無人機在擎天崗真實地形上空低飛,遠方是台灣北海岸
擎天崗真實地形、國土測繪中心正射影像,傷兵後送任務中偵查機的實際航跡。

ALAYA / 任務閉環

一個任務,算出最好的機隊和打法

指揮官設定任務,ALAYA 從 BABYLON Market 組出候選機隊,在真實地形上與會調整打法的紅軍對戰,同時搜尋機隊組成與戰術,找出每一筆預算最好的組合。結果直接下發到每台載具,實戰數據回來讓下一次更準。

一個任務,算出最好的機隊和打法1. 設定任務;2. 組機隊;3. 模擬對戰;4. AI 找最佳解;5. 下發任務包;6. 實戰回傳ALAYA任務閉環1設定任務2組機隊3模擬對戰4AI 找最佳解5下發任務包6實戰回傳

  1. 01設定任務地點、敵情、天候、時限、預算
  2. 02組機隊BABYLON Market 現貨,或用模組化元件與 3D 列印為任務客製載具
  3. 03模擬對戰真實地形,紅軍也會學
  4. 04AI 找最佳解機隊組成與戰術一起搜尋
  5. 05下發任務包簽章任務包送上每台載具的邊緣 AI,失聯也照指揮官意圖執行
  6. 06實戰回傳每次任務的數據回來校正模擬
  • 手上的機隊最佳打法出任務前
  • 任務最佳機隊建軍與採購
  • 現有機隊該補哪幾台每一萬元換多少成功率
  • 一支機隊多種任務防衛與救災兩用
ALAYA「AI 推演最佳解」分頁:每一代劇本成功次數的收斂圖與行動方案比較表
成本對成功率的取捨一張圖看完,點任一點就看到機隊清單、行動方案與整局回放。
ALAYA / 從任務到最佳行動方案

參謀推演一整晚的事,ALAYA 幾分鐘跑完上百遍。

指揮官下達任務、地形與敵情。ALAYA 在真實地形上把每一個行動方案推演到成敗分曉,按勝率排好,交給人核准。

  1. ALAYA 飛行物理主控台:設定風向、地形與地點,三架機的即時狀態與航跡
    步驟 1

    下達任務條件

    地點、風場、地形、敵情、載具與時限,直接在地圖上設定。

  2. 傷兵後送推演:無人機回報壕溝、疑似雷區與敵蹤,母車在戰爭迷霧中即時改道
    步驟 2

    實際模擬

    真實地形、會移動會推理的敵人、通訊與電量,每一秒都算。

  3. 24 種戰場配置下各方案的推演結果表
    步驟 3

    AI 兵棋推演

    每個行動方案在數十種戰場配置下各打一遍,記下成敗與代價。

  4. 三種飛法在同一戰場的結果並排比較,側面偵查方案 58:42 送達
    步驟 4

    最佳行動方案

    按成功率、時間、暴露與損耗排序,附上每一次推演的完整回放。

推演實證 / 行動方案比較

行動方案比較:無人車母艦傷兵後送

擎天崗 51R UH 562 841・8 機 4+4 輪班・24 種戰場配置 × 6 個方案=144 次完整推演
評估準則COA 1直線基準COA 2強隱蔽COA 3輕隱蔽
建議方案
COA 4隱蔽+側偵 1 kmCOA 5隱蔽+側偵 2 kmCOA 6側偵 2 km+誘餌
60 分鐘內送達越高越好22/24

16/24

22/24

12/24

15/24

14/24

平均到站時間分鐘,越短越好40.3

43.7

44.0

50.5

46.1

46.3

母車暴露於敵視線秒,越短越好667

629

637

558

732

557

無人機損失架,越少越好3.0

2.5

2.8

1.8

1.6

1.3

敵方推估母車位置的誤差公尺,越大越安全681

736

697

782

865

815

建議 COA 3 輕隱蔽。送達率與直線基準同為 22/24,母車暴露更少、敵方更難推估母車位置,代價是平均晚 3.7 分鐘。拉開側偵距離最能保護母車,但送達率掉到一半上下。

