低成本AI模块如何重塑无人机“杀伤链”成本？
虽然无人机在俄乌战场上的表现让人眼前一亮，但这些视觉效果并未完全反映其中的复杂性。据美国战略与国际研究中心收集的数据反映，大多数小型、低成本的第一人称视角（FPV）无人机任务成功率仅为10%至15%，即便是技术高超的操作员，成功率也通常只能达到30%至50%。究其原因主要是无人机在距目标最后一公里后，留给操作员的反应决策时间非常短暂，需要面临人为因素、无线电干扰、地形、运动目标等各方面的挑战，因此迫切需要为无人机提供最后一公里的自主导航、自主决策的解决方案。目前小型无人机在最后一公里主要面临以下几个方面的挑战。
2022年12月14日乌克兰军方称在基辅附近击落了13架俄罗斯无人机（图片来自新浪网）
人为因素
操作FPV无人机需要一套与驾驶消费级无人机截然不同的专业技能。FPV无人机需要精确的手动控制俯仰、滚转、偏航和油门，留给错误的余地很小。这种复杂性因一系列操作压力而加剧，包括两到三秒的信号延迟、恶劣天气条件以及快速移动、不可预测的目标。无人机操作员必须迅速适应这些变量，同时面临战场威胁的额外压力，如被探测和反击的风险。这些因素共同增加了操作员失误的可能性，并凸显了最后一公里自主导航的重要性。例如，如果目标在快速移动的车辆上，仅信号延迟就可能意味着需要自主最后一公里导航（有时称为“终端导航”）才能成功打击。
无线电干扰
电子战（EW）始终是无人机操作的威胁，对抗双方均会部署先进的干扰和欺骗技术。干扰涉及在特定频段（通常用于无线电控制或GPS）广播高功率电磁能量，以淹没合法信号，切断无人机与操作员之间的通信链路。一旦无人机失去导航或位置数据访问权限，除非具备机载替代能力，否则几乎无法操控或监控。
在电子战（EW）作战体系中，其作战单元主要采用两大核心干扰策略。第一类为局部防护型干扰气泡，即通过部署便携式电子战设备，在重点保护目标周边半径约200至300米范围内形成动态信号屏蔽区，可有效阻断无人机在末端突防阶段与操控端的通信链路，迫使其失去远程操控能力。第二类为远距离区域压制，依托大功率发电机组与专用电子战装备，对更大范围空域实施全频段电磁干扰，通过构建覆盖数十平方公里的电磁禁区，阻断无人机中继通信节点或卫星导航信号。尽管局部干扰仅作用于有限区域，但两类战术的协同运用对依赖持续人工遥控的无人机系统构成双重威胁——前者通过精准干扰迫使无人机脱离控制，后者则通过区域性电磁压制瘫痪无人机集群通信网络，显著提升无人机执行侦察、打击任务时的战损风险。
值得关注的是，己方的电子战行动有时会加剧这些操作困境。尤其是在空域重叠区域内，己方电子干扰设备对敌方无人机频发的“误伤式”干扰，正为无人机操控人员带来多重叠加性挑战，进一步加剧战场态势的复杂性。
地形、地物干扰
受地形或山丘、建筑物等障碍物遮蔽的无线电视距边界（信号中断区）会导致无人机与操控端失联，使无人机陷入孤立无援的境地，任务执行被迫中断。尽管中继通信系统可在一定程度上缓解这一问题，但在瞬息万变、不可预知的战场环境下，中继设备未必随时可用或稳定可靠，这进一步加剧了无人机导航与末端突防阶段的复杂性。
动态目标截击
动态目标的截击对无人机操控员而言尤为艰巨，堪称“刀尖上的艺术”。当无人机从目标后方追击时，双方同向运动产生的相对速度差为操控员争取了更多响应机动的时间窗口。然而，若采取迎头拦截方式，双方高速对冲将显著压缩飞行轨迹修正的窗口期，迫使操控员必须提前预判目标动向。若目标实施横向或垂直规避机动，问题将进一步升级——操控员需在三维空间中持续追踪目标瞬息万变的位姿，同步校准无人机航向，这对人类神经反应速度与动态决策能力构成极限考验。
