郑宇航
据路透社在2024年10月底的报道，乌克兰第一代有AI技术增强的第一人称视角（FPV）无人机于2024年初投入使用。对于乌克兰军队2024年初的战场环境是，俄罗斯电子战系统的高强度干扰压制之下，乌克兰的FPV无人机频频失去与后方控制人员的联系。俄军通常会在指挥掩体、炮兵阵地、防空系统等高价值目标周边部署电子干扰系统，针对乌军无人机的无线通信、导航系统进行“软杀伤”。在路透社的报道中，乌克兰官员称大多数FPV无人机的命中率已降至30%~50%，若是新手来操作的话，命中率甚至可能低至10%。
由此，在螺旋式上升的对抗中催生了光纤制导无人机的大规模使用，它通过物理线缆传输数据，完全避开了电子干扰的威胁。根据《基辅邮报》分析预测，2025年俄乌双方无人机对光纤的总消耗量达到了5000万至6000万千米。而如此大的消耗量，叠加近年全球如火如荼的AI数据中心建设对光纤的旺盛需求，直接推高了光纤的采购价格。乌方的数据显示，光纤价格已上涨七八倍，这让光纤无人机的成本随之上涨。
螺旋式上升的对抗，正催生“AI无人机”
俄乌双方虽然每周都能生产数以万计的大大小小无人机，但它们均无法做到每周都能培训出数以百计的训练有素的无人机操作员。双方的无人机操作员队伍都存在不小的人员缺口，经验丰富的人员更是战场稀缺资源。无人机操作员这一群体同时正面临日益严峻的战场生存危机，“击毙一名俄罗斯无人机操作员比摧毁一辆坦克更有价值。”“俄罗斯人现在优先打击的不是突击部队或士兵，而是无人机和地面机器人的操作员”。所以，纵有能适应战场强电磁对抗环境的光纤无人机问世了，但还不够。
由此，2024年以来，俄乌战场上，与光纤无人机同期诞生了这样一类无人机：它们有AI技术增强性能，具备一定自主作战能力，可以摆脱任务全程对无人机操作员的高度依赖；在遭遇强电磁对抗压制（此时往往是距离目标“最后一公里”）、无人机与后方操作人员间信号断联等情况下，它们依旧能自动完成对目标的识别和瞄准，飞行控制系统能接管后续飞行，自动完成任务决策、规划路径、控制飞行姿态等，直至对目标的最后一击。
国际媒体普遍将这类无人机冠以“AI无人机”之名。但要强调的是，这一名称并不准确恰当，有夸大之嫌。因为俄乌战场已公开的应用中，AI技术在这类无人机上的体现主要是“视觉感知”，依托目标检测模型来完成对目标的自动检测、识别、分类、定位、分割和锁定等。
无人机“眼睛”不只能看见还能认得目标
在AI技术体系中，目标检测模型隶属于深度学习技术分支，是计算机视觉领域的核心任务模型，当前主流目标检测模型的架构主要为卷积神经网络（CNN）与Transformer两类。这项AI技术与摄像头的组合让无人机有了“视觉”，并在能看到的基础上做到了更为关键的能识别目标。
对于“AI无人机”来说，在完成目标识别后，接下来的目标跟踪、决策、规划、导航和控制等环节上，或可“求新”引入其他深度学习模型，或是“求稳”沿用业内早已大量积累的成熟传统算法。总之，新旧技术快速结合，俄乌两方在过去两年里都有多款具备一定目标识别和瞄准与自主飞行能力的无人机投入实战部署。
这种低成本组合，将撬动更高目标命中率
另外，摄像头与经过训练的目标检测模型（比如业界广泛使用的YOLO）的组合，还具有开发门槛不高、硬件成本低的天然优势。因为，硬件上的摄像头、微型任务计算机等有大量商业产品可选，软件上的以YOLO为代表的目标检测模型具有软件开源、开发者生态完善等优势。真正做到了以低成本撬动更高目标命中率。一种乐观预测是，有AI技术增强的FPV无人机，命中率可提至80%左右。
“AI无人机”在性能提升的同时，也解放了后方无人机操作员，他们无需进行全程人工遥控，并且可以实现一人同时操作多架无人机。而对“AI无人机”的需求，不只在进攻端，在防御端，在以截击无人机来截击敌无人机的防空任务中，也亟待引入AI来提升截击无人机的自主化水平，以降低这类任务对无人机操作员的人员规模、人员经验熟练度的高度依赖，并提高对来袭无人机目标的命中率。
俄乌战场初代“AI无人机”应用，从狂热到务实
2024年10月底的路透社报道中，一位乌克兰高管透露“已有数十种乌克兰本土制造的AI增强系统在战场部署，它们将使无人机能够在无人操控的情况下抵达战场目标”。这当中就包括来自NORDA动力（NORDADynamics）公司的产品，其宣称已向无人机制造商售出超1.5万套自动目标瞄准软件，并已交付超1万套。同年11月初，乌克兰政府宣布已订购首批3000架配备机器视觉和目标制导技术（machinevisionandtargetguidance）的FPV无人机，下一批1万架无人机的招标已经启动。只不过，即便将这几组数字加起来，与同期乌克兰声称的年产无人机400万架相比，也是微不足道的。对于焦灼的战事来说，“AI无人机”的作用只能算是“杯水车薪”。
