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俄乌战场智能无人作战保障模式分析及启示

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蓝军开源情报

2026年10月21日 06:30
湖南

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*【导读】*

俄乌冲突是21世纪以来规模最大、高新技术应用最密集的大局域局部战争。随着战场范围扩大、交战节奏加快以及电磁对抗日益剧烈，传统依靠人员抵近、固定设施与逐级传递信息的保障模式面临严峻挑战。

在强对抗和高风险的战场环境下，无人系统与人工智能等技术的深度融合，迫使俄乌双方将无人装备由“前线突击”快速向“战术保障”延伸。

无人平台的应用也从早期的单兵侦察与零星打击，全面拓展至通信中继、态势感知、测绘导航、工程排雷及电磁对抗等综合保障领域。然而，通信受阻、导航失效、数据误判、协同困难以及高损耗率等现实瓶颈，依然深刻制约着智能无人保障效能的发挥。

基于此，本文立足俄乌冲突实战，系统梳理俄乌双方在智能无人作战保障领域的具体实践，深入剖析其保障模式与突出问题，进而总结提出对我国发展智能无人作战保障模式的启示。

《俄乌战场智能无人作战保障模式分析及启示》由“蓝军研究所”研制。检索翻译、资料采购、报告定制联系方式：191-1880-5880（微信同号）。

关键词：无人机蜂群；反无人机；分层防御；高功率微波；电子战；人工智能

这是蓝军开源情报的第 *744*期分享

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来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）转载请联系授权（微信号：19118805880）

一、智能无人作战保障的定义及主要实现方式

（一）智能无人作战保障的定义

作战保障是为军事行动顺利实施创造必要条件的活动，涉及侦察情报、通信、工程、伪装、防化、气象水文、测绘导航、电子对抗等多个领域，而随着时代发展，引申出来的智能无人作战保障，则是在作战保障的基础上，以无人平台与人工智能为核心载体，运用自主感知、远程操控、协同组网和智能处理等手段，在复杂强对抗环境下为军事行动提供情报获取、通信中继、机动通路与电磁应对等全方位支撑的能力体系。其本质并非简单堆砌无人装备，而是将无人系统深度嵌入既有保障流程，重塑保障信息的获取方式、传递路径与处理机制。

（二）智能无人作战保障的主要实现方式

1、由单点侦察向情报全流程支撑延伸

侦察情报保障的关键，不只是获取目标图像或发现异常情况，而是打通信息采集、处理、核验、分发和使用等环节。无人平台能够将传感器延伸至前沿区域，减少人员抵近侦察的风险；边缘计算与人工智能可辅助完成图像筛选、目标识别和多源信息关联，提高处理效率。2025年第四季度，美国海军陆战队在MQ-9“死神”无人机上推进智能传感器系统部署，通过机载边缘计算实现目标自动检测与分类，显著降低操作员工作负荷，使相关处理在战场边缘即可完成。

2、由固定通信节点向机动补充与分布式组网发展

复杂战场环境下，固定通信设施和骨干链路易受破坏或干扰。无人平台可根据任务需要充当临时通信中继，与地面网络、卫星通信及其他节点协同，为局部区域补充覆盖，并在部分节点失效时提供替代路径，其价值在于增加通信网络的部署灵活性与恢复能力。2025年8月，美国海军陆战队为MQ-9“死神”无人机集成SkyTower II空中网络扩展吊舱的相关测试完成，该吊舱使无人机能够充当跨域通信与数据中继节点，支持分散部队在广阔与对抗环境中的指挥控制与态势共享。

3、由依赖卫星导航向多源定位与环境感知补充

测绘导航保障为部队机动、阵地部署和任务组织提供基础位置与地理信息。强电磁对抗条件下，卫星导航信号可能遭到干扰或欺骗。无人平台可用于更新道路、障碍物和局部地形信息，并结合惯性测量、视觉匹配、地形匹配等技术，为特定环境下的位置判断提供补充。2026年3月，以色列ASIO Technologies的NOCTA光学自主导航系统获美国防务承包商订单，用于无人航空器项目。该系统通过光学传感实现无GPS条件下的漂移抑制定位，已在真实作战任务中累计超过1万小时飞行时间，并可在卫星信号被干扰或欺骗环境下保持精确定位。

4、由人员直接作业向远程探查与无人辅助工程作业拓展

工程保障涉及通路开辟、障碍排除、危险区域探查等任务，部分环节风险高、人员暴露时间长。无人地面平台和遥控工程装备可在特定条件下承担现场探查、障碍识别、排雷或破障等工作，减少人员直接进入危险区域的需要。2025年4月，英国国防科学与技术实验室与Pearson Engineering联合研制的WEEVIL遥控扫雷犁系统完成试验。该系统安装于“勇士”步兵战车，配备全宽扫雷犁、先进遥控系统与车载摄像头，可由单人在数英里外操作，显著降低人员直接进入雷区的风险。

