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蜂群無人機有可能徹底改變和重新定義戰爭的本質，其主要用途在于壓倒敵人的防御和實施精確空襲。本文認為，利用 “灰狼”（Canis Lupus Grey Wolf）智能是協調無人機群行動的有力策略。在本文中，每架無人機都代表了狼的角色；首領無人機代表了蜂群的領導者，它領導狼群并負責做出關鍵決策。Beta 無人機與 alpha 無人機合作，共同制定決策并確保集體保護。德爾塔無人機的任務是保護敵方領土和保護群體免受潛在威脅，而處于最低等級的歐米茄無人機則盡職盡責地聽從同伴的領導。仿真結果表明，與 “粒子群優化（PSO）”方案相比，基于 GWO 的擬議攻擊模型方法性能更好。

基于 GWO 的認知蜂群無人機攻擊模型的目標如下： 1）設計并實現一個可擴展、高效的智能蜂群無人機框架，該框架可容納多架無人機協同工作；2）開發一個全面的攻擊模型，包括目標搜索、接近和包圍目標、獵殺和攻擊目標；3）通過測試攻擊模型的整體性能來驗證結果，以確保在沒有人工干預的情況下以最小的收斂延遲進行精確攻擊。

蜂群無人機的體系結構、基于灰狼優化（GWO）體系的蜂群無人機分層結構以及蜂群無人機攻擊的計算模型。

A. 蜂群無人機網絡體系結構

蜂群無人機網絡架構涉及多架無人機與地面控制系統（GCS）的協作與協調，以實現共同目標。無人機配備有傳感器、攝像頭、全球定位系統、機載控制單元和通信設備，可以感知環境、與環境互動并相互通信。這可用于導航、救援、救災和監視等任務。特設（FANET）蜂群架構不依賴任何預先存在的基礎設施。相反，無人機之間直接使用點對點網絡技術進行通信。如圖 1 所示，這種架構通常用于在較短距離內運行的較小蜂群。

通過通信網絡，無人機可以相互交換信息，也可以與 GCS 交換信息。這可以通過射頻（RF）、蜂窩通信等多種技術實現。GCS 是一個中央計算機系統，用于監控無人機群。它可以單獨向無人機群的領導者或集體向所有無人機發出指令，并匯總無人機的遙測數據，以協調它們的活動。

B. 基于 GWO 的無人機群層次結構

GWO 是一種功能強大、用途廣泛的戰略算法，可用于改進無人機群的分類和管理，以用于國防應用中的攻擊模型。GWO 還可用于根據無人機群的行為（攻擊性或非攻擊性）及其辨別意圖對其進行分類。例如，GWO 可用于將蜂群無人機的領導者和追隨者劃分為用于攻擊模型的無人機。這些信息可用于制定戰略，如搜索、追逐、攻擊獵物以及針對潛在反擊的防御措施。圖 2 顯示了基于灰狼的蜂群無人機等級制度，灰狼屬于犬科動物，遵循嚴格的社會支配等級制度。在最高層，蜂群的首領（指揮官）被稱為α無人機。α無人機是強大的無人機（如 Rustom-II、Netra、MQ-9 “死神”），主要負責決定狩獵、群的定位、執行任務的時間等。它們是主導者，因為它們的命令必須得到蜂群中其他無人機的遵守。阿爾法無人機在航程、續航時間和有效載荷能力之間保持著良好的平衡。第二級是 “β ”無人機（如 “拉克希亞”、MQ-1C “灰鷹 ”和 “蒼鷺”）。貝塔無人機是指揮型無人機，幫助首領進行決策和其他群組活動。如果首領無人機在攻擊中被敵人消滅，貝塔無人機可能是首領的最佳人選。貝塔無人機尊重首領的命令，在整個族群中強化首領的命令，并向首領提供反饋。貝塔無人機是中空長航時無人機。

下一級無人機是三角洲'δ'（如 AURA、Ghatak、Wing Loong、Bayraktar TB2），它們在行動中必須向 beta 和 alpha 報告。三角洲無人機是蟲群中的下屬無人機，在蟲群中扮演著多種角色，它們是偵察無人機、哨兵保護者和獵手。這些無人機負責守衛領地的邊界，并在出現任何危險時向族群發出警告。如果需要攻擊目標，德爾塔無人機有能力取代貝塔無人機的位置。德爾塔無人機有能力攻擊和摧毀敵方目標，如狙擊手或車輛。級別最低的是歐米茄 “Ω ”無人機（如獵豹、迦樓羅、烏鴉、瞬眼、黑蜂），它們經驗較少，是年輕人。它們學得很快，順從的天性可以緩解緊張局勢，保持蜂群和諧。歐米茄無人機可能會協助收集資源的活動，如偵察潛在的獵物，不過在它們成熟之前，它們可能不會在實際狩獵中發揮核心作用。它們是族群的下一代，代表著族群的延續。這些無人機能夠捕捉高分辨率圖像并提供實時視頻畫面。在蜂群無人機中部署這種層次結構的主要目標是，通過模擬受灰狼行為啟發的合作攻擊，高效率、高效益地找到優化問題的最佳全局解決方案。

C. 基于 GWO 的蜂群無人機攻擊策略

蜂群無人機的狩獵智能受 GWO 的影響，以團隊合作和協調的群組編隊為基礎，采用伏擊戰術進行追逐，最后發動攻擊。蜂群行為可能會因具體情況、環境因素和獵物類型的不同而變化。所提出的算法主要是將獵物建模為不采用規避機動行為的靜止目標。圖 3 顯示了基于 GWO 的蜂群無人機攻擊目標模型的分層結構。擬議方案的操作順序如下： 搜索、追逐和接近目標；包圍和騷擾目標，直到其停止移動；獵殺和攻擊目標。

D. 計算模型

介紹描述搜索、包圍、狩獵和攻擊目標的計算模型。

無人機中心戰

圖：烏克蘭士兵與自殺式FPV 無人機，消息來源： Ukrinform

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

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

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

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

烏克蘭武裝部隊中的無人機

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

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

圖：A1-SM Furia 無人機

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

圖：烏克蘭武裝部隊的 Bayraktar ТВ2 無人機

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

圖：烏克蘭制造的 FPV KH-S7 無人機，資料來源：烏克蘭武裝部隊

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

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

圖：Kropyva 戰術指揮與控制系統

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

圖：三角洲系統網站

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

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

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

圖：Brave1 系統網站

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

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

圖：費多羅夫部長與無人機陸軍的無人機

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

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

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

圖：人工智能無人機 Saker Scout 無人機

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

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

圖：Magura V5 海軍無人機

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

圖：Kozak Mamai海洋無人機

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

圖：Marichka海洋無人機

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

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

俄羅斯武裝部隊的無人系統

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

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

圖：俄羅斯武裝部隊的 Orlan-10 無人機

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

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

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

圖：俄羅斯武裝部隊的柳葉刀巡飛彈藥

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

圖：Italmas，巡飛彈藥，來自 Aeroscan 演示的源視頻

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

圖：手術刀游蕩彈藥，沃斯托克設計局設計

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

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

圖：澤連斯基總統和被擊落的沙希德在基輔

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

圖：裝有噴氣發動機的沙赫德（J238）

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

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

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

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

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

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

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

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

圖：俄羅斯導航無人機 GRK-700 Vizyr

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

圖：俄羅斯 “奧杜萬奇克 ”無人機

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

主要啟示

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

關鍵啟示

• Baykar Makina 的 TB2 Bayraktar（在土耳其語中意為 “標準帶頭人”）戰術無人機在 2020 年和 2022 年被阿塞拜疆和烏克蘭使用后聲名鵲起。

