美國首批自主地面載具在烏克蘭戰場投入作戰
美國自動駕駛車輛製造商 Forterra 今日宣布,其超過 100 輛自動駕駛全地形車(ATV)在過去九個月中,持續於烏克蘭衝突區域運作——該公司認為,這是迄今為止任何美國國防科技公司於戰場上部署自動駕駛地面車輛規模最大的一次。
「我相信這適用於所有曾被研發出的國防科技——除非親身面對戰場的現實,否則你永遠無法真正了解,」Forterra 首席成長官、前美國海軍陸戰隊軍官史考特·桑德斯(Scott Sanders)向 TechCrunch 表示。
這項由美國國防預算資助的任務,是透過支援烏克蘭抵抗俄羅斯入侵者,以推動美軍轉型之更廣泛努力的一部分。 儘管在此次衝突中,空中無人機吸引了大部分關注,但它們所造成的局勢——即大片禁止進入的區域,在這些區域內,監控可能帶來來自上方的致命威脅——也促使烏克蘭戰略家們致力於發展地面自主系統。
「根本無處可藏,」負責領導美國陸軍自主車輛與戰術研發計畫的科里·威爾肯斯(Corey Wilkens)上士解釋道。「你將極易受到[第一人稱視角無人機]、投擲彈藥的其他無人機、砲兵、迫擊砲——以及他們所擁有的一切武器——的攻擊。」
根據一位曾操作過這些車輛的烏克蘭軍人(基於安全考量,TechCrunch 未透露其身分)表示,烏克蘭已開始研發自己的無人地面載具(UGV),用以協助運輸補給與彈藥,或疏散受傷士兵。然而,這些載具通常採用電池供電,載重上限僅為 250 公斤。
Forterra 的 Lancer 載具以 Polaris 全地形車為基礎打造,並配備客製化感測器與運算系統,採用汽油動力且能載運 750 公斤貨物,使其更具多功能性與實用性。 「歸根結底,這款用於後勤補給和維持國防的無人地面載具,是烏克蘭最重要的無人地面載具,」這名士兵表示。「它簡直太棒了,我們迫切希望獲得更多。」
起初他們並非如此認為。 烏克蘭武裝部隊過去在西方承包商將新技術引入戰場方面的經驗好壞參半,而福特拉最初提供的方案似乎過於針對美國陸軍的高端需求而量身打造。但透過將車輛調整以適應當地情況——特別是加裝「星鏈」(Starlink)衛星網路天線——使這輛車的價值大幅提升。
自去年十月抵達烏克蘭以來,這些車輛已行駛超過2,500英里,執行逾1,100次任務,總載重達777,440磅,並完成了52次傷員後送。 其中部分車輛在戰鬥中損失,特別是在深泥淖或其他地形受困時,俄軍便能從容地將其鎖定為攻擊目標。

一輛在烏克蘭戰場上被摧毀的 Forterra Lancer。圖片來源:Forterra
Forterra 從中汲取了寶貴經驗——包括電子戰、軟體遠端更新、在艱困環境下機動行進,以及確保車輛不會故障。這家公司已從 XYZ 創投和摩爾戰略夥伴(Moore Strategic Partners)等投資者處籌集超過 5 億美元的風險投資,如今在競標利潤豐厚的國家安全合約方面更具優勢。
他們也見識到了自動駕駛的局限:目前,烏克蘭士兵主要是在戰區透過遠端操控這些車輛,部分原因是這些車輛價值過高,無法冒著損失的風險,部分原因則是自動駕駛車輛尚未準備好應對戰爭的現實。
舉例來說,雖然這些車輛能夠在各種地形上自主行駛,但目前尚無法識別突如其來的敵軍並做出適當反應。「我們實際上需要能夠在敵人面前即時應對敵方威脅,而自動駕駛系統目前還不知道該怎麼做,」這名烏克蘭士兵解釋道。
Forterra 早在 20 年前便開始研發自動駕駛車輛,目前正致力於將驅動自駕車的演算法,與能讓機器以通用方式回應周遭環境的最新生成式人工智慧軟體結合。與其他自動駕駛系統一樣,關鍵挑戰在於蒐集正確的數據。
