01 AI 視覺自主制導

末端階段不依賴 GPS,透過機載視覺處理器自主識別、鎖定和追蹤目標。在電子戰環境下,這一能力尤為關鍵——GPS 干擾是常態,依賴衛星導航的攔截系統在實戰中會迅速失效。

  • 抗干擾末端制導
  • 操作員僅需確認目標
  • 降低人力門檻

02 蜂群協同演算法

JZ-Hive 系統可同時調度最多 48 架攔截器,自動進行目標分配、威脅優先級排序和飽和攔截路徑規劃。操作員僅需確認目標,系統自主完成後續攔截任務。

  • 自動目標分配
  • AI 威脅優先級排序
  • 飽和蜂群攔截

03 低成本工程能力

採用 3D 列印模組化機身設計,減少零部件數量,降低裝配複雜度。結合商用級感測器而非昂貴的軍用規格組件,規模量產後的單機成本可進一步壓縮至 2 萬元以下。

  • 3D 列印模組化機身
  • 商用級感測器
  • 量產成本 < 2 萬元

04 實戰數據飛輪

每一次攔截都會產生數據回流,用於 AI 模型的持續迭代。實戰數據越多,系統越智慧,形成「數據—演算法—效能」的正向循環。這是 Kestrel Eye 最重要的長期壁壘。

  • AI 模型持續迭代
  • 實戰驗證演算法
  • 領先新進入者 18–24 個月

成本對比

用一枚導彈的預算,攔截一百架來襲無人機

維度傳統防空導彈Kestrel Eye
單發成本70 萬元+約 3.5 萬元
附帶損傷極低(純動能)
復用性不可部分型號可回收
部署門檻單兵可操作
飽和應對彈藥有限蜂群協同

現場驗證技術

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