陸軍反無人機系統商2次測驗不合格　周宇平曝核心問題：突顯「這能力」不足

陸軍編列逾9億預算採購反無人機系統，最終由創未來公司得標，不過近期卻被爆出兩次測驗都不合格，若6月無法完成複驗，將依約解約；其中，「可於6公里外偵測10平方公分（cm²）目標」的性能指標也引發高度關注，國防工業發展基金會評鑑中心委員周宇平指出，相關技術若屬實，代表台灣在低空小型目標偵測能力上，已朝向高解析度主動相列雷達（AESA）方向發展，實具有重要戰略意義。

周宇平指出，低空反無人機雷達的真正困難，從來不只是「看得到」，而是「在複雜環境中穩定且可信地看得到」，這應該也是軍方採購時的初衷。他說，但此次系統驗測過程中暴露的問題，其實並非單一設備失效，而是典型「低空小目標雷達工程化」會遭遇的現象。這些問題若能被正確理解，反而有助於台灣建立更成熟的反無人機技術體系。

周宇平表示，10平方公分的雷達截面積（RCS, Radar Cross Section），已屬於極小型目標範圍。以常見商規無人機而言：DJI Mavic系列，約0.01～0.05 m²；FPV穿越機，約0.003～0.02 m²；小型固定翼無人機，約0.05～0.2 m²。他說，「6公里偵測到10平方公分目標」的性能，理論上已具備對多數低空小型無人機的早期預警能力。

然而，周宇平提到，問題在於「實驗室性能」與「戰場穩定性能」完全是兩回事，因為低空反無人機雷達最大的敵人，不是無人機，而是地面雜波（Ground Clutter）、車流都普勒效應、建物多重反射、地形遮蔽、海面反射、天候與雨衰減、電磁干擾、鳥群與移動物體誤判，尤其當測試地點鄰近公路附近時，其行駛中的車流便可能成為極大的干擾源。

周宇平表示，這其實是典型的「低空慢速目標辨識問題」，因為雷達偵測主要依靠：距離、速度（都普勒）、方位角、回波特徵來判斷目標；問題在於公路上的車輛，其移動速度與低空無人機非常接近。例如：公路車流速度約80～120 km/h；DJI Mavic 4 Pro速度約約60～90 km/h，因此偵測的雷達會持續收到大量「疑似無人機」的移動回波，但更麻煩的是車輪旋轉本身也會形成微都普勒（Micro-Doppler）特徵，而微都普勒效應，原本正是許多反無人機雷達用來辨識旋翼無人機的重要依據；換言之，車輪與旋翼，在某些條件下，會出現相似訊號特徵，這也是為何系統會持續捕捉車流，但這並不完全代表雷達硬體失敗，而是演算法與環境模型仍需要除錯與優化。

此外，周宇平表示，另一個值得注意的問題是，這類現象理論上應在自測階段就被發現，因為測場旁存在公路，本身就是固定環境的影響特徵；倘若研發團隊在長時間、多情境測試中完整驗證不同時段、不同車流密度、不同飛行高度、不同天候、不同航向等，其實很容易發現車流誤判問題。 （相關報導： 林志玲下一步計畫曝光！志玲姊姊不進文策院　賈永婕新貼文談「高光時刻」 ｜ 更多文章 ）

周宇平提到，因此目前暴露出的現象，某種程度也代表現在系統的實場驗證密度可能不足。而這也恐怕是台灣軍工研發業者常見的問題，一般常見的是，「研發工程團隊確實很強，但缺乏真正懂作戰場景的人參與。」

周宇平說明，這並不是否定研發人員，事實上，許多雷達工程師在天線設計、波束控制、射頻鏈路、訊號處理、相列陣演算法等能力上都具有高度專業，但問題在於軍用系統不是只看「能不能運作」，而是「能不能在真實戰場可靠運作並完成任務」。他表示，這可能就需要具備作戰經驗的軍士官、雷達工程師、電戰單位、飛控專家、情監偵人員共同定義場景，否則就容易出現「實驗室成功，戰場誤判一堆」的情況。

周宇平指出，外界認為既然標榜6公里偵測10平方公分目標，為何無人機不一定能穩定偵測到？原因其實很多，因為無人機在飛行中的RCS不是固定值，而是會隨飛行姿態、機身角度、旋翼方向、材料反射、飛行高度、背景環境而持續變化，尤其低空飛行時，若背景是山區、樹林、建築物，雷達回波很容易被淹沒；因此同一架無人機，在不同環境下，在偵測雷達的表現特徵可能完全不同，這也是為何新系統在不同場景測試時，結果會出現明顯差異。

