在以色列2021年与加沙的冲突中，以色列成为第一个在战斗中部署无人机蜂群的国家。在俄乌冲突中，俄罗斯部署了武器供应商卡拉什尼科夫集团的KUB-BLA巡飞弹，据报道它是（或将）具备集群能力的无人机。俄罗斯还拥有尚未部署的“柳叶刀-3”（Lancet-3）巡飞弹，它有可能可建立空中雷区，目标是无人机和其他飞机。
美国及其盟友与对手正在寻求无人机蜂群技术合作。从步兵支援和后勤到核威慑，无人机蜂群在冲突中可应用于各领域和各军种。随着无人机蜂群技术的成熟并进入战场，联合部队领导人必须考虑无人机蜂群与现有能力和作战形式的关系。这些思考应该支持未来概念开发、采购决策、演习、训练、计划与行动，探究己方如何使用无人机蜂群以及了解敌方如何使用。本文探讨了未来挑战的一个方面——无人机蜂群与信息战。
虽然无人机蜂群可以在陆地、海上、空中甚至太空中运行，但它们从根本上说是依赖信息的武器。每个蜂群的共同特点是需要保持无人机间稳定的通信链接，并确保信息得到高效和适当的处理。蜂群实质上是能够协调行动以实现共同目标的多个无人系统，其许多独特优势也来源于信息共享。
无人机蜂群的优势源于三个关键因素：蜂群规模、定制和多样性。每一方面都依赖于有效的信息管理。大型蜂群拥有更多传感器和弹药，能力更强，能够发动大规模攻击，但必须处理更多无人机的输入信息。灵活的蜂群能够添加或移除无人机以满足指挥官的需要，可以将蜂群分成更小的小组从多方向攻击或打击不同目标，并在添加或移除无人机时处理信息输入的变化。多样化蜂群可以整合不同类型的弹药和传感器，并实现紧密集成的多域打击，添加新类型的信息源，但无人机在不同环境风险下以不同速度移动时面临协同挑战。信息故障则意味着碰撞风险和能力损失。
这些能力在信息共享支持下可实现新战术。蜂群将是一种更有效、更具动态性、反应更迅速的作战组织模式。蜂群可以集中火力攻击目标或者分散和重组以实施反击。实现这些目标需要高水平的稳定通信。
支持技术也依赖信息。机器视觉需要大量数据来训练算法。传感器无人机使用这些算法收集和共享关于对手防御、可能目标和环境危害的信息。像单架无人机一样，整个蜂群或外部控制系统必须处理现场收集的大量信息。处理速度影响蜂群的战场价值，因为算法速度慢意味着决策也慢。尽管蜂群可能不包含机器视觉，但随着蜂群规模的扩大，控制人员将面临类似的挑战。
信息依赖意味着必须在信息战的背景下考虑无人机蜂群。根据美国国会研究部的说法，美国政府没有信息战的官方定义。从业者通常将信息战定义为“使用和管理信息以追求竞争优势的战略，包括进攻和防御作战。”这一战略包括电子战、网络战要素和心理战。本文的讨论还包含太空战，因为定位、导航、授时信息和基于卫星的通信是无人系统的关键信息源。
当然，注意到信息依赖性并不意味着能成功认识到或利用这种依赖性。尽管俄罗斯军方早就认识到电子战在对抗无人机方面的重要性，但在俄乌冲突期间，军方似乎很难运用这一点。例如，社交媒体上发布的视频显示，乌克兰无人机能够非常接近没有电子战保护的俄罗斯车辆。
本文研究了无人机蜂群与信息战的四个维度——电子战、网络战、太空战和心理战——的关系，探讨了支持其他领域并影响无人机蜂群信息战脆弱性的人工智能和机器人技术，最后提出了未来如何继续深入研究与发展无人机蜂群与信息战的几点建议与思考。
1 电子战
在美国巴德学院无人机研究中心的反无人机系统评论中称，电子干扰是最流行的反无人机拦截系统。这种受欢迎程度不足为奇：电子干扰代表了一种潜在的廉价、可重复使用的反无人机方法，无论无人机是否形成蜂群。必须人为向无人机提供任务参数、开火决策，有时还需要提供物理控制。中断蜂群内部的控制和信息共享会扰乱无人机运行。如果通信中断，就无法人为设定或修改任务，引导打击或发布撤退命令。无人机蜂群更依赖通信，特别是电磁频谱通信。