• 盡管在媒體上曝光率頗高，但 TB2 仍是一款性能一般的無人機，有限的單元成本和一系列專用彈藥抵消了這一不足，使其成為適合高強度作戰限制的系統。

• Bayraktar 是五十年前啟動的土耳其國防工業自主化戰略的成果。它為諸如技術上和政治上更雄心勃勃的 Ak?nc? 和 K?z?lelma 無人機等項目奠定了堅實的基礎。

• 土耳其無人機還被安卡拉用于針對非洲和中亞新伙伴的外交戰略，或用于穩定其在中東和歐洲的緊張關系。

圖 1：TB2 Bayraktar 的理論性能統計數據

平庸的性能，合理的價格

TB2 的有效載荷不到 100 千克，巡航速度為 130 千米/小時，理論自主飛行時間為 27 小時，是一種能力有限的小型中空無人機。它的低速使其在防空系統飽和的戰場上很容易受到攻擊，盡管這也使其不易被雷達探測到。它的自主性也因缺乏衛星鏈接而受到限制，被迫停留在距離控制站 150 公里的半徑范圍內。不過，它的重量相對較輕（空載時為 450 千克），翼展為 12 米，可折疊，便于陸路運輸，因此抵消了這些限制。

此外，TB2 的能力構成了一個連貫的生態系統的一部分：其較小的有效載荷由合作伙伴土耳其 Roketsan 公司開發的一系列輕型彈藥來彌補，包括激光制導的 “智能微型彈藥”（Mini Ak?ll? Mühimmat，簡稱 MAM）以及 2010 年代初開發的輕型反坦克和殺傷人員導彈，最初設計用于武裝直升機。

TB2 無人機的單價不到 500 萬美元，性價比很高。由于其開發成本顯然已通過出口合同收回，Baykar 公司已宣布計劃在 2023 年將其生產能力從每年 300 架提高到 500 架，這表明單價可能會降低。

圖 1：TB2 Bayraktar 的出口和前景

戰斗中的 Bayraktar：從反叛亂到高強度

TB2 于 2016 年首次用于打擊土耳其境內的庫爾德獨立運動。土耳其在敘利亞北部的一系列行動中多次部署了該型戰機，它為地面部隊的推進提供支持，在行動區上空保持持續的武裝存在，同時由留在邊境另一側安全地帶的作戰飛機進行掩護。

2016 年至 2019 年期間，土耳其在敘利亞東北部開展了多次行動，在此期間，土耳其完善了將偵察和打擊能力與更系統的動能部署相結合的做法，這與西方國家使用此類無人機的做法有所不同。由于結合了 ISR 和打擊能力，它可以立即打擊發現的目標。土耳其武裝部隊--陸軍、海軍、憲兵、海岸警衛隊司令部、安全部隊和情報部門--有 200 多架 TB2 在服役，在敘利亞行動中系統地使用無人機也使土耳其得以彌補 2016 年未遂政變后飛行員被大規模清洗的損失。600 名作戰飛行員中有近一半和一些高級軍官被撤職，這使空軍失去了經驗豐富的參謀人員，削弱了其常規的軍種間作戰能力。

2019 年，利比亞戰場成為土耳其部隊以外的行為體部署 TB2 的主要舞臺，在這種情況下，是駐扎在米蘇拉塔和的黎波里的 “政府民兵”，他們正在與哈夫塔爾將軍的部隊作戰。它被用來摧毀敵方的防空系統，特別是阿聯酋提供的 Pantsir，還通過執行大量攔截任務彌補了利比亞炮兵的弱點。然而，在空中和地面損失的大量無人機不僅證明了交戰的激烈程度，也證明了系統本身的脆弱性。土耳其在利比亞的無人機雖然沒有改變戰略游戲規則，但也構成了足夠嚴重的威脅，使俄羅斯決定加強其利比亞合作伙伴的防空能力。

2020 年，在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突期間，TB2 開始受到更多主流媒體的關注。阿塞拜疆部署了在沖突前不久購買的約 20 架 TB2，這表明土耳其操作人員可能參與其中。在部署 TB2 的同時，還部署了一系列系統，從以色列的哈羅普（Harop）隱蔽彈藥到用作誘餌對付亞美尼亞防空系統的無線電遙控民用飛機。一旦空域爭議減少，TB2 型飛機再次被用于執行摧毀敵方防空系統以及打擊和攔截地面部隊的任務。因此，TB2 的貢獻必須與其他系統的貢獻一并考慮，但它凸顯了西方庫存中反制措施的相對缺乏。

TB2 是長期戰略的結果

土耳其國防工業目前取得的成功，是其 50 年前實行的軍事采購自主化政策的結果。在國力穩步提升之后，土耳其現在已經能夠滿足自身的大部分需求，并正在尋求開發其仍然缺乏的更復雜的組件。Bayraktar 的成功使其成為軍用無人機領域迅速發展的跳板，更快、更持久、有效載荷更大或可在直升機載體上操作的無人機項目正在籌備中。

圖 2：TB2 Bayraktar 的歷史年表

在這個快節奏的世界里，軍事行動在很大程度上依賴于技術。另一方面，技術的發展速度也比以往任何時候都要快。人工智能（AI）就是這樣一種新興技術，它吸引了許多人的興趣，并正在快速發展。2022 年 Gen-AI 的蓬勃發展為人工智能在民用和國防領域的應用打開了大門。目前，大多數國家都在試圖利用人工智能來推進其軍事和軍事行動。這種技術在軍事領域的完美應用案例--C4ISR--將在未來的戰爭中占得先機。有鑒于此，本期簡報試圖了解人工智能在塑造軍事 C4ISR 系統和行動中可以發揮的作用，并提出可能的建議。

印度軍方人工智能賦能的C4ISR

印度正在對顛覆性軍事技術進行密切研究和持續開發，以實現軍隊現代化。印度越來越重視在這些領域實現國產化，以加強本土國防基礎。為了在人工智能領域創造戰略優勢，印度國防部國防生產局（DDP，MoD）于 2018 年 2 月成立了一個特別工作組，研究人工智能在國防應用中的未來使用。根據 2018 年 6 月 “國家安全與國防人工智能戰略實施 ”特別工作組提出的建議，2019 年成立了國防人工智能委員會（DAIC）和國防人工智能項目機構（DAIPA）。該委員會由國防部長領導，主要成員包括三軍首長、NCSC（國家網絡安全協調員）以及 DRDO 和相關行業的成員。印度已撥出 100 億英鎊的預算用于促進人工智能的發展。

然而，在 2022 年舉行的首屆國防人工智能研討會上發布了 75 項新的人工智能產品/技術之后，人工智能才正式被納入印度武裝部隊的發展。這些產品由印度武裝部隊和國防和安全部隊開發，旨在提高軍事能力、效率、數據分析和領域意識。這些人工智能產品尤其在 C4ISR 領域的應用如下：

