導讀：2025年8月11日朝鮮日報《韓國應對蜂羣無人機的新技術將改變未來戰場的遊戲規則：“狼羣攻擊”和“牆”》，文章指出，戰爭的性質正在迅速變化。融合人工智能（AI）和自主飛行技術的無人機集羣，已不再僅僅是增強軍事力量的手段，而是成爲重塑戰爭模式的關鍵威脅。這項技術可以讓數百甚至數千架無人機同時探測、跟蹤和打擊目標，其作戰效能已在烏克蘭戰場上得到驗證。世界主要軍事強國正大規模投資該技術，使其成爲下一代軍事力量的核心組成部分。尤其值得一提的是，無人機集羣擁有壓倒性的成本效益。成本不到一百萬韓元的小型無人機就能摧毀耗資數百億至數千億韓元的坦克、飛機和指揮所，這將顛覆以高成本武器系統爲中心的現有軍事優勢觀念。

這種威脅超越了民族國家。商業技術的快速普及，甚至使財政拮据的國家、非國家行爲體，甚至恐怖組織也能夠操控小型無人機羣。這使得國家基礎設施、主要城市和平民區面臨全方位威脅。問題在於，現有的傳統防空系統在應對這些多重且同時發生的威脅時極其無效。用每次發射耗資數億韓元的防空導彈攔截數百架低成本無人機，在戰術和經濟上都是不可持續的。因此，爲了適應現有方法無法應對的新戰場，我們必須重新思考我們的整個技術、戰術和作戰理念。

在此背景下，韓國正在基於自身技術制定下一代反無人機 (C-UAS) 戰略。尤其是由韓國蔚山科學技術大學 (UNIST) 韓承烈教授研究團隊開發的“狼羣攻擊”和“WALL”技術，超越了現有以簡單攔截爲重點的應對方式。“狼羣攻擊”是一種攻擊性戰略，其目標是協作智能本身，即無人機集羣的核心優勢，從而從內部破壞敵方人工智能集羣的集體決策和協作結構。而“WALL”則是一種防禦性框架，旨在訓練友方人工智能集羣即使在不可預測的環境中也能保持自主性和合作性，以應對此類智能攻擊。換句話說，該戰略的理念是通過瞄準集羣的“大腦”而不是摧毀單個無人機的“身體”來確保戰術優勢。

關鍵詞：無人機集羣威脅、全球無人機技術趨勢、韓國創新型無人機集羣、“狼羣攻擊”、“牆”

一、引言：無人機集羣時代：威脅與應對的新轉折點

未來的無人機集羣響應很可能超越簡單的硬件競爭，演變爲人工智能與人工智能之間的智能較量——對抗性人工智能（惡意攻擊誘使人工智能模型做出錯誤決策）與人工智能魯棒性（人工智能模型在遭受對抗性人工智能等惡意攻擊或意外外部干擾的情況下保持一致穩定性能的能力）之間的較量。在這場戰場上，勝利將不再僅僅取決於現有武器系統的性能；算法的魯棒性、適應性以及實時學習和響應能力將成爲國家安全的關鍵指標。

因此，本研究全面分析了無人機集羣帶來的技術與戰略威脅，並深入探討了“狼羣攻擊”和“牆”等基於人工智能的應對技術的未來發展方向。此外，本研究還提出了構建國家反無人機系統（C-UAS）生態系統的路線圖，涵蓋技術發展、法律與制度改革、軍民合作以及驗證與部署，旨在爲積極應對智能戰場時代奠定戰略基礎。

二、無人機集羣威脅的本質和弱點

2.1無人機集羣作業案例分析

俄烏戰爭體現了無人機集羣“數量+經濟”的戰術。烏克蘭軍方同時部署了數百架FPV無人機和自殺式無人機，每架無人機的成本不到1000美元，用於摧毀俄羅斯的飛機、坦克、裝甲車和防空系統。通過部署一些無人機進行攔截制導，並讓其餘無人機自行攻擊目標，烏克蘭軍方通過發射昂貴的攔截導彈摧毀了俄羅斯的防空系統。值得注意的是，2025年6月，烏克蘭部署了遠程無人機集羣，摧毀了俄羅斯後方地面空軍基地的戰略轟炸機，展示了其能夠摧毀數千公里外戰略資產的能力。