虽然无人机可以根据简单规则创建蜂群，但通信对于执行复杂行为必不可少，特别是在战场地形多变、作战人员数量和配置不断变化以及采用一系列作战战术的军事背景下的蜂群。因此，通信对于防止无人机蜂群碰撞以及协调行动和攻击决策十分必要。如果无人机不能通信，蜂群就不能作为一个一致的整体发挥作用，协调对目标的搜索，或分享成功的识别。此外，如果不能通信，无人机不能协同攻击，一些无人机攻击一个目标，另一些攻击另一个目标。没有通信，无人机蜂群就失去了价值。
电子攻击可以模仿友方信号，操纵整个蜂群的通信。例如，据报道，伊朗在2011年截获了一架洛克希德•马丁公司的RQ-170“哨兵”（Sentinel）无人机，方法是干扰无人机通信并操纵全球定位系统迫使无人机降落在伊朗。错误的信号可能会导致空中蜂群撞上一座山、建筑物或其他障碍物。如果一方允许无人机在没有人为控制的情况下开火，对手也可以发送信号，表明对手处于友军位置，可能导致蜂群向友军位置开火。
通信架构以及由其决定的干扰或操纵无人机蜂群的方法因不同无人机蜂群而异。无人机蜂群通信通常依赖于电磁频谱，如Wi-Fi类的无线电波；红外和光学。水下无人系统可能需要声信号，因为电磁信号在水下传播效果不好。频谱管理对于确保蜂群内以及无人机蜂群与控制站之间不出现信号冲突非常重要。蜂群控制架构需要将信号传递给正确的无人机，如果蜂群中的无人机丧失能力或被摧毁，将带来挑战。
信息在蜂群中的传播方式也可能不同，这可能会影响中断或维持通信的机制。在采取集中控制方式的蜂群中，一架承担“领导者”职责的无人机可能会协调分配给蜂群每个成员的任务。在去中心化控制的蜂群中，无人机与离它们最近的无人机进行通信，从而出现集群行为。理论上，去中心化控制消除了全局通信需求。但是，能够实现去中心化控制的简单算法可能不足以应对复杂、动态的军事环境。
未来发展可能会减少蜂群对电磁频谱的依赖。有各种新技术根据不同的物理原理提供通信信道，如量子通信。或者无人机可以通过共识主动性机制间接协调彼此间的行动。蚂蚁等昆虫在潜在的食物源上留下信息素痕迹。紧随其后的蚂蚁追踪痕迹，如果它们也找到了食物，就会留下它们的信息素。先进的无人机蜂群可能采用类似方法。
蚂蚁还为无人机蜂群提供了另一个思路——角色的多样性。蚁群中的蚂蚁有特定角色分工，最明显的是蚁后和工蚁。类似地，蜂群中的通信无人机，可以将可用机载电源专用于增强信号，还可作为交换通信的备用节点，或者使用不同类型的信号来发布撤退命令。无人机蜂群还可以混合使用集中式和去中心化通信方法，以增强韧性。例如，蜂群可以依赖去中心化通信，同时有备用集中式通信系统来对抗干扰。这种方法还需重大技术进步，以防止两种通信方法之间的冲突。
随着无人机蜂群自主性越来越强，对来自蜂群外部的基于电磁频谱来源的信息需求就会随之减少，人为输入需求越来越低意味着对一些通信信道的需求越来越少。然而，这种自主性也伴随着系统被操纵或破坏的机会会增加。
理论上，先进的无人机蜂群可以独立于外部控制，但政策和技术挑战为自主性设定了上限。目前美国国防部的政策不允许无人平台上的半自主武器在通信降级的情况下选择和攻击目标，自主武器也不能在没有有效人为输入的情况下瞄准人类。大众的抵制可能会限制这种变革，因为人们害怕机器人失控。自主、复杂的战略决策，如评估目标对整体作战的价值，在没有通用人工智能的情况下很可能不能实现，而通用人工智能也不太可能在短期内出现。因此，在可预见的未来，一些电子通信将是必需的，电子战也越来越与网络战联系在一起。
2 网络战
网络攻击可能寻求禁用、控制、操纵或泄露无人机蜂群的信息。无人机蜂群必然具有单架无人机的所有网络安全漏洞，包括易受取消身份验证攻击（阻止控制者操作无人机）、代码注入和代码修改、零日漏洞和数据泄漏。还可以对蜂群内通信管理蜂群集体行为的算法进行拦截、操纵及干扰，从而扩大攻击面。蜂群中无人机更多，也意味着攻击系统的机会更多。
