四川
这种设计思路的源头，可以追溯到一战时期英国海军所创的“眩目迷彩”。1917年初，德国重启无限制潜艇战，导致大量英国商船和军舰被击沉，盟军迫切需要新手段来保护海上生命线。正是在这一背景下，英国海军中尉、海洋画家诺曼·威尔金森提出的“眩目迷彩”方案被军方采纳。
这种涂装的逻辑不是隐藏，而是颠覆——它用极高对比度的几何线条和鲜艳色块来瓦解船只的轮廓，迷惑潜艇观察哨，从而降低鱼雷的命中率。
眩目迷彩最核心的特征，是把大面积的黑白、深蓝、明黄等高反差、不规则的几何条纹密集地交织在一起，从根本上撕裂舰船原本连贯的外形，使德军的U型潜艇极难在潜望镜里判断出舰艏、舰艉的朝向和船体结构。在潜望镜短暂观测的那几秒里，错乱的色块制造出视觉欺骗，让观测员对船只的种类、体量、航速和航向产生严重误判。
一战的统计数据显示，眩目迷彩虽未能降低船只被潜艇“发现”的概率，但被击中后的沉没率和损伤程度确实有所减轻，并且在一定程度上提振了协约国水兵面对潜艇威胁时的士气。
时隔百余年，俄军卡车重新拾起“眩目迷彩”，其根本目的是对抗和干扰乌克兰战场上无人机所搭载的人工智能机器视觉识别系统。
乌军的自杀式无人机和中程巡飞弹，正越来越深地与AI终端导引技术融合。即便遭到强烈的电子战干扰，GPS信号被切断，或者与后方网络完全断开，这类无人机依然可以依赖摄像头，通过“机器视觉”自主检测并锁定目标。
随着乌克兰中程打击无人机的密度急剧上升，俄军部署在相对后方区域的运输卡车和油罐车频频遭到精确猎杀，后方运输线承受着巨大的压力。
机器视觉系统（如卷积神经网络CNN）在识别物体时，会抓取标准的几何特征——例如方形的车厢、圆形的轮胎、挡风玻璃等轮廓——再与内置目标数据库中军用装备的3D数字模型或关键特征点（比如卡车轴距、车头格栅）进行比对。
自主武器在发起攻击之前，算法会运算出一个置信度分数，例如“该目标是卡车的概率为90%”。只有当分数超过设定阈值（如80%），无人机才会自动锁定并进入俯冲攻击。
俄军这套连车轮和轮胎都一并覆盖的眩目迷彩，正是为了抹掉车轮与车身、车窗与车门之间的边界，让AI算法在车辆图像上无法定位出关键的特征点，致使系统不能将眼前的物体与数据库中的“卡车”模型成功匹配。
斑马条纹和叶状漩涡会令算法“困惑”，输出的判断可能变成“40%是卡车，30%是斑马，30%是背景岩石”。由于置信度过低，无人机的任务计算机就会将其视为干扰物或非军事目标，放弃锁定，或者把搜索精力转向别的车辆。
此外，在AI目标检测中，算法需要用虚拟矩形方框（边界框）把目标框选出来，以确定其中心坐标。眩目迷彩的杂乱图案，会导致AI划分出的边界框出现严重漂移或碎裂——比如把一辆完整的卡车错误地切割成三个毫无关联的小方框。这种定位偏差，使得无人机在末端制导时难以精确瞄准弹药箱、油箱或驾驶室等薄弱的关键部位。
这类“低科技反制高科技”早有成功先例，2023年美军就曾证实，俄军将废旧轮胎铺满战略轰炸机的机翼后，卫星的计算机视觉模型因飞机轮廓遭到破坏，瞬间无法将其识别为飞机。虽然目前还难以定论眩目迷彩在乌克兰战场上的确切实战效果，但相较于造价高昂的电子干扰设备和防空火力，刷油漆无疑是一种成本极低、能在基层部队快速铺开的应急防御措施。
当然，这种迷彩涂装也有明显硬伤。它或许能恶化AI的自动化判读，但由于黑白反差过大，在人类肉眼和传统人工操控无人机的视野中，这类卡车反而像“海上斑马”一样异常醒目。因此，它只适合在远离前线、不易被目视发现的纵深防区使用。
而且，眩目迷彩只针对可见光光学镜头生效。一旦无人机换装热成像传感器，卡车发动机和排气管散发出的热量，在红外线下仍会一览无余。
更关键的是，战场野外环境中几乎不存在类似的黑白条纹，乌克兰工程师很可能会很快训练出专门识别“斑马纹”的定向猎杀算法。届时，这套迷彩恐怕非但不能提供保护，反而会成为高价值目标主动暴露的“自爆标签”。
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