人工智能是大國軍事競爭博弈的制高點,也是新一輪軍事變革的起始點,正在改變未來戰爭形態。美軍為提高靶機的能力,正大力推進第五代靶機(5GAT)項目的研究,重點是根據新型戰斗機作戰特征,提高靶機隱身和機動等能力,并隨著智能作戰的發展衍生了靶機智能化改造的設想。
靶機作為一種動態實物航空模擬裝備,主要通過模仿敵方武器裝備能力特征和典型作戰運用,用于檢驗己方武器裝備系統戰術技術性能以及飛行員作戰技能,在防空武器研制、部隊訓練和演習中發揮著重要作用。隨著軍事變革的持續推進以及人工智能技術的長足發展,武器裝備形態逐步由有人機向無人機發展、由無人機單體向無人機集群發展、由人控無人機向無人自主作戰發展,而決策行為也由以人為核心的策略生成向人為主智能為輔以及全智能策略生成轉變,這種策略生成的轉變使得飛行員將面臨更多意想不到的“未知”對手,戰場態勢把控難度更高,戰法發揮有效性變低。在這種發展趨勢下,靶機作為檢驗武器裝備能力和飛行員作戰有效性的重要裝備,其智能化水平的高低已成為制約其是否能承擔更多使命任務、發揮更高陪練效能的瓶頸,是未來靶機發展需要重點考慮的方向。
目前,以人工智能為代表的信息科學快速發展,智能化在有人機和無人機上的應用越來越廣泛,已在戰場態勢快速獲取與處理、目標識別與分配、制勝策略快速生成與運用等作戰節點發揮重要作用,這種人工智能技術在航空領域的應用和經驗也為靶機智能化發展提供了參考和技術支撐。靶機實現智能化后,可有效提升靶機試驗鑒定作戰的多樣性和自適應性,在保持靶機基礎目標特性模擬能力的同時,進一步提升鑒定作戰系統對敵智能化殺傷目標的模擬技術水平,使得靶機的發展與現有作戰對象和武器裝備發展相適應。
靶機裝備現狀和發展需求
國內外靶機發展現狀
靶機是各國武器裝備體系的組成之一,隨著主戰裝備體系的發展而進步,各國根據自身的軍事科技、國防經濟發展情況不同,采用改裝、新研以及引進等不同的發展道路建立起滿足要求的靶機裝備體系。美國在靶機裝備發展上具有發展時間長、費用投入大、生產制造靶機數量最多的優勢,大力發展了不同種類、不同性能特征的靶機,逐步構建了涵蓋低速到超聲速、超低空到高空、非隱身到隱身的多速域、多空域、寬頻譜的靶機裝備體系,典型的有“石雞”(Chukar)系列、“火蜂”(Firebee)系列等亞聲速靶機,“火弩”(Firebolt)“掠奪”(Jayhawk)等超聲速靶機,以及QF-4、QF-16原型靶機。目前,美國正在著手開展第五代靶機研究,用于代替現有QF-16等靶機,該靶機具備對手第五代飛機的特征,包括性能、大小和對抗等特征,重點模擬隱身性能為地面雷達和防空系統提供對抗訓練服務。同時第五代靶機未來可能開展“忠誠僚機”智能化改造,用于快速更新和迭代更復雜的人工智能技術,進一步研究智能化技術在有人-無人智能協同作戰、無人自主空戰等領域的應用。
國際上靶機體系建設較為完善,現已形成了多譜系、門類齊全、整體先進且完善的體系,靶機能力發展與裝備發展相匹配,達到全面模擬三代機和四代機的水平,基本能夠滿足當前作戰使用,但其關注點更多的是在靶機本身的平臺性能上,而在靶機智能化水平上發展程度整體較低,更多的是以經驗和規則形成的固定式的作戰訓練流程和剖面,難以全方面滿足未來新飛行員能力培養和武器裝備能力檢驗要求。
