作者：歐敏銓
想像一下，你正駕駛著一架價值百萬美元的無人機進入戰區。突然，螢幕閃爍、GPS 座標亂跳，隨即陷入一片雪花——你失去了「眼睛」，也失去了對飛機的控制。這是過去十年來，電子戰（Electronic Warfare）對無人機造成的致命威脅。
然而，今日的戰役因新科技而有了轉機。在烏克蘭東部的巴赫姆特（Bakhmut）或札波羅熱（Zaporizhzhia），俄軍的電戰系統「波里」（Pole-21）能讓方圓數公里的 GPS 信號化為烏有。面對此威脅，烏軍引進了 V-BAT無人機：在傳統無人機紛紛墜毀的區域，V-BAT 能保持靜默飛行，悄無聲息地摸到俄軍 S-400 防空導彈陣地的頭頂執行危險的「斬首偵察」。
「它就像一個幽靈，」一名戰地觀察員形容。V-BAT 發現目標後，會透過抗干擾的窄頻鏈路回傳座標，隨後，海馬斯（HIMARS）的多管火箭便會呼嘯而至。這種「AI 偵察 + 遠程精準打擊」的組合，正在重塑現代戰爭的成本槓桿。
「在現代戰場上，信號消失的那一刻，才是 AI 真正接管戰局的開始。」
V-BAT從何而來？這是來自聖地牙哥的Shield AI公司所創，其公司成員包括一群由前海豹部隊（Navy SEALs）與矽谷頂尖工程師，他們正致力於運用強大的技術開發能夠遏制衝突的自主產品，並且取得了突破性的進展。
Hivemind——給無人機一個「戰鬥大腦」
要理解 Shield AI，必須先認識其核心技術 – Hivemind（蜂巢意識）自主作戰套件。
傳統無人機像是一個「傀儡」，每一絲動作都仰賴遠端操作員的遠端操縱。一旦連線被干擾切斷，傀儡就成了斷線的木偶。Shield AI 的做法則是：直接把飛行員裝進飛機裡，這仰賴強大的邊緣運算能力。
Hivemind系統利用深度強化學習（Deep Reinforcement Learning），模擬了數百萬小時的飛行數據。它不再是死板地執行「向左轉 10 度」，而是能像飛行員一樣「思考」，理解「我要躲過這座山，並偵測後方的雷達站」這樣的戰略目標。
Shield AI 將其 Hivemind 自主作戰套件拆解為三個核心層級：EdgeOS、Pilot 與 Commander。這種架構仿效了現代軟體開發的「平台—應用—介面」模式，讓無人機從單純的硬體載具轉變為具備高度智慧的戰鬥員。以下是這三個子系統的技術定位簡介：
1. EdgeOS：自主系統的底層「神經作業系統」
EdgeOS 是 Hivemind 的技術基石，被定位為專為邊緣運算設計的「軍規級即時作業系統（RTOS）」。不同於傳統無人機依賴開源的 ROS (Robot Operating System)，EdgeOS 採用了靜態配置 (Static Configuration) 的架構，確保系統在毫秒級的運作中具有高度的可預測性與低延遲。
2. Pilot：具備感知與決策能力的「數位飛行員」
Pilot 是 Hivemind 的靈魂，其定位是「自主行為目錄（Autonomy Catalog）」。它並非一串死板的程式碼，而是一個整合了感知、狀態估計、行為規劃的 AI 套件。Pilot 利用「感知—計算—動作 (PCA)」循環取代了人類的 OODA （Observe-Orient-Decide-Action）循環，讓無人機在沒有 GPS 的情況下，透過 VIO（視覺慣性里程計）和地形匹配技術，像經驗豐富的飛行員一樣識別地形與目標。
Pilot 的核心優勢在於其「戰術自主性」，它不僅負責穩定的飛行控制，更包含了一系列預標定的戰術行為，例如自動搜索特定目標、規避敵方防空威脅，或是進行空對空格鬥決策。當多個 Pilot 共同運作時，它們能自動進行「團隊協作」，無需人類下達具體指令，Pilot 就能根據戰場態勢自主分配搜索區塊，確保任務在完全靜默的狀態下仍能精準執行。
3. Commander：人機協作的「戰術指揮介面」
Commander 定位於「指揮與控制（C2）工具包」，是人類指揮官與 AI 飛行員之間的橋樑。在 Shield AI 的願景中，人類不應是無人機的「操縱員」，而應是「任務指導者」。Commander 提供了一套直觀的圖形介面與任務規劃工具，讓操作員能夠以「意圖導向（Intent-based）」的方式向無人機群下達高階指令（如「清理該區域」或「追蹤該目標」）。
走向戰爭現場的自主無人機樣貌
Shield AI 的產品線從室內掃蕩、廣域偵察到高空噴射作戰，完整涵蓋了現代戰爭的多元場景。其核心軟體 Hivemind 在這三款機型上的落實方式，展現了 AI 如何根據環境複雜度從「空間感知」演進到「戰術協同」。
以下是 Nova 2、V-BAT 及 X-BAT 的特色定位與 Hivemind 實踐方式：
1. Nova 2：室內巷戰的「開路先鋒」
Nova 2 是一款專為複雜室內、地穴或城鎮戰設計的小型四旋翼無人機。其定位是解決士兵進入未知建築時的「致命漏斗」風險。它具備 Level 5 全自主能力，能在完全黑暗、無 GPS、無通訊且無操作員介入的情況下，自主破窗或穿門進入建築內部。
