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俄烏戰爭為反擊空中無人機、FPV（第一人稱視角）無人機和巡飛彈藥提供了經驗。沖突迫使雙方迅速創新，尤其是在防空領域。戰爭經驗為未來戰爭提供了藍圖，強調了分層防御的必要性、成本效益高的解決方案以及面對不斷變化的空中威脅時的適應性。

圖：烏克蘭士兵使用安裝在卡車上的 ZU-23-2 高射炮近距離瞄準并摧毀了一架俄羅斯 Shahed-136 自殺式無人機，展示了機動防空能力。(圖片來源：MilitaryNewsUA X 賬戶）

烏克蘭經驗中最引人注目的因素之一是小口徑武器對付無人機的有效性。配備 ZU-23-2 自動加農炮的機動防空小組安裝在卡車上，可以快速部署，在攔截俄羅斯 Shahed-136 無人機方面發揮了重要作用。這些 23 毫米雙管自動加農炮最初是為防空而設計的，但事實證明，它們能夠在無人機的低空和末端接近階段將其摧毀。高機動性和快速射速的結合使這些裝置能夠適應無人機戰爭的動態性質，特別是當無人機成群部署時。

霰彈槍已成為前線士兵對抗 FPV 無人機的另一種實用解決方案。烏克蘭部隊已采用 Safari HG-105M 和 Hatsan Escort BTS 12 等半自動霰彈槍，使用鉛彈擊落低空飛行的無人機。FPV 無人機通常用于偵察或精確打擊，速度快、飛行高度低，因此難以成為大型、更先進系統的目標。霰彈槍為步兵提供了一種廉價、易于部署的選擇，特別是在城市或塹壕戰中，FPV 無人機會對步兵構成直接威脅。

德國提供的 Gepard 自行防空炮 (SPAAG) 改變了烏克蘭的無人機防御戰略。Gepard 自行防空炮配備了兩門 35 毫米 Oerlikon 機炮，由先進的雷達制導，已被證明對沙赫德-136 等閑逛彈藥特別有效。其可編程 AHEAD 彈藥可在目標行進路線上分散子彈，確保對小型快速移動無人機的高殺傷力。烏克蘭部隊已成功使用 Gepard 保護關鍵基礎設施和城市中心，特別是在大規模蜂群攻擊期間。Gepard的機動性和精確性使其成為多層防空系統的理想中間層，彌補了小口徑武器和先進導彈系統之間的差距。

烏克蘭還依靠 IRIS-T SLM、NASAMS 和 “愛國者 ”等現代防空導彈系統，對無人機和其他空中威脅進行強有力的防御。事實證明，這些系統在遠程攔截和保護高價值目標方面有效。然而，用它們來對付沙赫德-136 這樣的低成本無人機卻凸顯了一個關鍵問題：成本效益低下。在長期沖突中，尤其是面對大量無人機時，向成本僅為 20,000 美元的無人機發射昂貴的高精度導彈是不可持續的。

戰爭也揭示了這些先進系統在面對無人機群時的局限性。無人機彈藥通常在低空飛行，雷達截面較小，因此使用傳統的導彈系統很難對其進行探測和攔截。這就更加需要采取分層防御的方法，由先進系統應對高空和遠程威脅，而像 Gepard這樣的小口徑武器和系統則應對低空、近距離目標。

烏克蘭經驗的一個重要啟示是機動性和靈活性的重要性。無論是 ZU-23-2 這樣的小口徑系統，還是 Gepard 這樣的大型平臺，都證明了快速部署和重新定位以應對不斷變化的威脅的價值。靜態系統在動態作戰環境中容易受到攻擊，而機動部隊則能適應不斷變化的無人機飛行路線和作戰重點。

圖：由德國提供的烏克蘭 Gepard SPAAG 使用雙聯裝 35 毫米機炮和先進的雷達，可有效對付沙赫德-136 等巡飛彈藥。（圖片來源：烏克蘭國防部）

烏克蘭沖突也凸顯了對綜合技術和人工智能驅動解決方案的需求。將小口徑武器、雷達和人工智能增強型火控系統結合起來，可以大大提高探測和交戰成功率。例如，將無人機和反無人機系統集成到統一的指揮控制網絡中，可確保更快的反應時間和更高效的資源分配。人工智能可以加強對威脅的優先排序，特別是在蜂群攻擊期間，人類操作員可能難以同時管理多個目標。

對于未來的沖突，烏克蘭的經驗凸顯了針對空中無人機、FPV 系統和巡飛彈藥的全面、多層次防御戰略的必要性。小口徑武器提供了具有成本效益的前線解決方案，Gepard等防空系統提供了關鍵的中間層，而現代導彈系統則是應對遠程和高空威脅的高能力盾牌。這些層級必須在先進傳感器技術、人工智能集成和移動平臺的支持下協同工作。

烏克蘭戰爭也強調了反無人機行動訓練和適應性的重要性。士兵們已迅速適應使用霰彈槍等非常規武器來防御無人機，移動防空小組也學會了快速應對無人機入侵。這種適應能力將是未來沖突的關鍵因素，因為技術進步和新的無人機戰術將繼續挑戰傳統的防御模式。

最終，烏克蘭的經驗重塑了人們對現代無人機戰爭的認識。對于任何準備在未來沖突中面對日益增長的無人機、巡飛彈藥和其他無人機系統威脅的軍隊來說，分層防御、成本效益高的反制措施和技術集成的結合都是必不可少的。

參考來源：armyrecognition

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

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。

圖：在澳大利亞舉行的一次演習中，一名美國海軍陸戰隊技術人員在班組攻擊范圍內使用人工智能駕駛無人機系統。

人工智能（AI）和機器學習的技術開發是美國國防部（DOD）最優先的研發項目之一，目的是為指揮、控制和態勢感知、機器自主和機器人、彈藥制導和瞄準、圖像識別、電子戰（EW）和通信、人機協同、技術評估，甚至天氣預報和空間觀測等應用提供使能技術。

在過去的一年里，看到了美國許多人工智能和機器學習技術倡議和開發合同，以鞏固人工智能在過去幾十年中取得的進展。雖然這些技術仍遠不能與人類智能相提并論，但它們在以下方面取得了進步：快速高效地處理海量數據；使無人飛行器能夠在地面、海洋和空中自主運行；理解來自不同來源的傳感器數據，并將這些數據綜合為可操作的智能；快速識別情報圖像中的目標；自動執行頻譜戰任務；以及幫助人類和計算機協同工作。

人工神經網絡、強大的通用圖形處理器（GPGPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、先進的軟件工程工具，以及不同傳感器、數據處理器和通信節點的智能聯網，都是實現人工智能和機器學習愿景的關鍵技術。

指揮與控制中的人工智能

美國空軍研究人員于今年三月啟動了人工智能和下一代分布式指揮與控制項目，將人工智能（AI）應用于對抗性環境中的分布式指揮與控制。

這個項目的八個技術領域分別是：指揮與控制人工智能，實現適合任務的人工智能；聯合的、可組合的自主性和人工智能工具箱；先進的兵棋推演智能體；C4I的交互式學習；指揮與控制復雜性主導生成人工智能C4I；軟件定義的分布式指揮與控制；戰術人工智能。

美空軍研究人員正試圖將人工智能應用于指揮與控制，并通過從單體指揮與控制節點向分布式指揮與控制的轉換，考慮在任務規劃中使用敵方人工智能。該項目的重點是根據具體問題快速調整人工智能模型，并確定角色、職責和支持基礎設施。它還尋求開發戰斗管理工具，將分布式專家團隊匯聚在一起，訓練和部署適合任務的人工智能。

圖：美國空軍試驗型 X-62 VISTA 飛機采用機器學習和專用軟件測試自主空戰飛行。空軍照片

人工智能和下一代分布式指揮與控制項目將在未來四年內花費約9900萬美元，預計將授予數份合同。該項目正在接受白皮書，截止日期為 2027 年 3 月。

去年9月，美空軍啟動了地理空間情報處理與開發（GeoPEX）項目，該項目擬在未來兩年內投入近1億美元，將人工智能和機器學習應用于來自圖像、圖像情報或地理空間數據和信息的地理空間情報（GEOINT）。

GeoPEX 試圖開發有利技術，為軍事任務規劃和決策提供來自圖像、圖像情報或地理空間數據和信息的 GEOINT。該項目涵蓋圖像的各個方面，包括從電磁波譜的紫外線到微波部分的數據，以及從圖像中獲得的信息；地理空間數據；地理參照社交媒體；以及光譜、空間、時間、輻射、相位歷史、極坐標數據。

該項目還尋求開發先進地理空間傳感器數據的分析技術。目標是利用傳統和非傳統來源的所有可用地理空間數據，創建具有成本效益的可操作情報。

數據可能來自多個不同來源的 GEOINT 數據，這些數據相互關聯，為任務決策提供可操作的情報。數據源和技術可能包括基于知識的處理、全色圖像、合成孔徑雷達、雙向雷達處理、長波紅外傳感器、多光譜和超光譜、視頻、高空持久紅外、三維點云、人工智能（AI）和機器學習。

機器自主和機器人技術

人工智能和機器學習在機器自主和機器人技術的最新技術發展中發揮著核心作用。去年秋天，位于新澤西州巴斯汀里奇的 Peraton 實驗室公司贏得了美國國防部高級研究計劃局 (DARPA) 的學習內省控制 (LINC) 項目合同。LINC 項目旨在使人工智能系統能夠很好地應對這些系統從未見過的條件和事件。

LINC 的目標是開發基于人工智能和機器學習的技術，使計算機能夠檢查自身的決策過程，從而使有人和無人地面車輛、艦船、無人機群和機器人等軍事系統能夠應對在設計這些系統時無法預測的事件。LINC 技術將實時更新控制法則，同時為操作員提供指導和態勢感知，無論操作員是人類還是自主控制器。

當今的控制系統力求模擬設計時預期的運行環境。然而，這些系統在遇到意外情況和事件時可能會失靈。相反，LINC 將開發機器學習和自省技術，這些技術能夠從軍事平臺的行為中找出意外情況（如損壞或改裝）的特征，然后更新控制法則，以保持穩定性和控制力。

裝有 LINC 的平臺會不斷將機載傳感器測量到的平臺行為與學習到的系統模型進行比較，確定系統行為如何可能導致危險或不穩定，并在需要時實施更新的控制法則。這可以改善目前處理平臺損壞的方法，因為這種方法將恢復和控制的重任交給了操作員，無論操作員是人類還是自主控制器。

LINC 將幫助操作員保持對在戰斗中受損或在戰場上根據新要求進行改裝的軍用平臺的控制。支持 LINC 的控制系統將通過觀察行為、學習行為變化和修改系統響應方式來建立平臺模型，以保持不間斷運行。

LINC 專注于兩個技術領域：利用機載傳感器和執行器學習控制；向操作員傳達態勢感知和指導。通過使用機載傳感器和執行器學習控制，將執行跨傳感器數據推理，以確定系統運行變化的特征，快速篩選可能的解決方案，以便在動態變化的情況下重建控制，并通過不斷重新計算運行限制來確定無損可控區域。向操作員傳達態勢感知和指導，包括通過開發提供指導和操作提示的技術，以簡明、可用的形式告知操作員系統行為的變化，從而傳達有關新控制環境及其安全限制的詳細信息。LINC 是一項為期四年、分三個階段進行的計劃。最初的工作涉及 iRobot PackBot 和一個遠程 24 核處理器。

遠程處理器擁有英偉達 Jetson TX2 通用圖形處理單元（GPGPU）、雙核英偉達丹佛中央處理器、四核 ARM Cortex-A57 MPCore 處理器；256 個 CUDA 軟件內核、8 千兆字節的 128 位 LPDDR4 內存和 32 千兆字節的 eMMC 5.1 數據存儲。該計劃的一個關鍵目標是建立一個基于開放標準、多源、即插即用的架構，實現互操作性和集成性，包括能夠輕松快速地添加、移除、替換和修改軟件和硬件組件。

人工智能倫理

當人們擔心這些技術可能會發展得比人類智能更好時，整個機器人和機器自動化話題就會變得充滿爭議。有些人認為，人工智能最終可能會讓人類和機器在生存之戰中互相對抗。

美國軍事研究人員對這個問題非常敏感。DARPA 于今年 2 月啟動了 “具有軍事行動價值的自主標準和理想（ASIMOV）”項目，以探索在未來軍事行動中使用人工智能（AI）和機器自主的倫理和技術挑戰。ASIMOV 旨在制定基準，以衡量未來軍事機器自主的道德使用情況，以及自主系統在軍事行動中的準備情況。

機器自主和人工智能（AI）技術的快速發展需要有方法來衡量和評估自主系統在技術和道德方面的表現。ASIMOV 將開發和展示自主基準，但不開發自主系統或自主系統算法。ASIMOV 計劃旨在創建倫理自主語言，使測試界能夠評估特定軍事場景的倫理難度以及自主系統在這些場景中的倫理表現能力。

圖：在去年冬天的一次實驗中，配備了專用軟件和人工智能的無人機展示了旨在加強兩棲作戰的系統。

ASIMOV 將自主基準--而非自主系統或自主系統的算法--將包括一個倫理、法律和社會影響小組，為執行者提供建議，并在整個計劃中提供指導。ASIMOV 將使用 2022 年 6 月發布的 “負責任的人工智能（RAI）戰略與實施（S&I）途徑 ”作為制定負責任的軍事人工智能技術基準的指南。該文件列出了美軍負責任人工智能的五項道德原則：負責任、公平、可追溯、可靠和可治理。

對人工智能的信任

在創建人類與人工智能計算機團隊時，人工智能也是一個棘手的問題。核心問題是：人類能否真正信任機器智能，以及人類如何確保人工智能做出最佳決策？

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于今年 1 月啟動了 “人類-人工智能團隊探索模型”（EMHAT）項目，以幫助回答其中的一些問題。該項目旨在開發人類與人工智能團隊的建模和仿真，以評估了解此類團隊的能力和局限性。EMHAT 試圖創建一個人類與人工智能建模和仿真框架，提供數據幫助評估現實環境中的人機團隊。該項目將利用專家反饋、人工智能組裝的知識庫和生成式人工智能來表示一組不同的人類隊友模擬，類似于數字雙胞胎。

研究人員解釋說，團隊對于完成超出個人能力的任務至關重要。人類團隊合作的洞察力來自于對團隊動態的觀察，以確定導致成敗的過程和行為。然而，在應用人類團隊分析或開發評估人機團隊的新方法方面，取得的進展相對較少；機器歷來不被視為平等的成員。

