一、引言
无人机因其低空、低速及难以探测的特性，对传统防空和安保措施构成了严峻挑战。全球安全机构、军事组织及民用航空等领域正面临如何高效、精确识别和应对无人机威胁的紧迫问题。无人机种类繁多，飞行行为多变，从消费级到商用级，各具不同性能和探测特性。此外，无人机群协同作战等新型飞行模式，使常规反无人机措施面临巨大挑战。其低空飞行、隐蔽性强及高机动性，让传统雷达和视觉监控系统难以实时探测和有效应对，特别是部分无人机采用隐蔽飞行模式，如低空低速飞行或规避监测系统，进一步增加了探测难度。
近年来，人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了新路径。人工智能在机器学习、深度学习等领域的突破，使其在图像识别、数据处理、自动决策等方面展现出巨大潜力。反无人机系统引入人工智能，提升了智能探测识别、精准跟踪预警、智能决策反制及无人机蜂群反制等能力。当前，反无人机系统正朝着集成化、智能化、自动化方向发展，逐步摆脱对单一传感器或防御手段的依赖，如雷达、射频干扰、激光武器等，解决了探测盲区、反应迟缓、资源浪费等问题。
人工智能技术能有效整合多传感器数据，如雷达、光学传感器、射频监测、红外成像等，提高系统综合探测能力和抗干扰能力。在应对复杂环境和动态威胁时，人工智能能自动优化系统配置，减少人为干预，提升反应速度和精准度。随着无人机技术不断进步，未来智能化无人机及群体协同作战能力将日益增强，反无人机系统需不断进行技术更新以应对挑战，在此过程中，人工智能的持续进步将是提升反无人机技术性能的关键。
二、国外人工智能反无人机系统发展现状
当前，在综合指挥控制系统方面，美国的FAAD C2利用人工智能进行数据分析、决策和战斗管理，能迅速防御无人机并在极短时间内制定交战计划，提升了智能化和作战效能。美陆军“泰坦”系统则整合多项技术，自动收集、分析多域情报数据，实时为作战单位提供敌情信息，增强指挥、通信及侦察效率，还支持远程精确打击，并具备自动精确跟踪和识别目标的能力；而英国的NiDAR系统能快速集成传感器和效应器，通过人工智能自动分析数据评估威胁，提供行动建议，缩短决策周期。此外，NiDAR还能实现态势感知与协同作战，与其他系统联动提升整体效能；
在探测干扰系统方面，美国MatrixSpace“矩阵空间”AI雷达系统结合先进传感器、人工智能和雷达原理，能实时探测、识别和跟踪空中与地面目标。其内置AI算法能自动处理数据，通过深度学习提高识别精度。系统具备四维探测能力，轻便易携，操作简便，提供实时态势感知，助力用户决策。它能自动识别跟踪无人机等低空飞行物，灵活适应不同场景，并可与其他安防系统集成，增强整体安全防护；Anduril Industries推出的Pulsar是首个模块化、多任务人工智能电磁战系统，能在战术边缘迅速识别并应对当前及未来电磁频谱威胁，比传统系统更快适应战场变化。Pulsar集成GPU计算、机器学习算法和软件定义无线电技术，实现射频机器学习，支持电子对抗、反无人机等多种电子战功能。其模块化设计可调整并集成于地面车辆或飞机，支持跨域分布式作战。该系统独特先进，能智能探查电磁频谱，快速部署新电子战效果；
在定向能系统方面，美国陆军快速能力和关键技术办公室正在加速LOCUST激光武器系统的研发，该系统由BlueHalo制造，结合高能激光器，利用先进技术消除无人机威胁。LOCUST配备多摄像头和雷达模块，便于移动和集成多种载荷。人工智能在其中快速识别传感器数据，推荐最佳解决方案，提升反无人机速度和识别能力。人工智能还能整合不同传感器信息，支持反制措施，处理复杂计算，显著缩短反应时间；另外，以色列Drone Dome是经过实战检验的反无人机系统，提供全天候防御。它由拉斐尔公司制造，集成电子干扰器、传感器和人工智能，能检测并消除无人机威胁。系统采用激光技术，可实施软或硬杀伤，对环境的破坏小。其人工智能技术和传感器使威胁识别更准确，攻击更快。军民皆适用，可保护脆弱目标。Drone Dome响应迅速，附带损害小，能与其他设备集成。其激光拦截由C4I系统指导，能在几秒内摧毁目标，且支持未来扩展和外部系统连接；
