中文版4100字 | 战场人工智能革命尚未到来：当前俄乌双方AI无人机发展现状

俄罗斯与乌克兰正展开技术竞赛，致力于研发部署具备人工智能（AI）与机器学习（ML）能力的无人机系统。双方竞相推动AI/ML驱动的无人机实现集群协作、目标锁定与战场分析的自动化进程。AI/ML无人机的成功整合可使俄乌军队减少对人类操作员及防御系统的依赖，突破包括干扰在内的电子战（EW）限制，克服目标识别中的人为局限，并加速无人机作战的决策流程。[1] 俄乌军队寻求在多域部署无人系统：涵盖无人飞行器（UAV）、无人水面艇（USF）及无人地面载具（UGVs）。[2] 截至2025年6月初，双方均未实现AI/ML无人机的大规模战场应用。[3] 然而，两国正加速将机器学习能力与有限的人工智能改造融入新型无人机，逐步迈向开发全AI/ML驱动型无人机。

本文采用AI与ML指代不同发展阶段的技术实现路径（尽管定义常存在重叠，且讨论中多将ML功能归入AI范畴）。当机器学习模型被训练执行可预测的特定任务——这些任务无需强大算力、存储能力或数据云支持时，ML能力可更易扩展至无人机系统。[4] 典型任务场景包括GPS拒止环境下的导航与末制导、图像模式识别、自引导及目标锁定（部分任务仍需AI等进阶技术支持）。[5] 搭载ML技术的无人机仍需操作员进行目标判定、模型修正与复杂环境适应性训练等核心指导，且通常需与操作端保持通信。[6] 换言之，ML能力仅支持无人机执行预设程序化任务，缺乏根据战场态势自主调整的人类级智能与推理能力。[7]

AI模型可执行需人类智能介入的任务：包括数据分析、目标自主识别筛选、基于实时态势的飞行轨迹调控。[8] AI能指挥无人机集群协同打击目标，实现先进无人机间互操作。[9] AI系统还通过云端存储分析任务数据以自主优化作战效能，其驱动的无人机具备自适应决策机制，可完全脱离操作员通信链路。[10] 无人机AI化集成成本更高且耗时更久：需开发新型复杂算法、强大算力支撑、海量数据云支持，以及旨在训练AI系统适应不同战场环境的长周期测试。[11]

无人机作战的技术突破需AI与ML能力协同发展。AI驱动高层级自主决策，而ML能力执行具体任务并辅助AI从战场环境中学习。[12] 蜂群无人机即为AI/ML融合应用的范例：其集群互操作、目标分配及任务管理高度依赖AI；[13] 同时需ML技术支持图像识别、避撞机制及目标锁定等专项功能。

俄罗斯与乌克兰自2023年年中起持续强化机器视觉无人机的研发力度。机器视觉指使无人机能记忆目标图像并动态锁定移动目标的自动图像识别算法。[14] 乌克兰推进该技术旨在应对俄军战场电子战与电子侦察，解决因信号中断导致的无人机脱靶问题。[15] 此类无人机在遭遇电子干扰等通信中断时仍具备目标自导能力。[16] 现阶段的视觉无人机尚未实现完全AI化——其无法独立辨识目标，仍需依赖人类智能。[17] 俄军于2023年中后期列装"柳叶刀-3"无人机及游荡弹药时首次应用机器视觉技术。[18] 乌克兰数字转型部长米哈伊洛·费多罗夫2024年2月宣布该国正研发AI无人机，并称即将推出具备机器视觉的"柳叶刀-3"同级产品。[19] 乌军于2024年3月展示了搭载机器视觉的无人机。[20]

俄罗斯加速机器视觉无人机规模化部署。 俄开发商2025年5月中旬宣布启动"秋维克"轻型攻击无人机量产计划，该型号配备抗电子干扰目标自导系统。[21] 该机型于2024年6月首次亮相测试。[22] 研发方宣称"秋维克"可在操作员确定打击目标后实施自主攻击。[23] 其自动驾驶能力在电子干扰环境下不依赖卫星导航或通信链路。俄专家称该技术依托预载地图数据与图像识别。乌军官员亦观察到2025年5月俄军AI无人机使用频次增加，可能指向机器视觉与初级AI融合系统的扩大应用。[24]

