导读：2025年8月11日朝鲜日报《韩国应对蜂群无人机的新技术将改变未来战场的游戏规则：“狼群攻击”和“墙”》，文章指出，战争的性质正在迅速变化。融合人工智能（AI）和自主飞行技术的无人机集群，已不再仅仅是增强军事力量的手段，而是成为重塑战争模式的关键威胁。这项技术可以让数百甚至数千架无人机同时探测、跟踪和打击目标，其作战效能已在乌克兰战场上得到验证。世界主要军事强国正大规模投资该技术，使其成为下一代军事力量的核心组成部分。尤其值得一提的是，无人机集群拥有压倒性的成本效益。成本不到一百万韩元的小型无人机就能摧毁耗资数百亿至数千亿韩元的坦克、飞机和指挥所，这将颠覆以高成本武器系统为中心的现有军事优势观念。
这种威胁超越了民族国家。商业技术的快速普及，甚至使财政拮据的国家、非国家行为体，甚至恐怖组织也能够操控小型无人机群。这使得国家基础设施、主要城市和平民区面临全方位威胁。问题在于，现有的传统防空系统在应对这些多重且同时发生的威胁时极其无效。用每次发射耗资数亿韩元的防空导弹拦截数百架低成本无人机，在战术和经济上都是不可持续的。因此，为了适应现有方法无法应对的新战场，我们必须重新思考我们的整个技术、战术和作战理念。
在此背景下，韩国正在基于自身技术制定下一代反无人机 (C-UAS) 战略。尤其是由韩国蔚山科学技术大学 (UNIST) 韩承烈教授研究团队开发的“狼群攻击”和“WALL”技术，超越了现有以简单拦截为重点的应对方式。“狼群攻击”是一种攻击性战略，其目标是协作智能本身，即无人机集群的核心优势，从而从内部破坏敌方人工智能集群的集体决策和协作结构。而“WALL”则是一种防御性框架，旨在训练友方人工智能集群即使在不可预测的环境中也能保持自主性和合作性，以应对此类智能攻击。换句话说，该战略的理念是通过瞄准集群的“大脑”而不是摧毁单个无人机的“身体”来确保战术优势。
关键词：无人机集群威胁、全球无人机技术趋势、韩国创新型无人机集群、“狼群攻击”、“墙”
未来的无人机集群响应很可能超越简单的硬件竞争，演变为人工智能与人工智能之间的智能较量——对抗性人工智能（恶意攻击诱使人工智能模型做出错误决策）与人工智能鲁棒性（人工智能模型在遭受对抗性人工智能等恶意攻击或意外外部干扰的情况下保持一致稳定性能的能力）之间的较量。在这场战场上，胜利将不再仅仅取决于现有武器系统的性能；算法的鲁棒性、适应性以及实时学习和响应能力将成为国家安全的关键指标。
因此，本研究全面分析了无人机集群带来的技术与战略威胁，并深入探讨了“狼群攻击”和“墙”等基于人工智能的应对技术的未来发展方向。此外，本研究还提出了构建国家反无人机系统（C-UAS）生态系统的路线图，涵盖技术发展、法律与制度改革、军民合作以及验证与部署，旨在为积极应对智能战场时代奠定战略基础。
俄乌战争体现了无人机集群“数量+经济”的战术。乌克兰军方同时部署了数百架FPV无人机和自杀式无人机，每架无人机的成本不到1000美元，用于摧毁俄罗斯的飞机、坦克、装甲车和防空系统。通过部署一些无人机进行拦截制导，并让其余无人机自行攻击目标，乌克兰军方通过发射昂贵的拦截导弹摧毁了俄罗斯的防空系统。值得注意的是，2025年6月，乌克兰部署了远程无人机集群，摧毁了俄罗斯后方地面空军基地的战略轰炸机，展示了其能够摧毁数千公里外战略资产的能力。
以色列与伊朗之间的冲突正逐渐从代理人战争升级为直接攻击。2025年6月，以色列部署了数十个无人机集群，并配备导弹和飞机，对伊朗核设施和防空设施进行精确打击，甚至暗杀关键人物。作为回应，伊朗低空发射了大量“沙赫德”自杀式无人机，袭击了以色列的军事和民用基础设施。以色列国防军（IDF）使用“铁光束”激光拦截系统等系统防御这些袭击。无人机集群利用多传感器融合技术识别和跟踪目标，并与电子战无人机协同摧毁防空系统，然后发动自主打击。