以色列與伊朗之間的衝突正逐漸從代理人戰爭升級爲直接攻擊。2025年6月，以色列部署了數十個無人機集羣，並配備導彈和飛機，對伊朗核設施和防空設施進行精確打擊，甚至暗殺關鍵人物。作爲回應，伊朗低空發射了大量“沙赫德”自殺式無人機，襲擊了以色列的軍事和民用基礎設施。以色列國防軍（IDF）使用“鐵光束”激光攔截系統等系統防禦這些襲擊。無人機集羣利用多傳感器融合技術識別和跟蹤目標，並與電子戰無人機協同摧毀防空系統，然後發動自主打擊。

這兩個案例都表明，無人機集羣是現代戰爭的關鍵能力，能夠基於低成本、人工智能自主性和生存能力打擊戰略目標。烏克蘭與俄羅斯的衝突展現了“數量戰爭和遠程突防”的作戰模式，而以色列與伊朗的衝突則展現了“複合任務和精確打擊”的作戰模式，這兩者都對未來軍事戰略和防空系統的發展具有重要意義。

2.2無人機集羣的優勢：規模、自主性和生存力的戰略組合

無人機集羣不僅僅是一項技術進步，它代表了一種全新的作戰範式，對傳統力量的概念構成了威脅。其優勢可以概括爲三個關鍵要素：壓倒性的數量優勢、人工智能驅動的自主性以及極高的生存力。這三個要素相輔相成，使無人機集羣成爲戰場上終極的不對稱力量。

首先，規模效應。單架無人機的單價高達數百萬韓元，與耗資數百億至數千億韓元的現有作戰資產相比，造成了極大的經濟不對稱。這使得大規模部署無人機集羣成爲可能，但前提是消耗戰，即使是高精度防空系統也可能因物理飽和和累積疲勞而失效。此外，即使向資源和技術有限的國家或恐怖分子提供戰略打擊能力，也可能在國際安全格局中製造新的裂痕。這正在加速國防採購體系的根本性轉變：從專注於昂貴的定製平臺轉向以低成本、大規模生產和快速部署的系統爲中心。

其次，自主性增強了無人機羣的戰術靈活性和實時響應能力。利用基於人工智能的自主飛行技術和強化學習算法，數千架無人機能夠在極少的人工干預下自動識別目標、設定路徑並實施打擊。尤其值得一提的是，網狀網絡允許各個無人機之間直接通信並共享決策，而無需集中控制，從而增強了電子戰規避能力和作戰連續性。即使單個指揮中心或節點受到攻擊，無人機羣也能基於集體智慧維持其任務。

第三，在生存力方面，無人機集羣比現有部隊系統擁有顯著優勢。由多個分佈式單元組成的無人機集羣，即使部分無人機損失，也能在不造成重大幹擾的情況下順利執行任務。事實上，一些最新的無人機配備了終局規避機動算法，使其能夠規避導彈攔截，並執行戰術任務直至被摧毀。這有效地打破了現有的“一擊必殺”的防空模式。

最大限度地發揮這些優勢需要戰略方針。換句話說，構建一個具有韌性的集羣系統不僅需要強大的人工智能算法，還需要冗餘和信息物理韌性。這一挑戰無法僅僅通過推進無人機平臺來解決；它需要跨通信架構、安全協議和電子戰系統的集成設計能力。集羣無人機時代不再是“可能”，而是“現實”。未來戰場的勝負將不再取決於少數昂貴的武器系統，而取決於成千上萬架智能小型無人機的敏捷性以及支持它們的分佈式智能系統。

