文章总结： 以色列《国土报》披露文件显示国防军已将AI系统嵌入无人机平台实现边缘端实时目标识别与任务协同。核心系统SITS具备自主目标管理和编队协同能力，WAPS系统支持广域监视与情报取证。技术通过实战数据迭代形成算法优势，揭示了杀伤链去中心化、算法主导决策等未来冲突趋势。 综合评分： 85 文章分类： 威胁情报,AI安全,技术标准,解决方案,其他

藏在以色列AI无人机里的情报生成器曝光

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Owllntel Owllntel

猫头鹰OSINT

2026年6月16日 23:53 四川

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近期，以色列《国土报》披露的一批内部文件，详细展示了以色列国防军无人机体系在加沙、黎巴嫩乃至伊朗方向的实际运作方式：人工智能不再只是后方分析工具，而是被嵌入无人机平台本身，参与目标识别、情报处理、任务分配与作战协同，逐步成为空中杀伤链的重要组成部分。这一进展标志着AI技术在向实际战术行动转化过程中达到了一个关键节点。

无人机成为“目标与情报生成器”

文件首次披露了一项名为“空中服务器”（SITS）的核心系统。该系统本质上是安装在无人机机载端的先进计算机，利用人工智能算法在“边缘端”直接处理海量数据，摆脱了以往完全依赖地面站传输的模式。

[机载传感器收集数据] -> [SITS机载服务器实时分析] -> [AI自动识别与分类] -> [分发至指挥部/地面部队]

根据文件描述，SITS 的核心功能体现在以下两个维度：

1. 自主目标管理：算法能够独立分析无人机传感器搜集到的情报，自动识别并分类目标。系统随后自主决定是持续跟踪，还是将其直接推送到空军飞行员、地面作战部队或后方指挥部。
2. 编队自主协同：在特定空域内，SITS 能够实现无人机编队之间的自主任务移交。例如，当某一区域突遭云层遮挡，或某架无人机因受到地面防空导弹威胁而被迫中断任务时，系统会自动调度另一架可用无人机进行无缝接替，确保对目标的持续追踪。

尽管文件将 SITS 归类为“决策支持系统”，强调其提供的是“基于AI的建议与决策”，但其实际表现已具备高度的自动化特征。今年3月，以军首次证实其名为“暴风云”的攻击性无人机网络已全面投入使用，该网络正是利用计算机视觉技术，在无人机集群中实现实时的目标提取与跨部队共享。

此次行动的主力机型为埃尔比特系统（Elbit Systems）生产的“赫尔墨斯 450”（Zik）和“赫尔墨斯 900”（Kochav）。

• 赫尔墨斯 450： 战术级无人机，可携带150公斤载荷（包含合成孔径雷达、电子侦察系统等），外媒称其可挂载4枚空地导弹。
• 赫尔墨斯 900： 续航时间长达35小时，载荷达350公斤，外媒称其可挂载8枚空地导弹。

内部文件指出，在冲突的前几个月里，这些无人机的飞行时数增加了5倍。

这种现象被相关技术人员称为以军无人机系统的“算法化”。为了处理覆盖整个冲突区域的密集视频流，必须依赖AI进行大规模数据清洗与特征提取。

在实际战术配合中，退伍军人组织的证词与军方文件高度吻合：无人机编队与地面营级部队实现了深度协同。由于AI辅助下的精确定位，无人机能够为密集的城市建筑物内部以及黎巴嫩南部茂密植被区提供近距离空中支援，部分空袭目标距离以军地面部队仅数十米。

广域持续监视系统与“情报取证”

除了“空中服务器”，机密文件还披露了另一套关键系统——WAPS（广域持续监视系统）。

该系统由安装在无人机腹部的10个光电摄像头组合而成。单架无人机巡航时，WAPS 能够以高分辨率实时覆盖80平方公里的区域（约占加沙总面积的四分之一）。相比于传统摄像头只能凝视单一狭小区域，WAPS 提供了宏观视域下的多点并行追踪能力。

