2025年军工AI行业深度分析：AI迎来奥本海默时刻，将改变未来战争形态

1 美国军工新势力：硅谷与军工的结合推动 AI 的奥本海默 时刻到来

1.1 AI 迎来奥本海默时刻

美国硅谷军工新势力公司 Anduril 在 2022 年发表的公司使命宣言中提到： 如今，美军所装备的工具比人们日常使用的已经落后数十年，一辆特斯拉汽车中 的人工智能含量比任何美国军用车辆都要多；而军工应该更像“特斯拉”而不是 “福特”，更像“苹果”而不是“诺基亚”。 当前，美国国防部很多创新重点领域都与人工智能技术相关。集群弹药、自 主无人机或巡航导弹防御系统的硬件组件只是其中的一部分，软件将改变战争的 作战方式。未来的战场将充斥着人工智能驱动的无人系统，它们能够以惊人的速 度进行战斗、收集侦察数据。美国 DARPA 提出的“马赛克战”概念描绘了这样一 个未来场景：在充满竞争的战场上，无处不在且成本低廉的无人空中和地面平台 能够发现目标，并将信息传递给决策者，决策者可以立即指令同一系统的其他部 分从安全地带打击敌人。

Palantir 的首席执行官 Alex Karp 曾多次援引奥本海默的话，形容人工智 能的发展已经走到了类似奥本海默开发核武器时的十字路口。他认为：“对人工智能进一步发展的担忧并非毫无道理。我们正在开发的软件可以用于部署致命武 器。武器系统与日益自主的人工智能软件的潜在整合必然会带来风险。但停止开 发这些技术的建议是错误的。”他将对自主武器和人工智能的开发描述为一场与 俄罗斯和中国等美国地缘政治对手争夺霸权的全球竞赛。

1.2 传统军工巨头在 AI 领域发展迟缓

Anduril 公司认为，美国传统军工巨头经过多年发展，已经形成了高度独特 的运营方式，机构臃肿，发展缓慢，难以吸引最优秀的人才，因此在软件和 AI 方 面做的远不如商业领域。 美国传统军工巨头高度独特的运营方式包括：

1） 遵循冗长的官僚程序

在规划、计划和预算编制系统下，政府在考虑采购任何新的军事系统之前， 都要经历一个长达数年的过程，包括确定需求、决定资源的分配地点和方式，最 后才会发布新系统的采购合同。

2） 依据繁琐的系统规格开展工作

冷战时期普遍认为，为了击败苏联，国防工业需要的是执行指令，而非创新， 这一观点反映在主要军事项目的需求都被详细地一一列出。国防承包商很少被要 求寻找创造性的方法来解决问题。

3）对内部研发投入甚少

国防公司很少主动开发产品。通常情况下，他们销售现有的系统或者等待政 府下达特定的研发任务，并由此获得直接的补偿。作为对比，如今最大的科技公 司，其收入远远超过最大的国防公司，仍会将大约 10%-20%的收入用于研发，较 新的或中等规模的科技初创公司的研发投入比例可能接近 60%-70%；而大型国防 公司的研发投入仅占其收入的 1%-4%。

4）重提案甚于重业绩

一旦某家公司获得了一份重要合同，想要从他们手中拿走这份合同就极其困 难。因此，大型国防公司的动力就在于投入大量资金组建律师和说客团队，以使 项目要求符合公司现有的技术。这场政治博弈变得和产品本身的研发同样重要。

5）容忍长期的失败

在国防工业领域，当一家公司参与一个项目长达三年、五年甚至十年，却仍 未能造出其承诺的产品时，政府就会陷入两难境地，他们是该取消合同，就此放 弃多年的研发成果，而且在此过程中还可能导致供应商破产呢？还是不情愿地给 供应商提供更多资金，以挽救这个项目？通常情况下，政府会选择后者。 传统国防巨头持续表现不佳却能逃脱惩罚，部分原因在于它们几乎没有面临 什么竞争。冷战后，国防部试图通过降低进入国防行业的门槛来抵消行业整合带 来的影响；但国防项目管理者既没有动力，也没有能力对新公司和新技术进行有 意义的投资。SpaceX 和 Palantir 公司都曾因最大客户未能遵守国防部相关规则 而被迫起诉他们。