「有許多必須處理的任務,在開源模型中是找不到的,因為這些並非人類會做的事——無論是摸索如何穿越雷區,還是操作武器系統,」桑德斯向 TechCrunch 表示。 「你需要能夠靈活調整參數,某些方面更倚重傳統的機器人學方法,然後在必要時運用人工智慧。」
該領域的競爭對手也正面臨類似的挑戰,例如 Scout AI,該公司今年稍早籌集了 1 億美元,用於訓練基礎模型並為軍方開發一系列自主平台,包括無人地面載具(UGV)。其他新創公司如 Field AI 和 Overland AI 則正與美國軍方合作測試 UGV。
儘管無人地面載具(UGV)仍存在局限,美國軍事專家仍堅信現在正是投資這些工具的時機。「地面自主化現已能夠實現,我們親眼見證了這一點,」威爾肯斯表示。
Forterra 首席創新官史考特·菲利普斯曾造訪烏克蘭某部隊的作戰中心,親眼見證這些車輛的實際運作;他更冒險進入俄軍攻擊範圍內的區域進行視察,因而贏得了該部隊的敬重。
「最令我印象深刻的是,我清楚地看到了流程中的縫隙:哪些步驟仍需人工操作、哪些地方必須手動重新輸入或重新驗證資料,以及團隊已經找到哪些方法來實現自動化或加快進度,」菲利普斯告訴 TechCrunch。 「這正是簡報投影片無法呈現的『實地真相』,因為它能精確指出,哪些環節若能透過更好的工具,便能即時減輕執行這項工作人員的壓力。」
烏克蘭方面提出了一項挑戰:降低成本。Forterra 的「Lancers」在同類產品中價格並不算高——這得益於車體本身採用 Polaris 的商用供應鏈——但它們的價值依然過高,無法像無人機那樣自由部署。
「消耗戰是這片戰場的現實。到目前為止我們已經損失了幾輛,這令人痛心。我們需要更多,因此必須降低成本,」這名烏克蘭士兵向 TechCrunch 表示。
相關文章
QueryStory 呼籲謹慎對待 AI 生成的內容
2009 年,沙波爾·納吉布扎德(Shapor Naghibzadeh)在擔任 Google 系統運維工程師期間,發現了引人入勝的故事敘述所蘊含的力量。 在「極光行動」(Operation Aurora)期間,當受國家資助的駭客鎖定這家科技巨頭時,他被緊急召至危機應變室釐清伺服器活動狀況,並親身領悟到:要追蹤分散於各處網路中的網路攻擊,經過驗證的知識至關重要——而他發現這個過程不僅耗費鉅資,進度也
法國初創公司ZML推出免費工具,加速跨多晶片的AI推理
Nvidia 不受制約的市場主導地位時代可能正在走向終結,然而競爭對手和替代方案正從各個角度湧現。由圖靈獎得主楊立昆(Yann LeCun)支援的法國知名 AI 初創公司 ZML,推出了一款推理效能軟體,使各種開源大語言模型能夠在包括 Nvidia、AMD、Google TPUs、Apple Metal 和 Intel Arc 在內的多種硬體上執行。據 ZML 創始人 Steeve Morin 介紹,透過其新推出的 LLM 推理伺服器 ZML/LLMD,該公司旨在打破現有的壁壘,並最大化不同
Anthropic 推出備受爭議的內容生成器 Opus 4.6
Anthropic 針對 Claude 制定的通用使用標準,禁止該模型生成色情內容,包括描繪或要求性交或性行為、生成與性癖好或性幻想相關的內容,或進行色情聊天。 然而,這並未阻止 Anthropic 今年稍早推出的模型「Claude Opus 4.6」,輕易地參與其安全機制本應防止的色情角色扮演情境。在 TechCrunch 的測試中,Opus 4.6 甚至無需過多慫恿,便能突破對色情內容的限制。
相關專題推薦
