930 件專利、200 架無人機集群亮相：中國如何建立無人戰爭優勢？
觀察俄烏戰爭的發展不難發現，無人機早已從輔助工具，轉變為左右戰場節奏的核心武器。從偵查、干擾到自殺式攻擊，低成本、高密度部署的無人機，正快速重塑現代戰爭型態。而在這場技術競賽中，中國正試圖從大自然汲取靈感，為 AI 武器系統打造更高層次的自主能力。
《華爾街日報》報導，中國多所軍工背景的大學與研究機構，近年投入大量資源研究「集群智慧」（swarm intelligence），並將老鷹、鴿子、狼群等動物行為模型，轉化為無人機群等武器的訓練素材。
從老鷹獵捕到鴿群閃避，中國用生態行為訓練無人機作戰
在北京航空航天大學（Beihang University）的一項研究中，工程師觀察老鷹如何鎖定最脆弱獵物，並將這種模式導入防禦型無人機，讓其能自動識別並擊毀敵方最弱單位。與此同時，進攻方無人機則模仿鴿子的閃避行為，學習如何躲避攻擊。
在一次模擬測試中，五對五的對抗只花費 5.3 秒，防禦方就全數擊落敵機。這項研究於 2024 年取得專利，成為中國軍工體系近年數百項集群智慧專利之一。
除了老鷹與鴿子，中國其他研究團隊也參考螞蟻、羊群、狼群、鯨魚等群體行為，提高無人系統的協作能力。去年 7 月，北京航空航天大學教授 Duan Haibin 在一場無人機會議中指出，中國研究人員也正在嘗試模擬鷹眼與果蠅視覺系統，以尋找無人機感知問題的解決方案。
無人機群成主戰力量，中國專利數量超越美國
《華爾街日報》整理的專利與採購資料顯示，自 2022 年以來，中國國防企業與軍事院校已發表超過 930 件與集群智慧相關的專利，美國同期僅約 60 件。
中國軍事理論界也明確將 AI 視為新一代作戰核心。根據報導，2024 年一份官方軍事論文指出，未來戰爭將由「演算法主導、無人系統為主力、集群作戰為主軸」。
這樣的布局，與中國龐大的無人機製造能力密切相關。美國智庫新美國安全中心資深研究員兼國防專案主任 Stacie Pettyjohn 分析指出，中國工廠目前生產全球超過 80% 的小型無人機，具備快速量產低價設備的優勢，讓「以量取勝」的集群戰術上具備現實可行性。
部分軍事專家指出，中國積極推動自主武器，也與其軍事文化有關。中國領導層長期對基層指揮能力缺乏信任，在高度集中指揮體系下，AI 系統被視為補足決策與執行落差的工具，有助於從中央遠端掌控戰場節奏。華府智庫 Jamestown Foundation 的開源情報專家學者 Sunny Cheung 則指出，中國希望透過無人系統彌補缺乏實戰經驗的弱點，利用演算法優勢壓制對手。
200 架無人機集群亮相，自主抗干擾成關鍵能力
《Tom’s Hardware》報導，中國解放軍近日在官媒展示新一代無人機集群系統，一名士兵即可指揮多達 200 架無人機協同作戰。這套系統由「Swarm I」與「Swarm II」平台發射，每次可同時釋放 48 架固定翼無人機，並透過內建智慧演算法，讓各單位在失去通訊時仍能自主協調行動。
中國國防科技大學研究人員指出，這些無人機具備反干擾演算法，可在電子戰環境下維持運作，即使失去操作者連線，也能繼續完成偵察與打擊任務。
此外，中國近年也測試無人機母艦、武裝機器狼等系統，並嘗試將地面與空中集群整合為「協同作戰體系」，強化多維度打擊能力。在台海衝突情境下，部分研究認為，中國可能先以飛彈攻擊，再派遣集群無人機長時間盤旋，搜尋防空與戰機目標，形成高密度壓制網絡。
烏克蘭與歐美同步加速，集群戰進入實戰階段
《金融時報》指出，無人機集群不只在中國發展迅速，烏克蘭、美國與歐洲也同步投入相關技術。
烏克蘭新創公司 Swarmer 已將集群系統投入超過 8 萬次實戰任務，並利用戰場累積的大量影片資料，訓練自主決策模型。該國建立的通用軍事資料庫，已成為訓練 AI 作戰系統的重要資產。
美歐方面，Auterion、Helsing 等公司也推出集群軟體，讓單兵可操作多架無人機，同時部署微波、雷射等反制系統對抗無人機集群攻擊。
分析認為，無人機集群的最大價值，在於「以少控多」與「飽和攻擊」，可快速消耗敵方防空資源，形成戰場壓倒性優勢。
自主殺傷風險升高，國際規範仍難落地
然而，AI 武器的快速發展，也引發倫理與安全爭議。《華爾街日報》報導，中國國防大學（National Defense University）科技戰略專家朱啟超警告，自主系統的黑箱決策可能導致誤判，甚至被用來掩蓋人為失誤責任。電子干擾、資料不足與系統整合問題，也可能讓集群在實戰中失控。
目前各國政府、科技監管機構以及部分 AI 系統的開發者都呼籲制定全球規則，限制該技術在戰爭中的使用，但報導觀察，各國普遍希望先掌握技術優勢，再談管制。中國解放軍退役大校周波指出，AI 軍事應用仍處於探索階段，其長期後果尚未被完全發現；中美兩國在同意任何限制之前，都想知道 AI 在戰場上到底能做什麼。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Wall Street Journal》、《Tom’s Hardware》、《Financial Times》，首圖來源：Unsplash