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1. 挑戰概述：尖端通信技術為數據共享網絡提供了前所未有的帶寬、時延與可用性水平。為支撐自主網絡、遠程醫療等前沿技術發展，需實現更顯著的性能突破。軍民領域通信網絡日益面臨干擾、阻塞、網絡攻擊及物理破壞威脅。因此下一代通信技術必須在民用與軍用場景中兼具高性能與抗毀性、冗余配置及環境適應性。北約尋求軍民兩用解決方案，以增強下一代通信技術的韌性及效能，確保在分布式計算、傳感與通信網絡間實現強健快速的數據交換。

2. 示例場景：某偏遠城鎮居民依賴數據連接開展商業活動、醫療保健及應急響應。當地基站提供網絡覆蓋，該基站同時服務鄰近軍事設施。某特遣分隊正使用機器人無人地面載具演練搜救行動——載具通過5G連接為操作員提供基于高清視頻流的實時決策支持。當城鎮遭遇地震摧毀基站后，24小時內鄰近城鎮運抵可移動5G基礎設施。依托開放式無線接入網架構及人工智能解決方案（將原始基站功能優化適配至新設備），系統迅速恢復運行。此舉不僅重建城鎮全域通信，更使搜救分隊得以部署無人載具，在最大限度保障人員安全前提下實施廢墟傷員救援。

3. 賦能技術范例：以下清單列舉可應對本挑戰的代表性技術（非窮盡列表，北約防務創新加速器鼓勵創新者突破清單框架提出創造性解決方案）：

無線電與天線

• 支持多供應商的開放式無線接入網（"O-RAN"），性能媲美單體解決方案
• O-RAN智能控制器創新實施方案
• 軟件定義無線電網絡與軟件定義調制解調器
• 智能可重構天線——實現高增益多目標波束成形且具備低干擾概率
• 共形天線——適用于卡車、艦船及飛行器的低剖面安裝
• 寬帶天線——支持跨頻段通信
• 新型跳頻與擴頻無線電——緩解干擾阻塞影響

分析與集成

• 先進數據分析工具——實時表征定位射頻場環境
• 分組交換網狀網絡自動化優化與重構——響應物理損毀或網絡攻擊
• 通過分組交換網狀網絡將邊緣處理與物聯網傳感器接入云計算服務的方法
• 蜂窩網絡與戰術無線電網絡、衛星通信系統及地面分組交換互聯網路由的互操作方案
• 網絡賦能定位授時服務

安全網絡

• 安全可靠抗毀的跨域解決方案——支持不同密級網絡間共享態勢感知工具的分類數據降密傳輸、敵對偏遠地區數據傳輸、作戰協同與決策支持
• 邊緣計算——將數據處理推向網絡邊緣（臨近物聯網設備、自主載具、天基系統及智慧城市等數據源）
• 量子密碼、后量子密碼及同態加密等先進技術——保障數據安全防截取防篡改
• 網狀網絡與分布式通信架構（如區塊鏈及分布式賬本技術）——增強網絡韌性冗余
• 零信任數據共享技術、分布式身份管理及其他數字工具——保障基于角色的網絡訪問安全

新興通信系統

• 量子傳感器——實現電磁輻射的寬帶高靈敏度探測
• 集成后量子密碼的通信系統
• 太赫茲及中頻段通信系統——支撐超高速數據傳輸
• 5G/6G技術創新實施方案與應用
• 自由空間光通信系統激光終端
• 射頻與光通信系統混合架構
• 非視距光通信系統
• 高頻通信系統可重構智能表面

4. 應用前景：北約利益相關方已將安全高帶寬通信確立為關鍵能力需求及所有作戰行動的賦能要素。民用領域方面，全球5G基礎設施市場規模預計將從2024年340億美元擴展至2032年約5400億美元——隱含年復合增長率約42%。市場增長趨勢與聯盟明確需求的結合，正構成本挑戰的核心目標：推進在基礎設施中斷或頻譜受脅時仍能保持數據鏈路可用性與可信度的先進技術。

國防政策作為國家安全戰略的基石，通過統籌資源配置與軍事能力發展以應對潛在威脅。基于場景的規劃是國防規劃的核心工具，使政策制定者與軍事戰略家能夠前瞻未來挑戰并構建靈活的響應機制。本文深入探討國防政策與基于場景的防御規劃間的相互作用，闡明政治目標、軍事需求與資源限制間的關鍵關聯。同時，分析北約防務規劃過程（NDPP）作為結構化方法，如何為未來防務需求的能力發展提供重要洞見。

1. 引言

國防政策是國家安全的關鍵要素，涵蓋影響國家在應對不斷演變的風險與威脅時生存與保護的各項決策。國防政策通過文職與軍事部門的協作制定，旨在確保國家能夠在未來沖突或危機中進行自我防御。其制定的核心在于規劃過程，其中可包含基于場景的規劃——該方法支持預判未來威脅并制定應對策略。國家安全與國防規劃相互關聯，是國家整體戰略框架中不可或缺的組成部分。國家安全戰略（NSS）界定國家行為體（通常但不精確地稱為國家）的總體政治與戰略目標，明確其維護安全與應對潛在威脅的優先事項。該戰略作為基礎框架，支撐更具體的政策（如國防政策）制定。

圖. 國防規劃的背景。

圖. 戰略制定與國防規劃過程的交互作用??

國防政策可理解為國家為確保生存并維護其利益而在面臨風險與威脅時采取的一系列過程與行動。該政策整合文職與軍事力量以維護安全，負責界定國家戰略目標（包括軍事力量的使用）。國防規劃衍生自國防政策，涉及識別并發展應對未來安全挑戰所需手段的結構化過程。其內容包括如何運用現有能力、需發展哪些額外能力以應對潛在威脅。能力發展是國防規劃的關鍵成果，通過資源分配創建或提升軍隊實現戰略目標的能力。

此過程涵蓋部隊結構設計、技術投資以及確保軍事資產具備可持續性并能適應未來風險。這些要素共同構建系統化國防體系，確保國家具備應對多維未來場景的備戰能力。

后續章節將探討國防政策與規劃的關系，重點分析基于場景規劃方法的重要性。通過案例研究解析北約防務規劃過程（NDPP），展示這些原則在國際層面的結構化應用實踐。

2. 國防政策：界定能力

國防政策可理解為一套旨在保護國家免遭生存性威脅的行動。巴塔利諾將國防政策定義為"國家為在風險與威脅面前確保生存而采取的一系列行動"。該定義強調需針對廣泛潛在風險（包括即時與長期安全挑戰）進行準備的緊迫性。然而，國防政策不僅限于生存保障——還涵蓋保護戰略利益的更廣泛目標。塔加列夫通過劃分國防政策的兩大核心任務深化此概念：其一，為實現軍事目標而戰略性運用武力；其二，界定應對未來風險與挑戰所需能力。這兩大要素構成國防規劃的基礎，將政治雄心轉化為具體軍事能力。