这两个案例都表明，无人机集群是现代战争的关键能力，能够基于低成本、人工智能自主性和生存能力打击战略目标。乌克兰与俄罗斯的冲突展现了“数量战争和远程突防”的作战模式，而以色列与伊朗的冲突则展现了“复合任务和精确打击”的作战模式，这两者都对未来军事战略和防空系统的发展具有重要意义。
无人机集群不仅仅是一项技术进步，它代表了一种全新的作战范式，对传统力量的概念构成了威胁。其优势可以概括为三个关键要素：压倒性的数量优势、人工智能驱动的自主性以及极高的生存力。这三个要素相辅相成，使无人机集群成为战场上终极的不对称力量。
首先，规模效应。单架无人机的单价高达数百万韩元，与耗资数百亿至数千亿韩元的现有作战资产相比，造成了极大的经济不对称。这使得大规模部署无人机集群成为可能，但前提是消耗战，即使是高精度防空系统也可能因物理饱和和累积疲劳而失效。此外，即使向资源和技术有限的国家或恐怖分子提供战略打击能力，也可能在国际安全格局中制造新的裂痕。这正在加速国防采购体系的根本性转变：从专注于昂贵的定制平台转向以低成本、大规模生产和快速部署的系统为中心。
其次，自主性增强了无人机群的战术灵活性和实时响应能力。利用基于人工智能的自主飞行技术和强化学习算法，数千架无人机能够在极少的人工干预下自动识别目标、设定路径并实施打击。尤其值得一提的是，网状网络允许各个无人机之间直接通信并共享决策，而无需集中控制，从而增强了电子战规避能力和作战连续性。即使单个指挥中心或节点受到攻击，无人机群也能基于集体智慧维持其任务。
第三，在生存力方面，无人机集群比现有部队系统拥有显著优势。由多个分布式单元组成的无人机集群，即使部分无人机损失，也能在不造成重大干扰的情况下顺利执行任务。事实上，一些最新的无人机配备了终局规避机动算法，使其能够规避导弹拦截，并执行战术任务直至被摧毁。这有效地打破了现有的“一击必杀”的防空模式。
最大限度地发挥这些优势需要战略方针。换句话说，构建一个具有韧性的集群系统不仅需要强大的人工智能算法，还需要冗余和信息物理韧性。这一挑战无法仅仅通过推进无人机平台来解决；它需要跨通信架构、安全协议和电子战系统的集成设计能力。集群无人机时代不再是“可能”，而是“现实”。未来战场的胜负将不再取决于少数昂贵的武器系统，而取决于成千上万架智能小型无人机的敏捷性以及支持它们的分布式智能系统。
虽然无人机群凭借其“协同自主”能力开辟了新的战场，但其固有的结构优势也可能带来严重的漏洞。特别是基于电磁波的攻击和通信干扰技术会直接影响无人机群所依赖的核心系统——通信、GPS 和人工智能传感器网络。无人机群依靠持续通信网络和 GPS 信号来交换数据、协同作战和打击目标。因此，强大的射频干扰器或电磁脉冲 (EMP) 攻击可以破坏无人机之间的连接，削弱无人机群的自主性和协调能力。通过 GPS 干扰或欺骗破坏无人机的位置感知，几乎不可能进行精确、同步的打击或协调机动。同时干扰多架无人机的 GPS 可能导致整个无人机群脱轨、碰撞和任务失败。此外，高功率微波 (HPM) 武器会对无人机内部的敏感部件造成不可逆的物理损坏，包括电子电路、传感器和控制单元。这种方法可以永久地“固定”无人机，但其优势在于成本更低，造成的附带损害也比高速弹药或导弹更小。这种方法尤其适用于需要精确度、成本效益和最小副作用的环境，例如城市防御或关键基础设施的保护。这表明未来的反无人机战略将从动能方法转向基于电磁的“非动能中和”。
