烏克蘭因為戰爭的壓力在 AI 發展方面處於前緣，我們整理了烏克蘭在 AI 應用各方面發展的脈絡，提供 AI 關注者對於 AI 未來可能的發展軌跡有更進一步認知。
編譯／Frances
從烏克蘭目前的 AI 應用可以觀察到，其功能發展幾乎都從單一環節切入，像是：無人機先接手最後 500 公尺的飛行，地面機器人先負責跑完補給路線，政府的 AI 助理則先從查詢做起；在環節站穩之後，AI 接手的範圍才逐步向外延伸：在空中，從飛行延伸到偵測與導航；在地面，從單台機器人延伸到多台協同；在政府服務上，則從查詢延伸到納稅人帳戶的 AI 代理。
推動這條發展路徑的主因是人力短缺。美國智庫戰略與國際研究中心（CSIS）研究員 Bondar 在報告中記錄，由於俄軍兵力占優，烏克蘭軍方把「以無人系統取代前線戰鬥人員」視為存亡所繫。前線之外，後方的人手也捉襟見肘。北歐與波羅的海學者網絡 HROMADA 的研究者 Khutkyy 指出，烏克蘭的正式就業人數比戰前少了 130 萬，使得政府部門必須與民間爭搶有限的勞動力。因此，AI 進場的位置也正好對準這些缺人的崗位，包括前線的無人機飛手與補給駕駛、從海量影像中判讀敵情的分析人員，以及政府櫃檯後的承辦人員。隨著應用逐步鋪開，國家語言模型、專責機構以及「自主」界線等議題的討論也接踵而至。
無人機在最後 500 公尺交給 AI 飛行
前線飛手首先面對的難題是電子干擾。根據美國財經媒體 Forbes 的專欄，烏克蘭在全面入侵初期以第一人稱視角（FPV）無人機執行偵察，隨後再將其改裝成投彈武器；俄軍的對策則是大規模部署電子干擾，藉此切斷飛手與無人機之間的無線電鏈路。CSIS 訪談的前線飛手坦言，在這樣的環境中，小型 FPV 無人機的任務成功率僅約 10% 至 15%，就連老手也只有 30% 至 50%。
既然干擾切斷的是鏈路，烏克蘭的對策便是讓無人機在斷鏈之後自行飛完最後一段。這項技術稱為「末端自主導航」，運作方式是由飛手先鎖定目標，再交由機上電腦接手，因此在訊號中斷之後，無人機仍能持續逼近目標。根據 CSIS 受訪的軍方與業者人士說法，導入這項技術之後，任務成功率可提高到約 70% 至 80%，而飛手學會操作只需 30 分鐘到一天。
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一場基輔郊外的測試，正好完整呈現了這段交接過程。美國公共廣播機構 NPR 的記者在現場看到，飛手先以搖桿操控無人機升空，接著在畫面上選定舊車作為目標；當紅色閃光亮起，代表系統已完成鎖定，飛手隨即鬆開搖桿，無人機便自行飛完最後 500 公尺。
對業者而言，最後 500 公尺只是起點。烏克蘭無人機自主軟體業者 The Fourth Law 創辦人 Azhnyuk 將自主能力分為五級，依序為「末端打擊、末端投彈、目標偵測、導航與自主起降」，而 NPR 看到的機型屬於第一級；在 2025 年 3 月 CSIS 記錄這套路線圖時，第二、三級仍處於實驗室測試階段。
地面機器人自行跑完補給路線
地面機器人則在兩年內由遠端遙控走向自主行駛。根據 CSIS 2025 年 3 月的觀察，烏克蘭的國防業者多半尚未將自主導航應用於地面系統；在 2024 年底哈爾科夫北方的全無人作戰中，參戰的數十台地面機器人仍全由人員遠端操控。
在此之後，地面機器人的採購規模急速擴大。國防部長 Fedorov 表示，軍方單月以地面機器人執行的後勤與後送任務已超過 9,000 次，並計畫在 2026 年上半年簽約採購 25,000 台，目標是讓前線後勤全數改由機器人系統承擔。
在規模擴大的同時，自主程度也隨之提升。國家衛隊的 Lava 無人系統團稱，該團的地面機器人在約 20 公里的補給路線上，有 93% 的路程由 AI 自行導航，操作員只接手其中 1.4 公里。在出發之前，系統會先以光達掃描路線並建立 3D 地形模型；上路之後，機器人則以鏡頭辨識道路與障礙物，並由 AI 判斷閃避動作。該團地面系統營營長 Kopach 指出，操作員的角色已從駕駛轉為調度，下一步則是由單一操作員同時監看多台機器人，並將應用擴及傷患後送。
戰場態勢系統匯集影像聲音與文字
除了飛行與駕駛，前線的另一項人力負擔，是從海量影像與通報中找出敵軍位置。這項判讀工作由國防部的態勢感知系統 Delta 負責。根據 CSIS 的記錄，Delta 每天接收數十 TB 的影像、照片、聲音與文字，經過處理之後，再將敵軍位置標示在部隊指揮官手機與平板中的數位地圖上。
在軍方資料之外，民眾也是重要的情資來源。防空 App ePPO 讓民眾通報目擊的無人機或飛彈，使用者必須先以政府數位服務 App Diia 驗證身分；根據國防部的說法，這些通報資料在數秒內便會出現在防空軍官的地圖上。
Diia.AI 讓公民在對話中辦理公共服務