國防規劃還面臨平衡政治雄心與資源可用性的挑戰。格雷與阿特亞加強調，政治當局對軍事力量的要求與實現目標所需資源配置之間需保持協調。這種平衡對避免軍事資源過度消耗或必要能力發展不足至關重要。

3. 應對不確定性的規劃準備

基于場景的規劃已成為現代國防戰略不可或缺的組成部分。該方法通過構建假設或真實世界場景模擬潛在威脅，使國防規劃者能夠預判未來軍事需求。

在國防規劃范疇內，必須考量規劃過程的一致性，以及部隊設計與可持續性要素。

圖.不確定性對國防規劃方法的影響（荷蘭案例）

場景分析為評估現有能力適用性、確定應對新興挑戰所需補充資源提供框架。

圖. 場景影響與可能性的正式化處理（荷蘭案例）

3.1 規劃中一致性的作用

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保自上而下的政治指令與自下而上的軍事需求間的一致性。自上而下的一致性指國家安全戰略中界定的政治目標與軍事能力間的協調性。這意味著文職領導人設定的目標必須在現有軍事資源與戰略框架內具備可行性。自下而上的一致性則涉及整合軍事行動反饋、吸納技術創新、并根據市場機遇與威脅演變調整能力。兩種一致性形式對維持高效且適應性強的軍事力量至關重要。

3.2. 部隊設計與可持續性

有效的部隊設計需在作戰能力與長期可持續性間尋求平衡。國防規劃者不僅需考慮軍事資產的即時效用，還需評估其適應未來技術進步與威脅演變的能力。基于場景的規劃為部隊設計提供靈活性，確保軍事能力在不可預見的挑戰中保持有效性。待實現的能力須源自作戰運用理念、組織架構與資金投入的平衡組合。規劃者必須確保軍事力量既能應對當前風險，又具備時間維度上的可擴展性與可持續性。

4. 北約防務規劃過程（NDPP）

北約防務規劃過程（NDPP）為協調各國防務能力與聯盟整體目標提供結構化方法。NDPP于2008年設立，旨在協調北約成員國的防務規劃活動，確保其共同應對當前及未來的安全挑戰。

圖.北約防務規劃過程

NDPP采用五年期循環過程，每四年重復一次，以確保北約軍事力量與動態演化的安全環境保持同步。

圖. NDPP

4.1 NDPP五步過程

步驟1：制定政治指導方針
 北約最高決策機構北大西洋理事會（NAC）設定防務規劃的政治指導方針。該方針明確北約雄心頭等級（LoA），規定聯盟應具備執行的行動類型與數量規模。盟軍作戰司令部（ACO）與盟軍轉型司令部（ACT）提供戰略軍事建議支撐方針制定，并發布《指導原則與規劃假設》指導后續軍事活動。

步驟2：確定能力需求
 根據政治指導方針，盟軍轉型司令部（ACT）協同盟軍作戰司令部（ACO）及北約各職能規劃領域，確定實現北約LoA所需的最低能力要求（MCR）。這些要求基于場景分析與經批準的政治目標制定，確保聯盟履行作戰承諾。該過程每四年執行一次，但可根據形勢變化啟動非常規審查。

步驟3：分配需求與設定目標
 ACT主導能力目標分配，確保北約成員國間責任公平分擔。過程包含與盟國協商確定《能力目標包》，隨后北約國際參謀部（IS）主持多邊會議并提交NAC批準。分配機制依據各國規模與戰略重要性，確保其對北約防務目標作出比例性貢獻。

步驟4：推動實施
 北約防務投資部支持成員國將國家防務規劃與聯盟優先事項對接。在ACT指導下，該過程推動跨國合作以避免能力重復建設，提升發展效率。步驟4為持續性過程，長期支持成員國履行義務。

步驟5：成果審查
 北約每兩年審查成員國能力目標達成進展，全面評估聯盟戰備狀態與LoA實現程度。ACT通過分析《防務規劃能力調查》反饋，評估現役與規劃中軍事力量效能。這一周期性審查過程確保北約防務能力持續優化。

4.2 主權與聯盟凝聚力

盡管NDPP為防務規劃提供結構化框架，但其仍尊重北約成員國的主權。

各國保留決定如何實現分配能力目標的自主權，允許其國防政策具備靈活性。同時，北約確保這些國家層面的努力與聯盟整體目標兼容，促進成員國間的凝聚力與互操作性。

在應對不斷演變的安全挑戰時，國家主權與聯盟凝聚力間的平衡對維持統一防御態勢至關重要。

4.3 北約的基于場景規劃

NDPP高度依賴基于場景的規劃指導能力發展過程。

北約運用多樣化規劃場景模擬潛在未來沖突，并評估部隊應對這些挑戰的戰備狀態。這些場景設計涵蓋從大規模集體防御行動到小型危機管理任務的全譜系突發事件。

基于場景的方法使北約能夠識別能力缺口、優化投資優先級，并確保其軍事力量可應對當前與未來威脅。

在開發場景時，北約兼顧現實與假設性威脅，確保其軍事力量為多維度潛在突發事件做好準備。例如，北約《戰略概念》界定聯盟三大核心任務：集體防御、危機管理與合作安全。NDPP的基于場景規劃工作與這些任務對齊，確保北約根據其LoA保持同時執行大型聯合行動（MJOs）與小型聯合行動（SJOs）的能力。

5. 基于場景規劃中的挑戰

基于場景規劃的核心挑戰之一在于確保所采用的場景兼具現實性與全面性。此類規劃可能過度聚焦特定突發事件，忽視更廣泛的戰略考量。

此外，隨著技術創新與地緣政治動態的演變，防務規劃者必須持續更新場景以保持其對未來威脅的關聯性。這需要從作戰環境中獲取持續反饋，并具備將新情報與技術進展靈活整合至規劃過程的靈活性。

預算限制同樣構成防務規劃的重大挑戰。如巴列斯特羅斯所述，防務能力采辦項目的可行性常受制于財政資源可用性。防務規劃者因此必須在雄心與實用性間尋求微妙平衡，確保軍事能力發展符合可用資金約束。這一挑戰在北約等多國框架下尤為顯著——各國優先事項與財政能力的差異可能阻礙共同防務目標的實施。

結論

基于場景的規劃是現代國防政策的核心工具，為預判未來威脅、協調軍事能力與政治目標提供靈活框架。通過將真實世界與假設場景融入防務規劃過程，政策制定者與軍事規劃者可確保部隊為多維度突發事件做好準備。

北約防務規劃過程（NDPP）展示了基于場景規劃在國際層面的應用范式——通過協調各國努力構建統一且響應迅速的防御態勢。隨著全球威脅持續演變，基于場景的規劃仍將是國防政策的關鍵要素，助力軍事力量裝備升級與戰備提升以應對未來挑戰。

通過維持政治雄心、資源配置與軍事能力間的協調性，防務規劃者可制定靈活且可持續的防御戰略，滿足單一國家及北約等多國聯盟的需求。

參考來源：Sergio Alvaré Peláez

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

隨著美國防部日益聚焦應對同級威脅，軍隊必須做好對抗尖端電子戰能力的準備，包括訓練作戰人員如何探測、識別與應對電子戰攻擊。

??威脅識別與應對??

