據外媒報道，英國陸軍正加緊研發一款名為“阿斯加德”（Asgard）的AI目標定位系統。該系統依托先進通信網絡和新型算法，可在幾分鐘內完成威脅目標監測與鎖定，大幅提升遠程打擊效率。目前，該項目已獲得英國國防部超10億英鎊（約合13.45億美元）的資金支持。當前，AI目標定位系統憑借其高效、精准的特點，已成為多國軍事技術研發的重點領域。

從信息提取到智能決策

AI目標定位系統是一種利用計算機視覺、傳感器融合及AI算法等技術，實現對特定目標的自動識別、空間坐標計算及屬性分類的智能系統。其核心流程是：系統通過傳感器（攝像頭、雷達等）獲取環境感知數據，隨后運用模型進行數據分析處理，以識別預設類別目標，並計算輸出目標精確位置信息。

早在冷戰時期，就有關於目標探測技術的相關研究。在當時的技術條件下，這類技術主要依賴硬編碼規則和簡單模式匹配進行基礎探測識別，處理信息能力非常有限。比如，早期衛星偵察識別系統僅能識別導彈發射井等大型、高對比度目標，面對復雜環境或偽裝目標時往往束手無策。

20世紀末至本世紀初，隨著機器學習技術的發展，AI目標定位系統迎來重大突破。這一時期，這類系統開始具備從數據中學習目標特征模式的能力。美軍在科索沃戰爭期間部署的相關系統已能結合可見光和紅外圖像，通過預先輸入的目標特征進行概率性識別，一定程度上提升目標識別的處理速度和情報輸出效率。然而，受限於當時的算法和數據規模，這些系統的識別精度和泛化能力（機器學習算法對新數據的適應能力）仍然有限，且很大程度上依賴人工輔助識別。

真正推動AI目標定位系統發生革命性變化的轉折點，是21世紀初深度學習技術的突破性進展，其中又以其經典算法——卷積神經網絡技術的快速發展為代表。該算法可通過多層次提取圖像特征，使計算模型在一定范圍內識別經過偽裝或局部遮擋的目標。同時，計算硬件的發展和大型標注數據集（機器學習訓練的重要資源，幫助機器通過海量數據學習提升模型性能和泛化能力）的出現，為訓練復雜深度學習模型提供了基礎。在此階段，AI目標定位系統開始從單純的信息提取逐步向智能決策轉變。

重構傳統殺傷鏈

當前，AI目標定位系統的研究聚焦三大方向——多模態數據融合、邊緣計算及系統自主性提升。

AI目標定位系統不再局限於單一數據源的分析，而是通過融合可見光、紅外、合成孔徑雷達、電子信號、開源情報及聲學數據等多源信息，構建全景式目標態勢圖，為作戰決策提供支撐。例如，北約此前測試的AI目標定位系統能將無人機視頻、無線電截獲信號和社交媒體信息進行關聯分析，實現對高價值目標的精准定位。

所謂邊緣計算，是指在靠近數據產生的源頭就近處理信息，這種分布式計算框架的發展使得信息處理從雲端下沉至戰術邊緣（如無人機、戰車平台），實現從傳感器到射手鏈路的近實時化。如無人機在執行任務時會實時收集數據，將數據傳至雲端處理后再返回，可能會有延遲。邊緣計算讓無人機可利用機載設備直接處理數據並做出實時反應。這樣不僅能提高反應速度，還能減少數據傳輸的帶寬需求和延遲，讓系統更高效可靠。

與此同時，多國科研團隊正致力於提升裝備系統的自主能力。例如，美國空軍研究實驗室正在推進“金帳汗國”（Golden Horde）自主協同制導彈藥項目。該項目通過網絡化技術，使無人機能夠自主協作，無需依賴人工干預，從而提升作戰效率和靈活性。

新技術的突破性應用使得AI目標定位系統正重構傳統殺傷鏈。通過多源異構數據的實時處理、邊緣計算的快速響應、自主決策的深度嵌入，AI目標定位系統可快速定位對手通信節點、雷達輻射源或關鍵網絡節點，為電子戰和網絡戰提供重要支持。其作戰流程從發現到決策再到打擊的環節被壓縮至分鐘級，較傳統模式提升數十倍效能。英國“阿斯加德”AI目標定位系統正是這一趨勢的具體體現。

技術困局與認知突圍

需要注意的是，當前的AI目標定位系統很大程度上依賴復雜的深度學習技術。由於深度學習算法架構復雜，其決策過程難以被理解和追蹤，導致系統得出的結論缺乏透明度和可解釋性。這種情況易產生“黑箱”效應，即AI的決策過程像一個神秘的黑匣子，人們無法了解其背后的邏輯和依據。比如指揮員無從得知系統如何認定某一目標為重要軍事設施而非民用建筑。

數據依賴性是AI目標定位系統的另一個關鍵弱點。該系統嚴重依賴於多源異構的訓練數據，其識別准確率需建立在大量高質量且標注精准的特定場景數據基礎上。然而，實戰數據的稀缺性使得訓練數據集難以全面覆蓋復雜的戰場環境。此外，數據標注過程耗時費力，且難以統一標准，其復雜性也對標注人員提出更高要求。

值得關注的是，數據質量缺陷或標注偏差可能引發系統模型失准。敵方可通過數據污染、算法模型攻擊、通信干擾等手段，誘使系統生成虛假目標熱力圖，導致指揮人員誤判戰場態勢。破解這一困局，需要同步推進戰場數據生成技術、算法能力提升和網絡安全防護體系的建設，確保AI目標定位系統在復雜數據環境和對抗威脅中保持高效識別能力，成為未來戰場上的“火眼金睛”。（張詩宏 陳李輝）

分享讓更多人看到