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人工智能(AI)與軍事平臺的快速融合已引發現代戰爭革命，為決策、偵察與目標鎖定提供前所未有的能力。然而，依賴AI系統亦催生關鍵脆弱性——尤其體現在訓練數據集的完整性層面。美軍計劃推動通過隱蔽行動對對手AI系統實施戰略性數據投毒作戰。通過隱秘破壞這些系統，可在未來沖突中獲得決定性非對稱優勢。此戰略不僅具備作戰可行性，更可依托武裝沖突法(LOAC)框架確保道德與法律層面的正當性，為AI驅動戰爭提供倫理法理制高點。

數據投毒機制與戰略應用

數據投毒指在機器學習模型訓練集中注入污染/對抗性數據，導致模型運行失常。常用技術包括"標簽翻轉"（篡改數據集標簽引發分類錯誤）與"后門攻擊"（植入觸發機制導致定向系統故障）。不少軍事強國日益依賴AI執行軍事決策（含偵察與目標鎖定），通過在訓練階段隱秘注入操控數據，可令敵方AI系統效能癱瘓：錯誤識別裝備或誤判戰場態勢（例如敵方無人機識別軍用車輛系統可能誤判友軍裝備，戰場分析模型或錯誤解讀戰場環境）。此戰術與非對稱作戰經典案例形成歷史呼應——如第二次世界大戰期間密碼破譯作戰，作戰層面的干擾即可獲取重大戰略收益。

對手對數據投毒的防御措施

數據投毒雖可提供戰略優勢，但對手也可開發防御手段保護其AI模型。這些措施包括數據完整性防護、對抗訓練及異常檢測技術。確保訓練數據供應鏈安全、可信數據集驗證與數據查驗，構成對手降低投毒風險的核心方法。

AI模型正增強識別數據異常偏離的能力，使異常檢測成為優先事項。對抗魯棒性訓練與差分隱私技術等防御機制助力AI模型識別細微操控，而實時模型監控可探測AI行為偏差并預警潛在篡改。這種多層防御體系持續挑戰著數據投毒行動的可行性。

為維持優勢，投毒策略需超越報復性行動模式。最高難度與風險的方案是策反對手AI工程師（蓄意操控或利用其AI系統及組件），此舉將確保最大成功率。次選方案包括漸進式投毒（注入微小累積性干擾規避檢測）與隱蔽后門植入（污染數據僅在特定條件激活），后者是實現長期潛伏的終極目標。

數據投毒的對稱性風險

數據投毒非單家可獨掌的單邊武器，其構成對手正積極研發的對等威脅。正如可采取隱蔽手段削弱對手AI可靠性，亦需防范針對己方系統的平行攻擊。此處的對等邏輯非理論鏡像，而是動態非對稱博弈。模型反演、標簽翻轉及清潔標簽攻擊等技術不僅用于破壞對手AI決策，亦可能癱瘓機器學習系統——尤其危及情報監視偵察(ISR)、目標鎖定與后勤優化領域。

與既往關注通用AI隱私（如差分隱私）的案例不同，軍事應用要求技術針對性：

• 基于污染地形數據訓練的ISR分類算法或誤判戰場戰術特征
• 受損視覺訓練集導致目標識別系統誤認友軍
• 受誤導的AI后勤工具或錯誤降級關鍵物資優先級
  此類非動能攻擊雖無物理毀傷，卻具有作戰級影響力乃至災難性后果。

若廣泛采用開源、商用及涉外數據集，可導致脆弱（含軍事與防務關聯領域）。美國首席數字與人工智能辦公室(CDAO)及聯合人工智能中心(JAIC)等機構正布局對抗韌性。對抗訓練或區塊鏈式完整性驗證等技術防御需與隱蔽作戰條令結合。唯有理解此對稱性威脅環境，方能主動發展攻防能力，確保AI戰場戰略優勢。

數據投毒作為隱蔽網絡行動

數據投毒構成隱蔽網絡行動形式——通過操控AI系統影響或削弱外國軍事能力的非動能手段。美國防部《5240.01手冊》（DoDM 5240.01）規定，國防情報機構可在武裝沖突門檻以下開展對外情報與反情報行動（含網絡空間行動），只要行動符合《第12333號行政令》（EO 12333）及批準程序。

雖然美軍DoDM 5240.01未定義具體網絡技術，但允許在適當授權下執行涉及訪問或利用外國軍事技術的情報活動。在此框架下，當數據投毒用于削弱涉及偵察、目標鎖定或作戰規劃的敵方AI系統時，屬于合法隱蔽行動范疇。關鍵的是，此類操控可于和平時期實施，作為情報驅動的環境塑造努力組成部分。

該準備行動契合美軍《聯合作戰綱要JP 3-05》中"環境預置"(PE)概念。PE包含秘密滲透、持續監視與作戰條件營造，為未來行動創造有利態勢。通過隱蔽網絡或人員手段實施的數據投毒，成為該條令的現代延伸——能在對手決策系統投入戰場前實施隱秘削弱。

武裝沖突法原則作為隱蔽行動的分析框架

武裝沖突法(LOAC)適用于武裝沖突期間的軍事行動。但在實踐中，尤其在實施非常規戰爭與敏感活動時，LOAC原則常被規范性運用，以確保從戰前準備到實戰行動的法律倫理連續性。

區分原則
 數據投毒雖不直接造成平民傷亡或設施損毀，區分原則仍可指導其目標選擇。其核心是選擇性削弱關聯軍事目標的AI系統——如敵偵察、目標鎖定或指揮控制系統。例如：向識別軍用車輛的監控模型注入污染訓練數據時，需規避支持民用基礎設施的系統，確保效果始終指向合法軍事目標。

比例原則
 比例原則禁止軍事收益與預期附帶平民傷害失衡的攻擊，此原則在非動能領域仍具相關性——當行動可能間接影響民用系統時。理論上，數據投毒導致模型誤判或引發連鎖物理毀傷。為避免此后果，規劃者須確保污染模型的觸發機制僅作用于作戰意義明確且嚴格界定的軍事場景。

必要性原則
 軍事必要性原則要求任何行動（含隱蔽行動）須產生具體軍事收益。數據投毒通過削弱對手對AI決策（尤情報監視偵察/戰場解析系統）的信賴滿足此要求。但技術效果需審慎評估："確保誤識別"的論斷需更嚴謹表述，應修正為："定向篡改目標分類數據可能統計性增加對手模型誤識概率，削弱其決策優勢。"

同理，操控偵察數據集可致敵方AI系統誤讀地形或兵力部署。此舉雖非必然導致誤判，但會誘導系統輸出偏差結論——若配合偽裝、誘餌等欺騙行動效果尤甚。目標非無差別故障，而是受控削弱對手系統決策質量。

因此，區分、比例與必要性三項LOAC原則為數據投毒等隱蔽塑造行動提供政策指導框架。雖在和平時期或武裝沖突外情報搜集場景無法律約束力，但其應用能確保隱蔽網絡行動。

政策考量
 AI在軍事行動中角色深化既創造機遇也催生脆弱性。數據投毒作為高性價比、可擴展手段，能對技術先進對手施加不對等代價。實施投毒成本低廉，而對手檢測與消解攻擊的財務與操作負擔巨大。

關鍵前提是：不預設對手遵守國際規范或關注其AI系統完整性。相反，預判對手可能繼續使用已降級或部分受控系統——尤其當系統仍具破壞性產出時。此時數據投毒的戰略收益不在迫使合規，而在侵蝕對手信心、增加誤判風險，通過延遲/誤擊/過度修正削弱戰場效能。

數據投毒行動亦存戰略敘事風險：若受污染對手AI系統致平民傷亡，對手或嫁禍友軍（尤其發現隱蔽干預證據）。這要求精準目標選擇、倫理監督及先制信息戰策略，以塑造全球認知維護合法性。隱蔽行動須權衡其在物理域與敘事域的潛在意外后果。

