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俄烏戰場背景下，常規威懾時代正在急速演變。烏克蘭深入俄羅斯領土的遠程無人機襲擊，徹底顛覆了傳統威懾理論。這類無人化精準攻擊鎖定從預警雷達到關鍵軍事設施等戰略目標。這些行動揭示出全新的威脅計算法則——持久性、精確性和認知影響力成為決定性要素。近期分析表明，此類無人機作戰已改變對手國家內部的風險評估，即使10%至15%的認知偏差也可能導致戰略誤判。隨著常規與核武器界限日益模糊，美國核戰略家正迫切呼吁重構威懾體系。

戰略轉變：重塑戰略預設

數十年來，美國核戰略基于一個核心假設：任何針對核指揮控制系統的常規攻擊必將觸發核反擊。冷戰時期演習數據及后續真實事件強化了防務規劃者的這一思維定式。然而烏克蘭對俄敏感目標（包括構成俄預警體系核心的雷達站）的反復無人機打擊，迫使人們重新審視固有認知。克里姆林宮的反應展現顯著克制，將此類侵入視為可控代價而非核升級導火索。從莫斯科多方公開及機密渠道傳遞的戰略克制信號表明：當代威懾機制正從依賴核武暴力，轉向依托打擊精度與意圖判斷的精妙博弈。現代決策者必須認識到，威懾體系需融合更廣泛要素——包括技術驅動的精確性及對手的升級閾值。

無形沖擊：超越核武的戰略重構

以核火力等同于戰略影響力的時代正走向終結。烏克蘭對低成本高精度無人機的創新運用證明，小型平臺足以顛覆傳統安全邏輯。防務智庫最新報告估算：無人機作戰單價不足傳統戰機任務的1%，但在情報獲取與戰術破壞方面的作戰效能關鍵領域卻可媲美。這些無人機深入敵境打擊曾被視作堅不可摧的高價值軍事經濟目標，其作戰模式正挑戰擁核國家對本土可信威脅的長期壟斷。美國規劃者必須重新校準威脅模型，整合非核選項——未來的戰略影響力不僅更經濟，技術復雜性亦遠超以往。

本土幻影破滅

冷戰時期，廣闊疆域、天然屏障與海洋隔絕營造了大國享有絕對安全的幻象。如今這一幻象正在崩塌。烏克蘭的無人機作戰生動證明：即使被認為嚴密防護的區域仍可被滲透。針對俄預警網絡、關鍵能源設施及軍事基地的襲擊揭示：沒有任何領域可高枕無憂。在高度敏捷的自主系統時代，從電網、通信系統到預警雷達等美國關鍵基礎設施風險陡增。鑒于全球無人機市場預計2030年將達近500億美元規模，本土防御戰略亟待徹底革新。快速響應機制、增強態勢感知及反無人機技術投入已非可選項，而是現代威懾體系的核心支柱。

無形信號：光學效應與意圖如何驅動局勢升級

烏克蘭作戰行動最顯著的特征之一，是其能在獲取戰術優勢的同時避免局勢失控升級。這些無人機打擊的成功源于精準的時機選擇、精確打擊及克制的執行。烏軍持續實施間隔性作戰，并精心選擇能突顯國家決心且避免大規模傷亡的目標。這種"雙重信息傳遞"（既達成作戰效果又傳遞政治信號）標志著威懾思維的深刻演進。當今時代，行動背后的光學效應與感知意圖可能和物理破壞同等關鍵。分析指出，對戰略意圖的誤判如今與傳統武力對抗場景一樣，構成非預期升級的重大風險。對美國而言，這意味著建立清晰明確的信息傳遞框架至關重要。此類框架必須使政策制定者與軍事領袖既能展示可信武力，又可避免被對手誤讀為挑釁行為。在行動受嚴密審視且容錯空間收窄的世界里，溝通清晰性已成為現代威懾的基石。

武器庫幻影：無人機融入威懾體系

無人機正超越傳統戰場角色，成為不可或缺的戰略資產。現代無人系統承擔多重職能——從監視偵察、情報收集到對關鍵目標的直接精確打擊。其融入作戰體系正以零人員傷亡風險革新軍事行動模式。此外相比有人打擊平臺，這些系統的政治敏感性更低。然而其日益凸顯的地位也帶來誤判風險。隨著近十年主要軍事強國對無人機技術的投資翻倍，必須迅速將其納入整體威懾框架。這需要制定嚴格政策以界定無人機作戰邊界與適用場景，開展指揮官升級管理綜合培訓，并通過公共信息傳遞強化戰略決心而不加劇緊張。技術應用的快速迭代意味著有效整合窗口期短暫，戰略敏捷性至關重要。

未來幻影：無人機時代的威懾重構

未來數十年維系美國戰略可信度，需要超越僅以核武力為錨的威懾模式。盡管核力量依然關鍵，但在當今多域沖突中，其已非塑造對手行為的唯一工具。威懾的未來取決于核與非核能力的無縫整合戰略。這要求制定國家無人機運用綜合條令，明確定義行動閾值、可打擊目標及強效升級管理規程。同時須著力升級本土防御體系，以應對遠程自主無人機攻擊威脅——尤其在太空資產、能源與電信領域。防務預算分析顯示：若北約成員國均達成GDP 2%防務支出目標，聯盟年度預算將增加逾千億美元。若欲在新作戰環境中保持威懾可信度與有效性，此類投資及美國提升技術韌性的同類舉措至關重要。

最終警示：擁抱威懾的幻影演進

"空中幽靈"不僅是隱喻，更濃縮了現代威懾的深刻變革。烏克蘭對無人機技術的創新運用，正強力重構長期主導全球安全政策的傳統認知。這種范式轉變挑戰固有觀念，要求美軍戰略快速演進。在混合威脅與技術劇變的時代，全球安全環境比以往更復雜且相互依存。未來威懾將取決于快速適應能力、非線性威脅響應能力，以及構建與威懾對象同等敏捷的靈活防御體系。對政策制定者的警示清晰可見：即刻擁抱這場幻影演進，因為在新興的多域戰場上，任何失誤都可能危及區域安全乃至全球秩序。烏克蘭無人機行動引發的威懾變革尖銳提醒：戰爭創新能使舊范式失效。隨著各國投資高性價比的精準自主系統，威懾計算法則將持續演變，迫使美國及其盟友重新審視戰略條令與防務開支。在這個最微弱的幻影也能顛覆戰略平衡的新時代，敏捷適應與響應能力將成為國家安全的真正標尺。

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

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

近日烏軍針對俄空軍基地的前所未有的毀滅性無人機攻擊表明，反無人機（C-UAS）技術需求不僅比以往更加緊迫，其覆蓋范圍也已超越前沿部署陣地的即時防御需求。這場經過精密策劃與實施的襲擊（無人機在攻擊前顯然已規避所有早期偵測與防御系統部署到位）同時揭示：構建多層異構反無人機體系可能是應對威脅的唯一有效方案。

全球軍事規劃者正密切關注此最新動態，并呼吁工業界持續提升反無人機技術的精密度與適用性，以應對不斷演進的威脅環境。今年五月該領域迎來年度最密集的技術推進活動。

圖：郊狼CUAS-雷神公司

美歐反無人機最新工作

商業合作方面，美國航空環境公司（AeroVironment, Inc.）于5月1日宣布收購反無人機與自主系統供應商BlueHalo, LLC。據該公司聲明，此項收購將強化其反無人機解決方案供應商地位，整合射頻對抗、定向能攔截、動能攔截、太空技術及網絡化先進解決方案等能力。

