烏克蘭如何把 AI 裝進前線無人機：從抗干擾到「最後一公里」自主飛行

AI 對烏克蘭無人機戰場的重要性

烏克蘭發展軍用人工智慧，重點不只是打造少量「未來武器」，而是讓大量無人機在俄羅斯電子戰干擾下仍能維持作戰能力。烏克蘭國防部表示，已有超過 70 套採用 AI 與電腦視覺的系統協助國防軍打擊目標；另有超過 200 家烏克蘭企業投入 AI 無人機的開發或生產。Brave1 Market 目前列出 46 項相關方案，涵蓋目標辨識、光學穩定、自動追蹤與導引等技術。

傳統遙控無人機高度依賴穩定的通訊與導航鏈路。當電子戰干擾無線電或衛星訊號時，操作員可能難以繼續控制無人機，甚至無法將其導向目標。

電腦視覺與機載 AI 因而提供了另一種資訊來源。視系統設計不同，軟體可以協助無人機：

• 在衛星訊號不可靠時維持導航；
• 建立地形圖並辨認視覺地標；
• 辨識軍事目標或人員；
• 持續鎖定並追蹤目標；
• 在通訊中斷後繼續執行航線或末端接近程序。

換句話說，AI 的核心價值是「韌性」。無人機不一定因此變成完全自主的武器，但在 GPS 或遙控鏈路失效時，任務中的關鍵環節仍可能繼續運作。路透社曾報導，烏克蘭正開發 AI 輔助系統，協助低成本無人機在強力干擾區域尋找或抵達目標。

自主能力集中在攻擊前的最後階段

目前最具實戰意義的能力，往往是所謂「最後一公里」或末端自主。操作員先辨識目標，或授權系統執行任務；接著由機載軟體負責視覺鎖定、追蹤與最後接近。這可降低無人機在距離、時間壓力與干擾最嚴重的階段，對持續人工操控的依賴。

這與「武器自行決定攻擊誰」並不相同。分析指出，烏克蘭目前的進展主要屬於部分自主：導航、物體辨識與目標追蹤逐漸由系統協助完成，但交戰決策仍需要人類監督。

不過，界線並非始終清楚。部分報導稱，有些系統在鎖定目標後，能以極少甚至不需要額外操作員輸入的方式繼續追蹤目標。當更多功能移至機上運算，操作員輔助與自主交戰之間的界線便更難劃分，也更需要政策規範。

命中率提升的說法，必須看清適用範圍

一項評估指出，自主導航可將無人機的目標接戰成功率，從約 10%–20% 提升至約 70%–80%；原因包括降低對持續人工控制與穩定通訊的依賴。

但這些數字應理解為特定系統與條件下的報告結果或估算，而不是烏克蘭所有無人機的普遍表現。天氣、地形、偽裝、目標類型、感測器品質、反制措施與操作訓練，都可能影響系統能否辨識並抵達預定目標。

AI 帶來的作戰效益也不只在於提高準確度。若軟體能接手導航與末端追蹤，部隊便可能在不完全依賴少數高經驗 FPV 飛手的情況下，操作更多無人機。這有助於擴大無人機作戰規模，也能降低操作員暴露於受干擾通訊環境中的風險。

數字反映的是生態系，而非單一武器

烏克蘭公布的數據，呈現出一個由多家供應商與多種元件組成的國防科技市場：

• 超過 70 套系統： 國防部稱，採用 AI 與電腦視覺的系統已協助國防軍打擊敵方目標。
• 超過 200 家企業： 烏克蘭企業正開發或生產 AI 無人機。
• 46 項 Brave1 Market 方案： 包括目標辨識、光學穩定、自動追蹤與導引工具。

這些數字不代表每一架烏克蘭無人機都具備相同程度的自主能力，也不代表所有系統都已達到相同的成熟度。它們更顯示，AI 正透過不同元件、軟體與供應商逐步整合，而不是由一個標準化平台一次完成。

