宋烨 ¦ 国外直升机人工智能技术应用现状及未来发展趋势

原创 直升机所 宋烨 2026-11-03 21:34 北京

随着现代战场环境日趋复杂，低空作战面临电磁干扰、复杂地形遮蔽、多源目标混杂、人员负荷过载等现实难题，传统直升机依靠飞行员人工观察、人工判读、人工操纵的模式已难以适配高强度对抗作战需求。以美国战争部国防高级研究计划局（DARPA）为代表的科研机构，联合西科斯基、空客、雷神、莱奥纳多等军工企业，持续推进人工智能（AI）在直升机领域落地应用，已经从早期实验室算法验证，过渡到实机试飞、演习验证、小批量技术转化阶段，整体呈现美军领跑、欧洲多国跟进，改装存量平台与研发新机并行，以边缘机载智能为核心，重点降低人员负担、提升战场生存、强化协同作战能力的总体格局。

一、国外直升机人工智能应用方向

一是可选有人/无人自主飞行控制。核心解决复杂环境下低空飞行难题，在大雾、沙尘、城市峡谷、电磁拒止环境，依靠AI感知‑规划‑控制闭环，实现自动起降、障碍规避、航线重规划，支持有人驾驶、地面遥控、完全自主多种模式切换，大幅降低飞行员操纵负担，高危场景下可取消座舱人员，直接执行任务。代表项目为美国DARPA ALIAS项目衍生的MATRIX自主套件，可适配“黑鹰”等多款现役直升机，无需对机体结构进行大规模重新设计，通过电传飞控改造加装智能套件即可实现能力跃升，这也是目前美军重点推广的技术路线。

二是AI赋能机载态势感知与目标识别。传统光电、雷达、声呐传感器输出海量原始数据，机组人员处理效率有限，容易出现漏检、误判。国外将机器视觉、声学识别、多源数据融合AI模型部署机载边缘端，对光电红外、高光谱、雷达、声呐浮标数据进行实时处理，自动完成威胁告警、目标分类识别、虚假目标过滤，在夜间、恶劣气象条件下挖掘传统传感器无法识别的隐藏目标信息，缩短从发现目标到决策的时间链条。反潜直升机的声学智能识别、武装直升机光电AI威胁检测均已经开展实装演习测试。

三是有人‑无人协同MUM‑T与空中投放效应ALE。这是现阶段国外军用直升机AI最重视的作战方向。以有人直升机作为空中指挥节点，依托人工智能算法实现对僚机、空中发射小型巡飞弹的任务分配、航路规划、数据融合，由AI自主处理协同逻辑，飞行员仅下达高层级作战指令，不需要逐个操纵每一架无人平台，把侦察、诱骗、电子干扰、前出打击等高风险任务交给无人平台执行，避免机组直接暴露敌方防空火力之下，放大直升机编队整体作战效能。

四是机载情报智能处理与辅助决策。直升机机载传感器获取图像、音频、雷达信号等情报数据，机载AI完成预处理、目标标注、情报摘要，在通信带宽受限环境下只回传关键情报，减少传输压力；同时结合战场态势库，向飞行员提供任务路径、威胁规避、武器选择辅助建议，实现机载情报快速闭环。

二、各国直升机人工智能应用的具体案例情况

（一）美国典型应用案例

1.DARPA ALIAS/MATRIX套件与UH‑60MX可选有人“黑鹰”直升机

（1）应用情况

ALIAS（座舱乘员劳动自动化系统）是美国DARPA主导的标志性直升机人工智能项目，项目核心目标是开发一套可移植的自主智能套件，改装现有直升机，减少座舱操作人员负担，实现可选有人/无人飞行能力。该项目历经多轮飞行验证之后，2026年3月西科斯基公司宣布，已经完成了在可配置无人驾驶“黑鹰”UH‑60MX上集成和测试其MATRIX™自主套件，改造电传飞控系统，并将其交付给弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡的陆军作战能力发展司令部，实验性UH-60MX配备了Matrix自主软件和全权限电传操纵，是美国陆军第一架具有全自主飞行能力的“黑鹰”。