美国国防行业逐渐老化，难以吸引最优秀的人才。在这种情况下，大多数工 程师都不愿意从事国家安全相关的工作。工程师们希望看到自己编写的代码得到 应用，自己设计的机器人能够运行，自己的产品能够在现实世界中发挥作用；而 慢慢地从事可能永远无法投入使用的陈旧技术的研发工作，远非工程师们的梦想。 因此，曾经拥有西方世界一些最杰出工程人才的传统国防巨头，如今却难以吸引 顶尖工程专业的毕业生。

1.3 美国硅谷军工新势力崛起

美国防部常务副部长希克斯曾宣称五角大楼与硅谷的“联系”是美国赢得军 事竞争的关键，动员硅谷高科技公司支持军方和竞争对手展开军事竞争。近十年 间，美国国防部通过系列改革优化行动，着力构建新型 “国防部 - 硅谷” 合 作联盟。其中，设立国防创新实验小组（DIU）等专门机构是关键举措之一，旨在 强化与硅谷科技生态的互动对接。2015 年 8 月，DIU 首个分支机构正式入驻硅 谷，其核心职能包含两方面：一方面作为国防部的 “技术感知器”，主动捕捉具有军事应用潜力的新兴技术及商用成熟技术，向各军种进行推荐，在科技企业与 军种间搭建合作桥梁，加速高新技术从实验室、商业市场向战场转化；另一方面 通过接触高科技企业（尤其是传统国防创新体系外的小型初创企业），吸引更多 科技力量参与国防科技研发，拓展国防工业基础。 美国国防部持续简化国防竞争和采购流程，为非传统防务承包商参与国防创 新提供便利。近年来，国防部及各军种加大 “其他交易授权”（OTA）合同的使用 频率，以此绕过《联邦采购条例》的复杂限制，打造国防采办快速通道。当前， DIU 基于 “其他交易授权” 合同开发了 “商业解决方案开放”（CSO）流程，大幅提 升高价值、高潜力项目的评估与推进效率。在此流程下，科技企业仅需提交 5 页 以内的书面概要或 15 页以内的幻灯片即可参与竞标，DIU 及相关机构须在方案 提交后 30 天内完成反馈。通过该流程评估的企业，最快可在 2-3 个月内获得原 型研发合同，显著缩短采办周期。

美国硅谷军工新势力正在涌现。在此背景下，硅谷科技公司与军方的合作关 系日益密切，正在成为军用无人自主技术的研发主力，Palantir 是其中的优秀代 表。Palantir 在 2016 年依据《联邦采购精简法案》将美国陆军诉至法院，2018 年，公司赢得诉讼，法院指示美国陆军无论是步枪还是软件的采购都要优先考虑 现有商业产品，自此之后，公司来源于美国陆军的收入快速增长。从近年来公司 官网披露的新合同来看，国防业务已经成为公司非常重要的收入来源；在公司 2024 年 28.66 亿美元的营业收入中，55%来自于政府。公司市值也已远远超过了 GE、雷神、波音、洛马等传统国防巨头，达到 3000 亿美元以上。

除 Palantir 外，美国硅谷还涌现出 Anduril、Shield AI、Saronic、Scale AI、C3.ai、Palladyne AI、Red Cat 等创新企业，联合 SpaceX、OpenAI，共同 竞标美国政府的项目，其目标是挑战美国的传统国防巨头。

2 AI 在军工行业的应用框架：C4ISR 与智能武器

按照应用领域，人工智能可分为决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语 义人工智能和人工智能机器人。2023 年，我国人工智能市场中，视觉人工智能市 场占比最高，达 43.3%；决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器 人，占比分别为 23.7%、18.1%、14.8%。我们认为，决策类人工智能、视觉人工 智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人在军工领域均将获得广泛应用。 在 C4ISR 领域，视觉人工智能技术可用于情报分析，包括卫星影像、无人机 影像以及雷达成像等目标识别，与人工识别相比，可以做到又快又准；决策类人 工智能技术可应用于指控系统，通过对目标模型、武器模型、电磁模型、地理模 型等运算，生成辅助决策，在仿真训练中通过机器学习不断完善，决策效率和效 果或可以优于经验丰富的指挥官；语音语义人工智能技术在人机交互领域有望发 挥重要作用，使指控软件更加易用，降低培训成本，提升人机交互效率。 在终端武器领域：人工智能机器人技术的应用可以使终端武器从指令级控制 跨越到任务级控制。以无人机为例，当前，通用原子公司的“死神”和“捕食者” 等无人机均需要多名操作人员进行指令级控制，而先进的人工智能和自主控制技 术可以改变这种状况，实现一个人控制上百架飞机集群，让未来的战场真正实现 无人化。

