乌克兰战场上，一幕奇特的景象正在蔓延。

原本军绿色的俄军卡玛斯和乌拉尔重型卡车，如今披着醒目的黑白斑马纹，从轮胎到车顶，全身上下一刷到底。这看起来像是某个行为艺术家的杰作，却是俄罗斯军队面对越来越凶猛的乌克兰AI无人机，祭出的最新生存手段。

这一策略的逻辑，要从一百多年前说起。

从潜艇到无人机，"眩目迷彩"穿越世纪再上战场

第一次世界大战时期“眩目迷彩”的目的并非远距离伪装舰船，而是使敌方难以判断其航向并进行精确瞄准。（维基共享资源）

1917年，英国战争画家诺曼·威尔金森为皇家海军设计了一套怪异的视觉方案：用高对比度的几何色块打破舰艇轮廓，让德国潜艇艇员在几秒钟内无法通过潜望镜准确判断目标的航速、航向和距离。这套被称为"眩目迷彩"（Dazzle Camouflage）的涂装并不是要藏住船，而是要在关键时刻制造视觉噪音，让鱼雷的瞄准计算失效。

一个世纪后，同样的思路被搬上了东欧的公路。俄军后勤卡车每天必须穿越的"克里米亚陆桥"和赫尔松占领区公路，已经成了乌克兰无人机的猎场。乌克兰装备的"大黄蜂"等中远程无人机搭载了机器视觉算法，能够自主识别、追踪并锁定地面车辆，即便遭受俄方电子战干扰，也能在断联状态下继续执行任务。

俄罗斯后勤卡车在这些公路上持续被击燃的画面，已经频繁出现在社交媒体上。电子战压制不住它们，高射机枪打不准它们，而防护网只能覆盖有限路段，无法保护绵延数百公里的补给线。在这样的绝境下，一桶油漆，成了莫斯科眼中的"应急处方"。

AI的软肋，比想象中更容易被利用

理解这一策略奏效的原因，需要了解机器视觉的工作原理。

的目标识别系统，本质上是一套在大量真实车辆图像上训练出来的神经网络模型。它学会了"一辆卡玛斯卡车长什么样"，然后在飞行中实时搜索匹配目标，并将识别结果推送给操作员或自主决策系统。当卡车外观被黑白斑马纹彻底改造后，算法产生的置信度可能无法达到触发攻击决策的阈值，目标就此"消失"在AI的视野里。

美国中央司令部首席技术官舒勒·摩尔在2024年的公开讲话中提过一个经典案例：在飞机翅膀上摆一圈旧轮胎，大量计算机视觉模型就会无法识别出那是一架飞机。俄军将战机停放在露天机场时覆盖废旧轮胎的做法，正是基于同样的思路，且已被美方证实有效。

斑马纹卡车不过是这一逻辑的地面版延伸。

但这个策略有几道明显的裂缝。首先，红外热成像对油漆免疫。发热的发动机不管外表涂什么颜色，在热成像摄像头面前一律无处遁形，而许多先进无人机同时搭载光学和红外双传感器。其次，AI可以快速迭代。一旦乌克兰的算法工程师收集到足够多的斑马纹卡车样本，重新训练模型不过是数天之内的事。届时，这种扎眼的涂装反而会成为一种"自动标记"，在战场上比军绿色车辆更容易被锁定。再者，人类操作员仍在回路中。很多无人机的最终攻击指令仍需人工确认，一名看到斑马纹军用车辆的乌克兰操作员，不会因为图案奇特就放弃攻击。

迷彩的进化，折射出一场全新的战争形态

这辆斑马纹卡车，是当前战场技术竞赛的一个缩影。

在俄乌冲突中，乌克兰已将AI无人机从遥控炸弹升级为具备一定自主能力的猎杀系统。赫尔辛格公司的HX-2等型号正在将机器视觉、电磁抗干扰和集群协同整合进廉价弹药，形成覆盖大片区域的"无人机猎场"。俄罗斯的对抗手段则呈现出一种低技术、高创意的特点：木头装甲、防护笼、"龟甲坦克"……再加上现在的斑马纹。

这条对抗路线成本低廉，响应迅速，但从根本上是被动的。每一项廉价反制手段的出现，都意味着对方的无人机已经对己方造成了切实的战场压力。

根据公开数据，2025年全年俄军超过70%的战斗损失来自无人机攻击，后勤车辆是其中损耗最大的目标类别之一。莫斯科不惜让补给车队顶着斑马纹上路，本身就说明乌克兰的AI打击已经渗透到了俄方后方纵深，令其无计可施。

斑马纹或许能在有限时间内迷惑部分AI算法，但它改变不了一个更深层的趋势：未来的战场，将属于那些能以最低成本持续猎杀高价值目标的自主系统。而迷彩，已经不再只是为了骗过人眼，而是必须骗过算法。

这场人类智慧与机器智能的猫鼠游戏，才刚刚开始。