在区域立体防控系统方面，美国AirShield™系统是一个高度集成、模块化解决方案，适用于多种场景，可根据需求定制扩展。它能与其他防御平台协同作战，提供大范围防护。AirShield采用Trusted Mission AI自动配对武器与威胁，并注重网络弹性，整合攻防网络战略应对威胁。融合人工智能和机器学习技术，系统能自动分析威胁、优化策略，并在多目标情况下进行有效决策；此外，以色列ReDrone系统也运用先进的人工智能算法，集成多种传感器快速检测识别无人机，区分类型及型号。通过深度学习和机器学习不断优化识别准确性。系统能实时追踪定位无人机，预测飞行路径，并考虑环境因素确保准确性。根据无人机威胁程度，智能选择拦截策略，如切断联系、屏蔽信号、发射拦截器等。ReDrone具备强大的态势感知能力，整合分析多传感器数据，生成战场态势图，提供预警支持。系统支持自主操作和远程控制，显著提高防御效率，降低误报率，增强了战场适应性；
在火力打击系统方面，美国的Zero Mark FCS火控系统可安装在步枪上，通过传感器、机器视觉和软件算法自动探测、锁定并击落小型无人机。该系统能降低射手击落无人机的难度，提高命中率，且易于在不同步枪上安装拆卸。Zero Mark FCS的特色在于其电动铰接式枪托，能自动修正瞄准点，提升射击精度，系统还能捕获目标信息，计算最佳瞄准点，甚至在某些配置下防止误射；以色列EdgeRCWS智能火控反无人机系统结合AI、自动化武器控制和先进传感器技术，实现快速响应、精确拦截和多目标作战。EdgeRCWS能检测、识别、追踪无人机，并迅速发起拦截，采用机炮、火箭弹等武器精准打击。它还能通过电子战、网络干扰等手段干扰敌方无人机，具备灵活部署特点，适应各种战术环境。系统利用高精度传感器自动识别跟踪无人机，结合AI技术采取智能决策反应，支持多目标追踪拦截，此外其人工干预功能确保系统灵活可靠；
在网捕系统方面，2020年4月4日，美国福特姆技术公司宣布开发出新的具有AI功能的F700 Drone Hunter。F700可以针对单个，多个或基于群的威胁提供可互换的对策，其新型轻质碳纤维车架可以提高运动能力和速度。F700可以执行多种类型的反无人机对策，并根据在保护区以外数英里处检测到的动态威胁，实时部署它们。底盘系统具有有效载荷卡扣，能与支持AI的发射和飞行软件集成。F700实时做出AI决策，为检测到的威胁选择合适的效应器。还支持在城市地区飞行的复杂算法；以色列Iron Drone利用人工智能技术自动识别、追踪并捕捉无人机。通过高清摄像头、传感器及深度学习算法（CNN），它能区分无人机与鸟类，实时追踪，并根据无人机类型（民用、军用等）和行为模式自动设定捕获优先级。AI算法结合多种传感器预测目标轨迹，确保捕捉精准，同时规划飞行路线和捕捉角度以避开障碍物。其人工智能技术还能根据环境数据选择最佳捕捉时机，适应不同天气和电磁环境，减少误报，提高目标识别的准确性。此外，Iron Drone的AI技术能与其他系统协同作战，综合分析多传感器数据，优化防御策略，高效管理多个捕捉任务。
在自杀式无人机及巡飞弹系统方面，美国Bolt-M由Anduril的Lattice战术软件平台驱动，内置先进AI/机器学习，能自动探测、追踪动态目标并执行飞行任务。它支持自主航点导航，通过触摸屏界面轻松调整，让操作员能更容易的管理复杂任务；俄罗斯“Izdeliye-53”的特点在其自动制导系统，它集成了人工智能制导系统，能够自主识别并攻击目标，无需人工操作即可通过自动制导系统工作。这种智能化的设计，大大提高了无人机的作战效率和准确性，使其能够在复杂的战场环境中迅速锁定目标，实施精确打击。
