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目前，俄羅斯與烏克蘭正陷入一場激烈的技術(shù)競賽。雙方均全力以赴，競相研發(fā)和部署具備人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）能力的無人機，以實現(xiàn)無人機協(xié)同作戰(zhàn)、目標(biāo)定位以及戰(zhàn)場分析的自動化。一旦配備人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機，俄烏軍隊將顯著減少對無人機操控員和防御人員的依賴，有效規(guī)避敵方電子戰(zhàn)防御措施，突破人類在目標(biāo)識別方面的局限，并加速與無人機作戰(zhàn)相關(guān)的決策進(jìn)程。截至2025年6月初，雙方尚未在戰(zhàn)場上大規(guī)模運用人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機，但都在逐步將機器學(xué)習(xí)能力與人工智能適配技術(shù)融入新型無人機，朝著開發(fā)出完全由人工智能和機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的無人機這一目標(biāo)邁進(jìn)。
盡管“人工智能”與“機器學(xué)習(xí)”在定義上存在重疊，且機器學(xué)習(xí)常被視為人工智能的子集，但二者在應(yīng)用場景上仍有顯著區(qū)別。當(dāng)機器學(xué)習(xí)模型被訓(xùn)練用于可預(yù)測的特定任務(wù)，且無需依賴強大的處理能力、內(nèi)存或數(shù)據(jù)云時，其在無人機上更容易實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。例如，在無全球定位系統(tǒng)（GPS）信號的環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航、末端制導(dǎo)、圖像與模式識別、尋的以及目標(biāo)鎖定等任務(wù)，機器學(xué)習(xí)模型都能發(fā)揮重要作用，盡管部分任務(wù)可能還需結(jié)合人工智能或其他更先進(jìn)的工具。
然而，具備機器學(xué)習(xí)能力的無人機仍需要操控員提供總體指導(dǎo)和分析。例如，在確定目標(biāo)或在新環(huán)境或復(fù)雜環(huán)境中對模型進(jìn)行調(diào)整與訓(xùn)練時，無人機通常需要與操控員保持通信。換言之，機器學(xué)習(xí)能力雖可使無人機執(zhí)行某些預(yù)編程或預(yù)訓(xùn)練的任務(wù)，但其缺乏自主適應(yīng)戰(zhàn)場條件及推理的能力，因此仍需要人類介入進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)試。
人工智能模型能夠完成過去主要由人類執(zhí)行的任務(wù)，例如分析數(shù)據(jù)、自主識別和選擇目標(biāo)，以及根據(jù)實時狀況控制和調(diào)整無人機的飛行路徑。它還可以管理無人機蜂群對目標(biāo)發(fā)起攻擊，并支持無人機之間的互操作性。此外，人工智能能夠在云端存儲和分析任務(wù)數(shù)據(jù)，從而自主優(yōu)化無人機的作戰(zhàn)行動。搭載人工智能系統(tǒng)的無人機具備適應(yīng)性決策能力，能夠在無需與操控員通信的情況下自主行動。
然而，將人工智能技術(shù)集成到無人機中是一個成本高昂且耗時的過程。此類無人機需要開發(fā)全新、復(fù)雜的算法，具備強大的計算能力，并依托龐大的數(shù)據(jù)云。此外，它們還需要經(jīng)過長期測試，以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)在不同的戰(zhàn)場環(huán)境中運行并從中學(xué)習(xí)。
無人機作戰(zhàn)領(lǐng)域的技術(shù)突破離不開人工智能與機器學(xué)習(xí)能力的協(xié)同開發(fā)與整合。其中，人工智能為高層次的自主決策提供支撐，而機器學(xué)習(xí)能力則專注于執(zhí)行特定任務(wù)，并助力人工智能從復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境中學(xué)習(xí)與適應(yīng)。無人機蜂群便是人工智能與機器學(xué)習(xí)驅(qū)動型無人機的典型范例，其協(xié)同作戰(zhàn)模式高度依賴二者的技術(shù)整合。無人機蜂群在機間協(xié)調(diào)、目標(biāo)定位及任務(wù)分配與管理方面高度依賴人工智能的統(tǒng)籌規(guī)劃，同時也需要借助機器學(xué)習(xí)能力來完成圖像識別、碰撞規(guī)避及目標(biāo)鎖定等專業(yè)化任務(wù)。