网络攻击可能通过解除认证攻击、代码注入或修改来控制无人机系统。禁用人为控制或修改代码使无人机引擎或螺旋桨无法工作可能会导致蜂群崩溃。坠落的无人机可能会与其他无人机或其他友军装备相撞。禁用传感器可能会导致无人机蜂群盲飞，从而导致发生碰撞或阻止识别敌方防御和其他关注的目标。限制无人机的移动为对手提供了战场优势。更巧妙的是，网络攻击可能会利用无人机蜂群信息处理算法。通过提供不正确的数据、重置攻击（重复或延迟有效信息传输）、注入恶意代码或修改现有代码就可实现对无人机控制和任务分配算法的简单操纵，从而导致无人机运行发生严重中断。如果这种操纵阻止了无人机互相探测，则会发生相撞。无人机未能检测到环境危险可能会导致其坠毁，只需输入旧的视频或图像数据，蜂群就会“看不到”前方的建筑。因为错误是不可避免的，所以会增加错误风险（但不一定必然导致误差生成）的代码修改可能长时间未被发现。对手引发的错误可能表现为正常的计算机错误。另外，网络操纵可能会降低信息处理、决策或物体识别的速度，并使蜂群更容易受到反蜂群防御的攻击。算法破坏甚至可能发生在生产过程中。
机器学习和相关技术的进步使对手能够创建和传播高度复杂的伪造图像和视频，或者使用网络渗透将它们注入数据集合。伪造数据可能会导致图像和视频分析软件得出错误的结论、无视威胁或瞄准非作战目标。如果在多个无人系统中使用了相同的软件，对手可能会造成巨大伤害。
最重要的是，对手可以通过改变控制算法的代码或输入不正确的数据来重新引导无人机蜂群攻击友军目标，无人机蜂群会将友军视为对手。这样无人机蜂群的能力就转化为对手收益。另外，对手可以命令蜂群离开受威胁区域或者进入敌方火力攻击范围。对手也可以使蜂群处于安全区域，从而便于收集和研究关于蜂群能力的独特情报。蜂群受网络操纵的风险和自主程度相互关联。
更多的自主权意味着更复杂的计算系统，这会给予对手更多利用机会也意味着会增加出现错误的风险。具有自主导航、移动或目标瞄准系统的无人机可以在没有人为控制的情况下运行，但也有可能被操纵。对于更大的异构蜂群，协同可能会更加困难，这增加了灾难性失败的风险。对于更大的蜂群来说，识别渗透也更具挑战性，因为对手可能只攻击蜂群中的一架无人机。
最后，对手可以通过访问无人机之间或无人机与控制站之间的通信链路或无人机自身内部控制系统中的软件和固件尝试从蜂群中窃取数据。这些策略可以让对手收集关于蜂群位置和活动的情报以提高防御能力，从预期的攻击区域撤退，或准备适当的对策。利用数据渗透还可以更好地了解使多架无人机能够实施蜂群作战的算法和程序，从而能采取更具破坏性的行动。了解这些也将使行动者能够创建自己的更优蜂群。
3 太空战
无人机蜂群通常依赖太空平台进行地理定位，而超视距作战的无人机蜂群需要太空平台进行指挥控制。如果卫星失效或被摧毁，蜂群可能无法有效作战，或者根本无法作战。然而，最近的技术发展表明，随着时间的推移，无人机蜂群可能会减少对太空域的依赖。
许多无人机蜂群依靠全球导航卫星系统（GNSS）提供引导，GNSS航路点可用于定义任务路径或要避开的区域；识别关注的目标（如对手用于情报收集的设施位置）；并引导无人机蜂群返回起飞位置。卫星也可以作为指挥控制信息的中继站。
目前，无人机蜂群在相对较短的范围内运行，在此范围内不需要卫星通信。随着技术的发展，蜂群可能在更远距离上运行，可能需要基于卫星通信来更新任务目标、给予许可或提供其他命令。未来，蜂群中无人机之间的通信甚至可能需要太空平台来覆盖长距离。
禁用或摧毁卫星将阻止依赖卫星进行地理定位或指挥命令的蜂群有效作战。无人机将变得无效，并开始游荡，不知道该做什么或去哪里。在敌方军事力量在很大程度上依赖无人系统的情况下，大范围禁用地理定位可能是毁灭性打击。