然而，削弱對手對AI的信任可誘發猶豫、操作失誤與戰略癱瘓。例如：對目標識別算法的不信任或迫使對手回歸低效人工決策。縱使對手繼續使用受控系統，其性能降級仍帶來戰術戰略收益。

盡管承認數據投毒或削弱全球對AI信任，但保障國家安全與護佑官兵的迫切性，使其在具備法律授權、作戰紀律與倫理監督前提下具備應用正當性。

結論

數據投毒作為隱蔽能力體系的新銳力量，在AI驅動戰爭演進格局中提供獨特優勢。隨著AI日益定義現代軍事運作模式，在對手系統實戰部署前實施隱秘降級的能力，使得以預先塑造戰場——無需直接對抗或公開升級。

此能力非無風險：對手或繼續使用受污染AI達成破壞效果，或利用此類行動宣傳造勢，將責任轉嫁并削弱其公信力。故數據投毒運用須受作戰紀律、法律監督與戰略連續性約束，其使用應配合在爭議域維護道德與敘事優勢的整體工作。

最終，未來戰爭決勝關鍵非僅取決于誰建造最先進AI系統，更在于誰能最有效利用、削弱并控制支撐這些系統的底層數據環境。通過將進攻性防御性數據戰略整合至連貫國安框架，可不費一槍一彈贏得AI戰場持久優勢。

參考來源：美國西點

盡管商業與消費產業投入擴展現實（XR）技術研發已數十年，近期突破仍為軍事開辟了諸多新型應用場景。美國國防部研究與工程事務副部長辦公室已將XR人機交互列為美國防部（DOD）14項關鍵技術領域之一。隨著美國防部持續推進XR及相關應用開發，美國會正在考量其對國防授權撥款、軍隊結構及網絡安全的影響。

概述

XR涵蓋三大物理與數字環境類別（圖1）：

• 虛擬現實（VR）：完全沉浸式數字環境（例如使用戶置身游戲虛擬世界的視頻游戲）

• 增強現實（AR）：物理環境上的數字對象疊加層（例如在用戶視頻/照片疊加預設特效的Instagram濾鏡）

• 混合現實（MR）：物理與數字環境融合體系，支持實體與虛擬物體交互。區別于AR，MR允許用戶操控物理/數字對象，并在同一混合環境中共享視圖（例如在投影數字地圖上協同標注敵軍位置）

圖1. 擴展現實主要類別

5G與邊緣計算（在“數據源位置或鄰近區域”執行的計算）等關鍵技術將持續拓展XR應用邊界。這些技術可提升數據傳輸速率、增加用戶承載量、縮短延遲時間，從而支撐大規模網絡化應用。美國防部已在劉易斯-麥克科德聯合基地（華盛頓州）與圣安東尼奧聯合基地（得州）測試支持5G的XR應用。

擴展現實的軍事應用

美軍各軍種正探索XR在戰術訓練、飛行訓練、裝備維護、醫療訓練及作戰等領域的應用。

• 訓練領域

美國防部意圖借力“游戲產業成熟的AR/VR與實況訓練技術”開發定制化XR項目。這可使軍隊開展物理環境中成本過高或風險過大的訓練課目，并實現異地官兵協同訓練。

以美陸軍“合成訓練環境（STE）”為例——這個旨在輔助實況訓練的XR系統，力求讓士兵“在首戰開始前，就能與未來并肩作戰的戰友，在包含城市密林、叢林、沙漠及地下空間的復雜作戰環境中開展實戰化訓練”。STE設計目標是通過高效重復訓練提升士兵專業素養，進而增強戰備水平與殺傷效能。

美空軍運用XR開展飛行訓練以降低成本、縮短訓時、減少機體損耗，同時探索維護訓練應用并構建虛擬機庫體系，“實現各類機型全天候隨地訓練”。美海軍則致力通過XR技術聯通全球工程師與維護人員，實施實時遠程協同維修。

美國防部正研究XR在醫療訓練領域的應用。據空軍表述，XR可“在無需增加人力配置的情況下提升訓練可及性”，為人員短缺的醫療培訓課程提供分布式學習解決方案。

• 作戰領域

軍方持續推進XR作戰應用探索（圖2）。長期以來，XR技術已融入飛行員使用的平視顯示器（HUD）及頭盔顯示器（HMD）。這些設備能實時提供飛行參數與傳感器數據，強化用戶態勢感知與武器瞄準能力。以F-35戰機HMD為例，其外置攝像頭賦予飛行員360度全景視野，疊加夜視熱成像功能并同步顯示探測目標技術參數（如高度、速度）。

美陸軍正開發“綜合視覺增強系統（IVAS）”——基于微軟商用HoloLens加固設計的平視顯示器。軍方文件表明，IVAS旨在“整合新一代全天候態勢感知工具與高分辨率數字傳感器，打造提升士兵感知、決策、目標捕獲與交戰能力的單一平臺”。

圖2. XR戰場應用示意圖

美國會關注的議題

美國會評估國防部XR軍事應用投資時可能考量以下問題：

• 成本效益

XR軍事應用前期開發成本差異顯著，其中耗資220億美元分十年部署的IVAS系統屬最大規模項目。不過XR系統部署后可通過避免人員集中、實彈消耗及平臺損耗降低訓練成本。國會或要求獨立評估XR訓練與作戰應用的潛在收益（如認知過載風險）與成本節約空間，研判是否存在成本更低的替代方案。同時需獲取包含維護需求的XR系統全壽命周期成本預測。

• 技術成熟度

部分XR應用（尤以獨立AR系統）已相對成熟，但更多項目仍處早期階段，面臨技術整合難度或部署測試延遲。國會或將持續追蹤XR系統技術成熟度以判定資金支持力度，并評估配套支撐技術的成熟度與資金保障狀況。

• 人力資源影響

XR應用或對軍隊結構與人員配置產生多重影響：若顯著提升訓練作戰效能，可縮減訓練單位編制或降低總兵力需求（以更少兵力維持更高戰備水平）；反之亦可能增加維護保障與網絡安全人員需求，甚至推高總體兵力規模。

• 網絡安全與信息防護

分析人士警示XR系統存在網絡安全漏洞風險，可能遭受竊取數據或操控社交交互的“初始攻擊”。此類漏洞或使對手獲取高價值目標數據庫（含訓練數據、武器維護信息、圖像分類、地圖測繪等）及美軍位置情報。

若對手操控XR系統，可扭曲軍事行動協同的通用作戰視圖，導致人員裝備誤判（引發誤傷或平民傷亡），甚至奪取美軍無人系統控制權（如IVAS系統操控微型無人機執行ISR任務的功能）。美國會可要求聽取國防部XR系統網絡安全測試報告，并對存在重大漏洞的系統凍結撥款資金。

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

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

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

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

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

傳感器網絡與指揮控制體系

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

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

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

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

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

AI賦能的戰斗機

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

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

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

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

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

欺騙功能AI

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

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

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

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

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

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

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

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

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

參考來源：

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近年來，無人機已成為現代戰爭的標志性技術。從小型商用四旋翼飛行器到精密遠程系統，這些無人航空載具（UAV）正深刻重塑戰場形態。其低成本與易部署特性引發全球多國政府的高度關注。這一轉變在持續進行的烏克蘭戰爭中尤為顯著——無人機在情報搜集、目標鎖定及直接攻擊敵方裝備人員等環節發揮著核心作用。

俄烏無人機戰爭

烏克蘭戰場已成為各類無人機技術與反制手段的試驗場。

近期戰例是烏克蘭對俄實施的大規模無人機集群襲擊。數十架無人機經協同編隊深入俄羅斯領土（包括別爾哥羅德、韃靼斯坦及克拉斯諾達爾地區），同步攻擊煉油廠與軍事基礎設施。此舉不僅彰顯烏克蘭日漸增強的敵后打擊能力，更凸顯協同無人機集群構成的重大威脅。尤為重要的是，這標志著基輔方面戰術轉型，將無人機運用推向戰略前沿。

