The following article is from 707 的爬虫之家 Author 炮霸 707
其实早在八九年前，就有在某型国产坦克上验证头戴式的 VR/AR 显示器的传闻，然后在去年的九三阅兵上，我们就看见了百式坦克的乘员带着 AR（现实增强）眼镜的画面。
然而在前段时间央视百式坦克的视频中，大家又没有看到乘员戴这个眼镜。于是就有人觉得什么百式坦克又减配了，balabala ……
其实吧，戴不戴 AR 眼镜并不能说明百式坦克是否减配，因为支持 AR 眼镜的硬件基础已经在那里了，大把的成本已经花出去了，然后没戴 AR 眼镜就成了减配？
AR 眼镜的前提有赖于 See-Through Armor 技术，为了写文章的方便，本炮霸姑且将其翻译成"穿甲透视"。穿甲透视技术让坦克车组乘员在舱盖关闭的状态下，看到车外的全景。只有先解决了看到全景的问题，才好在应用层去搞现实增强，给车组乘员以提示。
穿甲透视技术，其实大家搞的都很早。早在 2018 年的时候，其实我们就在珠海航展展出了类似的东西。对于大部分来说，看见南集团的那个长得不太帅的试验车，大部分人的注意力都在那门埋头 40 炮上，但是没多少人注意在其炮塔的旋转云台观瞄上还有一圈 360 度的摄像头。
现在说国产的东西说多了不合适，我们还是通过国外同行的东西来讲一下这个科幻的 AR 眼镜的技术基础，现代坦克装甲车辆的穿甲透视技术。
我猜在这里肯定有人说我标题党啊，挂羊头卖狗肉什么的，没啥料故弄玄虚什么的……本来嘛，在公众号里就不应是个有料的地方。在这里能聊一些拆解现实事物的方法，就很可以了。聊什么料，嫌自己死的不够快么？昨天最那啥的消息就是某杂志因为聊国产聊多了，然后一堆杂志跟着整改。
闲话少说，开始今天的正文。
在本届萨托利之上，以色列埃尔比特、西班牙因德拉、德国亨索尔特、德国莱茵金属等厂商各自拿出了头盔式或数字显示方案。基本上这个穿甲透视技术从最初的概念验证走到实战部署，前后差不多用了十年。
以色列埃尔比特系统公司的 IronVision 算得上这一产品类别的起点。它的技术底子来自埃尔比特为固定翼和旋翼飞机做的航空头盔显示，后来才搬到陆地装甲平台上。系统用 360 度全景摄像头阵列采集画面，以低延迟彩色视频传到乘员头盔显示器里，闭舱状态下也能把车外环境看全。IronVision 集成了 C4I（指挥、控制、通信、计算机与情报）系统，能在视野里叠加友军和敌军位置标注，支持"猎 - 歼"和"歼 - 歼"两种操作模式，人员目标检测距离做到 300 米。这套系统 2016 年在 Eurosatory 首次亮相，也是行业里第一款商业化的穿甲透视头盔。到了 EUROSATORY 2026，法国政府限定以色列国防公司只能展示防空和导弹防御产品，埃尔比特的展位因为 IronVision 被归到"防御性"系统里，反而保留了下来。
低延迟是 IronVision 最难做的一环，靠的是端到端优化。视频信号从采集到显示的总延迟要压在 20 到 40 毫秒以内，一旦超过这个阈值，乘员转头时画面就会"拖尾"，人容易眩晕。摄像头用的是全局快门 CMOS 传感器，可以避开卷帘快门在运动时产生的图像畸变；视频传输走车规级串行器 / 解串器协议，单链路带宽做到数吉比特每秒，高分辨率无损传输没问题；头盔显示器用 OLED 微显示器，响应时间不到 0.1 毫秒。头部姿态跟踪有两条技术路线。磁性跟踪靠车体磁场源和头盔磁传感器解算姿态，好处是不受视线遮挡影响；光学跟踪用车体红外 LED 阵列配合头盔红外摄像头定位，精度更高，但视线不能被挡住。
