當前人工智能不僅廣泛滲入社會生產生活中，還在軍事領域表現出巨大的應用潛力，其對綜合信息的處理能力之高、速度之快，足以使未來戰爭的緊湊程度提升至全新高度，而作為絕對速度優勢致勝的高超聲速飛行器，人工智能的引入將能使其優勢得到更徹底的發揮。目前，高超聲速飛行器與人工智能這兩種技術的結合已經引發了主要國家的高度興趣。
智能化技術的軍事潛力
自1956年人工智能概念提出以來，其發展曆經起伏，直至21世紀初才得到迅猛發展，成為一項世界公認的具有顛覆性和變革性的前沿技術。2013年以來，世界各國競相發布人工智能相關戰略規劃，國家層麵的人工智能博弈和競爭日趨激烈，已經在民用與工業領域得到了諸多成功應用。近年來國外積極探索人工智能在軍事上的應用，雖然目前大多停留在數據統計、後勤規劃等領域，但直接應用到武器裝備上，在未來戰場中發揮主導性作用隻是時間問題。
在信息化、體係化的未來戰爭環境中，將人工智能技術應用於武器裝備，能夠使武器裝備實現對目標的智能識別、決策和行動，極大提高武器裝備的作戰效能。
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目標識別
未來作戰中受氣象條件幹擾、目標多樣化、敵我交錯、隱身目標等影響，識別難度將進一步提升，利用深度學習技術實現目標智能化軟識別，以試驗采集、仿真生成等手段獲得的“大數據”為基礎，在高維特征空間中進行精細化建模與深度特征學習，形成從數據到結果的“端到端”學習和映射，進而對複雜目標實現精細化識別，提升識別能力。
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規劃決策
戰場環境瞬息萬變，目前武器裝備多采用作戰前規劃模式，快速響應能力已顯不足。目前可借助專家係統進行輔助決策，通過前方獲取信息與資料庫相比對，快速確定戰場威脅，給出輔助決策降低人員工作負荷。未來引入深度學習後，將能實現深度神經推理，以數據驅動與知識引導結合，形成可適應通用環境的強人工智能，達到武器係統的決策自主化、智能化。
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運動控製
武器裝備的運動控製係統是強對抗環境下準確且低代價實現目標的保障。人工智能通過模糊控製、神經網絡、自適應/自組織的使用，特別適合非線性、時變、多變量、受環境擾動的複雜自動控製需求，實現穩定與魯棒性的控製，使武器裝備具有惡劣環境自適應能力、智能避障能力、跟蹤高機動目標能力、自修複能力和高彈體控製能力。
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協同作戰
未來戰爭是多層次、全方位的信息化戰爭，需要由單體向協同作戰模式轉化。目前僅能實現裝備間的初級協同，高度依賴預先規劃與中樞指揮，未來將通過協同架構的選擇、協同編隊網絡的生成、組網的保持、群體對抗、協同目標探測等環節，形成分布式“共享大腦”，開展智能化協同作戰。
高超聲速飛行器智能化技術探索
高超聲速武器是未來戰場上的重要力量，其作戰使用仍需要建立高效的殺傷鏈，隻有具備快速決策、快速響應能力，才能將高超聲速武器的速度優勢發揮徹底，為此勢必需要智能化技術的引入現階段高超聲速飛行器智能化技術探索仍處在較為初期的階段，更深程度的體係智能化探索仍需時日。
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高超聲速飛行規劃智能化技術探索
桑迪亞國家實驗室（Sandia National Laboratories，簡稱SNL）是為數不多的明確提出將人工智能運用在高超聲速領域的國外機構。2019年4月，SNL發布多份說明文件與媒體報道，闡述其構想與工作進展。SNL指出，目前主要工作圍繞對高超聲速飛行器自主規劃的探索，希望到2024年完成新的自動飛行係統的基礎技術開發。
引入的必要性