民眾用來驗證身分的 Diia，同時也是政府端 AI 的落腳處。Diia 是烏克蘭民眾辦理各項政府服務的 App，數位轉型部表示其使用者已達 2,400 萬人。2025 年，Diia 加入 AI 助理 Diia.AI，民眾只要在對話視窗以口語提出需求，系統便會串接政府登記系統代為辦理。
在上線初期，Diia.AI 的工作以查詢與開立證明為主。依據建置供應商 Kitsoft 的說明，民眾可以查詢創業者登記狀態、稅組、不動產、退休金與保險紀錄，也能開立所得證明。這些查詢之所以需要 AI，是因為語言模型必須先讀懂民眾以口語提出的需求，相關資料再由 Diia 串接的登記系統提供。為了保護個資，Diia 會在請求送進模型之前先濾除姓名、地址與證件號碼，並在使用者授權之後再補回個人化內容。
進入 2026 年後，Diia.AI 的服務範圍持續外擴：體驗人數已超過 20 萬，系統也加入了語音對話，稅務局更預計在年底前於納稅人帳戶推出 AI 代理。這個方向其實早有宣示，時任第一副總理兼數位轉型部長的 Fedorov 曾表示，國家要從數位國家走向 Agentic State（AI 代理型國家）。
國家語言模型由政府與電信業者合建
Diia.AI 若要讀懂口語與法律用語，背後就需要夠好的烏克蘭語模型。在這方面，保加利亞的 AI 研究機構 INSAIT 已與兩國政府部門先行發布烏克蘭語模型 MamayLM；數位轉型部則與烏克蘭最大的行動通訊業者 Kyivstar 合作，選定 Google 的開放模型 Gemma 作為國家模型的基礎，由 Kyivstar 出資並主導技術工作，該模型後來經公開投票定名為 Syayvo。
除了模型本身，語料是另一道關卡。依 Khutkyy 的整理，訓練語料來自政府機構、媒體、大學、科研機構與歷史檔案；數位轉型部也坦言，仍有不少烏克蘭語資料尚未數位化，只存放在紙本或離線系統中。
AI 制度與專責單位逐年設立
相較於上述應用，制度文件的起步更早。烏克蘭內閣在 2020 年核准 AI 發展構想，隔年，教育科學部、國家科學院與人工智慧問題研究所便據此起草《國家 AI 發展戰略 2021–2030》，而從批准欄空白可知，這份文件屬於草案。草案將偵察與打擊無人機列為國防應用，也提出不受中央與外部控制的自主系統，也就是蜂群；至於人類可控的原則，則限定在「所需自主程度允許的範圍內」。歐洲法律期刊《AIRe》的國別報告則進一步分析 2030 年前的策略草案，指出該草案以部署優先，目標是成為由 AI 代理驅動的國家，並須在加入歐盟之前，與歐盟 AI 法案的風險管理框架接軌。
2022 年俄軍全面入侵之後，專責組織便接連成立。根據印度智庫 ORF 的論文，無人系統部隊於 2024 年成軍，並在兩年內擴編到約 15,000 人、12 個旅。國防部也在 2026 年成立 AI 中心 A1，其負責人 Tsvok 表示，俄軍已開始以偽裝欺騙影像辨識，烏方則隨即以新偽裝的圖像重新訓練模型。
各方怎麼界定「自主」
至於接手範圍會擴大到哪裡為止，各方仍各執一詞，而爭議的起點在於定義。Bondar 指出，烏克蘭的法律與政策沒有定義何謂「自主」或「自主武器系統」，軍方也交替使用「自主系統」與「無人系統」兩種說法。在 2025 年 3 月的報告中她判斷，戰場上尚未出現完整的自主，AI 強化的是影像辨識、目標追蹤與末端導航等局部功能，交戰決定仍由人來下。
烏克蘭國會第一副議長 Korniyenko 的立場與此相近。他表示，AI 可以辨識與追蹤目標，但按下發射鈕的仍是操作員，理由包括模型內部運作不透明，以及機器的速度可能超出人類介入的能力。
相對地，業者更看重速度。Azhnyuk 認為，如果對手以 AI 做出進攻決策，守方卻拒絕在防禦中使用 AI 決策，便會落敗，因為對方系統以微秒為單位做出決策，人工控制則需要數分鐘到數天；他並預期，數年內就會出現能自行指定目標的無人機。而人是否留在決策迴路中，外界也難以驗證。倫敦國王學院研究員 Miron 指出，交戰雙方都宣稱其決策支援系統讓人留在迴路中。
在蜂群方面，從資料的時間先後可以看出進度：2021 年的戰略草案將其列為發展方向，2025 年 3 月 CSIS 記錄到的是小規模實驗，2026 年 Korniyenko 則表示，尚無國家在強烈電子干擾下實戰展示過蜂群。
從最後 500 公尺的飛行、九成以上的補給路程，到政府服務的查詢，可以看出烏克蘭的 AI 都是由單一環節切入，再逐步擴大接手範圍；至於下一步是否會延伸到選定目標與交戰決定，CSIS 研究員 Bondar、烏克蘭國會第一副議長 Korniyenko 與無人機自主軟體業者 The Fourth Law 創辦人 Azhnyuk 的說法則各不相同。
資料來源