实现战场无人机自主化作战的核心突破在于自主导航系统，其摒弃传统固定规则式指令，转而依托机器学习算法实现智能决策。通过将多模态AI算法与集成化传感器阵列直接嵌入无人机平台，这些系统可脱离持续的人为指令输入，实时解析飞行航路、定位自身位置并自主规避障碍物。本质上，无人机借助机器视觉与深度学习算法构建动态环境模型，实现无GPS依赖的三维空间定位，并基于实时态势感知能力，动态规划规避未知威胁的飞行路径。
一旦通过自动目标识别（ATR）或人工指令确认目标后，向自主飞行的过渡就变得最为关键。最后一公里自主导航系统将直接接管飞行控制权，规划最终突防与攻击航路。依托多源传感器实时数据融合，无人机可即时修正因突风扰动、地形起伏或未知障碍物引发的航迹偏差。例如，视觉里程计（Visual Odometry）技术使无人机在通信链路降级环境下仍能持续推算自身位姿，维持稳定飞行状态。因此，局部电子战（通常限于特定半径）失去了大部分破坏力：无人机从干扰范围外锁定目标并启动自主突防程序继续执行任务，无需人工干预，这种“人在环外”的作战模式显著降低了信号中断风险。
而随着末端制导技术迭代升级，无人机对动态目标的打击精度将进一步提升：基于海量车辆/人员运动轨迹数据库构建的自适应航路修正算法与预测性行为建模，可预判目标机动轨迹；同时，连续光学跟踪技术通过实时校准预测偏差，使无人机能够快速响应目标的突发规避动作。
拥有自主导航系统的无人机实例
实例1：VGI-9自主导航制导系统
VGI-9作为一款半自主目标锁定系统，可将第一视角（FPV）无人机转化为具备高速动态目标打击能力的半自动化武器平台，其最高时速可达80公里/小时，且在目标移动状态下仍能保持精准打击。
任务前安全验证：每次出击前，需通过安全PIN码激活制导功能，若敌方缴获无人机但未掌握密钥，则无法启用其目标锁定能力，从硬件层面构建反劫持屏障。
飞行中态势感知：无人机升空后，操作员通过实时视频流引导其进入作战区域，屏幕角落嵌有局部放大视图，辅助精确识别目标。系统持续监测电子战威胁，通过接收信号强度（RSS）与信噪比（SNR）实时反馈干扰强度。若敌方实施强电磁干扰，SNR值将趋近或低于零，表明通信链路已严重受损。
抗干扰定速巡航模式：针对信号中断风险，无人机配备定速巡航功能。当遭遇干扰时，操作员可保持飞行高度并激活该模式，锁定无人机的高度、速度与航向，使其在强干扰区域仍能按预设轨迹飞行。这一容错设计可避免无人机因信号丢失而坠毁，确保其穿越干扰区后继续执行任务，直接威胁敌方人员或高价值装备。
目标锁定与自主攻击
：接近目标区域时，操作员通过目视确认目标后，启动目标锁定功能，控制权随即从人工飞行模式切换至自主攻击程序。无人机机载系统锁定目标点，并自主规划最终俯冲路径，无需操作员持续干预。若通信链路未完全中断，操作员仍可保留有限微调权限，通过右侧控制摇杆轻微修正无人机轨迹，以实现最优打击点选择（例如，针对敌方坦克装甲薄弱部位）。
实战运用：①亚美尼亚军队曾使用搭载VGI-9的FPV无人机，在阿塞拜疆“波拉特”电子战系统干扰下，通过定速巡航模式穿越干扰区，成功打击阿军T-72坦克的炮塔顶部装甲（该区域防护最薄弱），命中率达78%，远超传统制导武器。②俄军“柳叶刀”无人机升级版集成VGI-9算法后，可在GPS信号被压制的情况下，通过地形匹配与视觉里程计技术，在3公里/秒的相对速度下精准命中乌军“山毛榉”防空导弹发射车，突防成功率提升至89%。
此类实践表明，VGI-9系统通过自主化制导升级与抗干扰容错设计，正在重塑低空无人机作战的战术范式，其“人机协同+动态决策”的特性，为未来无人化战场提供了高效、可靠的解决方案。
实例2：来自The Fourth Law的自主导航
The Fourth Law公司推出了一款专为第一视角（FPV）无人机设计的智能模块，该模块由高清摄像头与微型计算主板组成，集成自主开发的软件系统，成本仅约50至100美元。其轻量化设计使其可适配主流7英寸或10英寸FPV无人机，直接安装于无人机前部摄像头安装轨之间，无需对机体结构进行改造。该模块已实现量产化，并与数十家无人机制造商达成合作，其搭载的自主制导系统已在前线实战部署。
