烏克蘭點樣將 AI 放入前線無人機？

烏克蘭發展 AI 無人機，重點唔單止係製造少量「未來武器」，而係要令大量無人機喺電子戰環境下仍然運作到。換句話講，AI 係一種應對干擾、擴大無人機作戰規模嘅實用工具。

烏克蘭國防部表示，超過 70 套採用人工智能及電腦視覺嘅系統，已經協助國防部隊打擊敵方目標；同時，超過 200 間烏克蘭公司正生產或開發 AI 無人機。Brave1 Market 就列出 46 項 AI 相關方案，包括目標辨認、光學穩定、自動追蹤及導引技術。

點解 AI 對無人機戰爭咁重要？

一般遙控無人機相當依賴穩定嘅通訊及導航鏈路。當俄羅斯電子戰系統干擾無線電訊號或者 GPS，操作員可能會失去對無人機嘅控制，亦難以繼續將佢導向目標。

AI 同電腦視覺就提供另一套「感知」來源。視乎系統設計，機上軟件可以協助無人機：

• 喺衛星訊號唔可靠時繼續導航；
• 繪製地形地圖及辨認視覺地標；
• 辨認軍事設備、車輛或者人員；
• 維持對目標嘅視覺追蹤；
• 通訊中斷後，繼續按原定路線飛行或者完成最後接近目標嘅階段。

所以，烏克蘭目前嘅 AI 路線，核心係「韌性」而唔係完全放手。無人機未必要完全自主，但任務入面最關鍵嘅部分，可以喺遙控或者 GPS 失靈後繼續運作。路透社報道指，烏克蘭正開發 AI 輔助系統，協助成本較低嘅無人機喺訊號受強烈干擾嘅地區尋找或者抵達目標。

自主功能集中喺「最後一公里」

現時最具影響力嘅功能，往往係所謂「最後一公里」或者終端自主導航。操作員可以先辨認目標或者授權攻擊，之後由軟件接手視覺追蹤及最後接近，減少喺最容易受干擾、距離最遠及時間最緊迫嘅時刻，對持續人手操控嘅依賴。

呢個唔等於武器可以自行決定攻擊邊個。分析指，烏克蘭目前較多係採用「部分自主」模式：導航、物體辨認及目標追蹤逐步交畀系統處理，但目標選擇及交戰決定仍然需要人員監督。

不過，界線並唔係絕對清晰。部分報道指，有系統喺鎖定目標後，可以喺幾乎冇有、甚至完全冇有額外操作員指令嘅情況下繼續追蹤目標。當越來越多功能搬到無人機機上，究竟係「協助操作」定「自主交戰」，就會成為更難界定、亦更需要規管嘅問題。

命中率升幅要睇清楚背景

一份評估指，自主導航減少對持續人手控制及穩定通訊嘅依賴後，無人機嘅目標交戰成功率，可能由約 10%至20%提升至約 70%至80%。

但呢啲數字應該理解為特定系統、特定環境下嘅報告結果或者估算，唔可以當成烏克蘭所有無人機嘅普遍表現。天氣、地形、偽裝、目標種類、感應器質素、敵方反制措施及操作訓練，都會影響系統能否正確辨認並抵達目標。

AI 帶嚟嘅作戰好處亦唔只係命中率。如果由軟件處理導航及終端追蹤，部隊理論上可以同時使用更多無人機，唔需要完全依賴少數經驗豐富嘅 FPV 操作員。長遠而言，呢種安排有機會令無人機行動更容易擴大，亦減少操作員暴露喺通訊受干擾環境下嘅風險。

數字反映嘅係一個生態，而唔係一款武器

來自基輔嘅數字，顯示烏克蘭正形成一個分散式國防科技市場：

• 超過 70 套系統： 國防部表示，採用 AI 及電腦視覺嘅系統已經協助國防部隊打擊目標。
• 超過 200 間公司： 烏克蘭企業正開發或者生產 AI 無人機。
• 46 項 Brave1 Market 方案： 涵蓋目標辨認、光學穩定、追蹤及導引等技術。

