01 AI 视觉自主制导

末端阶段不依赖 GPS,通过机载视觉处理器自主识别、锁定和追踪目标。在电子战环境下,这一能力尤为关键——GPS 干扰是常态,依赖卫星导航的拦截系统在实战中会迅速失效。

  • 抗干扰末端制导
  • 操作员仅需确认目标
  • 降低人力门槛

02 蜂群协同算法

JZ-Hive 系统可同时调度最多 48 架拦截器,自动进行目标分配、威胁优先级排序和饱和拦截路径规划。操作员仅需确认目标,系统自主完成后续拦截任务。

  • 自动目标分配
  • AI 威胁优先级排序
  • 饱和蜂群拦截

03 低成本工程能力

采用 3D 打印模块化机身设计,减少零部件数量,降低装配复杂度。结合商用级传感器而非昂贵的军用规格组件,规模化量产后的单机成本可进一步压缩至 2 万元以下。

  • 3D 打印模块化机身
  • 商用级传感器
  • 量产成本 < 2 万元

04 实战数据飞轮

每一次拦截都会产生数据回流,用于 AI 模型的持续迭代。实战数据越多,系统越智能,形成“数据—算法—性能”的正向循环。这是 Kestrel Eye 最重要的长期壁垒。

  • AI 模型持续迭代
  • 实战验证算法
  • 领先新进入者 18–24 个月

成本对比

用一枚导弹的预算,拦截一百架来袭无人机

维度传统防空导弹Kestrel Eye
单发成本70 万元+约 3.5 万元
附带损伤极低(纯动能)
复用性不可部分型号可回收
部署门槛单兵可操作
饱和应对弹药有限蜂群协同

现场验证技术

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