主題
電腦視覺 相關的無人機與低空經濟報導
美國海軍陸戰隊在地面防空（GBAD）計畫框架下，選用 Allen Control Systems 的 Bullfrog 自主武器系統，並透過原型其他交易協議（OTA）整合至輕型海軍陸戰隊防空整合系統（L-MADIS）。該系統運用 AI、電腦視覺與精密機器人技術，使傳統槍械能精準攔截無人機等空中威脅，成本遠低於現有動能攔截器。Bullfrog 已獲美軍多個軍種及盟國採用，此次整合將強化陸戰隊在爭議環境中的遠征防護力。
來源：Unmanned Airspace
土耳其新創Tornyol推出40克自主微型無人機，搭載超音波聲納系統，能識別蚊子特有的翅膀拍打頻率（400-600Hz），從而在空中追蹤並擊殺目標昆蟲。該技術毋需視覺感測器，輕量化設計便於在室內與複雜環境操作。已驗證空對空昆蟲擊殺可行性，未來有望成為蚊媒疾病防治的綠色解決方案，尤其適用於登革熱與瘧疾高風險地區。
來源：DroneXL
西北大學研究人員透過人工智慧技術，研發出採用動態模糊效果的隱蔽性無人機。與傳統偽裝塗裝不同，該設計利用AI優化無人機外型與視覺特性，使其在動態飛行時如同薄霧般難以被肉眼察覺。此項技術突破可能應用於監視偵察與軍事領域，同時引發外界對隱蔽飛行安全與監管的關注。
來源：Instagram @drone_wars_
以色列國防科技公司 Axon Vision 宣布完成 ForceField 反無人機系統開發，該系統搭載邊緣 AI 技術，專門應對低成本 FPV 無人機的威脅。ForceField 整合被動偵測、AI 驅動分析與動能攔截能力，可在「人員迴路監控」機制下獨立運作，無需持續通訊或外部感測器。系統採模組化設計，可快速整合至現有平台，並已通過實彈射擊測試驗證效能。此舉象徵 Axon Vision 從技術供應商向完整作戰系統開發商的重要轉型。
來源：CUAS Hub
以色列國防科技公司 Axon Vision 正式發布 ForceField 反無人機防護系統，為機動地面部隊提供全面的無人機威脅防護。該系統搭載人工智慧技術，能即時偵測、辨識並對抗各類小型無人機，針對複雜戰場環境設計，強調快速部署與靈活運用。隨著無人機在現代衝突中被廣泛用於偵察與攻擊任務，此系統的推出反映出國際軍方對輕量化、高機動性反無人機方案的迫切需求。
來源：X @UASMagazine
紐約科技公司BosonQ Psi Federal（BQP）近日贏得美國聯邦首項研究合約，開發結合量子啟發運算與物理限制的機器學習軟體PC-QAML。該技術透過SpaceWERX SBIR計畫支持，專注提升太空域感知能力。BQP的創新架構可將AI模型從1,400萬參數壓縮至2,000個，同時維持99%以上分類準確率，並實現推論延遲降低10倍與功耗節省90%。軟體無需雲端基礎設施即可在衛星等邊緣平台運行，助力軍事操作人員快速識別軌道未知物體與可疑行為，應用前景涵蓋商業航太、自動駕駛等多個領域。
來源：Interesting Engineering
西北大學工程團隊創新研發視覺隱身無人機，利用機體超高速旋轉超越人眼捕捉極限，使觀察者視覺系統無法對焦而無法察覺。該技術省去昂貴的光學偽裝塗料與複雜隱身層，直接應用物理運動特性達成干擾效果。未來若結合人工智慧技術，這類無人機將在監視偵察與情報蒐集任務中大幅降低被發現風險，具有重要的軍事與商業應用價值。
來源：New Atlas
新加坡南洋理工大學與日本早稻田大學研究人員共同開發一套微型柔性潛水裝，為半機械蟑螂賦予水下存活能力。潛水裝內建微型氧氣產生器，可讓蟑螂在水下或低氧環境中存活最長三小時。這項突破性成果將賽博昆蟲的應用範疇從陸地拓展至水下，未來有望用於災難搜救、環境監測與基礎設施巡檢等高難度場景。
來源：New Atlas
以色列Axon Vision推出的ForceField反無人機系統採用緊湊化設計，總重僅30公斤，核心採用AI光電感測器執行無人機偵測與追蹤，並整合5.56mm步槍實施動能攔截。該系統針對日益普遍的FPV無人機與光纖控制無人機威脅而開發，相較傳統電子干擾方案具備更強的適應性。系統支援固定與車載兩種部署模式，可設定為全自動或半自動作動，已於2026年7月完成實彈測試驗證。
來源：Instagram @drone_wars_
《自然》期刊於2026年7月16日發表評論文章，指出人工智慧技術的快速發展將全面改變網路安全領域。隨著大型語言模型與自動化AI工具日益普及，網路攻擊與防禦的模式都將產生根本性轉變。AI不僅能加速惡意程式開發，也能強化威脅偵測能力。文章呼籲資安研究人員重新思考研究框架，學術界與產業界應攜手建立新型防禦機制，特別是針對無人機控制系統、遠端識別系統等關鍵基礎設施的AI安全防禦標準。
來源：Nature — Drones
軍事無人機與航太平台正因邊緣AI技術而面臨革新。在訊號干擾、通訊斷線的對抗環境中，傳統依賴地面雲端分析的方式已不可行。邊緣AI讓運算在機載端即時完成，支撐自主系統、ISR（情報監視偵察）與電子戰系統實現毫秒級決策。然而開發者須克服SWaP（尺寸、重量、功耗）限制、低延遲需求、網路安全防護與部署複雜度等四大挑戰。業界正採用異質運算架構與模型壓縮技術，為下一代軍事無人機賦能。
來源：Military Aerospace
美國西北大學研發出「Phantom Twist」低可視度無人機，透過每秒25次機身高速旋轉產生動態模糊，使整體外觀融入背景。團隊採用AI自動化設計流程生成2萬個數學穩定的結構配置，並於100種真實背景進行模擬測試評估。新設計可視度相較傳統四旋翼無人機降低10倍。未來應用於生態調查與工業巡檢，可在減少野生動物驚擾的前提下進行觀察。研究成果已於2026年雪梨舉辦的國際會議發表。
來源：Interesting Engineering