2.3無人機集羣的弱點：電磁波攻擊和通信干擾造成的裂痕

雖然無人機羣憑藉其“協同自主”能力開闢了新的戰場，但其固有的結構優勢也可能帶來嚴重的漏洞。特別是基於電磁波的攻擊和通信干擾技術會直接影響無人機羣所依賴的核心繫統——通信、GPS 和人工智能傳感器網絡。無人機羣依靠持續通信網絡和 GPS 信號來交換數據、協同作戰和打擊目標。因此，強大的射頻干擾器或電磁脈衝 (EMP) 攻擊可以破壞無人機之間的連接，削弱無人機羣的自主性和協調能力。通過 GPS 干擾或欺騙破壞無人機的位置感知，幾乎不可能進行精確、同步的打擊或協調機動。同時干擾多架無人機的 GPS 可能導致整個無人機羣脫軌、碰撞和任務失敗。此外，高功率微波 (HPM) 武器會對無人機內部的敏感部件造成不可逆的物理損壞，包括電子電路、傳感器和控制單元。這種方法可以永久地“固定”無人機，但其優勢在於成本更低，造成的附帶損害也比高速彈藥或導彈更小。這種方法尤其適用於需要精確度、成本效益和最小副作用的環境，例如城市防禦或關鍵基礎設施的保護。這表明未來的反無人機戰略將從動能方法轉向基於電磁的“非動能中和”。

此外，無人機集羣的人工智能會根據傳感器數據做出判斷和決策。如果電磁波攻擊導致傳感器故障，人工智能可能會誤判或行爲失控。協作型人工智能的“集體智慧”依賴於數據可靠性，而傳感器信號中斷或錯誤的位置信息可能會擾亂人工智能之間的協作。這可能導致集羣分裂、衝突和任務中斷，而恢復和重組需要大量的時間和計算資源。尤其是在實時作戰情況下，恢復延遲會直接導致戰術失敗。這些漏洞存在於硬件（電子元件）和軟件（人工智能算法、網絡依賴關係）中。有效的反無人機防禦不僅僅是“物理破壞”，還需要在電子、認知和網絡層面採取全面、綜合的響應措施。干擾人工智能、破壞數據可靠性和破壞協作算法的策略比物理攔截更具成本效益和影響力。

破壞無人機集羣核心協同算法的策略比物理攔截更具成本效益和影響力。在未來戰場上，電子戰越來越有可能攻擊人工智能協同系統中最脆弱的部分。因此，一個融合網絡、物理和認知領域的融合防禦系統將成爲無人機集羣生存的最關鍵條件。

三、全球無人機響應技術趨勢

3.1 定向能武器（DEW）的崛起：

隨着無人機集羣的大規模、同步攻擊成爲現代戰爭的真正威脅，傳統的基於動能的防空系統在成本效益和可持續性方面面臨嚴峻挑戰。定向能武器（DEW），特別是高功率微波（HPM）技術，正在成爲應對這一挑戰的新範式。美國的“列奧尼達”系統和洛克希德·馬丁公司的“莫菲烏斯”系統就是最好的例子。

“列奧尼達斯”是由伊庇魯斯公司研發的陸基高功率微波武器系統。它能夠自動探測來襲無人機，然後發射高功率微波，使其內部電路、傳感器和通信設備失效。類似於電磁脈衝 (EMP)，它能夠使無人機失控，使其成爲對抗無人機集羣的理想選擇，能夠快速應對多種同時發生的威脅。與使用導彈等昂貴彈藥的現有攔截系統不同，“列奧尼達斯”依靠電能，從而降低運營成本，提高可重複性，並能夠在短時間內摧毀多架無人機。這使得它在需要非破壞性、精確響應的環境中尤爲有效，例如城市防禦或關鍵基礎設施保護。

與此同時，洛克希德·馬丁公司目前正在研發的“MORFIUS”系統，這是一種空射高功率微波系統，是一種用於攔截無人機羣的移動平臺。MORFIUS結構緊湊，可在多種平臺（地面、空中和海上）運行，能夠直接接觸威脅並從更遠的距離進行攔截。這使得能夠從空中進行早期響應，在威脅到達友軍領土之前將其消滅。該機載攔截平臺具有顯著優勢，尤其是在對快速逼近的無人機羣提供即時響應方面。

定向能武器 (DEW) 系統以非動能爲動力。該方法採用“軟殺傷”方法，在不物理摧毀目標的情況下禁用傳感器和電子設備，從而最大程度地減少附帶損害，使其適合在民用區域使用。此外，定向能武器無需彈藥，因此運營成本低，並且只要能量充足，就可以重複使用。這些特性使其能夠以經濟高效且持續的方式應對無人機羣等大規模威脅。同時摧毀多個目標的能力也是定向能武器的一大優勢。然而，發電和熱管理系統對於產生和控制強大的能量至關重要。這項技術挑戰是目前定向能武器系統研發的最大障礙之一。

