中文版 | 俄乌战争中的人工智能无人机：俄乌技术对比

2025年4月11日——英国皇家联合军种研究院（RUSI）研究显示，乌克兰的AI战术无人机已造成俄军重大损失，成为乌克兰军火库中最具杀伤力的武器。而这正重新定义现代战争模式。这些无人机结合泰莱达恩FLIR Boson等先进摄像系统，深刻改变战场形态。研究呼吁西方国家借鉴乌克兰来之不易的创新成果，以维持未来冲突中的战略优势。此外，集成Star-Navi或Night Pulser等数字超微光视觉技术可能颠覆战局，实现“夜如白昼”的全天候作战能力。

“敌军使用1万美元的单向攻击无人机，迫使我们用200万美元的导弹拦截。”

AI与战术无人机如何重塑现代战争

在俄乌冲突的熔炉中，战争形态正经历剧变。英国皇家联合军种研究院最新研究表明：三年前尚属边缘装备的战术无人机，如今已成为乌克兰最致命武器——其造成的俄军重大损失，作战效能达乌军其他装备的两倍。这场由人工智能与创新摄像技术驱动的变革，不仅重塑俄乌战场格局，更重写了未来战争规则手册。

从石器时代到硅时代

战争始终取决于对信息、人员与装备的掌控。从石器时代战士到拿破仑的大军团，指挥官们以日益精妙的方式统御这些要素。拿破仑通过革新后勤体系实现跨大陆大兵团机动，普鲁士战略家赫尔穆特·冯·毛奇则进一步优化，以“战争是艺术而非科学”的格言强调分权化与灵活性。其原则奠定了西方百年军事战略根基，直至乌克兰的无人机战争颠覆了这一范式。

20世纪的技术飞跃——无线电、计算机、卫星与精确制导弹药——催生出“空地一体战”等理念，令海湾战争中萨达姆军队数周内溃败。然而技术进步伴随脆弱性：依赖海量数据系统的高科技军队会释放可被对手利用的电子信号，而低技术对手则以简易爆炸装置（IED）等廉价毁灭性工具反制。

如今，俄乌战争将战争拖入消耗战新纪元，既重现一战堑壕对峙的僵局，又由尖端技术驱动。无人机、电子战（EW）与远程传感器主导战场，将战线锁定于防御堡垒，甚至日常机动都危机四伏。这场革命的核心在于对AI无人机的驾驭，此发展不仅扭转战局，更为世界提供关键启示。

乌克兰防务的支柱

战术无人机正在重写陆海空交战规则。人工智能赋予这些系统前所未有的能力，使其可在GPS拒止环境中自主导航、识别目标并作战。为优化无人机作战而成立的乌军“无人系统部队”（USF）已整合170余种机型，“无人机军团”计划更在2023年前培训20,000名操作员。乌克兰国防情报局（DIU）运用AI执行远程打击任务，安全局（SSU）则为“海婴”等海上无人机配备爆炸装置，将俄黑海舰队逐出克里米亚要塞。

与传统军事装备不同，乌克兰无人机采用商用组件与开源软件构建，兼具成本效益与可扩展性。在国防部创新加速器支持下，该模式将实施周期压缩至45天。BRAVE1等平台为无人机集群与替代导航系统等AI解决方案投入650万美元奖金。这些创新使无人机承担起从后勤医疗救援到直接作战（含无人机间对抗）的多样化角色。

乌军装备中的明星是常被称为“军事版谷歌”的DELTA战场管理系统。这套2022年战前开发的系统整合人工报告、卫星图像、无人机画面及网络数据，通过AI提供实时态势感知。“单次登录即可访问系统所有模块，”乌军上校在北约演习中解释，“DELTA助你构建‘战争’空间。”较美军Palantir系统更简捷的DELTA，使乌军指挥官在对抗规模占优但信息匮乏的敌军时赢得优势。

无人机革命之眼

乌克兰无人机的作战效能取决于先进的摄像模块，这对情报、监视与侦察（ISR）至关重要。泰莱达恩FLIR Boson系列（尤其是售价约1,592美元的320x256型号）是热成像的常用选择，为Quantum Systems Vector等无人机提供全天候作战能力。ZIR系统搭载集成AI软件的紧凑型数码相机，可在3公里距离实现90厘米精度的目标识别。乌克兰战场使用的Skydio X10D无人机配备辐射热成像相机及六台超广角导航相机，支持300米范围内GPS拒止环境自主作业。即便是The Fourth Law公司为FPV无人机开发的50-100美元低成本摄像模块，也能实现自主目标追踪。

