来源： 高端装备产业研究中心
导读
美国致力于通过战法演练进一步提升先进无人机的性能与作战能力，并对其与其他作战平台或装备的协同配合能力、程度以及面临问题等进行改进或解决。通过对近年来美国先进无人机演练的进展进行调研梳理可知，美国主要从RQ-170协同第四、五代主战战机的全隐身演习、海上侦察与协同演练、拒止环境下的协同作战演习演练、MQ-9无人机多方位作战演训以及智能模拟与人工智能无人机演练五个方面展开了无人机战法演练。其中，有人-无人全隐身战机协同演习探索了进一步提升无人机与先进战机在先进技术装备威胁下的联合作战与生存能力的创新战术与技术;海上侦察与协同演练提升了MQ-4C、MQ-8C等无人机与战略轰炸机、舰船等协同作战的能力;拒止环境下的协同作战演习演练验证了CODE协同自主软件使无人机能够自主寻找目标， 并能够与周边同样装备CODE软件的作战平台或装备进行协同，以适应动态战况的能力;MQ-9的多方位作战演训在验证其极限出战能力、空战以及远程协同空战能力的同时，还进一步开发了其进行协调打击、侦察、反舰行动以及水面近距离空中支援行动的作战潜力;智能模拟与人工智能无人机演练则揭示了美军在利用人工智能软件提高无人机的目标识别能力，逐步实现实战化技术水平方面已经有所突破。
RQ-170协同第四、五代主战战机的全隐身演习
2020年8月4日～8月6日，美国空军在内华达州内利斯空军基地集结了F-35A、F-22、B-2轰炸机与RQ-170侦察无人机等隐身战机，F-15E战斗机与美国海军的E/A-18G“咆哮者”电子攻击机，以及各种测试和作战中队的指挥与控制系统，举行了一次大规模军演。该次演习的亮点在于采用多型隐形战机，参演的所有机型已然代表了美国空军空中力量所具备的极其重要的作战能力，并且美军绝密的第44侦察中队派出不只一架RQ-170无人机参加该次军演。
该次演习着眼于隐身平台应对高等威胁的有效性，其目的在于优化对敌防空压制、低可观测性以及第四、五代战机的电子攻击互通性，主要对于参演部门的武器与战术会议上所建立的从未在飞行测试中进行尝试的战术、技术和程序， 进行尝试性探索，其中包括对F-35的战术以及第五代战斗机支持和保护B-2和RQ-170飞机的能力评估。
由此可知，该次演习展示了第五代F-35和F-22与第四代F-15E等在进行联合防空攻击时的通信能力，以及先进战机进行防空压制与使用独特电子攻击功能的能力，并展示了利用信号干扰型装备使F-35在有争议的战场或者可能受到攻击的区域更具机动自由性。
尽管RQ-170无人机在该次演习中所承担的确切任务并不明了，但绝不仅仅是验证F-35压制敌方防空系统，使隐身B-2与RQ-170能够安全潜行的能力。因为通过对RQ-170公开十余年来鲜见技术资料的调研梳理可知，RQ-170具有一定隐身性能，可在有争议的空域中高空运行，能够向该地区其他地方的指挥官提供流媒体视频，对地面部队进行监视，甚至具有充当部队与指挥部门通讯中继的潜力。此外，RQ-170还曾被发现在关岛以外地区运行，由此推断其不仅仅擅长陆地作战，还可能由于搭载先进光电传感器与基于AESA的高度灵敏的合成孔径雷达，以及用于控制无人机加密程度很高的现代军用数据链与卫星数据链，而具有一定的超视距作战能力。加之该无人机还曾进行过涉及无人机执行情报，监视和侦察(ISR)任务以直接支持其他隐身飞机的实验。
RQ-170隐身无人机
由此推断，RQ-170出现在该次演习中，一方面是美军意图展示该机通信链路与控制技术问题的解决;另一方面很可能是通过有人-无人隐身战机建立编队进行协同配合，由F-35进行防空压制，对B-2战略轰炸机与RQ-170无人机进行支持和保护，而RQ-170的作战任务之一则可能是利用其隐身性入侵敌方空域，执行情报、监视和侦察任务，将信息传输给打击平台。
