【軍事科技】防空AI真的有那麼神？從「寰展計畫」談防空指管真正的核心／蔡元鴻

蔡元鴻（軍事與安全戰略分析員）

近日有媒體報導指出，國軍「寰展計畫」將於2026年底前完成，未來透過人工智慧（AI）指管平台，不僅能讓全臺防空雷達與飛彈系統「秒同步」聯合作戰，甚至能自動判斷哪一套武器最適合攔截哪一個目標，打造所謂的「台灣之盾」。

然而，真正值得討論的，不是AI有多聰明，而是沒有完整且可信的資料，AI究竟還能發揮多少作用？

因為，沒有資料，就沒有AI。

近年來，「人工智慧」幾乎成為各種新型武器共同的宣傳語言，彷彿只要導入AI，系統便能自主分析、自主判斷，甚至自主作戰。然而，軍事AI與一般人熟悉的生成式AI並不相同，它並不是憑空思考，而是建立在大量資料之上的分析工具。

一套防空指管系統要能有效運作，首先必須取得大量且即時的資訊，包括雷達航跡、敵我識別、武器性能、飛彈存量、發射架狀態、電子干擾情況、通信品質以及交戰規則等。AI只是利用這些資料進行分析，而不是自己創造資訊。

因此，在談AI之前，更應該先問另一個問題：國軍是否已建立完整的共同資料體系？

這不只是建立資料庫（Database）而已，更涉及不同軍種是否採用共同的資料格式、共同的資料模型（Common Data Model），以及是否建立完善的資料治理（Data Governance）能力。因為AI並不會修正錯誤資料，也無法自行判斷不同來源資訊孰真孰假；若資料品質不足，再先進的演算法也難以做出正確判斷。

以國軍目前的防空體系而言，空軍、海軍及陸軍部署了不同年代、不同來源的雷達與防空武器，包括長程預警雷達、防空雷達、空中預警機、愛國者飛彈、天弓飛彈、陸射劍二及海軍艦載防空飛彈等。這些系統的資料格式、更新頻率、時間同步方式甚至通信協定，都可能有所差異。

真正困難的，不是讓AI去分析，而是如何讓所有系統都能「說同一種語言」。

因此，近年各國推動聯合作戰指管時，真正投入大量資源的，往往不是人工智慧本身，而是共同資料格式、資料鏈路及跨軍種資訊整合能力。唯有建立一致且可信的資料基礎，AI才能真正發揮效益。

這也是資料融合（Data Fusion）的核心價值。資料融合並不是把不同雷達畫面放在同一個螢幕，而是將不同感測器取得的資訊進行交叉比對、去除重複目標、確認可信度，再建立一致的共同作戰圖像（Common Operational Picture）。唯有建立共同的戰場圖像，後續的威脅評估、武器分配與攔截順序，才有可靠依據。

此外，媒體常以「AI自動派工」來描述未來防空能力，但這樣的說法其實容易讓民眾產生誤解。防空作戰並不是單純比較哪一枚飛彈射程最遠，而是必須同時考量敵我識別、交戰規則、飛彈剩餘數量、攔截成功率、電子干擾、通信狀態，以及是否保留火力應付下一波攻擊等因素。

因此，目前各國智慧化防空系統，大多仍以決策支援（Decision Support）為主要方向，由系統協助分析威脅、提出武器分配建議，縮短指揮官決策時間，而不是完全交由AI自行決定交戰。

從這個角度來看，寰展計畫真正的價值，不只是導入AI，而是能否完成跨軍種資料整合、建立共同作戰圖像，並提升聯合作戰指管能力。除此之外，更值得持續觀察的，則是整個系統是否具備足夠的韌性。

當戰時遭遇電子干擾、網路攻擊，甚至部分指揮節點遭到摧毀時，共同資料體系是否仍能維持運作？各作戰區是否具備分散式自主接戰能力？這些問題，恐怕比AI是否更加智慧，更直接決定整個防空體系能否持續發揮戰力。

從烏克蘭到中東，近年的實戰經驗其實已經反覆證明，一套防空系統真正的競爭力，並不只是攔截飛彈的性能，而是能否在電子干擾、通信受阻甚至部分節點遭摧毀的情況下，仍維持共同戰場圖像與聯合作戰能力。因此，未來評估寰展計畫時，真正值得關注的，未必是AI有多聰明，而是共同資料體系是否真正建立、系統是否具備足夠韌性，以及聯合作戰能力能否在戰時持續運作。

AI可以提升決策效率，但無法取代資料；真正支撐整個防空體系運作的，始終還是資料。AI不是防空系統的起點，而是資料完成整合後的結果。（照片AI合成示意圖）