2025年航天军工行业专题研究：军工AI提速，无人装备先行

行业总览：AI 技术赋能国防建设和作战，颠覆传统作战模式

多国加速布局军用 AI 技术，投入力度持续提升

人工智能技术快速发展，推动作战加速进入智能化阶段，引发装备建设和作战模式变革。 纵观历史，在人类的工程技术发展史上，几乎没有任何一项尖端技术能够被军方所忽略， 人工智能亦是如此。当前以中美为代表的主要军事强国已逐步进入智能化作战阶段。 美军在军用 AI 领域先发优势明显，持续推进军事 AI 体系建设。美国作为人工智能的提出 者，早在 AI 技术刚提出的上世纪 60 年代，美军就持续探索 AI 技术在军事领域的用途。随 着 AI 相关技术的持续发展，AI 在战争中的作用被逐步明确，并给予了更高的战略定位，其 中美国防部于 2018 年发布的《2018 DoD AI strategy》强调了构建集中式人工智能开发基 础设施的必要性，要将国防部研究和工程部门的人工智能技术发展成果进行衔接，并在军 事理论和人工智能安全方面发挥国际领导作用；2020 年发布的《The DoD Data Strategy》 则将国防部设想为以数据为中心的组织，能够利用数据支持方面能力获得作战优势并提升 作战效能，同时将企业数据管理活动朝着 VAULTIS 目标框架的方向推进；2023 年美国防 部发布的《DoD Data,Analytics,and AI Adoption Strategy》则是在上述两份战略的基础上 更进一步推动国防部的数字化、智能化转型的纲领性文件。除此之外，美国的各军兵种也 陆续发布了关于人工智能的指导性文件，以求保持美军在智能化作战领域的全面优势。

战略指引下美军加大对人工智能的资金投入，与 AI 相关度高的领域国防预算保持高位。在 多个人工智能战略指导下，美军加大了在人工智能领域的投入。根据美国国防部 2024 年 12 月发布的《US DoD FY25 Budget Request》中关于打造持久竞争力（Building Enduring Advantage）的描述，2025 财年国防部计划投入 1,432 亿美元用于研究、开发、测试和评 估（RDT&E），其中又有 172 亿美元专门投入到人工智能、5G/更新的通讯技术等科学技术 研究中。此外根据美国国防部历年《Program Acquisition Cost by Weapon System》，当前 人工智能在军事中的主要应用领域——C4I 系统和科学技术开发这两项预算金额近年来保 持高位。其中 C4I 系统具体是指挥（Command）、控制（Control）、通信（Communications）、 计算机（Computers）和情报（Intelligence）的集成化军事信息系统，是美军现代战争信 息化、网络化、智能化的核心技术支撑，旨在通过高效整合信息流与指挥决策，提升战场 态势感知、决策速度和作战效能。

AI 技术发展加速智能化战争到来，我国国防和军队智能化建设提速。近几年人工智能（AI） 领域经历了突破性发展，技术、应用和影响力均显著提升，大语言模型（LLM）的崛起， 多模态能力的显著提升，标志着人工智能技术已逐步从专用 AI 向通用转变，对于人类社会 各方面的影响持续扩大，对国防建设、作战效能的赋能也有了显著提升。受 AI 相关技术发 展的拉动，我国也加速了国防和军队智能化建设的进程。

我国国防和军队建设切换为机械化信息化智能化融合发展阶段。上世纪 90 年代末我军提出 推动机械化信息化复合发展；到 2019 年我国发布《新时代的中国国防》，其中提出了“新 时代中国国防和军队建设要推动机械化信息化融合发展，加快军事智能化发展”；在 2020 年党的十九届五中全会提出“加快坚持机械化信息化智能化融合发展”，2022 年党的二十 大进一步强调“坚持机械化信息化智能化融合发展”，同时要“打造强大战略威慑力量体系， 增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展，统筹网络信息体系建设运用”。 充分表明随着我国国防战略层面将智能化进程提前，国防和军队的智能化建设有望加速。 其他多个军事强国也计划将人工智能融入国防建设中，全球军事围绕人工智能展开角逐。 俄罗斯政府于 2020 年批准了《2030 年前人工智能国家发展战略》，明确将 AI 技术作为国 家科技发展的优先方向，涵盖国防、经济、社会治理等领域，强调 AI 在军事领域的应用（如 自主武器系统、指挥决策优化）；其中俄罗斯国防部牵头推进 AI 军事化，通过“国家技术 计划”（NTI）等机制协调军方、科研机构和企业合作；2022 年英国国防部发布了《国防人 工智能战略》，具体内容包含支持创建新的国防人工智能中心（DAIC），以提供前沿技术枢 纽，支撑英军使用和创新相关技术，明确了在国防中使用人工智能的新伦理原则，阐明了 人工智能在国防部加强安全和现代化的地位和应用，并考虑通过人工智能研究、开发和实 验，通过新概念和尖端技术彻底改变武装技术能力，并有效、高效、可信地向战场交付最 新装备。法国国防部于 2019 年出台了《人工智能的国防应用路线图》，面向数据硬件需求、 创新研发战略、道德法律框架、组织机制和重点任务、国际合作 5 个方面做出系统部署。

当前作战已进入智能化初级阶段，无人平台开始大量应用

在人工智能等技术的推动下，当前作战已逐步进入智能化初级阶段。根据《透视智能化战 争演进的阶段性特征》（徐亚涛，2024）文章，军事科技创新及其物化的武器装备发展是战 争形态演变的内在动力和决定因素。革命性的军事技术，通常按照“军事技术—武器装备 —作战方式—组织形态—战争形态”的逻辑链条，推动战争形态由量变到质变。当前，技 术自驱、作战牵引和战略投入分别与智能科技创新构成迭代互促循环，三个循环叠加形成 持续加速效应，正加快推动军事科技创新和战争形态演变。智能科技的发展与运用正推动 智能化战争演进呈现三个阶段特点。

人工智能在军事领域的用途广泛，智能技术深度赋能武器装备和作战模式。在智能技术的 赋能下，智能科技与传统武器装备结合，实现装备能量、信息、智能融合升级，提升其精 准度、敏捷度，并加速向无人化、智能化转变。根据《Artificial Intelligence in the Military: An Overview of the Capabilities，Applications，and Challenges》（Adib Bin Rashid，2023）、 《把准智能化战争的特点规律》（赵辉，2024）等文章总结，人工智能目前在军事作战领域 的主要应用场景可分为自主武器系统、战场决策与指挥、网络战与电子对抗、后勤与装备 维护、情报与反情报、士兵训练与增强和信息战&舆论控制等 7 大类。自主武器系统即无人 装备，是人工智能技术在军用领域最核心的应用，本篇报告我们将重点分析当前无人装备 和无人作战的发展现状及趋势，并探讨 AI 技术对于无人装备的具体赋能和投资机会。

