мьммммбсб
Interesting information
четверг, 27 августа 2026 г.
понедельник, 24 августа 2026 г.
AI and the modern battlefield
ChatGPT said:
Да. И, кстати, вы попали на очень актуальную дискуссию: сегодня, 27 августа 2026 года, Atlantic Council как раз проводил мероприятие “AI and autonomy on the modern battlefield”. Судя по описанию, центральный вопрос там был не столько «может ли ИИ воевать», сколько как применять ИИ в условиях реальной войны, когда связь глушится, GPS недоступен, данные неполные, а противник активно атакует сами информационные системы.
Если отойти от футуристических разговоров, я бы описал происходящее так:
1. ИИ прежде всего меняет цикл «увидел → понял → решил → действовал»
Это, пожалуй, самое важное.
Традиционно командир получает информацию от разведки, анализирует её, консультируется со штабом и принимает решение. На это могут уходить минуты, часы или дни.
ИИ позволяет автоматизировать значительную часть цепочки:
сенсоры → данные → AI-анализ → рекомендация → человек → действие
Например, одновременно поступают:
- спутниковые снимки;
- данные БПЛА;
- радиоперехват;
- радары;
- тепловизионные изображения;
- информация от наземных подразделений;
- данные о предыдущих перемещениях противника.
ИИ может свести всё это вместе и сказать командиру примерно: «Вот наиболее вероятное расположение подразделения противника, вот изменение обстановки за последние 30 минут, вот несколько возможных вариантов действий».
Именно поэтому НАТО рассматривает AI-enabled decision-support как одно из центральных применений ИИ. В 2025 году НАТО также внедрило систему Maven Smart System NATO, предназначенную, в частности, для fusion разведывательной информации, повышения ситуационной осведомлённости, планирования и ускорения принятия решений.
2. Второе направление — дроны и автономные системы
Здесь происходит, на мой взгляд, наиболее интересная революция.
Условно есть три уровня:
Уровень 1 — оператор управляет всем.
Дрон — фактически дистанционно управляемый самолёт.
Уровень 2 — AI помогает оператору.
Например, система сама обнаруживает объекты на изображении, помогает навигации, выбирает наиболее информативные кадры.
Уровень 3 — автономная система.
Дрон способен самостоятельно:
- ориентироваться;
- распознавать объекты;
- выбирать маршрут;
- продолжать выполнение задачи при потере связи;
- взаимодействовать с другими системами.
И вот здесь возникает совершенно новая военная концепция.
Представьте не один дорогой самолёт за $100 млн, а тысячи относительно дешёвых автономных платформ, которые могут одновременно находиться в воздухе, на земле и на море.
ИИ становится не просто «мозгом одного дрона», а механизмом координации массы машин.
Atlantic Council прямо выделяет три характеристики будущей AI-войны: speed, scale, autonomy — скорость, масштаб и автономность.
3. Украина — очень важная лаборатория
Украинская война особенно интересна потому, что там одновременно сталкиваются:
дроны + спутники + электронная борьба + дешёвые сенсоры + AI + огромные массивы данных.
Причём важный момент: это пока не полностью автономная AI-война, как иногда изображают в СМИ.
Гораздо реалистичнее другая картина:
человек остаётся в контуре, но машина делает всё больше работы по поиску, классификации, навигации и выбору вариантов.
Например, AI может анализировать огромное количество видеопотоков с БПЛА и выделять оператору то, что заслуживает внимания.
Это особенно важно потому, что человек физически не способен одновременно обработать тысячи видеопотоков.
4. Очень важная вещь: AI должен работать без интернета и GPS
Вот это, вероятно, одна из самых недооценённых сторон темы.
В гражданском мире мы привыкли:
AI → облако → огромный дата-центр → интернет.
На войне всё наоборот.
Противник будет:
- глушить GPS;
- глушить радиосвязь;
- уничтожать спутники или нарушать их работу;
- атаковать дата-центры;
- взламывать сети;
- создавать ложные сигналы;
- подсовывать системе неправильные данные.
Поэтому возникает концепция edge AI — вычисления непосредственно на борту дрона, автомобиля, корабля или другого устройства.
Например, дрон может использовать компьютерное зрение и инерциальные данные для навигации даже при отсутствии GPS. Atlantic Council специально подчёркивает, что будущие AI-системы должны работать в условиях denied, degraded, intermittent and limited connectivity.
5. Но здесь появляется парадокс: чем умнее армия, тем больше её уязвимость
Это, возможно, самая интересная мысль из последних исследований Atlantic Council.
ИИ требует трёх вещей:
Data + Algorithms + Computing
То есть:
данные + алгоритмы + вычислительные мощности.
Если противник может атаковать хотя бы один компонент, эффективность всей системы может резко упасть.