3.2激光致盲技術：一種用於摧毀無人機羣的非動能解決方案

隨着無人機集羣威脅日益複雜，僅靠傳統的基於導彈和機炮的動能攻擊手段已不再是經濟且戰術上可行的防禦大規模無人機襲擊的方案。因此，基於激光的致盲技術正受到全球關注。這種非動能（軟殺傷）武器能夠利用激光束直接干擾無人機的光學和電子傳感器，使其視覺感知能力受到干擾，而不會對無人機造成物理破壞。

激光致盲技術利用特定波長的高功率激光，使無人機的攝像頭、光學傳感器和紅外 (IR) 傳感器遭受強光照射，使其無法解讀圖像。這會導致無人機失去目標跟蹤、自主飛行路徑校正和協同網絡維護等關鍵功能。具體而言，應用區域照明技術可以形成覆蓋整個區域的激光防護罩，而不是用窄光束瞄準單個無人機，從而能夠同時摧毀多個快速移動的無人機羣。

該技術最大的優勢在於成本低、效率高。每次發射不消耗彈藥，僅靠電源即可持續工作。此外，由於它不會造成破壞，因此可以最大限度地減少城市防禦、機場和核電站等敏感環境中的附帶損害。長時間持續照射會永久損壞無人機傳感器，而短暫照射則會導致傳感器暫時癱瘓，從而延緩威脅的到來。這可能會導致任務失敗，或爲攔截爭取更多時間。

從戰術角度來看，激光致盲技術可以集成到多層防禦系統中，結合雷達、射頻分析儀和光電/紅外傳感器。例如，如果探測和識別系統識別出無人機集羣的進入路徑，表面激光束可以立即覆蓋該區域，致盲整個無人機集羣。尤其是當與像 Wolfpack Attack 這樣的基於人工智能的攻防框架結合使用時，可以同時達到破壞無人機感知、判斷和協調系統的綜合效果。

然而，效率可能會因天氣條件（雨、霧、塵）、照射距離和光束擴散而降低。設備小型化和高功率輸出，以及確保熱管理和電源基礎設施的安全，是至關重要的挑戰。因此，未來的發展預計將側重於提高高功率、廣域照射能力，選擇能夠最大限度減少天氣影響的波長，並將其應用於移動平臺。激光致盲技術提供了一種“中和和麻痹”的全新應對方案，超越了現有的以破壞爲重點的反無人機範式。這很可能成爲一項關鍵技術，使無人機集羣時代的防禦策略更加靈活和可持續。

3.3一體化反無人機防禦系統的興起：人工智能與“系統之系統”方法的戰略轉變

無人機集羣的出現要求我們對現代戰場現有的防禦策略進行徹底的反思。爲了應對這些以數量優勢、自主飛行和先進協同能力爲特徵的威脅，單一技術或單個平臺已不再足夠。事實上，反無人機市場在技術和概念上都在快速發展，集成系統正在成爲核心，實時連接和協調不同層次的探測、跟蹤和壓制技術。

當今的反無人機系統主要利用各種傳感器技術進行精確探測和跟蹤。雷達有利於遠距離目標捕獲，而射頻分析儀則可探測無人機通信信號，分析其軌跡和意圖。光電/紅外 (EO/IR) 傳感器即使在低能見度或夜間作戰中也能提供基於視覺和熱成像的信息，而綜合傳感器網絡即使在複雜的戰場環境下也能實現多層探測。這些傳感技術的核心是人工智能 (AI)。人工智能會分析收集到的數據，以區分無人機和鳥類，預測無人機行爲，並根據威脅的嚴重程度確定其優先級，然後再將其傳遞給指揮和控制系統。