失敗判定:開進真實雷區觸雷、超過 60 分鐘黃金時間、或找到傷患前無人機與通訊全失。每一格數字都可點開該次推演的回放與狀態串流雜湊。

00 / ZERO · 主權國防決策 AI

服從你的政策的國防 AI,廠商政策管不到。

商用 AI 助理一遇到彈道、武器系統工程與戰術問題就拒答,因為那是國外廠商的內容政策說了算。ZERO 是寶淇的主權國防模型:非中國來源的開放權重、針對國防工作調校、在台灣算力上託管、可完全離網部署、全程稽核留痕,決策權在人。對話中由模型自己決定呼叫哪個引擎,行動由人決定。

01 / 主權模型

ZERO

你的政策。你的算力。你的資料。

授權允許國防用途的開放權重模型,以彈道、武器系統工程與戰術準則調校;語言模型不該猜的數字,交給迴圈內的物理引擎。

02 / 紅藍 AI 煉蠱場

24 小時不停煉出戰術

兩組 AI,24 小時、365 天自己跟自己下棋。

在 ALAYA 裡,兩組 AI 不間斷互相對弈,煉出成千上萬種戰術套路,再壓進邊緣 AI,讓前線載具有材料隨機應變。煉蠱場跑在 ZERO 上。

03 / 出資建置

單位能自己擁有的基礎設施

建置案 · 年度授權 · 持續訓練

現在先在台灣的國家算力上先導,下一步部署到單位自己的伺服器。出資建置 ZERO 的單位,就擁有之後每一套戰術系統的地基。

指導單位:臺大無人載具研發設計中心。ZERO 拿掉的是廠商否決權,指揮鏈完整保留:模型能討論什麼,由部署它的權責機關決定。

深入了解 ZERO

00 / 軍警消共用 · 以國防為主體

三個戰情室,一套判斷層。

ZERO 判斷、ALAYA 執行、人員核准,先為國防建置;同一套引擎換成警政與消防的語言重跑一次,資料各自留在各單位地端。

為什麼是現在

網路接通了,判斷跟不上。

縣市骨幹網、通訊指揮車和無人機的即時影像,正一路接進戰情室。資訊湧入的速度,已經超過人一次看得完的量;派誰、去哪、先處理哪一件,多半還靠白板和經驗。ZERO 的第一件事是把資訊變少:合併重複、排出輕重、標明出處、算好地形與資源,最後只把待決事項和附依據的方案交給人核准。

  • 30 處雲林縣通訊站台,2026 年 10 月啟用
  • 81 輛消防通訊指揮車,2028 年底前布建
  • 22 縣市消防局已配發搜救無人機與影像系統

來源:Yahoo 新聞 2026-10-21 · 中央社 2026-07-02 · 經濟日報 2025-11-21

01 / 軍 · 戰術實驗室

戰術實驗室

基地防護、跑道搶修排序、敵情搜索、戰爭迷霧。

以國防為主體的原型:可視域與雷達視界、搶修排序、機率 × 價值搜索,全部可直接操作。
進入戰術實驗室 ↗

02 / 警 · 治安勤務

治安勤務快速決策輔助系統(暫定名)

