在刚刚结束的2025空天军协会战争研讨会上，北约负责行动的助理秘书长汤姆·戈夫斯在探讨中发出了“乌克兰用不到 5000 万欧元（5400 万美元）的声学传感器覆盖了整个国家，（高度）1000米及以下（的空域）......他们这样做太疯狂了”的惊呼，实际上，汤姆·戈夫斯在这里描述的是乌克兰的Zvook声学防空系统。

Zvook系统又名为“天空堡垒”（Sky Fortress）系统，“Zvook”在乌克兰语中是“声音”的意思。该系统是乌军在面临俄军持续空中打击、且自身防空兵器不足的情况下，联合位于利沃夫的i3 Engineering智能家居公司和位于基辅的复述人（Respeecher）软件公司等民企共同开发的声学探测系统。该系统具有价格低廉、覆盖面广等特点，可以支撑乌军在总体实力弱于对手的情况下开展国土防空作战。2023年，Zvook项目团队在利沃夫成立了独立的Zvook公司。

Zvook系统由分散在乌克兰国土上数千个声学传感器组成，主要用于应对低空巡航导弹、无人机等空中威胁。Zvook系统本质上是一个大规模分布式被动声纳系统，通过探测飞行器发动机的声音，结合三角测量法，从而确定威胁的位置。在系统框架下，Zvook系统传感器与分布式处理节点互相联网，运用机器学习算法实现对空中威胁的类型识别，为乌方防空部队高效开展作战提供支持。

Zvook系统的原理类似二战时期针对V2导弹布置的空情监听兵

Zvook系统传感器系乌克兰自主生产，由抛物面镜、麦克风、一部安卓手机、一块备用电池和相关软件组成，尺寸约为12 英寸x 12英寸x 2英寸，安装在约10-12米高的位置，对无人机的探测范围约为5公里，对巡航导弹的探测范围约为7公里，监听覆盖角度一般为200°。其中，抛物面镜负责聚焦音频能量，以提高麦克风的收音质量；麦克风负责收音；安卓手机负责录音并把音频文件传输给信息处理节点；备用电池用于持续工作。也有说法称部分Zvook传感器配备了太阳能电池板，这能使传感器在无人照料的情况下长时间工作。Zvook传感器一般安装在手机信号塔、高压电线塔等高架结构上，这类高架结构具有高度较高、间距固定等特点，且设计有爬梯便于乌方人员开展安装或者维护作业。据称，每个传感器的制造成本略高于500 美元，大批量部署时能再压低单价。

Zvook系统传感器

Zvook系统结构简单，因此具有较高的可靠性，在首台Zvook传感器部署后的四个小时，该系统就探测到了一枚来袭的俄军巡航导弹，并及时地将目标信息通报给了乌军。Zvook系统自2022年开始建设，截止2022年12月，乌克兰已经部署了约40个Zvook传感器。时至今日，Zvook传感器的部署数量据称已达到约一万个。

安装在高塔上的Zvook传感器

Zvook系统实现效能的重要原因之一就是应用了人工智能技术。该系统所用的人工智能模型由Respeecher公司工程师弗拉基米尔·西多斯基和音响、数据工程师瓦列里·扎布洛茨基-德罗汉开发。Zvook项目团队对大量关于俄军导弹/无人机飞行的网络视频进行了数百小时的手动打标，再用标记后的视频数据集训练AI，试图使AI懂得区分俄军导弹/无人机的声音和其他噪音。最初，AI的识别成功率只有约50％，产生了大量误报，无法满足乌军需要。经Zvook项目团队分析，这是因为工程师是用网络视频训练AI，而网络视频中的音频和现实中导弹/无人机飞行的声学特征存在差别。同时，机动车发动机的声音与导弹喷气发动机声音在某些频率上类似，也有可能造成Zvook系统误报。后来，Zvook项目团队在乌克兰第125国土防御旅的支持下得以到前线用手机实地拍摄了各种距离下的俄军导弹/无人机飞行的视频，并通过让该旅军人参与人工聆听和意见反馈等方式改善AI训练效果，最终有效提高了AI识别目标的成功率。据称，目前Zvook系统的误报概率已降至约为1.6％。

俄军Shahed 136无人机，其发动机声音类似摩托车噪音，因此被戏称为“飞行小摩托”