综合多方报道来看，俄乌双方大致是在2023年的秋季开始“造势”，宣称要为FPV无人机添加上“机器视觉”功能，并陆续推出初代“AI无人机”。它们在侦察任务中，可以自主识别并锁定敌方装备的坐标；在攻击任务中，可自主识别目标和完成攻击。前者以乌克兰的“猎隼侦察兵”（SakerScout）为代表，后者则是以俄罗斯“柳叶刀”-3I（虽然它属于巡飞弹类别）为代表。但时隔两年回看，当时被寄予厚望的初代“AI无人机”并未如双方宣称那般会引发一场战场技术革命，也未能左右战局走向。光纤FPV无人机依旧是俄乌战场上的主流机型。
初代“AI无人机”实战表现并不理想
2024年里，俄乌战场上初代“AI无人机”的表现并不理想，技术上的原因，一是因为FPV无人机上廉价摄像头所提供的视频流往往分辨率很低，一般还是模拟信号的，而非数字信号；二则是因为机载计算机的算力有限，搭载的软件算法并不完善，对视频流的处理能力严重不足。而“AI无人机”实战表现如何，来自乌克兰方面的战场一线反馈是：目标必须与周围背景有着高度反差，一旦目标的伪装工作做得很好，或是处于像夏季的植被茂密的战场环境中，“AI无人机”就无法自动识别与锁定目标。当无人机飞行速度较高，或是目标处于高速机动状态，也会出现类似问题。
就目标类型而言，“AI无人机”对于在开阔地带上移动的车辆类目标，识别和锁定能力尚可。而面对小型化目标、单兵人员目标等，这种能力就会大打折扣。另外，在对目标的打击上，初代“AI无人机”也不够“智能”。它对大型目标，特别是重型装甲目标的打击中，尚无法做到像经验丰富的无人机操作员那般能灵活选择该目标防护最薄弱的部位发起攻击，只是“按部就班”地直接撞向目标，打击效果不佳。
“AI模式”与“手动模式”
所以，时至今日，纵有“AI无人机”亮相俄乌战场并取得一定战果，但经验最丰富、技术最娴熟的无人机操作员依旧不可替代，他们依旧是两军无人机部队中稀缺的宝贵资源。那个无需再依靠他们，只需经过快速入门训练的“新手”、简单几下点击即可让“AI无人机”完成对目标的识别、锁定和打击的美好技术愿景，并未成行。反倒是在2025年6月1日的“蜘蛛网行动”（OperationSpiderweb）这类重大军事行动中，无人机操作员依旧发挥着最稳妥可靠、直击靶心的关键作用。
在这场堪称载入无人机战场应用史册的行动中，乌克兰使用的FPV无人机有着AI技术的加持。根据《基辅邮报》报道，早在2023年，乌克兰国防部情报总局人员就从各个角度拍摄了数百张波尔塔瓦市远程战略航空博物馆内陈列的图-95MS、图-160和图-22M3轰炸机的照片。而这些照片正是用作目标检测模型的训练数据。从而让“蜘蛛网行动”中的“AI无人机”，具备对俄空天军这三型轰炸机的自主识别能力，乃至更进一步地精准识别出它们的结构薄弱部位、油箱所在位置等，以作为攻击中的瞄准打击点，从而能以相对有效的战斗部装药量造成尽可能大的机体毁伤效果。
不过，最终“蜘蛛网行动”中的117架FPV无人机还是由千里之外、位于乌克兰本土的无人机操作员来远程遥控完成直击靶心的一击。行动后，乌克兰总统泽连斯基在声明中就称，“行动中总计动用无人机117架，相应数量的无人机操作员同步参与”。而后半年里，在一些对该行动的后续报道中进一步披露了若干行动细节。乌克兰国家安全局集结了上百名经验最丰富、技术最娴熟的无人机操作员进行封闭训练，直至行动前的最后一刻，他们才被告知任务目标是俄罗斯轰炸机群，并收到了机场地图和指导他们应重点攻击图-95、图-22M3等机型哪个部位的“弱点标识图”。
是新质武器，是俄乌军力天平上重要砝码
“蜘蛛网行动”中无人机操作员对前方FPV的远程遥控，借助俄罗斯当地的4G移动通信网络来传输视频数据、控制指令等。而如此远距离通信不可避免会有信号延迟、信号丢失中断等情况出现，所以乌克兰国家安全局声称，此次行动中有部分无人机在信号丢失后，切换为“AI模式”，沿着预定路线继续执行任务，自主完成对目标的识别，锁定和打击。所以，此次行动中无人机的“AI模式”与无人机操作员的“手动模式”，二者的关系并不是非此即彼，而是在融合之中互为备份，互为保险。在“手动模式”为主的同时，“AI模式”也在发挥着对人工操控的辅助、紧急情况下接管任务的作用。
一年前，“AI无人机”走出实验室，走向战场的那场“蜘蛛网行动”，也折射出相较于2023年、2024年“AI无人机”初登战场时，俄乌双方对它预期过高，对新技术有着“狂热”的“乐观畅想”，经过2025年俄乌双方对“AI无人机”的认识与战场应用，已经开始回归理性、务实，正积极根据战场反馈来迭代升级技术，并探索与其适配的新战术战法等。即便目前“AI无人机”的性能尚且有限，但不可否认，它已经作为新质武器，成为俄乌双方军事力量天平上的重要砝码。