二、俄军在俄乌战场中的智能无人作战保障模式

从公开资料来看，俄军主要采取以无人机侦察引导火力打击、以战术软件加快目标信息传递、以通信中继和抗干扰导航拓展无人机作战能力的模式，重点强化无人侦察与炮兵等火力单元的协同，缩短从发现目标到实施打击的时间，并通过网状通信、遥控排雷等装备提升复杂战场环境下的作战保障能力。具体来看分为以下6个方面：

（一）依托无人侦察与火力协同缩短信息传递链条

俄军持续运用无人机开展前沿侦察，并将获取的目标信息用于战场态势判断、火力分配和后续行动组织。其价值不仅在于扩大观察范围、降低人员前出侦察的风险，更在于使前沿获取的信息能够及时传递至指挥和火力单元，减少传统侦察流程中的信息传递环节。美国陆军训练与条令司令部2025年5月发布的相关研究《俄罗斯战术：无人机系统融入俄军侦察体系》分析了俄军将无人机纳入侦察体系的方式，指出“海鹰-10”（Orlan-10）等无人机可用于发现、识别和跟踪目标，为炮兵等作战力量提供目标信息。

（二）推动侦察信息处理、共享与任务协同

随着无人机在战场上的使用频率增加，海量图像、视频和目标坐标对信息处理能力提出了更高要求。仅依靠操作人员人工识别、记录和传递信息，容易造成数据积压、重复侦察和任务衔接不畅。俄军尝试通过战术软件将无人侦察、数字地图、目标标注、火力校正和任务管理等功能连接起来，使无人平台采集的信息能够更快进入后续指挥流程。美国战略与国际问题研究中心2026年2月发布的相关研究提到俄军正发展战术软件以加速侦察信息流转，分析了俄军战术态势感知系统“Svod”以及“Glaz”“Groza”等软件。

（三）利用无人平台发现关键电磁节点

俄军无人侦察的对象已不局限于人员、车辆和阵地，也逐步涉及乌军电子战设备、雷达和无人机操作人员等目标。通过发现这些节点，俄军能够进一步组织后续行动，削弱对方的侦察与信息保障能力。英国皇家联合军种研究所2025年报告指出，截至2025年8月，俄军越来越多地使用无人机识别乌军电子战阵地、雷达、指挥所、无人机操作人员、炮兵和加固阵地，并结合炮兵、多管火箭炮、滑翔炸弹及其他无人打击平台实施后续攻击。

（四）通过Mesh网络和机动中继拓展通信覆盖

俄军相关实践显示，其正在探索利用Mesh网状通信和地面中继设施，增加信息传输路径，改善部分无人平台的通信条件。《新乌克兰之声》2026年10月9日刊发的相关报道援引乌克兰总统国防技术顾问谢尔希·别斯克列斯诺夫的说法称，俄军正在使用去中心化Mesh网络和地面中继设施，为部分无人机提供通信及航迹修正支持。报道还提及，相关中继节点可能设置在白俄罗斯、俄占乌克兰地区及目标区域附近，以扩大网络覆盖范围。

（五）利用光学景象匹配降低对卫星导航的依赖

俄军部分无人机采用光学景象匹配技术的相关报道，反映出其正在探索利用地面图像提供辅助位置参考，降低对卫星导航信号的依赖。Euromaidan Press于2026年10月11日报道称，乌克兰国防技术顾问别斯克列斯诺夫披露，俄军部分无人机采用了名为“Susanin”的图像导航系统。该系统通过机载相机获取地面图像，并与预先存储的地形影像进行匹配，以辅助确定位置和维持飞行航迹。报道提及，类似技术已在俄罗斯的Molniya、V2U和Lancet等自杀式无人机上被发现，相关导航系统也被报告用于Geran-4、Geran-5等机型。

（六）无人平台在工程通路保障中的辅助运用

无人平台可以将操作人员与危险作业区域适当分离，减少工兵直接暴露于危险环境中的必要性。实际应用中，俄军使用Uran-6遥控无人排雷平台开展雷场清理和爆炸物排除作业。相关报道显示，该平台曾在乌克兰相关地区开展排雷作业，俄方也曾根据战场使用经验推进平台改进。2023年6月，Army Recognition报道称，Uran-6正在进行相关改进，涉及防护和通信等方面。

三、乌军在俄乌战场中的智能无人作战保障模式

从公开资料来看，乌军主要采取以数字化作战平台统合战场信息、以人工智能辅助目标识别、以分布式无人平台执行任务的模式，依托DELTA等系统汇集前线情报，利用AI工具处理无人机影像，并结合商业卫星通信、光纤控制等技术维持无人平台运行，突出信息共享、快速协同与多种技术手段的灵活组合。具体来看分为以下4个方面：

