无人机扫雷具有效率高、成本低和灵活度高等优势，能够在短时间内完成大面积区域的扫雷作业。相比机械和人力扫雷方式，无人机扫雷还降低了人员伤亡风险和机械化扫雷装备的损失。同时，无人机能够进入传统扫雷设备难以进入的复杂地形环境进行扫雷作业。
作为新型扫雷手段，无人机扫雷也存在诸多限制和不足。主要表现为探测精度低、虚警率高；续航能力有限，作业持续性不足；复杂环境适应能力较弱，气象限制条件多；数据处理与实时传输难；难以满足高强度排雷作业需求等。首先，无人机搭载的探雷设备需要高精度识别地雷，但目前技术对深埋地雷的探测能力不足，尤其对非金属外壳的地雷探测虚警率过高。其次，现有用于执行扫雷任务的多旋翼无人机续航时间较短，普遍不超过1小时，限制了无人机的长时间作业能力。同时，由于扫雷无人机在扫雷时飞行高度较低，因此无法在植被茂密区域使用。再次，无人机在扫雷过程中会产生大量数据，如何高效处理数据，并将其传输给地面控制中心面临技术难题，同时数据传输的稳定性和安全性也有待加强。最后，当前无人机扫雷作业主要在非战区进行，而在战场上，无人机扫雷作业易受敌方火力打击或电子干扰，作业效率较低，远远不能满足战场排雷需求。在攻防转换节奏较快的战场上，开辟通路和扫雷破障作业，仍需要由机械化破障设备和训练有素的工兵来完成。
AI赋能提升效率
无人机扫雷的发展趋势是什么？
一是打造人工智能赋能的多平台无人扫雷系统。2024年1月，美国陆军第18空降军第20工兵旅在北卡罗来纳州自由堡军事训练基地进行无人扫雷破障系统测试，验证了空地协同扫雷思路。美军使用搭载激光雷达的无人机实施扫雷作业，通过数据链将信息传输给地面无人扫雷破障车，后者使用机械臂和火箭弹开辟雷场通路。据报道，这款空地协同扫雷系统的“大脑”是美海军研发的一款人工智能分析系统。美国陆军对测试结果表示满意，决定将其转到联合战备训练中心进行第二轮作战试验。
二是提升无人机扫雷的战场适应能力。随着无人机智能化水平的提高，未来无人机能够借助机器学习，优化扫雷策略，提高扫雷效率和准确率，自主完成复杂的扫雷任务。另外，在高强度的战场条件下，无人机的防护能力、持续作战能力、复杂环境适应能力将是未来研发重点。
三是完善智能化网络化管理系统。建立完善的无人机网络化管理系统，实现信息的实时共享和资源的优化配置，有助于统一调度和管理多个无人机扫雷编队，提高作业效能。
无人机扫雷速度远超传统扫雷，同时成本更低。图为阿富汗设计师设计的无人机扫雷设备。
初审：孙世奇
复审：成自来
终审：陈光中