3 Palantir 在 C4ISR 领域的创新

Palantir 的国防业务主要分为两类，一是作战装备类业务，用于作战；二是 管理类业务，类似于将美国军方看做一家企业，服务于其日常管理与决策。 Palantir 的作战类装备核心项目主要集中在 C4ISR 领域，包括： ①Maven 系统：Palantir 为五角大楼 Maven 项目开发的核心系统，利用 AI 与计算机视觉技术，从无人机视频、雷达数据等多源信息中快速识别战场目标， 提升打击精准度； ②TITAN 项目：Palantir 为美国陆军应对多域作战需求而开发的新型战场情 报地面站，由人工智能和机器学习支持，是首个此类现代化计划；③能力注入-2 (CD-2)项目：帮助陆军将 DCGS-A 情报系统升级迁移至 CD-2， 提供支持云计算的定制解决方案，通过“大数据分析”处理不同的数据并评估敌 人的行动路线，使各级指挥官能够在快节奏的联合全域环境中超越威胁； ④美国陆军的综合指挥系统 CPCE 项目：Palantir 将 Gotham 软件与陆军的 任务指挥软件应用程序指挥所计算环境(CPCE)集成,将来自不同战场网络的数据 整合到一个系统中，形成一个“通用数据结构”，该应用程序正在整个部队中进 行测试，它为指挥官提供了改进的可视化工具、通用应用程序和新的服务器基础 设施。

我们认为，公司在 C4ISR 领域的主要创新包括三个方面，分别是实时情报分 析、全域智能决策、自然语言操作。

3.1 实时情报分析

1）Maven 项目

Project Maven，又称算法战争交付跨职能团队（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team, AWFCFT），是五角大楼的重要 AI 项目，该任务目标是 利用 AI 与计算机视觉技术，从无人机视频、雷达数据等多源信息中快速识别战 场目标，提升打击精准度。

2017 年,Maven 项目启动，同年年底，美国军方与谷歌公司秘密签订开发合 同。2018 年初,该项目被谷歌员工爆出，因受到抵制，谷歌放弃该项目，随后由 Palantir 接手，最初目标是利用现有的商业计算机视觉技术自动识别无人机镜 头中的物体。 2018-2019 年，Maven 项目早期测试暴露出数据不可靠、图像质量差、在老 式军用硬件上运行缓慢等问题，在科技界和国防部门支持下，项目定位从单纯目 标识别，拓展为整合多种数据流的平台。 2020 年，Maven 被用于实弹演习（“猩红龙演习”）。第一次演习在自由堡举 行。人工智能系统在卫星图像中识别了一辆坦克，人类确认后，人工智能系统发 出信号，让 M142 HIMARS 导弹攻击目标。这是美国陆军首次使用人工智能进行炮 击。 2024 年 5 月，美国国防部授予 Palantir 4.8 亿美元合同，要求 2029 年前 完成 Maven 系统在全军的部署。2024 年 9 月，与 ARL 签订合同，将 Maven 系统 的访问权限扩展到包括陆军、空军、太空部队、海军和美国海军陆战队在内的各 军种，为期五年，价值 9980 万美元，简化并加快了各军种访问 Maven 系统内现 有功能的能力。

Maven 系统已经应用于实战。肯塔基州国民警卫队第 138 野战炮兵旅在卡塔 尔部署期间，通过 Maven 系统结合 AI 算法区分敌方系统与普通物体，提升情报 处理效率。2022 年俄乌冲突爆发后，美国秘密资助乌克兰使用搭载 Maven 系统 的无人机攻击俄罗斯境内目标（如石油设施）。该系统通过自主飞行和 AI 视觉瞄 准技术，降低对人工操作的依赖，并增强电子干扰抗性。2024 年 2 月，Maven 系 统被用于缩小伊拉克和叙利亚空袭目标范围。它还被用于定位也门的火箭发射器 和红海的水面舰艇。据美国中央司令部称，其中一些舰艇在 2024 年 2 月被摧毁。