國內靶機研制的起點也比較早,靶機模擬能力針對性強,但一般是為模擬某一項單一目標特性而進行研制,如滿足導彈武器裝備試驗鑒定的模擬高空高速的長空系列、“靶-7”超聲速實體靶機和其他性能良好、安全可靠的小型靶標等,現也形成較為齊全的各門類靶機體系,基本能夠滿足武器裝備檢驗使用。

發展需求
國內外在靶機領域都開展了大量研制工作,各自都規劃了符合國家軍事戰略需要的靶機體系,發展了眾多靶機裝備用于鑒定評估其他武器裝備作戰效能,主要模擬運動航路、空中機動和隱身目標特性,基本滿足當前的訓練需求。但是隨著人工智能技術的不斷發展,智能空戰已成為未來空中作戰的發展趨勢,當前“不夠聰明”的靶機已越來越不能滿足未來模擬智能空戰的打靶需求,主要體現在以下方面:
一是新型作戰樣式對靶機智能化規避能力提出了新的發展需求。人工智能以及網絡技術的發展,大大促進了有無人協同作戰、無人集群作戰、彈彈協同作戰等新作戰樣式發展進程,傳統靶機計劃式的規避能力已不能完全適應這種協同作戰帶來的增強攻擊,往往難以檢驗出真實的武器裝備系統能力。這要求未來靶機要規避的不僅僅是單個火力的攻擊,而是要根據不同作戰場景自主對多個火力以及多個火力協同進行有效智能規避,以達到檢驗武器裝備系統作戰效能的能力。
二是戰術戰法的拓展對靶機智能化協同能力提出了新的發展要求。隨著體系化作戰的深化推進,對目標的攻擊將由傳統“1對1”的攻擊場景向“多對多”轉變,這種轉變要求單個靶機具備較高智能化水平以及多個靶機之間具備一定的智能協同能力,才能達到探索新戰術戰法的訓練目的。

三是面向未知的作戰能力培養對靶機智能化變化能力提出了新的發展要求。未來戰斗員和武器裝備系統面對的對手除了傳統的人,還有以算法為核心形成的智能體。由于智能體在空中的行為往往具備不可預測性,多年以來形成對人的思維與行為方式的理解,并不能完全適用在以算法為核心的智能體上,為提早對戰斗員以及武器裝備系統能力進行考核和反饋,需要基于靶機開展智能化研究。
靶機智能化關鍵技術
根據現有訓效體系和未來作戰需求,對智能化靶機的應用模式進行分析研究,以新型智能作戰概念為牽引,總結歸納出以下幾項靶機智能化發展關鍵技術。
適應使命任務的靶機智能體設計
靶機智能化的關鍵在于如何基于其使命任務,完成底層算法函數以及算法訓練場景設計,并與靶機平臺能力的有效融合。
一是底層算法函數的選擇與設計和智能體的本體屬性息息相關。智能體設計在算法選擇上一般選擇深度學習和強化學習類算法,而兩種算法之中又有大量的基礎算法可以選用,不同算法在函數設計、收斂效率上均存在差異,這種差異直接影響智能體訓練的發展方向,如何根據靶機使命任務特點以及技術特征進行算法的選擇,是實現靶機智能化的基礎。尤其是在新型靶機智能化算法設計的初期,由于缺乏大量作戰數據支撐,在底層算法函數的選用上往往顧此失彼,難以獲得最優算法,不得不選用多種底層算法開展設計與訓練,并從中選取效果較優的算法函數進行深化訓練,迭代周期長、選擇難度大。
二是算法的訓練場景設計直接決定智能體水平的高低。訓練場景是智能體由幼兒向成人成長的環境,模擬實戰化場景的程度越深,反映戰場上各種作戰行動所帶來的效應就越突出,訓練出來的智能體就越具備實戰化能力。然而在訓練場景設計的過程中,無論是靶機本身的數字模型,還是其“陪練”的裝備、周圍的威脅環境和態勢,都難以實現一比一模擬仿真。同時,如何通過靜態的訓練場景反應出動態的態勢變化,也是訓練場景設計需要著重考慮的問題。
