今天我们介绍一个美国空战中重要的项目：美国国防高级研究计划局（DARPA）的“人工智能强化”项目，简称AIR。上次我们介绍过DARPA的“空中作战进化”（ACE）项目，它能够帮助美军实现“马赛克战”作战构想。而AIR是ACE的后续项目，能够将“马赛克战”的作战概念进一步落到现实。
ACE（“空中作战进化”项目）的目的是将飞行员从平台驾驶员转变为任务指挥官，不用再盯着眼前的敌机战斗，将“狗斗”的任务交给AI，自己统筹全局，指挥和协调由多架无人机组成的作战集群。而AIR（“人工智能强化”项目）则是要把ACE中，人类的“指挥官”角色，也用AI实现，试图将空战的决策速度从人类的反应速度提升到机器的计算速度，获得决定性的时间优势。在AIR的构想中，人的最终定位是更高层次的指挥决策者，这种构想是将人的战略意图和机器的战术优势结合起来。
DARPA AIR项目构想图
一、项目介绍
根据DARPA的公开文件，项目旨在为“多机协同、超视距空战任务”开发具备主导性优势、由人工智能驱动的战术自主能力。
这里的关键词非常明确：多机协同、超视距作战、战术级自主。
前期的ACE（“空中作战进化”）项目，验证的是视距内格斗的能力，场景好比两架战机在近距离的空中缠斗。这虽然展示了AI在微观操控上的潜力，但现代空战的核心早已转向超视距作战，就是在几十甚至上百公里外，依托预警机、先进雷达和数据链组成的作战体系，实现先敌发现、先敌攻击。
AIR项目就是要将AI的应用场景，从近距离的“单打独斗”扩展到广域的“体系作战”。AI的角色不再是单纯的飞行员，而是作为飞行编队的“战术决策者”。
在项目实施的路径选择上，美军有很深的考量。自主技术首先在有人驾驶的F-16战斗机上进行开发与演示，等技术成熟后，再移植到无人作战飞行器上。这种安排，允许AI在人类飞行员的监督下进行“在岗训练”，由经验丰富的人类专家评估可靠性，逐步建立人机之间的信任。一旦这种信任得以确立，这套AI决策系统就会迅速部署到没有生理和心理限制的无人平台之上。
这就让美军可能不再是传统意义上的空中编队，而是一个由AI统一指挥、有人机与无人机深度融合、高效协同的智能化空中作战集群。
Kratos XQ-58A Valkyrie (女武神) ，被广泛认为是未来无人僚机的原型
二、技术核心：为AI构建战场、训练战术
为实现这个目标，DARPA将AIR项目划分为两个并行的技术领域进行攻关。
第一个技术领域（TA1）是模型开发。
第一个技术领域的核心任务是构建一个高度逼真的“数字孪生战场”。这个虚拟战场环境必须能精确模拟真实世界中的各种复杂因素，例如，战机雷达在不同气象和电磁干扰环境下的性能表现；导弹在不同发射参数下的实际飞行轨迹；乃至对各国电子战系统的潜在对抗策略等。所有这些，都需要让AI在这个虚拟环境中进行充分的“预演”和“学习”。
例如，BAE系统公司（英国贝宜陆上和武器系统公司）获得的第一阶段合同中，一项关键工作就是利用机器学习技术，为现有的传感器、电子战系统和武器建立高保真度模型。TA1的本质，就是为AI的训练提供一个无限接近真实的“高精度沙盘”。这个沙盘的仿真度越高，在其中训练出的AI在实战中的表现就越可靠。
第二个技术领域（TA2）是多智能体AI训练。
在拥有了高精度“沙盘”之后，下一步就是培养能够在其中高效博弈的“智能棋手”。这里要注意，DARPA用的是“多智能体”这个术语，强调的不是单个AI的能力，而是AI集群的协同能力。
这意味着AI需要学习复杂的战术协同，例如在一个四机编队中，如何自主决策哪架飞机负责前出侦察，哪架负责电子压制，哪架担任主攻，哪架提供掩护。这些决策将在虚拟环境中通过数百万次的模拟对抗进行学习和优化。最终产出的，将不是一套固化的程序，而是一个能够根据战场态势动态演进的智能化战术决策模型。
