图12 MAGMA无人机
03 自动驾驶技术
2015年，DARPA启动驾驶舱内自动化系统（ALIAS）项目，发展可定制的嵌入式全时自动飞行系统，并通过人机接口与飞行员流畅互动。飞行员仅关注任务规划、军事战术等复杂问题，ALIAS系统完成起飞、巡航、避障、降落等飞行操作，还能纠正飞行员的失误、与人类共同确定飞行方案。2019年5月，DARPA表示，ALIAS系统正配装至空军第30批次F-16战斗机，并计划在2022年之前进行自动驾驶试验。值得注意的是，目前的ALIAS系统并未使用人工智能算法，而是故意使用了传统的“确定性”算法，以提高系统的可靠性和飞行员的信任度。
AFRL快速创新中心与DZYNE技术公司合作开展了机器人飞行员无人转换（ROBOpilot）项目，并于8月9日使用塞斯纳206小型飞机成功完成了2 h的首飞。ROBOpilot系统包含作动器、电子设备、照相机、动力系统和机械臂等，安装在飞行员座椅区域，能以同人类飞行员相同的方式驾驶飞机和分析仪表数据。但在8月23日，ROBOpilot测试平台在试验过程中严重损坏，下次飞行试验被迫推迟到2020年3月。
04 人工智能技术
人工智能技术与军用航空领域结合已是必然趋势，目前世界航空强国已在后勤保障、飞行员培训、海量数据处理与融合、电子战等领域初步应用了人工智能技术。
6月，雷锡恩公司宣布，将与美国防部V-22联合项目办公室（JPO）合作，试用全新的人工智能工具，帮助确定空军CV-22鱼鹰上所安装的多模雷达需要进行关键维修的时间。8月，AFRL举办了针对指挥控制的可操作化机器学习项目的工业日活动。该项目旨在开发为部队机动、战斗管理和作战行动提供支援的人工智能应用程序原型机。该项目预计投资2 490万美元，将从2020财年开始授出多份合同。美国空军感兴趣的重点领域包括航空医疗后送过程中的飞行监测；战斗管理者、规划者和飞行员之间的信息交换；动态瞄准过程中的应急规划；分配任务以平衡工作负荷等。
11月，土耳其电子战系统工程公司表示，该国自研的拜拉克塔尔TB2型武装无人机使用了先进的人工智能系统。该系统通过海量图像训练能分辨目标的性别，还可区分恐怖分子与平民，以便对恐怖分子实施定点清除。
11月，日本防卫省表示，打算在全新财年预算中编列825万美元，以使用人工智能技术提升海上巡逻机的监视能力。人工智能系统可辅助识别常规雷达发现的目标是敌方舰船还是其他威胁。防卫省计划最早在2024财年把该系统配备至海上自卫队的巡逻机。
没有先进技术，就没有先进的航空装备和卓越的空中作战能力。以正向设计为主的国外航空强国认为先进技术研究和型号研发同等重要，先进技术要不依托具体型号而独立发展，只有这样才能真正做到解放思想，百家争鸣。如美国AFRL拥有几万名科学家和工程师，在各个领域以我为主规划发展方向，研究先进技术。在成熟的技术转化机制保障下，美国空军的型号项目一般会基于现有的先进技术研制，既可避免型号下马风险，又可确保型号研制进度。
从上述国外先进军用航空技术的发展情况看，技术发展主要有三个方面的动因。一是基于实际作战需求。如美军根据反恐战争的经验，认为在为战区一线部队或偏远基地进行后勤补给方面存在能力差距。于是美军各研究机构和公司纷纷开展了无人货运飞机技术研发，涉及各个技术方向。无人机质量涵盖轻中重，起降方式包括垂直起降、空投滑翔、弹射起飞阻拦降落等，一旦有型号研制需求，可快速形成装备，具备作战能力。二是基于技术发展的必然结果。在自主、协同、组网、低成本制造等技术的牵引下，必然会出现无人僚机和无人蜂群的先进无人机技术，但是无人僚机和无人蜂群距离型号研制尚存距离，仍需理清有人装备与无人装备的任务分工，无人装备的自主性等级，甚至是如何进行试验鉴定等问题。但这并不妨碍美军最近几年投入大量经费进行研发。认准技术方向，从简到繁进行研究，才能真正筑牢技术基础。三是主动进行技术探索。主动射流、变形机翼一旦应用将对军用航空带来变革性影响，虽然当前的成熟度较低，距离实际应用较远，但却值得塌下心来开展技术探索，遴选技术途径，甚至要允许失败，只有这样才能让技术赢在起跑线。
作者：航空工业信息中心袁成 宋刚等
本文将刊载于《飞航导弹》2020年第1期