• 指揮與控制： 指揮與控制（C2）是指指揮官的最高權力。涉及 C2 的系統利用各種技術循環執行 OODA（觀察、定位、決策和行動）功能。利用人工智能等新興技術可以幫助指揮官和部隊獲得有價值的見解，并實現快速、大規模決策。人工智能支持的系統可幫助增強領域意識，提供戰術視角并協助地面行動。

• 通信： 軍用通信系統使用高級加密系統（AES），通常被稱為軍用級加密，具有高度的安全性和可靠性。但僅靠加密無法實現語音到語音的翻譯（口音、清晰度等）。國防部在防務研討會上推出了人工智能語音翻譯（DYSL AI Translator），使軍人之間的交流順暢無縫。同時推出的通信情報（COMINT）系統將識別和攔截音頻數據，用于安全和監視目的。

• 網絡安全： 互聯網技術的出現對網絡構成了重大威脅。由于數據在 21 世紀已變得至關重要（被視為 “下一個石油”），網絡威脅在當今世界變得越來越普遍。網絡攻擊對國家的 CII（關鍵信息基礎設施）構成了高風險，因為任何人都可以從任何地方發起攻擊。最近發生的 BSOD（藍屏死機）事件讓我們看到了一行代碼中的錯誤是如何在幾秒鐘內破壞經濟的。創建由人工智能驅動的自動模型解決方案有助于更好地分析和評估威脅。

• 監視和偵察（SR）： 印度武裝部隊使用的監視和偵察系統包括雷達系統、衛星系統、無人機、信號情報（SIGINT）、地面監視等。傳統上，這些系統需要人工監控，但人工智能系統可以幫助實現無須人工監控的監視。印度國防部的舉措包括

  • 無人機饋送分析系統，這是一種基于 DL 的目標識別模式；

  • 支持人工智能的 STORM 無人機，可在 GPS 信號缺失的地區進行監視；

  • 基于人工智能的運動檢測和識別系統

• 情報： 情報是監視和偵察以及其他數據的綜合結果。其目的是提供信息和評估，通過支持決策、軍事規劃、敵方欺騙、識別對手和評估戰斗力來幫助完成任務。由國防部國防生產局發起的 “無人機饋送分析項目 ”是一個目標識別系統，將有助于改進 ISR 任務。

圖為 2023 年 12 月 20 日拍攝的烏克蘭第一人稱視角（FPV）無人機。烏克蘭已生產了五萬多架 FPV 無人機。(圖片由烏克蘭戰略工業部提供）

人工智能（AI）的普及和快速發展正以前所未有的速度重塑多域作戰（MDO）中的攻防行動。人工智能的進步為作戰人員提供了無數新的能力，而這些能力曾經只是科幻小說中的想象。人工智能正以機器速度加快數據收集、處理、分析和利用的準確性，從而縮短指揮官的 OODA（觀察、定位、決策、行動）循環周期。人工智能還在增強以前主要由人類完成的流程。例如，人工智能可以從各種傳感器類型的多個無人機系統（UAS）鏡頭中檢測出感興趣的目標。大型語言模型（LLM）還可以綜合來自不同平臺的大數據，例如將圖像、社交媒體帖子和情報報告結合起來，按需向指揮官提供作戰環境（OE）的全面概述。人工智能還能使情報、監視和偵察（ISR）平臺和武器系統完全自動化。盡管取得了這些進步，但人工智能在 MDO 中的應用也帶來了無數技術、道德和法律方面的挑戰。本文將討論這些挑戰，并對未來的發展提出建議。

多域作戰中的目標檢測

人工智能是計算機科學的一個廣泛領域，其重點是創建能夠執行通常需要人類智能才能完成的任務的系統。這些任務包括決策、解決問題、理解語言以及識別模式或目標。人工智能模型旨在模仿人類的認知功能，通過將數據應用于卷積神經網絡（CNN）來實現。數據質量和 CNN 優化是推進人工智能模型的兩個最重要因素。機器學習（ML）是人工智能的一個子集，可執行特定的重復性功能。此外，ML 系統還可以根據輸入數據調整 CNN 內的神經連接，從而在沒有人工干預的情況下，通過迭代訓練周期（稱為 “epochs”）提高性能。目前，MDO 中使用最廣泛的 ML 應用是目標檢測。目標檢測使用計算機視覺來檢測圖像和視頻片段中感興趣的目標。圖 1 是目標檢測的一個示例。在人工智能領域，目標檢測模型最容易訓練和部署，是 MDO 的最佳選擇。Maven 項目是美國軍方正在實施的一個項目，該項目將目標檢測算法應用于 ISR 獲取的片段和圖像。然而，與任何人工智能模型一樣，建立目標檢測模型的挑戰在于需要高質量的數據通過 CNN 來訓練模型。

收集高質量數據是訓練可靠的 ML 模型所必需的一個具有挑戰性的過程。目標檢測模型的性能直接取決于訓練數據的質量。在 MDO 期間收集數據將是在 OE 中部署根據新的敵方裝備和戰術、技術和程序 (TTP) 訓練的目標檢測模型的最大障礙之一。在 MDO 中，敵方很可能會使用一些技術來欺騙目標檢測模型。在高作戰節奏的戰斗中，收集、整理和共享良好的數據，以便根據新出現的敵方裝備和戰術、技術和程序重新訓練 ML 模型將是非常困難的。不同角度和光照條件下敵方裝備的數據多樣性對于實現彈性目標檢測模型至關重要。此外，由于邊緣對比度降低、熱交叉（當目標的溫度與其背景相似時）和圖像劣化，空中目標檢測模型的訓練比地面模型更具挑戰性。一旦建立了敵方裝備數據集，部隊就可以根據任務要求建立目標檢測模型。例如，在大規模作戰行動中，部隊可以部署一個在高價值目標數據集上訓練的定制目標檢測模型。

經過模型訓練后，目標檢測模型可部署在手機大小的計算機上，這些計算機被稱為邊緣設備。這些邊緣設備價格低廉，可輕松連接到無人飛行器地面站，為現有無人平臺提供機載人工智能功能。在多域進攻和防御行動中部署目標檢測算法的主要好處是，它們能夠快速、穩定地處理大量視頻和圖像片段，只需極少的人工參與。例如，一個分部的分析和控制部門可以利用一系列具有定制訓練的目標檢測模型的邊緣設備來分析多個 ISR 視頻饋送。然而，MDO 中目標檢測面臨的最大挑戰是如何更新成百上千的邊緣設備，使其具備根據新的敵方裝備和 TTPs 訓練的最新模型。這還包括如何將由圖像和標簽組成的數據集傳輸到整個 OE 的各單位。傳輸這些大型數據集需要大量的帶寬和時間，而在面對近似對手的情況下，這是極不可能實現的。目前，還沒有解決這一問題的可行方案。

目標檢測模型也可以在多個光譜范圍內進行訓練，從近紅外（NIR）到長波紅外（LWIR），也稱為熱光譜。選擇合適的傳感器類型，從地面或空中偵察系統中進行目標檢測，對于 ML 應用至關重要。由于邊緣檢測是計算機視覺模型的基礎，因此為 ISR 目標檢測性能選擇合適的傳感器至關重要。圖 2 的 D/E/F 部分顯示了計算機視覺模型如何 “看到 ”圖像。目標檢測算法會對自身進行訓練，以檢目標體獨特的外部和內部邊緣，從而準確檢測和識別感興趣的目標。