自2023年年中以來，俄羅斯和烏克蘭日益重視機器視覺無人機的研發(fā)。機器視覺是一種自動圖像識別算法，能夠使無人機記憶目標(biāo)圖像，并在目標(biāo)處于移動狀態(tài)時仍能精準(zhǔn)鎖定。烏克蘭推進(jìn)機器視覺無人機的研發(fā)，主要是為了應(yīng)對俄羅斯在戰(zhàn)場上廣泛使用的電子戰(zhàn)和電子偵察系統(tǒng)，同時解決無人機因與操控員失去聯(lián)系而無法抵達(dá)目標(biāo)的問題。具備機器學(xué)習(xí)能力的無人機，即使在與操控員失去通信的情況下（例如遭受電子干擾），仍能保持目標(biāo)搜索的能力。
目前，具備視覺功能的無人機尚未完全實現(xiàn)人工智能化，因為這些無人機仍無法自主分辨目標(biāo)，仍需要人類介入。2023年下半年，俄羅斯率先使用了具備機器視覺功能的“柳葉刀”-3（Lancet-3）無人機/巡飛彈；2024年2月，烏克蘭數(shù)字化轉(zhuǎn)型部長米哈伊洛·費多羅夫（MykhailoFedorov）宣布啟動同類產(chǎn)品研發(fā)，僅一個月后，烏軍便對外展示了具備機器視覺功能的無人機，凸顯了技術(shù)追趕的緊迫性。
圖1.“柳葉刀”-3無人機/巡飛彈（圖片來源于ArmyRecognition，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除）
目前，俄羅斯仍持續(xù)強化機器視覺無人機的研發(fā)。2025年5月中旬，俄羅斯研發(fā)團(tuán)隊宣布正式啟動“秋維科”（Tyuvik）輕型攻擊無人機的批量生產(chǎn)。該無人機配備了先進(jìn)的目標(biāo)尋的系統(tǒng)，并具備強大的抗電子干擾能力。早在2024年6月，俄羅斯研發(fā)人員就首次展示并測試了該無人機。據(jù)介紹，當(dāng)無人機操控員完成打擊任務(wù)規(guī)劃并確定目標(biāo)后，“秋維科”無人機能夠自主對目標(biāo)實施精準(zhǔn)攻擊?！扒锞S科”無人機還具備自動駕駛功能，即使在存在電子干擾的環(huán)境中，也無需依賴衛(wèi)星導(dǎo)航或與操控員進(jìn)行通信。俄羅斯無人機專家表示，“秋維科”的自動駕駛能力主要依賴于預(yù)先加載的地圖數(shù)據(jù)和圖像識別技術(shù)。烏克蘭軍方也注意到，俄羅斯在2025年5月增加了未指明型號的人工智能無人機的使用頻率，這或許暗示著俄羅斯在機器視覺和人工智能無人機領(lǐng)域的不斷發(fā)展與應(yīng)用。
圖2.“秋維科”無人機（圖片來源于俄羅斯《消息報》網(wǎng)站，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除）
2024年和2025年初，由于在將具備機器學(xué)習(xí)能力的無人機應(yīng)用于前線時遭遇諸多挑戰(zhàn)，俄羅斯和烏克蘭均將重心轉(zhuǎn)向擴大光纖無人機的使用規(guī)模。據(jù)報道，在2023年末和2024年初，俄羅斯的“柳葉刀”-3無人機的自主目標(biāo)鎖定模式出現(xiàn)了故障。2024年1月末公布的戰(zhàn)斗畫面顯示，一架“柳葉刀”-3無人機在鎖定一輛裝甲車后，卻在最后時刻轉(zhuǎn)向，最終擊中了一堆殘骸。從戰(zhàn)斗畫面來看，“柳葉刀”-3無人機雖能擊中部分火炮系統(tǒng)和火箭發(fā)射器，但尚未展現(xiàn)出對偽裝目標(biāo)的追擊能力。2024年2月，西方專家對“柳葉刀”-3的實際自動化水平和物體識別能力的可靠性提出了質(zhì)疑。與此同時，俄羅斯研發(fā)人員啟動了光纖無人機的并行開發(fā)與生產(chǎn)，以期在無需等待機器視覺技術(shù)成熟的情況下，率先在戰(zhàn)場上占據(jù)技術(shù)優(yōu)勢。實際上，光纖無人機并非一項特別復(fù)雜的技術(shù)改造，有線制導(dǎo)彈藥早在數(shù)十年前就已出現(xiàn)。自2024年年中起，俄羅斯之所以能夠使烏軍在戰(zhàn)場上陷入新的困境，關(guān)鍵原因之一在于這些光纖無人機具備抗電子干擾能力，能夠?qū)ρb甲裝備進(jìn)行精確打擊，且由于其構(gòu)造簡單，易于大規(guī)模部署。
圖3.光纖無人機（圖片來源于美國《戰(zhàn)區(qū)》網(wǎng)站，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除）