无人装备：AI 最直接的应用，智能化最有效的体现

智能程度较低的无人作战平台已成熟应用

无人装备是人工智能的重要应用场景之一，相较于有人平台优势明显，战场作用和重要性 持续提升。相较于有人装备，无人装备具有风险承受能力强、有效减少人员伤亡的天然优 点，无人作战力量更加适用高复杂、高危险、高强度、高烈度的战场环境，具有广阔的军 事应用前景，当前已成为国防力量中不可或缺的重要组成部分。而现代战场中“非接触”、 “零伤亡”的作战理念进一步放大了无人作战的优势，各国对于无人装备的投入力度也持 续加大。同时无人装备是人工智能技术最核心的应用场景，无人作战平台的自主性及智能 化程度亦是检验人工智能技术的核心参考。 无人装备体系愈发完备，平台类型持续丰富。无人作战系统是综合运用多种军事技术、能 够替代人去完成某种特定任务的新型作战系统。随着科技发展，无人装备已在各类平台上 实现应用，无人机属于空基平台，地面的各类无人装备例如履带机器人、无人车辆/火炮等 属于陆基平台，水平无人舰艇、水下无人潜航器属于海基平台。当前国防和作战强调立体 化，多军种协同，因此不同平台的无人装备需要与其他平台协同作战，形成体系化的作战 能力。

多国强调提升无人作战能力，加大力度投入无人装备建设。据央视报道当地时间 2024 年 6 月 10 日，乌克兰武装部队总参谋部宣布，任命瓦季姆·苏哈列夫斯基为乌克兰武装部队无 人作战系统部队司令，无人作战系统部队旨在专注于改善乌克兰的无人机作战能力，会创 建专门的无人机作战单位，加强人员培训，使无人机的使用系统化，此外这支部队还注重 无人艇的生产及研发。据新华社莫斯科 12 月 17 日报道，俄罗斯国防部长别洛乌索夫日前 表示，俄将组建新军种“无人系统部队”，预计 2025 年第三季度完成组建工作。除俄乌计 划通过组建专用部队来增强做无人作战能力外，多国也在持续强化无人作战能力，其中美 军规划最为详细。

美军制定了详细的无人系统发展路线，战略规划持续完善。《无人系统综合路线图》 （Unmanned Systems Integrated Roadmap）是美国军用无人机、无人潜航器、无人水面 艇、无人地面车辆等无人系统全面发展的总体战略指南，从 2007 年开始每 2 至 3 年会滚动 修订并发布一版未来 25 年的无人系统综合路线图。目前美国公开发布的最新版是 2018 年 8 月的《2017-2042 年无人系统综合路线图》。该路线图是美军未来 25 年发展无人作战系 统的纲领性指导文件，全面阐述了未来 25年美国各种用途的无人系统研制、作战使用情况， 说明了美国对无人系统的未来需求、技术实现途径、未来的发展规划和设想，为各军种提 供了战略指导，其中多个发展目标都体现了人工智能的作用。

当前无人作战平台的智能化水平较低，属于人工智能对无人平台浅层赋能。无人平台已在 作战运用中发挥重要作用，其大量运用在战术层面形成一定规模，且占比逐步加大，人机 混合作战编组模式出现。但该阶段的智能化战争是含有智能化成分的机械化信息化战争， 且智能化含量较低，基本是对过去战争经验的总结和延伸，仍以指令式作战为主要指控模 式，属于无人增强的有人作战，可以实现远程操控、隐身穿透的侦察监视，无人在前、有 人在后的近距遥控作战，体系支撑、远程操控的空地精确打击等作战样式。 无人装备对人的依赖性仍较大，在自主性方面提升空间大。虽然无人装备近年来发展迅速， 但无人装备对人的依赖性仍处于较高水平，“无人”的本质是将人从作战平台上物理移除或 者处于远离作战平台的位置，其活动范围也大多需要在操作员的通信/控制链路范围内。但 要想构建无人作战体系或将无人装备真正深入融合到国防体系中，则需要赋予装备一定的 智能，提升其自主能力。根据美国海军部于 2021 年 5 月发布的《Unmanned Campaign Framework》，无人装备未来的重要发展方向之一就是降低对人的依赖，提升无人装备的自 主性。

智能化的发展将持续推动无人装备升级。根据李伟健 2021 年 3 月在学习时报上发布的《无 人作战：智能化战争的基本形态》中，提出了将人的智能化特征物化到无人装备系统中， 把传统的“观察—判断—决策—行动”理论智能化，是当前无人作战的突出特点，需要具 体提升无人装备的 1）多维的态势感知能力；2）准确的分析判断能力；3）灵活的自主决策 能力；4）高效的行动处置能力。 无人装备的功能持续丰富，在各类作战任务中的渗透率还存在较大的提升空间。近年来无 人装备的功能越来越强大，能够执行的作战任务种类也在持续丰富。以军用无人机为例， 美国国会研究服务机构于 2022 年 6 月发布《Unmanned Aircraft Systems: Roles，Missions， and Future Concepts》报告，对美军无人机当前在作战中的角色、执行的任务和未来定位 进行了梳理，过去 10 年间美军无人机主要承担的任务包含 ISR、近距离空中支援、通信中 继等，未来无人机还将代替人执行空中加油、战略轰炸等作战任务。其他平台的无人装备 也呈现出任务多样化的趋势。

无人机：智能化程度有待提升，蜂群和协同伴飞是发展重点

无人机是当前最成熟的无人作战平台，已在实战中大量应用。无人机是各类无人作战平台 中应用历史最悠久，实战经验最丰富，装备体系最完善的装备，近年来全球各地的大小冲 突中均能看到无人机的身影，其中无人机应用最多的冲突为俄乌冲突。自 2022 年 2 月以来 俄乌冲突已持续了近 3 年的时间，无人机是无人作战中最具代表性的装备，而俄乌冲突也 被称为是“第一场全面的无人机对抗”，双方在对抗中均使用了大量的无人机装备，不论是 无人机数量还是种类都远超此前的任何一场对抗。

俄乌双方高强度使用无人机作战，无人机已成为主战装备之一。截止到 2025 年 2 月 17 日， 根据俄乌双方国防部的战损统计，自冲突发生以来乌克兰击落俄方军用无人机数量为 25,505 架，俄罗斯击落乌克兰军用无人机数量为 43,522 架（俄罗斯损失数量由乌克兰国防 部统计，乌克兰无人机损失数量由俄罗斯国防部统计）。可以发现 2024 年以来双方在每日 无人机损失的数量上呈现提升态势，且该统计主要对象为飞行能力较强的军用无人机，并 未包含充斥前线的大量商用无人机，若加上商用无人机的损失则无人机整体的损失规模十 分庞大。根据 RUSI 的《Meatgrinder：Russian Tactics in the Second Year of Its Invasion of Ukraine》报告，2023 年乌克兰军用+商用无人机的损失保持在每月约 1 万架。

俄乌双方革新了无人机的战场定位和使用方式，低成本小型无人机或将成为当下发展重点。 总结俄乌冲突中双方对无人机的应用，可以发现无人机作战呈现如下特点： 1）不具备隐身能力且飞行能力较弱的中大型查打一体无人机存活能力较弱，不适合在防空 力量较强的场景下使用。俄乌冲突初期，乌克兰使用 TB-2 中大型无人机袭击俄罗斯军队取 得了显著成效，俄罗斯也投入了少量的猎户座等中大型无人机，但随着双方开始重视防空 和无人机反制，防空反导系统开始用于打击无人机，导致双方中大型无人机的战损率持续 提升，在冲突持续 3 个月之后战场上几乎就见不到中大型无人机身影，乌克兰最后一次使 用 TB-2 是在 2022 年 5-6 月夺回蛇岛的战斗中。俄乌双方使用的 TB-2、猎户座、Shahed-129 等中大型无人机均不具备隐身能力，同时飞行高度、飞行速度和机动能力也较弱，因此在 正规的防空系统面前存活能力低。