俄方當時宣稱通過電子戰系統與地對空導彈防御攔截了多數無人機。然而后續衛星圖像與開源情報證實：至少部分無人機成功突破防御并造成重大設施損毀。該事件暴露出同時偵測與壓制大量低空小型無人機的極端困難性。

而就在幾天前，據烏克蘭國防情報局向全球披露的戰報：烏方無人機襲擊摧毀了逾40架縱深部署于俄境內的軍用飛機。一位匿名烏克蘭高級軍官向美聯社透露，此次遠程打擊經18個月周密策劃，由總統澤連斯基親自督導實施。

澤連斯基表示，117架無人機從俄聯邦安全局（FSB）地方辦公室附近區域協同出擊。俄羅斯媒體發布的社交媒體畫面顯示，無人機從卡車貨廂的發射容器中升空，于6月1日同步襲擊多個軍用機場的41架軍機，包括A-50預警機、圖-95及圖-22M戰略轟炸機。俄軍此前曾使用圖-95與圖-22轟炸機對烏實施導彈打擊，A-50則承擔偵察與指揮職能。

據美聯社報道，烏克蘭國防情報局官員后續確認此次行動摧毀約34%的俄軍戰略轟炸機隊。俄羅斯國防部承認這些襲擊，并補充說明伊爾庫茨克地區（距烏4000公里）及北部摩爾曼斯克的空軍基地亦有飛機損傷與火災發生。

作戰中的無人機運用

除直接攻擊外，無人機在前線其他領域同樣發揮關鍵作用。在烏克蘭東部戰場，俄烏雙方部署數千架第一人稱視角（FPV）無人機執行偵察與直接打擊任務。此類無人機常配備爆炸裝置，由佩戴視頻護目鏡的操作員引導實施“自殺式打擊”，可實現精準點殺傷。社交媒體近期涌現大量視頻，展現FPV鎖定孤立無援的單兵實施絕殺的場景。阿夫迪夫卡與巴赫穆特周邊戰事的影像資料還證實：這些裝置被用于癱瘓坦克、摧毀掩體及襲擾步兵單位。

烏克蘭無人機部隊精通商用無人機改裝技術，并能協調廣闊戰線的協同打擊。作為回應，俄軍重點投入電子對抗手段（包括信號干擾與欺騙）以破壞無人機通信導航。

但前線還存在其他限制無人機效能的應對方法。

反制無人機的手段

鑒于現代作戰中無人機應用激增，據報道全球軍隊正研發三類反無人機技術與戰術：動能、電子與程序化應對手段。

1. 電子對抗（EW）：

電子干擾是最廣泛使用的無人機壓制手段，涵蓋GPS干擾、射頻干擾及信號欺騙。俄羅斯部署“克拉蘇哈”（Krasukha）及“驅離”（Repellent）系列移動式電子戰系統，用于保護關鍵資產并破壞無人機行動。但電子對抗并非萬全之策：多數商用無人機預編程“自動返航”或“跟隨”功能，信號中斷時仍可觸發；現代集群攻擊常采用不依賴持續操控的自主無人機，使其抗干擾能力顯著增強。

2. 動能攔截武器：

導彈、高射炮乃至激光器等傳統防空武器可摧毀無人機，但對高速小型目標常顯成本過高或響應遲緩。這催生了以色列“鐵光束”（Iron Beam）激光系統及美制“郊狼”（Coyote）攔截無人機等專用裝備的發展熱潮。在烏克蘭戰場，雙方更多采用簡易應對手段：包括隨手武器射擊，甚至使用霰彈槍擴大彈著散布面。此外，雷達制導自行高炮（如德國援助的"獵豹"（Gepard）系統）經證實能有效攔截低空無人機。

3. 程序化應對與戰術調整：

除硬件方案外，前線部隊通過戰術調整降低無人機威脅。烏軍精于運用偽裝、煙霧及誘餌欺騙操作員，部隊機動常選擇低能見度時段，單位頻繁轉移陣地規避偵測。有報道稱甚至采用充氣假目標誘導攻擊火力，掩護真實坦克、裝甲運兵車等裝備。上述措施配合便攜式雷達、聲學傳感器及人工瞭望哨使用，可預警來襲無人機，為地面單位爭取反應時間或尋求掩體。

反無人機戰略的未來發展??

北約等軍事聯盟正投資構建分層反無人機系統，整合傳感器、電子戰工具、動能攔截武器及人工智能驅動的指揮系統。其核心目標可概括為：在不同環境中實時偵測、追蹤并摧毀無人機。

由此，定向能武器（如激光與微波系統）等新興技術有望提供針對無人機集群的性價比防御方案——至少在相對開闊區域適用。英國陸軍已測試能精準擊落無人機的激光武器，其附帶損傷可控制在最低限度。

然而迄今尚無單一反制手段被證實完全有效，尤其針對集群式自主無人機。隨著無人機技術日益精密與普及，軍事規劃者必須采用融合技術、戰術及訓練的多層防御策略，以有效應對這一漸長的威脅。烏克蘭戰爭不僅暴露全球頂級軍隊的脆弱性，更在決定未來戰爭走向的關鍵領域加速了技術創新。

參考來源：intellinews

國家與非國家行為體的無人機攻擊威脅持續存在且不斷升級。無人機（或稱無人航空系統，UAS）具備成本低廉、可消耗組網特性，能對軍民目標實施多樣化動能與非動能打擊。即便面對高度一體化防空體系，無人機仍可輕易滲透突防，致使在人員與基礎設施防護領域面臨嚴峻挑戰。

在此威脅環境下，需著力構建反無人機（C-UAS）防御體系，并為技術能力薄弱的伙伴提供教育培訓與戰術支援。C-UAS解決方案開發的核心路徑包括：威脅分類分級、整合既有經驗與技術儲備、研判實時態勢、通過訓練與推演創新戰法。當前反制技術已部分成熟，具備實戰接觸經驗的部隊也積累了一定戰術認知。全球范圍內具備實戰接觸或興趣研究的軍職人員與民間人士，可為無人機運用與威懾策略提供關鍵洞見。

本文系統剖析無人機威脅譜系、美國現行監管框架，以及軍事與民用領域的既有及潛在應對措施。盡管兩類環境在C-UAS技術與響應層面存在交集，但其威脅特征與反制手段差異顯著。盡管聚焦美國無人機應用與反制實踐，文中關于戰法理論、監管機制與對抗策略的論述，經適應性調整后可擴展至其他國家的特殊國情。最終，消解敵對方與恐怖勢力無人機威脅需依托全社會各層級的認知普及與協同聯防。

軍事領域中的無人機演進與應用

無人機并非戰場新事物。英國與美國于1918年即展開無人機試驗，盡管未投入實戰，但遠程操控無人飛行器的概念已具雛形[1]。兩次世界大戰間，無人機測試持續推進，至1946年，美國空軍實現B-17轟炸機從夏威夷至加利福尼亞的遠程操控飛行[2]。近期F-16戰機的無人駕駛試飛，更預示空戰或將步入"無人艙"時代[3]。

在訓練或實戰中承受間接火力（如炮擊或迫擊炮）的壓制，往往帶來高壓體驗。高效間接火力通常依賴熟練觀察員的目標引導。在當代全域戰場中，無人機已演變為搭載各類攝像與傳感裝置的觀察平臺，能夠定位敵方目標并將數據回傳炮兵單位，實現精準打擊，而操作員可身處安全防護區域。過去二十余年，多個國家成功運用無人機執行監視、偵察與目標打擊任務。然而，眾多對手現已采用相同技術達成類似目的。

