AI無人機技術徹底改變現代戰爭格局 (Game Changer)

在近期俄烏戰爭的一次重大軍事行動中，烏克蘭軍隊運用人工智慧無人機對俄羅斯境內多座空軍基地發動大規模襲擊，據報導共擊毀或損壞約41架俄羅斯戰略轟炸機與預警機，這一行動成為戰爭爆發以來最大規模、最具破壞力的無人機攻擊。

烏克蘭此次以AI無人機為核心的「蜘蛛網行動」，結合精密情報、創新戰術與自動化攻擊，成功對俄軍造成巨大損失，展現了人工智慧在現代軍事中的顛覆性潛力。

這不僅是技術突破，更是戰爭型態加速演變的明證。此次行動中，無人機搭載了烏克蘭自製的AI系統，能在強烈電子干擾下自動識別目標、規劃攻擊路徑，並精確鎖定如Tu-95MS、Tu-22M3等俄軍戰略轟炸機的關鍵結構部位，例如掛載巡弋飛彈的翼下掛點與燃油箱，提升命中率與毀傷效果。

俄羅斯在單日內據估蒙受了至少1.5億美元的不可替代飛機損失，這筆天文數字般的財政打擊，彰顯了這項新戰略的卓越效能與成本效益。一架造價僅在1,000至50,000美元之間的無人機，竟能擊毀價值數百萬美元的目標。這種潛在損失與實際支出之間駭人聽聞的巨大落差，勢必要研擬新戰術與戰略。

戰場革新的挑戰：在於建造速度，全數位化、無人化的自動生產體系

未來的挑戰不僅在數量，更在於建造速度。傳統的漢翔與台灣造船廠必須徹底轉型。無人載具與衛星通訊系統的製造，必須建立一套全數位化、無人化的自動生產體系，將採購、設計、製造全面整合於超智能系統之中，精準追蹤每一項投入，釐清決策脈絡，預測並管控每一個風險。

這將催生出兼具新創公司敏捷與國防大廠精準的工業化無人載具製造體系。在零組件方面，目前以飛控主機板，多鏡頭模組，及電源供應模組的供應鏈為最主要去紅的工作項目。

未來無人載具之製造體系應具備：1.數位孿生建模：即時模擬與風險預測、快速調整設計參數。2.IoT與AI整合的智慧工廠系統：生產數據即時判讀與指令傳遞。3.模組標準化與自動化裝配線：實現少量多樣彈性生產能力。4.設計主導模式：任務定義與模組標準由本地產業主導，提高附加價值與控制力。

此一轉型將使台灣不再僅為代工製造角色，而可晉升為具備設計主權與技術整合能力之全球供應鏈核心節點。下圖是台灣要建立的主要零組件供應鏈：

AI訓練與情報優化

烏克蘭為了讓AI無人機精準識別蘇聯時代轟炸機，軍方利用波爾塔瓦博物館的Tu-95MS、Tu-160、Tu-22M3等實機，大量收集影像與雷達特徵數據。這些資料用於訓練AI模型，使無人機能模擬並分辨目標的雷達回波、視覺標記與結構布局，從而優化打擊精度。

AI系統透過模擬與融合雷達和視覺特徵來提升打擊效果，現代軍事已廣泛應用於自動化雷達、衛星和無人機影像資料的分析，能顯著加速決策、提高精度並減少人為錯誤。例如，美國國防部的Maven計劃和ATLAS系統都證明，深度學習模型（如卷積神經網路，CNN）能自動從複雜的雷達和視覺資料中辨識、分類目標，並即時支援作戰決策。

只要你的AI系統具備足夠的多源數據（包括真實與合成的雷達、影像、3D模型等）並採用先進的深度學習方法，就能有效模擬與融合雷達和視覺特徵，提升目標識別與打擊精度。這種技術已持續在推動戰場智慧化升級。

戰略影響與未來趨勢

AI無人機將會成為現代戰爭的遊戲規則改變者「Game Changer」。FPV drones 現狀應該是DJI 跟烏克蘭的天下，烏克蘭官員指出，目前已部署數十種自製AI模型於無人機，能在強烈電子戰環境下大幅提升命中率，部分AI自動化FPV無人機命中率可達80%。

無人機的未來發展趨勢應該是autonomous or semi-automated drones！台灣應該善用AI及半導體的產業優勢，配合民間的研發能力，積極開發無人機的零組件，同時發展更大型、長航程的AI無人機，以彌補傳統飛彈數量有限的缺口，並嘗試研發蜂群協同攻擊等新戰術，應用於未來戰場，扮演關鍵的角色。