Taiwan's Drone Defense Failure: A Lesson in 'Smart Defense'

◎ 張厚光

近日國軍反無人機測試結果引發社會熱議，不少人驚呼：「花了時間與金錢，竟然連大疆（DJI）都攔不住？」然而，若從全球近年地緣衝突與反無人機發展的趨勢來看，真正讓各國軍事專家頭痛的，從來不是大型軍規無人機，而正是這種「便宜、快速、低空、蜂群化」的商規機種。這場測試的挫敗，非但不是壞事，反而是台灣建構「聰明國防」最珍貴的一課。

世界各國專家一再強調「反無人機比無人機更難」，主因有三。首先是低空偵測的物理極限。傳統防空雷達是為了戰機、飛彈等大型高空目標設計。而大疆這類小型機體積小、熱訊號弱、雷達反射面積極低，當它貼海、貼山飛行時，雷達極易將其誤判為海浪、鳥群或雜訊。陸軍要求「6公里偵獲」，在全球實務上已是極高難度的題目，連中東美軍基地也曾因此遭商規機突破。

其次是民用生態系的技術演進。現代商規無人機已非單純的遙控玩具，而是整合了AI穩定、多頻通訊、抗干擾自動切換與地形避障的成熟系統。許多改裝版在遭受電子干擾後，仍能依循預設路線盲飛撞擊，這正是烏克蘭戰場最棘手的難題。最後則是「蜂群進襲」引發的感測過載。當數十架無人機多角度同時襲來，反制系統會面臨頻寬不足與指令延遲，導致「腦袋塞車」。

面對這場非傳統的低空威脅，台灣不能陷入「購買單一神兵」的盲區，而應藉此建立「聰明反無人機體系」：

一、捨棄單一設備，建構「多層式防空」：沒有任何一套系統能包打天下。台灣必須整合「AI雷達與聲學感測」進行早期預警，輔以「電子干擾」與「GPS欺騙」實施軟殺，最後搭配「攔截機」與「雷射硬殺」，形成多層次的防禦網。

二、整合民間AI，由漢翔扮演系統總整合：台灣的困境不在技術，而在本位主義。軍方、中科院與民間科技業往往各做各的。漢翔航空熟悉航電、指揮鏈與軍規驗證，最適合擔任「總整合平台」；而民間靈活的AI辨識、低空感測與蜂群演算法則應加速納入，打造跨界工作的合作體系。

三、跳脫軍隊思維，打造「全民低空感知網」：未來的低空防衛應如同社區監視網。若能將電信基地台、民間光學鏡頭、AI交通系統、乃至漁船熱成像跨界整合，就能編織出一張無所不在的感知網，讓敵機無所遁形。

真正危險的國家不是測試失敗，而是從不測試。這次的「零分」提醒了我們：反無人機不是買完設備就結案，而是一場比拼AI、電子戰、產業鏈與全民防衛的總體戰。問題從來不是「為什麼沒攔住」，而是「我們能否在下一次學得更快？」這才是台灣聰明國防的真正出路。

（作者服務於漢翔航空）