Например:
- подделать данные сенсоров;
- отравить training data;
- взломать модель;
- нарушить связь;
- заглушить GPS;
- уничтожить вычислительный узел;
- атаковать спутниковую инфраструктуру.
Atlantic Council поэтому говорит об AI как о системе, которая должна быть защищена не только от обычной кибератаки, но одновременно от cyber + electronic warfare + kinetic attack.
6. И вот здесь возникает очень серьёзная проблема — «галлюцинации» ИИ
Для ChatGPT ошибка может означать неправильный ответ на вопрос.
Для военной AI-системы ошибка может означать неправильное решение в реальном мире.
Например, система неправильно классифицировала объект.
Человек может сказать:
«Это выглядит странно, проверим ещё раз».
Но если автономная система работает за доли секунды, времени на такую проверку может не быть.
Поэтому военная ценность AI определяется не просто его accuracy, а его поведением в условиях:
- неполных данных;
- ложных данных;
- противодействия противника;
- неизвестных ситуаций;
- потери связи;
- деградации сенсоров.
Это принципиально отличается от обычного гражданского AI.
7. Поэтому человек никуда не исчезает
По крайней мере в американской концепции.
Пентагон подчёркивает принцип, согласно которому ответственность за применение силы остаётся за человеком.
Но здесь есть интересный философский вопрос.
Допустим:
ИИ проанализировал 10 000 объектов и предложил командиру 15 целей.
Командир нажал кнопку.
Формально решение принял человек.
Но насколько это действительно человеческое решение, если человек физически не способен проверить все данные, на которых построилась рекомендация AI?
Вот здесь начинается настоящая дискуссия о human-machine teaming.
8. ИИ может изменить не только оружие, но и саму скорость войны
Это, на мой взгляд, наиболее фундаментальный аспект.
Представьте две армии.
У первой цикл:
обнаружение → анализ → решение → действие = 30 минут.
У второй:
обнаружение → AI-анализ → рекомендация → решение → действие = 30 секунд.
Даже если оружие у обеих одинаковое, вторая армия получает колоссальное преимущество.
И поэтому AI — это не обязательно «робот, который стреляет».
Гораздо важнее:
кто быстрее превращает информацию в решение.
Atlantic Council именно поэтому рассматривает AI как технологию, которая сокращает временной цикл принятия решений и одновременно увеличивает масштаб обрабатываемой информации.
9. И возникает опасная проблема — «гонка алгоритмов»
Это уже геополитический уровень.
Если США думают:
«Мы не будем полностью автономизировать систему, потому что это опасно»,
а противник думает:
«Если мы сделаем это раньше, мы получим преимущество»,
возникает классическая security dilemma.
Каждая сторона начинает ускорять разработку, потому что боится, что другая сторона сделает это первой.
И тогда возникает потенциально очень опасная ситуация:
AI ускоряет войну → ускоряется принятие решений → уменьшается время человека на анализ → увеличивается вероятность ошибки → ошибка может привести к эскалации.
Atlantic Council в своём исследовании прямо подчёркивает риск miscalculation — ошибочной оценки ситуации — из-за сочетания высокой скорости, сложности и непрозрачности AI-систем.
10. Поэтому я бы разделил «AI на войне» на четыре разных революции
Не стоит всё смешивать в одно понятие.
Направление Что делает AI ISR видит и анализирует поле боя Decision support помогает командиру принимать решения Autonomy позволяет машинам самостоятельно действовать Swarming координирует большое количество машин И, на мой взгляд, первые два уже значительно важнее, чем фантастический сценарий «армия роботов самостоятельно воюет».
Самая интересная мысль после вашей лекции
Я бы сформулировал её так:
Война будущего будет выигрываться не обязательно той стороной, у которой самый мощный AI. Она может быть выиграна той стороной, которая лучше построит всю систему “sensor → data → AI → decision → action” и сумеет сохранить её работоспособность тогда, когда противник пытается эту систему ослепить.
И это очень хорошо согласуется с тем, что сейчас пишет сам Atlantic Council: AI следует рассматривать не как отдельное «чудо-оружие», а как инфраструктуру, встроенную практически во всю военную систему.
Если хотите, я могу пойти ещё глубже и разобрать именно на примере войны России и Украины, как AI уже используется на практике: разведка, спутники, FPV-дроны, автономная навигация, распознавание целей, РЭБ и AI-управление роем. Там есть несколько очень неожиданных вещей, которые хорошо объясняют, почему современное поле боя начинает напоминать “битву алгоритмов”.
ChatGPT said:
Да. И здесь я бы сделал важное различие между «киберофицерами» как отдельной военной специальностью и офицерами, которые должны обладать киберкомпетенциями. В будущем вторых будет намного больше, чем первых.
