未来智能空战指挥控制关键技术发展思考

聚焦未来大国博弈环境下的空战对抗的新样式、新形态和新能力，分析了空战场指挥控制面临的挑战，思考了人工智能技术对于空战智能指挥控制变革的影响。首先，总结了以战斗机平台、机载电子设备和武器装备的能力演进为主的空战发展历程，给出了空战制胜机理的演变过程；然后，分析了新质作战概念和智能化技术对于未来智能空战的影响，阐述了未来智能空战的新形态；最后，总结了对手在智能空战项目布局和能力形成上的相关工作，提出了智能空战关键技术面临的问题及其发展思路。

空战是敌我双方作战飞机编队在地面领航引导、空中预警和电子侦察干扰等信息支援下夺取制空权的空中协同作战行动，是保障作战任务下一切空中行动的顺利开展的关键。随着有人/无人空中作战平台和武器装备能力的快速提升，以及信息化、智能化和自主化技术的不断赋能，空战对抗正朝着协同化、体系化和智能化方向发展。考虑未来空战新质作战概念和新质装备能力的形成，围绕智能化技术赋能空中作战管理与指挥控制技术下的空战新形态，分析未来智能空战对抗下的指挥控制关键技术发展方向，成为取得未来强对抗、快节奏、非预期和高动态的空战对抗环境下作战胜利的前提。

围绕未来智能空战指挥控制关键技术发展主线，首先，概述了智能空战的发展历程，包括作战平台、机载传感器和武器装备的发展过程，并论述了空战制胜机理的演化方向；然后，结合对手的新型作战概念和新质装备力量的研发，塑造了未来大国博弈对抗下的智能空战新形态，并阐述了战场感知、态势认知、决策与行动和大规模空战场指挥控制形态；接着，总结了对手在智能空战中的项目布局及未来能力构建，并分析了未来智能空战技术面临的挑战；最后，针对面临的挑战，从空战指挥空战体系、态势感知、空战决策、行动控制和人机协同等维度，给出了破敌之策的思路及建议。

智能空战始终随着战斗机平台、机载电子设备和机载武器装备的更新升级而螺旋式上升发展，其中，战斗机平台决定了战斗机的飞行性能，机载电子设备决定了环境/态势感知能力，机载武器装备则决定了战斗机的攻击作战能力。战斗机作为空战的核心力量，目前已经历了从第一代战斗机到第四代战斗机的四代发展过程。战斗机的跨代发展与不同时代作战需求和科学技术推动密切相关，而能力和技术则成为表征战斗机进入下一代的2大标志。根据文献，本文对战斗机发展历程进行了概述。

第一代战斗机（简称一代机）诞生于20世纪50年代初，典型代表为F-100和米格-19。一代机的气动布局为传统后掠翼布局，使用涡轮喷气发动机，最大速度达1.3~1.5马赫数，并在低超声速范围内飞行。一代机强调获取高度优势，其电子设备为无线电罗盘、通信电台和简单的敌我识别等装置，武器装备为航炮，空战方式为高空近距离咬尾格斗。

第二代战斗机（简称二代机）出现在20世纪60年代初，典型代表机型为F-104和米格-21等。二代机的气动布局为大后掠角三角翼，使用带加力的涡轮喷气发动机，飞行速度达2马赫数以上，升限达20 km以上。二代机的作战能力较一代机有了较大提升，原因在于升级了航电设备和武器装备，在导航系统、天线火控雷达和自动驾驶仪的支撑下，增加了战场态势感知能力。同时，二代机强调最大速度优势，在近距离格斗中通过使用红外制导或半主动雷达制导的空空导弹，提升了空战火力打击能力。

第三代战斗机（简称三代机）是目前服役最多的空军主战装备，典型代表机型为F-15、F-16、米格-29、苏-27、幻影-2000和歼-10等。三代机针对地空导弹的拦截威胁，考虑防空雷达在低空有盲区，降低了对于高空高速的要求，重点突出了低空强机动的作战性能。在气动布局上，三代机采用了几何可变机翼、后掠角小于45°的梯形翼以及三角翼等方式；在战场信息感知方面，三代机采用多功能脉冲多普勒雷达，提升了目标探测能力和信息处理能力；在空战目标打击方面，三代机的武器装备升级为复合制导的中距空空导弹或具备离轴发射的红外制导空空导弹，提升了导弹射程和制导精度。