这些与AI结合的相机系统，使无人机能以最小人工干预识别锁定目标，相较早期依赖持续人工操控的系统实现质的飞跃。但具体相机型号与配置存在差异，除FLIR Boson外的产品价格因代工销售模式常不透明，需直接询价获取精确成本。

关键点在于：当前视觉系统的局限使战争中的AI尚未发挥全部潜力。热成像相机虽能通过热信号高效定位指定目标，但在光电/红外（EO/IR）相机难以应对的微光环境及远距离场景中表现不足——这对需精确辨别目标的关键识别环节尤为致命。执法级标准RGB相机可满足日间需求，但夜间效能骤减。FLIR Boson在暗夜表现出色，却存在同等距离与识别精度局限。理想方案需具备以下特性：经济高效的24/7全天候运行、远近程皆优的性能、暗夜中提供类白昼清晰图像、且无需红外或闪光照明的隐蔽操作。虽未投入实战，Star-Navi XHC5602系列相机展现出此类潜力，其宣称在完全黑暗环境下有效探测范围覆盖数米至无限远。

AI系统：24小时全天候昼夜应用

• 颠覆性技术：将黑夜转化为白昼

AI系统的超微光视觉依赖先进摄像模块与AI处理技术。Star-Navi/Night Pulser的XHC5602系列相机灵敏度达0.001勒克斯，可在近全暗环境下捕捉彩色图像，是夜间作战的理想选择。AI模型如“零参考深度曲线估计”（ZeroDCE）通过调节亮度与动态范围增强图像，使夜景呈现白昼效果；“循环生成对抗网络”（CycleGAN）则利用非配对数据实现昼夜图像转换，确保技术普适性。

对超微光视觉AI系统的需求激增，源于无人机监控、自动驾驶及安防监测等近全暗环境应用场景。将夜景转换为类白昼画面的能力显著提升作战效能，在俄乌冲突等无人机严苛作战环境中尤为关键。

• AI应用前后对比

AI应用前，土耳其拜拉克塔TB2等无人机虽具备监视打击能力，但易受干扰且需持续与操作员通信。这种依赖性在对抗环境中严重限制其航程与精度。冲突初期，俄军电子战系统曾瘫痪乌军无人机作战，皇家联合军种研究院（RUSI）估计乌军月损无人机达10,000架。

AI技术彻底改变战局。无人机现可自主导航、实时分析影像并在无飞行员指令下实施打击，部分任务替代99%人力。ZIR与Skydio X10D等系统能在强电子战环境中运行，AI制导导航有效反制俄军干扰。这一转型使无人机更具韧性与精确性，助力乌克兰以消耗战略对抗强敌。

• 精度挑战

尽管取得进展，无人机精度仍面临持续性挑战，主要源于俄军电子战（EW）的干扰与欺骗战术。这些手段破坏通信导航系统，导致无人机偏离目标或完全失效。高损毁率凸显现代战争的“猫鼠游戏”本质——对抗双方持续快速适应以反制新技术。

为提升精度，俄乌正强化AI驱动的自主化能力。新型无人机设计为无需GPS或持续人工操控，通过机载传感器与机器学习实现导航打击。ZIR系统在电子战环境中达90厘米精度，Skydio X10D实现300米GPS拒止环境作业，均为初期成功案例。BRAVE1聚焦无人机集群与替代导航技术，有望进一步降低对脆弱信号的依赖。此外，被长期忽视的光纤等有线通信因抗干扰性强、可靠性高重新兴起，增强无人机作战数据传输能力。

• 启示

俄乌战场无人机革命为长期沉溺技术优势的西方军队敲响警钟。此冲突暴露了数据密集型系统的脆弱性，同时彰显经济型AI无人机的威力。正如乌克兰前总司令兼驻英大使瓦列里·扎卢日内所言：生存取决于快速适应能力。必须汲取乌克兰在生死存亡中淬炼的实战经验，以应对大规模自主武器威胁。

• 竞争格局分析
  俄乌冲突已变革无人机战争形态，人工智能与先进摄像系统铸就战术优势。

本竞争分析聚焦乌克兰AI无人机的性能、摄像模块、成本、精度及电子战挑战，通过对比俄乌系统并评估市场动态，结合最新研究与战场进展揭示优势、劣势及改进机遇。

市场概览

2024年全球军用AI市场规模达93.1亿美元，受自主无人机与实时决策系统需求驱动，预计至2030年将保持13%年复合增长率。乌无人机生态涵盖170余种机型，“无人机军团”计划培训20,000名操作员，BRAVE1平台为AI研发投入650万美元。

