浅析美军空战演进计划：AI飞行员如何击败人类王牌

                浅析美军空战演进计划：AI飞行员如何击败人类王牌
作者：军鹰智库黎国灿 陈培彬 来源：军鹰动态

图1. “AlphaDogfight”虚拟空战格斗竞赛时的画面
前言：当人工智能在2020年8月的虚拟空战中以5:0碾压人类顶尖飞行员时，质疑者仍将其视为“算法游戏”。然而，三年后，美国爱德华兹空军基地上空两架F-16战机以1931公里/小时的高速展开的生死缠斗，却让AI飞行员真正撕开了未来战争的帷幕。在这场最近距离仅610米的真实对抗中，搭载自主决策系统的X-62A战斗机不仅突破了人类生理极限，更通过佯装失控、动态预判等高阶战术，昭示着空战规则正被深度强化学习与超算能力彻底重构。从模拟器的代码战场到真实云端的金属碰撞，这场由DARPA“空战演进”计划驱动的AI革命，正在模糊技术与杀戮的边界。
关键词：美国，DARPA，AI空战，深度强化学习，人机协同
DARPA“空战演进”计划：从虚拟碾压到真实战场的AI革命
美国国防高级研究计划局（DARPA）的“空战演进”（ACE）计划，标志着人工智能在军事航空领域从理论验证迈向实战部署的关键转折。2020年8月，Heron Systems开发的AI系统在DARPA举办的“AlphaDogfight”模拟空战试验中以5:0完胜人类F-16顶尖飞行员班格，创造了历史性突破。该AI通过每秒上千次的战术推演，即使在研发团队刻意限制其飞行速度与武器性能的条件下，仍能利用算法漏洞（如快速重建航线、预判人类操作惯性）实现精准打击。这一胜利不仅验证了AI在受限环境下的战术优势，更揭示了其超越人类生理极限的决策效率——AI的响应速度比人类快250倍，且无需考虑过载承受能力。
图2. “空战演进”项目
2023年9月，DARPA将AI空战能力推向真实战场。在加利福尼亚州爱德华兹空军基地，经过特殊改装的X-62A VISTA战斗机（基于F-16D改造）与人类驾驶的F-16展开视距内缠斗测试。两机以每小时1931公里的高速逼近至610米距离，完成防御机动、攻击缠斗等高难度动作。尽管DARPA以“高度机密”为由未公布胜负结果，但测试数据显示AI全程未触发安全接管机制，且在多次对抗中展现出稳定的自主性。X-62A搭载的AI系统通过分析历史空战数据与实时传感器信息，自主调整飞行姿态，甚至模拟了人类飞行员的战术欺骗行为（如佯装失控诱导对手暴露破绽）。与早期依赖预设规则的AI不同，X-62A的算法通过数十亿次模拟训练构建动态决策模型，能够适应非线性战场环境。例如，在防御机动中，AI可同时计算敌机航向、导弹射程及自身能量状态，并在0.3秒内生成最优规避路径。

图3. 进行飞行试验的VISTA飞机
这场技术革命的军事意义远超单次对抗胜负。ACE计划直接服务于美军“马赛克战”战略，旨在通过AI僚机集群与有人战机的协同，构建去中心化、高适应性的杀伤网络。美国空军部长弗兰克·肯德尔甚至亲身体验AI驾驶的X-62A，并计划将2000余架退役战机改造为自杀式无人机集群，以低成本实现“消耗战”战术。这一举措将对美军未来空战格局造成变革，然而AI自主性的提升也引发伦理争议，例如误判风险与“开火权”归属问题，成为国际社会关注焦点。

