瑞典創投 Scaleout 展示自主攻擊無人機，以 NVIDIA Jetson Orin Nano 執行距離估測模型
為何重要
這項演示證明瞭高階 AI 能精確部署於低成本、邊緣運算的軍用載臺上，直接挑戰了現有的無人作戰規範。「人類剩餘控制權」的技術落實成為不同國家間的話題焦點。對技術開發者，這是邊緣運算與聯邦學習在即殺性軟體上成功落地的重要案例，證實了去中心化網路（如 TCVN）在極端環境下的可靠性。
- 瑞典 AI 初創 Scaleout Systems 利用 BAE Systems 研發的「巡邏彈藥」原型機，搭配 NVIDIA Jetson Orin Nano 執行 YOLOv8 Nano 物體偵測模型，完成零外部通訊的自主目標鎖定與攻擊。
- 系統要求目標延遲不超過 30ms，並在約 20m/s 的空速下維持 30 fps 的即時辨識率，偵察約 200 秒後即可在 320 秒內完成全任務。
- 技術架構採用 Scaleout Edge 與聯邦學習構建「戰術電腦視覺網路 (TCVN)」，地面節點具備獨立運作能力，即使斷線也能線上上推論與本地學習，展現電子戰抗幹擾性。
- 此計畫屬於北約 DIANA 加速器計畫的一部分（FEDAIR 專案），已獲 10 萬歐元開發資金，目前已取得官方授權進行部署測試。