無人機定義、威脅分級與戰場影響

本文中，無人機指可遠程操控的無人載具，涵蓋陸、海（如黑海近期行動所示）及空域應用[4]。美國陸軍按尺寸將潛在敵方無人機分為五類，其中第1類（"微型無人機"，重量低于20磅）與第2類（"小型戰術無人機"，最大55磅）構成獨特威脅。此類無人機即便使用傳感器亦難探測，裸眼識別更為困難[5]，雖體積小巧卻能投擲手雷級彈藥或攜帶小型爆炸裝置[6]。四旋翼消費級無人機亦屬此范疇，其民用領域涵蓋攝影、測繪、競速、狩獵與漁業，可通過實體店鋪或網絡渠道公開購買。

美軍實戰經驗證實，無人機可被對手快速掌握并形成戰場優勢。筆者親歷多場戰役中經武器化改裝的民用無人機顯著改變攻防態勢。阿富汗戰爭期間，塔利班即利用商用無人機實施偵察與目標定位，迫使攻守雙方重新評估安全策略。

海軍陸戰隊沃克·米爾斯中尉指出，無人機存在本身即可對步兵單位形成"威懾壓制"——無需開火即能限制其機動[7]。部隊位置遭敵方無人機鎖定后，將面臨間接火力打擊與反攻威脅，可能導致任務失敗、人員傷亡并需調動未預置資源實施撤離[8]。資源匱乏的行為體通過少量無人機即可削弱強敵的非對稱優勢：一架缺乏反制手段的無人機足以迫使無建制反無人機能力的部隊進入隱蔽狀態，直至空情變化。

俄烏戰爭初期，烏軍利用自購無人機加裝爆炸物的創新戰術重創俄軍，獲防務專家贊譽[9-10]。然而此類戰術并非全新，俄方迅速吸取教訓并發展自主攻防體系[11]。國際層面：親烏團體通過眾籌獲取3D打印定制彈艙技術[12]，低成本爆炸裝置與無人機結合形成高效打擊手段[13]；軍工企業以創新投資名義提供零部件支持，同步拓展行業布局[14]。隨著戰事持續，雙方在盟友協助下不斷升級無人機戰術——俄方通過與伊朗、中國合作保持技術優勢[15]，凸顯現代沖突中無人機軍備競賽的全球化特征。

美軍現行反無人機條令解析

美軍現行條令對機動部隊防御無人機威脅的指導仍顯不足。由陸軍防空炮兵部隊編撰的《ATP 3.01-81反無人航空系統戰術》旨在：
? 提供對抗低空、低速、小型（LSS）無人機威脅的作戰規劃指南

? 指導將反無人機（C-UAS）士兵任務納入部隊訓練體系

? 為旅級及以下部隊提供應對小型無人機威脅的規劃框架（當區域威脅評估包含此類目標時）[16]

該條令明確指出，陸軍尚未形成專門的反無人機戰術技術規程（TTP），但建議通過規劃、報告與態勢感知應對無人機威脅[17]。盡管條令強調通用戰術紀律（如光學偽裝與噪音管控）——包括"在車燈上涂抹泥土、使用偽裝網遮蔽擋風玻璃反光...部署隔音屏障與泡沫材料降低設備噪音"[18]——但面對快速部署的偵察無人機（通常配備持續跟蹤攝像頭）時，此類措施往往難以奏效。

條令授權指揮官根據交戰規則采取必要防護措施，并允許將小型無人機交戰權限下放至單兵[19]。但實踐中，單兵使用輕武器（含機槍）射擊高速無人機（部分時速達70公里）的成功率極低[20]，且盲目開火易引發誤傷或附帶損傷風險。條令任務編號44-1-100僅建議"使用所有可用輕武器對抗空中目標"[21]，卻未明確火力凈空程序，暴露出戰術指導的粗放性。

盡管《ATP 3.01-81》條令想法良好，但仍遺留關鍵問題：如何在本土營區有效實施反無人機（C-UAS）部隊訓練？如何規避士兵誤擊高速小型無人機的風險？機動部隊在城市環境如何調整C-UAS戰術？應采用何種火力控制措施有效癱瘓無人機？若部隊行蹤遭無人機偵測，如何權衡任務中止或撤退的決策要素？如何制定應對集群無人機的防御準則？在單架無人機即可癱瘓整支部隊的時代，這些問題至關重要。

進攻層面同樣存在核心議題：誰應監管無人機進攻行動？監管邊界如何界定？地面機動部隊與指揮所間如何協調無人機視頻情報需求？交戰規則是否需納入友軍協同的半自主/全自主無人機系統？反無人機資產的使用權限如何分配？沖突規避機制如何設計？關鍵在于如何授權基層作戰單元快速處置第1、2類單架或集群無人機威脅。

2023年4月美國國會研究服務局發布的《國防部反無人機系統》報告，體現了國家層面對此議題的關注，并提出以下國會質詢方向：
? 國防部C-UAS系統研發與采購資金是否在科研與列裝間平衡分配？

? C-UAS執行機構設立在多大程度減少采購冗余并提升效率？

? 國防部與國土安全部、司法部、能源部等機構在C-UAS領域的協作深度？

? 是否需調整空域管理、作戰概念、交戰規則或戰術以優化C-UAS運用及與美軍其他行動的協同？

? 國防部與聯邦航空局及國際民航組織協調應對C-UAS對民航威脅的進展？[22]

美國防部反無人機技術革新路徑

美國防部將開發全譜無人機識別系統及威脅消除方案[23]。如前所述，攻擊復雜性取決于策劃者的想象力——例如將無人機偽裝為鳥類。鳥類學家已通過仿生無人機優化遷徙與行為研究，敵方或采用類似手段實施隱蔽攻擊[24]。鑒于此，決策者與應急部門需同步探索創新防御選項。

軍民創新研究院（CMI2）等機構為預期遭遇無人機威脅的部隊提供專項訓練與場景模擬[25]。此類機構可與軍方協作開發數據驅動模型，定制化反制戰術與條令。推動國家訓練中心與CMI2等企業的合作，可形成保持國防部技術領先的競爭優勢。

美國防部將反無人機場景整合至任務核心科目，開發融合專項技能的訓練評估體系。建議部隊將反無人機任務納入年度訓練與部署前驗證流程。鑒于無人機威脅具有全域性，聯合部隊需協作制定通用條令框架，各軍種據此細化作戰規程，形成攻防一體的戰術建議[26]。

組建反無人機專項訓練機構，聚焦最新戰術技術規程（TTP）的實戰轉化。此類中心可通過工業界合作，利用民用領域專長與數據資源，開發多場景解決方案。整合面臨同類挑戰地區的國際防務經驗，可構建理想化應對體系。

各軍種需共同參與戰術研討，制定可跨域擴展的反制策略：
? 海上環境：側重電磁干擾與艦載攔截系統協同

? 城市環境：開發建筑遮蔽與定向能武器巷戰應用

? 單兵班組：采用偽裝隱蔽戰術

? 基地防衛：重點部署反偵察偽裝與區域拒止系統

將無人機威脅認知融入教育、訓練與考核全鏈條：
? 單兵技能認證：在"專家步兵徽章"等考核中增設反無人機場景

? 連級演訓：設置偽裝布設與欺騙戰術應用科目

? 數字安全意識：將無人機威脅與士兵社交媒體信息泄露風險等同重視

軍事院校在反無人機領域的創新實踐

應對無人機威脅的另一路徑是吸納具備實戰經驗的官兵與專家參與技術研發。士兵基于無人機對抗實踐提出的視角，或是識別反制方案與驗證防御效能的優選途徑。例如，美國陸軍國民警衛隊米奇·里夫中士憑借計算機編程專長，開發出反無人機訓練軟件，使士兵能夠在模擬環境中參與多威脅場景對抗訓練[27]。該成果斬獲首屆美國中央司令部"創新綠洲"競賽，軟件正加速量產列裝。里夫強調防御理念需源自戰術級實踐者："反無人機實戰經驗驅動我與團隊開發解決方案...當前處處可見才華橫溢的官兵，他們正為作戰環境中的難題提供答案"[28]。

