作者
北京海鹰科技情报研究所 刘都群
2025年6月2日，美国战争研究所（ISW）发表文章指出，俄乌正积极开展一场技术竞赛，致力于研发和部署具备人工智能和机器学习能力的无人机，以促使俄乌双方减少对无人机操作员和防御人员的依赖，减少电子战手段的干扰，突破人类在目标识别方面的局限，并加速无人机作战中的决策流程。截至2025年6月初，俄乌双方均未在战场上大规模运用人工智能/机器学习无人机，但双方都正在逐步尝试将人工智能技术应用于新的无人机型号，以便最终开发出完全由人工智能/机器学习驱动的无人机。
一、俄乌双方应用现状
自2023年年中开始，俄乌双方越来越重视开发具有机器视觉功能[1]的无人机。截至2025年5月，俄乌在无人机中集成有限人工智能能力方面都取得了一定进展，但大多处于试用阶段，尚未在战场上大规模部署。
1 俄方
2023年中，俄军队开始引入具有机器视觉功能的“柳叶刀-3”巡飞弹，随后，持续加大力度研发具备机器视觉功能的无人机；2025年5月中旬，俄罗斯开发商宣布开始批量生产“图维克”（Tyuvik）轻型攻击无人机，该无人机配备目标寻的系统，并且具有抗电子战干扰能力。2024年6月该无人机首次披露并进行测试。据俄罗斯无人机专家称，“图维克”无人机的自动驾驶能力依赖于预先加载的地图数据和图像识别；另外2025年5月18日，一名乌克兰电子战专家观察到俄军部署了一个由6架无人机组成的蜂群，据报道，该蜂群无人机携带3公斤战斗部，射程达80公里，配备惯性和卫星导航系统，且大量依赖外国制造的零部件；配备高分辨率摄像头、用于视频识别和处理的JETSON模块、激光测距仪，以及容量超过100GB的高速硬盘；可依靠视觉地形导航飞向目标，能自主检测、分类和选择目标，且无需操作员授权即可发起最终攻击。据报道，俄军每天在多个作战方向上发射30至50架此类无人机，以2到6架无人机的测试配置进行测试。
图1 “图维克”轻型攻击无人机
2 乌方
乌克兰寻求推进机器视觉无人机的开发，以适应战场上俄军电子战和电子侦察手段的运用，并解决无人机因与操作员失去信号而无法打击目标的问题。2024年2月乌克兰数字转型部长米哈伊洛·费多罗夫在宣布，乌克兰正在努力制造人工智能驱动的无人机，并指出将很快制造出一种类似于“柳叶刀-3”的具有机器视觉功能的无人机，2024年3月乌军展示了具有机器视觉功能的无人机。另外，据报道，2025年5月下旬，乌军首次在前线使用了一款新型人工智能驱动的“无人母机”；5月26日，一家乌克兰初创公司报告称，其“戈高尔-M”人工智能驱动的无人母机在对俄目标的打击试验中完成了首次自主任务。“戈高尔-M”无人母机可自主识别、定位并可搭载两架FPV攻击无人机，并在300公里外发起精确打击，包括打击俄飞机、防空系统和关键基础设施。乌副总理费多罗夫表示，若在100公里内作战，母机可返回再次使用，且该无人机使用“智能飞行员”系统和摄像头进行视觉-惯性导航。鉴于俄乌双方的人工智能驱动无人母机均在进行作战试验，目前尚不清楚其全面效能和自主性。
图2 配备FPV的无人母机
3 面临的局限
2024年和2025年初，俄乌双方都面临着将具备机器学习能力的无人机应用于乌前线的诸多挑战，转而扩大光纤无人机的使用规模。据报道，俄“柳叶刀-3”无人机在2023年末和2024年初自主锁定目标模式出现故障；2024年1月公布的作战画面显示，一架“柳叶刀-3”巡飞弹锁定了一辆装甲车，但在最后一刻转向并击中了一堆废墟。作战画面表明，“柳叶刀-3”无人机能够打击火炮系统和火箭发射器，但并未展现其攻击伪装目标的能力。西方专家对“柳叶刀-3”的实际自动化程度及其可靠识别目标的能力提出质疑。同时，俄开发商启动了光纤无人机[2]的并行开发和生产，很可能是希望在战场上获得技术优势，而无需等待机器视觉技术的成熟。
2024年夏，一家乌无人机制造商的首席执行官表示，由于制导算法薄弱，乌研发人员无法快速开发机器视觉技术，且俄在前线而非目标附近部署电子战设备，使得无人机发射后难以保持与操作员的连接。2025年5月，一位对机器视觉无人机进行了近两年测试的乌无人机制造商称，该技术仍不成熟，在前线使用的战术无人机效果一般。研发人员指出，末制导通常在长航时固定翼无人机上效果较好，但乌军很难让具备机器视觉能力的四旋翼无人机接近战场上的俄目标。他还补充道，这些无人机在追踪移动目标时存在寻的问题，且第一人称视角（FPV）无人机摄像头在500米外无法识别目标。一位乌克兰连级指挥官表示，乌军目前正专注于在战场上集成光纤无人机。
02 相关组织活动
1 俄方