2）小型军用无人机凭借低成本、操作简易等特点，在前线侦查和目标定位等方面起到了良 好效果。俄乌冲突至今小型侦查类无人机一直是双方作战部队使用最多、效果最好的无人 机，大量的小型无人机被整合进地面部队，起到了良好的监视、目标探测和战损评估等作 用。俄乌双方都拥有较多坦克、地面火炮等非精确制导武器，且乌克兰缺乏遥感卫星和侦 察机等前线态势感知装备，因此选择小型无人机作为前线侦查手段，并为后方重型火力提 供精确打击坐标就成为了一种自然的选择。目前俄乌双方的军用小型无人机已经能够很好 的与地面火力协同，有效提升了地面火力的打击精度。

3）自杀式无人机改变了战场格局，使得攻击一方更容易实施非对称打击。例如冲突中，俄 军大量使用了 SHAHED 系列自杀式无人机，由于该无人机成本低、易于量产，俄军得以组 建无人机集群，一次可出动数十架乃至数百架自杀式无人机，对乌军实施非对称集火打击。 根据《俄乌无人机攻防作战对反无装备发展的启示》（张要一，2024 年），2022 年 9 月俄 军使用约 20 架柳叶刀-3 和 SHAHED-136 无人机，协同攻击了乌军第 406 旅 66 炮兵营和 技保分队，造成了乌军重大伤亡。2023 年 9 月，乌军使用大批纸板无人机对俄罗斯库尔斯 克机场进行了空袭，摧毁了 4 架苏-30、1 架米格-29、2 部铠甲和 1 部 C-300 地空导弹预警 雷达。特别是 FPV 攻击无人机，既能保持足够的机动性和杀伤力，又充分发挥了低价高效、 灵活机动的优势，对于缺乏防护的地面作战单位和重要军事设施威胁大，同时因其价格相 对低廉，不用担心被拦截或坠毁。俄乌冲突中自杀式无人机展现出的良好作战效果有望使 自杀式无人机成为无人机作战中的重要组成部分。

4）商用无人机也发挥了重要的作战功效，虽然存活率显著低于军用无人机，但由于低廉的 成本且数量充足，可以通过重新采购来实现机队重建，因此双方军队可以忍受高损失率。 目前商用无人机充斥了前线上空，各梯队的地面部队都使用小型商用四轴飞行器监视周围 环境，引导后方炮兵火力，还有部分商用无人机被经过简易改装后具备直接打击能力。商 用无人机较军用无人机结构更加简单，大多数为四轴飞行器，不具备抗干扰能力且飞行性 能有限，因此也更容易受到电子战系统的干扰而失效。根据 CNAS 的《Evolution Not Revolution——Drone Warfare in Russia’s 2022 Invasion of Ukraine》报告，乌克兰使用的 商用四轴飞行器大约只能存活 3 次飞行，而军用无人机平均存活 6 次飞行。

由于商用无人机价格显著低于军用无人机，且容易生产和采购，所以可以快速补充实现机 队的重建，俄乌双方军队也认可了这种快速消耗到快速补充的循环模式，但前提是这种无 人机必须足够便宜，足够容易制造，目前看双方都选择的是购买更多的廉价无人机，而不 是加强商用无人机抵御电子攻击的能力。

大量、持续的消耗需要庞大的产能来支撑，因此俄乌双方都开始大幅提升无人机生产能力。 根据乌克兰真理报 2024 年 10 月 17 日文章，乌克兰无人机产能已从 2023 年的 300,000 架 增加到 2024 年的 400 万架；根据乌克兰总统弗拉基米尔·泽伦斯基于 2024 年 10 月 1 日 乌克兰第二届国际国防工业论坛发言，乌克兰已经签订了 150 万架无人机的采购合同。俄 罗斯方面，据俄新社 2024 年 9 月 19 日报道，俄罗斯总统普京称，2023 年俄军总共接收了 约 14 万架各式无人机，俄今年计划大幅增加无人机产量，预计达到去年产量的 10 倍。从 俄乌冲突看，军用无人机的发展方向之一或是小型化、低成本，在成本端向商用无人机靠 拢来实现更大规模的列装，在应用中可能也将其定义为半消耗品。 尽管无人机在战场上的用途自俄乌冲突后，已从原来的非对称打击利器（中大型查打一体 无人机打击无防空能力的敌人），被发掘为能够在双方实力不平衡的基础下拉平战局的廉价 主战装备而受到各国重视，但仍存在诸多不足而只能算作初级智能化战争的产物。例如 1） 当前全球已列装的无人机不论是中大型无人机还是小型无人机，大多都依赖背后操作员的 操作，无人机可以短时间内大规模量产但操作员需要训练时间；2）小型无人机可以依靠量 来实现突防，但集群依赖多个操作员遥控因此协同作战的效果无法保证；3）低成本无人机 存活能力较差，在电子战和其他针对性的反无手段面前损失率较高；4）受制于体积、成本 和智能化等因素，无人机任务类型和作战效能仍较弱，无法锁定胜局。我们认为随着人工 智能技术的发展，蜂群无人机和无人僚机走向成熟能够有效解决当前无人机作战的不足。

军用无人机的三大技术发展趋势为“隐身化”、“智能化”和“抗干扰化”。针对“隐身化” 趋势，无人机主要采用雷达和红外隐身涂料、结构性吸波材料，或改变飞机结构的方式来 降低无人机的 RCS 值、表面温度、以及红外线发射率，进而实现雷达隐身和红外隐身，提 高无人机的隐蔽性、作战能力以及降低无人机的战场损失率； 无人机的“智能化”指实现单机作战、多机协同作战和任务主导的自主作战三种无人机智 能作战模式。其中，以“蜂群”作战系统、人机协同作战系统为代表的多机协同作战系统 和任务主导式自主作战系统实现难度相对较大，需要机器学习等人工智能技术的支持； 无人机的“抗干扰化”目的在于增强无人机的电磁防护能力、电磁兼容性以及数据抗干扰 能力，进而提升军用无人机的运转效率，提高无人机的反侦查性能。其中，以色列的“鸬 鹚”无人机为集“隐身化”、“抗干扰化”和“智能化”于一体的高性能新型无人机，其具 备机身重量轻、飞行高度高、飞行速度快、续航时间长等性能。

无人机蜂群作战模式或将成为常用的低成本、低损耗、高效率的新型作战系统。典型的无 人机蜂群系统主要由多架无人机、相关的遥控指挥系统、通信数据链及批准的型号设计规 定的任何其他部件组成。其中，无人飞行器是无人机蜂群系统作战过程中的具体实施者， 负责执行指挥系统要求的各类作战任务；遥控指挥系统是无人机蜂群作战的神经中枢，一 般由地面控制站或空中载机担负，主要负责运筹谋划无人机蜂群作战行动；通信数据链是 无人机蜂群有效实施作战任务的关键命脉，主要包括机载通信终端与遥控指挥通信终端两 部分，用以实现无人机蜂群与遥控指挥系统、无人机蜂群系统内部之间的信息共享。