五日后（5月5日），美國防部國防創新單元（DIU）與北方司令部（NORTHCOM）聯合向工業界推出兩項反無人機能力建設機遇：特別發布“低附帶毀傷防御能力”（LCD）招標計劃，該能力將“實現全軍推廣部署”并整合至現有小型反無人機系統列裝項目。

根據聲明闡述，低附帶毀傷防御系統（LCD）旨在“最大限度降低海內外友軍、平民及基礎設施面臨的風險”。國防創新單元（DIU）計劃聯袂北方司令部（NORTHCOM）發起技術挑戰賽，征集無人機探測、識別與跟蹤的創新方案。

5月14日，美國與卡塔爾達成10億美元國防協議，使該國成為“固定陣地低慢小無人機綜合攔截系統”（FS-LIDS）的首個國際用戶，助力應對中東地區無人機威脅。FS-LIDS反無人機方案由雷神、SRC公司與諾格公司聯合推進，集成雷達、先進光電系統、電子戰裝備及動能攔截器等模塊，屬“低慢小攔截系統”（LIDS）系列——該系列還包括機動部署型M-LIDS系統。

該協議涵蓋10套FS-LIDS系統、200套“郊狼Block2型”攔截彈及其發射裝置，以及全套保障服務。

美卡簽約次日，挪威康斯伯格（KONGSBERG）與法國海軍集團簽署全面合作協議，聚焦研發、生產、保障與國際聯合營銷四大領域，其中反無人機解決方案被列為重點合作方向。

同期在德國，聯邦國防軍裝備、信息技術與現役保障辦公室（BAAINBw）于5月16日授權傳感器供應商亨索爾特升級ASUL無人機防御系統功能。該系統具備可擴展的主動/被動雷達、光電傳感器及多型對抗模塊配置方案。根據公告，亨索爾特將"定向強化ASUL系統，提供德軍要求的作戰能力提升"。

5月27日，奎奈蒂克美國公司（QinetiQ US）斬獲4100萬美元三年期訂單，為美陸軍戰斗能力發展司令部（DEVCOM）C5ISR中心的反無人機項目提供軟件及技術集成支持。該公司將推進固定設施、載具平臺與機動部署系統的反無人機能力建設，并承擔研發、測試、部署及訓練等核心任務。

5月28日，加拿大裝甲車制造商羅謝爾（Roshel）宣布推出與英國萊昂納多聯合研制的“議員反無人機車”。該裝備基于“議員皮卡防地雷反伏擊車”（MRAP）平臺，整合萊昂納多“獵鷹盾”反無人機技術。

參考來源：dsm

俄羅斯與烏克蘭正展開技術競賽，致力于研發部署具備人工智能（AI）與機器學習（ML）能力的無人機系統。雙方競相推動AI/ML驅動的無人機實現集群協作、目標鎖定與戰場分析的自動化進程。AI/ML無人機的成功整合可使俄烏軍隊減少對人類操作員及防御系統的依賴，突破包括干擾在內的電子戰（EW）限制，克服目標識別中的人為局限，并加速無人機作戰的決策流程。[1] 俄烏軍隊尋求在多域部署無人系統：涵蓋無人飛行器（UAV）、無人水面艇（USF）及無人地面載具（UGVs）。[2] 截至2025年6月初，雙方均未實現AI/ML無人機的大規模戰場應用。[3] 然而，兩國正加速將機器學習能力與有限的人工智能改造融入新型無人機，逐步邁向開發全AI/ML驅動型無人機。

本文采用AI與ML指代不同發展階段的技術實現路徑（盡管定義常存在重疊，且討論中多將ML功能歸入AI范疇）。當機器學習模型被訓練執行可預測的特定任務——這些任務無需強大算力、存儲能力或數據云支持時，ML能力可更易擴展至無人機系統。[4] 典型任務場景包括GPS拒止環境下的導航與末制導、圖像模式識別、自引導及目標鎖定（部分任務仍需AI等進階技術支持）。[5] 搭載ML技術的無人機仍需操作員進行目標判定、模型修正與復雜環境適應性訓練等核心指導，且通常需與操作端保持通信。[6] 換言之，ML能力僅支持無人機執行預設程序化任務，缺乏根據戰場態勢自主調整的人類級智能與推理能力。[7]

AI模型可執行需人類智能介入的任務：包括數據分析、目標自主識別篩選、基于實時態勢的飛行軌跡調控。[8] AI能指揮無人機集群協同打擊目標，實現先進無人機間互操作。[9] AI系統還通過云端存儲分析任務數據以自主優化作戰效能，其驅動的無人機具備自適應決策機制，可完全脫離操作員通信鏈路。[10] 無人機AI化集成成本更高且耗時更久：需開發新型復雜算法、強大算力支撐、海量數據云支持，以及旨在訓練AI系統適應不同戰場環境的長周期測試。[11]

無人機作戰的技術突破需AI與ML能力協同發展。AI驅動高層級自主決策，而ML能力執行具體任務并輔助AI從戰場環境中學習。[12] 蜂群無人機即為AI/ML融合應用的范例：其集群互操作、目標分配及任務管理高度依賴AI；[13] 同時需ML技術支持圖像識別、避撞機制及目標鎖定等專項功能。

俄羅斯與烏克蘭自2023年年中起持續強化機器視覺無人機的研發力度。機器視覺指使無人機能記憶目標圖像并動態鎖定移動目標的自動圖像識別算法。[14] 烏克蘭推進該技術旨在應對俄軍戰場電子戰與電子偵察，解決因信號中斷導致的無人機脫靶問題。[15] 此類無人機在遭遇電子干擾等通信中斷時仍具備目標自導能力。[16] 現階段的視覺無人機尚未實現完全AI化——其無法獨立辨識目標，仍需依賴人類智能。[17] 俄軍于2023年中后期列裝"柳葉刀-3"無人機及游蕩彈藥時首次應用機器視覺技術。[18] 烏克蘭數字轉型部長米哈伊洛·費多羅夫2024年2月宣布該國正研發AI無人機，并稱即將推出具備機器視覺的"柳葉刀-3"同級產品。[19] 烏軍于2024年3月展示了搭載機器視覺的無人機。[20]

俄羅斯加速機器視覺無人機規模化部署。 俄開發商2025年5月中旬宣布啟動"秋維克"輕型攻擊無人機量產計劃，該型號配備抗電子干擾目標自導系統。[21] 該機型于2024年6月首次亮相測試。[22] 研發方宣稱"秋維克"可在操作員確定打擊目標后實施自主攻擊。[23] 其自動駕駛能力在電子干擾環境下不依賴衛星導航或通信鏈路。俄專家稱該技術依托預載地圖數據與圖像識別。烏軍官員亦觀察到2025年5月俄軍AI無人機使用頻次增加，可能指向機器視覺與初級AI融合系統的擴大應用。[24]

2024至2025年初俄烏雙方推進機器學習無人機實戰部署遇阻，轉戰光纖無人機規模化應用。據報俄制"柳葉刀-3"2023年末至2024年初頻現自主鎖定故障：[25] 2024年1月下旬戰場視頻顯示，該型號鎖定裝甲車后末段突轉軌跡誤擊殘骸堆。[26] 實戰影像證實其可打擊火炮系統，但未展示針對偽裝目標的作戰能力。西方專家2024年2月質疑其自動化程度與目標識別可靠性。[27] 俄開發商同期并行開發光纖無人機，旨在繞開機器視覺技術瓶頸奪取戰場優勢。[28] 光纖制導雖屬線導武器（已有數十年歷史）的適應性改進，但自2024年中旬起仍對烏軍構成新威脅——其抗電子干擾特性、精確打擊能力及技術簡易性助力俄軍快速擴大戰果。[29]