EMHAT 的研究人員將利用數字雙胞胎來模擬人類與人工智能系統在完成人機任務過程中的互動，并使人工智能適應模擬人類行為。雖然美國國防部（DoD）已經預測了人機團隊合作的重要性，但在理解和評估人類-人工智能團隊的預期行為方面仍存在巨大差距。該項目旨在確定人類和機器作為隊友在何時、何地、為何以及如何高效地協同工作。

就在去年六月，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）啟動了人工智能量化（AIQ）項目，旨在尋找方法保證人工智能（AI）在未來航空航天和國防應用中的性能和準確性，不再依賴于臨時猜測。

AIQ 試圖找到評估和了解人工智能能力的方法，以實現對性能的數學保證。要成功使用軍事人工智能，就必須確保自主和半自主技術的安全和負責任的運行。然而，保證人工智能能力和局限性的方法目前還不存在。這正是 AIQ 計劃的用武之地。AIQ 將開發評估和了解人工智能能力的技術，以保證其性能和準確性。

該計劃將測試一個假設，即數學方法與測量和建模技術的進步相結合，將能保證人工智能能力的量化。該計劃將涉及三個相互關聯的能力層面：具體問題層面、問題類別層面和自然類別層面。最先進的評估方法都是臨時性的，處理的是最簡單的能力，而且沒有嚴格的理論基礎。

AIQ 匯集了兩個技術領域：為理解和保證能力提供嚴格的基礎；尋找評估人工智能模型的方法。這項旨在保證人工智能性能的計劃分為兩個為期 18 個月的階段--一個階段側重于具體問題；另一個階段側重于類和架構的組合。

彈藥控制、制導和目標定位

軍事人工智能和機器學習的主要目標之一是使智能彈藥能夠在很少或根本不需要人工干預的情況下導航、機動、探測目標和實施攻擊。美國空軍研究實驗室已向工業界尋求能夠實現這一目標的使能技術。

美空軍今年 1 月啟動的 “2024 年空中主導權廣泛機構公告”計劃旨在開發建模與仿真、飛機集成、目標跟蹤、導彈制導與控制以及用于無人機群的人工智能（AI）。該項目旨在揭示 13 個空空彈藥研究領域的最新技術水平：建模、模擬和分析；飛機集成技術；發現固定目標跟蹤和數據鏈技術；交戰管理系統技術；高速引信；導彈電子設備；導彈制導和控制技術；先進彈頭技術；先進導彈推進技術；控制執行系統；導彈運載和釋放技術；導彈測試和評估技術；人工智能和機器自主。

美國陸軍也對人工智能輔助目標識別和探測感興趣。位于密歇根州沃倫的陸軍坦克-汽車與軍備司令部（TACOM）于去年 12 月發出了 “輔助目標檢測與識別（AiTDR）”項目的信息征集令，該項目旨在開發機器學習算法，以縮短檢測、識別和攻擊敵方目標所需的時間。AiTDR 試圖利用機器學習算法縮短從傳感器到射手的交戰時間。該 RFI 試圖了解輔助目標識別技術的現狀，以探測訓練有素和未經訓練的新目標。

陸軍研究人員說，傳統的機器學習技術側重于輔助目標識別。這需要一個龐大的訓練圖像數據庫，其中包含在背景地形、目標姿態、光照和部分遮擋等條件下拍攝的目標圖像。這就限制了在未經訓練的新條件下檢測新目標或訓練目標的能力。AiTDR 項目的重點是探測一般類別的目標，而不是識別特定目標，因為訓練不足的算法有可能導致漏檢目標。通過在不晚于 2026 年之前為載人飛行器開發出可靠、直觀和自適應的自動目標探測技術，實現這一目標將有助于加快交戰時間并優化乘員性能。

圖：去年秋天，在美國洛杉磯巴克斯代爾空軍基地，一名空軍技術人員觀察人工智能機器狗 Atom，隊友通過遙控訓練操作它。空軍照片

通信和電子戰中的人工智能

電子戰（EW）和通信為人工智能和機器學習提供了重要機會。更重要的是，人工智能有可能加快電子戰和通信的速度，使美軍和盟軍能夠比敵軍更快地開展行動。

去年秋天，位于加利福尼亞州門洛帕克的 SRI 國際公司和位于洛杉磯的南加州大學（USC）贏得了 DARPA 的寬帶傳感器系統處理器重配置（PROWESS）項目合同，該項目旨在開發高吞吐量流數據處理器，可在 50 納秒內完成重配置，用于雷達、通信和 EW 領域的先進射頻應用。

SRI International 和南加州大學的研究人員正在開發可重新配置的處理器，為自主射頻和微波系統提供對復雜和不確定電磁環境的態勢感知。PROWESS 的目標是實現射頻自主，即無線電利用人工智能感知頻譜并適應環境。射頻自主可幫助抵御無線電干擾的影響，并提高頻譜容量，以容納越來越多的收發器。

雖然當今自主無線電的首選處理器是現場可編程門陣列（FPGA），但信號環境的變化可以達到納秒級，遠遠快于 FPGA 的重新編程速度。因此，我們需要新型接收器處理器。PROWESS 的目標是開發高吞吐量、流數據處理器，實時重新配置以檢測和描述射頻信號。通過能在 50 納秒內進行自我重新配置的處理器，PROWESS 將能在不確定的環境中實時合成處理流水線。PROWESS 將幫助未來的無線電接收器根據測量的頻譜條件和認知射頻決策邏輯的需要優化性能。

DARPA 的研究人員表示，高吞吐量流數據處理器可以在預編程解決方案很可能失敗的不確定環境中實現接收機處理流水線的實時合成。PROWESS 預計將把新興的高密度可重新配置處理陣列與嵌入式實時調度器結合起來，以揭示新的架構權衡，從而實現快速程序切換和高計算密度。

DARPA的研究人員表示，PROWESS項目旨在創建可重構處理器，通過增強頻譜感知來提高射頻自主性，從而使射頻系統能夠根據實際頻譜條件進行優化，并對干擾做出實時反應。這類計算機架構有可能為頻譜傳感和相關應用帶來巨大優勢，尤其是當系統必須在動態和有時混亂的環境中運行時。PROWESS 預計將重點開發運行時可重新配置的處理硬件和支持軟件。

就在去年 6 月，位于馬里蘭州哥倫比亞的 Geon Technologies LLC 贏得了美國空軍研究實驗室價值 990 萬美元的訂單，為指揮和控制開發小型、輕量級的實時 5G 通信信號處理。Geon 專家將開發用于指揮和控制的實時信號處理，以及尺寸、重量和功率受限的系統，以充分利用下一代 5G 通信波形和技術。

Geon 將重點開發 5G 掃描儀，以繪制 5G 射頻環境地圖，并開發 5G 通信的網絡安全技術。Geon 專注于軍事和情報應用領域的射頻通信。公司的專長圍繞軟件定義無線電應用、現場可編程門陣列（FPGA）和數字信號處理（DSP）芯片、信號處理和地理定位技術。

去年秋天，位于北卡羅來納州羅利市的 Vadum 公司贏得了位于印第安納州克蘭市的美國海軍水面作戰中心克蘭分部的一份反應式電子攻擊措施（REAM）項目合同，該項目旨在開發探測和分類技術，利用人工智能和機器學習識別新的或波形敏捷雷達威脅，從而自動應對電子戰攻擊。

波形靈敏雷達能夠改變脈沖信號的時間、頻率、空間、極化和調制，以提高其靈敏度，或使潛在對手對其設計和使用感到困惑。該公司正在研究針對新威脅和未知威脅提供預警保護的軟件算法，以及描述未知雷達威脅特征的能力，以及支持更多平臺的可擴展模塊化能力。

圖：2022 年 10 月，一名被派往陸軍未來司令部人工智能集成中心的陸軍技術人員在加州歐文堡使用 Inspired Flight 3 無人機進行實地測試，以展示自主性、增強現實、戰術通信、先進制造、無人機系統和遠程射擊。陸軍照片

如今的機載預警系統能夠熟練識別在固定頻率上運行的模擬雷達系統。一旦識別出有敵意的雷達系統，EW 飛機就能使用預先編程的反制技術。然而，識別使用敏捷波形的現代數字可編程雷達變體的工作正變得越來越困難。現代敵方雷達系統正變得可數字化編程，具有未知行為和敏捷波形，因此識別和干擾它們變得越來越困難。

REAM 等新方法旨在使系統能夠近乎實時地自動生成針對新的、未知的或模糊的雷達信號的有效反制措施。他們正在嘗試開發新的處理技術和算法，以確定敵方雷達系統的特征，對其進行電子干擾，并評估所采用的反制措施的有效性。

位于紐約州貝斯佩奇的諾斯羅普-格魯曼任務系統分部在2018年贏得了一份價值730萬美元的合同，為REAM計劃開發機器學習算法。該公司正在將機器學習算法應用于EA-18G艦載電子戰噴氣機，以對抗敏捷、自適應和未知的敵方雷達或雷達模式。預計 REAM 技術將在 2025 年左右加入現役海軍艦隊中隊。

參考來源：military aerospace

“一個簡單的事實是，我們看到了敵人所做的一切，而他們也看到了我們所做的一切。為了打破這種僵局，我們需要新的東西，就像中國發明的火藥一樣，我們現在仍在用它來作戰”。——烏克蘭武裝部隊前總司令瓦列里-扎盧日尼上將

美軍長期保持的技術優勢正在迅速削弱。在過去的二十五年里，大國進行了大量投資，走上了 "國防和軍隊現代化 "的道路。大國軍力的增強對美國領導的國際秩序以及美國盟國和伙伴的安全構成了巨大挑戰。

有一項技術尤其將決定未來幾十年軍事力量的主導地位：人工智能（AI）。隨著自動駕駛汽車和 ChatGPT 的出現，人工智能已經超越了科幻小說的范疇，開始在全社會普及。這一顛覆性技術也為軍事力量創造了新的機遇。人工智能的雙重用途為快速分析大量數據、加強傳感器與射手之間的聯系以及提高決策速度提供了工具。美軍必須擁抱這一變革性技術，加快人工智能創新應用的發展，以保持其技術優勢，遏制對手的侵略，并在必要時在武裝沖突中取得勝利。

圖：士兵利用人工智能分析收集到的數據，為戰術級行動做準備。

即將到來的軍事人工智能革命正處于中美之間更廣泛的地緣政治競爭之中。這場競爭事關重大，勝負難料。要想在這場大國競爭中取得勝利并阻止戰爭，就必須保持其技術優勢。要實現這一目標，就必須進行突破性創新，因為大國正在迅速縮小差距。中國人民解放軍決心將戰爭 "智能化"，正在快速研發新一代人工智能軍事系統。進展仍在加速。

美國國防部（DOD）已經走上了自己的軍事現代化之路。加快采用人工智能是美國防部目前的主要優先事項，因為國防部正尋求利用美國私營部門的創新能力，美國私營部門是世界領先的人工智能公司的發源地。通過大規模部署人工智能系統并在戰場上以新的方式使用它們，美國軍方打算抵消解放軍的進步，并繼續保持世界上無與倫比的超級大國地位。

即將到來的軍事人工智能革命的影響是巨大的。如果得到有效發展，人工智能將滲透到所有軍事系統和流程中。由于人工智能降低了對人類處理數據的要求，防止了認知超載，并實現了更全面的分析，因此將實現巨大的效率提升。對態勢的認識將不斷提高，行動將更加精確，決策將更加明智。戰爭的速度將加快。那些擁有最佳人工智能工具的人將不斷利用主動權，而那些沒有人工智能工具的人將難以理解所發生的一切。

隨著軍事人工智能革命的推進，所有從業人員都有責任做好準備。從將軍到士兵，我們都將在未來幾年的部隊轉型中發揮作用。我們必須接受新事物，適應不斷變化的環境。正如意大利空中力量理論家朱利奧-杜赫特曾經說過的那樣："勝利是屬于那些預見到戰爭性質變化的人，而不是屬于那些等待著在變化發生后才去適應的人"。杜赫特的這句話寫于一個多世紀前，今天仍能引起強烈反響。

圖：士兵要考慮單獨或在協調行動中使用各種武器和支持系統。未來戰場的特點將是一系列人工智能驅動的武器平臺和支持系統，包括無人駕駛飛機和戰術車輛。

人工智能簡史

盡管人工智能似乎是一個相對較新的現象，但英國數學家阿蘭-圖靈在 1950 年首次提出了這一理論。圖靈在計算機發展過程中發揮了關鍵作用，他認為，一旦機器能夠生成與人類回答無異的問題答案，人工智能就會實現。在接下來的二十年里，人工智能研究蓬勃發展，美國國防部高級研究計劃局出資在幾所主要大學建立了人工智能實驗室。盡管最初的人工智能研究如火如荼，但由于原始計算機缺乏計算能力和數據存儲，許多人認為繼續推進研究已不再可行。因此，大多數人工智能研究的經費被大幅削減。

20 世紀 80 年代，隨著先進的微處理器帶來更強的計算能力，人工智能的發展經歷了一次復興。根據 "摩爾定律 "的概念，計算機芯片的容量繼續呈指數增長，大約每兩年翻一番。這些功能更強大的半導體使計算機科學家能夠訪問更大的數據庫，從而實現更復雜的算法。一系列被稱為 "專家系統 "的新程序應運而生，它們首次能夠復制人類的決策。專家系統包含有關特定主題的大量知識和事實。這些程序可以解決需要人類專題專家才能解決的狹義問題。例如，國防部利用專家系統開發了維護軟件，使用戶能夠輸入診斷數據，并收到關于故障根本原因的報告以及建議的解決方案。雖然專家系統在定制應用方面表現出色，但它們無法在預編程知識之外參與解決問題。

20 世紀 90 年代，隨著機器學習的誕生，人工智能迎來了下一波發展浪潮。與必須手動編程的專家系統不同，機器學習算法利用訓練數據來 "學習 "如何執行任務和解決問題。這使得開發人員可以對模型參數進行微調，以達到預期結果，從而產生了高度靈活的人工智能程序，可以在新環境中表現出色。隨著 "深度學習 "算法的開發取得進一步進展，這種算法使用的神經網絡松散地仿照人腦。將深度學習與海量數據集相結合，實現了 "計算機視覺"，它是從自動駕駛汽車到面部識別程序等各種應用的基礎。