技术进步可以减少或可能减轻天基平台风险。蜂群可以使用外部GNSS节点帮助定位。举例来说，某研究小组使用与全球定位系统（GPS）相连的浮标，使水下无人系统能够在不直接访问GPS系统的情况下定位自己的位置。浮标释放出一种周期性信号，水下无人系统可以感应到这种信号，从而推断出其位置。采用类似概念，地面或空中无人机系统可以使用从已知位置（例如支援车辆）发送的信号辅助完成地理定位。或是，新的导航概念可能不再需要GNSS，但这些作战概念在军事上是否会取得成功尚不清楚。与电子战情况一样，无人机自主性更强会降低对外部天基信号的需求。
4 心理战
无人机蜂群与心理战的相关性最小，除非用于宣传，但无人机蜂群似乎不具备比现有宣传手段更有意义的优点。不过，无人机蜂群以及更广义的自主武器可能是错误信息、虚假信息和恶意信息的对象，以至于围绕无人机蜂群和自主武器的使用形成了全球和公共规范。由于担心平民风险和放弃人类控制引发的伦理道德问题，越来越多的运动正在寻求禁止自主武器，越来越多的人支持这一运动，包括一些北约成员国。例如，根据2019年1月美国Ipsos的一项民意调查，72%的德国人反对使用自主武器。同样，由于造成大规模伤亡的可能性和当前机器视觉系统的脆弱性，完全自主的武装蜂群可能会造成类似于传统大规模杀伤性武器的心理影响和风险。
无论这些公众运动是否转化为全球政策的变化，它们都可能为战略信息作战创造机会，从而播种分裂。例如，行为者可能会夸大关于使用蜂群和自主武器的主张，以鼓动国内和伙伴国家反战努力。反过来，行为者也可能对其他方面进行不实指控，以达到同样效果。验证自主武器是否真正自主的挑战使得区分真实和虚构很困难。无人机蜂群的自主性可能更容易证明，因为一个人可能控制由几十架无人机组成的小集群，但没有人能够合理控制几千架无人机。但反驳自主无人机蜂群错误使用的主张会困难得多。
5 人工智能与机器人技术
人工智能和机器人技术的进步支撑着无人机蜂群各方面的发展，并影响着其在信息战中的脆弱性和韧性。这类技术改进可能会带来更优的目标瞄准算法、蜂群任务分配算法和更大更复杂的蜂群，还会影响可能被蜂群使用或用来对抗蜂群的电子战、网络战和太空战系统。在战场上更多地使用人工智能和机器人技术，也可能会为心理战创造更多机会。
机器人和人工智能可以提高进攻性电子战和网络战能力。机器学习可以加强电子战的目标瞄准能力，并创造更有效和自动化的网络攻击。例如，机器学习可以实现更优的频谱和功率分配、网络钓鱼检测、网络入侵检测和其他活动。此外，机器学习的进步可以让用户通过网络手段向友方或敌对的数据集添加更优的深度伪装。研究人员也在探索使用机器人作为电子攻击和网络攻击平台。
人工智能的进步也有可能改善电子、网络和太空对抗措施。基于人工智能的网络防御技术为网络入侵检测提供了显著优势，包括提升准确性、自动响应能力和吞吐量。另外，机器人系统可用于在其他系统被降级或破坏的情况下构建ad hoc通信网络。例如，蜂群技术公司的SpaceBEE卫星能够为互联网连接设备形成通信网络。单个或多个机器人可以作为中间节点来支持稳定通信。
机器人系统对太空战非常有用，因为它们不需要生命维持设备，成本更低。天基机器人可用于攻击或收集敌方卫星信息。多个天基机器人可以将太空碎片机动到一个轨道上，以撞击敌方卫星或发动分布式协同攻击。当然，天基蜂群可能面临与地面蜂群不同的技术挑战，特别是成功移动和协同方面。
战场上引入更多的人工智能和机器人意味着有更多机会可以指责对手违反自主武器的新生规范，也有更多的机会发动心理战。人工智能的改进可能会消除一些担忧。一种担忧是由于训练数据可能有偏或不完整，机器学习会比较脆弱。增强测试和评估、合成数据和数据共享可以降低这种风险，并提供优化数据信息的机会。如果不仔细检查训练数据，判断机器学习系统有多鲁棒将很困难。对手可能会虚假宣称机器学习系统未经测试且设计不良，对民众来说具有高风险，反驳这种说法极其困难。这些系统的广泛部署可能会导致违反战争法的指控增加。
