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nationalinterest.報道,當華盛頓仍在爭論預算和規劃周期時,基輔的工程師們已經在實戰中完成了十次迭代。這個對比刺痛了美國國防界。烏克蘭正在上演一場不同尋常的技術革命,它不是發生在實驗室里,而是在槍火聲中。從FPV無人機到AI目標識別系統,這些武器裝備的共同點是:它們在戰場上學會了如何變得更優秀。
這種"邊戰邊改"的方式與美國國防采購的傳統思路形成了鮮明對比。在華盛頓,新技術從概念到部署往往需要數年甚至數十年。而在烏克蘭,一些系統可以在三到六個月內交付前線部隊使用,然后根據實戰反饋進行快速迭代。Brave1是烏克蘭政府支持的國防創新中心,它已經成為這場創新運動的樞紐。這個平臺匯聚了初創企業和專業團隊,他們不是在完美的實驗條件下工作,而是在極限壓力下學習。
最令人印象深刻的例子就是FPV無人機的進化。這些廉價的第一人稱視角無人機通過不斷改進,已經能夠摧毀價值遠高于它們的俄羅斯裝備。它們之所以有效,不是因為設計完美,而是因為失敗的速度和學習的速度一樣快。一個開發團隊在一天之內可以對產品進行多次迭代,驅動這些系統的軟件更新頻率更高。人工智能驅動的目標定位和導航工具在電子戰環境下經歷了最嚴酷的考驗,系統要么適應,要么淘汰,沒有灰色地帶。
烏克蘭的創新生態系統還教會了我們另一個關鍵經驗:不是所有的智能都需要來自同一個地方。由于網絡受限和戰場環境惡劣,烏克蘭的系統無法依賴與遠距離數據中心的持續連接。開發者被迫將更多處理任務轉移到無人機和傳感器本身,使它們能夠獨立運行。這種邊緣計算的實現方式恰恰相反,美國的大部分AI發展仍然依賴于龐大的集中式數據中心,這些數據中心在2023年消耗了美國約4%的電力。
烏克蘭證明了一個深刻的真理:分布式計算不僅更有韌性,而且在成本和可擴展性上都更優越。無法被摧毀的系統不會在敵方的一次精確打擊中完全癱瘓。本地化處理的系統部署成本更低,也更容易在制造業預測維護和遠程醫療等民用領域推廣應用。
這個對比令人警醒。美國在自動駕駛、先進制造和計算等領域與中國展開激烈競爭。中國已經建立了將民用創新快速轉化為軍事應用的體系,其造船能力據美國海軍情報辦公室估計,超過美國兩百多倍。北京愿意投入巨額國家資源用于科技發展,毫不猶豫地將創新推向實際應用。美國雖然受益于私人創新的活力,但其自身的冗長采購流程往往會扼殺優秀的創意在大規模應用中的潛力。
歷史上,技術優勢往往源自推廣能力而非發明能力。英國在工業革命中的領先地位來自蒸汽動力的廣泛普及。美國在20世紀90年代超越日本,雖然日本在半導體領域早期領先,但美國通過在各行各業推廣個人電腦標準和互聯網技術最終取得了勝利。今天的競爭同樣如此。美國必須獎勵快速部署和推廣,而不僅僅是發明創造。
需要明確的是,不應將烏克蘭模式浪漫化。這種去中心化也導致了碎片化和重復研究。但這些局限不能改變一個更重要的事實:速度正在成為衡量力量的核心標準,而烏克蘭已經找到了在瞬息萬變的領域中競爭的關鍵。
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