地面車
」 美國
直升機盤旋、黑車包圍 ICE重兵突襲德州比特幣礦場「中國籍員工遭逮」
美國德州派奧特（Pyote, Texas）一座名為Lonestar Dream的比特幣礦場，在9月29日清晨遭到聯邦多部門突襲，行動焦點鎖定場內由比特大陸（Bitmain）關聯公司ADW Tech經營的ASIC維修中心。現場目擊者回憶，當時先看到移民與海關執法局（Immigrations and Customs Enforcement，ICE）直升機盤旋，隨後一列黑色Tahoes車隊開進園區，武裝人員迅速進駐並開始盤查員工身分。有人形容情境是「直升機、狙擊手、持槍人員」齊現，氣氛極度緊張。根據《Blockspace Media》報導，此次行動由ICE主導，並有聯邦調查局（Federal Bureau of Investigations，FBI）、國土安全調查局（Homeland Security Investigations，HSI）、德州公共安全部（Texas Department of Public Safety，DPS）以及美國海關與邊境保護局（U.S. Customs and Border Protection，CBP）協同參與。突襲過程中，維修中心共有12至13名員工被帶走，約占部門人力的一半，主要為中國籍員工，其中多人簽證逾期。派奧特及整個西德州向來是美國比特幣挖礦重鎮，Genesis Digital Assets營運的195兆瓦礦場並未成為目標；而Lonestar Dream原為Poolin出售的約30兆瓦設施，維修由ADW Tech承攬。報導中提到，ADW Tech是比特大陸的承包商，也是螞蟻礦機（Antminer）認證維修商。對於外界置評請求，ICE與ADW Tech目前皆未回應。事實上，這並非獨立個案。早在2024年底，CBP已在入境口岸不定期扣留並查扣進口ASIC礦機，部分設備以倉儲名義長期盤點數月，公司須自行負擔費用，卻未獲明確說明標準。直到2025年第一季末與第二季初，部分貨物才逐步放行。官方理由是檢查控制板上是否含有來自Sophgo的受限AI晶片。Sophgo與比特大陸CEO詹克團（Micree Zhan）存在關聯，美國商務部正調查是否觸及制裁規範。現場員工透露，執法人員當天不斷詢問「誰負責這個？誰負責那個？」等引導式問題，並同步清點維修據點的人員與設備配置。據了解，當天早班開始不久，就有人注意到空中有ICE直升機，隨後地面車隊立即完成封控。多方消息顯示，此次行動針對的是維修鏈條而非礦場運維主體，派奧特區其他大型礦場並未受波及。《動區動趨》後續指出，去年底CBP強化針對礦機的「戰略性審查」是政策背景之一。報導稱，執法人員的重點落在受管制零件與控制板，將這次雷霆行動視為國安體系對高風險零組件的延伸檢視。不過，相關部會與執法單位至今仍未發布進一步正式說明。Lonestar Dream礦場維修據點由ADW Tech提供服務，與Poolin當初出售場址的交易安排同步存在。派奧特地區礦業規模龐大，Genesis Digital Assets的195兆瓦設施長年運轉，Lonestar Dream約30兆瓦的容量同樣是地方能源重要用戶。此次行動後，園區人員在證件檢核過程中，部分因無法出示合格證件遭帶離。消息人士指出「ICE把所有中國籍員工都帶走了。」至於2024年底至2025年上半年間CBP對ASIC礦機的處置，企業普遍反映包括「扣留時間過長」、「倉儲成本過高」、「缺乏說明」等問題。同時，外界焦點仍落在控制板零件來源與合規審查，尤其是與Sophgo相關AI晶片是否違反出口限制。到目前為止，此次行動涉及礦場運作、維修服務與進口設備檢查三條線交織，但官方尚未給出統一定性。
