2022年，美國(guó)等主要國(guó)家加大研發(fā)投入，聚力攻關(guān)和突破人工智能關(guān)鍵技術(shù)，加快推動(dòng)新質(zhì)作戰(zhàn)能力生成，在航空領(lǐng)域的自主空戰(zhàn)、有人無人協(xié)同、無人自主集群、指揮控制、后勤保障、電子對(duì)抗等方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。本文將對(duì)其中的重要進(jìn)展進(jìn)行梳理。

10月，空軍研究實(shí)驗(yàn)室授予BAE系統(tǒng)公司一份價(jià)值1700萬美元的合同，用于推進(jìn)“今夜就戰(zhàn)”（Fight Tonight）項(xiàng)目?！敖褚咕蛻?zhàn)”項(xiàng)目的主要目標(biāo)是通過將人工智能驅(qū)動(dòng)的規(guī)劃與交互式游戲相結(jié)合，顯著減少空中任務(wù)指令（ATO）的規(guī)劃周期。BAE公司將為空中作戰(zhàn)規(guī)劃人員提供所需的工具，以大大加快規(guī)劃復(fù)雜空襲行動(dòng)的過程。相關(guān)工具將使用人工智能為指揮官提供更多選擇和更多作戰(zhàn)細(xì)節(jié)，以確保最優(yōu)決策。通過類似拖放視頻游戲的交互，可以減少空戰(zhàn)規(guī)劃調(diào)整所需的時(shí)間，使其從幾小時(shí)壓縮到幾分鐘。

9月，美空軍影子作戰(zhàn)中心ShOC-N和美陸軍任務(wù)指揮作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)室（MCBL）合作評(píng)估了一項(xiàng)模擬技術(shù)以支持“空域戰(zhàn)術(shù)自動(dòng)化系統(tǒng)（ATLAS）”人工智能解決方案，該解決方案旨在解決空域沖突問題。為了推動(dòng)ATLAS的研發(fā)，ShOC-N和MCBL通過建模仿真的方式，試圖模擬現(xiàn)代空戰(zhàn)的復(fù)雜環(huán)境。當(dāng)MCBL接收到由ShOC-N發(fā)出的所有藍(lán)軍航空軌跡時(shí)，評(píng)估試驗(yàn)成功。

本次評(píng)估所支持的ATLAS是DAPRA資助的“快速戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行的空域全面感知”（ASTARTE）項(xiàng)目的一部分。ASTARTE旨在最復(fù)雜、最具挑戰(zhàn)性的反介入/區(qū)域拒止（A2/AD）環(huán)境中提供動(dòng)態(tài)空域的實(shí)時(shí)通用作戰(zhàn)視圖。

1月，DARPA戰(zhàn)略技術(shù)辦公室發(fā)布“用于計(jì)劃、戰(zhàn)術(shù)、實(shí)驗(yàn)和彈性的戰(zhàn)略混沌引擎”（SCEPTER）項(xiàng)目廣泛機(jī)構(gòu)公告。9月，美空軍代表DARPA授予英國(guó)BAE系統(tǒng)公司830萬美元的SCEPTER研發(fā)合同。SCEPTER旨在開發(fā)一種分析引擎，能夠自主生成戰(zhàn)役層面的戰(zhàn)略計(jì)劃，其原理是以機(jī)器速度探索軍事交戰(zhàn)的復(fù)雜狀態(tài)-行動(dòng)空間，生成新的作戰(zhàn)行動(dòng)方案，其中效果最佳的方案將在高保證模擬環(huán)境中驗(yàn)證，并進(jìn)行人工審查。

2月，DARPA授予Dynetics公司合同以開展“空戰(zhàn)進(jìn)化”（ACE）項(xiàng)目第二階段第三技術(shù)領(lǐng)域（TA-3）工作?！翱諔?zhàn)進(jìn)化”項(xiàng)目重點(diǎn)開發(fā)用于自主空中格斗的人工智能算法。Dynetics將開發(fā)戰(zhàn)斗管理方法，飛行員可擔(dān)任大規(guī)模協(xié)同空戰(zhàn)的指揮官，指揮多個(gè)搭載自主空中格斗算法的小型飛行器模擬協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)。在未來的有人無人體系化作戰(zhàn)中，作戰(zhàn)人員若對(duì)無人系統(tǒng)缺乏足夠的信任，則無法指揮大量無人系統(tǒng)進(jìn)行作戰(zhàn)?！翱諔?zhàn)進(jìn)化”項(xiàng)目以近距空中格斗自主化為突破口，增加作戰(zhàn)人員對(duì)人工智能技術(shù)的信任。

