無人機集群：規模化重塑未來作戰格局

在美國，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室(LLNL)處于無人機集群技術研究的前沿。該實驗室于2024年獲得美國聯邦航空管理局(FAA)的批準，可在兩年內運營多達100架自主無人機，從而得以開展大規模的協作自主實驗。

Brian Wihl

據LLNL自主傳感器項目副負責人Brian Wihl介紹，這項認證具有開創性意義。在美國，大多數無人機研究都是通過模擬進行的；即便使用實體設備，也僅限于在受限的測試區內操作少量飛行器。LLNL首次能夠在接近實戰的環境中，探索規模與協調問題。

“這不僅僅關乎科學——更是為了獲得現實世界中存在的系統。”Wihl向筆者表示。

集群的重要性

傳統無人機一次只能出現在一個地方，而集群改變了這一等式。“它們提供了冗余性。”Wihl解釋道，“即便其中一架發生故障，任務仍可繼續。它們還能讓你同時出現在多個地點，探測或監視多個目標。此外，通過混合不同的能力——即我們所說的‘異構集群’——你可以創造出大于各部分總和的整體性能。”

James Reimer

LLNL的機械工程師James Reimer將此稱為“力量倍增”：協作自主性使多架無人機能夠分工合作，比單個系統更高效地完成任務。不同的無人機可能搭載不同的傳感器——一架配備熱成像儀，另一架配備激光雷達，第三架則具備射頻探測能力。通過融合這些多樣化的數據流，集群能夠構建出比任何單架無人機都更為豐富、更具智能的環境視圖。

Wihl強調，集群技術也關乎“抽象化”。操作員不再需要對每架無人機進行微觀管理，因為集群能夠理解更高層次的指令。你無需手動操控并拍攝圖像，而是可以直接向整個群體下達命令。展望未來，Wihl認為大型語言模型將使操作員能用自然語言指揮集群，從而降低認知負荷。

Yunes Alqudsi

Wihl表示，LLNL的原型機通常在項目啟動后一年內就會部署到與任務相關的環境中。關于集群的研究也不例外，預計其成果將支撐以下實際任務：

• 情報、監視和偵察(ISR)：為集群配備多樣化傳感器，用于繪制危險區域地圖或發現敵對活動。
• 威脅檢測與攔截：識別并應對化學、放射性或爆炸性威脅。
• 能源與基礎設施安全：利用無人平臺監控電網、管道和發電廠。
• 快速響應行動：將集群應用于災害救援、搜索救援及應急通信。

Wihl指出，這一廣泛的關注點反映了LLNL的雙重使命：軍事防御與保障國家能源系統安全。

規模化是核心挑戰

操控一架無人機很容易，但操控一百架則不然(圖1)。Wihl表示，目標是下達抽象指令——例如“覆蓋該區域”——然后讓集群自行處理軌跡、感知和協調等細節。這需要高度復雜的自主性。

圖1：30架無人機組成的集群在LLNL試驗場上空形成圓形隊形。(來源：Blaise Douros/LLNL)

然而，規模化絕非易事。讓集群變得強大的特性——并行性、適應性和異構性——也正是使其難以協調的原因。每增加一架無人機，都會增加通信開銷，提高碰撞風險，并成倍增加保持集群同步的復雜性。

在接受筆者采訪時，土耳其科賈埃利大學(Kocaeli University)航空航天工程系助理教授Yunes Alqudsi博士將這一討論置于更廣闊的背景下。他表示，集群協調的難點不僅僅在于計算無人機的數量，還取決于通信拓撲結構與帶寬、感知與環境動態的限制、決策架構以及任務分配策略。“算法必須生成動態可行的軌跡，并尊重每架無人機的動力學特性。隨著集群規模擴大，保持穩健的避障能力至關重要，包括無人機之間以及無人機與障礙物之間的避障。”

不同的決策架構在平衡效率與可擴展性方面差異巨大。在集中式系統中，一個控制器擁有全局視野并分配任務，這能確保最佳協調，但也造成了單點故障風險和嚴重的可擴展性限制。相比之下，分散式架構賦予每架無人機自主權，使集群更容易擴展并對故障保持魯棒性——但這往往以犧牲效率和完整性為代價。混合式方法試圖兼收并蓄，既擁有用于戰略指導的全局監督，又有用于戰術執行的局部自主性，這使其成為大型復雜集群的極具前景的選擇(圖2)。