无人机蜂群作战模式具备“侦查情报优势”、“体系生存优势”、“效费交换优势”三大优势。 无人机蜂群具备规模数量大、单机成本低、蜂群功能多样、结构分布式和集群系统智能化 的特征，因此，无人机蜂群可以通过各部分无人机之间的信息共享以实现作战目标的高效 精准定位，并在部分无人机损毁的时候保持无人机蜂群的整体作战性能，提升整体的存活 率，并间接性地提高地方的作战成本。可见，无人机蜂群作战模式是军事作战模式现代化 变革的重要方向。

无人机蜂群作战模式应用广泛，具体可划分为空对地、空对空、空对海、和空对城市四种 作战系统。其中，空对地作战系统主要包括区域侦查、防控压制、电子对抗、活力诱骗、 火力攻击五大作战任务，主要针对数量少、大尺寸、高速度、远距离飞行器的探测和拦截； 空对空作战系统主要用于执行反无人机蜂群任务、突击目标敌机、摧毁目标雷达等任务； 空对海作战系统的主要任务是对高价值航空母舰、驱逐舰、战斗舰进行干扰压制、火力打 击、以及对方火力资源的消耗。美国“宙斯盾”舰载武器系统防御试验显示，即使对系统 进行升级，只要无人机蜂群数量大于 8 架，至少有一架无人机可躲避有效拦截并成功实施 攻击任务；空对城市作战系统则主要用于地面部队护航和抵近侦察，通过制造烟雾弹、吸 引对方火力等方式为城市部队护航引路。

蜂群无人机强调人工智能操作，属于人工智能对作战体系深度赋能。蜂群无人机数量较多， 强调高度协同，已无法用常规人工操作，需要人工智能来实现自主协同。蜂群无人机也属 于“OODA”环以“人在环上、人机协同”的模式。蜂群无人机在人工智能技术的加持下 能够以独立小规模编组嵌入到某一作战进程，或者直接担负某一作战模块的具体任务，标 志着平台自主性大大增强，自主感知、判断、决策、调整、行动，群体智能协同逐步成熟， 一线自主协同成为常态。 构建有人/无人机协同作战体系是提升无人机智能化水平、整体作战效能、以及弥补传统作 战模式在信息化战场上劣势的关键。有人/无人机作战体系由地面指挥中心、指挥机、有人/ 无人机编组三类实体构成，其通过高度信息化的作战体系以实现指挥机、有人机和无人机 之间的有序高效协同。该作战系统的运行过程可分为四个步骤：（1）地面指挥中心作战任 务生成、任务分解、以及任务下发；（2）指挥机对作战任务的深度分解；（3）有人/无人机 编组的局部任务优化和协同作战方案制定；（4）有人/无人机编组和指挥中心、指挥机的信 息共享和实施统筹调整。

有人/无人机协同作战模式具体包含“有人/无人机被动集中式协同作战模式”、“有人/无人 机半主动分布式协同作战模式”、“有人/无人机驻地分布式协同作战模式”三种细分模式。 其中，“有人/无人机被动集中式协同作战模式”是最传统的有人/无人机协作作战模式，具 备作战体系简单的优势，主要应用于小规模和近距离的作战环境；“有人/无人机半主动分布 式协同作战模式”为目前应用最为广泛的有人/无人机协作作战模式，具有自主协调能力高、 综合分析决策能力强的特点，主要适用于复杂、高危的战场环境；“有人/无人机驻地分布式 协同作战模式”是是未来有人/无人机协同作战的重要发展方向，可最大限度地发挥人机和 无人机的协作优势，适用于作战任务复杂的战场环境。

战场态势研判及预测、作战任务自动分配、和作战方案智能推演与评估是提升有人/无人机 协同作战能力的基础和关键。战场态势研判及预测主要针对战场态势的预判，服务于初步 作战方案的制定；作战任务自动分配主要针对任务分配执行效率，以及成功率的提高；作 战方案智能推演与评估则主要针对作战方案的优化、作战任务成功率的提高、我方作战损 失、及作战风险的降低。人工智能技术将成为有人/无人机协同作战能力提升的关键技术， 助推无人机在实际战场中作战效能的大幅提高。

地面无人平台：渗透率持续提升，足式机器人拓展应用场景

在传统地面无人作战领域，无人作战平台在局部战争和反恐行动中广泛使用，能够协助前 线作战人员在复杂的作战空间远程探测或直接打击敌人，有效提升作战人员在战场上的生 存能力、战斗力和灵活性，已经成为现代信息化/智能化战场上重要的进攻与防御力量。

地面无人装备需求迫切，能够有效减少地面作战人员伤亡。陆战对机器人装备需求尤为迫 切，作为最传统的作战领域，也是作战程度最为激烈、参战人员最多的领域。自俄乌冲突 发生以来，俄乌双方都损失了大量的前线作战士兵，陆战机器人的出现有望大幅减少前线 作战人员伤亡，因此机器人或将在未来陆军装备体系中占据重要位置。目前各国主流地面 机器人一般采用轮式或履带式移动平台，通过搭载先进侦察探测、指挥控制、定位导航、 信息处理、火力打击等多种载荷，用于代替士兵在高危环境下执行侦察、引导、打击、排 雷排爆、核化检测、救援保障等多种作战任务，是现代陆军装备信息化、智能化持续发展 的重要方向。

多国军队地面无人装备已经编配部队，并开展了作战演习和实战运用，以美国为例，其列 装的地面机器人包扩 PackBot 系列、TALON 系列等。便携式、车载式、自机动式等多种地 面作战平台层出不穷。根据 2022 年 12 月石纯民、潘政在解放军报发表的《无人作战力量 加速战争形态演变》文章统计，美军共装备了超过 1.2 万台地面无人装备，能够进行爆炸物 处理、安全巡逻、辅助作战和后勤保障等多样化军事任务，已列入研制计划的智能化装备 超过 100 种，计划到 2030 年 60%的地面作战平台将实现智能化。俄军持续开展智能装备 研制和列装工作，计划至 2025 年将无人作战系统在武器装备中的比例提高到 30%以上， 主要聚焦于侦察监视、指挥决策、火力打击、作战支援等多领域。

地面无人装备的应用有望引发陆战样式变革。根据《无人作战力量加速战争形态演变》（石 纯民，2022 年），军用机器人等地面无人作战装备的出现，可实施无人作战装备与有生力量 的混合编组，让军用机器人担负排雷、爆破等危险任务，协助并掩护地面作战人员实施进 攻与防御作战。军用机器人还可自主编组作战。在叙利亚战场，俄军就进行了一次成建制 连规模机器人编组作战，包括 1 套智能指控系统、3 架无人机、10 台战斗机器人和 1 个自 行火炮群。俄军通过无人机实时监控战场，将情报传回给指控系统，然后指挥地面机器人 突击，以及火炮群进行火力支援，最终仅用 20 余分钟就取得了战斗胜利。 军用地面机器人应用场景复杂，扩大应用更需要人工智能技术加持。相较于空中无人机， 地面机器人面临的作战场景更为复杂，需要考虑复杂的地形环境问题，同时对目标判定也 有更高的要求。人工智能技术通过增强军用地面机器人的感知、决策、自主性和协同能力， 显著提升了其在战场环境中的作战效能。