2024年夏季，烏克蘭無人機制造商VyriyDrones公司的首席執(zhí)行官奧列克西·巴貝科（OleksiiBabenko）表示，由于制導(dǎo)算法存在缺陷，機器視覺技術(shù)研發(fā)進(jìn)展緩慢。他進(jìn)一步指出，俄羅斯將電子戰(zhàn)設(shè)備部署在前線沿線而非目標(biāo)附近，這導(dǎo)致烏克蘭無人機在發(fā)射后難以與地面控制中心保持穩(wěn)定的通信連接。2025年5月，一家已測試機器視覺無人機近兩年的烏克蘭制造商坦言，這類技術(shù)在前線戰(zhàn)術(shù)無人機上的表現(xiàn)“不如人意”，仍處于“不成熟”階段。該制造商的一位研發(fā)人員稱，末端制導(dǎo)通常能在飛行距離較長的固定翼無人機上正常工作，但烏軍卻難以在戰(zhàn)場上將配備機器視覺功能的四軸無人機送達(dá)能有效打擊俄羅斯目標(biāo)的范圍內(nèi)。他補充道，這些無人機在追蹤移動目標(biāo)時還存在尋的問題，且第一人稱視角（FPV）無人機的攝像頭無法識別500米外的目標(biāo)。因此，一名烏克蘭連級指揮官表示，烏軍目前正專注于在戰(zhàn)場上部署光纖無人機，以提升作戰(zhàn)效能。
圖4.俄烏雙方大規(guī)模使用光纖無人機后遺留在戰(zhàn)場上的光纖電纜（圖片來源于YouTube，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除）
截至2025年5月，俄羅斯和烏克蘭已在無人機上集成了部分人工智能能力，但這些應(yīng)用主要以實測為目的，尚未在戰(zhàn)場上實現(xiàn)規(guī)?；渴?。烏克蘭電子和無線電戰(zhàn)專家謝爾蓋·貝斯克列斯特諾夫（SerhiiBeskrestnov）于5月18日披露，俄軍部署了一種獨特的無人機蜂群。該蜂群由6架機翼顏色各異的無人機組成，這種設(shè)計旨在便于飛行過程中無人機之間的互相識別。該蜂群無人機攜帶3公斤彈頭，續(xù)航里程可達(dá)80公里，并配備慣性導(dǎo)航和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，但在很大程度上依賴外國制造的零部件。此外，該無人機還裝有高分辨率攝像頭、JETSON視頻流處理模塊、激光測距儀以及容量超過100GB的高速硬盤。該無人機蜂群中的一款無人機采用了汽油發(fā)動機，這一改進(jìn)使其作戰(zhàn)半徑提升至100公里以上。據(jù)悉，俄軍每天在多個作戰(zhàn)方向上投放約30至50架此類無人機，以2至6架為一組進(jìn)行測試性部署。據(jù)稱，該無人機能依靠視覺地形導(dǎo)航自主完成目標(biāo)探測、分類、選擇及打擊，無需人工授權(quán)最終攻擊決策。
圖5.俄羅斯部署的6架機翼顏色各異的無人機（圖片來源于Telegram，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除）
2025年5月底，烏軍首次在戰(zhàn)場前線使用了基于人工智能的母機無人機（MotherDrone）。該無人機由烏克蘭專注于自主系統(tǒng)研發(fā)的初創(chuàng)公司StrategyForceSolution打造。5月26日，該公司率先公布消息稱，其研制的GOGOL-M人工智能母機無人機已在針對俄羅斯目標(biāo)的試驗任務(wù)中順利完成首次自主飛行與作戰(zhàn)行動。據(jù)該公司介紹，GOGOL-M母機無人機具備強大的作戰(zhàn)能力，能夠掛載兩架FPV攻擊型無人機，并在300公里的范圍內(nèi)對目標(biāo)發(fā)動精確打擊。
5月29日，費多羅夫正式對外宣布，烏克蘭國防技術(shù)集群“勇敢1號”（Brave1）開發(fā)的新型母機無人機，已進(jìn)入戰(zhàn)場測試階段。這款先進(jìn)的無人機憑借兩架FPV無人機，能在最遠(yuǎn)300公里的距離上自主識別、定位和攻擊目標(biāo)，包括俄軍飛機、防空系統(tǒng)和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。值得一提的是，若執(zhí)行任務(wù)的距離在100公里以內(nèi)，該母機無人機還能夠安全返航，實現(xiàn)重復(fù)利用，從而降低作戰(zhàn)成本。該無人機的核心系統(tǒng)為SmartPilot，其運用多傳感器融合技術(shù)，通過高效整合各類數(shù)據(jù)信息，精準(zhǔn)實現(xiàn)環(huán)境感知與目標(biāo)識別。
圖6.即將發(fā)射起飛的GOGOL-M母機無人機
