摘要：这次乌克兰攻击俄罗斯战略空军基地行动中，有个细节，在袭击开始前，乌克兰使用波尔塔瓦州的远程战略航空兵博物馆里收藏的图-95MS和图-22M3轰炸机进行AI建模，训练无人机进行ai自主攻击。

这次乌克兰攻击俄罗斯战略空军基地行动中，有个细节，在袭击开始前，乌克兰使用波尔塔瓦州的远程战略航空兵博物馆里收藏的图-95MS和图-22M3轰炸机进行AI建模，训练无人机进行ai自主攻击。

乌克兰利用AI训练无人机识别出轰炸机的翼根和机身。这都是飞机的关键位置，一旦被打中，非死即伤，很难修复。

无人机攻击时拍摄的视频，确实有自主寻找翼根和机身的动作。

因为这些飞机都是苏联时代的遗产，俄罗斯很多已经造不出来了，或者也能造，但建造速度极慢，所以现在，其实是毁一架少一架。

作为一个资深的deepseek，豆包，科大讯飞，小爱同学等商用ai使用者，过气程序员，我对这个还是稍微懂一点的。正因为懂，所以一开始感到很狐疑。

难道现在，足以完成图像识别这类复杂操作的的ai大模型，已经可以在四轴无人机级别的芯片上运行了吗？

在我年轻那个时候，ai还是人工智障，那时候拿c语言一行一行硬写bp神经网络专家系统，偶尔还要自己写一个微积分运算包。

到我家里用上了小爱同学，娃迷上跟小爱同学聊天的时候，才发现这世界真是日新月异。

不过目前为止，我们日常见过的商用大模型，还是都需要联网才能进行复杂的运算的。

这类神经网络的底层，是靠大量的偏微分方程来运行的，运算量比较大，一般来说，手机这个级别的芯片，跑起来还是比较费劲，大部分时候，是把要识别的东西，通过网络传到云服务器上，让云端的大模型跑一下，再把识别结果传下来。

比较典型的就是小爱同学，家里wifi一断，你说话她就不回应了。

我自己手机还有个软件叫“形色”，不要被这个名字误导了，这是个识别植物品种的软件。拍一张照片给它，他就能识别出这是什么树什么花之类。我爬山的时候经常用这玩意，他也是通过云端的模型来计算的。

但是现在乌克兰居然用商用无人机，通过软件上的修改，就实现了自主识别和追踪对方的图95，这个技术，说真的很牛逼了啊。

夸张一点，甚至可以说，这意味着ai自主攻击人类已经实现了，机器人三定律也被打破了。

现在这种技术叫做“边缘计算”，现代边缘AI芯片通过张量核心(Tensor Core) 和INT8量化压缩，将ResNet-50这类模型的推理速度提升了50倍以上。

足以部署在这类乌克兰使用的改装无人机（如DJI Matrice 300）搭载 NVIDIA Jetson AGX Orin（尺寸仅100×87mm，功耗15W）上。

这个技术的核心，就是算法瘦身技术，乌军将YOLOv8x（原始大小89MB）压缩至 YOLO-Nano（仅3.7MB），在Jetson Orin上实现62FPS的图-160识别速度。

甚至通过通过对抗样本训练，使得AI能识别俄军布置的充气假目标（如假图-22M3）。

这让俄罗斯怎么玩，完全是降维打击。

号称盛产数学天才的俄罗斯，这次直接被脸按在地上摩擦。

这两年俄国表现出来的的技术差距，就像当年印加帝国在面对西班牙。真是让人越想越绝望。

当然了，估计这套技术的核心，也不会是乌克兰自己搞的，毕竟大模型这玩意，玩的溜的只有中美两国。我国不可能给交战双方提供这类软件，所以毫无疑问，这个技术来自美国。

来源：萌牛春一点号