四川
《南华早报》近日发布报道，称中方正在开发一种全新的红外成像制导空空导弹的目标识别算法，该算法通过自主学习和人工智能手段，大幅提升了导引头对F-22、F-35这类隐身战机目标的热信号的追踪能力，据称识别率超过九成，相关技术已经基本达到“落地能力”，那么这到底是一种什么技术呢？
笔者认为，这项技术并非仅仅是对现有红外制导武器的简单升级，而是一场从物理对抗到智能博弈的对抗模式变革。其核心颠覆性在于，它让格斗空空导弹具备了从“看见”到“识别”的智能，如果相关推测属实，那么新技术将从根本上改写了延续数十年的空战对抗逻辑。
事实上，从相关报道的描述来看，这项技术的本质，是运用深度学习算法，为红外制导空空导弹装上了一双能够进行图像识别的“智能眼睛”。
其核心技术逻辑实际上就是识别目标的“热指纹”，而非简单地追踪“热点”。传统红外导弹依靠追踪温度最高的热源，容易被诱饵弹欺骗。而人工智能系统则通过分析目标红外图像中的热源空间分布、几何形态、温度梯度等特征，识别其独特的“热签名”或“热指纹”。
简单讲，通过高性能红外成像传感器记录和识别细微的热特征变化，算法可以通过比对数据找出隐藏在背景环境中的目标，其原理就是依据战斗机的发动机、尾流和机身蒙皮摩擦生热的热信号特征，与诱饵弹、背景环境的热信号特征截然不同，智能算法能瞬间分辨其中真假。
值得注意的是，将人工智能智算体系（人工智能芯片）塞入导弹仪器舱，需攻克低算力、低功耗、低成本的“三低”难题。
相关报道声称，通过将目标识别模型和相应算法实施参数量压缩，最终实现了在超低功耗下，确保弹载人工智能加速芯片的供电瓶颈问题。
新技术还实现了对单帧图像的毫秒级响应，具备了高速空战中实时性技术要求（针对六代机超音速巡航空战），相关报道甚至认为，新技术在低成本、高可靠性要求下，已经初步具备大规模部署能力。
笔者认为，相关报道中的“红外目标识别”技术若属实，则至少在技术和战略领域实现了三个颠覆性影响。
首先，将人工智能识别算法引入红外成像目标识别，将彻底动摇以雷达隐身为核心的空战对抗模式。
众所周知，隐身技术主要针对雷达探测，而发动机和机身气动加热产生的红外信号属于物理规律，现有技术难以完全消除。人工智能通过识别这些固有信号特征，为未来高强度、大范围、宽领域的反隐身战法提供了一条切实可行的新路径。
其次是赋予新一代空空导弹自主“思考”能力，以人工智能和算法为基础的智能识别系统在弹载端完成处理，完全可以不依赖外部信息，实现了真正的“发射后不管”。
如果配合无人僚机和“无人-有人”作战系统，必将极大提升空战兵器的自主性、生存能力和饱和攻击的效能，甚至有可能彻底改变空战形态，红外隐身可能将处于更加靠前的技术发展方向。
最关键的是，低成本算法识别很可能彻底改写现有的空战规则，因为这项技术“算法不挑平台、不挑弹种高低”，理论上能以极低成本对现役大量老旧红外格斗弹进行不同程度的“改造”。用“便宜”的智能导弹对抗“昂贵”的隐身战机，将带来极高的作战效费比。
不过，笔者认为，从公开信息看，这项技术在原理上可行，工程实现度较高，但距离实战仍有一定距离。
一方面，目前我国自行研制的新一代红外成像导引头和“多光谱”导引头已经可以达到上述技术落地的硬件门槛，例如在低功耗和高精度方面，这些都可以证明相关技术路线的可行性。
但另一方面，相关识别模型缺乏F-22和F-35的真实红外特征数据，这就造成训练相关模型的参数和数据支撑力严重不足。实战中的识别率可能下降。
真实战场中的大气衰减、目标剧烈机动、战场背景干扰、恶劣气象条件、复杂电磁干扰及新型红外诱饵等因素如何通过数据对模型进行预训练，这是一个非常困难的问题。
此外，如何解决人工智能芯片到成熟武器系统的集成问题，还需解决与导弹飞控的融合、抗过载等一系列工程问题。
所以，笔者认为，这项研究的本质，并不在于其较高的目标红外信号识别率，而在于它开创了一条可行且高效的技术路径，或者说一种新的“解题思路”。
那就是通过人工智能赋予现有武器系统新的“智能”，以对抗传统物理层面的技术优势。它预示着未来空战将从“能量与隐身的较量”，转向“算法与数据的博弈”。
值得注意的是，人工智能介入空战对抗和网络化空战体系、“有人-无人作战系统”几乎同时都在快速发展，他们之间的“化学反应”必将改变空战的形态。一旦这些技术成熟并大规模部署，将对全球空中力量平衡产生深远影响。
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