（一）依托Starlink与空中中继拓展通信链路

乌军的通信保障较为依赖卫星通信系统，同时探索利用搭载通信终端的无人机改善前沿区域的连接条件。与单纯依靠地面通信设施相比，空中中继能够在一定程度上克服地形遮挡和地面通信天线覆盖不足的问题。Meduza于2026年10月16日刊发的报道《乌克兰军方如何使用星链——如果特朗普政府彻底切断其卫星通信，将会发生什么？》指出，乌军部分无人机搭载Starlink终端，在前线充当中继节点，为其他无人机和遥控地面车辆提供通信连接。报道还称部分用于中程任务的无人机携带通信终端并承担中继功能，相关行动涉及前线后方约50至150公里区域，并为无人机与遥控地面平台之间的信息交换提供支持。

（二）依托数字化作战系统打通信息处理流程

乌军的数字化作战系统整合战场信息、作战规划和无人系统协同功能，并将Vezha视频分析模块、Avengers人工智能识别平台等工具纳入相关系统。乌克兰国防部2024年10月称，Vezha可支持军方分析数百路无人机视频，并每日识别、分类4000多个情报目标。

（三）通过光纤控制与光学导航应对战场电子干扰

乌军围绕无人机抗干扰能力，探索了光纤控制与光学导航等不同技术路径。光纤控制通过光纤传输控制信号和相关数据，降低无人机对无线电链路的依赖；光学导航则通过识别地面图像或场景特征辅助确定位置、修正航向，降低对卫星导航信号的依赖。2025年2月，Euromaidan Press报道乌方正在测试名为Shovkopryad的光纤模块，相关设计面向多类型无人平台，旨在提高无人机在无线电干扰环境下的控制稳定性。另据2026年4月LIGA.net报道，乌方Perun相关光学导航方案的制造方声称，该方案能够在缺少GPS信号的情况下工作，并识别卫星导航欺骗等情况。

（四）运用遥控无人排雷平台降低人员工程作业风险

在战场工程保障方面，乌军使用Ratel Deminer等地面无人平台开展远程排雷作业，以减少人员直接进入危险区域的需要。2024年3月，Kyiv Post报道称，Ratel Deminer曾在顿涅茨克地区斯维亚托希尔斯克附近的实际雷场开展测试，相关报道提及当地存在多种俄军布设的反人员地雷。

四、俄乌战场中智能无人作战保障模式面临的主要问题

（一）通信链路与中继节点脆弱，保障体系存在断联风险

俄乌双方都在通过卫星通信、地面中继和Mesh网络等方式延伸无人系统的通信覆盖范围，但通信链路越深入前线，越容易受到电子干扰、节点打击和外部服务限制等因素影响。俄罗斯利用Mesh网络和地面中继设备延伸部分无人机的通信覆盖范围，但中继节点及其部署位置可能成为对方侦察和打击的对象。2026年9月5日，乌克兰国际文传电讯社援引乌军总参谋部消息称，乌方打击了俄罗斯布良斯克州兹林卡附近的一个Mesh网络中继节点。而乌克兰方面对外部卫星通信服务的依赖，则体现了另一类通信风险。美联社2026年10月15日报道，Starshield服务受到限制期间，乌军部分无人机任务受到影响，反映出外部通信服务的可用性可能直接影响无人作战任务执行。未来，随着双方持续强化电子战和反无人机能力，单一通信路径的可靠性难以得到保证，建立多链路备份、节点冗余和快速恢复机制，将成为智能无人作战保障面临的共同挑战。

（二）导航与抗干扰技术仍有适用边界，复杂环境下的可靠性有待检验

为降低对卫星导航和传统无线电控制的依赖，俄乌双方均在探索图像匹配导航、光学导航、光纤控制及自主控制等技术路径。但这些方案只能缓解特定类型的干扰，并不意味着无人平台能够完全摆脱环境和技术条件的限制。一方面，俄罗斯为部分无人机采用Susanin光学导航方案，试图通过实时地面图像与预存图像进行匹配，降低对卫星导航信号的依赖。2026年10月13日，Business Insider援引乌方相关人士的分析指出，云层、降雨和雾可能遮挡地面景象，影响图像识别与航迹匹配。另一方面，乌克兰则在探索光纤控制与光学导航等替代方案。二者解决的问题不同，也各自受到适用条件约束：光纤控制依赖物理链路和平台活动条件，光学导航则受到视觉条件、图像质量和匹配精度影响。相关技术能否在复杂战场环境中稳定运行，仍需结合实际测试和部署情况判断。