攻堅前多機偵察、失蹤與逃逸搜尋、大型活動外圍監視。

同一套引擎換成警政語言;不含致命自主,任何投放一律人員核准。
進入治安勤務實驗室 ↗

03 / 消 · 急難救助

急難救助快速決策輔助系統

山域搜救、野火受困者、道路搶通與孤島村落。

真實路網、假想災損;系統擬出三個方案,現場指揮官核准後才執行。
進入救災實驗室 ↗

三個實驗室都可直接操作;模型與資料可部署在各單位地端。

任務價值 · 平台能力

從一個任務問題,到值得投入的決策

選對編組、比較方案,把下一筆投入放在真正改變成果的地方。ZERO、ALAYA 與 BABYLON 串起決策輔助、任務協同與資源選配。

不同載具,接續同一個任務

以能力分配角色,模擬視野交接、能源輪替、通訊中斷與故障重派。用 Formation 與 Kata 比較整隊協作帶來的任務效益。

任務成果編隊成本失效備案

查看流程 ↗

ALAYA 實際介面 · 異質協同
ALAYA 實際介面 · 異質協同開啟實際系統 ↗

讓飛機更早起飛,讓修復預算有所依據

同時納入搶修機具、清除作業、材料等待、平行施工與可用起飛區段。比較第一架起飛、全部恢復、等待時間與整備成本。

恢復起飛修復資源整備預算

查看流程 ↗

ALAYA 實際介面 · 跑道搶修
ALAYA 實際介面 · 跑道搶修開啟實際系統 ↗

搶通哪條路,先把哪些人送出來

在真實路網上配置機具、人員、空運與撤離車輛,將機具到場、道路依賴、傷患期限與受困者等待一起納入方案比較。

可用路線撤離時程派工配置

查看流程 ↗

ALAYA 實際介面 · 道路搶通
ALAYA 實際介面 · 道路搶通開啟實際系統 ↗
Map data © OpenStreetMap contributors · Imagery © Esri, Vantor, Earthstar Geographics & GIS User Community

ZERO

任務與候選方案

BABYLON

資源與能力選配

ALAYA

協同模擬與方案比較

↶ 任務成果與觀測,回到下一輪決策

探索完整能力

點選展開完整說明

01讓飛機更早起飛,讓修復預算有所依據
ALAYA · 探索現有平台

同時納入搶修機具、清除作業、材料等待、平行施工與可用起飛區段。比較第一架起飛、全部恢復、等待時間與整備成本。

查看流程 ↗

02搶通哪條路,先把哪些人送出來
ALAYA · 探索現有平台

在真實路網上配置機具、人員、空運與撤離車輛,將機具到場、道路依賴、傷患期限與受困者等待一起納入方案比較。

查看流程 ↗

03花多少錢,多快恢復多少任務
ALAYA · 探索現有平台

用同一組情境比較不同整備等級,列出派工單、成本明細與資源缺口。讓下一輛車、下一組機具與下一筆預算,都對應可比較的任務成果。

查看流程 ↗

04從對話走到任務交接
ZERO · 探索現有平台

ZERO 建立偵察請求與執行計畫,ALAYA 操作台接手、回報、退回與結案。讓決策與現場回報共享同一張任務卡。

查看流程 ↗

05先看手上有什麼,再決定還要買什麼
BABYLON · 探索現有平台

以視覺化 Build Bay 組合載具與模組,整理 BOM、缺件、能力限制、能源估算與報價工作表,再把配置帶進 ALAYA 比較任務成果。

查看流程 ↗

下一個任務,從這裡擴展

產品藍圖

01單位專屬模型與地端部署
ZERO · 產品藍圖

產品藍圖涵蓋領域調校、單位知識庫、模型評測、地端與離線部署,以及持續更新,讓機構掌握自己的模型、資料與使用政策。

02讓策略產線持續替下一個任務累積經驗
ZERO · 產品藍圖

從現有 Red–Blue 評測與候選篩選,擴展到大型模型持續對練、跨情境比較、Formation/Kata 知識累積與邊緣策略蒸餾。

03從模擬中的分工,走向現場的協同
ALAYA · 產品藍圖

持續擴展多飛控同步、邊緣戰術卡、跨平台介面、實際感測校準與多載具測試,讓同一條任務證據鏈延伸到現場。

04把供應鏈資料,變成可持續重組的任務資產
BABYLON · 產品藍圖

擴展庫存依賴、料件來源、替代品、整機驗證、維修補充與供應商資料,連接選配、採購與全生命週期成本。

討論您的任務 ↗從單位需求,走到部署與持續合作。

01 / THE OPPORTUNITY

以協同智慧,降低硬體門檻。

異質無人團隊的戰術協同

陣型、套路與角色配合,讓每架載具發揮所長。從較低單機性能、較低成本的機體中,組出符合任務需求的互補編隊。

  1. ZERO陣型、套路與協同知識
  2. BABYLON Market選配平價、能力互補的機隊
  3. ALAYA Wargame比較任務效果與編隊成本
ALAYA 操作員主控台:基地周邊搜索任務的地圖、四機機隊面板與待決事項
ALAYA 操作員主控台上的四機團隊
查看市場挑戰與機隊架構比較