2022 年 11 月，OpenAI 發布了 ChatGPT 大型語言模型程序，向世界展示了人工智能領域的最新突破。大型語言模型利用了自然語言是按順序排列的這一事實，在句子中的單詞之間建立邏輯聯系。通過在訓練過程中閱讀大量句子，這些模型可以有效地預測單詞的連貫排列。讓 ChatGPT 寫一份讀書報告、制定一份商業計劃或創作一首詩歌，它幾乎可以瞬間完成，而且效率極高。由于文字只是數據的一種形式，因此這些新技術不僅限于語言。生成式人工智能的新應用不斷涌現，能夠創建圖像和視頻、譜寫音樂和編寫計算機代碼。

近年來，人工智能的發展取得了重大成就。2016 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 計算機程序在一場五子棋比賽中擊敗了圍棋世界冠軍李世石。在第二局比賽中，AlphaGo 下了一步反常的棋，圍觀的專家最初認為這是一個錯誤。隨著比賽的進行，這個 "錯誤 "顯然成了機器獲勝的關鍵。2020 年，人工智能體在美國國防部高級研究計劃局主辦的虛擬斗犬比賽中果斷擊敗了一名精英人類戰斗機飛行員，這是另一個里程碑。當被問及屢戰屢敗的原因時，這名人類飛行員回答說："我們作為戰斗機飛行員所做的標準事情不起作用。這些壯舉不僅令人驚嘆地展示了人工智能在復雜場景中的能力，而且還顯示了人工智能如何能夠學習新的技術和策略，從而戰勝最優秀的人類。

軍事人工智能競賽

在各種狹義應用領域，人工智能已經勝券在握。美國等都明白這一點，并競相將人工智能納入軍事戰略。2018 年，美國國防部發布了首份《人工智能戰略》，旨在加快美軍采用人工智能的步伐。該報告強調，大國正在 "為軍事目的對人工智能進行大量投資"，這 "有可能侵蝕技術和作戰優勢"。借助新興技術的新進展，強調了人工智能在未來戰爭中的重要性，因為大數據、云計算和物聯網 "正在軍事領域加快步伐"。人工智能將改變戰爭性質的觀點現在已成為大國軍事戰略的重中之重。

與長弓、火藥或坦克等過去一些具有相對特定用途的重要軍事創新不同，人工智能是一種具有多種應用的通用技術。人工智能的出現更類似于電力的出現，它帶來了照明、供暖、交通和通信方面的進步。如今，在美國和中國的國防部門，人工智能的研發都在激增，追求各種軍事用途，包括自動駕駛汽車、情報收集、預測性物流、網絡安全以及指揮與控制。人工智能競賽的結果將不會根據一個具體的應用來決定，而是由能夠最好地將人工智能整合到作戰所有領域的各種系統和流程中的一方來決定。

長期以來，美國憑借強大的創新文化和完善的國防工業基礎，在軍事硬件發展方面一直處于世界領先地位。近年來，中國也在軍事現代化方面取得了重大進展。然而，在人工智能軍事系統的競爭中，兩國都面臨著新的挑戰。與過去通過政府資助的研究項目開發的許多技術創新不同，當今最前沿的人工智能技術目前掌握在私營部門手中。要想獲得這項技術，國防部門就必須與商業公司建立新的合作關系，以開發軍民兩用的應用。傳統國防承包商和國有企業根本無法跟上私營部門的人工智能創新步伐。

美國的戰略是利用其充滿活力和創新的市場經濟來創造新的人工智能軍事技術。在此過程中，美國國防部試圖重新平衡部隊，從精致、有人操作、高成本的傳統作戰平臺轉向消耗性、自主、相對廉價的新一代系統。通過一項被稱為 "復制者 "的計劃，國防部確立了在 "未來 18-24 個月內 "在 "多個領域 "以 "數千人 "的規模部署這些系統的目標。為了抵消解放軍在數量上的常規優勢，"復制者 "計劃尋求通過大量集中的人工智能系統來補充美國的常規能力，這些系統可以在高度競爭的環境中有效運作。

圖：美國國防部在國防技術開發項目中主要依靠私營企業和相互競爭的私營企業之間的經濟競爭。這種方法假定自由企業能促進更大的創造和創新自由。

國防創新單元（DIU）負責領導這些技術的開發，該單元的成立旨在促進國防部與私營部門之間更緊密的合作關系。2023 年，國防創新單元升格為直接向國防部長報告的單元，目的是 "促進與私營部門社區的接觸并對其進行投資，在這些社區中，商業技術可以得到改造和應用，以滿足我們作戰人員的需求"。在硅谷等地，世界上最優秀的商業人工智能公司擁有開發其技術的軍民兩用應用的專業知識，但往往受到國防部繁瑣的采購程序的阻礙。DIU 通過簡化程序，吸引更多非傳統公司進入國防領域，從而幫助克服這一挑戰。這樣就能實現更大的創新、更廣泛的人工智能應用，并更快地將這些系統應用到軍隊中。隨著 "復制者 "計劃的推進，DIU 將發揮主導作用，協調人工智能技術的開發，以滿足各軍種和作戰指揮官的需求。

看透戰爭迷霧

軍事行動的特點是普遍存在 "迷霧"，這是戰爭固有的不確定性造成的。無法預測戰斗將如何展開是戰爭的本質屬性之一，無法完全消除。然而，部分迷霧是由于大量數據和信息無法得到快速處理，從而無法清楚地理解其含義造成的。作戰訓練中心的事后總結通常會強調被層出不窮的信息淹沒的單元的缺點。參謀人員很少能有效地綜合大量數據，使全局變得清晰明了。"還有誰需要知道？"這個問題經常被提出來，以此來抵消信息在職能 "爐灶 "中被孤立的趨勢。盡管開發了知識管理程序，旨在更好地識別、組織、存儲和傳播信息，但數據超載的根本問題依然存在。

圖：一名士兵使用手持設備利用人工智能進行數據分析，以指導戰術級行動的快速規劃和執行。

在當今的現代戰場上，傳感器幾乎無處不在，不斷向軍事指揮所傳輸信息流。參謀人員要努力跟上大量可用數據的步伐：信息、監視和偵察資產通過圖像、視頻饋送、信號攔截和電磁探測等綜合手段提供有關敵軍的數據；友軍通過各種指揮控制系統提供狀態更新和支持請求；天氣變化、戰場上出現平民或引入虛假信息等其他因素進一步增加了作戰環境的復雜性。大量可用數據會造成 "分析癱瘓 "狀態，阻礙有效決策。當最終做出決策時，這些決策已不再與當前情況相關。

這正是人工智能可以提供幫助的地方。如今的人工智能系統和運行這些系統的大功率計算機可以以前所未有的速度處理海量數據。通常需要人類花費數天或數周時間才能完成的任務，人工智能只需幾秒鐘就能完成。以銀行業為例。金融機構利用人工智能實時跟蹤信用卡的使用情況。一旦發現不正常的買家行為，就會在欺詐發生之前拒絕交易。與依賴人工驗證的傳統方法相比，由此帶來的效率提升是巨大的。此外，人工智能系統在多個領域都被證明比人類專家更準確。例如，在醫療領域，機器學習系統在預測癌癥方面比訓練有素的臨床醫生更準確。將這些相同的技術應用于常見的軍事任務，也能產生類似的效率和效果。從本質上講，人工智能可以幫助清除戰爭中的一些迷霧。

這些生產率的提高最終將使決策更加迅速有效，這是戰爭中的一個關鍵優勢。約翰-博伊德（John Boyd）通過一個被稱為觀察、定向、決策、行動（OODA）循環的過程來描述軍事競爭的特點。博伊德的想法是，哪一方執行這一過程的速度更快，哪一方就能進入對手的決策循環，并取得相對的軍事優勢。人工智能系統將通過提高態勢感知、快速處理大量信息、計算決策選項和自動化操作，大大加快 OODA 循環過程。情報分析師將利用計算機視覺技術過濾大量圖像和視頻，以確定敵軍的位置。操作人員將使用自主的無人機群來壓垮敵人的防御。后勤人員將利用數據分析來優化補給任務或設備維護。軍事規劃人員將使用大型語言模型起草作戰命令并生成決策簡報。網絡戰士將利用機器學習識別異常情況，拒絕對手的網絡入侵。這些只是未來人工智能眾多軍事應用中的一小部分。

確定 OODA 循環加速的速度將部分取決于人類對人工智能的信任程度。與任何新技術一樣，人工智能也會出錯，而且隨著時間的推移，它還需要不斷發展和完善。在可預見的未來，有充分的理由保持人類的控制和監督，也就是所謂的 "人在環內"。首先，人工智能有能力產生 "幻覺"，產生似是而非但與現實不符的輸出或答案。當人工智能模型根據其訓練數據做出統計推斷，并將其應用到現實環境中時，就會產生不準確的結果。對于協助軍事活動的人工智能程序來說，錯誤輸出的后果可能會很嚴重。許多人工智能模型面臨的另一個挑戰是缺乏 "可解釋性"，這意味著系統無法描述其結論所依據的邏輯和數據。因此，決策似乎是在 "黑盒"中做出的，用戶無法追蹤系統的思維過程。這種缺乏透明度的情況需要通過長期的經驗積累來建立對軍事人工智能的信任。人工智能還容易受到欺騙，對手可能會調整數據輸入，導致模型得出錯誤結論。試想一下，使用計算機視覺軟件進行目標定位時，如果被人操縱，得出的結論是友軍或平民是敵方的高回報目標。由于上述原因，軍事人工智能的大多數近期應用可能會增強而非取代人類的作用。

圖：在未來的全球作戰環境中，人工智能將在戰略、作戰和戰術指揮與控制層面的軍事分析和決策中發揮重要作用。

結論

雖然技術本身并不能保證戰爭的勝負，但縱觀歷史，那些最善于創新的軍隊在戰場上卻擁有決定性的優勢。長期以來，美軍一直享有對對手的技術優勢，但這種優勢現在正在逐漸減弱。在中美這場持續的地緣政治競爭中，利用人工智能力量的競爭將在未來數年左右全球力量平衡。

要保持在軍事上的超強競爭力，就需要加快人工智能的發展。加強與私營部門的合作對于取得超越對手所需的進展至關重要。美國擁有最頂尖能力的人工智能公司。這些公司擁有高技能的員工隊伍和尖端的研究成果，具有生產最先進的人工智能軍事應用產品的潛力。美國以市場為基礎的制度在促進創新方面具有明顯優勢，但國防部門必須繼續適應，以充分發揮其潛力。正在進行的 "復制者 "計劃是美國防部在人工智能發展方面的最大賭注。它對美軍的未來至關重要。

雖然新技術一直在開發中，但很少有像人工智能這樣具有巨大潛力的。軍事優勢通常由更了解環境、敵人和自身的一方獲得。贏得戰斗的通常是及時做出明智決策的指揮官。人工智能技術將實現這一切。

軍事人工智能革命才剛剛開始。它將如何進行--以及最終能否取得勝利--將取決于抓住這一機遇的緊迫性、組織的適應性。人工智能的潛力是無限的，但前提是要有理解它的遠見和迎接挑戰的毅力。

參考來源：美國陸軍

無人機技術在二十一世紀的武裝沖突中得到了廣泛應用，但俄烏戰爭正在推動其他戰場上未曾出現過的自主戰爭創新。

圖：一名烏克蘭軍人在烏克蘭巴赫穆特附近釋放一架無人機。

從手掌大小的無人機到重達 1,000 磅（454 千克）以上的無人機，俄羅斯、烏克蘭各自已經建立并獲得了一支多樣化的遙控飛機機隊。這項技術的范圍不斷擴大，其使用也日益增多，這不僅預示著無人機有可能在俄烏戰爭中創造公平的競爭環境，也預示著它們有能力影響未來沖突的方式。

烏克蘭戰爭為何成為無人機的溫床？

隨著戰爭進入第三個日歷年，雙方都沒有取得空中優勢。大多數軍事分析家預計，俄羅斯憑借其強大的空中力量，將在沖突初期迅速奪取對爭奪空域的控制權。但出人意料的是，烏克蘭的防御系統后來在西方系統的支持下，能夠擊退和阻止俄羅斯飛機進行近邊界和跨境打擊。由于任何一方都無法突破對方的綜合防空系統，這迫使他們提高野戰部隊的靈活性，并更加依賴遠程火炮、導彈和無人機等對峙武器。這些條件導致了新型無人機技術的發展，這些技術可以幫助烏克蘭在空戰中占據有利地位，并有可能扭轉戰局。

使用了哪些技術？

無人機部署隨著戰場的變化而變化。在戰爭的早期階段，俄羅斯的防空和電子戰能力并不突出，烏克蘭依靠土耳其 TB2 Bayraktar 等大型無人機發揮了巨大作用。TB2 可攜帶多種空對地彈藥，并能長時間巡飛，這使烏克蘭部隊能夠穿透俄羅斯的防空系統，打擊重型目標。然而，隨著時間的推移和俄羅斯對天空控制的加強，它能夠更容易地發現并擊落這些大型機型。TB2 可能仍有一定的實用性--其傳感器套件和相當大的航程仍能讓烏克蘭操作人員收集情報，但烏克蘭已轉向使用較小的無人機技術，以適應俄羅斯的進步。

事實證明，數量更多、體積更小的無人機改變了游戲規則，因為它們使烏克蘭獲得了更好的戰區感知能力和更強的打擊目標能力。烏克蘭人利用商業技術--平民也能獲得的娛樂產品--將廉價的現成無人機迅速投入戰場。其中許多 "業余 "無人機是通過草根眾籌或 "dronations "獲得的。這些小型無人機的單價僅為一千美元，操作人員可以迅速將其集結起來并重新利用，以達到特定的效果。例如，常用于賽車或電影制作的流行第一人稱視角（FPV）無人機可加裝臨時炸藥，以相對較低的成本對固定目標進行攻擊。這些無人機可以進行一次性高精度打擊，同時不易受到俄羅斯防空系統的攻擊。此外，烏克蘭人還重新利用國內經濟的重要方面來支持新的無人機供應鏈，通過公私合作來提高無人機制造能力。一年前，烏克蘭國內只有七家無人機制造商，而現在至少有八十家。

至于俄羅斯的無人機技術，莫斯科部署了本土型號，如 "獵戶座"、Eleron-3、Orlan-10 和 "柳葉刀"，但西方對俄羅斯關鍵供應鏈的制裁阻礙了莫斯科在無人機生產領域的發展。俄羅斯轉而向伊朗尋求穩定的供應。現在，俄羅斯人擁有一支龐大的伊朗制造的沙赫德-136 無人機機隊，可攜帶 100 磅（45.4 公斤）炸藥，航程達 1200 英里（1931 公里）。

