人工智能在精确制导弹药低成本设计中的运用-人工智能技术与咨询

人工智能在精确制导弹药低成本设计中的运用

2025-05-20 11:27:1270浏览

源自：高端装备产业研究中心

导读

低成本精确制导弹药(PGM)的设计是当前军事战略的一个重点，旨在应对现代冲突中弹药的高消耗率。人工智能(AI)技术正在改变精确制导弹药的设计、开发和部署方式，尤其在低成本设计中发挥重要作用。本文从AI的应用领域、低成本设计方式以及应用案例，对人工智能在精确制导弹药低成本设计中的运用进行宏观分析。

一、主要应用领域

AI技术正在改变精确制导弹药的设计、开发和部署方式，尤其在低成本设计中发挥重要作用。以下是AI在PGM中的主要应用领域：

AI技术通过以下方式显著降低PGM的设计和生产成本：

1. BAE Systems RAZER系统

BAE Systems的RAZER系统是一种低成本、模块化的精确制导套件，用于将40-50公斤的非制导弹药(如155毫米炮弹或小型航空炸弹)升级为高精度武器，适用于无人机、直升机和地面发射平台。该系统是澳大利亚“主权弹药”计划的一部分，旨在通过本地化生产和智能化设计降低对海外供应链的依赖，同时满足现代战场对低成本、高效能武器的需求。RAZER通过整合GPS和惯性导航系统(INS)，实现复杂环境下的精确打击，特别适合资源有限的中小型军事力量。BAE描述的Razer系统，包括机翼/机身套件和尾部单元，配备了GPS/INS指导控制和导航系统，可从无人机和旋翼机上操作。

RAZER的核心在于其AI驱动的制导和优化算法。公开资料显示，RAZER使用“机器学习技术”和“高级算法”来增强制导系统的性能。具体而言，AI算法通过实时分析传感器数据(如GPS信号、地形信息和敌方电子干扰)，动态调整弹药的飞行路径，从而提高命中精度并减少对昂贵激光制导系统的依赖。此外，澳大利亚国防科技集团(DSTG)提到，RAZER的“智能制导算法”能够根据环境变化优化弹道，例如在强风或电子战环境中保持稳定性。这些算法通过预训练模型处理低成本传感器的数据，弥补了硬件性能的不足，使RAZER能够在成本受限的场景下实现高精度。

RAZER的低成本设计得益于其模块化架构和AI优化。模块化套件允许将现有“哑弹”快速升级为精确制导武器，无需全新开发，从而大幅降低研发和生产成本。BAE Systems强调，RAZER的本地化生产进一步减少了物流和供应链成本。AI的应用通过减少对高分辨率传感器和复杂硬件的依赖，降低了单枚弹药的制造成本，同时提高了抗干扰能力，延长了系统寿命。RAZER的CEP(圆概率误差)可达10米以内，性能媲美更昂贵的传统PGM，但成本仅为后者的几分之一。

2. 美国陆军精确制导套件(PGK)

美国陆军的精确制导套件(PGK)是一种附加到155毫米炮弹的低成本制导装置，旨在将传统非制导炮弹升级为精确制导武器，显著提高火炮系统的作战效能。PGK通过GPS制导技术将炮弹的圆概率误差(CEP)从175米缩小到50米，最新版本(LR-PGK，远程精确制导套件)进一步提升了射程和抗干扰能力。该系统广泛应用于M777榴弹炮和M109A7自行火炮，适用于城市作战和远程火力支援场景。PGK的开发目标是通过模块化设计和智能化技术，以较低成本实现传统火炮的现代化。

PGK的制导系统依赖AI驱动的算法来优化弹道和抗干扰性能。PGK使用“自适应算法”实时分析GPS信号、风速和环境干扰数据，动态校正炮弹的飞行路径，确保高精度命中。LR-PGK版本整合了“高级计算算法”，能够在敌方电子战干扰下保持制导可靠性，这些算法通过处理低质量传感器数据弥补硬件限制。此外，PGK的开发过程中使用了“人工智能驱动的建模和仿真”技术，通过数字孪生优化设计参数，减少了物理测试的成本。这些AI应用使PGK能够在低成本硬件平台上实现接近高端PGM的性能。

PGK的成本效益源于其模块化设计和AI优化。模块化套件可以快速安装到现有155毫米炮弹上，无需更换火炮系统或开发全新弹药，显著降低了升级成本。PGK的单枚成本远低于传统精确制导弹药(如Excalibur炮弹)，使其适合大规模部署。AI通过优化制导算法，减少了对高精度GPS接收器或复杂传感器阵列的依赖，进一步降低了生产和维护成本。例如，AI驱动的抗干扰技术使PGK能够在GPS信号受限的环境中保持精度，减少了额外的硬件升级需求。PGK的广泛应用使美国陆军能够在预算受限下显著提升火力精确度。

3. 土耳其Kargu无人机

土耳其STM公司开发的Kargu无人机是一种轻型、四旋翼的自主巡飞弹药，设计用于侦察和精确打击任务。Kargu重量仅7公斤，携带1公斤弹头，能够在战场上自主识别目标并可“发射后不管”。该系统已在利比亚、叙利亚和纳卡冲突中得到实战验证，因其低成本和高灵活性受到广泛关注。Kargu支持群体协同作战，多个无人机可通过AI协调执行复杂任务，适用于城市作战和反恐行动。

Kargu的核心优势在于其AI驱动的目标识别、自主导航和群体协同能力。开发商STM明确指出，Kargu使用“人工智能算法”处理光学和红外传感器数据，实现实时目标识别和跟踪。Kargu的“深度学习模型”通过预训练数据识别敌方目标(如车辆、人员)，即使在复杂环境中也能保持高准确率。此外，Kargu的群体协同能力依赖于“AI驱动的分布式决策系统”，允许多架无人机共享传感器数据并协调攻击策略。这些AI技术使Kargu能够自主选择目标并优化攻击路径，减少了对地面操作员的依赖，从而降低了操作复杂性和成本。

Kargu的低成本设计得益于其轻量化结构和AI优化。相比传统大型PGM，Kargu的制造成本极低，适合大规模生产和部署。Kargu通过AI实现目标识别和导航，减少了对昂贵传感器和高性能计算硬件的需求，使单机成本仅为数千美元。AI驱动的群体协同进一步提高了作战效率，多个Kargu无人机可以通过协同作战完成复杂任务，减少了所需弹药数量。例如，Kargu的集群攻击能力使单次任务的成本远低于传统导弹。此外，Kargu的模块化设计支持快速维护和升级，进一步降低了长期运营成本。

四、小结

这三个案例展示了AI在低成本PGM设计中的多样化应用，未来可通过增强AI自主性、整合多模制导和利用商业技术进一步降低成本。未来，随着AI自主性增强、多模制导发展以及商业技术的进一步利用，低成本PGM将在现代战争中发挥更大作用。在应用AI的同时，有关自主技术成熟度和伦理争议方面仍应当给予高度关注。武器装备研发机构应当继续投资于AI算法优化、模块化设计，同时加强伦理监管，以平衡成本、效能和安全性。