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【会员下载】小型攻击无人机和巡飞弹杀伤力建模
2026年5月12日，《小规模战争期刊》发表文章《小型攻击无人机和巡飞弹杀伤力建模》。
本文提出了一种概率模型，用于评估小型战术打击无人机（包括广泛使用的第一人称视角四旋翼无人机）的杀伤力，并为研究人员和规划人员提供了一个基础而灵活的分析工具，以更好地了解这些系统在当代军事行动中的作用。
该模型支撑了一系列模拟，这些模拟考察了在对抗实力较弱和势均力敌的对手时杀伤力的分布情况，从而能够推导出低端和高端打击系统的概念性定量需求和成本影响。
研究结果为挑战以成本为中心的简单比较以及关于消耗性质量普遍有效性的主流假设提供了经验基础，并表明为什么低成本的FPV型无人机不适合作为适用于各种作战环境的“一刀切”解决方案。
报告《小型攻击无人机和巡飞弹杀伤力建模》英文原文15页，译文7000字。扫码文末二维码，加入蓝军开源情报知识星球会员，免费下载本文原文及完整译文。联系电话：19118805880（微信同号）。
关键词：成本效益；无人机；FPV无人机；致死率；巡飞弹；武装无人机
这是蓝军开源情报的第 605 期分享
编译 l 所长007
来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）
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一、介绍
在乌克兰和其他冲突中，各种小型攻击无人机的扩散使步兵部队具备了快速进行大规模超视距精确打击的内在能力，极大地扩展了其火力控制范围，并使其能够在重型装甲部队投入战斗之前就对其构成威胁。
这一发展在北大西洋公约组织内部引发了关于能力发展和部队设计调整的广泛讨论，因为许多盟国都在努力应对预算限制和相互冲突的采购优先事项。
对于战术打击任务而言，许多观察家和政策制定者可能会质疑，既然可以用同样的预算以每架约1000欧元的价格购买数量呈指数级增长的第一视角四旋翼无人机，为何还要采购昂贵的军用级巡飞弹，甚至是新型火炮。乍一看，这种论点似乎很有说服力。乌克兰的案例反复表明，数量本身就具有质量，即使以牺牲性能为代价。
然而，从乌克兰战争中汲取的经验教训未必适用于其他情况和作战环境，因为地理环境、任务需求、敌方特征以及其他诸多因素都可能有所不同，需要特定的能力和作战理念。
美国海军陆战队近期在其“有机精确火力-轻型”项目中选用泰莱达因FLIR公司的Rogue-1和安杜里尔公司的Bolt-M巡飞弹，便是一个凸显这种内在复杂性的典型例子。
Rogue-1巡飞弹——来源：泰莱达因FLIR防御公司
为什么美国海军陆战队选择了比普通FPV四轴飞行器昂贵得多的两套系统？要回答这个看似简单的问题，必须考察定制系统之间的技术差异、海军陆战队部队计划作战的作战环境，以及对后勤保障等关键领域的影响。事实上，价格并非选择打击能力的唯一考量因素。
二、“一刀切”方法的风险
在乌克兰战争中，FPV无人机是最流行、使用最广泛的武器之一。交战双方每天都会使用数千架FPV无人机，据乌克兰方面估计，它们与其他无人机一起，对俄罗斯目标的打击贡献率高达80%。
在大多数战区，FPV无人机已经取代火炮，成为打击敌方人员、车辆、掩体和纵深炮兵阵地等目标的首选工具。它们通常与侦察无人机组成固定的猎杀无人机群，在前线及其周边地区巡逻，寻找机会目标，但也可能埋伏起来，伺机对敌军造成破坏。
FPV四轴飞行器难以达到可靠的作战效能。尽管由于数据零散，难以得出确切结论，但乌克兰方面的消息反复表明，其作战效能通常在20%至50%之间，且不同部队和前线区域之间的差异显著。
大规模使用和高损耗是其作战概念的核心。这反映了当前乌克兰战场上消耗战为主且相对静态的格局，双方都在努力建立并迅速利用优势，以期在传感器和效应器高度饱和的战场上取得突破。
在此背景下，定期补给能够确保FPV无人机机组人员拥有充足的弹药储备，这些机组人员通常在我方前沿阵地后方约10-15公里处作战。
然而，FPV无人机也存在自身的局限性。
首先，它们需要大量人力，由于其对认知能力的高要求，需要高技能人员操作。集群功能会增加成本，而且目前只有少数平台具备此功能。
