近年来的地区冲突表明，敌我识别问题已经成为无人机作战和反无人机作战面临的共同问题。对于无人机作战来说，要让无人机实现对目标的精准识别，就要具备超强的计算机视觉识别功能，辅以海量的目标数据标注；对于反无人机作战来说，反无人机系统不仅要及时发现目标，还要精确识别目标特征和敌我属性。传统的敌我识别系统主要是针对有人驾驶飞机设计，无法有效应对形形色色的无人机威胁。外媒称，过去无人机较少时敌我识别问题并不突出，随着战场上的无人机越来越多，这一问题日渐棘手。
据外媒报道，在此轮巴以冲突中，以色列国防军约40%的无人机是被自己人打掉的。以色列国防军士兵在作战时，一旦发现无人机便会立即击毁。究其原因，从发现无人机到无人机发起攻击，只有短短几秒，士兵根本没有时间搞清楚无人机的身份归属。在实际冲突中，由于无法快速进行敌我识别，交战双方士兵大都会对头顶上空的无人机进行无差别打击，防止炸弹突然落在自己头上。2024年2月，在红海执行战斗护航任务的德国“黑森”号护卫舰，向一架未能确认身份、被判定为“侦察无人机”的目标，发射了两枚“标准”-2防空导弹。事后证明，被瞄准的无人机是一架正在附近执行任务的美军MQ-9“死神”无人机。然而，德国国防部发言人强调，“黑森”号在开火前已执行完整的敌我识别流程，包括无线电应答，并询问了盟国在该空域是否有无人机在执行任务。当前，用于发现、识别无人机的主要设备是无线电扫描器。它能接收和识别无人机的通信信号，但也可能接收到假信号，可靠性不足。另外，无线电扫描器无法识别无人机身份归属，不仅单兵使用的无线电扫描器不能识别，很多大型反无人机防空系统配备的无线电扫描器也不具备这一功能。那么，为无人机配备身份识别设备是否可行？答案是，当前已有的身份识别设备的尺寸、重量和功耗过大，无法安装在无人机上。例如，“俄罗斯电子”控股公司下属企业研制的一款微型识别设备重量仅150克，功耗也较小，但配套的机载应答机重达60千克，功耗超过660瓦，无法由中小型无人机搭载。实际上，目前的机载应答机的重量对于大多数无人机来说都难以负担。2021年3月，美国一家公司推出一款具备敌我识别能力的机载应答机。这是目前获得认证的全球最小的机载应答机。与传统的机载应答机相比，其尺寸、重量和功率大幅降低，重量仅为后者的1/3，功耗是其他机载应答机的1/4，主要为战术无人机作战分队提供敌我识别能力。这款全球最小的机载应答机，能否解决重量、体积过大问题有待观察。即便解决了机载应答机的重量与体积问题，还有信息保护问题。相比大型作战飞机，无人机战损率非常高，一旦配备这种机载应答机的无人机被击落，敌方很快会拿到应答机，进而破解其信号算法。正因如此，在无人机上安装识别应答机的做法不为大多数国家接受，这也是这项技术进展缓慢的主要原因。当前的无人机仍然采用传统的光电探测识别技术，这种技术的发展方向是引入人工智能，以解决战场目标识别问题。目前，用于无人机的光电探测系统已发展到第三代，具备白光/被动红外成像和激光测距功能，同时开始引入人工智能技术。第一代人工智能识别技术受计算速度和算法影响，识别目标数量较少，且无法识别男女或车辆型号，容易出现误判情况。第二代人工智能识别技术能自动识别男女和车辆型号，也能够在复杂环境中找到目标。第三代人工智能识别技术具备一定的自主学习能力，可以在成百上千人中找到目标并发起攻击。在一些地区冲突中，作战双方已经使用这种技术对对方特定人员进行精准打击。对于反无人机系统来说，同样需要引入人工智能技术。例如，美陆军与雷神公司正加速开发一种反无人机雷达，该雷达能够自动监视、跟踪敌方无人机等小型目标，持续跟踪其飞行轨迹，并将相关信息传给地面指挥官。指挥官根据这些信息，选择使用高能微波武器或导弹攻击目标无人机。雷神公司一直为这种反无人机系统开发数据融合算法，利用人工智能技术对收集到的数据进行分析，并对关键数据进行优化处理。另外，近年来美国防部多次增购的“泰坦”反无人机系统，采用人工智能和机器学习技术驱动，可使操作人员在5分钟内了解周围环境，在战场上提供保护。此外，目前美俄一些在研的无人机探测与识别设备，已经能够捕捉到无人机型号、序列号、当前位置和操作员位置等信息，并能远距离跟踪多个目标。![]()
美国“泰坦”反无人机系统
总体来看，人工智能技术在无人机识别设备上的应用并不广泛，对于战场上多数无人机的识别，仍然是通过将截获的无人机信号与扫描器内存储的信号特征进行比对来实现。尽管如此，人工智能技术在敌我识别系统中的应用将是大势所趋。人工智能能够提高敌我识别系统的自动化程度、准确性和响应速度。在其推动下，未来无人机攻防将交替消长，相互克制的手段也将不断翻新。