無人機如何影響戰爭？

這場沖突展示了無人機在戰場上的優勢，無人機變得更小巧、更具殺傷力、更易于操作，而且幾乎人人都能使用。無人機壓縮了所謂的 "殺傷鏈"，縮短了從發現目標到摧毀目標的時間，并能增強軍隊偵察戰場前沿的能力。續航時間更長的無人機可以有效地進行數小時的偵察，使其他更先進的無人機能夠深入敵方領土實施精確打擊。其他型號的無人機可使單兵監視敵方動向，而無需冒生命危險或放棄士兵的位置。

無人機還可以進行戰斗和附帶損害評估或揭露戰爭罪行。美國無人機制造商 Skydio 最近捐贈了九架無人機，這些無人機配有高清攝像頭，將用于援助烏克蘭。

對無人機有哪些防御措施？

無人機容易受到防空系統的攻擊。具有明顯雷達截面的大型無人機是防空攔截器和反無人機火炮容易攻擊的緩慢移動目標；烏克蘭和俄羅斯都曾用攔截器和火炮擊落過數千架無人機。然而，烏克蘭和俄羅斯持續使用這些系統的成本可能高得嚇人，因為攔截一架無人機可能要花費數千甚至數百萬美元。

反無人機防御面臨的一個新挑戰是需要開發和使用一種比目標更便宜的系統。最重要的是，能夠向目標蜂擁而至的小型無人機更難擊落，因為它們可以壓垮防空系統。一個關鍵的應對措施是利用電子戰形式的干擾器、欺騙器和高能激光，阻止無人機到達目標。俄羅斯和烏克蘭都使用了干擾器，它能發出強大的電磁信號，使目標無人機墜落地面、偏離航線或掉頭攻擊操作員。隨著戰爭的進展，雙方都在不斷投資和調整電子戰戰術，以應對對手的創新。

無人機戰爭將如何演變？

俄烏沖突表明，無人機技術的創新尤其能改變防空領域的力量平衡。在俄羅斯尋求建立空中優勢、加強無人機生產和反無人機防御的同時，烏克蘭也在繼續開發更先進和不那么先進的解決方案。在最近曝光的與伊朗的合作項目中，俄羅斯完成了在莫斯科以東 500 英里（805 公里）的韃靼斯坦建造無人機工廠的工作，到 2025 年年中，估計可生產六千架沙赫德-136 原型機（莫斯科將其更名為 "杰蘭-2"）。無人機生產規模的擴大足以應對俄羅斯前線無人機的短缺，并使沖突的態勢向有利于俄羅斯的方向發展。然而，烏克蘭獲取和眾包商業無人機技術、根據實時反饋在戰場上對無人機進行戰術改裝以及改變戰術以擊敗反無人機系統的能力已被證明對其戰爭努力至關重要。

圖：在穆古角文圖拉縣美國海軍基地的 Vanilla 超續航陸射無人機（UAV）。人工智能賦能的機載無人機可能會開創海軍航空的新時代。

如今，許多人質疑航母在大國競爭中的意義。兵棋推演者擔心大國的 "航母殺手 "導彈，其他人則對美國航母艦載攻擊機的航程縮短表示遺憾。美國國會議員質疑超級航母對納稅人的價值，要求海軍尋求成本更低的解決方案。然而，人工智能和無人機技術的進步為解決這一戰略困局打開了大門：讓每艘艦艇都成為航母。

美國海軍、海岸警衛隊和軍事海運司令部（MSC）的每艘艦艇上都應配備一個中隊（約十架飛機）的第 3 或第 4 組無人機系統（UAS）--這些系統足夠大，可以飛得較高、較遠、較長時間，但仍然足夠小，幾乎可以裝在任何大小的艦艇上（第 1 組最小，第 5 組最大）--由人工智能（AI）算法操作。在整個水面艦隊中部署這些設備將能在多個領域實現新的能力，優化戰斗力和后勤保障。

作戰手段

美國海軍研究辦公室于 2021 年發布了《智能自主系統（IAS）科技戰略》，描述了蜂群、分布式和持久性傳感器以及海上控制和拒止等 "設想的未來"。海軍作戰部長的《2022 年作戰規劃》同樣預計，未來的海軍將由數千個自主平臺組成，以增強部隊的殺傷力和生存能力。啟用了人工智能的無人機系統--本文稱之為智能自主機載系統（IAAS），以區別于可比的水面和水下無人機系統以及遙控無人機系統--可以為艦隊中的每艘艦艇增強戰斗力。正如海軍中將吉姆-基爾比（Jim Kilby）所澄清的那樣："無人系統本身并不是一個目標，它們是一種基于迅速加速的威脅的能力的推進器。

美國國防部（Department of Defense，DoD）也擁抱了人工智能的未來，將其視為負擔得起的戰斗力和威懾力的關鍵。2023 年 9 月，美國國防部副部長凱瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）宣布了一項雄心勃勃的計劃，即 "在未來 18-24 個月內，在多個領域投入使用可減員（也稱'可消耗'）、數千人規模的自主系統"。所謂的 "復制者 "計劃正在推動五角大樓迅速采用人工智能技術，以抵消大國在工業生產能力方面的優勢。

IAAS 可以為海軍水面艦隊提供關鍵能力。例如，IAAS可以充當通信節點，向有人和無人水面艦艇轉發超視距（OTH）信息。一個有彈性的空中視距通信網絡可減輕衛星和 OTH 通信通道被動探測、攔截或干擾所帶來的威脅。IAAS 可配備被動或主動傳感器，以探測威脅并擴大艦船監視區域的范圍。

IAAS 還能增強動能任務。為一組無人機配備彈藥，可以進行精確打擊、壓制敵方防空系統或為地面部隊提供近距離空中支援。正如與胡塞武裝的沖突所顯示的，海軍需要比珍貴的地對空或空對空導彈更便宜的方式來保衛商業航運。能夠在有人駕駛平臺和有威脅的無人機系統或巡航導彈之間進行機動的人造無人機將是 IAAS 的一個重要用例。機載電子攻擊等非動能效應可以保護有人駕駛飛機不被敵方平臺發現或瞄準，從而為動能打擊提供幫助。人工智能無人機可配備無線電頻率信號中繼器和欺騙器，使無線電頻率環境飽和，并使瞄準解決方案復雜化。

作戰后勤

美國政府問責局在 2019 年報告稱，軍事海運司令部的艦隊僅有 100 多艘現役和后備艦艇，其中一些艦艇的艦齡已超過 50 年。此外，海軍推動艦隊更加分散，這將對軍事海運司令部的資產提出越來越高的要求。2022 年，海軍展示了科技初創公司 Shield AI 和 Skyways 的 IAAS 藍水物流能力，可將 50 磅以下的小型貨物運載 200 英里。令人印象深刻的是，Elroy Air 公司的另一款無人機可將 300 磅的貨物飛行 300 英里。

戰略海運部隊可以采取亞馬遜式的海上運輸方式。以軍事海運司令部的船只為中心，無人機可以在需要補給的船只之間來回執行貨物運輸任務。IAAS 不足以運送燃料、彈藥或重型設備。不過，據海軍航空系統司令部稱，50 磅以下的輕型貨物占海軍后勤運輸的 90%。有朝一日，智能化的自主水面艦艇可能會承擔起運送重型貨物和燃料的任務。在此期間，IAAS 可以加強水下補給，為人類直升機飛行員集中精力執行作戰任務開辟帶寬，并減少軍事海運司令部艦艇在作戰行動期間為海軍提供補給的時間-距離問題。

公私合作

Shield AI、Anduril、Skyways、Elroy Air 等公司正在開發創新型低成本無人機和強大的人工智能算法來駕駛無人機。例如，Shield AI 公司生產了一種名為 V-BAT 的第 3 組無人機系統，它可以與其他 V-BAT 聯手協調任務。預計一架 V-BAT 的價格約為 50 萬美元。五角大樓可以用一架 F-35 隱形戰斗機的價格購買近 200 架 V-BAT 無人機。放棄 "福特 "級航母，海軍庫存中的每艘艦艇都能輕松變成混合艦隊的無人機載具。

私營部門提供的真正價值在于其飛行器的引擎蓋下。強化學習是深度機器學習的一個子集，它能讓計算機系統通過模擬一個動作，然后觀察該動作數百萬次的結果，來學習如何完成一項任務。起初，人工智能是無能和幼稚的。但模擬運行一百萬次后，人工智能就能比人類更好地完成任務，而且可能在幾天或幾周內就能完成。2020 年，在 DARPA 的 AlphaDogFight 挑戰賽中，一個名為 "Falco "的強化學習系統在模擬狗斗中擊敗了一名經驗豐富的空軍戰斗機飛行員。國防部本身缺乏開發類似人工智能所需的專業知識，但它正在通過 Replicator 等計劃以及 AFWERX 和 NavalX 等創新中心大步前進，以購買相關能力。

出錯也是人？

建立個人和機構對人工智能的信任是實現這一愿景的重大障礙。保羅-夏爾（Paul Scharre）是《四個戰場》（Four Battlegrounds）一書的作者： 一書的作者保羅-沙雷（Paul Scharre）強調了自動 "愛國者 "導彈系統早期的失敗，該系統在 2003 年入侵伊拉克期間曾兩次擊落友軍。"他寫道："如果作戰人員不信任一項技術，他們就不會使用它。

今天的算法比其前身要強大得多，但在將這種技術投入實戰之前，必須有強有力的制度保障。為此，希克斯副部長于 2022 年 6 月制定了 "負責任的人工智能戰略"，并于 2023 年 1 月制定了題為 "武器系統中的自主性 "的國防部指令 3000.09。這些框架為負責任的人工智能軍事發展提供了基礎，但在實踐中執行起來可能具有挑戰性。

例如，第 3000.09 號指令要求在設計人工智能時采用 "對相關人員透明、可審計和可解釋的技術和數據源[著重號后加]"。神經網絡的設計很難解釋。給定的輸入會像人工神經元一樣穿過許多隱藏層，產生輸出響應或動作。受人腦工作原理的啟發，機器學習往往被籠罩在一個黑盒子里。

因此，信任人工智能需要一種不同的模式。傳統的測試與評估、驗證與確認流程可能無法讓國防部完全確定其自主平臺的性能如何。人類在訓練初期經常會出錯，但隨著指導和經驗的增加，錯誤會逐漸減少。如果能保證人員和設備的基本安全，操作人員可能需要容忍人工智能的錯誤，將其作為訓練機器的成本。但隨著訓練水平的提高，人工智能已經證明有能力比人類更好、更快地完成離散任務。

最后，如果海軍能區分致命和非致命效果的標準，就能更快地建立起對人工智能的信任。由于道德和法律方面的原因，人們對 "殺手機器人 "的態度猶豫不決，因此在參與戰斗之前，應對執行致命作戰任務的人工智能無人機進行更嚴格的審查。不過，許多第 3 組 IAAS 不太可能攜帶大型毀滅性有效載荷。它們的主要用途在于非致命效果。執行這些任務的無人機應更迅速地部署，并留有一定的余地，以便通過從錯誤中吸取經驗教訓來不斷改進。

信任因素并不是唯一的挑戰。IAAS 需要人力和培訓，盡管比一般的航空中隊要少得多。目前負責操作 MQ-25A "黃貂魚 "的準尉級別的航空飛行器軍官應接受有關各種 IAAS 類型和型號的培訓。另外，海軍新公布的機器人作戰專家也可以負責維護無人機、更新軟件和為適當任務編程。一旦啟動，這些專業人員將對任務進行監控，并向任務分配或指揮官的指導部門發送更新信息，充當 "回路中的人"。

小型艦艇上的可用空間也非常寶貴。雖然第 3 組和第 4 組無人機系統的體積可以很小，但在一艘艦艇上安裝十幾個無人機系統仍然具有挑戰性。不過，IAAS 可以提供寶貴的能力，值得為其尋找空間。2023 年 9 月，海軍發布了一份關于 "飛機發射和回收設備（ALRE）"的信息請求，用于 3-5 組無人機，這些無人機將 "在非航母艦艇上運行"。海軍顯然正在探索進一步整合海空領域。讓每艘艦艇都成為航母符合海軍未來空軍的戰略方向。

最后，讓每艘艦艇都充當航母將涉及思維方式的轉變。在導彈時代，水面艦艇長期以來都必須考慮空域問題，而發射和支持無人機則是一項全新而獨特的任務。水面作戰軍官需要熟悉一些空中戰術，并了解艦艇的位置如何實現預期的戰術效果。盡管存在這些挑戰，但 IAAS 帶來的諸多益處遠遠超過了使水面艦隊的作戰方式適應無人機作戰的負擔。

信任因素并不是唯一的挑戰。IAAS 需要人力和培訓，盡管比一般的航空中隊要少得多。目前負責操作 MQ-25A "黃貂魚 "的準尉級別的航空飛行器軍官應接受有關各種 IAAS 類型和型號的培訓。另外，海軍新公布的機器人作戰專家也可以負責維護無人機、更新軟件和為適當任務編程。一旦啟動，這些專業人員將對任務進行監控，并向任務分配或指揮官的指導部門發送更新信息，充當 "回路中的人"。

小型艦艇上的可用空間也非常寶貴。雖然第 3 組和第 4 組無人機系統的體積可以很小，但在一艘艦艇上安裝十幾個無人機系統仍然具有挑戰性。不過，IAAS 可以提供寶貴的能力，值得為其尋找空間。2023 年 9 月，海軍發布了一份關于 "飛機發射和回收設備（ALRE）"的信息請求，用于 3-5 組無人機，這些無人機將 "在非航母艦艇上運行"。海軍顯然正在探索進一步整合海空領域。讓每艘艦艇都成為航母符合海軍未來空軍的戰略方向。

最后，讓每艘艦艇都充當航母將涉及思維方式的轉變。在導彈時代，水面艦艇長期以來都必須考慮空域問題，而發射和支持無人機則是一項全新而獨特的任務。水面作戰軍官需要熟悉一些空中戰術，并了解艦艇的位置如何實現預期的戰術效果。盡管存在這些挑戰，但 IAAS 帶來的諸多益處遠遠超過了使水面艦隊的作戰方式適應無人機作戰的負擔。