SNL將高超聲速飛行器視為核大國之間新的戰略製衡手段。傳統彈道導彈雖然也可在大氣外達到Ma5以上的飛行速度，但高超聲速飛行器的飛行高度位於大氣層內，從而在飛行過程中具有隱身性和機動性。速度更快、彈道更低、隱身性更好，使高超聲速導彈能更好地突防敵防禦係統。
SNL認為，俄羅斯和中國正在著力發展進攻性高超聲速武器係統，投入使用後或將使美國的導彈防禦係統失效。此前美國雖然高超聲速技術開展了長期的試驗性探索，但目前在武器化進程上居於落後。為了避免美國在這個具有戰略意義的重要技術領域中被淘汰，需要將人工智能（“自主性”）與高超聲速相結合，形成“力量倍增器”。
已開展的工作
工作基礎與目標
SNL在1970年代就開展了雙錐形機動滑翔飛行器技術的研發，AHW及後續的CPS項目利用該技術，在2012-2020年間曾多次成功試射，目前美國多型高超聲速助推滑翔導彈所用的通用滑翔彈頭（C-HGB）就是在其基礎上發展形成的。
SNL的人工智能引入也首先以高超聲速助推滑翔飛行器為應用對象（未來延伸到吸氣式高超聲速飛行器及其它航空航天領域），由於這種飛行器以很高的速度飛行，再入階段還要麵對複雜而劇烈的大氣湍流，對控製的穩定性和精度等要求極高，因此其飛行任務的規劃與編程工作需要花費數周時間，是“一項緩慢而艱苦的工作”；而人工智能引入後，理論上可在幾分鍾內完成高超聲速飛行任務規劃。
這種實時飛行規劃能力具有人工規劃所無法相比的優勢，利用人工智能的模式識別能力，將當前飛行器位置定位信息與飛行器實時收集到的數據相結合，進行彈道預測與飛行路徑選擇，將原本需要幾分鍾才能完成的工作縮短到在毫秒量級。具備這種能力後，高超聲速飛行器可在飛行中進行自主校正，從而補償在飛行中遇到的意外情況，也可適應目標位置出現的變化（飛行監控人員還可以通過隨時關閉航向校正功能來重新獲得對飛行器的控製）。
專題研究活動
為將人工智能自主性引入高超聲速領域，SNL開展了名為“高超聲速飛行任務競賽”（Autonomy for Hypersonics mission campaign，簡稱Mission Campaign）的研究活動，於2017年啟動，為期7年，總耗資3500萬美元，對得到認可的技術創新團隊給予資金支持，促進相關新技術發展。
首支獲得Mission Campaign基金的團隊是名為“高超聲速自主”（Autonomyfor Hypersonics，簡稱A4H）的團隊。A4H旨在研究開發自主係統技術，利用人工智能來縮短任務規劃時間並做出自適應的目標決策，從而顯著增強高超聲速飛行器的戰鬥效能。而這種能力將提升飛行過程中的靈活性，自適應遇到的多種問題，以應對目標變更、實時變化的終端作戰情況、新的威脅意料之外的飛行條件等情況。
表1 A4H團隊列舉的項目重點研究問題
圖1 高超聲速自主控製示意圖
目前的高超聲速飛行的實現，需要通過長周期的規劃、進行腳本化的建模與仿真，形成為每次飛行量身定製的任務計劃。A4H團隊希望通過人工智能的引入，使飛行過程具備良好的自主性與自適應性，能應對複雜與意外的飛行狀況，完成飛行任務；但該團隊必須首先解決高性能計算（HPC）問題。HPC利用現代機器學習（ML）和人工智能進行快速迭代的任務規劃與分析，並可通過對已有場景狀態的數據積累和合理的外推分析，得到應對新的不可預測場景的策略。
高超聲速飛行的HPC是一項需要耗費大量時間來攻關的技術難題。為此，A4H團隊與SNL開展合作，利用SNL前期發展的HPC技術基礎，兩方將合作開展自主飛行需要的戰場模型建立與仿真工作，進行對抗性學習，通過數十億次量級的計算，獲得最佳策略和解決方案。SNL與A4H團隊希望借此獲得高超聲速能力變革，使美國重新獲得並保持在高超聲速這一戰略性領域的優勢地位。
引入學術合作力量
SNL目前主要致力於引入人工智能形成對高超聲速飛行器的自主規劃和控製。其間，SNL組織成立了一個名為“新墨西哥自治”（Autonomy New Mexico，簡稱AutonomyNM）的學術研究聯盟該組織由眾多美國大學組成，由Mission Campaign進行管理，由SNL的“實驗室研究與發展和學術聯盟”計劃提供資金支持。