Brave1 如何協助技術擴大應用

Brave1 是烏克蘭的國防科技協調平台，為防衛創新項目提供組織、資訊與資金支援。 它的作用之一，是把開發者與軍方使用者連結起來，協助有潛力的技術進入測試、採購與前線部署階段。

這項功能在 Brave1 於 8 月 14 日舉行的首次全線上 Demo Day 中相當明顯。活動吸引超過 400 名參與者，逾 50 家製造商與合作夥伴在 10 多個類別中展示方案。活動主題是「FPV features」，也就是透過升級現有第一人稱視角（FPV）無人機，擴充其能力，而不是每項改良都重新設計一架完整飛機。

展示技術包括高容量電池、標準化地面站、導引與辨識模組，以及能夠等待目標出現後再啟動的無人機元件。 這些方案共同呈現出烏克蘭推動 AI 的產業邏輯：先讓無人機平台模組化，再因應戰場變化，替換或加裝感測器、通訊設備、導航工具與軟體。

Demo Day 與 AI 部署形成同一個回饋迴路

Brave1 的活動並不是自主化計畫之外的另一條路線，而是讓 AI 輔助能力得以擴散的製造與整合環節。

電腦視覺模型必須搭配合適的攝影機、機載運算設備、電力系統、通訊設備與機體，才能在實際任務中發揮作用。模組化 FPV 設計可讓這些元件更容易測試與部署；前線回饋則能告訴開發者，哪些組合在干擾環境、不同天氣與不同目標下更可靠。

Brave1 Dataroom 也構成這條供應鏈的一部分。據報導，已有超過 100 家本土企業取得結構化視覺與熱成像資料集，用於訓練、驗證與優化軍用 AI 模型，包括偵測與攔截空中目標的系統。

人類控制仍是政策核心

烏克蘭的發展路線帶來一個難以迴避的治理問題：當軟體能執行致命任務中的多個環節時，人類究竟要保留多少實質責任與控制權？

讓人員參與目標選擇或交戰授權，有助於維持「自動飛行輔助」與「自行選擇並攻擊目標的武器」之間的重要區別。但只有在操作員擁有足夠資訊、時間與介入能力時，人類監督才具有實質意義；如果系統誤判物體或失去情勢掌握，操作員也必須能夠及時修正。

目前證據支持的是「部分自主能力快速擴張」，而不是戰場上已全面部署完全獨立的武器。2026 年一份分析指出，導航、物體辨識與目標協助等能力正愈來愈常見；但能夠自行導航、偵測、選擇並打擊目標的完全自主系統，仍是另一個門檻。

俄羅斯能力推動雙方競爭

烏克蘭加大 AI 投資，也是在回應俄羅斯同步發展的 AI 輔助無人機與導彈。雙方都在競爭將目標偵測、導航、戰場分析與交戰支援等功能自動化。

這場競爭讓電子戰成為關鍵驅動因素。依賴持續操作員鏈路的無人機容易遭到干擾；能在機上分析視覺或熱成像資料的無人機，則可能在失去鏈路後保留部分任務能力。因此，烏克蘭希望將電腦視覺擴大至前線無人機機隊，主要不只是為了打造自主武器，也是在干擾環境下維持作戰效能。

烏克蘭這套策略代表什麼？

烏克蘭正建立一個分層式無人機生態系：由 AI 協助感知、導航與末端導引，再由 Brave1 協助開發者與軍方使用者進行測試、整合與擴大部署。短期模式不是等待一款全能無人機成熟，而是升級現有 FPV 平台、利用戰場資料訓練模型，並快速把實用元件投入服役。

現有證據不足以支持「所有前線無人機都已具備 AI 能力」，也不能把最高報告命中率套用到整個部隊。但它足以說明一項重要轉變：電腦視覺與部分自主能力，已從少數專門實驗，走向廣泛的國防工業優先事項；而電子戰、生產規模與人類控制政策，將共同決定這項技術最終能走多遠。