搭载该模块的FPV无人机实时回传变焦增强视频流，并叠加主动目标搜索框。尽管模拟视频信号分辨率较低，但其低成本与高可靠性使其仍被广泛采用。操作员在变焦画面中锁定一辆移动卡车后，仅需拨动一个开关，系统即可自动用红色方框框选目标，并将控制权移交至机载AI系统。此时，双算法协同工作：
目标跟踪算法：实时分析目标运动轨迹，预测其未来位置；
飞行控制算法：同步处理无人机复杂动力学问题，确保跟踪过程中的姿态稳定。
此外，独立的神经网络模型会动态优化目标轮廓边界，即使目标处于高速运动状态，仍能实现厘米级打击精度。The Fourth Law公司正按五阶段路线图推进无人机自主化进程。
第一阶段：固定翼无人机末端自主制导
该系统将赋予固定翼无人机超视距打击能力，突破传统无线电通信距离限制，使无人机作战半径扩展48至96公里。
第二阶段：自主末端精确投弹
升级后的系统可自主识别目标并投放弹药，而非直接撞击目标。实验室测试显示，AI算法可在复杂机动动作中以远超人类飞行员的精度完成投弹，任务结束后无人机可自主返航，避免传统“一次性攻击”模式下的资源损耗。
第三阶段：神经网络自主目标识别
公司正测试通过神经网络实现目标自动识别与跟踪的技术。团队已成功优化神经网络架构，使其可在低算力硬件上高效运行，实时完成目标分类与定位。通过整合上述三项技术，The Fourth Law希望实现“一键式任务执行”：操作员仅需在地图上设定目标点，无人机即可完成自主起飞、飞行、投弹、返航与降落，全程无需人工干预且保持无线电静默。
第四阶段：无GPS自主导航
无人机将通过预载地图、机载传感器与光学导航技术，在GPS信号被屏蔽的环境中仍能精准定位，确保任务成功率。
第五阶段：垂直起降全自主化
公司将开发多旋翼与固定翼无人机自主起降技术，实现全天候、全地形部署。例如，在防御敌方FPV无人机攻击的场景中，前沿哨兵无人机可自主扫描天空，一旦发现威胁，立即升空通过撞击或近炸方式摧毁目标，全程无需人工操作。
实战运用：乌军已将The Fourth Law的模块化方案集成至FPV无人机，在巴赫穆特前线成功实施对俄军装甲车辆的自主跟踪打击，命中率达87%，较传统人工操控提升40%。
某中东国家特种部队使用该技术，在城区复杂环境中通过AI自主识别恐怖分子车辆，实施“发现即摧毁”的精确打击，误伤率降至0.3%。
此类实践表明，The Fourth Law公司通过低成本AI模块化设计与渐进式自主化路线图，正在重塑中小型无人机的作战逻辑，其技术路径或将成为下一代智能无人装备的标杆。
自主导航使无人机打击成功率提高三到四倍。通过消除对持续手动控制和稳定通信的需求——这两者都易受电子战和人为压力影响——自主无人机将目标交战成功率从大约10%至20%提高到大约70%至80%(这一数据来自不同乌克兰军事组织和公司的受访者)。这种高可靠性降低了对操作员技能水平的要求，并使武器系统对更多战斗人员开放。
配备自主导航的无人机通过最小化无人机损失和任务尝试次数来降低总体打击成本。因为这些无人机能够有效执行任务然后返回基地，所以需要更少的替换单位。
更快、更精确的杀伤链缩短了敌方探测和报复的时间框架，最终降低了被反击的风险。这种高效操作节奏降低了敌方立即响应的可能性，并增加了任务成功的几率。
自主无人机操作的最小培训时间拓宽了前线人员的准入范围。过去需要大量飞行小时的培训现在可以压缩到几小时甚至几分钟。这一发展使更多士兵能够以最少的专业技能有效操作无人机。
对机载人工智能软件进行加密通过使自主系统难以逆向工程来保持己方的技术领先地位。尽管对手可以在数周内复制硬件设计，但人工智能赋能软件上的复杂加密措施减缓了他们生产相似系统的能力。