未來作戰人員正通過無人機操作訓練、戰術實驗及戰場可視化預演，適應無人機泛在化戰場環境。美國西點軍校已將無人機納入學員領導力發展訓練（CLDT）體系：工科學員研發滿足特定任務需求的定制無人機；機動戰術學員運用無人機實施模擬目標偵察。訓練中融入作戰與訓練行動后報告（AAR）的技法，指導學員通過技術改進提升無人機作戰效能[29]。

將無人機技術交予年輕軍官群體，有助于構建當前與未來攻防戰術體系。在訓練與實驗室環境中向預備役軍官提供新技術，既能提升新兵戰場適應力，又可催生創新訓法戰法，培育新條令認知素養。美軍各軍種需持續加強官兵對沖突中無人機演進的接觸深度，將實戰洞察融入訓練與評估體系，為未來沖突中的無人機攻防做好戰備儲備。

本土無人機威脅、政策與監管革新需求

若商用無人機可投入活躍沖突區，其同樣能用于常態安全區域。例如，攻擊者可輕易改裝無人機撞擊變電站，或攜帶導電材料覆蓋輸電線引發電弧導致大范圍停電。一旦被惡意利用，無人機將成為擾亂民生基礎設施、制造社會動蕩的新型攻擊載體。

美國雖已制定無人機法規，但政府無力有效監管多數使用行為。《美國法典》第49編第44809節"娛樂用途無人機操作例外條款"規定了境內娛樂級無人機操作通則[30]。該條款對娛樂用戶限制寬松：僅要求無人機注冊并顯示標識，操作者需持有注冊證明[31]。但若操作者拒絕注冊，或執法人員缺乏法規認知，監管將形同虛設。決策者與執法部門需在惡性事件發生前，就以下議題展開研討：
? 如何強制實施注冊制度？

? 如何提升警務人員法規熟悉度？

? 如何在保障公民自由前提下強化監管？

美國聯邦航空管理局（FAA）于2023年9月頒布無人機遠程識別強制令，要求設備廣播身份與位置信息[32]。盡管政策合理，但FAA承認受限于識別模塊短缺與授權空域不足，該規定更多具有指導性而非約束力[33]。

決策者與應急部門應重新評估現行法規可行性，并考量以下革新：

1. 立法層面：建立私有無人機合法操作新規，制定國家層面應對戰略，組建專職反制特遣隊。
2. 執法體系：明確市政層級的監管主體責任，避免將新增職責簡單疊加于已超負荷的治安機構。
3. 技術標準：加速推進遠程識別模塊普及，劃定強制廣播空域，研發非合作目標追蹤技術。
4. 跨部門協同：構建國土安全部、能源部等關鍵基礎設施部門的聯合預警機制。

核電站面臨的無人機集群威脅與防御體系重構

2015至2019年間，美國24座核電站遭遇57起不明身份無人機集群入侵事件[34]。截至2023年5月，仍有49起事件未告破，凸顯持續存在的無人機探測與操作者定位能力缺陷[35]。核設施雖具備應對傳統威脅的高等級防護，但無人機集群作為新型威脅暴露出防御盲區——既有安防體系未將無人機納入考量，致使反應堆周邊輔助基礎設施（如輸電網絡、冷卻系統）面臨更高風險。

全美最大核電站——亞利桑那州帕洛弗迪核電站近十年頻遭入侵[36]。該站為西南地區數百萬人提供電力保障，維系沙漠高溫下的經濟運轉與民生需求[37]。盡管部署了13英里半徑無人機探測系統，但持續入侵事件證實現有防護存在漏洞[38]。

現行防御技術與違規處罰力度（含高額罰款與刑事指控）未能有效遏制威脅[39]。FAA公開數據庫顯示，八年累計記錄數千起未授權無人機目擊事件，月均新增超百起報告[40-41]。盡管FAA強調"無人機接近航空器屬危險違法行為"，但監管實效有限。

設施規劃者需從多維度強化防護：

1. 物理遮蔽：對易受攻擊的接入點與關鍵輔助設施進行視覺偽裝
2. 結構加固：針對廠區能源輸送節點實施防護升級工程
3. 分層防御：建立廠區外圍安全環，構建"探測-攔截"縱深體系
4. 智能升級：整合人工智能驅動的早期預警與自主攔截系統

未來核設施防御需平衡安全需求與正常運維，既不過度限制非惡意無人機應用（如設備巡檢），又能有效化解潛在威脅。此過程要求政策制定者、安防專家與核電運營商深度協同，構建適應無人機時代的綜合防護范式。

本土無人機威脅的監管框架構建建議

以美國聯邦航空管理局（FAA）為代表的監管機構在無人機管控中發揮核心作用，涵蓋安全監督、公眾意識提升與合規性執行[42]。對于技術能力有限的小型國家，等效監管機構可采取以下措施確保安全并遏制非法濫用：

1. 強制登記與許可制度：要求境內所有無人機（無論使用意圖或購買來源）進行設備注冊，并強制操作者取得遠程飛行員執照。
2. 階梯式處罰機制：實施漸進式懲戒措施，包括高額罰款、許可吊銷及刑事指控。
3. 動態核查機制：開展無人機注冊與執照的隨機抽查，通過持續更新監管手段營造"全視監管"威懾效應（即便在人力與資金受限條件下）。
4. 公眾教育計劃：借助媒體渠道強化法規與安全協議普及。

各國在制定政策時需審慎權衡：既要保障公民安全、防御"獨狼式"無人機襲擊行動，又須恪守公民憲法權利。監管機構在評估威脅與制定解決方案過程中，應避免采取過度威權化限制措施，防止對公民自由造成不當侵害。

應對無人機威脅的綜合性結論與行動框架

無人機已成為戰場常態存在，并對民用領域構成潛在威脅。盡管當前尚無徹底消除無人機恐怖襲擊威脅的完備方案，但通過分層式反無人機系統（C-UAS）策略——涵蓋教育普及、技術創新、跨域協作、條令調整、監管舉措及組織變革——可構建有效防御體系[43]。

• 軍事防御體系構建
   為應對敵對勢力無人機威脅，需強化部隊對無人機性能與分類的認知。通過聯合軍種會議整合各軍種、各作戰層級的實戰經驗，制定統一條令與訓練體系，篩選最優防御方案。自下而上開發戰術并擴展至大規模防御部署，是可行路徑。精準界定無人機威脅本質有助于技術方案適配，并引導關鍵問題研究，例如：敵方為何優先選擇無人機戰略？

• 軍民協同治理機制
   組建由實戰經驗豐富的軍地人員構成的聯合機構，負責評估、調整、建議與執行攻防行動，形成本土反無人機恐怖主義概念框架。該機構核心職能包括快速獲取與測試新型反制技術，保持C-UAS技術前沿性，使其他軍事單位與民事機構能聚焦沖突決勝關鍵任務。

• 公眾參與與國際協作
   在市政應急準備會議中納入公眾創意征集，結合防御規劃激發群體智慧。需以"想象不可想象之威脅"的思維預防潛在危機——珍珠港事件與"9·11"恐襲的教訓警示我們：敵對勢力將持續探索滲透社區、傷害公民的新途徑，如針對特朗普總統的無人機刺殺未遂事件與委內瑞拉總統馬杜羅遇襲案所示[44]。

若重新評估無人機政策并強化監管執行，可引領國際社會制定反恐建議方案。與可信伙伴共享全球敵對無人機事件的經驗與視角，將提升集體防御效能。盟國應協同整合經驗、調配資源、健全法律、審查現行法規，并建立專職機構應對新興威脅。最佳無人機攻防洞見往往誕生于軍民領導者經驗共享的協作環境。