此外，无人机集群的人工智能会根据传感器数据做出判断和决策。如果电磁波攻击导致传感器故障，人工智能可能会误判或行为失控。协作型人工智能的“集体智慧”依赖于数据可靠性，而传感器信号中断或错误的位置信息可能会扰乱人工智能之间的协作。这可能导致集群分裂、冲突和任务中断，而恢复和重组需要大量的时间和计算资源。尤其是在实时作战情况下，恢复延迟会直接导致战术失败。这些漏洞存在于硬件（电子元件）和软件（人工智能算法、网络依赖关系）中。有效的反无人机防御不仅仅是“物理破坏”，还需要在电子、认知和网络层面采取全面、综合的响应措施。干扰人工智能、破坏数据可靠性和破坏协作算法的策略比物理拦截更具成本效益和影响力。
破坏无人机集群核心协同算法的策略比物理拦截更具成本效益和影响力。在未来战场上，电子战越来越有可能攻击人工智能协同系统中最脆弱的部分。因此，一个融合网络、物理和认知领域的融合防御系统将成为无人机集群生存的最关键条件。
随着无人机集群的大规模、同步攻击成为现代战争的真正威胁，传统的基于动能的防空系统在成本效益和可持续性方面面临严峻挑战。定向能武器（DEW），特别是高功率微波（HPM）技术，正在成为应对这一挑战的新范式。美国的“列奥尼达”系统和洛克希德·马丁公司的“莫菲乌斯”系统就是最好的例子。
“列奥尼达斯”是由伊庇鲁斯公司研发的陆基高功率微波武器系统。它能够自动探测来袭无人机，然后发射高功率微波，使其内部电路、传感器和通信设备失效。类似于电磁脉冲 (EMP)，它能够使无人机失控，使其成为对抗无人机集群的理想选择，能够快速应对多种同时发生的威胁。与使用导弹等昂贵弹药的现有拦截系统不同，“列奥尼达斯”依靠电能，从而降低运营成本，提高可重复性，并能够在短时间内摧毁多架无人机。这使得它在需要非破坏性、精确响应的环境中尤为有效，例如城市防御或关键基础设施保护。
与此同时，洛克希德·马丁公司目前正在研发的“MORFIUS”系统，这是一种空射高功率微波系统，是一种用于拦截无人机群的移动平台。MORFIUS结构紧凑，可在多种平台（地面、空中和海上）运行，能够直接接触威胁并从更远的距离进行拦截。这使得能够从空中进行早期响应，在威胁到达友军领土之前将其消灭。该机载拦截平台具有显著优势，尤其是在对快速逼近的无人机群提供即时响应方面。
定向能武器 (DEW) 系统以非动能为动力。该方法采用“软杀伤”方法，在不物理摧毁目标的情况下禁用传感器和电子设备，从而最大程度地减少附带损害，使其适合在民用区域使用。此外，定向能武器无需弹药，因此运营成本低，并且只要能量充足，就可以重复使用。这些特性使其能够以经济高效且持续的方式应对无人机群等大规模威胁。同时摧毁多个目标的能力也是定向能武器的一大优势。然而，发电和热管理系统对于产生和控制强大的能量至关重要。这项技术挑战是目前定向能武器系统研发的最大障碍之一。
随着无人机集群威胁日益复杂，仅靠传统的基于导弹和机炮的动能攻击手段已不再是经济且战术上可行的防御大规模无人机袭击的方案。因此，基于激光的致盲技术正受到全球关注。这种非动能（软杀伤）武器能够利用激光束直接干扰无人机的光学和电子传感器，使其视觉感知能力受到干扰，而不会对无人机造成物理破坏。
激光致盲技术利用特定波长的高功率激光，使无人机的摄像头、光学传感器和红外 (IR) 传感器遭受强光照射，使其无法解读图像。这会导致无人机失去目标跟踪、自主飞行路径校正和协同网络维护等关键功能。具体而言，应用区域照明技术可以形成覆盖整个区域的激光防护罩，而不是用窄光束瞄准单个无人机，从而能够同时摧毁多个快速移动的无人机群。
该技术最大的优势在于成本低、效率高。每次发射不消耗弹药，仅靠电源即可持续工作。此外，由于它不会造成破坏，因此可以最大限度地减少城市防御、机场和核电站等敏感环境中的附带损害。长时间持续照射会永久损坏无人机传感器，而短暂照射则会导致传感器暂时瘫痪，从而延缓威胁的到来。这可能会导致任务失败，或为拦截争取更多时间。
从战术角度来看，激光致盲技术可以集成到多层防御系统中，结合雷达、射频分析仪和光电/红外传感器。例如，如果探测和识别系统识别出无人机集群的进入路径，表面激光束可以立即覆盖该区域，致盲整个无人机集群。尤其是当与像 Wolfpack Attack 这样的基于人工智能的攻防框架结合使用时，可以同时达到破坏无人机感知、判断和协调系统的综合效果。
