小型、低成本无人机，特别是人工智能（AI）驱动的无人机集群（“蜂群”），已从辅助性侦察工具转变为重塑现代战术、作战理论和指挥控制架构的核心力量。从2020年的纳卡冲突到持续的俄乌战争，再到中东地区的各类武装对抗，小型无人机以其非对称优势、低成本和高饱和攻击能力，深刻改变了战场的面貌。本报告旨在全面分析现代冲突中小型无人机的核心运用策略，特别是AI赋能下的集群作战模式；探讨这些策略如何重塑指挥与控制（C2）架构及通信需求；并系统梳理针对这一新兴威胁的探测、拦截与反制技术体系。
1.小型无人机运用策略的演进：从单兵到智能蜂群
现代战争见证了小型无人机作战范式的快速迭代。最初，其应用主要集中于单机或小编队执行情报、监视与侦察（ISR）任务，或进行简单的“投弹”式攻击。然而，自2022年以来，尤其是在俄乌冲突的催化下，战术思想发生了根本性转变：从单机操作大规模转向了由5至30个单位组成的小型无人机集群（蜂群）作战。这些集群通常由四旋翼、六旋翼无人机与“神风”式游荡弹药混合编成。
这一转变的核心驱动力在于，通过数量优势实现三大战术目标：
1.突破与饱和敌方防空系统：利用大量低价值目标消耗昂贵的防空弹药，为高价值空中资产或地面部队开辟通道。
2.提供持久化的ISR覆盖：通过集群轮换与协作，对关键区域进行不间断的监视，消除战场“迷雾”。
3.实现低成本高效的动能打击：以极低的成本对敌方人员、轻型装甲、火炮阵地和后勤节点造成持续性杀伤与破坏。
为了让大规模集群在复杂电磁环境和动态战场中有效运作，基于人工智能的自主性成为不可或缺的关键技术，因为单个操作员无法实时遥控数十架无人机。
1.1. AI赋能的集群控制算法：战场应用的“黑箱”
冲突双方均已在实战中部署了多种AI驱动的集群控制算法，这些算法赋予了无人机集群前所未有的自主协同能力。尽管具体实现细节高度保密，但根据观察到的战术效果和相关技术研究，可以归纳出以下几种已投入实战的算法族系：
算法族冲突中的典型应用功能示例系统/名称
基于强化学习(RL)的策略网络嵌入在乌克兰“Delta”和“Rogue”等四旋翼无人机集群的板载处理器（如NVIDIA Jetson）中。策略网络通过学习自主选择航路点、规避障碍、并决定何时盘旋或攻击。无需中央规划器，实现对动态城市地形和敌方火力压制的在线实时自适应。据报道为“Delta-Swarm”（乌克兰志愿者构建，2023-24年）
去中心化任务分配（基于拍卖/市场）据称俄罗斯“猎户座”（Orion）游荡弹药集群（5-10个单位）使用反向拍卖机制，每个无人机根据自身剩余燃料、视线和目标威胁等级进行“竞标”，自主分配打击目标。减少对高带宽上行链路的依赖；无人机通过短程网状网络进行局部协商，实现高效资源匹配 。据报道为“Orion-Swarm”（俄罗斯国防部，2023年）
基于行为的集群（Boids风格）+避障据观察，俄乌双方的“神风”集群（俄方“Kamikaze-Swarm”，乌方“Hummingbird”）均采用简单的集群规则（凝聚、分离、对齐），结合AI增强的障碍物检测（如基于CNN的深度估计），用于快速穿越城市峡谷。提供鲁棒的编队保持能力，计算负荷低；即使在GPS被拒止的环境下也能有效工作。“Kamikaze-Swarm”（俄罗斯，2022-23年）
多智能体强化学习（MARL）用于协同攻击乌克兰“Rogue”集群据称使用“集中训练/去中心化执行”（CTDE）的MARL框架（如PPO算法），学习协同打击时机（例如，对单个雷达站进行多角度同时攻击） 。无需中央实时指挥，实现纳秒级的时间同步，显著降低打击延迟，提高突防成功率。“Rogue-Swarm”（据称为乌克兰国防创新单位项目，2023年）
分布式共识/群体智能用于目标识别俄罗斯“Zadira”反无人机系统（防御性使用）据称集成了共识算法，允许多个传感器节点融合视觉AI的探测结果，共同决定何时发射高功率微波。提高探测可靠性，减少误报，使防御集群能够自我进行威胁优先级排序。“Zadira”系统（俄罗斯，2024年）
1.2.城市作战与空地协同战术
在建筑物林立、视线受阻的城市环境中，小型无人机的作战优势尤为突出。它们能灵活穿梭于街道、楼宇之间，提供传统侦察手段无法企及的三维战场态势感知。
典型的空地协同战术流程如下：
