烏克蘭 DELTA 系統是什麼？前線影片怎麼練出 AI 無人機？

一名烏克蘭士兵單手舉起 STING 攔截無人機，放手，它往天上爬，去追一架俄軍無人機。

撞上之後，這次命中會錄進 DELTA 作戰系統，再由 Brave1 國防創新平台核實。對部隊來說，這段影片還換得到點數，點數換得到下一批無人機。

烏克蘭國防部 9 月 22 日公布，2026 年到目前為止，烏軍擊落逾 35 萬架俄軍無人機，每一次命中都在 DELTA 留有影片。DELTA 每天收進的戰場影像，也是一份 500 萬幀標註資料集的主要來源，用來訓練會自己找目標的 AI。9 月 25 日，英國成為第一個加入這個訓練平台的國際夥伴。

烏克蘭 2026 年擊落 35 萬架俄軍無人機，每一架都有影片。

無人系統部隊擊落的固定翼與多旋翼無人機逾 32 萬架。其中固定翼約 22 萬架，這類機在烏克蘭後方偵察、直接攻擊，或替打向民用目標的長程打擊修正落點；多旋翼約 10 萬架，是在前線找陣地、找裝備的小型機。另外，無人系統部隊、機動火力組（開車追無人機、用重機槍打的小隊）與陸軍航空隊合計擊落 3.1 萬架 Shahed 型自殺無人機。

單看 8 月一個月，多旋翼近 2.4 萬架，固定翼 3.5 萬架。

這些數字全部出自烏方同一套體系，目前沒有第三方能獨立核算。國防部的說法是每一筆都對應 DELTA 裡的一段影片。

烏克蘭無人機積分 ePoints：沒拍到就不算

士兵願意在戰場上多做一步上傳影片，靠的是一套積分制度。

烏克蘭國防部的「無人機軍團獎勵計畫」（官方叫 ePoints）會替經無人機影片確認的擊殺與擊毀發放點數，也獎勵偵察、機器人後勤與後送任務。部隊拿點數去國營的 Brave1 Market 平台換無人機、地面機器人與電子戰裝備。國防部長 Mykhailo Fedorov 4 月對外說明時，約 95% 的無人機部隊已經參加，2026 年頭幾個月用點數下的訂單就有 140 億格里夫納。到 9 月 25 日，部隊今年在這個平台上訂購的無人機累計逾 59 萬架，訂單量最大的一類正是攔截機。

計分項目也一直在加。原本只算無人機打擊，後來擴大到狙擊、陸軍航空隊的戰鬥任務，以及機動火力組擊落 Shahed。

DELTA 戰場管理系統每天收 7.5 萬路影像

影片的去處是 DELTA。它是烏克蘭國防部的戰場管理系統，前身是志工團體 Aerorozvidka 在 2010 年代發展的數位地圖工具，全面入侵後長成全軍共用的態勢感知平台（系統的來歷可參考本站〈烏克蘭戰場八堂課（中）〉）。

國防部 7 月底公布，部隊每個月在數位地圖上新增超過 800 萬個標記，系統每天承載逾 7.5 萬路影像串流，過去一年收進 82 萬份交戰結果回報，其中近 24 萬份是對敵方人員。光是 2026 年 6 月，部隊就在系統裡登錄逾 20 萬次無人機打擊，平均一天 6,600 次以上，月總量從 1 月的 105,798 次幾乎翻倍到 6 月的 200,218 次。

國防部說 2026 年初導入的 Mission Control 模組，讓無人機部隊不用再填紙本的任務報表，從連級到總參謀部看的是同一份即時資料。

Avengers AI 辨識 70% 目標，一台裝備 2.2 秒。

國防科技創新發展中心（DELTA 的開發團隊）建了一個叫 Avengers Labs 的平台，核心是逾 500 萬幀在戰場上蒐集、逐一標註過的影像，大部分直接來自 DELTA，而且持續補進新資料。標註的目標包括戰車、火砲、防空系統、步兵，以及 Shahed 與偵察無人機。

用這份資料訓練出來的自動目標偵測系統，已經裝進 DELTA 的即時影像模組 Vezha。國防部 8 月公布的數字是，它能即時認出影像中約 70% 的敵方裝備，日夜都能用，認出一台裝備只要 2.2 秒，每個月處理超過 10 萬路無人機影像（IISS 2026 年的無人機戰略報告也提過七成這個比例，見本站〈IISS 無人戰爭報告導讀〉）。

這些模型用在兩種最常見的任務上。一種是操作員先鎖定目標，無人機在最後一段自己修正航線撞上去，就算被電子干擾切斷通訊也能完成。另一種是指派無人機進入一個區域，自己找目標，再依任務設定行動。國防部強調選擇目標與攻擊的最終決定仍由操作員下。

8 月 10 日，國防部把 Avengers Labs 開放給烏克蘭國防廠商，讓他們用這批資料訓練自家模型。申請條件包括股東、實質受益人與經營層與俄國沒有關係，不在俄國持有事業，不在制裁名單上。到 9 月底，已有逾 30 家烏克蘭廠商在上面訓練，其中三項產品已經上戰場。

Avengers Labs 2026 年開放英國，資料為什麼不能下載？

9 月 25 日，英國成為 Avengers Labs 第一個國際夥伴。英國國防部的 Rapid AI Delivery 任務小組會用競標選出最多 12 家英國廠商，第一批徵求的是能讓無人系統在通訊中斷、或衛星導航受限時照樣運作的 AI 模型，長期優先發展無人機群彼此協同的模型。

英國廠商拿不到資料集本身，也不能下載。他們只能把模型送進 Avengers Labs 的封閉環境裡訓練與測試。影像經過匿名化，並延後一段時間才放進平台，避免暴露正在進行的作戰。選拔預計數週內完成，還要等烏方走完出口管制程序，廠商才能實際登入。

Defense News 的報導提到，烏克蘭過去就曾把戰場 AI 訓練資料分享給盟國，這次的新做法是讓外國直接使用它的機器學習訓練設施。

烏克蘭無人機經驗，台灣最難補的是實戰影片。

從烏克蘭今年公布的材料看，一架 AI 無人機上戰場之前，交戰要先錄影，影片要集中進 DELTA，影像要有人一幀一幀標註，標好的資料要放進封閉平台讓廠商訓練。

這幾個環節裡，台灣最難補的是影片本身。沒有經歷過實戰，就沒有真實戰場上雨天、夜間、偽裝與燒毀殘骸的畫面，AI 模型只能靠演習與模擬資料練。能提早做的是規則，從現在的演習與訓練開始，把每一次無人機任務的影像與結果用統一格式留存，並事先定好這批資料將來要開放給誰、用什麼條件開放。

本國廠商要和國防部簽授權協議、符合內閣第 310 號決議的條件，英國廠商的提案要同時過烏英兩國國防部的要求；在烏克蘭，誰能用這批戰場影像訓練 AI，由政府逐案決定。