（三）信息融合与智能识别仍受数据质量制约，信息过载可能影响决策效率

俄乌双方的实践表明，虽然无人平台获取的信息不断增加，但并不意味着信息处理效率和整体协同能力必然同步提升。俄罗斯方面，无人侦察与后续火力协同仍面临信息传递和体系整合挑战。美国陆军训练与条令司令部2024年4月18日发布的研究《俄罗斯难以将其最有效的无人系统融入作战体系》指出，俄军Orlan-10、Orlan-30无人机虽然在战场侦察和火力支援中发挥作用，但其效能仍受到系统整合、目标信息传递和人员训练等因素制约。乌克兰方面，虽然数字化信息处理能力有所提升，但目标识别准确性和信息研判压力仍不容忽视。乌克兰国防部2024年10月14日宣布，Vezha视频分析平台已接入DELTA作战系统，可支持无人机实时视频分析及相关作战信息共享。与此同时，大量无人机视频和目标提示也会增加信息筛选与人工核验的压力。2026年9月发表于SAGE期刊的一项研究讨论了俄乌战场无人机操作中的警报饱和、信息不完整与决策压力，反映出无人系统操作人员在复杂环境下可能面临信息负荷过重的问题。

五、对我国的启示

（一）避免将无人平台建设等同于保障能力建设

俄乌战场表明，无人平台只有深度融入侦察感知、信息处理、通信传输和指挥协同流程，才能真正发挥保障价值。我国发展相关能力，应从实际任务需求出发，统筹无人平台、传感器、通信网络、地理信息与指挥信息系统建设，重点解决不同装备与软件之间的数据互通和跨层级协同问题。既要关注单个平台的性能指标，更要重视多源信息汇集、目标信息快速流转以及保障行动与作战行动的稳定衔接。

（二）提升复杂电磁环境下的信息保障韧性

俄乌双方的实践充分说明，通信和导航链路既是无人系统发挥作用的基础，也是对方实施干扰和打击的重点。我国应重视多种通信手段的协同配置、关键链路的备份冗余、导航抗干扰能力以及失联条件下的安全运行机制，增强系统在通信受限、定位异常和部分节点失效时的持续工作能力。同时，应统筹电子战与无人保障系统的协同运用，防止保障措施之间相互干扰。

（三）坚持人工智能辅助与人工判断相结合

乌克兰DELTA、Vezha与Avengers等实践表明，人工智能可以辅助处理海量视频、识别目标和提升信息筛选效率，但识别结果仍受到数据质量、目标伪装和场景变化的显著影响。我国应重视训练数据的真实性、代表性和持续更新，建立算法测试、结果核验与运行评估机制，明确不同任务场景下人工智能的适用范围和人工介入节点，避免将自动识别结果直接等同于可靠情报。

（四）完善无人保障力量的分散部署与抗毁机制

无人平台及其操作人员、控制设施和通信节点可能成为对方重点侦察与打击对象。发展智能无人作战保障能力，应兼顾前沿感知能力与保障节点的生存能力，合理配置不同平台和信息节点，完善任务接替、信息备份和系统快速恢复机制，避免保障体系过度依赖单一平台、单一通信链路或少数关键节点。

（五）建立面向实战的持续验证与快速迭代机制

俄乌战场技术变化快，装备与软件必须在真实任务需求中持续改进。我国应建立从训练测试、任务使用、效果评估到技术升级的闭环机制，重点检验无人系统在通信受限、电子干扰、复杂地形和数据质量下降等条件下的实际表现。对新技术的评价不能停留在实验室指标或厂商演示，而应以任务完成率、信息准确性、协同效率、抗干扰能力和系统可靠性等指标进行综合检验。

（六）加强自主可控与开放协同之间的统筹

乌克兰对外部卫星通信服务的依赖表明，外部技术可以在短期内补足能力，但关键服务的可用性、使用条件和持续供给并不完全由使用方掌握。我国应加强关键通信、定位、信息处理和软件系统的自主保障能力，同时推进不同装备与系统之间的标准化、模块化和兼容性建设，减少因单一供应商或单一技术路线造成的体系脆弱性。

六、结语

俄乌战场显示，智能无人作战保障正从单一无人平台执行辅助任务，逐步向无人感知、信息融合、通信传输与指挥协同相互衔接的方向发展。俄罗斯的实践突出体现了无人侦察与火力运用的结合，并尝试借助战术软件提升信息处理效率；乌克兰则在数字化战场管理、多源信息共享和人工智能辅助分析方面形成了具有代表性的实践。与此同时，双方均面临通信链路脆弱、导航与抗干扰技术适用边界、数据质量制约以及保障节点易受打击等共同问题。这些案例说明，发展智能无人作战保障不能只追求平台数量和智能化程度，更应注重体系协同、信息可靠性、复杂电磁环境适应能力以及持续迭代机制。对我国而言，关键是立足实际任务需求，将无人平台、智能技术与作战保障体系有机结合，在实战化检验中不断提高保障能力的可靠性、韧性和整体效能。（完）

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