美国公司BigBear.ai(股票代码NYSE:BBAI)在2025年UNITAS多国海上演习中展示其人工智能与编排解决方案,引发业界对海上智能化、无人载具协同与边缘AI部署的广泛关注。此次参与不仅体现了公司在国防与海事情报领域的产品化能力,也让外界得以一窥AI在真实、受限通信环境下支持联合作战与联防行动的潜力。 UNITAS是由美军主导、历时已久的多国海上联合演习。2025年UNITAS演习规模宏大,预计吸引来自二十多个国家的人员与力量参与,涵盖反走私、反贩运与区域安全等任务。BigBear.ai宣布将携手数字化解决方案提供商SMX,在演习中部署其域感知与AI编排系统,整合到无人载具与混合舰队平台之上,面向复杂的海上情报感知与态势推演需求提供近实时的预测与处置建议。 BigBear.ai本次展示的两大核心技术可以视为海上智能化的关键构件。
其一是名为Arcas的系统,侧重于计算机视觉、行为模式分析(pattern-of-life analysis)与风险预测。Arcas通过对传感器数据的融合和模型推理,识别可疑航迹、异常行为以及潜在威胁的演变趋势,从而为指挥官提供可行动的情报洞见。其二是ConductorOS,一套面向AI、数据与传感器的编排平台。ConductorOS声称能够在"拒止、退化、中断与低带宽"(DDIL)等受限网络环境下,支持模型在边缘节点的部署、训练与更新,这对于广阔海域、通信受限的实际作战环境尤为重要。 在海上作战与执法场景中,信息时效性与信息融合能力往往决定任务成败。海域广袤、传感器种类繁多且数据量庞大,单靠人工难以在短时间内辨识和追踪多目标、多类型的威胁。
BigBear.ai试图通过AI将多源传感器数据转化为预测性情报,支持多平台协同决策。尤其在反毒品走私、人口贩运与非法军火运输等跨国犯罪问题上,快速识别、判断并生成可执行的建议对于拦截和证据保留都至关重要。 从技术层面看,海上环境对AI系统提出了若干独特挑战。其一是通信带宽与稳定性。海上平台常常处在卫星链路或受限无线链路下,数据传输时延高且带宽受限,这要求AI在本地就能完成关键推理与决策建议,从而减小对中心云的依赖。ConductorOS提出的边缘模型部署与在线更新机制正是为应对这一挑战而设计。
其二是传感器异构性与数据质量波动。雷达、光电、红外、声纳以及开源情报等来源各有特点与噪声特性,如何进行有效的数据融合与可信度评估,是保证AI输出可靠性的关键。其三是人为行为复杂性与对抗性。违法主体会采取规避措施来躲避探测,AI系统必须具备识别复杂行为模式、调整阈值与适应新策略的能力。 面对上述挑战,系统设计往往强调可解释性与人机协同。AI可将海量信息浓缩成图层化态势图、风险等级与行动建议,但最终决策通常须由具备法律与战术判断能力的人类指挥官来确认。
BigBear.ai在其宣介中强调"赋能操作员",意指AI用于增强而非替代指挥过程。这种以"人类在环"为核心的设计理念,有助于兼顾效率与合规性,降低自动化误判带来的法律与伦理风险。 多国联合演习还带来了互操作性与数据共享的复杂性。参与国之间在通信协议、情报分类、规则红线以及数据隐私等方面存在差异。技术系统不仅需要支持多样化的接口标准,也必须具备细粒度的访问控制与透明审计能力,以在共享情报时维护信任与责任链。对演习参与方来说,演练如何在保护敏感来源的同时实现情报交换,是提升联合作战效能的必修课。
从国防产业与市场角度分析,BigBear.ai的海上演示具有多重意义。其一,通过在真实演习中部署与验证技术,企业能在竞争性招标与军方采购过程中积累关键作战场景下的验证数据与用户反馈。其二,边缘AI与编排平台的成熟度提升,将推动无人系统、传感器制造商与软件供应商之间形成更紧密的生态合作,从而催生新的商业模式,例如按能力付费、部署即服务(DaaS)或基于任务的AI订阅服务。其三,国防与民用领域在海上域感知与物流保障等方面存在大量相通需求,成功的军用场景验证往往也能带来对港口安全、海洋监测与海上救援等民用市场的扩展机会。 当然,AI在军事与执法领域的应用也伴随监管与伦理争议。对自动化武力使用的界限、算法偏见引发的误判、以及数据来源的合法性,都是必须正视的问题。