AI戰車悄登俄羅斯邊境 美軍無人駕駛補給車「自己跑全場」
美國陸軍在7月於喬治亞（Georgia）瓦濟亞尼（Vaziani）進行軍事演習時，首度測試一款完全由人工智慧操控的地面無人車ULTRA，地點距離俄羅斯邊境僅約160公里，引發外界高度關注。這輛外型接近一般汽車、具備全地形驅動能力的無人車，在演訓中負責為部隊運送補給，美軍指出未來ULTRA的應用場景可能更廣，包括傷患後送、反無人機作戰甚至戰場整備。根據《404 Media》報導，ULTRA由美國西雅圖（Seattle）公司Overland AI研發，車上搭載該公司開發的OverDrive人工智慧系統，可在戰場中完全由AI進行自主駕駛，不須人為操控。Overland AI成立於2022年，以開發地面無人車AI導航技術為主，技術長芬克（Jon Fink）曾在國防展示會中示範，車輛即便沒有通訊支援或詳細地圖，也能依據現場環境自行做出路徑決策，強調該技術特別適用於GPS訊號不穩的戰場環境。演訓實測畫面中顯示，只需操作員在地圖上設定幾個任務點，車輛便能全自動完成任務。芬克強調，他並未使用衛星圖資來輔助AI任務規劃，因為在實戰中地形會迅速改變，過時的資訊恐導致錯誤判斷。芬克補充說明，車輛會依據地形主動調整速度與行進路線，全程由AI即時運算決策，這可減少與操作員的通訊需求，進一步降低人員暴露風險。戰略與國際研究中心（Center for Strategic and International Studies）無人機專家班德特（Samuel Bendett）表示，這項技術其實是長達十多年持續研發的結果，並非突然出現的新概念。他指出，地面無人車相較空中無人機更容易受到通訊干擾與物理破壞，因此AI自主導航能力是未來技術發展的關鍵突破。班德特也提到，這類UGV（無人地面車輛）最初主要用於後勤補給，近年也逐步導入傷患後送，若再結合武器系統，甚至可投入戰場執行攻擊任務。儘管技術進展快速，但讓機器具備作戰決策能力仍存有道德爭議。聯合國秘書長古特瑞斯（António Guterres）曾明確反對自主武器，直言這樣的系統「在道德上令人厭惡」。近期在加薩（Gaza）戰爭中，以色列也傳出曾使用OpenAI與Microsoft的AI系統協助目標選定，據情報來源透露，AI所提供的結果在某些情況下甚至直接成為人類決策依據。目前，Overland AI的OverDrive系統仍僅應用於導航用途，但已被視為該領域的領先技術之一。班德特進一步指出，如果AI能如人類一般具備直覺式判斷與臨場反應，那將是無人地面作戰平台最終極的目標，也將徹底改變未來戰爭的樣貌。
烏克蘭「蛛網行動」關鍵助力 竟是18年前地下室的「開源軟體」
烏克蘭近日發動一場破壞力驚人的無人機攻擊「蛛網行動」（Operation Spider Web），成功摧毀俄羅斯境內三個主要空軍基地中多架戰略長程轟炸機，這起事件的背後最大的助力，竟然是一套18年前誕生於地下室的開源無人機自動駕駛系統「ArduPilot」。根據《404media》報導指出，「蛛網行動」事由烏克蘭安全局（Security Services of Ukraine，SBU）主導，籌備期長達一年半，動用117架無人機與對應操控員，跨越俄羅斯境內三個時區同時執行，成為俄烏戰爭中最具協調性與技術性的攻擊之一。這些無人機在1日白天先後對俄羅斯的貝拉亞（Belaya）、奧列尼亞（Olenya）和伊萬諾沃（Ivanovo）空軍基地展開攻擊。根據烏克蘭總統澤倫斯基（Volodymyr Zelensky）在Telegram上說明，這些基地部署的戰略巡弋飛彈的飛機中，有34%遭到摧毀，而發動此次攻擊的據點就位於一座俄羅斯情報總部對面。