图4. DARPA设计的“马赛克战”概念
AI飞行员制胜的三大技术支柱
（一）深度强化学习：超越人类经验的决策框架
AI飞行员的核心优势源于其通过深度强化学习构建的自主决策系统。该技术使AI能够从海量历史空战数据中提取战术规律，并通过模拟对抗不断优化策略。例如，中国AI系统在实验中通过选择性学习算法（Selective Learning），仅需人类飞行员1/6000的训练时间即可掌握复杂空战技巧。这种学习模式突破了传统人类飞行员依赖经验积累的局限性，实现了从“数据喂养”到“自主进化”的跨越。在美军DARPA的“空战演进”（ACE）计划中，AI通过蒙特卡洛树搜索预测未来10秒的战场态势，并结合实时传感器数据动态调整飞行姿态。例如，在X-62A VISTA战斗机测试中，AI能提前300毫秒预判人类飞行员的筋斗机动路径，并实施精准拦截。这种算法驱动的决策闭环，使得AI在瞬息万变的空战中始终占据先机。
（二）超强算力与预测能力：突破人脑生理极限
AI飞行员的算力优势体现在两方面：硬件性能与计算效率。现代空战AI系统依托GPU集群和专用AI芯片，可每秒处理超过10万行飞行控制代码，并在0.3秒内生成最优战术路径。相比之下，人类飞行员受限于神经信号传导速度，决策延迟高达200-300毫秒。此外，AI通过高精度物理建模与多目标优化算法，可同时计算数十种变量（如敌机速度、导弹射程、气象干扰等）。例如，美军“阿尔法”系统在模拟空战中，能实时分析敌方飞行轨迹的微分方程变化，并通过概率模型评估攻击成功率。这种能力使AI飞行员在复杂电磁干扰环境中仍能保持稳定作战效能，而人类飞行员易因信息过载导致判断失误。
（三）突破生理极限：环境感知与三维空间智能

图5. XQ-58A“女武神”无人机
未来空战：从“人机协同”到“全域AI化”
未来空战将不再局限于单一平台或单一领域的对抗，而是向“全域AI化”迈进，涵盖物理、信息、认知等多维空间的智能化作战体系。
（一）人机协同：智能化空战的起点
人机协同是智能化空战的起点，其核心在于有人机与无人机的协同作战。在这一阶段，无人机作为有人机的“僚机”或“队友”，承担侦察、打击、干扰等任务，而有人机则负责整体态势感知和战术决策。其优势在于结合了人类的宏观决策能力和无人机的微观执行能力。无人机可以在高危环境中执行任务，减少有人机的风险，同时通过实时数据共享，提升整体作战效能。然而，这一模式仍依赖于人类飞行员的指挥和控制，无人机的自主性有限，难以应对高度复杂的战场环境。

图6. F35战机与无人僚机示意图
（二）全域AI化：未来空战的终极目标
全域AI化是未来空战的终极目标，其核心在于实现空战系统的完全自主化和智能化。这一模式突破了传统空战的物理边界，将作战空间扩展到信息域和认知域，形成多域融合的作战体系。达成这一目标需要AI系统通过深度学习和强化学习，能够自主分析战场态势、制定战术并执行任务。未来的AI空战系统将采用去中心化架构，无人机蜂群可以在没有中央指挥的情况下自主协同作战。即使部分节点被摧毁，系统仍能保持高效运行。同时，AI技术也将实现物理空间与虚拟空间的无缝连接，例如通过网络攻击干扰敌方通信系统，或利用虚拟仿真技术优化战术规划。
然而，这一转型也伴随着技术挑战和伦理风险，例如AI武器的自主性，需要在技术创新与伦理规范之间找到平衡。只有如此，智能化空战才能真正成为维护和平与安全的力量，而非引发新一轮军备竞赛的导火索。
结语
当X-62A战机以20G过载划破天际时，这场由算法驱动的空战革命已不再关乎“机器能否战胜人类”，而是暴露出一个更本质的命题——在深度强化学习解构百年空战法则、超算能力碾碎生理限制的今天，战争形态正被重新定义为“算力与伦理的博弈场”。AI飞行员的致命精准既可能成为降低误伤的“和平之盾”，也可能化作失控扩散的“毁灭链条”。人类站在文明与技术交叉的隘口，既需要以代码重塑空天霸权，更需用理性为自主杀戮权划定禁区。毕竟，真正的胜利从不在空战缠斗的600米半径内，而在人类能否始终紧握技术进化的道德缰绳。