Открытые документы армии США уже показывают направление движения: Cyber Branch расширяется, а кибер-, РЭБ и electromagnetic spectrum operations всё теснее интегрируются в обычные боевые формирования. В 2024–2030 гг. Army планирует добавить около 500 дополнительных должностей в Cyber Branch; при этом в 2026 году сама Army признаёт, что даже существующего количества cyber/EW специалистов недостаточно для дивизионного уровня.
Мой прогноз
Если говорить о сухопутной бригаде будущего, я бы ожидал примерно такую картину:
Категория Сегодня Перспектива 2035–2045 Специализированные cyber officers ~1–2% 3–5% Cyber/EW/data/AI специалисты всех категорий ~2–4% 7–12% Офицеры с обязательной cyber/AI подготовкой ~10–20% 50–80% Офицеры, непосредственно работающие с AI/data systems единицы 20–40% Это не официальные нормативы, а моя оценка исходя из нынешнего направления развития американской армии и характера будущей войны.
И вот последняя цифра, на мой взгляд, гораздо важнее первой.
Почему киберофицеров не станет 20–30% армии
Есть соблазн представить будущее так:
«Раз кибер становится настолько важным, значит половина офицеров будет киберофицерами».
Скорее всего, нет.
Потому что войсковая часть всё равно должна иметь:
- пехоту;
- танковые подразделения;
- артиллерию;
- ПВО;
- разведку;
- логистику;
- инженеров;
- медицину;
- авиацию;
- штаб.
Кибер не заменяет эти функции.
Он проникает внутрь каждой из них.
Это очень похожий процесс на появление радио, связи, авиации и механизации в XX веке.
Возникнет другой тип офицера
Вот это, на мой взгляд, гораздо интереснее.
Представьте командира батальона 2040 года.
Он не обязательно Cyber Officer.
Но он должен понимать:
EW → cyber → AI → drones → sensors → communications → targeting
как единую систему.
То есть его вопрос будет не:
«Есть ли у меня киберподразделение?»
а:
«Как я использую cyber и electromagnetic effects вместе с артиллерией, БПЛА и манёвром?»
Именно такую интеграцию сейчас закладывает американская Cyber Branch: официально Cyber Officers должны интегрировать cyberspace operations, EW и CEMA в multidomain operations и large-scale combat operations.
Поэтому я бы разделил будущих офицеров на три слоя
1. Cyber specialists — примерно 3–5%
Это настоящие профессиональные киберофицеры.
Их задача:
- offensive cyber;
- defensive cyber;
- network operations;
- cyber intelligence;
- electronic warfare;
- cyber planning;
- cyber mission command.
В американской Army уже существуют отдельные 17A, 17B и 17D — Cyber Warfare, Cyber Electromagnetic Warfare и Cyber Capability Development Officers.
Это будет относительно небольшой, но чрезвычайно важный слой.
2. Cyber-enabled officers — примерно 20–40%
Вот это будет самая быстрорастущая категория.
Например, командир артиллерийского дивизиона должен понимать:
«Почему мои БПЛА потеряли связь?»
и знать, что это может быть не просто неисправность, а EW attack.
Командир разведывательного подразделения должен понимать:
«Может ли противник видеть мои electromagnetic signatures?»
Командир логистики:
«Что произойдёт, если противник проникнет в logistics network?»
Командир ПВО:
«Как AI изменяет обнаружение и классификацию целей?»
То есть эти офицеры не являются киберспециалистами, но без cyber literacy они уже не смогут нормально командовать.
3. AI/data-native officers — потенциально 30–50%
И вот здесь происходит самое интересное.
Я бы даже не называл их cyber officers.
Это будут офицеры, которые умеют работать с:
- AI decision-support;
- sensor fusion;
- data analytics;
- autonomous systems;
- digital twins;
- machine learning;
- predictive logistics;
- autonomous ISR;
- human-machine teaming.
Американская Army уже использует специалистов, которые соединяют cyber operations с data science и machine learning; например, Analytic Support Officers применяют статистику, программирование и ML к большим массивам данных для поддержки киберопераций.
И здесь возникает очень интересный сдвиг
Сегодня модель примерно такая:
Commander
↓
G2 / intelligence
G3 / operations
G6 / communications
Cyber/EW
А будущая модель может выглядеть скорее так:
Commander
↓
Information & Decision Environment
и внутри:
Cyber + EW + AI + ISR + Data + Space + Networks
То есть границы между этими специальностями начнут размываться.
Но есть один серьёзный кадровый парадокс
Самые талантливые киберспециалисты зачастую не хотят становиться традиционными офицерами.
Человек, который в 25 лет может зарабатывать очень хорошие деньги как:
- AI engineer;
- cybersecurity researcher;
- reverse engineer;
- data scientist;
- cloud architect;
может не захотеть строить военную карьеру по классической модели.