呢啲數字唔代表每一架烏克蘭無人機都有相同程度嘅自主能力，亦唔代表所有系統都已經達到同一成熟階段。佢哋反映嘅係：AI 正透過唔同零件、軟件及供應商逐步整合，而唔係由一個標準化平台一次過完成。

Brave1 點樣幫手將技術推向前線？

Brave1 係烏克蘭嘅國防科技協調平台，為國防創新項目提供組織、資訊及資金支援，並連繫開發者同軍方用戶，協助技術由研發走向測試、採購及前線應用。

呢個角色喺 Brave1 於 2026 年 8 月 14 日舉行嘅首次全網上 Demo Day 當中相當明顯。活動有超過 400 人參加，逾 50 間製造商及合作夥伴，就超過 10 個類別展示方案。活動主題係「FPV features」，即係為現有第一身視角 FPV 無人機加入升級功能，而唔係每次改良都要重新製造一架全新機體。

展示內容包括大容量電池、標準化地面控制站、導引及辨認模組，以及可以等候目標出現後先啟動嘅無人機零件。 呢啲技術反映烏克蘭推動 AI 嘅工業思路：先將無人機平台模組化，再按戰場變化更換或者加裝感應器、通訊設備、導航工具及軟件。

Demo Day 同 AI 推進，其實係同一個循環

Brave1 嘅活動唔係獨立於自主技術發展之外，而係令 AI 輔助能力可以擴散嘅製造及整合層。

電腦視覺模型本身唔足夠，仲要配合合適鏡頭、機上運算設備、電力系統、通訊器材，以及能夠承載呢啲設備嘅機身。模組化 FPV 設計令相關組合較容易測試及部署；前線回饋亦可以話畀開發者知，邊啲配置喺電子干擾、唔同天氣及唔同目標下較有效。

Brave1 Dataroom 就係呢條供應鏈嘅另一部分。據報，超過 100 間本土公司可以使用結構化視覺及熱成像數據集，用嚟訓練、驗證及改善軍用 AI 模型，包括偵測及攔截空中目標嘅系統。

人類控制仍然係最重要嘅政策問題

烏克蘭嘅發展方向帶出一個難題：當一個致命任務越來越多部分由軟件處理，究竟人員要保留幾多權力，先可以真正負責？

如果由人員負責選擇目標，或者授權交戰，就可以保留「自動飛行協助」同「武器自行選擇及攻擊目標」之間嘅重要分別。但人類監督要有實質意義，操作員就必須有足夠資訊、時間及控制權，喺系統誤認物體或者失去態勢判斷時介入。

現有證據較支持一個「部分自主功能不斷增加」嘅局面，而唔係一個完全由獨立自主武器組成嘅戰場。2026 年一份分析指出，導航、物體辨認及目標協助等功能已經越來越常見；至於可以獨立導航、偵測、選擇及攻擊目標嘅完全自主系統，仍然係另一個門檻。

俄羅斯能力推動雙方競賽

烏克蘭投資 AI，亦係對俄羅斯同步發展 AI 輔助無人機及導彈嘅回應。雙方正競逐自動化目標偵測、導航、戰場分析及交戰支援等功能。

呢場競賽令電子戰成為主要推動力。一架依賴持續操作員鏈路嘅無人機，可以被干擾；一架能夠喺機上分析視覺或者熱成像資料嘅無人機，就算失去通訊，仍然可能保留部分任務能力。由此睇，烏克蘭希望將電腦視覺推廣至前線無人機，重點同樣係喺干擾環境下維持效能，而唔只係製造完全自主武器。

烏克蘭嘅策略代表咩？

烏克蘭正建立一個分層式無人機生態：AI 負責協助感知、導航及終端導引，Brave1 就幫開發者同軍方用戶測試、整合及擴大相關能力。短期模式會係模組化、分散式：升級現有 FPV 平台，用戰場數據訓練模型，再將實用零件迅速送到前線。

現有資料唔支持「每一架前線無人機都已經配備 AI」，亦唔支持將最高 70%至80% 命中率套用到整支部隊。但資料確實顯示，電腦視覺及部分自主功能已經由專門實驗，逐步變成廣泛嘅國防工業優先項目；電子戰、生產規模，以及人類應否保留最終控制權，將會一齊決定呢項技術行到幾遠。