当地时间2025-11-10,rrrrdhasjfbsdkigbjksrifsdlukbgjsab

韩国国防部近日宣布，将组建一支规模达50万人的无人机操作员队伍，旨在提升有人/无人协同作战能力。韩国媒体称，此举是韩国军方落实新一届政府国防政策、持续加强无人机等新型作战力量建设的重要举措。还有分析人士认为，该计划出台仓促，缺乏充分评估与系统筹划，具体实施情况仍有待观察。

采用分级组训模式

9月初，韩国国防部长安圭伯出席韩国陆军第36师团在江原道举行的“轻型无人机与反无人机专责部队”揭牌授旗仪式，并宣布大规模培训无人机操作员计划。该计划设定两大目标：一是未来5年内培养50万名具备无人机操作能力的“无人机战士”，使其可利用无人机执行战斗、执勤和后勤保障任务，为有人/无人协同作战体系构建与无人作战力量发展奠定基础；二是大规模引进商用无人机，借助民用资源充实军事力量，同时带动本土军工产业扩能提效。

为保障计划落地，韩国国防部将在2026财年预算中编列205亿韩元（约合1470万美元）。其中，约190亿韩元用于采购1.1万架低成本消耗型训练用轻型商用无人机，这些无人机将分发至陆军各常备部队及军事教育机构，确保班组单位至少配备一架训练用机；剩余15亿韩元作为专项培训经费，用于聘请军内外专业教官、编制训练教程和教学大纲等。此外，韩国还将建设覆盖三军的无人机训练场，并要求陆军各军级单位利用现有闲置设施设立培训机构。

作为试点单位，韩国陆军第36师团已抽调人员组建专项工作组，将在模拟实战环境中验证商用无人机的军事适用性，并采用分级组训模式。其中，初级操作手需操作5千克以下小型无人机累计超100小时，通过军队统一鉴定考核后领取上岗证；中级操作手需满足文化程度、操作年限、任职岗位及任务经历等要求，并在韩国国防部联合韩国航空大学开设的“无人机战术指挥班”接受系统培训；高级操作手将被派往外国军校进修。值得注意的是，计划提及的50万名“无人机战士”主要指具备初级操作手资质的人员，第36师团需在试点阶段确立培训方法及初、中级操作手鉴定考核标准。

强化产业与技术支撑

韩国陆军第36师团指挥官将此次试点称为“新型作战力量布局的关键落子”。与大规模培训无人机操作员计划同步推进的，还有韩军多支无人作战力量的筹建工作，包括组建陆军和海军陆战队无人防空部队、海军无人水面舰艇部队、空军智能化防空管制部队，同时在国内12处人工智能专用训练场内增设无人机靶场和试验场。与之相配套，韩国国防部直属的无人机作战司令部将进一步充实力量，实现指挥、侦察、训练与作战的闭环管理。该司令部于2023年组建，主要负责统筹韩军无人机战斗与训练。

在产业支撑方面，韩国政府推动商业资源与军工技术协同发展。韩国国防科学研究所已完成现役主力“鸢”型无人机的技术升级，将其续航时间从2小时延长至5小时；韩华系统公司等军工企业也与国防部签署协议，承诺将无人机零部件国产化率从60%提升至80%，同时攻克芯片与导航系统等研发难题。此外，韩国政府计划整合军方与商业信息系统相关机构，推进人工智能算法、全域数据网络等新项目研发。

计划仓促引发担忧

韩国媒体称，此次大规模培训无人机操作员计划是在李在明政府履新百日之际公布，凸显新政府对新型作战领域军备建设的重视。近段时间以来，韩国已多次开展新型导弹试射，推进新一代P-8A反潜机和“宙斯盾”舰的列装运用，意在通过展示军事实力凝聚士气。

然而，部分评论认为该计划决策时间较短，未经过充分论证，出台略显仓促。从投入与实效看，项目整体花费较高，但按“覆盖全员”要求测算，每名士兵年均训练时长不足4小时。首次试点训练中，20名士兵轮流操作一架无人机，部分人员仅完成指南针校准便结束课程，训练效果受到质疑。

在信息时代的浪潮中，互联网的普及带来了前所未有的便利，但随之而来的网络内容管理问题也日益严重。特别是在社交媒体、视频平臺等内容丰富的场景中，如何保障用户的浏览体验，避免不良信息的传播，成為了网络安全中的一项重大挑战。尤其是青少年群体的网络使用日益频繁，他们的世界充满了各种诱惑，而其中不乏低俗、恶俗乃至违法的内容，這不仅危害他们的身心健康，也为社会带来了一定的负面影响。

为了应对这些挑战，鉴黄技術应运而生，成为了守护网络安全的一道隐形卫士。所谓“鉴黄”，是指通过一系列技術手段，识别和过滤网络中包含淫秽、色情等不良信息的过程。这一技术不仅是对不良内容的防控措施，更是对整个互联网生态的一种保护。

1.鉴黄技术的演进

最初，鉴黄技术主要依赖人工审核，依靠大量的内容审查員通过人工的方式对上传的图片、视频以及文本等内容进行审核。虽然这种方式在某些情况下能够保证较為精准的结果，但随着互联网用户的日益增多，上传的内容数量也呈指数級增長，人工审核显得力不从心，且效率低下，容易导致错误判定或者漏审问题。