总之，该次演习提供了由隐身先进战机与无人侦察机，以及电子战机等组合的联合平台，最大限度地对作战的相关能力进行了开发和评估，由此可见美国空军意图通过该次演习探索独特的战术、技术和程序的整合，极具创新性。
海上侦察与协同演练
MQ-4C抵近侦察演练
2020年12月28日，两架美国B-1B远程战略轰炸机从关岛起飞，穿过菲律宾海，从台湾东南方向进入南海，之后从海南岛与西沙群岛之间的空域穿过，南下飞往南海南部，再由南沙诸岛南部进入苏禄海，离开中国领空返回关岛。一架MQ-4C则从美军关岛安德森基地起飞，跟随在这两架战略轰炸机之后，沿着同一航线飞行。在此之后，MQ-4C又于2021年1月初陆续进行了四次有关南海海域的抵近侦察活动。
MQ-4C于2021年1月9日抵近侦察
无论是MQ-4C跟随B-1B所进行的航行，还是MQ-4C在南海海域的独自行动，既是抵近侦察，也很可能是针对MQ-4C的系统测试，美军意图根据所得数据进一步完善该无人机的性能。而MQ-4C与B-1B的配合还有可能是针对有人-无人机协同作战模式所开展的一种实战演练。
调研可知，MQ-4C是基于RQ-4“全球鹰”无人机研发的高空长航时无人侦察机，是美国“广域海上监视系统”(BAMS)的重要组成部分，能够跨洲际飞行，具备多目标、全天候、全时段侦察监视能力，具备高自动化程度，其相控阵雷达还具备逆合成孔径功能，可自动绘制作战用海图，并利用机载保密数据链，通过卫星向后方舰队指挥部、航母作战指挥中心甚至友军作战单位传送包括目标图像、相关作战数据以及全动态视频等关键情报;MQ-4C无人机还可充当网络中继平台和数据融合中心，与作战飞机、舰艇平台和先进武器等有机配合实现信息火力融合，建立战场空间的“通用作战图”，从而减少对天基平台和本土指挥的依赖。
美军频繁地开展MQ-4C在东海、南海与黄海等第一岛链内海域的出行行动，一方面说明，美军已经掌握MQ-4C的性能特点与能力;另一方面，美军在继续提升MQ-4C自身侦察监视等能力的同时，致力于提升MQ-4C与B-1B等有人战机间的通信、指挥、控制性能，提升海空联合作战能力。
由此可知，未来MQ-4C与B-1B之间若实现有效实时通信，由MQ-4C进行搜索、侦察识别与瞄准，配合B-1B早在2018年就开始配装的射程约900公里的AGM-158C远程反舰导弹(LRASM)，打击力度不容小觑。
MQ-8协同演练
MQ-8无人侦察直升机是目前世界上唯一一款投入过实战的无人直升机，是美国海军最重要的无人机之一，能够执行侦察、目标定位、空中火力支援以及战场管理等多重任务，已经开发了A、B、C三个型号，尤其MQ-8C的航速、升限与载重能力比MQ-8B均得到大幅提升，可支持分布式海上作战，提供综合的超视距情报、监视、侦察和瞄准，以及作战后勤支持，非常符合美海军的作战要求。因此美海军对于其展开了海上协同作战演练。
图表：MQ-8B/MQ-8C无人机海上协同演练
资料来源：调研整理
早在2018年，美海军就将MQ-8C的作战职能由保护近海战斗舰免受快速攻击艇袭击转变为近海战斗舰发射的导弹提供目标信息，并且针对近海战斗舰缺少远程探测传感器的问题，致力于利用MQ-8执行“分布式杀伤”战略路线下的远程探测任务。对于MQ-8C作战能力演练的结果最终验证了舰船与航空平台的协同作战能力，而美海军的目标在于更好地将该无人机综合到濒海战斗舰与其他舰船上以为其打击超视距目标提供决策支撑信息。
据称该无人机已经于2019年6月具备初始作战能力，并且美国海军第22直升机海上作战中队已于2020年9月在诺福克海军基地接收了第一架MQ-8C无人机。此外，据2020年5月8日报道，美国海军已经对对装备莱昂纳多公司AN/ZPY-8雷达的MQ-8C进行飞行测试，AN/ZPY-8雷达可同时采用多种模式来支持美国海军的情报、监视与侦察需求，由此能够大幅提升MQ-8C无人机的对海侦察、搜索，以及提供综合情报、监视与侦察图像的能力。而这必将进一步提升MQ-8C在未来演练中的作战能力。