烏克蘭無人機廠商2024年夏季坦言因算法缺陷導致機器視覺研發滯后。[30] 企業CEO指出俄軍沿前線密集部署電子戰系統（而非僅防護目標區域），導致無人機升空即面臨通信中斷。某測試機器視覺無人機近兩年的烏制造商2025年5月承認該技術仍"不成熟"，前線戰術無人機應用效果"欠佳"。[31] 開發者透露固定翼無人機遠程末制導尚可運作，但四旋翼無人機難以抵近俄軍目標有效距離；且在追蹤移動目標時存在導引故障，第一視角（FPV）攝像機無法識別500米外目標。烏軍連級指揮官證實部隊正重點部署光纖無人機。[32]

截至2025年5月，俄羅斯與烏克蘭已在無人機領域展示了有限的AI能力整合，但這些技術多處于試驗階段，尚未實現大規模戰場部署。 烏克蘭電子戰專家5月18日觀測到俄軍測試六機編隊集群無人機，其通過異色機翼實現機間識別。[33] 據披露該集群機型配備3公斤戰斗部、80公里航程、慣性及衛星導航系統，且高度依賴進口部件。[34] 其搭載高分辨率攝像頭、用于視頻識別的JETSON模塊、激光測距儀及容量超100GB的高速硬盤。[35] 其中某型號采用燃氣發動機，將作戰半徑拓展至100公里以上。[36] 俄軍每日在多個作戰方向以2-6架編隊測試發射30-50架此類無人機。報道稱其依賴視覺地形導航飛向目標區域，可自主探測-分類-篩選目標，且無需操作員授權最終打擊決策。[37]

烏軍5月下旬首次在前線啟用新型AI"母艦無人機"。 烏克蘭初創企業5月26日宣布，其GOGOL-M型AI母艦無人機在對俄目標試驗中完成首次自主任務。[38] 該機型可投送兩架FPV攻擊無人機，300公里射程內實施精確打擊。費多羅夫部長5月29日證實，烏克蘭Brave1防務平臺研發的新型母艦無人機通過實戰測試，能在300公里距離內自主識別目標并投擲兩架FPV無人機實施打擊（涵蓋俄軍機、防空系統及關鍵設施）。[39] 費多羅夫特別說明：若在100公里半徑內作戰，該母艦可回收復用；其采用"SmartPilot"系統及攝像頭實現視覺-慣性導航。鑒于雙方系統均處戰場測試階段，俄烏AI母艦無人機的實際效能與自主水平仍有待驗證。

俄羅斯AI/ML無人機的深度發展部分取決于其聯合戰場管理系統建設能力。 俄軍需構建精密的云端系統存儲分析前線數據，以系統化訓練AI無人機實現目標自主辨識、友機規避及跨戰線作戰追蹤。烏方開發者與部隊多年深耕戰場感知體系（如"德爾塔""克洛皮瓦"系統），其設計理念類似美國防部"聯合全域指揮控制"（CJADC2）構想。[40] "德爾塔"作為擴展型云端軟件，具備數據采集、分析處理、全景態勢感知及決策支持功能，[41] 實現跨軍種跨層級協調衛星、固定攝像頭、傳感器及偵察部隊情報。德爾塔團隊已集成"任務控制"應用（同步矩陣系統），供無人機操作員規避友軍火力并規劃任務；[42] 同時整合"維扎"外部應用程序。[43] 該視頻分析系統具備流媒體傳輸與協同影像解譯能力，通過"Monitor"態勢感知模塊實現AI輔助目標捕捉及打擊單元調度。"維扎"采用"復仇者"AI系統實施目標獲取。此類數據分析能力與云端管理優勢可提升烏軍訓練AI/ML無人機的效能。

俄羅斯正全力追趕烏克蘭聯合戰場管理系統創新步伐。 俄官方媒體RBC5月22日報道，俄"格洛納斯"衛星導航系統與國家技術倡議集團總公司（NTI）聯合起草"俄羅斯數字天空"系統方案，旨在為俄空天域及網絡空間建立統一信息技術網絡。[44] RBC稱該系統擬整合當前互不聯通的空天力量、無人機系統及分散監管框架，構建人機協同的衛星-無人機數據傳輸處理體系。格洛納斯官員透露，"數字天空"計劃包含建設俄低軌衛星星座、混合通信網絡、可信信息交互環境，并運用AI確保與無人載具的安全通信。RBC披露研發方計劃于2025年7月16日前將方案提交俄交通部、國家航天集團（Roscosmos）、經濟發展部等機構審議。

俄羅斯對無人機研發生產的集權化管理可能阻礙其發展AI/ML無人機的領先優勢。 克里姆林宮正積極收編民間志愿組織（俄多數無人機與AI創新源自該群體）的管控權。[45] 其持續加大無人機初創企業投資力度，據報2023至2024年間向407家航空器制造企業注資2430億盧布（約合30億美元）。（參照對比：克里姆林宮計劃未來六年核能研發撥款2770億盧布/約31億美元）。[46] 俄國防部曾于2023年末在頓涅茨克州被占領土設立"蘇多普拉托夫"志愿營無人機培訓生產基地，據稱其生產的廉價無人機易受烏軍電子戰系統干擾且效能低下。[47] 現行集權化舉措或因官僚體制限制，削弱俄無人機研發者取得技術突破的自主空間。

克里姆林宮同期籌建國家主導的"人工智能發展中心"，旨在構建政府機構、地方與企業間的端到端運作協同體系，并為國家AI重點戰略提供分析支持。[48] 該中心將負責政府系統數字化升級（當前俄聯邦與地方技術應用水平差異顯著）。副總理德米特里·切爾尼申科5月15日強調俄羅斯須搶占全球AI競賽制高點，宣布為此資助專項研究計劃。當局或借該中心推進軍用AI及AI/ML無人機研發，但民間AI開發者群體能否被整合仍存疑。克里姆林宮已通過禁止志愿組織前線調研、嚴控眾籌等限制措施，可能影響俄無人機與AI技術的自主發展進程。[49]

投資缺口與戰場急迫需求正制約烏克蘭AI/ML無人機發展。 烏總統澤連斯基2025年1月坦言需盟友追加投資提升本國無人機產能。[50] 瓦德瓦尼AI中心專家同年5月指出：烏克蘭AI技術依賴商業部門、開源項目及現有技術體系，亟需新資源推動AI/ML無人機創新；[51] 現有AI能力正遭遇"發展瓶頸"，突破程度取決于投資規模與政府決心。報道顯示烏方還面臨研發產能不足、AI能力建設碎片化、政府內部資源競爭、軍政協作缺位等問題；[52] 同時存在算力短缺與AI專業人員匱乏的困境。[53] 烏政府當前面臨兩難挑戰：在投資短缺中維持AI/ML無人機研發，同時急迫推進其他技術創新滿足戰場需求——例如正全力追趕俄羅斯光纖無人機的生產規模。[54]

截至2025年6月，關于AI/ML無人機即將引發革命性變革的斷言為時過早。 俄烏雙方均需投入更多時間、測試與資金才能實現前線大規模部署。兩國將持續完善機器學習與機器視覺技術，同步訓練測試AI能力；隨后還須解決新型AI/ML無人機的量產難題（該環節需額外時間與資源保障）。在掌握全面戰場自主作戰能力前，雙方可能先行運用部分AI/ML無人機執行裝甲裝備或軍用飛機等特定目標打擊任務。未來數月內，戰術級FPV無人機集群仍不可能被AI/ML無人機完全取代——前者造價更低廉，且更適應當前技術條件下的戰場環境。