如前期所述，電子戰最棘手之處在于攻擊的不可見性。這導致眾多作戰人員誤判設備故障，忙于尋求更換或維修，全然不知已遭電子攻擊。

鑒于電子戰對作戰人員的挑戰，美軍各軍種均建立了專屬電子戰訓練體系：

海軍為部署艦員配備艦載電子戰模擬訓練系統，指導其在虛擬環境中識別、理解并應對電子戰威脅。此類模擬環境可復現電子戰場景，強化艦員對抗威脅的持續作戰能力。

海軍陸戰隊與陸軍采取相似但差異化路徑——設立與網絡、太空域能力聯動的專職電子戰部門。這些部門負責構建前沿電子戰能力（涵蓋威脅識別、系統加固與攻擊反制），并將電子戰數據回傳作戰人員輔助行動。

各軍種還開發了作戰視角的模擬訓練系統，能在所有訓練任務中注入電子戰要素。此舉至關重要，因未來所有軍事行動皆無法規避電子戰威脅。

模擬訓練環境與仿真器構建包含動態多元電子戰能力的特定威脅場景，直觀展示武器與通信系統在強電磁對抗中的性能變化，迫使作戰人員在信號干擾/拒止壓力下完成任務。

??跨軍種整合訓練??

盡管現有模擬訓練體系均具實效，但存在共同缺陷——各軍種系統相互孤立。未來作戰必將依托聯合部隊（常伴盟軍協同），而非單一軍種或國家獨立行動。

單一軍種電子戰訓練雖有效，卻不符合現代聯合作戰形態。未來多域作戰必然涉及跨軍種乃至跨國協同，因此電子戰訓練需提升至作戰司令部層級，突破軍種壁壘。

各戰區司令部可整合軍種既有成果，開發適配其任務需求的智能訓練方案。例如印太司令部因責任區多域特性及對手能力高度復雜，需定制專屬訓練體系。

戰區層級的模擬訓練不僅提升司令部能力，其經驗成果更將"下沉"至各軍種。但訓練系統需具備兩大核心功能：生成優化訓練任務的數據資產；持續更新攻擊模式與武器系統（同步對手能力演進）。

??結論??

烏克蘭戰場展現的電子戰能力證明：訓練作戰人員識別與挫敗此類攻擊，是未來任務成功的關鍵。為此必須構建全面電子戰訓練體系，但切忌各自為戰。訓練須在戰區司令部層級實施聯合演練，并持續迭代升級以應對日益復雜的威脅演進。

參考來源：Cody Baker

從精準網絡攻擊到自主化虛假信息攻勢，人工智能正在重塑軍事與恐怖主義行動模式——提升全球網絡沖突的規模、速度與復雜程度

人工智能（AI）通過簡化多項任務并加速在線操作自動化進程，正深刻改變人類生活方式。與此同時，其作為變革性力量介入現代網絡戰，徹底改變了國家與非國家行為體在網絡空間攻防行動的運作模式。

憑借智能威脅檢測、自動化網絡攻擊與自適應惡意軟件等能力，AI正在打破數字沖突的力量平衡。從關鍵基礎設施網絡攻擊、軍事網絡間諜活動與虛假信息攻勢，到恐怖分子招募與在線行動，AI以超乎傳統手段的規模、速度與復雜程度，強化全球網絡行動效能（無論其性質如何）。本文探討AI在網絡行動中的當前應用、變革潛力，以及AI對抗AI的網絡戰在不久未來的深遠影響。

人工智能在軍事網絡行動中的應用

• 情報、監視與偵察（ISR）
   在基于人工智能的情報監視框架下，軍事ISR能力可通過分析無人機、衛星與傳感器等多源海量數據流得到增強。美國國防部"專家計劃"（Project Maven）即運用AI處理無人機圖像識別潛在威脅，加速決策進程。以色列軍隊正開發多軍種人工智能能力（涵蓋情報與網絡作戰領域）。將人工智能與量子技術整合至未來軍事戰略，致力于發展不同人機協同層級的算法戰與網絡中心戰能力。

• 進攻與虛假信息能力
   人工智能使軍隊能夠針對持續演進的復雜系統發起更精準、自適應的網絡攻擊。機器學習算法可識別敵方網絡漏洞并自動部署攻擊程序。例如在烏克蘭沖突中，AI輔助工具被用于分析敵方網絡威脅并協調關鍵基礎設施攻擊響應。AI還能協助開發部署更復雜、可自適應目標（如關鍵軍民基礎設施）的惡意軟件，并有效規避敵方防御系統。

在虛假信息作戰中，AI推動大規模虛假信息制造與傳播。AI協助識別具有輿論影響力的媒體人士以引導公眾活動。利用AI實施大規模虛假信息行動，創建大量偽造網站與外文賬號發布觀點或偏頗文章。此外，使用深度偽造技術生產虛假信息操控輿論。

• 防御能力與反制措施

人工智能通過加速威脅檢測、分析與響應，可顯著提升軍事防御能力。AI系統可運用機器學習與深度學習算法實時識別異常網絡行為與潛在漏洞（包括偽裝合法活動的攻擊）。AI還能實現威脅情報自動化，助力預測并潛在遏制網絡攻擊（避免重大損害）。

AI可輔助海量數據管理、簡化漏洞識別，并持續適應新型網絡威脅。如今，欺騙戰術需同時誤導人類指揮鏈與AI系統。通過滲透敵方AI系統注入錯誤數據，軍隊可扭曲其決策（例如資源誤分配或目標誤識別）。此類雙重欺騙使戰爭復雜化（對手須防范人類與機械的雙重誤判）。