2024至2025年初俄乌双方推进机器学习无人机实战部署遇阻，转战光纤无人机规模化应用。据报俄制"柳叶刀-3"2023年末至2024年初频现自主锁定故障：[25] 2024年1月下旬战场视频显示，该型号锁定装甲车后末段突转轨迹误击残骸堆。[26] 实战影像证实其可打击火炮系统，但未展示针对伪装目标的作战能力。西方专家2024年2月质疑其自动化程度与目标识别可靠性。[27] 俄开发商同期并行开发光纤无人机，旨在绕开机器视觉技术瓶颈夺取战场优势。[28] 光纤制导虽属线导武器（已有数十年历史）的适应性改进，但自2024年中旬起仍对乌军构成新威胁——其抗电子干扰特性、精确打击能力及技术简易性助力俄军快速扩大战果。[29]

乌克兰无人机厂商2024年夏季坦言因算法缺陷导致机器视觉研发滞后。[30] 企业CEO指出俄军沿前线密集部署电子战系统（而非仅防护目标区域），导致无人机升空即面临通信中断。某测试机器视觉无人机近两年的乌制造商2025年5月承认该技术仍"不成熟"，前线战术无人机应用效果"欠佳"。[31] 开发者透露固定翼无人机远程末制导尚可运作，但四旋翼无人机难以抵近俄军目标有效距离；且在追踪移动目标时存在导引故障，第一视角（FPV）摄像机无法识别500米外目标。乌军连级指挥官证实部队正重点部署光纤无人机。[32]

截至2025年5月，俄罗斯与乌克兰已在无人机领域展示了有限的AI能力整合，但这些技术多处于试验阶段，尚未实现大规模战场部署。 乌克兰电子战专家5月18日观测到俄军测试六机编队集群无人机，其通过异色机翼实现机间识别。[33] 据披露该集群机型配备3公斤战斗部、80公里航程、惯性及卫星导航系统，且高度依赖进口部件。[34] 其搭载高分辨率摄像头、用于视频识别的JETSON模块、激光测距仪及容量超100GB的高速硬盘。[35] 其中某型号采用燃气发动机，将作战半径拓展至100公里以上。[36] 俄军每日在多个作战方向以2-6架编队测试发射30-50架此类无人机。报道称其依赖视觉地形导航飞向目标区域，可自主探测-分类-筛选目标，且无需操作员授权最终打击决策。[37]

乌军5月下旬首次在前线启用新型AI"母舰无人机"。 乌克兰初创企业5月26日宣布，其GOGOL-M型AI母舰无人机在对俄目标试验中完成首次自主任务。[38] 该机型可投送两架FPV攻击无人机，300公里射程内实施精确打击。费多罗夫部长5月29日证实，乌克兰Brave1防务平台研发的新型母舰无人机通过实战测试，能在300公里距离内自主识别目标并投掷两架FPV无人机实施打击（涵盖俄军机、防空系统及关键设施）。[39] 费多罗夫特别说明：若在100公里半径内作战，该母舰可回收复用；其采用"SmartPilot"系统及摄像头实现视觉-惯性导航。鉴于双方系统均处战场测试阶段，俄乌AI母舰无人机的实际效能与自主水平仍有待验证。

俄罗斯AI/ML无人机的深度发展部分取决于其联合战场管理系统建设能力。 俄军需构建精密的云端系统存储分析前线数据，以系统化训练AI无人机实现目标自主辨识、友机规避及跨战线作战追踪。乌方开发者与部队多年深耕战场感知体系（如"德尔塔""克洛皮瓦"系统），其设计理念类似美国防部"联合全域指挥控制"（CJADC2）构想。[40] "德尔塔"作为扩展型云端软件，具备数据采集、分析处理、全景态势感知及决策支持功能，[41] 实现跨军种跨层级协调卫星、固定摄像头、传感器及侦察部队情报。德尔塔团队已集成"任务控制"应用（同步矩阵系统），供无人机操作员规避友军火力并规划任务；[42] 同时整合"维扎"外部应用程序。[43] 该视频分析系统具备流媒体传输与协同影像解译能力，通过"Monitor"态势感知模块实现AI辅助目标捕捉及打击单元调度。"维扎"采用"复仇者"AI系统实施目标获取。此类数据分析能力与云端管理优势可提升乌军训练AI/ML无人机的效能。