为了应对预警机对低空飞行的三代机侦察探测的威胁，目前战斗机发展到了第四代。第四代战斗机（简称四代机）具备超隐身、超声速巡航、超机动能力和超态势感知能力的标准4S能力特征，典型代表为F-22、F-35和歼-20等。四代机以超视距空战为主，突出了先敌发现、先敌攻击、先敌摧毁和先敌规避的作战原则。气动布局方面，四代机采用隐身外形、内置弹舱和雷达吸波材料等隐身手段，高升阻比外形和低波阻外形等气动设计，以及应用高推重比矢量发动机（如加力式涡扇发动机F119），满足了高隐身、超声速巡航和超机动能力；战场态感知方面，四代机配有先进的有源相控阵雷达和综合电子战系统、光电瞄准系统、先进的敌我识别系统和全球定位系统等，通过航空电子系统综合化和信息融合等手段实现对多目标探测与跟踪、对敌干扰和对敌威胁告警等功能，具备了超强态势感知能力；机载武器方面，四代机采用中远距空空导弹（如美军的AIM-120C）进行超视距作战，提升了作战范围。

为了进一步实现空战对抗的非对称优势以及夺取未来复杂环境下的制空权，各国均开展了下一代战斗机的设计与研制。未来战斗机的发展重点是提高全高度、全空候和全方位空战能力，完善机载设备和电子设备，加快发展无人作战飞机，推进作战平台的互融、互连和互通，提升机载武器系统的智能化和自主化水平。同时，加快发展有人/无人的深度互融协作，以形成未来体系作战协同支撑能力。美国空军在2014年设立的下一代空中主宰（NGAD）项目，标志着美军第六代战斗机正式进入装备采办的论证阶段。NGAD项目旨在开发具有多域态势感知、敏捷弹性通信和综合能力集成的穿透性制空的作战平台，从以平台为中心向以网络为中心转变，最终实现空中优势。NAGD项目是对F-35和F-22的补充，通过研究包括推进、新型隐身、先进武器（包括定向能武器）和热管理等具有跨代特征的技术，来提升战斗机的生存、杀伤和续航3大核心能力。

此外，无人作战飞机将成为空战的重要作战力量，有人/无人协同将是下一代战斗机在体系化作战中的重要特征。美军提出合作式作战飞机（CCA）计划，该计划作为NAGD系统中有人战斗机的无人忠诚僚机，与NGAD战斗机进行编组协同。CCA将以XQ-58A和波音MQ-28A“鬼蝠”等无人机为平台基础，应用空中博格（Skyborg）和空战演进（ACE）项目中积累的自主操控技术和智能算法，加快有人/无人协同计划的研制进度。值得注意的是，在未来可以预见的空战损伤率趋于平等的状况下，低成本和可消耗的无人僚机平台可取得“兑子之战”中关键的飞行员安全保障和经济优势。

综上，空战对抗制胜机理从能量机动制胜（一代机和二代机）演变到信息制胜（三代机和四代机），现在正在向认知机动制胜的时代（未来以NAGD为抓手的复杂空战系统）迈进。针对未来体系支援下的复杂空战系统间的对抗，认知机动制胜的核心在于识别和认知对手多节点间的关系、系统架构和复杂杀伤链路的同时，阻止对手识别和认知己方的系统架构和杀伤链路，并寻求在全杀伤链环节迟滞、破坏和打断对手的闭环功能。

美国国防部、空军和海军围绕未来复杂作战系统布局了一系列项目，包括体系集成技术和试验（SoSITE）、马赛克战、先进战斗管理系统、ACE和忠诚僚机等项目，从体系架构、指挥控制、通信和行动决策等层面保障了体系复杂对抗环境下的下一代智能空战系统能力生成。因此，考虑对手的层次化、密集化和系统化的技术项目布局，未来大国博弈下的高端战争在空战场中将呈现大规模、体系对抗、分布式、蜂群和有人/无人协同等新样式，以及高动态、快节奏、强复杂、非预期和高突发等特点，这些均将给我军作战理念、指挥控制思维和面向空战场的指挥控制与作战管理技术发展带来巨大挑战。同时，随着我国武器装备能力的不断提升，未来大国间武器装备能力差异也将逐步缩小。大力发展人工智能（AI）技术，使之形成软技术代差，既是夺取制空权的关键，又是有效的破敌之策，因此智能技术将会引起未来空战指挥控制艺术的变革。图1给出了未来大国博弈下的空战场对抗形式。