由此可见，当前国外人工智能技术在反无人机领域的应用已经取得了显著进展，呈现出多元化、高效化和智能化的特点。其中美国和以色列在这一方面仍处在领先地位，且在各类反无人机系统中都有所应用。而随着技术不断发展，反无人机系统将更加智能、高效和可靠，为应对无人机威胁提供更加有力的支持。
（欲了解这部分的详细内容，请参见睿海智库研究报告——《人工智能技术在反无人机系统中的应用研究》）
三、基于人工智能的反无人机系统发展趋势
一是在指挥控制方面，将人工智能融入任务式指挥系统，为操作人员提供持续分析能力，尤其针对基地防区内的空中轨迹。人工智能能够从先前记录的数据中分析和识别模式。反无人机任务式指挥系统应将先前记录的威胁数据存储在秘密的云存储库中，以便人工智能识别系统在整个战区范围内访问，以人类操作员无法达到的速度和精度整合空中轨迹数据。人工智能识别和鉴定威胁空轨并及时向人类操作员发出警报的能力将降低任务饱和度，并使操作员能够保留最终的空轨鉴定权。将人工智能纳入航迹识别将提高操作员识别的准确性，并缩短识别威胁所需的时间，增加向地面部队发出迫在眉睫的威胁警报的时间，从而保存战斗力。利用机器学习算法分析雷达跟踪、全动态视频等探测数据，实现敌我识别，增强任务指挥系统的目标识别能力。同时，利用人工智能深度学习技术，累积建立数据库，对无人机进行目标识别分析；强化学习技术则通过红蓝对抗推演，搜索多种作战方案，预测战场走势，辅助反无人机决策。此外，人工智能技术还能实现战中仿真推演、战场设计及系统更新（这也对指控系统软硬件提出新要求）。
人工智能的大语言模型在经过持续锻炼的情况下，能支持战场指挥人员临时设计战法，提供软件系统服务，实现人类语言指令的分解与执行，使指挥领域覆盖至人工智能机器与系统，成为指挥员的高级参谋与超级助手。在反无人系统中，由于人工智能的加持，其精准识别、攻击与自主协同能力大大提升，可根据目标特点临机设计攻击模式，选择最适合的方式、角度、距离、弹药量和战术，实现最大效率与效果的攻击，推动无人作战的发展。
二是在目标探测方面，通过人工智能图像处理、模式识别等计算机技术对输入的图像进行处理，基于目标几何和统计特征，无人机探测系统能从不同复杂程度的干扰背景中检测识别出无人机目标，并对目标进行定位。
三是在定向能系统方面，构建一种基于人工智能技术的信息化支持系统，采用大规模数据处理、模型推断和自主学习等技术，对战场上的实时信息进行分析和判断。同时，实时监测定向能武器运行状态和外部环境情况，实现当场指挥和快速决策，减少定向能武器的误伤率，提高作战效能。
四是在多层次区域立体防御系统方面，人工智能算法能够处理来自雷达、光电传感器等设备的信号，准确识别出敌方飞行器、导弹等空中威胁，并将其分类为不同的威胁等级，实现对空中目标的实时监测和预警。通过集成传感器网络和数据分析算法，能够实时收集和处理来自多个传感器的数据，形成对空中威胁的全面监测。一旦检测到潜在威胁，系统会立即发出预警信号，人工智能技术继而实现智能决策和协同作战。
根据实时战场信息，人工智能算法自动评估不同防御策略的效果，并选择最优方案进行执行。同时，系统与其他防空系统进行协同作战，通过数据共享和智能决策，实现多个武器系统的协同攻击。此外，人工智能算法可以根据目标类型、速度、高度等参数，自动调整弹药的发射角度、速度和轨迹，以提高拦截成功率。此外，系统还可以通过对历史数据的分析，不断优化。