把航空头盔搬到陆地装甲平台上，有两件事特别难办。一件是振动环境对不上。装甲车辆越野时的振动强度和频谱复杂度远高于飞行环境，显示器光学组件的机械稳定性、惯性传感器的抗振性能都得做得更苛刻。另一件是舱内空间太紧。装甲车内部本来就紧凑，头盔显示器还得让乘员在穿戴防弹头盔和核生化防护服的情况下戴着舒服，重量、重心平衡、散热哪一项都是设计难点。好在埃尔比特做 X-Sight 等航空头盔显示器已经迭代多轮，光学设计、姿态跟踪、人机工程方面的经验可以直接拿来用，这才把 IronVision 搬到了陆地平台上。
因德拉集团的 See-Through 360 度 Vision Goggles 走的是另一条路。这套系统第一次在国际防务展上公开，是和 8 × 8 "飞龙"步兵战车一起亮相的，把实时视觉投影和 IndraMind 主权智能平台融在了一起。系统会实时分析图像序列，自动检测、识别人员和车辆目标，区分友军敌军，再评估威胁等级和伏击风险。到了城市作战场景，乘员不仅能"看见"装甲外面，还能拿到 AI 辅助的态势判断。架构上，See-Through Goggles 和因德拉的 Maestre 任务系统、战场管理系统打通，传感器数据来自 LSAS（本地态势感知系统），整条数据链路是传感器到 AI 分析再到护目镜显示。
两种头盔形态背后是不同的取舍。IronVision 走全封闭路线，视野完全由显示器画面替代外部环境，沉浸感强，代价是乘员没法直接看舱内仪表。See-Through Goggles 是光学透视式，乘员透过半透半反射合成器，能同时看到外部投影视频和舱内真实环境，舱内设备照样能直接操作。光学透视难就难在视频投影和真实环境的配准上：合成器必须让投影视频的视场角和畸变跟乘员看舱内环境的视角对齐，配准一旦出问题就会有视觉错位。因德拉选护目镜形态，大概和步兵战车的使用场景有关，乘员要频繁操作武器、通信、舱门这些舱内设备，对保留舱内直接视野的需求比坦克乘员更迫切。
亨索尔特的 SETAS 在商业化上走得最远。传感器阵列由高分辨率 CMOS 日光摄像头和非制冷热成像仪组成，车体周围布置坚固集成模块，把 360 度全覆盖。中央图像处理单元把各摄像头画面实时拼到一起，最多支持 8 路视频输出，车内乘员能同时查看。2024 年亨索尔特拿到 KNDS 的 54 套订单，用来装备 RCH 155 轮式自行榴弹炮，合同价值数千万欧元。在此之前，这套系统已经在英国陆军"武士"步兵战车和 GDELS EAGLE 6 × 6 装甲车上完成演示验证。54 套订单加上多平台验证记录摆在一起，SETAS 的商业落地在同类系统里暂时没有对手。
中央图像处理单元是 SETAS 的枢纽，图像拼接、视频分发、威胁检测都压在这里。图像拼接用基于特征点匹配的实时融合算法，先在相邻摄像头视场重叠区域里提取特征点，再用随机抽样一致性算法估计单应性矩阵完成配准，最后用多频段融合把拼接缝消掉。8 路视频输出靠 H.265 硬件编码和千兆以太网分发，每路 1080p、60 帧的视频流码率大概 8 到 12 兆比特每秒，8 路加起来约 100 兆比特每秒，车载以太网交换机就能分发到各乘员站。威胁检测算法把背景建模和运动目标检测结合起来，先用高斯混合模型建立背景统计模型，把偏离背景的像素作为运动目标候选区域，再丢给卷积神经网络分类，确认目标类型。
