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可以不知疲惫,也能不顾危险!我军后勤演练首现无人卡车运输分队
送交者: 员外 2026-07-29 18:32:09 于 [世界军事论坛]

文|向元烨


央视7台《正午国防军事》栏目近日首次展示了我军列装的具备无人驾驶能力的新型陕汽HMV3重型军用卡车的演练画面。从报道中可知,这些车辆都隶属于西藏军区保障部下属的部队,能够在没有驾驶员的情况下,自动按照规划路线,完成物资运输前送任务。

【无人驾驶状态下的陕汽HMV3】

【无人驾驶运输车队】

这表明了我国军用车辆装备,正向智能化、无人化转型,已经能够为高原复杂战场的后勤保障与机动作战注入全新动力。

此次亮相的具备无人驾驶能力的陕汽HMV3军卡,是在有人驾驶第三代重型战术军用车辆的基础上升级的智能化装备,其保留了原版车型8×8全轮驱动、全独立可调液气悬挂、V型防雷底盘及装甲座舱等主要设计,因此可适应高原、山地、泥泞、崎岖等复杂野战地形,且具备强悍的全域机动与战场防护能力,完全可满足高原边防高强度及高难度运输保障需求。

相较于传统有人驾驶版本,无人版车型则进行了针对性的智能化硬件改造,车头的顶部和四周搭载了多组高精度激光雷达和高清光学摄像头等全方位环境感知传感器,同时加装了军用高速数据传输天线、北斗高精度定位模块与自主运算控制单元,以此构建起了全方位、高精度的战场环境感知与智能决策系统。

【传统版本的陕汽HMV3】

通过这套智能化系统,该车型可实现预设路线自主行驶、战场动态避障、编队跟随行进、定点精确停靠等全流程无人操作功能,且无需人工驾驶干预,即可独立完成各类战场运输任务,以此彻底摆脱了传统军车对驾驶员的人力依赖。

在高原边防等特殊作战场景中,无人驾驶陕汽HMV3军卡的列装,也从根源上破解了传统后勤运输领域的诸多痛点。

高原地区海拔高、氧气稀薄、气候恶劣,常规人工长途驾驶运输容易引发指战员高原反应、体能透支、操作失误等问题,且长期高强度运输任务不仅消耗大量人力物力,还存在极高的安全风险。

而无人军卡的投入使用,彻底规避了高原恶劣环境对人员的身体影像,且无需休整、不惧怕极端天气,因此可24小时不间断执行运输任务,以此大幅提升了高原物资转运的持续性与稳定性。

同时,无人运输装备全面解放了后勤驾驶人力,使得原本投入物资运输的指战员可全部专注于一线作战,以此实现了人力资源的高效配置,进而有效提升了部队的整体作战效能。

而在保障场景中,无人陕汽HMV3军卡的战术优势则更为突出。现代战场火力覆盖范围正持续扩大,因此前沿补给通道容易面临敌方火力威胁,导致传统的有人运输任务存在较高的人员伤亡风险。

但无人军卡可深入敌方火力覆盖的高危地区,独立完成弹药、油料、生活物资、医疗用品的运输任务,同时可承担战场伤员后送、装备转运等高危后勤工作,且全程无需人员协同,以此从源头降低了前线后勤保障的人员伤亡概率。

此外,针对高原、戈壁、深山等地形复杂、道路艰险、人员通行困难的偏远驻防地区,无人军卡能够通过自主导航与自适应控制能力,灵活适应复杂路况,并完成物资补给,以此有效解决了偏远边防哨所补给难、保障难的问题。

【演练中的无人驾驶卡车车队】

而我国军用车辆智能化无人化进程能够快速推进,离不开国内成熟的民用自动驾驶技术技术。

经过多年市场化布局,我国民用自动驾驶技术已跻身世界领先行列,并形成了完整的技术研发、场景测试、量产应用产业链。

以国内头部车企的智能驾驶系统为代表的国产民用智驾技术,目前已实现多传感器融合感知、高精度环境建模、动态路径规划、极端场景自适应决策等重要功能,并可适配城市道路、高速路网、乡村山路等全场景复杂路况,且技术成熟度、可靠性及精确度均处于全球领先水平。

而成熟的民用自动驾驶技术,目前正在反哺军用车辆无人自动驾驶技术,以此大幅缩短了我国军用车辆无人驾驶技术的研发周期与成本。

在环境感知层面,民用领域普及的激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达多传感器融合技术,能够为军用无人车辆提供全方位、高精度的环境数据,以此提升了复杂地形下的障碍物识别、目标感知及路况判断能力。

【民用自动驾驶技术的相关硬件】

在智能决策层面,通过民用领域的人工智能、大数据、云计算技术积累,军用无人车辆可实现复杂地形环境下的自主避障、路线动态调整及编队协同行驶,由此具备了更强的环境适应能力与任务执行鲁棒性。

在网络保障层面,国内成熟的低延迟通信技术、网络安全防护技术,能够保障无人军车与指挥中心及各作战单元之间的实时数据互通与指令传输,以此构建了稳定安全的智能通信网络。

此外,完善的国内基础设施及良好的道路条件,也为军用自动驾驶技术的应用奠定了基础。经过长期建设,我国已建成覆盖全国、通达城乡、适配复杂地形的道路交通网络,且高精度北斗定位系统、全域通信网络早已实现全国覆盖,因此即便在高原、边疆等偏远地区,也能为自动驾驶的军用车辆提供稳定的定位与通信服务。

同时,民用自动驾驶领域积累的海量道路测试数据、场景应用经验,也能够持续优化军用无人车辆的算法模型,以进一步提升军用自动驾驶技术在复杂路况、极端天气及电磁干扰等特殊场景下的运行稳定性。

当前,我国军用车辆智能化无人化建设已取得阶段性成果,但在工程化应用领域仍面临部分技术挑战。

首先,战场环境相较于和平时期的后勤运输场景更为复杂极端,电磁干扰、地形突变、敌方伪装、突发敌情等不确定因素较多,这对无人车辆的技术可靠性、自主决策能力及网络安全防护水平提出了更高要求。

因此,如何进一步优化无人系统的战场自主决策算法,提升复杂突发场景的应急处置能力,强化无人装备的抗干扰、防入侵、防劫持安全能力,将是未来军用无人车辆技术升级的主要方向。


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