图1 未来大国博弈下的空战场对抗形式

2.1 新质作战概念和智能化技术对于未来空战的影响

1) 分析对手新质作战概念和作战能力形成后对于未来空战的影响，以便需求应敌之策。随着美军马赛克战、决策中心战、算法战和分布式作战等能力的形成，未来空战场的对抗形式将会受到革命性颠覆。具体来说，伴随马赛克战的实现，作战单元的组合性、互操作性与适应性极大增强，带来了空战场体系中心快速聚合和态势认知难的挑战；决策中心战可制造战争迷雾，通过构建决策困境来降低对手决策效率、设置决策陷阱误导对手的行动决策以及掌控认知决策的复杂性来颠覆认知域，带来了战场态势精准认知难的挑战；算法战应用AI技术提升战场感知和态势研判能力，同时加速观察—判断—决策—行动（OODA）环，提高了作战反应能力，建立先敌一步的认知、决策与行动的优势，带来了认知决策速度难以跟上对手的挑战；分布式作战具有能力分散、大变小和少变多的特点，以异构多类型和不同能力的分布式平台灵活组合的形式，从体系层面快速灵活低成本地构建空中作战系统，带来了态势研判复杂以及打击决策难的挑战。综上，对手新质能力形成后的大规模、变中心、快决策和强复杂的空战场特点给未来空战指挥控制带来了极大困难。

2) 分析智能化技术对未来空战的推动和变革作用。智能技术赋能未来空战主要表现为以下4个方面：a） AI辅助决策：若对抗双方均为四代机制空作战的情况，AI通过其在多机编队对抗场景下感知、决策和协同行动等方面的快速性与精准性的优势，达到信息更新更及时、态势研判更准确、协同决策更高效、行动控制更精准和武器操控更快速的效果；b） 有人/无人自主协同：AI操控的高度自主的无人僚机加入战场，将带来新的有人/无人协同作战模式，产生空战编队对抗的新战术和新战法，从人主机辅的协作模式向人机共融、人机混合决策的新模式转变，实现有人/无人优势互补，降低战斗减员，提高作战效能；c） 自主化无人蜂群：具有自主智能能力的无人蜂群正逐步成为空战场中的新力量，由于其异构多功能、低成本、低消耗以及持续干扰与空间压制能力强等特点，具备对敌重要目标的不间断和饱和式打击的能力，给空战场的作战管理带了巨大难度；d） 作战管理与指挥控制系统的智能化升级：智能化技术驱动使得战场资源管理更加灵活自主，协同聚优能力更强，极大压缩了大规模空战对抗的OODA时间。综上，智能化技术将提升有人空战装备的作战性能，推动大量无人装备融入现有空战作战体系，从而创新作战概念，颠覆作战样式，催生新质空中作战能力。图2展示了洛克希德•马丁公司面向未来空战对抗的低成本有人/无人协同编组作战概念示意图，通过使用AI技术，使得低成本、异构和多功能无人机在不增加飞行员指挥控制负担的前提下，提升了有人战斗机的综合作战能力。

图2 低成本有人/无人协同编组作战概念示意图

2.2 新质作战概念和智能化技术驱动下的未来智能空战形态

1） 催生未来灵活多变的战场感知形态，并具备丰富的感知策略博弈手段、分布式感知节点灵活自适应组织以及动态组合感知全局信息等形态特征。当前的空战场感知以地面指挥所+预警机+机载火控雷达的形式为主，存在依赖地面指挥与空中预警、预警机体系中心易暴露、数据链信息传输存在异常且会被干扰以及机载感知探测目标能力有限等问题。未来，空中感知将成为空中分布式大量异构探测节点的自主协同探测形式，而大量隐身作战飞机也将带来信息感知难的问题，故亟需提升感知策略的灵活性。面对关键目标的感知，可通过博弈对抗方式进行感知策略创新，从而诱使敌方暴露。此外，为解决快节奏的空战场特性带来的全局态势掌控难的问题，可通过分布式调度和管理空中异构多平台的作战感知资源来增加空战态势全局实时感知能力。

