人工智能进入导弹战场
2026年2月18日，Roketsan 首席执行官 Murat Ikinci 在 Boğaziçi University 座无虚席的大厅里表示，土耳其国防力量正利用人工智能增强导弹技术，使武器变得更加“聪明”——能够以更高的置信度跟踪、识别和区分目标。他的这番讲话正值土耳其国防工业蓬勃发展之际：Roketsan 报告了两位数的出口增长，并正在开发从弹道导弹、巡航导弹到多层级 Steel Dome 防空体系在内的各类武器。Ikinci 的表态反映了一个更广泛的趋势：人工智能现在已嵌入到传感器套件、导引头和指挥网络中，不仅存在于研究实验室，还存在于向国际客户提供的现役系统中。
土耳其国防力量利用人工智能增强导弹制导
Roketsan 及其合作伙伴将人工智能描述为制导系统的“战力倍增器”：机器学习模型可以清理杂乱的传感器回波，融合光电、红外和雷达输入，并提供可靠的目标分类评分，从而为导弹的末端导引头提供数据。在实践中，这意味着配备车载算法的导弹可以更好地剔除诱饵，优先处理动态特征而非静态特征，并接受来自联网指挥节点的中间修正更新。土耳其系统制造商还强调了经济逻辑：软件更新和改进后的模型可以在无需完全重新设计硬件的情况下，提高传统导弹的有效性，从而缩短开发周期并支撑出口竞争力。
这种“软件优先”的方法在 Steel Dome 国家防空体系等综合项目中已经显而易见，ASELSAN 等公司正在其中加入电子战和高功率微波层，以补充动能拦截器。这些非动能工具——以及协调它们的人工智能——旨在改变近期国防分析中讨论的应对廉价无人机群或低成本巡飞弹时的成本曲线。对于买家而言，这种传感器、计算能力和武器的结合创造了灵活的分层方案，而非单一用途的拦截器。
土耳其国防力量利用人工智能增强目标定位与杀伤链
人工智能通过多种方式缩短了“传感器到射手”的链路。在旅级和战区级，人工智能系统筛选大量图像并提示人工分析师或自动化目标定位模块；在导弹层面，车载模型在最后几秒钟执行快速图像识别和瞄准点精细化。对近期冲突的研究表明，廉价无人机和巡飞弹改变了“杀伤链”：无处不在的 ISR 和快速反应压缩了决策时间，并迫使防御者在交战的某些方面实现自动化。土耳其工业界正通过将目标分类网络与导弹制导及国家指挥节点相集成，来适应这一环境。
但同样是那些赞扬速度的 CEPA 和 NATO 分析报告也警告了其局限性：人工智能分类仍存在不容忽视的错误率，传感器在高电磁噪声环境中会发生退化，且对手可以利用欺骗手段或对抗性输入来误导模型。这表明，对于高后果的打击任务，架构应保持“人在回路”的关键决策，并建立互操作层以便盟军共享情报并避免误伤——在出口、国家政策和标准存在差异的情况下，这是一个艰巨的实际问题。
Steel Dome、Ejderha 与新型非动能防御层
土耳其不仅在弹头和导引头中应用人工智能，还结合了电子攻击、定向能原型以及指挥控制自动化。ASELSAN 的 Ejderha 及其他基于微波的反制武器被定位为针对集群目标的短程、低附带损伤解决方案，而以 Steel Dome 项目命名的系统则旨在人工智能辅助的管理框架下，将传感器、射手和电子战节点联网。支持者认为，这减少了针对廉价威胁的高价拦截弹支出，并为友军无人系统的运行创造了走廊。
目前作战经验和公开演示仍然有限，国防分析师强调，非动能工具的性能包线高度依赖于环境和距离。然而，将多个层级与人工智能编排相结合，对于既要保护密集城市中心和关键基础设施，又要保持后勤可控的国家来说，是一条务实的路径。
优势：精度、韧性与出口机遇
从战略上讲，自主的软件栈和数据处理能力减少了对外国供应商的依赖。TÜRKSAT 6A 项目的成功以及不断壮大的国内小卫星公司集群展现了一个更大的雄心：将太空、ISR 和武器开发整合为统一的国家能力，并可将其推向合作伙伴——特别是在西方供应商受到出口管制限制的地区。
风险：伦理、法律框架与对抗性战争
赋能人工智能的导弹引发了众所周知的伦理和法律问题。当自主系统可以在没有及时人工监督的情况下识别并攻击目标时，对致命武力问责制的担忧就会升级。国际法要求对目标定位决策实施有效的人类控制；因此，许多政府和分析师敦促建立确保在致命交战中“人在回路监控”的架构。土耳其的公开声明强调区分和精准，但出于明显的安全原因，详细的交战规则、审计日志和故障安全设计很少公开。
NATO 与欧洲必须直面的问题
诸如欧洲天盾倡议（European Sky Shield Initiative）之类的欧洲项目旨在协调多个国家的导弹防御，但在采购选择、国家工业优先级以及对非欧洲技术的依赖方面仍存在政治摩擦。土耳其加入泛欧计划提供了作战优势——地理覆盖范围、自主中程系统和工业产能——但也带来了互操作性问题。盟友必须调和在学说、数据格式和交战规则方面的分歧，并决定对合作伙伴的软件和共享网络给予多少信任。
CEPA 和北约的技术研究建议 NATO 投资于联邦数据基础设施、经过验证的人工智能工具链以及联合试验场，以增强算法对抗欺骗攻击的能力，并认证“人在回路”的保障措施。这些措施结合有关采购和信息共享的政治协议，将决定 NATO 与土耳其的混合架构是提高集体韧性，还是仅仅增加了复杂性。
出口、战略以及与航天发射之间模糊的边界
土耳其的国防势头与其更广泛的航天野心紧密相连：卫星生产、计划中的赤道发射场以及军民两用的火箭技术。这种融合至关重要，因为轨道运载火箭和远程导弹共享核心技术。对于合作伙伴而言，外交考量变得更加复杂：合作可能会加速能力建设，但也需要透明度，以避免意外的局势升级或扩散担忧。
未来走向
土耳其国防公司正在传感器、计算和网络成本快速下降的背景下，将人工智能投入实战。这种结合加速了能力的变革步伐，并迫使盟友在学说、训练和法律框架以及硬件方面采取行动。实际步骤包括：商定 NATO 的数据和目标元数据标准、武器系统中人工智能模块的认证制度、稳健的“人在回路”保障措施，以及针对电子战和对抗性战术韧性的多国试验场。
如果采取这些步骤，人工智能可以真正提高精度并减少附带伤害。如果不采取这些步骤，速度和自主性就有可能产生脆弱的系统，在电子攻击下失效或导致悲剧性的错误。因此，NATO 及其合作伙伴面临的选择不是是否在导弹和防空系统中使用人工智能——因为它已经在应用了——而是治理、互操作性和集体韧性将如何塑造这项技术的作战效果。
来源
- 欧洲政策分析中心 (CEPA) 综合报告《无人机的紧迫问题》(An Urgent Matter of Drones)
- NATO – 盟军地面监视 (AGS) 和盟军太空持久监视 (APSS) 倡议
- TÜBİTAK 空间技术研究院 (TÜBİTAK UZAY)
- 土耳其航天局 (TUA) 技术与计划资料
Comments
No comments yet. Be the first!