AutonomyNM旨在探索相關技術，建立人工智能航空航天係統，使包括高超聲速飛行器在內的複雜飛行器具備自主飛行控製的能力，通過小型機載計算機即能將12小時的計算時間壓縮為一毫秒高效生成高超聲速飛行所需的算法。AutonomyNM更宏偉的目標是將人工智能引入自動運輸、製造航天、農業等領域，形成更安全高效的自主能力。
圖2 AutonomyNM研究自主高超聲速飛行所用的無人機
AutonomyNM目前主要通過無人機來探索自主導航、製導和控製以及目標識別的新算法，在2019年夏天完成了一架4旋翼無人機和一架6旋翼無人機的程序編寫及測試工作，這兩架無人機是最早投入該研究的無人機。
選擇無人機作為試驗平台的原因，包括這些平台可以敏捷移動，能夠快速完成編程並無線傳輸到位，其所攜帶的攝像頭載荷也可以靈活地換成其他傳感器進行測試。AutonomyNM所用的無人機裝有兩台機載計算機，其中一台較小的計算機用來控製轉子，另一台較大的計算機用來處理來自攝像機的視覺信息。
試驗小組以機載相機為硬件基礎開展視覺算法編寫工作，進行定位匹配識別。具體來說，研究人員將環境圖片與算法一起上傳給無人機，通過計算將圖片組裝形成三維地圖。然後向無人機發送移動到特定坐標位置的指令，無人機通過由攝像頭接收的圖像與內部地圖進行對比匹配，從而得到自己當前方位判斷，而後飛到正確的位置。
躲避障礙是其中一項重要的能力，要求無人機能夠足夠快地完成對周圍環境的識別與障礙物判斷，形成躲避路線規劃。受限於無人機的尺寸與輸出功率，兩台機載計算機都由嚴格的尺寸和重量限製，因而對編程策略提出了較高要求，以便運行處理速度滿足使用要求。SNL科學家LoganWright表示，在性能有限的機載電腦上，“算法必須能夠足夠快速地運行，以提供可用的結果。……算法如果在撞上障礙物後才檢測出障礙物，就不太有用了。”
相對於汽車的自動駕駛，開放天空中的飛行器自主控製難度更大。因為汽車駕駛建立在已經十分完善道路規則上，對於各類狀況都有比較明確的處理方法，因此需要處理的是非常有限的規則集但飛行器的既有規則少得多，所給予的創造空間極大，但更大自由也相應帶來了更大挑戰。
重要技術途徑
“感知-思考-行動”環
自主係統的特征在於采用“感知-思考-行動”（SENSE-THINK-ACT）的閉環操作來實現其預定目標。目前高超聲速飛行器具備自動“行動”能力，但這是對預先裝訂的程式化程序進行機械式執行的結果，並且僅依靠GPS的信息來獲得末端精度，這極大限製了飛行靈活性。人工智能的引入將使這些係統具備感知和思考的能力，使其能夠從周圍環境中提取信息，並自主適應不斷變化的環境的預期之外的目標。在飛行中進行閉環的“感知-思考-行動”迭代循環，將大大提升高超聲速飛行器在對抗環境中處理各種目標的能力。
自主能力
高超聲速技術是自主技術所能設計的難度最高的國防領域之一，與商業應用不同，國防領域需要在對抗性環境中進行複雜操作，並可能引發嚴重後果。SNL選擇高超聲速飛行器作為人工智能的攻克對象，意在未來向更廣泛的國防領域延伸，引入到其它類（如吸氣式）高超聲速飛行器、其它先進飛行係統、對抗環境中使用的自主係統等，為空中情報監視偵查（ISR）、空間彈性、太空競賽等領域提供支持。
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其它高超聲速領域智能化技術探索
美國第六代戰鬥機
目前美國在第六代戰鬥機早期探索中將高超聲速攻擊機、人工智能、無人戰鬥機、先進機載傳感器、激光武器、電子戰等技術視為重點研究對象，希望在2030-2040年代完成六代戰鬥機研製。其中一項名為“穿透性製空”（PCA）的項目將智能化技術視為重點研究對象。機載傳感器與處理器性能、小型化水平不斷提升，為人工智能的引入提供了有利條件。引入後，將能使戰鬥機在收集編譯、處理情偵監（ISR）數據的能力提升到新的高度，並有效進行即時分析決策；這種分析決策將通過傳感器獲取的信息與海量數據庫信息進行比較來實現，有效提升飛機的目標識別與攻擊指揮能力，從而使六代機的的作戰能力相較於現役戰鬥機產生革命性變化。