2） 产生未来精准快速的战场认知形态，从传感器能力和认知技术2个维度共同突破，认知并瘫痪对手的分布式空战体系的关键节点群，通过破链断网、以智打愚和以点瘫面的形式瓦解敌方分布式空中作战体系能力。未来空战场作战平台数量多、能力多样且协同关系复杂，因此亟需对敌作战体系中心的快速认知和确定优先攻击目标等方面进行研究。为解决未来对手强加战场复杂性以及采取马赛克作战实现体系中心快速聚合转移的情况下存在的体系作战中心认知难的问题，需研究快速精准的全局认知方法和策略，并利用大量智能化技术增强态势认知能力，从而实现对对手体系薄弱点和脆弱性的快速识别并迅速形成杀伤链以及瘫痪对手空战体系重要节点来达到以点瘫面的打击效果。

3） 形成未来人机共融的弹性决策与行动形态，在强AI技术的发展下，未来空战必将是人机协同、优势互补、深度融合和高效行动的形态。AI技术的发展催化了有人/无人协同空战的新模式、人机共融行动的新样式的诞生。初期为人主机辅，有人机负责顶层决策，异构无人机分别负责侦察、探测、干扰、通信中继和前出打击等；后期为人机共融，在可解释的强智能技术支撑下，增强混合智能决策与行动效能，形成行为认知和自主适应开放式任务编队作战能力。

4） 构建大规模空战对抗下的韧性指挥控制形态。未来智能空战形态的变革要求指挥控制在大规模空战对抗下应具有较强的韧性，大规模空战对抗提高了空间、时间、信息（感知与认知）和博弈（决策）等的复杂性，现有指挥控制系统已无法适应，故需对现有空中作战管理与指挥控制系统进行智能化升级，使其具备灵活的战场资源管控能力、自主的全局态势感知能力和高效的作战行动指挥与控制能力。因此，加强大规模空战的智能作战管理与指挥控制，对于打赢未来空战具有决定性作用。

在明确未来智能空战形式的基础上，通过分析智能空战中的关键技术现状，可为后续智能空战技术瓶颈突破及发展建议提供依据。为了构架灵活自主的指挥控制体系、提升态势认知能力、增强空战体系作战自主性以及压缩编队决策与行动周期，美军布局了一系列项目，旨在逐步完成相关智能化技术理论攻关、原型系统演示验证和实装验证，并在高动态和强对抗的复杂空战环境下形成感知域、认知域、决策域和行动域的非对称空战优势，从而加速指挥控制OODA环。

3.1 美军相关项目及关键技术

未来大规模分布式空战指挥控制系统架构方面，美国通过布局SoSITE、先进战斗管理系统(ABMS)和马赛克战等项目，以实现形成抗毁性强、富有韧性且组织灵活的空中分布式指挥控制体系。SoSITE项目聚焦于发展分布式空战的概念、架构和技术集成工具，通过分布式开放架构，支持同一平台上不同任务载荷的即装即用和无缝连接，将不同功能类型的中小型平台通过实时数据共享和多机组网协同配合等形式，替代原有高价值的有人机作战形式，执行情报监视侦察和目标打击等任务，从而形成分布式空中作战体系。ABMS项目是美国于2018年提出的用于替换空军E-8C“联合星”系统计划的项目，通过寻求分布式架构，将情报监视侦察、指挥控制和打击平台进行铰链，构建弹性的指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察（C4ISR）网络，从而提高系统的韧性和生存能力。未来，ABMS将作为新一代分布式作战管理与指挥控制系统，在高动态、强对抗和强干扰环境下为联合全域作战提供高效和精准的地面和空中目标指示，实现陆、海和空多域作战管理与指挥控制能力。2017年，美国国防高级研究计划局（DARPA）在“与战略技术办公室同步日”活动期间首次提出了马赛克战概念，其核心是发展可靠连接、灵活组合和低成本的武器装备，通过动态组合和信息共享构建作战体系，形成非对称优势。美军分别对海上马赛克战和空中马赛克战等作战域，围绕系统架构、指挥控制、组网通信、平台武器和其他共性基础5个部分开展相关技术突破。马赛克战概念将适应未来分布式大规模空战指挥作战形态，从而大幅提高OODA环效率。