1.空中侦察与警戒：无人机前出，对步兵分队即将进入的街道、建筑物进行侦察，识别伏击点、狙击手和敌方火力配置。
2.目标指示与火力引导：无人机发现目标后，将其实时位置和图像数据传输给后方步兵或地面火力系统（如坦克、迫击炮），引导精确打击。
3.越顶攻击与压制：装备小型弹药的无人机可直接对屋顶或高层建筑内的敌方目标进行“越顶”攻击，或在步兵冲击时提供伴随火力压制。
4.毁伤评估（BDA）：打击完成后，无人机可迅速飞抵目标区域，进行实时毁伤评估，为下一轮攻击或战术调整提供依据。
这种协同作战模式显著提升了作战效能。尽管精确的量化数据在冲突中难以获得，但模拟实验和战场报告显示：
任务时间缩短：一项美军实验表明，通过无人机为坦克提供目标数据，从发现敌方车辆到坦克炮塔转向目标的时间从52秒缩短至24秒，减少了一半以上。
人员伤亡降低：无人机承担了最危险的前沿侦察和“探路”任务，极大降低了地面部队暴露在未知威胁下的风险，从而显著减少人员伤亡。
ISR覆盖效率提升：据报道，在哈尔科夫地区的“侦察-打击”任务中，乌克兰使用的“Delta-Swarm”使ISR覆盖范围增加了3倍，打击延迟从12秒降至4秒。
2.对指挥与控制（C2）架构的颠覆性重塑
AI驱动的无人机集群不仅是战术层面的革新，更从根本上动摇了传统的、自上而下的指挥与控制（C2）架构。这种变革体现在控制模型、数据处理、通信带宽和网络韧性等多个方面。
2.1.关键架构转变：从“中央集权”到“边缘智能”
下表对比了传统C2与集群赋能的新型C2架构之间的核心差异：
特征传统C2 (预集群时代)集群赋能的C2 (后AI时代)
控制模型集中式控制：由单个操作员或地面站通过高带宽数据链为每架无人机规划详细航路点。混合/去中心化控制：操作员仅下达高级“意图”（如“搜索并摧毁X区域目标”），集群利用内置算法自主分配任务。
数据处理云端/中心处理：依赖高带宽链路将实时视频、GPS等遥测数据传回后方进行分析决策。边缘中心处理：绝大多数感知、导航和决策在无人机板载AI模块上完成；仅需交换轻量级状态数据包（约10kbps）。
命令延迟每架无人机的命令延迟通常> 1秒，受限于数据链路和后方处理时间。集群内部协调延迟降至< 0.2秒，因为决策在本地（边缘端）做出，反应极快。
网络韧性脆弱：单一数据链的丢失或被干扰，可能导致整个机群瘫痪，存在“单点故障” 。高韧性：采用网状（Mesh）网络和自主备用逻辑，即使上行链路被干扰，集群仍能继续执行任务 。
2.2.通信带宽影响：数量级的降低
AI赋能的边缘计算带来了通信效率的革命性提升。由于视频等高带宽数据流不再需要实时回传，整个系统的通信压力大幅减小。
指标(Metric)预集群(单机无人机)集群(AI赋能)
单机上/下行数据速率2–5 Mbps (主要为高清视频+遥测数据)50–200 kbps (仅为状态+协同数据包)
10机集群总带宽需求20–50 Mbps (线性叠加)≤ 2 Mbps (协同通信开销远小于视频流)
峰值突发带宽~10 Mbps (多机同时传输视频，需专用频谱)~1 Mbps (状态包突发，可容纳于现有战术VHF/UHF频段)
网络韧性单点故障：链路丢失即失效网状网络自愈：丢失单个节点对整体容量影响< 10%
这种带宽需求的急剧下降，使得无人机集群不易受到电子干扰。敌方必须同时压制或干扰大量、低功率、频率可能还在跳变的网状网络节点，才能有效削弱集群的作战能力，这在技术和资源上都极具挑战性。
3. “矛”与“盾”的博弈：小型无人机反制策略
随着小型无人机威胁的日益凸显，一套“探测-跟踪-拦截”一体化的多层次、多手段反制体系（C-UAS）正在快速发展。
3.1.探测与预警技术
由于小型无人机具有低、慢、小（LSS）的特点，雷达散射截面积（RCS）小，声、热信号微弱，单一传感器难以有效探测。因此，必须采用多种技术融合的手段。
雷达探测：采用针对性优化的多普勒雷达或相控阵雷达，如瑞典的“长颈鹿”AMB雷达，能够探测到RCS极小的目标。其探测距离依据目标大小和环境，通常在3至10公里范围。
无线电射频（RF）探测：通过被动监听无人机与地面站之间的控制信号或图传信号，可在10公里甚至更远的距离上发现无人机，并能识别其型号和制造商。
光电/红外（EO/IR）探测：利用高清摄像头和红外热成像仪进行搜索和跟踪，在探测到目标后进行精确识别和锁定，是后续拦截的关键环节。
