俄乌战争可以说是无人智能装备在现代战争中的首次大规模运用。乌克兰能跟俄罗斯“掰手腕”，除了前期美国和的全力支持，自身灵活广泛运用无人智能装备也是重要原因。一名在战场上被乌克兰俘虏的俄军士兵这样说道：

“在战场上我没有看到一个乌克兰士兵。只有无人机。我投降的时候才看到他们（乌克兰士兵）。只有无人机，而且有很多很多。伙计们，别来。这是一场无人机战争。”

战略与国际问题研究中心（CSIS）最近研究了乌克兰是如何在战争中使用人工智能。他们认为，由人工智能驱动的无人系统减少了乌克兰在战争中的人力投入，提高了战斗力。尽管现在距离完全自主的无人战争还为时尚早，但是无人系统特别是无人机的大量使用已经极大改变了战争的面貌。

报告认为，乌克兰军方在战争中使用无人装备的主要目的，是用无人系统取代一线作战人员，保留相较于俄罗斯数量有限的人力。同时，克服疲劳、压力以及无法处理海量融合信息等人类固有的弱点。乌克兰利用国家力量推动无人军事力量发展，增强了某些功能并解决一些操作挑战，但仍然不具备完全的系统自主性。具有蜂群特征和很强自主性的人工智能和无人系统装备尚未出现在俄乌战场。

乌克兰军队广泛采用小型和中型第一人称视角 (FPV) 无人机作为平台，通过模块化设计和可互换设备，可以快速适应各种任务。随着作战需求不断增长，无人机的规格也在扩大，最初广泛使用的是7英寸 FPV 无人机，目前乌克兰军队更多使用能够携带更重有效载荷和实现更长航程的9-10英寸四轴飞行器。

在同一个FPV平台上添加简易爆炸装置 (IED)、IED 投放装置、各种传感器或信号中继设备，可以将其转变为自杀式无人机、轰炸机、情报、监视和侦察 (ISR) 系统或中继节点。这种模块化方法可以通过更换组件快速适应各种任务，使成为前线灵活且可扩展的装备。

乌克兰国防企业还开发独立的人工智能驱动软件，该软件可以集成到各种平台上，实现环境感知、目标识别和导航等关键自主功能。乌克兰在小型数据集上训练小型人工智能模型，这种方式可以在小型廉价芯片的有限计算能力上实现快速高效的机载处理，快速更新、重新训练和升级，以适应不断变化的战场条件，相关数据集可以通过战场行动或社交媒体的开源数据收集。乌克兰军方也在从军事系统更广泛的数据集中筛选出相关的数据集，提供给这些科技公司训练模型。

人工智能可以帮助无人机强化安全通信和自主导航功能。技术进步已将无人机目标识别范围从 300 米扩大到战斗中的平均 1 公里，在最佳条件下可扩大到 2 公里。人工智能软件还能破解诱饵和伪装，人类仅凭肉眼和经验通常很难识别。

人工智能支持下的自主导航大幅提高无人机成功率。通过满足对持续手动控制和稳定通信的需求，具有自主导航功能的无人机将攻击成功率从约10%到20%提高到约70%到80%。人工智能支持的任务规划可以最大限度地减少重复任务尝试，显著降低总体打击成本。由于任务执行效率更高，通常只需使用一两架无人机就能完成打击。各类集成模块也使无人系统可重复使用，不需要频繁补充。

乌克兰工程师利用开源技术和现有的计算机视觉模型在保持低成本的情况下加速研发，开发人员通过集成现成的软件解决方案，可以快速创建和部署自主功能。这种方法对于消耗性平台尤其有利。在这些平台上，最小化单位成本和开发成本的好处通常超过高度定制的解决方案。

现在，最少只需要30分钟时间，即可完成配备自主功能的无人系统的操作训练，拓宽了这些武器系统的使用范围。过去需要大量飞行时间的训练现在只需要几个小时，士兵可以更简便地掌握无人机的操作使用方式，增强整体战备水平。

乌克兰军方正在加快采购和部署时间表。2024 年，乌克兰军队开始购买10000架人工智能增强型无人机，虽然这一数字仅占乌克兰 2024 年建造的近 200 万架无人机的一小部分，但却表明了未来无人机发展的重要方向。

乌克兰军方要求所有无人侦察系统与态势感知和火力修正平台相结合，以建立实时的通用作战图景。为了满足这一需求，制造商必须确保其系统能够无缝地将数据输入乌克兰军方共享的态势感知和指挥与控制环境。甚至外国供应商也认识到了这一必要性。例如，Skydio的无人机与国防部的Delta系统相连。乌克兰声学侦察系统 Zvook 和情报分析工具Griselda也是如此。通过统一软件功能，乌克兰军队创建了一个包含国内外各类技术提供商的全面实时作战图景。

人工智能在战场上的运用存在两大挑战，一是如何将这些功能从空中扩展到地面、海上和水下平台，二是无人机如何实现集群蜂群行动。空中无人机在自主操作方面处于领先地位，但将类似功能应用于多领域需要克服更复杂的技术和环境障碍，在俄乌战场上基本没有实现。无人机领域的集群行动处于小规模实验阶段，完全实现的集群（无人机通信、决策和协同适应）尚未开发。实现如此复杂的协调需要在人工智能算法、通信协议和实时决策能力方面取得重大进步。