人工智慧在戰鬥機操作中的未來作用

1984 年，曾擔任陸軍副部長的航空航太業商人諾曼·拉爾夫·奧古斯丁 (Norman Ralph Augustine) 發表了一系列演算法，顯示了為美國開發新型戰鬥機的成本。 美國空軍
隨著時間的推移繼續以天文數字增長。這些方程式最終被稱為奧古斯丁定律，是一系列著名研究的成果，凸顯了美國戰鬥機的運作和開發成本呈指數級增長。在最初的研究發表後，這種趨勢一直持續很長一段時間。

這項研究的主要觀察結果是，自 1910 年以來，下一代戰鬥機的單位成本持續以每 20 年約 100% 的速度增長，行業專業人士指出，從軍工複合體到不必要的超額支出等方方面面。許多人開始擔心這種趨勢將持續下去，並最終導致空軍開發新型戰鬥機的成本完全不可行。從數學上講，這意味著，根據目前的國防預算成長，如果奧古斯丁定律成立，空軍可能只能在 2054 年購買一架新戰鬥機。

歸根究底，開發成本持續大幅增加的根源在於採用下一代技術的額外成本，以及低效率的採購流程和航空航太和國防製造業相對有限的競爭。雖然製造系統和技術生產能力不斷進步，但裝配線效率低下導致每年購買的飛機越來越少，個人購買價格持續上漲。

為美國空軍開發的最新戰鬥機洛克希德馬丁公司的 F-35 Lightning II 預計單位成本約為 3 億美元，這個數字相當高。儘管如此，生產技術的不斷進步確實為我們帶來了一些希望，即這種生產價格上漲的趨勢可能很快就會扭轉。

人工智慧可能在戰鬥機的未來中發揮重要作用，從開發過程到日常操作。讓我們更深入了解人工智慧在未來空軍中可以發揮的作用，並分析它們如何幫助打破奧古斯丁定律所規定的挑戰性循環。

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人工智慧的潛在降低成本能力

美國空軍有數十種不同的任務，但最重要的任務之一是空中優勢。美國戰鬥機需要能夠建立空域優勢，以確保地面部隊的行動能夠得到戰鬥機的適當支援，而不會受到敵機的威脅。

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為了利用人工智慧幫助降低建立空中優勢的成本，美國空軍啟動了多個項目，例如集體作戰飛機（CCA）項目和複製者計劃，這兩個項目都旨在幫助開發數千架自主飛機據戰略與國際研究中心稱，價格低廉。該計劃將使用人工智慧來繼續降低開發成本和營運費用，特別是由於不需要飛行員。

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自主平台的一個很好的例子是 XQ-58A，它是由 Kratos Defense & Security Solutions 開發。這不僅表明了降低開發和營運成本的機會，而且還表明透過選擇非傳統製造商來將更多的公司帶入武器製造業的競爭格局。

AI 驅動的飛行系統的單位成本低至 2,500 萬美元，僅佔 F-35 等載人平台成本的一小部分。人工智慧可以在從自主飛行導航到目標識別等各個方面有效地協助空軍，這兩者都減少了對大量航空電子設備、載人支援系統的需求，以及飛行員使用此類系統所需的培訓，所有這些非常昂貴。人工智慧還可以加快設計流程，並使工程團隊能夠更快地進行迭代，從而加快開發時間並降低整體人員成本。

人工智慧可以提高營運效率

如前所述，人工智慧最有前途的潛在角色之一是協助空中優勢任務。雖然關於使用完全自主戰鬥機進行直接空對空交戰存在廣泛的爭論，但關於人工智慧在支援戰鬥機方面可以發揮的作用的爭論較少。

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自主平台可以執行高風險任務，特別是在爭奪敵方控制的空域、協助確定敵方打擊目標或執行電子戰任務時。過去，許多此類任務需要兩名人員，通常是一對戰鬥機一起工作。現在，它們中的大多數都可以透過與自動飛機一起使用的單一打火機進行操作，除了降低營運成本之外，還有助於降低飛行員的風險。

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將人工智慧整合到協作戰鬥機計畫等計畫中，支援自主無人機與下一代戰鬥機一起工作，提供超越載人戰鬥機自身能力的冗餘和多功能性。大量這些無人機還可以用來包圍對手，擾亂其防空防禦，並保護轟炸機或航空母艦等高價值軍事資產。在所有這些任務中，人工智慧驅動的解決方案正在幫助降低人類風險和營運成本。

與商用飛機運作的情況一樣，人工智慧將在提高飛機維護和大修週期效率方面發揮關鍵作用。由人工智慧驅動的預測分析可以更準確地評估飛機資產的磨損情況，並透過快速維修來減少飛機停機時間。

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據美國空軍學院稱，空軍最近與 Virtualitics 合作，這是一個人工智慧平台，有助於簡化轟炸機和戰鬥機的維護流程。同樣，人工智慧的能力幫助空軍降低了成本，同時也幫助減輕了戰鬥和非戰鬥相關的安全風險。

人工智慧可以在空中優勢任務期間為空軍提供作戰槓桿

人工智慧還可以幫助提高營運靈活性，而不僅僅是節省成本和消除風險，因為它可以增強飛行員的即時策略決策能力。由人工智慧驅動的先進戰鬥管理系統（ABMS）為飛行員和軍官提供即時數據整合能力，使指揮官能夠做出快速、明智的決策。

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人工智慧也使機組人員能夠預測威脅並快速得出可行的見解，從而改變傳統的決策流程，並使美國空軍相對於非技術先進的敵人擁有戰術優勢。空軍已經有了一些項目，例如 X-62 可變穩定性飛行模擬器測試飛機（VISTA），其目的是繼續展示人工智慧令人印象深刻的能力。此類下一代平台的開發尚未完成，空軍仍需要完善其演算法，以確保自主平台在每種戰鬥場景中都能按照他們想要的方式做出回應。

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那麼底線是什麼？

歸根結底，人工智慧技術是可怕的，尤其是當人們考慮將生死攸關的決定交給這些演算法時。儘管空軍很快指出，沒有飛行員的戰鬥機仍有可能在一個多世紀後出現， 仍然需要注意的是，人工智慧可以用來簡化營運流程。

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人工智慧在幫助降低戰鬥機生產成本方面可以發揮的作用不可低估，因為這些演算法可以顯著加快生產速度並降低勞動成本。人工智慧可以幫助製造商更經濟高效地開發飛機， 幫助他們找出最有效分配相對有限的資源。

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