進入壓制階段，部署了更廣泛的對抗措施。射頻干擾器可以破壞無人機的通信和導航系統，迫使其降落或返回，而高能激光則可以精確摧毀無人機的核心部件。高功率微波 (HPM) 武器能夠同時壓制多架無人機，並作爲一種最大限度地減少附帶損害的手段，尤其是在敏感地區，正日益受到關注。傳統的動能武器，例如高射炮和導彈，仍然是抵禦單架或低密度無人機威脅的有效防禦手段。這一趨勢反映了將反無人機能力集成到現有平臺中的日益增長的趨勢。

隨着防禦措施的多樣化，僅僅並行部署單個要素已遠遠不夠。爲了整合和優化從探測到識別再到響應的每個步驟，傳感器網絡、基於人工智能的指揮與控制系統 (C2)、電子戰設備以及動能和非動能武器之間的同步與協調至關重要。這無法通過單一設備或孤立的系統來實現，而必須採取“系統之系統”的方法，將各種防禦技術整合到一個統一的生態系統中。

此類系統需要超越單純戰場技術的概念轉變。無人機集羣帶來的威脅正在迅速演變，應對這些威脅的防禦策略也正在演變爲基於人工智能的生態系統，能夠實現機器速度的判斷、實時數據融合和自主決策。例如，像 DroneShield 這樣的私營防務公司正在將專有信號處理技術與自適應人工智能相結合，以最大限度地提高探測精度和韌性，這很可能成爲未來反無人機技術的核心標準。

最重要的是，這些集成技術系統無法僅僅通過實地部署就能發揮作用。要確保在戰場環境中具備實際響應能力，需要聯合訓練、多機構協作，以及開發基於模擬的評估系統，以模擬複雜的羣體攻擊場景。涵蓋人工智能、傳感器、通信和武器系統的集成思維不再是一種選擇，而是一項先決條件。

歸根結底，人工智能如今不僅是攻擊無人機的“大腦”，也是國防系統的“大腦”。爲了應對日益智能化的無人機，國防系統必須更加智能、快速地做出反應，這不可避免地會導致人工智能之間的戰場情報競爭。這清楚地表明，國家對計算機視覺、預測分析和自主決策等國防人工智能技術的投入和生態系統建設是刻不容緩的任務。

四、韓國創新型無人機集羣應對技術：“狼羣攻擊”和“牆”

4.1狼羣攻擊：一種破壞合作AI的戰略性敵對攻擊。

“狼羣攻擊”由韓升烈教授的研究團隊開發，是一種新型對抗性人工智能 (AD) 攻擊策略，旨在破壞基於人工智能的無人機集羣的合作結構。現有的反無人機技術主要依賴於物理攔截或通信干擾，而“狼羣攻擊”則另闢蹊徑：破壞人工智能集羣的合作機制。

該策略的靈感源自自然生態系統中狼羣通過連鎖反應隔離並制服獵物的方式。具體來說，它首先會故意誘導單個智能體（無人機）發生故障或異常行爲。隨後，協作的人工智能智能體會嘗試識別並拯救這個故障實體，從而引發整個協作系統的連鎖破壞。這克服了現有干擾方法的侷限性，這些方法側重於阻斷單個節點之間的通信。“狼羣攻擊”瞄準的是人工智能智能體之間“相互支持行爲”的結構性弱點，導致整個系統的功能崩潰。

換句話說，這種方法並非簡單地阻斷通信，而是破壞網絡的核心相互依存關係。這是一種經過演進的攻擊方法，它認識到人工智能羣體並非簡單的個體集合，而是一個高度互聯、自適應的生態系統。從技術上講，這種攻擊利用了一種預測模型。人工智能會模擬各種場景來計算未來損失，並選擇最有效的初始攻擊時機。然後，它會分析行爲變化數據，選擇對合作高度敏感的智能體，並將其作爲後續攻擊的目標。這將現有的對抗性人工智能技術提升到一個新的水平，因爲它可以自動化戰略性和持續性的破壞，而不僅僅是隨機性的破壞。這種策略已經從破壞簡單系統平衡的小規模破壞攻擊發展爲一種自適應破壞系統，可以預測對方人工智能系統的弱點並相應地優化攻擊。因此，人工智能羣體被人工智能瓦解的戰場正在出現，這表明未來的人工智能戰爭將日益演變爲自主的人工智能對抗。