任務導向的載具編組,應該從既有元件快速組裝,而非每次採購全新機型。

全球防衛市場提供了前所未有的無人載具選擇,但許多系統仍建立在「單一平台、封閉生態」的思維上:一套硬體綁定一套軟體,一種任務對應一種機型。

成本持續上升

每新增一種任務需求,就可能需要採購新的專屬機型,機隊規模與後勤負擔同步膨脹。

可消耗性難以實現

昂貴的專屬硬體限制運用彈性,使高風險任務中的載具損耗更難承受。

庫存與後勤負擔

為每種任務維持獨立機隊,意味著重複的零組件、維修線與訓練成本。

代價先反映在人身上。依陸軍現行編制,聯兵營監偵排的無人飛行載具組是一組 4 員:23 個營、92 名操作手(中時)。2026 年 8 月漢光 42 號,一部戰術二型無人機由不到 3 人操作就能掩護整個營,教召召員 10 到 15 分鐘就學會起飛(自由軍武、自由軍武)。瓶頸在人力:每多一架載具就多一組人;今天一支 10 機異質編隊要 30 到 40 名官兵。寶淇的目標是一名操作員監督一支任務編隊。

缺的很少是一架載具。多數單位手上已經有偵測、干擾、工程裝備與人員;沒有人能很快說出的是:什麼狀況該用哪一項,而它失效時換什麼。今天這些知識在指揮官腦子裡和白板上。寶淇的決策層就是為了承接它:盤點、選項、備案,以及每個選項所需的核准層級。

獨立機隊情境圖:工業整備區中分列的同型無人載具。
封閉生態單一廠商 · 獨立機隊
異質協同情境圖:空中 UAV、地面 UGV 與水面 USV 在沿岸任務區相互連結。
寶淇的方法異質載具 · 共同任務邏輯

UAV UGV USV

寶淇填補的是「載具數量成長」與「協同智慧成熟」之間的缺口。我們提供獨立於硬體廠商的戰術決策軟體層,讓不同領域、不同廠牌的載具在同一個任務邏輯下進行角色分配與動態調度。

02 / ONE PLATFORM, ONE LOOP

從組裝到執行:一個閉環平台

配置編組、驗證任務,再銜接既有的執行系統。

01 / ASSEMBLE

BABYLON Build Bay

模組化機隊組裝

依任務與協同角色選配機身、酬載、動力、通訊、感測與能源,從既有庫存及平價元件組出互補機隊。

查看 Build Bay 實際畫面
BABYLON Build Bay 實際介面:載具配置與元件選擇畫面。
02 / VALIDATE

ALAYA Wargame

任務編組驗證

將異質載具編隊帶入 ALAYA Wargame,比較不同配置的陣型、協同套路、角色轉換與任務成果。

查看 ALAYA 任務畫面
ALAYA 操作員主控台:野火火點搜索
03 / EXECUTE

Partner Execution

跨廠牌協同執行

以任務與角色配置銜接既有飛控、地面站及 C2 的整合工作,由夥伴系統承接載具執行。

查看異質機隊協同圖
異質協同情境圖:空中 UAV、地面 UGV 與水面 USV 在沿岸任務區相互連結。
狀態與觀測回饋,形成下一輪決策

寶淇提供戰術決策、任務規劃與角色分配,夥伴系統負責飛控、導航與通訊。向下傳遞任務與角色,向上接收狀態與觀測結果。

討論你的任務

03 / BABYLON MARKET · BUILD BAY

Build Bay 是 BABYLON Market 內的機隊配置工作區。

讓平價機體,組成高價值編隊。

視覺化載具組裝與任務機隊配置

以 ZERO 的陣型與協同套路為配置思路,在 BABYLON Market 選配能力互補的機體與元件,再於 ALAYA Wargame 比較任務效果與編隊成本。

實際應用程式 · TDTH.ORG

BABYLON Build Bay

全螢幕開啟 ↗

BABYLON Market Build Bay 實際系統畫面
BABYLON Market Build Bay 實際系統畫面

全螢幕開啟 Build Bay,即可配置你的任務機隊。桌面版也可直接在此啟動操作。

查看元件配置功能與採購效益

傳統做法是:任務 A 買機型 A,任務 B 買機型 B,機隊越來越龐大,後勤越來越重。BABYLON Build Bay 把載具拆解為可配置的元件模組,讓每個任務編組,都能從手上的庫存開始。