当前各国军队列装应用的机器人主要为轮式或履带式机器人，而近年来随着科技发展，足 类仿生机器人开始逐步进入应用阶段。早在 20 世纪 60 年代，McGhee 公司研制了世界上 第一台四足机器人，而四足机器人在军事领域的首次应用则是美国的 Mosher 于 1968 年设 计的四足车"Walking Truck"，主要是用来给在崎岖地形下帮助步兵运送物资。近年来多国 部队都在仿生机器人领域进行了应用探索，根据美国世界新闻网 2024 年 5 月 25 日报道， 解放军于中柬联合军演中首次对外公开展示了两款机器狗，一种擅长侦察，另一种战斗机 器狗能身背步枪快速前进并灵活调整枪口方向；美国 Ghost Robotics 公司开发的 Vision 60 机器狗也经常被用于测试各类军用场景。

军用机器狗相较于传统的轮式和履带式地面机器人具备地形适应性强、隐蔽性好等特点。 由于四足机器人采用了仿生科技模拟动物行动模式，同时主要应用锂电作为动力源驱动比 传统内燃机更安静，噪音较小，具备较好的隐蔽性，适合夜间渗透或敌后侦察；同时四足 的运动方式可跨越沟壑、攀爬楼梯、穿越废墟或崎岖山地，适应轮式/履带设备难以进入的 地形（如丛林、城市废墟），具备更好的复杂地形适应能力。因此在特定的作战环境中四足 机器人有望取代传统轮式和履带式机器人。

海洋无人作战平台：UUV 和水面舰艇打造海军智能作战体系

UUV（unmanned undersea vehicle）是水下信息化和智能化的重要组成部分。无人潜航器 （Unmanned Underwater Vehicle,UUV）是指无人驾驶、靠遥控或自动控制在水下航行的 作战平台，类似于空中无人机（UAV），具有智能化程度高、隐身性能好、机动能力强、可 载不同有效载荷等特点。UUV 已经成为当今世界主要军事强国进行水下作战的主战装备之 一。近十几年来 UUV 的军事应用得到高度重视，其在水下侦察、水下通信和反潜、反水雷 作战、信息作战等领域的应用得到了空前发展。

UUV 的发展给海洋作战带来了革命性变化，扩大了水下战场的覆盖维度。UUV 可以分为遥 控式水下潜航器和自主式水下潜航器；依据其直径大小或排水量，可以分为超大型、大型、 中型、小型等；依据航程可以分为远程（大于 500 公里）、中程（200~500 公里）、近程（小 于 200 公里）。依据作战功能，水下无人预置装备可以分为侦察预警型和攻防打击型；依据 作战方式，可以分为直接型和间接型；依据作战模式，可以分为主动型和被动型等。水下 预置基础设施包括水下监听网、水下探测系统等。根据近期及未来水下作战需求，美海军 在新的主计划中赋予 UUV 九大使命任务。随着 UUV 服役数量的增加，主要国家正在逐渐 发展精确打击、编队蜂群作战等能力。

大型 UUV 已开始列装部队。受现有 UUV 性能制约，UUV 在追求长航时性能过程中，必定 要牺牲一定的航速和负载性能，而在追求多任务时，长航时性能又会有所下降, 从设计层面 看，UUV 在航速、航程、负载和多任务性能上难以做到均衡，因此加大航行器体积，研制 大型或超大型 UUV 成为解决现有问题的有效途径。美国自 2013 年提出发展新型超大型 UUV 设计概念后，2022 年上半年开展了“黑鱼”和“虎鲸”2 种大型 UUV 的下水测试， 并于 2023 年 12 月 20 日接受首艘“虎鲸”超大型无人潜航器（XLUUV）入列。

随着单体 UUV 技术发展成熟和人工智能技术的突破，UUV 开始向集群化方向发展。集群 形式主要有同构集群和异构集群 2 种，同构集群为多个相同型号单体 UUV 协同完成通信、 指挥控制与决策而组成的群组,异构集群则为与其他无人系统组网成组，通过分布式态势感 知和信息共享协同完成作战任务。国外有关 UUV 集群的应用项目和系统较多，其中同构集 群类主要有自主海洋取样网络(adaptive oceansampling network, AOSN)、网络协同无人航 行器(CNAV)系统、SwarmDiver 等；异构集群类主要有协作自主的分布式侦察与探测系统 (Cooperativeutonomy for Distributed Reconnaissance and Exploration，CADRE)、“潜艇 -UUVs-无人机”子母式协同作战、欧盟 Grex 项目等。

人工智能技术持续提升水下无人装备智能水平，不断强化其作战能力。与传统有人装备相 比，水下无人装备属于智能装备，具有初始智能自主能力，其技术架构具有开放智能内核 的特点，在装备形态形成后通过训练和使用可不断提升其智能水平。其中通过构设面向实 际场景的无人装备训练环境和训练条件，可以快速提升无人装备遂行任务的能力水平，在 装备使用上发挥关键作用，具体发展趋势主要包括如下几方面： 1）基于大数据学习的平台智能学习训练。针对单体水下无人装备任务仿真训练，利用深度 学习技术，将训练得到的大量数据样本作为经验数据库供智能系统自主学习，通过大数据 学习提升水下无人装备智能感知和识别等能力。 2）基于博弈对抗的集群指挥控制训练。针对水下无人装备集群协同任务训练需求，通过水 下无人集群智能模拟训练环境，建立水下无人装备任务规划模型、智能无人博弈对抗模型， 设计水下无人装备集群智能演进算法，完成无人集群/跨域/有人-无人协同模拟训练，实现对 水下无人装备协同运用的群体训练，提升集群指挥控制水平。 3）基于虚实结合的战术对抗训练。针对水下无人装备在特定任务环境下的模拟对抗训练， 通过在实际海上环境中构建模拟训练场，利用虚实结合的方式，开展水下无人装备的对抗 任务模拟训练，探索水下无人装备单平台和集群双智能协同作战方式，验证水下无人装备 智能任务执行能力和协同运用效果，为智能成长提供目标牵引。 水面无人舰艇发展势头旺盛，实战应用效果显著。俄乌冲突种各种高新无人装备频繁登场， 并逐渐成为主要作战装备，打破了以往以有人装备为主的作战模式。其中，无人艇（USV） 在海上突袭作战的成功应用，引起世界各国的关注。无人艇是一种二战时期便出现的水面 平台，不需要搭载作战人员，具备一定自主航行和自主执行任务的能力，随着人工智新型 材料、通信、能源等技术的发展，无人艇的作战能力大幅提升，显现出越来越重大的军事 应用价值，在未来海上作战中，无人艇作战有望成为重要的作战形式。

美军重视中大型无人艇装备建设，目前已初步具备作战能力。2007 年以来美军迭代发布了 多个无人装备路线图，国防部下属的海军研究局、XASMA 等多个部门并行启动了大中型艇 的研发工作。经过探索起步阶段（二战之后~2007 年）、体系设计阶段（2007~2015 年）、 平台建设阶段（2016~2020 年）后，水面无人舰艇已于 2021 年进入能力生成阶段，以 2021 年 3 月美海军与陆战队联合发布的《无人系统作战框架》为标志，力图继续加强工业与学 术领域的合作，优化重大项目安排，加速推进无人装备交付速度，以大型无人艇原型艇发 射“标准-6”导弹为标志，充分验证美军无人装备能力生成情况。2022 年 1 月，美海军发 布《Surface Warfare: Competitive Edge》报告，明确指出未来 10 年将向海军部队交付 10 种新型或改进型水面舰艇，中型和大型水面无人艇占据其中两席。