莱茵金属走的是数字显示路线，把穿甲透视做进了 KF51 "黑豹"主战坦克和新型 NMBT 的数字架构里。KF51 的数字显示系统让乘员闭舱也能看到坦克周围全景，SEOSS 或 EMES 主战斗瞄准具的视频流整合进来，所有传感器和效应器数据通过 NGVA 标准总线打通。每个操作员站都能接管其他站的任务和角色。2026 年新展出的 NMBT 把能力边界又往外推了一步：传感器套件里有 360 度日夜热成像仪和下一代"阿提拉"观察瞄准设备，还能操控侦察无人机和游荡弹药当外部传感器。穿甲透视的范畴也从"透过车体观察"扩到了"通过空中资产观察更大范围"。
KF51 上搭载的 AI 像素变化检测系统把传统方案的短板补上了一块。传统算法只在车辆静止时能用，KF51 靠着算力跃升和 AI 优化，第一次把坦克移动中（最高约 20 公里 / 小时）的像素变化检测做出来了。难点在于怎么把"全局运动"和"局部运动"分开。传统帧差法在车辆运动时整幅画面都会产生差分，算法直接失效；KF51 改用光流场分析，通过深度学习估计稠密光流场，把全局分量和局部异常剥离开，只对局部异常触发告警。稠密光流估计的算力需求比传统帧差法高几十到上百倍，得靠高端嵌入式 GPU（比如 NVIDIA Orin，275 TOPS INT8 / 60W）才能实时推理。20 公里 / 小时这个速度上限是算法和算力之间的平衡点，再快的话图像运动模糊会让光流估计准确率掉下来，目标检测性能也降到实战没法用的地步。
KF51 用 6 个视觉模块拼出 360 度覆盖，单模块 60 度视场，相邻模块留 10 到 15 度重叠用于拼接，思路和 SETAS 的模块化设计差不多。SEOSS 主战斗瞄准具作为独立火控通道，和全景视觉搭出"广角搜索 + 窄角精瞄"的层次化感知。系统还把声学枪声定位和激光告警传感器也集成了进来。声学传感器用麦克风阵列测量枪声冲击波和弹丸激波的时间差来定位射手方位（精度约 ± 2 度，比如 PILAR V），枪声一触发，360 度摄像头就自动转向射手方位并把目标高亮。莱茵金属还在开发基于摄像头的 GNSS 拒止导航方案，思路是拿摄像头画面和数字化地图对比，在无卫星信号的环境下也能定位。
Thermoteknix 的 FNVG-AR 是少有的 ITAR-free 融合双目夜视护目镜，把 16 毫米白色荧光夜视管和高分辨率热成像仪融在一起，集成 AR 显示，可以通过 TAK 获取蓝军跟踪和导航信息。之所以要做融合，是因为夜视和热成像刚好互补。夜视仪靠微通道板放大微光拿到高分辨率图像，但完全无光的环境下不工作，也穿不透烟雾；热成像能穿透烟雾，也不需要光照，但分辨率低、纹理差。两路图像经光学合成器叠加后，夜视通道负责场景纹理，热成像把热源目标高亮出来，乘员在烟雾这类复杂环境下也能拿到完整的态势。
ASELSAN 的 M İĞ FER 系统把"看即打"的交互做出来了。这套头盔提示遥控武器站让乘员用头部运动就能直接控制 SARP-L 武器站的指向和瞄准。传统操纵杆操作延迟在 0.5 到 1 秒左右，M İĞ FER 用 IMU 实时测量头部姿态，把方位和俯仰角映射成武器站的目标角度，乘员转头看向目标，武器站就跟着指过去，延迟不到 100 毫秒。最难的一环是坐标变换：头部姿态基于车体坐标系，武器站基于炮塔坐标系，得通过炮塔方位传感器实时补偿炮塔旋转角度。M İĞ FER 已经集成到 DRONEDEF 分层反无人机系统里。小型无人机突防时间通常不到 5 秒，操纵杆操作根本来不及，头盔提示把反应时间压缩了一个数量级。