随着人工智能技术的发展，鉴黄技术開始逐步引入机器学习和深度学习算法，通过训练模型来自动化识别不良信息。深度学习算法能够通过对大量样本数据的训练，自动识别图像、视频和文字中的色情、暴力、恶俗等内容，大大提高了内容审核的效率和准确性。通过這种方式，鉴黄技術不仅解决了人工审核的效率问题，还能做到24小时全天候监控，确保网络环境的清朗。

2.鉴黄技术的工作原理

鉴黄技术究竟是如何工作的呢？它依赖于多种先进的技术手段，主要包括图像识别、文本分析、视频处理等多个领域的结合。

图像识别技术：通过深度学习的算法，模型能够识别图片中的不良内容。例如，识别裸露部位、淫秽图案等，并结合图像的上下文信息进行准确的判断。当前，图像识别技术已经能够在不同的场景下进行精准判断，即便是一些经过特殊处理的图片，如恶搞或者加了马赛克的图像，也能够被有效识别。

视频分析技术：视频内容的鉴黄更加復杂，因为它不仅包括图像的内容，还涉及到声音、字幕以及场景的转换等。视频鉴黄技术结合了图像识别、聲音分析和时序数据处理等多种手段，能够准确分析视频中的每一帧，识别其中的违法违规内容。

文本分析技术：文字内容的鉴黄则更加注重语义分析，识别文本中的低俗、恶俗语言、骚扰信息以及其他有害言论。通过自然語言处理技术，模型能够理解句子的上下文，并结合语法结构判断是否符合不良内容的标准。

这些技術的结合，使得鉴黄过程能够在短时间内高效且准确地完成，大大提高了互联网内容管理的能力。

3.鉴黄技术的应用场景

鉴黄技术的应用场景非常广泛，几乎涵盖了互联网的各个领域。在社交媒体平台上，它可以实时监控用户上传的图片和视频，自动识别其中的违规内容，及时进行删除或屏蔽，确保平台上的内容符合道德和法律规范。在直播平台，鉴黄技術能够对主播的直播内容进行实时监控，防止淫秽内容的传播。在短视频平台上，鉴黄技術同样能够快速识别和处理低俗恶俗视频，避免其对青少年观众造成不良影响。

鉴黄技术还被广泛应用于搜索引擎、电子商务网站、在线教育平台等多个行業，通过过滤不良信息，保护用户的网络安全，维护良好的网络环境。

4.鉴黄技術的挑战与未来发展

尽管鉴黄技术在许多领域取得了显著的成效，但它依然面临着一些挑战。技術本身的局限性导致了对某些复杂场景的判断不够精准。例如，在一些恶俗视频或者隐晦的色情内容中，算法可能會出现误判或漏判的情况。网络内容的创作形式越来越丰富，用户上传的内容也愈加复杂和多样化，传统的鉴黄技术可能難以应对一些新型的、不易识别的违法信息。

未来，随着技术的不断进步，鉴黄技术将不断走向智能化和精准化。人工智能与大数据分析的结合，将使得鉴黄技术的准确性大幅提升。在这一过程中，深度学習、图像识别、自然语言处理等多项技术的不断迭代，将有助于更好地應对网络内容的复杂性和多变性。

未来的鉴黄技術将不仅仅局限于自动识别和屏蔽不良信息，还可能通过多层次的网络治理机制，构建更加健康、安全的网络环境。用户的行为数据分析、社交网络中的舆情监测以及个性化的内容过滤将成为未来技术发展的重要方向。

5.社会责任与道德规范

虽然鉴黄技术的发展为网络空间的治理提供了有力工具，但技术本身并非万能，真正的网络环境治理还需要社会各方共同努力。作為网络平台的运营者，除了依靠技術手段过滤不良内容，还需要建立一套完善的道德规范和法律框架，做到从根本上减少恶劣信息的產生与传播。鉴黄技术的發展需要尊重用户的隐私权，避免过度监控和不必要的信息泄露。

对于用户而言，也应当增强自我保护意识，理性看待和使用网络，遵守法律法规，避免传播不良信息。只有全社会共同參与，网络空间才能真正成为一个健康、和谐、清朗的地方。

鉴黄技术作为网络安全的关键环节，已逐步发展成为互联网治理中的重要一环。从最初的人工审核到如今的智能化自动化审核，技术的进步不断提高了内容审核的效率和准确性。随着技術的不断发展，鉴黄技术将在未来發挥更大的作用，为我们创造一个更加安全、清朗的网络环境。而在这个过程中，社会责任与道德规范同样不可忽视，只有大家共同努力，才能确保网络的健康發展，真正守护我们的数字世界。

韩国多家智库还指出技术瓶颈风险。首尔国立大学国防研究所等机构认为，韩军现役无人机的图像处理芯片仍依赖进口，尚未掌握具备自主知识产权的抗干扰数据链，这些技术难题短期内难以突破，可能导致商用无人机在战场生存率不足30%。今年8月，韩国国产重型无人机与引进的F-35A战斗机开展协同训练时，曾出现数据链不兼容问题，暴露出该国有人/无人系统协同作战面临技术障碍。

图片来源：人民网记者 余非 摄

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