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

隨著烏克蘭戰爭邁入第四年，這場沖突已從根本上重塑了現代戰爭形態，迫使烏克蘭與俄羅斯以近乎極限的速度調整其戰略、戰術與技術。此戰爭不僅加速了戰場創新，更凸顯出強健且敏捷的C4ISR（指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察）體系的極端重要性。盡管面臨生存威脅，烏克蘭武裝部隊仍不得不在資源有限的條件下快速適應，以創造性手段強化其C4ISR能力。

烏克蘭遭遇的最緊迫挑戰包括財政、技術與人力的多重制約。戰爭初期，該國缺乏完整的C4ISR戰略框架，被迫實時應對威脅。裝備短缺、正規化條令缺失以及可靠監視與通信系統的急迫需求構成重大障礙。然而，正是在這種高壓環境下，烏軍探索出將商用技術實戰化、部署AI驅動的ISR解決方案以及整合數字化戰場管理系統的新路徑——其進展速度甚至一度超越傳統盟友。除資源限制外，烏克蘭的經驗表明，戰爭勝利往往依賴于持續學習過程，尤其在C4ISR這一高風險領域。每一次前線遭遇、每一份情報報告、每一次技術測試，都匯入快速適應的反饋循環中。烏軍已精于迅速迭代新流程，將戰場數據實時回傳指揮架構，并近乎即時優化戰術。這種“學習-適應”的循環思維確保即便在高壓條件下，從單次交戰中汲取的經驗也能重塑后續行動的規劃與執行。由此，烏軍培育出推崇靈活性與創造性問題解決的作戰文化——這種理念的價值已證明不亞于硬件裝備或官方規程。

在討論C4ISR時，人們易聚焦于尖端裝備或前沿AI技術。但烏克蘭案例揭示了技術、人員專長與流程嚴謹性間的微妙平衡。若缺乏合格人才與組織框架，單純獲取先進裝備往往收效甚微；反之，若受制于僵化官僚體系或工具匱乏，高技能人員亦難以施展。將C4ISR類比為人體中樞神經系統——“大腦”（指揮中心）處理來自“感官”（ISR系統）的信息，并通過“神經系統”（通信）下達指令——可清晰看出技術、人員與流程的協同編排如何賦能跨域敏捷性與行動同步。本文通過C4ISR視角剖析烏克蘭持續抗爭中的核心經驗。后續各節將分別探討該“神經系統”的組成要素，概述烏軍面臨的挑戰、其學習與適應路徑，以及三者（技術、人員、流程）間的平衡藝術。不同案例將凸顯這三重維度的不同側面。

指揮與控制（C2）

烏克蘭繼承了僵化的蘇聯時代C2架構，與俄羅斯現行體系高度相似。這種同源性使俄羅斯在2014年戰爭中占據先機，因其能基于共同條令基礎預判烏軍反應。但隨著頓巴斯沖突升級，烏克蘭開始在C4ISR領域引入北約標準，同時積累實戰經驗。這些進展為烏軍推動C2體系適應性轉型——整合盟友經驗、優化戰術并應對東部新興威脅——創造必要性與可能性。至2022年戰爭開始時，烏克蘭C2體系已顯著演進，能更有效應對新挑戰、融合西方情報并與盟軍顧問協同。2022年后，烏克蘭還基于戰爭經驗參與制定新北約標準。

這一轉型非一蹴而就，而是戰火中持續適應過程的成果。戰爭催生出動態環境，迫使烏軍實時學習、調整流程并整合新技術。以下案例闡釋烏軍如何應對關鍵C2挑戰、隨時間推移實施哪些適應性變革，以及成功如何不僅依賴技術資產，更取決于人員與機構汲取經驗并演進的能力。

1. 分散化指揮對廣闊動態戰線的作戰敏捷性至關重要

烏克蘭戰爭證明了分散式指揮與控制（C2）的有效性，尤其在部隊需管理綿延前線與快速變化威脅時。沖突初期，烏克蘭武裝部隊需在超過1,000公里的戰線上執行數百項任務，僅依靠集中化指令無法遏制俄軍快速推進。為此，烏軍高層賦予小型單位與基層軍官廣泛自主權與決策權，使其能基于實時戰場情報迅速做出戰術響應。當烏軍將地方民兵快速整合至領土防御部隊后，這一靈活模式得到強化，新組建單位可在保持全軍協同的同時獨立行動。

2. 指揮基礎設施的生存能力依賴機動性、分散部署與通信紀律

高科技武器與精確打擊能力使指揮中心在現代戰爭中極度脆弱——烏俄雙方指揮部多次遭成功突襲印證了這一點。為應對威脅，烏軍指揮官頻繁轉移或分散指揮所，采用移動指揮方案，并執行嚴格通信紀律以避免暴露。盡管如此，俄軍仍通過信號截獲或定位指揮部造成烏軍人員損失；俄方指揮所同樣脆弱，烏軍依賴西方情報實施打擊。各國軍隊現已意識到，必須通過增強機動性、隱蔽行動及部署反制精確制導彈藥的防御措施來保護指揮設施，確保作戰連續性。

3. 快速整合商用技術可提升態勢感知與戰術效能

烏克蘭軍方展現出迅速接納并改造新興技術的意愿，尤其在基層指揮層級。前線部隊采用無人系統與軟件工具，直接與技術廠商合作反饋優化系統以維持優勢。高層指揮機構則通過“Delta系統”等平臺整合實時情報生成近實時通用作戰圖景，拓展態勢感知能力。志愿者開發的“GIS Arta”與“Kropyva”等應用將前方觀察員、無人機與炮兵單元鏈接，大幅縮短目標探測至打擊時間。此類創新得益于鼓勵新軟件應用、推動軍民開發者直接協作、快速部署商用技術強化通信與作戰感知的領導文化。

4. 標準化安全數據共享協議賦能與盟友的實時協同

烏克蘭與北約伙伴交換情報并將西方武器整合至指揮體系的能力，凸顯了可互操作數據共享協議的重要性。通過接入安全的云系統與加密信道，烏軍與盟軍實現實時探測、追蹤與打擊敵方目標的行動同步。這種互操作性不僅強化集體防御，更體現標準化C2框架的實用價值。隨著北約持續提供先進系統與情報，烏克蘭經驗表明，統一的技術與流程環境可加速決策并提升任務成效。

通信系統

自2014年烏克蘭東部戰爭爆發以來，烏克蘭武裝部隊的通信系統暴露出嚴重缺陷。沖突初期，烏軍部隊嚴重依賴老化的蘇聯時代系統與臨時解決方案，導致通信安全性差且缺乏協同性。在2014年至2022年初期間，烏克蘭大力推動戰術戰場通信與戰略指揮基礎設施的現代化升級。此外，在軍用級系統尚未全面整合至武裝部隊前，該國現有的公共與私營數字基礎設施在戰爭初期數月內對維持作戰行動起到關鍵作用。截至2021年，烏克蘭互聯網普及率達79%；同年4G服務覆蓋91.6%的人口，反映出該國廣泛的寬帶覆蓋基礎。

