【A&D 技術窺探】一體化 C-UAS 反無人機系統：AI 如何破解蜂群的不對稱威脅？
- Sonya
- 10月29日
- 讀畢需時 7 分鐘
秒懂重點：沒有這項技術，就沒有新世代戰力
想像一個場景：數十架成本僅 2000 美元的自殺無人機，正以蜂群之姿撲向我方價值數十億的關鍵基礎設施或海軍艦艇，指揮官面臨一個殘酷的選擇：發射一枚造價 100 萬美元的防空飛彈將其擊落嗎？這場「經濟帳」從一開始就輸了。
這就是現代戰爭最致命的「不對稱威脅」，一體化反無人機系統 (Integrated C-UAS)，就是為了解決這個困境而誕生的，它不是單一的武器，而是一個由「AI 教練」指揮的「專業防禦團隊」。這個團隊裡有：
「千里眼」雷達：負責大範圍搜索。
「狙擊鏡」光電/紅外線攝影機：負責精確識別。
「順風耳」射頻偵測器：負責竊聽無人機的通訊。
「干擾手」電子戰系統：負責切斷其訊號 (軟殺)。
「神射手」高能雷射或機砲：負責物理摧毀 (硬殺)。
而AI 教練 (指揮控制系統)的核心任務，就是在 1 秒內判斷來襲的是無害的「鳥」還是致命的「無人機」，並自動指派成本效益最高的武器去反制，若缺乏這套「一體化架構」，我們就只能用昂貴的「大砲」去打廉價的「蚊子」，直到彈藥庫存與國防預算被活活耗盡。
關鍵技術白話文：原理與劃時代挑戰
過去的技術瓶頸：為何傳統架構已無法應對威脅？
過去數十年的傳統防空系統，如愛國者或標準二型飛彈，是為了應對「大、快、貴」的目標（如戰鬥機、巡弋飛彈）而設計的。用它們來對付「小、慢、廉」的無人機，面臨三大瓶頸：
感測盲區：大型雷達的訊號處理邏輯，會刻意過濾掉如鳥類般的低空慢速目標，導致無人機在其眼中形同「隱形」。
無法應對蜂群：傳統防空系統的火控通道有限，能同時接戰的目標可能只有個位數。面對數十架同時來襲的蜂群，系統會瞬間「飽和」而崩潰。
極端不符成本效益：如前所述，這是最根本的問題。用百萬美元的飛彈打千美元的無人機，是敵方最樂見的消耗戰。
核心技術原理是什麼？
一體化 C-UAS 的核心原理是「分層防禦」與「AI 賦能決策」，它將「殺傷鏈」(Kill Chain) 的每一步都做到極致優化，確保用最合理的資源解決威脅。
分層偵測 (Layered Detect)：沒有任何一種感測器能應對所有威脅。因此，系統會同時部署：
主動感測 (雷達)：使用特殊波形（如 Ku 波段）的 AESA 雷達，專門用於偵測低雷達截面積 (RCS) 的小型目標。
被動感測 (RF)：偵測無人機與其操作者之間的通訊訊號，無需主動發射電波，極為隱蔽。
融合識別 (Fused Identify)：這是「AI 教練」的第一個關鍵任務，雷達偵測到一個小點，系統會立刻指揮光電/紅外線 (EO/IR) 攝影機轉向該目標進行光學確認，AI 演算法會即時比對資料庫，在 1 秒內做出判斷：「威脅確認，是敵方『紅雀』無人機」，同時排除「誤判，是隻老鷹」。
優先排序 (Prioritize)：面對 30 個同時來襲的目標，AI 會根據其飛行路徑、速度、型號，自動判斷哪 5 架對我方威脅最大，並將其列為優先接戰目標。
成本效益反制 (Cost-Effective Defeat)：這是革命性的環節。AI 會根據威脅的距離與類型，自動選擇「武器」：
遠距離 (5公里外)：指派電子戰系統 (EW Jammer) 進行「軟殺」，干擾其 GPS 導航或控制鏈路，使其迷航墜毀。成本：極低。
中距離 (2-5公里)：指派高能雷射 (HEL) 或高功率微波 (HPM) 進行「硬殺」，燒毀其關鍵電子元件。成本：每發數美元。
近距離 (2公里內)：指派動能武器，如 30 公釐機砲發射「可程式化空炸彈藥」(Airburst Ammunition)，在無人機旁引爆，用破片將其擊毀。成本：相對低廉。
這樣設計的根本目的，是將決策迴圈從人類的「分鐘級」壓縮到 AI 的「毫秒級」，並確保每一次防禦的成本都與威脅的成本相匹配。
新一代技術的突破點
AI 賦能的威脅識別： 利用深度學習，系統能從複雜的背景雜波中，精準區分無人機與飛鳥，大幅降低誤報率。
感測器融合： 將雷達、光電、射頻偵測等多種感測器的數據「融合」成單一、清晰的戰場圖像，解決單一感測器易被欺騙的問題。
開放式系統架構 (MOSA)： 這是美國國防部強力推動的標準。它確保 C-UAS 系統像一個「開放平台」，軍方可以隨時插上 A 廠商的最新雷達、B 廠商的雷射砲，而不用被單一承包商（如 Raytheon 或 Northrop Grumman）綁死。