五是在火力打击方面，利用AI深度学习和计算机视觉技术分析来自雷达、红外传感器、光学传感器等不同平台的数据，快速识别并分类不同类型的目标，如敌方坦克、飞行器、舰船、导弹等，根据目标的动态变化和特征（如速度、形态、热成像等）进行判断，减少误识别或漏识别的可能。AI对多个目标进行同时跟踪和识别，并根据目标的威胁等级、打击优先级进行智能排序。这样，火力打击系统能够在有限的时间和资源下，优先打击最具威胁的目标，确保防御效能的最大化。此外，利用AI系统实时获取战场态势数据，动态调整目标识别模型并进行实时跟踪。对于快速移动的目标，如战斗机、导弹、无人机等，AI能够持续更新目标位置和轨迹，确保打击精度。在火力打击中，AI根据目标类型、距离、攻击方式（如弹道导弹、空对地导弹、火炮等）选择最佳的打击手段，并制定最优的打击路径和时机。
AI能够根据目标的识别结果、威胁评估以及预设的打击策略，自动决定最适合的火力打击方案并进行执行。对于高速飞行的敌方导弹或无人机等，人工智能系统能够在几乎没有人工干预的情况下，自动判断是否发起拦截，以及选择合适的武器系统进行打击。根据实时战场态势，智能调配各类火力资源。当多个目标同时出现时，AI能够自动分配火力资源，优化打击顺序和时间，避免资源浪费。例如，如果一枚敌方导弹对目标威胁较大，AI系统会优先调度最合适的拦截武器进行拦截。
六是在动能拦截方面，在动能拦截系统中，人工智能技术用于无人机自主识别与分类。通过高清晰度摄像头和传感器，结合深度学习算法（如卷积神经网络CNN），能够实时处理图像并识别飞行中的目标——不仅能够区分不同类型的无人机（如民用、军用、商用等），还能与其他无关物体（如鸟类、飞行器等）进行区分，从而大大减少误识别的概率。
人工智能技术在实时追踪与路径规划方面也发挥着重要作用。利用AI算法实时追踪目标的运动轨迹，并使用多种传感器（如雷达、红外摄像头、光学摄像头等）结合AI模型对目标的速度、方向、轨迹进行预测。从而使得系统能够精确调整捕捉设备的位置，以确保网捕设备能够准确捕捉无人机。此外人工智能还可以根据目标的动态特性（如速度、轨迹、空中姿态等）实时调整捕捉路径，提高捕捉的精确性。另外，AI能够根据识别的目标和威胁程度自动确定捕获的优先级，并选择合适的捕捉时机和角度。人工智能实时决策，为检测到的威胁选择合适的效应器进行拦截。最后，利用人工智能技术精确控制系统，确保捕获的无人机能够安全降落到地面，避免了可能造成的二次伤害或损失。
七是在无人机反制无人机方面，构建一个自主可控的基础前沿技术体系与系统，集成尖端的人工智能算法、机器学习技术和计算机视觉算法,提升无人机自主能力。在感知和传感方面,结合先进的计算机视觉人工智能算法，感知和理解周围环境，实现无人机自主目标检测、跟踪和识别。另外可通过集成GPS制导、光电和红外传感器，以及图像处理功能，利用人工智能，自主识别和追踪目标。对无人机实现精确制导，在任务执行过程中，保持对移动或隐藏目标的视觉或声音覆盖，并利用避障算法，提高自主行动的即时性和准确性。
四、小结
因此综合来看，在反无人机系统的研发以及反无人措施的制定与优化中，人工智能技术可广泛应用于多个关键环节。首先，可构建一个全面详尽的无人机数据库，并在此基础上建立无人机威胁云数据库，该数据库收录过往所有无人机威胁事件中的无人机信息，借助人工智能图像识别技术，精确识别目标无人机的型号。另外通过人工智能算法深度处理雷达及光电传感器信号，科学划分无人机危险等级，实现目标的实时监测与预警，同时依据战场实时数据智能选择最优反制策略。
其次，利用人工智能机器学习技术，模拟红蓝双方对抗场景，进行战中仿真推演，记录并保存可行的战术策略，以备实战之需。再者，训练人工智能大语言模型，提升其指令理解能力与执行能力，使之能够辅助决策指挥，实现指令的精准分解与高效执行。此外，构建基于人工智能技术的信息化支持系统，该系统采用大规模数据处理、模型推断及自主学习等先进技术，对战场实时信息进行深度分析与准确判断，为指挥决策提供有力支持。
最后，在动能拦截武器方面，人工智能技术可应用于实时追踪与路径规划功能，通过人工智能预测目标路径，精确调整撞击或捕捉的角度与位置，确保拦截的精准性。而在瞄准型反无人机系统中，人工智能则能负责锁定目标位置，利用智能算法辅助射击，显著提升射击的准确性。
