开源软件+商用硬件

来源：滚动播报

（来源：中国航空报）

CubePilot官网对“立方体橙+”的介绍，主处理器是双核架构的STM32H757，故障安全协处理器STM32F100。

CubePilot公司发布的无人机参考设计蓝图（CubePilot生态系统），可见橙色“立方体”是整套系统大脑。另外，图中定位导航设备Here，同样是来自CubePilot公司，在乌克兰FP-1无人机上也看到该设备。

开源软件+商业硬件，让俄乌双方能以较低的成本打造“AI无人机”。

乌克兰方面在俄罗斯的“天竺葵”（Geran）无人机残骸上发现的英伟达Jetson OrinNano 开发者套件，乌方称，这标志着“天竺葵”技术上向着自主化升级。

Hailo官网称Hailo-8是全球性能最佳的边缘设备AI处理器，可提供理论峰值算力为26TOPS（每秒万亿次操作，是NPU/AI芯片的算力单位）。

FP-1无人机主打低成本，设备舱就是用胶合板制造的，可见“立方体橙+”，而其他残骸照片中常见“立方体橙”。

　　乌克兰方面的FP-1无人机（60千克战斗部，航程3400千米）的姊妹型号FP-2（200千克战斗部，航程700千米）使用的“树莓派”。它与飞控硬件“立方体橙+”形成组合。

郑宇航

　　2025年底，时任乌克兰第一副总理兼数字化转型部长的米哈伊洛·费多罗夫（今年1月初任国防部长，7月中旬这位“无人机战争支持者”宣布卸任）表示，随着双方持续加大投入，AI无人机已经成为新一轮军备竞赛的核心装备。他指出，乌克兰必须加大无人机的研发和采购投入，努力推动各个阶段的无人机自主化技术发展，并迅速大规模部署这类无人机，否则将面临战败的风险。

　　所以，自去年底今年初，性能已有明显提升的“AI无人机”在俄乌战场上卷土重来。乌克兰方面，第二代的自动目标瞄准软件、“自主作战模块”正大规模投入使用。这当中代表性本土企业，如NORDA公司的“黑马”（Underdog）、第四定律（The Fourth Law）公司，它们的产品已部署到数十支前线部队，并在数万次作战行动中使用过。

　　俄罗斯方面，在7月初《乌克兰真理报》的一篇报道中，乌克兰国防部长顾问、无线电技术专家别斯克列斯特诺夫提到，一架没有控制天线“只有一台摄像头和一台电脑”的俄罗斯“闪电”（Molniya）无人机袭击了乌克兰的一处设施。这位专家称，这种解决方案之前只在V2U无人机上见过，这可能表明俄罗斯正在提升无人机的自主作战能力，导航、目标识别与锁定、攻击能由无人机自主完成。

开源飞控软件支撑

　　乌克兰无人机创造纪录

　　今年俄乌战场上“卷土重来”的AI无人机，我们姑且称为第二代“AI无人机”，它们对目标识别与锁定/瞄准能力的实现，在软件层面主要是基于以YOLO为代表的轻量级目标检测模型。这种AI模型有着软件开源、开发者生态完善等优势。同样，作为无人机自主作战能力的基础——自主飞行能力，它的实现在软件层面上，同样行业内有以ArduPilot和Pixhawk系列（PX4）为代表的开源自动驾驶框架（开源飞行控制系统）可供使用。

　　根据美国知名智库战略与国际研究中心（CSIS）的报告，在一年前的“蜘蛛网行动”中，乌克兰的无人机上就搭载了ArduPilot飞控系统，那场远程任务中，在出现信号延迟或丢失的情况时，无人机依旧能独立自主管理无人机的姿态、航向和高度，保证飞行的稳定性。而在今年6月的欧洲防务展上，乌克兰企业火点（Fire Point）公司展出了最大射程3000千米、战斗部约1150千克的FP-5“火烈鸟”巡航导弹，而如此重型、远程火力，在行业记者的近距离观察中被发现使用ArduPilot飞控系统。

这套飞控软硬件组合，巡航导弹、无人机都在用

　　与飞控软件ArduPilot相对应，这些乌克兰无人机、巡航导弹上的飞控硬件是与其有着高度兼容、强绑定关系的，来自澳大利亚CubePilot公司的Cube“立方体”系列飞行控制计算机，比如最新、功能最强大的型号“立方体橙/橙+”（Cube Orange/+）。可以明确的是，在6月18日乌克兰对莫斯科发动自俄乌冲突以来规模最大的无人机袭击中使用的，以及随后创造乌对俄纵深打击距离新纪录（3400千米）的远程自杀式无人机FP-1，该机残骸中即可见“立方体橙/橙+”。有理由推测，FP-1的飞控软件可能也是ArduPilot。