  1. 01

    模組化元件庫

    機身、酬載、動力、通訊、感測、能源。每一項都是可獨立管理的庫存單元,對應不同廠商的能力與規格。

  2. 02

    視覺化組裝

    在 Build Bay 視覺化介面中配置元件,對照供應商或使用者提供的航程、續航、通訊、載重與成本資料,並檢查相容性。

  3. 03

    從 Build Bay 匯入 ALAYA Wargame

    在下方 Build Bay 中組裝你的任務機隊,然後匯入 ALAYA Wargame 進行模擬驗證。

  4. 04

    相依盤點 · 開發中

    不只載具模組,單位既有的每一項裝備都登錄「依賴什麼才能運作」(鏈路、電力、GPS、耗材、人員)、「什麼會讓它失效」,以及經驗證的替代運用。Build Bay 從這份盤點出發,備案在任務前就排好,不必臨場再想。

降低機隊採購壓力

管理模組庫存,先評估既有資源的跨任務運用,再決定是否需要新增專屬機隊。

提升可消耗性設計彈性

以低成本模組組合探索任務取捨,同時明確檢查元件與整合限制。

整合台灣本土供應鏈

在同一套配置模型中評估本土廠商元件,形成任務導向的國產機隊規劃。

04 / ALAYA WARGAME

異質多載具,一個協同團隊。

陣型 · 協同套路 · 動態角色

ALAYA 協同示例 — 三架載具動態換手,共同完成任務。
觀看協同示例

異構分工與適應性協同是核心。ALAYA Wargame 將 ZERO 的 Formation 與 Kata 帶入軍事任務模擬,評估不同配置如何分工、調整角色,以及情境變化對任務成果與整體機隊成本的影響。

從異質搭配思考編組:高空氣球搭配 FPV、FPV 搭配 UGV,或空中載具搭配 USV。依續航、感測、機動、酬載與成本互補,讓團隊配置對應任務需求。

Formation|陣型
依任務條件調整團隊配置與角色關係,組合不同載具的互補能力。
Kata|協同套路
累積可依情境選擇、調整與重組的協同模式,連結角色分工與任務變化。
動態角色|異質協同
比較不同載具如何分工、互補,並隨任務變化調整角色。
查看協同架構與城市搜索案例

同一張地圖、同樣四架無人機:ALAYA 權重搜索對照傳統平行掃描,附 200 局模擬統計

ALAYA 權重搜索對照傳統平行掃描:同一張地圖、同樣四架無人機、200 局模擬。

Project SHEEPDOG 已演進為 ALAYA Wargame。 探索目前的任務模擬環境。

  1. 01

    自動角色分配

    依據載具能力與情境狀態,評估每個平台的任務角色,並在條件改變時動態調整。

  2. 02

    跨域協調

    空中、地面、水面載具在同一個戰術邏輯下建模與協同,減少各自為政的獨立配置。

  3. 03

    任務模擬與整合流程

    在 ALAYA 評估戰術邏輯與團隊協調,再以模擬結果規劃與夥伴的載具整合及測試。

ZERO 是寶淇內建於 ALAYA 的協同知識引擎。Formation 描述可調整的任務編組與角色關係;Kata 組織可依情境選擇、調整與重組的協同模式,供 ALAYA 比較不同團隊配置與任務結果。

寶淇創辦人預計於 2027 年 4 月赴烏克蘭交流,學習無人團隊的編隊運用、協同套路與任務經驗,作為 ZERO Formation 與 Kata 研究的後續輸入。
深入 ZERO 與通訊中斷下的協同研究 ↗

MISSION-LED COMPOSITION

異構編隊,任務導向

不同載具,互補能力。以 Formation 陣型與 Kata 協同套路,依任務動態分工、靈活重組。

高空觀測氣球與感測吊艙的寫實配圖,背景為雲海與沿岸地形。

高空滯空載具

持續觀測

以長時間滯空與廣域觀測提供持續情境資訊,支援整體編隊的任務規劃。

FPV 四旋翼無人機的寫實配圖,呈現碳纖維機身、相機與旋翼細節。

FPV

機動觀測

以靈活機動與即時影像補充近距離觀測,依任務需求與其他平台協同作業。

UGV 輪式地面載具的寫實配圖,呈現感測模組、設備平台與沿岸場景。

UGV

地面支援

承接地面感測、物資運送與酬載支援,與空中載具互補,擴展任務配置選擇。

依任務選配數量與能力,讓每一筆預算發揮更大效益。

ZERO 提供 Formation 與 Kata 協同知識;BABYLON Market 依任務選配載具組合;ALAYA Wargame 比較角色分工、協同效果與整體成本,再銜接既有飛控、GCS 與 C2。