未來戰爭

盡管 "復制者 "計劃的兩年時間表目標宏大，美國海軍部長卡洛斯-德爾托羅也宣稱 "混合艦隊已經到來"，但要將智能自主系統完全整合到載人艦隊中，還有很長的路要走。由于遠程彈藥的明顯不足，短期內可能需要優先考慮現有能力，而不是未經測試和驗證的機器人戰爭夢想。然而，戰爭的速度正在加快；海軍面臨的挑戰是為滿足未來戰爭的需求而制定短期和長期的采購戰略。

海軍航空力量需要新的愿景。海軍必須從以艦艇、潛艇和飛機為核心的平臺思維過渡到以效果為核心的思維。由人工智能支持的機載無人機所提供的能力將開創海軍航空兵的新時代。讓每艘艦艇都成為航母，將以航母誕生以來從未有過的方式徹底改變和聯合海空領域。

參考來源：美國海軍

圖：在烏克蘭與俄羅斯的沖突中，最有說服力的畫面之一是一架無人機向一輛俄羅斯坦克投擲炸彈，當時坦克正在爭先恐后地逃離 "捕食者"。這被認為是未來的征兆--來自空中的威脅無處不在。隨著各國爭相使用人工智能使無人機更具殺傷力和致命性，這種無人機威脅預計將提高幾個等級。

據報道，2020 年，一架由人工智能（AI）操控的自主無人機在利比亞殺了人，這起事件通常被稱為人工智能驅動的系統在沒有人類操控者指揮的情況下被用于 "獵殺 "的第一例。這起事件是在利比亞使用部署在那里的武裝無人機來對付為利比亞政權而戰的部隊。

根據聯合國的一份報告，土耳其制造的 "卡古-2 "致命自主飛機發動了所謂的 "蜂群攻擊"，很可能是代表利比亞 "民族和睦政府 "對哈夫塔爾的民兵發動的攻擊，這是裝備人工智能的無人機首次成功完成攻擊。"卡古-2"無人機不僅配備了面部識別技術，還能群集在一起。

大約有 90 個國家擁有用于偵察和情報任務的軍用無人機，至少有十幾個國家擁有武裝無人機。這些無人機在全球各地的沖突中已經使用了很多年，構成了巨大的威脅，但人工智能的使用才是最重要的。

在試圖了解人工智能無人機的殺傷力之前，應該先看看武裝無人機在近期沖突中的使用情況。武裝無人機在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突中的使用取得了令人信服的效果，就像它們在今天的俄烏沖突中一樣。使用無人機對付坦克和裝甲車可能是烏克蘭部隊的成功經驗之一，但這并不是什么新鮮事。在摩蘇爾戰役中，伊拉克和黎凡特伊斯蘭國就曾使用裝有小型炸藥的無人機，特別是用來對付美軍最先進的艾布拉姆斯坦克。

圖：美軍艾布拉姆斯坦克在摩蘇爾遭到 ISIS 襲擊

哈馬斯最近也采用了同樣的戰術，他們瞄準并摧毀了以色列的一輛梅卡瓦 Mk4M 主戰坦克（MBT），眾所周知，這是世界上最現代化的主戰坦克之一。哈馬斯使用一架無人機，成功地在加沙-以色列邊界附近的某處向這輛坦克投擲了一枚手榴彈，當時坦克的裝甲百葉窗已經升起，猝不及防。哈馬斯軍力遠不如以色列國防軍，卻能瞄準并摧毀先進的梅卡瓦坦克，這只是在任何沖突中使用無人機給一方帶來優勢的一個例子。

今天，使用武裝無人機的功效和殺傷力已成為公認的事實，但它們仍被視為增強戰斗力的手段，而非 "制勝 "系統。它們可能是空戰的重要輔助支持，但不是進攻性支持的主要工具。隨著人工智能（AI）融入無人機作戰，它們的殺傷力、實用性和功效將發生巨大變化。

人工智能已經與無人機結合在一起，有許多系統已經投入實戰或正在開發中。人工智能驅動的無人機包括 Sheild。AI的無人機據稱無需GPS跟蹤即可導航，洛克希德-馬丁公司的沙漠鷹III據稱可以提前規劃飛行路線，AeroVironment公司的烏鴉系列無人機聲稱可以利用計算機視覺和GPS協調沿航線飛行。

圖：AeroVironment 公司的 RQ-11 Raven

2019 年，首架完全由人工智能操控的無人機 "Kratos XQ-58 Valkyrie "進行了首次飛行。據報道，俄羅斯在烏克蘭沖突中使用了由人工智能驅動的卡拉什尼科夫 ZALA Aero KUB-BLA 游蕩彈藥，自動化已在烏克蘭沖突中得到利用。此外，以色列在加沙的行動中也主要使用人工智能驅動的系統，包括無人機。

人工智能帶來的變化

使用人工智能可以對無人機進行更有效的數據和傳感器融合分析，通過復雜的算法和機器學習來更好地了解無人機周圍的環境。它使無人機比以往任何時候都更致命、更高效、更準確、更自主。人工智能改善了無人機獲取、解釋、分析和傳輸關鍵數據的通信系統和網絡安全。

人工智能引領的兩項創新是蜂群智能和自動化。蜂群智能使無人機能夠以 "蜂群 "的方式協調一致地運行，從而使一組無人機能夠以進攻模式使用。無人機群有能力執行戰術任務，壓倒敵人，從而增強無人機的單兵作戰能力。

以人工智能為動力的自動化系統可以與物聯網（IoT）、自主導航、通信網絡、數據分析和進攻性行動的自主決策相結合。其中，人工智能驅動的自主決策才是最重要的發展，也是最具爭議的。

機器視覺和圖像識別系統之一是 "神經腦"（Neurala Brain），它聲稱可以幫助裝有攝像頭的無人機識別和辨認預定目標，然后向人類操作員發出警報。同樣，以色列拉斐爾先進防御系統公司也開發了一種用于增強目標成像和輻射分析的軟件。它聲稱 "目標選擇和交戰的精確度達到了以前無法想象的水平"。

即將到來的戰爭

利用人工智能，由數百甚至數千架無人機組成的無人機群將能夠相互通信，收集敵軍動向情報，選擇目標，然后對其進行精確打擊，在不造成附帶損害的情況下將預定目標擊落。即使大量無人機被擊落，殺手機器人在攻擊中協同作戰也將很快成為現實。

為了將其利用人工智能的計劃付諸現實，美國于2023年8月宣布了 "復制者 "計劃，以增加人工智能、無人駕駛、相對廉價的武器裝備艦隊，這些武器裝備將是 "可攻擊的。"與此同時，印度陸軍已經部署了兩套蜂群無人機，用于在拉達克東部和印中邊境執行情報、監視、偵察（ISR）任務。這些無人機配備了人工智能和先進的通信功能，可相互通信并協調行動。無人機具有基于人工智能的自動目標識別（ATR）功能。

在當前的俄烏沖突中，數百架無人機組成的先進戰斗力量已經證明了這一概念。據估計，烏克蘭在執行以技術為驅動的軍事行動時，每月損失上萬架無人機。

了解這一切將如何發展的一個方法就是看看正在進行的加沙行動。以色列正在使用微型無人機，包括埃爾比特系統公司（Elbit Systems）的 LANIUS、Spear 公司的 NINOX 40 和 Xtend 公司的 Wolverine，在最低高度近距離進行情報、監視和偵察（ISR）。這些微型無人機集成了具有人工智能識別和分類能力的傳感器，可探測武裝對手和武器站。雖然這些系統是遙控操作的，但它們具有很大程度的自主性，能夠在 GPS/GNSS 信號被屏蔽的環境中（即視線衛星信號被屏蔽的地方）發揮作用。其中，LANIUS 被描述為 "一種高機動性和多用途的無人機游蕩彈藥，專為在城市環境中短距離作戰而設計"。

圖：埃爾比特系統 LANIUS 微型無人機

不過，值得注意的是位于哈佐爾空軍基地的第 144 無人機中隊的秘密 "Nitzotz"（火花）系統。雖然第五代無人機的詳細資料不多，但據報道，根據收到的數據，它能顯著提高作戰部隊采取有效進攻行動的能力。

挑戰

人工智能的使用并非沒有挑戰，因為現實世界的環境與實驗室或試驗場的測試條件大相徑庭。在無人系統上采用非確定性學習算法是實地條件下的一大挑戰。然而，真正令人擔憂的挑戰是與使用人工智能選擇目標和在沒有人類控制的情況下執行 "擊殺 "有關的道德問題。

與此相關的是可解釋性問題，即很難理解或解釋人工智能產生的結果。依賴人工智能進行決策的系統往往是不透明的，因為它們處理的是專有信息，并隨著從新數據中學習而不斷發展。它們往往過于復雜，任何一個人都無法理解。這使得無人機 "操作員 "很難完全理解目標選擇和執行的殺戮是否 "正確"。

這往往導致缺乏責任感。在即將到來的無人機戰爭中，當平民被 "誤殺 "時，軍方官員往往會將錯誤歸咎于機器。隨著人工智能驅動系統的普及，無人機之間以及無人機與其他系統之間由于缺乏兼容性而缺乏溝通，這種錯誤將經常發生。

人工智能驅動的無人機的危險已經顯現出來，有興趣的人可以注意到。以色列在空襲目標選擇中使用了人工智能。其中使用的兩個平臺是 "福音 "和 "火工廠"。由于以色列指揮官使用的是人工智能工具生成的目標清單，這種方法的不透明性引起了人們的擔憂，因為人類只是機械化過程中的一個組成部分。自主無人機增加了瞄準過程的不透明性。歐洲-地中海人權監測組織證實，以色列的 "小型無人機殺手"（包括 Matrice 600 和 LANIUS 型）造成數十名平民死亡。

無人機的研發和使用已有數十年歷史。早在一個多世紀前的第一次世界大戰期間，就有人首次嘗試使用遙控飛機，但美國在越戰期間使用無人偵察機才標志著無人駕駛飛機的到來。在最近的沖突中，無人機的使用范圍不斷擴大，但人工智能的融入將前所未有地改變無人機的能力。人工智能驅動的無人機正處于技術革命的風口浪尖，誰能率先利用人工智能的潛力，誰就能比對手獲得不對稱優勢。

雖然烏克蘭使用無人機似乎吸引了人們的眼球，但以色列使用智能人工智能無人機才反映了即將到來的無人機戰爭，以及隨之而來的所有附帶損失和平民損失，需要全世界的共同關注。無人機的殺傷力和濫殺濫傷作用已充分展現，除非人們意識到這種戰爭的危險性并采取相應行動，否則很可能為時已晚。

本文介紹了無人機在現代戰爭中的興起、一些典型無人機型號特點功能、烏克蘭戰爭中的無人機、無人機倫理考量、反無人機等。

在無人機技術快速發展的推動下，現代戰爭領域正在經歷重大變革。這種轉變的核心是自主無人機的出現，它代表了軍事能力的新前沿。這一發展不僅是一種漸進式的進步，而且是一種范式轉變，對作戰環境和民用環境都有深遠的影響。

1 自主無人機：下一個前沿

美國空軍將自主無人機作為僚機整合到戰斗機作戰中的倡議，證明了無人機技術的進步。美國空軍計劃在2024年加強自主飛行實驗，目標是將這些無人機與F-35和未來的戰斗機一起部署。這些協作戰斗機（CCA）預計將執行從打擊目標到電子戰的無數任務，突出了無人機在現代戰爭中的多方面效用。部署大型無人機機隊的雄心勃勃的目標突顯了向大規模整合自主能力的戰略轉變。

1.1 大眾市場軍用無人機的興起

Bayraktar TB2 等大眾市場無人機對戰爭的影響怎么強調都不為過。這些無人機使空戰擴散化，使更廣泛的參與者能夠獲得先進的能力。TB2的遠程攻擊能力及其作戰效率展示了無人機的戰略價值。這種轉變挑戰了傳統的軍事范式，強調了技術在公平競爭中的作用。無人機戰爭的演變突顯了從傳統主導地位向更分散、更易于獲得的軍事力量形式的過渡。

1.2 自主蜂群無人機：游戲規則改變者

自主蜂群無人機的發展標志著軍事戰略的重大飛躍。這些無人機能夠在有凝聚力的單元中運行，提供了前所未有的適應性、效率和戰略縱深的組合。它們主導戰斗場景并起到威懾作用的潛力反映了利用集體人工智能能力的戰略優勢。蜂群無人機部署的心理和戰術層面可以重新定義交戰的性質，使其成為未來軍事行動的關鍵要素。

1.3 倫理和戰略考量

自主無人機和人工智能在戰爭中的出現引發了復雜的倫理和戰略問題。將決策權委托給機器，特別是在生死攸關的情況下，需要仔細研究其倫理影響。此外，這些技術有可能改變戰略格局，因此需要對它們對全球安全動態的影響有細致入微的了解。將自主無人機整合到軍事戰略中既帶來了機遇，也帶來了挑戰，需要深思熟慮的治理和監督。

無人機戰爭的發展軌跡很明確：自主無人機將在未來的軍事行動中發揮關鍵作用。這種轉變的影響是深遠的，涉及戰略、倫理和作戰層面。隨著技術的不斷發展，軍事和地緣政治格局無疑將隨之重塑。挑戰在于駕馭這一新領域，確保負責任和有效地利用無人機技術的進步，以在日益復雜的世界中增強安全性和穩定性。

2 現代戰爭中自主無人機的興起和自動目標識別

隨著自主無人機和先進的自動目標識別 （ATR） 系統的集成，現代戰爭的格局正在迅速發展，這標志著戰場內外軍事行動方式的重大轉變。這些技術進步不僅增強了作戰能力，還提出了重要的道德和戰略考慮。

2.1 軍事行動中的自主無人機

美國空軍計劃開發一支可以與F-35等有人駕駛戰斗機一起自主飛行的無人機僚機機隊，這證明了自主無人機有望在未來的戰斗場景中發揮重要作用。這些協作戰斗機 （CCA） 專為各種任務而設計，包括監視、打擊敵方目標、電子戰和充當誘餌。美國空軍計劃在不久的將來部署這些無人機，目前正在積極研究和測試自主飛行能力和戰術，以確保無縫融入中隊作戰。這一工作是利用自主系統提高軍事行動的有效性和安全性的更廣泛運動的一部分。

2.2 自動目標識別的進步

在機器學習和人工智能發展的推動下，自動目標識別（ATR）技術處于改變軍事行動的最前沿。BAE系統公司已獲得美空軍研究實驗室的一項重要合同，為ATR開發機器學習軟件，作為戰術自主性多傳感器開發（META）計劃的一部分。該計劃旨在提供先進的態勢感知，并實現對競爭環境中移動目標意圖的高置信度檢測、跟蹤、識別和理解。通過集成環境自適應處理，該技術旨在最大限度地減少誤報，并增強復雜操作場景中目標識別的可靠性。