圖 2. 計算機視覺模型感知圖像。這些示例展示了計算機視覺模型如何感知圖像。突出顯示的邊緣有助于模型的訓練和檢測。用偽裝削弱這些邊緣是擊敗對抗性目標檢測模型的關鍵。(圖：Jim Gallagher 少校）

在能見度有限的情況下開展行動時，長波紅外傳感器是目標探測的最佳選擇。圖 3 是一個例子：一個近紅外目標檢測模型識別出一個人，而一個近紅外傳感器未能識別出同一個人。同一邊緣設備上的單獨機器學習模型還可以融合多種傳感器類型，創建彈性更強的目標檢測模型，從而在復雜的照明條件下繼續執行任務。

圖 3. 無人機長波紅外/近紅外傳感器探測。基于無人機的長波紅外 (LWIR) 傳感器成功探測到一個人（左圖），而相同環境下的近紅外 (NIR) 傳感器未能探測到該人。(圖片由 Teledyne FLIR 提供）

例如，在清晨航海黃昏開始（BMNT，日出前一小時）和傍晚航海黃昏結束（EENT，日落后一小時）期間，小型無人機系統的可見光攝像機和近紅外攝像機可融合創建目標的復合邊緣，從而提高性能。以往的研究發現，采用獨立的機器學習模型進行自適應傳感器融合可提高目標檢測性能。圖 4B 是使用聯合 RGB 和 LWIR 傳感器融合圖像的示例。將此方法應用于現有無人機系統的不足之處在于，大多數軍用無人機系統都攜帶近紅外傳感器，而近紅外傳感器在目標探測應用中的效果不如長波紅外傳感器。

圖 4. 將傳感器融合在一起。將多個傳感器融合在一起可創建額外的冗余邊緣，從而提高模型性能。(圖：吉姆-加拉格爾少校）

將目標檢測與目標定位相結合

在進攻和防御行動中部署目標探測模型時，地面和空中傳感器探測到的敵方裝備將自動被引導到打擊單元，士兵可以在那里確認目標。在確認探測結果為敵方后，目標及其相關元數據將開始進入 D3A（決定、探測、交付、評估）目標循環。采用目標檢測模型來幫助識別敵方目標，將加快 D3A 瞄準周期，提供一致的檢測結果，并大大減少分析 ISR 鏡頭所需的士兵人數。

圖 5A/B. 具有目標探測功能的地面和空中傳感器。具有目標探測功能的地面和空中傳感器可輕松識別無偽裝的聯合輕型戰術車輛（圖像 A 和 B）。相反，沒有可探測邊緣的圖像（C 和 D）則很難被目標探測模型探測到。(圖：吉姆-加拉格爾少校）

目標檢測模型的一個主要弱點是，敵方可以通過各種方法降低算法的性能或使其失效。例如，采用可見光傳感器的目標檢測模型可以通過偽裝來破壞目標的邊緣，從而使其失效。圖 5C 和 5D 是一輛聯合輕型戰術車輛的示例，用樹葉偽裝破壞了其邊緣，導致目標探測算法無法探測到目標。如果士兵沒有觀看 ISR 信號，這將是一個漏掉的目標。此外，將偽裝網罩在裝備上而不使用擴張器破壞目標邊緣，也不足以破壞目標探測模型。圖 6 展示了帶有保護罩的 M119 榴彈炮。由于榴彈炮的輪廓清晰可辨，地面目標探測模型仍能探測到被遮蓋的 M119 榴彈炮，置信度為 41%。樹葉和其他材料（如圖 5C 所示）必須用來破壞目標的邊緣，從而降低目標探測模型的性能。由于可見光傳感器的局限性和容易破壞目標探測模型，近紅外和長波紅外傳感器更適合探測目標。然而，熱特征可以被掩蓋或完全覆蓋，從而破壞計算機視覺模型。

圖 6. 通過地面目標探測模型進行探測。由于邊緣可識別，地面目標探測模型可探測到覆蓋的 M119 榴彈炮。(圖：吉姆-加拉格爾少校）

自主彈藥的目標探測

在多領域攻防行動中，另一種可提高殺傷力的人工智能應用是將目標探測與目標跟蹤相結合，自主引導彈藥攻擊目標。通過與飛行控制器相連的車載邊緣設備，自主飛行器可在空中、地面和海上引導彈藥。邊緣設備的價格低至 35 美元，因此部署具有目標跟蹤模型的低成本無人駕駛系統既經濟又高效。例如，無人地面運載工具（UGV）可部署目標探測和跟蹤模型，以探測并向敵方目標發射彈藥。圖 7 顯示了一個帶有機載目標探測和跟蹤模型的 UGV，它可以引導和引爆低成本 3D 打印的形狀裝藥，打擊裝甲車輛。該 UGV 是指揮與總參謀學院項目的一部分。

圖 7. 無人地面車輛。這輛在指揮與總參謀學院制造的無人地面車輛配備了車載目標探測和目標跟蹤模型，可以自主瞄準裝甲車并啟動 3D 打印銅質形狀裝藥。(攝影：吉姆-加拉格爾少校）

在無人系統上附加紅外和可見光傳感器，并進行機載目標探測和跟蹤，也將提高模型性能和瞄準效果，而不受光照條件的影響。烏克蘭軍隊已經在部署帶有機載邊緣裝置的半自主多旋翼無人機，自主將彈藥飛向俄羅斯坦克（圖 8）。還可部署無人潛航器 (UUV)，自主將彈藥射入敵方船只。此外，將目標探測模型與無人系統相結合，可使其不易受到 GPS 干擾，因為目標探測和目標跟蹤不需要 GPS。然而，在 MDO 中使用全自動彈藥的主要風險是自相殘殺的風險。雖然在 UGV 或 UUV 等慢速移動的無人系統中，自相殘殺的可能性較低，但在快速移動的無人機中，如果目標探測模型出現誤報，將友方系統探測為敵方系統，就會增加自相殘殺的風險。在神經網絡進一步發展，將探測置信度提高到合理水平之前，在友軍附近部署完全自主的無人機群仍是遙不可及的設想。

圖 8. 烏克蘭低成本無人機。烏克蘭戰斗機將彈藥拉鏈綁在低成本無人機的框架上。(圖片由烏克蘭國防部國防工業提供）

利用深度學習進行預測分析

在討論如何在 MDO 中使用深度學習人工智能模型之前，有必要先討論如何使用簡單的機器學習算法進行數據處理。現有的 ML 算法，如語音到文本轉換器、文本閱讀器和光學字符識別，可以使進入指揮所的大數據變得有意義。機器學習模型可以處理來自上層和下層戰術互聯網系統的數據，使數據對深度學習模型具有機器可讀性，便于指揮官快速了解態勢。

數據處理后，深度學習算法（如 LLM）可以綜合數據，為指揮官提供預測分析。這種分析基于無人系統上的目標探測模型、友軍報告和情報得出的處理數據。LLM 的主要缺點是計算密集且難以訓練。在野外環境中訓練新的 LLM 十分困難，因為這需要大量的數據、時間和計算資源。因此，應在有充足時間和處理能力的駐軍環境中訓練 LLM，以建立模型。

