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電玩訓練出的「AI 殺手」:國防科技新創 Mara 如何以低成本破解無人機消耗戰?

創業小聚

更新於 3小時前 • 發布於 4小時前 • Harper Chen

總部位於舊金山的國防科技新創 Mara,於 8 月 26 日宣布完成 700 萬美元的 Pre-Seed 輪募資。本輪資金由投資風格以「大膽押注顛覆性科技」著稱、最早下注 OpenAI 的風險投資機構 Khosla Ventures 領投,其投資方還包括 a16z 旗下 Speedrun 加速器、Palm Drive Capital、Night Capital、Protagonist、Freedom Fund、Indicator Fund 等。

Mara 目前的核心產品,是一套名為 Spike 的反無人機自主防禦系統,透過電玩模擬訓練 AI 攔截機,以「無人機對抗無人機」的撞擊方式,精準瓦解現代戰場上致命的自殺式無人機威脅。

領投方 Khosla Ventures 的合夥人 Nicole Fraenkel 在接受《Tectonic》訪問時提到,「Mara正在建構的反無人機自主防禦系統,成本比我們見過的任何方案都低上數個量級。」

Mara 目前的核心產品,是一套名為 Spike 的反無人機自主防禦系統Mara 旗下的反無人機自主防禦系統 Spike,包含 Spotter 偵測雷達與 Seeker 微型攔截機。

除了備受投資人關注外,Mara 今年更入選北大西洋公約組織(NATO)的 DIANA 創新加速器計畫,與英國、捷克、波蘭與烏克蘭等國展開開發合作,已取得首筆付費訂單。甚至也在軍用市場外,協助南韓商業港口執行民用反無人機的安全試點計畫。

這家 2024 年才成立的新創,是如何在短短兩年內走到實戰驗證與商業部署?

答案要從現代戰場的改變開始說起。

無人機戰爭的成本革命

在俄烏戰爭等現代衝突中,自殺式無人機(FPV)已成為大量部署的低成本武器。它們可以從不同方向快速接近目標,甚至以「蜂群」方式發動攻擊,讓過去依賴傳統飛彈、電子戰系統的防禦模式顯得不符成本效益。

傳統防空飛彈與硬殺系統的造價昂貴,要攔截一台造價僅數百美元的無人機成本竟高達約 20 萬美元。這種「用大鯨魚去對抗小蝦米」的不對稱防守模式,將會迅速耗盡防禦方的資金與彈藥。

為此,Mara 打造出核心產品 Spike。

Spike 是一套分散式、低成本且具備自主防禦能力的硬殺(Hard-kill)反無人機系統。不同於以電磁波干擾、信號阻斷等方式致使功能癱瘓的軟殺(Soft Kill)系統,其運作邏輯並非干擾敵方的無人機,而是直接找到它、追上它,然後撞上去。

整套系統主要由 Spotter 與 Seeker 兩個部分組成。

Spotter 負責「看見」威脅。它整合視覺與被動聲學感測器,也可以搭配低發射功率的 W 頻段雷達,透過 AI 辨識與追蹤無人機。

且 Spotter 與主動發射電磁波訊號的電子戰設備不同,它採取的是「被動偵測」,這代表系統在偵測目標時,不需要持續暴露自己的電磁波位置。對需要避免被敵方反向定位的軍事場景而言,是十分重要的設計。

當 Spotter 發現威脅後,接下來便交給 Seeker。

Seeker 是一款重量約 300 公克的微型攔截式無人機,由發射管直接射出,最高速度約每小時 200 公里,有效接戰距離則約 1.5 公里。

它搭載紅外線熱成像與 AI 目標辨識能力,能自行計算飛行路徑,不使用炸藥而透過高速飛行產生的動能直接撞擊目標,以物理撞擊方式粉碎敵機。

此外,Spike 系統的設計並非僅限於一對一攔截。

一個 Spike 感測部署站最多可配備 48 架 Seeker 攔截機,且重新裝填發射台的時間不到 1 分鐘。在面對大量無人機同時襲擊時,這樣的高容量的設計讓防禦方擁有更高的「彈藥深度」,使其有能力在短時間內連續迎擊多波次的攻擊。

搭配其分散式、能向多個方向同時射擊的「網狀節點」防禦架構,讓 Spike 得以應對大規模的蜂群式攻擊。

把戰場搬進電玩遊戲裡

Mara 用大量、低成本、自動化的攔截機,去消耗攻擊型無人機的方式,在成本花費上也展現出效益與可行性。

目前 Spike 整套系統的售價約落在 3 萬至 10 萬美元,Seeker 的單機成本目標則設定為不超過威脅目標的兩倍,理想狀態甚至希望做到接近 1:1。

根據 Mara 團隊的說法,他們的方案相較次優的攔截系統便宜將近 20 倍。

除了硬體方面的成本,Mara 另一讓人印象深刻的則是與傳統國防巨頭截然不同的技術壁壘。

傳統軍事系統往往需要大量真實世界的數據,常需以實體飛行測試來累積戰術資料,但這在真實戰場上既耗時又昂貴。

而 Mara 的做法,則是利用「電玩遊戲」的模擬器。

Mara 自行開發了 3D 電玩模擬器,不只讓 AI 在虛擬環境中自行探索,更將模擬驅動的 AI 與「真實玩家的操作數據」深度結合,來訓練其攔截機的自主性。

他們在模擬器中收集優秀玩家對抗、閃躲與進攻的真實遊戲操作數據。讓 AI 透過觀察這些人類玩家千奇百怪、刁鑽的飛行軌跡與戰術策略,來學習如何進行預判,進而規劃出能精準撞擊敵機的「最優攔截路徑」。

Mara 的願景是利用這種玩遊戲訓練法,打造出一整群高度自動化的戰術機器人。而 Spike 系統中的 Seeker 攔截機,就是這個計畫的第一步。

「我 6 歲時讀的第一本書是《戰爭遊戲》(Ender's Game)。」Mara 的創辦人暨執行長 Daniel Kofman 在 a16z Speedrun 的介紹資料中提到,他從小對這個描述人類透過電玩模擬器,在不知情的狀況下指揮太空艦隊消滅外星威脅的科幻故事感到著迷。

這似乎也解釋了為什麼國防新創 Mara 能拿下 a16z Speedrun,這個以遊戲與科技(Games x Tech)為主題的加速器投資。

創業是一門生意還是使命?

「親身經歷了烏克蘭的示威運動、承接家族使命反法西斯主義、我所認識的好人無故被轟炸而死。」Daniel Kofman 在 a16z Speedrun 詢問創業動機的介紹資料中接續寫到。

Daniel Kofman 的父母皆來自烏克蘭,在過去幾年,他多次深入烏克蘭戰場前線,親眼目睹現代戰爭的轉變。他與 Mara 的共同創辦人暨技術長 Sriram Raghu,早在 2013 年高中時期便是摯友,兩人從大學時期就開始共同投入無人機技術,曾在宿舍裡為美國國土安全部(DHS)的計畫,親手打造戰術型 FPV 無人機原型;之後又共同創辦深科技電力新創 Optivolt,旗下研發的抗遮蔭太陽能板,更曾出貨給 Anduril 等國防科技企業及政府機構。

這段從無人機、能源科技一路累積而來的技術經驗,也成為兩人打造 Mara 的重要基礎。目前,Mara 正持續推進 Spike 的產品化,預計在 2026 年底推出固定式版本,優先部署於軍事基地與重要據點; 2027 年推出車載式與可攜式版本,並同步擴大生產規模。

(參考資料:Tech Funding NewsForbesa16z SpeedrunTECTONICMara)

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