空战态势认知与决策方面，美国通过布局决策中心战和“提线木偶”计划等项目，以复杂性作为武器，增加战场认知迷雾并向对手施加多重决策困境，从而获取决策优势，进而实现克敌制胜和减少有效反击。2019年12月，美国战略与预算评估中心（CSBA）提出了决策中心战的概念，该概念的制胜原理是在OODA环中的决策环节谋求对敌优势，提高己方决策速度和质量，降低敌方决策能力，并使敌方陷入决策困境。2020年，CSBA在《马赛克战：利用人工智能和自主系统实施决策中心战》报告中阐述了马赛克战的具体应用与实现。该报告指出，马赛克战的作战和兵力运用方式能够支撑决策中心战的实现，并可利用AI与自主系统来获取决策优势制胜。决策中心战与马赛克战的作战方式相互配合使用，可利用AI与自主系统进行兵力设计与重组，通过认知与决策优势制胜，为未来复杂高动态环境下的大规模分布式空战认知与决策提供理论和技术支撑。2021年3月，美国空军研究实验室开启了“提线木偶”计划，通过强加战场复杂性，以增加对手对于空战场和多域联合战场的态势理解难度，同时研究了对抗双方的复杂决策行为方式，通过复杂行动与效应来制造决策陷阱以迷惑对手，以及操控对手行为向美军有利方向决策。

编队战术协同与行动控制方面，美军瞄准未来有人/无人协同、无人编队自主等新型空战作战样式，布局了分布式作战管理、ACE、忠诚僚机和Skyborg等项目，以提升未来空战编队协同效能。分布式作战管理旨在将辅助决策功能整合进机载软件中，帮助空战管理员、编队指挥员和飞行员提供态势感知、任务分解分配、作战方案生成和飞行控制保持等功能，实现未来空战有人/无人编队的高效协同。ACE作为马赛克战在空战场中的一个切入点，采用自下而上方式，通过布局智能近距格斗算法，提高个体和编队战术行为的自主化空战性能；通过开展测量AI信任度研究，在局部空战行为中建立和精准衡量作战人员对空战自主系统的信任；通过扩大马赛克战应用范围以及提供全尺寸飞行器演示，推动在复杂多机编队中信任并使用自主空战系统，以及建设全尺寸的空战试验基础设施。ACE项目通过AI信任、AI测试、AI协同和AI自主等步骤有计划地实现智能化有人/无人编队以及无人自主空战对抗系统。2020年，美国空军举办的AlphaDogfight挑战赛中，Heron System公司研发的基于深度强化学习的近距格斗智能体以5:0的优势完胜高水平的F-16飞行员。目前，ACE项目已进入对AI算法实飞测试以及对抗阶段。

忠诚僚机项目是有人/无人协同作战样式的典型项目，用于验证有人/无人协同指挥控制技术、有人/无人协同战术战法、有人/无人协同编队飞行技术和无人机自主智能技术等。有人长机与无人僚机协同编组并高效作战，无人僚机通过装备不同载荷以实现危险区域侦察监视、目标探测、指示导引、电子支援、通信中继和火力打击等多样化作战任务。“女武神”（XQ-58A）无人机是忠诚僚机的代表，它是一款高亚音速、远距离攻击的低成本可消耗无人机，主要用于战场监视、侦察和远程作战任务，与有人机协同配合可提升作战的灵活性和实用性。Skyborg项目旨在建立Skyborg自主系统，并将Skyborg自主系统作为AI技术更新迭代的平台，并在该平台上进行AI技术的开发、原型设计、试验和部署。同时，应用Skyborg自主系统开发的一款具有可消耗、自主、开放架构和弹性等特征的无人机，具备了在高对抗环境下的多样化任务执行能力。目前，Skyborg自主系统已安装于UTAP-22和MQ-20等无人机，以便对飞行控制和有人/无人编队进行测试。测试结果表明，Skyborg自主系统软件是一种成熟度较高的产品，既可成为未来协同作战飞机的基础，又可为有人/无人编队协同提供无人自主化技术支撑。

3.2 智能空战关键技术瓶颈

围绕对手项目布局、关键技术研究和能力推进等方面，探讨了以下5类需突破的关键性技术瓶颈：

1） 突破大规模分布式空战指挥难的技术瓶颈。未来分布式作战环境下由大规模异构有人/无人平台参与而引起的指挥决策空间急剧膨胀，带来了空战指挥时空复杂性难题，包括指挥关系复杂、指挥效率低、协同控制效果差和作战管理难等难题，因此构建面向服务能力生成的高效灵活、敏捷抗毁的空战指挥体系及指挥信息系统成为形成大规模分布式空战能力亟待解决的技术瓶颈问题。大规模分布式空战指挥是战役级指挥控制，涉及的大规模分布式空中平台的战斗管理、作战筹划和航路规划等关键技术对于算力要求极高，因此亟需寻找智能化方法来实现大规模分布式空战指挥的指挥快速性、可靠性和有效性之间的平衡。