這種自主自適應對抗性人工智能的出現，引發了超越技術層面的根本性問題：可控性、不可預測性和倫理責任。成功的攻擊將需要增強人工智能羣體的韌性和防禦技術的複雜性，這很可能導致人工智能穩健性與對抗性人工智能之間新的軍備競賽。這項研究已被2025年國際機器學習大會（ICML）接受，並因其對多對多對抗策略的精妙實施而引起了學術界和國防科技界的廣泛關注，該策略針對單個智能體並破壞整個合作結構。

4.2 “WALL”：構建協作AI彈性的防禦框架

“WALL”框架是一種防禦性人工智能學習結構，旨在直接對抗“狼羣攻擊”的進攻性策略。該框架的核心是在類似真實戰場的混亂敵對環境中訓練人工智能系統，從而培養更穩健的合作機制。“WALL”並非簡單的防禦工具，它從訓練伊始就融入了類似“狼羣攻擊”的複雜干擾策略。因此，人工智能羣體即使在危機情況下也能培養出可靠合作的韌性。這與士兵在最具挑戰性的戰鬥環境中的訓練方式類似，體現了“訓練難，戰鬥易”的未來人工智能設計理念。實驗結果表明，使用WALL框架訓練的人工智能即使在位置錯誤、通信延遲和團隊成員暫時離開等異常變量下也能保持較高的合作性能，在不發生碰撞的情況下實現目標，並共同移動物體並保持對齊。值得注意的是，這種穩健性不僅包括簡單的規避或生存，還包括執行任務的能力。

從技術角度來看，WALL 旨在促進全系統協作，同時減少對特定智能體子集的過度依賴。通過將協作結構重構爲更靈活、更去中心化的形式，WALL 消除了單點故障，即使在部分中斷的情況下，也能使整個集羣快速恢復並重組。例如，即使某個智能體退出或傳輸了錯誤信息，整個系統也不會受到影響，而是動態地重新校準並繼續執行任務。

這些特性超越了簡單的“防禦”，旨在增強韌性，使人工智能集羣能夠自主生存、決策和恢復。這有望成爲無人機集羣戰術的核心能力，未來軍事行動中，自主性和穩定性至關重要。此外，WALL象徵着複雜人工智能戰略的演變，模糊了攻防界限。“狼羣攻擊”瞄準的是人工智能集羣的“合作”，而“Wall”則確保“合作”不再依賴於特定的個體或固定模式。

這將使人工智能系統能夠適應日益複雜和難以預測的攻擊場景，最終使人工智能羣體具備自我修復能力。這些進步不僅限於軍事領域。WALL 框架可以作爲在高風險環境中運行的人工智能系統的核心安全增強功能，例如智能工廠、自動駕駛、災難救援和太空探索。

WALL 展示了未來人工智能設計的方向，即“可恢復性能”變得比“優化性能”更重要，尤其是在不可預測和致命後果的情況下。

五、未來戰場範式轉變與韓國的應對戰略

研究團隊開發的“狼羣攻擊”和“WALL”框架被公認爲實用的軍事工具，能夠確保在基於人工智能的戰場環境中佔據戰略優勢，超越了單純的人工智能技術進步。這些技術因其攻防兼備的雙重用途潛力以及直接應對智能蜂羣無人機戰爭的本質特徵而備受全球關注。

5.1 進攻性利用：通過破壞集體智慧實現戰略效能最大化

“狼羣攻擊”是一種戰略性干擾技術，它通過直接攻擊敵方AI集羣的最大優勢——合作情報，從內部擾亂其行動。與物理打擊或通信干擾不同，該技術通過認知干擾AI集羣的決策過程來發揮作用。具體而言，它利用AI預測模型識別敵方集羣中的敏感智能體，並精準攻擊誘導合作或表現出行爲變化的關鍵節點。這可以扭曲或擾亂整個集羣的決策流程，最終導致其行動癱瘓。

考慮到實際戰場應用，這項技術可以集成到電子戰或專業網絡戰部隊的戰術資產中。例如，偵察無人機可以收集敵方羣體活動模式，並將其與人工智能分析平臺關聯，然後“狼羣攻擊”算法將自動確定攻擊時機和方法。對於國防預算或兵力密度處於劣勢的國家來說，這一策略可能是一種利用人工智能技術確保非對稱力量的實用方法。此外，未來該技術還可以與網絡攻擊工具融合，發展成爲數字物理融合攻擊。

