俄乌空战中的“自杀无人机”

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    值班作者 | 宇多田

    出品 | 虎嗅科技组

    头图来自 Twitter

    2017 年 11 月,加州大学伯克利分校的计算机视觉教授 Stuart Russell 上传的一段 7 分钟视频,现在来看,更像是一段必然会发生的 " 军事技术发展预言 "。

    这个完全由创意团队制作的虚拟视频,风格与《黑镜》极为相似:比拳头还小的无人机设备,全部配备了面部识别系统与聚能炸药,在后台进行编程后,便可以找出并杀死特定目标。

    而这台 " 无人机 ",则被称为 " 屠戮机器人 "。

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    动图来自 Stuart Russell 团队制作的视频《屠戮机器人》:在进行人脸扫描后,无人机找到特定目标,并精准打入了目标对象额中。

    而现在,就在这次 2022 年的俄乌之战中,号称通过人工智能进行目标锁定的无人机,出现在社交平台与军事专家们的分析报告上。

    譬如,俄罗斯军火供应商 Kalashnikov 子公司生产的 " 自杀式 " 无人机 KUB-BLA(下图),有数架在乌克兰基辅附近的联邦储蓄银行被击落或不明坠毁。

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    被击落的无人机,绿色柱状物为电池

    这种白色无人机,其实更像是一枚 " 巡飞导弹 "(利用现有武器投放,在目标区进行巡逻飞行,是无人机技术与弹药技术有机结合的产物)。根据公开信息,它能够在时速最高达 130 公里下,30 分钟内故意撞上特定目标,并同时引爆携带的 3 公斤炸药。

    KUB-BLA 曾在 2019 年的俄罗斯航空展上被第一次向外界展示。而之所以引起业内瞩目,正是因为制造商号称 "它能够做实时智能探测、物体主动识别与分类"。

    因此,包括 Wired 等媒体猜测,人工智能可能在 " 做出致命决定 " 的过程中扮演了极其重要的角色。

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    人们认为,无人机并未发生爆炸便坠毁在路上,图片来自 twitter

    事实上,这些无缘无故 " 报废 " 的无人机引起了外国用户的广泛议论。因为它显然并没有引爆炸药成功。

    因此,有网友评论 " 俄罗斯技术不太行,非常廉价 ";也有人指出 " 这些无人机既然是只有攻击特定目标时才爆炸,那么在中途被击落或因其他原因没有到达目的地,就不会引爆炸弹,这值得美国学习(下图 ) 。"

    来自 Twitter 网友的评论

    实际上,到目前为止,没有明显证据表明俄罗斯在广泛应用这类融合人工智能技术的无人机,但这些无人机的出现的确引发了军事专家与大众的担忧。Wired 援引美国恐怖主义国家联盟研究所研究员 Zachary Kallenborn 表达了自己的看法:

    " 杀戮机器人的概念ーー特别是‘人工智能与武器的融合’。这类技术已经存在,且正在被使用。"

    那么问题来了,为什么这些无人机会在没有完成任务的情况下坠毁或被击落,一位技术专家告诉虎嗅,技术其实还没有发展到在恶劣与复杂的战场上,做到随时完全独立完成命令。

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    土耳其的 TB2 无人机

    有趣的是,乌克兰的反击武器之一,同样也有无人机。

    其中,土耳其设计制造的 Bayraktar TB2 型无人机虽然看起来极为笨重,飞行缓慢且几乎没有防御能力,但却在战斗中发挥了极为重要的作用。

    在俄乌冲突发生两周以来,这只相对笨重的 " 大鸟 " 一直在向俄罗斯导弹发射器、坦克与补给火车发动了若干次袭击;此外,它还被用来侦查地面部队和搜寻目标。

    甚至于,即便是能够击落战斗机、轰炸机以及弹道导弹的北约高端防控系统,也不能针对这类缓慢飞行的无人机做好防御。

    华尔街日报援引卡内基理事会高级研究员 Arthur Holland Michel 的话指出,由于 " 无人机非常小,机动性强,且低空飞行 ",因此,很难识别和追踪它们;而现在部署的很多 " 反无人机系统 " 射程相对较短,目的是保护特定设施。