И армия это уже понимает.
Например, американская Army предлагает direct commission для людей с гражданскими техническими компетенциями, включая data science, statistics, mathematics и computer science.
То есть будущая кадровая модель может сильно отличаться от традиционной.
И я думаю, что будет расти роль warrant officers
Это очень интересный момент.
В обычной армии офицер:
командует,
а технический специалист:
исполняет.
В cyber это разделение плохо работает.
Потому что невозможно эффективно командовать cyber operation, совершенно не понимая технологии.
Американские исследования Cyber Defense Review прямо указывают на необходимость сочетания operator, analyst, developer, planner и leader и отмечают, что традиционные границы между рангом и технической ролью в cyber становятся менее чёткими.
Поэтому будущая армия, скорее всего, будет иметь больше технически очень сильных warrant officers и senior enlisted, работающих рядом с командирами.
А теперь самое главное для вашей первоначальной темы — AI
После вашей лекции в Atlantic Council я бы связал две тенденции:
AI + Cyber
Они будут практически неразделимы.
Потому что AI будет:
- защищать сети;
- искать intrusion;
- анализировать malware;
- обнаруживать аномалии;
- управлять сенсорами;
- помогать EW;
- анализировать разведданные;
- управлять автономными системами.
Но одновременно противник будет использовать AI, чтобы атаковать ваши AI.
Получается своего рода:
AI vs AI
внутри
Cyber vs Cyber
внутри
War vs War.
Поэтому мой прогноз выглядит так
К 2040-м я бы не ожидал, что 20% офицеров армии будут называться Cyber Officers.
Но я вполне допускаю, что:
3–5% будут профессиональными cyber officers;
10–15% будут профессиональными cyber/EW/data/AI officers;
50–80% командного состава получат обязательную подготовку по cyber, AI, EW и information warfare;
и практически 100% командиров тактического уровня будут обязаны понимать, как cyber и electromagnetic effects влияют на их подразделение.
И это намного более серьёзная трансформация, чем просто увеличение числа киберофицеров.
Кибер постепенно перестанет быть отдельной специальностью и станет базовой военной грамотностью — примерно так же, как сегодня никто не считает радио или GPS «экзотической технологией».
Причём нынешняя Army сама уже формулирует проблему именно в таком направлении: её Principal Cyber Advisor отвечает не только за cyber forces, но и за защиту информационных и weapon systems, electronic warfare и information advantage.
Если хотите, я могу сделать следующий шаг и спроектировать штатную структуру условной американской бригады 2040 года — например, 4–5 тысяч человек: сколько там будет Cyber Officers, AI officers, EW, drone operators, data scientists, операторов автономных систем и обычных офицеров. Это будет очень наглядно для понимания того, как может выглядеть войсковая часть после AI-трансформации.
You said:
примере войны России и Украины, как AI уже используется на практике: разведка, спутники, FPV-дроны, автономная навигация, распознавание целей, РЭБ и AI- управление роеM
ChatGPT said:
Да. Если разбирать именно войну России против Украины, то важный вывод такой: это пока не война «роботов, которые полностью сами ведут боевые действия». Это война частичной автономии, где AI встраивается в отдельные звенья цепочки:
сенсор → обнаружение → распознавание → решение → навигация → поражение → оценка результата.
Именно Украина стала одним из крупнейших полигонов для такой интеграции, потому что обе стороны одновременно имеют огромное количество дронов, спутниковых данных, РЭБ и постоянную обратную связь с фронта.
1. Разведка: AI превращает поток данных в «карту поля боя»
Раньше проблема была не столько в отсутствии информации, сколько в её избытке.
На фронте одновременно работают:
- БПЛА;
- спутники;
- наземные камеры;
- радиотехническая разведка;
- акустические сенсоры;
- сообщения подразделений;
- OSINT;
- перехваты и другие источники.
Человеку невозможно оперативно просмотреть всё это.
Поэтому AI используется прежде всего как фильтр и коррелятор: он ищет на огромном массиве изображений и видео объекты, изменения и закономерности.
Особенно показателен украинский комплекс DELTA и связанная с ним экосистема анализа данных. В 2026 году Великобритания получила доступ к украинским наработкам Avengers AI Labs; по данным Reuters, система использует размеченный массив примерно из 5 млн изображений с поля боя и анализирует более 100 000 потоков с дронов в месяц, автоматически обнаруживая значительную часть целей.
То есть AI здесь не обязательно «принимает решение убить».
Он делает другое:
«Из 100 часов видео вот эти 37 фрагментов, вероятно, содержат танк, артиллерию или другую военную цель».
Это колоссальное сокращение работы оператора.