本節分析烏克蘭軍事通信系統的升級進程，涵蓋采用技術、部署與升級措施、主要現代化項目及持續存在的挑戰。

1. 彈性衛星通信對電子與動能攻擊下的連接維持至關重要

烏克蘭迅速采用衛星互聯網終端，在俄軍攻擊與電子戰導致傳統網絡癱瘓時提供了關鍵連接。以“星鏈”為代表的低地球軌道星座使前線部隊獲得抗干擾與網絡攻擊的可靠互聯網接入。美國太空軍指揮官證實，俄方曾試圖干擾“星鏈”但未成功，主要歸因于其系統設計與SpaceX快速軟件更新反制干擾的能力。

此外，烏克蘭通過北約支持的“增強型移動集中系統”（EMCS）接入衛星通信，利用銥星系統連接加密電臺與GPS追蹤器，實現實時部隊定位與指揮控制通信。該系統自2018年逐步被烏海軍與陸軍采用，顯著提升態勢感知與安全信息交換能力。北約后續通過“彈弓計劃”（Slingshot）擴展烏克蘭衛星通信能力，將戰術戰斗電臺與衛星通信整合，進一步增強全域作戰的指揮、控制與ISR效能。

2. 保障戰場通信安全需先進裝備與嚴格操作流程并重

頓巴斯戰爭初期，烏軍部隊使用模擬式蘇聯電臺或民用對講機，極易遭俄軍攻擊。官兵常被迫使用個人手機或未加密設備，使俄信號情報（SIGINT）部隊得以截獲通話、三角定位并引導炮火打擊。

作為應對，烏軍優先采購美制哈里斯RF-7800V跳頻電臺與土耳其Aselsan軟件定義電臺等安全設備。這些系統采用AES加密與跳頻技術，大幅提升抗干擾與防竊聽能力。即使在頓巴斯高強度電子戰環境下，采用SINCGARS波形的哈里斯電臺仍保持性能穩定，驗證北約制式電臺的重要性。

烏軍同步實施通信紀律規范：禁止前線使用手機，訓練部隊掌握猝發傳輸、定向天線與頻段快速切換。2021年，Aselsan電臺升級數字移動無線電（DMR）模式，與現役摩托羅拉系統安全互通。技術與流程雙重改進使烏軍在電子攻擊下維持通信，剝奪俄軍電子戰優勢。

3. 公私協作提升戰時通信彈性與靈活性

烏克蘭廣泛利用民用電信基礎設施，印證公私合作可增強戰場通信能力。在軍用系統標準化進程中，民用設施（尤其是后方與新爭奪區）仍發揮關鍵作用。電信企業在志愿者與民間組織協助下快速修復光纜、部署移動基站，戰時維持4G網絡。

軍方適時利用Telegram、Signal等民用加密通訊軟件，并與本土科技企業合作開發“MilChat”等軍用安全通信平臺。這種混合模式提升通信冗余度與前線決策速度，但也帶來網絡安全風險。烏軍通過隔離敏感信道、按職級/地域限制使用、開展操作安全培訓等措施降低風險。

4. 北約互操作性長期規劃實現戰時盟友通信系統無縫整合

烏克蘭通信現代化的長期成功關鍵在于2014年后著力推進北約互操作性。選型新電臺時，烏方刻意采用北約兼容的加密算法、波形與協議。例如，美制哈里斯RF-7800V與土耳其Aselsan VRC/PRC電臺均經過加密強度與波形兼容性評估，確保聯合作戰無需額外橋接。

戰略層面，烏軍“Delta”態勢感知系統基于北約標準數據格式（含Link 16等戰術數據鏈），實現與北約部隊實時共享目標數據、傳感器信息與位置更新。至2021年底，北約預警機監視數據、ISR無人機回傳與衛星影像已可無縫接入烏軍指揮網。

流程層面，烏軍指揮架構轉向北約J-code參謀模式，采用北約通信安全條令（含密鑰管理與信息分級流程）。此舉提升演習協作效率，并為戰時快速整合盟友系統奠定基礎。

2022年全面戰爭爆發時，既有的技術-條令兼容性使烏軍高效吸納西方援助、維持聯合通信信道并安全共享情報，自戰爭首日即獲得敏捷性與態勢感知的關鍵優勢。

計算機系統

在C4ISR框架下，計算機系統指支撐指揮與控制的信息技術基礎設施與計算能力，涵蓋數據處理、存儲與分發的軟硬件——從服務器、云計算平臺到戰場管理軟件、數據庫及人工智能算法。這些互聯系統通過管理信息流、實現流程自動化及支持先進武器運作，構成軍事行動的數字化基石。

與通信領域的做法類似，烏克蘭軍方同時采用民用與軍用解決方案，將志愿團體開發的技術直接整合至前線作戰，同時逐步在條令層面將其正式化。同步推進的是北約C4ISR標準與倡議的采用——這些措施自頓巴斯戰爭后引入，并在全面戰爭前擴展——其在增強數字基礎設施、培訓人員有效使用并整合技術至指揮控制體系方面發揮關鍵作用。基于此經驗，可總結如下啟示：

1. 強健的戰場管理數字生態系統可加速各級作戰協調與決策

烏克蘭武裝部隊開發了覆蓋各級作戰的軟件工具套件，從單兵地圖應用到高級作戰規劃系統均包含其中。該數字基礎設施的核心是2023年烏克蘭國防部正式采用的“Delta系統”——作為國家網絡能力建設的重要組成部分。這一云平臺整合多個應用以強化戰場協調與態勢感知：“Delta監控”在數字地圖上提供情報可視化；“Vezha”實時傳輸無人機影像；“任務控制”協調無人機行動以避免友軍干擾與頻率沖突。除軟件應用外，Delta還作為硬件組件的連接樞紐，將無人機、平板設備、通信裝置與武器系統互聯，確保前線操作員與指揮中心間的無縫信息流與任務協同。

在官方平臺之外，志愿軟件工程師持續開發更新工具以提升態勢感知與火力控制效率。例如，“Armor系統”優化裝甲部隊間瞄火力協同時間，將協調時長從20-25分鐘壓縮至5-7分鐘；非政府組織Aerorozvidka運營的態勢中心整合ISR（情報、監視、偵察與目標獲取）數據提升指揮效能，8個中心支撐前線行動。這些系統構建起支撐烏軍戰場管理的廣義數字生態，展示敏捷軟件開發如何通過整合實時情報、自動化與用戶驅動反饋回路提升作戰效能。

2. 主動網絡安全與彈性基礎設施是應對大規模網絡威脅的必需

烏克蘭經驗表明，主動網絡安全措施與彈性基礎設施對抵御大規模網絡攻擊至關重要。戰爭前六個月，俄方對烏發動超1,100次網絡攻擊，涵蓋網站篡改、電網破壞至戰爭首日的Viasat衛星大規模入侵。為應對此類威脅，國際科技企業在強化烏數字防御中發揮關鍵作用。例如，微軟在戰前即協助烏政府將數據中心遷移境外，并在全面戰爭啟動后持續提供支持。

思科公司則展示了網絡彈性的典型案例：為抵御俄軍針對烏電網的電子戰，其開發定制工業以太網交換機，無需依賴GPS即可維持變電站間同步運行，成功應對持續干擾。經測試后，在美國政府支持下，數十臺設備交付烏克蘭能源公司（Ukrenergo），顯著增強電網抗網絡/電子干擾能力。此案例證明，在傳統網絡安全措施外整合智能軟硬件解決方案對確保爭議環境中的運營連續性至關重要。