一旦建立了 LLM、數據處理和目標探測模型，最后就可以將模型和數據管道組件化，進行人工智能驅動的目標定位。圖 9 展示了之前討論過的所有 AI/ML 算法如何以 D3A 為框架進行工作。在 D3A 的決定部分，LLM 會根據已知的敵方組成和部署情況，向指揮官提供最有可能的敵方行動路線的初步評估，而敵方組成和部署情況則來自情報報告、友軍報告以及無人機、地面和海上系統的目標探測結果。由于 LLM 接受過敵方理論培訓，并可獲取 OE 地形數據，因此它將對敵方行動路線進行預測分析，并建議在何處集中收集資產。

在探測階段，具有目標探測模型的無人系統將利用多種傳感器類型探測敵方裝備和位置，然后將其發送給打擊單元。在投送階段，先進野戰炮兵戰術數據系統內置的機器學習算法可推薦向目標投送效果的最佳資產。最后，在 D3A 的評估階段，LLM 可以利用目標探測提供性能衡量標準，以確認敵方裝備是否被摧毀，并根據后續情報報告提供效果衡量標準，以分析敵方的反擊或反應。這種由人工智能驅動的 D3A 循環可以高度迭代，因為它只需要極少的時間和少量的人力參與，從而使指揮官能夠更快地做出更好的決策，進一步使敵人失去同步性。

圖 9. 實施人工智能/機器學習。以 D3A 為框架，圖示如何將人工智能/機器學習應用到多域目標定位行動中。(圖：吉姆-加拉格爾少校）

結論

將人工智能融入 MDO 代表著軍事戰略和能力的轉型，帶來了前所未有的機遇和挑戰。人工智能能夠提高數據處理的速度和準確性，并在戰場上產生效果，這正在重塑現代戰爭的態勢。然而，在 MDO 中采用人工智能系統并非沒有不足之處。技術上的挑戰和道德上的考量要求我們在將人工智能整合到軍隊中時，必須采取謹慎而有序的方法。人工智能系統有可能被對手的戰術所欺騙，在分布式網絡中管理和更新人工智能模型也很困難，這些都凸顯出需要針對戰場環境的復雜性量身定制穩健、彈性和輕量級的人工智能解決方案。人工智能能力的發展有望進一步增強 MDO 的戰略、作戰和戰術優勢。然而，在取得這些進步的同時，還必須進行嚴格的測試，以應對自主和半自主武器系統及 LLM 的更廣泛影響。隨著我們向人工智能日益集成的未來邁進，重點必須始終放在以可控和系統的方式開發和部署人工智能上，以增強美軍在多域作戰中的能力，同時認真考慮并減輕相關的風險和挑戰。

自古以來的戰爭史都強調比敵人看得更多，了解更多的能力。戰爭的成功在很大程度上取決于這種能力。打敗拿破侖的威靈頓勛爵曾經說過：“我總是夢想著如何能看到山那邊的情況，以便部署我的部隊。”這正是機載預警和控制系統（AWACS）的意義所在：遠眺和俯瞰的能力。當前的斗爭就是要搶占高地，掌握對作戰地形的最佳視野。在 21 世紀的戰爭中，機載預警（AEW）已成為任何現代作戰部隊不可或缺的工具。“西方把戰爭技術的這些變化稱為軍事革命，而其他人則稱之為戰爭轉型"。

機載雷達系統通常被稱為 AEW 系統。這些系統可以安裝在系留氣球、飛艇以及不同類型和大小的飛機上。這些飛機包括直升機和運輸機。預警機的數據總是與防空網絡下聯，以便有效地執行指揮和控制功能。AEW 平臺上的指揮和控制能力使 AEW 從機載預警和控制 (AEW&C) 飛機發展成為全面的機載預警和控制系統 (AWACS)。預警飛機的目的是在時間和空間上同時協調復雜、多樣的空中行動。換句話說，與 AEW 不同，AWACS 是一種具有多種能力的飛機，設計用于戰略和戰術監視，在幾種不同的作戰條件下，完全自主或通過地面鏈路指揮和控制自己的攔截機、地對空導彈（SAM）和防空炮。

AWACS:從空中作戰的推動者到協調者

早期預警（EW）不足以啟動迅速的防空（AD）反應是防空（AD）的一個主要限制因素。隨著現代雷達、山地雷達、航空浮空器和預警機/AEW&C 飛機的引入，預警問題已經得到解決。現在需要對這些平臺提供的信息進行實時處理，以啟動迅速、正確的反導響應。現代飛機的機載航空電子設備能夠近乎實時地接收這些信息。預警機就是這樣一個平臺，它不僅能加強空中預警，還能發揮從空中作戰到電子情報等多種作用。隨著 AWACS 進入世界各國空軍，整個空中作戰概念發生了翻天覆地的變化。在現代戰爭中使用空中預警系統表明，技術發展非常迅速，由此產生的空中行動范圍也非常廣泛。

第二次世界大戰后，AEW 系統僅用于海軍部隊監視敵艦。朝鮮戰爭期間，AEW 系統被用于打擊支援、預警和攔截控制。此外，在 1982 年的貝卡谷地行動中，作為一種綜合電子支援措施（ESM），電子戰和空中攔截控制作用也得到了發揮。E3A Sentry 是 1977 年美國空軍（USAF）引進的第一種預警機，從那時起，在各種軍事沖突中使用預警機所獲得的經驗和技術革命使其發展成為一種戰場和空域管理平臺。從那時起，預警機不僅促成了許多行動，而且還成為這些行動的關鍵策劃者，如海灣戰爭、利比亞危機，以及最引人關注的擊斃本-拉登的 “海王星之矛 ”行動。現代預警機是全面規劃和執行國防的戰略平臺。因此，作為戰斗空間的實際協調者，它已獲得了巨大的意義。因此，預警機作為 “使能者 ”的作用已變得越來越重要，并承擔起了 “戰斗空間協調者 ”的重任。

該產品對俄羅斯駐烏克蘭部隊使用的無人機和伊朗用于攻擊美國及合作伙伴在中東利益的無人機進行了直觀對比。烏克蘭的無人機碎片和組件照片與中東軍事博覽會和其他場所展示的系統一致。這一分析證實了俄羅斯在烏克蘭戰爭中使用了伊朗的各種致命無人機。

2022 年年中，伊朗向俄羅斯提供了無人駕駛飛行器 (UAV)，以維持莫斯科攻擊烏克蘭的能力，因為在戰爭開始的幾個月里，莫斯科自身儲存的精確制導彈藥已嚴重耗盡。此后，伊朗為俄羅斯的烏克蘭戰爭提供了數百架單向攻擊無人機。伊朗已向公眾提供了此類轉讓的大量證據，但伊朗繼續否認這些無人機來自伊朗。美國國防情報局（DIA）收集了在烏克蘭和中東地區襲擊的實際碎片，將在以下幾頁中介紹這些碎片，以清楚地證明伊朗對俄羅斯的支持。

沙赫德-131（Geran-1）單向攻擊無人機比較

源自伊朗的 Shahed-131（俄羅斯人將其改名為 Geran-1）的三角翼機身形狀與 Shahed-136（Geran-2）相似，但垂直穩定器僅延伸至機身上方。在烏克蘭和中東地區發現的部件似乎非常相似；一些部件甚至在撞擊后以同樣的方式斷裂。