5.2防禦性利用：通過強化韌性和分佈式合作確保持續作戰能力

“WALL”框架是一個以防禦爲重點的人工智能強化訓練系統，旨在訓練人工智能抵禦和適應諸如“狼羣攻擊”之類的對抗性人工智能攻擊。它不僅僅是一項技術保障，更是在戰場上部署人工智能集羣的先決條件。實驗結果表明，經過“WALL”訓練的人工智能能夠系統性地補償單個智能體的損傷，並展現出動態重組和靈活角色劃分的能力，即使在面臨傳感器故障、通信延遲、數據錯誤和蓄意黑客攻擊等威脅時，也能維持整體任務的執行。

在實際應用方面，WALL 框架可作爲國防部自主武器系統開發的標準訓練模型，並可作爲基礎的人工智能對抗訓練協議，不僅適用於無人機集羣，還適用於自主水面艦艇、無人地面車輛以及所有類型的有人-無人複合作戰系統。此外，WALL 的應用範圍不僅限於軍事領域，還包括災害響應機器人集羣、自主物流系統和智能防災基礎設施。它還可以擴展爲通用防禦算法，適用於所有需要在通信中斷和危險情況下保持協作的民用系統。

5.3切實的戰略實施：技術、力量、培訓三位一體的戰略

韓國要戰略性地部署“狼羣攻擊”和“月”行動，必須同時推進技術研發、作戰概念開發和訓練體系建設三大支柱。除了簡單地將技術開發委託給研究機構或私營企業外，還需要將技術融入實際的軍事結構和任務計劃，並整合數據聯動系統和態勢感知工具，使戰地指揮官能夠操作。

此外，圍繞此點設計聯合訓練計劃至關重要。需要進行實踐訓練，讓友軍人工智能系統體驗模擬狼羣攻擊場景，以應對現實世界中的無人機羣攻擊，而月球上的人工智能系統則要反覆學習在各種干擾條件下繼續執行任務。這種訓練不應僅限於簡單的技術演示，而應理解爲在戰鬥部署前驗證可靠性和內化作戰能力的過程。

六、對工業和安全的戰略影響：作爲軍民兩用技術的多層次價值

“狼羣攻擊”和“WALL”顯然是超越軍事領域的軍民兩用技術。它們不僅作爲摧毀或恢復無人機羣智能和協調能力的戰略工具，其底層技術要素——集體智能控制、自主系統彈性以及在敵對環境下保持通信——也在民用工業和整個社會中具有廣泛的潛在應用。

例如，在智能工廠中，當多臺協作機器人維護一條生產線時，可以應用自主恢復算法，即使單個機器人或網絡發生故障，也能防止整個流程癱瘓。在大型物流樞紐或港口運行的自主物流系統，也可以通過重新配置路線並繼續執行任務來應對突發網絡故障或外部攻擊，從而直接有助於提高供應鏈的穩定性。此外，在大規模山火、地震和洪水等災害現場，衆多自主機器人和無人機實時共享信息，執行救援任務。像“WALL”這樣的彈性框架即使在部分網絡中斷的情況下也能維持協作網絡，從而最大限度地提高救援效率。

這些技術不僅拓展了應用範圍，更是確保國家層面人工智能系統穩健性、韌性和協同穩定性的核心基礎技術。換句話說，它們強化了人工智能生態系統的“免疫系統”，成爲支撐國家安全以及金融、能源、交通和通信等領域重要基礎設施安全的基礎資產。從安全角度來看，基於人工智能的集羣能力已成爲未來武器系統的核心組成部分。由人工智能控制的多平臺集羣能力正在成爲跨越海陸空四域一體化作戰的中心軸，擁有該領域領先技術的國家可以同時增強國防自主能力和戰略威懾力。韓國通過“狼羣攻擊”和“WALL”計劃，確保了攻防兼備的集羣人工智能技術，爲在全球國防市場上獲得競爭優勢奠定了基礎，而不僅僅是擁有技術。

