大規模影像資料「餵養」AI，精準決策成可能
在近兩年烏俄衝突的激戰現場，成千上萬架無人機攜帶攝影裝置日夜飛行，紀錄了超過 200 萬小時的戰場影像──約相當於 228 年的影片時長。如今，烏克蘭正將這些龐大的空拍資料視為「AI 餵養源」，以訓練軍用人工智慧的圖像辨識與自動化決策能力。這項規劃由非營利組織 OCHI 領銜執行，目標是結合無人機即時影像與後端的 AI 分析，協助指揮官更準確地掌握戰況，或甚至讓系統自行偵測並攻擊目標。
OCHI 創辦人 Oleksandr Dmitriev 強調，這些空拍影片蘊藏著無可比擬的價值：「給 AI 200 萬小時的戰場實錄，能讓它在戰術、目標識別、武器系統最佳化等多方面快速自學，成為超乎想像的戰場智慧引擎。」Dmitriev 直言，經由 AI 演演算法抽取共通模式後，系統可判斷最佳射擊角度或路線，並向指揮官提供動態建議。
圖源：(路透社)烏克蘭第24 個獨立機械化旅「拉羅格」無人機中隊的烏克蘭軍人在一架「吸血鬼」戰鬥無人機上安裝反戰車地雷
從指揮支援到攻擊自主，無人機 AI 化漸成常態
事實上，無人機已成現代戰爭不可或缺的一環，烏克蘭在過去幾年逐漸部署大量商用或改裝機型應對俄軍。隨著 AI 技術精進，一些無人機更能藉深度學習自動分辨地形、避開障礙物，甚至能自行判斷攻擊目標。業界指出，若再將龐大資料庫中的影片悉數納入 AI 訓練，使機器從數十萬、上百萬個作戰場景中歸納決策規則，未來無人機可能在沒有人工幹預下完成複雜任務，進一步縮短反應時間。
根據美國智庫與媒體報導，不僅烏克蘭如此，俄軍也投入多種 AI 應用，包括 Lancet 系列無人機的自動目標識別功能。同時，烏軍更在開發「AI 羣飛」概念：透過一個中央電腦系統同時操控數十架甚至上百架無人機，系列成「雲端端式」聯合作戰編隊。未來，戰場上瞬間爆發的聯合攻擊將更無法預測與防禦。
資料量與品質之爭：對抗不同作戰環境
雖然有了 200 萬小時的影像資源，AI 要真正達到高精度的偵測與判斷仍須仰賴資料品質。Wadhwani AI 中心研究員 Kateryna Bondar 表示，AI 模型須精準辨識地形、顏色、形狀，代表影像清晰度與標註品質至關重要。「假如只是看不清的灰黑畫面，再大的數量也難讓系統正確辨認。」她也指出，美方與多國對此感興趣，但同樣更想蒐集能對抗潛在亞太戰爭環境（如島嶼、海域、城市高樓）的影像，才利於日後在針對中國的場景中應用。
另一方面，連日累積的巨量影片在安全防護上也頗具挑戰：若遭敵方竊取或摧毀，AI 訓練素材將大大減損。Dmitriev 強調，OCHI 與烏克蘭國防部另一系統 Avengers 都致力於在不同儲存與傳輸環節中進行加密，以保全寶貴資訊。
AI 軍事化的下一步：效率與道德的辯證
大量無人機影像與 AI 演演算法結合後，可能帶來革命性的戰場效率：從即時標定敵軍裝備到聯合打擊，不需傳統「觀測—確認—指令—執行」的層層環節即可完成。然而，「人」在指揮鏈中的地位與潛在誤判風險，也因自動化程度提高而倍受討論。若決策權大幅移交給機器，該如何避免誤炸平民設施或戰爭倫理爭議？國際間對此仍無明確共識。
在戰略層面，烏克蘭收集到的龐大無人機資料無疑是 AI 訓練的「夢幻特訓場」，再加上歐美許多軍工企業也想借此技術先發。當各方力量集結，AI 在軍事產業勢必火速發展，並牽動未來軍事版圖演變。
正如同 Dmitriev 所言：「機器可以把成千上萬的經驗轉化成數學運算，而我們只要擁有足夠的視覺資料，就能教會它該如何作戰。」
總體而言，烏克蘭積極收集無人機戰場影片的做法，標誌 AI 與軍事更加深度結合的開始。倘若技術成熟，無人機羣搭載 AI 引擎將成為左右戰局的關鍵。未來不論在歐洲或其它地區衝突中，類似模式恐將複製並加速普及，也將挑戰國際社會對於戰爭規範、隱私資料與道德風險的種種新思考。
【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。
『新戰爭革命！烏克蘭用200萬小時影像訓練軍事AI，能打贏俄羅斯？』這篇文章最早發佈於『加密城市』
