俄军加强精确打击,新Krasnopol-M2炮弹亮相乌克兰战场

发布时间:2025年11月9日    来源:szf
俄军加强精确打击,新Krasnopol-M2炮弹亮相乌克兰战场

快速阅读: 俄罗斯克拉斯诺波尔-M2激光制导炮弹在乌克兰实战中展现高效,通过无人机和前沿观察员提供目标指示,实现精确打击与快速转移,提高生存率。

克拉斯诺波尔家族是俄罗斯长期服役的精确制导火炮系列,由Rostec高精度系统下的KBP生产。M2型是一种激光制导的152毫米炮弹,设计用于终端阶段的半主动激光寻的。在乌克兰的实战中,通过前沿观察员和无人机提供实时目标指示,俄方炮兵能够将精确打击效果与“打了就跑”的生存能力相结合。从老旧的2S3阿卡齐亚和2A65姆斯塔-B到较新的2S19姆斯塔-S及2S43马尔瓦和2A36吉亚辛特-B等平台,该系统的广泛集成表明,俄罗斯正在将其火炮部队的标准火力转变为常规的精确制导能力,而非局限于某一特殊能力。

关于性能,俄罗斯专家评论称,该系统的圆概率误差(CEP)仅为个位数米,当从长身管火炮如吉亚辛特或马尔瓦发射时,射程可达30至40公里;而更常见的姆斯塔-S/姆斯塔-B系统则通常在20至25公里范围内。最新52倍径火炮如2S35联盟-SV,在理想条件下,可将炮弹射至更远距离。这些数据反映了俄罗斯的说法,其准确性取决于火炮系统、推进剂、大气条件以及目标指示质量;核心制导方式仍为半主动激光寻的,而非卫星导航。

在实际作战中,克拉斯诺波尔-M2在乌克兰的有效运用依赖于营级和旅级层面发现、固定和摧毁循环的成熟度。无人机或前沿观察员从安全距离外进行激光照射,炮兵阵地位进行短暂、定时的任务,通常针对炮兵阵地、掩蔽装甲、指挥所和加固据点。这导致了相比未制导高爆弹更低的单次效果所需弹药量,为乌军反炮兵提供了更短的时间窗口,同时也更符合俄军强调快速转移以提高生存率的战略。激光制导炮弹与无人机侦察之间的协同作用被频繁提及,该系统被认为在反炮兵交战和以较少射击次数打击高价值目标方面发挥了关键作用。

面对电子战压力下的同等级对手,M2的主要优势在于其终端阶段无需依赖全球导航卫星系统(GNSS)。2024年至2025年的报道显示,GPS/INS制导的炮弹如M982艾克塞利布尔在俄罗斯干扰下表现不佳;相比之下,激光寻的炮弹不需要卫星更新来完成打击,从而减轻了一个主要的失效模式。然而,这种技术也有明显的权衡:需要视线清晰,大气条件和烟雾可能削弱或中断激光照射,且如果作为指示器的小型无人机被干扰、致盲或击落,整个杀伤链就会变得脆弱。乌克兰的对策通常包括快速机动、设置假目标和电子战,旨在使目标获取和终端指示复杂化。

这些交付背后也传递了重要的工业信号。塔斯社的报道将克拉斯诺波尔-M2的批次与其他制导武器一同列出,表明在国家防御订单下持续的生产,并有意将制导火炮的使用常态化,而不是偶发性事件。实际上,更频繁的精确射击减少了每项效果的后勤负担,缩短了任务时间,并增加了在前线几公里后暴露特征的代价,特别是对于那些通常需要多次未制导齐射才能打击的目标,如火炮、车辆、小型桥梁和临时指挥节点。

相比之下,艾克塞利布尔在从52倍径155毫米火炮发射时具有超过40公里的射程优势,且无需目标指示器,简化了操作并减少了侦察员的暴露风险。但在全球导航卫星系统受到严重干扰且无人机在前线附近空域仍能生存的情况下,克拉斯诺波尔类型的解决方案可以在典型的炮兵-榴弹炮射程内提供可重复的定点打击效果,且对干扰的敏感度较低。通过分析平台兼容性和在乌克兰的实际使用情况,可以理解为什么俄罗斯倾向于采用这一系列武器:它提供了一种符合现有作战理论的方法,能够在不等待全面换装的情况下,提高传统部队的基础杀伤力。

从战略上看,这些交付符合俄罗斯向精确炮兵转变的大趋势,这一趋势适应于密集的电子战(EW)和普遍的情报、监视与侦察(ISR)环境。通过依赖不易受全球导航卫星系统(GNSS)干扰影响的激光制导炮弹,将其与广泛使用的微型无人机配合使用以进行目标指定,并从扩大的国家国防订单中供应炮兵单位,莫斯科旨在提高营级和旅级火力任务的常规杀伤力,同时将火箭炮保留用于更远距离或时间敏感的目标。如果生产速度和前线侦察及无人机的生存能力保持稳定,乌克兰部队应预期到针对火炮、车辆、指挥所和桥梁的点打击密度会增加,这迫使他们采取更大的分散、欺骗措施以及快速机动,以在被发现后的最初几分钟内生存下来。11月7日确认的最新一批克拉斯诺波尔-M2交付,不应被视为一次性新闻,而应视为精确炮兵已成为日常消耗战工具的证据。

作者:特奥曼·S·尼坎奇 – 国防分析师,陆军认知集团

特奥曼·S·尼坎奇毕业于比利时顶尖大学的政治学、比较与国际政治、国际关系与外交专业,研究重点是俄罗斯的战略行为、国防技术及现代战争。他目前担任陆军认知集团的国防分析师,专注于全球国防工业、军事装备及新兴国防技术。

(以上内容均由Ai生成)

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