6 未来军事应用展望
无人机蜂群对信息战的依赖有些许启示，军方应将这些启示纳入考虑以取得作战成功。
第一，有必要对无人机蜂群和信息战之间的关系进行更深入研究。应探索信息交互的技术特征，信息环境对战术运用的影响，以及战术使用对战役和战略环境的影响。一些研究可以进行建模和仿真，评估不同无人机蜂群配置对信息攻击的韧性。仿真和兵棋推演可以探索无人机蜂群在特定信息相关角色（如电子攻击）中或作为反卫星武器的相对价值。
研究分析应侧重于信息竞争在不同类型的冲突中如何变化（包括对等对对等、对等对近对等以及不对称冲突），不同形式的通信对电子攻击的韧性，无人机蜂群如何适应更广泛的频谱分配，纳入无人机蜂群的新概念以及这些概念如何与信息战相互作用。
第二，无人机蜂群的研发必须包括强化应对信息攻击的能力。蜂群内通信信道、信息处理系统和远程指挥控制系统都必须受到保护。这种关于信息加固的研发已经在一些国家开展，例如美国国防高级研究计划局（DARPA）开展的在GNSS拒止环境中执行任务的蜂群项目。无人机蜂群的坚固程度应该取决于任务和无人机蜂群可能面临的信息攻击的可能性和类型。
第三，应对各军种的信息战能力进行全面评估。各军种的信息战能力可能存在差异。举例来说，美国空军和陆军面临着电子战挑战，而美国海军目前没有这种挑战。全面评估应评估军事信息战的真实状态及其与对手发展的一致性，确定改善信息战能力和组织的具体建议，并为国防工业和知识界提供一套非保密的建议和指导，说明如何支持更广泛的信息战活动。
根据评估结果，对进攻性信息战能力的研发进行针对性投资，例如电子干扰和进攻性网络武器，以干扰、操纵或以其他方式击败对手无人机蜂群。这种投资也将有利于未来战争的其他方面，无论是对抗无人系统和依赖信息的作战概念还是破坏对手供应链。
第四，应整合不同组织的相关能力，机器人、电子战、网络战和太空战的发展应该为无人机蜂群采办、研发、兵棋推演、概念和条令发展以及相关训练提供信息。活动应尽可能在联合层面进行，因为无人机蜂群信息挑战对每个军种都一样。
第五，应重视对手无人机蜂群和相关信息战方面的情报收集。针对无人机群技术操作的情报收集将有助于军方了解如何操纵或破坏敌方无人机蜂群，并抓住机会采取秘密行动，如损坏用于机器视觉算法的数据收集。情报收集的其他目标是敌方信息战能力组织。收集的信息将有助于军方了解对手反无人机蜂群的潜在部署能力。
第六，在部署无人机蜂群之前，未来指挥官应该评估战场上的信息战态势，以判断需要使用的蜂群类型及其组成。例如，指挥官可以引入更多通信无人机，以提高生存能力。应进行训练、演习和兵棋推演帮助指挥官发展和练习这种判断力。此外，将信息战元素纳入更广泛的战备和训练活动，将使指挥官认识到失去信息环境控制能力带来的挑战。指挥官也可以考虑部署反电子战武器来支持无人机蜂群在拒止环境中飞行。
最后，如果军方寻求大量使用无人机蜂群，还必须计划减轻由此产生的心理战风险。应采取措施使这些行动更加透明，并确保适当的人为控制，并确保这种透明度不会给对手带来优势。
7 结语
无人机蜂群比其他任何武器系统都更依赖信息。事实上，每一种与蜂群相关的能力都需要掌握信息流来让蜂群规模增长，执行复杂行为，并同时在多域作战。然而，这些优势也带来了明显弱点。禁用、干扰或操纵蜂群通信、信息处理和地理定位能力可以抑制或击败蜂群。
没有任何军事技术存在于真空中，军事活动涉及到的是高度复杂的系统之系统，许多技术领域相互依赖。高级领导人必须考虑新技术在更广泛的军事系统中的作用，如果没有长远规划必将失败。
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