图1  安全飞行员用平板设备，监督ALIAS系统开直升机的场景

该套AI系统集成感知传感器、机载边缘计算、智能规划决策模块，能够在飞行员减少、甚至无飞行员条件下，完成自主起飞、航线规划、障碍物规避、自主悬停吊挂货物、精准空投、自主降落全套动作。在“北方打击25‑2”演习当中，地面士兵依靠平板终端下达任务指令，UH‑60MX完成70海里(约130千米)远距离自主补给，开展内部载货、外部吊载水箱、“海马斯”发射筒吊挂转运、人员模拟医疗后送、多高度精准降落伞投放等实战科目，全程不需要座舱飞行员操纵，验证前线士兵直接指挥自主直升机执行后勤保障任务的可行性。除全新改装UH‑60MX之外，MATRIX套件还可以改装UH‑60A、UH‑60L老旧“黑鹰”，老装备不需要整机退役，通过加装智能套件获得自主能力，S‑70UAS无人“黑鹰”方案拆除座舱座椅之后机舱载荷空间提升约25%，可投送货运模块、武器载荷，承担高危空中投送任务。

图2  “黑鹰”直升机完成AI辅助下的自主飞行

（2）应用效果

一是极大降低高危任务人员伤亡风险，战场补给、医疗后送等任务可以在无人员上机情况下执行；二是充分盘活老旧装备资产，大量服役到期“黑鹰”通过智能化改造延长服役寿命；三是大幅降低机组操纵压力，有人模式下AI辅助处理低空障碍、恶劣气象，飞行员聚焦作战决策；四是支持分散前沿点位保障，不需要专业飞行员在场，地面作战单元就可以召唤自主直升机补给。局限在于，在强电磁干扰环境下，仍然存在自主导航可靠性下降的风险，目前主要用于后勤运输类科目，武装攻击科目还处于预研阶段，尚未实机验证。

2.雷神RAIVEN人工智能光电传感系统（搭载“黑鹰”直升机）

（1）应用情况

RAIVEN是雷神公司研发的AI增强型多模感知套件，集成多镜头光电红外、高光谱成像、激光雷达，具备270°大视场覆盖，2026年4月完成在UH‑60“黑鹰”直升机首次试飞测试。

图3  “黑鹰”直升机完成零光照环境全域态势感知能力飞行测试

借助RAIVEN，机上操作员可以悄无声息地观察周围环境，该系统特别之处在于它能够分析和识别各种材料的化学特征，包括气体、金属、植物和许多其他材料。其光谱技术使其能够检测到以前人眼或其他传统成像技术不可见的目标或物体。通过捕获材料和物体发出的光的波长，RAIVEN的高光谱传感器甚至可以辨别环境化学成分的最细微变化，从而提供全新水平的态势感知。

除了高光谱技术外，RAIVEN还结合了LiDAR（光探测和测距，即激光雷达），以进一步增强机组人员的态势感知能力。LiDAR使用激光脉冲测量到物体的距离，创建详细的环境3D地图，通过快速分析和处理LiDAR数据，RAIVEN的AI算法可以识别潜在威胁并将其呈现给操作员从而减少其工作量并让其专注于关键任务。

图4RAIVEN人工智能光电传感系统

整套传感器尺寸重量功耗维持现有机载传感器水平，不需要大规模改装直升机，机载边缘AI对多源传感数据做融合解析，在完全黑夜、城市复杂环境自动识别隐藏人员、车辆、简易威胁，自动过滤树木、建筑等虚警目标，实时向座舱输出威胁告警。系统采用开放式接口，未来可以移植到“阿帕奇”等其他直升机平台。