‧ 人力短缺、FPV 成功率、末端自主導航成效、自主路線圖、地面系統現況、Delta、ePPO、自主定義與蜂群實驗：CSIS（美國戰略與國際研究中心），Kateryna Bondar，《Ukraine's Future Vision and Current Capabilities for Waging AI-Enabled Autonomous Warfare》，2025 年 3 月 6 日。。ePPO 的通報時效為副國防部長 Kateryna Chernohorenko 在報告中的說法（2 至 7 秒），報告並載明 2024 年 12 月 Lyptsi 村附近的全無人作戰。
‧ 就業人數、Diia.AI 語音（2026 年 7 月 21 日）、稅務局 AI 代理、隱私設計未經獨立稽核、訓練語料：HROMADA，Dmytro Khutkyy，〈From Digital to Agentic State: How Far Has Ukraine Taken Its Public Services?〉，2026 年 10 月 26 日。2025 年底正式就業人數為 1,070 萬。
‧ FPV 演進與電子干擾、Azhnyuk 五級自主分類、A1 中心與俄軍偽裝：Forbes，David Kirichenko，〈Inside Ukraine's Race To Build Autonomous Strike Capabilities〉，2026 年 8 月 9 日。Yaroslav Azhnyuk 為 The Fourth Law 創辦人；Danylo Tsvok 為國防部 AI 中心 A1 負責人，A1 於 2026 年 3 月成立。
‧ 基輔郊外測試、第一級自主機型、Azhnyuk 的速度論與自行指定目標預期：NPR，Joanna Kakissis，2026 年 10 月 29 日。
‧ 地面機器人任務量與採購量：The Jerusalem Post，Anna Ahronheim，〈Ukraine aims to deploy 25,000 UGVs for frontline logistics〉，2026 年 4 月 20 日。Mykhailo Fedorov 時任國防部長，任務量為 2026 年 3 月數字。
‧ Lava 無人系統團的 AI 補給任務：Business Insider，2026 年 10 月 29 日 ；Militarnyi，2026 年 10 月 28 日 。兩者轉述同一份部隊說法，路線長度一寫 20 公里、一寫 19 公里，正文採「約 20 公里」。Lava 隸屬國家衛隊第 2 軍團，路線位於哈爾科夫方向；Andrii Kopach 為該團地面系統營營長。
‧ Diia 使用者數：Friends of Europe，Valeriya Ionan 專欄，引述數位轉型部代理部長 Oleksandr Bornyakov，2026 年 4 月 30 日。
‧ Diia.AI 上線、Agentic State 宣示、世界紀錄認定：烏克蘭內閣公告，2025 年 11 月 11 日。 。Diia.AI 於 2025 年 9 月上線。
‧ Diia.AI 功能與個資處理架構：Kitsoft 說明，刊於數位轉型部 digitalstate.gov.ua，2025 年 12 月 18 日。
‧ Diia.AI 體驗人數逾 20 萬：數位轉型部 AI 入口網站，2026 年 2 月 5 日。https://ai.thedigital.gov.ua/
‧ MamayLM：INSAIT，2025 年 9 月。
‧ 2020 年 AI 發展構想（2020 年 12 月 2 日核准）與《國家 AI 發展戰略 2021–2030》草案：OECD.AI 收錄版本。
‧ 2030 年前策略草案：Taras Kovalchuk，《AIRe: Journal of AI Law and Regulation》2026 年第 2 期國別報告，柏林 Lexxion 出版社；轉述來源 TechUkraine，2026 年 7 月 13 日。
‧ 無人系統部隊編制：ORF（Observer Research Foundation），Puneet Bahl，Occasional Paper No. 578，2026 年 10 月。部隊於 2024 年 6 月成立，2026 年 3 月約 15,000 人。
‧ Korniyenko 立場與蜂群說法：Liberal International（自由派政黨國際聯盟），Oleksandr Korniyenko 評論，2026 年。
‧ Miron 說法：Al Jazeera，2026 年 9 月 14 日。Marina Miron 為倫敦國王學院國防研究系研究員。(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
