自 2026 年 5 月 8 日以来，美国战争部发布了 100 多段有关不明空中现象（UAP）的视频。
最近，有两位科学家雅各布哈克-米斯拉与NASA戈达德太空飞行中心的拉维·科帕拉普，对美国军方通过PURSUE计划公开的112段UAP传感器视频做了完整的运动学分析，得出了一个直白却重要的结论：以目前公开的脱敏数据，我们根本无法算出这些物体的真实飞行速度。
所以那些所谓反常的高超音速性能，既没法被证实，也没法被证伪。
相关研究于2026年8月12日发表在预印本平台。
这112段视频全部来自军用飞机的瞄准吊舱与炮塔摄像机，涵盖红外和可见光两种模式，由美国战争部在2025年底到2026年中分五批对外公布。
很多人以为这是完整的原始观测资料，实际上公开版本都做了严格的脱敏处理：屏幕上的测距数值、飞机自身的飞行参数、传感器的精确视场角度，几乎全部被涂黑隐去。
而恰恰是这些被抹掉的信息，才是计算真实速度的核心前提。
很多人可能会有疑问：我们数清楚物体每秒在画面里移动多少像素，再换算成实际距离，不就能算出速度吗？
然而事情远没有这么简单。
打个比方，我们坐在行驶的汽车里，路边的电线杆会瞬间从窗外划过，远处的山峰却好像跟着车辆缓慢移动，电线杆和山峰本身都没有动，但在人眼里的视觉速度天差地别——核心变量就是距离。
镜头里的观测也是同理：像素移动速度只能反映视线转动的快慢，要把它换算成真实的物理速度，至少还要凑齐四个关键条件：物体与观测飞机的距离、观测飞机自身的飞行速度、物体飞行方向与视线的夹角，以及相机的视场角度。
这四个条件缺少任何一个，速度就会存在数量级的误差。
而研究人员逐段核查完112段视频后确认：没有任何一段视频能提供完整的四组数据。
研究人员还根据画面特征，把所有视频分成了三类。
第一类是过境型：物体从画面一侧进入、另一侧穿出，全程只出现零点几秒到数秒，至少能测出像素移动速率，这类共有43段。
第二类是追踪型：摄像头持续跟随目标转动，物体始终停在画面中心附近，这类共有33段。
剩下36段则同时包含过境和追踪两种状态。
其中看似最清晰稳定的追踪型视频，实际上运动学价值最低。
因为瞄准吊舱的设计功能，就是通过转动镜头抵消物体的相对移动，让目标始终居中。
所以画面里物体的像素移动速度几乎为零，这是传感器工作的结果，和物体真实飞行速度没有任何关系。
这类视频无法从中提取有效的横向运动信息，也就无法约束物体的真实飞行速度。
在全部112段视频里，只有两段相对信息量最多，这成了研究人员的重点分析样本。
第一段编号DOW-UAP-PR113，拍摄于1996年美国西部的红外影像。
它的特殊之处在于画面保留了一组倾斜的俯角度刻度线，标注着5到35的刻度。
研究人员依靠这组刻度，反推出相机的水平视场约为54度，也算出物体穿过画面时，视线的转动速率达到了每秒约120度，单从视觉观感看，确实快得惊人。
但分析也只能止步于此。
因为不知道物体的距离，也不知道它的飞行方向，所有可能性都同时成立。
如果这是一只近距离掠过镜头的鸟，它的真实飞行速度也就每秒十几米，完全符合常识；当物体沿垂直于视线的方向正横向飞行时，如果它在1公里之外，相对速度就能达到6倍音速；如果距离更远，速度数值还会继续攀升。
同一段画面，既能对应近处的普通飞鸟，也能对应远处的高超音速飞行器，在没有距离数据的情况下，两种假设没有对错之分。
第二段样本编号DOW-UAP-PR149，拍摄于2023年的中东地区。
这段视频的优势是画面里出现了一艘灵便型散货船，可以作为尺寸参照物。
参考同级别散货船150-200米的长度，研究人员通过像素比例换算，得出了物体相对速度的上限：如果物体和货轮处于同一距离，它的相对速度横向分量最多只有0.3-0.4马赫，不到音速的一半。如果物体飞行高度更高、离镜头更远，真实速度还会更低。
依靠这个参照物，我们至少可以排除超音速飞行的猜想。
但再往下，它到底是小型无人机、气球碎片还是别的物体，依然无法进一步判断。
这种“视觉快、实际慢”的误会，在UAP研究领域早有先例。
当年著名的美国海军“GOFAST”视频，刚流出时被广泛解读为海面上方高速飞行的反常物体。
但后续依靠完整的遥测数据分析发现，画面里的快速移动，绝大部分是观测飞机自身运动带来的视差效果，物体本身的运动速度与风力吹动的漂浮物特征相符。
而PURSUE公开的这批视频，信息密度连GOFAST都比不上。
GOFAST至少还有屏幕上的方位、俯仰角数据可以逐帧推算，PURSUE的视频里连这些参数都被全部隐去。
所以，是有人将数据刻意隐瞒吗？
实情大家都懂.....
要打破这个僵局，目前只有两条可行路径。
一条是官方在保密框架内，补充公布配套的简化数据。
无需放出完整原始画面，哪怕只是在档案中标注物体的大致距离、观测平台的飞行速度，研究就能往前推进一大步。
论文也明确提出，飞行日志、传感器视场与指向元数据、配套雷达测距记录，都是能显著提升分析价值的补充信息。
另一条路径是民间自主搭建多站点观测网络。
比如哈佛大学的伽利略计划、UAPx研究团队，都在部署多模态观测站：不只有光学相机，还搭配雷达、无线电探测设备，用多个站点同时观测同一目标，通过三角测量算出精确距离。
只有这样，才能把画面里的视觉速度，真正转化为可验证的物理速度。
从而判定它们到底是什么。
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