然而，效率可能会因天气条件（雨、雾、尘）、照射距离和光束扩散而降低。设备小型化和高功率输出，以及确保热管理和电源基础设施的安全，是至关重要的挑战。因此，未来的发展预计将侧重于提高高功率、广域照射能力，选择能够最大限度减少天气影响的波长，并将其应用于移动平台。激光致盲技术提供了一种“中和和麻痹”的全新应对方案，超越了现有的以破坏为重点的反无人机范式。这很可能成为一项关键技术，使无人机集群时代的防御策略更加灵活和可持续。
3.3一体化反无人机防御系统的兴起：人工智能与“系统之系统”方法的战略转变
无人机集群的出现要求我们对现代战场现有的防御策略进行彻底的反思。为了应对这些以数量优势、自主飞行和先进协同能力为特征的威胁，单一技术或单个平台已不再足够。事实上，反无人机市场在技术和概念上都在快速发展，集成系统正在成为核心，实时连接和协调不同层次的探测、跟踪和压制技术。
当今的反无人机系统主要利用各种传感器技术进行精确探测和跟踪。雷达有利于远距离目标捕获，而射频分析仪则可探测无人机通信信号，分析其轨迹和意图。光电/红外 (EO/IR) 传感器即使在低能见度或夜间作战中也能提供基于视觉和热成像的信息，而综合传感器网络即使在复杂的战场环境下也能实现多层探测。这些传感技术的核心是人工智能 (AI)。人工智能会分析收集到的数据，以区分无人机和鸟类，预测无人机行为，并根据威胁的严重程度确定其优先级，然后再将其传递给指挥和控制系统。
进入压制阶段，部署了更广泛的对抗措施。射频干扰器可以破坏无人机的通信和导航系统，迫使其降落或返回，而高能激光则可以精确摧毁无人机的核心部件。高功率微波 (HPM) 武器能够同时压制多架无人机，并作为一种最大限度地减少附带损害的手段，尤其是在敏感地区，正日益受到关注。传统的动能武器，例如高射炮和导弹，仍然是抵御单架或低密度无人机威胁的有效防御手段。这一趋势反映了将反无人机能力集成到现有平台中的日益增长的趋势。
随着防御措施的多样化，仅仅并行部署单个要素已远远不够。为了整合和优化从探测到识别再到响应的每个步骤，传感器网络、基于人工智能的指挥与控制系统 (C2)、电子战设备以及动能和非动能武器之间的同步与协调至关重要。这无法通过单一设备或孤立的系统来实现，而必须采取“系统之系统”的方法，将各种防御技术整合到一个统一的生态系统中。
此类系统需要超越单纯战场技术的概念转变。无人机集群带来的威胁正在迅速演变，应对这些威胁的防御策略也正在演变为基于人工智能的生态系统，能够实现机器速度的判断、实时数据融合和自主决策。例如，像 DroneShield 这样的私营防务公司正在将专有信号处理技术与自适应人工智能相结合，以最大限度地提高探测精度和韧性，这很可能成为未来反无人机技术的核心标准。
最重要的是，这些集成技术系统无法仅仅通过实地部署就能发挥作用。要确保在战场环境中具备实际响应能力，需要联合训练、多机构协作，以及开发基于模拟的评估系统，以模拟复杂的群体攻击场景。涵盖人工智能、传感器、通信和武器系统的集成思维不再是一种选择，而是一项先决条件。
归根结底，人工智能如今不仅是攻击无人机的“大脑”，也是国防系统的“大脑”。为了应对日益智能化的无人机，国防系统必须更加智能、快速地做出反应，这不可避免地会导致人工智能之间的战场情报竞争。这清楚地表明，国家对计算机视觉、预测分析和自主决策等国防人工智能技术的投入和生态系统建设是刻不容缓的任务。
“狼群攻击”由韩升烈教授的研究团队开发，是一种新型对抗性人工智能 (AD) 攻击策略，旨在破坏基于人工智能的无人机集群的合作结构。现有的反无人机技术主要依赖于物理拦截或通信干扰，而“狼群攻击”则另辟蹊径：破坏人工智能集群的合作机制。