澤倫斯基還強調，所有參與人員在任務執行前已安全撤離俄境。報導中提到，這些小型無人機內部搭載的飛行控制系統是ArduPilot。該系統是2007年時由《WIRED》前總編輯安德森（Chris Anderson）所撰寫，最初以樂高零件與Arduino板子組裝而成。後續安德森與穆尼奧斯（Jordi Muñoz）共同成立3DR公司，並於2009年釋出第一個版本的ArduPilot，後來兩人還與肖特（Jason Short）等人進一步擴展其應用範圍。如今，這套開源軟體可支援多旋翼、直升機、固定翼飛機、地面車輛、潛艇與水面船隻，並被全球專業與業餘開發者持續改進。ArduPilot官網指出，該系統主要用於救援、測繪、水下探索與農業機器，未特別標明軍事用途，但2023年的網站分析顯示，ArduPilot在烏克蘭與俄羅斯都極為受歡迎。儘管官方不鼓勵武器化使用，軟體為開源形式，任何人都可下載、修改並自由部署。其行為準則強調開發者應避免在明知的情況下促進武器化行為，不過實際限制能力有限。烏克蘭蛛網行動所使用之無人機操作介面。（圖／翻攝自Telegram）SBU聲稱，他們將裝載爆炸物的四旋翼無人機隱藏於貨櫃與棚架中，以卡車形式運送至俄羅斯境內指定地點。當接獲發動訊號時，卡車上的棚架屋頂自動打開，無人機起飛執行任務。這些無人機不僅能抵達遠端基地，還能在干擾環境中穩定飛行，這部分歸功於ArduPilot的穩定模式與盤旋功能，即使GPS被俄方干擾，仍能保有控制力。部分Telegram頻道的影片畫面，也顯示無人機介面確實與ArduPilot系統一致。除了GPS外，這些無人機並未使用Starlink作為通訊工具，而是透過連接簡易調製解調器與樹梅派主機板的方式，搭配俄羅斯本地行動網路與烏克蘭遠端操控員通訊，這種架構大幅降低延遲，提高精準打擊效率。與俄方曾部署、名為「芭芭雅嘎」（Baba Yaga）的巨型無人機不同，這次「蜘蛛網行動」所使用的無人機體型更小，成本更低，甚至可由個人或小型單位組裝。烏克蘭這場攻擊也讓全球重新關注廉價無人機與開源軟體在現代戰爭中的非對稱性優勢。烏克蘭透過不到數百美元的無人機與免費軟體，就摧毀俄羅斯價值數百萬美元的軍事資產，證明技術與創新能顛覆傳統軍事優勢。「蛛網行動」使用ArduPilot的消息曝光後，創立者安德森在LinkedIn留言表示震驚「那是ArduPilot，是18年前從我地下室誕生的，太瘋狂了。」安德森也在社群平台X上標註共同創辦人穆尼奧斯、肖特（Jason Short），分享一段攻擊畫面，感嘆表示「我從來沒想過會看到這種結果。」肖特則回應表示，他原本只想打造能飛的機器人，從未想過這些無人機會有一天被用來摧毀俄羅斯的一半戰略轟炸機機隊。ArduPilot的現任開發者雖未公開接受媒體訪問，但有匿名開發者在Reddit子版面 /r/ArduPilot中表示，團隊了解這種軍事用途的存在「這不是第一次，或許也不會是最後一次。」該名開發者強調，開發團隊不會對任何立場發表評論，專注目標仍是「打造最可靠的工具，讓用戶安全操作各類載具」，其餘政治或道德問題則交由聯合國或其他機構判斷與處理。此外，他還附上ArduPilot專案的行為準則，當中明言開發者會「嘗試不在明知的情況下支持或促進ArduPilot系統的武器化」，但由於ArduPilot為完全開源的系統，無法實質限制使用者的最終用途。烏克蘭蛛網行動所使用之無人機操作介面。（圖／翻攝自Telegram）在美國，類似的無人機開發也逐漸成為關注焦點，AeroVironment的Switchblade彈藥與Anduril公司的Anvil自動駕駛四旋翼無人機系統，都被國防部門採購。不過相較之下，這兩者的成本還是遠高於烏克蘭現行方案，ArduPilot展現出極強的性價比與戰術靈活性。國際政策中心的無人機專家阿瑟頓（Kelsey Atherton）表示，開源軟體與廉價硬體組成的無人機，不但具備韌性與成本優勢，還能快速調整與複製。阿瑟頓也批評俄軍的轟炸機部署策略過於保守「那批戰略轟炸機30年來一直停放在露天機場，大家都知道它們在哪裡，最該檢討的其實是沒有建機庫的軍方。」
