以色列“蒼鷺”無人機。

　　美國“泰坦”反無人機系統。

　　近年來的地區衝突表明，敵我識別問題已經成為無人機作戰和反無人機作戰面臨的共同問題。對於無人機作戰來說，要讓無人機實現對目標的精準識別，就要具備超強的計算機視覺識別功能，輔以海量的目標數據標註;對於反無人機作戰來說，反無人機系統不僅要及時發現目標，還要精確識別目標特徵和敵我屬性。傳統的敵我識別系統主要是針對有人駕駛飛機設計，無法有效應對形形色色的無人機威脅。外媒稱，過去無人機較少時敵我識別問題並不突出，隨着戰場上的無人機越來越多，這一問題日漸棘手。

　　敵我難辨誤擊頻仍

　　據外媒報道，在此輪巴以衝突中，以色列國防軍約40%的無人機是被自己人打掉的。以色列國防軍士兵在作戰時，一旦發現無人機便會立即擊毀。究其原因，從發現無人機到無人機發起攻擊，只有短短幾秒，士兵根本沒有時間搞清楚無人機的身份歸屬。

　　今年2月，在紅海執行戰鬥護航任務的德國“黑森”號護衛艦，向一架未能確認身份、被判定為“偵察無人機”的目標，發射了兩枚“標準”-2防空導彈。事後證明，被瞄準的無人機是一架正在附近執行任務的美軍MQ-9“死神”無人機。然而，德國國防部發言人強調，“黑森”號在開火前已執行完整的敵我識別流程，包括無線電應答，並詢問了盟國在該空域是否有無人機在執行任務。

　　事實上，在實際衝突中，由於無法快速進行敵我識別，交戰雙方士兵大都會對頭頂上空的無人機進行無差別打擊，防止炸彈突然落在自己頭上。

　　識別設備的問題與風險

　　當前，用於發現、識別無人機的主要設備是無線電掃描器。它能接收和識別無人機的通信信號，但也可能接收到假信號，可靠性不足。另外，無線電掃描器無法識別無人機身份歸屬，不僅單兵使用的無線電掃描器不能識別，很多大型反無人機防空系統配備的無線電掃描器也不具備這一功能。

　　那麼，為無人機配備身份識別設備是否可行?答案是，當前已有的身份識別設備的尺寸、重量和功耗過大，無法安裝在無人機上。例如，“俄羅斯電子”控股公司下屬企業研製的一款微型識別設備重量僅150克，功耗也較小，但配套的機載應答機重達60千克，功耗超過660瓦，無法由中小型無人機搭載。實際上，目前的機載應答機的重量對於大多數無人機來說都難以負擔。

　　2021年3月，美國一家公司推出一款具備敵我識別能力的機載應答機。這是目前獲得認證的全球最小的機載應答機。與傳統的機載應答機相比，其尺寸、重量和功率大幅降低，重量僅為後者的1/3.功耗是其他機載應答機的1/4.主要為戰術無人機作戰分隊提供敵我識別能力。這款全球最小的機載應答機，能否解決重量、體積過大問題有待觀察。

　　即便解決了機載應答機的重量與體積問題，還有信息保護問題。相比大型作戰飛機，無人機戰損率非常高，一旦配備這種機載應答機的無人機被擊落，敵方很快會拿到應答機，進而破解其信號算法。正因如此，在無人機上安裝識別應答機的做法不為大多數國家接受，這也是這項技術進展緩慢的主要原因。

　　問路人工智能

　　當前的無人機仍然採用傳統的光電探測識別技術，這種技術的發展方向是引入人工智能，以解決戰場目標識別問題。

　　目前，用於無人機的光電探測系統已發展到第三代，具備白光/被動紅外成像和激光測距功能，同時開始引入人工智能技術。第一代人工智能識別技術受計算速度和算法影響，識別目標數量較少，且無法識別男女或車輛型號，容易出現誤判情況。第二代人工智能識別技術能自動識別男女和車輛型號，也能夠在複雜環境中找到目標。第三代人工智能識別技術具備一定的自主學習能力，可以在成百上千人中找到目標並發起攻擊。在一些地區衝突中，作戰雙方已經使用這種技術對對方特定人員進行精準打擊。

　　對於反無人機系統來說，同樣需要引入人工智能技術。例如，美陸軍與雷神公司正加速開發一種反無人機雷達，該雷達能夠自動監視、跟蹤敵方無人機等小型目標，持續跟蹤其飛行軌跡，並將相關信息傳給地面指揮官。指揮官根據這些信息，選擇使用高能微波武器或導彈攻擊目標無人機。雷神公司一直為這種反無人機系統開發數據融合算法，利用人工智能技術對收集到的數據進行分析，並對關鍵數據進行優化處理。

　　另外，近年來美國防部多次增購的“泰坦”反無人機系統，採用人工智能和機器學習技術驅動，可使操作人員在5分鐘內了解周圍環境，在戰場上提供保護。此外，目前美俄一些在研的無人機探測與識別設備，已經能夠捕捉到無人機型號、序列號、當前位置和操作員位置等信息，並能遠距離跟蹤多個目標。

　　總體來看，人工智能技術在無人機識別設備上的應用並不廣泛，對於戰場上多數無人機的識別，仍然是通過將截獲的無人機信號與掃描器內存儲的信號特徵進行比對來實現。儘管如此，人工智能技術在敵我識別系統中的應用將是大勢所趨。人工智能能夠提高敵我識別系統的自動化程度、準確性和響應速度。在其推動下，未來無人機攻防將交替消長，相互克制的手段也將不斷翻新。