俄进一步发展人工智能/机器学习无人机，部分取决于其建立联合态势感知和战场管理系统的能力，其需要开发一个基于云的复杂系统，用于存储和分析前线获取的数据，系统地训练其人工智能无人机自主区分目标、避开己方无人机，并可追踪其无人机在前线的作战行动，目前，俄正积极创建联合态势感知和战场管理系统。2025年5月22日据俄官方媒体报道，俄格洛纳斯卫星导航系统和俄罗斯国家技术倡议公司制定了一个名为“俄罗斯数字天空”的系统概念草案，旨在为俄航空、航天及相关网络空间系统建立一个统一的网络和信息技术系统，用于传输和处理卫星和无人机数据。格洛纳斯系统的一位官员表示，新的“俄罗斯数字天空”系统提议创建俄低轨道卫星星座、混合通信网络、可信信息交换环境，并利用人工智能开发与无人机之间的安全通信。俄研发人员计划在2025年7月16日前完成项目提案，并提交给俄交通部、俄航天集团、经济发展部及其他相关机构。
此外，俄政府正在建立一个国家人工智能发展中心，该中心将在政府机构、地区和企业间建立端到端的运营协调机制，并为政府的人工智能优先目标提供分析支持，该中心将负责政府系统的数字化和现代化改造。2025年5月15日，俄副总理德米特里·切尔尼申科强调，俄需要在全球人工智能发展竞赛中占据领先地位，并宣布有意资助相关研究项目。俄政府可能会利用该中心推动人工智能在军事领域的应用以及人工智能/机器学习无人机的发展，但目前尚不清楚俄政府将如何整合其人工智能志愿者开发群体。
俄政府正积极加强对推动无人机和人工智能创新的企业和组织的集中管控；并不断加大对无人机开发企业和初创公司的投资，据报道，2023年至2024年间，已向407家飞机制造公司投资2430亿卢布（约30亿美元）（相比之下，俄政府计划在六年内为核能发展投资2770亿卢布，约31亿美元）。俄罗斯在无人机创新和生产方面的中央集权方式可能会阻碍其在人工智能/机器学习无人机开发上的领先地位。2023年末，俄国防部顿涅茨克州“苏多普拉托夫”志愿营基地建立了一个无人系统训练和生产中心，据报道，该中心生产的无人机价格低廉但效果不佳，易受乌电子战系统干扰，由此可见，俄政府目前集中化的举措可能会因其官僚体制的限制，削弱其无人机研发人员的技术突破。
2 乌方
近年来，乌克兰一直在发展“德尔塔”和“克罗皮瓦”等各种态势感知系统，“德尔塔”系统是一个庞大的基于云的软件，旨在收集和分析数据，提供全面的态势感知并支持决策，该系统使乌各军种和各级指挥机构能够整合来自无人机、卫星、摄像头、传感器和前线侦察部队的情报；“德尔塔”团队还集成“任务控制”应用程序（同步矩阵），使乌无人机操作员避免己方火力误伤并规划任务；还集成了“Vezha”外部应用程序作为战场视频分析系统，该程序具备视频流和集体视频利用能力，通过“监控”态势感知模块实现人工智能辅助目标获取，并将目标信息发送至打击部队。
但另一方面，投资不足和紧迫的战场需求正影响乌克兰人工智能/机器学习无人机的发展。2025年1月，乌总统泽连斯基表示，乌需要合作伙伴提供额外投资，以增加和改进无人机生产。2025年5月，瓦德瓦尼人工智能中心的一位专家解释称，乌克兰需要更多资源来持续推进人工智能/机器学习无人机的创新，目前其人工智能能力主要来自商业领域、开源技术和现有技术，这些人工智能能力已接近“瓶颈”，乌人工智能的发展取决于投资规模和政府的投入力度。据报道，乌克兰还面临开发和生产能力有限、人工智能能力开发分散、政府内部资源竞争以及政府与军队间缺乏合作等问题；此外，还面临计算能力不足和缺乏人工智能专业人才的问题。乌政府面临着在投资短缺的情况下，维持人工智能/机器学习无人机发展，同时推进其他创新以满足紧迫战场需求的艰巨任务。
结束语
鉴于俄乌双方仍需要投入更多时间、测试和投资，才能在前线大规模部署这些无人机，关于人工智能/机器学习无人机革命即将到来的说法还为时尚早。俄乌双方将继续提升机器学习和机器视觉能力，同时对人工智能能力进行训练和测试。之后，还需要额外的时间和资源，去解决新型人工智能/机器学习无人机大规模生产问题。在此期间，俄乌可能会开始使用具有部分人工智能/机器学习功能的无人机来执行特定任务，如打击装甲装备或飞机等特定类型目标等，并逐步适应战场环境。但在未来几个月内，人工智能/机器学习无人机也不太可能完全取代大量战术FPV无人机，因为在当前技术水平下，后者生产成本更低，并能更好地适应战场环境。
注：
[1] 机器视觉是指自动图像识别算法，使无人机能够记住目标的图像，即使目标正在移动，也能锁定目标。具有机器学习功能的无人机在与操作员失去通信的情况下（如受电子战干扰），将具有目标归航能力。
[2] 光纤无人机并不是一种特别复杂的技术改造（线导武器是一种存在了几十年的现象），由于这些无人机能够抵抗电子战干扰、能对装甲设备进行精确打击，并且由于其简单性而具有可扩展性，因此俄军从2024年中期开始给乌军造成新的战场困境。
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