低成本AI模块如何重塑无人机“杀伤链”成本？_国际

近年来，无人机在战场上的表现引人注目。尽管视觉效果令人眼前一亮，但无人机的表现并未完全反映其中的复杂性。由于技术限制和人为因素，无人机在距离目标最后一公里时的成功率通常较低。为了解决这个问题，需要为无人机提供自主导航和决策的解决方案。目前，小型无人机在最后一公里面临人为因素、无线电干扰、地形和运动目标等多方面的挑战。人为因素包括操作员需要精确的手动控制无人机，需要快速适应各种操作压力，如信号延迟、恶劣天气条件和快速移动、不可预测的目标。无线电干扰和电子战威胁对无人机导航和通信链路造成干扰，使其难以操控或监控。地形和地物干扰可能导致无人机与操控端失联，使任务执行被迫中断。动态目标截击对无人机操控员而言尤为艰巨，需要实时校准无人机航向以应对突发规避动作。为了提高无人机的成功率，一些公司正在开发自主导航系统，通过机器学习算法实现智能决策。这些系统可实时解析飞行航路、定位自身位置并自主规避障碍物。一旦通过自动目标识别确认目标后，无人机将接管飞行控制权，规划最终突防与攻击航路。这些系统还具备抗干扰容错设计，如定速巡航功能和自主目标锁定与攻击功能，可在信号中断风险下保持稳定飞行状态并完成目标打击任务。一些公司还推出了低成本AI模块化设计，如The Fourth Law公司开发的智能模块，可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。搭载该模块的FPV无人机可实时回传变焦增强视频流，并叠加主动目标搜索框。操作员在变焦画面中锁定目标后，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。这些自主导航系统正在重塑低空无人机作战的战术范式，为未来无人化战场提供了高效、可靠的解决方案。它们通过自主化制导升级、抗干扰容错设计等方式提高了无人机的成功率，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。此外，这些系统还降低了打击成本、缩短了杀伤链、降低了被反击的风险并拓宽了前线人员的准入范围。总的来说，自主导航使无人机打击成功率提高三到四倍，为战场带来了巨大的变革和优势。随着技术的不断进步和发展，无人机在未来的战争中将扮演越来越重要的角色。