乌克兰战场无人机自主性进展与挑战
快速阅读: 乌克兰无人机在战场上推进自主飞行技术，但仍面临完全自主操作的挑战。开发者试图通过AI减轻人力不足，但AI技术尚未成熟，且存在道德争议。无人机主要用于拦截敌方目标，提高作战效率。
乌克兰的无人机正在战场上设定新的自主飞行标准。然而，完全自主操作仍遥不可及，且可能长期如此。
无人机全面独立运行的愿景，对于开发者而言如同圣杯般珍贵，但对于许多人权活动家和知名人士，包括教皇本人来说，这似乎是一场反乌托邦的噩梦。
乌克兰开发者希望通过逐步将更多任务委托给无人机及其软件，以减轻飞行员的工作负担，从而弥补与俄罗斯相比的人力不足，这一比例通常约为1比3。
人工智能（AI）经常与自主性并提，在乌克兰武器圈内，这两个术语甚至被互换使用。但AI技术和其底层神经网络在乌克兰战场上的决策能力仍远未达到理想状态。
“我们不会走完全自主的道路。”无人机导航模块和软件制造商Sine Engineering的联合创始人Andriy Chulyk在接受《基辅独立报》采访时说，“特斯拉拥有巨大的资源，已在自动驾驶领域投入十年之久，但遗憾的是，他们至今仍未开发出人们可以信赖的产品。”
除了赋予计算机杀戮许可的道德风险外，无人机还面临载重能力的限制。
当涉及到面向消费者的AI应用如ChatGPT时，云计算将AI对计算能力的贪婪需求隐藏在遥远的数据中心。相比之下，无人机自主性最能发挥作用的场合恰恰是与操作员的数据连接中断，无法链接到潜在云服务的情况。将生死决策委托给10英寸无人机可携带的计算机仍然是一个遥远的目标。
“AI几乎无处不在，但必须意识到它可能会犯错。”乌克兰总司令Oleksandr Syrskyi在8月接受RBC-Ukraine采访时说，“我们几乎所有技术武器都含有AI元素。”
“在不久的将来，AI在真实战场上的主要角色将是辅助功能，而不是取代人类。”战略与国际研究中心高级研究员Kate Bondar告诉《基辅独立报》。
更智能的拦截无人机
其中最有前景的应用之一是在拦截无人机上，它们旨在击落快速移动的俄罗斯Shahed型无人机，这些无人机在乌克兰境内频繁穿梭。
鉴于乌克兰的广阔面积和新型喷气动力Shahed的速度，拦截器需要遍布广大区域，同时尽可能减少操作人员。
“这只是一个执行问题，AI在这方面远比人类高效，因为俄罗斯安装了规避系统，开始机动，一旦升空，软件更容易对此作出反应，调整拦截器的飞行，而无需依赖连接、延迟，也不必考虑操作员无法感知的因素，如阵风等。”
乌克兰防空部队于2025年4月30日在哈尔科夫击落一架俄罗斯Shahed型无人机，人们在检查残骸。（Ivan Samoilov / AFP via Getty Images）
“拦截器仍然依赖FPV技术。”两家公司——第四法则和Odd Systems的创始人兼首席执行官Yaroslav Azhnyuk告诉《基辅独立报》。Odd Systems最初是一家大规模生产FPV的企业，目前正测试抗Shahed型无人机的拦截器。而第四法则则生产小型廉价（约70美元）的FPV AI视觉模块。
“大多数乌克兰拦截器与埃里克·施密特公司的Merops相比，目前缺乏AI部分。”
强化FPV
在FPV方面，AI已经成为标准配置，主要形式是“最后一英里目标”，允许飞行员选择屏幕上的任何目标，无论是士兵、掩体还是S-300导弹系统——只要视频链接还在，无人机就会锁定并飞向飞行员点击的视觉目标，即使因电子干扰导致与飞行员的连接中断。