與伊朗的明顯聯系

2022 年 9 月 28 日，伊朗對伊拉克北部的庫爾德人發動了一次導彈和無人駕駛飛行器襲擊，隨后公開聲稱發動了襲擊，這使得國防情報局能夠消除對襲擊中回收的無人駕駛飛行器來源的懷疑。從伊拉克回收的無人駕駛飛行器為沙赫德-131 型，與 2022 年秋季在烏克蘭回收的沙赫德-131 型（Geran-1 型）吻合。幾乎完全相同的無人機部件同時出現在相隔數千英里的兩場沖突中，而且伊朗公開聲稱對其中一架無人機負責，因此可以得出結論，這兩架無人機都來自伊朗。

Mohajer 6 多用途無人機比較

源于伊朗的 Mohajer 6 曾在伊朗和伊拉克公開展示，從其獨特的尾部以及附帶的監視設備和制導彈藥可以很容易地識別出來。10 月，烏克蘭從黑海捕獲了一架基本完好的 “莫哈杰爾 6”，它似乎與在伊朗和伊拉克拍攝到的 “莫哈杰爾 6 ”系統毫無區別。從殘骸中找到的部件顯示的標記與在伊朗觀察到的非常相似。

• 小型無人機系統的威脅是真實存在的，而且還在不斷演變。硬件和軟件的進步提高了無人機的速度和航程，同時也使無人機更加自主、更易獲取、更致命。
• 沒有萬能方法。C-sUAS 需要一種分層的系統方法，集成到一個共同的指揮和控制系統中。
• C-sUAS 的能力不僅僅包括物資解決方案。此外，這也是每個人的責任。我們必須繼續對聯合部隊進行培訓和教育，以超越威脅。
• 加強盟友和合作伙伴與美軍的互操作性勢在必行。
• 聯合司令部必須與各軍種、作戰司令部、機構間團體、工業界和學術界合作，繼續應對小型無人機系統的威脅。
• 必須做好準備，在復雜的環境中（包括人口密集地區上空的擁擠空域）執行 C-sUAS 任務。

美國海軍艦艇在駛入外國港口時，經常會遇到來歷不明的小型無人駕駛飛行器 (UAV)。這些無人飛行器雖然體積小，但可能被武器化，帶來安全風險。從法律角度看，有兩種可能的應對措施：(1) 頒布新的交戰規則；或 (2) 自衛。美國不應根據交戰規則將小型無人機視為敵方--國際法中并無依據--而應頒布新政策，將接近美國主權豁免船只本身作為自衛目的的敵意跡象。

問題其實不在于 "是否"，而在于 "何時何地 "在實時作戰中使用無人機群，這是機器人戰爭的下一個發展階段。

圖：無人機群表現出維持凝聚力和自我修復能力的生物行為

2018 年 1 月初，在俄羅斯位于敘利亞西部的 Khmeimim 空軍基地操控龐大防空網絡的俄羅斯操作人員發現了 13 架低空飛來的無人機。當俄羅斯防空作戰人員使用 EW 和 SHORAD 系統與這些無人機交戰時，俄羅斯人清楚地意識到，他們正在目睹一種新類型的無人機協同攻擊。

俄軍在千鈞一發之際擊落了 7 架無人機，并干擾了其余 6 架。雖然 "伊斯蘭國 "和阿富汗塔利班都曾使用無人機投放臨時爆炸物，但當晚對赫梅米姆的襲擊失敗令無人機戰爭的密切觀察者感到不安，因為這是首次記錄在案的非國家行為體在作戰行動中發動大規模無人機襲擊的事例。在整個 2018 年、2019 年和 2020 年，俄羅斯在敘利亞的設施遭到了更多無人機襲擊，迄今為止，俄羅斯反導人員在敘利亞使 150 多架無人機失效。

2019 年 9 月 14 日，25 架集群無人機分兩波襲擊了沙特阿美石油公司位于 Abqaiq 和 Khurais 的國有石油加工設施。對襲擊前后阿布蓋克設施的衛星圖像分析顯示，共發生了 19 次單獨襲擊。值得注意的是，沙特的防空力量，包括強大的 MIM-104 "愛國者 "和 Crotale NG，都未能阻止這些無人機和巡航導彈的襲擊。這表明，從多個方向飛來的無人機和巡航導彈群如何能長時間不被發現，并壓垮常規防空系統。

轉向無人駕駛

多年來，美國和以色列在各種作戰行動中廣泛使用了無人機，而土耳其在敘利亞和利比亞以及阿塞拜疆在 2020 年納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭中對亞美尼亞的使用，則真實地展示了未來戰爭將如何隨著無人駕駛飛行器的使用而演變。通過電子網絡對坦克和防空系統協調使用武裝無人機和閑散彈藥非常有效。

這一點在阿塞拜疆擊落亞美尼亞 S-300 和 SHORAD 網絡以及戰術戰區（TBA）200 多輛軍車的行動中得到了特別的體現。與俄羅斯從 2014 年起在烏克蘭使用無人機（UAV）相比，這次行動的規模要大得多，在烏克蘭，網絡化無人機與俄羅斯地面進攻武器系統合作，摧毀了烏克蘭軍隊的主要縱隊和補給站。

隨著世界注意到這些小國展示先進作戰能力的里程碑事件，軍用無人機的使用將迅速擴大，主要是在全球范圍內大量引進偵察和攻擊型無人機。在這方面，以色列、土耳其、俄羅斯和中國正在提供一個有效的替代工業基地，以挑戰西方在先進無人機和相關技術擴散方面的主導地位。

圖：斯捷潘納克特附近的亞美尼亞 S-300 薩姆炮兵連（插圖），顯示阿塞拜疆以色列制造的 Harop 游蕩彈藥無人機的大規模無人機襲擊造成的破壞

然而，對赫梅米姆空軍基地和沙特石油設施的無人機襲擊，以及在烏克蘭、敘利亞、利比亞和納戈爾諾-卡拉巴赫協調使用無人機，顯示了未來空戰向所謂 "無人機群 "概念演變的早期跡象。尤其是對敘利亞境內俄羅斯兵力的大規模無人機襲擊，凸顯了無人機群日益構成的猖獗危險，即使在非國家行為者手中也是如此。這種小型無人機團隊相互協作，不僅為美國、俄羅斯、中國等大國提供了改變游戲規則的能力，也為小國和非國家行為者提供了改變游戲規則的能力，他們將利用無人機群發揮高度不對稱的作用。非常重要的是，低成本、不復雜的無人機協同作戰，通過數量達到目標飽和，會給防空部隊帶來高昂的代價。

雖然防空部隊也許能抵御少數幾架臨時拼湊的無人機實施的松散協調攻擊，但近鄰國家的競爭者卻能派出更先進、更密集、更靈活、適應性更強和網絡化的兵力。

揭開無人蜂機群的神秘面紗

那么，究竟什么是無人機蜂群呢？蜂群機器人技術是一種將多個自主機器人協調為一個系統的方法，該系統由大量實體機器人組成，只需極少的人工干預即可控制。這些機器人通過機器人之間的互動和凝聚力，以及機器人與環境的互動，表現出集體自組織（SO）行為。