其次，最常见的FPV四旋翼无人机设计也容易受到环境因素的影响，例如灰尘、结冰、雾或寒冷，以及敌方采取的对抗措施，例如电子战或动能拦截。
第三，由于所使用的系统种类繁多，且标准化FPV弹药种类有限，互操作性仍然面临挑战，从而影响了维护性、可靠性、安全性和杀伤力。
第四，它们会引发低空空域和频谱冲突问题，这往往会使不同单位之间的协调变得复杂，并增加误伤的风险。
射频干扰对乌克兰FPV无人机视频信号的影响——来源：Flying Skull小组，Telegram
由于上述原因，FPV四旋翼无人机难以达到可靠的作战效能。尽管数据零散，难以得出确切结论，但乌克兰方面的消息来源反复指出，其作战效能通常在20%至50%之间，且不同部队和前线区域的效能差异显著。
因此，作战人员往往需要针对每个目标部署多架无人机，尤其是在攻击加装了反无人机系统防护装置（例如金属网、橡胶层、配备霰弹枪的人员以及其他附加装备）的装甲车辆时。
根据乌克兰特种部队人员提供的数据（本文作者也已查阅），平均需要10至15架FPV四旋翼无人机才能瘫痪或摧毁俄军用于机械化突击的经过深度改装的装甲战车。
鉴于其目前的可靠性和杀伤力，大多数 FPV 四旋翼飞行器设计在以阵地战为特征的大规模陆地冲突中表现出色，但对于要求苛刻的作战环境和分散作战，以及后勤保障受限或极少的情况（例如海军陆战队 OPF-L 项目所考虑的情况），它们并非最佳选择。
因此，在典型的FPV四旋翼飞行器作战概念中，质量对于弥补其杀伤力有限或分布不均至关重要。然而，这一概念的首要副作用是加重后勤负担，这对分散作战的部队而言影响尤为显著。
其次，当经验丰富的飞行员数量有限或训练体系无法满足战场需求时，典型的单飞行员单无人机配置便成为一种制约因素，导致出动架次减少。在敌方可能威胁后勤保障和通信线路的对抗环境中，这些保障问题将更加严峻。
鉴于其目前的可靠性和杀伤力，大多数FPV四旋翼飞行器设计在以阵地战为特征的大规模地面冲突中表现出色，但在后勤保障薄弱或受限的复杂作战环境和分散作战中，例如海军陆战队OPF-L项目所面临的情况，则并非最佳选择。
它们非常适合以大规模作战为核心、压制敌方防御的战术，但在可靠性、杀伤力和后勤保障方面存在一些不足。尽管如此，更坚固的军用级FPV四旋翼飞行器设计或许能够弥补这些缺陷，但成本也会更高。
2.1战术打击无人机杀伤力建模
本分析构建了一个概率杀伤力模型，用于评估战术巡飞弹在对抗和非对抗环境下对不同目标类型的效能。我们可以将“杀伤力”定义为单枚弹药在给定作战条件下对特定目标类型造成任务击杀的能力。值得注意的是，杀伤力不同于击中目标，后者并不一定会导致目标丧失行动能力。
该模型将杀伤力分解为一系列条件概率，这些概率对应于战术打击无人机/巡飞弹目标锁定周期中不同的独立阶段。杀伤力概率被建模为这些因素的乘积，如下所示：
该模型的每个因子都依赖于 0-1 值，这些值是通过计算其特定输入之间的数学交互作用得到的，而这些输入本身又是用 0-1 值表示的独立概率（见附录）。例如：
以下是一个示例性的计算过程：
这些数值虽为概念值，并基于作者访谈、公开的乌克兰战争及其他冲突的作战影像资料和信息估算得出，但无需改变方法论结构，即可通过敏感性测试将其替换为真实的战场或测试数据。这些数值需要反映特定系统的能力、作战概念以及针对各种目标的已知性能。
该模型特意将所有主动对抗措施（即电子战和动能反无人机系统效应）合并为一个单一的生存项，并在整个杀伤链中应用一次。
虽然引入了更多复杂性，但弹头杀伤概率系数反映了弹头引爆及其对目标影响的不确定性。从 方程中移除WLP系数，即可得到命中概率。
基于上述模型，现在可以比较在允许和对抗两种作战环境下，FPV（飞行器）和高端巡飞弹对受保护机动目标的杀伤力。第一种场景模拟了对未配备软硬杀伤反无人机系统的普通装甲车辆的攻击。第二种场景模拟了对加装反无人机系统防护装置并配备软硬杀伤反无人机系统的装甲车辆的攻击。
超过五分之三的FPV四旋翼飞行器能够击中目标，其中50%能够造成致命打击。在对敌方实力较弱且交战环境较为宽松的情况下，五分之四的巡飞弹能够对装甲车辆目标造成致命打击，比FPV四旋翼飞行器高出38%。命中概率为0.91。