非國家行為體的網絡行動中的人工智能應用

• 準軍事網絡團體與黑客活動分子
   人工智能工具的廣泛普及催生了準軍事與黑客活動網絡團體。在烏克蘭，志愿網絡部隊"烏克蘭網絡軍"通過Telegram等平臺協調針對俄羅斯目標的網絡行動，展現了AI與數字通信工具如何動員非傳統行為體參與網絡沖突。此外，多個具有民族主義、政治或意識形態傾向的黑客團體（專攻DDoS攻擊）利用AI增強與優化網絡攻擊。

• 恐怖主義：招募與激進化
   部分恐怖組織使用AI驅動聊天機器人在通信應用中與潛在招募對象互動。此類機器人可模擬人類對話（根據個體信仰與興趣定制信息），從而提升招募效率。此類技術使組織無需直接人際接觸即可更有效觸達與激進化個體。

生成式AI使恐怖團體得以持續實施虛假賬號社會工程學攻擊（速度與效率提升，可自動整合特定參數）。如虛假信息行動部分所述，AI還可能助力恐怖組織擴大激進化行動規模（通過創建大量網站與通信應用機器人傳播信息，擴大潛在招募人群覆蓋面）。

人工智能融入網絡戰對國際安全的挑戰與風險

將AI能力整合至網絡戰深刻改變了全球網絡沖突格局。AI提升網絡攻擊的速度、規模與復雜程度，使國家與非國家行為體得以發動更具針對性、自主性與規避性的行動。AI技術的持續演進可能模糊戰爭與和平的界限（加劇歸因與追責難度），同時增加局勢升級與誤判風險。

對國際安全的威脅重大。AI驅動的網絡武器可能以前所未有的效能破壞關鍵基礎設施、擾亂經濟并動搖政治體系。若無強有力的國際規范、合作與監管，網絡戰中AI的無序使用或將開啟數字軍備競賽與全球不安全的新紀元。

應對這些挑戰需協同工作構建AI網絡行動治理框架，確保技術進步不超越人類負責任管理的能力邊界。

參考來源：israeldefense

美國國防部正通過"雷霆熔爐"（Thunderforge）項目推動技術創新，該計劃將整合先進AI加速關鍵作戰決策流程。

在五角大樓靜謐的指揮室內，一場技術革命正重塑美國軍事行動規劃模式。"雷霆熔爐"項目成為此次轉型的先鋒，將先進人工智能模型深度植入美軍決策核心。

五角大樓的戰略押注

美國防部已授予Scale AI公司價值數百萬美元的合同，旨在開發重新定義軍事規劃速度與精度的系統。在國防創新單元（DIU）監管下，"雷霆熔爐"試圖彌合軍事戰略家所稱的"根本性錯配"——現代戰爭所需速度與武裝力量現有響應能力之間的鴻溝。

該計劃本質上致力于打造新一代工具，使軍事指揮官能在日益復雜動態的戰場環境中"以機器速度運作"。初始部署將聚焦印太司令部與歐洲司令部這兩個華盛頓優先戰略區域。

硅谷入局五角大樓

該項目標志著硅谷創新力與美軍作戰需求的歷史性融合。專注數據標注與AI模型開發的Scale AI公司牽頭組建聯盟，成員包括微軟、Anduril等科技巨頭。

這種協作遠超越普通政府合同范疇：它象征著民用科技界與軍工復合體傳統壁壘的漸進消融。專為促進此類互動而設立的DIU，已成為連接這兩個歷史性隔絕領域的高效橋梁。

改變戰場規則的技術

"雷霆熔爐"的技術武器庫包含尖端成果：
? 能處理整合海量信息的大型語言模型（LLM）
? 可生成多場景預案的生成式AI系統
? 具備漸進自主性的"AI智能體"
? 依托人工智能的模擬推演與兵棋推演系統

其目的不僅在于輔助指揮官，更旨在根本性重構軍事規劃流程，實現指數級提速與適應性提升。

靜默的軍備競賽

"雷霆熔爐"的加速研發并非孤立事件。美國輿論持續將此計劃置于應對潛在對手技術崛起的戰略框架內。這催生了全球地緣競爭的新維度——聚焦算法與算力而非核彈頭的軍備競賽。

此競爭態勢催化風險資本持續涌入防務關聯企業，強化商業創新與軍事應用的融合趨勢。"雷霆熔爐"由此成為民用科技與國家安全交匯地帶重構趨勢的典型縮影。

參考來源：Marta Reyes

從使用商用小型無人機，到"柳葉刀"自殺式無人機與Z-16偵察無人機，烏克蘭沖突見證了基于無人機的戰場情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）及精確打擊能力的空前擴散。本文重點探討俄羅斯如何快速適應并發展其無人機能力，將無人機從非主流輔助工具轉變為近乎無處不在的關鍵資產，助力部隊實現高精度目標定位、跟蹤與打擊。

當俄軍縱隊越過白烏邊境涌入烏克蘭時，戰場陷入混亂。烏克蘭第43炮兵旅旅長奧列格·舍夫丘克上校指揮著三組2S7"牡丹花"203毫米重型榴彈炮——這種冷戰時期設計的可怕武器用于反炮兵作戰與戰術核打擊，可將110公斤ZOF-43炮彈投射至37公里外。這意味著守衛基輔的三組炮群具備早期壓制俄軍的獨特優勢，阻止其按計劃推進與集結——但前提是指揮官能準確定位目標位置。最初，他們接收過來自霍斯托梅爾機場防御部隊的常規火力請求，但很快，從事婚禮攝影的平民開始致電舍夫丘克，提議用大疆無人機協助尋找目標，并通過WhatsApp和視頻通話共享情報。

另一案例中，第43旅獲悉俄軍正在進入射程內的某村莊，但具體位置不明。據舍夫丘克向記者復述，目標定位小組使用谷歌地圖找到村內商店電話，聯系店主確認俄軍方位。他如此描述對話："晚上好，我們是烏軍！村里有'俄國佬'嗎？——有。——在哪兒？——漢娜奶奶家后面。——漢娜奶奶住哪棟房子？"基于此信息，該旅成功實施火力打擊。通過類似聯絡方式，他們還借助村民觀察未觀測炮擊的落點，結合谷歌地圖調整射擊坐標。顯然，當時俄軍難以建立"偵察-火力"聯動體系，無法在烏軍火炮暴露后數分鐘內實施反制。

在第43旅服役的2S7 Pion向目標發射炮彈。盡管缺乏持久的ISTAR，但火炮的射程使它們能夠對俄羅斯部隊進行早期和猛烈的打擊。(烏克蘭國防部)

