自1956 年达特莫斯会议正式标志人工智能AI 诞生以来，人工智能已经先后经历了两次发展浪潮。这几年随着“互联网+”、大数据、超算等新概念和新技术的快速发展，人工智能又一次被扬起科技潮流的风帆。
与工业发展依次经历的机械化和自动化历程一样，依托当代科技水平，战斗机发展史上的第一代和第二代主要是机械控制，第三代和第四代主要特征是自动化和信息化。随着人工智能技术的不断成熟，人工智能很可能成为下一代战斗机的主要应用技术之一。
功能应用
有人驾驶战斗机座舱的功能主要分为三种：生命保障、平台控制、任务作战。如果是无人驾驶飞机，则没有第一项功能。座舱的总体设计依据这三项功能需求逐层分解。生命保障主要是保障飞行员完成平台控制和任务作战所需的生理和心理正常能力需求，例如，温度、压力、氧气、抗荷、照明和应急救生等。平台控制主要是飞行控制，滑行、起飞、飞行、机动、降落、刹车等以及各阶段需求的各系统（燃油、液压、环控、动力、供电等）功能。战斗机的任务作战主要由探测、识别、跟踪、锁定、武器、攻击、评估等子功能组成。
人工智能在下一代战斗机上的应用，必将落在以上主功能或子功能之中，其应用深度也不会直接达到赋予机器和人一样会思考和推理的水平，很有可能在较长一段时间内达不到该水平。依据人工智能的深度不同，本文将其在战斗机上的应用程度分为以下三种：一是助手，主要提供状态提醒、信息咨询；二是管家，主要是后台管理，小事件自决策自动处置，大事件上报并提供决策方案；三是专家，处理人无法解决或短时间内不知如何解决而当前状态又十分紧急的问题，必要时可以越权执行操作。
助手——生命保障
助手级人工智能不太涉及问题决策，基本不参与系统控制，和当前飞机系统架构的交联可能仅限于信息提取层，估计将会首先得到大规模应用。
生命保障助手系统独立于当前的飞机系统，有单独的传感器、处理器并与飞机系统交联，所定义功能主要包括：负荷状态监测与提醒；生理状态监测与提醒；个人定制服务；聊天及信息咨询。
以上功能所需部分技术在民用上已经比较成熟且得到广泛应用，例如， 聊天机器人、手机语音助手、AI 语音机器人、在健身和医疗上用于监测状态的可穿戴便携式设备等。如一种生命保障助手系统中的传感器部分（摄像头、头箍、手环、背心、短裤等）集成到飞行员头盔和服装中，通过蓝牙或无线网络将采集到的数据传给处理器，这些数据主要用于判别飞行员的工作负荷和活力状态，处理机中的生理状态决策逻辑可以利用机器学习手段通过大量生理学数据进行训练。
处理器和飞机系统之间进行信息交互，处理器将判别后认为非正常的人员状态发送飞机系统进行显示和音响提醒，必要时给出接管人员操作的建议；飞机系统将数据卡中预先加载的个人定制计划、飞行员发出的个人服务需求（聊天、咨询等）发送处理器。处理器运算基于的数据库可定期通过无线或有线在地面完成更新。
管家——飞机平台
当前无论是民用航空还是军用飞机，飞机系统均呈现交联综合化，系统功能比以前更加强大，虽然呈现给操作人员的交互界面简洁，但系统后台控制却更加复杂，且和其他系统存在较多交互。操控一个系统可能会引起其他多个系统响应，一个系统出问题可能会波及其他系统。因此，对飞行人员知识水平和经验素质的要求比以往高很多，培训周期也较长。为此，需要一种智能的飞机管理系统，能面向这种多系统综合交联的场景，了解各系统的设计逻辑和功能目标，并对其进行监控和管理，协助飞行员管理飞机平台，称其为管家级人工智能飞机管理系统。