此外，這些技術能力在國際軍事和技術外交中是強有力的談判資產。它們能夠確保韓國在先進武器系統開發聯盟、聯合國防工業項目和多國軍事演習中的領導地位和議程制定能力，從而產生超越短期武器出口的長期戰略利益。如果韓國在與盟友的聯合開發和作戰合作中扮演“標準制定者”的角色，就能確保在技術規範和作戰理論方面的領導地位。最終，“狼羣攻擊”和“WALL”是具有多方面價值的戰略資產，涵蓋工業、安全和外交，超越了單純的防禦和進攻技術。這些技術所構建的人工智能生態系統的根本優勢，將成爲韓國可持續國家競爭力的關鍵基礎，不僅在智能戰場時代，而且在人工智能驅動的全球秩序中。

七、結論：韓國戰略躍進和綜合生態系統的建立迎來了智能戰場時代。

無人機集羣已不再僅僅是一項技術進步，而是已成爲改變現代戰爭格局的關鍵威脅。數千架無人機自主作戰並打擊目標的能力，在結構上超越了現有的高成本、高精度防禦系統，展現了非對稱力量的真正威力。爲了應對這一挑戰，一個智能、戰略性和基於人工智能的綜合響應系統至關重要，而不僅僅是簡單的攔截或探測。

韓國的“狼羣攻擊”和“WALL”技術正是滿足這些需求的創新解決方案。“狼羣攻擊”的靈感源自狼羣狩獵策略，是一種積極的對抗性人工智能策略，能夠從內部破壞敵方羣體人工智能的合作系統。“WALL”是一個防禦框架，可以訓練友方人工智能即使在不可預測的威脅環境中也能保持自主性和合作性，爲應對此類智能攻擊做好準備。這兩種技術都圍繞羣體的核心——“協作智能”來設計攻擊和防禦，這清楚地表明，未來的軍事優勢將不再取決於簡單的硬件性能，而取決於人工智能算法的穩健性和適應性。

當前的挑戰是確保這些成果不侷限於實驗室，而是拓展到國家級的反無人機（C-UAS）生態系統。爲此，政府應設立一個爲期三至五年的多年期項目，投資於短期綜合探測與中和系統以及下一代人工智能對人工智能（AI-to-AI）響應技術。定期舉辦實戰化大規模演示競賽，以驗證性能，並建立快速將優秀成果與採購掛鉤的機制。此外，應同時推進法律和制度方面的改進，例如修訂《無線電法》、定向能武器（DEW）操作標準、數據標準化以及人工智能訓練數據共享系統。在測試和評估基礎設施方面，應建立一個能夠模擬遠程、低空和海上環境的國家級試驗場，並組建一支常設紅隊，模擬諸如“狼羣”攻擊等對抗性人工智能場景。傳感器、干擾器、激光器和高功率微波武器應通過模塊化、模塊化可擴展（MOSA）設計實現互操作，並且軍隊、警察、消防部門、核電站和機場之間應採用標準化的通用作戰圖像和預警系統。

私營部門應將“狼羣攻擊”和“牆”技術作爲模塊集成到反無人機系統（C-UAS）的指揮和控制系統中，提升傳感器性能以區分低成本小型無人機和鳥類，並推進抗干擾全球導航衛星系統（GNSS）和信號分析技術。應提出一個全面的解決方案，涵蓋定向能武器（DEW）的功率和熱管理、波束控制技術開發、平臺多樣化、通過開放數據格式增強互操作性，以及提供定製化的國防套件和維護服務。

通過建立一個由政府和私營部門參與的國家反無人機系統聯盟，將技術開發、標準化和採購有機地結合起來，研究成果可以立即轉化爲作戰能力。尤其需要注重短期內取得切實成果，例如修訂《無線電法》、開展全國示範、開放試驗場、公開數據標準、標準化“狼羣”攻擊場景、開展聯合戰術試驗以及開展基於數字孿生的軍事演習。

如果這一戰略得以實施，韓國將在人工智能對抗智能戰場時代，成爲戰略領導者，而不僅僅是一個單純的響應者。這將是一次決定性的飛躍，完成從傳統安全向智能安全的轉型。

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