（2）应用效果

传统光电系统需要飞行员人工转动镜头、人工观察屏幕搜索目标，人力消耗大，容易遗漏目标。RAIVEN依靠AI自动全域扫描识别，使用高光谱技术、LiDAR等技术，使得目标发现识别效率得到提升，显著改善城市、夜间低空环境下机组态势感知能力，提升直升机战场生存能力。该系统目前处于飞行演示阶段，后续计划开展对抗环境实兵演习。

3.MH‑60R“海鹰”反潜直升机SensorMAX声学AI系统

（1）应用情况

MH‑60R“海鹰”直升机是美国海军主力舰载反潜直升机，洛克希德•马丁开发SensorMAX人工智能声学专家系统，部署于MH‑60R，用于处理声呐浮标回传声学数据。

2026年8月，洛克希德•马丁公司宣布，继夏威夷附近举行的“环太平洋2026”（RIMPAC 2026）演习后，该公司展示了一项AI能力：能在不到5分钟内学习新的潜艇声学特征，并在直升机执行任务期间将更新后的探测模型传输至MH-60R直升机。

图5  2026年环太平洋演习期间，一架美国MH-60R“海鹰”直升机在夏威夷附件执行反潜作战任务

传统反潜任务中，机组需要同时处理少量声呐浮标信号，人工分辨潜艇、海洋杂波、海洋生物噪声，工作负荷极大。SensorMAX人工智能可以同时处理最多8路声呐浮标数据流，AI算法自动完成声学特征分类识别，区分真实水下目标与海洋环境干扰；并且支持在直升机飞行过程中，针对新型噪声样本现场对模型重新训练，通过无线链路更新机载AI识别模型。在环太平洋RIMPAC‑2026演习完成海上实装测试。

图6陆军识别网展示了洛克希德•马丁SensorMAX人工智能声学处理系统的作战流程，该图解释了声呐浮标数据的处理方式，AI模型在不到5分钟内重新训练，更新后的声学分类器在持续的反潜作战任务中安全传输到MH-60R直升机

图7SensorMAX工作流程

演习期间，两架配备SensorMAX的美国海军MH-60R“海鹰”直升机针对代表现代作战环境的潜艇威胁执行反潜任务。直升机布放声呐浮标-这些设备如同分布式水下麦克风，持续监测海面下的声学环境。声呐浮标收集的信息被传输至机载SensorMAX系统，同时共享给支援地面站。

（2）应用效果

相比传统人工判读，目标检测跟踪速度明显加快，浮标处理能力实现翻倍，降低反潜机组的脑力负担，提升复杂海洋环境下对水下目标捕获概率，验证机载AI模型在线增量训练的工程可行性。

MH-60R应用SensorMAX证明，反潜作战的下一个重大进展，可能并非来自全新的直升机或声呐系统，而是来自解读水下声学数据的软件的持续改进。配备先进传感器的现有飞行器可通过随新信息不断进化的AI模型获得实质性作战能力，在提升现役舰队效能的同时，缩短应对新兴威胁的时间。

4. AH‑64“阿帕奇”直升机空中投放效应ALE与MUM‑T有人无人协同

（1）应用情况

美军对AH‑64E“阿帕奇”武装直升机持续迭代升级，V6.5版本座舱专门优化AI协同人机接口，直升机可以空中投放“阿尔提乌斯-700”（Altius‑700）系列巡飞弹，依托人工智能完成有人-无人协同作战。

图8AH-64E“阿帕奇”上发射ALTIUS-700（ALE）

“阿帕奇”作为空中指挥节点，发射AI驱动的Altius‑700空中投放效应器，前出到敌方防空火力范围内，自主完成侦察、电子干扰、目标标定，将情报回传给“阿帕奇”机组；AI自主处理多架无人机航路冲突、任务分配，飞行员只需要设定搜索区域、打击优先级，不用逐台遥控无人机。2026年在尤马试验场完成实机火箭发射演示。同时Anduril公司推出Thunder第五组自主旋翼僚机概念，专门配属“阿帕奇”编队，AI自主编队飞行，前出进入高威胁空域执行侦察压制，保护载人“阿帕奇”处于敌方火力圈之外。

