防空警報(bào)拉響！面對(duì)廉價(jià)無人機(jī)海，昂貴導(dǎo)彈系統(tǒng)竟束手無策？

一百架無人機(jī)同時(shí)出現(xiàn)在雷達(dá)屏幕上，其中九十架是誘餌，十架是真正的攻擊者。

傳統(tǒng)雷達(dá)操作員面對(duì)這個(gè)場景，幾乎注定會(huì)崩潰。而這，正是現(xiàn)代無人機(jī)戰(zhàn)術(shù)的核心設(shè)計(jì)邏輯。

中國軍事科學(xué)家近期公布了一項(xiàng)重要進(jìn)展：通過將新型人工智能算法與逆合成孔徑雷達(dá)技術(shù)結(jié)合，研究團(tuán)隊(duì)在初步試驗(yàn)中顯著提升了雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)低空無人機(jī)群的探測與識(shí)別能力，尤其是在區(qū)分誘餌無人機(jī)與真實(shí)攻擊目標(biāo)方面取得了突破性成果。

要理解這項(xiàng)技術(shù)的價(jià)值，首先要理解它試圖解決的問題有多棘手。

無人機(jī)群戰(zhàn)術(shù)的核心是利用數(shù)量制造認(rèn)知過載。大量低慢小目標(biāo)同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生海量雷達(dá)回波信號(hào)，這些信號(hào)與地形、建筑物、雨水、海面產(chǎn)生的背景雜波相互疊加，形成極度嘈雜的信號(hào)環(huán)境。傳統(tǒng)雷達(dá)依賴固定算法和人工判讀，在這種環(huán)境下的目標(biāo)分辨能力會(huì)急劇下降。

防空雷達(dá)領(lǐng)域?qū)＜摇⑷珖f(xié)委員徐進(jìn)直言：“大量無人機(jī)會(huì)產(chǎn)生壓力，阻礙雜波檢測，對(duì)大量無人機(jī)進(jìn)行精確探測需要巨大的處理能力，這對(duì)傳統(tǒng)的雷達(dá)探測構(gòu)成了挑戰(zhàn)。”

烏克蘭戰(zhàn)場提供了最生動(dòng)的教科書案例。俄軍“沙赫德”系列無人機(jī)的大規(guī)模使用，以及胡塞武裝對(duì)紅海目標(biāo)發(fā)動(dòng)的混合攻擊，反復(fù)驗(yàn)證了同一個(gè)戰(zhàn)術(shù)邏輯：用廉價(jià)數(shù)量消耗昂貴的防空資產(chǎn)，并在飽和攻擊中為真正的致命彈頭創(chuàng)造突防窗口。

面對(duì)這一威脅，單純依靠提升雷達(dá)硬件功率已經(jīng)無法解決問題。真正的瓶頸在于信號(hào)處理的速度與智能化程度。

中國研究團(tuán)隊(duì)給出的解決方案，是將機(jī)器學(xué)習(xí)算法嵌入逆合成孔徑雷達(dá)的信號(hào)處理流程。

逆合成孔徑雷達(dá)本身并不是新技術(shù)，它通過分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的多普勒頻移，從多個(gè)角度對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行成像，能夠捕捉比普通雷達(dá)更豐富的目標(biāo)特征信息。這項(xiàng)技術(shù)此前主要用于對(duì)艦船和飛機(jī)的精細(xì)識(shí)別，但將其應(yīng)用于低空慢速小型無人機(jī)的實(shí)時(shí)分辨，在技術(shù)難度上是一次顯著跨越。

AI算法在其中承擔(dān)的核心工作，是從海量回波數(shù)據(jù)中快速提取有意義的特征模式。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立起不同類型無人機(jī)的“特征指紋庫”，在實(shí)時(shí)處理過程中將接收到的信號(hào)與庫中特征進(jìn)行高速匹配，從而判斷哪些目標(biāo)具有攻擊性質(zhì)，哪些屬于誘餌或無害飛行物。

這套邏輯本質(zhì)上是在做一件事：把原本需要有經(jīng)驗(yàn)的雷達(dá)操作員花費(fèi)分鐘級(jí)時(shí)間完成的判斷，壓縮到毫秒級(jí)的自動(dòng)處理流程中。

研究團(tuán)隊(duì)來自國有國防技術(shù)集團(tuán)下屬研究機(jī)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)此前已有多款預(yù)警雷達(dá)和低空探測雷達(dá)系統(tǒng)的研發(fā)背景，具備從實(shí)驗(yàn)室成果向裝備轉(zhuǎn)化的完整工程化能力。

中國的這項(xiàng)進(jìn)展，發(fā)生在全球各主要軍事強(qiáng)國爭相攻克反無人機(jī)難題的大背景下。

美國方面，DARPA長期資助多個(gè)AI輔助防空項(xiàng)目，雷神公司和洛克希德·馬丁公司均在積極開發(fā)集成機(jī)器學(xué)習(xí)能力的新一代雷達(dá)系統(tǒng)。以色列拉斐爾公司的“無人機(jī)穹頂”系統(tǒng)，以及英國BAE系統(tǒng)公司的射頻探測方案，也都在將AI信號(hào)處理作為核心技術(shù)路線。

各方的技術(shù)路徑有所不同，但殊途同歸，都指向一個(gè)共同目標(biāo)：在信號(hào)層面區(qū)分威脅與干擾，而不是等到目視確認(rèn)才做出反應(yīng)，因?yàn)槟菚r(shí)往往已經(jīng)太晚。

值得注意的是，這場技術(shù)競賽本質(zhì)上是進(jìn)攻與防御的持續(xù)博弈。無人機(jī)制造方同樣在研究如何規(guī)避AI雷達(dá)的識(shí)別，比如通過改變飛行模式、材料特性或編隊(duì)策略來混淆特征庫。這意味著AI雷達(dá)的“特征指紋庫”需要持續(xù)更新，否則可能在對(duì)手迭代后迅速失效。

從更宏觀的角度看，AI與雷達(dá)的深度融合，正在重塑防空系統(tǒng)的基本架構(gòu)。從被動(dòng)等待信號(hào)到主動(dòng)學(xué)習(xí)識(shí)別，從依賴人工判斷到機(jī)器實(shí)時(shí)決策，這一轉(zhuǎn)變的速度和深度，將在很大程度上決定未來戰(zhàn)場上誰能在無人機(jī)蜂群面前守住防線。

技術(shù)競賽沒有終點(diǎn)，但此刻的每一步進(jìn)展，都在改變戰(zhàn)場規(guī)則。