2. Спутники + AI: не просто фотография, а поиск изменений
Спутниковая разведка особенно полезна потому, что можно сравнивать:
снимок A → снимок B → изменение → вероятный объект/активность.
Например:
- появился новый объект на аэродроме;
- изменилась стоянка техники;
- появились следы подготовки позиции;
- изменилась инфраструктура;
- обнаружена концентрация техники.
AI/ML способен автоматически выделять такие изменения из огромного количества изображений.
Причём спутник сам по себе не является «AI-оружием». Более правильная схема:
спутник → изображение → алгоритм компьютерного зрения → обнаружение объекта → аналитик → разведывательная цепочка.
Хороший пример — использование коммерческих спутниковых снимков для оценки последствий украинских ударов по российским авиабазам. В 2025 году спутниковые данные Maxar и OSINT-анализ использовались для оценки повреждений российских бомбардировщиков.
И это важный переход:
AI делает разведку не только быстрее, но и непрерывной.
3. FPV-дроны: AI появляется там, где раньше был оператор
Это, пожалуй, наиболее наглядное применение.
Обычный FPV:
оператор → видеокамера → радиоканал → управление → цель.
Проблема очевидна: Россия и Украина активно используют РЭБ.
Если канал связи с оператором пропадает, обычный FPV становится практически бесполезным.
Поэтому появилась идея:
оператор доводит дрон до района → AI «подхватывает» цель → дрон продолжает полёт самостоятельно.
Здесь используется computer vision / машинное зрение.
Камера видит:
- автомобиль;
- бронетехнику;
- человека;
- здание;
- другую заданную категорию объекта.
Модель классифицирует изображение и помогает удерживать выбранный объект в поле зрения.
Именно развитие machine vision стало одной из реакций обеих сторон на РЭБ: если радиоканал перестаёт работать, дрон должен иметь возможность продолжить выполнение задачи самостоятельно.
4. Автономная навигация: GPS больше нельзя считать гарантированным
Это ещё более фундаментальная вещь.
Современная война показала:
GPS — это не данность.
РЭБ может создавать помехи навигации, поэтому дрону нужно уметь понимать:
«Где я нахожусь, даже если GPS исчез».
Используются комбинации:
- инерциальной навигации;
- визуальной навигации;
- сопоставления изображения с заранее известной местностью;
- спутниковой навигации там, где она доступна;
- предварительно загруженного маршрута.
Например, описываемые украинской разведкой российские системы используют компьютерное зрение для сопоставления изображения с заранее загруженными фотографиями местности. Это позволяет лететь к цели даже при серьёзном воздействии РЭБ.
Получается очень интересная конструкция:
GPS говорит: «Ты здесь».
Инерциальная система говорит: «После этого движения ты примерно здесь».
Камера говорит: «Я вижу вот этот объект/ландшафт — значит, вероятно, нахожусь здесь».
AI объединяет эти признаки.
5. Распознавание целей: переход от «вижу» к «понимаю, что вижу»
Это один из самых важных этапов.
Камера дрона получает обычное видео:
пиксели → пиксели → пиксели.
Модель компьютерного зрения превращает его в:
«вероятно, танк»
«вероятно, грузовик»
«вероятно, артиллерийская система».Причём это может происходить непосредственно на борту дрона.
Это принципиально важно: необязательно отправлять всё видео оператору.
Дрон может сам обработать изображение.
В Украине и России такие технологии развиваются именно для FPV и других БПЛА. Украинские исследования прямо выделяют target recognition, target tracking и autonomous navigation как уже применяемые функции AI, хотя полноценная автономная цепочка «найти → выбрать → уничтожить» остаётся гораздо более сложной.
6. РЭБ: парадокс — чем сильнее РЭБ, тем больше потребность в AI
Здесь возникает очень интересная технологическая гонка.
Шаг 1
Дрон управляется человеком.
Шаг 2
Противник включает РЭБ.
Шаг 3
Связь ухудшается.
Шаг 4
Дрон начинает использовать:
- автономную навигацию;
- машинное зрение;
- заранее заданный маршрут;
- локальную обработку данных.
Шаг 5
РЭБ уже не может просто «выключить» дрон, потому что значительная часть его функций происходит внутри самого аппарата.
Поэтому возникает своеобразное соревнование:
РЭБ → автономия → новая РЭБ → более устойчивая автономия.
CSIS отмечает, что GPS-jamming и подавление каналов связи уже заставили украинские системы развивать альтернативную навигацию и способы работы в условиях потери связи.
7. AI-управление роем: следующий уровень
Здесь начинается действительно интересная часть.
Один автономный дрон — это ещё не рой.
Рой — это когда несколько аппаратов способны координировать поведение между собой.