拒止环境下的协同作战演习演练
近年来，美国致力于研发先进的自主化算法与监督控制技术，以提升无人机在拒止环境下的作战能力，并基于美国国防部高级研究计划局(DARPA)“拒止环境下的协同作战”(CODE)项目的研究开展了无人机在拒止环境下的作战演习演练。
CODE项目旨在通过发展先进自主化算法与软件，探索分布式空战无人机的自主和协同技术，使无人机群可在一名操作人员的管理下协作完成发现、跟踪、识别和攻击目标等任务，并能够在拒止环境或有争议的电磁空域中进行高机动地面或海上目标的动态、远距离作战。因此，相关演习演练主要围绕具备协同自主性的无人机与虚拟无人机的作战能力等展开，在此进行调研梳理，如下表所示。
图表：拒止环境下的无人机演习演练
资料来源：调研整理
其中，“虎鲨”无人机本身就是CODE项目的一部分，具备不需要环境系统支持，而进行作战的能力，而“幽灵”无人机则是“虎鲨”的虚拟替身。
由上表可以看出，无人机在拒止环境下的演习演练，验证了CODE协同自主软件使无人机能够自主寻找目标，并能够与周边同样装备CODE软件的作战平台或装备进行协同，以适应动态战况的能力，也进一步揭示了在复仇者无人机等大型无人机平台实现认知人工智能处理能力将是美军的重点研究方向之一。
MQ-9无人机多方位作战演训
作为美军高空长航时察打一体的先进战机，MQ-9无人机的最大载荷达到2948千克，不仅装备了综合传感器，在4000米高处分辨率为0.3米，对目标定位精度0.25米，还装备了LINK16数据链系统，并且能够被拆卸成六个主要部件装载到集装箱内，其所有系统组件和支持设备能够在全世界迅速部署。因此该机的战术与实战演练一直备受美军重视，美军对其极限出动演练、空对空攻击训练、远程协同空战以及作战能力的进一步挖掘开展了系列演训。
梳理发现，美军通过对MQ-9无人机的多方位作战演训，不仅对该无人机的极限出战能力、空战以及远程协同作战能力进行了验证，还在致力于进一步提升MQ-9与其他平台之间的互操作性，挖掘MQ-9进行协调打击、侦察、反舰行动以及水面近距离空中支援行动的作战潜力，最终实现以MQ-9为代表的无人机在海、陆、空联合作战中的实战应用。
智能模拟与人工智能无人机演练
小型无人机编队演练
美国国防部联合麻省理工学院由三架F/A-18超级大黄蜂组成的编队释放了103架Perdix无人机，进行了一系列模仿监视任务的编队飞行演习，主要对无人机追踪静止目标和移动的能力，小型无人机群的“集体决策”以及适应性编队能力进行测试。
美军针对复杂多变的战时情况，通过信息共享调动每一架Predix无人机的芯片系统进行规模化计算，最终为Perdix无人机设计了有效的集群应对方案。在演习中，Perdix并未进行预先编程，103架无人机共享一个分布式大脑进行决策并相互适应，通过每架Perdix无人机之间的通信与协作，进行编队，并且编队中的任一无人机的进入或离开并不会影响作战任务的执行。
红线为系统为无人机指定位置，绿色为无人机
该次演练中所利用的Perdix无人机已经进行了七次迭代，软件和硬件在每一代的设计中都进行了更新，能够在释放过程中承受0.6马赫的速度和-10°C的温度。蜂群可以在高空停留超过20分钟，最高时速可达60节，无论规模如何，Perdix集群均具有执行低空情报，侦察和监视任务的能力，还能从地面或水上发射。
调研发现，自该次集群演练后，Perdix无人机的研发项目截至2020年12月仍未见更新进展，但揭示了美军微型无人机集体决策与编队飞行的能力，以及将数量优势压制敌人与执行空中监视、信息共享、打击任务相结合的战术与技术重点。