英国 G&H 的嵌入式图像潜望镜（EIP）走的是"渐进式现代化"的路子。传统光学潜望镜零延迟、零功耗、抗电磁脉冲，缺点是没法叠加图像增强或 AI 辅助；纯电子方案功能丰富，但有供电依赖和故障风险。EIP 在光路里插入分光棱镜，做出三种工作模式：正常模式走纯光学通道，增强模式把电子和光学画面合成在一起，纯电子模式则关掉光学通道只显示电子画面。电子系统一旦出故障，可以退回纯光学模式维持基本观察。这样的好处是现役平台不用拆掉原有潜望镜就能加上电子显示能力，现代化升级的风险和成本都降了下来。
穿甲透视这十年走过的路，大致是从概念走到装备。2016 年埃尔比特第一次公开 IronVision，等于开了这个产品类别的头，那时候卡脖子的几件事是传感器分辨率和帧率不够、视频传输延迟太高、头盔显示器的人机工程不好做。2020 年前后，几家公司各自找方向：亨索尔特推出 SETAS 并启动多平台演示，莱茵金属把穿甲透视融进整车数字架构，Thermoteknix 从夜视设备切入去做融合 AR。2024 到 2026 年商业化明显提速。KNDS 的 54 套 SETAS 订单意味着穿甲透视进入规模采购；因德拉把 AI 威胁分析做到护目镜里，从"被动观察"转向"主动认知辅助"；NGVA 开放架构标准的普及也把集成门槛拉低了。反无人机需求还催生了贝尔坦 PeriSight Top Attack 这类顶部攻击探测方案，穿甲透视的应用场景从乘员态势感知扩到了平台防护。
为了系统评估各方案的成熟度，下表从厂商、技术路线、显示方式、人工智能集成、成熟度和平台六个维度进行了横向对比。
系统
技术路线
显示方式
AI 集成
成熟度
平台
IronVision 埃尔比特系统
360 ° 摄像头阵列
全封闭头盔显示
C4I 情报叠加
已商用
2016 年首发
多平台演示
See-Through Goggles 因德拉
态势感知 +IndraMind
光学透视护目镜
IndraMind 威胁分析
准实战
8 × 8 飞龙步战车
SETAS 亨索尔特
1200 万摄像头阵列
头盔 / 多终端 HMI
运动威胁检测
已获订单
KNDS 54 套
武士 / 雄鹰 /RCH155
KF51/NMBT 数字显示莱茵金属
车内数字屏
北约通用总线
像素变化检测
意向订单
KF51/NMBT 演示车
PeriSight Top 贝尔坦
被动红外 360 °
嵌入式神经网络
目标检测
新品首发
蝎子计划 / 北约
AttackFNVG-AR 热像
ITAR-free 夜视 +AR
BMS 数据叠加
—商业可用
未公开装甲车辆
M İĞ FERASELSAN
反无人机硬杀伤
——展示阶段
DRONEDEF 系统
EIPG&H
电子显示 + 双目切换
——商业可用
通用装甲平台
把这几套方案摆在一起看，分化主要在三个层面。技术路线上，头盔式（埃尔比特、因德拉、亨索尔特）和数字显示（莱茵金属）分别对应"个人沉浸式感知"和"集体信息共享"两种取向，头盔式沉浸感强，数字显示成本效益更好，但乘员个人没法控制视角。AI 集成深度上，因德拉和贝尔坦把 AI 当作核心差异化点，埃尔比特和 G&H 则更偏纯视觉传输，行业里对"穿甲透视到底只替代眼睛，还是同时辅助大脑"还没有定论。成熟度上，SETAS 靠 54 套订单跑在前面，因德拉和莱茵金属到了准实战阶段，贝尔坦和 ASELSAN 的新一代方案还在验证。按这个节奏，2026 到 2028 年，穿甲透视市场会从技术验证过渡到规模采购。
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