Например, условно:
10 дронов
→ один ищет объект
→ два идут с разных направлений
→ несколько резервируются
→ остальные меняют маршрут в зависимости от ситуации.В идеальном варианте оператор говорит не:
«Дрон №17, поверни налево».
А:
«Группа должна выполнить задачу здесь».
И система сама распределяет работу между аппаратами.
Украинская компания Swarmer, например, разрабатывала систему Styx, предназначенную для координации нескольких дронов и распределения задач между ними.
Но здесь важно не преувеличивать степень автономии.
По состоянию на доступные публичные данные нет оснований говорить, что Россия или Украина уже регулярно используют на фронте полноценные «рои» из сотен совершенно автономных боевых дронов, которые сами ставят себе задачи и самостоятельно ведут всю операцию. ISW в 2025 году именно это и подчёркивал: технология развивается, но полноценная AI-революция роев ещё не состоялась.
8. Что уже реально, а что пока ближе к эксперименту
Если разложить по уровням:
Возможность Россия/Украина AI-анализ разведданных реально используется AI-анализ видео с БПЛА реально используется Автоматическое обнаружение объектов реально используется Распознавание типа цели реально используется Автоматическое сопровождение цели реально используется Навигация без GPS реально развивается/используется Автономная работа после потери связи уже применяется в отдельных системах AI-assisted FPV реально применяется Полностью автономный ударный дрон появляются подтверждённые случаи/системы, но масштаб ограничен Полноценный автономный рой в основном экспериментальная стадия AI самостоятельно ведёт всю операцию нет, это пока не реальность Особенно показателен 2026 год: CSIS описывает уже переход российских систем от просто дистанционного управления к «functional independence at the tactical edge» — то есть автономности отдельных функций непосредственно на тактическом уровне.
9. Самый важный сдвиг: AI сокращает kill chain
Если упростить современную разведывательно-ударную цепочку:
раньше:
обнаружил человек → сообщил → другой человек проверил → командир решил → передал координаты → оператор навёл оружие → поразил → человек оценил результат.
AI постепенно сжимает её:
сенсор → AI обнаружил → AI классифицировал → система передала координаты → автономная система навигации → поражение → AI оценил результат.
То есть главная революция — не обязательно появление «робота-убийцы».
Гораздо важнее сокращение времени между обнаружением и поражением.
Именно поэтому AI в Украине нужно рассматривать прежде всего как технологию скорости принятия решений.
10. И здесь возникает главный военно-технический эффект
Условно можно представить три поколения.
Поколение I — remote controlled
Человек делает всё.
Дрон — фактически летающая камера/боеприпас.
Поколение II — AI-assisted
Человек + AI.
AI:
- ищет цель;
- распознаёт её;
- стабилизирует сопровождение;
- прокладывает маршрут;
- помогает пережить РЭБ.
Человек принимает ключевые решения.
Поколение III — autonomous systems
Человек задаёт задачу → система сама распределяет действия.
Здесь уже появляются:
- автономная навигация;
- автономное распознавание;
- взаимодействие нескольких аппаратов;
- динамическое перераспределение задач;
- работа без постоянной связи с оператором.
И Россия, и Украина движутся именно в эту сторону, хотя находятся на разных этапах и используют разные архитектуры.
И очень важный пример 2026 года
Есть уже крайне показательный случай, который демонстрирует, куда всё это движется.
По расследованию, опубликованному в 2026 году, российский дрон с вычислительным модулем NVIDIA Jetson Orin использовал автономное компьютерное зрение для выбора объекта после запуска человеком. В результате удара погибли гражданские. Это особенно важно не как отдельный эпизод, а как демонстрация перехода от:
«оператор управляет дроном»
к
«оператор запускает систему, а часть выбора цели выполняется машиной».
Именно поэтому Украина–Россия — очень важный пример для понимания будущего войны: AI уже не является лабораторной технологией. Он постепенно становится инфраструктурным слоем войны — от анализа спутниковых снимков и разведки до навигации дронов, распознавания объектов, противодействия РЭБ и координации множества беспилотников.
При этом публичные данные показывают, что наиболее зрелая
технология сегодня — не полностью автономное оружие, а AI, который ускоряет и частично автоматизирует отдельные звенья боевой цепочки.
При этом публичные данные показывают, что наиболее зрелая технология сегодня — не полностью автономное оружие, а AI, который ускоряет и частично автоматизирует отдельные звенья боевой цепочки
ChatGPT said:
Да. И здесь есть важное отличие от воздушных дронов: наземные роботы в российско-украинской войне пока гораздо чаще используются не как самостоятельные «роботы-солдаты», а как средство вынести человека из наиболее опасного участка фронта.
Причём к 2026 году это уже не экспериментальная экзотика. Украинское Минобороны сообщало, что только за первые три месяца 2026 года UGV выполнили почти 24 500 боевых и логистических миссий, а в марте такие системы использовали уже 167 подразделений.