Nova 2搭載了NVIDIA的嵌入式運算模組 Xavier AGX，在運算能力、演算法設計和硬體整合方面都做出很大的突破，即使飛機身處深山地穴或強電磁干擾區，它不需要衛星、不需要基地台，也能自主感知、思考並執行任務。在 Nova 2 上，Hivemind系統的表現側重於 「微觀空間感知與障礙規避」：
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自主探索： Hivemind 利用機載的 10 個感測器（含立體相機與熱顯像）進行即時 SLAM（即時定位與地圖構建），在毫秒內決定飛行路徑以避開家具、電線或敵軍。
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戰術清房： AI 會模擬人類清房邏輯，自動掃描死角並識別熱源（人類）。
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地圖生成： 任務完成後，Hivemind 會將掃描到的 3D 建築圖傳回 Commander 介面，讓士兵在進入前就掌握內部格局。
》延伸閱讀：Autonomy for the World: Indoor Exploration with Nova 2（Shield AI Blog）
2. V-BAT：電戰環境下的「全能偵察兵」
V-BAT 是 Shield AI 的明星產品，定位為具備長航時（10+ 小時）與垂直起降（VTOL）能力的戰術無人機。其獨特的涵道風扇（Ducted Fan）設計讓它不需跑道即可在樹林、卡車或艦船甲板起降。它已在烏克蘭戰場證明，即使面對俄羅斯頂尖的 GPS 屏蔽，依然能執行任務。
V-BAT 無人機不需要太空中的衛星，它利用機身上的高清鏡頭觀察地面。AI 會掃描地形特徵——一塊岩石、一段河道、或是一個廢棄的哨所。透過將實景與內建的 3D 地圖進行秒級比對，它能精確算出自己的經緯度。在 V-BAT 上，Hivemind 系統演進為 「宏觀導航與狼群協同」：
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無 GPS 導航： Hivemind 透過 VIO（視覺慣性里程計） 與地標匹配技術，直接利用地表特徵導航，徹底擺脫對衛星信號的依賴。
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V-BAT Teams (蜂群)： Hivemind 實踐了「去中心化協同」，一名操作員可指揮多架 V-BAT。AI 會自主分配搜索扇區，若其中一架發現目標（如敵方坦克），群體會自動重新佈陣進行多角度追蹤，而無需人手調整。
》延伸閱讀：Revolutionizing V-BAT Operations: Navigating Autonomy in Single and Team Missions（Shield AI Blog）
3. X-BAT：未來禁區的「AI 噴射戰鬥員」
2025 年底剛推出的 X-BAT 是全球首款 AI 駕駛的噴射動力 VTOL 戰鬥無人機。它具備隱身塗層、2,000 英里以上的航程以及高空超音速飛行能力。其定位是作為「數位僚機」或獨立打擊群，深入傳統防空系統極其嚴密的禁飛區（Contested Environments）執行致命任務。
在 X-BAT 上，Hivemind 達到了最高階的 「高動態戰術博弈」：
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機器速度 OODA： 針對噴射機的高速特性，Hivemind 的 EdgeOS 優化了運算延遲，讓 AI 能在毫秒內完成觀察、判斷、決定與行動，其反應速度遠超人類飛行員。
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自主格鬥與防空壓制： Hivemind 搭載了經 DARPA 驗證的空戰演算法，能自主執行機動格鬥，並與有人戰機（如 F-35）進行語音與數據上的協同，成為真正的「數位神經節點」。
結語
Shield AI 致力於自主技術的研發，與該團隊多位成員的從軍背景有關。其中共同創辦人 Brandon Tseng（曾國光） 曾是美國海軍海豹部隊（Navy SEALs）的一員，多次部署於阿富汗與中東戰場。
他多次在訪談提到，投身Shield AI並非為了取代人類，而是基於他們在戰區親歷的「痛點」：讓 AI 代替人類進入戰場，將風險從士兵轉移到可消耗的機器上，而自主技術正是實現 「讓戰爭不再以犧牲生命為前提」 的唯一途徑。他們希望透過 AI 提高戰場透明度，減少誤傷平民的可能性，並確保自家的戰友能平安回家。
更深一層的動力則是，始終站在「戰力」技術的最前端，才能擁有對對手的強大威攝力，避免衝突升級，而實現這一目標將帶來最大的勝利：無需戰爭的勝利。
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