圖7.GOGOL-M無人機釋放子機的過程（兩圖均來源于StrategyForceSolutions，如有侵權(quán)請聯(lián)系
然而，由于當(dāng)前俄烏雙方所使用的人工智能母機無人機都還處于戰(zhàn)場測試階段，實際作戰(zhàn)表現(xiàn)仍需進(jìn)一步驗證，因此，這類無人機的完全作戰(zhàn)效能與自主能力究竟如何，目前還難以確切評估。
俄羅斯在人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，在很大程度上依賴于其構(gòu)建聯(lián)合態(tài)勢感知與戰(zhàn)場管理系統(tǒng)的能力。俄羅斯亟需開發(fā)一套精密的云系統(tǒng)，用于存儲和分析前線數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練無人機自主區(qū)分目標(biāo)、規(guī)避與友方無人機的碰撞，并協(xié)助俄軍追蹤前線所有無人機的作戰(zhàn)行動。
與此同時，烏克蘭經(jīng)過多年發(fā)展，已構(gòu)建出類似美國“聯(lián)盟聯(lián)合全域指揮與控制”（CJADC2）構(gòu)想的“德爾塔”（Delta）和“克羅皮瓦”（Kropyva）等態(tài)勢感知系統(tǒng)。其中，“德爾塔”是一款龐大的云軟件，旨在收集與分析數(shù)據(jù)、提供全面的態(tài)勢感知，并支持決策制定。該系統(tǒng)使烏克蘭各軍種和各級指揮部能夠協(xié)調(diào)來自無人機、衛(wèi)星、固定攝像頭、傳感器和前線偵察部隊的情報，實現(xiàn)情報共享與協(xié)同作戰(zhàn)。
操作團(tuán)隊還為“德爾塔”系統(tǒng)集成了諸多附加功能，如“任務(wù)控制”程序——無人機操控員可借此避免友軍火力誤傷和規(guī)劃無人機任務(wù)。此外，“德爾塔”系統(tǒng)還整合了“維扎”（Vezha）外部應(yīng)用程序——這是一個戰(zhàn)場視頻分析平臺，能夠?qū)崟r傳輸無人機航拍畫面，并支持無人機操作人員、炮兵部隊和指揮中心之間相互協(xié)作。在“維扎”背后，是“復(fù)仇者”（Avengers）人工智能系統(tǒng)為戰(zhàn)場目標(biāo)獲取提供強大支持。這些數(shù)據(jù)分析能力和基于云的數(shù)據(jù)管理，為烏軍賦予了訓(xùn)練人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機的獨特優(yōu)勢。
為追趕烏克蘭在戰(zhàn)場管理與態(tài)勢感知系統(tǒng)領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，俄羅斯正推進(jìn)“俄羅斯數(shù)字天空”（DigitalSkyofRussia）系統(tǒng)的建設(shè)。該系統(tǒng)依托格洛納斯（GLONASS）衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與俄羅斯國家技術(shù)倡議（NTI）集團(tuán)的合作，旨在整合原本分散的航空、航天及無人機資源，通過構(gòu)建低軌衛(wèi)星星座、混合通信網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)合人工智能技術(shù)，實現(xiàn)衛(wèi)星與無人機數(shù)據(jù)的高效傳輸與處理，同時統(tǒng)一原本割裂的監(jiān)管框架，形成人機協(xié)同的一體化系統(tǒng)。目前，相關(guān)研發(fā)工作正在按計劃推進(jìn)，擬在2025年7月中旬前將項目提案提交至俄羅斯交通部、經(jīng)濟發(fā)展部、俄羅斯國家航天集團(tuán)（Roscosmos）等相關(guān)政府部門和機構(gòu)。
然而，俄羅斯在無人機創(chuàng)新與生產(chǎn)領(lǐng)域采取的集中化模式，或許會在一定程度上對其在人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機研發(fā)方面的創(chuàng)新能力產(chǎn)生抑制作用。當(dāng)前，克里姆林宮正積極推進(jìn)對民間志愿創(chuàng)新主體的集中管控——這些主體在過去曾為俄羅斯無人機及人工智能創(chuàng)新貢獻(xiàn)了大量開創(chuàng)性成果。盡管在2023年至2024年間，克里姆林宮向407家航空器生產(chǎn)商劃撥了2430億盧布（相比之下，克里姆林宮計劃在六年內(nèi)為核能發(fā)展撥款2770億盧布），但這種集中化模式有可能因官僚體制的束縛，限制研發(fā)主體在技術(shù)突破上的自主性——例如，俄羅斯國防部于2023年底在頓涅茨克州“蘇多普拉托夫”志愿營（SudoplatovVolunteerBattalion）基地設(shè)立了無人系統(tǒng)培訓(xùn)與生產(chǎn)中心，但據(jù)報道，該中心產(chǎn)出的低成本無人機性能欠佳，在實戰(zhàn)中極易被烏克蘭電子戰(zhàn)系統(tǒng)干擾。