1. Главная задача — доставка снабжения
Это, пожалуй, самое массовое применение.
Логика очень простая:
раньше:
солдат/водитель → автомобиль → передовая → риск обнаружения FPV → удар.
теперь:
оператор в укрытии → наземный робот → боеприпасы/вода/еда/оборудование → передовая.
Робот может доставлять:
- боеприпасы;
- воду;
- продовольствие;
- аккумуляторы;
- инженерное оборудование;
- другие грузы.
Например, украинский PROTECTOR имеет заявленную грузоподъёмность до 700 кг и предназначен, среди прочего, для перевозки боеприпасов и оборудования.
Другой пример — Gulliver, способный перевозить более 300 кг груза на твёрдом покрытии и использоваться также для эвакуации.
Почему это настолько важно?
Потому что передовая стала зоной постоянного наблюдения с воздуха.
Раньше автомобиль мог относительно быстро проехать несколько километров.
Теперь:
машина → замечена FPV → уничтожена.
Наземный робот позволяет хотя бы попытаться отправить груз без человека внутри.
2. Эвакуация раненых
Это второе чрезвычайно важное применение.
И здесь робот решает совершенно конкретную проблему:
как забрать раненого, если к нему опасно идти человеку?
UGV подъезжает к позиции, к нему можно закрепить носилки или посадить раненого на платформу, после чего оператор дистанционно ведёт машину обратно.
Украинское Минобороны прямо указывает эвакуацию раненых как одну из основных задач наземных роботизированных систем.
Причём эта проблема становится всё серьёзнее из-за FPV.
Получается парадокс:
дрон сделал эвакуацию опасной → наземный робот становится способом компенсировать эту угрозу.
И совсем свежий пример: Reuters сообщал в августе 2026 года об эвакуации двух украинских военнослужащих с помощью наземного робота из зоны, которую описывают как крайне опасную для обычного перемещения. Сам робот впоследствии был обездвижен российским ударным дроном.
То есть это не фантастика — UGV уже непосредственно участвуют в реальной эвакуации под огнём.
3. Роботы-сапёры
Следующая область — разминирование.
Здесь преимущество очевидно:
самая опасная работа → машина вместо человека.
Наземный робот может:
- обследовать подозрительный участок;
- обнаруживать металлические объекты;
- работать с инженерным оборудованием;
- выполнять отдельные операции по разминированию.
Например, украинский NEO-1, допущенный к военной эксплуатации в 2026 году, предназначен для дистанционного обнаружения взрывоопасных предметов. У него есть камеры, ночное видение и многоканальный металлоискатель.
А системы типа SIRKO-S1 рассматриваются одновременно для логистики, разведки и задач, связанных с минами.
Здесь уже появляется важный принцип будущей войны:
чем выше вероятность гибели человека при выполнении задачи, тем привлекательнее роботизация.
4. Вооружённые наземные роботы
А вот здесь начинается более интересная часть.
UGV можно превратить из:
«грузовика без водителя»
в
«дистанционно управляемую боевую платформу».
На неё можно установить боевой модуль, после чего оператор получает дистанционную огневую платформу.
Украинское Минобороны прямо указывает, что UGS уже применяются для огневого поражения противника, а отдельные тяжёлые платформы могут использоваться как носители роботизированных боевых модулей.
Но здесь важно не создавать ложное впечатление.
Большинство таких систем не являются автономными танками.
Обычно схема выглядит примерно так:
оператор → связь → камера робота → оператор выбирает действие → робот выполняет.
То есть это teleoperation, а не полноценный AI-солдат.
5. Робот как «одноразовая машина»
Есть ещё более жёсткая логика.
Если противник контролирует участок FPV-дронами, то иногда выгоднее отправить туда дешёвую беспилотную платформу, чем человека.
Поэтому наземный робот может использоваться как расходный аппарат для выполнения крайне опасной задачи.
Это может быть:
- доставка груза;
- доставка инженерного оборудования;
- постановка мин;
- разведка;
- огневое воздействие;
- выполнение задачи в зоне, которую человек не может безопасно пересечь.
При этом стоимость робота становится частью расчёта:
если робот стоимостью X спасает жизнь военнослужащего стоимостью Y с точки зрения боевой эффективности, его потеря может считаться приемлемой.
Именно поэтому украинская роботизация развивается довольно быстро.
6. РЭБ на наземной платформе
Это особенно интересно в контексте нашего предыдущего разговора об AI.
UGV можно использовать не только для перевозки боеприпасов.
На него можно поставить оборудование:
UGV → генератор/батарея → РЭБ → антенны.
Получается мобильная дистанционно управляемая станция.
Украинское Минобороны указывает для PROTECTOR возможность установки оборудования для electronic warfare, SIGINT и ELINT.
