人工智能在無人機戰爭沖突中的融合應用淺析

本文分析了在當代人工智能新技術的加持下，無人機系統領域所產生的變革及其對現代戰爭的影響，并匯總了各國在無人機作戰領域與人工智能相融合的新技術發展及應用，分析了其特點和未來的發展方向。

無人機系統科學的誕生和發展打開了現代戰爭的新方式。人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，在新興計算機科學和統計學的驅動下，為生產生活賦能的同時，也為各國在無人系統領域帶來了新的機遇和挑戰。

蜂群作戰

蜂群作戰指大量簡單的無人機個體，基于信息技術和智能控制技術，對群居生物的信息交互和分工協作進行編組模仿，從而實現高度智能自主的協同作戰。蜂群思想起源于20世紀60年代法國仿生學家的研究，最早由美軍在20世紀90年代提出“蜂群作戰”構想，在2000年，美國國防部發布了《無人機發展路線圖》，詳細規劃了蜂群作戰的發展。

隨著現代高速計算機和芯片技術的發展，小型化和智能化技術在小微型旋翼無人機上得以應用。2018年1月6日，敘利亞軍隊借助小型無人蜂群對俄軍兩個軍事基地實施了突襲，這是蜂群的首次實戰運用。2020年9月，亞美尼亞與阿塞拜疆的納卡沖突中，阿方首次大量運用無人機蜂群對亞方的地面裝甲部隊進行了大規模打擊，取得了顯著戰果。2022年開始的俄烏戰爭中，雙方的正面戰場已從傳統的大規模裝甲戰轉變為無人機蜂群一坦克協同作戰模式，標志著現代戰爭理念的轉型。在2024年中東局部沖突中，胡塞武裝及中東各國均利用無人機集群對敵方重點軍事目標進行了襲擾或打擊，以微小的成本實現了對高價值目標的毀傷。

無人機蜂群由大量低成本的單機個體構成，通過智能組網實現信息共享和指令協同，從而完成大規模、高復雜度的作戰任務。無人機可以與無人機、有人機、單兵、坦克、艦船、衛星進行組網協同，這將逐步完全顛覆傳統的作戰方式。

國外已經開展了大量無人機蜂群項目的研究，如美國的“山鶉”無人機、“小精靈”無人機、“郊狼”／“叢林狼”型無人機等都進行了集群試驗。此外，國內相關專家對巡飛彈蜂群的關鍵技術和戰術應用也進行了剖析，認為未來的巡飛彈-坦克編隊集群作戰前景廣闊；部分學者對導彈蜂群的核心技術做了闡述，認為基于區塊鏈技術的去中心化有助于提升導彈蜂群的整體魯棒性和可靠度。2017年，美國的“進攻性蜂群使能戰術”項目旨在測試和提升人-蜂群在復雜城市環境中的協同作業能力，表明蜂群能較大提升部隊的城市作戰效率。大規模的蜂群編隊需依賴強大的信息處理和傳輸能力來調動每一個節點，其算法和作戰思想也并非一勞永逸的，需根據戰場態勢，借助機器學習技術去不斷更新樣本，不斷進化和變革指令，以達到以動制動的效果。

無人作戰忠誠僚機

有人機/無人機協同作戰是未來戰爭的發展趨勢，利用有人機的主觀能動性和決策力，讓無人僚機去承擔更多高風險、高難度的戰術任務，或利用伴隨僚機的誘敵干擾能力，可以極大提升作戰的效費比。美國在2015年提出了忠誠僚機的概念并隨之開展了有人機與無人機的協同試驗；2019年，歐洲開展了未來作戰航空系統項目（FCAS），嘗試融合有人機、無人機、導彈、蜂群等單位為統一整體，實現智能化作戰，這其中的人工智能技術扮演了重要角色。在作戰任務中，有人機與無人機的任務規劃和管理調度問題左右著整體編隊的執行效率，其中需考慮的影響因素眾多，具有復雜性和多維性，使得算法優化成為了當下研究的重難點之一。人工智能技術對任務分配、任務效能的評估程序進行優化具有顯著意義，國內已有相關仿真研究。在航跡控制領域，有人/無人機伴飛過程中的航跡規劃策略和深度學習邏輯是關鍵技術之一，在未來還有很大的發展空間和研究價值。