第43旅在數月后才獲得自主無人機用于校射與目標偵測。當被問及戰前是否無需空中偵察時，舍夫丘克回答："需求一直存在，但應用方式本應不同。原計劃是：偵察兵發現目標，向我們通報坐標，我們執行射擊。但實踐證明，若射手無法目視目標，打擊效能將驟降數倍。"他此處所指的前沿觀察員與偵察分隊是多數部隊的標配，其原則自間瞄火力興起以來基本未變：目視目標區的觀察員通過無線電通報坐標，必要時修正火力（盡管西方軍隊追求首輪效力射）。然而，戰事快速發展，雙方殺傷效率提升迫使俄軍哈爾科夫方向某指揮官抱怨，其前沿觀察員拒絕離開掩體，轉而依賴大疆無人機執行任務。隨著俄軍進退與烏軍應變，俄軍ISTAR作戰性質發生轉變——從教條化的傳統模式，演變為空前強調精確性的新型態。

Orlan-10與ISTAR戰場博弈

自沖突爆發以來，俄烏雙方持續爭奪情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）優勢。俄軍可能在無人空中偵察領域占據上風，但實際態勢因戰區與參戰部隊而異。俄羅斯國防部數據顯示，2018年俄軍列裝2000架無人機（UAV），其中多數為"海鷹-10（Orlan-10）"。該型無人機最初整合至炮兵旅執行反炮兵校射與偵察任務，后期逐步推廣至其他部隊。這意味著戰爭初期，俄軍炮兵常對區域目標實施無差別覆蓋射擊。第43旅參謀長謝爾蓋·奧格連科上校指出："他們主要實施面目標打擊。去年夏季典型場景是：夜幕降臨后，俄軍對每片林帶、樹叢與溪流實施無差別炮擊，無論是否存在人員。其彈藥儲備極為充裕。"直至2022年末，多數俄軍炮兵單位才開始使用大疆無人機與"海鷹-10"進行校射。

2018年斯拉夫兄弟演習中，士兵將"海鷹-10"無人機運載至指揮車后方。該機型設計為前線部隊快速組裝部署。[俄羅斯國防部]

盡管構成俄軍空中ISTAR體系支柱，"海鷹-10"在烏克蘭戰場無人機討論中逐漸淡出視野。但其持續應用仍具研究價值。這款固定翼無人機由圣彼得堡特種技術中心設計制造，2013年前后列裝俄軍。按美軍標準屬"第二類無人機"，全重不超過16.5公斤（基礎型12公斤，視載荷而異），作戰半徑150公里（中繼支持下可達600公里），滯空時間超10小時，傘降回收。典型作戰編組為2-3架無人機，由單一MP32M1指控車操控。

"海鷹-10"載荷高度多樣化，已知存在11種子型號。烏克蘭士兵拆解機型發現搭載松下普通數碼相機，另有型號配備熱成像儀或云臺控制數碼相機（可實現鏡頭與機身獨立運動）。部分型號搭載電子戰載荷，最著名的RB-341V"萊爾-3"系統利用"海鷹-10"攔截監控3G/4G通信，戰前即用于定位烏軍部隊并向士兵手機發送動搖士氣信息。另一低調型號"沙沙聲"系統專為定位壓制反炮兵雷達設計，據2016年俄國防部泄露文件顯示，該系統曾通過信號情報定位AN/TPQ-48"尋火者"雷達，并通過干擾欺騙使其無法捕捉最終摧毀它們的炮火軌跡。

*俄軍第150摩步師士兵在2019年演習中準備發射"海鷹"無人機。[俄羅斯國防部]

"海鷹-10"即便搭載熱成像載荷，仍屬相對簡易的無人機系統，因其不具備自動生成可操作坐標的功能。其使用方式主要有兩種：一是作為三角定位工具，模擬前沿觀察員角色；二是懸停目標上空，由操作員依據視頻畫面手動標定坐標生成火力請求。這種模式在彈藥充足且目標集中時適用。火炮作為間瞄武器存在固有精度局限——炮彈飛行受裝藥溫度、身管溫度、陣地校準精度及身管磨損影響，氣象條件亦會改變彈道軌跡。最終形成的"打擊區"通常呈雪茄狀覆蓋目標區域。若需摧毀林緣某單門火炮及操作組，往往需發射數十枚炮彈，耗時耗彈且加速身管損耗。俄軍對此的應對策略是實施覆蓋打擊：如動用BM-21"冰雹"火箭炮營齊射720枚20公斤彈頭火箭彈，覆蓋四座足球場面積區域。彈藥充足時，ISTAR精度提升并非剛需。但隨著烏軍炮兵分散部署（甚至單炮獨立作戰）以提升生存性，俄軍ISTAR體系被迫轉型。

精確打擊需精準定位

俄軍整合多型反炮兵ISTAR資產定位打擊烏軍火炮，包括1L219"動物園-1"反炮兵雷達、AZK-7M聲測系統及1B75"青霉素"聲測/熱源定位系統。這些系統可探測25公里內大口徑（152/155毫米及以上）火炮射擊，其中"青霉素"據俄媒稱能在5秒內完成定位。然而烏軍迅速研發反制手段：使用反輻射導彈、M982"神劍"GPS制導炮彈及制導火箭彈攻擊"動物園"雷達，迫使俄軍限制雷達開機時間。2022年末某俄媒采訪"動物園-1"操作員時，其坦言系統需謹慎使用以防暴露。此類系統與"海鷹-10"協同構建的反炮兵ISTAR體系雖仍具成效，但烏軍分散部署與彈藥短缺迫使俄軍轉向精確打擊模式。2023年起，俄軍顯著增加"海鷹-30"無人機與3OF39M1"克拉斯諾波爾-M1"激光制導炮彈的協同使用。

"海鷹-10"攝像頭拍攝的俄軍炮擊觀測畫面。鏡頭十字準星顏色變化是該機型視頻流顯著特征。[俄羅斯國防部]

"海鷹-30"是"海鷹-10"的升級版，最大起飛重量27公斤，載荷8公斤，可同時搭載三組任務模塊。其作戰半徑通過中繼擴展至500公里，最大時速170公里，續航8小時，升限5000米，可實時回傳光電傳感器視頻數據（未被干擾情況下）。核心升級在于配備激光目標指示器，能為俄軍火炮提供精確坐標或為制導彈藥提供激光引導。"克拉斯諾波爾"152毫米激光制導炮彈射程20公里，配備6.5公斤彈頭，適用于打擊牽引/自行火炮甚至坦克。2022年俄軍可能已快速耗盡該彈庫存（部分報告稱曾無制導發射），但2023年俄高精度系統公司CEO稱其產量激增20倍，并推出M2改進型（增大彈頭/優化制導）。（編者注：俄工業部門曾將"克拉斯諾波爾-M2"宣傳為155毫米版本，但后續出現GRAU代號3OF95的152毫米版本，亦稱"M2"，導致型號體系混亂。）