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    需要肩扛的轻型反坦克导弹 NLAW

    除了 TB2,在美国与其他北约国向乌克兰源源不断输送包括 " 近程防空导弹 Javelin"、" 轻型反坦克导弹 NLAW"、" 无人机 " 等各类武器中,一种名叫 "Switchblade"(弹簧刀)的杀戮无人机(无人轰炸机)即将被送上乌克兰战场。

    据官方信息,根据不同型号,它能够在数英里外精确打击人、坦克和其他装甲车辆。

    换句话说,更应该被称为配置了摄像头、导航系统与炸药的 " 一次性机器人智能炸弹 ",能够通过编程自动打击目标,甚至还能够被操纵绕过目标,在某个合适的时间点进行打击。

    这听起来与俄罗斯的 KUB-BLA 无人机在功能上非常相似。此外," 弹簧刀 " 从 2010 年就被秘密送往阿富汗与伊拉克,已经在战场服役超过 10 年,应该是应用最广泛的无人机武器。

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    弹簧刀 600,可精准打击坦克

    尽管俄罗斯的高级秘密武器看起来来势汹汹。事实上,从目前来看,还没有任何证据表明俄罗斯在大规模部署 " 人工智能操控下的无人机 "。此外,他们在空战中作战表现,已经引发了军事专家的些许质疑。

    但即便如此,通过此次战争,人工智能与传感器、无人机以及武器之间愈加紧密的关系与影响,以及在军事界与技术产业里引发的一系列连锁反应,再次得到了全球范围内的印证。

    被新技术颠覆的军事思维

    实际上,人工智能在军事领域的应用引发全球关注的源头,应该回溯至 8 年前。

    2014 年,美国 F-35 战斗机的计算机系统与物流信息系统(ALIS)便被报道加载了人工智能技术。这项技术可以帮助 " 机脑 " 进行评估,核查各项清单,组织信息并进行自动决策。

    再到 2016 年,美国高级空军官员公开发表声明,包括 F-22、F-35 及其他型号的战斗机将搭载最新的人工智能技术:" 不久以后,这些战斗机将会通过 AI 系统对附近可能携带武器的僚机进行控制。"

    此外,它们还可以测试敌方的空中防卫措施,在高风险区域进行情报、监控和侦查任务。据前美国空军首席科学家 Zacharias 在当时预测,未来,飞行员可以直接在 F35 或 F-22 这样的高级战斗机驾驶舱中操控一架以上的无人机。

    " 随着这些飞机变得越来越自动化,越来越智能,它们将在作战中变得十分强大;而飞行员将从执行者变为无人机战队的管理者。"

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    F35 战斗机

    而在 2019 年,我们曾前往 " 无人机之国 " 瑞士拜访那里的顶尖大学实验室与无人机技术公司。其中,由机器人与自动化专业技术大佬 Roland Siegwart 领导的苏黎世联邦理工大学(ETH)无人机与自动化系统实验室(ASL),很早就开始将人工智能、新型传感器等技术应用在无人机上。

    此外,他们也收到了来自航空与汽车工业领域对自动驾驶系统、计算机视觉以及 3D 建图的研发需求。

    " 其实从无人机的各项必备技术来看,很多跟自动驾驶汽车,甚至跟手机都是共通的。" 这是位在瑞士无人机与机器人界举足轻重的技术专家,

    " 像摄像头、雷达、建图(Mapping)和 locolization(定位)所需要的基础技术,本质上都是一样的。"

    他那时告诉我们,廉价化、软件化、精密化与小型化的确是无人机工业应用的一个明显趋势。很多并不新奇的东西,比如手机里的零部件,一旦应用在不同的载体上,就会碰撞出截然不同的火花。

    就在 2021 年 10 月,ETH 的实验室研究员已经赋予了无人机 " 自动避障和穿越树林 " 的能力。仅仅靠机载传感和计算,他们让无人机在未知的复杂环境中高速自动飞行,譬如建筑工地与茂密的丛林环境。