利用 WAPS 搜集的数据，系统可执行“情报取证”：在实时状态下，系统支持将不同角度的视频流进行“倒带”和综合比对，从而逆向追踪某一特定人或车辆的起点、演变路径，以及回溯历史事件链。

从“薰衣草”系统到空中端的延伸

此前媒体曾曝光过以军在后端使用的AI生成系统（如基于大数据评估哈马斯成员概率的“薰衣草”系统）。而此次披露的文件，则补全了这条技术链的“空中端”：无人机作为前端传感器搜集海量视频，通过机载AI进行过滤与筛选，最终将精简后的结构化目标数据分发给一线士兵，构成了闭环的自动化流水线。

反制低慢小目标与技术输出

文件还揭示了无人机编队的一项新用途：防空反导补盲。

由于地面雷达在面对低空穿透的巡航导弹和自杀式无人机（低慢小目标）时存在盲区，且以军此前部署的“天空之盾”高空探测气球曾在冲突中受损，以军将“赫尔墨斯 900”上搭载的Spectro先进光电系统 与“空中服务器”进行了联合改装。AI算法被重新训练，专门用于在空中搜寻、识别并拦截从黎巴嫩和叙利亚地区渗透的敌方无人机。

事实上，这种集成了“信号情报（SIGINT）+ 电子战（EW）+ AI目标生成”的闭环链路，早在2021年就已向以军高级官员进行了演示。

据 Elbit 公司称，这些应用于加沙、黎巴嫩以及近期伊朗冲突中的无人机所搭载的技术能力，已被出售给至少“20个国家”。

尽管该公司通常不披露客户身份，但各类出版物和报告显示，包括具备攻击能力的系统在内的部分无人机已被销往阿塞拜疆、巴西、墨西哥、瑞士、菲律宾、泰国和新加坡。印度通过与 Elbit 成立的合资企业自行生产“Hermes 900”无人机，而塞尔维亚则在一项价值超过3亿美元的大型军售协议中采购了该机型。

此外，欧盟边境与海岸警卫队也采购了这些无人机，它们同时也用于民用领域及边境监控。

虽然以军官方在回应中强调AI系统仅作为“决策辅助工具”，每次袭击仍需人工进行逐案评估与法律审核。但机密文件所呈现的技术现实，显然走得更远。

综合来看，这份披露的内部密件不仅揭示了以军的技术现状，更揭示了未来冲突的三个核心趋势：

1. 杀伤链的“全面去中心化”与“边缘自主化”

过去，无人机情报需要回传至大型地面分析中心，由情报官进行判读后再下发。而“空中服务器”和 WAPS 的结合，意味着“算力下沉到传感器端”。AI在空中完成了从“数据搜集”到“目标生成”的最核心步骤，将原本以小时计算的链路缩短至秒级。这种边缘自主化能力，正在颠覆传统电子战和指挥所摧毁战术的有效性。

2. 实战数据喂养下的算法闭环

以色列正在将其控制的冲突区域转变为全球最大规模的“军事AI真人实测场”。“薰衣草”系统在后端进行人的行为特征建模，SITS 和 WAPS 在前端进行动态行为捕获和图像取证。这种前后端数据的交叉验证，让算法在极高密度的实战中完成了迭代。这种“实战数据喂养”所形成的算法壁垒，是其他未历经高强度冲突的国家在实验室中难以复制的情报优势。

3. “人机共生”向“算法主导”的隐蔽滑移

尽管以军官方极力强调“人类在回路中（Human-in-the-loop）”的原则，重申最终裁量权在指挥官手中。但情报分析表明，在高频、海量的现代化战场上，当无人机时数暴增5倍、数据流呈指数级增长时，人类生理极限根本无法对AI生成的每一条“高置信度目标推荐”进行独立穿透式审查。“人类干预”正在实质上变成对AI结论的“一键确认”。这种算法对人类决策的隐性侵蚀，正在将战争推向无人化与非理智化的边缘。

对于全球情报机构和军事观察家而言，以军的这套无人机AI生态并不是一个特例，而是一个预言。未来的天空，争夺的不再仅仅是制空权，更是算法的算力与迭代速度。

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