與"海鷹-30"協同后，俄軍反炮兵作戰可實現單發精確打擊。盡管低云層可能干擾導引頭，木質掩體亦可削弱毀傷效果（但能保全火炮），該組合仍顯著提升效能。烏拉爾運輸機械設計局（俄現代火炮設計方）宣布計劃將"海鷹-30"直接整合至Msta-SM2自行火炮，暗示未來部分火炮或脫離炮群獨立作戰（需配備激光制導彈藥）。此外，2023年9月多段視頻顯示俄軍對烏軍后方橋梁實施精確打擊，據稱由蘇-34戰斗轟炸機發射Kh-38ML激光制導導彈（射程40公里/250公斤高爆彈頭）完成，而目標指引正由"海鷹-30"提供。

Z-16與"柳葉刀-3"：俄羅斯無人機體系的戰術革新

2022年7月，社交媒體流傳數段視頻顯示白色雙十字翼無人機高速突襲烏軍載具，標志著Zala Aero公司"柳葉刀-3"游蕩彈藥首次現身前線。初期使用頻率較低——親俄網站lostarmour.info統計顯示截至2022年末僅記錄100次攻擊。但如同"克拉斯諾波爾"炮彈，"柳葉刀"系列游蕩彈藥的使用量急劇攀升，成為ISTAR戰場最具標志性的變革。

圖中左上為Z-16-3型無人機，下方為"產品-51-3"，右側為"產品-52-3"。對比后兩者可見，"產品-51-3"前部十字翼更大、后翼較小，該型擁有更遠射程并搭載5公斤戰斗部。[Mztourist，維基共享資源；CC-BY-4.0]

"產品-52"（亦稱Z-52或"柳葉刀-3"）是"柳葉刀"家族游蕩彈藥成員，最新量產型為"產品-52-3"。其射程達30-40公里，極速80-110公里/小時，標配光電/紅外雙模攝像頭（早期型號僅日間攝像頭）。與舊型號的核心差異在于配備激光雷達引信，可在距目標極近處引爆戰斗部，有效突破某些防護。該型采用彈射發射，配備KZ-6型3公斤聚能裝藥戰斗部，可穿透等效215毫米均質鋼裝甲，擅長打擊火炮/坦克彈藥儲存區等薄弱部位，并具備打擊移動目標能力。

"克拉斯諾波爾"雖能攻擊時速36公里內的移動目標，但隨著西方火炮列裝，烏軍發現其機動性足以在暴露后快速轉移，規避BM-21營齊射或"克拉斯諾波爾"打擊。而"柳葉刀"在追蹤公路機動火炮方面表現卓越，常采用2-3架"菊花鏈"式協同攻擊提升毀傷概率。盡管滯空時間僅40分鐘，其自身可執行ISTAR任務，但通常需在目標確認后使用——這正是Zala Aero公司Z-16偵察無人機的核心價值所在。

游蕩彈藥重構反炮兵條令
 2022年7月至2025年2月，lostarmour.info網站記錄"柳葉刀"系列超3000次攻擊。使用高峰出現在2024年5月俄軍哈爾科夫攻勢期間，133公里戰線單月實施108次打擊，最深突入烏軍后方50公里。攻擊多針對馳援前線的運輸載具，顯示俄軍當時已掌握ISTAR戰場主導權。

俄軍轟炸機投放配備UMPK滑翔制導組件的FAB-3000炸彈。Z-16等無人機協助此類打擊，消除傳統前沿空中管制員的暴露風險。[俄羅斯國防部]

Z-16系列屬第二類無人機（約5種子型號），基礎型滯空超4小時，作戰半徑75公里，升限5000米，極速110公里/小時。制造商宣稱其具備電子戰抗性與低雷達反射特征，起飛重量10.5公斤（含1.8公斤載荷），標配高清光電/熱成像雙模攝像頭。該型可在目標區持續搜索，通過熱源探測或炮口閃光定位烏軍火炮，3000米觀測距離使其有效識別林線隱蔽火炮。Z-16常為"柳葉刀"及常規炮兵提供激光指示，并參與探測烏軍無人機操作組，引導針對性打擊。其熱成像性能尤受重視，同時支持UMPK滑翔炸彈投擲——這類武器對烏軍構成重大威脅。Z-16還為"伊斯坎德爾-M"短程彈道導彈（9M723型）提供基礎設施與載具坐標，顯示其電子戰環境下的持續作戰能力。

戰后ISTAR體系展望

烏克蘭戰場日均運作數萬架無人機，本文聚焦的三大俄軍裝備（"柳葉刀"、Z-16、"海鷹"系列）料將成為戰后俄ISTAR體系支柱。俄軍已掌握從戰術突襲到縱深打擊的多層次運用能力，預示其未來沖突中將保持進攻性與效能。整體態勢顯示，俄軍自2022年依賴面殺傷彌補精度不足的困境，已轉型為日均實施精確打擊的成熟體系。這種轉變依托于目標精確定位能力的提升，以及主要作戰軸線持續維持的ISTAR資產密度——即便承受損耗，仍能對烏軍施加持久壓力。

參考來源：euro-sd

集群智能已非科幻——2025年，AI機器人如黃蜂群般協同突襲、壓制敵軍，成為國防領域顛覆性力量。受蟻群與鳥群等自然集群行為啟發，去中心化系統正重塑軍事戰略。

依托AI群體智能，防御集群正滲透戰場各個維度——無論是嚴苛的物流支援還是戰術打擊，應有盡有。本文解析2025年集群技術爆發，聚焦推動這一浪潮的真實玩家與核心趨勢。

集群技術爆發：為何2025成為元年

2025年，集群智能成為軍方應對高風險混亂局面的王牌，將AI自主性與自然協作機制深度融合。美國國防部通過《2025財年國防授權法案》（NDAA）向新興技術投入8950億美元，其中AI集群技術位列網絡安全、物流與作戰優先級（K&L Gates，2025）。

國防高級研究計劃局（DARPA）多年深耕該領域，五角大樓"復制者"計劃更目標2026年前部署數千架低成本智能無人機（美聯社，2023）。集群技術具備抗毀性——單點打擊無法癱瘓任務，規模效應使其成為現代戰爭的戰力倍增器。