11月，DARPA戰(zhàn)術(shù)技術(shù)辦公室發(fā)布“人工智能增強(qiáng)”（AIR）項(xiàng)目廣泛機(jī)構(gòu)公告（BAA）。該項(xiàng)目設(shè)想由人工智能駕駛的多架飛機(jī)在超視距空戰(zhàn)仿真中與敵機(jī)編隊(duì)進(jìn)行對(duì)抗，目標(biāo)是證明人工智能可以在超視距空戰(zhàn)領(lǐng)域執(zhí)行進(jìn)攻性和防御性制空任務(wù)。該項(xiàng)目有兩個(gè)技術(shù)重點(diǎn)領(lǐng)域：模型開發(fā)和多智能體訓(xùn)練，前者包括創(chuàng)建“可捕捉不確定性并用更多數(shù)據(jù)自動(dòng)改進(jìn)的快速精準(zhǔn)模型”，后者專注于開發(fā)“人工智能驅(qū)動(dòng)的算法方法，在不確定、動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分布式自主戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行”。

8月，美空軍研究實(shí)驗(yàn)室表示已投資1500萬美元，對(duì)X-62“飛行中可變穩(wěn)定性的試驗(yàn)飛機(jī)”（VISTA）進(jìn)行升級(jí)，以加速無人機(jī)自主作戰(zhàn)發(fā)展。X-62主要升級(jí)了兩個(gè)系統(tǒng)，一是用VISTA模擬系統(tǒng)，允許飛機(jī)用軟件模擬其他平臺(tái)性能特征。二是模擬自主控制系統(tǒng)（SACS），使用“安全沙盒”的方式以集成飛行平臺(tái)、控制約束、自主功能，測(cè)試包括“空戰(zhàn)進(jìn)化”在內(nèi)的多種自主系統(tǒng)對(duì)飛機(jī)平臺(tái)控制的表現(xiàn)。當(dāng)測(cè)試內(nèi)容超過“安全沙盒”限制時(shí)，VISTA模擬系統(tǒng)將自動(dòng)斷開，允許飛機(jī)采取更具有挑戰(zhàn)性的機(jī)動(dòng)任務(wù)，而不會(huì)影響飛行安全。當(dāng)兩個(gè)系統(tǒng)組合時(shí)，不僅可以快速測(cè)試自主能力，還驗(yàn)證了不同飛行平臺(tái)所需的接口需求。和“女武神”、“灰鯖鯊”、“復(fù)仇者”等不同，X-62配備兩名機(jī)組人員，包括一名可以監(jiān)督自主控制系統(tǒng)性能的飛行員。“天空博格人”和“空戰(zhàn)進(jìn)化”等項(xiàng)目可以用X-62作為高風(fēng)險(xiǎn)自主機(jī)動(dòng)試驗(yàn)的候選。截至12月16日，“空戰(zhàn)進(jìn)化”已經(jīng)在X-62上飛行了大約8架次。

7月，克拉托斯公司宣布，兩架量產(chǎn)型XQ-58A“女武神”無人機(jī)在過去兩個(gè)月內(nèi)已經(jīng)成功完成一系列“天空博格人”試飛工作。不過具體的試驗(yàn)細(xì)節(jié)并未透露?？死兴篃o人部門總裁表示，“天空博格人”自主核心系統(tǒng)已得到驗(yàn)證，項(xiàng)目進(jìn)入尾聲。“天空博格人”項(xiàng)目旨在將自主核心系統(tǒng)與模塊化、低成本無人機(jī)平臺(tái)相結(jié)合，使無人機(jī)能與有人機(jī)協(xié)同，自主執(zhí)行復(fù)雜的作戰(zhàn)任務(wù)。自主核心系統(tǒng)集成了一系列傳感器和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法，采用開放式架構(gòu)，能夠根據(jù)有人機(jī)飛行員設(shè)置的既定交戰(zhàn)規(guī)則自主做出決策，可搭載在XQ-58A、UTAP-22、MQ-20等無人機(jī)上。

11月，美空軍宣布“天空博格人”項(xiàng)目工作全面完成，并于2023財(cái)年轉(zhuǎn)為在冊(cè)項(xiàng)目（POR），正式納入采辦序列，成為未來作戰(zhàn)系統(tǒng)的核心，其成果將納入至合作式作戰(zhàn)飛機(jī)（CCA）中，支撐其與下一代戰(zhàn)斗機(jī)編組協(xié)同作戰(zhàn)。