2） 突破强加复杂性下空战认知与决策难的技术瓶颈。未来大规模分布式空战对抗下体系中心的快速转移与聚合、作战能力的灵活重构以及决策中心战下OODA显著加速，对认知与决策的速度和质量等提出了更高要求。此外，美军“提线木偶”计划通过强加战场复杂性制造的认知复杂和决策陷阱，进一步加剧了认知与决策难度。因此，通过空战场复杂性设计与分析理论以及智能态势与决策技术等实现快敌一步的认知与决策优势，成为亟待突破的技术瓶颈问题。

3） 突破非预期环境下人机混合协同自主难的技术瓶颈。当前人机协同编队技术具备在预期环境内按照预规划方案的协同任务执行能力，未来高突发和强对抗的空战场环境对人机协同配合的自主性和临机调整能力提出了更高要求，因此确保非预期情况下人机协同混合决策与的高效性、精准性和鲁棒性成为形成有人/无人协同作战新样式和新质能力亟待突破的技术瓶颈问题。

4） 突破强对抗环境下无人作战平台自主性和可靠性弱的技术瓶颈。当前无人平台具备在远程指挥系统下的任务执行能力，但是面对未来通信拒止和博弈对抗的空战环境，存在协同操控自主水平低、协同自主决策鲁棒性和容错性差等问题，对无人平台自主操控和无人编队自主协同配合等提出了更高要求。因此，通过自动控制和智能化技术实现无人平台自主决策与控制、无人僚机自主化运用以及分布式集群自主协同等能力成为亟待突破的技术瓶颈问题。

5） 突破战术级指挥控制技术自主化水平差的技术瓶颈。编队战术级指挥控制是未来大规模分布式空战对抗中的基础且关键的组成部分，现有指挥控制技术主要以编队指挥员决策和编队飞行员操控为主，自动化和智能化程度较低，无法适应快节奏下的精准态势研判和战术机动决策。因此，需突破基于机器学习的自主态势研判技术，应用知识图谱构建优秀指挥员的态势研判经验知识模型，应用多属性决策评估方法和深度学习等方法建立态势评估模型，通过综合经验知识的主观研判和数据驱动的客观评价，实现空战场态势信息输入、敌编队战术识别、攻防意图研判和攻防优劣势评估等态势研判。同时，需突破知识+AI双元驱动的空战编队协同指挥、战术决策的关键技术。空战决策知识构建是将空战态势评估结果以及飞行员决策经验型隐性知识映射到计算机内部的过程，是一个战训数据处理到知识提取再到知识理解的综合过程。图3给出了编队空战决策经验知识模型，该模型通过粗糙集理论约简决策知识属性，应用模糊逻辑推理，根据粗糙集提取的最小决策规则推理得到模糊逻辑决策，即协同战术任务决策和机动决策，从而实现空战决策知识的推理与应用。决策经验知识引导下的空战编队自主协同决策智能体具备双层结构，其中，顶层智能体用于编队战术级的协同指挥与控制，底层智能体则在顶层智能体的任务指令下进行协同机动策略决策，2层智能体分开进行学习训练。此外，在上述分层强化学习结构中引入已建模的空战决策经验知识，分别将程序性知识和陈述性知识通过编码转换放入经验池中作为优选，并将这些知识应用于指导强化学习的奖励函数设计。决策经验知识引导下的空战编队自主协同决策智能体构建示意图如图4所示，其中，Actor为策略网络；Critic为评价者网络；TD-error为时序差分；为当前时刻的状态；为当前时刻的动作；为下一时刻的状态；为下一时刻的动作；为奖励/回报函数。 

图3 编队空战决策经验知识模型 

图4 决策经验知识引导下的空战编队自主协同决策智能体构建示意图

分析智能空战发展现现状可知，目前空战对抗技术距离实现智能化空战仍有较大差距，主要体现在以下3个方面：1） 体系能力不足：无人平台单体装备具备一定的自主操控能力，但多机多编队的体系化智能化能力尚未形成；2） 协同能力不足：大量中大型无人装备仍以单一任务和同构编队为主，有人/无人协同自主能力水平较低；3） 分布式自主能力不足：大规模空战下的指挥控制流程繁杂，分布式自主空战指挥控制能力尚未形成。

