2025年9月22日,L3Harris Technologies在位于佛罗里达墨尔本的Technology Readiness Experimentation活动中与Shield AI联合展示了一套AI赋能的无人机探测系统。这一演示引起了军方、产业界和安全研究者的广泛关注,因为它将成熟的光电/红外传感技术与先进的自治跟踪软件相结合,宣称能够在更远的距离、更复杂的环境下更快地发现并跟踪敌对无人机。这次展示不仅是技术能力的展示,更代表了一种反制日益复杂无人机威胁的新思路,对未来战场态势感知与目标识别将带来深远影响。L3Harris作为国防与航空电子领域的龙头企业,其WESCAM MX系列传感器长期应用于情报、监视与侦察任务;而Shield AI以自治系统与Tracker软件见长,二者的协作体现了硬件与软件结合在counter-UAS领域的战略价值。 此次演示的核心亮点之一是系统在部分遮挡场景中的探测能力。现实作战环境中,敌对无人机往往利用建筑、植被或天气条件进行隐蔽飞行,传统雷达与光学系统面临遮挡与杂波干扰的双重挑战。
L3Harris展示的系统通过WESCAM MX系列高分辨率EO/IR传感器获取丰富的影像数据,结合Shield AI的Tracker软件进行深度学习驱动的目标识别与预测跟踪,即使在云层、建筑物旁或半遮挡情况下也能保持对多类无人机的连续锁定。这种能力在城市作战、边境巡逻与关键基础设施防护等场景中尤为重要,能够大幅提升防御方的时间优势与响应效率。 WESCAM MX-Series传感器作为系统的"眼睛",其光学与红外探测能力为多光谱融合打下了坚实基础。高光学分辨率支持对细节特征的辨识,而红外成像则在低可见度环境下提供关键线索。通过连续的帧间信息与多频段数据融合,系统能生成更鲁棒的目标特征描述,从而提升AI模型在复杂背景下的准确率。Shield AI的Tracker软件则承担"头脑"角色,利用实时影像流进行目标检测、分类与轨迹预测,并具备跨传感器数据融合能力,使得单一传感器短暂失效时仍能通过历史轨迹与环境模型保持跟踪。
演示中强调的另一项技术优势是被动探测能力与自主化处理。被动传感意味着系统更多依赖光学与红外等非发射型设备进行侦测,减少了主动发射导致的电磁暴露风险。这一特点对于需要隐蔽监视或在电磁环境受限的情况下进行任务的作战单元非常重要。自动化处理则允许在目标大量出现的高压态势中减轻操作员负担,实现多目标并行监控与优先级调度,从而确保关键威胁能够获得优先响应。结合低延迟的数据链路与边缘计算能力,该系统具备在战术层面快速响应并提供精确定位信息的潜力。 多类别无人机跟踪能力是这套系统的另一大卖点。
当前无人机平台种类繁多,从小型四旋翼消费级无人机到中大型固定翼或混合动力无人机,其尺寸、飞行特性与雷达截面差异显著。传统防空系统往往针对较大目标设计,对低空、低速、小尺寸无人机探测存在盲点。L3Harris与Shield AI展示的整合方案通过训练于多种无人机样本的AI模型,结合运动学模型与行为预测,提升了对不同类别UAS的识别与区分能力。对于防御者而言,不仅能识别威胁是否为自主敌对平台,还可初步判断其任务类型与潜在弹性,例如侦察、投送或自杀式攻击,这对后续的处置手段选择具有重要参考价值。 从系统集成角度看,L3Harris与Shield AI的合作体现了国防技术产业链中硬件与软件协同创新的趋势。L3Harris拥有成熟的传感器生产与平台集成能力,能够将WESCAM套件部署于多种平台,包括无人机、有人机、车载或岸基系统。
Shield AI补足了自治感知与软件定义战斗功能,使得传感器输出不仅停留在影像或数据层面,而是能够形成可直接用于武器指向、拦截决策或态势通报的高层次信息产品。这种端到端的能力对于军方采购方尤为有吸引力,因为它缩短了从数据获取到战术应用的时间链,降低了复杂系统集成的风险。 在市场与战略影响方面,L3Harris此类AI-enabled counter-UAS解决方案有望在全球范围内获得更大市场空间。随着无人机技术低成本化与任务多样化,民用与武用无人机在安保、边境与战场上的混合利用使得传统单一探测手段难以应对。政府与军方对快速部署、可扩展且具备自治能力的反制系统有强烈需求。此外,地缘政治紧张与对关键基础设施保护投资的增加,也将推动对高级无人机探测与处置系统的预算倾斜。