此外，克里姆林宮正著手設(shè)立由國家控制的人工智能發(fā)展中心。該中心旨在加強政府機構(gòu)、地區(qū)和企業(yè)之間的協(xié)調(diào)合作，為政府在人工智能領(lǐng)域的重要戰(zhàn)略目標(biāo)提供專業(yè)的分析支持，同時推動政府系統(tǒng)的數(shù)字化和現(xiàn)代化進(jìn)程。5月15日，俄羅斯副總理德米特里·切爾尼申科（DmitryChernyshenko）著重強調(diào)了俄羅斯在全球人工智能競爭中保持領(lǐng)先地位的重要性，并計劃為相關(guān)研究項目提供資金支持?？死锬妨謱m有可能利用該中心推動人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用以及人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機的研發(fā)，但該中心的運作仍面臨關(guān)鍵問題，即如何妥善處理與民間志愿開發(fā)團(tuán)體的關(guān)系。目前，俄羅斯官方對民間團(tuán)體的行動限制，如前線訪問禁令、眾籌管控等，已對本土創(chuàng)新生態(tài)造成了一定的沖擊。這種國家集中化與民間創(chuàng)新活力之間的矛盾，可能會成為俄羅斯軍用人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機技術(shù)發(fā)展的一大阻礙。
烏克蘭在人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機領(lǐng)域的發(fā)展則面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面，投資不足導(dǎo)致技術(shù)迭代緩慢；另一方面，實戰(zhàn)壓力迫使研發(fā)重心偏向“應(yīng)急式創(chuàng)新”。2025年1月，烏克蘭總統(tǒng)澤連斯基在社媒Facebook上強調(diào)，烏克蘭亟需合作伙伴提供更多投資，以擴大本國無人機產(chǎn)能。2025年5月，美國戰(zhàn)略與國際問題研究中心（CSIS）下設(shè)的瓦德瓦尼人工智能中心（WadhwaniAICenter）的專家卡特琳娜·邦達(dá)爾（KaterynaBondar）解釋稱，烏克蘭的人工智能技術(shù)高度依賴商業(yè)開源資源，因而需要更多額外投資來持續(xù)推動人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機的創(chuàng)新。然而，這種依賴特性正在導(dǎo)致創(chuàng)新遭遇瓶頸，而政府內(nèi)部資源分散、跨部門協(xié)作缺失及專業(yè)人才短缺等結(jié)構(gòu)性問題，進(jìn)一步制約了烏克蘭的無人機研發(fā)與生產(chǎn)能力。盡管澤連斯基政府一直強調(diào)外部投資的重要性，但在戰(zhàn)場需求的倒逼下，烏克蘭不得不同時應(yīng)對技術(shù)追趕（如開發(fā)和部署光纖無人機）與資源分配的多重矛盾。雖然這種“應(yīng)急式創(chuàng)新”模式能快速響應(yīng)前線需求，但卻可能因基礎(chǔ)研發(fā)投入不足而制約長期技術(shù)迭代。
盡管人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機被視為未來戰(zhàn)場的關(guān)鍵技術(shù)，但俄烏雙方截至2025年6月仍面臨技術(shù)落地的現(xiàn)實瓶頸。雙方需要先持續(xù)優(yōu)化機器學(xué)習(xí)算法、強化機器視覺識別能力，并經(jīng)過大量實戰(zhàn)測試來驗證技術(shù)可靠性，同時還要突破規(guī)?；a(chǎn)面臨的資源和時間壁壘。短期內(nèi)，人工智能/機器學(xué)習(xí)無人機或僅承擔(dān)精準(zhǔn)打擊等特定任務(wù)，而低成本、高適應(yīng)性的FPV無人機仍將主導(dǎo)戰(zhàn)場。
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