美軍花了幾百億沒搞定的眼鏡兩巨頭想再試一次

2026-05-20 | 來源: MIT科技評論 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

國防科技公司 Anduril 分享了與 Meta 聯合開發的軍用 AR 頭盔的新細節，其中包括一個大膽的設想：通過眼球追蹤和語音指令，對無人機下達軍事打擊命令。

奎·巴內特（Quay Barnett）是這個項目的負責人，他以副總裁身份領導 Anduril 的相關工作，此前在美國陸軍特種作戰司令部服役。他說自己的根本目標是讓“人作為武器系統”達到最優狀態。這個願景毫無疑問帶有賽博格色彩：巴內特希望無人機和士兵能共同觀察、無縫共享信息、像一個整體一樣做決策。

Anduril 目前在同時推進兩個項目。第一個是美國陸軍的“士兵原生任務指揮系統”（Soldier Born Mission Command，SBMC），Anduril 去年拿到了一份 1.59 億美元的原型開發合同，與 Meta 合作開發可以安裝在現有軍用頭盔上的 AR 眼鏡。第二個是 Anduril 自己掏錢做的項目，去年 10 月公布，叫做 EagleEye——一套頭盔加頭顯的一體化方案。這個東西軍方沒有要求做，但 Anduril 堅持認為軍方最終會更喜歡它並買單。

兩個系統目前都還要好幾年才能就緒。陸軍預計最快到 2028 年才會把 SBMC 項目中的首選方案推進到量產階段——如果它選得出來的話。此前該項目的牽頭方微軟原本要拿到一份 220 億美元的量產合同，但因為眼鏡沒能證明可行性，合同最終被取消了。不過巴內特向《麻省理工科技評論》介紹了 Anduril 兩個原型的發展方向。

根據不同的作戰情境，兩款原型的眼鏡會在士兵的視野中疊加特定信息。簡單的可能只是一個指南針，復雜的可能是整片區域的地圖、附近無人機的位置，或者 AI 識別出的目標——比如一輛卡車。

士兵可以用自然語言跟界面對話。比如為一名受傷人員呼叫撤離，或者規劃一條避開禁區的路線。系統將使用大語言模型來把士兵的語音翻譯成軟件可以執行的指令——Anduril 正在測試 Google 的 Gemini、Meta 的 Llama，甚至還有 Anthropic 的 Claude，盡管 Anthropic 目前與五角大樓存在沖突。驅動這一切的引擎是 Anduril 的軟件平台 Lattice，它能把各種軍事硬件的數據整合成一張統一的態勢圖。今年 3 月陸軍宣布將投入 200 億美元，把 Lattice 接入幾乎全部基礎設施。

巴內特的團隊正在把頭盔設計成能執行多步驟任務。比如士兵可以派一架無人機去偵察某個區域，指示它發現疑似炮兵陣地後返回；然後系統會推薦下一步行動方案，比如派附近的無人機進行打擊，但這需要通過正常的指揮鏈批准。如果一切按計劃運行，引導系統完成這些操作甚至可能不需要說話，士兵可以通過被追蹤的眼球運動和輕微的點觸來傳達指令。巴內特說這在早期原型機上已經跑通了，但還沒有可以交給陸軍大規模測試的版本，零部件從今年 3 月開始到貨。

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對於已經被信息過載壓得喘不過氣的士兵來說，這些功能可能太多了。蘭德公司的高級政策研究員喬納森·黃（Jonathan Wong）是前美國海軍陸戰隊員，專門研究陸軍新技術采購。兩個智能眼鏡項目的目標都是打造一個清爽的界面，只在正確的時間呈現正確的信息。但如果這個產品消耗的注意力比它節省的還多，士兵會拒絕使用。“你有多少腦力帶寬，既要感知周圍環境，又要操作這項技術，還要讓自己和整個小隊變得更強？”他說。

黃回憶自己當排長的時候，手上有一台同時跑三個頻道的電台。“兩個人在不同頻道同時說話的那一刻，我立刻兩邊都聽不懂了，而且很可能也感知不到周圍發生了什麼，”他說，“人能接收的信息是有上限的。”

巴內特說，理想情況下智能眼鏡恰恰可以緩解信息過載。Anduril 的思路是用各種創造性的方式讓用戶快速獲取必要信息，語音指令和眼球追蹤是其中的一部分。但黃說，即使技術上全部可行，可能還需要好幾年的實戰測試才能知道這套系統對士兵是否真的有用。

這樣的系統將大幅升級士兵對不完美 AI 系統的依賴程度。用計算機視覺模型來識別物體，軍方用了很久了；聊天機器人最近也進入了伊朗戰爭中的決策環節。但這些技術還沒有延伸到大多數一線士兵手中。一套被賦予識別威脅和推薦打擊任務的智能眼鏡系統，將帶來巨大的新的出錯風險。

競爭 AR 戰斗眼鏡的不只 Anduril 一家。專做軍用可穿戴傳感器的 Rivet 在同一時期拿到了 1.95 億美元的原型合同，今年 3 月以色列國防科技公司埃爾比特（Elbit）也拿到了 1.2 億美元的合同。這一切都發生在微軟失去陸軍智能眼鏡項目主導權之後——五角大樓的一項審計發現陸軍沒有對眼鏡進行充分測試，這個失誤差點浪費 220 億美元。

在兩個原型上，Anduril 都在測試一套新的數字夜視系統。這種系統利用電子傳感器和算法來增強微弱光線。這項技術被期待了幾十年，但過去要麼響應太慢不夠實用，要麼畫面粗糙。Anduril 說他們結合新一代生成式 AI 和傳統機器學習技術，在前代原型的基礎上取得了改進。