无人机与地面机器人模拟协同作战演练
美国陆军本宁堡机动作战实验室于2018年开展了军事模拟演练，演习中为每个士兵在模拟中加入数十个无人系统，由士兵操作由无人机与地面机器人组成的无人加强排进行了近12次计算机模拟战斗。该次模拟演练的亮点在于利用OneSAF演练模拟软件，使得参战人数大幅减少，还不到实战时所用步兵配置的1/3。
基于对利用无人机与地面机器人的加强排提升战斗力的模拟演练的特点与战术难点等的梳理发现，该次演练尽管成功模拟了无人机、地面机器人与士兵之间的协同作战能力，但也揭示了人工智能在战争中运用的难点所在，必将引发美军对该型作战战术的深入思考以及改进。
美陆军早在2017年就开始构建通信系统，也认识到通过人工智能云，能够使得士兵通过控制机器人系统即可实现战场空间的延伸，但每个独立的无人机和地面机器人都需要独立的人工智能进行导航，分析传感器数据，并与其他部队沟通。而将每个无人机上的单个人工智能与步兵排云中的整体人工智能进行融合，并将收集传感器获取的数据，经过数据处理与分析转换成更便于士兵理解的单一直观的画面，尚且无法通过现有的人工智能技术实现。
由此可知，开发一种能够在现实世界中以该方式合成数据的人工智能，将是美国陆军提升士兵对无人机与地面机器人的操控与协调能力，进一步提升无人机与地面机器人的实战能力，实现全域联合指挥与控制的关键所在。
人工智能无人机多域作战演习
美国陆军自2020年8月11日起在尤马试验场恶劣的沙漠环境中开展了历时六周的“2020融合”演习，旨在提升美陆军的多域作战能力，并验证新技术，主要包括渗透、瓦解与利用三个阶段。演习中，美国科学系统公司(SSCI)成功演示了可用于战术作战和侦察的RAPTOR智能无人机，对于进一步推动人工智能与机器学习战场管理系统的发展大有裨益。
演习以美军地面部队击败对手而告终。
该次演习使用的系统大多处于试验阶段，而历时六周的演习推进过程中，美陆军对人工智能算法的不断修改与优化，以使其更好地满足目标识别需求。与实验室测试周期相比，极大地推进了目标识别技术等的成熟进程，而人工智能无人机与人工智能系统在该次演习的成功运用，则更是揭示了美陆军在利用人工智能软件提高无人机的目标识别能力，逐步实现实战化技术水平方面已经有所突破。
人工智能驾驶军用无人机演练
美国国防部首次将人工智能搭载在一架军用飞机——第9侦察联队的U-2DragonLady上，并于2020年12月15日将人工智能算法首次被军用飞机机组人员用于控制U-2无人机上的传感器和导航系统，协助正在驾驶飞机的飞行员共同驾驶该机。
该次飞行演练只是专门构建的将AI与另一种动态计算机算法进行对比的场景的一部分，其中用于U-2无人机的人工智能算法——“ARTUµ”，由美国空军空战司令部U-2联邦实验室的研究人员开发，而其在演练中的成功运用，不仅证明了AI新技术的功能，更证明了人机协作能力，有望被用于美军有人与无人军用飞机，使其能够执行原本需要由飞行员执行的特定飞行任务，将进一步推动美军的数字化建设进程。
小结
美国在验证先进无人机的侦察、极限出战等作战能力的同时，进一步致力于提升无人机与先进战机在先进技术装备威胁下的联合作战与生存能力的创新战术与技术，以及与战略轰炸机、舰船等进行反舰、水面近距离空中支援行动的协同作战能力，验证拒止环境下安装协同自主软件的无人机与其他作战平台或装备的实时应战能力。总之，美先进无人机在空战、远程遥控空战以及协同自主作战方面的战法演练，将进一步提升其作战效能与生存能力，推动其在海、陆、空联合作战中的实战应用进程，在利用人工智能软件提高无人机的目标识别能力等方面已经有所突破，而将人工智能软件与算法融入到先进无人机的作战战术与技术中将是美未来无人机网络化、智能化演练，乃至实战的重点发展方向。