前空中行動的復雜性和對更復雜的多域作戰（MDO）的預期，下一代戰斗機可能受益于武器系統官（WSO）。

另外，DARPA的空戰進化（ACE）計劃設想了一個中間地帶，人類飛行員信任人工智能來控制飛機，而他們需要人類來指揮任務，如決定交戰策略、選擇和優先考慮目標，以及確定最佳武器或效果。

未來幾乎肯定會包括馬斯克所宣稱的、DARPA所預期的人工智能優勢，但它們應該伴隨還是取代人類飛行員？許多挑戰依然存在。本文將強調最重要的挑戰。

2 挑戰和考慮因素

2.1 機器學習過程

支持人工智能的最常見的機器學習方法是強化學習（RL），它使計算機算法能夠從過去的事件中自我學習。機器使用一個獎勵系統來區分成功和不成功的動作，它可以在沒有指導的情況下快速進行，不需要人類的互動。同時，人類也可以指出錯誤，幫助強化未來的課程，讓機器尋求成功。

• "未來的戰斗機......將急劇增加的飛行員工作量。人工智能必須在管理這種工作量方面發揮一些作用。"

獎勵函數設計是另一種機器學習技術，通過給交易分配相對價值來加速學習結果，從而補充RL。這個概念激勵人工智能通過利用它已經學到的關于其先前選擇的 "價值 "的東西，而進入到一個更高的獎勵狀態。這種評估使人工智能能夠在探索一系列行動以追求更高的獎勵時進行風險與獎勵計算。目標是在探索了所有可能的解決方案和獎勵之后，達到一個良好的平衡。

一個可能加速學習過程的額外優勢是，人工智能系統可以建立在其他人工智能系統的經驗上，使用額外的機器在所需的網絡內進行訓練，而無需人類參與，并將獲得的知識轉移到目標機器上。幾個模擬器，每個都應用不同的戰術，可以極大地加快學習過程。

然而，機器學習不應該被看作是萬能的。它仍然高度依賴于軟件設計、算法和數據選擇。納入機器學習技術內的不完整或有毒的信息會導致學習過程中出現重大缺陷或錯誤。因此，人工智能可能做出無效或危險的決策。

2.2 戰機的控制

盡管現在的趨勢是，只有在ACE計劃顯示人工智能飛得更好的情況下，人工智能才會幫助飛行員，但在真正的戰斗機上，這兩種選擇將如何合并？

一種選擇是，飛機由人類飛行員控制，只由人工智能提供建議，至少在機器識別出關鍵風險并評估出它能比人類更快或更好地做出反應之前。人類飛行員應該始終保留對這一決定的控制權，還是應該授權人工智能在沒有預先授權的情況下進行控制，以確保任務成功或飛機生存？同樣地，飛行員是否應該在知道他的反應時間意味著失去可能影響定位或射擊機會的關鍵秒數的情況下，采取所有武器使用行動？

此外，在飛機機動能力的極端情況下不會有失去意識的風險，這是人工智能相對于人類飛行員所具有的誘人優勢之一。雖然預計人工智能可以納入飛行員的健康狀況數據，但獲得對敵優勢的唯一方法可能是犧牲飛行員的意識。在飛行員沒有意識的情況下，人工智能應該自主地使用武器嗎？

此外，由于戰斗機傳統上是以雙機或四機編隊的形式運行，關于人類與人工智能控制的決定將影響到單個飛機和整個機隊。需要考慮人工智能控制的飛機如何與其他編隊的機組人員進行交流，以及是否通過數據鏈、語音或兩者進行。鑒于飛行中的一些（而不是所有）飛機有可能在人工智能的控制下--而且有可能是無意識的飛行員--整個編隊的控制權應該下放給人工智能，還是應該轉移給任何有意識的飛行員？

一個更直接的選擇是將人工智能限制在一個輔助角色，在準確的時刻提供適當的信息，以避免飽和，也許，在特殊情況下，如生存需要時，就像現有的線控系統在超過攻擊角限制或在某些失控的情況下對飛機進行指揮。

到今天為止，由于其相當復雜，最可能的演變是人工智能只是幫助飛行員。然而，隨著技術的快速發展，我們當然不應該回避人工智能的支持，尤其是知道潛在的對手會廣泛地使用它。

2.3 倫理學

許多作者都寫過關于機器人自主和人工智能控制的武器系統的道德和倫理問題，并探討了我們是否應該允許機器對人類做出生死決定。從倫理上評估的一個特殊案例是，人工智能凌駕于人類飛行員的控制之上。一些人認為，一個充分發展的人工智能將對其決定和后果負責，并承擔法律責任。相反，其他人認為至少有一個人必須保留責任和法律責任。如果人工智能控制的飛機出現錯誤，導致人類生命的損失，誰將負責？可以認為是人類飛行員，即使他可能沒有機會干預或取消行動，甚至是程序員，但最有可能的是，下令執行任務的指揮官將是負責的一方。

