随着欧洲军队逐渐采用人工智能与无人机技术，一家获得北约支持的初创企业正在推出一套AI驱动的目标探测和筛选系统。这项技术可直接在小型无人机上运行，应用于侦察和打击任务。斯凯奥特系统（Scaleout Systems）成立于2018年，由瑞典乌普萨拉大学的研究人员创立，最初专注于在商用车辆上部署机器学习，但在俄乌战争爆发后，转向了防务领域。
公司联合创始人兼首席执行官安德烈亚斯·赫兰德表示，这项技术在当今全球局势中显得尤为重要。斯凯奥特未选用大型模型，而是采用轻量级模型，使其能在无人机及边缘计算设备上执行计算机视觉任务。这些模型需适配各种硬件，既可在小型嵌入式装置上运行，也可在高性能边缘工作站上计算。
到2025年，斯凯奥特将参与北约的创新加速器项目，推动“联邦空中侦察情报”计划，针对无人机及最终指挥部的边缘计算硬件进行机器学习模型的改造。即使无人机的摄像头和传感器不断收集战场数据，AI模型也能帮助无人机操作员进行目标识别，并选择性地向本地指挥所发送更新，以避免传输敏感的原始数据。 龙8头号玩家国际
指挥所的计算节点将整合新获得的战场信息，重新训练AI模型，随后把升级后的模型传输到各个边缘设备。赫兰德指出，特定环境下训练的模型如果直接放入不同环境使用，效果会受限。因此，能够在一次作战中开发多个新版本，并通过数据的持续学习和优化，才能维持作战优势。
采用这项技术，军用无人机可独立于中央服务器进行本地运算，避免了因数据中心受损而带来的风险。在电子战和干扰日益严重的现代战场上，这一技术显得尤为重要，许多乌克兰军用自杀式无人机已开始整合AI功能。
斯凯奥特还参与了由博福斯系统主导的ALMA项目，旨在开发低成本的自主无人机。根据斯凯奥特的展示，凭借AI技术，无人机能够自主识别威胁并给出地理坐标，整套系统无需外部计算便可实时操作。无人机可根据任务设定自动选择高优先级目标并实施打击，操作人员仍可对无人机进行控制，但无人机也可以在没有实时指令时自主完成任务。 龙8头号玩家国际
今年6月，斯凯奥特在瑞典的空军基地进行了技术测试，证明在前线与中央计算节点断开通信后，本地设备能够独立进行AI推理和学习。赫兰德解释，联邦学习架构使去中心化的AI模型能依托汇总数据继续学习，未来有望推广到更广泛的区域，实现北约成员国之间的协同合作。