周宇平解釋，很多人以為「對空雷達」本來就是拿來抓飛機，那偵測無人機應該更簡單，其實剛好相反，因為傳統防空雷達主要看的是中高空、大型目標、遠距高速飛行器，例如：戰機、飛彈、預警機等。而這類目標與地面背景分離更是明顯；但無人機卻是「近貼地飛行」，等於是在地面雜訊中找小目標，這種難度其實遠高於傳統的對空搜索。

周宇平表示，目前判斷其主動雷達系統採用高頻段波形，其實是相對合理的工程折衷，因為高頻具有雨衰減較低、穿透性較佳、雜波相對穩定、中距離性能平衡等特性，相較之下，一般對空雷達常用C頻，但更偏向中大型遠距目標搜索，而更高頻段（如X Band、Ku Band）雖解析度更高，但傳播距離較短、雨衰減更嚴重、功率需求更高、雜訊更敏感，某種程度像「戴眼鏡的近視眼」，解析度卻很好，但環境敏感度也更高；因此低空反無人機雷達，本來就是頻段、功率、天線設計、接收機靈敏度、AI辨識、雜波濾除、資料庫比對等之間的複雜平衡。

然而，未來反無人機系統，不可能只靠單一雷達。周宇平強調，真正成熟系統通常會整合主動雷達、被動射頻偵蒐、EO/IR光電、聲學陣列、AI影像辨識、電子支援措施（ESM），進行「多感測融合（Sensor Fusion）」的整合，因為若只靠射頻訊號，跳頻機、自主飛行、靜默模式、非DJI系統都可能失效，但若結合雷達航跡、光電追蹤、AI辨識、資料庫比對等，整體穩定度就會大幅提升。 （相關報導： 林志玲下一步計畫曝光！志玲姊姊不進文策院　賈永婕新貼文談「高光時刻」 ｜ 更多文章 ）

針對陸軍反無人機系統廠商驗測不過，周宇平表示，不應只被解讀為「雷達有問題」，而應理解為，「台灣正在進入低空防空與反無人機系統的真正工程化階段」，因為低空小目標偵測，本來就是全球最困難的雷達領域之一。他強調，真正問題在於台灣軍方少有發展小型無人機經驗，致使偵測無人機的技術開發更晚，更何況現在還開放民間業者研發參標，畢竟過去長期缺乏大規模實場驗證、不懂戰術需求整合、專業作戰場景建模、軍民環境協同測試、長時間資料蒐集等，而這些，恰恰才是反無人機系統成熟的關鍵。

未來若要真正建立可信任的低空防禦網，周宇平提出下列7點：

1.建立長期低空雜波資料庫

2. 導入AI雜訊辨識模型

3. 建立跨軍種測試機制

4. 強化作戰單位參與需求定義

5. 建立多感測融合架構

6. 增加實場長時間壓力測試

7. 建立「低空戰場環境模擬」能力

周宇平也說，國內廠家願意投入反無人機系統與主動雷達研發，其實相當不容易，尤其低空小目標偵測，本就是全球雷達領域中最困難的技術之一，從天線設計、射頻模組、波束控制、訊號處理、AI辨識到雜波濾除，背後都需要長時間資金投入與實場數據累積。他表示，即便此次系統測試仍暴露部分問題，但真正珍貴的，往往不是一次測評結果本身，而是台灣已開始累積屬於自己的低空作戰環境數據、雷達特徵資料與系統整合經驗，這些經驗，未來都可能成為國軍建立低空防禦網的重要基礎。 （相關報導： 林志玲下一步計畫曝光！志玲姊姊不進文策院　賈永婕新貼文談「高光時刻」 ｜ 更多文章 ）

周宇平說，國內具備研發能力的廠家其實並不少，真正缺乏的，反而是國家層級的整合與主導機制，若沒有單位能長期統籌低空防禦系統架構、測試標準、資料共享與作戰需求定義，各家業者即便各自投入，也容易形成「散兵游勇」式發展，難以形成完整體系，更難支撐後續系統升級與長期維運。他表示，低空防禦從來不是單一設備競賽，而是整體作戰工程能力的競爭。台灣真正需要建立的，不只是單一反無人機產品，而是一套可持續演進、可融合升級、可依據戰場快速調整的低空防衛生態系，這才是此次事件背後，真正值得被重視的核心意義。