美军以“分布式”作战概念为牵引，大力推进大中型水面无人艇发展，在完成装备交付后， 持续组织高强度综合性试验验证，实现了对装备战技指标和应用样式的摸底，加快了装备 能力生成，为后续迭代升级提供了有力支撑。AI 技术的持续发展也为美军在研制、生产无 人艇领域提供了有效的技术工具，并有望加强水面无人艇的智能化程度，有效增强其自主 性和战斗力。

产业变化：AI 公司革新国防体系，传统国防厂商奋起追赶

人工智能技术正在深刻改变军工行业的竞争格局，从武器研发、作战方式到战略决策，影 响覆盖全产业链。人工智能技术正将军事竞争从“钢铁洪流”转向“算法博弈”，拥有 AI 优势的国家有望主导未来战场规则，因此国防工业发展也将从原来的注重装备建设逐步转 化为底层技术生态与联盟体系的全面对抗。 传统军工企业加强 AI 技术和能力建设，军用 AI 公司成为军工产业新贵。我们通过观察美 国国防工业的变化来研究 AI 技术对军工产业的影响，近两年因 AI 在国防建设中的渗透率快 速提升，一些具备较强 AI 能力的军工企业快速崛起，成为了美国国防部的常客，开始在国 防建设中发挥更大的价值。从投资角度看，如今美国的“新 AI 军工”企业市值和估值快速 增长，正在逐渐超过传统军工企业成为股票和投资领域的新宠，如 Palantir 等。而传统全球 军工企业如洛克西德·马丁、通用动力等军工巨头开始通过并购或自研的方式加速布局 AI 技术。

随着 AI 技术逐渐兴起，美国传统军工企业在 AI 应用方面也正积极进行部署，涵盖了武器系 统、导弹防御、网络安全、无人机、卫星通信、预测性维护等多个领域。同时，这些企业 也在不断加大 AI 研发的投入，以保持其在军事技术领域的领先地位。未来，随着 AI 技术的 不断发展和成熟，传统军工企业将在更多领域应用 AI 技术，推动军事装备和作战方式的变 革。

Palantir 公司:引领 AI 驱动战场数据分析的浪潮

Palantir 是一家在大数据分析和人工智能领域具有显著影响力的企业，其核心业务围绕着 为政府、国防以及商业客户提供先进的数据整合、分析和决策支持解决方案。根据公司官 网，Palantir 专注于为处理数据创造世界上最好的用户体验，使人们能够提出和回答复杂的 问题，而不需要掌握查询语言、统计建模或命令行。为了实现这一目标，Palantir 构建了用 于集成、管理和保护数据的平台，并在其上构建了用于完全交互式的人工驱动、机器辅助 分析的应用程序。公司以强大的数据融合能力、人机协同理念、高安全性和合规性标准， 以及深厚的行业 Know-how 为特色，通过其核心产品如 Palantir Gotham、Foundry 和 Apollo， 帮助客户从复杂的数据中提取有价值的信息，优化决策过程。

Palantir 从反恐情报辅助软件起家，逐渐成为政商业务并行的数据分析领先企业。自 2003 年成立以来，公司以为美国情报界开发反恐情报辅助软件起家，凭借起源于 PayPal 反欺诈 技术的大数据处理能力，逐步发展成为政商业务并行的数据分析领先企业。2008 年，Palantir 面向政府部门发布了第一个平台Gotham。2016年，Palantir发布第二个软件平台Foundry， 来解决大公司在数据方面的挑战。2021 年开始与商业企业合作，推出 Apollo 提供商业解决 方案。2023 年 4 月发布 AIP 产品，将生成式 AI 接入其核心产品 Foundry 以及 Gotham。 公司的发展演变主要经历了五个阶段：

（1）公司创立，聚焦国防情报

Palantir 成立于 2003 年，初期便将目光锁定在国防与情报领域。2005 年美国中央情报局成 为其初始客户。2006 年在接受 In-Q-Tel 的投资后，Palantir 开始在政府领域发展业务。在 这一阶段，Palantir 的技术主要是基于传统的数据分析和可视化方法，AI 和机器学习技术应 用较少。

（2）平台拓展，进军商业领域

2008 年美国政府与 Palantir 正式签订合约，同年 Gotham 发布，Palantir 处理和分析复杂 数据的能力也让外界熟知。在 Gotham 平台于政府领域取得成功的基础上，公司于 2008 年 -2010 年间将业务拓展至商业领域，摩根大通于 2010 年成为公司首位商业客户；同年公司 宣布与汤森路透合作。2011年Palantir凭借强大的数据分析能力帮助美国政府击毙本拉登， 此后 Palantir 名声大噪，业务范围不断扩张，在 AI、财务、保险、医疗等方面都进行了业 务布局。这一阶段后，Palantir 开始逐步将更多的 AI 和机器学习技术集成到其产品中，传 统的数据分析方法逐渐被“预测分析”和“自动化决策支持系统”所取代。

（3）直接上市，公众化转型

2016 年，Palantir 发布 Foundry 商用平台，正式进入商业领域，无缝连接核心业务和运营 团队的数据库以及公司外部数据，推动各部门的实时协作。2020 年，Palantir 通过直接上 市（DPO）登陆纽交所，成为一家公众公司。成功上市为 Palantir 带来了更广阔的融资渠 道和品牌提升，也为其加速发展注入了新的活力。2021 年，Apollo 发布，用于管理 Gotham 和 Foundry，协调软件更新，使客户可以不受环境限制地使用其软件平台。

（4）AI 整合，商业化提速

上市后的 Palantir，紧抓人工智能技术浪潮，于 2021 年至 2025 年间，加速 AI 技术与现有 平台的融合，2023 年重磅推出 AIP（人工智能平台）。AIP 的推出，实现了大语言模型得私 有化部署，通过 Foundry 和 Gotham 分别达成 AIP 商用和 AIP 军用的目的，完成实时决策， 标志着公司商业化进程的全面提速。在这一阶段，公司得 AI 技术逐步进入成熟期，广泛应 用于自动化数据处理、深度学习、AI 驱动的预测分析等多个领域。

（5）首次盈利，里程碑时刻

2023 年 Palantir 首次实现全年盈利，净利润达 1.6 亿美元。盈利的实现，证明了 Palantir 长期坚持的商业模式具备可行性，其平台价值获得了市场的高度认可，也极大提振了投资 者信心。

公司管理层具有雄厚的技术，顾问团队兼具国防背景。公司董事会主席、联合创始人 Peter Thiel曾担任Thiel Capital总裁、Founders Fund合伙人，参与创立了在线支付公司 PayPal， 并将 PayPal 的欺诈识别技术引入 Palantir，奠定了公司的技术基石。公司总裁、联合创始 人 Stephen Cohen 毕业于斯坦福大学计算机科学专业，在计算机科学和数据处理方面有丰 富的经验，对 Palantir 的技术开发和项目管理有重要的贡献。公司的顾问团队中多名成员有 着极为深厚的国防背景，曾先后担任代理国防部长、前美国空军部长等国防系统内重要职 位。

搭建中心操作系统，兼具国防需求与定制化服务

1. Gotham

Gotham 平台是 Palantir 的基石产品之一，专为国防与情报机构量身打造。其核心功能在 于支持多源异构数据的整合，能够高效处理来自信号情报、机密线人报告等各类复杂数据， 并从中识别隐藏模式。Gotham 平台不仅能够进行威胁检测，更可进行军事行动模拟，为用 户提供实时的战术决策支持。在国防应用的功能主要包括：1）武器管理系统；2）提供从 太空到地面的决策优势；3）统筹战斗力使用；4）人工智能驱动战斗优势。