管家级人工智能系统需融入飞机系统，尤其适合直接综合进当前先进飞机定义的飞管系统。两种可能会首先得到应用的功能需求是多故障应急处置和能源综合管控。当前先进飞机均给飞行员提供故障的实时处置程序，飞行员结合当时的飞机状态参照处置程序进行故障处置。但当多个故障相继发生时，飞行员则需临机及时定位根故障并区分出威胁程度最高的故障，综合判别后再进行处置，若反应不及时，很可能错过最佳处置时机；若操作步骤不正确，也可能导致更严重的故障发生。管家系统需在多故障发生时，能及时识别根故障，理出故障影响，并根据飞机状态综合生成一个处置程序报送飞行员，辅助其决策和处置。
战斗机性能的提升，需要系统升级或电子设备升级，但升级后的状态往往比原先具有更大的功耗。飞机从发动机提取功率来满足这些功耗要求，但发动机的可用功率一般是预先给定的。以往在规划功率分配时，通常按照各系统设备的正常或最大工作状态去计算需求值，而设备大多数情况下的实际功耗可能都小于设计初期报送的统计值；此外，根据飞行环境和任务不同，系统功耗也不同，因此，实际飞行时有一些功耗是无必要的。需要一种智能管家系统，可以根据各设备实际工作状态需求进行能源综合管控，对从发动机提取的功率进行统一管理，依据当前状态的实际需求合理分配液压、环控、供电的功率，从而节省资源，提升效能。
管家系统其实就是把飞机设计师搬到飞行员身边，时刻管理飞机平台，预测并预处理故障，提供重大处置决策，让飞行员的精力集中于任务规划和任务处理；管控飞机能源，可用剩余能量最大，服务于任务作战。
专家——作战决策
随着美国F-35 陆续交付盟国、俄罗斯苏-57 服役，战斗机飞行员将面临“平台隐身化+ 信息体系化”的严酷作战环境，如何先看见并抓住敌方，同时避免被敌方看见和抓住将极大考验己方战斗机的性能和飞行员的操控水平和作战智慧。在隐身化加体系化这种强对抗环境下，将需要精细化操控和短时间快速响应能力，例如，管控自身电磁辐射，以最佳姿态面向敌方传感器；合适的时机发射武器；合适的时机以合适的姿态规避敌方；合适的时机释放干扰；做何种机动摆脱锁定等，但这些能力可能超出人类的能力或反应范畴。计算机恰恰适合快速计算和精细控制，因此，需要一种智能作战专家系统，辅助甚至直接控制对敌作战。美国在智能作战系统的研究方面已位于前列，其开发的空战人工智能程序能依靠空战数据库自学习并在模拟对抗中积累“经验”，在高保真空战模拟器对抗中，成功击败了拥有丰富空战经验并长期协助空战人工智能程序研发的退役美国空军上校。
战斗机作战流程可以简单分为“探测、识别、打击、评估”四个环节。每个环节均可以应用智能作战专家系统，辅助飞行员快速决策和把握战机。探测分为雷达主动照射、被动感知敌电磁辐射、被动感知敌红外辐射、图像识别等多种手段，专家系统综合利用这些探测能力，根据敌我态势，合适的时机采用单一或组合手段进行目标探测，尽量避免在探测敌方时被敌方感知。在识别这个环节，可以利用平时收集的敌特征数据库培训专家系统，在战时快速识别敌目标，一种基于BP 神经网络的数据库训练模型。
在以往人和机器的对棋比赛中，留给人的反应时间是足够的，人往往可以凭借自身创造力和想象力优势，最终给出针对步骤；但在空战中，决策和应对晚一秒或机动动作不到位，往往就会决定最终结局。智能空战系统的目的就是利用精密计算、快速反应和精确控制等人脑难以具备的能力来击败人类，把原先人与人之间粗犷的空战运动变成计算机与计算机之间、算法与算法之间精密的计算对抗。
人工智能是一种更加高级的自动化，目的是让机器像人类一样“理解它所处的环境并执行有最大可能取得成功的操作”。随着技术的进步，人工智能可能在下一代战斗机上得到局部应用，扮演生命保障/ 个人活动助手、飞机平台管家、智能空战专家等角色，增色飞行员单调紧张的驾乘环境，保障平台的作战能力，处理飞行员无法及时应对的事件，精准控制飞机完成特定作战任务等。但人工智能的核心是算法，需要精确知晓飞机设计和作战使用，需要大量的空战数据库供学习，需要大量的自对抗供实践和优化，需要投入很大的研发资源。
来源：中国航空报
