即时启动，现场监视——在拨打 911 报警电话之前
2025 年 12 月 10 日，来自全球两端的两家公司表示，他们已经整合了一套系统，从理论上讲，该系统可以在检测到枪声后不到 20 秒的时间内，让一架配备摄像头的无人机出现在枪手上方。由 DefendEye（克拉科夫）和 EAGL Technology（阿尔伯克基）联合发布的公告描述了 EAGL 的 DragonFly 枪声传感器及 AEROS 平台与 DefendEye 的即时启动、管射式自主无人机之间的云到云集成。这些公司表示，传感器会验证威胁，触发发射管在 10 秒内发射无人机，并将实时视频流传输给调度中心和战术单位——这通常发生在有人拨打 911 电话之前。
系统各部分如何协同工作
这些公司描述了三个关联阶段。首先，DragonFly 传感器执行能量采集和波形分析，以检测与枪声一致的脉冲声音并生成地理定位坐标。EAGL 的 AEROS 软件会过滤误报并验证事件。最后，一旦枪击得到验证，AEROS 云端就会将坐标发送到 DefendEye 发射管：该公司声称无人机可以在 10 秒内升空，并从检测到目标起不到 20 秒的时间内抵达枪手上方。
从技术上讲，这依赖于多个组件的协同工作。DragonFly 单元是一个紧凑的、由太阳能/电池供电的谐振腔传感器，EAGL 表示其单个传感器的球形覆盖范围高达约 18 英亩。DefendEye 的无人机可重复使用，具有 AI 辅助功能，旨在从密封管中快速进行无人驾驶部署；已公布的配置带有红外照明的日夜型摄像头，声称续航时间为 30 分钟，且每个发射管中都配有 5G SIM 卡，用于实时流传输和远程控制。两家公司强调，该解决方案可以安装在标准灯杆、墙壁、拐角处，或部署在移动指挥资产上。
两位首席执行官都将该系统描述为“无人机作为首批响应者”概念的进步。EAGL 首席执行官 Boaz Raz 表示，这种组合允许组织“检测、响应并将实时威胁传达给执法部门，从而制止威胁并挽救生命”。DefendEye 首席执行官 James Buchheim 表示，云桥接允许在“几秒钟而非几分钟内”对部署的无人机进行全面远程控制，车载 AI 可以识别画面中的人员。
性能主张在何处重要——以及在何处不重要
“不到 20 秒”这一头条数据非常引人注目，因为相比之下，传统的应急响应时间通常以分钟计算。在数十秒内定位在头顶的无人机可以为赶往现场的警员提供即时的态势感知，记录关键证据，并在伤亡发生时帮助指挥员制定战术。
但这一时间表取决于一系列具有现实限制的能力。在城市环境中进行枪声定位在技术上具有挑战性：脉冲声音会从建筑物上反弹，被植被和车辆部分吸收，并可能产生回声，从而使到达时间差 (TDOA) 和波形匹配算法变得复杂。公告中提到的每个传感器 18 英亩的覆盖范围意味着传感器通常会密集放置在关注区域，但在实践中，需要联网阵列或多个传感器来进行稳健的三角测量并减少误报。
同样，到达时间取决于无人机的存放位置和当地的飞行限制。存放在附近发射管中的无人机可能会非常迅速地到达位置，但如果最近的发射点在数百米之外，或者空域受到限制（例如机场周围或某些市中心），响应时间将会延长。两家公司指出了他们的超视距 (BVLOS) 能力，并提醒读者 BVLOS 行动受当地航空规则和审批的约束——这对于任何考虑实际部署的客户来说都是一个重要的注意事项。
隐私、安全与法律权衡
这种快速、自动化的部署引发了困难的社会和法律问题。该系统会在紧急呼叫拨打前或警察到达前，有意传输现场和人员的视频。这引发了显而易见的隐私担忧：谁存储视频素材、存储多久、谁可以访问以及依据什么样的法律标准？供应商描述了指挥中心的控制权以及与战术单位的共享，但并未公布保留政策或访问控制措施。
还存在安全问题。车载 AI 虽然可以“识别人员”以辅助操作员，但并非万无一失。误分类（例如将反射或一组模特误认为人，或未能识别掩体后的人）可能会影响执法决策。枪声检测器产生误报的可能性不容忽视：虽然 EAGL 声称 AEROS 通过波形分析消除了误报，但在复杂环境中仍需要进行独立评估。最后，任何连接传感器、云端和航空器的实时系统都必须考虑滥用问题：欺骗或拒绝服务攻击可能会制造假警报，或者对手可能会尝试干扰通信或用于流传输和控制的 5G 链路。
网络安全与运行韧性
由于公布的架构明确是云连接的，并且旨在允许远程控制，因此网络安全对于安全至关重要。发射管的 5G 连接以及 AEROS 与 DefendEye 指挥中心之间的云桥接为操作员提供了便利，但也创造了潜在的攻击面。在任何严肃的公共安全部署中，经过强化的端到端加密遥测和负载流、强大的设备认证、定期的固件审计以及完善的供应链保障都是必要的。两家公司在发布中并未公布这些防御细节。
运行韧性还包括电磁威胁。在冲突或犯罪环境中，对手可能会尝试干扰 GPS、5G 或其他通信。行业一直致力于采用更具韧性的技术——视觉导航、车载自主和惯性导航——以减少对单一链路的依赖。更广泛的无人机生态系统已经出现了类似的进展：其他开发商正在整合视觉导航和边缘 AI，以便在无线电降级或无 GPS 的条件下运行。
这如何融入更广泛的无人机格局
DefendEye 与 EAGL 的公告发布之际，市政当局、学校和安保团队正在试验将无人驾驶系统用于监视、周界监控和关键基础设施巡检。更小的纳米级和管射式无人机（有些是为了无声、隐蔽侦察而设计的）正在激增，而国防导向的企业则优先考虑自主性和针对对抗环境的 GPS 韧性导航。这些线索共同指向一个不远的未来，届时按需部署的空中资产将更容易投入使用——但也强调了技术进步超前于法规和公众讨论。
后续步骤及观察重点
这两家公司将此次合作展示为一种产品化方案，但实际的操作推广将取决于实地试点、当地对 BVLOS 飞行的批准、枪声检测和分类率的独立验证，以及公共安全采购决策。社区的接受程度将取决于关于视频保留、数据共享、审计日志以及何时可以部署无人机（特别是在学校、医院或私人住宅等敏感地点）的法律标准的透明政策。
目前，这一公告是快速响应叙事中的一个技术里程碑：传感器网络、云编排和即时启动硬件相结合，缩短了攻击发生与获取空中画面之间的时间。该模式是否能成为警察和首批响应者的主流工具，将取决于严谨的测试、法律框架以及强大的网络和隐私保护措施，而不仅仅是缩短的那几秒响应时间。
来源
- DefendEye P.S.A. 新闻稿（2025 年 12 月 10 日）——与 EAGL Technology 的合作伙伴关系公告
- EAGL Technology —— AEROS 平台和 DragonFly 枪声传感器技术资料
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