    " 这种应用不仅限于四旋翼机器 ",研究人员指出,同样的方法也可以有助于提高自动驾驶汽车的性能,或者甚至可能打开更不可能的大门——让人工智能系统在不可能收集数据的领域中进行操作。

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    无人机以每小时 40 公里的速度在森林中独立导航

    计算机作为越来越重要的战争参与角色,也意味着,由它来控制的通信系统,雷达等传感器,无人机等武器,都是一场高度网络化战争里的 " 网点 "——数据让它们之间互动加强的同时,也能把炸弹扔地更狠、更准、更远。

    举两个非常明显的例子。

    2020 年 9 月,阿塞拜疆向邻国亚美尼亚发动了战争,而这场牺牲了 7000 人的残酷战争,让阿塞拜疆仅用了 44 天时间便夺取了亚美尼亚部队控制的四分之三区域。

    而导致这个结局的一个关键点,便在于 " 无人机部队 "。

    阿塞拜疆向土耳其与以色列分别采购了 TB2 无人机与 Harop(哈洛普自杀式无人机)。后者更小更隐蔽,自动化能力更强,专门针对雷达系统发起自杀式攻击。它们贡献的战果是摧毁 20 多个防空系统、数百辆装甲车和无数大炮。

    另外,在 2020 年发动的第二次利比亚内战中,根据一份联合国安全理事会对这场战争做的分析报告,利比亚三股势力之一的 " 民族团结政府 ",是在得到了土耳其的部队增援与武器支持后,才在西部地区取得了一场决定性胜利。

    其中,从武器端来看,土耳其提供的无人机、巡飞弹具备了一些 " 新的战场技术能力 ",被编程的系统真正具备了 " 开火、忘记和找到 " 的能力(下图)。

    不得不说,廉价与多难,也能催生出最适合的技术力量。廉价且普通的硬件与技术,从大众商业市场蔓延至战场,反而成了制胜的关键。

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    图片来自安理会文件

    《经济学人》指出,高度网络化战争已经被研究了几十年。其中,现代 " 杀伤链 " 的概念(从一系列传感器传输给一系列射击手)被普遍认为源于 1970 年代。

    在这个网络化的体系中,他们举例,一架战斗机或许会将自己无法直接攻击的目标数据,传输给能够发起这一攻击的舰载巡航导弹。

    就像下象棋寻找最佳路径一样,在无人机机群变得庞大后,系统与系统之间,无人机与无人机之间的 " 排兵布阵 ",是可以让人工智能尝试的工作之一。

    美国国防部高级研究计划局 ( DARPA ) 曾在 2020 年指出,虽然真实的空战是极其混乱的,但它有 " 一个明确的目标,可衡量的结果,以及飞机动力学固有的物理局限性 ",因此," 空战 " 可以成为先进战术自动化的可测试案例。

    换句话说,由于物理学和空气动力学的定律是一致的,因此计算机有能力处理大部分的飞行情况。

    " 这必将是未来空中作战的一部分。人类飞行员与成群的战斗无人机进行合作,飞行员向 AI 机群发出基本指令,AI 负责处理细节。"

    而隐藏在这些背后的,则是这样一个事实 : 机器的反应速度远远超过人类。

    瞄准下的无人机视角

    人工智能与传感器技术,不仅仅是给予一个不同的战争结果,也将给传统军事作战战术可能带来颠覆性的转变。

    " 军事战术上,向透明的作战空间转变的趋势可能会让基本军事原则被重新审视。 自孙子时代以来惯用的 " 突袭 " 战术将更难大规模实施。而像埃及在 1973 年 10 月对以色列发起的袭击行动将几乎再无可能上演。"

    《经济学人》指出,一直以来,军官们训练,强调集结部队以集中火力的重要性,现在他们将学习以更小、更分散的单位作战。

    然而,就像开头视频《杀戮机器人》里,人类在处处都是 " 天眼 " 的世界里无所遁形一样,在一个处处都是监控仪器、雷达和数据的战争空间里,如何隐藏自己呢?

    虽然这将变得更加困难,但总会有 " 更强大的防御系统亟待迭代升级 "。