То есть робот может приехать туда, где присутствие человека особенно опасно, развернуть оборудование и затем продолжать работать.
7. Разведка
Наземный робот может быть своеобразным:
«перископом на колёсах/гусеницах».
На нём устанавливаются:
- дневная камера;
- тепловизор;
- ночное видение;
- микрофоны;
- другие сенсоры.
Он может подъехать к опасному участку и передать изображение оператору.
Это особенно полезно в:
- траншеях;
- населённых пунктах;
- лесополосах;
- зданиях;
- районах, где существует риск мин или засад.
И здесь снова появляется связь с AI:
камера → компьютерное зрение → обнаружение объекта → оператор.
То есть наземный робот постепенно превращается не просто в машину с камерой, а в мобильный сенсорный узел.
8. Самое интересное — комбинация наземного и воздушного робота
Вот здесь, на мой взгляд, находится действительно важное направление.
Представим условную систему:
спутник
↓
разведывательный БПЛА
↓
обнаруживает участок
↓
FPV/разведывательный дрон
↓
уточняет ситуацию
↓
наземный робот
↓
доставляет боеприпасы / оборудование / эвакуирует раненого
↓
другой наземный робот
↓
создаёт РЭБ
То есть отдельные роботы начинают становиться элементами единой роботизированной системы.
Именно поэтому DELTA и другие системы управления имеют значение: они позволяют объединять данные от различных сенсоров и средств на одном информационном уровне. В 2026 году Украина сообщала о десятках тысяч миссий UGV, которые отслеживаются через DELTA.
9. А где здесь AI?
Пока AI в наземных роботах менее заметен, чем в воздушных.
Сегодня наиболее реалистичная архитектура:
Уровень 1 — дистанционное управление
Человек полностью управляет роботом.
Это уже широко применяется.
Уровень 2 — assisted autonomy
Человек задаёт направление, а система сама помогает:
- удерживать курс;
- избегать препятствий;
- поддерживать связь;
- стабилизировать платформу;
- выбирать оптимальную траекторию.
Уровень 3 — автономная навигация
Оператор говорит:
«доехать до этой точки».
А робот сам решает:
«как туда проехать».
Уровень 4 — автономная работа группы
Несколько UGV распределяют между собой задачи.
Вот это уже гораздо более сложная задача и пока далеко от массовой фронтовой реальности.
10. Почему наземные роботы развиваются медленнее FPV
Есть фундаментальная причина.
Воздух гораздо проще земли.
Дрон может лететь напрямую:
точка A → точка B.
Наземному роботу приходится учитывать:
- грязь;
- камни;
- окопы;
- траншеи;
- здания;
- деревья;
- воронки;
- провода;
- уклоны;
- снег;
- воду.
Поэтому автономная навигация наземного робота намного сложнее.
Кроме того, связь с ним часто хуже: рельеф и препятствия закрывают радиосигнал.
Даже британские военные, анализируя опыт Украины, отмечают проблемы UGV с навигацией, весом, энергопотреблением и логистикой; при этом они считают их особенно перспективными для опасных задач вроде разминирования и прорыва препятствий.
11. Поэтому главное изменение выглядит не как «Терминатор»
На самом деле развитие идёт примерно так:
2022
→ отдельные экспериментальные роботы
2023–2024
→ доставка грузов и эвакуация
2025
→ массовое внедрение специализированных платформ
2026
→ десятки тысяч миссий, всё больше подразделений, вооружённые и специализированные конфигурации.
И постепенно возникает совершенно новая концепция:
человек перестаёт физически присутствовать в первой линии выполнения некоторых задач.
Не обязательно исчезает человек-комбатант.
Скорее меняется его положение:
раньше:
солдат → оружие → передовая.
теперь:
оператор → сеть → робот → передовая.
А следующий шаг:
оператор → сеть → группа роботов → передовая.
И вот этот последний переход — от отдельного дистанционно управляемого UGV к сети взаимодействующих наземных роботов, объединённых с FPV, разведывательными БПЛА, РЭБ и AI — потенциально гораздо важнее самого факта появления «робота с пулемётом».
Причём уже в 2026 году украинская сторона говорит не просто об отдельных испытаниях: число UGV-миссий быстро растёт, а роботизированные системы официально рассматриваются как средство замены людей там, где это возможно.
Если связать это с твоим предыдущим вопросом про AI, получается очень наглядная «архитектура будущего поля боя»:
спутники → AI-разведка → БПЛА → AI-распознавание → сеть управления → FPV → наземные роботы → РЭБ → эвакуационные роботы → AI-анализ результатов.
И именно связка всех этих элементов, а не отдельный «умный робот», является, пожалуй, главным технологическим уроком российско-украинской войны.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)