3. 數字化后勤與云基規劃確保極端條件下的敏捷可持續軍事行動

烏克蘭經驗凸顯數字化后勤對維持戰時軍事行動的核心作用。在北約顧問支持下，烏正實施自動化供應鏈管理以追蹤庫存、優化補給并快速響應前線需求。關鍵進展是國防部采用“系統分析程序開發”（SAP）——北約28個成員國使用的標準化平臺。SAP取代紙質流程，集中管理倉庫庫存，簡化采購流程，并強化國際軍援追蹤的問責機制。

后勤系統與C4ISR的整合提升了作戰敏捷性與持續保障能力。當軍用系統響應滯后時，烏后勤人員借助Google表格與WhatsApp等商用工具快速協調，云基協作使規劃人員可遠程工作。待SAP全面部署后，烏軍將實現后勤全流程自動化，為北約及盟友提供可擴展的數字化后勤管理范例。

情報、監視與偵察（ISR）

烏克蘭戰場與既往全面沖突存在顯著差異，主要源于傳感器空前普及、無人系統廣泛部署及數據量的指數級增長。這些要素與先進數據處理及分析能力相結合，催生出“自主作戰范式”——實時態勢感知使機器能有效解讀戰場環境并做出響應。

烏軍每日處理數十太字節的情報數據，涵蓋視頻、圖像、聲學與文本數據流。經分析后，信息以數字地圖標注敵方位、裝備、動向與活動的詳細作戰圖景回傳前線。處理后的情報可通過手機與平板設備供部隊指揮官乃至單兵訪問，確保各級近實時態勢感知與決策能力。此類態勢感知的顯著提升帶來以下啟示：

1. ISR軟件創新自動化數據分析，大幅降低人力負荷并加速情報周期??

人工智能（AI）整合簡化了ISR工作流，實現多傳感器數據快速融合。配備AI輔助分析工具的無人機可將預分析信息直接傳輸至操作員或指揮中心。Delta系統中的AI工具能自主處理視頻流、優先排序可行動情報并將結果集成至指揮系統。Zvook等自動化聲學偵察系統通過聲音分析探測敵方無人機與導彈威脅，覆蓋烏克蘭約2萬平方公里空域且響應時間僅12秒。這些AI驅動的ISR能力顯著提升情報處理速度與精度，降低操作員信息過載風險。

??2. AI賦能目標識別技術通過減少人工誤判擴展ISR效能??

無人機與偵察平臺搭載的自動目標識別系統大幅降低目標識別中的人為誤差。烏克蘭開發的AI模型現可在2公里外（含低可視條件）識別與分類俄軍車輛與人員。ZIR等AI自主套件使無人機在GPS干擾環境中仍能精確鎖定目標。此類技術進步強化了烏軍無人機作戰策略效能，實現精確打擊的同時減少附帶損傷。

??3. 實時ISR整合至態勢感知系統對分布式高速決策至關重要??

ISR數據價值取決于其與決策框架的整合程度。烏軍強制要求所有無人與偵察系統直接接入共享態勢感知與火力修正平臺。Skydio等外國廠商亦將其無人機與烏軍Delta系統集成以確保數據無縫共享。這一實時ISR網絡支持分布式決策，使烏軍能以空前速度追蹤敵軍動向、預判攻擊并協調火力任務。

??4. 眾包ISR與民眾參與通過拓寬情報源獲取戰略優勢??

烏克蘭通過“ePPO”等應用成功調動民眾ISR貢獻，允許認證用戶報告導彈與無人機威脅。該眾包防空網絡下載量超60萬次，活躍用戶達20萬，提供來襲威脅實時情報以顯著縮短響應時間。類似地，Griselda等AI文本分析平臺處理截獲的俄軍通信與戰場報告，自動提取關鍵情報。這些系統證明ISR無需局限于傳統軍事資產——AI驅動的民眾參與為烏情報行動創造了力量倍增效應。

??5. AI驅動ISR通過近實時可行動洞見強化多域作戰決策優勢??

陸、空、網域AI增強型ISR的融合為烏克蘭提供實時作戰圖景，提升各級指揮決策能力。AI算法綜合ISR數據，未來將能推薦優先目標、預測敵軍后勤動向并評估戰場脆弱性。對AI賦能ISR解決方案的需求增長表明，北約及盟友需聚焦自主數據處理與決策支持工具的整合以維持未來沖突中的作戰優勢。

??6. 通過標準化數據集與專用小型AI模型實現更高效的ISR-AI整合??

烏克蘭整合AI至ISR的方法基于數據標準化管理與開發針對特定任務的專用模型。軍方與私營團隊協作構建標注數據集（涵蓋無人機回傳至衛星影像），而非僅依賴國防部集中化處理。這種標準化方法提升效率，使AI模型能快速處理相關情報并過濾冗余數據。此外，烏軍優先開發任務專用小型AI模型而非通用大型系統。這些基于定制ISR數據子集訓練的聚焦模型增強精度與適應性。模塊化AI路徑確保情報處理具備更快部署速度、更高靈活性與更優準確性。

結論??

烏克蘭在C4ISR領域的戰時創新表明，即便在資源嚴重受限條件下，武裝力量仍可通過融合商用技術、AI驅動情報與適應性指揮架構實現快速且常具意外性的優勢。核心啟示在于：高強度沖突的成功依賴持續學習、敏捷流程與鼓勵創造性問題解決及即時反饋的作戰文化。換言之，烏克蘭經驗證明，若缺乏熟練人員、流程靈活性與跨域協同的平衡，單純技術先進性并不足夠。基于烏克蘭戰爭的經驗，北約盟友應考慮實施以下建議：

??1. 規范公私及國際合作機制??

傳統防務采辦周期難以跟上商業領域的創新速度。為保持同步，軍隊及北約等聯盟應與私營科技企業及國際盟友建立正式伙伴關系。此類合作可推動解決方案的快速聯合開發，加速原型至實戰部署進程。在真實條件下的頻繁迭代測試能實現即時改進，其成效取決于各級人員是否理解如何與外部伙伴（包括國內電信企業、跨國防務承包商或盟軍部隊）高效協作。明確的知識交換框架、法律協議與知識產權管理有助于維持合作動力與信任。

??2. 標準化數據協議與互操作性措施??

聯盟行動中無縫信息共享至關重要，但常因數據格式不兼容、封閉系統或未整合至現有數據管理/分析平臺的新系統受阻。北約成員國及伙伴應采用通用數據標準，并通過頻繁聯合演習測試優化互操作性。此類標準化使實時情報流可跨平臺與國家部隊無縫傳輸，加速壓力下的決策。技術層面，標準化協議簡化先進監視資產整合；操作層面，確保人員能無延遲解讀共享情報并行動。設立專職團隊或卓越中心監督標準執行并快速應對技術問題。

??3. 采用模塊化、任務聚焦型AI賦能ISR與決策支持??

現代沖突中的海量戰場數據易致人工分析過載。針對特定任務（如識別特定車型或分析特定無線電頻段）的小型專用AI模型，相比通用系統更敏捷精準。此類模型可基于戰場經驗快速重訓與部署，形成持續反饋循環。關鍵點在于：人員需接受培訓以理解AI工具的局限性，確保人類判斷力對機器建議形成補充而非完全讓位。

??4. 加大電子戰反制與安全通信投入??

現代戰場充斥電子戰威脅，從信號干擾至敏感通信截獲。北約部隊應采取先進技術采辦與嚴格操作流程的雙軌策略。硬件層面，采用強加密標準電臺防竊聽與干擾；人員層面，通過定期通信紀律演練（如壓縮傳輸時長與頻繁換頻）提升戰備。綜合措施確保軍隊在復雜電子戰環境下仍維持連貫指揮控制。

??5. 拓展與烏克蘭防務創新者的直接合作??

