日本研究人工智能驱动的反舰导弹，它们在飞行过程中协同思考

据读卖新闻2025 年 11 月 11 日报道，日本防卫省概述了一项测试新一代反舰导弹协作人工智能的计划，以提高远程协调和打击效率。正在研究的系统将允许导弹在飞行过程中进行通信，根据目标机动进行调整，并在干扰或干扰的情况下保持交战。 2026 财年的初始预算约为 2 亿日元，将资助安全通信、竞争频谱弹性和任务安全协议的研究。

日本防卫省提出了一种控制系统，允许多枚导弹（可能包括带有人工智能辅助导引头和弹头的导弹）在飞行中进行通信并适应不断变化的条件，初步预算线计划于下财年开始，并根据人工智能风险管理和任务安全准则，针对 2029 财年左右最早实际使用进行多年评估。该计划强调让人类军官对任务意图和交战授权负责，同时在决定部署此类系统之前评估更高性能的人工智能以及技术、操作和法律权衡。该概念旨在超越单发制导模型，转向协作齐射，在目标机动或防御反应时共享传感器数据、更新航迹并重新规划轨迹。

这种方法将打击导弹与人工智能干扰机和诱饵导弹配对，这些导弹可以相互协调，使对手的交战计算复杂化，并增加成功渗透的机会，特别是当防区外距离接近并超过 1,000 公里时，较长的飞行时间会增加受到干扰和拦截的风险。根据当前的概念，每枚导弹将保留自己的导引头用于终端识别，而合作层将共享联系更新、平台健康状况和动态角色变化，以便一个组件的丢失或干扰不会自动破坏整个交战。日本防卫省将这项工作定位为加强自卫队对抗远距离船只的能力，并通过增加防御者的不确定性来提高侵略成本，并表示实验将在整个测试过程中受到明确的人机控制和安全限制的限制。

在计划层面，日本经济产业省在 2026 财年的请求中提出了约 2 亿日元的资金，用于在三年内评估更高性能的人工智能，并在做出任何生产承诺之前评估成本效益和技术风险。计划中的评估将研究有争议的频谱弹性，以便在通信被拒绝的情况下，合作齐射可以恢复到预先计划的配置文件，并将检查加密、身份验证和可生存的数据链路，以防止合作网络的敌意接管或欺骗。正在研究的技术架构强调灵活的飞行中更新、与诱饵的协调欺骗以及符合国防设备人工智能使用既定规则的任务安全控制。时间表和预算状况既反映了为致命系统增加自主权的技术复杂性，也反映了确保安全、可预测行为的政策需求；人力官员应保留在测试的所有阶段和任何后续部署决定期间批准任务概况和交战参数的权力。

当代和遗留系统中存在链接或半自主反舰交战行为的部分先例，即使没有一个公开符合该部正在研究的完整合作人工智能概念。美国 AGM-158C LRASM 结合了低可观测设计、自主目标捕获和数据链，可实现多枚导弹之间的协调攻击行为，使它们能够共享目标环境并消除飞行中接近角度的冲突。以色列的 Sea Breaker 系列使用人工智能辅助场景匹配和自动目标识别，在 GNSS 拒绝的沿海环境中运行，并在没有持续外部引导的情况下选择目标点。苏联和俄罗斯设计学校几十年前就探索了协调齐射战术，P-700 Granit 等系统被描述为在集体发射中采用领导者-跟随者行为，其中一枚导弹对目标进行分类和分配，而其他导弹则执行攻击配置文件，尽管作战深度和使用中的点对点网络因设计和条令而异。

早期苏联时代的例子和现代出口产品说明了实现全面合作齐射和机载人工智能的中间步骤，但这并不意味着日本概念的每个要素都已经投入使用。 P-120 Malakhit 和类似的传统导弹纳入了中程更新规定，这些规定并不是真正的点对点合作，而是预示了联网交战和场外重新分配任务的逻辑。许多当代出口级反舰巡航导弹都具有双向数据链，可提供重新定位、战斗伤害反馈和导引头更新路径，与机载处理相结合时，可以作为协调齐射行为的支柱。公开证实的明确配备人工智能的弹头的实例仍然有限；如今，大多数公开的自主性在于制导、目标辨别和终端获取，而不是有效载荷内的自适应引信或效果选择，任何未来弹头级的适应性都会引发额外的技术、法律和理论问题。