对于“阿帕奇”机组人员而言，这意味着一种通过管状发射或轨道发射的小型无人飞行器，它可以被指派用于执行侦察任务、提供目标确认、进行通信中继、生成诱饵特征或携带效果载荷。

（2）应用效果

有效解决武装直升机面临便携式防空导弹威胁的痛点，把风险转移给无人平台，拓展武装直升机侦察打击距离，形成分布式杀伤能力。当前局限是数据链通信受电磁干扰影响较大，通信降级条件下AI协同能力会下降。

（二）欧洲典型应用案例

1. 英国Proteus自主直升机项目

（1）应用情况

Proteus是英国皇家海军重点项目，由莱奥纳多公司研制，属于全尺寸舰载自主无人直升机，2026年1月完成首次自主飞行试验，目标服务北大西洋海上巡逻、反潜、海上情报监视任务，依托数字孪生完成前期仿真验证，机载分层AI软件架构，操作员只下发任务目标，飞行器自主完成起飞、航线规划、传感器调度、返航着陆完整流程，不需要逐点遥控操作，可适配舰艇甲板自主起降试验验证工作持续推进。2026年8月1日，该型无人技术验证直升机在康沃尔郡普雷丹纳克机场完成首次飞行。

图9Proteus无人直升机

Proteus无人直升机由莱奥纳多公司在约维尔旋翼机工厂设计制造，属3吨级旋翼无人机系统（RWUAS），是英国国防部2022年7月授出的为期4年、总投入约6000万英镑（约7800万美元）的RWUAS第3A阶段技术验证机计划的收官之作，继承早期SW‑4 Solo无人直升机技术积累，AI算法负责飞行控制、任务管理、传感器数据解析，面向舰艇摇摆甲板复杂环境开展适配，用于海上侦察、反潜、海上目标监视，减少载人直升机出海人员风险。

（2）应用效果

实现欧洲海军级别全尺寸直升机自主飞行突破，验证舰载环境AI自主任务执行能力。现阶段主要完成陆地首飞，舰艇舰上起降还在后续测试计划中。

2. 英国Project NYX项目

（1）应用情况

英国国防部推出NYX专项计划，预算1000万英镑，为本国AH‑64E“阿帕奇”武装直升机开发AI自主忠诚僚机，对标美军MUM‑T思路，2026年5月17日宣布，英国BAE系统公司、美国安杜里尔工业公司的安杜里尔英国公司（Anduril UK）、葡萄牙Tekever公司和法国泰雷兹公司（Thales）已被选中参与该项目的概念验证计划。所有无人机设计都将在未来几个月内进行评估，并筛选出最多两家竞争对手进入原型设计阶段，目标是在2030年前推出可投入使用的作战型号，与“阿帕奇”直升机协同作战。

2026年7月底，Anduril与美国弓箭手航空公司（Archer Aviation）联合发布了“雷霆”（Thunder），一款与AH-64协同作战的混合动力、自主攻击倾转旋翼机。计划2027年首飞，2030年达到NYX计划的初始作战能力（IOC）。

Anduril公司给出的该型机卖点数据在于—以战斗航空旅（CAB）为单位进行编配：

表1安杜里尔工业公司给出的“雷霆”编配方案和技战术指标

“雷霆”内置安杜里尔的“晶格”AI解决方案中的任务自主性套件作为软件大脑。它负责：编队飞行、机型分离、航路规划、时序调度、任务分配、空域冲突。未来，软件才是真正的“飞行员”。

图10“雷霆”自主攻击倾转旋翼机

AH‑64E直升机作为指挥中枢，可管控多架垂直起降自主无人机，AI自主完成航路规划、协同侦察、电子战、诱饵压制。无人机前突至敌方防空区域，执行目标获取、电子干扰，把情报回传“阿帕奇”机组，保护载人平台安全。计划2026－2028年完成多轮演示试验，未来配属英军“阿帕奇”机队。