MISSION LIBRARY

多機異質協同,對應多種任務。

同一套協調核心支援軍事偵察、設施防護與海事監控。搜索與搜救是其中一種應用。

基礎設施防護實際模擬畫面:沿岸設施與既有防護層。模擬演示 · 沿岸設施地形

基礎設施分層防護

評估多層防護架構中的偵測、任務分配與預備資產協調。

觀看演示 ↗

海纜防護實際模擬畫面:衛星海岸圖與水下關係圖並列呈現。模擬演示 · 海纜防護場景

海域監測與防護

船舶軌跡與異常訊號的協同監測,串接水下檢查、證據檢視與人員交接。

觀看演示 ↗

城市機率搜尋實際模擬畫面:三架無人機在衛星影像與真實街道上協同搜尋。模擬演示 · 新竹街區/OpenStreetMap

城市機率搜尋

此示例以三架無人機在真實街道場景中協同搜索,依觀測更新搜尋重點與分工。

觀看演示 ↗

ALAYA 操作員主控台:落海人員與救生筏搜救模擬演示 · 落海人員與救生筏

搜索與救援協調

機率導引的多資產搜索,依觀測結果動態調整搜索重心與角色分配。

觀看演示 ↗

05 / ARCHITECTURE THAT ADAPTS

為什麼是寶淇?

以任務成果與整隊成本為優化目標,依任務配置機隊數量與互補能力。將載具、整合、人力與補充成本連同任務成果一起比較,讓預算投入最能創造任務價值的組合。

查看六項架構比較
設計選擇封閉專屬模式寶淇的方法
優化目標單一平台性能整隊任務成果與總成本
硬體綁定單一廠商專屬平台硬體無關架構,依平台個別整合
任務擴充新增專屬機型重組既有模組,評估任務適配性
損耗成本以整個平台為單位替換探索模組化組合與替換選項
供應鏈依賴原廠支援台灣本土多元供應商評估
決策層級通常內建於平台獨立戰術決策層,設計上銜接既有 C2

BAOQi · Partnerships & Integration

國防科技合作與整合服務

從任務需求出發,形成範圍明確的合作與整合方案。寶淇連結需求方與技術提供方,讓互補能力透過清楚的介面、分工與驗證里程碑,走向共同的專案成果。

延續任務經濟學(Mission Economics):以低成本、大量、可承受設備損耗、可替換補充與異質資源協同,評估全生命週期的任務效益。

06 / PARTNER ECOSYSTEM

依能力進場的夥伴網絡

開放的協作生態,串起學術研究、載具工程、系統整合與防衛科技。了解夥伴網絡中的組織,以及下一個任務所需的能力。

指導單位:臺大無人載具研發設計中心

猛虎難敵群猴。讓不同載具的長處,形成一支協同的任務團隊。

EXHIBITION / 展場雙螢幕

兩個螢幕,一場打到底的推演

展場左螢幕是多機第一視角,右螢幕是上帝視角與 AI 的每一個判斷。任務以成功或失敗收尾,接著覆盤,再換一個戰場配置重新開始。

左螢幕:D1 第一視角可見光與熱像子畫面,D2 到 D4 電量與任務狀態

左螢幕多機第一視角、空速、電量與航跡

右螢幕:上帝視角地圖、AI 決策紀錄與敵方視角

右螢幕上帝視角、敵情、AI 決策紀錄與重新規劃

  1. 開局抽一個戰場配置
  2. 推演偵查、通報、重新規劃
  3. 結局送達或失敗,當場判定
  4. 覆盤關鍵決策點逐一回看
覆盤卡:任務失敗,母車在雷區 M3 觸雷,T+24:27,列出關鍵時間點與可重播的決策
結局當場判定:這一局母車在雷區 M3 觸雷,覆盤卡列出每個關鍵決策,點一下就重播。