反舰齐射的合作和机载人工智能的战术优势是具体的，并推动了该部工作的运作原理。协同齐射可以在飞行过程中分配互补的角色，同步多个方位的到达目标时间，并错开高度和接近矢量以扩大雷达覆盖范围和拦截器分配，从而提高至少部分来波穿透的可能性。导弹之间的共享传感和分类有助于该小组拒绝诱饵，减少拥挤海上航线中的自相残杀风险，并在规避机动期间保持连续的目标监管，从而降低单个丢失链路或干扰导引头导致任务失败的可能性。诱饵和人工智能干扰器的协同使用迫使防御者消耗拦截器并攻击不明确的航迹，从而成倍增加每轮发射的效果，并增加防御者关于哪条航迹才是真正威胁的不确定性。

更智能的齐射和综合电子攻击还对库存和威慑产生影响。更智能的齐射行为可以通过最大限度地减少冗余瞄准点并优先对传感器、推进或命令节点进行禁用攻击而不是随机分布影响，从而减少实现给定效果所需的轮数。协同欺骗和电子攻击会导致拦截浪费，并削弱跨多个模糊接触的有效威胁过滤器，从而增加防御者的每次交战成本。在战区范围内，这些能力提高了侵略的感知成本和风险，使对手的射击理论和分配复杂化，并可以改变敌方指挥官对资产和路线的评估方式，从而通过增加不确定性和预期拦截器支出（甚至在武器发射之前）来实现威慑。

实现合作的架构涵盖领导者-跟随者模型和完全分布式网格，这两种方法都需要在鲁棒性、处理需求和网络复杂性方面进行不同的权衡。在领导者-跟随者模型中，指定的导弹可能会短暂扩展其传感器范围以关联接触，然后通过加密链路将目标和路线更新传输给低空飞行的对等体，这简化了决策权限，但会产生潜在的单点故障。在分布式网格中，每枚导弹都充当共享轨迹、发射器检测和健康状态的节点，因此集群可以对目标身份进行投票、分配影响区域并协调终端计时，而无需依赖一个领导者，但代价是更高的机载处理和更复杂的网络管理。任一模型中的双向数据链都允许从机外传感器进行飞行中重新分配任务，并进行撞击后损害评估，从而为后续打击提供信息，同时需要强大的后备模式，以便在通信被拒绝或干扰超过弹性阈值时，齐射可以执行预先计划的配置文件。

在算法和操作控制层面，机载人工智能可以支持分层自主，同时保持人类对任务级选择和交战规则的权威。在巡航阶段，基于学习的分类器可以融合无源射频、成像红外和雷达线索，以在杂乱的海洋中保持跟踪质量，并容忍信号退化或欺骗尝试，而在接近最后阶段，人工智能辅助辨别可以帮助拒绝角反射器、拖曳式诱饵或虚假发射器，并选择目标点，以最大限度地提高针对已确认目标类别的系统级效果。自适应有效载荷逻辑的概念理论上存在，它可以根据观察到的结构特征来调整引信延迟或攻击几何形状，但并未公开确认为一种操作能力，并且此类功能的任何部署都需要额外的安全、法律和操作保障措施。因此，正在研究的系统设计包括具有强制不打击约束的保护自主权、强化通信和身份验证以防止敌意操纵、以及在每个交战阶段明确的人为干预和明确的操作权限。

日本的计划将这些技术概念与明确的政策和测试步骤联系起来，旨在平衡能力增益与安全和法律约束，同时保留人类控制。初始资金部分和三年评估期将在做出任何生产决策之前检查有争议的频谱弹性、加密和身份验证、可生存的数据链以及高性能人工智能的成本效益。该部的既定计划预计，如果测试验证有效性和安全性，最早将在 2029 财年左右投入实际使用，并且规划文件强调，官员保留在所有阶段批准任务概况和交战参数的权力。因此，该计划代表了向协调、自适应齐射的有意转变，融合了传感、自主和电子攻击，同时将任务安全控制、后备模式和法律保障措施作为开发和评估过程的一部分。