　　根据CubePilot官方网站和开发者社区的指导手册等信息来看，“立方体”系列的“立方体橙+”，在橙色方盒子内封装着：作为飞行管理单元（FMU）的主处理器STM32H757，和作为故障安全协处理器STM32F100，二者都是意法半导体制造；集成的传感器包括三重冗余的惯性测量单元（IMU，加速度计+陀螺仪组合）、双冗余气压计、1个磁力计。这3组IMU的全部传感器数据会汇入FMU，FMU上运行的ArduPilot或PX4飞控软件会对三套IMU数据实时比对校验，单一 IMU数据异常或发生故障时不会影响飞行，从而提升了可靠性。

　　这样一款有着冗余架构、一体化、高可靠的“立方体橙+”飞行控制计算机，目前欧美经销商的主流公开售价区间约220~280美元，极具性价比。不仅如此，“立方体”系列产品已经在行业内形成完善的硬件生态。“立方体橙/橙+”的载板（Carrier Board）有着丰富的外部接口，可连接起定位导航系统，遥控、图传、数传等通信系统，激光雷达、红外热成像相机、云台等视觉感知载荷，电机和电调等动力系统和电源系统等。可见，很容易地基于它来搭建起一套完整的无人机解决方案。

“AI无人机”经典配方：

　　开源软件+商用硬件

　　对于乌克兰来说，通过批量采购“立方体橙+”，并与开源ArduPilot、PX4或自研飞控软件组合，就能让乌克兰无人机以相对低的成本来实现自主飞行控制能力。相对而言，俄罗斯方面受到出口管制，正规渠道无法大批采购，在俄军无人机上未见大范围使用“立方体”系列产品。直至今年3月对俄军自杀式无人机“克林”（Klyn）残骸拆解中首度发现“立方体橙”。这款于去年10月公开亮相的新机型，被乌方认定为俄军最昂贵（价格约5.5万美元）的自杀式无人机，配备了自动目标瞄准系统。

　　在“克林”的机体残骸上，与“立方体橙”同样受到关注讨论的还有作为“AI硬件”的美国英伟达公司的Jetson TX2。而这一细节直接映照出俄乌战场上这样一个典型现象：正如无人机自主飞行能力的低成本实现，是有赖于开源飞控软件与商业飞控硬件的组合。今天不论是俄乌双方的初代还是目前第二代“AI无人机”，它们的AI能力，对目标识别、瞄准、攻击等自主作战能力的实现，也是如此经典“配方”——以YOLO为代表的开源的视觉AI模型，加上以英伟达、“树莓派”为代表的在国际市场上易得的商用“AI硬件”。

　　通过公开报道来看，目前在俄乌两方无人机上使用的“AI硬件”，最主要是英伟达Jetson Orin Nano（“天竺葵”2）、Jetson Orin（V2U无人机）、Jetson TX2（“柳叶刀”）和“树莓派”5为代表的“树莓派”（Raspberry）系列消费级单板计算机（Single-Board Computer，SBC）。另外，双方还使用与“树莓派”定位相近的“香橙派”嵌入式AI单板计算机“幸狐”（Luckfox），和来自谷歌公司的配置AI专用加速器（TPU）的AI单板计算机“珊瑚”（Coral）开发板等。

　　这当中英伟达公司的产品无疑是名气最大的，它价格稍贵，即便是批量采购、二手货源，通常也是要几百美金起步。但英伟达的产品，定位上是嵌入式AI计算平台，与上述消费级单板计算机相比，其核心优势是凭借自带的原生GPU硬件加速器、CUDA软件生态，在运行YOLO这类深度学习目标检测模型时，性能表现要好于“树莓派”等。对此，来自乌克兰国家科学院软件系统研究所、乌克兰国立技术大学伊戈尔·西科尔斯基基辅理工学院的科研人员就在最新的论文中对英伟达产品赞誉有加。

　　乌克兰论文揭示，谷歌和英伟达的产品最优这篇名为《基于人工智能和仿真数据的无人机目标探测与打击智能技术》的论文，发表在乌克兰A类国家级专业学术期刊《无线电电子和计算机系统》（Radioelectronic and Computer Systems）的2026年第1期。该论文的一大核心结论是：最有效的机载“AI硬件”解决方案是“珊瑚”开发板微型版（具体分为标准版、迷你版、微型版）和英伟达的Jetson Orin Nano。这是乌克兰科研人员对比了“树莓派”“香橙派”等，衡量尺寸、重量、功耗、性能和成本因素之后得出的结论。

　　该论文还着重强调了，“珊瑚”开发板微型版的轻量紧凑（仅40克）和低功耗（功率只需 1.5~3瓦）特性，更适宜在重量小于2千克的微型无人机上使用；英伟达的Jetson Orin Nano有着“卓越的高性能任务能力”，其10瓦功耗和70克重量，是2~10千克级别的无人机的理想解决方案，如果是更大型的无人机平台，则建议选择Jetson Orin NX/AGX。另外，乌克兰科研人员还对YOLO软件的多个版本在多种“AI硬件”平台上的性能表现做了全面比较分析，结论是YOLOv8n和YOLOv11n在电池供电、功耗、内存、算力均受限的硬件设备（行业将其称为“低资源平台”）上部署时，能更好地达成推理速度与检测精度的平衡。

