AI上戰場：自主軍用車輛的真實進度

一輛沒有駕駛的車，正在美軍基地的山丘上學習如何打仗。

加州中部某軍事基地，四輪全地形車沿著崎嶇山路自行行駛。這不是科幻場景——2027年，美國陸軍第1騎兵師預計攜帶這類技術實際部署。而驅動這些車輛的AI，才剛訓練了六週。

1億美元與一個叫「Fury」的AI

這家公司叫Scout AI，2024年由Coby Adcock與Collin Otis創立，自稱「國防前沿實驗室」。2026年4月，公司宣布完成由Align Ventures與Draper Associates領投的1億美元A輪融資，距離2025年1月的1,500萬美元種子輪不過一年多。

Scout已從DARPA、陸軍應用實驗室等國防部單位獲得總計1,100萬美元的技術開發合約，並是美軍在德州胡德堡訓練週期中採用的20家自主技術公司之一。

公司的核心是一個叫「Fury」的AI模型，採用Google DeepMind 2023年發布的「視覺語言行動模型（VLA）」技術——這是大型語言模型在機器人控制領域的延伸應用，同樣的技術路線也孕育了人形機器人公司Figure AI。Adcock正是Figure的董事會成員，其兄弟Brett Adcock是Figure的執行長。

CTO Otis這樣解釋VLA的優勢：「如果給你一個無人機遙控器，幾分鐘內你就能學會飛。你只是在把既有知識連接到幾個搖桿上。VLA的道理一樣，這就是為什麼它如此強大。」

從補給車到攻擊無人機：自主化的路線圖

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Scout的商業邏輯分兩個階段。

第一階段是後勤自動化：讓無人車輛承擔彈藥、飲水的前線補給，或在有人駕駛的卡車後方跟隨6至10輛自主車輛組成補給縱隊。這直接回應了現代戰場的核心痛點——人力消耗。曾在阿拉斯加黑暗中帶領補給縱隊的現役步兵軍官Brian Mathwich說，他當時多希望有自主車輛幫忙。

第二階段更具爭議性：自主攻擊。Scout正在開發一套系統，讓一組攻擊無人機由一架配備更強算力的「四分衛」平台統一指揮，搜索特定區域內的敵方目標——例如隱藏的坦克——並在可能無需人工確認的情況下發動攻擊。

對此，作戰團隊負責人、退役陸軍上尉Jay Adams的回應是：「熱追蹤飛彈和地雷用了幾十年了。問題從來不是武器本身，而是如何控制它。」Scout的無人機可以被設定為只攻擊特定地理範圍內的目標，也可以設定為必須經人類確認才能開火。

這場競賽，亞太地區如何解讀？

對華人世界而言，這則新聞有幾個值得細讀的層次。

技術擴散的速度：VLA技術從Google DeepMind發布到被應用於軍事訓練，不過三年。這個速度遠快於傳統武器系統的研發週期。中國解放軍同樣在積極推進「智能化作戰」概念，相關投入在近年國防預算中持續增加。雙方技術路線的趨同，意味著這不是單邊的軍備競賽，而是一場平行的加速。

台灣海峽的地緣脈絡：自主地面車輛和無人機群的組合，在島嶼防禦或登陸作戰場景中具有特殊意義。Scout的系統若在2027年隨第1騎兵師部署，其作戰概念將直接影響印太地區的軍事平衡評估。

民間科技的軍事轉用：Scout的核心競爭力來自民間AI技術——LLM、VLA、強化學習。這些技術在中國大陸、台灣、以色列同樣存在成熟的研發生態。防衛科技的門檻正在從「硬體製造能力」向「AI訓練能力」轉移，這對亞洲科技產業的戰略定位是一個根本性的重新定義。

投資人的邏輯：Draper Associates的創辦人Tim Draper是矽谷最知名的早期投資人之一，此次領投信號明確：防衛AI已成為主流創投賽道，不再是邊緣議題。這對台灣、以色列、南韓等有意發展防衛科技生態系的地區，既是參照也是壓力。