美科技媒体：新技术可以帮助美国军用无人机在无GPS环境下运行

抖音热门 2025年12月29日 14:34 1 cc

interestingengineering报道，现代战争中最脆弱的环节是什么?不是装甲不够厚,也不是火力不够猛,而是那些看不见的电磁信号。当敌方电子战系统启动,GPS卫星信号被干扰或欺骗,依赖定位导航的军用无人机瞬间就会变成盲目游荡的空中孤儿。佛罗里达公司Safe Pro刚刚推出的AI算法,试图解决这个让各国军方头疼已久的难题。

Safe Pro在二零二五年十二月公开了升级版的SPOTD技术——这个名字是"Safe Pro目标威胁检测"的缩写,听起来有点拗口,但功能相当硬核。升级后的系统能让无人机在GPS信号完全缺失的环境下继续执行侦察、威胁识别和地图构建任务,而且处理速度比之前快了十倍。这项技术将在二零二六年于德克萨斯州胡德堡举行的美国陆军概念聚焦作战人员实验中正式亮相,届时军方会检验它在实战条件下的真实表现。

从乌克兰战场反馈到算法突破

SPOTD的核心能力是视觉威胁识别和三维地图重建。系统通过分析无人机采集的视频画面,实时识别地雷、伏击无人机等小型爆炸威胁,并生成二维或三维战场地图。听起来不算太新鲜——毕竟计算机视觉技术在民用领域已经相当成熟,但军事应用的难度完全不在一个量级。

首先是数据质量问题。军用无人机通常在快速移动中拍摄,画面会模糊、抖动,光照条件也经常很差。更要命的是,战场上的威胁目标往往经过伪装,一个埋在土里的反坦克地雷和周围环境几乎没有区别。Safe Pro声称他们已经分析了超过二百二十万张真实战场图像,覆盖一万一千四百公顷的区域,识别出四万一千多个威胁点。这个庞大的数据集是SPOTD算法训练的基础,也是它区别于实验室产品的关键——每一张图像都带有GPS标记的地理空间数据,相当于给AI提供了精确的"答案"。

但真正的技术突破在于GPS拒止环境下的运行能力。这项功能是应乌克兰战场用户的要求开发的——在实战中,俄罗斯的电子战系统经常干扰GPS信号,导致乌军无人机失去定位能力。Safe Pro的解决方案是采用视觉惯性导航技术,也就是让无人机通过摄像头和惯性测量单元来判断自己的位置和姿态,而不依赖卫星信号。

这种技术在学术界被称为VSLAM,即视觉同步定位与地图构建。原理并不复杂:无人机在飞行过程中不断拍摄地面画面,AI算法识别画面中的特征点——比如建筑物角落、道路交叉口、树木轮廓等,然后通过追踪这些特征点在连续帧中的位置变化,计算出无人机的移动轨迹。同时,惯性测量单元提供加速度和角速度数据,帮助修正视觉算法的误差。两种信息融合后,系统就能在没有GPS的情况下确定无人机的精确位置。

该方案还能将处理时间缩短至多 10 倍。（图片仅供参考）桑戈斯蒂/安纳托利亚

十倍速度提升背后的工程优化

Safe Pro强调他们的算法能将处理时间缩短至十倍,这在军事应用中意义重大。传统的SLAM算法计算量巨大,往往需要在地面站的高性能计算机上运行,处理延迟可达数秒甚至数十秒。但战场态势瞬息万变,延迟几秒钟可能就意味着目标已经移动或威胁已经发动攻击。

Safe Pro的优化策略包括两个方面。首先是算法层面的改进,他们开发了专有的地理空间AI算法,能够更高效地提取和匹配图像特征。其次是部署架构的灵活性——SPOTD既可以在亚马逊云服务上运行,也可以部署在边缘设备上。在云端运行时,系统可以利用强大的计算资源处理海量数据,适合需要详细分析的任务。而在前线作战时,边缘部署模式让算法直接在无人机或地面控制站的处理器上运行,实现毫秒级的实时响应。

有意思的是,SPOTD还提供了"仅快速测绘模式",不进行威胁检测,专门用于情报侦察任务。这种模式下处理速度更快,能够快速生成战场地图供无人地面车辆规划路线使用。这说明Safe Pro很清楚不同作战场景的需求差异——有时候指挥官需要全面的威胁评估,有时候只需要快速了解地形就够了。

从技术路线来看,Safe Pro的方案与学术界最新进展保持一致。麻省理工学院在二零一九年发布的Navion芯片实现了仅两毫瓦功耗的实时视觉惯性导航,证明这项技术可以在小型无人机上应用。苏黎世联邦理工学院在二零二四年的研究则展示了纯视觉和惯性传感器实现的自主飞行系统,成本低廉且重量轻。Safe Pro的商业化产品显然吸收了这些学术成果,并针对军事需求做了大量工程优化。

实战检验与未来挑战

Safe Pro董事长丹·埃德伯格表示,这些增强功能为客户带来了"显著的作战优势",使SPOTD成为"最严苛电子战环境下寻求可操作情报的不可或缺工具"。这番话虽然有营销色彩,但并非空穴来风。乌克兰战场已经证明,在GPS拒止环境下保持无人机作战能力至关重要。俄军在顿巴斯地区大量部署Krasukha-4等电子战系统,这些系统能够干扰方圆三百公里内的GPS和通信信号。如果没有替代导航方案,无人机编队会失去协同能力,单机也容易迷失方向或坠毁。

但VSLAM技术也有局限性。它严重依赖视觉信息,在沙尘暴、大雾或夜间等能见度低的环境下性能会大幅下降。虽然可以使用红外摄像头部分缓解这个问题,但红外图像的细节远不如可见光图像丰富,特征提取难度更大。此外,视觉导航的累积误差问题也不容忽视——随着飞行距离增加,位置估计误差会逐渐积累,最终可能偏离实际位置数十米甚至上百米。

Safe Pro计划在二零二六年的美国陆军演习中展示SPOTD的实战能力,这将是一次关键的验证。军方会在模拟的电子战环境下测试系统的鲁棒性,包括GPS信号完全丧失、部分干扰、欺骗攻击等多种场景。如果SPOTD能够通过这些测试,很可能获得美国国防部的正式采购合同,成为标准化的无人机作战系统组件。

从更宏观的角度看,Safe Pro的技术反映了未来战争的一个重要趋势:传统的导航定位基础设施正在成为攻击目标,而不再是可靠的保障。当太空资产和电磁频谱都可能被对手封锁时,军事系统必须具备"自主感知"能力,不依赖外部信号也能完成任务。这种能力不仅适用于无人机,也将扩展到地面车辆、水面舰艇甚至单兵装备。AI算法在这个转型中扮演核心角色,因为只有足够智能的系统才能在信息匮乏的环境下做出正确判断。问题是,当所有人都在开发类似技术时,下一轮的竞赛又会在哪里展开?

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