Gotham 平台具备增强杀伤链和自主任务分配两大核心能力。“增强杀伤链”功能，通过 AI 技术，支持战士无缝、可信地匹配识别目标与杀伤目标装备，简化战场决策流程。“自主 任务分配”功能，则基于人工智能驱动的规则或人机协同控制，实现从无人机到卫星等各 类传感器的自主任务分配，最大限度地提升作战资产使用效率。

Gotham 平台的差异化优势体现在其：1）高安全性，能够满足军方和情报机构对数据安全 性的极致要求；2）能够提供网络战工具链等高度定制化模块，满足特定任务需求；3）支 持实时决策，为用户提供实时的战场态势感知和高效的决策体验。Palantir 首席执行官 Alex Karp 曾指出，人工智能在当代战争中的应用需要审慎监管，但同时强调要积极拥抱 AI 技术， 构建更强大的工具以应对潜在威胁。Gotham 平台正是公司积极拥抱 AI 技术，服务于国防 安全的集中体现。

2. Foundry

Foundry 平台是 Palantir 面向企业客户推出的商业智能平台，亦是 Palantir 技术理念 “Ontology 本体论”的核心载体。这是一种认识世界、理解数据的方式，是将数据系统地 映射到有意义的语义概念的过程，是构建跨行业通用数据分析操作系统的基石。通过 Ontology，Foundry 平台能够帮助企业用户构建统一的数据语义层，打破数据孤岛，实现数 据互联互通，最终构建起企业专属的“数据中枢”。

Palantir 将 Foundry 平台定位为“组织的中央操作系统”，旨在通过为企业数据构建中央 作系统，从根本上变革企业的运营模式。Foundry 平台强调数据的可追溯性和可解释性， 通过图形界面，用户可以清晰追踪数据管道的每一步骤，确保数据分析过程的透明可信。 基于本体论的现代企业操作系统，Foundry Ontology 具有语义、动力、动态三层能力，使 用户能够在复杂的环境中协调和自动化决策。目前，Foundry 已广泛应用于资产管理、金融 服务与风险管理、生态系统、医疗保健、供应链等诸多领域。

3.Apollo

Apollo 平台最初是 Palantir 为实现软件的持续维护而构建的内部工具，后于 2021 年开始 作为商业解决方案对外提供。Apollo 平台的核心价值在于：1）跨环境部署：支持软件在云 端、本地数据中心甚至极端环境下的灵活部署。2）持续维护：实现新功能、安全更新和平 台配置的持续维护，保障系统始终处于最佳状态。3）统一管控：提供单一控制层，协调跨 环境的软件部署和管理，简化运维复杂度。Apollo 平台最初主要服务于 Palantir 自身的产品 交付，后逐渐拓展至金融等行业，帮助金融机构进行欺诈检测、交易模式分析和保险风险 评估。Apollo 平台的核心优势在于其强大的环境适应性和高效的部署能力，能够帮助企业 用户快速、安全地部署和管理其软件应用。

4.AIP

AIP（人工智能平台）是 Palantir 于 2023 年推出的全新 AI 驱动分析工具，是 Palantir 实 现智能化升级的关键举措。AIP 平台深度集成了生成式 AI 能力，旨在进一步提升 Palantir 平台在预测分析和自动化决策方面的能力。AIP 的功能主要包括为 AI 工作流构建者设计、 通过端到端工具对工作流进行迭代、加速 AI 应用开发，通过构建板块、迭代改进板块和开 发板块实现。在开发板块中，AIP 可以加速 AI 应用的开发。开发人员可选择在熟悉的 IDE （集成开发环境）通过 Ontology SDK 安装包无缝构建 AI 应用，通过 Ontology 实现复用企 业表现形式，推动 AI 应用构建的成本趋向于零。AIP 平台的推出标志着 Palantir 在 AI 领域 迈出了重要一步，也为其未来发展打开了新的增长空间。

5.商业模式

Palantir 采取订阅制为主的商业模式，软件许可费用主要根据用户数量或数据量进行计费， 年费区间在 50-1000 万美元不等。此外，Palantir 还提供专业的定制服务，例如数据建模、 用户培训等，按项目收费，专业服务收入约占总收入的 20%。Palantir 创新性地采用分阶段 定价策略，即“获取-扩展-规模化”三阶段模型。 1）获取阶段(Acquire)：初期，Palantir 倾向于以免费或低成本的方式进行试点项目，甚至 不惜承担亏损，目的在于验证平台价值，获取客户信任，建立长期合作关系。 2）扩展阶段(Expand)：当试点项目取得成功，客户开始认可平台价值后，Palantir 进入扩 展阶段，根据客户需求和平台使用量进行收费，此时边际贡献开始转正。2023 年，Palantir 扩展阶段客户的边际贡献率达到 70%，盈利能力显著提升。 3）规模化阶段(Scale)：当客户对平台形成深度依赖后，Palantir 与客户签订长期合约，锁 定长期收入，平均合同期限为 3-5 年。2023 年，规模化阶段客户收入占比超过 60%，成为 Palantir 收入的重要来源。 此外，Palantir 还创新性地采用 SPAC 投资战略，通过投资 Lilium、Roivant 等早期公司， 构建 Palantir 生态圈，间接推动产品应用，实现生态共赢。

Anduril：AI 赋能无人装备的践行者

Anduril Industries 是一家专注于国防科技领域的初创公司，由 Palmer Luckey 创立，旨在 以硅谷的创新精神和技术优势重塑国防工业。公司专注于开发人工智能驱动的自主系统和 软件平台，如 Sentry Towers、Ghost UAS 和 Lattice，以提供先进的军事防御和边境监视 解决方案。Anduril 通过其创新的商业模式和高毛利率的产品，迅速崛起为国防科技领域的 重要参与者。根据 Tracxn，2024 年 8 月 Anduril 完成 15 亿美元的 F 轮融资，公司估值达 到 140 亿美元；根据 2025 年 2 月 7 日 CNBC 报道，Anduril 已签署了一份条款清单，以 280 亿美元的估值筹集 25 亿美元资金。

Anduril Industries 成立于 2017 年，由 Palmer Luckey（Oculus VR 创始人）、Trae Stephens （Founders Fund 合伙人）等联合创立，目标是通过人工智能、自主系统和传感器技术革 新国防安全领域。公司早期以 Lattice AI 平台为核心，开发实时战场感知系统，迅速获得美 国防部关注，2018 年即与国土安全部合作部署边境监控技术。2020 年后，Anduril 加速产 品多元化，推出 Altius 系列无人机和 Ghost 四足机器人，并逐步扩展至空域防御（如 Sentinel Tower 反无人机系统）和军事指挥系统。近 3 年来，公司通过一系列战略收购强化技术闭 环，在国防技术领域尤其是人工智能相关产品方面取得了显著进展。其产品线涵盖了空中、 陆地和水下的自主系统，其人工智能产品在多传感器数据融合、实时决策与任务自主性、 自动化监控、实时威胁检测、模块化设计、以及水下监视与测绘等方面具有显著的创新之 处。