產業影響與應用
完整實現藍圖：從研發到實戰的挑戰
打造一套能應對蜂群威脅的 C-UAS 系統，是當今國防產業最複雜的系統整合挑戰之一，這也為台灣在雷達、光電、資通訊等領域的國防自主供應鏈提供了絕佳的切入點。
挑戰一：感測器前端的極限挑戰：在「雜波」中看見「蒼蠅」
在城市或複雜地形中，地面移動的車輛、建築物的反射、甚至樹葉的擺動，都會對雷達產生強烈的「雜波」，如何在這些雜波中穩定偵測到一架手掌大小的無人機，是首要難題。
核心組件與技術要求：
氮化鎵 (GaN) AESA 雷達：需要高功率、高靈敏度的 GaN 雷達，利用其先進的波形處理能力，從雜波中過濾出無人機的微弱訊號。
長波紅外線 (LWIR) 熱像儀：許多小型無人機的馬達熱訊號極低，需要極高靈敏度的 LWIR 感測器才能在夜間或惡劣天氣下將其辨識出來。
被動式射頻測向儀：能精準定位無人機控制訊號的來源，這對中科院等專精於電子戰與訊號情報的機構而言，是必須掌握的關鍵技術。
挑戰二：AI 決策核心 (C2) 的運算挑戰：戰術邊緣的「大腦」
C-UAS 系統的大腦——指揮控制 (C2) 系統——不能放在遙遠的雲端，它必須部署在第一線的戰甲車或軍艦上，這對「戰術邊緣運算」提出了嚴苛要求。
核心工具與技術要求：
強固型邊緣運算電腦：這台電腦必須能即時融合所有感測器數據、並在 1 秒內運行 AI 威脅分類模型與武器指派演算法。它必須能在沙漠的高溫、戰場的劇烈震動下穩定工作。這正是神基 (Getac) 這類台灣強固型電腦廠商的技術核心優勢所在。
AI 目標識別資料庫：AI 的訓練需要海量的真實數據。國防承包商正利用「數位分身」技術，在虛擬環境中生成數百萬種無人機的雷達與光電特徵，用以「餵養」AI 演算法。
挑戰三：多重反制手段的整合與開放架構
如何讓 A 廠商的雷達、B 廠商的雷射、C 廠商的干擾器，在同一個 C2 軟體下協同工作，而不是互相「打架」？
核心工具與技術要求：
模組化開放式系統架構 (MOSA)：這是系統整合的「遊戲規則」，C2 軟體必須提供標準化的數據介面（如美軍的 IBCS），讓所有子系統「即插即用」，這能確保系統（如我國自研的防空系統）未來能快速整合採購或自研的最新反制技術，而無需整套重寫。
高能雷射/微波 (HEL/HPM)：作為最低成本的「硬殺」手段，導能武器的成熟度是 C-UAS 系統能否在經濟上取得成功的關鍵。
應用為王：哪些國防裝備的命脈掌握在它手中？
C-UAS 已非「選配」，而是所有高價值單位的「標配」：
關鍵基礎設施防護：機場、港口、核電廠、發電站等，是無人機恐怖攻擊的首要目標。
野戰防空 (M-SHORAD)：保護前線的戰車與部隊免受無人機與迫擊砲的威脅，如美軍安裝在史崔克甲車上的 C-UAS 系統。
艦隊防空：如紅海上的驅逐艦，必須依靠整合的 C-UAS 系統，來應對飽和式的胡塞組織無人機攻擊。
要塞與基地防護：保護指揮中心、飛彈陣地等固定目標。
前瞻未來：技術普及的挑戰與下一波趨勢
當前的挑戰是進一步降低「硬殺」手段的成本，並提升 AI 對抗「AI 詐欺」(AI-Spoofing) 的能力。下一波趨勢將是「蜂群對蜂群」，即不再單純防禦，而是發展我方的「自主反制無人機蜂群」，利用 AI 在空中進行「獵殺」，實現更主動、更具彈性的防禦。
投資視角：為何「賣軍火鏟」的生意值得關注？
C-UAS 市場的爆發性增長，源於一個不可逆轉的現實：威脅（廉價無人機）的製造成本，永遠低於防禦（飛彈）的成本，這種「不對稱性」迫使全球軍隊必須永久性地投資於「更聰明、更便宜」的新型防禦手段。
這場競賽中，最值得關注的「軍火鏟」，並非單一武器製造商，而是那些提供「一體化架構」所需關鍵賦能技術的企業：
AI 指揮控制 (C2) 軟體：這是系統的「大腦」，是 Northrop Grumman (M-ACE)、Raytheon (LIDS) 等大廠的核心競爭力。
感測器前端：提供高靈敏度 GaN 雷達、EO/IR 感測器的廠商。
戰術邊緣運算硬體：提供能讓 AI 在前線運行的強固型電腦與伺服器。
導能武器 (DEW)：提供雷射與高功率微波等「低成本子彈」的廠商。
投資於這些構建「防禦生態系」的基礎技術，等於是分享了全球應對此一新型態威脅的長期、結構性紅利，這是一條由「不對稱作戰」的經濟壓力所驅動的、高確定性的成長賽道。
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