2.4 準確的情報和人工智能衍生的戰術

來自情報的數據將為人工智能的學習過程提供基礎。預計人工智能將處理飛機、其飛行成員以及可能更廣泛的云聯網系統的所有可用傳感器數據。在實時的情況下，這將支持單個飛機的決策優勢，并在測試和評估活動中提出和評估戰術的重要能力。然而，正如單靠數據不等于準確的情報，單靠數據也不會創造新的戰術。人類的判斷會解釋數據，推斷對手的能力和戰術，創造測試環境，并評估結果。這些人類選擇的準確性將不可避免地影響人工智能衍生的戰術，就像在傳統戰術開發中一樣。在這里，應該利用人工智能運行大量模擬集的能力來提供廣泛的潛在選擇，以應對不可預見的對手能力和戰術。

2.5 人工智能將位于何處？

當我們想到戰斗機中的人工智能與人類的共生關系時，不可避免地會想到R2D2、天行者盧克和《星球大戰》中的X-Wing戰斗機。然而，在真正的戰斗機中，人工智能將在哪里？它是在飛機上還是在云中？云端的人工智能會克服通信延遲，在斗狗中獲得對人類的優勢嗎？將人工智能或飛行員移位意味著應盡量減少風險，要知道通信方面的優勢永遠不是絕對的，也不是永久的。

為了設定預期，應該注意到ADT使用了一個計算機機架和服務器來處理由人類駕駛的戰斗機提供的實時數據。這樣的計算能力和啟用的數據優勢目前無法納入戰斗機中。

2.6 人工智能會有什么 "感覺"？

在ADT競賽中，人類飛行員使用高保真的虛擬現實系統來視覺追蹤人工智能駕駛的對手飛機。然而，由于比賽中使用的數字智能模型缺乏傳感器，人工智能收到的所有對手數據都是直接輸入的，減輕了感應和解釋等更復雜的任務。使用關于對手飛行參數的準確數據給機器帶來了巨大的優勢。在實際戰斗中，這種數據不容易獲得，而且即使收集到也不一定準確。人類飛行員必須推斷出對手的參數，使解釋和決策變得復雜。人工智能agent將不得不做同樣的事情。

為此，人工智能將需要的不僅僅是飛行員可用的信息（包括雷達、警告接收器、紅外傳感器和數據鏈），以 "感受"和保持對形勢的認識。人工智能將需要一套類似于自動駕駛汽車中的視覺傳感器，以實現與人類飛行員目前所完成的同等的視覺觀察。雖然預計人工智能在解釋適當集成的傳感器方面會更快--這本身就是一個不小的成就--但人工智能對需要 "感覺或直覺 "的非預期或異常情況的反應如何，還有待觀察。這將在ACE計劃的最后一步進行評估，即兩架戰斗機之間的真正交戰，一架由人類駕駛，另一架由人工智能駕駛。

3 結論

未來的戰斗機，特別是那些設想與人工智能駕駛的無人機/僚機一起使用并在MDO環境下運行的戰斗機，將經歷急劇增加飛行員工作量。人工智能必須在管理這種工作量方面發揮一些作用。

然而，考慮到各種可能性，很難想象人類作為人工智能駕駛的飛機上的乘客來管理空戰，而人工智能自主地操縱飛機進入射擊位置，然后將武器的控制權移交給飛行員或在沒有人類授權的情況下發射導彈。更容易設想的是，飛行員在人工智能的支持下駕駛飛機，以提高戰術信息的準確性和及時性，并提供威脅診斷、警告和可能的防御性機動，如使用反措施或其他戰術選擇。

雖然有理由認為，人工智能與人類的合作將不如對手使用不受約束的人工智能所能做到的，但人工智能是否能在未來的整個場景中取代人類飛行員，還有待觀察。盡管如此，預計人工智能與人類的合作將為未來的戰斗機提供一個更有彈性和有效的方法，但只有當優化的人工智能與人類的共生關系被優先考慮并實現時。

誠然，未來的戰斗機作戰行動將不斷發展，埃隆-馬斯克關于載人戰斗機時代結束的預言性警告與事實相去甚遠。

作者

拉斐爾-伊卡索，中校于1993年加入位于圣哈維爾的西班牙空軍學院。他于1997年完成了基礎飛行員培訓，并于1998年在第23聯隊完成了戰斗機武器課程。1998年至2007年，他在薩拉戈薩空軍基地第15戰斗機聯隊的151SQN中駕駛EF-18戰斗機。2007年被分配到巴達霍斯第23聯隊的戰斗機武器學校擔任教官飛行員。2009年回到第15聯隊，在152SQN和153改裝SQN擔任EF-18教官。2008年他被晉升為少校，2009年被分配到空軍學院的學術部門，擔任飛行教官以及國防大學的教師。2013年至2016年，他在北約總部空軍司令部拉姆施泰因的評估部門（TACEVAL）擔任飛行部隊項目官員和評估員。在馬德里的武裝部隊聯合參謀課程結束后，2017年他被提升為中校，并被派往托雷洪空軍基地的西班牙空戰司令部A7科（訓練、演習和評估）擔任參謀，之后被派往聯合空軍能力中心。在此期間，他參加了阿維亞諾空軍基地的幾次部署，在巴爾干半島上空飛行。他擁有聯合參謀課程和地緣政治和國際關系的碩士學位等。他已經在C-101、F-5和EF-18上飛行了2700多個小時。