11月，克拉托斯國(guó)防與安全解決方案公司已確認(rèn)，其近期與空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AFRL）、尤馬試驗(yàn)場(chǎng)攜手成功完成XQ-58A Block2生產(chǎn)型的試飛。本次試飛驗(yàn)證了XQ-58A的升級(jí)潛力，XQ-58A Block2擁有更高的飛行高度、更長(zhǎng)的續(xù)航時(shí)間以及更大的任務(wù)載荷。同時(shí)，XQ-58A演示驗(yàn)證了加密通信能力，并且嘗試在通信中斷的情況下，自主導(dǎo)航回到基地并降落在目標(biāo)區(qū)域。上述功能有助于降低敵人檢測(cè)和追蹤無線通信信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn)。本次試飛也是克拉托斯公司支持空軍研究實(shí)驗(yàn)室自主協(xié)作使能技術(shù)（ACET）產(chǎn)品組合的重要里程碑。ACET專注于開發(fā)自主協(xié)作平臺(tái)（ACP），如合作式作戰(zhàn)飛機(jī)（CCA）。此次試飛中，XQ-58A所展示出的能力為未來的ACP試驗(yàn)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

8月，美國(guó)空軍生命周期管理中心裝備局授予Liteye Systems和Unmanned Experts公司一份價(jià)值180萬美元、為期一年的合同，以研制Web Weasels(WW)自主集群人工智能彈藥。WW項(xiàng)目采用了機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的算法，通過編制“劇本”的方式為集群彈藥在發(fā)射前提供一系列訓(xùn)練、戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序（TTP），以便完成特定任務(wù)集（如對(duì)敵防御壓制）。集群智能彈藥擁有相關(guān)硬件、固件和通信架構(gòu)，使其能夠進(jìn)行協(xié)同戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境評(píng)估、群間協(xié)商作戰(zhàn)方案、基于感知調(diào)整作戰(zhàn)預(yù)案。系統(tǒng)的自主集群指控及人在回路(HITL)設(shè)計(jì)方面也很復(fù)雜。WW項(xiàng)目將使用HITL模擬器開發(fā)人機(jī)交互界面(HSI)。

11月，美空軍宣布已全面完成“金帳汗國(guó)”項(xiàng)目研發(fā)工作，計(jì)劃在2023年將成果轉(zhuǎn)化納入“合作式作戰(zhàn)飛機(jī)”（CCA）等采辦計(jì)劃?！敖饚ず箛?guó)”項(xiàng)目旨在開發(fā)彈間自主組網(wǎng)、合作打擊技術(shù)。項(xiàng)目于2019年啟動(dòng)，在三年時(shí)間內(nèi)突破了關(guān)鍵技術(shù)、完成了多輪實(shí)驗(yàn)，演示了多彈自主組網(wǎng)規(guī)劃分別打擊多個(gè)和共同打擊單個(gè)目標(biāo)。隨著項(xiàng)目的成果轉(zhuǎn)化，美軍或在2028年前形成多型空地彈自主合作打擊目標(biāo)等新質(zhì)作戰(zhàn)能力。

9月，作為真實(shí)、虛擬和構(gòu)造（LVC）無人機(jī)蜂群研究的一部分，MQ-20A使用人工智能駕駛開展近30分鐘的自主飛行。本次飛行是GA-ASI通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）開發(fā)無人機(jī)高級(jí)自主性的工作之一。

12月，通用原子公司再次開展飛行試驗(yàn)。主要內(nèi)容為驗(yàn)證三種用于無人自主飛行的人工智能算法模型在開放式任務(wù)系統(tǒng)（OMS）軟件堆棧上的執(zhí)行效果。試驗(yàn)進(jìn)一步推進(jìn)了其合作式作戰(zhàn)飛機(jī)（CCA）生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。試驗(yàn)采用了真實(shí)、虛擬和構(gòu)造（LVC）技術(shù)。其中，通用原子公司的復(fù)仇者無人機(jī)與“數(shù)字孿生”所產(chǎn)生的虛擬飛機(jī)編組配對(duì)，自主執(zhí)行LVC多目標(biāo)協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)。試驗(yàn)中涉及的三種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型為單、多和分層智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型。單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型成功為實(shí)時(shí)飛機(jī)提供導(dǎo)航，同時(shí)動(dòng)態(tài)規(guī)避威脅。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型驅(qū)動(dòng)真實(shí)和虛擬的復(fù)仇者無人機(jī)飛行，在避免威脅的同時(shí)協(xié)作追逐目標(biāo)。分層智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型分析傳感器信息來選擇行動(dòng)方案。