乌克兰FPV无人机的“最后一英里目标”功能是绕过俄罗斯无线电频率干扰的一大进步，但一年多来，这主要依靠相对简单的机器视觉软件。最后阶段目标选择也要求飞行员像使用高质量DSLR相机的预测对焦跟踪一样，选定并锁定目标。换句话说，这并不是一场技术革命。
阿兹尼乌克并未放弃通过全面自主来实现乌克兰FPV部队“百倍增长”的目标。然而，目前《第四定律》的主要影响在于简化了必要的神经网络，例如，即使在俄罗斯车辆穿越阴影或士兵藏身于树丛时，也能保持最后一英里的瞄准能力。
他自豪地介绍了某旅使用其产品后取得的初步成果，称无人机击中最终目标的命中率从20%提高到了80%。其AI最大的变化之一是能够识别目标穿过阴影或树线时的情况，而不仅仅是锁定被视觉干扰所掩盖的一组像素。
在接受《基辅独立报》采访时，阿兹尼乌克表示，单次演示中的全面自主已经可行，但“大规模部署”则是另一项挑战，这在短期内还看不到实现的可能。
深入打击
对于无人机自主性的最明显应用场景之一是执行远超操作员无线电联系范围的任务——特别是对于成本较低的自杀式无人机而言，安装如星链等设备并不划算。
然而，深入打击是一个典型的例子，因为乌克兰不会让其深入打击无人机自行选择目标。这些无人机在俄罗斯城市上空飞行的时间太长，无法完全依赖它们自己进行目标选择。
最近，美国的Shield AI与乌克兰的Iron Belly之间的合作展示了这一领域的未来方向。在乌克兰西部的一个训练场，价值百万美元、续航时间长达13小时的侦察无人机V-BAT起飞，朝向一个练习目标飞去，这次的目标是一辆民用汽车。
两架V-BAT无人机在一个未公开地点的照片。（Shield AI / Militarnyi）
V-BAT返回时携带了一路上拍摄的图像，以及从各个角度拍摄的目标本身的照片。它将这些图像传递给D4，这是一种廉价的自杀式无人机，使用机载AI软件和自身的摄像头追踪这些图像回到目标。
D4发射后不久，天开始下起小雨，模糊了它的摄像头，导致它偏离航线约20分钟。然而，操作人员没有干预其控制，让它自行应对天气状况。最终，D4自我校正，到达目标汽车时还进行了几次胜利的盘旋。
这种AI技术的应用实际上可以将“最后一英里瞄准”的范围扩展到一百公里或更远。不过，该技术仍处于测试阶段。
计算难题
美国制造的V-BAT配备了顶级相机设备，但由于成本问题，这类设备很少进入乌克兰。邦达表示，部分原因是自2022年2月以来，乌克兰无人机积累了大量的视觉数据，但这些数据大多来自“模拟、低成本的摄像头”。
“它可以区分坦克和人。它能识别出这是一个坦克或一辆车或一个人。但仅此而已。因此，例如，区分俄罗斯士兵和乌克兰士兵，甚至是士兵和平民的问题尚未解决。”邦达说。
驱动乌克兰大部分视觉AI的软件大量采用开源技术。虽然像YOLOv8（你只看一次）这样的免费软件经济实惠，但不太可能是全球最佳。
邦达怀疑，乌克兰无人机领域中许多关于AI的讨论主要受到营销驱动。
“战争也是一项生意。你必须出售一些东西，你必须具有竞争力，要具备优势。拥有AI支持的软件，或者一些酷炫的AI系统，听起来真的很棒很吸引人。”邦达说。
普京青年军事化机器内部：俄罗斯如何训练乌克兰儿童参战
《基辅独立报》的一项调查显示，俄罗斯高级军官正在为来自占领区的乌克兰儿童运行军事训练项目，并监督一个青年军事化的体系。这些项目由“战士中心军事爱国主义教育”网络组织，该网络是在2022年由弗拉基米尔·普京直接命令创建的。《基辅独立报》战争罪行调查小组发现，乌克兰青少年来自赫尔松、扎波罗热等被占领地区，被纳入了这个体系。
(以上内容均由Ai生成)
