随着欧洲众多国家军队逐步融入人工智能和无人机技术以应对现代战争挑战，一家得到北约支持的初创企业正在为由AI驱动的目标探测与筛选系统的部署提供帮助。这套系统能够在小型无人机上独立运行，执行侦察与打击任务，根据相关报道，这类无人机可以利用AI模型实现战场上的自主目标识别和攻击。

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办。起初，该公司的主要业务包括在商用车辆上进行机器学习模型的训练和部署。然而，俄乌冲突爆发后，企业转向关注防务行业。联合创始人兼首席执行官安德烈亚斯·赫兰德（Andreas Hellander）指出：“乌克兰战争的爆发使我们意识到这种技术的重要性，它能让边缘设备的数据和传感器数据进行机器学习处理，从而帮助北约国家增强战略优势。”

斯凯奥特选择使用轻量级机器学习模型，而不是OpenAI或Anthropic的复杂大模型。这种模型能够在无人机硬件或前沿基地的计算设备上执行计算机视觉任务，赫兰德提到：“模型需要适应于前沿设备与边缘硬件，这些设备包括小型嵌入式装置和性能强大的边缘工作站。”

在2025年，斯凯奥特参与了北约的北大西洋防务创新加速器项目，推出了“联邦空中侦察情报”计划，致力于为无人机及其操作界面进行机器学习模型的改造。在作战中，无人机的摄像头和传感器持续收集周边环境数据，这一AI模型能够辅助操作人员进行目标识别，而系统则可以定期向本地指挥所推送不含敏感原始数据的更新信息。

指挥所的计算节点收集全新的战场数据，以便对AI模型进行再训练，并在时机成熟时将更新后的模型下发到各个边缘设备。赫兰德强调：“有些模型可能是在沙漠中训练的，直接应用于城市环境效果会大打折扣。如果在作战或者短时间内可以推出多版本的新模型，通过不断获得海量数据持续优化，这才是真正的作战优势。”

在实际演习中，军用无人机和各种终端设备能够运行本地AI模型，独立完成运算，无需持续与大型数据中心的中央服务器保持联系。这一创新方案适应了现代战争中电子战和通信干扰增加的环境风险，也减少了对中心服务器的依赖。

斯凯奥特已经为无人机研发了一个侦察监视系统的原型，成功在瑞典公开活动中展示。公司参与了博福斯BAE系统主导的ALMA项目，旨在开发低成本自主无人机。ALMA概念机型在2023年1月的瑞典演示会上首次亮相。

根据演示材料，ALMA无人机能够通过AI自主发现和识别潜在目标，并提供地理坐标，这一切通过机载计算单元实时完成，无需外部运算。无人机在执行任务时，会根据作战目标自动筛选优先攻击的目标，如一台装甲工程车，自主完成打击流程。

今年6月，斯凯奥特在瑞典乌普萨拉的空军基地成功进行了技术测试，瑞典军方已获得许可使用该公司的主要软件平台。演示验证了即使在前沿基地的计算节点与斯凯奥特实验室的中央节点通信中断后，本地设备仍能独立进行AI推理和学习，一旦通信恢复，更新的模型也能够及时回传中央节点。赫兰德表示，这种联邦学习架构能够使去中心化的AI模型网络依靠汇总的数据持续学习，并未来有可能拓展至多个国家合作，形成更大范围的协同效应。