機器視覺

機器視覺是人工智能快速發展的一

34|無人機2025No.1/總第126期個分支，即用機器和算法代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統通過圖像攝取裝置將目標信號轉換成圖像信號，然后發送給圖像處理系統，以得到被攝目標的形態、姿態等信息，可將像素分布和亮度、顏色等信息轉換成數字信號傳輸給運算設備進行解算。從小微型旋翼無人機到大型高空察打一體無人機，從民用無人機到軍用無人機，人工智能和機器視覺系統無不在蓬勃發展和應用。典型應用如飛行智能避障、自動降落、圖像捕捉、目標檢測、目標跟蹤、模板匹配等。

無人機光電載荷、雷達載荷等單元可以接收目標輻射信號進行判斷和執行鎖定、跟蹤等任務，在執行過程中目標可能會因樹木、房屋或煙霧等外界因素產生遮擋和丟失，目前對智能算法和目標反遮擋算法的研究已取得一定進展，可以最大程度減少失鎖影響。在無人作戰時代，計算機視覺技術成為其他新技術、新理論的根基，在探測、偵查等領域發揮著無可替代的作用。

反無人機系統

美國在2012年開始制定反無人機戰略。2017年，美國陸軍發布了《反無人機系統技術手冊》，旨在培訓指導士兵運用反無人機技戰術和流程。2021年，美國國防部發布了《反小型無人機系統戰略》，指出了未來反無人機領域的發展路線。2016年，以色列推出DG反無人機系統，可對微小無人機進行探測和干擾。2017年，俄羅斯成立了反無人機電子戰部隊，將反無人機納入兵種訓練內容。2019年，英國發布了《英國反無人機戰略》，也開展了對小型無人機的攔截研究和部署。美國洛克希德·馬丁公司推出了可回收重復利用的MORFIUS反無人機系統，在發射飛行至蜂群區域后利用高功率微波對小型無人機進行摧毀。2018年，美國海軍也利用高功率微波系統對微小型無人機的反制和毀傷進行了測試，取得顯著成效；歐洲的英、法、德等國，亞洲的中、日、韓等國家，近年均對無人機和反無人機技術戰術進行了深入研究。

當代反無人機系統類型復雜多樣，各家呈百花齊放狀態。主流的如利用高功率定向能武器（如大型微波武器），對無人機內部的電路系統進行燒毀破壞，使其徹底喪失功能，具有毀傷能力強、范圍廣等特點；激光武器具有響應快、精度高、成本低等優勢，可以定點破壞無人機表面構型，使其失控墜毀；導彈攔截也是一種較為成熟的反無人機方式，適合打擊中大型無人機，但面對蜂群時，存在成本高、精度低、效費比低的特點；新型反蜂群彈藥的發展，例如特制網彈、反無人機榴彈、金屬粉末彈藥、集束彈藥等，也將成為未來戰場反蜂群的利器。

針對無人機集群的技戰術特點進行專項研究，發展反制路線，已成為大量學者的研究重點，反制手段包括對無人機載荷的毀傷；對無人機鏈路的干擾；

增加無人機探測己方目標的難度；增加誘騙措施等?！暗吐　毙頍o人機具有成本低、靈活、滲透率高等特點，傳統雷達系統難以精確探測，在深度學習的框架下，眾多學者將雷達探測系統與人工智能相結合，改進了算法，可提高對微小無人機的探測和軌跡預測精度。

結論

不同于高精尖和大型戰略武器的前期角逐，在未來戰場，無人機系統之間的攻防勢必將下沉到小規模班組作戰，在全線戰場上普及化和持續化。在人工智能的加持和優化下，先進蜂群系統能夠展現出高度協同、高度智能的立體進攻架構，實現有人機、大中型無人機、微小旋翼機與地面部隊的最優組合，打造出戰場最鋒利的“矛”。而深度學習對雷達系統、多模態反無人機手段算法的不斷改進，也使得未來反無人機任務成為一個系統工程，構成最堅固的“盾”。新時代的武裝沖突和戰爭，協同化、智能化將成為主角。