性价比之选“树莓派”，

　　让无人机能力进阶

　　那么，对比于英伟达和谷歌的产品，“树莓派”的一大突出优点就是价格低廉，几十美元成本完全满足了FPV无人机、自杀式无人机这类一次性消耗品的极低成本控制要求。仅仅增加约几十美元就能提升无人机的自主作战能力，让无人机的打击能力上一个台阶，这凸显了“树莓派”是“AI硬件”中的高性价比之选。根据乌克兰方面报道，俄罗斯最便宜的自杀式无人机、售价1600美元的“闪电”-2就使用了“树莓派”5微型计算机。此前在乌克兰对莫斯科的最大规模无人机袭击中，作为主力机型的乌克兰火点公司的FP-1无人机也使用“树莓派”5。

　　“AI无人机”可以采用“任务计算机+飞控”的典型结构。而“任务计算机”（也称为伴飞计算机、协计算机等）既可选用英伟达、谷歌的产品等，也可以是“树莓派”这类单板计算机。“树莓派”上通常运行基于Linux内核的树莓派OS系统（也可部署Ubuntu等Linux发行版），可运行目标检测跟踪、视觉导航等模型算法。同时，机内的“立方体橙+”飞控硬件上，运行的飞控软件ArduPilot或PX4负责无人机的姿态稳定、导航、传感器数据融合、任务执行、电机控制和飞行安全等。任务计算机与飞控系统通过开源MAVLink消息传输协议“相连”，前者发出导航点、速度、姿态或其他控制指令，飞控系统完成闭环执行，控制无人机完成相应动作。二者协同工作，从而实现“AI无人机”的自主飞行与自主执行任务。

AI算力提升，或需引入这款以色列芯片

　　另外，“树莓派”虽属于“半路出家”的“AI硬件”，但它先天就有着极强的扩展性，树莓派公司已为“树莓派”5推出了官方的AI加速扩展外设“AI HAT+”，通过外置专用NPU芯片（全称神经网络处理器，专门针对深度学习神经网络运算设计的专用芯片）来补齐AI算力上的短板，从而达到与英伟达产品基本相当的性能。而这样的NPU芯片，行业内代表性产品是来自以色列Hailo公司的Hailo-8。

　　乌克兰科研人员对此也做了评估，并给出具体数字：YOLOv11n模型在“树莓派”5上运行，每秒推理帧数（FPS）为7~11，而在NPU芯片Hailo-8L的助力下，FPS 一举提升至45~55。FPS数值越高，代表着YOLO模型对目标检测速度越快。7~11FPS这组数字意味着，“AI无人机”对目标识别的实时性不高，虽能做到对地面静态目标的检测识别，但对动态目标的检测识别能力较弱、非常容易“跟丢”，无法做到持续跟踪。这种因机载“AI硬件”算力不足等造成的FPS数值偏低，正是此前俄乌战场上第一代“AI无人机”表现不佳的部分技术原因。

　　那么，如论文中的“树莓派”5+Hailo-8L组合，则能将FPS提升至45~55，意味着“AI无人机”可以对动态目标实现连续稳定的检测和识别，并可对其持续跟踪与锁定，从而实现自主制导与精准打击的闭环。FPS的提升，还将带来多目标跟踪能力，末段俯冲高度攻击时抗画面抖动能力更强，目标短暂被植被、建筑遮挡后，重新出现时可快速匹配恢复锁定等。

开源软件+商业硬件，成就俄乌

　　“AI无人机”大热

　　不过，目前公开媒体报道，暂未见Hailo-8或Hailo-8L在俄乌两国无人机上的使用。不过，8月初的消息，乌克兰3DTech公司在推出的无人机地面控制站上使用了Hailo-8，以提升AI算力，提升对目标的自主检测能力。展望下一阶段俄乌双方“AI无人机”的技术发展，更强自主作战能力的背后是任务计算机有着更高的AI算力，是机上搭载配置更高的“AI硬件”，所以这枚价值上百美元的Hailo-8芯片与“树莓派”在新一代“AI无人机”上配套使用，也不是没有可能。

　　通过对俄乌战场上“AI无人机”所使用的“AI硬件”、AI模型算法、飞控软硬件的初步梳理，我们已经看到，如何兼具经济性地打造一款“AI无人机”已经不是什么行业秘密。一方面，行业已经有了“开源软件+商业硬件”这般成熟可靠、技术门槛不高且公开的“技术配方”，并在战场实战中螺旋上升式迭代更新；另一方面，大量公开的科研论文、厂商操作手册、产品原理手册等在技术原理、软硬件配置等方面给出的理论指导。正是基于此，今天不论是国际上，还是就乌克兰一国而言，都有着一众聚焦提供无人机自主作战能力解决方案的“AI无人机”企业涌现。