2.3 自動目標識別的變革性影響

ATR 技術將徹底改變國防分析，能夠識別 AI 應用程序生成的大量數據中的模式、趨勢和異常情況。這種能力將改善作戰戰略、戰術和軍事準備，在更有效地識別和應對威脅方面具有顯著優勢。然而，采用 ATR 也帶來了挑戰，包括確保這些系統的準確性和可靠性以防止誤報或誤報以及解決網絡安全漏洞。

2.4 倫理和戰略考量

自主無人機和ATR技術的興起將重要的倫理和戰略問題帶到了最前沿，特別是關于人類判斷在戰斗決策中的作用以及將人類行為者與戰場保持距離的影響。在利用技術進步提高作戰效率與在軍事行動中保持問責制和道德標準之間，需要謹慎平衡。

隨著自主無人機和ATR技術的不斷發展，它們有望顯著改變戰爭的性質，提供增強的能力，同時也帶來了新的挑戰。這些技術的成功整合將取決于解決道德問題，確保系統的可靠性和安全性，以及制定戰略框架，以利用其優勢同時降低風險。現代戰爭的未來將越來越依賴于適應這些尖端技術并將其整合到軍事戰略和行動中的能力。

3 重新定義戰爭：配備人工智能的戰爭無人機在現代軍事技術中的興起

軍用無人機領域正在迅速發展，人工智能 （AI） 的集成將這些機器推向了現代戰爭的最前沿。在配備人工智能的最先進和具有潛在危險的戰爭無人機中，有一些因其能力、作戰范圍、自主性以及人工智能協作的潛力而脫穎而出，這些潛力可以進一步擴大其在戰場上的威脅程度。

3.1 配備人工智能的先進戰爭無人機

（1）Bayraktar TB2無人機

這架土耳其制造的無人機在各種沖突中表現出了顯著的效果，展示了自主操作和進行精確打擊的能力。它在戰場上的成功凸顯了中空長航時 （MALE） 無人機的戰略效用。

1）基本飛行性能標準：

• 18,000 英尺工作高度
• 27 小時最長飛行時間
• 全自動飛行控制和 3 冗余自動駕駛系統（三重冗余）
• 全自動著陸和起飛功能，不依賴地面系統
• 通過內部傳感器融合進行導航，無需依賴 GPS
• 最大海拔25000英尺

2）高級功能：

• 全自動導航和路線跟蹤功能
• 內置傳感器融合的精確自動起飛和著陸
• 全自動滑行和停泊功能
• 支持半自主飛行模式
• 容錯和 3 冗余傳感器融合應用
• 交叉冗余YKI系統
• 獨特的冗余伺服執行器單元
• 獨特的冗余鋰基電池單元

3）技術規格：

• 通信范圍 ： <300 km
• 巡航速度-最高速度：70 節 – 120 節
• 有效載荷能力 ： 150 kg
• 效載荷 – ISR：可切換 EO/IR/LD 或多用途 AESA 雷達
• 有效載荷 - 彈藥：4 激光制導智能彈藥
• 燃料容量/類型 ： 300升/汽油
• 起飛和著陸：跟蹤（自動）
• 最大起飛重量：700公斤
• 續航時間：27小時
• 翼展：12米
• 高度：2.2米
• 長度：6.5米
• 推力類型 ： 105 hp 內燃噴射發動機
• 作業海拔-最大海拔: 18000 - 25000英尺

本土彈藥“Roketsan MAM-L和MAM-C”的整合以及成功執行情報、持續空中監視和偵察（ISR）任務的能力，使該系統成為作戰中不可或缺的平臺。武裝無人機 Bayraktar TB2 是一個多用途平臺，因為它可以使用機載激光指示器執行目標捕獲。它還能夠使用由四枚智能彈藥組成的有效載荷消滅目標。Bayraktar TB2 是一個系統，可提供執行外科手術精確打擊所需的所有尖端解決方案，防止對近距離區域造成廣泛損壞。這些功能確保平民安全是首要任務。

4）實時圖像傳輸和備份系統:

Baykar 實時圖像傳輸系統 （BGAM） 為國防工業提供實時圖像傳輸和處理解決方案。BGAM 允許多個用戶同時監控高分辨率、無延遲的直播。BGAM 是一個基于 Web 的應用程序，允許用戶通過互聯網使用移動應用程序在網絡或平板電腦上安全地觀看直播。

系統會自動將所有傳輸的圖像存儲到 30 分鐘的文件中。在監控實時影像時，用戶可以在系統上做多標簽筆記。保存的標簽和標簽將有助于日后通過存檔視頻進行搜索。同樣，根據這些注釋，可以創建任務日志，然后導出。存檔文件可以按日期和元數據進行篩選。

出于安全原因，系統會自動重新生成臨時密碼，以保護對實時傳輸和存檔影像的訪問。用戶名或設備信息水印顯示在所有實時和存檔的視頻文件上。

或者，嵌入式軟件可以集成到圖像傳輸系統中，允許實時傳輸到運行 Windows 的移動設備。從高度安全的網絡到移動設備的數據傳輸通過采用端到端加密方法（也稱為數據二極管模型）進行保護。

5）地面控制站: TB2 使用三頻進行 LOS 控制和視頻傳輸。

Baykar移動地面控制站（移動GCS）確保從遠離中央指揮中心的前方基地遠程控制Bayraktar TB2平臺。移動GCS強大的通信天線通過允許Bayraktar TB2無人機起飛和降落來擴大任務范圍。

與NATO ACE III避難所標準一致，移動GCS包括一個液壓驅動的高空作業平臺，可提升至12米，自動定向天線系統和強大的卡車，通過液壓支腿為所有這些部件提供機動性。移動GCS是Baykar自己的設計。它配備了尖端的傳感器和控制閥，可以在短時間內安全地進行設置。

（2）蘇霍伊 S-70 Okhotnik-B無人機

俄羅斯進入隱形戰斗無人機，旨在與Su-57等有人駕駛戰斗機一起工作，代表了無人系統與傳統空中力量相結合的飛躍。它的能力預示著未來無人機和有人駕駛飛機協同行動以實現戰略目標。

1）蘇霍伊 S-70 技術數據表

• 發動機
  • 兩臺土星 AL-41F1 渦扇發動機
  • 推力：每個高達 32,000 磅
  • 高可靠性和高效率
  • 預期壽命長
• 航電
  • 先進的航空電子設備套件
  • 強大的雷達和電子戰系統
  • 先進的通信系統
  • 雷達探測范圍：最遠 400 公里
  • 用于破壞和干擾的電子戰系統
• 武器系統
  • 空對空導彈：R-73、R-77
  • 導彈射程：可達 300 公里
  • 用于近距離戰斗的 30 毫米加農炮
• 隱身功能
  • 最小化的雷達信號特征
  • 精心設計的飛機形狀，以減少 RCS
  • 雷達吸收涂層和材料
  • 減少發動機的熱特征
• 機動性
  • 先進的飛行控制
  • 矢量推力引擎
  • 高敏捷性和機動性

蘇霍伊S-70是一種高度先進的第五代戰斗機，以其強大的技術特征而聞名，使其成為空戰中的強大競爭者。這些技術特點重點介紹如下：

發動機：S-70配備了兩臺強大的土星AL-41F1渦扇發動機，每臺發動機能夠產生高達32,000磅的推力。這些發動機以其可靠性和效率而聞名，具有較長的預期壽命，可確保在各種操作場景中保持性能。

航空電子設備：該飛機擁有先進的航空電子設備套件，包括最先進的雷達和電子戰系統。它的雷達系統具有令人印象深刻的探測范圍，可達400公里，使其能夠在相當遠的距離內識別和跟蹤目標。電子戰系統旨在有效地破壞和干擾敵人的通信。

武器系統：S-70可以裝備空對空導彈，如高度機動的R-73和R-77，可以與300公里外的目標交戰。在近距離戰斗情況下，該飛機配備了一門強大的 30 毫米加農炮，以實現精確交戰。

隱身功能：S-70采用了隱身技術，以盡量減少其雷達信號，使敵方雷達系統難以探測到。空氣動力學設計減小了其雷達橫截面，而雷達吸收涂層和材料進一步降低了其雷達特征。此外，該飛機的發動機旨在最大限度地減少其熱特征，使其不易受到熱尋導彈的攻擊。武器和航空電子系統的電磁輻射也減少了，有助于其隱身能力。

機動性：S-70先進的飛行控制和推力矢量發動機使其能夠高效地執行急轉彎和復雜機動。這種出色的機動性在敏捷性和速度至關重要的格斗場景中尤為有利。

2）作戰能力

蘇霍伊S-70主要設計用于空對空作戰，使其成為一種能力強大的戰斗機。其先進的武器系統，包括 R-73、R-77 導彈和強大的 30 毫米加農炮，使其在打擊和消除敵方威脅方面具有優勢。雷達系統的遠探測距離和電子戰能力使S-70能夠在遠距離內與敵機交戰和探測。其卓越的機動性進一步增強了其在空戰中的有效性，確保它能夠以敏捷和速度戰勝對手。

3. 前景

盡管蘇霍伊 S-70 于 2020 年推出，但已經顯示出巨大的潛力，并引起了全球潛在買家的極大興趣。預計它仍將是俄羅斯軍事戰略的核心要素，隨著其受歡迎程度的提高，計劃在更多國家增加生產和部署。隨著時間的推移，該飛機的能力可能會提高，其隱身能力、航空電子設備、傳感器、雷達和電子戰系統有可能升級，以跟上不斷發展的技術和潛在對手的步伐。

（3）XQ-58A 女武神

Valkyrie 是美國空軍開發的一款支持人工智能的無人機，代表了向能夠執行各種角色的自主無人機的轉變，從偵察到充當支持有人駕駛噴氣式飛機的誘餌。它的蜂群作戰潛力可以重新定義空戰戰略。

奎托斯戰術無人機系統（KUAS）：

隨著戰術飛機采購成本的增加和近對等對手的出現，奎托斯無人機系統（KUAS）一直是開發可重復使用和可消耗的無人機系統（UAS）的先驅，該系統用于有爭議的環境中的有人-無人編隊（MUM-T）行動。利用其在高性能次級空中目標方面的專業知識，KUAS設計、開發并演示了XQ-58A Valkyrie，這是第一款專用的可消耗性無人機系統。

XQ-58A Valkyrie 代表了戰術無人機系統技術的突破性方法。這種隱形無人作戰飛行器最初由奎托斯開發和制造，并作為低成本消耗打擊演示器計劃的一部分向美國空軍展示。它屬于美國空軍研究實驗室的低成本可消耗飛機技術（LCAAT）項目組合，旨在為無人護航或僚機在戰斗場景中與載人戰斗機一起作戰提供一種經濟實惠、成本/重量顯著降低的解決方案。

奎托斯的 XQ-58A Valkyrie 自 2019 年開始運營，目前正在俄克拉荷馬城生產，擁有高性能能力、生存能力以及以高亞音速進行遠程飛行的能力。它可以作為忠誠的僚機，單獨操作，也可以作為蜂群的一部分發揮作用。它的經濟性、遠程能力、高亞音速、機動性和靈活的任務套件配置，加上從其內部炸彈艙和機翼站攜帶致命武器的選項，為各種國防部客戶提供了廣泛的靈活性。

此外，XQ-58A在驗證載人平臺自主電子支持的有效性方面發揮著至關重要的作用，并展示了人工智能平臺在增強戰斗空中巡邏方面的潛力。它能夠獨立于跑道或機場進行遠程預部署和操作，對近乎對等的對手起到重要的威懾作用，并為美國作戰人員提供最大的作戰靈活性和實用性。

此外，Valkyrie 采用的生產方法是從奎托斯負擔得起的噴氣式無人機目標飛機演變而來的，確保它完全符合眾議院通過的 2024 年國防授權法案 （NDAA） 定義的可消耗成本等級。這種分類進一步將其區分為實現國防部大規模任務目標的推動者。XQ-58A Valkyrie 代表了現代戰爭的尖端解決方案，體現了戰術無人機系統的創新、經濟性和卓越性能。

（4）“小精靈”（Gremlin）無人機

這些無人機由美國國防公司奎托斯（Kratos）提出，可以從“母艦”發射，完成任務，然后在空中返回加油和重新武裝。這一概念為無人機操作引入了新的靈活性和持久性，無需地面支持即可實現連續交戰。

美國和英國正在追求“忠誠僚機”無人機的概念，即自主運行或在飛行員的控制下運行，目標是制造1000架這樣的飛機。這些無人機旨在補充載人戰斗機，提供增強的靈活性和火力。該倡議突出了人機協作的戰略方法，強調人工智能在支持傳統軍事任務方面的整合。

X-61A “小精靈”項目代表了在美國國防高級研究計劃局（DARPA）的主持下無人機技術和戰略的重大飛躍。這項雄心勃勃的計劃于 2019 年 11 月首次升空，處于不斷發展的軍事戰術和技術進步的最前沿。X-61A “小精靈”無人機（UAV）由Kratos Defense & Security Solutions和Leidos的全資子公司Dynetics， Inc.合作開發，證明了推動現代防御戰略的創新精神。

“小精靈”計劃以其部署和恢復無人機系統（UAS）的革命性方法而著稱。傳統上，無人機是從地面發射和回收的，限制了它們的作戰范圍和靈活性。然而，“小精靈”計劃試圖通過實現無人機組的空中發射和回收來克服這些限制。這種方法不僅擴展了無人機的作戰能力，而且通過實現快速部署和檢索來增強其戰略價值，大大縮短了任務之間的周轉時間。

“小精靈”計劃的主要目標是證明從現有軍用飛機（包括C-130等大型運輸機以及可能從戰斗機和其他小型固定翼平臺）發射和回收無人機群的可行性和效率。這種能力有望徹底改變空戰的進行方式，為從偵察和監視到電子戰和網絡作戰等各種任務使用無人系統提供前所未有的靈活性和效率。

創新性回收過程是“小精靈”計劃的標志。在完成指定任務后，C-130運輸機在半空中回收“小精靈”無人機，使用一種技術可以最大限度地減少無人機暴露在敵對環境中，并減少無人機操作的后勤足跡。回收后，小精靈被運回基地，在那里他們迅速翻新并為下一次任務做好準備。這種快速周轉能力凸顯了該計劃對可重復使用性和運營效率的重視，為無人機任務的可持續性設定了新標準。