该策略的灵感源自自然生态系统中狼群通过连锁反应隔离并制服猎物的方式。具体来说，它首先会故意诱导单个智能体（无人机）发生故障或异常行为。随后，协作的人工智能智能体会尝试识别并拯救这个故障实体，从而引发整个协作系统的连锁破坏。这克服了现有干扰方法的局限性，这些方法侧重于阻断单个节点之间的通信。“狼群攻击”瞄准的是人工智能智能体之间“相互支持行为”的结构性弱点，导致整个系统的功能崩溃。
换句话说，这种方法并非简单地阻断通信，而是破坏网络的核心相互依存关系。这是一种经过演进的攻击方法，它认识到人工智能群体并非简单的个体集合，而是一个高度互联、自适应的生态系统。从技术上讲，这种攻击利用了一种预测模型。人工智能会模拟各种场景来计算未来损失，并选择最有效的初始攻击时机。然后，它会分析行为变化数据，选择对合作高度敏感的智能体，并将其作为后续攻击的目标。这将现有的对抗性人工智能技术提升到一个新的水平，因为它可以自动化战略性和持续性的破坏，而不仅仅是随机性的破坏。这种策略已经从破坏简单系统平衡的小规模破坏攻击发展为一种自适应破坏系统，可以预测对方人工智能系统的弱点并相应地优化攻击。因此，人工智能群体被人工智能瓦解的战场正在出现，这表明未来的人工智能战争将日益演变为自主的人工智能对抗。
这种自主自适应对抗性人工智能的出现，引发了超越技术层面的根本性问题：可控性、不可预测性和伦理责任。成功的攻击将需要增强人工智能群体的韧性和防御技术的复杂性，这很可能导致人工智能稳健性与对抗性人工智能之间新的军备竞赛。这项研究已被2025年国际机器学习大会（ICML）接受，并因其对多对多对抗策略的精妙实施而引起了学术界和国防科技界的广泛关注，该策略针对单个智能体并破坏整个合作结构。
“WALL”框架是一种防御性人工智能学习结构，旨在直接对抗“狼群攻击”的进攻性策略。该框架的核心是在类似真实战场的混乱敌对环境中训练人工智能系统，从而培养更稳健的合作机制。“WALL”并非简单的防御工具，它从训练伊始就融入了类似“狼群攻击”的复杂干扰策略。因此，人工智能群体即使在危机情况下也能培养出可靠合作的韧性。这与士兵在最具挑战性的战斗环境中的训练方式类似，体现了“训练难，战斗易”的未来人工智能设计理念。实验结果表明，使用WALL框架训练的人工智能即使在位置错误、通信延迟和团队成员暂时离开等异常变量下也能保持较高的合作性能，在不发生碰撞的情况下实现目标，并共同移动物体并保持对齐。值得注意的是，这种稳健性不仅包括简单的规避或生存，还包括执行任务的能力。
从技术角度来看，WALL 旨在促进全系统协作，同时减少对特定智能体子集的过度依赖。通过将协作结构重构为更灵活、更去中心化的形式，WALL 消除了单点故障，即使在部分中断的情况下，也能使整个集群快速恢复并重组。例如，即使某个智能体退出或传输了错误信息，整个系统也不会受到影响，而是动态地重新校准并继续执行任务。
这些特性超越了简单的“防御”，旨在增强韧性，使人工智能集群能够自主生存、决策和恢复。这有望成为无人机集群战术的核心能力，未来军事行动中，自主性和稳定性至关重要。此外，WALL象征着复杂人工智能战略的演变，模糊了攻防界限。“狼群攻击”瞄准的是人工智能集群的“合作”，而“Wall”则确保“合作”不再依赖于特定的个体或固定模式。
这将使人工智能系统能够适应日益复杂和难以预测的攻击场景，最终使人工智能群体具备自我修复能力。这些进步不仅限于军事领域。WALL 框架可以作为在高风险环境中运行的人工智能系统的核心安全增强功能，例如智能工厂、自动驾驶、灾难救援和太空探索。
WALL 展示了未来人工智能设计的方向，即“可恢复性能”变得比“优化性能”更重要，尤其是在不可预测和致命后果的情况下。