俄罗斯正全力追赶乌克兰联合战场管理系统创新步伐。 俄官方媒体RBC5月22日报道，俄"格洛纳斯"卫星导航系统与国家技术倡议集团总公司（NTI）联合起草"俄罗斯数字天空"系统方案，旨在为俄空天域及网络空间建立统一信息技术网络。[44] RBC称该系统拟整合当前互不联通的空天力量、无人机系统及分散监管框架，构建人机协同的卫星-无人机数据传输处理体系。格洛纳斯官员透露，"数字天空"计划包含建设俄低轨卫星星座、混合通信网络、可信信息交互环境，并运用AI确保与无人载具的安全通信。RBC披露研发方计划于2025年7月16日前将方案提交俄交通部、国家航天集团（Roscosmos）、经济发展部等机构审议。

俄罗斯对无人机研发生产的集权化管理可能阻碍其发展AI/ML无人机的领先优势。 克里姆林宫正积极收编民间志愿组织（俄多数无人机与AI创新源自该群体）的管控权。[45] 其持续加大无人机初创企业投资力度，据报2023至2024年间向407家航空器制造企业注资2430亿卢布（约合30亿美元）。（参照对比：克里姆林宫计划未来六年核能研发拨款2770亿卢布/约31亿美元）。[46] 俄国防部曾于2023年末在顿涅茨克州被占领土设立"苏多普拉托夫"志愿营无人机培训生产基地，据称其生产的廉价无人机易受乌军电子战系统干扰且效能低下。[47] 现行集权化举措或因官僚体制限制，削弱俄无人机研发者取得技术突破的自主空间。

克里姆林宫同期筹建国家主导的"人工智能发展中心"，旨在构建政府机构、地方与企业间的端到端运作协同体系，并为国家AI重点战略提供分析支持。[48] 该中心将负责政府系统数字化升级（当前俄联邦与地方技术应用水平差异显著）。副总理德米特里·切尔尼申科5月15日强调俄罗斯须抢占全球AI竞赛制高点，宣布为此资助专项研究计划。当局或借该中心推进军用AI及AI/ML无人机研发，但民间AI开发者群体能否被整合仍存疑。克里姆林宫已通过禁止志愿组织前线调研、严控众筹等限制措施，可能影响俄无人机与AI技术的自主发展进程。[49]

投资缺口与战场急迫需求正制约乌克兰AI/ML无人机发展。 乌总统泽连斯基2025年1月坦言需盟友追加投资提升本国无人机产能。[50] 瓦德瓦尼AI中心专家同年5月指出：乌克兰AI技术依赖商业部门、开源项目及现有技术体系，亟需新资源推动AI/ML无人机创新；[51] 现有AI能力正遭遇"发展瓶颈"，突破程度取决于投资规模与政府决心。报道显示乌方还面临研发产能不足、AI能力建设碎片化、政府内部资源竞争、军政协作缺位等问题；[52] 同时存在算力短缺与AI专业人员匮乏的困境。[53] 乌政府当前面临两难挑战：在投资短缺中维持AI/ML无人机研发，同时急迫推进其他技术创新满足战场需求——例如正全力追赶俄罗斯光纤无人机的生产规模。[54]

截至2025年6月，关于AI/ML无人机即将引发革命性变革的断言为时过早。 俄乌双方均需投入更多时间、测试与资金才能实现前线大规模部署。两国将持续完善机器学习与机器视觉技术，同步训练测试AI能力；随后还须解决新型AI/ML无人机的量产难题（该环节需额外时间与资源保障）。在掌握全面战场自主作战能力前，双方可能先行运用部分AI/ML无人机执行装甲装备或军用飞机等特定目标打击任务。未来数月内，战术级FPV无人机集群仍不可能被AI/ML无人机完全取代——前者造价更低廉，且更适应当前技术条件下的战场环境。