作为拥有完善供应链与技术背景的企业,L3Harris有条件将这类系统商业化并推广至盟友国家与商业客户。 安全与伦理问题同样不容忽视。AI在目标识别与自动决策中的应用必然带来误判与责任归属的争议。在城市或复杂民用环境中,误判友好无人机或误识人员活动可能引发严重后果。为此,系统在推向实战部署前需要通过严格的场景测试、模型验证与规则设定,确保在自动化辅助下仍保留必要的人类监督。同时,法规层面关于无人机监测、隐私保护与跨境数据传输的规范也会直接影响系统部署的范围与方式。
L3Harris与Shield AI在推动技术落地的过程中,需要与法律、伦理专家及监管机构保持沟通,制定透明的操作准则与问责机制。 技术演进与未来发展方向值得关注。首先,多传感器融合趋势会继续加强,结合声学传感器、低频雷达、无线电频谱监测等手段能够进一步提升对隐蔽无人机的探测能力。其次,边缘AI与低延迟推理将成为关键,特别是在网络受限制或对抗电磁干扰的环境中,能在节点侧完成快速判定对于战术成败至关重要。第三,自主协同作战是长期趋势,未来的counter-UAS将不仅仅是被动探测,而是与拦截无人机、电子干扰器或定向能武器形成闭环响应,实现检测 - 识别 - 拦截的连贯体系。L3Harris若能在传感器与武器平台间构建高效的互操作生态,将在未来竞争中占据优势。
公司层面的投资与产业合作也需要关注。L3Harris的市占率与技术积累使其在政府合同竞标中具备优势,然而AI软件公司如Shield AI以灵活的算法迭代与敏捷开发见长。两者的合作代表了国防产业中"传统大厂与新兴软件力量"结合的新范式。对于投资者而言,关注点不仅是短期的演示效果,还要观察合同签署进度、系统测试与军方评估反馈,以及能否实现规模化生产与售后服务网络的建设。长期来看,谁能在自治算法的可信性、系统互操作性与综合成本控制上取得平衡,将更可能成为市场领导者。 战术应用层面,该AI-enabled无人机探测系统适用于多种任务。
城市安保与重要活动防护可利用其对低空小型无人机的高识别率;边境巡逻与海岸线监控可受益于其长距离探测与多目标管理能力;战场态势感知则可通过与C4ISR系统的融合实现实时目标通报与火力引导。特别是在多域作战(陆、海、空、天、电磁)日益融合的背景下,能够在复杂电磁环境下提供可靠探测与定位服务的系统,将是提升战场透明度与决策速度的关键要素。 总体而言,L3Harris与Shield AI在Technology Readiness Experimentation活动中的演示展示了AI赋能下的反无人机系统从单一传感器向智能感知平台转型的方向。系统在遮挡环境下的探测能力、多类别UAS跟踪、被动探测与自治处理等技术特点,反映出counter-UAS领域技术发展的主流趋势。尽管仍面临伦理、法规与误判风险,但通过严格测试、透明规范与人机协同的操作模式,AI-enabled反无人机系统有潜力显著提升国家与关键基础设施的安全防护能力。 展望未来,L3Harris若能持续投入传感器研发、拓展与AI公司的深度合作,并积极参与军方的试验评估与需求制定,将有望把此次技术演示转化为可部署的解决方案。
此外,跨国合作与出口规范也是实现市场化的重要环节。对政策制定者而言,既要支持技术创新与国防能力建设,也要同步建立针对AI在战术应用中的透明监管框架,以平衡国家安全与公共利益。 总结来看,L3Harris在墨尔本的展示并非单纯的技术炫耀,而是对未来反无人机体系形态的一次前瞻试探。随着无人机威胁形态的演进,防御方必须在传感器性能、AI识别能力与系统集成效率上实现突破,才能在复杂战场与民用场景中守住安全底线。L3Harris与Shield AI的合作为行业提供了值得借鉴的模式,也将推动更广泛的技术革新与制度思考,为应对下一代无人机威胁奠定基础。 。
