美國國土安全部（DHS）今年計畫在其148座無人監控塔上安裝人工智慧（AI）升級，並增設50座下一代監控塔。週三，GDIT公司公布了其競標方案：可移動式自主監控塔（Relocatable Autonomous Surveillance Tower）。

GDIT曾為德州提供200座現有監控塔，此次投入自有資金，希望能藉由技術發展的優勢，在與Anduril和Elbit等競爭對手爭奪新合約。該公司的新型監控塔配備更優異的感測器：包括遠距攝影機、光電感測器、雷達以及光學雷達（LIDAR）。它們採用太陽能供電，而非柴油燃料。同時，它們擁有足夠的運算能力，可在現場進行影像辨識，無需將完整畫質的影像傳輸給人力監控人員。這意味著監控塔可以使用衛星通訊，而非頻寬較低的點對點微波，減少通訊量。

GDIT公司負責生物辨識、邊境及交通安全業務的副總裁Mike Wagner表示：「邊境巡邏隊必須與某家公司簽訂合約，以便每隔幾天外出為這些柴油引擎加油。」他同時強調，這些監控塔採用商用、模組化組件和軟體架構，允許遠端更新。「我們不知道三到五年後技術會變成什麼樣子。因此，能夠快速整合並在我方驗證新技術的有效性，然後將其部署到現場，這是一個巨大的優勢。」

參議院和白宮目前正就DHS的資金問題展開激烈爭論，民主黨要求對該部門進行更嚴格的監督。然而，增加邊境安全技術的資金則是一個爭議較小的議題。在兩黨政府的任內，邊境安全技術的資金都有所增加，大多數民主黨人在2024年同意將拜登的「邊境法案」中的邊境安全資金納入其中，但該法案最終並未通過。

無論DHS的預算僵局如何結束，該機構已經有資金可用。去年七月，國會撥款27億美元，作為「一個巨大美麗法案」（One, Big, Beautiful Bill Act）的一部分，用於升級北部、南部和海上邊境的監控技術。

然而，數位邊境監控並不像聽起來那麼容易。2006年，時任德州州長Rick Perry花費500萬美元安裝邊境攝影機，將影像串流至網路，並邀請民眾監控。但正如《德州論壇報》三年後觀察到的那樣，該網站的流量持續下降；綿延數英里的空曠邊境並不是那麼有趣。

最近，DHS多年來的監控塔部署也產生了參差不齊的結果。根據多份跨越數年的美國政府問責局（GAO）報告，其中一個原因是DHS的人力配置未能跟上攝影機、地面被動感測器和其他數據收集系統的增加。

邊境專業人員表示，能夠向繁忙的執勤人員發出威脅或入侵警報的自動化系統至關重要。海關及邊境保衛局（CBP）在2022年指出：「新的自主解決方案以及對現有系統的自主增強因此更受青睞，預計將減少監控系統所需的人員數量。」

Wagner表示，GDIT的貢獻根植於對AI系統進行更好的訓練，使其能辨識何為非法越境。這取決於模型對特定環境的理解程度。「我們找到了一家邊緣自主解決方案的供應商，他們對模型進行了訓練：『在這裡，在這個地形，這是牛。這是人。這是持長槍的人。這是攜帶可能裝有違禁品的背包的人。』我們根據過去10到20年在邊境上實際觀察到的情況來訓練模型，並利用這些來真正幫助識別部分——偵測、識別，然後追蹤。」

重要的是，多項研究表明，單獨的監控塔並不能提高逮捕率。2020年蘭德公司（Rand）的一項研究發現，在某些地點部署監控塔實際上阻礙了執法人員逮捕人員的能力，因為越境者會繞道避開它們（因此更長的攝影機範圍和更快的處理速度可能有幫助）。2025年發表在《政治地理學》（Political Geography）期刊上的一項研究發現，越境者為避開監控區域而繞道，導致他們經歷的水分流失量增加了一倍。

儘管兩項研究都沒有提及可能使替代路線無效的人工智慧監控塔的效果，但重點仍然是：用更少的人力監控整個邊境正變得越來越容易。政策制定者之後如何利用這些新資訊，並非技術本身能解決的問題。