（2）应用效果

提升英军武装直升机在高对抗环境生存能力，实现侦察‑干扰‑打击链条延伸，是欧洲武装直升机智能化协同的代表性项目。

3. 空客MQ-72C自主直升机与Aerial Logistics Connector项目

（1）应用情况

空客联合美国盾牌人工智能公司（Shield AI）开展美国海军陆战队ALC空中后勤连接器项目（Aerial Logistics Connector），在H145平台搭载“蜂巢思维”（Hivemind）自主AI套件，2025年完成自主起降试飞，模块化AI软件，仅两个月完成平台集成，体现套件快速改装能力，面向战场物资补给任务。UH-72A是一款基于H145的通用直升机，其MQ-72C是传统载人UH-72A多用途直升机的衍生型号，在Hivemind的“直接控制下”飞行，并与空客的Helionix软件协同飞行，“蜂巢思维”执行了“自动起飞、降落和其他测试点，以验证该软件无需飞行员干预即可操控飞机的能力”。 

图11MQ-72C加载盾牌人工智能“蜂巢思维”进行了试飞

Hivemind自主套件与空客Helionix航电深度融合，AI完成全部飞行动作，无需飞行员干预，自动起飞、避障、悬停投放物资、自主返航。

（2）应用效果

验证成熟民用直升机平台快速加装AI自主套件转化军用能力，模块化软件可以快速迁移不同旋翼平台，降低研发周期与研发成本。

4. 法国H160M“猎豹”直升机AirMaster C有源相控阵雷达AI系统

（1）应用情况

2026年6月，法国国防采购局（DGA）宣布，由泰雷兹（Thales）公司主导开发的新一代空中有源相控阵雷达“空中霸王-C”（AirMaster C），已于2025年5月在法国伊斯特尔飞行试验中心在SA330“美洲豹”直升机改装平台上正式开始飞行测试。测试由法国国防采购局与泰雷兹公司共同组织，目标是在真实飞行环境下验证雷达系统在抗振动能力、电磁兼容性测试、热稳定性测试、多目标探测能力、任务模式切换能力。此外，测试还涵盖了雷达与飞行控制系统、任务计算机及军用数据总线（如MIL-STD-1553、ARINC）之间的接口兼容性验证。

图12  搭载的AirMaster C雷达显示控制站

AirMaster C最突出的创新之一，是其高度开放的软件架构，专为未来集成AI算法而设计。该雷达使用X波段工作频率，基于硅锗技术制造，雷达AI模块处理海量雷达回波，自动目标分类识别，自动切换SAR合成孔径、地面移动目标检测GMTI等多种工作模式，不需要人工频繁设置雷达参数，面向特种作战、海上监视任务。

法国泰雷兹为H160M轻型通用直升机研制AirMaster C雷达，雷达内置人工智能模块，属于法国“DRAGON”装备现代化计划一部分，未来将装备法国三军通用的轻型直升机—H160M“猎豹”。

（2）应用效果

减轻直升机机组雷达操作工作量，一台雷达兼顾多类任务模式，提升复杂环境多目标探测能力，支撑法军新一代轻型直升机智能化升级。

三、国外直升机人工智能应用现状解析

基于上述具体案例，可知：

一是国外直升机人工智能发展路径优先选择存量改装为主、全新平台为辅。美军MATRIX、Hivemind等模块化AI套件，核心追求可以快速改装现有大量列装直升机，不需要重新研发整机，缩短列装周期、控制经费；全新原生设计自主直升机作为中长期补充。这是国外旋翼机智能化非常鲜明的技术路线，对于大量老旧直升机，通过电传飞控改造加上机载智能计算单元，就可以获得显著能力提升，而不是全部淘汰旧装备。