Swarmbotics AI的ANTS系統：地面集群突擊

Swarmbotics AI的ANTS系統是地面集群作戰先鋒——無人地面載具（UGV）如蟻群般執行爭議區域物流或安防清掃。該系統采用商用現貨技術與AI網狀網絡，具備低成本、高耐用與可擴展性，完美契合2025年低成本裝備"蜂群"部署戰略。其設計呼應DARPA AMASS計劃中"數千集群固守防線"的愿景，今年將啟動實戰化測試（Swarmbotics AI，2025）。

DARPA OFFSET計劃：無人機集群戰術化

DARPA"進攻性集群賦能戰術"（OFFSET）計劃是集群技術重鎮，已在城市作戰演練中測試超250個空陸機器人集群。自2017年起，OFFSET的AI系統使集群能自主組織偵察、打擊與信號干擾——2025年這些戰術將完成實戰化升級（DARPA，2023）。想象集群數分鐘內封鎖城市街區，以數量與智能壓制敵軍——這項戰術革命今年步入成熟期。

Festo仿生蜂：空中集群精準打擊

Festo推出的34克仿生蜂無人機（BionicBee）將蜂群策略引入2025年空防體系。這款2024年面世的AI協調集群采用室內GPS在狹小空間編隊，專為偵察與基地防御設計。其輕量敏捷特性可實時向部隊回傳情報，令敵方防不勝防。隨著2025年人機協同成為焦點，仿生蜂或為步兵先鋒，點亮戰場態勢。

2025年驅動防御集群的核心趨勢

何種力量助推集群攻勢？2025年國防趨勢已全面備戰：

大規模部署：五角大樓"復制者"計劃要求部署數千可消耗機器人——ANTS等集群技術成為解決方案（美聯社，2023）。
AI自主性：OFFSET驗證AI可自主操控集群——2025年NDAA通過試點項目支持該能力（K&L Gates，2025）。
網絡安全優勢：集群可干擾或欺騙敵方網絡——仿生蜂或實施通信壓制，契合國防部AI戰略目標（《國家法律評論》2025）。
成本效益：ANTS等低成本機器人適應2025年預算緊縮——規模優勢碾壓昂貴單體裝備。

未來展望：集群主宰戰場
 至2025年末，防御集群或全面接管戰場——ANTS在戰區運輸物資，OFFSET無人機強攻城市，仿生蜂巡視防線。NDAA中與烏克蘭等盟友的AI協作條款，暗示全球集群作戰藍圖。

制造業持續賦能——Factorem.co等平臺可按需提供3D打印或數控加工部件，支持零最小起訂量與實時AI報價。這只是首輪齊射——下期季度報告將追蹤這些戰斗機器人如何重塑2025年前線格局。

參考來源：factorem

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。

網絡安全的發展促使自主威脅狩獵成為人工智能驅動的威脅情報領域的一個關鍵范例。本綜述將介紹自主威脅狩獵的復雜情況，探討其在強化網絡防御機制方面的意義和關鍵作用。本文深入探討了人工智能（AI）與傳統威脅情報方法的結合，勾勒出自主方法在打擊當代網絡威脅中的必要性和演變。通過對人工智能驅動的基礎威脅情報的全面探討，本文強調了人工智能和機器學習對傳統威脅情報實踐的變革性影響。報告闡明了支撐自主威脅狩獵的概念框架，重點介紹了其組成部分，以及人工智能算法在威脅狩獵流程中的無縫集成。此外，報告還仔細研究了在自主威脅狩獵中部署的最先進的人工智能技術，包括機器學習模型（監督、無監督和強化學習）、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構。對人工智能驅動模型的可擴展性、可解釋性和道德考量等挑戰的精辟討論豐富了討論內容。此外，通過富有啟發性的案例研究和評估，本文展示了真實世界的實施情況，強調了采用人工智能驅動威脅情報的組織的成功案例和經驗教訓。最后，本綜述整合了主要觀點，強調了自主威脅狩獵對未來網絡安全的重大影響。它強調了在利用人工智能驅動方法的潛力來加強網絡防御以應對不斷變化的威脅方面，持續研究和合作努力的重要性。

自主威脅狩獵的背景和動機

隨著針對系統和網絡的復雜威脅的激增，網絡安全領域發生了重大變化。傳統的網絡安全措施往往難以跟上快速發展的威脅形勢，這促使自主威脅狩獵作為一種主動防御機制應運而生。這種方法涉及利用人工智能（AI）和機器學習（ML）算法來實時自主檢測、分析和緩解潛在威脅。

網絡威脅的復雜性和頻率不斷升級，要求網絡安全防御機制采取更加積極主動的姿態[1, 2, 497]。事實證明，人工威脅檢測方法是不夠的，會導致在識別和應對新出現的威脅方面出現延誤。對快速識別和緩解威脅的需求凸顯了自主威脅狩獵在強化網絡防御中的重要性[3, 4, 498]。此外，網絡威脅的動態性質要求持續監控和分析，這是一項超越人類能力的任務[5, 6]。自主威脅狩獵系統擅長處理海量數據、識別模式、分辨可能預示潛在威脅的異常情況，從而提高整體威脅情報能力[7, 499]。促使采用自主威脅搜索的另一個關鍵因素是，必須最大限度地縮短網絡事件的響應時間[8,9]。迅速識別和遏制威脅對于防止大范圍破壞和最大限度減少網絡攻擊對組織的影響至關重要 [10,11,500]。配備先進算法的自主系統可大大縮短響應時間，從而限制網絡事件的潛在影響[12, 13, 501]。此外，網絡威脅的不斷演變要求網絡安全態勢從被動反應轉變為主動出擊[14, 15, 502]。傳統的安全方法主要側重于應對已知威脅，使系統容易受到新出現的風險的影響。自主威脅狩獵系統會主動尋找潛在威脅，使組織能夠領先對手并預測其戰術[16, 503]。自主威脅狩獵與持續監控和評估的概念相一致，這是現代網絡安全框架的基本原則[17, 504]。通過采用人工智能驅動的系統，企業可以對其安全態勢進行持續、全面的評估，從而及時發現并緩解漏洞和潛在威脅[18, 505]。

總之，網絡威脅的復雜性和復雜性不斷升級，加上傳統網絡安全方法的局限性，突顯了自主威脅狩獵的迫切需要。利用人工智能和 ML 技術，這些系統可以提供主動、實時的威脅檢測，從而加強網絡安全防御，使組織能夠在不斷變化的網絡威脅環境中保持領先。

威脅情報的演變和人工智能的作用

威脅情報多年來發生了重大演變，從人工數據分析過渡到利用先進技術，特別是人工智能（AI）。威脅情報的演變表明，網絡安全正從被動應對向主動出擊轉變[19, 506]。最初，威脅情報在很大程度上依賴于人工分析師篩選數據，但數據的指數級增長使得這種方法既不充分又耗時[20, 21, 507]。隨著人工智能的出現，這一格局發生了顯著轉變。圖 1.0 顯示了威脅智能生命周期。