在Zvook传感器中的安卓手机完成音频的采集后，会将音频文件传输到信息处理节点，信息处理节点内置的AI从环境噪音中筛选出俄军导弹/无人机在监听站范围内飞行时发出的声音，并在这些目标飞越附近其他传感器上空时继续跟踪它们。根据Zvook团队成员、乌军第125国土防御旅军人玛丽安·苏利姆介绍，Zvook系统的AI能将空中目标分为直升机、喷气式飞机或巡航导弹、无人机三类。完成分类打标后的目标数据将会在约12秒时间内传输到乌军Delta指控系统，指控系统会收到一段约9秒的录音文件供乌军指挥官进行最后确认和决策，乌军指挥官根据这些目标类型采取相应反制措施，比如启用防空导弹系统、指挥机动反无人机小组前出抗击、出动战斗机升空拦截等。

一个乌克兰反无人机小组，由一名便导射手、一名RPK机枪手和一名DShk机枪手组成

1.绘制Zvook系统盲区图

面对乌军建设的Zvook系统，俄军也对应地采取措施试图抵消Zvook对其空袭行动带来的影响。据西方军事观察员汤姆·库珀介绍，俄军在军事行动中运用各种侦察手段，掌握乌克兰Zvook传感器的位置，并绘制Zvook系统不断变化的覆盖范围，以找出传感器之间的空隙，并尽可能在下一次空袭行动中利用这些空隙优化巡航导弹和无人机的飞行路径，从而提高弹药突防率。

2.更换弹药型号

俄军也有尝试过通过更换弹药型号，改变空袭时弹药的声学特征来避开Zvook系统的监测，但面对机器学习算法的良好适应性，此方法效果不佳。由于机器学习算法基于模式识别，而不是依赖精确匹配，因此据乌方统计，俄军弹药声学特征的变动仅导致Zvook系统的准确性降低 3%，且一旦多次检测到新的声学特征，乌方开发人员就可以重新训练模型，使AI适应俄军新弹药的声音，将系统恢复到以前的性能。

不同声音类型的特征矩阵

3.建设俄版Zvook系统

作为一支在新世纪经历了多场武装冲突考验的军队，俄军善于在战争中学习战争。根据俄罗斯“国防快报”网站报道，俄军也开始仿照Zvook系统在俄罗斯国土范围内部署声学传感器网络系统，以应对来自乌军的无人机和巡航导弹空袭，俄版Zvook系统由四个麦克风和一个处理和传输单元组成，可以通过移动网络或速率较慢的无线电信道发送数据。

俄版Zvook系统麦克风

在俄版Zvook的处理和传输单元上，设计有RS485传输接口，这是一种用于数据传输的串行通信接口标准，广泛应用于工业自动化、楼宇控制、远程监控等领域。RS485采取差分信号传输，具有较好的抗干扰能力，其数据速率最高可达10 Mbit/s，低速率工况下拥有约1200米的传输距离。

俄版Zvook系统处理和传输单元

根据美陆军《防空炮兵杂志》刊文介绍，Zvook系统及乌军整个防空作战体系给予了美军较大的启示。在了解Zvook系统的构成、原理和战场表现后，美军翻阅其现行条令手册，认为现行条令与俄乌战场观察结果之间存在差异。美军FM 3-01.44等条令虽然承认运用防空部队保护后方区域的重要性，但仍重点关注保护陆军野战部队。在近程防空部队的运用上，条令要么建议其部署在空中进近路线上，要么建议其伴随野战部队机动。因此美军现在认为，考虑到现代战争中空袭力量对后方区域的威胁，美陆军应学习乌军是如何在国土防空作战中应用近程防空部队的，开发美军近程防空部队保卫后方区域的战术战法。

就探测精度而言，此类声学传感器的性能相比于主力对空探测雷达实际上并不突出，声学传感器的优点主要在于成本低廉、安装方便，有利于在各种复杂地形或开阔地带批量部署，以填补主力对空雷达高位部署时所产生的低空盲区。而若能将声学传感器和人工智能技术相整合，确实可以提高整套防空系统的识别能力和工作效率。我国的领土辽阔程度不逊于俄乌，而城市化程度则更盛之，特别是东南沿海、西南边陲等地带人口密集配资炒股配资网站，高价值目标多，又面临境外武装实际军事压力，对低空探测警戒能力建设存在较大需求。若能在具备战略意义的敏感地区建设大型对空雷达、声学传感器网络和人工智能处理节点三者相结合的完善防空体系，则必将有利于强化相关地区的总体空防感知实力，巩固国土安全防线。

• 京东
• 详解
• 乌克兰
• 配资炒股配资网站
• 北约