評論 (0)
0/500
美國自動駕駛車輛製造商 Forterra 今日宣布,其超過 100 輛自動駕駛全地形車(ATV)在過去九個月中,持續於烏克蘭衝突區域運作——該公司認為,這是迄今為止任何美國國防科技公司於戰場上部署自動駕駛地面車輛規模最大的一次。
「我相信這適用於所有曾被研發出的國防科技——除非親身面對戰場的現實,否則你永遠無法真正了解,」Forterra 首席成長官、前美國海軍陸戰隊軍官史考特·桑德斯(Scott Sanders)向 TechCrunch 表示。
這項由美國國防預算資助的任務,是透過支援烏克蘭抵抗俄羅斯入侵者,以推動美軍轉型之更廣泛努力的一部分。 儘管在此次衝突中,空中無人機吸引了大部分關注,但它們所造成的局勢——即大片禁止進入的區域,在這些區域內,監控可能帶來來自上方的致命威脅——也促使烏克蘭戰略家們致力於發展地面自主系統。
「根本無處可藏,」負責領導美國陸軍自主車輛與戰術研發計畫的科里·威爾肯斯(Corey Wilkens)上士解釋道。「你將極易受到[第一人稱視角無人機]、投擲彈藥的其他無人機、砲兵、迫擊砲——以及他們所擁有的一切武器——的攻擊。」
根據一位曾操作過這些車輛的烏克蘭軍人(基於安全考量,TechCrunch 未透露其身分)表示,烏克蘭已開始研發自己的無人地面載具(UGV),用以協助運輸補給與彈藥,或疏散受傷士兵。然而,這些載具通常採用電池供電,載重上限僅為 250 公斤。
Forterra 的 Lancer 載具以 Polaris 全地形車為基礎打造,並配備客製化感測器與運算系統,採用汽油動力且能載運 750 公斤貨物,使其更具多功能性與實用性。 「歸根結底,這款用於後勤補給和維持國防的無人地面載具,是烏克蘭最重要的無人地面載具,」這名士兵表示。「它簡直太棒了,我們迫切希望獲得更多。」
起初他們並非如此認為。 烏克蘭武裝部隊過去在西方承包商將新技術引入戰場方面的經驗好壞參半,而福特拉最初提供的方案似乎過於針對美國陸軍的高端需求而量身打造。但透過將車輛調整以適應當地情況——特別是加裝「星鏈」(Starlink)衛星網路天線——使這輛車的價值大幅提升。
自去年十月抵達烏克蘭以來,這些車輛已行駛超過2,500英里,執行逾1,100次任務,總載重達777,440磅,並完成了52次傷員後送。 其中部分車輛在戰鬥中損失,特別是在深泥淖或其他地形受困時,俄軍便能從容地將其鎖定為攻擊目標。

一輛在烏克蘭戰場上被摧毀的 Forterra Lancer。圖片來源:Forterra
Forterra 從中汲取了寶貴經驗——包括電子戰、軟體遠端更新、在艱困環境下機動行進,以及確保車輛不會故障。這家公司已從 XYZ 創投和摩爾戰略夥伴(Moore Strategic Partners)等投資者處籌集超過 5 億美元的風險投資,如今在競標利潤豐厚的國家安全合約方面更具優勢。
他們也見識到了自動駕駛的局限:目前,烏克蘭士兵主要是在戰區透過遠端操控這些車輛,部分原因是這些車輛價值過高,無法冒著損失的風險,部分原因則是自動駕駛車輛尚未準備好應對戰爭的現實。
舉例來說,雖然這些車輛能夠在各種地形上自主行駛,但目前尚無法識別突如其來的敵軍並做出適當反應。「我們實際上需要能夠在敵人面前即時應對敵方威脅,而自動駕駛系統目前還不知道該怎麼做,」這名烏克蘭士兵解釋道。
Forterra 早在 20 年前便開始研發自動駕駛車輛,目前正致力於將驅動自駕車的演算法,與能讓機器以通用方式回應周遭環境的最新生成式人工智慧軟體結合。與其他自動駕駛系統一樣,關鍵挑戰在於蒐集正確的數據。