參考來源：美國陸軍特種部隊

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

AI整合評估框架

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

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

未來五年（2025-2030）：AI整合關鍵期

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

后勤與供應鏈自動化突破

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

AI增強作戰決策

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

自主系統戰力升級

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

海軍陸戰隊與AI：未來十年（2030-2035）

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

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

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

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

海軍陸戰隊與AI：未來十五年（2035-2040）

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

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

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

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

結語

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

烏克蘭大規模使用無人武器平臺反映了現代戰爭的快速演變，由于反制措施的出現，戰術優勢往往轉瞬即逝。隨著烏克蘭增加遠程無人機的生產，這一激增凸顯了烏克蘭在防御中對無人系統的日益依賴。戰爭經驗表明，無人系統現已成為軍事戰略不可或缺的組成部分，其成功依賴于適應性與創新。

產量與航程持續提升

2024年底，烏克蘭總統澤連斯基宣布計劃在2025年生產近30,000架遠程無人機。2024年10月，烏克蘭國防部報告稱，十個月內已簽訂160萬架各型無人機采購合同，總價值超1,140億格里夫納（約合25.5億歐元）。該數字涵蓋偵察無人機、遠程打擊無人機、第一人稱視角（FPV）無人機等類型，但并未完全體現全年采購總量——安全局、國民警衛隊、內務部等機構另有獨立采購合同，且部隊與志愿組織直接通過公開市場購買后移交軍方。據國防部第一副部長伊萬·哈夫里柳克透露，自2025年初以來，烏軍每月接收約20萬架無人機（含FPV），較2024年一季度月均2萬架的接收量實現驚人十倍增長。

盡管數據亮眼且較2024年顯著進步，但大規模作戰環境下對各類無人機的巨量需求將持續存在。因此，即使當前采購規模可觀，烏軍仍可能繼續擴大無人機采辦。俄羅斯在攻擊遠離前線的烏克蘭城市（對平民施加心理壓力）時，也更多采用單向攻擊（OWA）無人機而非導彈。俄方同樣在提升無人機產量（包括"天竺葵"與誘餌無人機），因其戰略航空力量壽命有限，且彈道導彈成本遠高于無人機，極少用于精確打擊。

圖：烏克蘭無人系統的發展

俄羅斯的單向攻擊無人機持續升級，戰術運用也不斷革新。俄制造商測試反電子戰（EW）系統手段以增強抗干擾能力，同時提升速度與機動性參數，并試驗大當量炸藥、多類型彈頭與其他裝備的載荷配置。然而，國際社會仍能制約俄羅斯本土無人機生產升級，因其零部件高度依賴進口。烏克蘭的情況則不同，因其需實施500公里甚至超過1000公里的打擊——特定類型無人機專為此設計，因烏軍目前缺乏其他可覆蓋此射程的武器。

2024年的關鍵趨勢是雙方戰線各類無人系統數量顯著增加。當前階段，無人機已能幾乎每日攻擊俄羅斯邊境及縱深1500公里內的煉油廠、國防企業與軍事設施。烏克蘭2024年實現質變突破：2022年未實施此類打擊，2023年遠程攻擊鮮有無人機參與。2024年11月6日夜，烏軍襲擊距烏1500公里的里海艦隊卡斯皮斯克基地，擊中多艘導彈艦——此前最遠打擊記錄為1200公里（包括韃靼斯坦共和國國防工業目標）。烏軍總司令亞歷山大·瑟爾斯基宣稱打擊范圍已達1700公里。整個2024年，烏軍摧毀俄境內377個目標，多數為無人機直接攻擊所致。此類打擊在2025年仍將對俄構成重大挑戰，因其無法在廣袤領土全面部署有效防空。數據印證無人機突襲成效：至2024年底，俄煉油產能因無人機攻擊跌至12年來最低點。

烏克蘭無人機庫持續擴展

當前烏克蘭約有500余家企業從事無人機生產，其中240余個項目已獲國防部認證。獲準向烏軍供機的企業數量持續增長。自2022年2月全面戰爭爆發以來，烏方已研發多類新型無人機，包括大型攻擊多旋翼機、中國"御"系列無人機仿制型號、海上無人系統（"海軍無人機"）及用于補給撤離的無人地面載具（UGV）。烏克蘭系統的獨特優勢在于可即時投入實戰檢驗，發現問題后迅速升級改進，這使得其產品在國際市場具備潛在競爭力——以抗電子戰能力與實戰驗證的升級能力見長。

圖：Shark-M無人機

明星機型解析
 烏克蘭無人機型號體系令人矚目，若干明星機型尤為突出。全面入侵前，烏克蘭已生產"萊萊卡-100"等偵察/攻擊無人機。該型機由Deviro公司2017年設計，可在強電磁干擾與GPS拒止環境下持續飛行4小時，覆蓋100公里范圍。2024年，烏克蘭特種系統公司（Ukrspecsystems）推出的"鯊魚"偵察無人機投入實戰，抗干擾性能突出，偵察半徑達80公里。其改進型"Shark-M"航程擴展至420公里，留空時間增至7小時。該公司PD-2無人機兼具偵察與打擊能力，可攜帶3公斤爆炸載荷。烏克蘭航空系統公司研制的"瓦爾基里"戰術偵察無人機憑借隱身特性廣受好評。

實戰驅動創新
戰場現實迫使制造商聚焦開發戰前未有的單向攻擊（OWA）無人機。此類機型現可實現1000公里以上高精度打擊，典型代表包括：
? 安東諾夫An-196"柳特伊"無人機：精準投送爆炸載荷至1000公里外目標
 ? "魯巴卡"小型OWA無人機：與"柳特伊"協同實施集群突防，單次攻擊可動用超百架次混淆俄防空系統

圖：Shark-D無人機

高光作戰案例
 UKRJET公司研制的"海貍"遠程游蕩彈藥因襲擊俄煉油廠與莫斯科等行動聲名鵲起。公開視頻顯示，烏軍還將A-22"狐蝠"輕型運動飛機改裝為無人打擊平臺，可攜帶200公斤載荷實施1200公里精確打擊。此類改裝機的未來發展方向包括可重復使用化改造，使其具備投擲250公斤FAB-250航彈后返航能力。若成功實施，此類打擊將進一步削弱俄戰略航空戰力與能源產能。

趨勢與新技術方案

烏克蘭研發的無人系統具備顯著的現代化升級潛力。2024年，烏克蘭國防部簡化無人機認證測試流程，周期從六個月壓縮至一個月以內。通過在戰斗區域直接測試無人機，技術開發與升級周期得以大幅縮短。

無人系統發展的下一步可能涉及：增加無人地面載具（UGV）數量、引入人工智能功能、提升無人機技術特性、開發反無人機攔截器。

例如，FPV無人機作戰半徑持續擴展。早期商用無人機航程僅5公里，現借助中繼器增至約20公里。由于前線電子戰（EW）密度激增，2024年光纖制導無人機使用量上升（俄軍增幅顯著），2025年烏軍或擴大列裝規模。此類無人機主要任務包括攻擊敵方干擾器，為無線電控無人機開辟作戰空域。

烏軍還首創無人機攔截戰術，用于對抗俄軍攻擊與偵察無人機。攔截型無人機飛行時速可達280公里，攜帶0.5公斤爆炸載荷；甚至采用低成本攔截方式——如用木棍撞擊目標螺旋槳。此類方法成本遠低于傳統防空導彈。烏方正尋求國際合作，例如"Brave 1"創新項目測試德國"泰坦"攔截無人機（時速300公里）。制造商計劃為其加裝機器視覺自動瞄準系統，并愿與烏克蘭開發者持續合作。