围绕上述3类问题，本文分别从空战体系、感知、决策与行动等方面给出相应对策。

1） 智能空战指挥控制系统架构重塑。构建弹性适变、灵活组织和软件自定义的大规模智能空战指挥控制系统架构，其中软件定义是构建可即时重构系统的基础，核心是通过引入控制层将应用层和资源层解耦，以可编程方式灵活调度资源，满足应用需求。AI是实现系统自主调优的关键，在资源管控平台中引入AI技术，通过AI自主感知任务和环境变化，生成系统重构/调整策略，并基于重构/调整的效果进行优化，实现系统更优的自主适变及适变能力的可成长。

2） 智能化态势感知能力塑造。基于无人节点感知信息汇聚和融合能力，应用机器学习和知识图谱等手段，突破战场信息觉察、理解和预测等技术，塑造快速精准的信息感知和态势认知能力。具体来说，可通过发展融合认知机制的深度学习态势感知技术、不完全信息下的深度学习增强技术以及智能感知行为策略对抗技术，实现对态势认知的快速性、精准性和全面性的跨越式提升。

3） 智能空战决策优势获取。面对对手施加的战场强复杂性，通过对复杂体系的属性进行分析以及对复杂性产生途径进行探索，突破决策模型与因果演算以及反决策困境博弈等技术，以复杂对抗复杂来干扰敌方认知、增加敌方决策难度以及引导敌方智能决策失误，同时提高我方认知与决策效能。具体来说，可通过基于多模态数据群体/编队意图识别、基于人类决心意图的机器理解、基于人类认知的智能决策增强以及无人集群协同决策及干扰等关键技术，获取智能空战行动决策优势。

4） 增强混合智能的人机协同自主决策。通过自带因果解释的强AI技术（AI+）与智能增强的协作推理智能体（+AI）2种技术途径，形成人机任务自主分配、人机高效交互、人机互理解和人机协同战术配合等关键能力，在多个维度上实现高效精准的编队自主决策。此外，引入高水平飞行员空战战法经验，建立编队作战高层认知模型，将有人/无人编队协同决策问题构建为群组博弈均衡问题，采用经验启迪、强化学习和博弈对抗等方法，建立优秀经验启迪AI学习的编队决策智能体，实现有人/无人编队混合决策能力增强。

5） 多智能体深度博弈对抗的自主行动协同。突破基于多智能体一致性理论的有人/无人编队协同行动控制技术，通过构建面向控制指令差异化的分层控制架构，采用多智能体一致性理论和图论等方法建立自适应拓扑结构的协同战术机动控制技术，利用深度强化学习实现武器/电子设备的自主应用等手段，实现无人编队行动控制的精准性、自主性及任务达成率等的提升。

此外，为了更好推进智能空战的技术发展和能力建设，可分阶段、按能力推动面向未来复杂战场的智能空战能力形成，发展措施可分为以下3个阶段：

第1阶段：面向空战模拟对抗训练领域，验证AI能力。应用智能化技术实现智能领航、编队战术自主决策和行动自主协同全流程的功能自主化与智能化，在提升AI训练系统能力水平的同时，提供一个训得起和训得真的高水平虚拟对手。

第2阶段：面向辅助决策领域，提升人对AI的信任。推动核心智能模块上机，辅助飞行员进行态势感知和战术决策，取得飞行员对AI的信任。同时将第1阶段形成的AI能力分散融入到现有空中指挥控制系统中进行智能化改造，并获取指战员的信任。

第3阶段：全面面向AI落地应用。将取得AI信任的智能化技术应用于实战演练，推动相应的智能化指挥控制能力落地应用。

本文聚焦未来大国博弈下的智能空战指挥控制技术发展，总结了智能空战的发展及其制胜机理的演变过程，分析了未来智能空战的新样式、新形态和新能力，并针对新能力的形成，总结了智能空战技术面临的挑战，同时提出了智能空战关键技术的发展之策。未来智能空战对抗将呈现出大规模分布式、有人/无人协同、无人集群自主和体系对抗等特点，因此需设计符合未来空战对抗的作战概念，应用系统构架设计、AI、系统工程和复杂性科学理论等方法，发展弹性适变的空战指挥控制体系、智能态势认知、人机混合协同决策与行动控制和无人自主协同等关键技术，构建面向服务能力生成的大规模分布式空战智能指挥控制与管理系统，促使空战对抗新形态和新能力的形成，为夺取未来智能空战的制智权提供支撑。