烏克蘭防務部門在極端條件下積累了豐富實戰經驗。北約通過積極對接烏初創企業、研究中心與軍事技術專家，可汲取經實戰驗證的解決方案。聯合研發項目、短期試點部署與快速合同機制能將創新快速推廣至盟軍。同時，烏方伙伴可從北約的組織與技術深度中獲取資源，形成互利良性循環。通過系統復盤烏克蘭應對的挑戰、持續學習循環及技術-人員-流程的平衡整合，北約可強化自身C4ISR架構以保持未來沖突中的敏捷性與效能。

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

美國及北約軍事規劃者可將從烏克蘭無人機戰爭中汲取關鍵經驗，以構建針對俄羅斯及同級對手的防御與威懾體系。

俄羅斯烏克蘭戰爭凸顯了敏捷跨域聯合目標鎖定周期在傳感器密集且透明度日益提升的戰場環境中的核心價值——快速鎖定敵方目標并保持決定性優勢。盡管俄軍在入侵首年實施動態殺傷鏈過程中遭遇困境，但其基于烏克蘭戰場的節奏與需求進行適應性調整，逐步改進并調整偵察打擊與火力循環體系，顯著提升了響應效能與適用性。這種軍事適應性及持續學習能力為美國及其北約盟友帶來了多維挑戰、戰略機遇與潛在風險。

俄羅斯2022年目標鎖定困境

俄羅斯烏克蘭戰爭的第一年暴露出其現有殺傷鏈的諸多缺陷與挑戰。這些挑戰同時存在于負責戰略與戰役縱深目標打擊的“偵察打擊回路”，以及其戰術層面對應體系“偵察火力回路”，主要源于以下六大因素：

首先，俄羅斯缺乏持久縱深情報、監視與偵察（ISR）能力，突出表現為天基對地觀測資產不足，以及可大規模部署的遠程目標捕獲無人機系統（UAS）稀缺。盡管擁有多種戰術無人機，但其數量不足以彌補高損耗率，也無法滿足多軸線戰場的全域作戰需求。同樣關鍵的是，俄羅斯老化且稀缺的遠程監視衛星群（僅包含三顆光學衛星與三顆合成孔徑雷達衛星）被證明難以滿足烏克蘭戰場的作戰節奏與需求，導致關鍵時效性問題。

其次，俄軍近實時情報數據分析與快速分發利用能力薄弱且流程繁瑣。不同戰線報告顯示，俄軍間接火力任務常出現長達四小時的延遲，而巡航導彈與彈道導彈打擊所需地理空間數據的采集、處理與最終應用間隔更久。盡管天基資產在“關鍵目標摧毀戰略行動”中支持了對基礎設施與軍事目標的戰略打擊，但效果參差不齊。

第三，精確打擊任務在規劃與能力選擇上協調失當。例如分析人士指出，俄軍雖彈藥庫存充足，但目標選定人員普遍存在優先級錯配問題——寶貴的“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈被用于打擊小股部隊集結點，而針對大型機場的打擊編組僅包含少量巡航導彈。

第四，俄軍指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施存在嚴重缺陷，包括通信中斷與責任區劃分不清。此外，非專業步兵在爭議環境中運用C4I技術引導火力的訓練與經驗水平不足。各軍種C4I系統互操作性差且裝備不均衡加劇了這一問題——多數俄陸軍部隊要么無法獲取“百靈鳥”戰術C4I加固計算機，要么存在誤用現象。

圖：俄羅斯士兵準備“柳葉刀”巡飛彈藥。圖片來源：Zala Aero

第五，俄軍傳感器與打擊單元整合效能低下。初期俄軍巡飛彈藥與攻擊型無人機存量極少，導致2022全年及2023年部分時段動態目標鎖定能力受限。2022年2月僅有少量“獵戶座”中空長航時戰斗無人機從克里米亞出動執行任務，但隨著烏防空系統升級（至少擊落六架）逐漸退居二線，“柳葉刀-3”巡飛彈藥也極為罕見。

最后，烏軍向機動分散化轉型顯著削弱了俄殺傷鏈效能。

俄羅斯正在重構其殺傷鏈節點

隨著2023年初戰場態勢惡化，俄羅斯通過向地面部隊大規模部署中短程無人機系統（含商用型號）啟動殺傷鏈適應性調整，以提升態勢感知與目標探測能力。“海鷹-10/30”、“扎拉”、“埃勒倫3S”與“超視距”固定翼無人機開始密集進入烏克蘭空域，致使烏軍常面臨多架俄軍無人機通過互鎖目標回路實施協同偵察。這些無人機通常由軸線指揮官下屬炮兵旅無人機連操作，為戰術火炮與遠程火力提供目標定位，常利用近程防空（SHORAD）漏洞深入敵軍前沿后方。

自2023年下半年起，俄軍使用“伊斯坎德爾-M”戰術彈道導彈與蘇-34戰斗機和“龍卷風-S”火箭炮發射的D-30SN滑翔炸彈，對烏軍戰役縱深高價值目標（如機場、S-300與“愛國者”防空系統、“海馬斯”火箭炮）實施精確打擊的頻率穩步上升。在戰術層面，配備陀螺穩定激光指示器的“海鷹-30”無人機為“亡命徒”240毫米（射程9公里）與“紅土地”152毫米激光制導炮彈及新型Kh-38ML激光制導空對地巡航導彈提供靜止/移動目標照射。

“伊斯坎德爾”打擊頻次與響應速度的提升，可能暗示俄軍正將建制化“伊斯坎德爾-M”營級單位配屬至集團軍炮兵旅（傳統上僅編入集團軍群），使戰術層級指揮官獲得遠程精確打擊選項。

圖：一架Zala ISR無人機正在觀察對烏克蘭一座橋梁的伊斯坎德爾-M戰術彈道導彈襲擊。圖片來源：Zala Aero

目標鎖定與數據共享能力提升

在整場沖突中，俄羅斯持續優化全軍數據共享與處理機制，具體措施包括建立集成化指揮中心——將來自無人機、前沿觀察員、信號情報與電子戰的實時ISR數據整合為統一作戰態勢圖。在此背景下，商用技術（如基于安卓系統的通用態勢感知軟件、智能手機與星鏈衛星終端）的廣泛采用，為聯合部隊提供了多設備冗余連接，從而提升跨軍種目標鎖定能力。俄羅斯還致力于將人工智能（AI）整合至指揮控制體系與打擊平臺，以強化決策支持與高階目標鎖定效能。

俄羅斯縮小戰術傳感器至射手間隙

最具戰略意義的適應性調整之一是大規模將“扎拉柳葉刀-3”巡飛彈藥與武裝化第一視角（FPV）無人機納入偵察火力回路。這些低特征值系統將傳感器與效應器融合為單一平臺，可實時精確動態打擊目標，執行反炮兵、反裝甲至反人員等多類任務。“柳葉刀-3”還與具備信號中繼能力的“扎拉”ISR無人機協同使用，打擊敵前沿后方約70公里的高價值目標。如圖1所示，2024年1月以來已公開記錄近1500次“柳葉刀-3”打擊（占2023年1月以來總量的65%）。這些可擴展、高性價比的平臺為俄軍提供了響應迅速、建制化、超視距的精確打擊能力，與其傳統火力形成互補，并催生出小型專業化“獵殺”無人機作戰小組。