X-61A “小精靈”的開發和成功飛行是DARPA，Kratos和Dynetics之間廣泛研究和合作的結晶。這種伙伴關系利用了每個組織的優勢，將DARPA的國防技術前瞻性方法與Kratos在無人機開發方面的專業知識以及Dynetics在系統集成和工程方面的能力相結合。其結果是，該計劃不僅展示了技術可行性，而且有可能重塑空戰中的戰術和戰略范式。

隨著“小精靈”計劃的進展，它繼續因其為美軍提供重大戰術優勢的潛力而受到關注。從機載平臺部署和恢復無人機群的能力提供了傳統無人機操作無法比擬的靈活性和響應能力。這種能力，加上通過快速周轉和任務可重用性獲得的作戰效率，使“小精靈”計劃成為未來軍事戰略的關鍵組成部分。

此外，五角大樓對人工智能驅動的蜂群無人機和艦船的探索表明，自主系統在沒有直接通信的情況下執行任務的潛力，從而減輕了與電子戰和干擾相關的風險。這一發展標志著人工智能在增強軍用無人機的作戰能力方面越來越重要，使其更具彈性和適應復雜的作戰場景。

這些進步表明，未來戰爭將越來越依賴自主無人機，能夠在沒有人為干預的情況下進行復雜的決策和行動。持續的沖突和軍事戰略反映了利用人工智能獲得戰略優勢的趨勢，強調了技術在塑造未來戰爭方面的關鍵作用。

3.2 新興人工智能賦能無人機協作

通過人工智能進行無人機協作的概念是軍事戰略中的游戲規則改變者。這種合作不僅僅是無人機之間的通信，而是形成一個有凝聚力和適應性的網絡，能夠以最少的人為干預執行復雜的任務。

• 蜂群戰術：人工智能協作可以使無人機成群作戰，這些無人機可以自主決定飛行路徑、目標選擇和攻擊策略。這種程度的協作可以使蜂群在壓倒敵人的防御中非常有效，從而提供顯著的戰術優勢。
• 適應性學習：未來的無人機可能會分享經驗并從每次遭遇中學習，實時調整他們的策略。例如，如果一個蜂群中的一架無人機發現了一種更有效的攻擊方法，它可以立即與整個蜂群共享這些信息，從而提高后續交戰的有效性。
• 分布式指揮：與傳統的軍事等級制度不同，無人機群可以在分散的指揮結構下運作，在這種結構中，決策是根據集體智慧即時做出的。這可能使它們變得不可預測且難以應對。
• 一體化作戰：人工智能無人機可以與載人部隊無縫集成，無需直接控制即可提供支持、監視和作戰能力。這可以擴大軍事力量的作戰范圍，從而能夠更精確和戰略性地部署資源。

3.3 最危險的戰爭無人機愿景

未來最危險的戰爭無人機可能是結合了隱身、人工智能協作和自主能力的無人機。想象一下，一架無人機——或者更好的是，一群無人機——能夠進行偵察、識別目標，并在最少甚至沒有人工投入的情況下進行交戰。這種無人機將配備先進的隱身技術，使其難以被發現和攔截。

這些無人機可以在對抗性環境中運行，使用人工智能進行導航、安全通信和做出戰略決策。人工智能處理信息和適應動態戰斗情況的潛力遠遠超過人類的能力，使這些無人機能夠以人類控制系統無法達到的速度執行復雜的機動和策略。

此外，將網絡戰工具集成到這些無人機中可以使它們破壞敵人的通信和防御，從而進一步提高其有效性。自主性、智能和火力的結合使這種配備人工智能的無人機的愿景成為任何防御系統的巨大挑戰。

隨著技術的進步，倫理和法律考慮將變得越來越重要。高度自主無人機的部署引發了關于問責制、意外附帶損害的可能性以及自主武器系統軍備競賽風險的問題。應對這些挑戰需要國際合作和制定強有力的監管框架，以確保人工智能在戰爭中的使用仍然處于人類的監督之下，并遵守國際法。

配備人工智能的無人機的發展代表了戰爭性質的重大轉變，協作式人工智能無人機提供了前所未有的能力。未來最危險的無人機可能是那些能夠自主運行、適應不斷變化的情況并與其他無人機執行協調戰略的無人機，同時最大限度地減少它們對敵方防御的可見性。

3.4 烏克蘭對注入人工智能的低端無人機的使用：現代戰爭的關鍵時刻

烏克蘭持續的沖突已成為現代戰爭領域的一個重要轉折點，展示了注入人工智能的低端無人機的關鍵作用。烏克蘭總統沃洛德米爾·澤倫斯基（Volodymyr Zelenskyy）宣布，烏克蘭的目標是在2024年為其軍隊生產100萬架無人機，這突顯了該國對利用這些先進技術的承諾。這一舉措凸顯了克服官僚主義和后勤挑戰的迫切需要，以確保無人機在戰場上的有效部署。

烏克蘭無人機戰爭的升級具有里程碑意義，將無人機從一項新興技術轉變為軍事戰略的關鍵要素。這場沖突凸顯了人工智能在增強無人機能力方面的巨大潛力，使它們在檢測、分類和打擊目標方面更加自主和有效。將先進的自動目標識別（ATR）技術集成到這些無人機中，標志著戰爭戰術的深刻轉變，朝著能夠塑造沖突進程的更加自主和智能的系統邁進。

烏克蘭的人工智能驅動的無人機正在使沖突對敵對勢力更加致命，這表明這些技術對戰場產生了切實的影響。通過人工智能算法抵消干擾和增強無人機自主性的努力表明了正在采用的創新方法。像 Twist Robotics 這樣的公司處于開發人工智能解決方案的最前沿，這些解決方案使無人機即使在信號中斷的情況下也能繼續執行任務，展示了現代戰爭的動態本質，技術不斷發展以應對新出現的挑戰。

這場戰爭實際上已成為人工智能戰爭的活實驗室，在實時戰斗情況下測試和完善人工智能增強系統的使用。從空中系統到自主船只和水下無人機，這場沖突展示了未來戰爭越來越網絡化和數據驅動的場景。人工智能在戰場上廣泛使用數據分析正在重塑情報收集，提供以前無法實現的戰略和戰術優勢。

人工智能驅動的無人機的出現，如“獵隼偵察兵”，進一步體現了烏克蘭對技術的創新使用。這些自主機器可以識別和攻擊各種軍事目標，展示了正在開發和部署的先進能力。這些無人機與烏克蘭的情報系統相結合，代表了在作戰行動中實現更高效、更致命的“殺傷鏈”的重大飛躍，標志著自主武器發揮關鍵作用的戰爭新時代。

隨著烏克蘭繼續推動無人機戰爭和人工智能技術的發展，這些發展對全球的影響是深遠的。這場沖突不僅考驗了當前軍事技術的局限性，也為未來的戰爭奠定了基礎，自主和注入人工智能的系統可能占據主導地位。各國和政策制定者面臨的挑戰是適應這些快速變化，認識到沖突和安全的未來將與無人機技術和人工智能的進步錯綜復雜地聯系在一起。

4 “切除纜繩”改變游戲規則：現代戰爭中自主無人機的演變

隨著自主無人機的出現，現代戰爭的格局正在發生翻天覆地的變化，這標志著軍事技術的關鍵發展。能夠在戰場上動態作戰的無人機的出現使精確制導和對峙打擊擴散化，使更廣泛的參與者能夠使用復雜的戰爭工具。這些發展徹底改變了監視和偵察，引入了收集和分析戰場數據的創新方法。

這一演變的一個關鍵里程碑是向將人類從控制回路中移除的過渡，這開辟了廣闊的可能性和擔憂的前沿。傳統的人機交互 （MITL） 控制雖然確保了人工監督，但限制了無人機的操作能力，尤其是在遠距離與動態目標交戰時。配備先進傳感器和人工智能驅動硬件和軟件的自主無人機可以獨立選擇和攻擊目標，從而克服這些限制。

自主蜂群無人機的使用代表了戰爭的新面貌，凸顯了人工智能對軍事戰略的深遠影響。這些無人機協同工作，利用人工智能和機器學習對不斷變化的戰場條件做出快速反應。其影響超出了戰術優勢，因為自主蜂群也帶來了戰略和道德挑戰。將人工智能集成到無人機中，增強了它們在情報收集、監視和精確打擊方面的效率，讓我們得以一窺未來戰爭，技術優勢直接轉化為戰略優勢。

然而，自主無人機的部署引發了重大的法律和倫理問題，特別是在遵守國際人道法以及必要性、相稱性、歧視和預防原則方面。圍繞致命自主武器系統（LAWS）監管的持續討論和辯論凸顯了確保未來無人機襲擊符合既定法律框架的復雜性。大國對規范LAWS的新條約的抵制凸顯了在自主戰爭技術治理方面達成國際共識的挑戰。

無人機蜂群的概念和人工智能輔助自主無人機的發展，例如美國和英國在航空母艦上測試大型遠程無人機，反映了軍事應用的創新軌跡。這些發展凸顯了無人機“邊學邊學”的潛力，在整個艦隊中分享戰術見解，甚至犧牲自己來保護有人駕駛戰斗機。反無人機技術的進步和無人機群在烏克蘭等沖突地區的戰略部署說明了無人機戰爭的動態變化，其中數量和集體行動的能力提高了作戰效率。

5 同形式，新功能：現代戰爭中自主無人機的演變

在無人機技術快速發展的推動下，現代戰爭領域正在經歷重大變革。這一轉變的最前沿是自主無人機的引入，例如遠程神風敢死隊無人機，這從根本上改變了軍事行動的動態。這些事態發展標志著對傳統戰爭戰術的背離，既提供了戰略優勢，也給全世界的軍事戰略家帶來了新的挑戰。

至 2024 年，美國空軍將加快其自主飛行實驗，計劃整合無人機僚機，即協作戰斗機 （CCA），與 F-35 等有人駕駛戰斗機并肩作戰。這些CCA旨在執行各種任務，從打擊目標到進行監視，而無需直接的人為控制。該計劃旨在將機隊擴大到最初預計的 1,000 架無人機之外，這凸顯了軍事行動中對自主系統的日益依賴。

土耳其制造的Bayraktar TB2和伊朗設計的Shahed-136無人機等大眾市場軍用無人機的影響是深遠的。這些無人機在包括烏克蘭在內的各個沖突地區證明了它們的有效性，它們已被用于進行精確打擊和情報收集。特別是 Shahed-136 無人機，已被俄羅斯用于針對烏克蘭平民的恐怖行動，展示了無人機自主操作和瞄準固定點的能力。盡管成本相對較低，但部署此類無人機的經濟和戰略意義是巨大的，特別是考慮到使用更昂貴的導彈系統攔截這些無人機的成本差異。

自主蜂群無人機的興起代表了戰爭的新時代，有可能通過使用高度協調和高效的無人機群來重新定義軍事戰略。這些無人機在人工智能和太空技術的增強下，可以對不斷變化的戰場條件做出動態反應，并對潛在的侵略行為構成強大的威懾。在最近的沖突中，例如在烏克蘭，自主無人機的部署為了解其變革潛力提供了寶貴的見解，強調了向更靈活和更具成本效益的軍事技術的轉變。

埃里克·施密特（Eric Schmidt）與白鸛（White Stork）一起涉足人工智能驅動的軍事技術，體現了該領域的前沿發展。White Stork的目標是大規模生產能夠自主視覺瞄準的人工智能“神風敢死隊”無人機，此舉可能會顯著改變軍事技術和作戰策略的格局。施密特對國防技術的參與，加上他對烏克蘭工廠和試驗場的廣泛參觀，表明了他對通過創新提高軍事能力的堅定承諾。

6 學會殺傷:具有致命精度的自主無人機的興起

軍事領域正處于一個變革時代的邊緣，其特點是能夠以前所未有的精度執行任務的自主無人機的快速集成。這些先進的系統利用最新的人工智能和機器學習技術，正在重塑戰爭的本質，引入曾經是科幻小說領域的能力。

2024年，美國空軍將升級其自主技術的實驗，計劃對無人機僚機或協作戰斗機（CCA）進行飛行測試，這些飛機旨在配合F-35等有人駕駛戰斗機。這些無人機將發揮各種作用，從監視到打擊目標，體現向更加自動化的戰場的轉變。這項名為“毒液計劃”的計劃旨在將自主軟件集成到F-16戰斗機中，為戰斗中隊內CCA的無縫運行奠定基礎。

促進這一飛躍的技術進步不僅限于美國，全球軍事努力正在挑戰極限，翼龍-3和Bayraktar Kizilelma等無人機在自主能力方面處于領先地位。這些無人機能夠攜帶大量有效載荷并自主執行復雜的任務，這標志著向可以獨立于人類直接控制運行的無人機的轉變。

這一演變的核心是人工智能和機器學習在各種自主系統中的應用，包括涉及XQ-58A Valkyrie無人機的著名Valkyrie項目。該項目展示了無人機在人類飛行員的監督下自主進行偵察和參與戰斗的潛力。這些發展表明，在未來，無人機不僅是輔助工具，而且是軍事戰略不可或缺的組成部分，能夠適應動態的戰斗環境。

然而，這些自主系統的出現引發了深刻的倫理和戰略問題。傳統上由人類操作員負責的決策過程正逐漸轉移到算法上，因此有必要對自主戰爭的道德影響進行嚴格的審查。隨著人工智能驅動的無人機在戰場上變得越來越普遍，人類和機器決策之間的區別變得越來越模糊，促使人們重新評估當前的軍事實踐和政策。

隨著世界進入這個新的戰爭時代，自主無人機的集成有望重新定義作戰策略，提供無與倫比的機遇和挑戰。無人機技術的進步不僅增強了軍事能力，而且需要對無人機的部署采取深思熟慮的方法，確保道德考慮處于這一技術飛躍的最前沿。

7 一個更艱巨的目標：反自主無人機的挑戰

自主無人機的興起代表了軍事參與和國內安全范式的重大轉變。這些無人機不受人類直接監督的限制，能夠獨立開展行動，對全球國防戰略提出了微妙的挑戰。

美國立法者最近的討論加劇了人們對五角大樓有效應對無人機威脅能力的擔憂。眾議院軍事委員會的一個兩黨小組在約旦發生襲擊事件導致三名美軍死亡后，對當前反無人機技術的充分性提出了質疑。越來越多的人呼吁改善部隊保護措施，并迅速購買先進的反無人機系統，以應對無人系統帶來的不斷變化的威脅，尤其是在過去三年中發生了近200起襲擊事件之后。