Anduril Industries 的管理层由硅谷科技领袖与国防政策专家共同组成。创始人兼 CEO Palmer Luckey（Oculus VR 创始人）引领公司以人工智能、自主系统和传感器技术为核心， 推动国防技术革新；联合创始人 Trae Stephens（Founders Fund 合伙人、Palantir 背景） 与首席战略官 Chris Brose（前参议院军事委员会幕僚长）搭建了深厚的政府关系网络，主 导与五角大楼等机构的战略合作；技术团队则由总裁 Brian Schimpf（Palantir 前工程师） 和 CTO Matt Grimm（SpaceX 前火箭软件负责人）等资深工程师驱动，确保复杂系统研发 与产品落地。此外，首席财务官 Anand Gopalan（Velodyne Lidar 前 CEO）、首席营收官 Jason Levin（诺斯罗普·格鲁曼前高管）及总法律顾问 Matt Steckman（谷歌前法律顾问） 分别从资本运作、市场拓展与合规层面支撑公司高速扩张，形成“技术创新+政策洞察+商 业执行力”三位一体的核心优势。

公司目前的业务构架为 1 个核心平台+多种系列装备构成：

1.Lattice AI 平台

Lattice AI 是 Anduril 的核心产品之一，是一个自主的指挥与控制系统，能够整合来自不同 传感器（陆地、海洋、空中）的数据，用于检测、分类和追踪威胁。Lattice 平台广泛应用 于边境和战场监视，能够整合多种 Anduril 硬件，服务于国防和军事客户。Lattice 平台有以 下特点： 1）战略扩展能力：Lattice AI 平台能够整合来自不同传感器（如光学摄像头、热成像仪、 雷达和地面传感器）的数据，实现对大范围区域的实时监控和分析，具备强大的可扩展性。 2）实时决策与自主性：该平台利用先进的机器学习算法，能够实时分析数据，识别和分类 潜在威胁，并自动检测、跟踪和报告异常活动。 3）任务自主性：Lattice for Mission Autonomy 是一个与硬件无关的端到端软件，使军方能 够以低成本拥有由一名操作员控制的低成本自主系统团队。这种任务自主性使得军事力量 能够在单操作员的指挥下，通过低成本的自主系统团队重新获得大规模能力。

目前，Lattice 已集成在美国国防部（DoD）的联合全域指挥控制（JADC2）数据体系中。 JADC2 旨在创建一种将空军、陆军、海军、太空军各军种大量传感器与武器系统相联结的 “物联网”，借助自动化与人工智能、云环境与新通信方式来改进决策，是由 DoD 打造的 新型联合作战指挥方式，也是 DoD 应对战略竞争挑战的关键现代化优先项目之一。Lattice 用于 JADC2，旨在构建一个开放的防御操作系统，该系统具有简单、可扩展、可扩展的特 点，并最终利用机器智能加速复杂打击链的闭环。此外，Lattice 已被广泛应用于多个领域： 美国海关和边境巡逻局使用它自动监控陆地和海上边界；英国内政部利用 Lattice 跟踪海 上船只；美国特种作战司令部则用它进行自动化情报、监视和侦察，在严峻环境中提供部 队保护和对抗无人机系统。Lattice 还能探测和应对野外火灾，监控和保护关键基础设施、 协助野外搜救等。

2.武力防护

（1）反无人机系列： Roadrunner-M 专为地面防空而设计，可用作高爆拦截弹，它能够快速发射、识别、拦截和 摧毁各种空中威胁，且可以接近零成本地安全回收和重新发射，为应对无人机攻击提供了 一种经济高效的解决方案。

Pulsar 具有模块化、人工智能驱动的电磁战系统的反无人机系列，支持多域分布式电子战， 能够快速识别和应对无人机等新兴威胁。Pulsar 具备跨区域的实时威胁识别能力，通过集 成板载GPU计算、机器学习算法和软件定义无线电技术，在战术边缘迅速识别并响应威胁。 Pulsar 的开放式架构可无缝集成到现有的电子战和指挥控制系统中，构建统一的电子战能 力网络，确保分布式作战协调。

（2）反入侵系列： Sentry Tower（哨塔）是 Anduril 的重要产品，公司早期一份价值 4 亿美元的合同，内容便 是利用可自动探测侵入活动的哨塔，帮助确保美国南部和北部边境的安全。Anduril 推出了 一系列哨塔，包括标准距离哨塔、远程哨塔、海上哨塔、移动哨塔等。这些哨塔利用人工 智能技术进行自动监视，为边境安全、军事基地及关键基础设施提供安全监护，根据公司 官网介绍目前美国与墨西哥接壤的边境沿线已安装了大约 300 座哨塔。

3、空中系统

Barracuda 是专为大规模生产和使用而设计的吸气式自主飞行器系列产品，结合了先进的软 件和简化的设计，可提供高度智能、低成本且灵活的任务系统。Barracuda-M 是 Barracuda 的弹药配置，与现有的作战选项相比，它提供了更经济、更易生产、更具可用性和适应性 的巡航导弹能力。 Fury 是一款自主飞行器，去年 9 月，Anduril 通过收购 Fury 背后的 Blue Force Technologies 扩充技术实力，之后积极推动 Fury 参与美国空军协同作战飞机（CCA）计划的竞标。与高 价有人战机不同，Fury 成本较低，可大批量生产。2024 年 4 月，美国空军宣布 Anduril 为 CCA 计划的供应商之一。

Ghost 是一款高度先进的无人机系统，具备高性能和多任务能力，以及能够携带多种模块 化载荷的灵活性，可满足不同任务需求。Ghost 的扩展版 Ghost-X 飞行距离更远、飞行时 间更长，可携带更多有效载荷，可在严酷条件下延长作业范围和有效停留时间。用于执行 侦察与安全、目标定位和部队防护等任务。 Altius 是一款多功能的自主空中平台，可从地面、空中或海上发射，执行多种任务：远程情 报、监视、侦察与瞄准（ISR&T）、动能交战、射频诱饵、信号情报、通信中继和网络战等。 根据美国发布的援乌清单，其中，Altius 600M-V 曾被提供给乌方，号称是美国在实际战争 中部署的首批人工智能武器之一。

4、自主水下航行器

Dive-LD 专为沿海和深水勘测及情报、监视与侦察（ISR）量身定制，具备自主水下任务能 力。Dive-LD 采用 3D 打印外壳及创新制造工艺，成本低，可根据需求扩大生产规模；具有 灵活且独特的架构，能够快速集成复杂的有效载荷或多传感器系统；续航持久，能够自主 执行长达 10 天的任务；操作深度大，能够在深达 6000 米的海底执行任务。此外，Dive-LD 占地面积小，可从码头发射，或从各种船只上存放、发射和回收。Dive-LD 可完成海下战场 情报、监视与侦察、反地雷战、反潜战、海底测绘等任务。

5、火箭发动机

Anduril 设计并生产固体火箭发动机(SRM)，其长度可达 110 英寸，直径可达 42 英寸，支 持各种任务应用，包括火箭辅助起飞、空对空、空对地、地对地、地对空、高超音速助推 器、导弹防御和便携式战术系统，为国防和太空发射系统提供动力。Anduril 拥有超过 450 英亩的生产设施，每年可生产数千台 SRM。此外，Anduril 还开发了 ALITEC，这是一种专 有的铝锂合金推进剂，可增强固体火箭发动机的性能。

编辑：火腿肠