對昆蟲、魚類、鳥類和動物的蜂群行為進行的生物學研究為蜂群算法提供了支持。全球的蜂群研發工作主要集中在開發分布式人工蜂群智能能力、技術商品化以降低成本影響，以及提高蜂群中各代理之間的自主性。

在壯觀的燈光秀中，大規模無人機都是由中央控制的，而在真正的蜂群中，每架無人機都會根據機載人工智能自行飛行，以模擬自然的算法保持編隊和避免碰撞--沒有真正的領導者和追隨者，蜂群中的所有代理都有自己的 "頭腦"，能夠進行集體決策、自適應編隊飛行和自我修復。這種蜂群的好處是，如果有一架無人機掉隊，或者有幾架無人機墜毀，蜂群可以重新安排，繼續執行任務，直到最后一架無人機升空。

隨著時間的推移，軍隊的通信、訓練和組織能力不斷增強，他們能夠以越來越復雜的方式作戰，利用更先進的條令形式，每一次演變都優于前一次。如今，軍隊主要進行機動作戰。在這里，蜂群將是戰爭的下一個演變--蜂群表現出近戰的分散性和機動戰的機動性。它們具有不同程度的自主性和人工智能。自主性可將軍事影響力擴展到防御嚴密的作戰空間，與載人系統相比，其作戰范圍更大，持續時間更長；而人工智能則可確保執行危險的自殺式任務，從而實現更大膽的作戰概念（CONOPs）。面對日益嚴重的威脅和對有爭議空域的快速滲透，兩者都能取得更大的成功。

這種向無人機的轉變正在全世界發生。而投送動能和非動能有效載荷的首選途徑是空運。傳統上，在美國這樣的空中力量密集型軍隊，幾十年來，空中作戰一直依靠能力日益增強的多功能有人駕駛飛機來執行關鍵的作戰和非作戰任務。然而，對手從更遠距離探測和攻擊這些飛機的能力不斷提高，導致飛行器的設計、運行和替換成本上升。因此，如果能派出大量具有協調和分布能力的小型無人機系統（UAS），就能以更低的成本為全球各國軍隊提供更好的作戰范圍。這些無人機系統與有人機系統結合在一起，將作為一個 "系統之系統 "有效地打擊敵方目標。在這種情況下，有人與無人協同作戰（MUM-T）將發揮兵力倍增器的作用，實現自主與協作，作戰人員的角色也將轉變為指揮，而不是控制蜂群。配備分布式人工智能的全自動武裝無人機群（AFADS）一旦投入使用，將在無需人工干預的情況下定位、識別和攻擊目標。

圖：AFADS將被證明是下一代戰場的游戲規則改變者

雖然新技術，特別是人工智能和邊緣計算，將推動無人機群的發展，但關鍵因素仍然是群軟件。為此，所有集體行為最好都能歸入 "蜂群 "一詞。然而，協作自主有 "三個 "變革性的行為梯隊--成群結隊，即數量可觀的無人機自主執行抽象指令，但還達不到真正的蜂群行為。攻擊敘利亞俄羅斯空軍基地和沙特油田的無人機就是利用了這一梯隊。蜂群（Swarming），即大量無人機完全通過蜂群算法實時聚集在一起，是協作自主的最高境界。“忠誠僚機”（Loyal Wingman） 通過緊急成群或核心成群行為實現協作自主。這些平臺將以 MUM-T 模式運行，與戰斗機一起高速飛行，并攜帶導彈、ISR 和 EW 有效載荷。預計 "忠誠僚機 "將以地面設施為目標，擊落敵機，并在有爭議的空域抵御防空導彈和電子攻擊。

美國的蜂群軍事

美國在蜂群技術方面處于世界領先地位，并開展了一系列蜂群無人機和彈藥計劃。它在 2017 年展示了 Perdix 蜂群。三架F/A-18 "超級大黃蜂 "戰斗機在空中釋放了共計103架Perdix無人機。

無人機在預選點編隊，然后出動執行四項不同任務。其中三個任務是在目標上空盤旋，第四個任務是在空中形成一個 100 米寬的圓圈。演示展示了 Perdix 的集體分布式智能、自適應編隊飛行和自我修復能力。

這種無人機群有很多用途。戰斗機可以釋放無人機，為地面部隊提供偵察，獵殺敵軍并報告其位置。它們還可以干擾敵方通信，形成大范圍飛行通信網絡，或對特定區域進行持續監視。它們可以裝載小型炸藥，攻擊敵方單個士兵。在空對空作戰中，它們可以偽裝成更大的目標，欺騙敵方飛機、地面車輛和導彈上的雷達。

圖：2017年的Perdix Swarm無人機演示是一次重要的能力演示

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）也展示了 X-61A Gremlin 空射無人機。DARPA Gremlins 計劃背后的理念是將 C-130 等貨機變成能夠發射和回收成群小型無人機的母機。這將為軍方開辟一個充滿可能性的世界，允許部署成群的小型、廉價、可重復使用的無人機，這些無人機裝有不同于傳統飛機的傳感器和有效載荷。

美國海軍和海軍陸戰隊的低成本無人機群技術（LOCUST）項目是另一項正在進行中的無人機群開發項目，該項目從一個管狀發射器發射小型無人機，以執行各種類型的任務。

美國陸軍也在研究無人機群和基于強化學習（RL）的人工智能算法，以用于多領域戰斗場景中的戰術戰場，在這種場景中，無人機群將與異構移動平臺動態耦合和協調，以超越敵方能力。

圖：采用基于強化學習的架構將提高集群的效率

美國還在試驗使用集群無人機系統的導彈部署智能彈藥進行協作智能彈藥投放，有效載荷可從 GMLRS 或 ATACMS 平臺發射和部署。有效載荷由多個可部署的智能無人機組成，能夠向指定目標投送小型爆炸穿甲彈（EFP）。美國空軍的 "金帳汗"（Golden Horde）是開發下一代進攻性技術的 "先鋒"（Vanguard）計劃的一部分，它將把小直徑炸彈（SDB）等彈藥聯網，在按照一套預先確定的規則發射后協同作戰，從而提高有效性。

此外，美國空軍的 "天堡 "計劃旨在設計和部署一支由忠誠的僚機無人戰斗機（UCAV）組成的人工智能機隊。作為 "天堡 "計劃的一部分，Kratos XQ-58A、Sierra 5GAT 和波音公司的 ATS 正在進行開發試驗。

全球軍事蜂群

另一方面，英國可能會在 2021 年中期擁有世界上第一支投入使用的蜂群無人機部隊，以執行包括深入敵后執行自殺式任務和壓倒對手防空部隊在內的任務。英國皇家空軍的№216中隊已被賦予測試和部署未來無人機群能力的任務。英國還宣布了 "蚊子 "項目，該項目是英國皇家空軍 "輕型廉價新型戰斗機（LANCA）"無人機 "忠誠僚機 "計劃的一部分。該項目旨在到 2023 年實現無人僚機聯網飛行。

英國還測試了由無人機組成的自主蜂群，每架無人機都攜帶萊昂納多公司的 "光云"（BriteCloud）可消耗主動誘餌變體，作為電子戰有效載荷。利用含有電子戰干擾器的 "光輝云"，無人機能夠對假想敵綜合防空網絡的雷達發動模擬非動能攻擊。