圖2：LLNL自主傳感器項目的成員正在進行集群測試——一名機長(PIC)控制著整個集群，同時三名視覺觀察員向機長傳遞相關信息。(來源：Blaise Douros/LLNL)

Alqudsi的大部分研究都集中在克服集群規模化面臨的挑戰。在2025年的一篇綜述中，他合著了一篇論文，指出協調路徑規劃、任務分配和編隊控制是主要障礙^[1]。通信瓶頸和軌跡沖突會隨著集群規模的擴大呈指數級增長。要維持數百架無人機的同步，需要能夠實時重新規劃的算法。

該論文還指出，另一個問題在于控制的結構。集中式架構能保證完整性但難以擴展；分散式方法可擴展，但可能導致效率低下或不完整的解決方案。將局部自主性與全局監督相結合的混合方法或許是唯一的出路^[1]。

Alqudsi的團隊提出了針對這些痛點的框架，包括一種將任務分配與動態可行軌跡規劃相結合的架構^[2]，以及一種混合優化系統，該系統能同時求解集群目標的最優分布以及每架無人機目標的最優排序，從而最大限度地減少總任務時間和飛行距離^[3]。他們的學術研究為在障礙物密集環境中運行的集群指出了可擴展的解決方案(圖3)。

圖3：LLNL測試場地的鳥瞰圖。(來源：LLNL)

顯而易見，解決規模化問題并非單純的技術好奇——它將決定集群能否以有意義的規模部署到現實任務中。集群規模越大，防御難度就越高。“發射數百架廉價無人機，遠比部署足夠的雷達和攔截器來阻止它們要容易得多。”Wihl說道。

由于集群能夠適應變化——分裂、重組或以異構戰術壓倒防御——傳統的干擾或動能攔截等方法可能力有不逮。Alqudsi認為，防御將需要分布式、人工智能驅動的反集群系統：這些系統必須能像進攻性威脅一樣具備適應能力^[1]。

民用應用

集群在軍事上的強大之處——覆蓋范圍、冗余性和適應性——同樣使其成為人類難以進入或成本高昂區域執行任務的理想選擇(圖4)。“需求是發明之母，而戰爭最能催生這種需求。”Wihl感慨道。幸運的是，軍事上的緊迫性往往能帶來民用領域的福祉。

圖4：LLNL主園區入口附近的一處區域。(來源：LLNL)

除了戰場，無人機集群還可用于實時繪制野火地圖、地震后運送醫療物資，或監測數千公頃農田的作物健康狀況。學術研究還強調了其他領域：協同重型載荷運輸、分布式環境感知和基礎設施檢查^[2]。單個集群可同時監測水質、檢查輸電線纜并中繼應急通信。

無人機集群體現了現代機器人技術的希望與隱患。它們具備可擴展性、冗余性和效率——但也引發了關于安全、倫理和控制的深刻問題。

隨著LLNL和學術研究人員不斷推進，決定性的議題在于規模化：如何在不犧牲安全性或可預測性的前提下，協調數百個自主代理。成功或將重新定義戰爭，重塑產業格局，并改變人類監督與機器自主之間的平衡。

參考文獻

[1] Y. Alqudsi and M. Makaraci, “UAV swarms: research, challenges, and future directions,” Journal of Engineering and Applied Science, vol. 72, p. 12, 2025.

[2] Y. Alqudsi and M. Makaraci, “Towards optimal guidance of autonomous swarm drones in dynamic constrained environments,” Expert Systems, vol. 42, e70067, 2025.

[3] Y. Alqudsi, “An injected multi-objective metaheuristic approach for optimizing aerial-robot swarm guidance in cluttered environments,” Applied Soft Computing, vol. 181, p. 113379, 2025. 

(原文刊登于EE Times美國版，參考鏈接：Swarming Drones: Scaling the Future of Warfare，由Franklin Zhao編譯。)

本文為《電子工程專輯》2026年6月刊雜志文章，版權所有，禁止轉載。免費雜志訂閱申請點擊這里。