「有許多必須處理的任務,在開源模型中是找不到的,因為這些並非人類會做的事——無論是摸索如何穿越雷區,還是操作武器系統,」桑德斯向 TechCrunch 表示。 「你需要能夠靈活調整參數,某些方面更倚重傳統的機器人學方法,然後在必要時運用人工智慧。」
該領域的競爭對手也正面臨類似的挑戰,例如 Scout AI,該公司今年稍早籌集了 1 億美元,用於訓練基礎模型並為軍方開發一系列自主平台,包括無人地面載具(UGV)。其他新創公司如 Field AI 和 Overland AI 則正與美國軍方合作測試 UGV。
儘管無人地面載具(UGV)仍存在局限,美國軍事專家仍堅信現在正是投資這些工具的時機。「地面自主化現已能夠實現,我們親眼見證了這一點,」威爾肯斯表示。
Forterra 首席創新官史考特·菲利普斯曾造訪烏克蘭某部隊的作戰中心,親眼見證這些車輛的實際運作;他更冒險進入俄軍攻擊範圍內的區域進行視察,因而贏得了該部隊的敬重。
「最令我印象深刻的是,我清楚地看到了流程中的縫隙:哪些步驟仍需人工操作、哪些地方必須手動重新輸入或重新驗證資料,以及團隊已經找到哪些方法來實現自動化或加快進度,」菲利普斯告訴 TechCrunch。 「這正是簡報投影片無法呈現的『實地真相』,因為它能精確指出,哪些環節若能透過更好的工具,便能即時減輕執行這項工作人員的壓力。」
烏克蘭方面提出了一項挑戰:降低成本。Forterra 的「Lancers」在同類產品中價格並不算高——這得益於車體本身採用 Polaris 的商用供應鏈——但它們的價值依然過高,無法像無人機那樣自由部署。
「消耗戰是這片戰場的現實。到目前為止我們已經損失了幾輛,這令人痛心。我們需要更多,因此必須降低成本,」這名烏克蘭士兵向 TechCrunch 表示。
QueryStory 呼籲謹慎對待 AI 生成的內容
2009 年,沙波爾·納吉布扎德(Shapor Naghibzadeh)在擔任 Google 系統運維工程師期間,發現了引人入勝的故事敘述所蘊含的力量。 在「極光行動」(Operation Aurora)期間,當受國家資助的駭客鎖定這家科技巨頭時,他被緊急召至危機應變室釐清伺服器活動狀況,並親身領悟到:要追蹤分散於各處網路中的網路攻擊,經過驗證的知識至關重要——而他發現這個過程不僅耗費鉅資,進度也
法國初創公司ZML推出免費工具,加速跨多晶片的AI推理
Nvidia 不受制約的市場主導地位時代可能正在走向終結,然而競爭對手和替代方案正從各個角度湧現。由圖靈獎得主楊立昆(Yann LeCun)支援的法國知名 AI 初創公司 ZML,推出了一款推理效能軟體,使各種開源大語言模型能夠在包括 Nvidia、AMD、Google TPUs、Apple Metal 和 Intel Arc 在內的多種硬體上執行。據 ZML 創始人 Steeve Morin 介紹,透過其新推出的 LLM 推理伺服器 ZML/LLMD,該公司旨在打破現有的壁壘,並最大化不同
Anthropic 推出備受爭議的內容生成器 Opus 4.6
Anthropic 針對 Claude 制定的通用使用標準,禁止該模型生成色情內容,包括描繪或要求性交或性行為、生成與性癖好或性幻想相關的內容,或進行色情聊天。 然而,這並未阻止 Anthropic 今年稍早推出的模型「Claude Opus 4.6」,輕易地參與其安全機制本應防止的色情角色扮演情境。在 TechCrunch 的測試中,Opus 4.6 甚至無需過多慫恿,便能突破對色情內容的限制。





首頁