研究团队开发的“狼群攻击”和“WALL”框架被公认为实用的军事工具，能够确保在基于人工智能的战场环境中占据战略优势，超越了单纯的人工智能技术进步。这些技术因其攻防兼备的双重用途潜力以及直接应对智能蜂群无人机战争的本质特征而备受全球关注。
“狼群攻击”是一种战略性干扰技术，它通过直接攻击敌方AI集群的最大优势——合作情报，从内部扰乱其行动。与物理打击或通信干扰不同，该技术通过认知干扰AI集群的决策过程来发挥作用。具体而言，它利用AI预测模型识别敌方集群中的敏感智能体，并精准攻击诱导合作或表现出行为变化的关键节点。这可以扭曲或扰乱整个集群的决策流程，最终导致其行动瘫痪。
考虑到实际战场应用，这项技术可以集成到电子战或专业网络战部队的战术资产中。例如，侦察无人机可以收集敌方群体活动模式，并将其与人工智能分析平台关联，然后“狼群攻击”算法将自动确定攻击时机和方法。对于国防预算或兵力密度处于劣势的国家来说，这一策略可能是一种利用人工智能技术确保非对称力量的实用方法。此外，未来该技术还可以与网络攻击工具融合，发展成为数字物理融合攻击。
“WALL”框架是一个以防御为重点的人工智能强化训练系统，旨在训练人工智能抵御和适应诸如“狼群攻击”之类的对抗性人工智能攻击。它不仅仅是一项技术保障，更是在战场上部署人工智能集群的先决条件。实验结果表明，经过“WALL”训练的人工智能能够系统性地补偿单个智能体的损伤，并展现出动态重组和灵活角色划分的能力，即使在面临传感器故障、通信延迟、数据错误和蓄意黑客攻击等威胁时，也能维持整体任务的执行。
在实际应用方面，WALL 框架可作为国防部自主武器系统开发的标准训练模型，并可作为基础的人工智能对抗训练协议，不仅适用于无人机集群，还适用于自主水面舰艇、无人地面车辆以及所有类型的有人-无人复合作战系统。此外，WALL 的应用范围不仅限于军事领域，还包括灾害响应机器人集群、自主物流系统和智能防灾基础设施。它还可以扩展为通用防御算法，适用于所有需要在通信中断和危险情况下保持协作的民用系统。
韩国要战略性地部署“狼群攻击”和“月”行动，必须同时推进技术研发、作战概念开发和训练体系建设三大支柱。除了简单地将技术开发委托给研究机构或私营企业外，还需要将技术融入实际的军事结构和任务计划，并整合数据联动系统和态势感知工具，使战地指挥官能够操作。
此外，围绕此点设计联合训练计划至关重要。需要进行实践训练，让友军人工智能系统体验模拟狼群攻击场景，以应对现实世界中的无人机群攻击，而月球上的人工智能系统则要反复学习在各种干扰条件下继续执行任务。这种训练不应仅限于简单的技术演示，而应理解为在战斗部署前验证可靠性和内化作战能力的过程。
“狼群攻击”和“WALL”显然是超越军事领域的军民两用技术。它们不仅作为摧毁或恢复无人机群智能和协调能力的战略工具，其底层技术要素——集体智能控制、自主系统弹性以及在敌对环境下保持通信——也在民用工业和整个社会中具有广泛的潜在应用。
例如，在智能工厂中，当多台协作机器人维护一条生产线时，可以应用自主恢复算法，即使单个机器人或网络发生故障，也能防止整个流程瘫痪。在大型物流枢纽或港口运行的自主物流系统，也可以通过重新配置路线并继续执行任务来应对突发网络故障或外部攻击，从而直接有助于提高供应链的稳定性。此外，在大规模山火、地震和洪水等灾害现场，众多自主机器人和无人机实时共享信息，执行救援任务。像“WALL”这样的弹性框架即使在部分网络中断的情况下也能维持协作网络，从而最大限度地提高救援效率。
