现代无人系统在多大程度上真正实现了自主性？人工智能在乌克兰战争中多大程度上增强了无人系统的自主性？将军用无人系统从雄心勃勃的理论概念转变为实用的人工智能战场工具的途径是什么？哪些技术、操作和战略障碍仍然阻碍着完全自主战争的实现？
本文通过分析乌克兰无人系统的创新部署，并评估人工智能在提高其在对抗环境中的效力方面的作用，探讨了这些问题。本文基于对乌克兰军方官员以及乌克兰和美国国防技术制造商的数十次采访，首先回顾了乌克兰军方对军事战略和技术发展的更广泛愿景。它澄清了与自主性和自主武器系统 (AWS) 相关的主要定义，然后概述了乌克兰军方对未来战场的长期和短期观点，尽管这些观点尚未正式纳入官方战略。
基于这些访谈的见解，并承认当前的技术尚不能支持完全自主的任务，本文描述了三个基本功能的进步——情报、监视和侦察 (ISR)；自动目标识别 (ATR)；和自主导航——展示了这些发展如何引导战场走向更大的人工智能自主性。
每个部分都确定了人工智能旨在解决的主要挑战，解释了人工智能在克服这些挑战中的作用，并提供了案例研究来说明人工智能在实际环境中的应用。此外，本文还概述了每个功能中的主要经验教训和新兴趋势。
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关键字：乌克兰、未来愿景、人工智能、自主战争能力
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编译 l 所长007
来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）
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一、战略转型
乌克兰军方以无人系统替代前线作战人员为目标，旨在解决人力短缺及士兵在疲劳、数据处理等方面的生理局限。虽未形成书面战略，该愿景已统一国防工业发展方向，聚焦人工智能与无人系统的快速部署。
二、自主性定义困境
美军定义的"复杂环境独立决策"式自主性尚未实现，主因AI技术成熟度不足。乌方缺乏政策界定，故将"自主系统"与具备导航/瞄准等基础功能的"无人系统"混用。
三、AI赋能路径
当前AI主要增强局部功能而非完全自主，包括：
无人机影像目标识别（准确率99%）
动态环境自主导航
语音文本情报提取 系统可脱离人工控制运行，但目标选择与攻击决策仍依赖人类。
四、模块化无人机演进
FPV无人机通过模块化设计实现多任务转换：
• 尺寸迭代：从7英寸转向9-10英寸四轴飞行器（载重/航程提升）
• 功能扩展：通过挂载IED、传感器等组件，实现轰炸、侦察、信号中继等转型
• 分类标准：按结构参数而非美式分级体系
五、软件定义自主
国防工业开发独立AI模块（含嵌入式软件+摄像头芯片），适配多种平台：
空中：FPV/远程打击无人机
地面：无人车辆炮塔 模块化设计确保跨平台功能兼容性。
六、轻量化AI训练
采用小数据集训练精简模型，适配低算力芯片：• 数据来源：战场实测+开源信息 • 军方支持：提供高价值军事数据子集 • 优势：快速迭代适应战场变化
七、目标识别突破
AI自动识别（ATR）系统实现：
• 识别距离：300m→1km（实战均值）/2km（理想）
• 抗干扰性：可识别伪装/诱饵 需持续更新数据应对敌方规避策略
八、导航效率革命
自主导航使打击成功率从10-20%跃升至70-80%，核心突破：
• 摆脱电子战干扰
• 降低操作门槛（容许"合理半径"误差）
• 扩大武器系统适用人员范围
九、成本控制创新
AI导航系统通过：
• 单次任务成功率提升（1-2架次替代8-9架次）
• 完整自主飞行（可重复使用） 使单位目标打击成本下降80-90%
十、开源技术整合
利用现成计算机视觉框架：
• 加速开发周期（缩短原型验证时间）
• 控制成本（避免定制化方案）
• 构建协作生态（整合全球研究成果）
十一、加密技术壁垒
软件加密形成技术护城河：
• 硬件可复制性（数周）
• 算法防护性（加密延缓逆向工程） 通过算法保密维持自主性代差优势
十二、训练体系革新
操作培训时间从数周压缩至30分钟-24小时：
• 课程重构：强化自主模式训练
• 技能转型：培养人机协同能力
• 规模效应：操作员数量指数级增长
十三、采购机制突破
2024年关键举措：
• 制定北约标准认证体系
• 模块化采购流程（分离硬件/软件）
• 首单1万架AI无人机（占年产量0.5%） 标志自主系统正式纳入军备体系
十四、战场数据融合
强制要求侦察系统接入C4ISR体系：
• 本土案例：Zvook声学侦察→Griselda文本分析
• 国际整合：Skydio无人机→Delta指控系统 构建全域实时作战图景
十五、多域扩展挑战
技术攻坚方向：
• 空域：集群协同（通信/决策算法）
• 陆海：复杂环境感知（地形/水纹） 当前集群实验限于小规模验证阶段
十六、人机协同框架
当前监督机制：
• 必选项：攻击决策保留人工授权
• 可选项：操作员可随时接管 未来可能扩展自主权限，但保持最终控制权
一、介绍
二、乌克兰军队的战略愿景和技术路线图
2.1.理解自主性的框架和本文的范围
2.2.乌克兰军队的核心目标：用自主系统取代战场上的人类
2.3.战场转型路线图：乌克兰对人工智能自主性的渐进方法
三、情报、监视和侦察中的人工智能
3.1.情报、监视与侦察领域的当前挑战
3.2.人工智能如何应对挑战
3.3.经验教训
3.4.趋势
四、自动目标识别中的人工智能
4.1.ATR 当前面临的挑战
4.2.人工智能如何应对挑战
4.3.经验教训
4.4.趋势
五、自主导航中的人工智能
5.1.自主导航的当前挑战
5.2.人工智能如何应对挑战
5.3.经验教训
5.4.趋势
六、结论
附：11大案例列表
案例研究 1：乌克兰国防部进行的人工智能辅助无人机镜头分析
案例研究 2：Vector，一种 ISR 无人机系统
案例研究 3：声学侦察系统 Zvook
案例研究 4：ePPO，防空系统
案例研究 5：数据分析平台 Griselda
案例研究 6：ZIR，一款自主套件
案例研究 7：Skydio 的 ATR 从消费技术向战场 AI 的演变
案例研究 8：自主导航系统 VGI-9
案例研究 9：第四定律中的自主导航
案例研究10：乌克兰远程攻击无人机
案例研究 11：Shield AI 的自主远程 ISR 能力
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原文始发于微信公众号（蓝军开源情报）：【 AI 译粹】《乌克兰人工智能自主战争研究：10个经典案例》（2025年CSIS报告）
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