俄乌无人机战争参与者

• 乌克兰：运用国产系统（如DELTA、ZIR系统）及西方合作（如Skydio、Quantum Systems）。核心优势包括快速迭代能力、商用组件应用及AI驱动的自主性。

• 俄罗斯：部署“立方体-BLA”、“见证者-136”等无人机，AI能力有限且聚焦数据分析而非自主决策。俄方优势在于大规模量产与电子战反制手段。

• 西方供应商：FLIR Systems（摄像模块）、Helsing AI（HX-2 Karma无人机）等企业以较高成本为乌克兰提供先进技术支持。

• 增长领域：近白昼级超微光视觉系统（如实现“夜转昼”效果的技术）正日益成为需隐蔽全天候作战场景的可行替代方案。此类系统高度适配AI技术，确保昼夜作战效能均等。

产品对比

• 乌克兰AI无人机系统

  • 能力：乌克兰无人机在自主性、目标识别及陆海空多域作战方面表现卓越。DELTA系统整合多源数据（无人机画面、卫星图像、人工报告）实现实时态势感知，被誉为“军事版谷歌”。AI增强末段导航等功能，使无人机在电子战干扰下仍能锁定目标。例如ZIR系统实现3公里距离90厘米精度，Skydio X10D具备300米GPS拒止环境导航能力。低成本海上无人机（如"海婴"）成功袭扰俄黑海舰队，展现多场景适应性。
  • 摄像模块：常用模块包括应用于Quantum Systems Vector无人机的FLIR Boson 320x256（热成像，约1,592美元），以及Skydio X10D的辐射热成像与导航相机。低成本方案如The Fourth Law公司FPV无人机相机（50-100美元）支持目标追踪。这些系统利用AI实时分析，减少人工干预。
  • 价格：商用组件使成本保持低位。FPV无人机单价500-2,000美元，AI增强型号略高。FLIR Boson以1,592美元提供高性价比热成像能力，Skydio与ZIR相机价格因专有技术未公开。
  • 精度：行业报告显示AI无人机命中率达70-80%，远超手动操作型号（10-50%）。自主性缓解电子战干扰，但抗干扰仍是挑战。
  • 电子战韧性：乌克兰采用跳频与自主导航反制俄军干扰。克拉特公司"幽灵龙"等系统通过神经网络光学导航实现无GPS作战，但可扩展性有限。

• 俄罗斯无人机系统

  • 能力：俄军“见证者-136”、“立方体-BLA”等无人机重数量轻质量。“立方体”宣称具备AI目标识别，但实际自主性有限，多依赖预设坐标。“顿巴斯穹顶”系统仅将AI用于数据分析而非无人机控制，实时适应性落后于乌克兰。
  • 摄像模块：具体参数稀缺，俄无人机多采用基础光电传感器，缺乏乌军FLIR Boson或Skydio系统的热成像与AI增强能力，制约低能见度环境作战效能。
  • 价格：俄制无人机成本低廉（如“见证者-136”单价约2万美元），支持大规模部署，但简易设计牺牲精度与抗毁性。
  • 精度：俄FPV无人机命中率仅10-20%，受乌军电子战反制影响显著。依赖人工/半自主系统导致易受信号干扰。
  • 电子战韧性：俄电子战优势突出，干扰系统致乌军月损万架无人机。但其自研无人机缺乏先进反制措施，易受乌军防御系统压制。

• 西方供应系统

  • 能力：亨氏HX-2“业力”、Quantum Systems Vector等西方无人机具备尖端AI自主瞄准与电子战抗性。HX-2可在无持续数据链条件下重识别目标，同时保持人工监督确保伦理合规。
  • 摄像模块：FLIR Boson占主导地位，高价型号（如640x512分辨率）可选。Skydio X10D多相机套件增强ISR与导航能力，性能远超俄制产品。
  • 价格：西方系统成本较高（10,000-50,000美元）。FLIR Boson等模块性价比尚可，但整机系统若无补贴将超出乌军预算。
  • 精度：AI与强健传感器使西方无人机在理想条件下命中率达80-90%，但在乌部署规模有限制约实战影响。
  • 电子战韧性：先进信号加密与自主性降低受干扰风险，但高成本导致可扩展性不及乌军本土方案。