这些技术不仅拓展了应用范围，更是确保国家层面人工智能系统稳健性、韧性和协同稳定性的核心基础技术。换句话说，它们强化了人工智能生态系统的“免疫系统”，成为支撑国家安全以及金融、能源、交通和通信等领域重要基础设施安全的基础资产。从安全角度来看，基于人工智能的集群能力已成为未来武器系统的核心组成部分。由人工智能控制的多平台集群能力正在成为跨越海陆空四域一体化作战的中心轴，拥有该领域领先技术的国家可以同时增强国防自主能力和战略威慑力。韩国通过“狼群攻击”和“WALL”计划，确保了攻防兼备的集群人工智能技术，为在全球国防市场上获得竞争优势奠定了基础，而不仅仅是拥有技术。
此外，这些技术能力在国际军事和技术外交中是强有力的谈判资产。它们能够确保韩国在先进武器系统开发联盟、联合国防工业项目和多国军事演习中的领导地位和议程制定能力，从而产生超越短期武器出口的长期战略利益。如果韩国在与盟友的联合开发和作战合作中扮演“标准制定者”的角色，就能确保在技术规范和作战理论方面的领导地位。最终，“狼群攻击”和“WALL”是具有多方面价值的战略资产，涵盖工业、安全和外交，超越了单纯的防御和进攻技术。这些技术所构建的人工智能生态系统的根本优势，将成为韩国可持续国家竞争力的关键基础，不仅在智能战场时代，而且在人工智能驱动的全球秩序中。
无人机集群已不再仅仅是一项技术进步，而是已成为改变现代战争格局的关键威胁。数千架无人机自主作战并打击目标的能力，在结构上超越了现有的高成本、高精度防御系统，展现了非对称力量的真正威力。为了应对这一挑战，一个智能、战略性和基于人工智能的综合响应系统至关重要，而不仅仅是简单的拦截或探测。
韩国的“狼群攻击”和“WALL”技术正是满足这些需求的创新解决方案。“狼群攻击”的灵感源自狼群狩猎策略，是一种积极的对抗性人工智能策略，能够从内部破坏敌方群体人工智能的合作系统。“WALL”是一个防御框架，可以训练友方人工智能即使在不可预测的威胁环境中也能保持自主性和合作性，为应对此类智能攻击做好准备。这两种技术都围绕群体的核心——“协作智能”来设计攻击和防御，这清楚地表明，未来的军事优势将不再取决于简单的硬件性能，而取决于人工智能算法的稳健性和适应性。
当前的挑战是确保这些成果不局限于实验室，而是拓展到国家级的反无人机（C-UAS）生态系统。为此，政府应设立一个为期三至五年的多年期项目，投资于短期综合探测与中和系统以及下一代人工智能对人工智能（AI-to-AI）响应技术。定期举办实战化大规模演示竞赛，以验证性能，并建立快速将优秀成果与采购挂钩的机制。此外，应同时推进法律和制度方面的改进，例如修订《无线电法》、定向能武器（DEW）操作标准、数据标准化以及人工智能训练数据共享系统。在测试和评估基础设施方面，应建立一个能够模拟远程、低空和海上环境的国家级试验场，并组建一支常设红队，模拟诸如“狼群”攻击等对抗性人工智能场景。传感器、干扰器、激光器和高功率微波武器应通过模块化、模块化可扩展（MOSA）设计实现互操作，并且军队、警察、消防部门、核电站和机场之间应采用标准化的通用作战图像和预警系统。
私营部门应将“狼群攻击”和“墙”技术作为模块集成到反无人机系统（C-UAS）的指挥和控制系统中，提升传感器性能以区分低成本小型无人机和鸟类，并推进抗干扰全球导航卫星系统（GNSS）和信号分析技术。应提出一个全面的解决方案，涵盖定向能武器（DEW）的功率和热管理、波束控制技术开发、平台多样化、通过开放数据格式增强互操作性，以及提供定制化的国防套件和维护服务。
通过建立一个由政府和私营部门参与的国家反无人机系统联盟，将技术开发、标准化和采购有机地结合起来，研究成果可以立即转化为作战能力。尤其需要注重短期内取得切实成果，例如修订《无线电法》、开展全国示范、开放试验场、公开数据标准、标准化“狼群”攻击场景、开展联合战术试验以及开展基于数字孪生的军事演习。
如果这一战略得以实施，韩国将在人工智能对抗智能战场时代，成为战略领导者，而不仅仅是一个单纯的响应者。这将是一次决定性的飞跃，完成从传统安全向智能安全的转型。返回搜狐，查看更多