法國空中客車公司為未來戰斗航空系統（FCAS）/未來戰斗機系統（SCAF）項目首次展示了協作遠程載機群（RC）和僚機技術。

俄羅斯人在烏克蘭和敘利亞擁有操作協作無人機和反擊無人機的豐富經驗。過去十年來，俄羅斯加大了無人機的研發力度，其目標是到 2025 年在軍隊中部署大量機器人飛行器。俄羅斯提出了一項名為 "Flock 93 "的計劃，目的是在協調飽和打擊任務中使用高密度的無人機。這一概念最初由茹科夫斯基空軍學院和私營企業提出，包括同時發射 100 多架無人機，每架配備 5.5 磅重的彈頭。

俄羅斯還測試了 S-70 Okhotnik UCAV，該無人機與俄羅斯戰斗機編隊一起扮演 "忠誠僚機 "角色，穿透對手領空。俄羅斯還在 2020 年公布了一個更輕型的 "忠誠僚機 "項目，代號為 "Grom"。俄羅斯人意識到美國和中國在蜂群自主領域的領先地位，并正在開展研發和產品開發活動，以便在未來十年縮小在這些細分領域的差距。

圖：俄羅斯的S-70“鄂霍特尼克”忠誠僚機與蘇-57戰斗機

中國是最接近美國高密度無人機群能力的國家，正在開發人工智能賦能的自主無人機群。最近，中國電子信息產業研究院（CAEIT）測試了由 CH-901 無人機組成的 48 x 管發射無人機群。中國電子信息產業研究院過去曾在 2017 年演示過 200 架無人機的軍用蜂群。中國公司還展示了令人印象深刻的 1000 多架無人機群，使用四旋翼無人機進行大型公開展示，但這些無人機是地面控制的，不具備分布式智能。中國正在整合現有的無人機群，與軍方一起發揮強大的協作自主作用。中國還在研制一款忠實的僚機--中航工業 601-S "暗劍"，它將與第四代和第五代戰斗機平臺協同作戰。

其他開發無人機群技術的國家還有以色列，但以色列對此類計劃的細節保密。不過，考慮到以色列多年來使用無人機作戰的性質，我們有理由相信，該技術已經成熟，并已部署到其無人機機隊和巡航彈藥上，其中一些已通過癱瘓敘利亞反導網絡得到驗證。

有趣的是，IAI 提供了基于智能手機的蜂群指揮和控制應用程序，并在全球銷售。土耳其已通過 TB-2 等國產平臺在敘利亞和利比亞證明了成熟的 MALE 無人機能力，該國也有各種蜂群無人機計劃。其中最主要的是 "卡古"（Kargu）四旋翼無人機，它可以在戰術戰場上發揮動能攻擊作用。土耳其正力爭在未來成為全球無人機大國。然而，最近美國對其國防工業的制裁很可能會限制從西方引進高科技。

圖：土耳其軍隊已經部署了500多架卡爾古蜂群無人機系統進行動能攻擊

伊朗是另一個在團體作戰中使用無人機的中東國家。伊朗已將無人機作為其軍事戰略的主要支柱。伊朗當局使用無人機主要有兩個目的--偵察和攻擊，伊朗有能力在地平線上空和大多數天氣條件下執行任務。其中包括能夠投擲炸彈或發射導彈并返回基地的無人機，以及尋找機會目標的 "神風特攻隊 "無人機。

伊朗當局在后者上取得了更大的成功，這在 2019 年沙特油田襲擊事件中就可見一斑，當時使用了伊朗制造的無人機和巡航導彈。雖然在飛行器集群方面可以實現基線協作自主，但伊朗和土耳其尚未在其無人機群中展示出真正的分布式情報能力。但他們的努力清楚地表明了該技術的成熟和擴散。

印度的蜂群無人機“奧德賽”

在印度，印度空軍自 2019 年以來一直在通過其 "美赫巴巴"（Meher Baba）計劃開拓蜂群無人機的研發工作。該計劃旨在深入開展人道主義援助和救災（HADR）行動。

另一方面，印度陸軍在 2021 年 1 月新德里的印度建軍節閱兵式上展示了成熟的進攻能力，75 架自主無人機組成的蜂群采用分布式智能和邊緣計算，以神風特攻的方式摧毀了各種模擬目標。在演示中，偵察無人機對目標進行調查，然后由攻擊無人機和母機釋放有效載荷和裝有爆炸物的神風特攻隊無人機實施攻擊。西方評論家注意到印度陸軍演示的幾個重要特點，并將其與美國圍繞無人機所做的努力進行了比較，后者通常強調大型同質蜂群。他們指出，印度的原創性工作在世界上首次公開展示了異質蜂群，這可能是該領域的未來發展方向。印度的一家新創公司 "新空間研究與技術公司"（NewSpace Research & Technologies）與印度陸軍合作開展了蜂群開發項目。

圖：2021年建軍節，印度陸軍在新德里展示了一架75架無人機

印度的印度斯坦航空有限公司（HAL）推出了空中發射靈活資產（ALFA -S）空中發射蜂群無人機系統，作為其下一代空中作戰編隊系統（CATS）的一部分。這是一項獨特的計劃，利用空中發射的遠程載具和蜂群單元網絡來滲透有爭議的空域。美國空軍的空軍研究實驗室正在就 ALFA-S 的各個方面與印度進行合作。NewSpace Research & Technologies Pvt Ltd 也是 HAL ALFA 計劃的合作伙伴。

HAL CATS 計劃的另一個組成部分是 "勇士 "忠誠僚機資產。該僚機用于執行防空和進攻性打擊任務，將與印度的 Tejas LCA 和即將問世的 AMCA 第五代戰斗機一起發揮 MUM-T 的作用。值得注意的是，印度的本土研究力量和政府的 "印度制造 "推動了印度對顛覆性技術的接受，在某些領域與世界各國的類似努力不相上下。HAL 在班加羅爾舉行的 "2021 印度航空展 "上首次展示了 "勇士 "的 1:1 模型。

未來就是現在

值得注意的是，雖然無人機群可能還不能成為最終的 "產品"，但在未來十年內，基本的無人機群技術在全球范圍內的擴散是不可避免的。無人機蜂群技術是機器人戰爭的下一個發展方向，雖然各國政府在過去幾年中已經透露了無人機蜂群技術的進展情況，但這些進展大多是保密的。問題不在于是否使用無人機群，而在于何時何地使用無人機群作為成熟的作戰概念（ConOps）的一部分。

圖：HAL的CATS Warrior無人僚機在2021年印度航空展上亮相

對大多數國家來說，"蜂群作戰概念 "是一個 "障眼法"，只有通過利用數百個異質蜂群單位進行臨床和強有力的實地試驗，才能使其成熟起來。最終用戶承擔的這種 "規模和相關成本 "將決定動態采用、有意義的作戰方式和可接受的將蜂群作為真正戰劑加以利用的上崗時間表。正是在這一點上，美國和中國等國家比世界其他國家具有明顯的優勢，可以在各種任務中部署蜂群無人機能力，其規模將使其在未來數字化競爭的空域中處于有利地位。

Sameer Joshi 是印度空軍退役戰斗機飛行員，擁有駕駛米格-21 和幻影-2000 噴氣式戰斗機的經驗。除了是一名創業企業家，他還對航空航天、國防和軍事歷史有著濃厚的興趣。