竞争优势与劣势

• 乌克兰

  • 优势：
    • 创新速度：前线反馈驱动的快速迭代超越俄罗斯缓慢研发周期。Swarmer、KrattWorks等初创企业数月内交付AI解决方案。
    • 成本效益：商用组件与开源软件维持无人机经济性，支持大规模部署。
    • AI整合：DELTA系统与AI无人机提供更优态势感知与自主性，抵消俄军规模优势。
    • 合作伙伴：与Skydio、Helsing等西方企业合作提升技术能力，同时保持本土主导权。
  • 劣势：
    • 电子战脆弱性：尽管有进展，干扰仍降低无人机效能，高损毁率加剧资源压力。
    • 可扩展性局限：预算限制与依赖外国组件制约俄式规模量产。
    • 监管缺口：据行业分析，缺乏统一AI战略恐致碎片化发展。

• 俄罗斯

  • 优势：
    • 大规模量产：“见证者-136”等低成本无人机实现数量压制，支撑消耗战。
    • 电子战实力：精密干扰系统瘫痪乌军作战，弥补技术劣势。
    • 外部支持：外围设计与组件突破制裁强化供应链。
  • 劣势：
    • AI滞后：有限自主性与依赖人工系统降低精度与适应性。
    • 技术劣势：基础传感器与相机落后于乌军AI增强系统，动态环境效能受限。
    • 中心化模式：相较去中心化创新生态，适应速度迟缓。

• 西方供应商

  • 优势：
    • 技术领先性：FLIR Boson、Skydio X10D等先进AI与相机树立性能标杆。
    • 伦理框架：人机协同系统符合国际规范，增强全球公信力。
    • 研发能力：雄厚投资驱动尖端方案，赋能乌军装备体系。
  • 劣势：
    • 高成本：昂贵系统难以适配乌克兰消耗战略。
    • 部署受限：官僚程序与出口管制制约战场应用。
    • 依赖风险：过度依赖西方技术或削弱乌克兰自主能力。

精度挑战与缓解策略

尽管AI技术取得进展，无人机精度仍是痛点，主要源于电子战（EW）的干扰与欺骗战术。在强干扰下，乌克兰FPV无人机命中率降至30%~50%（新操作员仅10%），俄军无人机表现更差（10%~20%）。主要影响因素包括：

• 信号中断：干扰切断无人机-操作员链路，导致导航失效。

• 环境因素：伪装与诱饵欺骗AI识别，神经网络难以应对隐蔽目标。

• 硬件限制：无人机边缘计算能力有限，识别精度低于人工操作。

• 缓解策略

  • 增强自主性：乌克兰正开发无需GPS或持续信号的无人机，如克拉特公司“幽灵龙”采用光学导航。BRAVE1支持的集群技术旨在通过协同攻击压制电子战防御。
  • AI优化：在紧凑数据集训练轻量化AI模型，确保适应性且不超载处理器。未来系统将实现从起飞到打击的端到端自主。
  • 韧性通信：光纤等有线通信系统因抗干扰可靠性强重新兴起，支撑无人机数据传输。
  • 反电子战战术：Skydio X10D采用的跳频与信号加密降低脆弱性。乌军ZIR系统在电子战环境中达90厘米精度，为广泛推广设定标杆。
  • 合作：与亨氏AI等企业合作可集成先进抗干扰技术，但需控制成本。

市场机遇与威胁

• 机遇

  • 全球需求：俄乌战争实战检验的无人机吸引全球关注，确立其防务技术出口国地位。“战争实验室”提升可信度。
  • 成本领先：经济型AI无人机可从高价西方系统夺取市场份额，尤其在预算受限地区。
  • 集群技术：按计划推进的2025年无人机集群技术将重定义战术，创造先发优势。
  • 公私协同：与企业的敏捷合作可扩大创新规模，吸引投资。

• 威胁

  • 电子战升级：持续投入干扰技术，削弱精度优势。
  • 资源约束：有限资金与依赖外国组件或致生产瓶颈。
  • 技术扩散风险：开源策略若致AI软件流向非国家行为体，可能无意助长对手。

建议

• 加速自主化研发：优先发展端到端AI系统以降低电子战脆弱性。投资集群技术实现防御压制，目标达成80–90%全条件命中率。
• 摄像供应多元化：突破FLIR Boson限制，开发本土或替代模块以降低成本依赖。为FPV无人机研发匹配Skydio性能的低成本高清相机。全面部署Star-Navi级超微光视觉系统。
• 强化电子战反制：规模化应用跳频与光学导航系统并集成至全机型。关键作战中复兴有线通信。
• 制定AI战略：建立统一军事AI路线图，避免碎片化发展并确保长期竞争力。
• 深化合作：在获取补贴技术同时建设本土能力以维持自主。与企业共同开发集群及抗干扰方案。
• 出口实战验证技术：全球推广无人机，借已验证效能反哺后续研发。

参考来源：Bilal Hussain