一架未能引爆的俄罗斯光纤FPV无人机被后续攻击无人机的摄像头拍到——来源：BOBRMORF，Telegram
三、案例研究 2 – 竞争环境*
在与势均力敌或实力相当的对手对抗的环境中，我们可以预期整体杀伤力和命中概率都会下降。显然，主要原因是敌方反制措施的负面影响（表现为系统生存概率 P_syssurvival降低）以及车辆上安装的被动/主动反无人机系统防护。
如下表所示，FPV 无人机和高端巡飞弹的杀伤概率分别下降了 62% 和 42%，这意味着在加装了反无人机系统防护并由电子战和动能反无人机系统支援的装甲车辆上，五架 FPV 四旋翼无人机中只有近两架，三架巡飞弹中只有一架能够造成致命打击。
虽然该模型采用的是示例性评分，但它仍然提供了一种评估特定攻击无人机任务成功率的实用工具。规划人员可以整合该模型，估算所需的攻击资产的大致数量，并根据弹药的定量和定性需求，构建最佳、平均和最差情况方案。
四、模型测试
可以使用蒙特卡罗模拟来测试该模型，模拟两种作战场景：一种是对抗不具备反无人机系统能力的劣势对手，另一种是对抗具备强大反无人机系统能力的势均力敌的对手。在本次分析中，每种作战场景都包含1000次FPV四旋翼无人机攻击和1000次针对装甲车辆目标的巡飞弹攻击。
在简化的模型中，1000 次 FPV 无人机和 LM 攻击的每次攻击都具有固定的成功概率 (𝑝)——即使用上述模型分别计算出的 FPV 和 LM 的两组致命概率 P_lethal 。然而，为了增加模拟的复杂性，我们可以使用beta-二项分布的变异系数对致命概率进行随机化。
beta-二项分布是一种概率模型，它表示成功概率不确定而非固定的重复试验。这可以重现 FPV 无人机和 LM 致命概率的变化，并有助于我们对致命概率分布以及两种场景下单次攻击结果的不可预测性有一个基本的了解。
在两项模拟中，FPV四旋翼飞行器的变异系数均高于LM的变异系数，这反映了前者与军用级武器相比，其标准化程度和可靠性通常较低。然而，来自乌克兰的证据表明，关于FPV无人机和西方LM之间可靠性差异的假设需要不断重新评估，尤其是在考虑到西方系统的性能问题以及军用级 FPV无人机日益普及的情况下。
通过统计软件运行蒙特卡罗模拟，结果如下所示：
五、观察
两种情况下，仿真结果均显示FPV无人机的杀伤力分布更为分散，这反映出该系统对操作因素更为敏感，且在单次作战行动中的变异性更大。另一方面，LM的杀伤力分布则呈现出更紧密、更陡峭的聚集性，表明其可预测性更强，从而增强了作战计划的可靠性。
在对实力较弱的对手的有利战役中，攻击者可成功发动约 566 次致命的 FPV 无人机攻击和约 843 次致命的 LM 攻击。在不利条件下，攻击者可成功发动约 433 次 FPV 无人机攻击和 774 次 LM 攻击。
在对实力相当的对手的战役中，有利结果可成功发动约 244 次 FPV 无人机攻击和约 507 次 LM 攻击。低成功率则对应约 140 次 FPV 无人机攻击和约 430 次 LM 攻击。
六、推算潜在宣传活动成本和杂志需求
FPV无人机和LM无人机在可靠性和效能上的差异导致了成本上的显著差异。这种差异最终将成为选择标准的关键因素之一，其他因素还包括作战理论、作战条件、后勤保障、风险承受能力等等。
为了估算无人机打击行动的潜在成本，规划人员首先必须回答两个问题：实现行动目标所需的最低成功打击次数是多少？以及需要进行多少次攻击才能达到目标？
在实际作战中，可接受的最低打击成功次数是根据具体的作战目标、弹药在更广泛的火力支援能力体系中的预期作用，以及关于敌军兵力、位置和装备的现有情报来估算的。第二个因素取决于平台已知的杀伤力，以及相关的作战概念、出动架次生成和蓝军的后勤能力。这些因素都会增加相关系统的单位成本。
在本分析中，我们设定450辆车辆被摧毁/瘫痪为无人机打击行动中，支援旅级作战对抗势均力敌对手的最低可行数量。该场景假设，无人机弹药将与排、连的迫击炮一起，提供视距外战术火力支援的主要火力，重点打击反机动目标和重型装甲目标。敌方的反介入/区域拒止系统和其他威胁将限制间接炮火和战术空中支援。
为了获得可能需要的攻击次数，我们使用以下公式：