2）元星座

公司元星座技术与现有美国卫星网络集成，可优化数百个轨道、地面和飞机 传感器以及 AI 模型，协调数百颗卫星解决复杂问题，具有以下特点：

①优化轨道传感器：用户提出需求，元星座自动确定最佳的传感器组合，动 态确定哪些卫星传感器可用于覆盖； ②利用人工智能模型：通过卫星传感器上添加边缘 AI，微模型可以识别定义 区域内感兴趣的物体，从而根据任务需要快速重新配置轨道卫星； ③快速决策：算法部署到更靠近传感器的位置，不到 1 秒的时间，模型就可 以处理图像、检测和定位物体，从而实现快速决策。

3.2 全域智能决策

公司 Gotham 平台用于生成全球决策的操作系统，服务于政府和国防，使用 户能够识别出隐藏在从信号情报源到机密线人报告等数据集深处的关键信息。在 国防应用的功能主要包括：1）武器管理系统；2）提供从太空到地面的决策优势； 3）统筹战斗力使用；4）人工智能驱动战斗优势；其特点如下： ①增强杀伤链：“瞄准”产品（targeting）支持战士使用 AI 增强的杀伤链， 无缝可信地匹配识别目标与杀伤目标的装备，简化现代战场中的关键决策，给操 作员提供增强的态势感知和高效的体验；②自主任务分配：基于人工智能驱动的规则或人在回路中的控制，实现从无 人机到卫星等传感器的自主任务分配，使作战人员做出明智的决策，在变化莫测 的战场环境中最大限度地提高资产使用效率； ③可成为任意地点的作战中心：混合现实能力使操作员和指挥官能够在边缘 环境中的虚拟作战中心进行协作；其边缘功能可使战士在最不利、断开连接和分 布式的环境中均能获得关键洞察力。 美国前国防部长詹姆斯·马蒂斯将军指出：“Palantir 提出了突破性的技术， 帮助我们在战场做出更好的决策，给了我们所需要的优势”。 公司提供的 Gotham 平台不仅有敌方目标识别能力、己方军队管理能力，还 有丰富的地理模型、电磁模型，可为战场指挥员提供全域决策，包括位置-侦察 装备高效匹配、目标-武器高效匹配、地形分析与路线规划、电磁干扰匹配等。

3.3 自然语言操作

Palantir AIP 平台支持众多领先提供商的 LLM（大型语言模型）和文本嵌入 模型，包括 xAI、OpenAI、Anthropic、Meta 和 Google，实现了自然语言操作功 能。AIP 支持的 Gotham 软件人机交互界面显著改善，用户无需经过复杂的软件 培训，只需要用自然语言和软件交流，其软件界面非常简洁，在战时将更易操作。

4 Anduril 在智能武器领域的创新

4.1 软件优先、智能武器

Anduril 将“软件定义战争”作为公司的核心理念。公司认为“老牌的主要 国防承包商习惯了缓慢地开发大型、精良的硬件系统；而软件则截然不同。软件 开发是通过尽快推出最小可行产品，然后找出其不足之处来进行的。软件公司会 对软件在实际应用中的表现迅速且持续地做出反应，以至于部署和迭代本身就成 为了开发过程的一部分。无论是人工智能驱动的无人机集群、网络化武器系统、 由传感器融合生成的实时态势感知系统，还是网络战，软件都是未来武器系统的 核心。构建世界级的软件平台是一项与制造战斗机类似的工程挑战。无论国防工 业是否愿意，软件最终都将主导战场”。 Anduril 产品体系的核心软件支撑是由人工智能支持的开放式操作系统 Lattice OS 与去中心化的网状网络 Lattice Mesh。Lattice OS 将自主态势感知 以及指挥与控制能力，与开放、模块化且可扩展的硬件组件相连接，采用了分层 的系统组合方式。Lattice Mesh 则是去中心化的网状网络功能，能够安全地在各 种服务、领域、平台之间进行数据的远程分布式传输，使得在战术前沿的偏远、 通信条件不佳以及低带宽环境中，也能获取关键信息。 公司构建了一系列由 Lattice 驱动的自主武器，包括巡航导弹、巡飞弹、无 人机、水下无人潜航器等。

