新型伪装有望使俄罗斯军队在敌军面前实现彻底隐形

2021年11月10日
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一位专家表示,一种新型伪装将使95%的北约无人机无法发现俄罗斯装甲车。这种新型伪装技术被戏称为“变色龙”。它基于所谓的电致变色“玻璃”技术,用复合材料制成,当施加电流时会,其会改变颜色和透明度。
New camouflage in Russian army
来源:Maxim Bogodvid / 俄新社
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这种用于未来士兵Ratnik单兵作战系统原型首次展出是在俄罗斯2018年国际军事和技术论坛上。此外,此外,俄新社于2021年10月初援引国防工业综合体的消息来源报道称,新型伪装系统已经在装甲硬件模型上完成测试。

该伪装系统的工作原理在于,装甲车的外部完全覆盖着小型电致变色板,每块电致变色板都与电线相连。该系统使用摄像机扫描整个环境,同时,它会分析地形的颜色和结构,并向涂层发出指令,以创建新的伪装图像,使车辆被从不同角度观察时能够完全融入周围地形。

Vitaly Kuzmin Vitaly Kuzmin

其工作原理从变色龙或章鱼等野生动物处身上借鉴而来,这些动物会改变自己的肤色以模仿自己所处环境。例如,如果章鱼从海床上一处较暗位置移动至较亮位置,它会迅速改变自身皮肤的颜色和纹理。

装甲车“隐形”程度可达几何?

Pavel Gerasimov / 俄新社Pavel Gerasimov / 俄新社

俄罗斯《无人机》杂志主编杰尼斯·费杜季诺夫(Denis Fedutinov)表示,“这并不是一项新技术,它已经在民用领域使用了很长时间。这是所谓的智能玻璃,有时会安装在写字楼的“会议室”中。当会议室空闲时,玻璃是透明的,但当有人使用时,则会变暗。不过,这项技术在军事应用方面肯定进行了创新。这种涂层可能会迅速形成一种伪装,尽可能准确地模仿景观,对抗恶劣的环境因素,并且可靠廉价。”

根据费杜季诺夫说法,大规模安装这种“斗篷”的俄罗斯地面部队将可以有效躲避敌方95%的无人机侦查。

“大多数侦察无人机都属于小型无人机。它们没有装载用于处理和分析输入视频信息的硬件,无论是机载还是在地面控制系统中。数据分析由无人机操作员,也就是人,直接进行,检测和识别用特殊涂层伪装的硬件的确很困难,”费杜季诺夫解释说。

据这位专家所说,考虑到侦察无人机需要与敌人保持足够距离,以确保自身不被发现,这种类似变色龙的涂层可能会产生特别效果。

然而,“变色龙”涂层并非俄罗斯军事装备得到完全保护的灵丹妙药,因为其只会对无人侦察机构成简单冒犯麻烦(即使后者数量已达到所有现有无人机的95%)。如果无人机能够同时使用不同波段操作的侦察设备,那么这将大大降低“变色龙”的有效性。

此外,这种涂层只能迷惑那些配备基于电视光学导航头的敌方武器。“对于此类导弹,可以通过使用电致变色涂层来破坏自动锁定。此外,这种技术既适用于使用照片对比方法的导航头,也适用于记忆目标图像的导航头,”专家指出。

费杜季诺夫表示,尽管存在这些局限性,但该系统对于俄罗斯军队而言仍是一种有力的补充。能够模拟环境的装备比具有传统静态伪装的设备更有可能在战斗中幸存下来。

在两支实力相当的装甲步兵队伍正面交锋中,拥有“变色龙”涂层装备的一方将在其意识水平和“探测-攻击”周期方面胜过对手,因为后者无法检测所有伪装的装备,或者只会在很大延迟的情况下检测到它。

“变色龙”涂层有何破解方法?

Pavel Lisitsyn / 俄新社Pavel Lisitsyn / 俄新社

一家俄罗斯领先无人机制造商代表匿名指出,尽管如此,具有先进多通道侦察和监视系统以及用于处理和分析机上信息的自动化系统的更高技术级别无人机仍有可能检测到“变色龙”。

“这种无人机甚至无需配备热成像仪(这种涂层对其不是问题),而仅需配备光学传感器,就能检测到此类装甲车。用于信息处理和机器学习的高分辨率相机和自动算法将对此有所助力,”这位消息人士指出。

这位专家解释说,经过适当训练的现代高科技军事无人机的神经网络更容易识别在图像过载的城市环境中的伪装车辆, 即便只能看到树叶覆盖下的部分汽车引擎盖也没有问题。

“配备神经网络和适当传感器的更昂贵无人机会更容易从炮管追踪坦克,由于射击过程中发生的动态应力,炮管很难被电致变色涂层覆盖。这种无人机的神经网络将发现坦克轮廓、履带的轨迹、机枪、天线、监视设备、尾气等。换句话说,很多细节将使伪装无处遁形,”专家说。

不过,即使在这种情况下,俄罗斯无人机开发商代表也指出,新型伪装如果大规模引入,仍然会给无人机操作员和航空武器操作员,以及地面光学观测系统操作员和战车瞄准员带来麻烦。

“例如,如果俄罗斯军队装备大规模使用这种涂层,北约国家将不得不考虑在神经网络技术和系统上增加军事开支,用于无人机及其地面系统、直升机或装甲车辆仪器的大数据处理,”这位专家总结道。

本文由《Russia Beyond》编辑部即TV-Novosti自治非营利机构项目准备

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格里戈里·沃耶沃金(Grigory Voevodin)

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