10月，美國(guó)防部預(yù)算文件披露“超級(jí)蜂群”無人作戰(zhàn)項(xiàng)目，該文件表明美國(guó)海軍正在加快該項(xiàng)目開發(fā)，研究如何建造、部署和控制數(shù)以千計(jì)的小型無人機(jī)，以絕對(duì)數(shù)量壓倒對(duì)手防空系統(tǒng)?！俺?jí)蜂群”由水面、水下和空中多模式無人系統(tǒng)組成，無人系統(tǒng)平臺(tái)可在不同域之間隨意切換，規(guī)模超過10000艘／架，擁有壓倒性數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)的群體，從而徹底癱毀對(duì)手的態(tài)勢(shì)感知、判斷決策能力。現(xiàn)階段，在人工智能和算法支持下，同時(shí)操縱幾百架甚至上千架無人機(jī)的技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，無人機(jī)操作基本上以人工遙控為主，人工智能為輔。但當(dāng)數(shù)量進(jìn)一步擴(kuò)大，就需要極強(qiáng)的信息處理能力，以及非常精密復(fù)雜的算法邏輯。

8月，英國(guó)陸軍與國(guó)防裝備和支持未來能力小組合作在索爾茲伯里平原開展了無人機(jī)蜂群演示驗(yàn)證。演示由陸軍總部資助，使用了兩種不同的無人機(jī)蜂群系統(tǒng)。第一次演示使用五架阿特拉斯公司的無人機(jī)組成的蜂群。無人機(jī)搭載由其研發(fā)的“網(wǎng)格”系統(tǒng)，從而進(jìn)行指揮與控制。蜂群在特定地點(diǎn)周圍執(zhí)行24小時(shí)監(jiān)視任務(wù)。同時(shí)，無人機(jī)還包含了“蜂巢”可移動(dòng)充電站系統(tǒng)，用于無人機(jī)自主起降以及充電。第二次演示，陸軍專注于展示廣泛的搜尋任務(wù)。作戰(zhàn)人員將任務(wù)分配給六架埃爾比特系統(tǒng)公司的Torch-X自主無人機(jī)。Torch-X自主規(guī)劃路線，使用邊緣處理來檢測(cè)地面上的威脅，并在地圖上標(biāo)記以提醒作戰(zhàn)人員。

10月，俄羅斯喀瑯施塔得（Kronstadt）公司表示，正在研究發(fā)射和使用“莫爾尼亞”（Molniya）空射多用途無人機(jī)的方式，包括利用運(yùn)輸機(jī)、戰(zhàn)斗機(jī)、重型無人機(jī)搭載并發(fā)射多架“莫爾尼亞”?！澳獱柲醽啞笨山M成無人機(jī)蜂群，能在蜂群之間建立持續(xù)的數(shù)據(jù)交換，同時(shí)能調(diào)整蜂群中每架無人機(jī)的任務(wù)，其人工智能（AI）設(shè)備能夠該機(jī)在與有人駕駛飛機(jī)無法保持持續(xù)通信時(shí)自行完成任務(wù)。此外，該公司還計(jì)劃在“莫爾尼亞”輕型無人機(jī)的基礎(chǔ)上開發(fā)一種“打擊型”，即攜帶戰(zhàn)斗部的巡飛彈。

12月，土耳其推出新的Alpagut智能巡飛彈，該彈作戰(zhàn)半徑為60千米，續(xù)航時(shí)間超過60分鐘，可以單獨(dú)使用或以蜂群配置使用。一旦發(fā)射/投放，系統(tǒng)將進(jìn)入目標(biāo)探測(cè)、跟蹤和評(píng)估模式，在空中盤旋一段時(shí)間并在獲得地面用戶確認(rèn)后開始俯沖攻擊，自主摧毀識(shí)別的目標(biāo)。