圖：授權在烏克蘭武裝部隊使用的Gulliver UGV

繼黑海無人艇（如"馬古拉V5"）成功作戰后，2025年無人化趨勢將向陸域擴展。烏軍UGV將更多用于補給、布雷/掃雷、醫療后送，以及搭載機槍、反坦克導彈或爆炸載荷實施火力支援。2024年11月，烏克蘭國防部與"Brave1"平臺測試100臺UGV，預計近期列裝部隊。

結論
 烏軍無人平臺的發展與應用揭示現代全面戰爭下戰場的快速演變。由于反制措施加速涌現，生產與認證周期被極致壓縮，技術優勢轉瞬即逝。對抗雙方持續尋求新方案，導致技術競賽隨沖突延長不斷加速。

戰爭經驗表明，無人平臺已成為現代戰爭不可或缺的組成部分，相關技術將深度融入軍事條令與戰略。制勝關鍵在于快速適應與創新，未來將更依賴人工智能整合、增強自主性與高質通信協同。

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

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

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

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

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

1. 支撐人機協同（HMT）的最新技術演進

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

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

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

1.1 YOLO目標檢測算法

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. 制空權協同中的人機協同

2.1 AI副駕駛系統

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

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

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

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

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

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

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

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

2.2 FCAS：歐洲空戰中的人機協同

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

• AI副駕駛與飛行員角色演進

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

• 忠誠僚機與去中心化自主性

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

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

結語：人機協同現狀與未來展望

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

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

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

目前空間對空間動能和非動能武器的發展正在改變外層空間軍事行為的性質。此外，在軌加油、在軌服務、組裝和制造能力所帶來的靈活性、機動性和可持續性，再加上軍用空間飛行器、獵殺者和巢狀玩偶衛星以及聚合定向能武器等新技術，使空間領域與更傳統的作戰領域發生了重新調整。雖然許多軍事系統的性質本質上是保密的，但從目前西方和敵方已經實施和正在開發的各種項目可以推斷，太空作戰模式正在發生轉變。因此，歐洲在空間的互操作性從未如此重要--但同樣重要的是，在法律責任模糊不清的情況下，在嚴厲的道德指南針指導下實現空間軍事化的能力。

2022 年 5 月通過的《歐盟安全與防務戰略指南》體現了 “歐盟對太空和防務的看法發生了范式轉變”（Fiott，2022 年，第 26 頁）。外太空作為人類最終的探索前沿，自誕生以來就一直是軍事占有的目標。與十年或二十年前相比，當今軍事格局的主要區別在于，現有技術已允許外層空間在更傳統的意義上軍事化。

本文將研究現代空間武器化的現狀，重點是空間對空間軍事系統。空間對空間技術的顯著發展正在重新定義空間軍事戰爭，促使其演變為一個 “作戰領域”。本文還將論證，新型天基能力的引入，即交會和近距作戰（RPO）以及可機動和可重復使用的具備作戰能力的軍用空間飛行器（MSVs）等武器系統，日益增強了空間軍事機動性和反應能力。因此，有觀點認為，太空軍事領域的性質正在演變為包括主動軍事基礎設施，而不是一般的被動基礎設施。在簡要回顧中國和俄羅斯的空間能力之后，文章還將介紹歐洲目前在定位、導航和授時（PNT）、空間通信、空間態勢感知（SSA）和導彈攔截、微型衛星等領域的項目，以及更相關的空間反應和響應能力。這些都表明了對敵對天基武器系統的關注，以及對攔截和減輕此類威脅的基礎設施的整合。盡管如此，結論是不可避免的：無論出于何種意圖和目的，空間現在都是一個戰場。

現代無人駕駛技術正在經歷快速發展，包括民用和軍事應用。自動駕駛汽車、無人機送貨以及用于救援和消防服務的無人機已成為當代基礎設施不可或缺的一部分。然而，這些技術在軍事領域的意義尤為重大，它們為未來的民用應用設定了標準和方向。

從歷史上看，軍事發展往往超過民用發展，為最新技術的應用鋪平了道路。如今，無人駕駛系統發展的一個關鍵方向是將其整合成群體或 “蜂群”，這需要專門的軟件來協調和同步眾多設備的行動。這些系統不僅必須自主，還必須能夠在包括電子戰（EW）在內的主動反制措施下有效運作。

蜂群無人機行動：現代要求與挑戰

現代作戰行動要求無人系統具有高度自主性，能夠適應不斷變化的條件，并能實時協調行動。在為軍事目的開發支持蜂群技術的軟件時，必須考慮一系列要求，這些要求不僅要確保功能性，還要確保安全性、抗干擾能力和高度自主性。以下是潛在客戶可能提出的要求示例清單：

一般要求

• 可靠性和復原力： 協議必須能抵御軟件和硬件故障，并能快速恢復。這一點在包括電子戰在內的主動對抗措施條件下尤為重要。
• 安全性： 協議必須確保對未經授權的訪問提供高水平的保護，包括數據和命令加密。重要的是提供自適應保護，根據檢測到的威脅自動加強保護。
• 模塊化和可擴展性： 軟件應具有模塊化和易于擴展的特點，可增加新功能并與各種類型的無人機和其他武器系統集成。
• 性能： 協議必須提供高性能，確保在高強度作戰行動中協調和同步行動。

功能要求

• 自主決策： 協議必須使每架無人機都能在任務參數范圍內獨立決策。
• 蜂群協調： 協議必須有效地在無人機之間分配任務，并在無需操作員持續干預的情況下協調無人機的行動。
• 適應變化： 協議必須能夠適應不斷變化的任務條件和環境。
• 基于場景的管理： 協議必須能夠讓操作員通過直觀的用戶界面配置任務參數和行動方案。

技術要求

• 通信接口： 協議必須支持各種通信標準和協議，確保通信的可靠性和安全性。
• 數據處理： 協議必須整合來自不同無人機的傳感器數據，以形成完整的任務畫面并分析當前狀態。
• 人工智能算法： 協議必須包含人工智能算法，用于基于機器學習的數據分析和決策。

操作要求

• 抗電子戰： 協議必須具有內置的電子戰防護功能，并能在主動反制措施下運行。
• 能源效率： 必須對協議進行優化，以盡量減少無人機的能耗。
• 支持和維護： 協議必須能夠在整個系統生命周期內提供便捷的更新和支持。

蜂群協議技術概述

蜂群（SWARM ）協議是為應對所有這些挑戰而開發的一個概念。它包括創新的解決方案，可在無人機之間提供穩定、自適應的通信，即使在主動電子戰對抗措施下也能確保無人機的協調性和自主性。

運行模式

蜂群協議在設計時考慮到了各種使用場景，使其能夠適應不同的任務條件。主要操作模式包括

• 標準模式： 該模式適用于需要中等加密級別和平均數據交換率的日常操作。協議采用先進先出算法，按照數據到達的順序進行處理，確保性能和資源消耗之間的平衡。
• 戰斗模式： 在作戰情況下，協議會激活增強型加密并提高數據交換頻率。優先隊列的使用可確保最重要的數據首先得到處理，這對及時決策和快速反應至關重要。
• 靜音模式： 對于隱蔽行動，該協議在使用高級加密的同時盡量減少數據交換。在這種模式下，WFQ 算法被積極采用，以在不同數據流之間公平分配有限的通信信道資源，同時維護數據流的保密性和完整性。
• 保護模式： 該協議會產生電子干擾，以對抗敵方無人機并保護地面部隊。在該模式下，使用后進先出隊列，優先處理最新數據，以便對新威脅做出快速反應并采取必要措施。

自適應加密

蜂群協議包括自適應加密機制，可根據當前條件自動選擇數據保護級別。在高威脅環境中，如作戰行動或電子戰（EW）對抗措施，會使用 AES（高級加密標準）。這種方法通過使用對稱密鑰和復雜的加密算法提供高度安全性。