为了降低技术风险,业界和军方正在推进技术治理机制,包括严格测试验证(T&E)、可解释性标准、持续监控与人机接口规范等。只有建立起透明的责任机制并持续改进,才能在保证效能的同时维护合法合规与公众信任。 技术演示在短期内不等同于商业化的广泛部署。演习环境往往是预设场景下的受控测试,实际部署到多平台、多国联合作战的复杂现实中,还会遇到维护、培训、生命周期管理与网络安全等问题。边缘设备的补丁更新、模型退化(model drift)以及对抗样本攻击等风险,需要系统化的运维与安全策略来应对。ConductorOS若能在这些方面提供端到端的生命周期管理能力,包括模型回滚、在线评估与远程安全补丁分发,将对军用客户具有重要吸引力。
此外,人才与培训也是落地的关键。操作人员需要理解AI输出的限制与不确定性,掌握用来验证算法建议的战术手段,并在必要时进行人工干预。演习提供了良好的训练场景,不仅用于验证技术,也用于检验指挥体制、信息共享流程与法律合规程序。长期来看,将AI融入部队日常训练,有助于缩短技术采纳周期并提升整体战备能力。 从更宏观的角度看,UNITAS 2025中AI技术的展示反映了全球国防现代化的大趋势。随着传感器成本下降、计算能力提升以及机器学习技术成熟,越来越多国家与联盟开始把注意力从单点感知转向多平台、多域的协同智能。
海上作为一个跨国界、多利益相关方交汇的空间,正成为AI能力验证与战术创新的重要试验场。对于企业而言,能否在规范化的评估体系中证明自己的系统可信度与可持续运行能力,将决定其在国防市场的竞争地位。 对普通公众和政策制定者来说,AI在海上安全领域带来的既有利好也有挑战。利好包括更高效的海上非法活动检测、更及时的搜救响应能力以及更准确的态势感知,从而节省人力资源并降低风险。挑战则涉及跨国法律协调、数据流动的主权问题以及AI误判导致的潜在外交争端。因此,推动国际间对AI在军事与执法领域使用的规范性讨论,建立共同的技术标准与透明的审查机制,是减少误解与摩擦的重要路径。
回到BigBear.ai本次参与的现实意义,展示本身不仅是技术宣传,更是一次技术与操作结合的实战化试验。通过与SMX等数字化解决方案公司的合作,BigBear.ai在演习中尝试把AI模型嵌入到无人水面与空中平台,实现从感知、推理到编排的闭环演示。这种实践有助于验证AI在"海上-边缘-指挥链"中的作用定位,并收集用于产品迭代的操作反馈。 展望未来,海上AI的发展方向可能包括更强的跨域融合能力、更完善的模型适应机制以及更健全的运维生态。一方面,持续改进的数据融合与多模态学习技术可提升在复杂气象与作战电磁环境下的识别率;另一方面,基于联邦学习等隐私保护技术的分布式训练方法,或能缓解跨国数据共享的敏感性问题。此外,AI在海上作战中的可信运行还将依赖更成熟的安全框架,包括端到端加密、链路完整性校验与攻击检测机制。
结语:BigBear.ai在UNITAS 2025的亮相,是国防AI领域从实验室走向实战化应用的一个缩影。它既展示了技术进步带来的能力提升,也暴露出实际部署中需解决的若干制度与技术挑战。对于关心海上安全、无人系统与边缘计算的决策者、工程师与产业观察者而言,理解其技术逻辑、评估其适应性以及监督其合规应用,将是未来几年关注的重点。随着演习经验积累与技术迭代推进,海上智能化的部署将逐步从示范走向常态化,但前提是建立起可靠的治理与协作机制,确保技术既能提升安全效能,又能兼顾法律伦理与国际信任。 。