这两个技术领域一个负责构建战场，一个负责训练战术，共同构成了AIR项目的核心框架。
AIR项目的初期试验机 X-62A VISTA (Variable In-flight Simulator Test Aircraft，可变飞行模拟试验飞机)
三、项目为期四年，分两阶段执行
根据DARPA发布的公告，AIR项目为期四年，分两个阶段实施。
- 第一阶段：周期18个月，预算约3000万美元。主要目标是完成基础模型的开发和初步的AI训练算法验证，预计会选择约六家承包商团队参与，包括洛克希德·马丁公司 (Lockheed Martin)、诺斯罗普·格鲁门公司 、(Northrop Grumman)、EpiSci 公司、SoarTech 公司。
- 第二阶段：周期30个月，预算约4000万美元。将从第一阶段的团队中筛选出最多四个表现优异者，进行更复杂的集成测试，并最终在真实飞机平台上进行能力演示。
整个项目从2022年11月发布公告，提案已于2023年3月截止，目前正处在第一阶段的执行过程中。
通过这两个阶段的实施，DARPA的目的是“快速和持续发展自主空战任务能力”，希望构建一整套能够让技术快速迭代的“AI战术工厂”。未来，一旦出现新的作战平台、新的武器系统，或是侦察到新的战术战法，他们便可以将新数据输入这个“工厂”，在极短时间内“生产”出相应的反制算法，并通过软件更新，快速部署到整个作战体系。
这种以“天”为单位的战术迭代能力，将构成未来战场上的核心优势。
四、对我们的挑战与应对
AIR项目一旦成功，将给我们带来一些系统性的挑战：
- 决策速度的代差：在超视距空战中，OODA循环（观察-判断-决策-行动）的速度是制胜的关键。由AI主导的指挥控制，决策循环可以在毫秒级完成，将对人类指挥员构成巨大的时间压力。
- 战术复杂度提升：人类指挥员的能力受限于精力与算力，难以对大规模、高动态的战场进行完美协调。而AI则可以为战场上的每一个作战单元计算最优的行动方案，从而执行出人类难以想象的复杂协同战术。
- 战法演进速度提升：如果AIR项目得以实现，他们的战术创新速度可能会以“天”为周期，战术上可能会快我们一步。
面对上述挑战，我们或许可以从以下几个方面，探索符合我军的非对称应对策略。
- 将发展“反AI”对抗技术作为一个重点方向。 人工智能的决策基础是数据，那么它的感知系统或许就是其弱点。我们是否可以集中力量研究如何从数据源头进行干扰和欺骗？比如，利用我军强大的电子战能力，能否塑造出让敌方AI无法正确理解的“虚拟战场态势”，使其传感器接收到的信息失真？我们又能否通过网络攻击、电磁脉冲等手段，尝试直接对它的计算中枢进行瘫痪？这些或许都是值得深入研究的方向。
- 布局我军自己的“AI能力孵化器”。 我们是否也需要建立自己的高等级、高保真的虚拟战场环境？这样的环境，或许不仅能作为模拟对手的靶场，更可以成为检验我军战法、训练我军AI能力的“磨刀石”和“孵化器”。我们能否在这个平台上，注入我军“体系破击、联合制胜”的作战思想，发展出具有我军特色的人工智能？
- 聚焦于“人机融合”的指挥决策。 我们的目标或许不必是追求完全的“无人化”自主，而是思考如何最大限度地发挥“人”在指挥回路中的核心作用。AI的优势在于高速计算和方案优化，而人的优势在于战略洞察、意图判断和对模糊信息的处理。未来的方向，是让人工智能成为指挥员最高效、最可靠的“决策辅助”，而非完全取代。让机器负责处理复杂计算，让人类来进行最终的、带有战略创造性的决策。