圖1 -俄羅斯柳葉刀在烏克蘭的使用情況

俄羅斯國防工業基礎的適應性轉型

俄羅斯國防工業正加速轉型以支撐戰場快速演進。盡管面臨西方制裁，其精確制導彈藥與無人機產量持續攀升，部分制造商甚至將廢棄商場改造為生產中心。與此同時，國家主導與民間志愿相結合的模式每月向前線輸送數萬架第一視角（FPV）無人機。俄當局在喀山阿拉布加建立大型工廠，目標每年生產多達1萬架“天竺葵”單向攻擊無人機。此外，俄政府官員近期聲明及莫斯科陸軍裝備展主題均凸顯“速度、精度、規模”三位一體發展理念，明確將無人機、機器人系統與人工智能應用列為研發重點與未來能力建設優先方向。

總體而言，這些進展標志著俄羅斯殺傷鏈與聯合作戰整合能力持續提升。但各部隊適應程度差異顯著，不同目標鎖定回路的重疊導致互操作性與沖突消解難題，可能影響火力任務的分配效率與響應速度。

啟示與建議

軍事規劃者可從以下方面汲取關鍵經驗，以彌合能力缺口并強化對俄及同級對手的防御威懾：

1. 效費比導向的技術整合：低成本無人機、巡飛彈藥與商用通信技術賦能俄軍殺傷鏈民主化，增強戰場態勢適應力，提升火力精度與響應速度。
2. 編制結構調整趨勢：俄軍對精確彈藥與無人系統的依賴加深，或推動編制改革——包括為集團軍炮兵旅配屬專職“伊斯坎德爾-M”導彈營，以及跨軍種層級組建專業化無人機部隊。
3. 體系集成瓶頸：俄偵察打擊與火力回路的潛力仍受制于多系統整合不足、目標數據傳輸遲滯及人員訓練水平低下。
4. 藍軍應對策略：俄軍目標鎖定能力的提升將同步增加“藍軍”威脅，凸顯分散部署、作戰安全與信號管控對規避敵方傳感器與效應器的重要性。
5. 結構性弱點打擊：俄對外國高技術部件與精密設備的嚴重依賴構成體系漏洞，美北約應強化針對性遏制。
6. 無人系統增量投資：大規模投入可擴展、低成本、多任務無人機與巡飛彈藥，與傳統火力形成互補并優化殺傷鏈。
7. 跨域協同強化：優先提升無人機、地面部隊、空中資產與海軍單元間的傳感器互操作與快速交叉提示能力，釋放多梯隊跨域火力潛能。
8. 對抗能力升級：增強反無人機、近程防空、網絡戰與電子戰能力，持續削弱“紅軍”C4ISR體系效能。
9. 實戰化訓練拓展：大幅擴展無人機、巡飛彈藥與商用移動通信技術的作戰實驗與訓練，加速殺傷鏈實戰應用。

參考來源：Federico Borsari

2025年1月3日，美軍弗吉尼亞州匡提科海軍陸戰隊基地，訓練司令部司令與陸戰隊作戰實驗室主任共同宣布重大舉措：成立陸戰隊攻擊無人機分隊（MCADT）。該部隊核心任務是快速將武裝化第一人稱視角（FPV）無人機整合至作戰單位。此類系統因低成本、高靈活性與中短程高效毀傷能力，在當代沖突（尤其東歐戰場）廣泛運用并重塑戰術格局。鑒于威脅形態快速演進，海軍陸戰隊力求調整條令與能力，避免落后于已大規模運用此類技術的對手。

圖：2025年3月7日，弗吉尼亞州匡提科基地武器訓練營靶場演示中，一架Neros Archer FPV無人機靜置于箱體上。（圖片來源：美國國防部

MCADT隸屬匡提科基地武器訓練營（WTBn），直接承襲陸戰隊射擊隊（MCST）124年精準射擊經驗。該無人機分隊建制體現陸戰隊專注單兵武器系統精通的傳統，結合現代作戰環境必需的技術維度拓展。WTBn總部連連長兼MCADT主管亞歷杭德羅·塔維松上尉強調，此部隊通過為小分隊提供可即時部署、成本顯著低于傳統系統的建制化精確打擊工具，填補關鍵能力缺口。

MCADT現定位為陸戰隊FPV無人機運用標桿單位，職能涵蓋：培訓陸戰隊員操作新系統；代表軍種參與跨軍種與國際競賽；基于現代戰場條件開發新戰術。其戰斗力生成植根于持續訓練周期、實戰化實驗與反饋整合，任務還包括制定標準化訓練課程、依據部隊需求評估裝備、實施實操教學以提升艦隊陸戰隊（FMF）單兵與集體殺傷力。

MCADT首個重要節點是參加2025年6月30日至7月3日佛羅里達州"軍用無人機熔爐"賽事。該活動由美國國家無人機協會主辦，匯聚第75游騎兵團等精銳單位，開展基于真實場景任務的FPV無人機與小型無人系統戰術演練，包含復雜戰術滲透與全任務剖面（運用射頻、光纖、機載AI等多種操控模式）。賽后MCADT將評估結果、分享經驗并提出戰術調整建議。

為延續發展，2026年4月匡提科基地將結合陸戰隊射擊競賽舉辦終選活動，廣泛選拔頂尖無人機操作員強化MCADT戰力。此舉與"武器競賽"計劃拓展相協同——該計劃將無人機競賽納入射擊競賽框架，實現跨領域技能協同發展。

圖：2025年3月7日，弗吉尼亞州匡提科基地武器訓練營靶場演示中，一架Skydio X2D無人機懸停作業。（圖片來源：美國國防部）

該計劃核心特征是利用成本低于5000美元、有效射程達20公里的無人機平臺生成班組級殺傷效果。相比笨重昂貴、戰術適應性不足的傳統武器系統，此配置提供高性價比的可擴展替代方案。MCADT現已列裝多型無人機（含正式采購項目與非官方渠道裝備），并獲陸戰隊作戰實驗室后勤技術支持，未來數周更多系統將交付以拓展任務范圍。

近期重點聚焦裝備高強度訓練與實戰化熟悉。MCADT成員需完成專項課程以實現全系統精通、測試備用配置、演練真實交戰場景，確保無人機無縫融入戰斗編組，并驗證作戰約束條件下的精確載荷投送能力。

自俄烏沖突爆發以來，FPV無人機已成為戰場應用最廣、效能最突出的裝備之一。烏軍率先大規模部署，俄軍后續跟進，使用低成本（多為臨時改裝）爆炸裝置摧毀裝甲車輛、基礎設施與機動目標。基于民用平臺戰地改裝、依托沉浸式頭控操作的FPV無人機，已驗證其突破傳統防御系統的能力。社交媒體平臺攻擊視頻的病毒式傳播，更推動參戰方持續戰術創新，加速導航技術、操控技巧與電子對抗手段發展。

為應對戰爭形態轉變，美國（尤其海軍陸戰隊）正進入FPV無人機條令開發階段。盡管美軍現役戰術與戰略無人系統技術先進，但在非傳統采辦渠道衍生的低成本FPV平臺應用方面相對滯后。MCADT的成立旨在借鑒烏克蘭經驗，使其適配陸戰隊遠征作戰特性。與后方集中式無人機作戰不同，FPV被定位為小分隊建制化工具，提供即時、靈活、去中心化的打擊能力。雙重目標包括：培養可快速反應的新銳操作員群體；開發植根實戰經驗、適配遠征特性的運用條令。

參考來源：armyrecognition