p_10值表示概率分布的第 10 个百分位数，或者在本例中，表示弹药在最坏的 10% 可能情况下的杀伤力。p_10可以 用作保守的规划值，代表成功率较低但仍有可能的结果，其受系统性能、运行条件和对抗措施等不确定性因素的影响，这些因素在对抗环境中很常见。
在形状参数为 α 和 β 的 Beta-二项分布中（先前已针对与势均力敌对手的模拟计算得出），p_10由逆累积分布函数( CDF) F^-1 (p)导出，即p_10 =F^-1(0.10) 。我们使用统计软件和脚本“beta.ppf(p, α, β)”计算 FPV 无人机和 LM 的 p_10 值，如下所示：
FPV无人机在p_10处的近似杀伤力 为0.14（比其平均值下降约26%），LM的近似p_10为0.44（比其平均值下降约6%）。因此，我们得出结论：如果系统的杀伤力下降到较低（但合理）的水平，则摧毁或削弱450辆装甲车所需的FPV无人机攻击次数为：
所需的巡飞弹攻击数量为：
策划者很可能会依赖这些保守估计，并计划发动更多次攻击，以确保即使每次攻击的杀伤力下降，也能高信心地达成行动目标。然而，p_10 的保守估计值并非对实际使用情况的预测。显然，在攻击次数较少的情况下，实现更高杀伤力的可能性更大。
假设FPV和LM的单机飞行成本分别为1000欧元（约1200美元）和35000欧元（约41000美元），在致命性低于预期的保守情景下，相应的预算（B）分别为B_FPV ≈ 321万欧元（376万美元）和B_LM ≈ 3580万欧元（4190万美元）。值得注意的是，该估算并未包含后勤和相关运营成本，凸显了两种系统之间存在显著的成本差距。
然而，正如前文所述，成本只是众多影响因素之一，并非决定性因素。例如，一支在高强度作战环境中行动的部队，其后勤补给线复杂且兵力分散——例如，驻扎在印太地区偏远岛屿上的美国海军陆战队步兵营，或支援北半球两栖作战的英国皇家海军陆战队分遣队——会倾向于选择认知负担低、出动率高、单位重量杀伤力强的方案，即使成本较高，也能最大限度地提高作战成功率并降低后勤需求。
相反，一支能够掌控内部通信线路并受益于时空范围内可靠后勤保障的部队，可能会选择成本更低的FPV无人机来满足其战术精确火力支援需求，通过稳定的补给来弥补杀伤力上的不足。乌克兰目前的情况正是如此。
七、局限性和未来展望
这项分析存在一些重要的局限性，应该明确指出，因为它们既影响对结果的解释，也影响模型在多大程度上可以推广到所研究案例之外：
该模型的参数化主要依赖于开源情报，包括战场报告、访谈、图像和二手资料。这带来了与数据准确性、完整性和偏差相关的固有挑战。因此，分配给杀伤链各阶段的概率值仅供参考，应理解为基于信息的估计，而非精确测量值。这会影响数值输出的置信区间。
这些模拟采用较为静态的对抗措施模型，以利于分析处理。电子战强度和动能反无人机系统效能被视为有界概率输入，而非完全动态的协同演化过程。实际上，对抗措施和打击战术会持续相互作用，产生学习效应、快速适应和局部不对称性，这些因素会随着时间的推移显著改变杀伤力。
该模型仅适用于针对装甲车辆目标的战术打击无人机，不分析其他武器系统或目标类型的影响，也不涵盖更高级别的作战整合、联合兵种协同作战或其他方面。这些局限性限制了其结果直接外推至其他任务类型或战略环境。
该模型探讨了特定类型武器的杀伤力。然而，武器的杀伤力始终应该在一个更广泛的“杀伤力框架”内进行评估，该框架结合了组织、程序和社会因素。
未来的工作应着重通过受控测试、结构化现场实验或获取机密运行数据来验证和完善输入参数。这些努力将增强模型的经验基础，并提高其在更广泛的运行环境下的稳健性。
八、结论
该分析揭示了小型攻击无人机杀伤力的复杂本质，并表明该指标取决于多个变量的相互作用，包括系统的技术可靠性、抵抗或规避敌方反制措施的能力、操作员的技能、末端精度和弹头的性能。
通过将战术无人机的杀伤力形式化为一个多阶段概率杀伤链，而非单一的性能指标，该模型有助于将讨论从简单的单位成本比较中解放出来。
研究结果表明，仅凭质量优势才能弥补效能不足，但这种情况仅在特定的作战条件下才能实现，例如后勤保障宽松、操作员可用性高以及出动架次能力强。相反，在作战分散、后勤保障受限的对抗环境中，性能的可预测性和系统的高效能则成为决定性优势。
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