6月，DEFCON AI公司獲得空軍部第二階段SBIR合同，以支持其基于人工智能的戰(zhàn)役級(jí)后勤和機(jī)動(dòng)培訓(xùn)軟件的初始開發(fā)。該軟件旨在創(chuàng)建仿真模型，模擬空中機(jī)動(dòng)司令部在發(fā)生自然或?qū)剐灾袛鄷r(shí)，為決策者提供后勤支持的不同選項(xiàng)。后勤任務(wù)的完成順序是行動(dòng)成功的重要前提，每項(xiàng)任務(wù)都會(huì)影響整個(gè)后勤效果。例如卡特里娜颶風(fēng)摧毀機(jī)場(chǎng)后，國(guó)防官員會(huì)首先專注于重建基礎(chǔ)設(shè)施，而不是搜索、救援等其他優(yōu)先事項(xiàng)。因?yàn)闆]有跑道等基礎(chǔ)設(shè)施，包括水、食品和醫(yī)療用品等所需商品將很難抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)。在該類事件中，人們需要建立起不同后勤任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)，這將耗費(fèi)大量時(shí)間，而DEFCON AI的軟件則使用人工智能梳理可用選項(xiàng)并進(jìn)行排序，同時(shí)構(gòu)建仿真的虛擬世界，用于獲取后勤相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，為決策提供支撐，提升后勤效率。

12月，據(jù)媒體報(bào)道愛沙尼亞Magnetic飛機(jī)維修公司利用美國(guó)SkySelect公司提供的人工智能自動(dòng)化備件采購(gòu)平臺(tái)開展其備件采購(gòu)工作，以減輕其工作量、提高運(yùn)營(yíng)效率并節(jié)省成本。SkySelect軟件平臺(tái)通過集成人工智能技術(shù)，能夠提供從備件需求提出到交付的端到端無縫采購(gòu)。截至目前，Magnetic飛機(jī)維修公司應(yīng)用該平臺(tái)已在降低成本和提高生產(chǎn)率方面取得了卓越的成果。僅在10月份，人工智能采購(gòu)就使庫存零件補(bǔ)充成本降低19%。由于在SkySelect平臺(tái)上進(jìn)行的采購(gòu)中79%的工作是由人工智能完全自動(dòng)化完成的，因此減少的成本大部分都是在沒有人員參與的情況下實(shí)現(xiàn)的。

11月，美空軍全球打擊司令部授予Virtualitics公司合同，以部署人工智能技術(shù)，從而提高其核轟炸機(jī)和洲際彈道導(dǎo)彈的戰(zhàn)備水平。美國(guó)政府問責(zé)局2020年的一份報(bào)告強(qiáng)調(diào)了空軍飛機(jī)的主要戰(zhàn)備問題。報(bào)告中，作為構(gòu)成三位一體核打擊力量的重要組成部分，空軍的B-2、B-21、B-52三型轟炸機(jī)均未能及格。空軍目標(biāo)是利用人工智能的預(yù)測(cè)能力來提高飛機(jī)的可用性和洲際彈道導(dǎo)彈機(jī)隊(duì)的整體戰(zhàn)備能力。人工智能公司Virtualitics將開發(fā)人工智能軟件，以增強(qiáng)預(yù)測(cè)性維護(hù)、庫存管理、供應(yīng)鏈優(yōu)化和人力資源分配，以確定飛機(jī)維護(hù)需求，快速解決關(guān)鍵的日常維護(hù)問題，最大限度地減少關(guān)鍵飛機(jī)保持適航性時(shí)的計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間。

4月，美空軍在為期兩周多達(dá)30架次的測(cè)試中對(duì)“憤怒的小貓”戰(zhàn)斗吊艙進(jìn)行了作戰(zhàn)評(píng)估，并在加利福尼亞州中國(guó)湖進(jìn)行了最終測(cè)試，其效果得到空軍的肯定?！皯嵟男∝垺庇勺糁蝸喞砉W(xué)院研究，試圖創(chuàng)建一個(gè)電子戰(zhàn)系統(tǒng)，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和易于更新的軟件更快地適應(yīng)新的威脅。當(dāng)前，數(shù)字射頻存儲(chǔ)干擾機(jī)采用一種基于計(jì)算機(jī)的已知威脅“庫”，識(shí)別和對(duì)消進(jìn)入的信號(hào)。隨著輻射源(通信系統(tǒng)和雷達(dá))變得更加先進(jìn)，它們的行為變得無法預(yù)估，并且尋找它們的預(yù)錄響應(yīng)變得非常困難。因此，“憤怒的小貓”使用認(rèn)知電子戰(zhàn)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法將教會(huì)干擾機(jī)從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，當(dāng)干擾機(jī)再次遇到相同類型的目標(biāo)時(shí)，其響應(yīng)將更加精確、快速和成功。如果上一次干擾技術(shù)沒有效果，干擾機(jī)會(huì)嘗試另一種干擾技術(shù)，觀察目標(biāo)如何響應(yīng)干擾信號(hào)，并通過反饋回路進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。