梭鱼（Barracuda）自主巡航导弹:专门为超大规模生产和大规模部署使用而 设计，能提供一种更经济实惠、可大量生产、易于获取且适应性强的巡航导弹能 力；组装所需工具不超过十种，设计中融入供应链弹性考量，在其六个通用子系 统中采用了大量市面上广泛可得的商用零部件；作为由软件定义、硬件支持的平 台，能够以符合需求的速度持续适应任务需求，并实现诸如协同任务自主等新型 自主行为。

狂怒（Fury）自主飞行器：高性能、多任务的自主飞行器，专为高端作战而 打造；为加速部署而设计，借助先进的快速原型制作技术、数字工程以及开放且 模块化的系统设计，加快从原型制作到生产的速度；提供下一代飞行性能，同时 具备灵活性，可集成各种第一方或第三方传感器和有效载荷；经济实惠且可大批 量生产，采用商用现货子系统，能够以有人驾驶战斗机成本的一小部分实现快速 且可扩展的生产；与 Lattice 集成，实现自主且可协同的空中能力，比如有人机 -无人机协同作战。

幽灵（Ghost）无人机系统平台：适用于远征任务的、低噪音且模块化的无 人机系统平台，它能在战术前沿实现直观的自主操作，在扩大航程和多载荷能力 之间取得平衡，同时满足远征行动的空间需求。它便于人员携带，无需工具，一 名操作人员就能在不到 2 分钟的时间内完成组装并做好飞行准备。“幽灵” 已在 各种运行环境的恶劣天气条件下成功飞行过。 Altius 多任务巡飞弹药：可从地面、空中、海上发射，可执行防区外情报、 监视、侦察与目标定位、动能打击、射频诱饵、信号情报收集、通信中继以及网 络战等任务。

Anduril 将自主武器功能组合形成系统，它们能够在战术前沿，为陆地、海 洋和空中提供一体化且持续的态势感知和安全保障。比如反无人机系统，可探测、 追踪并拦截无人驾驶飞机和自主无人机系统。

4.2 自主研发、现货销售

Anduril 自主发掘需求并快速开发与生产，以现货销售。与传统军工企业依 赖军方预签合同、产品庞大、设计生产周期长且成本高的模式不同，Anduril 不 会等待客户提出需求，而是直接找出问题，利用自有资金研发解决问题自主生产 并开发软件，直接面向客户销售。公司认为“当五角大楼想要采购新产品时，通 常会制定详尽的规格。承包商会按照要求进行生产，而不是从基本原理出发思考 问题。从历史上看，国防采购一直以强调精良的平台为主导。例如，海军需要一 支拥有 X 艘舰艇的舰队，或者空军需要 Y 架飞机，这些平台的能力要求被详细地 列出。这个过程回答了下一艘战舰应该是什么样子的问题，但却从未回答过是否 真的需要一艘新战舰这个问题。我们试图解决的问题应该成为首要考虑因素，不 仅政府要这样，那些为解决这些问题而研发产品的公司也应如此。”Anduril 的运 营模式可以类比手机制造商，创意在几个月内（而不是几年内）就转化为部署能 力，从而为政府和纳税人节省资金。 Anduril 认为“无论公司销售的是汽车、手机、家具还是咖啡，大多数公司 在完成产品的制造之前是不会获得收入的。世界上的其他所有行业都是如此，国 防行业也能够而且应该如此。公司应该用自有资金为其研发提供资金支持，快速 高效地设计新产品，然后将这些 “现成的” 产品出售给政府合作伙伴。反过来，政府应该对那些为所研发的技术承担风险和开发成本的公司给予适当的奖励。” 一个令人信服的例子就是 SpaceX。

4.3 商用器件、规模智造

Anduril 的智能武器装备通常采用大量市面上广泛可得的商用零部件，以获 得最大的供应链弹性，并可以实现快速生产，比如 Barracuda 自主巡航导弹、Fury 自主飞行器等。 “Arsenal-1”现代化超级兵工厂实现规模智造目标。随着美国及其盟友试 图通过自主系统和武器实现经济实惠的大规模装备，国防工业基础必须具备比当 前产量高出几个数量级的生产能力。为了支持这一目标，2024 年 8 月 7 日， Anduril 宣布利用 F 轮 15 亿美元融资的资金建造“Arsenal-1”，开展超大规模 武器制造工作。2025 年 1 月 16 日，Anduril 已选定俄亥俄州哥伦布市作为其首 个超大规模制造工厂 Arsenal-1 的选址，公司自行投资近 10 亿美元用于兵工厂 一号的建设，这将为该州带来超过 4000 个直接就业岗位。

