美国陆军希望为旅侦察兵开发人工智能支持的远程光学传感器

美国陆军于5月21日发布了一项信息请求，询问国防工业公司是否能够制造下一代远程光学目标传感器，以取代目前在侦察和火力支援部队中服役的两套老旧系统。

该项目名为未来先进远程通用光学/网络火力传感器，简称FALCONS，作为一项正式的陆军采购项目正在开发中，旨在取代被称为LRAS3的远程先进侦察监视系统和被称为FS3的火力支援传感器系统。行业反馈截止日期为2026年6月18日。

自1990年代末投入使用以来，LRAS3一直是陆军主要的车载远程监视和目标光学设备，服务于地面侦察部队。该系统使侦察兵和骑兵部队能够在超过10公里的距离内探测、识别和定位目标，提供了持续的深度观察能力，使旅指挥官能够了解自己前方阵地以外的情况。

FS3是一个专为火力支援小组设计的补充系统，使前方观察员能够精确定位目标，以便高精度地呼叫炮兵、迫击炮和近空支援。两个系统都是为大约三十年前的威胁环境和技术基线设计的，并且都承载着因在苛刻的野外条件下持续使用老旧硬件而带来的可靠性和能力限制。

FALCONS旨在用一个统一的传感器替代这两种系统，该传感器基于陆军研究实验室已经开发的政府原型。该原型被称为通用先进多波段热辅助可配置传感器（CAMTACS），是一种电光系统，能够在所有战场条件下，包括黑暗和能见度降低的情况下，探测、识别和定位目标。陆军的RFI描述了一种传感器设计，集成了第三代前视红外成像、精确远程目标定位子系统、高分辨率彩色白天摄像头、具有跨平台指向能力的激光测距仪、用于引导弹药的外部激光指示器，以及包括M码GPS和惯性导航在内的可靠导航系统，以在对手干扰常规GPS信号时保持定位精度。

整个系统与陆军指挥和控制网络接口，允许传感器数据直接输入目标系统，RFI称之为网络协同打击，这意味着来自一个FALCONS传感器的信息可以引导传感器操作员无法看到的武器开火。

FALCONS包括硬件以支持被称为AiTDR的辅助目标检测和识别算法，这意味着该传感器从一开始就设计为运行AI辅助的目标分类软件。该系统可以自动标记感兴趣的物体并按类型进行分类，显著减轻了侦察兵和火力支援专家在竞争环境中已经管理多个信息流时的认知负担，而不需要训练有素的操作员手动识别视野中的每一辆车或每一个人。这一能力反映了陆军在全军范围内将AI整合到目标工作流程中的更广泛推动，加快了传感器到射手的时间线，决定了在目标移动或隐藏之前可以多快进行打击。

RFI明确指出，FALCONS必须在车载和步兵配置中均能工作，这一要求在大小、重量和功率方面施加了限制，而纯粹的车载系统则不会面临这些限制。携带传感器的步兵侦察员必须能够有效使用它，而不至于负担过重以至于影响机动性，设计必须保持足够的电池寿命和环境适应性，以便在没有车辆电力系统提供的电源的情况下进行野外使用。