人工智能能夠以無與倫比的速度處理海量數據，因此在威脅情報領域發揮著舉足輕重的作用。機器學習算法可以識別人類分析師可能無法發現的數據模式和異常情況 [22, 23, 508]。這有助于及早發現和緩解潛在威脅，從而以積極主動的姿態應對網絡攻擊。此外，人工智能驅動的威脅情報系統會不斷學習和適應，隨著時間的推移提高其功效[24, 25, 509]。人工智能在威脅情報方面的一大優勢是能夠自動執行各種任務，從而解放人類分析師，讓他們專注于更復雜和更具戰略性的活動[26, 27, 510]。人工智能驅動的工具可以更高效地執行數據收集、分析和關聯等重復性任務，從而使分析人員能夠專注于決策和制定更好的安全策略[28, 29, 511]。人工智能與人類分析師之間的這種合作努力最大限度地提高了威脅情報行動的效率。此外，人工智能通過提供預測能力來增強威脅情報。通過歷史數據分析，人工智能模型可以預測潛在威脅和漏洞，使企業能夠主動加強防御[30, 31,32, 512]。這種主動方法有助于在風險升級為重大安全漏洞之前先發制人地降低風險。然而，人工智能與威脅情報的整合也帶來了挑戰，例如針對人工智能模型的潛在惡意攻擊[33, 34, 513]。 敵人可以操縱人工智能算法，導致錯誤識別或逃避檢測。因此，確保威脅情報中人工智能系統的安全性和穩健性仍是一個持續關注的問題[35, 36, 37, 514]。

總之，威脅情報的發展在很大程度上受到了人工智能技術整合的影響。人工智能驅動的能力可實現主動威脅檢測、任務自動化和預測分析，從而大大提高網絡安全措施的有效性。然而，確保人工智能系統抵御潛在的惡意攻擊仍然是利用人工智能進行威脅情報分析的關鍵重點。

研究問題的陳述和自主方法的必要性

網絡安全形勢日益復雜多變，威脅的復雜程度和規模也在不斷發展。傳統的威脅情報方法往往難以跟上這些快速發展的步伐，從而導致一個關鍵的研究問題：無法快速有效地實時檢測、分析和緩解新出現的威脅。這一持續存在的挑戰導致了對自主威脅狩獵方法的需求。人類操作系統在處理不同來源產生的大量數據以及辨別潛在威脅的細微模式方面能力有限。此外，網絡威脅的時間敏感性要求采取積極主動的自動應對措施。自主威脅狩獵旨在利用人工智能驅動系統的能力來彌補這一差距。這些系統可以自主收集、處理和分析大量數據，從而能夠識別微妙的入侵跡象和以前未曾見過的攻擊載體。自適應、可擴展和快速的威脅檢測與緩解機制的必要性與日俱增，這凸顯了開發自主方法的緊迫性。因此，研究問題圍繞著傳統方法在應對現代網絡威脅的速度和復雜性方面效率低下的問題展開，強調迫切需要由人工智能賦能的自主方法來強化網絡安全措施。

綜述論文的目標和研究貢獻

本綜述論文的主要目標有三個方面： 首先，全面闡釋威脅情報不斷演變的格局，突出人工智能在塑造其發展軌跡方面發揮的關鍵作用。本文旨在概述威脅情報方法論的歷史進程，闡明人工智能和機器學習如何徹底改變傳統范式。其次，本文旨在勾勒自主威脅狩獵的概念框架，提供一個明確的定義，并闡明其關鍵組成部分。本文努力深入探討人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，詳細介紹了復雜的框架及其運行動態。最后，這篇綜述論文致力于強調與自主威脅狩獵相關的最先進的人工智能技術，對機器學習模型、自然語言處理、情感分析和深度學習架構進行了深入分析。本文旨在深入探討這些技術在強化網絡安全方面的實際應用。本文的研究貢獻在于綜合了現有知識，對人工智能驅動的威脅情報進行了全面而有條理的概述。通過將基礎理論與當代進展相結合，本文希望提供對自主威脅狩獵的整體理解。此外，本文還努力發現挑戰，介紹現實世界中的案例研究，提出評估指標，并預測未來趨勢，從而為網絡安全領域的進一步研究和實際應用奠定堅實的基礎。

研究論文結構

本綜述論文的結構旨在全面深入探討人工智能驅動的自主威脅狩獵這一變革性領域。本文分為幾個不同的部分，通過自主威脅檢測和緩解的視角，系統地探討網絡安全領域不斷發展的情況。

1.引言：本文從導言開始，概述了自主威脅狩獵演變背后的基本動機。它追溯了威脅情報方法的發展軌跡，并強調了人工智能在革新這些實踐中的關鍵作用。此外，它還提出了研究問題，強調了自主方法的必要性，設定了目標，并概述了本綜述論文的貢獻。

2.人工智能驅動的威脅情報的基礎：本節通過闡明傳統的威脅情報方法、介紹網絡安全中的人工智能和機器學習，以及闡述人工智能在重塑傳統威脅情報實踐中的變革性作用，提供一個基礎性的理解。

3.自主威脅狩獵：概念框架： 接下來的部分將深入探討自主威脅狩獵的概念。它定義了自主威脅狩獵的范圍，剖析了自主威脅狩獵系統的基本組成部分，闡述了人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，并詳細介紹了該框架/流程。

4.自主威脅狩獵中的最新人工智能技術：本部分將仔細研究自主威脅狩獵中使用的前沿人工智能技術，包括機器學習模型、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構，并闡述其在威脅檢測和情報提取中的應用。

5.自主威脅狩獵的挑戰：針對自主威脅狩獵的多面性，本節闡明了包括可擴展性、可解釋性、倫理考慮和人工智能算法潛在偏差在內的挑戰。

6.案例研究與應用：本節重點介紹現實世界中的實施情況、成功案例和經驗教訓，通過對組織機構的案例研究，說明人工智能驅動的威脅情報的實際應用和功效。

7.評估指標和性能基準：本節以評估有效性為重點，對人工智能驅動的系統與傳統方法之間的指標進行了劃分和比較分析。

8.未來方向與新興趨勢：這一部分探討了在自主威脅狩獵方面即將取得的進展，重點介紹了新興技術，并確定了潛在挑戰，為未來的研究途徑奠定了基礎。

9.結論：本文最后總結了關鍵見解、自主威脅狩獵對網絡安全的影響，并倡導進一步的研究和實施。