俄羅斯將為裝甲列車配備人工智能視覺系統以應對烏克蘭無人機攻擊

俄羅斯計劃在其占領的烏克蘭領土上為裝甲列車加裝配備人工智能的機器視覺系統，該系統能自動探測和識別敵方無人機。此次升級凸顯了烏克蘭無人機的持續壓制如何迫使即便是傳統平臺也不得不采用自動化探測工具，盡管其根本的生存能力限制依然存在。

據《陸軍認知》網12月16日報道，俄羅斯武裝部隊正準備為其裝甲列車配備人工智能輔助的機器視覺系統，旨在自主監控周圍區域，應對來自空中的威脅，特別是烏克蘭的偵察和攻擊無人機。援引俄羅斯媒體《消息報》報道，攝像頭和車載處理單元旨在快速向乘員發出警報，以便他們能使用車載防空炮、自動加農炮或機槍進行交戰。

俄羅斯裝甲列車利用裝甲軌道機動性，配備車載武器和傳感器，現正增加人工智能視覺系統以更快發現無人機并引導防御。（圖片來源：斯坦尼斯拉夫·克拉西爾尼科夫）

在當今戰場上，裝甲列車屬于最易被偵查到的資產之一。它們受限于固定路線，依賴橋梁和樞紐，并被迫在可以被測繪和反復偵察的后勤生態系統中運行。烏克蘭日益豐富的無人機戰術已將這些限制轉化為瞄準優勢——從搜尋移動跡象的偵察四軸飛行器，到等待可重復出現模式的攻擊無人機和FPV（第一人稱視角）攻擊小組。俄羅斯方面的報道將此次升級描述為對路線偵察和鄰近區域監控的安全改進，這種措辭讀起來更像是針對反復無人機壓力的回應，而非一項前瞻性的現代化計劃。

開源報告顯示，該方案核心在于多個外部攝像頭將信息輸入運行計算機視覺算法的處理單元，探測結果通過平板式界面推送給指揮官，或集成到列車的管理系統中。一旦系統標記出可能的空中威脅，預計將提醒乘員使用列車平臺上搭載的任何防空武器和班組操作武器進行交戰。據報道，開發人員承認該軟件仍需進一步訓練以減少誤判，這一點至關重要，因為鐵路走廊常產生雜亂的場景，包括鳥類、碎片、電線桿和民用物體，這些都可能引發誤報，尤其在惡劣天氣或低光照條件下。

此舉也凸顯了反應時間不斷縮短的問題。小型無人機幾乎在無預警的情況下出現，通常飛行高度低且來自意外角度。傳統的瞭望方法和臨時性的聲音線索難以跟上這種節奏，尤其當乘員本就擔負著路線安全、監視以及與伴隨部隊協調等任務時。人工智能輔助探測有助于壓縮觀察和定位步驟，但殺傷鏈仍然依賴于人工決策和武器待命狀態，并且它仍然容易受到飽和攻擊、誘餌以及使傳感器和通信復雜化的電子戰條件的影響。

據描述，俄羅斯在戰爭中的裝甲列車數量很少，通常提到四列命名的列車，包括“貝加爾湖”、“阿穆爾”、“伏爾加河”和“葉尼塞河”，自2022年以來一直用于特定后勤和安全任務。據報道遭遇無人機襲擊（包括開源報告歸因于烏克蘭第152獨立獵兵旅的4月襲擊）后，其生存能力受到質疑。《陸軍認知》網站此前曾記錄過俄羅斯裝甲列車在烏克蘭的重新出現，以及隨之而來的對偵察資產的依賴，以降低沿線的破壞和伏擊風險。

從作戰角度看，這套人工智能攝像頭組件應被視為一種漸進式的強化措施，而非變革。它可能提高針對單架無人機的預警能力，并減少長途機動期間的乘員疲勞，但它無法改變鐵路運營固有的可預測性。它也身處一場更廣泛的較量之中，雙方都在調整無人機、傳感器和制導方式，以打擊鐵路基礎設施和車輛，包括有關對運行中列車進行遠程無人機攻擊的報道。正如分析人士更普遍指出的那樣，戰場人工智能應用正在推進，但它們往往發展不均衡，受限于整合挑戰，并且在戰斗壓力下很少能提供完全自主的結果。