二是任务优先级上，后勤保障＞侦察感知＞协同作战，完全自主攻击尚处于预研。已经完成演习验证的应用集中在自主运输、吊挂补给、医疗后送、反潜声学识别、光电目标识别；有人‑无人协同快速发展，但主要还是侦察、电子干扰，完全AI自主开火攻击仍然保持谨慎，国外普遍坚持“人在回路”原则，杀伤性武器开火权限保留给人类操作人员，不会完全交给AI自主决策。

三是有人‑无人协同MUM‑T、空中投放效应ALE是现阶段最高优先级作战方向。现代低空对抗下，载人直升机直接突防代价很高，依靠AI协同无人平台前出探路、压制威胁，是国外解决武装直升机生存难题的主要思路，美国、英国都围绕“阿帕奇”直升机开展大量相关项目。

四是军民技术双向复用特征明显。很多AI自主套件先在民用直升机完成集成验证，再迁移军用；军工AI技术反哺民用搜救、医疗救援直升机，实现技术双向流转。

同时也要看到，当前国外直升机人工智能仍然存在明显短板。多数能力停留在演习验证阶段，完全自主作战尚未大规模列装；复杂电磁对抗环境，AI模型容易被干扰欺骗；机载算力有限，大模型部署存在功耗、体积约束；人机信任边界、作战伦理、适航认证体系尚未完全建立，距离大规模实战化运用还有一段周期。

从发展投入格局看，美国投入规模最大，DARPA、陆军、海军多部门分头立项，覆盖运输、武装、反潜全谱系直升机；欧洲空客、莱奥纳多、泰雷兹形成联合研发力量，英国、法国分别推出本国专项计划，优先开展舰载直升机、轻型通用直升机智能化改造；其他北约国家以引进套件、联合试验为主，较少独立开展全套技术研发。

四、国外直升机人工智能应用未来发展趋势

结合国外各机构公开规划、项目路线图，未来5～15年直升机人工智能将沿着以下六个方向演进。

一是模块化通用自主套件大规模普及，存量机队智能化改造成为主流。未来通用型AI自主套件将进一步成熟，形成标准化软硬件接口，不再针对单一型号开发。

二是机载多模态融合感知AI持续升级，边缘轻量化大模型逐步上机。传统单一光电、雷达、声学AI识别走向多源数据深度融合，把红外、激光雷达、雷达、声学信号、地形地理情报数据库全部交由机载AI综合处理，提升复杂环境目标识别能力，降低虚警率。

三是有人‑无人协同体系走向深度闭环，空中投放效应ALE成为直升机标准配置。未来直升机不再是单一作战平台，而是低空作战网络的指挥节点。载人直升机搭载AI协同调度系统，同时管控多型空中投放巡飞载荷、旋翼无人僚机，AI自主完成任务分配、航路冲突消解、多源情报融合。飞行员主要负责作战意图确定、杀伤决策，繁杂的调度、规划、筛选工作交给AI执行。

四是自主任务能力拓展，高危任务优先交由可选有人/无人直升机承担。未来高威胁区域物资投送、伤员后送、海上长时间巡逻、高危侦察任务，优先使用可选有人/无人直升机执行，减少飞行员暴露风险。有人直升机更多用于复杂指挥、高价值人员投送、最终打击决策。

五是软件定义直升机成为重要发展理念，快速迭代成为常态。直升机能力不再完全依靠硬件改动，更多依靠机载软件、AI算法迭代升级。采用开放架构，飞控安全内核与任务智能应用相互隔离，任务AI算法可以快速迭代更新，针对新出现威胁快速更新识别模型、协同策略，不需要修改机体硬件，缩短装备能力升级周期。

六是军民两用技术双向加速转化。军用直升机自主避障、自主起降、AI目标识别技术向下赋能民用直升机，应用于海上搜救、医疗急救、城市救援；民用领域在自动驾驶旋翼机积累的AI飞控、感知技术反向供给军用改装，降低军工研发成本。

（航空工业直升机所 宋烨）

主编：张洋

制作：顾鹏程

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本篇供稿：航空工业直升机所

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