可以看出，雖然美軍第六代戰鬥機沒有詳細解釋包括高超聲速或定向能武器等在內的技術與人工智能技術將以何種形式及途徑相結合，但其最終效果將是形成一種具備人工智能的高超聲速飛機。
高超聲速防禦
對人類而言，將防禦係統交給人工智能掌控是冒險性極高的賭注，但以高超音速武器為代表的現代武器正不斷擠壓防禦方的響應時間，將迫使軍隊考慮將防禦性武器係統控製權交給人工智能，令各國開始探索導彈防禦係統向自主化發展=。
目前的人工智能係統的知識輪廓和故障臨界在很大程度上是未知且難以預測的，尚無法用於可發動戰爭的武器係統，但目前在人工智能技術的介入下，無人機已能夠通過麵部識別來定位目標並完成自動瞄準，由此可見人工智能正以很快的步伐介入戰爭領域。高超聲速武器攻擊發動後，防禦方可能僅有幾分鍾的反應時間，特別在搭載核彈頭進行攻擊時，被攻擊方的國家元首在幾分鍾之內連基本判斷都難以完成。過大的壓力將使軍隊和國家建立自動化反擊決策流程，特別是技術先進的較小國家更可能將率先使人工智能介入威懾武器係統。
圖3高超聲速防禦作戰構想圖
人工智能在高超聲速防禦領域的應用將首先體現在相關傳感器上。2019年6月，技術創新研究與谘詢機構Lux Researc發h布了《智能傳感：人工智能對傳感器功能的影響》（Intelligent Sensing: The Impact of AI on Sensor Capabilities）的報告，通過對2012年以來的13萬份專利進行分析得到了人工智能對各種傳感器類型（包括光學，機械和聲學傳感器）的影響程度。該研究表明高超聲速武器開發與防禦是人工智能應用的重點。為對中俄等國的高超聲速武器進行有效的預警探測，美國導彈防禦局尋求太空傳感器的提升，計劃在2020財年著手擴建低地球軌道衛星群，該衛星群由分布在5個軌道層的1200顆衛星組成，其中200顆位於保管層，658顆位於太空運輸層，200顆位於衛星跟蹤層，200顆位於威懾層，另外還有3架先進機動飛行器獨立形成一層。應對高超聲速威脅的太空傳感器層不僅需要增強傳感器功能，還需要借助人工智能和改進升級的通信技術，來處理數據並向指揮官提供戰爭管理建議。
高超聲速智能化的機遇與挑戰
人工智能的學習與處理速度令人類望塵莫及，未來軍事裝備引入人工智能後將使作戰效率提升到新的高度，但該技術也存在極高使用風險。隨著存儲與處理信息體量的激增和運行自主性的提升人工智能的學習與運行將逐漸成為人類不可見不可控的“黑匣子”，其學習結果難以控製，甚至是否衍生出欺騙性智慧也難以得知，因此一方麵其識別與決策的穩定程度將難以受控，另一方麵其行為的真正意圖將難以為人所知。國防軍事是可能引發嚴重後果的高風險領域，未來給人工智能更大的作戰自主權，將是對使用者甚至全人類的雙刃劍。
高超聲速武器能打破傳統的時空尺度，極大壓縮防禦方的應對時間，傳統的人腦分析與決策難以適用，將促使防禦方尋求借助智能化技術來主導或參與分析和決策過程。特別是對高超聲速核武器的戰略防禦與二次反擊係統，關乎國家甚至人類命運，最適合運用人工智能在緊急時刻的進行高效分析判斷，但同時也將使人類喪失部分甚至全部核戰爭主導權，帶來難以承受的風險。
目前高超聲速智能化尚處萌芽階段，相關技術的應用探索主要集中在高超聲速攻防端武器本身但若將目光進一步放寬至高超聲速飛行器全周期範疇，比如在設計階段根據輸入自主完成提出綜合優化方案並計算得到結果，在製造階段自主完成工藝方案的編製等，實現後將極大縮短高超聲速飛行器從概念到實物所需的時間。其中，能夠支撐深度學習的高性能計算處理技術將是決定人工智能能否在高超聲速領域應用的最關鍵因素，該技術突破後所能提供的支撐將是廣泛性的，人工智能在高超聲速設計-生產-試驗-使用-維護全周期的全麵應用也將指日可待。國外已經著手探索相關技術我國也應予以重視，一方麵積極開展技術與應用的探索，另一方麵謹慎對待人工智能在軍事領域的應用，避免造成不必要的損失。
美國國防部將人工智能與高超聲速飛行器視為最優先關注的軍事技術領域，這兩種新質技術均足以對未來高技術戰爭產生革命性影響，未來戰場中二者相輔相成、缺一不可，高超聲速飛行器為載體、人工智能為核心，將為未來戰場決策者提供更多更靈活的選擇，形成新的戰略製高點。