三是智能體與靶機平臺融合設計是充分發揮平臺效能的關鍵要素。一方面,智能體要與靶機平臺使命任務融合一體,靶機與作戰型無人機不同的是,其只能充當被打的對手,而不能進行反抗,在智能體與平臺響應上必須要有安全邊界設計;另一方面,智能體要與平臺能力融合一體,智能體要能適應靶機平臺在機動能力、邊界能力以及隱身能力等關鍵能力特征,在行為的控制上實現融合一體,最大化發揮平臺效能。
靶機智能化地-空遷移技術
與其他智能作戰飛機相似,人工智能能否順利“上天”是靶機智能化的關鍵,主要涉及智能算法簡化設計、虛實遷移以及應急處置等技術難點。
一是智能算法由地面大系統支撐向空中小系統支撐的算法簡化設計。智能算法的開發與設計,一般需要龐大的運行支系統和仿真系統作為支撐,運算資源豐富。靶機由于是消耗型裝備,為實現低成本一般只會配備簡單的任務支撐系統,運算資源受到嚴重的限制。如何把需要龐大運算資源支撐的算法通過小型化或者簡化后,使其可在小運算資源的靶機上進行運行,是靶機實現智能化重點考慮的方向。

二是智能算法由虛擬仿真系統向真實靶機遷移設計。智能算法設計與訓練主要基于地面仿真環境和虛擬場景,由于仿真環境無法一比一還原空中使用環境,尤其是大氣等使用環境要素,虛擬環境生成的算法能否在真實靶機平臺上順利運行以及在真實環境中發揮出算法效能,是靶機實現智能化上機的關鍵突破點。
三是智能算法失控或者失控后的應急處置設計。智能算法一旦完成上機,將成為靶機平臺的指揮與控制大腦,為保證訓練使用安全以及平臺飛行安全,需要對智能算法進行邊界設計保護,這種邊界設計保護既要保證安全,又要確保不影響其能力的發揮。
智能靶機作戰效能評估
飛行員與智能化靶機進行對抗模擬訓練后,形成準確的訓練效能評估反饋是整個訓練閉環中至關重要的環節。智能效能評估模型的重點在于評估方法層次、數據架構、指標權重的智能化重新構建。
一是效能評估模型方法層次的重新設計。傳統經驗知識方法考慮因素少、主觀性強,而數學模型方法應用條件產品嚴格、考慮對抗情況少,因此基于經驗知識和數學模型進行評估的方法不再適用,如何結合集群自主智能、平臺智能、分系統智能等評估層次要素,對仿真或者實戰化的推演結果進行新的方法設計,是模型頂層規劃重點。
二是效能評估模型的多維數據架構重建。跟原始的架構相比,智能化效能評估對全任務過程中智能化裝備在行動參數、系統經驗以及訓練記錄等多維度數據進行處理,比傳統模型數據量大且復雜,因此應針對多維數據應進行優化,保證模型架構的時效性與可靠性。
三是效能評估模型指標權重的重新分配。靶機智能化戰場環境復雜多變,引入的影響因素增多且智能對抗場景隨機性強,所以智能化指標權重應根據任務目標動態調整權重參數,如何對智能化作戰任務完成度以及達成作戰目的能力進行權重匹配,將直接影響智能化評估模型準確率和實用性。
結論
隨著各國智能化作戰概念理論研究日益深入,戰場武器裝備智能化升級應用逐步推進,靶機智能化已是未來重要發展方向與趨勢。為推進我智能化作戰體系構建,進一步完善靶機體系,頂層規劃上應提前謀劃將智能化靶機納入未來靶機體系,以體系牽引裝備發展。裝備發展上應系統論證裝備的智能化程度和相關技術指標,以實戰化訓練需求牽引裝備能力要求。關鍵技術突破上應提前布局智能算法、智能應用與智能評估等領域關鍵技術研究,打破技術堡壘。