在標準任務或訓練任務等不太重要的情況下，則使用 Fernet--一種所需計算能力較低的對稱密鑰加密方法。這樣既能確保更快的數據處理速度，又能保持足夠的安全級別。

該協議可在加密方法之間動態切換，利用預測性機器學習算法實時分析威脅。這樣，系統就能在數據傳輸速度和安全性之間保持平衡，尤其是在存在主動電子對抗措施的情況下。

動態網絡拓撲

在瞬息萬變的作戰環境或復雜任務中，蜂群協議支持網絡拓撲的動態形成和重組。這使無人機能夠自動調整其連接，確保即使在蜂群組成發生變化或單個節點出現故障時，網絡也能保持可靠和彈性。

NetworkX 庫用于創建和管理網絡拓撲結構，從而實現高效的圖形管理和執行復雜的計算操作，如尋找最短路徑和實時重組網絡。

當檢測到網絡發生變化時，如增加新的無人機或現有無人機發生故障，拓撲結構就會自動更新。這不僅能確保網絡彈性，還能優化數據傳輸路線，最大限度地減少延遲，提高通信可靠性。

多通道傳輸

協議支持在多個通信信道（包括射頻、Wi-Fi、Li-Fi 和光信道）上同時傳輸數據。這為通信提供了高度的靈活性和可靠性，尤其是在存在主動干擾或信道擁塞的情況下。

該協議包括一個自動信道切換機制，可適應當前的通信條件。這使得它可以通過改變使用頻率或切換到其他信道（如 Li-Fi 或光學信道）來繞過干擾，這在對抗電子戰攻擊時尤為重要。

情境感知路由

在現代作戰或復雜的任務場景中，SWARM 協議采用情境感知路由，在選擇最佳數據傳輸路由時會考慮各種任務參數。

機器學習模型： 該協議包含經過訓練的模型，可分析網絡負載、信號強度、響應時間和通信信道類型等參數。這些模型可預測數據傳輸的最佳路徑，最大限度地降低數據丟失和延遲的風險。

情境感知路由的使用使協議能夠適應不斷變化的任務條件，即使在復雜多變的環境中也能提高數據傳輸的效率和可靠性。

事件檢測和響應協議

SWARM 協議包括自動檢測和響應黑客企圖或未經授權訪問的先進機制。這些機制可確保高度的安全性和系統在主動反制措施下的恢復能力。

機器學習模型： 該協議使用 Isolation Forest 算法檢測系統性能異常，并使用 RandomForestClassifier 進行事件分類和威脅級別確定。這些算法在大量數據集上經過訓練，能夠有效識別和應對潛在威脅。

當檢測到異常或入侵企圖時，系統會自動激活備份通信通道，切換到更安全的加密算法，并實施其他措施來保護網絡和數據。

災難恢復系統

在激烈的戰斗或關鍵任務中，災難恢復系統是 SWARM 協議不可分割的一部分。它確保網絡在故障期間的可操作性，包括切換到備份通信信道和恢復數據。

該系統包括利用機器學習方法進行的網絡監控。這樣就能及時發現潛在故障并實施預防措施，包括自我修復和自動切換到備份資源。

數據包核算系統

在執行各種任務和使命時，SWARM 協議使用數據包記賬系統，該系統支持多種隊列類型，用于管理數據流。這樣就能根據任務優先級和當前條件優化數據傳輸。

隊列運行模式：

• FIFO（先進先出）： 這種數據包處理模式意味著按照數據包到達的順序進行處理。這種方法在所有數據具有相同優先級且必須保持處理順序的情況下最為有效。FIFO 用于需要統一資源分配的標準操作中。
• 后進先出（LIFO）： 在這種模式下，先處理最近收到的數據包。后進先出用于必須立即處理最新信息，而較舊數據可以推遲處理的情況。這在系統狀態或任務條件的最新變化非常重要的關鍵場景中非常有用。
• 優先隊列： 在這種模式下，數據包根據其優先級進行處理。高優先級數據包首先得到處理，從而可以對極其重要的事件做出迅速響應。這種模式非常適合戰斗條件，在這種條件下，必須立即處理某些數據，如警報或指令。
• WFQ（加權公平隊列）： 該模式使用加權隊列在不同數據流之間公平分配資源。每個數據流都能獲得一定份額的帶寬，從而最大限度地減少關鍵數據的延遲，并確保均衡的信息傳輸。WFQ 在資源受限的環境中特別有效，如無線電頻率或功率密集型通信信道。

隊列處理模式的選擇取決于任務類型和當前條件。SWARM 協議可在不同模式之間自動切換或組合，以確保最佳性能和最小的數據傳輸延遲。

無人機同步

為了成功執行任務，SWARM 協議通過 Raft 等共識算法確保無人機行動的同步性。這對于在整個網絡中保持決策一致性和執行同步行動至關重要。

該協議提供分布式共識，即使在與中央指揮點失去連接的情況下，無人機也能做出集體決策并協調行動。這在需要快速可靠決策的作戰環境中尤為重要。

自主和自我組織

根據 SWARM 協議運行的無人機具有高度自主性，能夠根據當前數據和任務環境獨立做出決策。自組織算法允許無人機適應環境變化、恢復連接并與其他無人機協調行動。

該協議包括自組織和共識算法，使無人機既能獨立運行，也能作為蜂群的一部分運行，從而確保在連接中斷和其他不可預見的情況下網絡的彈性和任務的執行。

應對攻擊和協調戰斗條件下的無人機行動

在戰斗情況下，SWARM 協議支持無人機行動的協調，包括任務的自動分配和無人機之間的互動。這包括自動頻道切換、激活干擾生成模式以對抗敵方無人機，以及無人機之間的實時任務分配等功能。

該協議確保了執行作戰任務的靈活性和適應性，使無人機能夠有效應對攻擊、協調行動，并確保無人機本身及其保護的地面部隊的安全。

SWARM 協議的意義和未來

SWARM 協議即使還處于概念開發階段，也具有影響未來軍事行動和技術的巨大潛力。在無人機（UAV）逐漸成為軍事戰略重要組成部分的今天，制定這樣的協議對于保持全球競爭力至關重要。

烏克蘭和俄羅斯：實踐經驗與創新

近年來，烏克蘭已成為無人技術領域的重要參與者，在實戰中使用了無人機群。這些經驗使烏克蘭不僅能積極采用新開發的技術，還能調整這些技術以執行復雜的作戰任務。盡管電子戰系統的反制措施最為強大，但烏克蘭在使用無人機群方面表現出極高的效率，使其成為該領域的領導者之一。

俄羅斯也在積極發展無人技術，重點是電子戰和反無人機措施。俄羅斯軍方同時使用進攻型和防御型無人機系統，這強調了全面應對現代戰爭的重要性，而無人機在現代戰爭中發揮著至關重要的作用。

聯合軍事演習與國際合作

美國、英國和澳大利亞在 AUKUS 計劃下進行的聯合軍事演習是測試和整合蜂群無人機技術的重要一步。這些在英國舉行的演習使參與國能夠交流先進的人工智能模型，并在盡可能接近實戰的條件下聯合測試無人機系統。這種合作清楚地表明，這些技術的未來將由能夠最有效地在其武裝部隊中整合和發展無人機群的國家來決定。

全球挑戰和 SWARM 的重要性

隨著蜂群無人機技術的發展，與其有效使用和反制措施相關的挑戰也在不斷增加。包括美國、中國、俄羅斯和烏克蘭在內的國家都在積極開發進攻性和防御性系統，因此需要全面的解決方案。SWARM 協議即使還處于概念階段，也已經在這方面發揮了重要作用。它的進一步發展可以大大提高軍事能力，有助于在國際舞臺上保持安全和技術領先地位，并為民用應用開辟新的前景。

因此，SWARM 不僅能應對當前的挑戰，還為蜂群無人機技術的未來發展指明了方向。在全球爭奪該領域主導權的競爭中，無論是硬件還是軟件，每一個新的發展都對未來的軍事和民用應用具有巨大的意義。

參考來源：cyberdefensemagazine