多源数据融合：将来自雷达、射频、光电等多种传感器的数据进行融合处理，利用AI算法进行关联分析，可以极大提高探测概率，降低虚警率，并形成完整的空情态势图。
3.2.拦截与压制手段
反制手段可分为“软杀伤”和“硬杀伤”两大类。
软杀伤（Soft-kill）：主要通过电子战（EW）手段实现。
通信与导航干扰：这是目前最主流、最有效的软杀伤方式。通过向无人机发射大功率干扰信号，压制其GPS/GLONASS导航信号或2.4/5.8GHz的控制链路，使其失控、迫降或返航。乌克兰战场上广泛使用的 Bukovel-AD系统就是典型代表，它能有效探测并压制多种无人机的控制和导航通道。
协议欺骗/劫持：通过模拟地面站信号，向无人机发送虚假指令，从而接管其控制权。
硬杀伤（Hard-kill）：通过物理方式摧毁无人机。
动能武器：包括使用编程引信的高射炮（如俄罗斯57毫米Derivatsiya-PVO防空系统）、小型导弹（如美国援助乌克兰的VAMPIRE系统），甚至动用“拦截无人机”进行空中格斗 。
定向能武器（DEW）：这是目前最具发展前景的硬杀伤技术。
高能激光武器：如以色列的“ 铁束（Iron Beam）”、美国的“ 寂静猎手（Silent Hunter）”和俄罗斯的“Zadira”，以光速交战，每次发射成本极低（仅几美元），非常适合应对饱和式无人机攻击。
高功率微波（HPM）武器：通过发射强电磁脉冲，瞬间烧毁无人机内部的电子元器件，实现非动能区域毁伤。
其他物理手段：包括发射网枪捕获、利用无人机进行空中撞击等。
4.挑战与未来展望
尽管小型无人机和反无人机技术发展迅猛，但仍面临诸多挑战，并指向了未来的发展方向。
4.1.当前挑战与未解问题
问题描述
板载计算能力有限大多数小型无人机的计算能力仅为2-4 GFLOPS，这意味着深度学习模型必须经过大量剪枝或量化才能部署，限制了机上AI的复杂度和性能 。
对抗性干扰下的鲁棒性敌方电子战干扰仍可破坏网状网络的通信链路。集群需要具备更强的自主性，在与外界完全失联时，能自动切换到“独立作战”模式，依据预设规则继续执行任务。
法律与归因挑战自主致命无人机集群引发了关于交战规则（RoE）和战争责任的激烈辩论。为规避法律和伦理风险，目前大多数部署仍是“半自主”模式，即最终的开火指令需要“人在回路”中确认。
协调的可扩展性当集群规模增大（例如超过30个单位），通过通信达成“共识”的延迟会显著上升。目前，关于分层集群（大集群套小集群）等更高效的协调架构研究正在进行中 。
数据融合的准确性在去中心化的目标识别中，不同无人机可能对同一目标提交重复报告。高效、可靠的“数据去重”算法仍在发展成熟中，以确保战场态势的唯一性和准确性 。
4.2.未来发展方向
更大规模、分层化的集群作战：未来的无人机集群将不再是同构的扁平网络，而是由执行不同任务（侦察、攻击、电子战、通信中继）的无人机组成的、具备层级结构的“集群之集群”（Swarm of Swarms），实现更复杂的协同作战能力 。
与地面火力指挥系统的深度融合：无人机将更紧密地集成到地面部队的火力指挥网络中，实现从“传感器到射手”的无缝、自动化链接，将打击延迟压缩到极致。
强化的抗干扰网状通信：为应对日益复杂的敌方电子战（EW）威胁，开发具备认知、自适应和抗毁能力的“加固”网状通信技术，将是确保集群生存能力和作战效能的关键 。
5.结论
小型无人机，尤其是AI赋能的集群，已成为现代冲突中不可逆转的颠覆性力量。它们通过创新的运用策略，如分布式自主决策和空地协同，重塑了战场攻防节奏。其对传统指挥控制架构的冲击，正推动军事组织向更扁平、更敏捷、更具韧性的“意图驱动、边缘中心”模式转型。与此同时，围绕无人机探测与反制的“矛盾之争”也在不断升级，催生了从电子战到定向能武器的一系列尖端技术。
核心结论：战争的形态正在被算法和数据重新定义。从乌克兰“Delta”和“Rogue”集群展示的快速目标交战能力，到俄罗斯“神风”集群在城市巷战中的有效渗透，都证明了这一趋势 。未来的战场将属于那些能够最快、最有效地掌握并运用这些新兴技术，同时又能预见并反制其威胁的一方。这场由小型无人机掀起的军事革命，其影响深远，而我们今天所见的，或许仅仅是这场变革的序幕。