快訊／日本航空2客機擦撞 緊急停飛
日本航空一架客機於當地時間23日上午7時30分左右，與另一架地面上的日本航空客機發生擦撞，所幸無人受傷。至於詳細情形，日本航空及當局正在調查。根據《讀賣新聞》報導，一架從羽田飛往新千歲的日本航空客機於當地時間23日上午7時30分左右，其機翼擦撞另一架正在準備中的日本航空客機。據了解，飛往新千歲的航班上載有含乘客及機組人員共328名。所幸無人傷亡，目前客機已停飛進行檢查，兩架客機均為空中巴士A350-900，由地面車輛牽引，日本國土交通省和日航正在詳細調查此事。
又是日航與海上保安廳！羽田機場再傳碰撞事故 地面車與機翼發生碰撞毀損「飛機無法起飛」
日本東京羽田機場於2日發生日本航空（JAL）與海上保安廳巡邏機在跑道擦撞事故，造成巡邏機上5人罹難、1人重傷，而日航379人全數成功撤離，但其中有15名乘客受傷。而目前有消息指出，羽田機場再次發生飛機碰撞意外，而這次肇事的主角，還是日本航空與海上保安廳。根據《讀賣新聞》報導指出，整起事件發生於4日6點左右，當時在B跑道中間附近的停機坪，海上保安廳飛機LAJ501與日本航空的地面作業車發生碰撞。但好在當時並沒有人員在飛機上，因此也沒有造成任何人員傷亡。有相關人士表示，好在當時海上保安廳的飛機並沒有飛行計畫，目前也正在確認機翼破損情況，至於要何時才能恢復正常飛行尚不得而知。目前國土交通省將此事故定調為機場限制區域內的事故，已經展開調查中。報導中指出，由於LAJ501配備了高性能的雷達與紅外線探測裝置，也可以進行日本到美國長距離的飛行任務，因此日本海上保安廳於2005年起，就在羽田機場停放了2台LAJ501，以便隨時起飛執行任務用。
美國西部「1天內氣溫急降50度」 超罕見5月雪當地人也傻眼
美國中西部科羅拉多州近日遭遇詭異氣候侵襲，19日出現華氏88度（約攝氏31度）罕見高溫後，氣溫就在短短24小時內暴跌至33度（攝氏0.56度），並引來近乎瘋狂的恐怖降雪，一度造成多達22萬戶停電，積雪最厚甚至達到18.6英吋（約47.24公分）深。（圖／翻攝自推特）綜合外媒報導，科羅拉多州日前罕見降下5月雪，強勁的暴風雪造成各地雪災頻傳，其中阿斯彭斯普林斯 (Aspen Springs)積雪厚度更高達47.24公分深，而大量降雪與暴風雨，也壓垮或吹斷供電設施和電線，一度導致高達22萬用戶停電，令各家電力公司的維修人員疲於奔命，且截至當地時間21日，仍有5萬戶在等待搶修。這場大雪也造成地面車禍頻傳、空中上百架航班取消，雖然當地最近一次5月雪發生在1975年，但從未有飆出華氏88度高溫再急降50度以上的先例，且光是空軍學院一帶，就在一夜之間降下10英寸（約25.4公分）的降雪。而這波造成氣溫狂降和大雪的冷鋒20日向東蔓延後，也造成密西根州出現罕見的龍捲風災情，並導致2人死亡、40多人受傷的慘劇。（圖／翻攝自推特）此外，這波異常氣候不只出現在中西部，美國東北部及南部都出現罕見高溫，其中紐約市多處都極可能出現破紀錄高溫。美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）的年度報告就指出，美國去年因極端氣候遭受超過1,000億美元（約新台幣29兆元）的經濟損失。