美國軍方正在積極努力加強其反無人機訓練和能力。在錫爾堡建立聯合反無人機系統大學是讓所有部門的作戰人員做好準備以識別、報告和應對無人機威脅的關鍵一步。這一舉措是將反無人機系統訓練納入各種演習和作戰協議的更廣泛戰略的一部分，重點是當今和未來的威脅。

此外，五角大樓的反無人機辦公室正準備在 2024 年 6 月進行演示，重點是消滅成群的無人駕駛飛機。預計該演示將探索一種利用電子戰能力、高功率微波和動能攔截器的分層防御方法。該辦公室已經進行了幾次演示，旨在改進低抵押攔截器并評估用于反無人機系統操作的高功率微波系統。

美國空軍也在推進計劃在2024年測試無人機僚機的自主飛行能力。這些協作戰斗機旨在與有人駕駛戰斗機并肩作戰，代表了將自主系統整合到日常軍事行動中的轉變。該計劃與“毒液計劃”一起，旨在探索自主飛行的潛在好處，并制定將這些系統納入中隊戰略的策略。

美國海軍為海上作戰部署自主蜂群無人機的努力進一步凸顯了軍方對無人系統的承諾。生產就緒、廉價的海上遠征 （PRIME） 計劃旨在部署能夠在有爭議的水域自主作戰的小型無人水面車輛 （sUSV），這標志著海軍能力的重大進步。

這些發展凸顯了應對自主無人機防御復雜挑戰的多方面方法。隨著這些系統在現代戰爭和國內安全場景中變得越來越普遍，創新防御解決方案的必要性從未如此明確。無人機技術的發展，加上向自主行動的戰略轉變，需要采取積極主動的動態響應，以確保在不斷變化的威脅環境中的安全。

8 倫理大辯論：自主無人機在戰爭中的興起

自主無人機在戰爭中的興起引發了一場復雜的道德和倫理辯論，挑戰了既定規范，并引發了對監管框架的呼吁。這場辯論包括技術進步與國際人道法原則之間的平衡、人類監督的必要性，以及部署無需人工干預即可運行的致命自主武器系統（LAWS）的影響。

由秘書長安東尼奧·古特雷斯（António Guterres）領導的聯合國一直是這些討論的重要平臺。一項關于制定具有法律約束力的文書以禁止缺乏有意義的人為控制的法律的提案強調了在國際法律框架內應對這些挑戰的緊迫性。然而，美國、俄羅斯等大國認為，現有的國際人道法法規已經足夠，這表明在如何處理這些技術的治理方面存在分歧。

道德問題不僅限于遵守法律，還延伸到戰爭的本質。自主武器可以從根本上改變沖突的動態，引發人們對區分戰斗人員和非戰斗人員的能力以及在激烈的戰斗中做出相稱決定的能力的質疑。這些系統以不可預測或超出其編程范圍的方式運行的可能性增加了一層風險，引發了對自主交互引起的軍事版“閃電崩潰”的擔憂。

來自新美國安全中心（CNAS）等機構的專家對這場辯論進行了權衡，強調了道德考慮和法律義務的重要性。他們認為，雖然LAWS可能提供操作優勢，例如降低人類在壓力下犯下戰爭罪的風險，但機器缺乏同理心和道德判斷力會帶來重大的道德困境。

圍繞LAWS的對話還涉及戰時法原則或戰爭中的正義原則，特別是關于區分和相稱原則。對算法進行目標選擇的依賴令人擔憂，人們擔心LAWS在復雜環境中準確區分戰斗員和平民的能力，這可能導致不可接受的附帶損害和平民傷亡。

隨著世界努力應對這些新興技術，人們的共識傾向于保持人類對致命決策過程一定程度控制的必要性。這不僅確保了對國際法的遵守，而且在戰爭中保留了道德指南針，這是純粹的自治系統可能缺乏的一個方面。正在進行的辯論和擬議的監管措施反映了一種集體努力，以駕馭LAWS所呈現的道德雷區，旨在維護人道主義原則，即使戰爭的性質隨著技術進步而演變。

參考來源：debuglies

數據驅動的"工廠"大幅增加巴勒斯坦領土上被襲擊目標的數量。

圖：一位研究人員說："聲稱精確和狹隘地使用武力是沒有事實根據的"。照片：Atef Safadi/EPA Atef Safadi/EPA

以色列軍方對其轟炸加沙地帶的強度毫不掩飾。在進攻的最初幾天，以色列空軍首腦談到了 "晝夜不停 "的無情空襲。他說，他的部隊只是打擊軍事目標，但他補充說："我們并沒有進行外科手術"。

然而，人們對以色列國防軍（IDF）選擇加沙目標的方法以及人工智能在其轟炸行動中發揮的作用關注相對較少。

隨著以色列在七天停火后重啟攻勢，人們對以色列國防軍在這場針對哈馬斯的戰爭中的目標定位方法越來越擔憂。據哈馬斯統治下的加沙衛生部稱，迄今為止，該地區已有超過15000人在這場戰爭中喪生。

長期以來，以色列國防軍一直以技術實力著稱，并曾大膽但無法證實地宣稱要利用新技術。2021 年 5 月加沙 11 天戰爭結束后，官員們稱以色列利用機器學習和先進計算打了 "第一場人工智能戰爭"。

最近的以哈戰爭為以色列國防軍提供了一個前所未有的機會，使其可以在更廣闊的戰場上使用這些工具，特別是部署了一個名為 "福音"的人工智能目標創建平臺，該平臺大大加快了致命目標生產線的速度，官員們將其比作 "工廠"。

通過對情報人員的采訪以及以色列國防軍和退休官員鮮為人知的言論，揭示了 "福音 "的新細節及其在以色列加沙戰爭中的核心作用。

這篇文章還參考了以色列-巴勒斯坦出版物《+972 Magazine》和希伯來語媒體《Local Call》發表的證詞，它們采訪了以色列情報界了解福音平臺的幾位現任和前任消息人士。

他們的評論讓我們得以一窺一個秘密的、由人工智能推動的軍事情報單元的內部情況，該單元在以色列應對 10 月 7 日哈馬斯在以色列南部的大屠殺中發揮著重要作用。

以色列軍方如何利用人工智能的情況正在慢慢浮出水面，其背景是，隨著世界各地的先進軍隊在戰場上擴大使用復雜而不透明的自動化系統，人們對平民面臨的風險日益感到擔憂。

一位熟悉美國軍方使用自主系統情況的前白宮安全官員說："其他國家將會關注和學習"。

他們說，"如果以色列國防軍大量使用人工智能來做出具有生死攸關后果的目標選擇，那么以色列-哈馬斯戰爭將是一個重要時刻"。

圖：加沙地帶地面行動中的以色列士兵。照片：以色列國防軍 以色列國防軍

從每年 50 個目標到每天 100 個目標

11 月初，以色列國防軍稱，其目標管理部門已確定加沙 "12,000 多個 "目標。

一名官員在描述該單元的目標確定過程時說："我們在確定誰是敵人、敵人是什么方面毫不妥協地開展工作： "我們不折不扣地確定敵人是誰，敵人是什么。哈馬斯的特工無論藏身何處，都無法幸免。

該部門于 2019 年在以色列國防軍情報局成立，其活動屬于機密。

不過，以色列國防軍網站上的一份簡短聲明聲稱，它在對哈馬斯的戰爭中使用了一種名為 "福音"（Habsora）的人工智能系統，以 "快速定位目標"。

以色列國防軍說，"通過快速自動提取情報"，"福音 "為其研究人員提供了目標建議，"目標是使機器的建議與人的識別完全匹配"。

多個熟悉以色列國防軍目標選擇程序的消息來源向+972/Local Call證實了 "福音 "的存在，稱它已被用于為攻擊目標（如被懷疑是哈馬斯或伊斯蘭圣戰組織人員的私人住宅）提供自動建議。

近年來，目標分部幫助以色列國防軍建立了一個數據庫，據消息來源稱，該數據庫中有 3 萬至 4 萬名武裝分子嫌疑人。他們說，"福音 "等系統在建立授權暗殺人員名單方面發揮了關鍵作用。

阿維夫-科查維（Aviv Kochavi）曾擔任以色列國防軍首腦直至今年 1 月，他曾說目標部門 "由人工智能能力驅動"，包括數百名軍官和士兵。

在戰前發表的一篇采訪中，他說這是 "一臺機器，能比任何人更有效地生成大量數據，并將其轉化為攻擊目標"。

據科查維稱，在 2021 年 5 月以色列與哈馬斯的 11 天戰爭中，"這臺機器一旦啟動"，每天就能制造 100 個目標。"從這個角度來看，過去我們每年在加沙制造 50 個目標。現在，這臺機器每天產生 100 個目標，其中 50%受到攻擊。"

目前尚不清楚 "福音戰士 "具體攝入了哪些形式的數據。但專家們表示，基于人工智能的目標定位決策支持系統通常會分析來自各種來源的大量信息，如無人機鏡頭、截獲的通信、監控數據以及從監測個人和大型團體的行動和行為模式中獲取的信息。

設立目標分部是為了解決以色列國防軍的一個長期問題：在早先的加沙行動中，空軍多次出現無目標可擊的情況。消息人士說，由于哈馬斯高級官員在任何新攻勢開始時都會消失在地道中，"福音 "等系統使以色列國防軍能夠找到并攻擊更多的低級特工。

一名曾在前幾次加沙行動中參與目標選擇決策的官員說，以色列國防軍以前并沒有將哈馬斯基層成員的住宅作為轟炸目標。他們說，他們相信在目前的沖突中這種情況已經改變，現在無論級別高低，哈馬斯嫌疑分子的住宅都是轟炸目標。

這位官員告訴 +972/Local Call："那是很多房子"。這位官員告訴 +972/Local Call，"哈馬斯成員其實并不意味著什么，他們住在加沙各地的家中。因此，他們在房子上做標記，然后轟炸房子，殺死那里的所有人。

為可能造成平民死亡的目標"打分"

在以色列國防軍關于其目標分工的簡短聲明中，一名高級官員說，該單元 "對與哈馬斯有關的基礎設施進行精確攻擊，同時對敵人造成巨大破壞，對非戰斗人員造成最小傷害"。

以色列媒體的多篇報道都強調了 "大赦國際目標庫 "建議的精確打擊。新消息報（Yedioth Ahronoth）日報報道說，該單元 "盡可能確保不傷害非涉案平民"。

以色列軍方一名前高級消息人士告訴《衛報》，行動人員使用一種 "非常精確 "的測量方法，來衡量平民在襲擊前不久撤離建筑物的比例。"我們使用一種算法來評估還剩下多少平民。它給出綠色、黃色、紅色，就像交通信號一樣"。

不過，人工智能和武裝沖突方面的專家在接受《衛報》采訪時表示，他們對基于人工智能的系統通過鼓勵更準確地瞄準目標來減少對平民傷害的說法持懷疑態度。

一位就人工智能和遵守人道主義法問題向各國政府提供咨詢的律師說，支持這種說法的 "實證證據很少"。其他人則指出了轟炸造成的明顯影響。

研究人員理查德-莫耶斯（Richard Moyes）說："看看加沙的自然景觀，"莫耶斯是第 36 條組織的負責人，該組織致力于減少武器造成的傷害。

他說："我們看到的是重型爆炸武器對城市地區的大面積夷平，因此，聲稱所使用的武力精確而狹小是沒有事實根據的"。

圖：加沙北部城市拜特哈嫩在戰爭造成破壞之前（10 月 10 日）和之后（10 月 21 日）的衛星圖像。照片：Maxar Technologies/Reuters Maxar Technologies/路透社

根據以色列國防軍11月公布的數據，在戰爭的前35天里，以色列襲擊了加沙的15000個目標，這一數字大大高于以往在這片人口稠密的沿海領土上的軍事行動。相比之下，在持續51天的2014年戰爭中，以色列國防軍攻擊了5000至6000個目標。

多位消息人士告訴《衛報》和+972/Local Call，在授權對被認定為哈馬斯或伊斯蘭圣戰組織人員的私人住宅進行打擊時，目標研究人員事先就知道預計會有多少平民喪生。

他們說，每個目標都有一份文件，其中包含附帶損害評分，規定有多少平民可能在襲擊中喪生。

一名在 2021 年之前一直為以色列國防軍規劃打擊行動的消息人士說，"打擊的決定是由當班單元指揮官作出的"，其中一些指揮官 "比其他人更樂于扣動扳機"。

該消息人士說，有時 "對目標存在疑問"，"我們殺死了我認為過多的平民"。

以色列軍方發言人說： "針對哈馬斯的野蠻襲擊，以色列國防軍采取行動摧毀哈馬斯的軍事和行政能力。與哈馬斯蓄意襲擊以色列男人、婦女和兒童的行為形成鮮明對比的是，以色列國防軍遵守國際法，并采取可行的預防措施來減輕對平民的傷害"。

大規模暗殺工廠

熟悉人工智能系統如何融入以色列國防軍行動的消息人士稱，此類工具大大加快了目標創建過程。

一位曾在目標部門工作過的消息人士告訴+972/Local Call："我們自動準備目標，并根據檢查表開展工作。"這真的就像一個工廠。我們工作很快，沒有時間深入研究目標。我們的觀點是，我們是根據自己能創造多少目標來評判自己的"。

另一位消息人士告訴本刊，《福音書》讓以色列國防軍經營起了一家 "大規模暗殺工廠"，在這家工廠里，"只重數量，不重質量"。他們說，人眼 "會在每次攻擊前查看目標，但不需要花很多時間"。

對于一些研究人工智能和國際人道法的專家來說，這種加速會引發一系列問題。

斯德哥爾摩國際和平研究所（Stockholm International Peace Research Institute）的研究員瑪爾塔-博（Marta Bo）博士說，即使 "人類參與其中"，他們也有可能產生 "自動化偏見"，"過度依賴系統，從而對人類的復雜決策產生過多影響"。

第 36 條 "組織的莫耶斯說，在依賴 "福音 "等工具時，指揮官 "拿到的是一份計算機生成的目標清單"，他們 "不一定知道這份清單是如何生成的，也沒有能力對目標建議進行充分的詢問和質疑"。

他補充說，"隨著人類開始依賴這些系統，他們有可能成為機械化過程中的齒輪，從而失去以有意義的方式考慮平民傷害風險的能力"。

參考來源： the Guardian，Betsy Reed