全面建成后，该工厂的面积将达 500 万平方英尺，每年可生产数以万计的军 事系统。展望未来，“兵工厂一号”拥有超过 500 英亩的土地可供未来扩建，具 备长期的可扩展性，全面投产后将制造和生产 Anduril 的大部分自主武器、传感 器和系统。 Arsenal-1 的基础是阿森纳操作系统（Arsenal OS），这是一个集成的数字软 件平台，将 Anduril 公司所有产品的设计、开发和大规模生产阶段整合在一起。 该工厂首批产品将于 2026 年 7 月开始生产。

5 启示

过去，在美国军方投资研发、产品成本加成定价模式下，美国军工企业竞争 压力小，行业创新放缓，虽然军工企业利润率获得了控制，但军方大量资金可能 被浪费在了失败的项目、冗余的设计等方面；同时，低效的军工行业也很难招揽 到一流的 IT 人才，致使美国军工行业在软件、AI 等领域远远落后于民用。 Palantir、Anduril 等美国硅谷军工新势力将民用 IT 领域的先进技术带入 军工，迎来 AI 的奥本海默时刻，或将改变未来战争形态；同时，美国军工新势 力也在逐步改变过去军工行业的传统特殊模式，向正常的商业逻辑靠拢。 美国传统军工面临的问题在我国或许同样存在，我国军工体系同样也需要加 以变革。我国陆军装备部早在 2021 年 8 月发出的《关于加快推动陆军装备高质 量、高效益、高速度、低成本发展的倡议书》中提到：瞄准第二个百年奋斗目标，支撑陆军现代化建设转型，迫切需要进一步加快推动陆军装备高质量高效益高速 度低成本发展，构建陆军装备建设新业态新格局；提质加速降价既是社会主义市 场经济的客观要求；要充分把握现代战争高消耗强对抗的趋势和陆军装备类型多 规模大的特点，为陆军部队胜战打赢提供质优价廉的装备供给，形成可放量、可 持续、可回补的规模优势；要开放引入先进技术、果断淘汰落后产能；打破“肥 水不流外人田”的行业壁垒，引入优质资源、倒逼产业升级。 我们认为，我国也应充分利用民用 AI 等领域的先进技术、民营或混合所有 制企业灵活的体制，在人民军队体制一新、结构一新、格局一新、面貌一新的基 础上，按照机械化信息化智能化融合发展要求，加速实现武器装备现代化。我们 期待在中国军队和国防工业不断优化的体制下、在中国民用产业强大的 AI 研发 实力基础上，中国也可涌现出一批既懂 AI 又懂军工并且愿意为中国的国防事业 做贡献的军工新势力。

6 国内军工 AI 相关企事业单位

6.1 启元实验室与军工集团智能院

启元实验室成立于 2020 年 10 月，位于北京市海淀区中关村环保科技园，是 一所高起点、高定位、高标准的国家级科研机构。实验室聚焦智能科技领域，重 点开展前沿性、战略性、颠覆性科研攻关，以“体现国家意志、服务国家战略、 承担国家使命、代表国家水平”为使命定位,矢志成为智能领域的全球科技创新 高地、人才汇聚高地、技术转移转化高地。2024 年 1 月 19 日，启元实验室的智 能微系统团队被授予“国家卓越工程师团队”称号。2022 年，启元实验室征集智 能领域企业合作项目，主要方向包括：智能感知技术、智能计算芯片、目标特征 识别、博弈决策、小样本学习、智能无人系统技术等。 我国军工集团也在智能化发展方面积极布局，部分集团已设立或依托二级单 位推进智能化相关工作，包括中兵智能创新研究院有限公司、杭州智元研究院有 限公司、航天科工集团智能科技研究院有限公司、中国航天科技集团有限公司创 新研究院、中国电科智能科技研究院、中船智海创新研究院有限公司、航空工业 智航院等。

编辑：火腿肠